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

CroCo-Stereo Lap2	0.05 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.06 5	0.03 2	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.12 2	0.11 5	0.07 2	0.07 4	0.07 2	0.05 3	0.09 4	0.08 3	0.02 2	0.03 2	0.08 3	0.08 4	0.07 3	0.05 3

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 4	0.10 1	0.06 1	0.06 1	0.07 2	0.04 1	0.08 2	0.06 1	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ProNet	0.05 2	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.08 46	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.03 5	0.12 2	0.10 1	0.07 2	0.06 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.08 3	0.03 4	0.04 3	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

RAFT	0.08 4	0.04 3	0.06 6	0.05 6	0.03 5	0.07 14	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 8	0.08 7	0.05 6	0.02 2	0.22 22	0.11 5	0.09 4	0.06 1	0.08 4	0.06 4	0.08 2	0.10 7	0.02 2	0.04 3	0.14 28	0.14 30	0.16 25	0.15 36

StereoVision	0.08 4	0.05 5	0.05 4	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 55	0.05 3	0.06 4	0.06 4	0.06 12	0.02 2	0.14 7	0.13 15	0.09 4	0.07 4	0.10 7	0.08 10	0.09 4	0.08 3	0.03 4	0.05 6	0.12 18	0.10 9	0.13 18	0.13 20

StereoIM	0.10 9	0.07 6	0.06 6	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 15	0.08 13	0.13 18	0.06 12	0.03 5	0.17 11	0.14 17	0.15 20	0.12 20	0.17 26	0.07 5	0.17 23	0.15 18	0.03 4	0.06 8	0.15 37	0.20 80	0.16 25	0.19 59

MIF-Stereo	0.11 13	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.07 8	0.13 18	0.12 77	0.08 36	0.21 20	0.15 21	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.09 18	0.18 30	0.14 16	0.07 39	0.07 12	0.13 22	0.18 61	0.10 7	0.13 20

anonymousdsp	0.13 21	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.04 7	0.10 11	0.06 6	0.11 15	0.43 192	0.08 7	0.04 5	0.05 13	0.31 57	0.21 76	0.12 12	0.10 10	0.14 18	0.15 78	0.15 19	0.58 151	0.10 85	0.05 6	0.09 6	0.07 3	0.12 13	0.07 5

iRaftStereo_RVC	0.09 8	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.03 3	0.10 11	0.06 6	0.10 12	0.09 17	0.10 11	0.05 6	0.04 9	0.13 4	0.11 5	0.14 18	0.10 10	0.12 12	0.08 10	0.15 19	0.22 40	0.04 7	0.06 8	0.10 9	0.08 4	0.11 10	0.08 7

RAFT + AFF	0.14 26	0.07 6	0.06 6	0.08 26	0.05 8	0.07 14	0.05 14	0.11 16	0.08 17	0.14 23	0.07 8	0.15 25	0.05 6	0.03 5	1.47 200	0.11 5	0.14 18	0.08 6	0.14 18	0.07 5	0.15 19	0.10 7	0.04 7	0.06 8	0.10 9	0.08 4	0.08 5	0.07 5

RYNet	0.15 33	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.06 14	0.06 8	0.04 7	0.08 7	0.14 98	0.06 5	0.06 4	0.06 4	0.05 6	0.05 13	1.87 222	0.11 5	0.09 4	0.13 33	0.10 7	0.07 5	0.09 4	0.07 2	0.13 129	0.06 8	0.09 6	0.28 140	0.12 13	0.08 7

AEACV	0.13 21	0.08 12	0.05 4	0.05 6	0.05 8	0.04 3	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.05 3	0.06 4	0.03 3	0.04 9	0.64 142	0.54 207	0.09 4	0.12 20	0.16 22	0.18 110	0.13 14	0.73 186	0.07 39	0.04 3	0.08 3	0.12 19	0.07 3	0.05 3

LL-Strereo2	0.14 26	0.08 12	0.07 13	0.07 14	0.07 19	0.06 8	0.05 14	0.15 29	0.10 34	0.22 59	0.09 17	0.13 18	0.07 20	0.07 28	0.24 27	0.26 124	0.17 31	0.11 15	0.20 40	0.10 26	0.21 53	0.68 181	0.06 26	0.07 12	0.12 18	0.14 30	0.15 21	0.10 13

delet	0.08 4	0.08 12	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.06 21	0.07 5	0.06 6	0.09 11	0.08 13	0.11 14	0.06 12	0.07 28	0.15 9	0.10 1	0.10 8	0.09 7	0.08 4	0.09 18	0.10 8	0.08 3	0.05 18	0.07 12	0.10 9	0.09 8	0.10 7	0.08 7

TDLM	0.08 4	0.08 12	0.07 13	0.07 14	0.08 28	0.07 14	0.06 21	0.08 7	0.06 6	0.06 5	0.12 40	0.08 7	0.06 12	0.05 13	0.10 1	0.10 1	0.10 8	0.09 7	0.08 4	0.07 5	0.09 4	0.10 7	0.05 18	0.07 12	0.08 3	0.08 4	0.09 6	0.09 10

AANet_RVC	0.10 9	0.08 12	0.08 22	0.07 14	0.09 35	0.06 8	0.07 32	0.09 9	0.09 24	0.08 9	0.09 17	0.08 7	0.07 20	0.06 24	0.19 14	0.12 12	0.11 10	0.12 20	0.11 9	0.10 26	0.10 8	0.10 7	0.07 39	0.08 21	0.11 13	0.12 19	0.12 13	0.14 28

MIF-Stereo (partial)	0.11 13	0.09 17	0.08 22	0.07 14	0.06 14	0.07 14	0.04 7	0.12 17	0.09 24	0.12 21	0.07 8	0.10 11	0.07 20	0.05 13	0.21 20	0.16 31	0.16 26	0.13 33	0.14 18	0.08 10	0.18 30	0.15 18	0.05 18	0.08 21	0.13 22	0.11 14	0.16 25	0.13 20

MIM_Stereo	0.13 21	0.09 17	0.08 22	0.08 26	0.07 19	0.09 35	0.05 14	0.13 21	0.06 6	0.19 43	0.10 25	0.11 14	0.05 6	0.05 13	0.25 33	0.34 162	0.17 31	0.12 20	0.20 40	0.12 38	0.19 40	0.43 118	0.04 7	0.07 12	0.11 13	0.10 9	0.15 21	0.09 10

RAFT_CTSACE	0.11 13	0.09 17	0.07 13	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 21	0.12 17	0.08 17	0.18 37	0.06 4	0.15 25	0.12 77	0.05 13	0.18 12	0.14 17	0.15 20	0.10 10	0.13 15	0.07 5	0.17 23	0.24 47	0.04 7	0.07 12	0.14 28	0.14 30	0.19 40	0.14 28

test_4	0.16 39	0.09 17	0.10 42	0.07 14	0.08 28	0.05 6	0.06 21	0.17 38	0.11 55	0.23 69	0.11 33	0.16 37	0.09 37	0.07 28	0.41 92	0.40 183	0.18 41	0.12 20	0.18 30	0.11 34	0.23 66	0.33 83	0.05 18	0.09 36	0.15 37	0.20 80	0.26 95	0.23 90

AnonymousM	0.23 104	0.09 17	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.06 21	0.20 56	0.09 24	0.23 69	0.19 87	0.16 37	0.07 20	0.11 83	0.27 47	0.24 107	0.24 107	0.14 43	0.21 50	0.16 93	0.32 112	0.45 125	0.08 56	0.09 36	0.11 13	0.20 80	0.66 211	1.40 229

ARAFT	0.13 21	0.09 17	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.04 7	0.14 25	0.08 17	0.21 52	0.10 25	0.17 45	0.06 12	0.06 24	0.19 14	0.15 21	0.18 41	0.15 53	0.21 50	0.08 10	0.20 44	0.34 86	0.05 18	0.07 12	0.15 37	0.11 14	0.18 35	0.13 20

MMNet	0.10 9	0.09 17	0.07 13	0.10 39	0.09 35	0.09 35	0.07 32	0.10 11	0.08 17	0.08 9	0.09 17	0.13 18	0.06 12	0.08 36	0.26 40	0.11 5	0.13 14	0.11 15	0.12 12	0.09 18	0.11 10	0.10 7	0.06 26	0.08 21	0.10 9	0.11 14	0.13 18	0.12 17

DMCA	0.12 18	0.09 17	0.10 42	0.08 26	0.09 35	0.08 22	0.09 66	0.13 21	0.10 34	0.11 15	0.13 45	0.13 18	0.08 28	0.09 55	0.24 27	0.15 21	0.15 20	0.14 43	0.13 15	0.10 26	0.14 17	0.12 12	0.09 68	0.09 36	0.12 18	0.13 22	0.11 10	0.12 17

test croco	0.11 13	0.10 25	0.07 13	0.06 13	0.07 19	0.07 14	0.04 7	0.13 21	0.06 6	0.16 24	0.07 8	0.12 17	0.05 6	0.04 9	0.19 14	0.16 31	0.16 26	0.13 33	0.15 21	0.08 10	0.17 23	0.15 18	0.04 7	0.08 21	0.13 22	0.12 19	0.12 13	0.14 28

HH	0.29 144	0.10 25	0.18 139	0.16 106	0.15 112	0.20 131	0.14 110	0.27 143	0.13 86	0.36 185	0.21 104	0.29 129	0.11 62	0.15 135	0.46 111	0.64 224	0.27 139	0.19 125	0.50 160	0.27 170	0.68 205	0.75 188	0.11 102	0.16 131	0.24 113	0.30 152	0.36 153	0.37 153

HanStereo	0.29 144	0.10 25	0.18 139	0.16 106	0.15 112	0.20 131	0.14 110	0.27 143	0.13 86	0.36 185	0.21 104	0.29 129	0.11 62	0.15 135	0.46 111	0.64 224	0.27 139	0.19 125	0.50 160	0.27 170	0.68 205	0.75 188	0.11 102	0.16 131	0.24 113	0.30 152	0.36 153	0.37 153

4D-IteraStereo	0.17 50	0.10 25	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.08 22	0.05 14	0.21 64	0.12 66	0.26 105	0.12 40	0.21 68	0.08 28	0.07 28	0.35 71	0.39 178	0.21 69	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.30 107	0.54 142	0.05 18	0.08 21	0.14 28	0.15 39	0.19 40	0.13 20

CES	0.19 68	0.10 25	0.10 42	0.09 31	0.11 62	0.10 41	0.06 21	0.42 196	0.10 34	0.20 48	0.28 153	0.23 87	0.10 46	0.13 112	0.35 71	0.24 107	0.25 119	0.15 53	0.21 50	0.14 60	0.45 159	0.29 64	0.09 68	0.08 21	0.19 71	0.15 39	0.20 49	0.23 90

test_5	0.12 18	0.10 25	0.08 22	0.07 14	0.05 8	0.07 14	0.05 14	0.16 34	0.07 14	0.11 15	0.15 57	0.16 37	0.16 117	0.03 5	0.18 12	0.15 21	0.11 10	0.10 10	0.13 15	0.08 10	0.13 14	0.20 33	0.04 7	0.09 36	0.13 22	0.15 39	0.20 49	0.18 47

AASNet	0.10 9	0.10 25	0.07 13	0.10 39	0.10 51	0.11 55	0.08 46	0.12 17	0.06 6	0.10 12	0.11 33	0.10 11	0.06 12	0.07 28	0.16 10	0.12 12	0.13 14	0.11 15	0.11 9	0.09 18	0.11 10	0.13 13	0.06 26	0.08 21	0.11 13	0.10 9	0.10 7	0.09 10

test-1	0.32 154	0.10 25	0.13 91	0.14 82	0.14 98	0.25 161	0.18 126	0.29 163	0.17 127	0.37 189	0.41 186	0.31 149	0.17 126	0.14 124	0.91 164	0.51 200	0.27 139	0.21 143	0.53 169	0.25 157	0.57 182	0.99 231	0.11 102	0.14 112	0.28 149	0.29 146	0.31 133	0.36 149

raft+_RVC	0.14 26	0.10 25	0.08 22	0.09 31	0.08 28	0.09 35	0.06 21	0.18 48	0.10 34	0.22 59	0.12 40	0.15 25	0.07 20	0.06 24	0.25 33	0.23 102	0.17 31	0.12 20	0.21 50	0.12 38	0.20 44	0.41 112	0.05 18	0.08 21	0.15 37	0.13 22	0.16 25	0.13 20

XX-Stereo	2.35 250	0.10 25	0.11 57	0.17 115	0.11 62	0.21 141	0.11 88	0.25 113	0.12 66	0.35 182	0.53 207	0.30 140	0.10 46	0.12 98	1.21 185	0.70 232	0.27 139	0.18 109	0.50 160	0.19 113	0.41 146	0.53 139	0.11 102	0.10 52	55.57 270	0.26 128	0.34 147	0.51 175

AFF-stereo	0.15 33	0.10 25	0.09 32	0.07 14	0.06 14	0.09 35	0.07 32	0.17 38	0.09 24	0.21 52	0.08 13	0.15 25	0.06 12	0.04 9	0.92 166	0.15 21	0.13 14	0.09 7	0.21 50	0.08 10	0.21 53	0.35 88	0.04 7	0.07 12	0.14 28	0.13 22	0.18 35	0.11 14

GANet	0.12 18	0.10 25	0.10 42	0.10 39	0.10 51	0.13 74	0.10 81	0.14 25	0.08 17	0.11 15	0.24 131	0.15 25	0.08 28	0.08 36	0.14 7	0.13 15	0.15 20	0.15 53	0.11 9	0.08 10	0.12 12	0.25 52	0.08 56	0.08 21	0.13 22	0.10 9	0.12 13	0.11 14

PWCDC_ROB	0.24 114	0.10 25	0.13 91	0.10 39	0.18 135	0.12 65	0.16 123	0.12 17	0.38 194	0.11 15	0.25 137	0.15 25	0.82 211	0.28 187	0.92 166	0.21 76	0.17 31	0.18 109	0.18 30	0.17 103	0.23 66	0.46 126	0.20 166	0.17 140	0.12 18	0.21 90	0.15 21	0.26 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 50	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.08 28	0.09 35	0.05 14	0.18 48	0.17 127	0.23 69	0.19 87	0.18 48	0.10 46	0.09 55	0.54 128	0.17 39	0.20 54	0.15 53	0.20 40	0.12 38	0.20 44	0.37 97	0.07 39	0.09 36	0.17 44	0.25 121	0.16 25	0.21 77

CAS	0.15 33	0.11 38	0.08 22	0.10 39	0.09 35	0.08 22	0.07 32	0.17 38	0.10 34	0.17 30	0.17 75	0.15 25	0.10 46	0.10 72	0.27 47	0.19 60	0.18 41	0.15 53	0.20 40	0.11 34	0.23 66	0.26 55	0.08 56	0.08 21	0.18 55	0.16 47	0.17 31	0.22 82

TESTraft	0.14 26	0.11 38	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.07 14	0.07 32	0.15 29	0.11 55	0.17 30	0.10 25	0.15 25	0.16 117	0.05 13	0.25 33	0.21 76	0.15 20	0.12 20	0.19 35	0.10 26	0.19 40	0.29 64	0.04 7	0.08 21	0.18 55	0.17 53	0.24 72	0.20 65

RAFT+CT+SA	0.13 21	0.11 38	0.09 32	0.08 26	0.06 14	0.07 14	0.06 21	0.19 54	0.09 24	0.16 24	0.08 13	0.19 55	0.16 117	0.05 13	0.19 14	0.20 67	0.13 14	0.11 15	0.17 26	0.09 18	0.18 30	0.30 67	0.04 7	0.09 36	0.16 42	0.14 30	0.18 35	0.17 41

CIPLG	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 35	0.11 55	0.08 46	0.23 82	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 58	0.10 46	0.13 112	0.25 33	0.18 45	0.22 81	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.22 60	0.38 103	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.13 20

IPLGR_C	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 35	0.11 55	0.08 46	0.23 82	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 58	0.11 62	0.13 112	0.23 24	0.18 45	0.22 81	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.22 60	0.36 91	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.14 28

test-3	0.21 88	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.12 72	0.10 41	0.08 46	0.25 113	0.10 34	0.27 113	0.11 33	0.30 140	0.11 62	0.09 55	0.50 119	0.39 178	0.23 96	0.15 53	0.47 148	0.15 78	0.34 116	0.65 162	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.14 30	0.25 86	0.23 90

test_1	0.21 88	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.12 72	0.10 41	0.08 46	0.25 113	0.10 34	0.27 113	0.11 33	0.30 140	0.11 62	0.08 36	0.50 119	0.39 178	0.23 96	0.15 53	0.47 148	0.15 78	0.34 116	0.65 162	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.14 30	0.25 86	0.23 90

ACRE	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 35	0.12 65	0.08 46	0.23 82	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 58	0.10 46	0.13 112	0.24 27	0.18 45	0.22 81	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.22 60	0.37 97	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.13 20

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 50	0.11 38	0.10 42	0.08 26	0.08 28	0.08 22	0.08 46	0.21 64	0.09 24	0.23 69	0.09 17	0.20 58	0.07 20	0.05 13	0.89 161	0.15 21	0.15 20	0.10 10	0.22 57	0.09 18	0.23 66	0.36 91	0.06 26	0.09 36	0.18 55	0.13 22	0.20 49	0.14 28

UPFNet	0.14 26	0.11 38	0.12 77	0.12 66	0.11 62	0.13 74	0.10 81	0.16 34	0.12 66	0.17 30	0.14 51	0.16 37	0.09 37	0.11 83	0.25 33	0.15 21	0.17 31	0.15 53	0.16 22	0.11 34	0.14 17	0.13 13	0.09 68	0.10 52	0.13 22	0.15 39	0.19 40	0.14 28

HITNet	0.15 33	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.11 62	0.10 41	0.07 32	0.18 48	0.11 55	0.24 88	0.13 45	0.19 55	0.10 46	0.09 55	0.23 24	0.14 17	0.17 31	0.14 43	0.16 22	0.10 26	0.21 53	0.25 52	0.08 56	0.09 36	0.15 37	0.14 30	0.24 72	0.19 59
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CASnet	0.17 50	0.12 50	0.09 32	0.10 39	0.11 62	0.14 82	0.08 46	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.15 57	0.23 87	0.11 62	0.09 55	0.33 64	0.16 31	0.20 54	0.12 20	0.27 84	0.11 34	0.35 124	0.25 52	0.07 39	0.09 36	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.17 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.18 64	0.12 50	0.09 32	0.09 31	0.08 28	0.10 41	0.07 32	0.18 48	0.09 24	0.20 48	0.50 203	0.15 25	0.07 20	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.17 31	0.13 33	0.23 67	0.19 113	0.20 44	0.67 175	0.11 102	0.12 80	0.14 28	0.11 14	0.18 35	0.12 17

EGLCR-Stereo	0.27 133	0.12 50	0.11 57	0.11 55	0.12 72	0.13 74	0.06 21	0.23 82	0.14 98	0.27 113	0.18 82	0.24 94	0.09 37	0.10 72	0.35 71	0.38 176	0.24 107	0.16 73	0.31 109	0.21 126	0.37 137	1.30 244	0.11 102	0.30 191	0.17 44	0.26 128	0.93 228	0.25 111

anonymity	0.55 195	0.12 50	0.19 148	0.16 106	0.15 112	0.17 109	0.11 88	0.29 163	0.17 127	0.34 169	7.17 262	0.30 140	0.13 88	0.12 98	0.42 95	0.43 189	0.27 139	0.17 84	0.44 142	0.24 152	0.43 152	0.94 222	0.12 119	0.13 98	0.34 176	0.43 186	0.74 220	0.43 168

IER	0.15 33	0.12 50	0.11 57	0.12 66	0.10 51	0.12 65	0.09 66	0.17 38	0.10 34	0.18 37	0.17 75	0.21 68	0.10 46	0.11 83	0.49 116	0.15 21	0.19 49	0.14 43	0.16 22	0.12 38	0.16 22	0.17 24	0.09 68	0.10 52	0.14 28	0.17 53	0.19 40	0.18 47

IPLG	0.23 104	0.12 50	0.12 77	0.10 39	0.10 51	0.10 41	0.08 46	0.22 72	0.09 24	0.24 88	0.15 57	0.21 68	0.09 37	0.11 83	1.84 217	0.19 60	0.21 69	0.16 73	0.24 75	0.15 78	0.21 53	0.37 97	0.07 39	0.12 80	0.18 55	0.22 97	0.24 72	0.14 28

GMOStereo	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

error version	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

test-v	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

test_3	0.22 98	0.12 50	0.12 77	0.11 55	0.12 72	0.10 41	0.08 46	0.25 113	0.12 66	0.28 127	0.12 40	0.31 149	0.15 111	0.08 36	0.53 124	0.40 183	0.23 96	0.15 53	0.47 148	0.16 93	0.36 130	0.65 162	0.06 26	0.12 80	0.20 75	0.19 75	0.27 107	0.25 111

test-2	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

CREStereo++_RVC	0.19 68	0.12 50	0.11 57	0.11 55	0.12 72	0.11 55	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.14 51	0.22 82	0.19 147	0.10 72	0.26 40	0.22 88	0.24 107	0.12 20	0.22 57	0.12 38	0.34 116	0.32 77	0.07 39	0.10 52	0.20 75	0.18 61	0.62 205	0.23 90
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
TANstereo	0.20 80	0.12 50	0.11 57	0.14 82	0.13 85	0.14 82	0.08 46	0.17 38	0.11 55	0.24 88	0.13 45	0.16 37	0.12 77	0.13 112	0.30 51	0.29 146	0.26 128	0.25 174	0.34 116	0.23 143	0.34 116	0.32 77	0.29 198	0.10 52	0.14 28	0.17 53	0.36 153	0.19 59

XX-TBD	0.20 80	0.12 50	0.11 57	0.14 82	0.13 85	0.14 82	0.08 46	0.17 38	0.11 55	0.24 88	0.13 45	0.16 37	0.12 77	0.13 112	0.30 51	0.29 146	0.26 128	0.25 174	0.34 116	0.23 143	0.34 116	0.32 77	0.29 198	0.10 52	0.14 28	0.17 53	0.36 153	0.19 59

raftrobust	0.17 50	0.12 50	0.11 57	0.11 55	0.10 51	0.08 22	0.07 32	0.22 72	0.09 24	0.27 113	0.13 45	0.20 58	0.08 28	0.08 36	0.35 71	0.29 146	0.21 69	0.15 53	0.29 100	0.14 60	0.26 86	0.44 121	0.08 56	0.09 36	0.19 71	0.17 53	0.17 31	0.17 41

DMCA-RVC	0.17 50	0.12 50	0.15 107	0.12 66	0.13 85	0.11 55	0.18 126	0.17 38	0.16 120	0.18 37	0.21 104	0.21 68	0.10 46	0.10 72	0.50 119	0.18 45	0.18 41	0.17 84	0.17 26	0.15 78	0.18 30	0.18 28	0.10 85	0.13 98	0.14 28	0.15 39	0.19 40	0.18 47

CVANet_RVC	0.11 13	0.12 50	0.11 57	0.13 73	0.10 51	0.11 55	0.08 46	0.13 21	0.09 24	0.10 12	0.16 66	0.11 14	0.08 28	0.08 36	0.13 4	0.12 12	0.12 12	0.12 20	0.12 12	0.09 18	0.12 12	0.17 24	0.06 26	0.08 21	0.11 13	0.10 9	0.11 10	0.14 28

IGEV_Zeroshot_test	0.33 158	0.13 67	0.24 179	0.30 175	0.18 135	0.23 153	0.24 153	0.28 153	0.17 127	0.35 182	0.53 207	0.34 156	0.11 62	0.14 124	0.41 92	0.61 223	0.27 139	0.17 84	0.48 157	0.31 191	0.52 176	1.06 234	0.12 119	0.12 80	0.35 181	0.28 140	0.62 205	0.45 170

MSKI-zero shot	0.30 149	0.13 67	0.11 57	0.14 82	0.14 98	0.15 94	0.11 88	0.27 143	0.13 86	0.29 141	0.41 186	0.29 129	0.11 62	0.12 98	0.60 140	0.55 209	0.28 150	0.18 109	0.58 181	0.30 186	0.57 182	0.97 227	0.09 68	0.12 80	0.26 131	0.39 182	0.32 138	0.41 164

Any-RAFT	0.25 123	0.13 67	0.17 130	0.16 106	0.14 98	0.15 94	0.11 88	0.25 113	0.14 98	0.28 127	0.34 166	0.29 129	0.11 62	0.12 98	0.35 71	0.26 124	0.28 150	0.17 84	0.52 166	0.16 93	0.63 196	0.49 133	0.10 85	0.11 73	0.28 149	0.33 168	0.26 95	0.41 164

LoS_RVC	0.17 50	0.13 67	0.11 57	0.07 14	0.10 51	0.08 22	0.07 32	0.17 38	0.12 66	0.23 69	0.17 75	0.17 45	0.11 62	0.09 55	0.46 111	0.22 88	0.17 31	0.16 73	0.25 77	0.12 38	0.36 130	0.36 91	0.08 56	0.10 52	0.21 86	0.16 47	0.17 31	0.20 65

tt_ll	0.17 50	0.13 67	0.11 57	0.07 14	0.10 51	0.08 22	0.07 32	0.17 38	0.12 66	0.23 69	0.17 75	0.17 45	0.11 62	0.09 55	0.46 111	0.22 88	0.17 31	0.16 73	0.25 77	0.12 38	0.36 130	0.36 91	0.08 56	0.10 52	0.21 86	0.16 47	0.17 31	0.20 65

TestStereo1	0.14 26	0.13 67	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 22	0.07 32	0.14 25	0.10 34	0.17 30	0.09 17	0.15 25	0.17 126	0.05 13	0.26 40	0.21 76	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.10 26	0.20 44	0.30 67	0.04 7	0.08 21	0.18 55	0.18 61	0.26 95	0.20 65

SA-5K	0.14 26	0.13 67	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 22	0.07 32	0.14 25	0.10 34	0.17 30	0.09 17	0.15 25	0.17 126	0.05 13	0.26 40	0.21 76	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.10 26	0.20 44	0.30 67	0.04 7	0.08 21	0.18 55	0.18 61	0.26 95	0.20 65

Sa-1000	0.17 50	0.13 67	0.09 32	0.09 31	0.09 35	0.11 55	0.05 14	0.22 72	0.11 55	0.24 88	0.11 33	0.24 94	0.09 37	0.10 72	0.27 47	0.21 76	0.22 81	0.17 84	0.29 100	0.13 47	0.26 86	0.38 103	0.06 26	0.10 52	0.24 113	0.21 90	0.26 95	0.22 82

SA	0.16 39	0.13 67	0.09 32	0.09 31	0.08 28	0.11 55	0.06 21	0.21 64	0.10 34	0.24 88	0.09 17	0.23 87	0.07 20	0.07 28	0.23 24	0.22 88	0.19 49	0.15 53	0.25 77	0.12 38	0.22 60	0.28 61	0.05 18	0.10 52	0.20 75	0.21 90	0.27 107	0.23 90

RALAANet	0.17 50	0.13 67	0.11 57	0.10 39	0.10 51	0.11 55	0.08 46	0.17 38	0.10 34	0.16 24	0.15 57	0.16 37	0.09 37	0.07 28	0.34 67	0.17 39	0.18 41	0.17 84	0.28 92	0.15 78	0.26 86	0.60 153	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.15 39	0.21 54	0.16 40

sCroCo_RVC	0.23 104	0.13 67	0.12 77	0.11 55	0.10 51	0.14 82	0.09 66	0.24 97	0.19 137	0.24 88	0.16 66	0.20 58	0.20 151	0.09 55	0.33 64	0.36 171	0.28 150	0.22 153	0.35 124	0.21 126	0.48 167	0.66 169	0.10 85	0.16 131	0.23 98	0.21 90	0.29 119	0.23 90

UNet	0.16 39	0.13 67	0.13 91	0.14 82	0.12 72	0.14 82	0.11 88	0.20 56	0.12 66	0.21 52	0.15 57	0.18 48	0.13 88	0.13 112	0.24 27	0.16 31	0.20 54	0.17 84	0.19 35	0.13 47	0.17 23	0.16 22	0.11 102	0.13 98	0.16 42	0.18 61	0.21 54	0.17 41

CREStereo	0.18 64	0.13 67	0.11 57	0.12 66	0.10 51	0.10 41	0.06 21	0.24 97	0.10 34	0.27 113	0.14 51	0.26 108	0.12 77	0.10 72	0.32 61	0.26 124	0.26 128	0.13 33	0.22 57	0.14 60	0.36 130	0.27 58	0.08 56	0.10 52	0.18 55	0.19 75	0.24 72	0.23 90
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
AE-Stereo	0.22 98	0.14 80	0.14 99	0.16 106	0.13 85	0.12 65	0.09 66	0.23 82	0.15 108	0.27 113	0.12 40	0.29 129	0.13 88	0.09 55	0.30 51	0.29 146	0.28 150	0.19 125	0.30 104	0.22 136	0.35 124	0.77 192	0.08 56	0.15 120	0.23 98	0.24 110	0.26 95	0.20 65

RAFT-Test	0.29 144	0.14 80	0.12 77	0.16 106	0.15 112	0.18 117	0.12 97	0.27 143	0.14 98	0.32 157	0.50 203	0.27 113	0.12 77	0.14 124	0.44 99	0.52 202	0.27 139	0.18 109	0.59 184	0.25 157	0.59 189	0.72 184	0.10 85	0.12 80	0.27 138	0.50 198	0.27 107	0.34 145

iinet-f	0.17 50	0.14 80	0.11 57	0.12 66	0.09 35	0.14 82	0.09 66	0.15 29	0.10 34	0.23 69	0.24 131	0.18 48	0.16 117	0.08 36	0.38 89	0.20 67	0.20 54	0.13 33	0.38 132	0.17 103	0.21 53	0.27 58	0.09 68	0.09 36	0.18 55	0.14 30	0.25 86	0.18 47

raft_robust	0.19 68	0.14 80	0.11 57	0.14 82	0.09 35	0.11 55	0.08 46	0.25 113	0.12 66	0.30 145	0.10 25	0.25 102	0.14 102	0.10 72	0.29 50	0.26 124	0.22 81	0.17 84	0.35 124	0.14 60	0.28 99	0.35 88	0.06 26	0.11 73	0.22 89	0.24 110	0.24 72	0.21 77

LMCR-Stereo	0.19 68	0.14 80	0.12 77	0.13 73	0.12 72	0.15 94	0.10 81	0.22 72	0.13 86	0.23 69	0.18 82	0.24 94	0.17 126	0.14 124	0.30 51	0.19 60	0.26 128	0.18 109	0.33 113	0.19 113	0.27 95	0.30 67	0.10 85	0.12 80	0.20 75	0.18 61	0.24 72	0.24 102

rafts_anoy	0.16 39	0.14 80	0.12 77	0.11 55	0.11 62	0.10 41	0.08 46	0.21 64	0.08 17	0.21 52	0.16 66	0.18 48	0.08 28	0.06 24	0.34 67	0.27 133	0.20 54	0.17 84	0.23 67	0.13 47	0.23 66	0.42 115	0.06 26	0.10 52	0.18 55	0.15 39	0.15 21	0.17 41

sAnonymous2	0.21 88	0.14 80	0.13 91	0.12 66	0.12 72	0.14 82	0.12 97	0.28 153	0.16 120	0.23 69	0.20 93	0.20 58	0.15 111	0.08 36	0.31 57	0.27 133	0.25 119	0.22 153	0.40 135	0.21 126	0.35 124	0.42 115	0.09 68	0.13 98	0.23 98	0.24 110	0.23 67	0.24 102

CroCo_RVC	0.21 88	0.14 80	0.13 91	0.12 66	0.12 72	0.14 82	0.12 97	0.28 153	0.16 120	0.23 69	0.20 93	0.20 58	0.15 111	0.08 36	0.31 57	0.27 133	0.25 119	0.22 153	0.40 135	0.21 126	0.35 124	0.42 115	0.09 68	0.13 98	0.23 98	0.24 110	0.23 67	0.24 102

RALCasStereoNet	0.17 50	0.14 80	0.11 57	0.13 73	0.11 62	0.10 41	0.08 46	0.20 56	0.08 17	0.23 69	0.13 45	0.19 55	0.08 28	0.07 28	0.30 51	0.37 174	0.22 81	0.17 84	0.21 50	0.14 60	0.24 80	0.52 135	0.07 39	0.10 52	0.18 55	0.15 39	0.16 25	0.15 36

EAI-Stereo	0.35 167	0.14 80	0.15 107	0.19 133	0.18 135	0.65 217	0.22 145	0.27 143	0.22 147	0.27 113	0.46 198	0.29 129	0.10 46	0.12 98	0.81 156	1.04 251	0.27 139	0.20 134	0.71 192	0.23 143	0.45 159	0.55 144	0.11 102	0.18 150	0.29 157	0.43 186	0.40 166	0.42 166

BEATNet_4x	0.20 80	0.14 80	0.12 77	0.13 73	0.13 85	0.12 65	0.12 97	0.20 56	0.14 98	0.27 113	0.14 51	0.22 82	0.14 102	0.11 83	0.45 104	0.21 76	0.23 96	0.21 143	0.20 40	0.13 47	0.33 114	0.48 131	0.10 85	0.13 98	0.18 55	0.18 61	0.27 107	0.24 102

R-Stereo Train	0.25 123	0.14 80	0.14 99	0.15 98	0.13 85	0.18 117	0.07 32	0.24 97	0.15 108	0.32 157	0.25 137	0.28 121	0.13 88	0.14 124	0.71 148	0.32 154	0.29 161	0.20 134	0.47 148	0.20 118	0.48 167	0.65 162	0.10 85	0.12 80	0.24 113	0.25 121	0.23 67	0.28 129

RAFT-Stereo	0.25 123	0.14 80	0.14 99	0.15 98	0.13 85	0.18 117	0.07 32	0.24 97	0.15 108	0.32 157	0.25 137	0.28 121	0.13 88	0.14 124	0.71 148	0.32 154	0.29 161	0.20 134	0.47 148	0.20 118	0.48 167	0.65 162	0.10 85	0.12 80	0.24 113	0.25 121	0.23 67	0.28 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.27 133	0.14 80	0.12 77	0.13 73	0.15 112	0.16 99	0.12 97	0.26 125	0.14 98	0.31 152	0.21 104	0.27 113	0.29 176	0.15 135	0.44 99	0.51 200	0.28 150	0.18 109	0.54 173	0.28 174	0.58 186	0.84 204	0.10 85	0.12 80	0.26 131	0.25 121	0.26 95	0.29 132

iResNetv2_ROB	0.20 80	0.14 80	0.11 57	0.17 115	0.13 85	0.17 109	0.11 88	0.26 125	0.12 66	0.26 105	0.20 93	0.28 121	0.20 151	0.10 72	0.49 116	0.16 31	0.21 69	0.15 53	0.36 128	0.15 78	0.36 130	0.20 33	0.12 119	0.16 131	0.20 75	0.18 61	0.30 127	0.19 59

iResNet_ROB	0.19 68	0.14 80	0.12 77	0.15 98	0.11 62	0.16 99	0.12 97	0.25 113	0.12 66	0.25 98	0.17 75	0.20 58	0.22 159	0.09 55	0.42 95	0.17 39	0.22 81	0.16 73	0.30 104	0.13 47	0.26 86	0.17 24	0.10 85	0.13 98	0.20 75	0.18 61	0.26 95	0.21 77

DN-CSS_ROB	0.19 68	0.14 80	0.16 123	0.14 82	0.14 98	0.12 65	0.10 81	0.25 113	0.13 86	0.27 113	0.26 145	0.26 108	0.18 139	0.09 55	0.33 64	0.16 31	0.20 54	0.15 53	0.41 139	0.14 60	0.30 107	0.23 43	0.10 85	0.15 120	0.17 44	0.16 47	0.22 62	0.18 47

LoS	0.23 104	0.15 97	0.11 57	0.13 73	0.14 98	0.13 74	0.08 46	0.60 219	0.11 55	0.37 189	0.38 179	0.36 163	0.14 102	0.11 83	0.32 61	0.26 124	0.26 128	0.16 73	0.27 84	0.16 93	0.43 152	0.37 97	0.10 85	0.10 52	0.26 131	0.19 75	0.25 86	0.28 129

GLC_STEREO	0.20 80	0.15 97	0.16 123	0.15 98	0.14 98	0.14 82	0.12 97	0.26 125	0.10 34	0.28 127	0.19 87	0.20 58	0.10 46	0.11 83	0.51 123	0.20 67	0.28 150	0.15 53	0.26 81	0.15 78	0.38 141	0.30 67	0.09 68	0.11 73	0.20 75	0.14 30	0.30 127	0.18 47

MIPNet	0.22 98	0.15 97	0.11 57	0.11 55	0.12 72	0.12 65	0.08 46	0.24 97	0.10 34	0.27 113	0.24 131	0.23 87	0.14 102	0.11 83	0.93 168	0.21 76	0.23 96	0.17 84	0.31 109	0.20 118	0.22 60	0.44 121	0.07 39	0.12 80	0.24 113	0.29 146	0.27 107	0.20 65

cross-raft	0.27 133	0.15 97	0.13 91	0.14 82	0.14 98	0.17 109	0.10 81	0.27 143	0.15 108	0.30 145	0.22 115	0.28 121	0.10 46	0.14 124	0.42 95	0.42 188	0.27 139	0.17 84	0.57 180	0.26 166	0.62 195	0.94 222	0.09 68	0.12 80	0.29 157	0.27 134	0.26 95	0.31 140

HGLStereo	0.16 39	0.15 97	0.12 77	0.13 73	0.14 98	0.13 74	0.09 66	0.18 48	0.11 55	0.22 59	0.23 125	0.14 24	0.09 37	0.11 83	0.26 40	0.18 45	0.22 81	0.17 84	0.20 40	0.14 60	0.19 40	0.20 33	0.10 85	0.12 80	0.18 55	0.18 61	0.18 35	0.15 36

PMTNet	0.19 68	0.15 97	0.12 77	0.14 82	0.12 72	0.09 35	0.09 66	0.22 72	0.10 34	0.29 141	0.11 33	0.25 102	0.09 37	0.09 55	0.41 92	0.27 133	0.24 107	0.13 33	0.28 92	0.14 60	0.36 130	0.30 67	0.09 68	0.08 21	0.23 98	0.20 80	0.23 67	0.26 116

RASNet	0.16 39	0.15 97	0.15 107	0.13 73	0.11 62	0.12 65	0.10 81	0.24 97	0.13 86	0.22 59	0.14 51	0.18 48	0.13 88	0.10 72	0.20 18	0.18 45	0.19 49	0.13 33	0.17 26	0.10 26	0.23 66	0.27 58	0.07 39	0.15 120	0.17 44	0.18 61	0.27 107	0.24 102

CFNet	0.17 50	0.15 97	0.13 91	0.18 124	0.16 121	0.14 82	0.12 97	0.24 97	0.12 66	0.21 52	0.16 66	0.29 129	0.14 102	0.11 83	0.26 40	0.14 17	0.20 54	0.16 73	0.18 30	0.13 47	0.18 30	0.15 18	0.08 56	0.12 80	0.21 86	0.20 80	0.22 62	0.21 77

DISCO	0.16 39	0.15 97	0.11 57	0.14 82	0.13 85	0.16 99	0.15 115	0.15 29	0.13 86	0.21 52	0.17 75	0.16 37	0.10 46	0.10 72	0.30 51	0.17 39	0.20 54	0.15 53	0.24 75	0.14 60	0.18 30	0.23 43	0.09 68	0.12 80	0.18 55	0.16 47	0.22 62	0.17 41

iRaft-Stereo_20w	0.42 177	0.16 106	0.27 186	0.30 175	0.18 135	0.22 146	0.20 135	0.26 125	0.22 147	0.41 206	0.65 220	0.30 140	0.11 62	0.17 151	0.44 99	0.55 209	0.28 150	0.18 109	0.45 145	0.46 217	0.47 165	0.97 227	0.12 119	0.11 73	0.35 181	2.32 254	0.61 203	0.59 181

IPLGR	0.27 133	0.16 106	0.14 99	0.15 98	0.15 112	0.13 74	0.09 66	0.24 97	0.13 86	0.28 127	0.25 137	0.24 94	0.12 77	0.11 83	1.85 219	0.20 67	0.23 96	0.18 109	0.35 124	0.21 126	0.28 99	0.56 148	0.07 39	0.13 98	0.25 126	0.27 134	0.29 119	0.21 77

s12784h	0.23 104	0.16 106	0.13 91	0.19 133	0.14 98	0.12 65	0.09 66	0.24 97	0.12 66	0.29 141	0.16 66	0.27 113	0.16 117	0.10 72	0.24 27	0.26 124	0.26 128	0.13 33	0.30 104	0.12 38	0.50 171	0.38 103	0.08 56	0.11 73	0.26 131	0.28 140	0.66 211	0.46 173

CFNet_pseudo	0.21 88	0.16 106	0.16 123	0.19 133	0.16 121	0.17 109	0.13 108	0.24 97	0.15 108	0.28 127	0.22 115	0.23 87	0.20 151	0.12 98	0.65 145	0.18 45	0.20 54	0.17 84	0.31 109	0.13 47	0.21 53	0.21 37	0.12 119	0.13 98	0.20 75	0.20 80	0.25 86	0.26 116

Anonymous	0.24 114	0.16 106	0.14 99	0.13 73	0.14 98	0.15 94	0.10 81	0.26 125	0.15 108	0.24 88	0.17 75	0.24 94	0.23 160	0.09 55	0.34 67	0.34 162	0.28 150	0.24 165	0.47 148	0.23 143	0.49 170	0.66 169	0.10 85	0.15 120	0.27 138	0.24 110	0.32 138	0.23 90

GES	0.23 104	0.16 106	0.12 77	0.14 82	0.15 112	0.19 125	0.15 115	0.25 113	0.14 98	0.26 105	0.18 82	0.22 82	0.14 102	0.17 151	0.56 131	0.22 88	0.27 139	0.19 125	0.53 169	0.20 118	0.35 124	0.37 97	0.13 129	0.15 120	0.20 75	0.17 53	0.27 107	0.43 168

GMStereo	0.16 39	0.16 106	0.09 32	0.14 82	0.13 85	0.16 99	0.12 97	0.22 72	0.12 66	0.19 43	0.16 66	0.26 108	0.13 88	0.09 55	0.20 18	0.15 21	0.22 81	0.14 43	0.27 84	0.15 78	0.21 53	0.16 22	0.09 68	0.11 73	0.19 71	0.17 53	0.24 72	0.15 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC-Resample	0.23 104	0.16 106	0.18 139	0.17 115	0.16 121	0.16 99	0.16 123	0.24 97	0.18 135	0.26 105	0.18 82	0.27 113	0.17 126	0.16 142	0.81 156	0.18 45	0.21 69	0.23 162	0.26 81	0.25 157	0.23 66	0.39 109	0.13 129	0.21 164	0.22 89	0.22 97	0.19 40	0.22 82

MLCV	0.25 123	0.16 106	0.16 123	0.25 163	0.19 142	0.21 141	0.18 126	0.30 167	0.16 120	0.31 152	0.31 160	0.34 156	0.25 169	0.11 83	0.32 61	0.25 115	0.26 128	0.17 84	0.54 173	0.16 93	0.37 137	0.38 103	0.14 136	0.19 158	0.25 126	0.23 103	0.27 107	0.26 116

PDISCO_ROB	0.18 64	0.16 106	0.16 123	0.14 82	0.12 72	0.13 74	0.13 108	0.15 29	0.12 66	0.16 24	0.16 66	0.13 18	0.10 46	0.09 55	0.25 33	0.20 67	0.20 54	0.23 162	0.18 30	0.15 78	0.24 80	0.28 61	0.08 56	0.12 80	0.22 89	0.24 110	0.39 163	0.24 102

EKT-Stereo	0.34 160	0.17 116	0.14 99	0.20 138	0.17 127	0.22 146	0.25 160	0.27 143	0.15 108	0.30 145	0.35 168	0.27 113	0.14 102	0.16 142	1.56 203	0.54 207	0.29 161	0.25 174	0.47 148	0.30 186	0.81 222	0.86 207	0.09 68	0.13 98	0.31 165	0.30 152	0.31 133	0.24 102

dd	0.20 80	0.17 116	0.10 42	0.35 189	0.13 85	0.25 161	0.12 97	0.22 72	0.10 34	0.22 59	0.11 33	0.38 168	0.10 46	0.09 55	0.40 91	0.18 45	0.29 161	0.15 53	0.36 128	0.14 60	0.20 44	0.17 24	0.09 68	0.13 98	0.22 89	0.17 53	0.26 95	0.20 65

TRStereo	0.61 202	0.17 116	0.22 169	0.16 106	0.12 72	0.34 189	0.18 126	0.27 143	0.14 98	0.34 169	0.20 93	0.34 156	0.09 37	0.12 98	0.58 136	0.73 235	0.25 119	0.18 109	0.44 142	0.25 157	0.42 150	0.81 199	0.12 119	0.10 52	0.27 138	8.94 264	0.49 182	0.32 141

TestStereo	0.18 64	0.17 116	0.14 99	0.15 98	0.11 62	0.16 99	0.11 88	0.25 113	0.13 86	0.30 145	0.16 66	0.26 108	0.11 62	0.08 36	0.22 22	0.15 21	0.24 107	0.13 33	0.28 92	0.13 47	0.28 99	0.18 28	0.09 68	0.14 112	0.22 89	0.16 47	0.21 54	0.19 59

pcwnet_v2	0.27 133	0.17 116	0.18 139	0.22 147	0.19 142	0.22 146	0.18 126	0.25 113	0.18 135	0.30 145	0.24 131	0.33 154	0.29 176	0.18 161	0.90 162	0.22 88	0.24 107	0.19 125	0.38 132	0.16 93	0.28 99	0.31 75	0.17 152	0.16 131	0.26 131	0.26 128	0.30 127	0.39 157

psm_up	0.21 88	0.17 116	0.19 148	0.20 138	0.17 127	0.20 131	0.15 115	0.26 125	0.23 155	0.22 59	0.18 82	0.23 87	0.20 151	0.16 142	0.36 79	0.19 60	0.24 107	0.18 109	0.30 104	0.17 103	0.23 66	0.21 37	0.12 119	0.21 164	0.24 113	0.27 134	0.26 95	0.25 111

FADNet-RVC	0.24 114	0.17 116	0.15 107	0.21 143	0.17 127	0.17 109	0.21 139	0.26 125	0.14 98	0.25 98	0.21 104	0.28 121	0.17 126	0.14 124	0.98 173	0.22 88	0.23 96	0.17 84	0.36 128	0.22 136	0.24 80	0.30 67	0.14 136	0.17 140	0.25 126	0.23 103	0.21 54	0.24 102

RTSC	0.29 144	0.17 116	0.17 130	0.17 115	0.17 127	0.18 117	0.21 139	0.23 82	0.22 147	0.26 105	0.25 137	0.21 68	0.19 147	0.14 124	1.67 209	0.28 139	0.31 169	0.21 143	0.40 135	0.19 113	0.33 114	0.38 103	0.11 102	0.18 150	0.23 98	0.24 110	0.31 133	0.45 170

DeepPrunerF	0.29 144	0.17 116	0.15 107	0.23 153	0.44 206	0.17 109	0.23 148	0.20 56	0.26 170	0.16 24	0.22 115	0.15 25	0.12 77	0.13 112	0.98 173	0.22 88	0.19 49	0.17 84	0.27 84	0.17 103	0.22 60	0.21 37	0.12 119	0.13 98	1.95 255	0.26 128	0.22 62	0.20 65

ADCP+	0.32 154	0.17 116	0.17 130	0.15 98	0.14 98	0.17 109	0.21 139	0.21 64	0.32 187	0.25 98	0.25 137	0.37 166	0.12 77	0.13 112	1.80 216	0.18 45	0.20 54	0.17 84	0.34 116	0.18 110	0.24 80	0.30 67	0.12 119	0.12 80	0.24 113	0.68 216	0.33 143	0.96 211

HSM-Net_RVC	0.32 154	0.17 116	0.18 139	0.27 169	0.21 152	0.21 141	0.15 115	0.28 153	0.19 137	0.34 169	0.40 184	1.56 229	0.27 173	0.15 135	0.45 104	0.22 88	0.26 128	0.19 125	0.28 92	0.20 118	0.41 146	0.57 149	0.14 136	0.21 164	0.30 161	0.31 160	0.36 153	0.35 147
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.27 133	0.17 116	0.15 107	0.23 153	0.19 142	0.26 167	0.28 174	0.20 56	0.15 108	0.22 59	0.20 93	0.18 48	0.11 62	0.39 205	1.91 228	0.21 76	0.24 107	0.20 134	0.22 57	0.14 60	0.19 40	0.18 28	0.26 182	0.14 112	0.22 89	0.18 61	0.19 40	0.18 47

DeepPruner_ROB	0.24 114	0.17 116	0.17 130	0.17 115	0.17 127	0.16 99	0.24 153	0.22 72	0.17 127	0.26 105	0.26 145	0.21 68	0.18 139	0.12 98	0.64 142	0.21 76	0.24 107	0.21 143	0.29 100	0.16 93	0.44 157	0.36 91	0.14 136	0.16 131	0.22 89	0.30 152	0.27 107	0.23 90

HSM	0.22 98	0.17 116	0.15 107	0.18 124	0.18 135	0.16 99	0.14 110	0.26 125	0.14 98	0.25 98	0.22 115	0.24 94	0.18 139	0.11 83	0.67 146	0.18 45	0.26 128	0.16 73	0.27 84	0.17 103	0.30 107	0.23 43	0.10 85	0.14 112	0.23 98	0.23 103	0.27 107	0.25 111

iResNet	0.30 149	0.17 116	0.17 130	0.24 160	0.23 164	0.28 172	0.20 135	0.31 171	0.21 142	0.32 157	0.29 156	0.50 182	0.51 197	0.11 83	0.53 124	0.35 165	0.27 139	0.20 134	0.74 193	0.25 157	0.47 165	0.32 77	0.15 146	0.26 181	0.26 131	0.25 121	0.34 147	0.29 132

DLCB_ROB	0.20 80	0.17 116	0.17 130	0.14 82	0.15 112	0.14 82	0.14 110	0.21 64	0.16 120	0.23 69	0.23 125	0.25 102	0.18 139	0.15 135	0.24 27	0.18 45	0.22 81	0.18 109	0.19 35	0.15 78	0.26 86	0.24 47	0.13 129	0.16 131	0.37 187	0.25 121	0.25 86	0.20 65

MyStereo04	0.23 104	0.18 132	0.18 139	0.14 82	0.14 98	0.13 74	0.11 88	0.28 153	0.22 147	0.32 157	0.20 93	0.30 140	0.14 102	0.08 36	0.31 57	0.24 107	0.22 81	0.18 109	0.55 177	0.23 143	0.38 141	0.37 97	0.12 119	0.17 140	0.28 149	0.30 152	0.31 133	0.22 82

CASS	0.26 129	0.18 132	0.17 130	0.21 143	0.18 135	0.22 146	0.26 166	0.28 153	0.20 141	0.33 167	0.24 131	0.28 121	0.18 139	0.12 98	0.37 80	0.24 107	0.39 198	0.20 134	0.44 142	0.17 103	0.58 186	0.48 131	0.11 102	0.14 112	0.32 171	0.22 97	0.32 138	0.33 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.34 160	0.18 132	0.15 107	0.30 175	0.25 171	0.25 161	0.26 166	0.32 178	0.29 181	0.32 157	0.38 179	0.54 184	0.37 181	0.12 98	0.45 104	0.40 183	0.37 190	0.25 174	0.54 173	0.29 181	0.66 202	0.65 162	0.21 175	0.26 181	0.31 165	0.32 164	0.38 161	0.39 157

SepStereo	0.34 160	0.18 132	0.15 107	0.30 175	0.25 171	0.25 161	0.26 166	0.32 178	0.29 181	0.32 157	0.38 179	0.54 184	0.37 181	0.12 98	0.45 104	0.40 183	0.37 190	0.25 174	0.54 173	0.29 181	0.66 202	0.65 162	0.21 175	0.26 181	0.31 165	0.32 164	0.38 161	0.39 157

AACVNet	0.21 88	0.18 132	0.15 107	0.19 133	0.19 142	0.19 125	0.14 110	0.23 82	0.15 108	0.25 98	0.23 125	0.21 68	0.13 88	0.13 112	0.57 135	0.19 60	0.25 119	0.18 109	0.25 77	0.18 110	0.23 66	0.24 47	0.14 136	0.15 120	0.23 98	0.21 90	0.25 86	0.25 111

GANet-ADL	0.28 141	0.18 132	0.16 123	0.20 138	0.19 142	0.23 153	0.20 135	0.26 125	0.16 120	0.34 169	0.35 168	0.30 140	0.17 126	0.21 171	0.45 104	0.29 146	0.31 169	0.19 125	0.49 159	0.28 174	0.41 146	0.77 192	0.13 129	0.15 120	0.24 113	0.30 152	0.34 147	0.30 136

ICVP	0.23 104	0.18 132	0.21 161	0.18 124	0.17 127	0.18 117	0.15 115	0.22 72	0.17 127	0.24 88	0.21 104	0.24 94	0.18 139	0.12 98	0.43 98	0.24 107	0.25 119	0.24 165	0.26 81	0.21 126	0.31 111	0.52 135	0.26 182	0.17 140	0.24 113	0.26 128	0.25 86	0.24 102
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.21 88	0.18 132	0.12 77	0.16 106	0.14 98	0.19 125	0.15 115	0.20 56	0.11 55	0.17 30	0.15 57	0.34 156	0.14 102	0.32 196	1.10 179	0.16 31	0.20 54	0.14 43	0.18 30	0.14 60	0.17 23	0.22 40	0.15 146	0.09 36	0.18 55	0.19 75	0.19 40	0.18 47

FINET	0.48 186	0.18 132	0.19 148	0.17 115	0.14 98	0.18 117	0.21 139	0.21 64	0.32 187	0.19 43	0.41 186	0.22 82	0.38 184	0.20 167	1.70 210	0.43 189	0.24 107	0.16 73	0.34 116	0.25 157	0.32 112	0.71 183	0.14 136	0.24 174	1.14 235	2.17 251	0.50 187	1.64 237

APVNet	0.22 98	0.18 132	0.15 107	0.17 115	0.20 148	0.20 131	0.18 126	0.24 97	0.15 108	0.18 37	0.21 104	0.21 68	0.12 77	0.17 151	0.45 104	0.25 115	0.28 150	0.21 143	0.34 116	0.21 126	0.24 80	0.33 83	0.11 102	0.18 150	0.22 89	0.18 61	0.30 127	0.23 90

DSFCA	0.17 50	0.18 132	0.14 99	0.14 82	0.13 85	0.16 99	0.15 115	0.16 34	0.13 86	0.16 24	0.19 87	0.18 48	0.11 62	0.08 36	0.26 40	0.19 60	0.20 54	0.17 84	0.22 57	0.14 60	0.20 44	0.24 47	0.11 102	0.13 98	0.18 55	0.19 75	0.20 49	0.20 65

AF-Net	0.21 88	0.18 132	0.18 139	0.18 124	0.22 157	0.20 131	0.24 153	0.24 97	0.21 142	0.19 43	0.25 137	0.27 113	0.16 117	0.14 124	0.37 80	0.20 67	0.18 41	0.17 84	0.23 67	0.15 78	0.18 30	0.26 55	0.17 152	0.14 112	0.20 75	0.22 97	0.29 119	0.22 82

Nwc_Net	0.21 88	0.18 132	0.18 139	0.18 124	0.22 157	0.20 131	0.24 153	0.24 97	0.21 142	0.19 43	0.25 137	0.27 113	0.16 117	0.14 124	0.37 80	0.20 67	0.18 41	0.17 84	0.23 67	0.15 78	0.18 30	0.26 55	0.17 152	0.14 112	0.20 75	0.22 97	0.29 119	0.22 82

ADCRef	0.34 160	0.18 132	0.17 130	0.15 98	0.16 121	0.18 117	0.18 126	0.23 82	0.33 189	0.26 105	0.22 115	0.23 87	0.18 139	0.12 98	2.01 229	0.22 88	0.23 96	0.20 134	0.40 135	0.22 136	0.27 95	0.34 86	0.17 152	0.17 140	0.30 161	0.41 185	0.29 119	1.36 227

CFNet_RVC	0.22 98	0.18 132	0.15 107	0.18 124	0.17 127	0.19 125	0.12 97	0.21 64	0.13 86	0.23 69	0.21 104	0.25 102	0.13 88	0.13 112	0.93 168	0.20 67	0.23 96	0.17 84	0.27 84	0.16 93	0.25 85	0.22 40	0.10 85	0.14 112	0.23 98	0.21 90	0.25 86	0.23 90

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 68	0.18 132	0.18 139	0.17 115	0.21 152	0.16 99	0.27 170	0.19 54	0.24 159	0.22 59	0.20 93	0.27 113	0.13 88	0.19 164	0.35 71	0.17 39	0.20 54	0.16 73	0.19 35	0.13 47	0.17 23	0.19 32	0.11 102	0.12 80	0.18 55	0.23 103	0.19 40	0.22 82
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo	0.24 114	0.19 148	0.19 148	0.16 106	0.15 112	0.14 82	0.11 88	0.28 153	0.22 147	0.34 169	0.23 125	0.30 140	0.16 117	0.08 36	0.35 71	0.23 102	0.22 81	0.18 109	0.56 179	0.23 143	0.38 141	0.41 112	0.13 129	0.16 131	0.30 161	0.33 168	0.32 138	0.22 82

GEStereo_RVC	0.25 123	0.19 148	0.15 107	0.18 124	0.17 127	0.19 125	0.18 126	0.26 125	0.17 127	0.27 113	0.20 93	0.28 121	0.17 126	0.12 98	0.34 67	0.27 133	0.28 150	0.24 165	0.47 148	0.22 136	0.34 116	0.66 169	0.11 102	0.18 150	0.25 126	0.22 97	0.26 95	0.32 141

HCRNet	0.15 33	0.19 148	0.08 22	0.23 153	0.09 35	0.15 94	0.09 66	0.16 34	0.06 6	0.49 222	0.16 66	0.25 102	0.08 28	0.09 55	0.44 99	0.11 5	0.17 31	0.11 15	0.21 50	0.09 18	0.13 14	0.13 13	0.11 102	0.07 12	0.09 6	0.11 14	0.14 20	0.11 14

FADNet	0.26 129	0.19 148	0.15 107	0.23 153	0.16 121	0.21 141	0.23 148	0.28 153	0.17 127	0.27 113	0.28 153	0.26 108	0.19 147	0.15 135	0.98 173	0.22 88	0.21 69	0.20 134	0.43 141	0.26 166	0.28 99	0.31 75	0.14 136	0.15 120	0.28 149	0.27 134	0.24 72	0.27 125

STTStereo	0.20 80	0.19 148	0.21 161	0.18 124	0.20 148	0.17 109	0.27 170	0.18 48	0.19 137	0.20 48	0.19 87	0.24 94	0.15 111	0.17 151	0.44 99	0.18 45	0.20 54	0.19 125	0.19 35	0.14 60	0.18 30	0.20 33	0.11 102	0.13 98	0.19 71	0.21 90	0.20 49	0.26 116

UDGNet	0.24 114	0.20 153	0.15 107	0.36 191	0.31 187	0.32 184	0.29 178	0.22 72	0.15 108	0.21 52	0.21 104	0.21 68	0.08 28	0.51 215	0.25 33	0.17 39	0.22 81	0.17 84	0.27 84	0.15 78	0.28 99	0.38 103	0.31 205	0.11 73	0.24 113	0.23 103	0.22 62	0.20 65

SACVNet	0.24 114	0.20 153	0.19 148	0.21 143	0.19 142	0.19 125	0.20 135	0.26 125	0.22 147	0.25 98	0.22 115	0.21 68	0.12 77	0.17 151	0.48 115	0.22 88	0.26 128	0.21 143	0.32 112	0.20 118	0.29 105	0.41 112	0.15 146	0.18 150	0.28 149	0.26 128	0.30 127	0.26 116

PSMNet-ADL	0.35 167	0.20 153	0.21 161	0.23 153	0.22 157	0.24 158	0.25 160	0.30 167	0.26 170	0.39 199	0.57 212	0.38 168	0.46 189	0.24 181	1.26 192	0.44 192	0.32 174	0.20 134	0.52 166	0.24 152	0.40 144	0.51 134	0.17 152	0.17 140	0.27 138	0.27 134	0.40 166	0.26 116

RP	0.23 104	0.20 153	0.23 173	0.22 147	0.21 152	0.22 146	0.25 160	0.24 97	0.23 155	0.17 30	0.24 131	0.25 102	0.19 147	0.16 142	0.55 129	0.18 45	0.21 69	0.16 73	0.22 57	0.16 93	0.18 30	0.33 83	0.14 136	0.17 140	0.23 98	0.23 103	0.31 133	0.26 116

dad	0.30 149	0.21 157	0.15 107	0.47 201	0.22 157	0.30 179	0.49 201	0.40 192	0.13 86	0.32 157	0.14 51	0.41 174	0.24 167	0.11 83	0.59 137	0.20 67	0.32 174	0.17 84	0.51 163	0.16 93	0.29 105	0.23 43	0.11 102	0.19 158	0.32 171	0.18 61	0.68 215	0.46 173

Anonymous3	0.30 149	0.21 157	0.16 123	0.17 115	0.16 121	0.20 131	0.16 123	0.31 171	0.25 166	0.30 145	0.20 93	0.45 179	0.20 151	0.17 151	0.55 129	0.52 202	0.32 174	0.27 187	0.51 163	0.27 170	0.50 171	0.67 175	0.13 129	0.15 120	0.28 149	0.30 152	0.34 147	0.26 116

GwcNet-ADL	0.30 149	0.22 159	0.21 161	0.29 173	0.23 164	0.24 158	0.22 145	0.28 153	0.19 137	0.34 169	0.57 212	0.44 178	0.23 160	0.22 174	0.53 124	0.35 165	0.30 167	0.22 153	0.45 145	0.28 174	0.37 137	0.47 128	0.14 136	0.17 140	0.27 138	0.30 152	0.29 119	0.38 156

FADNet_RVC	0.34 160	0.22 159	0.23 173	0.30 175	0.26 175	0.20 131	0.23 148	0.31 171	0.22 147	0.31 152	0.29 156	0.42 176	0.35 180	0.22 174	0.90 162	0.26 124	0.31 169	0.32 207	0.75 194	0.28 174	0.46 163	0.55 144	0.16 149	0.24 174	0.27 138	0.31 160	0.51 192	0.37 153

NCC-stereo	0.26 129	0.22 159	0.22 169	0.22 147	0.24 166	0.23 153	0.28 174	0.26 125	0.28 175	0.18 37	0.26 145	0.29 129	0.27 173	0.17 151	0.56 131	0.23 102	0.23 96	0.24 165	0.28 92	0.21 126	0.23 66	0.32 77	0.20 166	0.17 140	0.27 138	0.29 146	0.33 143	0.30 136

stereogan	0.25 123	0.22 159	0.22 169	0.23 153	0.26 175	0.25 161	0.23 148	0.26 125	0.24 159	0.20 48	0.23 125	0.31 149	0.23 160	0.17 151	0.38 89	0.21 76	0.22 81	0.19 125	0.28 92	0.20 118	0.23 66	0.46 126	0.17 152	0.18 150	0.22 89	0.24 110	0.37 159	0.27 125

Abc-Net	0.26 129	0.22 159	0.22 169	0.22 147	0.24 166	0.23 153	0.28 174	0.26 125	0.28 175	0.18 37	0.26 145	0.29 129	0.27 173	0.17 151	0.56 131	0.23 102	0.23 96	0.24 165	0.28 92	0.21 126	0.23 66	0.32 77	0.20 166	0.17 140	0.27 138	0.29 146	0.33 143	0.30 136
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.38 169	0.22 159	0.30 194	0.26 166	0.25 171	0.25 161	0.29 178	0.36 185	0.29 181	0.35 182	0.33 164	0.34 156	0.46 189	0.22 174	1.53 201	0.32 154	0.31 169	0.26 184	0.58 181	0.28 174	0.45 159	0.47 128	0.20 166	0.28 187	0.34 176	0.39 182	0.35 151	0.52 176

RTS	0.40 175	0.22 159	0.20 154	0.22 147	0.21 152	0.32 184	0.33 183	0.31 171	0.33 189	0.23 69	0.22 115	0.31 149	0.25 169	0.18 161	1.88 223	0.32 154	0.37 190	0.25 174	0.64 186	0.33 196	0.43 152	0.43 118	0.16 149	0.24 174	0.41 191	0.91 229	0.40 166	0.63 184

RTSA	0.40 175	0.22 159	0.20 154	0.22 147	0.21 152	0.32 184	0.33 183	0.31 171	0.33 189	0.23 69	0.22 115	0.31 149	0.25 169	0.18 161	1.88 223	0.32 154	0.37 190	0.25 174	0.64 186	0.33 196	0.43 152	0.43 118	0.16 149	0.24 174	0.41 191	0.91 229	0.40 166	0.63 184

ADCL	0.38 169	0.23 167	0.20 154	0.20 138	0.18 135	0.23 153	0.24 153	0.26 125	0.52 214	0.32 157	0.28 153	0.30 140	0.18 139	0.16 142	1.59 205	0.22 88	0.25 119	0.22 153	0.35 124	0.23 143	0.35 124	0.35 88	0.17 152	0.18 150	0.51 208	0.52 200	0.47 178	1.53 233

CBMV_ROB	0.55 195	0.23 167	0.25 180	0.40 196	0.34 195	0.35 192	0.35 188	0.44 201	0.24 159	0.39 199	0.44 195	1.41 225	1.00 219	0.30 191	1.17 181	0.35 165	0.38 196	0.25 174	0.87 202	0.36 200	0.60 191	0.83 201	0.28 190	0.28 187	0.55 214	0.85 227	0.72 218	1.13 217

NOSS_ROB	0.38 169	0.23 167	0.21 161	0.27 169	0.26 175	0.27 169	0.25 160	0.41 193	0.24 159	0.36 185	0.29 156	0.36 163	0.23 160	0.41 207	0.97 172	0.57 215	0.34 179	0.29 197	0.33 113	0.24 152	0.68 205	1.00 232	0.28 190	0.31 193	0.34 176	0.49 195	0.42 171	0.34 145

SFCPSM	0.71 209	0.24 170	0.20 154	0.28 171	0.24 166	0.28 172	0.24 153	0.30 167	0.30 185	0.33 167	0.49 200	0.63 192	1.30 224	0.20 167	2.10 231	0.35 165	0.32 174	0.24 165	7.82 259	0.39 203	0.45 159	0.54 142	0.20 166	0.20 160	0.31 165	0.32 164	0.37 159	0.45 170

AnyNet_C32	0.50 193	0.24 170	0.23 173	0.24 160	0.26 175	0.29 176	0.33 183	0.35 181	0.57 218	0.34 169	0.44 195	0.36 163	0.25 169	0.23 178	2.35 242	0.39 178	0.39 198	0.33 209	0.53 169	0.30 186	0.61 193	0.74 187	0.23 179	0.29 189	0.44 196	0.73 219	0.46 175	1.61 236

ccs_rob	0.43 179	0.24 170	0.20 154	0.33 185	0.22 157	0.33 188	0.28 174	0.34 180	0.21 142	0.46 218	1.56 250	1.58 231	0.41 186	0.23 178	0.82 158	0.37 174	0.29 161	0.22 153	0.47 148	0.28 174	0.55 180	0.64 159	0.17 152	0.20 160	0.26 131	0.25 121	0.29 119	0.35 147

NCCL2	0.27 133	0.24 170	0.23 173	0.19 133	0.20 148	0.18 117	0.19 134	0.26 125	0.23 155	0.29 141	0.22 115	0.28 121	0.17 126	0.15 135	0.68 147	0.25 115	0.25 119	0.22 153	0.27 84	0.22 136	0.34 116	0.44 121	0.19 164	0.22 170	0.34 176	0.34 171	0.36 153	0.36 149

SGM-Forest	0.43 179	0.24 170	0.19 148	0.35 189	0.26 175	0.27 169	0.21 139	0.30 167	0.23 155	0.32 157	0.23 125	0.37 166	0.50 195	0.25 183	1.02 177	0.35 165	0.25 119	0.21 143	1.80 224	0.19 113	0.41 146	0.85 206	0.27 185	0.23 172	0.35 181	0.28 140	0.59 200	1.05 215
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.48 186	0.25 175	0.27 186	0.36 191	0.30 184	0.31 182	0.25 160	0.38 190	0.24 159	0.38 196	0.44 195	0.33 154	0.17 126	0.56 218	2.23 237	0.98 249	0.33 178	0.28 193	0.34 116	0.29 181	0.66 202	1.25 242	0.27 185	0.31 193	0.35 181	0.36 175	0.48 181	0.55 178

RGC	0.28 141	0.25 175	0.29 191	0.25 163	0.27 181	0.28 172	0.21 139	0.28 153	0.31 186	0.22 59	0.31 160	0.29 129	0.32 178	0.21 171	0.59 137	0.25 115	0.24 107	0.21 143	0.30 104	0.22 136	0.27 95	0.40 110	0.18 163	0.21 164	0.29 157	0.32 164	0.35 151	0.36 149

UCFNet_RVC	0.24 114	0.25 175	0.17 130	0.21 143	0.20 148	0.20 131	0.15 115	0.23 82	0.16 120	0.26 105	0.20 93	0.35 162	0.17 126	0.13 112	0.87 160	0.19 60	0.22 81	0.18 109	0.33 113	0.17 103	0.27 95	0.24 47	0.17 152	0.15 120	0.27 138	0.23 103	0.24 72	0.29 132

NaN_ROB	0.32 154	0.25 175	0.25 180	0.25 163	0.30 184	0.22 146	0.27 170	0.35 181	0.38 194	0.30 145	0.27 149	0.67 195	0.23 160	0.17 151	0.80 155	0.21 76	0.21 69	0.21 143	0.29 100	0.26 166	0.23 66	0.29 64	0.14 136	0.27 185	0.36 186	0.45 192	0.39 163	0.56 180

pmcnn	0.49 191	0.25 175	0.20 154	0.33 185	0.31 187	0.34 189	0.48 200	0.35 181	0.26 170	0.34 169	0.54 209	0.81 203	1.19 222	0.19 164	0.75 151	0.56 211	0.41 202	0.32 207	0.86 201	0.38 202	0.86 225	0.90 216	0.28 190	0.26 181	0.34 176	0.35 173	0.67 214	0.84 203

CBMV	0.47 185	0.25 175	0.23 173	0.31 180	0.29 183	0.31 182	0.30 180	0.41 193	0.28 175	0.37 189	0.27 149	0.70 198	0.37 181	0.33 199	0.91 164	0.53 205	0.36 186	0.27 187	0.58 181	0.28 174	0.63 196	0.97 227	0.26 182	0.35 203	0.37 187	0.36 175	0.66 211	1.86 241
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCPNet	0.58 198	0.26 181	0.30 194	0.29 173	0.36 197	0.29 176	0.53 207	0.42 196	0.39 197	0.38 196	0.55 210	0.39 171	1.14 221	0.26 185	2.11 232	0.43 189	0.35 183	0.24 165	1.27 209	0.40 204	0.52 176	0.60 153	0.32 207	0.30 191	0.48 204	0.61 208	0.47 178	1.88 244

PS-NSSS	0.24 114	0.26 181	0.21 161	0.31 180	0.22 157	0.26 167	0.23 148	0.27 143	0.15 108	0.28 127	0.21 104	0.55 186	0.15 111	0.16 142	0.35 71	0.16 31	0.19 49	0.17 84	0.36 128	0.15 78	0.17 23	0.14 16	0.22 177	0.16 131	0.24 113	0.24 110	0.28 118	0.27 125

FAT-Stereo	0.48 186	0.27 183	0.35 210	0.45 200	0.49 216	0.39 196	0.34 187	0.43 200	0.28 175	0.41 206	0.87 232	0.77 201	0.58 201	0.30 191	0.71 148	0.56 211	0.36 186	0.34 211	0.65 189	0.42 208	0.69 211	0.77 192	0.28 190	0.34 199	0.31 165	0.36 175	0.47 178	0.74 197

PA-Net	0.27 133	0.27 183	0.29 191	0.18 124	0.26 175	0.21 141	0.27 170	0.26 125	0.25 166	0.22 59	0.21 104	0.22 82	0.24 167	0.29 188	0.62 141	0.25 115	0.18 41	0.23 162	0.20 40	0.22 136	0.20 44	0.36 91	0.17 152	0.20 160	0.24 113	0.44 190	0.24 72	0.55 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWC_ROB	0.39 174	0.27 183	0.25 180	0.23 153	0.25 171	0.24 158	0.33 183	0.29 163	0.47 212	0.25 98	0.40 184	0.38 168	0.90 215	0.20 167	0.77 152	0.33 161	0.39 198	0.29 197	0.64 186	0.30 186	0.51 175	0.61 156	0.20 166	0.33 196	0.28 149	0.28 140	0.39 163	0.72 193

FCDSN-DC	0.38 169	0.28 186	0.33 204	0.31 180	0.30 184	0.30 179	0.40 193	0.31 171	0.22 147	0.28 127	0.20 93	0.29 129	0.16 117	0.30 191	1.88 223	0.36 171	0.34 179	0.33 209	0.34 116	0.25 157	0.46 163	0.82 200	0.28 190	0.38 211	0.30 161	0.31 160	0.30 127	0.30 136
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	0.28 141	0.28 186	0.20 154	0.20 138	0.22 157	0.22 146	0.22 145	0.20 56	0.21 142	0.24 88	0.27 149	0.79 202	0.17 126	0.16 142	0.50 119	0.23 102	0.35 183	0.21 143	0.28 92	0.20 118	0.30 107	0.53 139	0.17 152	0.18 150	0.23 98	0.24 110	0.49 182	0.36 149

S-Stereo	0.56 197	0.29 188	0.29 191	0.49 202	0.47 214	0.51 205	0.61 212	0.38 190	0.37 193	0.39 199	1.18 239	1.00 210	0.46 189	0.29 188	1.17 181	0.66 227	0.35 183	0.39 217	0.85 200	0.70 232	0.50 171	0.96 226	0.61 229	0.38 211	0.32 171	0.33 168	0.41 170	0.62 183

ADCMid	0.48 186	0.29 188	0.30 194	0.26 166	0.32 189	0.34 189	0.38 190	0.42 196	0.45 211	0.31 152	0.37 176	0.49 180	0.45 188	0.22 174	1.85 219	0.35 165	0.36 186	0.27 187	0.80 197	0.31 191	0.50 171	0.60 153	0.30 201	0.25 180	0.37 187	0.55 205	0.46 175	1.40 229

DPSNet	0.80 213	0.29 188	0.28 189	0.39 195	0.41 202	0.44 199	0.31 181	0.36 185	0.41 201	0.27 113	0.36 174	2.76 245	1.04 220	0.38 203	1.22 186	0.66 227	0.61 219	0.49 227	4.85 251	0.61 224	0.86 225	1.22 241	0.58 228	0.45 221	0.58 216	0.63 209	0.55 196	0.69 189

SAMSARA	0.69 207	0.30 191	0.45 219	0.32 183	0.32 189	0.32 184	0.38 190	0.57 214	0.48 213	0.41 206	0.37 176	0.43 177	0.93 216	0.29 188	1.85 219	0.53 205	0.38 196	0.40 219	0.78 195	0.42 208	0.77 216	0.89 213	0.20 166	0.42 218	1.55 245	1.83 248	1.51 248	1.56 235

GANetREF_RVC	0.33 158	0.30 191	0.33 204	0.28 171	0.27 181	0.27 169	0.26 166	0.42 196	0.35 192	0.38 196	0.22 115	0.57 187	0.39 185	0.16 142	0.37 80	0.24 107	0.30 167	0.25 174	0.45 145	0.26 166	0.37 137	0.28 61	0.25 180	0.33 196	0.35 181	0.29 146	0.46 175	0.40 163
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
ETE_ROB	0.34 160	0.32 193	0.21 161	0.26 166	0.24 166	0.28 172	0.25 160	0.24 97	0.29 181	0.27 113	0.35 168	1.00 210	0.21 156	0.20 167	0.59 137	0.24 107	0.42 205	0.24 165	0.38 132	0.25 157	0.40 144	0.52 135	0.20 166	0.21 164	0.29 157	0.34 171	0.55 196	0.39 157

STTRV1_RVC		0.33 194	0.28 189	0.43 198	0.33 192	0.42 197	0.38 190	0.41 193	0.41 201	0.37 189	0.42 189	0.62 190	0.74 206	0.52 216		0.39 178	0.91 235	0.28 193		0.75 239	0.94 233			0.51 224	0.51 208	0.67 212	0.63 208	1.33 226

SANet	0.60 201	0.33 194	0.33 204	0.37 193	0.36 197	0.48 202	0.44 196	0.56 212	0.85 235	0.34 169	0.57 212	2.41 241	1.30 224	0.33 199	1.18 184	0.25 115	0.48 210	0.31 204	0.52 166	0.32 194	0.55 180	0.57 149	0.37 211	0.38 211	0.48 204	0.66 211	0.57 198	0.96 211

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 184	0.34 196	0.26 184	0.43 198	0.33 192	0.38 195	0.53 207	0.49 207	0.40 198	0.42 209	0.31 160	0.63 192	0.54 199	0.42 208	1.29 194	0.28 139	0.26 128	0.22 153	0.68 190	0.23 143	0.65 199	0.64 159	0.33 209	0.29 189	0.47 202	0.49 195	0.49 182	0.69 189

G-Net	0.59 199	0.34 196	0.35 210	0.32 183	0.32 189	0.45 200	0.31 181	0.50 209	0.61 223	0.43 211	0.64 219	1.96 235	0.52 198	0.23 178	0.86 159	0.52 202	0.37 190	0.35 214	0.83 198	0.67 229	0.61 193	0.63 157	0.25 180	0.33 196	0.40 190	0.80 223	0.81 223	1.55 234

ADCS	0.62 204	0.34 196	0.31 199	0.34 188	0.37 199	0.37 194	0.40 193	0.49 207	0.60 221	0.34 169	0.42 189	0.61 188	0.98 218	0.31 194	2.29 240	0.66 227	0.50 211	0.38 215	0.84 199	0.43 210	0.87 227	0.89 213	0.28 190	0.37 208	0.47 202	0.91 229	0.60 201	1.29 222

LALA_ROB	0.34 160	0.34 196	0.23 173	0.24 160	0.24 166	0.30 179	0.24 153	0.25 113	0.28 175	0.31 152	0.35 168	0.95 206	0.21 156	0.19 164	0.77 152	0.25 115	0.34 179	0.28 193	0.34 116	0.25 157	0.36 130	0.55 144	0.19 164	0.22 170	0.27 138	0.31 160	0.50 187	0.39 157

edge stereo	0.65 206	0.35 200	0.45 219	0.54 208	0.48 215	0.59 212	0.56 209	0.58 216	0.41 201	0.52 228	0.69 224	1.30 220	1.29 223	0.39 205	0.94 170	0.60 222	0.41 202	0.30 202	1.74 223	0.81 242	0.54 179	0.97 227	0.41 215	0.34 199	0.43 194	0.38 180	0.57 198	0.90 208

AnyNet_C01	0.69 207	0.35 200	0.32 200	0.37 193	0.39 201	0.36 193	0.59 211	0.56 212	0.70 231	0.40 203	0.49 200	0.85 204	0.73 205	0.32 196	2.65 250	0.86 243	0.72 224	0.58 234	1.00 204	0.50 218	0.94 233	1.12 237	0.38 213	0.39 214	0.63 220	0.53 203	0.64 210	1.20 219

FC-DCNN	0.43 179	0.35 200	0.43 216	0.49 202	0.37 199	0.48 202	0.56 209	0.44 201	0.27 174	0.34 169	0.27 149	0.41 174	0.23 160	0.31 194	0.64 142	0.36 171	0.39 198	0.31 204	0.48 157	0.27 170	0.52 176	0.75 188	0.28 190	0.37 208	0.53 211	0.39 182	0.63 208	0.82 202

XQC	0.44 182	0.37 203	0.32 200	0.41 197	0.35 196	0.42 197	0.44 196	0.46 205	0.38 194	0.40 203	0.34 166	0.50 182	0.47 194	0.35 201	1.63 206	0.32 154	0.31 169	0.28 193	0.53 169	0.32 194	0.42 150	0.52 135	0.27 185	0.31 193	0.45 198	0.50 198	0.53 193	0.42 166

LSM0	3.50 256	0.37 203	0.30 194	0.55 209	0.46 211	0.59 212	0.74 217	0.75 231	0.61 223	0.60 235	0.85 230	1.16 216	1.54 229	0.27 186	26.81 268	45.36 273	0.62 220	0.38 215	3.22 242	0.63 225	1.24 246	1.69 254	0.31 205	0.43 219	0.61 218	1.00 233	1.01 233	2.47 251

CSAN	0.42 177	0.37 203	0.34 209	0.33 185	0.33 192	0.29 176	0.36 189	0.37 188	0.64 227	0.43 211	0.43 192	0.75 200	0.46 189	0.21 171	0.78 154	0.25 115	0.29 161	0.27 187	0.42 140	0.43 210	0.43 152	0.53 139	0.22 177	0.34 199	0.44 196	0.52 200	0.49 182	0.54 177

FBW_ROB	0.49 191	0.42 206	0.37 212	0.61 212	0.46 211	0.49 204	0.51 204	0.31 171	0.25 166	0.34 169	0.36 174	0.69 196	0.50 195	0.57 219	1.13 180	0.26 124	0.36 186	0.24 165	1.46 212	0.24 152	0.57 182	0.44 121	0.43 216	0.40 217	0.33 174	0.35 173	0.42 171	0.68 187

PVD	0.59 199	0.44 207	0.38 213	0.51 205	0.44 206	0.56 207	0.49 201	0.62 222	0.59 220	0.34 169	0.48 199	0.61 188	0.75 208	0.50 214	1.78 213	0.38 176	0.51 212	0.39 217	0.79 196	0.43 210	0.68 205	0.76 191	0.30 201	0.39 214	0.61 218	0.77 221	0.62 205	0.89 206

MeshStereo	0.86 215	0.44 207	0.33 204	0.78 221	0.56 219	0.63 215	0.44 196	0.69 226	0.53 216	0.45 216	0.78 226	2.29 238	1.65 233	0.25 183	2.39 244	0.70 232	0.42 205	0.29 197	1.62 219	0.31 191	1.32 250	1.43 250	0.32 207	0.35 203	0.88 227	0.64 210	1.30 240	1.37 228
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
SGM_RVC	0.85 214	0.45 209	0.32 200	0.60 211	0.44 206	0.60 214	0.52 205	0.72 229	0.41 201	0.43 211	0.57 212	1.17 217	1.43 227	0.24 181	0.56 131	0.30 151	0.47 208	0.26 184	2.37 230	0.34 198	0.59 189	0.86 207	0.27 185	0.34 199	1.13 233	1.39 245	1.91 254	4.23 257
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	0.78 212	0.46 210	0.65 228	0.64 213	0.59 220	0.52 206	0.72 216	0.77 234	0.60 221	0.62 237	0.51 205	0.97 208	0.85 213	0.48 211	2.44 245	0.77 237	0.84 232	0.54 230	1.02 205	0.68 230	1.03 240	0.83 201	0.57 227	0.69 238	0.90 228	0.74 220	0.70 217	1.03 214

CC-Net-ROB	0.38 169	0.47 211	0.33 204	0.66 215	0.49 216	0.57 208	0.49 201	0.35 181	0.24 159	0.37 189	0.29 156	0.96 207	0.23 160	0.38 203	0.45 104	0.18 45	0.24 107	0.22 153	0.68 190	0.23 143	0.23 66	0.18 28	0.44 218	0.24 174	0.31 165	0.28 140	0.27 107	0.39 157

DGSMNet	0.89 219	0.48 212	0.41 214	0.52 207	0.41 202	0.57 208	0.44 196	0.61 220	0.40 198	0.84 243	3.86 260	0.69 196	0.85 213	0.87 228	1.84 217	0.89 245	1.22 247	0.66 244	1.68 220	0.63 225	1.40 254	1.53 253	0.50 223	0.55 227	0.41 191	0.67 212	0.50 187	0.73 195

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 254	0.48 212	0.30 194	0.49 202	0.43 205	0.63 215	0.88 225	0.69 226	0.73 232	0.42 209	1.62 252	46.67 274	1.91 240	0.66 224	0.96 171	0.34 162	0.96 238	0.97 256	1.60 216	0.34 198	0.83 223	0.87 209	0.28 190	0.27 185	0.53 211	0.79 222	3.33 259	0.81 201

AMNet	0.51 194	0.50 214	0.48 223	0.51 205	0.50 218	0.57 208	0.52 205	0.36 185	0.41 201	0.39 199	0.58 216	0.66 194	0.21 156	0.58 220	0.53 124	0.59 218	0.60 218	0.58 234	0.51 163	0.51 219	0.60 191	0.55 144	0.33 209	0.52 225	0.48 204	0.54 204	0.60 201	0.66 186

MFN_U_SF_RVC	0.63 205	0.54 215	0.41 214	0.56 210	0.46 211	0.58 211	0.69 215	0.57 214	0.44 210	0.86 245	0.91 233	0.74 199	0.54 199	0.55 217	1.54 202	0.49 197	0.34 179	0.34 211	1.70 222	0.45 216	0.68 205	0.66 169	0.29 198	0.57 228	0.45 198	0.44 190	0.49 182	0.68 187

DDUNet	0.45 183	0.56 216	0.26 184	0.87 223	0.69 224	0.84 223	0.84 223	0.26 125	0.24 159	0.23 69	0.33 164	0.39 171	0.15 111	1.61 237	0.49 116	0.24 107	0.41 202	0.26 184	0.55 177	0.29 181	0.34 116	0.40 110	0.50 223	0.21 164	0.25 126	0.27 134	0.32 138	0.29 132

UDG	0.48 186	0.58 217	0.27 186	0.86 222	0.79 227	0.80 221	1.00 227	0.27 143	0.25 166	0.28 127	0.35 168	0.39 171	0.17 126	1.43 234	1.00 176	0.26 124	0.47 208	0.27 187	0.59 184	0.30 186	0.44 157	0.47 128	0.40 214	0.20 160	0.28 149	0.29 146	0.33 143	0.27 125

SPS-STEREO	0.86 215	0.60 218	0.57 225	0.67 216	0.63 221	0.71 218	0.68 214	0.58 216	0.61 223	0.59 232	0.96 235	1.04 214	0.68 204	0.60 222	1.72 212	0.87 244	0.79 227	0.69 245	2.78 237	0.74 237	1.33 251	1.43 250	0.45 221	0.66 237	0.63 220	0.69 217	0.87 224	0.78 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 202	0.63 219	0.47 221	0.65 214	0.41 202	0.45 200	0.63 213	0.61 220	0.68 230	0.58 230	0.38 179	0.62 190	0.60 202	0.69 225	1.33 195	0.45 193	0.37 190	0.40 219	1.53 215	0.51 219	0.58 186	0.78 195	0.46 222	0.47 222	0.51 208	0.45 192	0.42 171	0.73 195

ELAS_RVC	0.97 221	0.66 220	0.63 227	0.92 224	0.68 223	1.24 230	0.79 220	0.74 230	0.53 216	0.50 224	1.26 244	2.43 242	1.99 241	0.45 209	1.45 198	0.49 197	0.65 222	0.55 232	1.11 208	0.44 214	0.97 239	1.36 247	0.44 218	0.57 228	1.69 250	1.29 244	1.16 237	1.24 220
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.35 235	0.69 221	0.66 229	0.77 220	0.72 225	0.88 225	0.85 224	0.75 231	0.95 239	0.67 239	1.33 247	1.37 223	1.68 234	0.69 225	2.33 241	1.29 254	0.83 231	0.70 246	2.51 234	0.92 244	1.38 253	1.75 255	0.53 225	0.81 245	2.12 257	3.10 256	1.97 255	4.19 256

ELAS	1.00 223	0.70 222	0.60 226	0.99 225	0.76 226	1.00 227	0.79 220	0.77 234	0.64 227	0.49 222	1.26 244	2.43 242	1.71 235	0.47 210	1.56 203	0.49 197	0.66 223	0.54 230	1.08 206	0.41 205	0.94 233	1.34 246	0.44 218	0.54 226	1.59 246	1.52 246	1.35 244	1.96 246
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	0.76 211	0.73 223	0.66 229	0.75 218	0.64 222	0.88 225	0.78 219	0.59 218	0.67 229	0.58 230	0.68 223	1.03 212	0.64 203	0.59 221	1.22 186	0.78 239	0.86 234	0.72 247	1.10 207	0.69 231	1.11 243	0.78 195	0.54 226	0.61 233	0.59 217	0.58 206	0.80 222	0.93 209

STStereo	1.43 238	0.76 224	0.86 242	2.30 243	0.87 232	2.27 252	1.08 229	1.07 249	1.08 244	0.53 229	1.33 247	3.27 250	2.89 246	0.32 196	3.08 253	0.57 215	0.45 207	0.29 197	4.63 249	0.41 205	0.65 199	0.84 204	0.30 201	0.64 236	1.68 249	1.90 250	1.54 249	3.12 255

MANE	1.81 244	0.80 225	0.92 245	1.03 226	0.85 231	1.02 228	1.07 228	1.06 246	1.22 247	0.45 216	0.95 234	2.28 237	2.37 243	0.48 211	4.27 257	1.23 253	0.75 225	2.70 260	1.60 216	0.54 222	0.96 238	1.32 245	0.37 211	0.80 242	3.20 259	4.45 259	4.76 260	7.33 261

SPstereo	1.25 233	0.82 226	0.93 246	0.75 218	0.82 229	0.79 220	0.76 218	1.17 252	1.02 242	0.85 244	1.56 250	2.11 236	2.54 244	0.96 230	1.79 214	1.73 256	1.11 244	0.94 253	1.61 218	1.13 255	1.51 256	1.76 256	0.79 230	0.98 253	1.06 229	1.09 238	1.58 250	1.73 239

SGM-ForestM	1.05 226	0.83 227	0.44 217	0.72 217	0.44 206	0.83 222	0.81 222	0.69 226	0.61 223	0.37 189	0.66 222	1.69 232	1.32 226	0.37 202	4.57 258	0.46 194	0.53 214	0.25 174	1.47 213	0.37 201	0.65 199	0.90 216	0.30 201	0.39 214	1.81 252	2.49 255	1.79 252	2.50 253

WAO-7	1.03 224	0.85 228	0.88 243	1.80 239	0.84 230	0.74 219	0.97 226	1.02 245	1.13 245	0.96 250	1.27 246	1.38 224	1.83 239	0.64 223	1.90 227	0.77 237	0.81 228	0.48 224	2.60 235	0.74 237	0.79 217	0.80 198	0.27 185	0.89 250	0.73 222	1.00 233	0.75 221	1.09 216

SQANet	0.74 210	0.90 229	0.32 200	1.66 233	0.79 227	1.43 232	1.20 230	0.37 188	0.28 175	0.40 203	0.31 160	0.92 205	0.34 179	1.28 233	1.08 178	0.22 88	0.52 213	0.27 187	2.47 233	0.29 181	0.57 182	0.58 151	1.58 238	0.24 174	0.33 174	0.38 180	0.43 174	0.72 193

LE_ROB	3.68 257	0.90 229	1.47 257	2.33 245	9.95 268	1.86 246	7.75 265	2.29 259	3.18 260	0.50 224	1.44 249	9.08 264	13.64 267	0.49 213	2.12 234	0.27 133	0.56 216	0.30 202	6.07 255	1.47 257	0.85 224	0.95 225	2.37 246	2.28 260	5.44 261	5.09 260	6.28 262	10.56 265

MDST_ROB	0.88 217	1.09 231	0.25 180	1.29 228	0.44 206	0.85 224	0.40 193	0.45 203	0.26 170	0.36 185	0.35 168	0.49 180	3.65 252	0.16 142	2.26 238	0.25 115	0.28 150	0.18 109	0.87 202	0.21 126	0.63 196	0.90 216	0.20 166	0.23 172	1.72 251	0.94 232	3.03 258	1.95 245

JetBlue	1.47 240	1.10 232	1.05 251	1.46 230	1.19 241	1.70 235	1.61 234	0.95 242	1.16 246	0.59 232	0.49 200	3.36 251	0.76 209	1.16 231	2.45 248	1.00 250	1.15 246	0.86 251	1.38 211	0.80 241	1.70 257	1.94 257	1.14 233	0.80 242	1.33 241	2.20 253	1.50 247	5.00 259

WAO-6	1.18 227	1.10 232	0.72 233	1.51 232	1.16 239	1.43 232	1.63 235	0.88 240	0.98 240	0.77 241	0.73 225	1.32 221	2.08 242	1.91 241	2.58 249	0.71 234	1.27 250	0.57 233	1.47 213	0.70 232	1.05 241	1.03 233	0.92 231	0.69 238	1.14 235	1.01 236	1.04 236	1.43 231

DispFullNet	1.23 232	1.16 234	0.81 240	1.20 227	0.99 233	1.13 229	1.36 231	0.66 225	0.57 218	0.75 240	0.80 228	3.64 255	1.53 228	1.64 238	1.27 193	1.36 255	1.04 240	0.58 234	6.55 258	1.10 253	0.89 230	0.91 219	0.43 216	0.36 206	0.50 207	0.37 179	0.69 216	1.02 213

otaku	0.88 217	1.18 235	0.44 217	1.92 242	1.01 234	1.72 237	1.44 232	0.46 205	0.40 198	0.46 218	0.37 176	0.98 209	0.46 189	1.54 235	1.23 188	0.31 152	0.53 214	0.29 197	2.79 238	0.41 205	0.68 205	0.64 159	2.08 240	0.35 203	0.43 194	0.36 175	0.50 187	0.76 199

RainbowNet	0.99 222	1.18 235	0.66 229	1.85 241	1.18 240	1.72 237	1.78 238	0.51 210	0.43 207	0.59 232	0.39 183	1.24 219	0.83 212	2.04 242	1.46 199	0.57 215	0.62 220	0.41 221	1.68 220	0.77 240	0.75 214	0.72 184	2.27 244	0.47 222	0.53 211	0.49 195	0.61 203	0.87 205

IMH-64-1	1.21 230	1.22 237	0.78 235	1.66 233	1.28 242	1.72 237	1.92 240	0.85 237	0.90 236	0.44 214	0.62 217	1.42 226	1.79 237	2.52 248	2.44 245	0.59 218	0.81 228	0.48 224	1.90 226	0.65 227	0.80 219	0.88 210	2.48 248	0.59 230	1.08 231	0.67 212	0.97 230	1.29 222

IMH-64	1.21 230	1.22 237	0.78 235	1.66 233	1.28 242	1.72 237	1.92 240	0.85 237	0.90 236	0.44 214	0.62 217	1.42 226	1.79 237	2.52 248	2.44 245	0.59 218	0.81 228	0.48 224	1.90 226	0.65 227	0.80 219	0.88 210	2.48 248	0.59 230	1.08 231	0.67 212	0.97 230	1.29 222

IMH	1.35 235	1.24 239	0.80 238	1.68 236	1.30 244	1.77 242	1.95 243	0.86 239	0.94 238	0.47 220	0.65 220	1.54 228	3.12 251	3.92 264	1.70 210	0.59 218	0.85 233	0.50 228	2.45 232	0.71 234	0.79 217	0.88 210	2.63 250	0.62 234	1.17 237	0.82 226	0.90 226	1.47 232

ACVNet_1	1.03 224	1.24 239	0.66 229	2.31 244	1.30 244	1.85 244	2.21 247	0.63 223	0.41 201	0.51 226	0.51 205	1.12 215	0.77 210	2.46 247	1.17 181	0.31 152	0.91 235	0.41 221	2.17 229	0.43 210	0.87 227	0.63 157	2.26 243	0.44 220	0.56 215	0.52 200	0.50 187	0.60 182

ACVNet_2	1.20 229	1.28 241	0.78 235	2.58 247	1.32 246	1.77 242	1.93 242	0.75 231	0.52 214	0.60 235	0.55 210	1.33 222	0.94 217	1.87 240	1.44 197	0.48 195	1.26 249	0.41 221	4.83 250	0.55 223	0.80 219	0.66 169	2.04 239	0.62 234	0.83 225	0.60 207	0.72 218	0.85 204

LVE	1.44 239	1.32 242	0.85 241	4.60 258	1.54 250	1.95 247	3.79 256	0.83 236	0.74 233	0.89 247	0.85 230	1.18 218	1.64 232	2.17 245	1.24 189	0.56 211	0.94 237	0.60 238	3.47 244	0.73 235	0.95 237	0.94 222	2.39 247	0.82 246	1.13 233	0.81 224	1.02 234	0.94 210

Ntro	0.92 220	1.37 243	0.47 221	1.84 240	1.06 237	1.70 235	1.65 236	0.52 211	0.43 207	0.48 221	0.42 189	1.03 212	0.42 187	1.64 238	1.24 189	0.32 154	0.59 217	0.31 204	2.88 240	0.44 214	0.76 215	0.69 182	2.12 241	0.37 208	0.45 198	0.46 194	0.53 193	0.74 197

PSMNet_ROB	1.36 237	1.38 244	0.74 234	1.49 231	1.02 235	1.74 241	1.67 237	0.65 224	0.75 234	1.46 257	3.82 259	3.01 249	1.57 230	2.64 250	1.24 189	0.48 195	0.77 226	0.50 228	2.60 235	0.73 235	0.87 227	0.66 169	3.06 256	0.59 230	0.84 226	0.72 218	0.90 226	0.70 191

PWCK	1.62 241	1.41 245	0.80 238	1.72 237	1.05 236	1.57 234	1.48 233	1.12 250	1.02 242	0.99 251	1.19 241	2.77 247	1.63 231	0.84 227	1.64 207	0.56 211	1.06 241	0.58 234	13.10 263	0.92 244	1.20 245	0.89 213	1.16 234	0.83 249	1.07 230	1.00 233	0.95 229	1.30 225

Dean	1.33 234	1.46 246	0.88 243	2.95 251	1.65 251	1.99 250	2.10 246	0.97 243	1.00 241	0.91 248	0.78 226	1.56 229	1.73 236	2.08 243	1.65 208	0.64 224	1.12 245	0.61 242	1.92 228	0.86 243	0.94 233	0.83 201	2.34 245	0.80 242	1.18 238	0.90 228	1.20 238	0.89 206

ACVNet-4b	1.18 227	1.48 247	0.52 224	2.93 250	1.13 238	1.85 244	2.77 249	0.45 203	0.43 207	0.51 226	0.43 192	1.70 233	2.66 245	2.10 244	1.39 196	0.41 187	0.98 239	0.34 211	2.98 241	0.52 221	0.74 213	0.78 195	2.24 242	0.36 206	0.46 201	0.43 186	0.54 195	0.71 192

WAO-8	1.64 242	1.56 248	1.03 249	2.86 248	1.45 248	1.96 248	2.08 244	1.06 246	1.40 250	1.49 258	1.81 253	2.33 239	3.10 249	2.66 251	2.13 235	0.85 241	1.09 242	0.60 238	3.55 245	1.09 250	0.91 231	0.93 220	1.36 236	0.82 246	1.60 247	1.24 241	1.31 242	1.98 247

Venus	1.64 242	1.56 248	1.03 249	2.86 248	1.45 248	1.96 248	2.08 244	1.06 246	1.40 250	1.49 258	1.81 253	2.33 239	3.10 249	2.66 251	2.13 235	0.85 241	1.09 242	0.60 238	3.55 245	1.09 250	0.91 231	0.93 220	1.36 236	0.82 246	1.60 247	1.24 241	1.31 242	1.98 247

TorneroNet-64	1.91 245	1.58 250	0.98 248	3.36 255	1.34 247	2.24 251	2.68 248	0.91 241	2.15 256	0.66 238	0.83 229	2.76 245	7.80 255	3.08 254	2.07 230	0.66 227	1.49 254	0.60 238	4.18 247	1.02 247	1.10 242	1.11 236	2.66 251	0.70 240	1.24 240	1.26 243	0.88 225	2.16 249

TorneroNet	2.42 251	1.62 251	0.93 246	5.70 261	1.82 252	2.68 255	2.96 251	0.97 243	2.23 257	0.79 242	1.95 255	4.29 258	12.85 264	3.16 256	2.11 232	0.66 227	1.44 251	0.63 243	6.06 254	1.01 246	1.17 244	1.13 238	2.78 254	0.71 241	1.82 253	1.05 237	1.03 235	1.86 241

MADNet++	2.33 249	1.67 252	1.92 258	1.39 229	2.03 256	1.38 231	1.80 239	1.84 257	2.31 258	2.07 261	2.50 258	2.72 244	2.90 247	1.56 236	2.35 242	2.46 260	2.29 258	1.72 258	2.84 239	2.53 259	3.96 262	5.14 263	1.23 235	2.38 261	1.53 244	4.38 258	2.11 256	1.86 241

ktn	2.60 255	1.73 253	2.98 260	2.43 246	1.91 254	2.71 256	3.07 252	1.67 255	4.02 261	1.03 253	1.21 243	8.05 263	10.67 259	2.85 253	2.71 251	0.93 248	1.87 255	0.89 252	6.30 256	1.56 258	1.29 247	1.20 240	2.75 252	0.94 252	1.19 239	1.09 238	1.47 246	1.71 238

KSHMR	2.43 252	1.86 254	1.28 256	6.59 263	2.02 255	2.85 258	3.47 255	1.32 253	1.70 254	1.19 256	1.20 242	1.80 234	12.02 261	3.24 258	1.89 226	1.07 252	1.22 247	0.94 253	5.62 253	1.05 248	1.34 252	1.41 249	3.25 257	1.07 254	1.95 255	1.16 240	1.30 240	1.83 240

notaker	1.94 246	1.92 255	1.07 252	3.21 254	2.22 257	2.51 253	2.83 250	1.12 250	1.58 253	0.91 248	1.10 238	3.51 254	5.78 253	3.17 257	2.80 252	0.81 240	1.45 253	0.73 248	4.39 248	1.09 250	1.31 249	1.18 239	2.96 255	0.93 251	0.74 224	0.81 224	1.00 232	1.24 220

UNDER WATER-64	2.04 247	1.94 256	1.22 255	3.55 257	2.36 258	2.89 259	3.38 253	1.76 256	1.27 248	1.12 254	1.18 239	3.46 253	3.00 248	3.14 255	2.28 239	0.90 246	1.95 256	0.79 250	2.39 231	1.08 249	1.29 247	1.48 252	3.94 262	1.07 254	1.41 242	2.17 251	1.36 245	2.64 254

UNDER WATER	2.21 248	1.95 257	1.19 254	3.39 256	2.61 259	2.83 257	3.80 257	1.66 254	1.38 249	1.01 252	1.02 237	3.36 251	7.21 254	3.44 259	1.79 214	0.91 247	1.98 257	0.77 249	3.26 243	1.10 253	1.40 254	1.38 248	3.82 261	1.21 257	1.49 243	1.89 249	1.28 239	2.48 252

JetRed	2.52 253	2.14 258	2.30 259	1.73 238	1.90 253	2.63 254	3.45 254	1.87 258	1.54 252	1.16 255	0.96 235	2.82 248	0.74 206	2.45 246	3.36 254	2.18 258	2.83 259	3.14 263	1.84 225	1.39 256	3.50 261	3.28 260	2.75 252	1.29 259	2.61 258	6.72 262	2.97 257	4.62 258

DGTPSM_ROB	8.79 260	3.80 259	9.84 265	3.08 252	5.49 262	3.51 260	5.14 261	3.61 261	8.95 263	3.18 262	7.10 261	3.97 256	10.45 258	3.59 260	11.90 262	10.73 263	4.41 261	10.40 265	5.50 252	9.89 265	5.93 264	14.14 265	4.37 264	8.94 265	10.11 263	27.69 268	11.03 266	30.71 268

DPSMNet_ROB	9.04 261	3.83 260	9.86 266	3.11 253	5.50 263	3.56 261	5.15 262	3.61 261	9.03 264	3.27 263	7.94 263	4.20 257	13.24 265	3.69 261	12.40 263	10.89 264	4.53 262	10.61 266	6.52 257	9.90 266	5.99 265	14.29 266	4.38 265	8.94 265	10.26 266	27.69 268	11.05 267	30.71 268

HanzoNet	4.74 259	4.36 261	3.81 263	6.11 262	3.89 261	7.79 265	8.32 266	4.11 263	4.85 262	1.57 260	2.49 257	11.43 265	13.37 266	11.17 270	3.70 255	1.86 257	5.08 263	1.37 257	11.06 262	3.04 260	2.28 258	2.12 258	5.14 266	1.16 256	1.84 254	1.75 247	1.82 253	2.43 250

BEATNet-Init1	4.65 258	5.11 262	1.18 253	8.96 265	2.62 260	8.39 266	4.42 258	2.33 260	1.90 255	0.88 246	2.44 256	5.93 259	9.25 257	0.95 229	8.01 261	2.37 259	1.44 251	0.94 253	18.08 268	5.04 263	2.66 259	2.68 259	1.09 232	1.21 257	5.15 260	3.11 257	11.68 268	7.82 262

DPSM_ROB	13.05 265	7.58 263	11.51 267	4.93 259	5.66 264	5.96 263	4.58 259	8.35 267	10.81 266	6.72 265	8.04 264	7.98 261	12.24 262	3.78 262	13.45 264	13.54 265	10.09 265	13.22 267	8.97 260	11.59 267	15.77 268	18.47 268	3.50 258	10.95 267	27.87 268	35.88 270	31.10 270	39.72 270

DPSM	13.05 265	7.58 263	11.51 267	4.93 259	5.66 264	5.96 263	4.58 259	8.35 267	10.81 266	6.72 265	8.04 264	7.98 261	12.24 262	3.78 262	13.45 264	13.54 265	10.09 265	13.22 267	8.97 260	11.59 267	15.77 268	18.47 268	3.50 258	10.95 267	27.87 268	35.88 270	31.10 270	39.72 270

DPSimNet_ROB		8.37 265	4.26 264	7.17 264	7.54 267	5.72 262	6.51 264	5.76 264	9.67 265	4.19 264	16.17 268	7.25 260	11.41 260	5.00 265	7.97 260	4.08 261		2.95 261	13.34 264	4.83 262	6.37 266	4.66 261	4.16 263	5.12 263		9.01 265	5.12 261	8.92 263

PML	11.01 264	9.32 266	3.48 262	11.78 269	6.95 266	11.56 267	6.01 263	7.06 266	23.86 273	8.88 267	28.30 273	32.00 273	39.13 274	6.23 266	5.80 259	4.22 262	8.30 264	3.01 262	18.80 269	4.50 261	4.89 263	4.68 262	3.75 260	3.97 262	10.22 265	5.10 261	18.48 269	6.93 260

LRCNet_RVC	10.35 263	14.59 267	3.37 261	20.91 270	17.84 271	20.02 271	16.02 270	6.47 265	2.41 259	19.86 271	12.93 266	19.51 269	8.57 256	26.59 272	3.97 256	0.73 235	10.36 267	5.77 264	23.32 271	6.94 264	2.69 260	1.25 242	22.85 270	8.44 264	0.73 222	0.43 186	1.72 251	1.19 218

CasAABBNet	26.22 271	15.24 268	23.15 270	9.86 266	11.36 269	11.89 268	9.16 267	16.77 269	21.82 272	13.63 270	16.10 267	16.17 268	24.79 273	7.51 267	27.26 271	27.24 270	20.16 268	26.55 272	17.89 265	23.22 270	31.56 272	36.88 271	6.98 267	22.05 271	56.10 273	72.29 274	62.52 272	79.87 272

MyStereo03	26.31 272	15.26 269	23.19 271	9.93 267	11.42 270	11.99 269	9.24 268	16.81 270	21.81 270	13.49 268	16.54 269	16.08 266	24.66 271	7.63 268	27.22 269	27.35 271	20.29 269	26.61 273	18.03 266	23.41 271	31.68 273	37.68 272	7.10 268	22.06 272	56.02 271	72.24 272	62.60 273	79.99 273

MyStereo02	25.88 270	15.26 269	23.19 271	9.93 267	0.00 1	11.99 269	9.24 268	16.81 270	21.81 270	13.49 268	16.54 269	16.08 266	24.66 271	7.63 268	27.22 269	27.35 271	20.29 269	26.61 273	18.03 266	23.41 271	31.68 273	37.68 272	7.10 268	22.06 272	56.02 271	72.24 272	62.60 273	79.99 273

HaxPig	19.46 267	21.63 271	18.84 269	23.83 271	23.65 272	22.97 272	25.18 271	20.58 272	18.35 268	26.27 272	22.91 271	22.10 270	16.59 268	24.62 271	21.69 266	18.63 267	20.94 271	19.88 269	22.44 270	20.43 269	14.32 267	12.36 264	27.03 271	18.77 269	7.07 262	12.11 267	7.84 263	14.43 267

MEDIAN_ROB	22.62 268	26.33 272	23.49 273	27.73 272	26.93 273	26.84 273	28.37 272	23.96 273	21.35 269	31.36 273	26.67 272	25.78 271	19.59 269	27.60 273	23.84 267	20.19 268	25.79 272	23.70 270	27.36 272	24.30 273	19.01 270	15.78 267	29.59 272	20.33 270	10.21 264	11.16 266	10.14 265	13.33 266

DLNR_Zeroshot_test	9.87 262	28.41 273	0.21 161	46.94 274	0.13 85	0.20 131	44.81 274	0.29 163	0.11 55	0.37 189	0.19 87	0.34 156	0.10 46	1.27 232	60.18 273	71.71 274	4.00 260	2.44 259	1.35 210	0.24 152	0.70 212	1.10 235	0.09 68	0.15 120	0.27 138	0.24 110	0.29 119	0.32 141

AVERAGE_ROB	25.64 269	30.03 274	26.89 274	31.93 273	30.82 274	31.11 274	32.43 273	28.32 274	25.80 274	34.51 274	30.14 274	30.53 272	23.76 270	32.01 274	27.78 272	24.52 269	28.55 273	25.88 271	30.51 273	27.85 274	22.51 271	19.15 270	33.73 273	25.51 274	10.76 267	8.70 263	9.35 264	9.21 264

Low-res two-view benchmark