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.

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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

CroCo-Stereo	0.13 1	0.09 1	0.08 1	0.07 1	0.04 2	0.06 1	0.04 1	0.14 3	0.05 1	0.10 2	0.03 1	0.13 2	0.06 1	0.04 1	0.24 4	0.26 4	0.20 1	0.18 2	0.20 2	0.11 1	0.24 4	0.15 2	0.05 1	0.06 1	0.22 3	0.20 2	0.23 4	0.15 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
StereoVision	0.18 5	0.13 3	0.11 4	0.09 3	0.14 10	0.16 6	0.08 5	0.17 5	0.17 8	0.15 4	0.15 3	0.16 3	0.10 4	0.06 4	0.25 6	0.26 4	0.27 5	0.22 6	0.22 3	0.16 5	0.23 3	0.17 4	0.06 2	0.13 6	0.28 11	0.29 14	0.38 13	0.28 13

CroCo-Stereo Lap2	0.14 2	0.10 2	0.08 1	0.08 2	0.08 5	0.08 2	0.05 2	0.12 1	0.06 2	0.22 9	0.07 2	0.16 3	0.07 3	0.04 1	0.20 1	0.26 4	0.22 2	0.19 4	0.26 6	0.11 1	0.28 8	0.16 3	0.06 2	0.08 2	0.22 3	0.23 7	0.20 2	0.16 3

RAFT	0.17 4	0.13 3	0.10 3	0.16 10	0.07 3	0.21 16	0.05 2	0.25 8	0.12 5	0.14 3	0.15 3	0.16 3	0.10 4	0.05 3	0.21 2	0.20 1	0.23 4	0.15 1	0.28 7	0.13 3	0.21 2	0.17 4	0.07 4	0.10 3	0.26 6	0.24 8	0.33 9	0.23 7

RAFT+CT+SA	0.32 24	0.46 81	0.20 18	0.26 35	0.18 20	0.22 21	0.15 27	0.58 64	0.23 23	0.52 66	0.17 7	0.46 43	0.33 87	0.12 14	0.33 15	0.43 47	0.36 15	0.30 16	0.45 25	0.23 16	0.45 34	0.49 78	0.09 5	0.22 26	0.32 23	0.31 19	0.53 34	0.35 22

test_5	0.29 17	0.39 45	0.16 9	0.22 22	0.15 13	0.21 16	0.13 16	0.54 48	0.20 18	0.38 22	0.19 9	0.44 38	0.34 97	0.10 8	0.43 36	0.38 28	0.33 11	0.32 18	0.33 12	0.20 10	0.32 11	0.35 29	0.09 5	0.21 20	0.28 11	0.30 16	0.51 26	0.32 17

RAFT_CTSACE	0.30 19	0.37 34	0.15 7	0.15 7	0.15 13	0.25 29	0.18 40	0.53 44	0.20 18	0.55 83	0.18 8	0.44 38	0.29 53	0.16 25	0.29 9	0.30 12	0.37 17	0.27 9	0.37 17	0.18 6	0.38 18	0.45 62	0.10 7	0.17 11	0.30 16	0.31 19	0.60 55	0.26 11

AEACV	0.19 6	0.31 19	0.14 5	0.17 13	0.13 7	0.12 4	0.07 4	0.15 4	0.07 4	0.16 5	0.15 3	0.18 6	0.11 6	0.11 10	0.25 6	0.25 3	0.32 8	0.23 7	0.35 15	0.18 6	0.27 5	0.22 11	0.11 8	0.11 4	0.20 2	0.22 6	0.25 5	0.18 5

MIM_Stereo	0.32 24	0.40 50	0.25 41	0.28 41	0.20 24	0.27 34	0.14 23	0.45 31	0.18 10	0.48 46	0.25 21	0.42 31	0.18 19	0.16 25	0.36 19	0.42 40	0.44 28	0.36 37	0.47 26	0.28 32	0.47 46	0.36 31	0.12 9	0.23 37	0.29 15	0.27 11	0.47 22	0.33 20

anonymousdsp	0.25 9	0.23 7	0.19 15	0.16 10	0.14 10	0.18 11	0.10 9	0.37 16	0.19 15	0.32 16	0.22 16	0.32 12	0.12 7	0.14 19	0.29 9	0.32 16	0.32 8	0.28 11	0.39 18	0.22 13	0.46 39	0.31 23	0.12 9	0.15 7	0.26 6	0.20 2	0.52 30	0.20 6

ProNet	0.14 2	0.13 3	0.14 5	0.11 5	0.07 3	0.14 5	0.12 14	0.13 2	0.06 2	0.08 1	0.24 19	0.09 1	0.06 1	0.07 5	0.22 3	0.21 2	0.22 2	0.18 2	0.19 1	0.14 4	0.20 1	0.11 1	0.12 9	0.11 4	0.16 1	0.13 1	0.17 1	0.12 1

TESTraft	0.37 34	0.46 81	0.21 22	0.21 19	0.23 31	0.21 16	0.16 34	0.54 48	0.31 78	0.51 59	0.23 17	0.36 20	0.36 108	0.11 10	0.85 129	0.48 85	0.45 31	0.32 18	0.48 28	0.24 20	0.46 39	0.65 113	0.12 9	0.23 37	0.37 32	0.43 51	0.57 40	0.39 29

iRaftStereo_RVC	0.26 10	0.27 11	0.16 9	0.13 6	0.14 10	0.18 11	0.09 7	0.44 25	0.14 6	0.36 18	0.36 45	0.32 12	0.16 14	0.13 16	0.29 9	0.29 10	0.38 19	0.28 11	0.34 14	0.22 13	0.41 21	0.38 36	0.12 9	0.17 11	0.27 9	0.29 14	0.42 17	0.27 12

RAFT + AFF	0.27 12	0.26 10	0.17 12	0.21 19	0.13 7	0.19 13	0.13 16	0.41 19	0.18 10	0.44 33	0.19 9	0.42 31	0.14 9	0.09 7	0.86 131	0.29 10	0.41 24	0.20 5	0.55 47	0.23 16	0.47 46	0.21 8	0.12 9	0.15 7	0.28 11	0.20 2	0.21 3	0.17 4

StereoIM	0.26 10	0.20 6	0.16 9	0.10 4	0.10 6	0.10 3	0.08 5	0.24 7	0.14 6	0.36 18	0.16 6	0.36 20	0.12 7	0.08 6	0.33 15	0.35 19	0.39 21	0.35 34	0.53 40	0.20 10	0.40 20	0.26 16	0.13 15	0.15 7	0.39 39	0.39 43	0.40 16	0.49 51

MIF-Stereo	0.28 14	0.27 11	0.15 7	0.15 7	0.13 7	0.17 9	0.09 7	0.35 14	0.19 15	0.49 54	0.21 13	0.41 29	0.18 19	0.14 19	0.40 25	0.39 31	0.42 26	0.34 26	0.56 52	0.25 23	0.43 26	0.24 13	0.13 15	0.19 15	0.31 20	0.41 48	0.30 7	0.37 24

raft+_RVC	0.35 32	0.34 24	0.26 44	0.25 31	0.23 31	0.25 29	0.18 40	0.54 48	0.26 39	0.52 66	0.43 66	0.46 43	0.23 31	0.18 29	0.42 35	0.38 28	0.43 27	0.34 26	0.61 66	0.26 28	0.43 26	0.38 36	0.13 15	0.20 18	0.39 39	0.39 43	0.58 47	0.42 40

test croco	0.31 22	0.43 64	0.20 18	0.20 18	0.16 15	0.20 15	0.10 9	0.41 19	0.18 10	0.48 46	0.19 9	0.34 15	0.17 17	0.10 8	0.41 31	0.44 52	0.45 31	0.40 51	0.55 47	0.24 20	0.41 21	0.34 27	0.14 18	0.21 20	0.32 23	0.33 26	0.39 14	0.48 50

4D-IteraStereo	0.40 41	0.28 14	0.33 64	0.35 77	0.24 37	0.24 26	0.15 27	0.63 96	0.28 50	0.61 113	0.39 58	0.51 62	0.22 28	0.22 47	0.48 40	0.43 47	0.49 51	0.43 67	0.66 74	0.34 53	0.63 109	0.70 127	0.14 18	0.22 26	0.39 39	0.47 68	0.63 64	0.39 29

TestStereo1	0.38 35	0.49 99	0.19 15	0.22 22	0.23 31	0.23 22	0.15 27	0.55 54	0.30 63	0.52 66	0.21 13	0.35 16	0.39 116	0.11 10	0.80 114	0.50 94	0.46 35	0.32 18	0.53 40	0.25 23	0.52 71	0.67 121	0.15 20	0.22 26	0.37 32	0.42 49	0.60 55	0.39 29

SA-5K	0.38 35	0.49 99	0.19 15	0.22 22	0.23 31	0.23 22	0.15 27	0.55 54	0.30 63	0.52 66	0.21 13	0.35 16	0.39 116	0.11 10	0.80 114	0.50 94	0.46 35	0.32 18	0.53 40	0.25 23	0.52 71	0.67 121	0.15 20	0.22 26	0.37 32	0.42 49	0.60 55	0.39 29

SA	0.42 49	0.47 86	0.21 22	0.25 31	0.23 31	0.31 50	0.13 16	0.64 103	0.32 86	0.61 113	0.26 23	0.54 68	0.21 25	0.16 25	0.63 74	0.47 80	0.52 69	0.41 55	0.60 62	0.29 36	0.46 39	0.61 106	0.15 20	0.27 62	0.45 53	0.58 94	0.96 146	0.47 48

test_3	0.56 104	0.38 40	0.36 75	0.34 69	0.33 77	0.33 60	0.21 59	0.68 124	0.29 57	0.65 137	0.33 39	0.92 151	0.35 104	0.21 41	0.60 62	0.44 52	0.56 92	0.45 81	2.68 188	0.39 84	0.55 82	1.35 184	0.15 20	0.32 89	0.51 73	0.47 68	0.67 77	0.50 53

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 44	0.33 21	0.29 50	0.29 46	0.24 37	0.26 31	0.16 34	0.55 54	0.40 120	0.55 83	0.49 82	0.49 52	0.27 48	0.23 57	0.58 55	0.45 62	0.51 65	0.40 51	0.50 30	0.36 64	0.46 39	0.50 82	0.16 24	0.23 37	0.49 67	0.75 122	0.44 20	0.56 70

test_4	0.34 29	0.33 21	0.27 46	0.21 19	0.18 20	0.16 6	0.11 11	0.59 71	0.26 39	0.58 100	0.25 21	0.50 58	0.20 24	0.19 32	0.33 15	0.40 33	0.45 31	0.34 26	0.41 20	0.29 36	0.45 34	0.41 45	0.16 24	0.24 45	0.38 36	0.40 47	0.59 54	0.42 40

GMOStereo	0.42 49	0.39 45	0.21 22	0.30 53	0.26 43	0.29 43	0.19 51	0.67 117	0.30 63	0.66 147	0.32 33	0.54 68	0.33 87	0.20 36	0.40 25	0.46 69	0.50 56	0.44 72	0.68 78	0.34 53	0.51 61	0.66 116	0.16 24	0.22 26	0.58 92	0.45 59	0.82 114	0.41 35

error version	0.42 49	0.39 45	0.21 22	0.30 53	0.26 43	0.29 43	0.19 51	0.67 117	0.30 63	0.66 147	0.32 33	0.54 68	0.33 87	0.20 36	0.40 25	0.46 69	0.50 56	0.44 72	0.68 78	0.34 53	0.51 61	0.66 116	0.16 24	0.22 26	0.58 92	0.45 59	0.82 114	0.41 35

test-v	0.42 49	0.39 45	0.21 22	0.30 53	0.26 43	0.29 43	0.19 51	0.67 117	0.30 63	0.66 147	0.32 33	0.54 68	0.33 87	0.20 36	0.40 25	0.46 69	0.50 56	0.44 72	0.68 78	0.34 53	0.51 61	0.66 116	0.16 24	0.22 26	0.58 92	0.45 59	0.82 114	0.41 35

test-3	0.55 97	0.37 34	0.37 79	0.34 69	0.33 77	0.33 60	0.22 64	0.65 110	0.27 43	0.61 113	0.34 41	0.90 149	0.31 74	0.21 41	0.60 62	0.44 52	0.55 87	0.42 62	2.59 187	0.38 72	0.56 86	1.37 186	0.16 24	0.29 70	0.48 60	0.38 40	0.69 81	0.54 66

test_1	0.55 97	0.37 34	0.37 79	0.34 69	0.33 77	0.33 60	0.22 64	0.66 114	0.27 43	0.62 122	0.34 41	0.90 149	0.31 74	0.21 41	0.61 67	0.44 52	0.55 87	0.42 62	2.58 186	0.38 72	0.56 86	1.38 188	0.16 24	0.29 70	0.48 60	0.38 40	0.69 81	0.54 66

test-2	0.42 49	0.39 45	0.21 22	0.30 53	0.26 43	0.29 43	0.19 51	0.67 117	0.30 63	0.66 147	0.32 33	0.54 68	0.33 87	0.20 36	0.40 25	0.46 69	0.50 56	0.44 72	0.68 78	0.34 53	0.51 61	0.66 116	0.16 24	0.22 26	0.58 92	0.45 59	0.82 114	0.41 35

CREStereo++_RVC	0.43 61	0.42 61	0.39 91	0.30 53	0.33 77	0.27 34	0.19 51	0.57 60	0.31 78	0.58 100	0.36 45	0.58 83	0.56 157	0.23 57	0.48 40	0.50 94	0.61 127	0.34 26	0.52 34	0.30 40	0.56 86	0.42 49	0.16 24	0.29 70	0.49 67	0.44 54	0.79 107	0.69 105
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
ARAFT	0.34 29	0.38 40	0.23 35	0.26 35	0.21 26	0.27 34	0.14 23	0.44 25	0.24 31	0.50 55	0.30 29	0.41 29	0.16 14	0.15 22	0.67 89	0.42 40	0.50 56	0.47 94	0.51 32	0.23 16	0.53 77	0.32 24	0.16 24	0.19 15	0.43 47	0.30 16	0.52 30	0.37 24

delet	0.24 7	0.25 9	0.22 30	0.24 26	0.20 24	0.28 40	0.16 34	0.21 6	0.18 10	0.23 10	0.26 23	0.26 9	0.15 11	0.25 81	0.32 14	0.28 7	0.31 7	0.27 9	0.24 4	0.24 20	0.31 10	0.20 7	0.16 24	0.19 15	0.28 11	0.25 9	0.32 8	0.31 15

TDLM	0.24 7	0.29 15	0.22 30	0.22 22	0.27 51	0.23 22	0.18 40	0.26 10	0.19 15	0.18 7	0.38 52	0.29 11	0.21 25	0.15 22	0.24 4	0.28 7	0.32 8	0.28 11	0.25 5	0.21 12	0.28 8	0.19 6	0.16 24	0.21 20	0.24 5	0.20 2	0.28 6	0.25 9

anonymousdsp2	0.38 35	0.46 81	0.30 54	0.25 31	0.23 31	0.32 53	0.18 40	0.58 64	0.23 23	0.47 41	0.38 52	0.48 49	0.23 31	0.18 29	0.40 25	0.39 31	0.44 28	0.33 24	0.88 112	0.31 45	0.48 51	0.52 87	0.17 36	0.23 37	0.41 45	0.33 26	0.61 58	0.42 40

Sa-1000	0.48 76	0.47 86	0.21 22	0.26 35	0.26 43	0.31 50	0.15 27	0.65 110	0.36 105	0.63 126	0.33 39	0.50 58	0.26 42	0.30 105	0.94 151	0.49 91	0.59 115	0.45 81	0.90 114	0.32 48	0.52 71	0.75 135	0.17 36	0.27 62	0.72 130	0.53 86	1.00 156	0.49 51

AASNet	0.28 14	0.34 24	0.22 30	0.25 31	0.26 43	0.34 67	0.25 79	0.32 12	0.17 8	0.29 13	0.36 45	0.26 9	0.18 19	0.24 68	0.36 19	0.31 14	0.34 13	0.32 18	0.32 10	0.28 32	0.35 16	0.28 19	0.17 36	0.22 26	0.30 16	0.28 13	0.35 12	0.25 9

AFF-stereo	0.30 19	0.34 24	0.26 44	0.18 14	0.17 17	0.33 60	0.11 11	0.50 38	0.23 23	0.46 38	0.28 27	0.40 25	0.16 14	0.12 14	0.27 8	0.35 19	0.37 17	0.25 8	0.57 56	0.23 16	0.38 18	0.25 14	0.17 36	0.17 11	0.37 32	0.37 36	0.48 23	0.32 17

MMNet	0.29 17	0.29 15	0.22 30	0.26 35	0.26 43	0.26 31	0.18 40	0.33 13	0.23 23	0.24 11	0.28 27	0.35 16	0.15 11	0.32 118	0.39 23	0.31 14	0.36 15	0.34 26	0.41 20	0.27 30	0.32 11	0.21 8	0.17 36	0.23 37	0.32 23	0.30 16	0.46 21	0.32 17

MIF-Stereo (partial)	0.30 19	0.44 68	0.18 13	0.16 10	0.16 15	0.21 16	0.11 11	0.37 16	0.22 21	0.37 20	0.24 19	0.32 12	0.17 17	0.13 16	0.39 23	0.45 62	0.46 35	0.38 44	0.42 23	0.25 23	0.43 26	0.35 29	0.18 41	0.21 20	0.35 30	0.32 23	0.50 25	0.44 44

DLNR_Zeroshot_test	17.86 262	67.45 276	1.21 215	81.91 276	0.35 90	0.45 106	74.74 276	0.76 159	0.27 43	0.69 164	0.60 116	1.16 171	0.29 53	8.20 262	84.48 276	102.07 276	23.88 267	15.14 263	7.31 226	0.50 115	4.38 244	2.51 216	0.18 41	0.43 136	0.76 145	0.86 139	0.80 108	0.80 125

IPLG	0.47 73	0.45 75	0.32 61	0.28 41	0.27 51	0.32 53	0.21 59	0.63 96	0.22 21	0.51 59	0.38 52	0.56 75	0.29 53	0.31 112	1.64 202	0.44 52	0.56 92	0.48 99	0.56 52	0.41 92	0.45 34	0.75 135	0.18 41	0.28 66	0.45 53	0.59 95	0.65 71	0.51 55

TRStereo	0.75 147	0.83 188	1.19 213	0.56 138	0.34 86	1.42 211	0.48 135	0.68 124	0.28 50	0.65 137	0.46 76	1.10 168	0.27 48	0.22 47	0.70 99	0.85 175	0.57 101	0.48 99	1.85 163	0.50 115	0.73 136	0.87 149	0.18 41	0.27 62	0.78 148	1.22 188	1.78 214	1.09 153

s12784h	0.62 119	0.68 168	0.47 127	0.65 158	0.44 125	0.34 67	0.24 74	0.61 83	0.31 78	0.60 111	0.44 69	0.81 133	0.55 155	0.25 81	0.62 71	0.50 94	0.62 131	0.38 44	0.74 96	0.36 64	1.26 184	0.47 71	0.18 41	0.30 78	0.70 124	0.74 118	1.39 193	2.07 192

XX-Stereo	9.49 258	0.38 40	0.36 75	0.63 153	0.28 55	0.54 134	0.28 90	0.69 132	0.28 50	0.69 164	6.24 251	1.00 157	0.29 53	0.23 57	0.70 99	1.08 205	0.60 122	0.52 126	1.58 150	0.53 121	0.76 140	0.65 113	0.18 41	0.26 59	233.61 276	0.88 144	1.01 157	1.90 190

CREStereo	0.44 64	0.51 118	0.40 96	0.34 69	0.26 43	0.28 40	0.15 27	0.61 83	0.30 63	0.58 100	0.36 45	0.72 121	0.33 87	0.24 68	0.59 58	0.59 125	0.59 115	0.34 26	0.52 34	0.31 45	0.59 102	0.42 49	0.18 41	0.30 78	0.54 83	0.48 73	0.64 67	0.69 105
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
CVANet_RVC	0.31 22	0.40 50	0.30 54	0.40 92	0.29 60	0.37 77	0.23 71	0.41 19	0.23 23	0.31 14	0.49 82	0.37 22	0.26 42	0.19 32	0.29 9	0.33 18	0.34 13	0.32 18	0.32 10	0.25 23	0.34 15	0.25 14	0.18 41	0.25 53	0.30 16	0.25 9	0.34 10	0.30 14

LoS_RVC	0.42 49	0.45 75	0.43 110	0.19 15	0.25 39	0.24 26	0.16 34	0.44 25	0.28 50	0.51 59	0.48 78	0.42 31	0.31 74	0.22 47	0.60 62	0.45 62	0.46 35	0.41 55	0.71 86	0.30 40	0.67 121	0.51 83	0.19 49	0.32 89	0.61 102	0.44 54	0.58 47	0.61 83

tt_ll	0.42 49	0.45 75	0.43 110	0.19 15	0.25 39	0.24 26	0.16 34	0.44 25	0.28 50	0.51 59	0.48 78	0.42 31	0.31 74	0.22 47	0.60 62	0.45 62	0.46 35	0.41 55	0.71 86	0.30 40	0.67 121	0.51 83	0.19 49	0.32 89	0.61 102	0.44 54	0.58 47	0.61 83

CAS	0.38 35	0.45 75	0.25 41	0.29 46	0.29 60	0.23 22	0.13 16	0.41 19	0.27 43	0.41 24	0.54 106	0.35 16	0.35 104	0.21 41	0.52 45	0.38 28	0.50 56	0.34 26	0.52 34	0.26 28	0.43 26	0.41 45	0.19 49	0.23 37	0.51 73	0.52 84	0.62 61	0.77 122

EGLCR-Stereo	0.47 73	0.49 99	0.41 104	0.29 46	0.30 67	0.44 102	0.14 23	0.57 60	0.26 39	0.57 94	0.27 25	0.58 83	0.23 31	0.21 41	0.36 19	0.47 80	0.53 77	0.45 81	0.75 97	0.32 48	0.69 127	0.93 154	0.19 49	0.24 45	0.48 60	0.49 77	1.30 186	0.70 110

CIPLG	0.42 49	0.47 86	0.24 39	0.32 61	0.22 27	0.32 53	0.19 51	0.63 96	0.24 31	0.55 83	0.50 87	0.60 92	0.30 62	0.41 143	0.93 147	0.44 52	0.52 69	0.37 40	0.56 52	0.38 72	0.56 86	0.45 62	0.19 49	0.24 45	0.44 49	0.31 19	0.57 40	0.38 28

IPLGR_C	0.42 49	0.47 86	0.23 35	0.31 59	0.22 27	0.32 53	0.18 40	0.63 96	0.23 23	0.55 83	0.50 87	0.61 93	0.31 74	0.41 143	0.87 136	0.45 62	0.52 69	0.37 40	0.55 47	0.38 72	0.56 86	0.46 67	0.19 49	0.24 45	0.44 49	0.33 26	0.58 47	0.40 34

ACRE	0.42 49	0.47 86	0.22 30	0.32 61	0.22 27	0.33 60	0.18 40	0.63 96	0.23 23	0.55 83	0.50 87	0.61 93	0.30 62	0.41 143	0.91 143	0.45 62	0.52 69	0.36 37	0.55 47	0.38 72	0.57 95	0.44 59	0.19 49	0.23 37	0.44 49	0.32 23	0.58 47	0.39 29

rafts_anoy	0.41 44	0.51 118	0.35 70	0.29 46	0.30 67	0.33 60	0.22 64	0.59 71	0.25 36	0.51 59	0.50 87	0.48 49	0.23 31	0.17 28	0.57 51	0.46 69	0.51 65	0.50 112	0.58 60	0.34 53	0.50 58	0.43 54	0.19 49	0.28 66	0.50 70	0.47 68	0.52 30	0.53 60

HCRNet	0.32 24	0.38 40	0.20 18	0.39 88	0.17 17	0.29 43	0.18 40	0.40 18	0.18 10	0.80 192	0.40 61	0.49 52	0.18 19	0.22 47	0.38 22	0.30 12	0.38 19	0.29 15	0.40 19	0.19 8	0.33 13	0.23 12	0.19 49	0.16 10	0.26 6	0.31 19	0.51 26	0.31 15

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 32	0.41 54	0.32 61	0.24 26	0.19 22	0.28 40	0.13 16	0.58 64	0.24 31	0.46 38	0.35 44	0.49 52	0.19 23	0.15 22	0.34 18	0.35 19	0.41 24	0.28 11	0.65 72	0.28 32	0.44 31	0.33 25	0.19 49	0.22 26	0.51 73	0.37 36	0.58 47	0.44 44

EAI-Stereo	0.75 147	0.49 99	0.50 136	0.51 127	0.46 129	0.56 138	0.60 157	0.73 149	0.32 86	0.63 126	0.72 153	0.82 135	0.26 42	0.24 68	1.05 168	0.96 188	0.60 122	0.49 106	3.00 196	0.62 165	0.82 146	1.13 170	0.19 49	0.31 85	0.78 148	0.70 110	1.55 204	1.17 162

RASNet	0.42 49	0.45 75	0.43 110	0.33 67	0.33 77	0.37 77	0.27 85	0.58 64	0.34 96	0.47 41	0.43 66	0.49 52	0.33 87	0.25 81	0.41 31	0.41 36	0.48 48	0.39 46	0.47 26	0.30 40	0.49 55	0.40 42	0.19 49	0.44 141	0.40 43	0.46 66	0.75 97	0.63 92

MSKI-zero shot	0.84 157	0.49 99	0.43 110	0.41 97	0.35 90	0.46 112	0.32 105	0.76 159	0.30 63	0.65 137	0.92 178	0.83 139	0.32 83	0.22 47	0.62 71	1.08 205	0.64 139	0.47 94	3.14 199	0.61 161	2.23 211	1.58 197	0.20 61	0.38 121	0.96 180	1.47 206	1.24 182	1.60 179

raft_robust	0.49 79	0.44 68	0.24 39	0.38 85	0.29 60	0.32 53	0.21 59	0.73 149	0.35 101	0.69 164	0.34 41	0.57 78	0.31 74	0.24 68	0.59 58	0.53 105	0.54 79	0.46 88	0.98 122	0.37 69	0.69 127	0.94 155	0.20 61	0.28 66	0.55 85	0.69 106	0.69 81	0.60 81

MIPNet	0.51 83	0.51 118	0.33 64	0.32 61	0.30 67	0.37 77	0.25 79	0.62 90	0.24 31	0.50 55	0.52 96	0.61 93	0.41 122	0.30 105	1.01 166	0.51 101	0.59 115	0.50 112	0.76 100	0.47 112	0.44 31	0.85 146	0.20 61	0.26 59	0.66 117	0.98 163	0.71 89	0.61 83

IPLGR	0.57 108	0.55 136	0.37 79	0.43 105	0.38 106	0.36 75	0.23 71	0.62 90	0.30 63	0.56 90	0.68 146	0.61 93	0.32 83	0.29 103	1.73 208	0.47 80	0.56 92	0.56 143	1.09 127	0.54 127	0.53 77	0.81 143	0.20 61	0.32 89	0.71 127	0.97 162	0.73 93	0.57 72

AnonymousM	0.79 154	0.34 24	0.20 18	0.24 26	0.22 27	0.21 16	0.15 27	0.58 64	0.21 20	0.57 94	0.39 58	0.45 42	0.15 11	0.19 32	0.56 49	0.54 111	0.54 79	0.40 51	0.53 40	0.30 40	0.65 116	0.54 92	0.20 61	0.22 26	0.30 16	0.39 43	1.31 187	11.04 250

raftrobust	0.43 61	0.33 21	0.36 75	0.28 41	0.28 55	0.27 34	0.18 40	0.64 103	0.25 36	0.63 126	0.53 100	0.51 62	0.25 39	0.22 47	0.63 74	0.48 85	0.51 65	0.41 55	0.96 121	0.38 72	0.53 77	0.46 67	0.20 61	0.24 45	0.57 88	0.54 88	0.54 35	0.52 56

PMTNet	0.48 76	0.48 96	0.43 110	0.31 59	0.30 67	0.27 34	0.22 64	0.54 48	0.29 57	0.57 94	0.39 58	0.59 88	0.23 31	0.23 57	0.64 80	0.59 125	0.57 101	0.37 40	1.17 135	0.33 50	0.67 121	0.40 42	0.20 61	0.21 20	0.79 151	0.59 95	0.65 71	0.92 139

HITNet	0.38 35	0.37 34	0.28 48	0.34 69	0.29 60	0.26 31	0.19 51	0.58 64	0.32 86	0.57 94	0.45 72	0.55 73	0.30 62	0.22 47	0.51 43	0.35 19	0.44 28	0.39 46	0.41 20	0.29 36	0.41 21	0.38 36	0.20 61	0.25 53	0.39 39	0.37 36	0.70 85	0.52 56
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
AE-Stereo	0.54 95	0.48 96	0.44 118	0.50 121	0.35 90	0.36 75	0.28 90	0.55 54	0.29 57	0.64 132	0.31 32	0.89 148	0.31 74	0.24 68	0.55 47	0.65 142	0.68 154	0.52 126	0.87 111	0.53 121	0.72 133	0.81 143	0.21 69	0.47 151	0.79 151	0.69 106	0.94 141	0.62 87

IGEV_Zeroshot_test	0.95 169	0.47 86	1.24 218	1.15 198	0.46 129	0.60 145	0.65 172	0.81 174	0.36 105	0.66 147	1.86 221	0.94 152	0.30 62	0.26 91	0.66 84	1.14 213	0.60 122	0.48 99	2.56 184	0.63 168	2.23 211	2.36 214	0.21 69	0.37 119	1.00 188	1.03 175	1.17 174	1.48 176

EKT-Stereo	0.75 147	0.64 161	0.54 146	0.59 144	0.47 132	0.60 145	0.73 178	0.71 141	0.29 57	0.63 126	0.66 138	0.73 124	0.30 62	0.26 91	0.86 131	1.22 222	0.68 154	0.76 195	1.46 147	0.60 152	1.75 202	1.74 205	0.21 69	0.32 89	0.93 174	0.81 134	1.06 161	0.72 113

CASnet	0.40 41	0.52 126	0.23 35	0.27 39	0.27 51	0.30 49	0.14 23	0.62 90	0.29 57	0.61 113	0.44 69	0.64 103	0.28 51	0.23 57	0.55 47	0.36 24	0.45 31	0.31 17	0.73 90	0.27 30	0.63 109	0.39 41	0.21 69	0.24 45	0.42 46	0.32 23	0.61 58	0.56 70
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.34 29	0.29 15	0.21 22	0.24 26	0.19 22	0.17 9	0.13 16	0.63 96	0.26 39	0.58 100	0.23 17	0.44 38	0.22 28	0.14 19	0.41 31	0.41 36	0.47 44	0.35 34	0.73 90	0.31 45	0.47 46	0.36 31	0.21 69	0.20 18	0.32 23	0.34 30	0.51 26	0.35 22

LoS	0.55 97	0.44 68	0.29 50	0.36 81	0.37 100	0.40 90	0.20 58	1.37 214	0.31 78	0.86 200	0.78 161	0.68 112	0.37 112	0.24 68	0.58 55	0.72 155	0.59 115	0.40 51	0.75 97	0.35 62	1.03 170	0.65 113	0.21 69	0.24 45	0.79 151	0.64 102	0.64 67	0.68 103

iRaft-Stereo_20w	1.06 179	0.49 99	1.34 222	1.18 200	0.46 129	0.78 178	0.46 132	0.76 159	0.37 111	0.74 177	6.16 250	0.84 141	0.29 53	0.26 91	0.81 117	0.97 190	0.59 115	0.44 72	1.72 155	0.61 161	1.04 171	1.56 196	0.21 69	0.25 53	0.92 173	1.31 197	1.45 200	2.71 206

RALCasStereoNet	0.42 49	0.50 113	0.35 70	0.35 77	0.30 67	0.31 50	0.24 74	0.60 76	0.25 36	0.56 90	0.49 82	0.58 83	0.26 42	0.18 29	0.57 51	0.46 69	0.54 79	0.49 106	0.51 32	0.34 53	0.51 61	0.41 45	0.21 69	0.31 85	0.53 79	0.49 77	0.48 23	0.58 74

RALAANet	0.41 44	0.41 54	0.37 79	0.28 41	0.28 55	0.33 60	0.24 74	0.54 48	0.27 43	0.48 46	0.48 78	0.43 36	0.25 39	0.20 36	0.57 51	0.41 36	0.49 51	0.50 112	0.71 86	0.40 89	0.52 71	0.46 67	0.21 69	0.29 70	0.46 55	0.45 59	0.70 85	0.47 48

Any-RAFT	0.69 133	0.47 86	0.85 189	0.53 132	0.40 113	0.38 82	0.27 85	0.64 103	0.32 86	0.57 94	0.76 160	0.86 146	0.24 38	0.22 47	0.57 51	0.76 162	0.60 122	0.45 81	2.19 170	0.45 103	1.20 181	0.71 128	0.22 78	0.31 85	0.99 185	1.24 189	0.73 93	1.65 183

cross-raft	0.73 141	0.56 142	0.46 123	0.43 105	0.33 77	0.40 90	0.27 85	0.73 149	0.33 91	0.65 137	0.60 116	0.74 125	0.30 62	0.23 57	0.76 108	0.96 188	0.63 136	0.48 99	2.91 195	0.59 148	1.81 205	1.31 183	0.22 78	0.32 89	0.82 159	0.94 153	0.93 138	1.01 148

test-1	0.84 157	0.34 24	0.50 136	0.37 82	0.40 113	0.60 145	0.37 115	0.73 149	0.38 115	0.68 156	0.71 148	1.08 165	0.40 119	0.25 81	0.79 112	0.91 180	0.63 136	0.58 153	2.22 172	0.58 144	1.17 179	3.78 232	0.22 78	0.36 115	0.81 156	1.15 183	1.10 167	1.59 178

HGLStereo	0.43 61	0.43 64	0.37 79	0.34 69	0.37 100	0.39 84	0.23 71	0.48 37	0.31 78	0.47 41	0.72 153	0.42 31	0.29 53	0.32 118	0.51 43	0.49 91	0.55 87	0.50 112	0.55 47	0.39 84	0.51 61	0.43 54	0.22 78	0.33 101	0.51 73	0.51 82	0.57 40	0.45 46

R-Stereo Train	0.66 124	0.55 136	0.43 110	0.48 116	0.36 93	0.50 121	0.18 40	0.62 90	0.31 78	0.68 156	0.62 126	0.72 121	0.34 97	0.25 81	0.69 94	0.89 177	0.66 146	0.51 119	2.12 168	0.46 108	0.94 160	1.49 192	0.22 78	0.36 115	0.71 127	0.96 157	0.77 101	1.10 154

RAFT-Stereo	0.66 124	0.55 136	0.43 110	0.48 116	0.36 93	0.50 121	0.18 40	0.62 90	0.31 78	0.68 156	0.62 126	0.72 121	0.34 97	0.25 81	0.69 94	0.89 177	0.66 146	0.51 119	2.12 168	0.46 108	0.94 160	1.49 192	0.22 78	0.36 115	0.71 127	0.96 157	0.77 101	1.10 154
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet	0.32 24	0.29 15	0.27 46	0.34 69	0.33 77	0.38 82	0.29 97	0.44 25	0.24 31	0.35 17	0.30 29	0.46 43	0.22 28	0.21 41	0.31 13	0.32 16	0.40 22	0.43 67	0.33 12	0.22 13	0.33 13	0.29 20	0.22 78	0.24 45	0.31 20	0.27 11	0.42 17	0.34 21

AANet_RVC	0.28 14	0.27 11	0.23 35	0.19 15	0.28 55	0.16 6	0.16 34	0.29 11	0.30 63	0.20 8	0.27 25	0.24 8	0.21 25	0.19 32	0.45 37	0.36 24	0.33 11	0.34 26	0.29 9	0.29 36	0.27 5	0.27 17	0.22 78	0.21 20	0.34 27	0.33 26	0.42 17	0.52 56

RAFT-Test	0.72 140	0.50 113	0.46 123	0.52 129	0.34 86	0.41 92	0.29 97	0.73 149	0.30 63	0.62 122	0.72 153	0.68 112	0.31 74	0.22 47	0.71 103	1.03 200	0.62 131	0.50 112	2.89 194	0.66 172	1.72 199	1.14 172	0.23 86	0.29 70	0.80 155	0.96 157	0.95 143	0.91 138

CES	0.46 71	0.35 32	0.30 54	0.27 39	0.27 51	0.29 43	0.12 14	1.05 199	0.27 43	0.54 77	0.66 138	0.53 66	0.25 39	0.23 57	0.62 71	0.65 142	0.58 105	0.37 40	0.54 45	0.34 53	0.84 150	0.53 90	0.23 86	0.23 37	0.56 87	0.44 54	0.57 40	0.69 105

dd	0.50 80	0.51 118	0.28 48	0.91 183	0.31 75	0.65 157	0.29 97	0.59 71	0.23 23	0.54 77	0.30 29	0.75 126	0.27 48	0.26 91	0.84 125	0.46 69	0.70 159	0.39 46	1.05 125	0.38 72	0.48 51	0.43 54	0.23 86	0.30 78	0.53 79	0.39 43	0.74 95	0.58 74

GLC_STEREO	0.47 73	0.51 118	0.40 96	0.38 85	0.37 100	0.37 77	0.28 90	0.64 103	0.29 57	0.62 122	0.53 100	0.55 73	0.28 51	0.30 105	0.49 42	0.48 85	0.66 146	0.41 55	0.65 72	0.41 92	0.70 130	0.60 101	0.23 86	0.30 78	0.47 57	0.36 34	0.84 123	0.53 60

GMStereo	0.41 44	0.48 96	0.25 41	0.32 61	0.32 76	0.37 77	0.28 90	0.59 71	0.30 63	0.45 35	0.36 45	0.61 93	0.31 74	0.24 68	0.45 37	0.41 36	0.54 79	0.35 34	0.73 90	0.39 84	0.51 61	0.33 25	0.23 86	0.28 66	0.48 60	0.36 34	0.68 78	0.41 35
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MSMDNet	0.73 141	0.52 126	0.48 130	0.35 77	0.34 86	0.45 106	0.33 108	0.69 132	0.30 63	0.63 126	0.60 116	0.71 119	0.35 104	0.23 57	0.78 109	1.05 202	0.63 136	0.50 112	2.88 193	0.81 192	1.59 195	1.80 207	0.23 86	0.29 70	0.74 137	0.89 146	0.85 125	0.76 121

CFNet	0.45 67	0.44 68	0.33 64	0.48 116	0.40 113	0.39 84	0.30 103	0.53 44	0.32 86	0.48 46	0.50 87	0.68 112	0.40 119	0.30 105	0.56 49	0.37 26	0.48 48	0.43 67	0.52 34	0.33 50	0.46 39	0.30 22	0.23 86	0.31 85	0.61 102	0.52 84	0.69 81	0.71 111

anonymity	3.27 232	0.41 54	1.09 210	0.58 141	0.41 118	0.47 113	0.30 103	0.79 167	0.33 91	0.61 113	69.49 274	0.85 142	0.30 62	0.24 68	0.59 58	1.02 199	0.60 122	0.43 67	1.35 143	0.60 152	0.73 136	1.82 208	0.24 93	0.29 70	1.00 188	1.24 189	1.08 163	1.47 174

TestStereo	0.45 67	0.51 118	0.38 88	0.42 101	0.30 67	0.44 102	0.26 83	0.71 141	0.28 50	0.76 183	0.32 33	0.64 103	0.32 83	0.24 68	0.47 39	0.35 19	0.54 79	0.33 24	0.78 102	0.38 72	0.63 109	0.42 49	0.24 93	0.30 78	0.53 79	0.43 51	0.75 97	0.55 69

PDISCO_ROB	0.48 76	0.40 50	0.39 91	0.38 85	0.34 86	0.39 84	0.28 90	0.50 38	0.35 101	0.37 20	0.52 96	0.49 52	0.35 104	0.31 112	0.63 74	0.58 123	0.54 79	0.68 179	0.59 61	0.44 101	0.62 106	0.67 121	0.24 93	0.34 105	0.54 83	0.53 86	0.85 125	0.58 74

HH	0.84 157	0.34 24	0.99 198	0.42 101	0.36 93	0.51 124	0.42 126	0.69 132	0.34 96	0.65 137	0.38 52	1.03 161	0.26 42	0.28 97	0.66 84	1.37 229	0.61 127	0.53 130	2.39 179	0.60 152	3.55 236	1.64 199	0.25 96	0.33 101	0.83 161	1.05 176	1.09 164	1.12 157

HanStereo	0.84 157	0.34 24	0.99 198	0.42 101	0.36 93	0.51 124	0.42 126	0.69 132	0.34 96	0.65 137	0.38 52	1.03 161	0.26 42	0.28 97	0.66 84	1.37 229	0.61 127	0.53 130	2.39 179	0.60 152	3.55 236	1.64 199	0.25 96	0.33 101	0.83 161	1.05 176	1.09 164	1.12 157

LMCR-Stereo	0.50 80	0.46 81	0.33 64	0.32 61	0.33 77	0.42 96	0.24 74	0.57 60	0.37 111	0.55 83	0.46 76	0.65 106	0.40 119	0.26 91	0.69 94	0.49 91	0.62 131	0.49 106	1.11 131	0.57 140	0.66 117	0.64 111	0.25 96	0.32 89	0.48 60	0.49 77	0.63 64	0.65 96

UPFNet	0.38 35	0.34 24	0.34 68	0.32 61	0.33 77	0.39 84	0.29 97	0.47 35	0.33 91	0.43 26	0.41 63	0.40 25	0.30 62	0.34 123	0.61 67	0.40 33	0.46 35	0.41 55	0.52 34	0.35 62	0.35 16	0.34 27	0.25 96	0.27 62	0.38 36	0.35 31	0.55 36	0.37 24

DMCA	0.32 24	0.31 19	0.30 54	0.24 26	0.25 39	0.27 34	0.22 64	0.36 15	0.33 91	0.31 14	0.40 61	0.40 25	0.23 31	0.25 81	0.41 31	0.37 26	0.40 22	0.39 46	0.36 16	0.28 32	0.41 21	0.27 17	0.25 96	0.25 53	0.31 20	0.35 31	0.39 14	0.37 24

BEATNet_4x	0.53 90	0.40 50	0.34 68	0.39 88	0.36 93	0.32 53	0.27 85	0.64 103	0.41 124	0.66 147	0.45 72	0.62 101	0.39 116	0.24 68	0.83 122	0.63 132	0.58 105	0.58 153	0.57 56	0.36 64	0.90 157	1.52 195	0.25 96	0.36 115	0.46 55	0.44 54	0.77 101	0.60 81

iResNet_ROB	0.50 80	0.49 99	0.42 106	0.42 101	0.30 67	0.42 96	0.32 105	0.60 76	0.33 91	0.52 66	0.59 114	0.47 46	0.56 157	0.25 81	0.81 117	0.46 69	0.57 101	0.49 106	1.19 136	0.36 64	0.48 51	0.36 31	0.25 96	0.37 119	0.57 88	0.54 88	0.75 97	0.61 83

iinet-f	0.52 87	0.43 64	0.36 75	0.34 69	0.25 39	0.47 113	0.25 79	0.43 23	0.27 43	0.52 66	0.94 179	0.61 93	0.44 133	0.25 81	1.06 169	0.57 119	0.52 69	0.39 46	1.51 148	0.50 115	0.58 98	0.75 135	0.26 103	0.25 53	0.52 77	0.38 40	0.76 100	0.53 60

CFNet_pseudo	0.51 83	0.44 68	0.43 110	0.54 134	0.43 123	0.53 130	0.34 109	0.62 90	0.36 105	0.61 113	0.64 130	0.57 78	0.52 150	0.35 129	0.90 142	0.50 94	0.50 56	0.47 94	0.67 76	0.36 64	0.47 46	0.42 49	0.26 103	0.33 101	0.57 88	0.60 98	0.68 78	0.73 116

HSM	0.54 95	0.49 99	0.47 127	0.48 116	0.47 132	0.41 92	0.37 115	0.71 141	0.37 111	0.61 113	0.65 135	0.59 88	0.48 142	0.31 112	0.70 99	0.48 85	0.64 139	0.47 94	0.75 97	0.48 114	0.63 109	0.49 78	0.26 103	0.42 132	0.62 107	0.72 114	0.87 132	0.67 99

DISCO	0.45 67	0.44 68	0.29 50	0.40 92	0.38 106	0.49 117	0.43 128	0.45 31	0.43 135	0.50 55	0.57 110	0.40 25	0.29 53	0.30 105	0.61 67	0.43 47	0.55 87	0.46 88	0.69 83	0.41 92	0.48 51	0.43 54	0.26 103	0.32 89	0.47 57	0.50 80	0.62 61	0.50 53

MyStereo04	0.68 132	0.52 126	0.57 150	0.44 109	0.37 100	0.35 72	0.26 83	0.68 124	0.45 136	0.62 122	0.45 72	0.68 112	0.34 97	0.25 81	1.00 163	0.68 149	0.56 92	0.53 130	3.39 202	0.56 135	0.92 158	0.64 111	0.27 107	0.41 128	0.77 146	0.92 149	0.96 146	0.66 97

UNet	0.44 64	0.42 61	0.40 96	0.37 82	0.36 93	0.41 92	0.28 90	0.57 60	0.35 101	0.50 55	0.49 82	0.47 46	0.34 97	0.37 135	0.53 46	0.43 47	0.54 79	0.46 88	0.56 52	0.39 84	0.47 46	0.44 59	0.27 107	0.34 105	0.44 49	0.48 73	0.58 47	0.57 72

CFNet_RVC	0.51 83	0.51 118	0.47 127	0.50 121	0.48 135	0.48 115	0.32 105	0.53 44	0.37 111	0.51 59	0.65 135	0.57 78	0.34 97	0.30 105	0.69 94	0.44 52	0.52 69	0.47 94	0.57 56	0.42 98	0.56 86	0.49 78	0.27 107	0.35 108	0.65 116	0.74 118	0.80 108	0.75 120

MyStereo	0.70 136	0.55 136	0.69 176	0.47 114	0.38 106	0.35 72	0.27 85	0.68 124	0.49 144	0.64 132	0.57 110	0.66 107	0.42 123	0.26 91	1.12 176	0.65 142	0.58 105	0.53 130	3.20 200	0.57 140	0.92 158	0.74 133	0.28 110	0.41 128	0.88 169	0.99 165	0.99 151	0.62 87

IER	0.41 44	0.37 34	0.31 58	0.30 53	0.28 55	0.35 72	0.24 74	0.47 35	0.28 50	0.44 33	0.59 114	0.77 131	0.29 53	0.35 129	0.63 74	0.42 40	0.47 44	0.42 62	0.44 24	0.34 53	0.42 25	0.36 31	0.28 110	0.26 59	0.40 43	0.47 68	0.52 30	0.52 56

sCroCo_RVC	0.58 110	0.42 61	0.29 50	0.28 41	0.29 60	0.39 84	0.22 64	0.60 76	0.41 124	0.53 76	0.43 66	0.48 49	0.50 144	0.24 68	0.75 107	0.99 196	0.75 169	0.63 163	1.02 124	0.56 135	1.10 175	1.36 185	0.28 110	0.39 122	0.63 111	0.63 99	0.93 138	0.64 94

DMCA-RVC	0.44 64	0.37 34	0.35 70	0.33 67	0.37 100	0.32 53	0.41 125	0.46 33	0.52 148	0.43 26	0.48 78	0.68 112	0.33 87	0.29 103	0.65 83	0.46 69	0.47 44	0.44 72	0.49 29	0.38 72	0.49 55	0.48 77	0.29 113	0.32 89	0.38 36	0.37 36	0.57 40	0.62 87

RYNet	0.27 12	0.23 7	0.18 13	0.15 7	0.17 17	0.19 13	0.13 16	0.25 8	0.31 78	0.17 6	0.20 12	0.19 7	0.14 9	0.13 16	0.80 114	0.28 7	0.27 5	0.41 55	0.28 7	0.19 8	0.27 5	0.21 8	0.29 113	0.18 14	0.27 9	0.76 125	0.34 10	0.23 7

iResNetv2_ROB	0.52 87	0.45 75	0.32 61	0.48 116	0.39 109	0.48 115	0.28 90	0.64 103	0.34 96	0.52 66	0.66 138	0.70 117	0.55 155	0.28 97	0.67 89	0.47 80	0.50 56	0.46 88	1.12 132	0.45 103	0.57 95	0.47 71	0.29 113	0.40 125	0.55 85	0.51 82	0.81 111	0.58 74

dad	0.89 164	0.57 146	0.37 79	1.42 209	0.65 167	0.75 174	2.23 222	1.43 216	0.36 105	0.93 204	0.38 52	0.85 142	0.76 175	0.32 118	0.97 158	0.52 103	0.78 172	0.45 81	1.87 164	0.41 92	0.74 138	0.41 45	0.30 116	0.47 151	1.15 201	0.47 68	2.64 235	1.96 191

sAnonymous2	0.58 110	0.41 54	0.31 58	0.29 46	0.29 60	0.45 106	0.29 97	0.71 141	0.41 124	0.48 46	0.53 100	0.51 62	0.43 128	0.23 57	0.86 131	0.84 173	0.70 159	0.67 174	1.34 141	0.60 152	0.83 148	0.98 157	0.30 116	0.35 108	0.62 107	0.72 114	0.72 90	0.73 116

CroCo_RVC	0.58 110	0.41 54	0.31 58	0.29 46	0.29 60	0.45 106	0.29 97	0.71 141	0.41 124	0.48 46	0.53 100	0.51 62	0.43 128	0.23 57	0.86 131	0.84 173	0.70 159	0.67 174	1.34 141	0.60 152	0.83 148	0.98 157	0.30 116	0.35 108	0.62 107	0.72 114	0.72 90	0.73 116

FINET	0.40 41	0.38 40	0.39 91	0.43 105	0.30 67	0.34 67	0.35 111	0.44 25	0.36 105	0.47 41	0.32 33	0.47 46	0.30 62	0.28 97	0.66 84	0.50 94	0.48 48	0.36 37	0.60 62	0.33 50	0.46 39	0.37 35	0.30 116	0.30 78	0.43 47	0.35 31	0.56 38	0.42 40

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 83	0.52 126	0.48 130	0.43 105	0.57 153	0.42 96	0.62 165	0.56 59	0.62 165	0.52 66	0.51 93	0.67 110	0.34 97	0.58 189	0.78 109	0.42 40	0.47 44	0.42 62	0.57 56	0.38 72	0.46 39	0.42 49	0.30 116	0.32 89	0.48 60	0.76 125	0.62 61	0.64 94
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GEStereo_RVC	0.71 139	0.59 148	0.40 96	0.54 134	0.50 139	0.61 148	0.51 139	0.71 141	0.41 124	0.59 105	0.51 93	0.76 128	0.46 137	0.39 137	0.96 156	0.92 181	0.78 172	0.75 192	1.94 165	0.62 165	0.80 144	1.37 186	0.31 121	0.52 161	0.61 102	0.63 99	0.86 130	1.12 157

GES	0.59 116	0.52 126	0.37 79	0.39 88	0.40 113	0.53 130	0.37 115	0.59 71	0.40 120	0.56 90	0.60 116	0.50 58	0.30 62	0.41 143	0.98 159	0.63 132	0.67 152	0.55 141	2.28 173	0.56 135	0.70 130	0.56 97	0.31 121	0.42 132	0.48 60	0.48 73	0.65 71	0.68 103

psm_up	0.56 104	0.51 118	0.53 143	0.56 138	0.45 126	0.58 142	0.35 111	0.71 141	0.66 170	0.55 83	0.53 100	0.59 88	0.50 144	0.40 140	0.63 74	0.50 94	0.59 115	0.49 106	0.84 109	0.46 108	0.51 61	0.45 62	0.31 121	0.51 159	0.70 124	0.78 129	0.80 108	0.67 99

RTSC	0.73 141	0.49 99	0.46 123	0.47 114	0.51 142	0.55 136	0.56 149	0.67 117	0.68 171	0.54 77	0.79 162	0.57 78	0.57 161	0.41 143	1.92 216	0.77 164	0.96 200	0.58 153	1.36 144	0.56 135	0.85 152	1.11 167	0.31 121	0.53 163	0.58 92	0.65 103	0.95 143	1.26 168

DN-CSS_ROB	0.52 87	0.43 64	0.46 123	0.41 97	0.40 113	0.34 67	0.22 64	0.69 132	0.34 96	0.59 105	0.79 162	0.66 107	0.47 139	0.24 68	0.63 74	0.40 33	0.58 105	0.43 67	1.74 156	0.38 72	0.63 109	0.38 36	0.31 121	0.47 151	0.53 79	0.43 51	0.66 76	0.54 66

Anonymous	0.66 124	0.52 126	0.38 88	0.35 77	0.36 93	0.42 96	0.25 79	0.74 154	0.47 142	0.45 35	0.45 72	0.56 75	0.51 148	0.23 57	0.88 138	1.09 207	0.78 172	0.69 181	1.84 161	0.64 169	1.19 180	1.21 177	0.32 126	0.42 132	0.66 117	0.73 117	0.93 138	0.74 119

STTStereo	0.53 90	0.56 142	0.54 146	0.44 109	0.52 143	0.43 100	0.59 154	0.52 40	0.46 140	0.47 41	0.55 108	0.71 119	0.42 123	0.56 182	0.87 136	0.44 52	0.49 51	0.51 119	0.54 45	0.37 69	0.51 61	0.40 42	0.32 126	0.35 108	0.52 77	0.66 104	0.68 78	0.99 146

ADCP+	0.92 165	0.59 148	0.62 160	0.44 109	0.45 126	0.55 136	0.85 184	0.65 110	1.81 224	0.48 46	1.10 193	1.62 190	0.33 87	0.42 153	1.03 167	0.52 103	0.52 69	0.48 99	1.19 136	0.38 72	0.58 98	0.60 101	0.32 126	0.30 78	0.66 117	3.45 248	0.77 101	4.14 226

DSFCA	0.45 67	0.50 113	0.40 96	0.40 92	0.37 100	0.44 102	0.34 109	0.46 33	0.39 118	0.40 23	0.57 110	0.49 52	0.29 53	0.24 68	0.61 67	0.44 52	0.49 51	0.49 106	0.64 68	0.39 84	0.50 58	0.51 83	0.33 129	0.35 108	0.49 67	0.50 80	0.57 40	0.58 74

FADNet-RVC	0.58 110	0.50 113	0.37 79	0.51 127	0.42 120	0.39 84	0.56 149	0.68 124	0.36 105	0.64 132	0.50 87	1.13 170	0.45 134	0.34 123	0.91 143	0.53 105	0.54 79	0.45 81	1.20 138	0.51 118	0.54 80	0.52 87	0.33 129	0.51 159	0.57 88	0.75 122	0.64 67	0.81 127

pcwnet_v2	0.62 119	0.46 81	0.50 136	0.62 151	0.49 138	0.61 148	0.46 132	0.66 114	0.45 136	0.65 137	0.79 162	0.64 103	0.86 180	0.53 177	1.15 178	0.55 113	0.59 115	0.51 119	0.83 107	0.41 92	0.55 82	0.47 71	0.34 131	0.43 136	0.75 140	0.76 125	0.85 125	0.95 140

ADLNet	0.46 71	0.53 133	0.37 79	0.41 97	0.41 118	0.44 102	0.40 123	0.54 48	0.35 101	0.45 35	0.53 100	0.76 128	0.36 108	0.62 192	0.58 55	0.42 40	0.49 51	0.42 62	0.50 30	0.37 69	0.43 26	0.44 59	0.34 131	0.25 53	0.47 57	0.55 90	0.57 40	0.45 46

APVNet	0.56 104	0.47 86	0.38 88	0.46 112	0.50 139	0.57 139	0.53 142	0.60 76	0.42 131	0.46 38	0.65 135	0.50 58	0.30 62	0.36 131	0.74 106	0.71 154	0.71 164	0.64 167	0.95 119	0.53 121	0.57 95	0.77 139	0.34 131	0.46 148	0.59 98	0.46 66	0.82 114	0.58 74

FADNet-RVC-Resample	0.57 108	0.52 126	0.42 106	0.46 112	0.39 109	0.41 92	0.40 123	0.72 148	0.42 131	0.68 156	0.51 93	1.04 164	0.43 128	0.43 156	0.96 156	0.48 85	0.56 92	0.61 161	0.85 110	0.55 131	0.52 71	0.63 107	0.34 131	0.60 173	0.58 92	0.71 111	0.55 36	0.77 122

FADNet	0.65 123	0.55 136	0.41 104	0.53 132	0.42 120	0.49 117	0.65 172	0.74 154	0.42 131	0.66 147	0.64 130	0.81 133	0.50 144	0.36 131	1.17 180	0.51 101	0.51 65	0.53 130	1.61 153	0.53 121	0.69 127	0.59 98	0.35 135	0.41 128	0.72 130	0.88 144	0.78 106	1.06 151

SACVNet	0.62 119	0.53 133	0.51 140	0.55 137	0.57 153	0.52 127	0.60 157	0.69 132	0.56 157	0.67 154	0.54 106	0.59 88	0.37 112	0.41 143	0.71 103	0.60 127	0.64 139	0.57 148	0.95 119	0.64 169	0.67 121	0.78 140	0.36 136	0.47 151	0.75 140	0.77 128	0.84 123	0.84 130

AACVNet	0.55 97	0.47 86	0.40 96	0.58 141	0.61 159	0.53 130	0.37 115	0.61 83	0.40 120	0.59 105	0.64 130	0.58 83	0.33 87	0.36 131	0.69 94	0.54 111	0.58 105	0.54 136	0.69 83	0.52 120	0.54 80	0.52 87	0.36 136	0.44 141	0.59 98	0.69 106	0.82 114	0.83 129

PA-Net	0.64 122	0.67 166	0.66 170	0.50 121	0.66 171	0.50 121	0.64 168	0.65 110	0.73 174	0.54 77	0.52 96	0.58 83	0.58 163	0.59 191	0.93 147	0.57 119	0.46 35	0.54 136	0.61 66	0.54 127	0.49 55	0.66 116	0.36 136	0.52 161	0.64 114	1.24 189	0.64 67	1.32 170
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.59 116	0.44 68	0.54 146	0.52 129	0.54 147	0.49 117	0.37 115	0.61 83	0.46 140	0.60 111	0.70 147	0.61 93	0.51 148	0.32 118	1.06 169	0.58 123	0.62 131	0.59 158	0.66 74	0.47 112	0.97 166	0.72 131	0.36 136	0.44 141	0.61 102	1.00 167	0.72 90	0.58 74

PS-NSSS	0.60 118	0.81 183	0.44 118	0.89 181	0.54 147	0.71 168	0.63 166	0.64 103	0.38 115	0.64 132	0.41 63	1.52 186	0.47 139	0.41 143	0.59 58	0.42 40	0.52 69	0.45 81	0.94 118	0.42 98	0.44 31	0.29 20	0.36 136	0.34 105	0.63 111	0.69 106	0.70 85	0.80 125

FADNet_RVC	0.92 165	0.69 169	0.55 149	0.88 180	0.75 185	0.54 134	0.51 139	0.77 164	0.54 151	0.70 167	0.96 182	1.36 180	1.06 184	0.54 178	1.85 214	0.64 136	0.80 178	0.90 207	3.34 201	0.76 185	1.00 168	1.13 170	0.37 141	0.60 173	0.66 117	0.87 142	0.97 148	1.14 160

RP	0.58 110	0.57 146	0.72 179	0.62 151	0.56 151	0.57 139	0.64 168	0.63 96	0.61 163	0.42 25	0.81 167	0.78 132	0.53 152	0.43 156	0.68 92	0.48 85	0.53 77	0.44 72	0.64 68	0.45 103	0.51 61	0.54 92	0.37 141	0.44 141	0.62 107	0.59 95	0.83 121	0.77 122

CASS	0.79 154	0.55 136	0.53 143	0.65 158	0.54 147	0.59 143	0.53 142	0.78 166	0.52 148	0.71 170	0.75 159	0.67 110	0.47 139	0.28 97	0.83 122	0.67 146	0.98 201	0.56 143	1.60 152	0.58 144	2.74 219	1.44 189	0.38 143	0.35 108	0.84 165	0.81 134	0.90 134	1.02 149
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UCFNet_RVC	0.56 104	0.78 177	0.45 122	0.59 144	0.55 150	0.52 127	0.39 121	0.58 64	0.40 120	0.59 105	0.60 116	0.82 135	0.45 134	0.32 118	0.70 99	0.42 40	0.50 56	0.50 112	0.67 76	0.45 103	0.56 86	0.47 71	0.38 143	0.41 128	0.77 146	0.71 111	0.65 71	0.86 133

NaN_ROB	0.73 141	0.59 148	0.61 159	0.64 155	0.78 187	0.53 130	0.48 135	0.87 181	0.63 166	0.73 176	0.61 122	1.96 196	0.62 165	0.45 161	0.84 125	0.55 113	0.56 92	0.54 136	0.73 90	0.55 131	0.52 71	0.51 83	0.38 143	0.64 179	0.83 161	1.11 181	0.94 141	1.64 182

DLCB_ROB	0.53 90	0.50 113	0.48 130	0.41 97	0.45 126	0.43 100	0.39 121	0.55 54	0.45 136	0.57 94	0.61 122	0.70 117	0.52 150	0.41 143	0.60 62	0.47 80	0.57 101	0.48 99	0.52 34	0.43 100	0.55 82	0.47 71	0.38 143	0.42 132	0.96 180	0.79 131	0.70 85	0.62 87

MLCV	0.70 136	0.49 99	0.53 143	0.73 169	0.50 139	0.65 157	0.43 128	0.81 174	0.41 124	0.71 170	0.88 174	1.01 159	0.81 177	0.28 97	0.92 145	0.43 47	0.65 143	0.52 126	2.47 183	0.45 103	0.55 82	0.72 131	0.39 147	0.54 164	0.69 122	0.80 132	0.83 121	0.72 113

Anonymous3	0.79 154	0.59 148	0.42 106	0.37 82	0.42 120	0.57 139	0.50 138	0.80 169	0.64 167	0.68 156	0.49 82	1.48 182	0.54 153	0.31 112	1.53 196	1.42 234	0.88 189	0.82 203	1.45 146	0.69 181	1.31 187	1.30 182	0.40 148	0.40 125	0.74 137	0.86 139	1.03 160	0.71 111

DeepPrunerF	1.22 184	0.49 99	0.39 91	0.58 141	2.86 243	0.49 117	0.55 147	0.52 40	0.58 161	0.43 26	0.67 143	0.43 36	0.32 83	0.42 153	1.64 202	0.75 161	0.58 105	0.46 88	0.93 116	0.46 108	0.61 104	0.53 90	0.40 148	0.35 108	15.32 263	0.82 137	0.65 71	0.62 87

AF-Net	0.53 90	0.49 99	0.44 118	0.50 121	0.53 144	0.61 148	0.54 145	0.61 83	0.55 155	0.43 26	0.66 138	0.85 142	0.42 123	0.40 140	0.64 80	0.46 69	0.46 35	0.44 72	0.60 62	0.40 89	0.45 34	0.45 62	0.41 150	0.39 122	0.50 70	0.55 90	0.81 111	0.69 105

Nwc_Net	0.53 90	0.49 99	0.44 118	0.50 121	0.53 144	0.61 148	0.54 145	0.61 83	0.55 155	0.43 26	0.66 138	0.85 142	0.42 123	0.40 140	0.64 80	0.46 69	0.46 35	0.44 72	0.60 62	0.40 89	0.45 34	0.45 62	0.41 150	0.39 122	0.50 70	0.55 90	0.81 111	0.69 105

iResNet	0.92 165	0.56 142	0.62 160	0.72 167	0.68 172	0.96 188	0.55 147	0.95 187	0.57 158	0.67 154	0.82 172	1.41 181	1.51 199	0.31 112	1.49 195	0.66 145	0.75 169	0.67 174	4.08 209	0.68 178	0.72 133	0.63 107	0.41 150	0.83 197	0.72 130	0.91 148	1.02 158	0.87 135

GANet-ADL	0.70 136	0.59 148	0.52 141	0.60 146	0.57 153	0.61 148	0.46 132	0.68 124	0.52 148	0.65 137	0.67 143	0.76 128	0.43 128	0.39 137	1.08 172	0.79 170	0.68 154	0.52 126	1.84 161	0.64 169	0.66 117	0.86 148	0.42 153	0.43 136	0.70 124	0.87 142	0.97 148	0.89 137

HSM-Net_RVC	0.75 147	0.53 133	0.60 157	0.77 172	0.62 165	0.61 148	0.37 115	0.76 159	0.49 144	0.74 177	1.71 217	1.32 178	0.80 176	0.36 131	0.72 105	0.55 113	0.64 139	0.53 130	0.78 102	0.53 121	0.67 121	0.89 152	0.43 154	0.64 179	0.94 177	1.09 179	1.07 162	1.04 150
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWC_ROB	1.18 183	0.70 170	1.06 206	0.60 146	0.71 180	0.70 166	0.98 196	0.83 176	1.55 220	0.76 183	1.40 207	1.00 157	2.46 217	0.57 186	2.17 227	0.99 196	1.15 208	0.90 207	2.37 178	0.95 200	1.63 197	2.05 210	0.44 155	0.98 208	0.81 156	0.80 132	1.24 182	2.15 195

XPNet_ROB	0.74 146	0.77 175	0.57 150	0.54 134	0.61 159	0.63 154	0.61 162	0.53 44	0.65 168	0.58 100	0.81 167	2.35 201	0.46 137	0.43 156	0.79 112	0.63 132	0.85 183	0.57 148	0.83 107	0.55 131	0.72 133	1.09 166	0.45 156	0.49 158	0.63 111	0.74 118	1.39 193	0.86 133

SGM-Forest	0.73 141	0.71 171	0.40 96	1.13 196	0.64 166	0.74 173	0.45 130	0.68 124	0.39 118	0.61 113	0.44 69	1.16 171	1.06 184	0.49 167	0.86 131	0.61 130	0.55 87	0.46 88	0.68 78	0.44 101	0.61 104	0.49 78	0.45 156	0.44 141	0.90 171	0.86 139	1.95 218	1.47 174
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWCDC_ROB	0.67 127	0.35 32	0.39 91	0.29 46	0.43 123	0.34 67	0.36 113	0.43 23	1.25 207	0.27 12	0.72 153	0.44 38	2.38 215	0.57 186	1.11 174	0.76 162	0.56 92	0.56 143	0.64 68	0.55 131	0.63 109	2.08 211	0.46 158	0.40 125	0.36 31	0.63 99	0.51 26	0.67 99

DAS	0.95 169	0.61 155	0.48 130	0.78 174	0.61 159	0.68 163	0.59 154	0.84 178	0.93 192	0.65 137	1.58 212	1.66 191	1.06 184	0.34 123	0.95 153	0.92 181	0.92 195	0.73 188	1.77 157	1.03 207	1.73 200	1.11 167	0.47 159	0.92 203	0.93 174	1.00 167	1.39 193	0.96 141

SepStereo	0.95 169	0.61 155	0.48 130	0.78 174	0.61 159	0.68 163	0.59 154	0.84 178	0.93 192	0.65 137	1.58 212	1.66 191	1.06 184	0.34 123	0.95 153	0.92 181	0.92 195	0.73 188	1.77 157	1.03 207	1.73 200	1.11 167	0.47 159	0.92 203	0.93 174	1.00 167	1.39 193	0.96 141

FCDSN-DC	0.69 133	0.61 155	0.62 160	0.66 160	0.61 159	0.59 143	0.60 157	0.68 124	0.42 131	0.75 180	0.42 65	0.57 78	0.36 108	0.50 170	2.43 242	0.67 146	0.80 178	0.76 195	0.64 68	0.56 135	0.70 130	0.60 101	0.47 159	0.83 197	0.66 117	0.74 118	0.61 58	0.67 99
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
stereogan	0.67 127	0.67 166	0.62 160	0.68 164	0.73 182	0.75 174	0.64 168	0.70 138	0.57 158	0.51 59	0.64 130	1.08 165	0.62 165	0.44 159	0.83 122	0.55 113	0.56 92	0.51 119	0.91 115	0.59 148	0.59 102	0.69 126	0.47 159	0.46 148	0.59 98	0.67 105	1.16 172	0.87 135

SHD	0.97 174	0.56 142	0.73 180	0.75 170	0.69 174	0.66 160	0.61 162	0.99 192	0.94 195	0.77 185	1.00 185	0.94 152	1.29 195	0.54 178	2.21 229	0.98 192	0.95 198	0.70 183	2.01 166	0.80 189	1.12 176	1.71 203	0.47 159	0.77 194	0.91 172	1.01 170	0.91 135	1.22 167

CBMV	1.15 182	0.84 192	0.60 157	0.85 177	0.76 186	0.73 170	0.48 135	0.87 181	0.80 181	0.81 193	0.61 122	2.86 207	0.81 177	0.52 176	1.31 186	1.17 217	0.91 193	0.74 190	2.40 181	0.66 172	1.57 194	0.76 138	0.48 164	1.06 213	0.99 185	1.09 179	2.25 222	4.25 227
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RTS	1.09 180	0.59 148	0.59 153	0.60 146	0.58 156	0.96 188	0.90 188	0.80 169	0.88 186	0.59 105	0.71 148	1.28 176	0.62 165	0.51 172	2.04 219	0.98 192	1.19 210	0.77 197	2.33 176	0.85 195	0.96 164	1.16 173	0.49 165	0.65 181	1.23 203	4.43 251	1.15 169	1.45 172

RTSA	1.09 180	0.59 148	0.59 153	0.60 146	0.58 156	0.96 188	0.90 188	0.80 169	0.88 186	0.59 105	0.71 148	1.28 176	0.62 165	0.51 172	2.04 219	0.98 192	1.19 210	0.77 197	2.33 176	0.85 195	0.96 164	1.16 173	0.49 165	0.65 181	1.23 203	4.43 251	1.15 169	1.45 172

NCCL2	0.69 133	0.73 173	0.66 170	0.57 140	0.56 151	0.51 124	0.45 130	0.70 138	0.57 158	0.68 156	0.71 148	0.66 107	0.48 142	0.39 137	0.93 147	0.72 155	0.65 143	0.57 148	0.76 100	0.57 140	0.74 138	0.88 150	0.49 165	0.60 173	0.98 182	0.95 154	0.85 125	1.16 161

LALA_ROB	0.86 161	0.97 202	0.67 173	0.63 153	0.69 174	0.83 180	0.67 174	0.70 138	0.80 181	0.68 156	1.10 193	2.61 203	0.58 163	0.51 172	1.11 174	0.67 146	0.86 184	0.72 185	0.89 113	0.67 176	0.80 144	1.00 160	0.49 165	0.59 171	0.73 135	0.92 149	1.16 172	1.10 154

HBP-ISP	1.60 197	0.86 194	0.90 193	0.98 189	0.69 174	0.85 181	0.56 149	0.89 184	0.48 143	0.82 195	0.79 162	0.97 156	0.36 108	0.69 201	11.97 261	5.83 257	0.70 159	0.67 174	0.70 85	0.62 165	1.05 172	5.90 248	0.50 169	0.62 176	0.82 159	1.01 170	2.01 220	1.06 151

ADCL	1.27 186	0.82 186	0.64 166	0.60 146	0.53 144	0.73 170	0.91 190	0.75 158	2.78 244	0.68 156	1.01 186	0.86 146	0.50 144	0.50 170	1.27 183	0.64 136	0.66 146	0.57 148	1.20 138	0.60 152	0.98 167	0.88 150	0.50 169	0.47 151	1.60 220	1.50 211	0.88 133	11.30 251

ADCRef	1.01 176	0.65 162	0.48 130	0.39 88	0.47 132	0.65 157	0.68 175	0.61 83	1.08 201	0.52 66	0.64 130	0.75 126	0.43 128	0.38 136	1.56 198	0.72 155	0.61 127	0.59 158	1.53 149	0.58 144	0.66 117	0.71 128	0.50 169	0.43 136	0.75 140	1.25 192	0.82 114	8.96 248

ccs_rob	1.25 185	0.79 179	0.64 166	0.86 178	0.60 158	0.89 186	0.83 183	0.99 192	0.51 147	0.77 185	6.27 252	5.90 233	1.10 188	0.51 172	1.08 172	1.10 209	0.68 154	0.66 172	1.15 134	0.70 182	1.56 193	1.66 201	0.50 169	0.54 164	0.69 122	0.78 129	0.86 130	1.20 165

FC-DCNN	0.88 163	0.96 200	1.23 217	1.36 208	0.93 194	1.26 207	0.82 182	0.91 185	0.78 180	0.87 201	0.63 129	1.08 165	0.42 123	0.56 182	0.88 138	0.69 150	0.81 181	0.68 179	0.81 106	0.59 148	0.78 142	0.59 98	0.50 169	0.77 194	1.11 197	0.99 165	1.21 178	1.57 177

NOSS_ROB	0.76 151	0.84 192	0.50 136	0.72 167	0.61 159	0.75 174	0.52 141	0.80 169	0.54 151	0.70 167	0.62 126	0.62 101	0.86 180	0.62 192	1.14 177	1.10 209	0.78 172	0.69 181	0.73 90	0.60 152	0.88 153	0.67 121	0.50 169	0.71 185	0.86 167	0.95 154	1.38 192	0.85 131

ETE_ROB	0.87 162	0.90 195	0.58 152	0.67 161	0.69 174	0.85 181	0.60 157	0.66 114	0.89 188	0.64 132	1.09 191	2.63 204	0.54 153	0.54 178	1.00 163	0.72 155	0.91 193	0.63 163	0.99 123	0.66 172	0.88 153	1.08 165	0.50 169	0.59 171	0.78 148	0.92 149	1.48 202	1.17 162

RGC	0.76 151	0.72 172	0.99 198	0.70 165	0.71 180	0.76 177	0.57 152	0.74 154	0.74 177	0.56 90	0.96 182	0.83 139	0.85 179	0.56 182	0.93 147	0.60 127	0.62 131	0.56 143	0.93 116	0.61 161	0.66 117	0.71 128	0.51 176	0.56 167	0.81 156	1.01 170	0.99 151	1.19 164

SGM-ForestM	2.61 218	4.20 253	0.93 194	2.78 226	1.37 217	3.57 235	2.93 229	2.59 245	1.51 219	0.70 167	1.32 203	7.25 242	5.36 233	0.47 164	0.89 140	0.53 105	0.79 177	0.54 136	7.58 227	0.60 152	0.82 146	0.47 71	0.51 176	0.80 196	4.97 250	3.66 249	7.05 258	6.30 238

SGM_RVC	2.81 224	1.46 218	0.85 189	1.76 217	1.28 212	1.68 218	1.19 204	1.56 221	1.14 203	0.82 195	1.70 216	7.09 240	2.67 221	0.42 153	0.92 145	0.57 119	0.75 169	0.57 148	11.20 243	0.66 172	0.94 160	0.46 67	0.51 176	0.84 199	1.97 228	1.64 215	5.04 253	26.13 262
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NCC-stereo	0.67 127	0.63 159	0.59 153	0.64 155	0.65 167	0.63 154	0.69 176	0.67 117	0.74 177	0.43 26	0.81 167	0.82 135	0.70 171	0.47 164	0.82 120	0.53 105	0.58 105	0.64 167	0.80 104	0.54 127	0.56 86	0.60 101	0.53 179	0.45 146	0.75 140	0.96 157	0.92 136	0.98 144

Abc-Net	0.67 127	0.63 159	0.59 153	0.64 155	0.65 167	0.63 154	0.69 176	0.67 117	0.74 177	0.43 26	0.81 167	0.82 135	0.70 171	0.47 164	0.82 120	0.53 105	0.58 105	0.64 167	0.80 104	0.54 127	0.56 86	0.60 101	0.53 179	0.45 146	0.75 140	0.96 157	0.92 136	0.98 144
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CBMV_ROB	1.71 203	0.79 179	0.65 169	1.35 206	1.07 203	1.01 191	0.74 179	1.01 196	0.54 151	0.72 173	0.81 167	9.80 253	5.90 235	0.57 186	1.42 189	0.69 150	0.80 178	0.58 153	5.38 215	1.22 220	0.95 163	0.55 96	0.53 179	0.62 176	1.22 202	1.45 205	2.72 237	2.94 210

CSAN	0.93 168	0.83 188	0.75 182	0.86 178	0.82 188	0.73 170	0.61 162	0.97 191	0.94 195	0.94 208	0.73 158	1.96 196	1.56 200	0.49 167	0.98 159	0.63 132	0.74 167	0.66 172	1.09 127	0.71 183	0.78 142	0.63 107	0.53 179	0.76 191	0.98 182	1.49 210	1.21 178	1.63 181

PSMNet-ADL	0.96 172	0.62 158	0.66 170	0.67 161	0.70 179	0.66 160	0.58 153	0.74 154	0.60 162	0.85 199	5.03 243	0.95 155	1.26 193	0.45 161	0.89 140	1.03 200	0.68 154	0.54 136	2.03 167	0.68 178	0.84 150	0.79 142	0.54 183	0.47 151	0.73 135	0.95 154	1.32 188	0.63 92

NVstereo2D	0.55 97	0.47 86	0.40 96	0.52 129	0.48 135	0.66 160	0.64 168	0.60 76	0.38 115	0.48 46	0.61 122	0.53 66	0.30 62	0.63 194	1.53 196	0.61 130	0.58 105	0.55 141	0.53 40	0.41 92	0.50 58	0.38 36	0.54 183	0.43 136	0.64 114	0.48 73	0.56 38	0.53 60

SFCPSM	3.03 228	0.82 186	0.63 164	0.77 172	0.69 174	0.72 169	0.63 166	0.83 176	0.98 198	0.71 170	2.00 223	2.57 202	3.49 223	0.56 182	1.16 179	0.93 184	0.74 167	0.64 167	54.48 274	1.19 219	0.88 153	0.91 153	0.55 185	0.55 166	0.94 177	0.93 152	1.11 168	1.39 171

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 254	0.65 162	1.07 208	0.94 188	0.83 189	0.81 179	1.27 206	0.85 180	0.73 174	0.93 204	6.13 249	180.62 276	2.17 209	1.33 225	1.22 181	1.01 198	0.93 197	1.06 221	6.32 224	0.79 188	3.32 234	3.77 231	0.55 185	0.76 191	0.95 179	1.34 202	1.19 176	2.42 201

SAMSARA	1.50 192	0.79 179	1.00 202	0.93 186	0.88 191	0.86 184	0.93 192	1.57 222	1.25 207	0.96 209	1.09 191	1.27 174	2.59 218	0.83 209	2.58 244	1.19 220	1.04 204	0.91 210	2.56 184	0.99 205	1.77 204	2.23 213	0.56 187	0.98 208	2.63 232	2.81 237	2.62 234	2.56 204

MDST_ROB	3.33 233	2.32 228	0.75 182	3.90 242	1.47 220	2.61 225	1.00 197	1.12 204	0.72 173	0.78 189	0.67 143	1.54 187	25.37 259	0.34 123	2.11 225	0.53 105	0.65 143	0.48 99	3.69 204	0.58 144	0.88 153	0.59 98	0.58 188	0.68 183	7.85 258	3.03 241	17.15 263	8.63 247

GwcNet-ADL	0.97 174	0.83 188	0.81 186	0.91 183	0.68 172	0.70 166	0.53 142	0.77 164	0.50 146	0.72 173	5.46 246	1.20 173	0.65 170	0.46 163	0.81 117	0.95 185	0.72 166	0.56 143	1.26 140	0.71 183	0.67 121	0.78 140	0.59 189	0.56 167	0.79 151	0.98 163	0.85 125	1.75 187

ICVP	0.58 110	0.49 99	0.67 173	0.50 121	0.48 135	0.52 127	0.36 113	0.60 76	0.45 136	0.61 113	0.58 113	0.61 93	0.56 157	0.30 105	0.67 89	0.64 136	0.58 105	0.51 119	0.72 89	0.51 118	0.58 98	0.74 133	0.59 189	0.47 151	0.60 101	0.75 122	0.74 95	0.72 113
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GANetREF_RVC	0.77 153	0.74 174	0.68 175	0.76 171	0.65 167	0.69 165	0.60 157	0.99 192	0.73 174	0.93 204	0.52 96	1.33 179	0.72 173	0.44 159	0.85 129	0.57 119	0.67 152	0.63 163	1.13 133	0.61 161	0.77 141	0.63 107	0.59 189	0.71 185	0.89 170	0.90 147	1.15 169	0.99 146
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
XQC	1.03 178	0.90 195	0.71 178	0.91 183	0.92 193	0.92 187	0.86 186	1.06 201	0.90 189	0.84 198	1.11 196	1.03 161	1.30 197	0.71 203	2.04 219	0.95 185	0.87 185	0.67 174	1.64 154	0.78 187	1.00 168	1.67 202	0.62 192	0.73 187	1.09 196	1.47 206	1.26 184	0.97 143

MFN_U_SF_RVC	1.68 202	1.06 206	0.88 192	1.25 203	1.01 197	1.53 213	2.07 218	1.38 215	1.17 204	1.51 237	2.95 231	2.00 198	1.57 201	2.05 230	2.38 239	0.98 192	0.87 185	0.82 203	6.78 225	1.11 214	2.21 210	2.38 215	0.65 193	1.11 218	1.23 203	1.33 200	1.28 185	1.69 186

AnyNet_C32	1.64 199	0.65 162	0.74 181	0.67 161	0.73 182	0.86 184	1.14 200	0.95 187	3.12 247	0.75 180	1.53 211	0.94 152	0.64 169	0.67 199	1.83 213	1.11 211	1.06 207	0.95 214	1.78 159	0.76 185	1.76 203	1.71 203	0.66 194	0.85 200	1.13 199	2.68 236	1.17 174	13.55 253

FAT-Stereo	1.57 196	0.78 177	1.44 224	1.10 194	1.32 215	1.05 195	0.87 187	1.28 207	0.86 184	1.21 222	5.46 246	3.07 212	1.28 194	0.66 197	1.73 208	1.34 224	0.89 191	0.94 213	1.83 160	1.08 210	2.02 207	3.90 233	0.71 195	0.98 208	0.86 167	1.21 187	1.42 199	3.03 213

ADCPNet	2.08 211	0.77 175	0.87 191	0.83 176	1.21 210	0.85 181	1.59 211	1.02 197	1.35 212	0.83 197	1.97 222	1.01 159	7.76 241	0.75 206	2.35 238	1.16 216	0.95 198	0.71 184	4.05 208	0.97 202	1.30 186	1.61 198	0.72 196	0.76 191	1.52 218	1.96 225	1.21 178	16.04 256

MeshStereo	3.62 236	1.54 219	1.05 204	2.64 222	1.72 223	2.05 222	1.15 202	2.40 242	1.41 215	0.90 203	6.48 253	9.56 251	7.42 240	0.49 167	11.75 259	1.94 245	0.87 185	0.74 190	8.79 232	0.80 189	8.36 256	8.07 257	0.73 197	1.07 214	3.39 242	2.15 230	5.22 254	4.99 230
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
MANE	7.31 249	2.64 230	4.48 257	3.30 236	3.10 249	3.94 243	2.83 228	5.37 259	6.88 255	1.11 214	5.64 248	8.81 248	11.02 246	0.67 199	3.83 250	3.83 252	1.32 215	18.03 266	8.61 230	0.84 194	4.22 241	1.16 173	0.74 198	1.79 248	13.65 262	18.61 263	22.89 265	38.18 271

STStereo	5.29 243	2.47 229	5.20 259	5.20 247	2.80 242	4.72 249	3.42 234	6.23 260	6.52 254	1.51 237	7.61 257	9.53 250	14.86 255	0.63 194	4.09 251	0.64 136	0.87 185	0.62 162	36.67 265	1.02 206	1.23 182	1.05 164	0.78 199	1.63 239	3.46 243	2.43 233	3.53 244	14.15 254

UDGNet	0.67 127	0.66 165	0.42 106	1.35 206	1.02 200	1.21 203	0.91 190	0.60 76	0.41 124	0.52 66	0.60 116	0.56 75	0.23 31	1.19 221	0.66 84	0.45 62	0.56 92	0.51 119	0.73 90	0.53 121	0.64 115	0.67 121	0.79 200	0.29 70	0.72 130	0.55 90	0.63 64	0.66 97

PVD	1.47 191	1.04 205	1.44 224	1.10 194	1.09 206	1.19 201	1.07 199	1.91 235	2.05 229	0.79 191	1.49 210	1.54 187	1.91 207	0.89 214	2.26 233	1.35 227	1.39 217	1.09 224	2.41 182	1.14 215	1.51 192	1.98 209	0.79 200	1.08 216	1.49 217	1.82 220	1.67 209	2.10 193

G-Net	1.86 205	1.00 204	1.28 221	0.89 181	0.93 194	1.10 198	0.77 180	1.63 224	2.07 231	0.99 211	2.89 230	7.30 244	1.67 204	0.55 181	1.45 190	1.75 241	1.04 204	0.93 212	2.87 192	2.72 251	1.89 206	1.47 190	0.80 202	1.02 212	1.06 193	1.71 217	2.82 238	5.60 234

ADCS	1.88 206	1.06 206	0.98 197	0.93 186	1.10 207	1.09 197	1.14 200	1.27 205	2.49 238	0.89 202	1.36 205	1.51 184	2.92 222	0.86 212	3.30 247	2.26 247	1.46 221	1.26 233	3.10 198	1.29 224	2.48 215	2.88 219	0.80 202	1.10 217	1.33 211	4.48 253	1.41 198	6.08 237

AMNet	1.02 177	0.98 203	0.95 195	0.98 189	1.01 197	1.03 193	0.96 195	0.87 181	0.93 192	0.97 210	1.02 187	1.10 168	0.74 174	1.06 219	0.99 162	1.09 207	1.17 209	1.04 219	1.08 126	1.05 209	1.13 177	1.04 163	0.82 204	0.98 208	1.01 190	1.07 178	1.20 177	1.27 169

WAO-7	2.72 223	1.83 222	2.89 247	7.39 251	1.73 224	1.76 219	1.82 215	2.07 236	2.65 240	2.21 253	5.39 245	4.58 230	5.72 234	1.23 223	2.07 223	1.27 223	1.69 226	1.22 230	7.70 228	1.51 229	1.64 198	3.07 223	0.84 205	1.65 241	1.83 224	2.48 234	1.97 219	3.27 217

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 187	0.90 195	0.63 164	1.27 204	0.90 192	1.21 203	2.21 220	1.27 205	1.18 205	1.00 212	0.91 177	1.80 195	1.16 191	1.07 220	1.48 194	0.77 164	0.70 159	0.58 153	2.75 191	0.67 176	1.39 190	2.93 221	0.85 206	0.73 187	1.47 215	1.68 216	1.33 189	2.96 211

SANet	1.61 198	0.91 198	1.10 211	1.04 192	1.05 201	1.25 206	0.77 180	1.76 231	1.81 224	0.77 185	1.24 197	6.63 237	5.08 230	0.83 209	1.56 198	0.77 164	1.24 214	0.90 207	1.58 150	0.82 193	1.05 172	1.00 160	0.90 207	1.27 226	1.32 209	1.93 222	1.88 216	3.10 215

pmcnn	1.66 200	0.80 182	0.52 141	1.19 201	1.01 197	1.21 203	0.93 192	0.96 190	0.54 151	0.74 177	2.66 229	3.98 225	5.06 229	0.31 112	1.65 204	1.40 233	1.20 212	0.91 210	3.99 207	0.95 200	4.45 245	1.02 162	0.90 207	0.90 202	1.07 194	1.01 170	2.43 229	3.03 213

LSM0	8.30 255	1.08 208	0.95 195	1.66 215	1.42 218	1.59 215	1.96 216	2.27 239	2.36 234	1.66 243	3.94 237	4.10 226	6.30 239	0.63 194	62.38 275	74.74 275	1.69 226	1.06 221	12.18 244	2.23 244	4.96 250	9.29 259	0.92 209	1.29 227	1.95 227	2.97 240	3.66 248	14.83 255

TANstereo	0.55 97	0.41 54	0.35 70	0.40 92	0.39 109	0.45 106	0.21 59	0.52 40	0.30 63	0.54 77	0.37 50	0.38 23	0.38 114	0.41 143	0.84 125	0.73 159	0.66 146	0.78 199	1.10 129	0.89 197	0.62 106	0.54 92	0.93 210	0.32 89	0.34 27	0.45 59	0.99 151	0.53 60

XX-TBD	0.55 97	0.41 54	0.35 70	0.40 92	0.39 109	0.45 106	0.21 59	0.52 40	0.30 63	0.54 77	0.37 50	0.38 23	0.38 114	0.41 143	0.84 125	0.73 159	0.66 146	0.78 199	1.10 129	0.89 197	0.62 106	0.54 92	0.93 210	0.32 89	0.34 27	0.45 59	0.99 151	0.53 60

edge stereo	1.82 204	1.16 210	2.22 236	1.46 211	1.28 212	1.58 214	1.38 209	1.67 228	1.30 209	1.20 221	3.42 235	4.33 228	2.26 213	0.80 208	1.41 188	1.46 235	1.05 206	0.83 206	5.42 216	0.97 202	1.34 189	3.76 230	0.95 212	0.88 201	1.26 208	1.20 185	1.70 211	2.91 209

DGSMNet	2.66 220	0.96 200	1.36 223	1.03 191	0.99 196	1.12 200	1.05 198	1.36 213	0.94 195	2.15 252	13.54 264	1.71 193	1.85 205	0.93 216	2.50 243	3.85 253	5.34 252	1.61 245	5.07 213	1.68 239	7.04 255	8.02 256	0.96 213	1.19 224	1.01 190	1.33 200	1.40 197	1.88 188

STTRV1_RVC	2.36 216	0.81 183	0.64 166	1.04 192	0.73 182	1.03 193	0.85 184	0.91 185	0.92 190	0.93 204	0.95 181	1.72 194	2.23 210	0.86 212	1.46 193	0.78 167	1.37 216	0.72 185	31.78 262	1.97 241	1.59 195	1.23 178	0.98 214	0.97 206	1.07 194	1.11 181	1.75 213	3.40 219

ADCMid	1.56 195	0.92 199	0.99 198	0.70 165	0.86 190	1.05 195	1.37 208	1.29 208	1.77 223	0.75 180	1.75 218	1.27 174	1.48 198	0.69 201	2.18 228	1.07 204	0.98 201	0.79 201	2.74 190	0.80 189	1.31 187	1.74 205	1.06 215	0.70 184	1.01 190	1.53 212	1.02 158	10.33 249

MFMNet_re	1.51 193	1.18 211	1.12 212	1.29 205	1.16 208	1.63 216	1.32 207	1.30 210	1.63 221	1.14 218	1.38 206	2.64 205	1.63 203	0.90 215	2.27 234	1.35 227	1.58 222	1.32 238	3.69 204	1.24 222	2.10 208	1.26 181	1.16 216	1.24 225	1.11 197	1.02 174	1.59 206	1.60 179

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 201	1.25 214	1.05 204	1.56 212	1.08 204	1.20 202	3.18 232	1.50 219	2.10 232	1.30 229	0.98 184	1.50 183	1.04 183	1.66 227	1.71 205	1.18 218	0.84 182	1.01 216	6.24 222	1.15 218	1.43 191	3.23 226	1.19 217	1.14 220	1.52 218	1.29 195	1.09 164	2.78 208

AnyNet_C01	2.06 210	1.08 208	1.06 206	1.14 197	1.08 204	1.01 191	2.69 225	1.69 229	2.66 241	1.21 222	1.67 215	2.90 209	2.60 219	0.95 217	3.65 249	4.02 254	2.09 234	2.21 254	3.08 197	1.56 234	3.30 233	2.89 220	1.26 218	1.15 221	1.80 223	1.43 204	1.51 203	3.90 224

MADNet+	1.96 209	1.18 211	1.26 219	1.45 210	1.28 212	1.10 198	2.21 220	1.88 233	1.41 215	1.33 230	1.32 203	2.29 200	2.23 210	1.25 224	4.58 252	1.87 244	2.55 243	1.13 228	2.73 189	1.63 237	3.69 238	3.33 227	1.26 218	2.09 250	1.93 225	1.47 206	1.59 206	2.77 207

ELAS_RVC	3.22 230	2.01 223	1.85 231	2.66 223	2.07 227	5.08 252	2.06 217	2.41 243	1.89 226	1.74 246	4.78 240	8.00 245	8.02 242	0.74 205	2.38 239	0.81 171	1.75 228	1.14 229	3.97 206	1.27 223	4.64 248	7.61 253	1.26 218	1.74 244	6.58 255	3.21 244	3.39 243	3.80 223
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	3.38 234	2.19 225	1.79 229	2.99 229	2.37 231	3.32 230	2.09 219	2.60 246	2.85 245	1.28 227	4.85 242	8.61 247	8.02 242	0.76 207	2.90 245	0.81 171	1.80 229	1.10 225	4.19 210	1.10 212	4.53 246	7.86 254	1.26 218	1.63 239	7.08 256	4.79 254	3.66 248	4.87 229
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	22.01 268	36.32 272	3.23 252	54.74 275	11.23 265	52.95 276	28.72 270	9.47 262	8.51 256	1.57 241	10.45 263	33.05 268	48.98 269	0.71 203	16.97 265	11.50 263	1.60 224	1.11 227	77.80 275	35.27 273	9.94 261	9.98 261	1.27 222	2.30 255	27.41 266	11.09 259	52.85 273	35.36 268

SPS-STEREO	1.93 208	1.27 215	1.21 215	1.60 214	1.34 216	1.44 212	1.17 203	1.66 225	1.36 214	1.38 232	3.67 236	3.02 211	1.29 195	1.05 218	1.85 214	1.83 243	1.58 222	1.37 240	8.86 234	1.34 225	3.07 227	1.47 190	1.27 222	1.37 228	1.42 214	1.28 194	2.02 221	1.89 189
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	3.81 237	1.38 216	1.26 219	1.80 219	1.47 220	1.93 221	1.71 213	1.47 218	1.33 210	1.34 231	6.67 255	9.59 252	12.99 252	1.20 222	1.73 208	1.47 236	1.42 219	1.24 231	11.11 242	1.37 227	3.07 227	2.13 212	1.27 222	1.42 234	1.69 221	1.26 193	2.90 239	26.50 263

S-Stereo	1.54 194	0.81 183	0.83 188	1.15 198	1.16 208	1.29 208	1.56 210	1.02 197	1.09 202	1.25 225	4.20 238	4.10 226	1.10 188	0.66 197	2.16 226	1.63 238	0.90 192	1.05 220	2.20 171	1.10 212	1.26 184	3.12 224	1.31 225	1.17 223	0.84 165	1.18 184	1.21 178	2.18 196

UDG	1.35 189	2.24 226	0.81 186	2.58 221	2.45 234	2.48 223	2.57 224	0.76 159	0.86 184	0.77 185	1.08 190	1.51 184	0.56 157	2.59 232	1.06 169	0.69 150	1.89 231	0.80 202	2.31 174	0.97 202	1.24 183	0.98 157	1.43 226	0.62 176	0.74 137	0.81 134	0.95 143	0.81 127

FBW_ROB	1.34 188	1.42 217	1.08 209	2.01 220	1.42 218	1.37 210	1.63 212	0.99 192	0.70 172	0.72 173	1.02 187	2.05 199	0.91 182	1.47 226	1.24 182	0.60 127	0.88 189	0.65 171	6.08 221	0.59 148	1.06 174	0.81 143	1.48 227	1.12 219	0.99 185	1.20 185	0.99 151	1.66 184

FADE	9.30 257	3.16 241	4.82 258	1.74 216	2.06 226	5.58 257	6.98 250	6.39 261	14.42 264	9.69 267	24.68 268	18.69 262	11.63 250	3.16 244	2.41 241	3.75 251	13.11 262	6.09 260	30.40 260	15.33 267	14.18 265	10.90 264	1.70 228	3.54 260	3.84 247	1.80 219	6.83 257	24.35 260

DispFullNet	4.17 238	3.20 243	4.34 256	2.72 225	2.46 235	2.92 226	2.70 226	2.79 251	1.90 227	4.51 262	6.62 254	8.91 249	4.83 227	2.59 232	2.00 218	8.18 260	3.24 248	1.98 248	24.96 256	2.93 253	3.99 240	3.36 228	1.71 229	1.15 221	1.36 212	1.32 199	2.36 228	3.65 222

DPSNet	2.61 218	0.83 188	0.77 184	1.21 202	1.24 211	1.34 209	0.93 192	1.08 202	1.49 218	0.78 189	0.86 173	6.91 239	3.85 224	0.58 189	4.58 252	2.54 248	1.43 220	1.24 231	14.95 250	1.34 225	4.83 249	8.01 255	1.75 230	1.40 231	1.47 215	1.95 224	1.60 208	1.66 184

CC-Net-ROB	0.96 172	1.18 211	0.70 177	1.56 212	1.06 202	1.63 216	1.20 205	0.79 167	0.61 163	0.81 193	0.56 109	3.07 212	0.57 161	0.85 211	0.68 92	0.44 52	0.71 164	0.63 163	1.40 145	0.57 140	0.58 98	0.43 54	1.91 231	0.46 148	0.83 161	0.83 138	0.77 101	1.20 165

SPstereo	3.56 235	1.74 220	3.18 251	1.78 218	1.64 222	1.86 220	1.73 214	2.36 240	2.05 229	1.84 248	4.83 241	7.23 241	9.01 244	1.81 229	3.54 248	5.52 256	2.43 242	2.86 255	3.65 203	3.54 254	5.29 252	7.52 252	1.95 232	2.10 251	2.52 230	3.11 242	3.20 242	7.77 244

MADNet++	5.64 245	3.51 250	3.77 255	2.84 227	4.62 256	3.02 228	3.65 238	4.36 254	5.03 253	4.18 261	5.07 244	6.45 236	5.92 236	6.18 259	7.04 255	6.82 258	4.71 251	4.00 259	8.03 229	5.83 258	9.92 260	16.38 265	2.32 233	4.34 261	3.95 249	11.38 260	4.93 252	4.01 225

PWCK	5.04 242	3.03 238	2.21 235	3.61 240	2.60 238	4.41 248	5.09 245	2.45 244	2.76 243	3.31 258	4.34 239	10.15 256	5.13 232	1.74 228	1.99 217	1.38 231	2.41 240	1.45 242	51.59 273	2.35 246	3.70 239	2.69 218	2.65 234	1.78 247	2.97 239	3.21 244	2.43 229	4.77 228

WAO-6	2.71 221	2.26 227	1.57 227	3.00 230	2.25 229	3.01 227	3.02 230	1.77 232	2.35 233	1.52 239	1.62 214	3.94 224	5.12 231	2.64 235	2.22 230	1.38 231	2.65 244	1.36 239	4.86 212	1.54 233	2.76 221	4.79 239	2.70 235	1.73 243	2.71 234	2.59 235	2.68 236	5.02 231

DDUNet	1.38 190	2.18 224	0.79 185	2.67 224	2.43 233	2.57 224	2.52 223	0.80 169	0.84 183	0.63 126	0.94 179	1.57 189	0.45 134	2.65 236	0.94 151	0.78 167	1.99 233	0.75 192	2.31 174	0.91 199	1.16 178	0.97 156	2.71 236	0.56 167	0.72 130	0.71 111	0.97 148	0.85 131

SQANet	1.90 207	2.70 231	1.03 203	3.09 231	2.17 228	3.29 229	2.70 226	0.95 187	0.65 168	1.00 212	0.71 148	2.69 206	1.10 188	2.30 231	0.78 109	0.55 113	1.02 203	0.72 185	9.92 238	0.68 178	2.11 209	1.25 179	3.28 237	0.58 170	0.98 182	1.31 197	1.33 189	2.34 198

WAO-8	4.25 239	3.34 246	2.80 244	10.32 255	2.92 245	4.17 245	5.89 247	2.66 249	4.45 251	1.69 244	3.41 233	5.94 234	11.31 247	5.29 255	1.71 205	1.34 224	2.69 245	1.51 243	10.78 239	2.48 248	2.63 216	4.50 237	3.44 238	1.58 237	5.12 251	3.31 246	3.60 245	5.76 235

Venus	4.25 239	3.34 246	2.80 244	10.32 255	2.92 245	4.17 245	5.89 247	2.66 249	4.45 251	1.69 244	3.41 233	5.94 234	11.31 247	5.29 255	1.71 205	1.34 224	2.69 245	1.51 243	10.78 239	2.48 248	2.63 216	4.50 237	3.44 238	1.58 237	5.12 251	3.31 246	3.60 245	5.76 235

ACVNet-4b	2.35 215	2.75 234	1.60 228	3.13 232	2.29 230	3.52 233	3.67 239	1.35 212	1.35 212	1.27 226	0.72 153	3.26 216	2.62 220	3.04 241	0.98 159	0.78 167	2.13 235	1.02 217	9.04 235	1.23 221	2.74 219	3.39 229	4.08 240	0.92 203	1.24 206	1.29 195	1.46 201	2.48 202

ACVNet_2	3.17 229	2.98 237	2.25 237	4.72 246	2.88 244	3.50 231	3.48 235	1.58 223	1.33 210	1.29 228	1.10 193	3.22 215	2.45 216	2.67 237	1.29 184	0.86 176	7.26 256	1.02 217	22.14 254	1.37 227	3.22 230	1.25 179	4.24 241	1.37 228	1.93 225	1.92 221	1.83 215	2.36 199

RainbowNet	2.32 212	2.93 236	1.87 232	3.34 237	2.57 237	3.50 231	3.49 236	1.29 208	0.92 190	1.53 240	0.89 175	3.18 214	2.31 214	2.94 239	1.30 185	0.90 179	1.61 225	1.00 215	5.61 217	1.51 229	2.82 222	4.18 235	4.25 242	0.97 206	1.32 209	1.58 213	1.71 212	3.00 212

Ntro	2.32 212	3.40 249	1.53 226	3.55 239	2.52 236	3.71 239	3.36 233	1.11 203	1.05 200	1.16 219	0.90 176	2.93 210	1.24 192	2.72 238	1.00 163	0.64 136	1.40 218	0.82 203	10.96 241	1.14 215	2.72 218	3.19 225	4.26 243	0.73 187	1.24 206	1.59 214	1.56 205	2.31 197

DPSimNet_ROB	18.93 265	32.01 267	5.97 260	12.40 259	11.35 266	6.13 258	28.07 269	15.03 267	35.64 272	3.96 260	78.33 275	18.15 261	35.00 265	5.44 258	12.19 262	10.36 262	13.57 263	3.64 258	87.52 276	6.87 260	14.36 267	9.97 260	4.40 244	7.14 263	5.17 253	9.85 258	5.93 256	32.56 265

LVE	4.33 241	3.03 238	2.00 234	27.23 267	3.06 248	3.83 242	12.07 263	1.53 220	1.64 222	1.85 249	1.48 209	3.30 217	3.91 225	3.06 242	1.45 190	1.05 202	1.95 232	1.38 241	15.68 251	1.62 236	3.25 232	5.86 245	4.42 245	1.76 245	2.87 238	2.06 228	2.34 225	3.25 216

ACVNet_1	2.47 217	3.23 244	2.35 238	4.40 245	2.93 247	3.77 241	3.96 241	1.34 211	1.18 205	1.21 222	1.02 187	3.31 218	2.07 208	3.09 243	1.31 186	0.70 153	2.26 239	1.10 225	9.52 236	1.14 215	3.45 235	1.18 176	4.50 246	1.07 214	1.39 213	1.75 218	1.36 191	2.10 193

otaku	2.33 214	3.05 240	1.19 213	3.36 238	2.37 231	3.56 234	3.08 231	1.05 199	0.98 198	1.13 215	0.80 166	2.88 208	1.62 202	2.59 232	0.95 153	0.64 136	1.23 213	0.75 192	13.16 246	1.09 211	2.47 214	2.63 217	4.75 247	0.75 190	1.13 199	1.38 203	1.69 210	2.52 203

ktn	8.45 256	3.18 242	2.84 246	6.37 250	3.26 250	4.31 247	10.28 261	2.15 237	10.13 260	2.27 255	1.83 220	42.17 271	55.84 271	3.93 247	2.34 237	2.09 246	9.85 259	2.17 252	33.98 263	2.24 245	3.24 231	3.03 222	4.78 248	2.25 254	2.59 231	2.81 237	3.18 241	5.04 232

Dean	2.84 225	3.23 244	1.81 230	6.04 249	3.38 253	3.63 236	3.67 239	1.88 233	1.97 228	1.47 234	1.30 201	3.69 222	4.10 226	2.97 240	1.45 190	0.97 190	2.41 240	1.29 234	5.94 218	1.74 240	3.20 229	4.23 236	4.79 249	1.55 236	2.65 233	2.27 231	2.56 232	2.64 205

IMH-64-1	2.92 226	2.70 231	2.36 239	3.23 233	2.71 239	3.70 237	4.05 242	1.66 225	2.48 236	1.13 215	1.26 199	3.60 220	6.29 237	3.59 245	2.28 235	1.15 214	2.20 236	1.31 236	6.02 219	1.52 231	3.03 225	5.48 242	4.83 250	1.40 231	2.83 236	2.02 226	2.34 225	3.64 220

IMH-64	2.92 226	2.70 231	2.36 239	3.23 233	2.71 239	3.70 237	4.05 242	1.66 225	2.48 236	1.13 215	1.26 199	3.60 220	6.29 237	3.59 245	2.28 235	1.15 214	2.20 236	1.31 236	6.02 219	1.52 231	3.03 225	5.48 242	4.83 250	1.40 231	2.83 236	2.02 226	2.34 225	3.64 220

IMH	3.24 231	2.76 235	2.37 241	3.26 235	2.74 241	3.73 240	4.10 244	1.72 230	2.58 239	1.17 220	1.24 197	3.92 223	10.58 245	6.80 260	1.57 200	1.11 211	2.25 238	1.30 235	6.28 223	1.56 234	2.97 224	4.14 234	4.90 252	1.45 235	3.01 240	2.36 232	2.47 231	5.19 233

JetBlue	6.09 247	3.85 251	3.31 253	5.99 248	4.13 255	6.22 259	7.94 253	3.42 252	2.89 246	1.47 234	1.46 208	8.10 246	1.90 206	5.39 257	11.86 260	3.22 250	3.30 249	2.99 256	5.32 214	2.40 247	9.74 259	10.03 262	4.93 253	2.18 253	7.39 257	17.16 262	3.72 250	24.15 259

TorneroNet-64	6.02 246	4.60 255	2.53 242	15.58 262	3.29 251	4.87 250	7.75 252	2.23 238	10.02 258	1.42 233	1.31 202	7.26 243	29.23 264	4.36 250	2.09 224	1.21 221	8.22 257	1.70 247	17.35 253	2.62 250	4.31 243	5.68 244	5.20 254	1.76 245	3.58 244	3.76 250	2.29 223	8.34 246

TorneroNet	8.11 252	4.28 254	2.58 243	27.50 268	3.31 252	5.00 251	6.00 249	2.62 247	10.13 260	1.49 236	2.57 228	11.07 258	68.61 274	4.25 249	1.77 212	1.18 218	5.78 253	1.62 246	23.67 255	2.83 252	4.30 242	5.47 241	5.37 255	1.65 241	3.72 245	3.14 243	2.59 233	6.36 239

PSMNet_ROB	2.71 221	3.39 248	1.92 233	2.87 228	2.04 225	4.01 244	3.50 237	1.46 217	1.41 215	1.59 242	3.34 232	3.52 219	4.97 228	4.50 251	1.61 201	0.95 185	1.87 230	1.06 221	8.62 231	1.63 237	2.32 213	1.51 194	5.43 256	1.37 228	1.98 229	1.94 223	1.91 217	2.39 200

DGTPSM_ROB	12.12 259	5.96 260	17.45 267	4.20 243	7.86 261	5.15 254	8.18 255	4.56 255	11.64 262	4.52 263	8.72 259	5.01 231	17.08 256	12.98 264	14.91 263	14.58 264	6.85 254	15.76 264	12.78 245	12.05 263	9.07 257	21.74 266	5.67 257	11.54 265	11.84 260	31.02 269	12.98 261	33.06 266

DPSMNet_ROB	12.40 260	5.97 261	17.46 268	4.21 244	7.87 262	5.15 254	8.18 255	4.56 255	11.65 263	4.54 264	8.87 260	5.17 232	22.69 257	13.00 265	14.98 264	14.62 265	6.90 255	15.82 265	14.07 249	12.05 263	9.09 258	21.75 267	5.68 258	11.54 265	11.87 261	31.03 270	12.99 262	33.06 266

PML	30.82 270	20.91 265	7.15 264	29.65 269	20.81 271	29.11 270	10.50 262	10.87 263	88.32 276	20.03 271	154.19 276	98.60 275	119.55 276	10.53 263	9.19 256	8.69 261	16.72 264	7.27 262	34.57 264	7.35 261	12.77 264	10.86 263	5.72 259	6.17 262	33.11 272	12.83 261	34.30 270	12.33 252

notaker	5.52 244	5.55 259	3.76 254	13.97 260	5.34 258	5.44 256	7.16 251	2.36 240	2.68 242	2.06 251	1.80 219	12.90 260	23.86 258	3.98 248	2.04 219	1.73 240	3.45 250	2.12 251	17.08 252	2.15 243	6.10 254	5.87 246	6.15 260	2.12 252	1.79 222	2.08 229	2.31 224	3.29 218

DPSM_ROB	18.32 263	16.26 263	21.94 269	9.42 253	8.75 263	13.61 264	9.11 258	10.90 264	15.09 265	8.45 265	8.95 261	10.12 254	13.19 253	16.42 267	19.79 266	19.11 267	18.35 265	20.45 267	13.82 247	14.88 265	26.56 268	27.45 268	6.49 261	14.39 268	31.57 270	38.83 272	36.85 271	43.86 272

DPSM	18.32 263	16.26 263	21.94 269	9.42 253	8.75 263	13.61 264	9.11 258	10.90 264	15.09 265	8.45 265	8.95 261	10.12 254	13.19 253	16.42 267	19.79 266	19.11 267	18.35 265	20.45 267	13.82 247	14.88 265	26.56 268	27.45 268	6.49 261	14.39 268	31.57 270	38.83 272	36.85 271	43.86 272

KSHMR	8.16 253	4.16 252	2.96 248	25.39 266	3.92 254	5.08 252	5.53 246	2.62 247	2.40 235	2.23 254	2.26 225	4.37 229	77.17 275	5.23 254	2.24 231	1.71 239	2.79 247	1.98 248	31.04 261	2.02 242	4.59 247	5.35 240	7.54 263	1.89 249	3.30 241	2.91 239	3.01 240	6.51 240

JetRed	7.85 251	5.29 258	6.07 261	3.75 241	5.00 257	6.95 262	10.20 260	4.64 257	3.42 248	2.92 257	2.39 227	6.71 238	2.25 212	7.15 261	10.26 257	7.34 259	8.59 258	7.11 261	4.82 211	4.08 256	10.76 263	9.27 258	7.85 264	3.34 258	10.96 259	24.25 266	11.90 260	24.57 261

ASD4	28.39 269	32.20 268	16.01 266	15.24 261	12.36 267	19.17 266	15.39 264	18.17 269	9.38 257	45.71 273	57.05 273	24.92 266	11.45 249	13.50 266	48.27 274	18.30 266	47.28 273	47.66 273	44.35 270	25.76 269	63.37 276	42.94 273	8.48 265	8.34 264	24.58 264	32.07 271	28.35 269	36.29 269

UNDER WATER-64	6.11 248	5.20 257	3.13 250	12.20 258	5.77 259	6.55 261	8.53 257	4.74 258	3.45 249	2.30 256	2.36 226	12.04 259	12.47 251	5.08 253	3.02 246	1.81 242	12.11 260	2.17 252	8.81 233	4.17 257	5.75 253	7.27 251	8.74 266	2.61 256	3.86 248	8.63 257	4.32 251	7.86 245

UNDER WATER	7.55 250	4.74 256	3.06 249	10.46 257	5.92 260	6.35 260	8.05 254	4.32 253	3.69 250	1.97 250	2.14 224	10.53 257	62.60 273	4.83 252	2.25 232	1.59 237	12.22 261	2.08 250	9.67 237	3.97 255	5.27 251	6.65 249	8.86 267	2.65 257	3.82 246	5.62 255	3.62 247	7.03 242

CasAABBNet	36.73 272	32.73 271	44.18 274	18.81 263	17.45 269	27.29 267	18.12 265	21.69 270	30.40 269	17.52 270	18.08 267	20.27 263	26.53 261	32.96 269	38.28 268	37.42 269	36.82 269	41.12 270	27.47 257	29.86 270	53.56 275	55.70 276	12.93 268	28.91 273	63.44 275	78.07 274	73.93 274	88.05 274

MyStereo03	36.84 273	32.71 269	44.18 274	18.90 264	17.61 270	27.36 268	18.30 266	21.92 272	30.41 270	17.08 268	18.01 265	20.35 264	26.56 262	33.03 270	39.51 269	38.47 271	36.86 270	41.18 271	27.56 258	29.89 271	53.52 273	55.42 274	13.00 269	28.90 271	63.34 273	78.17 275	74.06 275	88.27 275

MyStereo02	36.18 271	32.71 269	44.18 274	18.90 264	0.00 1	27.36 268	18.30 266	21.92 272	30.41 270	17.08 268	18.01 265	20.35 264	26.56 262	33.03 270	39.51 269	38.47 271	36.86 270	41.18 271	27.56 258	29.89 271	53.52 273	55.42 274	13.00 269	28.90 271	63.34 273	78.17 275	74.06 275	88.27 275

HanzoNet	19.12 266	15.23 262	6.99 263	35.06 271	14.35 268	40.77 272	42.46 271	17.81 268	22.51 267	3.55 259	8.29 258	41.30 270	56.30 272	43.04 274	5.72 254	4.37 255	37.83 272	3.30 257	49.59 272	8.93 262	10.30 262	6.85 250	14.15 271	3.46 259	5.94 254	5.80 256	5.29 255	7.13 243

LE_ROB	17.44 261	1.82 221	6.12 262	9.40 252	53.85 276	8.01 263	46.26 272	11.27 266	28.12 268	1.80 247	7.03 256	38.62 269	49.53 270	0.34 123	1.76 211	0.55 113	0.78 172	0.59 158	36.68 266	6.72 259	2.92 223	0.85 146	29.06 272	12.10 267	26.35 265	25.49 267	27.84 268	37.03 270

LRCNet_RVC	21.34 267	28.92 266	11.37 265	31.78 270	29.09 272	34.25 271	27.43 268	21.71 271	10.07 259	29.63 272	30.60 269	32.06 267	25.81 260	33.87 272	11.15 258	2.97 249	25.27 268	21.35 269	44.05 269	20.83 268	14.27 266	5.87 246	36.69 273	27.43 270	2.76 235	1.47 206	8.68 259	6.79 241

AVERAGE_ROB	41.98 275	44.82 274	42.27 272	45.98 273	46.88 273	45.60 274	46.56 274	47.04 275	43.89 273	49.19 275	49.91 271	47.25 273	43.00 266	49.19 275	40.14 271	38.38 270	49.01 275	51.31 275	43.98 268	42.43 275	43.31 271	38.64 271	49.42 274	42.83 274	28.65 268	20.44 265	23.41 266	19.88 257

HaxPig	41.43 274	43.85 273	40.81 271	44.90 272	47.49 274	44.66 273	46.30 273	46.31 274	45.63 274	49.00 274	49.30 270	47.24 272	43.73 267	42.64 273	40.44 272	39.13 273	48.37 274	51.07 274	43.33 267	42.25 274	42.88 270	36.52 270	50.75 275	43.02 275	27.54 267	19.97 264	20.68 264	20.75 258

MEDIAN_ROB	44.95 276	47.36 275	44.12 273	48.52 274	49.78 275	48.21 275	49.25 275	49.72 276	46.35 275	52.53 276	53.59 272	50.59 274	45.49 268	49.36 276	43.27 273	41.36 274	51.85 276	54.40 276	47.03 271	45.93 276	45.78 272	40.06 272	52.67 276	45.67 276	31.00 269	26.54 268	25.33 267	27.95 264

Low-res two-view benchmark