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	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

BEATNet_4x	0.12 134	0.08 140	0.14 153	0.18 181	0.07 18	0.15 175	0.07 1	0.22 155	0.18 116	0.16 172	0.19 147	0.18 191	0.14 192	0.16 196	0.15 207	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

DN-CSS_ROB	0.13 156	0.13 291	0.16 220	0.18 181	0.10 215	0.16 198	0.08 2	0.22 155	0.18 116	0.17 184	0.22 181	0.13 111	0.13 169	0.12 100	0.13 156	0.05 2	0.05 106	0.10 266	0.10 281	0.08 197	0.06 98

LL-Strereo2	0.10 50	0.10 236	0.15 190	0.18 181	0.08 47	0.15 175	0.09 3	0.17 72	0.14 58	0.14 123	0.10 37	0.09 37	0.07 31	0.16 196	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.10 266	0.07 160	0.06 101	0.05 51

DIP-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.14 153	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.09 3	0.16 42	0.16 87	0.11 58	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.15 218	0.10 236	0.17 245	0.17 114	0.08 47	0.18 232	0.09 3	0.28 246	0.25 210	0.19 223	0.24 195	0.24 250	0.17 244	0.17 218	0.14 184	0.08 189	0.06 188	0.09 225	0.10 281	0.07 155	0.06 98

StereoIM	0.09 11	0.09 189	0.08 11	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.10 6	0.16 42	0.16 87	0.09 15	0.11 52	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 156	0.07 141	0.06 188	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.04 7

raftrobust	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.09 35	0.10 6	0.18 96	0.16 87	0.10 40	0.09 23	0.12 88	0.07 31	0.12 100	0.10 49	0.08 189	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51

RALAANet	0.11 79	0.08 140	0.10 44	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.10 6	0.20 122	0.15 69	0.14 123	0.13 70	0.16 161	0.09 66	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

UCFNet_RVC	0.14 185	0.08 140	0.13 127	0.11 1	0.10 215	0.20 264	0.10 6	0.24 189	0.22 172	0.17 184	0.20 158	0.23 244	0.15 205	0.17 218	0.15 207	0.12 310	0.07 245	0.10 266	0.13 331	0.11 287	0.10 268

HITNet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.06 2	0.11 82	0.10 6	0.18 96	0.18 116	0.13 103	0.16 101	0.14 126	0.11 108	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.04 2	0.04 1	0.04 8	0.06 101	0.05 51
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
MIF-Stereo (partial)	0.11 79	0.06 19	0.10 44	0.19 226	0.10 215	0.10 56	0.11 11	0.17 72	0.18 116	0.14 123	0.16 101	0.09 37	0.11 108	0.12 100	0.12 127	0.08 189	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.07 156

MIF-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.08 11	0.18 181	0.08 47	0.13 129	0.11 11	0.12 4	0.11 17	0.10 40	0.12 60	0.05 1	0.07 31	0.09 10	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.05 40	0.05 51

CASnet	0.09 11	0.09 189	0.09 28	0.19 226	0.06 2	0.07 16	0.11 11	0.18 96	0.14 58	0.11 58	0.10 37	0.09 37	0.07 31	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.10 266	0.08 210	0.05 40	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.09 11	0.05 6	0.11 70	0.13 6	0.07 18	0.14 153	0.11 11	0.15 26	0.15 69	0.09 15	0.09 23	0.12 88	0.09 66	0.15 165	0.10 49	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

Patchmatch Stereo++	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

iRAFT	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

raft+_RVC	0.11 79	0.07 69	0.09 28	0.16 68	0.07 18	0.10 56	0.11 11	0.24 189	0.20 148	0.12 82	0.15 93	0.12 88	0.08 49	0.12 100	0.13 156	0.07 141	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

AdaStereo	0.15 218	0.11 256	0.15 190	0.18 181	0.09 130	0.20 264	0.11 11	0.32 285	0.28 241	0.20 240	0.23 187	0.20 209	0.13 169	0.19 240	0.14 184	0.12 310	0.05 106	0.10 266	0.07 160	0.09 245	0.07 156
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
CBMV	0.19 277	0.14 303	0.17 245	0.18 181	0.10 215	0.20 264	0.11 11	0.29 256	0.30 255	0.29 322	0.30 270	0.30 297	0.23 295	0.27 315	0.19 255	0.13 330	0.15 353	0.17 349	0.16 348	0.10 272	0.10 268
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MIM_Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.07 18	0.06 2	0.12 21	0.20 122	0.14 58	0.13 103	0.13 70	0.09 37	0.05 2	0.12 100	0.08 11	0.05 2	0.06 188	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.05 51

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 19	0.08 11	0.17 114	0.06 2	0.08 23	0.12 21	0.13 9	0.07 1	0.08 5	0.07 14	0.06 3	0.04 1	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.06 2	0.10 56	0.12 21	0.11 1	0.16 87	0.06 1	0.05 1	0.07 17	0.05 2	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

iRaft-Stereo_5w	0.12 134	0.09 189	0.12 90	0.19 226	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 139	0.21 161	0.19 223	0.14 79	0.11 73	0.09 66	0.20 259	0.16 221	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.06 98

PFNet+	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.16 68	0.09 130	0.05 1	0.12 21	0.17 72	0.21 161	0.16 172	0.19 147	0.14 126	0.10 87	0.11 45	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.11 291

OMP-Stereo	0.11 79	0.06 19	0.14 153	0.18 181	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 139	0.21 161	0.13 103	0.14 79	0.11 73	0.12 137	0.11 45	0.13 156	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

IIG-Stereo	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.17 114	0.08 47	0.11 82	0.12 21	0.22 155	0.17 99	0.14 123	0.17 119	0.11 73	0.12 137	0.12 100	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

PSM-adaLoss	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

ROB_FTStereo_v2	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

HUI-Stereo	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

SST-Stereo	0.10 50	0.07 69	0.15 190	0.18 181	0.09 130	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.11 17	0.15 147	0.17 119	0.13 111	0.12 137	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.05 51

Pruner-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.17 99	0.13 103	0.19 147	0.13 111	0.09 66	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.08 216

DeepStereo_RVC	0.11 79	0.08 140	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 103	0.14 79	0.12 88	0.12 137	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 216

iGMRVC	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

RAFT-RH_RVC	0.11 79	0.06 19	0.14 153	0.16 68	0.09 130	0.12 104	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 103	0.41 340	0.11 73	0.10 87	0.13 132	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.05 31	0.04 1	0.06 98

RAFT-345	0.11 79	0.07 69	0.15 190	0.16 68	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.15 26	0.10 7	0.11 58	0.36 306	0.09 37	0.09 66	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.04 1	0.05 51

CRE-IMP	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.10 56	0.12 21	0.18 96	0.10 7	0.14 123	0.13 70	0.13 111	0.12 137	0.12 100	0.11 85	0.07 141	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.08 216

RAFT-IKP	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.06 1	0.13 6	0.07 18	0.09 35	0.12 21	0.14 15	0.14 58	0.10 40	0.14 79	0.08 25	0.07 31	0.09 10	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.04 1	0.04 7
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
XX-Stereo	0.09 11	0.05 6	0.08 11	0.17 114	0.09 130	0.15 175	0.12 21	0.20 122	0.10 7	0.10 40	0.14 79	0.07 17	0.06 6	0.12 100	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

iResNetv2_ROB	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.16 68	0.08 47	0.16 198	0.12 21	0.25 202	0.35 291	0.21 248	0.29 266	0.24 250	0.13 169	0.14 147	0.14 184	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.04 8	0.09 245	0.08 216

NOSS_ROB	0.19 277	0.12 270	0.18 262	0.16 68	0.12 282	0.15 175	0.12 21	0.30 270	0.32 267	0.20 240	0.22 181	0.27 275	0.23 295	0.21 275	0.16 221	0.16 355	0.18 363	0.23 367	0.21 363	0.12 301	0.13 316

GMStereo_Zeroshot	0.16 236	0.13 291	0.24 301	0.20 267	0.10 215	0.17 217	0.13 43	0.29 256	0.25 210	0.23 273	0.32 282	0.25 260	0.11 108	0.19 240	0.14 184	0.09 234	0.06 188	0.11 293	0.06 86	0.12 301	0.08 216

IGEV_Zeroshot_test	0.09 11	0.05 6	0.12 90	0.13 6	0.08 47	0.12 104	0.13 43	0.17 72	0.11 17	0.10 40	0.06 2	0.09 37	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.05 51

MSKI-zero shot	0.09 11	0.05 6	0.09 28	0.15 38	0.07 18	0.10 56	0.13 43	0.14 15	0.13 41	0.09 15	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.12 100	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

DLNR_Zeroshot_test	10.40 422	1.82 417	19.49 432	120.77 438	13.11 428	0.06 2	0.13 43	0.23 172	0.10 7	0.07 2	0.10 37	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.13 330	0.04 2	0.06 31	0.04 8	51.54 437	0.04 7

SQANet	0.23 319	0.23 356	0.30 328	0.30 367	0.19 359	0.27 329	0.13 43	0.29 256	0.33 273	0.24 281	0.37 312	0.31 307	0.22 289	0.27 315	0.23 299	0.15 344	0.10 308	0.21 362	0.16 348	0.21 364	0.15 341

AEACV	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.13 299	0.14 153	0.13 43	0.14 15	0.09 2	0.07 2	0.09 23	0.07 17	0.08 49	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 2	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.13 43	0.12 4	0.09 2	0.09 15	0.10 37	0.08 25	0.06 6	0.09 10	0.08 11	0.08 189	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.04 7

Selective-RAFT	0.11 79	0.10 236	0.11 70	0.21 291	0.08 47	0.16 198	0.13 43	0.20 122	0.22 172	0.10 40	0.10 37	0.11 73	0.10 87	0.15 165	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

RCA-Stereo	0.09 11	0.06 19	0.09 28	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.18 96	0.14 58	0.09 15	0.10 37	0.08 25	0.07 31	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

HBP-ISP	0.18 267	0.13 291	0.16 220	0.15 38	0.11 253	0.08 23	0.13 43	0.28 246	0.29 248	0.22 261	0.33 295	0.21 215	0.25 309	0.23 297	0.17 232	0.14 341	0.16 356	0.21 362	0.17 355	0.10 272	0.08 216

DisPM	0.11 79	0.07 69	0.12 90	0.16 68	0.09 130	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.17 99	0.14 123	0.20 158	0.12 88	0.10 87	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.11 291

GLC_STEREO	0.11 79	0.07 69	0.11 70	0.17 114	0.07 18	0.09 35	0.13 43	0.15 26	0.24 191	0.12 82	0.13 70	0.12 88	0.08 49	0.18 229	0.11 85	0.06 54	0.08 267	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

TRStereo	0.09 11	0.05 6	0.12 90	0.15 38	0.12 282	0.10 56	0.13 43	0.18 96	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.04 1	0.04 7

HHNet	0.11 79	0.06 19	0.16 220	0.15 38	0.14 316	0.07 16	0.13 43	0.20 122	0.17 99	0.14 123	0.25 224	0.11 73	0.08 49	0.13 132	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.09 249

AAGNet	0.11 79	0.07 69	0.16 220	0.19 226	0.09 130	0.08 23	0.13 43	0.18 96	0.13 41	0.16 172	0.21 172	0.13 111	0.14 192	0.11 45	0.14 184	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.05 51

PSM-softLoss	0.12 134	0.07 69	0.15 190	0.17 114	0.09 130	0.08 23	0.13 43	0.24 189	0.17 99	0.14 123	0.19 147	0.13 111	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.12 302

KMStereo	0.12 134	0.07 69	0.15 190	0.17 114	0.09 130	0.08 23	0.13 43	0.24 189	0.17 99	0.14 123	0.19 147	0.13 111	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.12 302

RAFT_R40	0.11 79	0.07 69	0.14 153	0.18 181	0.09 130	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.16 87	0.14 123	0.18 141	0.15 150	0.12 137	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.05 51

AnonymousM	0.09 11	0.05 6	0.10 44	0.14 13	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.19 115	0.14 58	0.13 103	0.11 52	0.09 37	0.08 49	0.13 132	0.10 49	0.08 189	0.05 106	0.08 162	0.05 31	0.05 40	0.05 51

sAnonymous2	0.13 156	0.12 270	0.24 301	0.20 267	0.12 282	0.17 217	0.13 43	0.26 214	0.21 161	0.11 58	0.11 52	0.13 111	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 234	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 341	0.10 268

CroCo_RVC	0.13 156	0.12 270	0.24 301	0.20 267	0.12 282	0.17 217	0.13 43	0.26 214	0.21 161	0.11 58	0.11 52	0.13 111	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 234	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 341	0.10 268

GES	0.14 185	0.08 140	0.16 220	0.15 38	0.10 215	0.13 129	0.13 43	0.28 246	0.25 210	0.16 172	0.23 187	0.18 191	0.13 169	0.16 196	0.13 156	0.08 189	0.07 245	0.07 98	0.06 86	0.08 197	0.09 249

FADNet_RVC	0.16 236	0.14 303	0.40 352	0.20 267	0.11 253	0.13 129	0.13 43	0.26 214	0.22 172	0.21 248	0.23 187	0.20 209	0.17 244	0.14 147	0.16 221	0.08 189	0.08 267	0.12 308	0.09 249	0.11 287	0.10 268

FADNet	0.21 295	0.22 355	0.36 344	0.18 181	0.17 350	0.24 304	0.13 43	0.31 276	0.31 261	0.23 273	0.25 224	0.27 275	0.21 280	0.19 240	0.15 207	0.13 330	0.15 353	0.12 308	0.15 346	0.16 348	0.18 361

CBMV_ROB	0.19 277	0.13 291	0.17 245	0.16 68	0.11 253	0.15 175	0.13 43	0.26 214	0.28 241	0.27 305	0.30 270	0.27 275	0.24 301	0.23 297	0.16 221	0.15 344	0.17 361	0.22 366	0.20 361	0.10 272	0.11 291

PWC_ROB	0.21 295	0.16 316	0.26 308	0.18 181	0.11 253	0.22 286	0.13 43	0.32 285	0.49 349	0.30 325	0.40 330	0.32 316	0.24 301	0.31 337	0.22 289	0.10 265	0.07 245	0.11 293	0.08 210	0.11 287	0.10 268

MyStereo8	0.12 134	0.07 69	0.15 190	0.15 38	0.09 130	0.18 232	0.14 69	0.19 115	0.22 172	0.12 82	0.18 141	0.11 73	0.10 87	0.16 196	0.18 246	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 197	0.09 249

EKT-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.14 153	0.15 38	0.10 215	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.21 161	0.11 58	0.08 17	0.12 88	0.09 66	0.11 45	0.12 127	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.06 86	0.08 197	0.07 156

PCWNet_CMD	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.14 69	0.29 256	0.36 296	0.14 123	0.20 158	0.21 215	0.12 137	0.17 218	0.13 156	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.07 155	0.07 156

CFNet_ucs	0.15 218	0.08 140	0.16 220	0.16 68	0.11 253	0.14 153	0.14 69	0.30 270	0.34 284	0.16 172	0.24 195	0.23 244	0.14 192	0.18 229	0.15 207	0.09 234	0.06 188	0.08 162	0.07 160	0.09 245	0.09 249

Any-RAFT	0.10 50	0.05 6	0.09 28	0.14 13	0.07 18	0.13 129	0.14 69	0.21 139	0.15 69	0.11 58	0.12 60	0.12 88	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.07 141	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

SDNR	0.19 277	0.08 140	0.19 271	0.16 68	0.12 282	0.77 398	0.14 69	0.25 202	0.32 267	0.19 223	0.24 195	0.19 199	0.13 169	0.19 240	0.15 207	0.16 355	0.18 363	0.14 332	0.11 304	0.08 197	0.11 291

anonymousdsp2	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.16 68	0.09 130	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.22 172	0.13 103	0.14 79	0.12 88	0.09 66	0.14 147	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

iinet-f	0.16 236	0.06 19	0.45 357	0.14 13	0.10 215	0.21 278	0.14 69	0.27 232	0.23 181	0.21 248	0.24 195	0.21 215	0.15 205	0.18 229	0.21 280	0.09 234	0.07 245	0.07 98	0.06 86	0.09 245	0.10 268

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 11	0.14 13	0.07 18	0.09 35	0.14 69	0.11 1	0.09 2	0.08 5	0.09 23	0.11 73	0.06 6	0.12 100	0.08 11	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

knoymous	0.11 79	0.05 6	0.12 90	0.13 6	0.07 18	0.15 175	0.14 69	0.19 115	0.13 41	0.11 58	0.17 119	0.13 111	0.09 66	0.13 132	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 197	0.07 156

riskmin	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.14 153	0.14 69	0.18 96	0.14 58	0.11 58	0.14 79	0.16 161	0.11 108	0.14 147	0.12 127	0.09 234	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 197	0.08 216

MC-Stereo	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 114	0.06 2	0.10 56	0.14 69	0.12 4	0.10 7	0.09 15	0.12 60	0.09 37	0.06 6	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

x	0.13 156	0.07 69	0.14 153	0.14 13	0.08 47	0.18 232	0.14 69	0.22 155	0.20 148	0.15 147	0.19 147	0.19 199	0.17 244	0.18 229	0.18 246	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 156

BUS	0.14 185	0.09 189	0.14 153	0.22 304	0.10 215	0.19 252	0.14 69	0.34 312	0.19 127	0.17 184	0.22 181	0.16 161	0.13 169	0.15 165	0.13 156	0.08 189	0.06 188	0.10 266	0.09 249	0.07 155	0.07 156

CRFU-Net	0.16 236	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.09 130	0.19 252	0.14 69	0.26 214	0.20 148	0.28 316	0.27 246	0.29 289	0.17 244	0.19 240	0.17 232	0.09 234	0.09 290	0.07 98	0.07 160	0.08 197	0.08 216

NINENet	0.16 236	0.10 236	0.15 190	0.17 114	0.11 253	0.19 252	0.14 69	0.40 351	0.36 296	0.18 210	0.21 172	0.16 161	0.13 169	0.15 165	0.13 156	0.08 189	0.08 267	0.10 266	0.07 160	0.10 272	0.09 249

IPLG	0.10 50	0.07 69	0.15 190	0.17 114	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.20 122	0.15 69	0.12 82	0.17 119	0.07 17	0.07 31	0.14 147	0.13 156	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

MIPNet	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.09 130	0.12 104	0.14 69	0.20 122	0.24 191	0.11 58	0.10 37	0.09 37	0.07 31	0.13 132	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

test-3	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 114	0.07 18	0.07 16	0.14 69	0.12 4	0.15 69	0.09 15	0.08 17	0.07 17	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 7

test_1	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 114	0.07 18	0.07 16	0.14 69	0.12 4	0.15 69	0.09 15	0.08 17	0.07 17	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 7

STrans-v2	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.18 181	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.21 139	0.11 17	0.11 58	0.15 93	0.12 88	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

NF-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 172	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 88	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 302

OCTAStereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 172	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 88	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 302

NRIStereo	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.18 181	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.16 42	0.15 69	0.12 82	0.14 79	0.13 111	0.12 137	0.13 132	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.07 156

ASMatch	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.16 68	0.10 215	0.07 16	0.14 69	0.17 72	0.17 99	0.12 82	0.16 101	0.16 161	0.10 87	0.13 132	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.08 216

RE-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 172	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 88	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 302

TVStereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 172	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 88	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 302

rafts_anoy	0.11 79	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.13 103	0.13 70	0.12 88	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.07 141	0.04 2	0.09 225	0.11 304	0.07 155	0.06 98

TANstereo	0.09 11	0.04 1	0.08 11	0.13 6	0.06 2	0.11 82	0.14 69	0.15 26	0.19 127	0.11 58	0.15 93	0.10 57	0.06 6	0.12 100	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

CFNet_pseudo	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.16 68	0.09 130	0.13 129	0.14 69	0.27 232	0.34 284	0.14 123	0.21 172	0.22 232	0.13 169	0.18 229	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.07 155	0.07 156

RALCasStereoNet	0.10 50	0.06 19	0.09 28	0.16 68	0.08 47	0.12 104	0.14 69	0.17 72	0.11 17	0.12 82	0.17 119	0.14 126	0.10 87	0.12 100	0.11 85	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.05 31	0.08 197	0.07 156

sCroCo_RVC	0.12 134	0.09 189	0.23 298	0.24 328	0.11 253	0.19 252	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.10 40	0.13 70	0.12 88	0.07 31	0.14 147	0.11 85	0.08 189	0.08 267	0.08 162	0.08 210	0.05 40	0.07 156

111	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.21 139	0.23 181	0.11 58	0.12 60	0.14 126	0.11 108	0.13 132	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.05 40	0.05 51

psmorigin	0.25 336	0.15 309	0.34 343	0.17 114	0.13 299	0.23 299	0.14 69	0.34 312	0.33 273	0.41 360	0.55 365	0.41 352	0.37 359	0.34 348	0.27 335	0.11 286	0.15 353	0.11 293	0.11 304	0.12 301	0.16 352

Gwc-CoAtRS	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.16 68	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.17 72	0.17 99	0.08 5	0.10 37	0.12 88	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

CREStereo	0.09 11	0.04 1	0.08 11	0.11 1	0.06 2	0.13 129	0.14 69	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.13 70	0.09 37	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.08 189	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 101	0.06 98
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
PMTNet	0.09 11	0.05 6	0.09 28	0.12 3	0.06 2	0.12 104	0.14 69	0.15 26	0.11 17	0.09 15	0.13 70	0.10 57	0.07 31	0.13 132	0.10 49	0.15 344	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 155	0.06 98

FADNet-RVC-Resample	0.16 236	0.11 256	0.31 330	0.22 304	0.11 253	0.19 252	0.14 69	0.25 202	0.24 191	0.24 281	0.27 246	0.20 209	0.15 205	0.16 196	0.15 207	0.07 141	0.08 267	0.12 308	0.10 281	0.09 245	0.10 268

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 304	0.21 351	0.24 301	0.26 344	0.11 253	0.23 299	0.14 69	0.39 347	0.24 191	0.32 337	0.36 306	0.30 297	0.21 280	0.19 240	0.21 280	0.17 359	0.14 347	0.21 362	0.16 348	0.12 301	0.12 302

R-Stereo Train	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 172	0.11 17	0.12 82	0.19 147	0.11 73	0.08 49	0.09 10	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51

RAFT-Stereo	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 172	0.11 17	0.12 82	0.19 147	0.11 73	0.08 49	0.09 10	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 185	0.07 69	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.18 232	0.14 69	0.29 256	0.20 148	0.17 184	0.25 224	0.21 215	0.18 253	0.20 259	0.19 255	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.08 210	0.06 101	0.06 98

MSMDNet	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.14 69	0.29 256	0.36 296	0.14 123	0.21 172	0.21 215	0.12 137	0.17 218	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.07 155	0.07 156

ccs_rob	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.16 68	0.09 130	0.12 104	0.14 69	0.27 232	0.34 284	0.14 123	0.21 172	0.22 232	0.13 169	0.18 229	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.07 155	0.07 156

HSM	0.15 218	0.08 140	0.14 153	0.16 68	0.09 130	0.16 198	0.14 69	0.28 246	0.25 210	0.19 223	0.23 187	0.37 335	0.16 225	0.20 259	0.15 207	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.06 98

iResNet_ROB	0.14 185	0.07 69	0.13 127	0.14 13	0.07 18	0.18 232	0.14 69	0.26 214	0.31 261	0.22 261	0.25 224	0.23 244	0.15 205	0.15 165	0.13 156	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.08 197	0.08 216

AE-Stereo	0.10 50	0.08 140	0.10 44	0.18 181	0.09 130	0.10 56	0.15 115	0.14 15	0.19 127	0.09 15	0.14 79	0.12 88	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.06 188	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

CoDeX	0.12 134	0.07 69	0.12 90	0.17 114	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.23 172	0.27 230	0.13 103	0.17 119	0.16 161	0.11 108	0.14 147	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.05 51

ACVNet-DCA	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.23 172	0.16 87	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.07 156

xx1	0.11 79	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.16 42	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.16 161	0.16 225	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.07 156

1test111	0.11 79	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.23 172	0.16 87	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.15 165	0.16 221	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.07 156

cc1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.16 42	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.06 98

11t1	0.12 134	0.06 19	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.17 217	0.15 115	0.18 96	0.15 69	0.15 147	0.15 93	0.16 161	0.16 225	0.15 165	0.13 156	0.08 189	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 197	0.07 156

ff7	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

IGEVStereo-DCA	0.09 11	0.06 19	0.11 70	0.15 38	0.10 215	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

ffff	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

11t	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

whm_eth	0.14 185	0.09 189	0.20 279	0.20 267	0.12 282	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.28 241	0.17 184	0.32 282	0.09 37	0.12 137	0.18 229	0.14 184	0.07 141	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.07 155	0.07 156

test croco	0.10 50	0.08 140	0.10 44	0.19 226	0.09 130	0.10 56	0.15 115	0.14 15	0.13 41	0.13 103	0.15 93	0.09 37	0.12 137	0.13 132	0.12 127	0.07 141	0.05 106	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.06 98

RAFT-Test	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.15 38	0.07 18	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.13 41	0.09 15	0.10 37	0.10 57	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

4D-IteraStereo	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.18 181	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.10 40	0.11 52	0.10 57	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.03 1	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.05 51

LoS_RVC	0.08 2	0.05 6	0.07 2	0.15 38	0.07 18	0.08 23	0.15 115	0.11 1	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.06 3	0.09 66	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1

anonymousdsp	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

CBFPSM	0.14 185	0.06 19	0.26 308	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.22 155	0.23 181	0.20 240	0.27 246	0.24 250	0.16 225	0.16 196	0.18 246	0.06 54	0.06 188	0.06 31	0.07 160	0.07 155	0.07 156

ProNet	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.15 115	0.15 26	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.07 17	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.06 98

qqq	0.13 156	0.09 189	0.15 190	0.16 68	0.08 47	0.13 129	0.15 115	0.23 172	0.16 87	0.15 147	0.19 147	0.16 161	0.16 225	0.15 165	0.16 221	0.07 141	0.06 188	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.07 156

ccc-4	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

BSDual-CNN	0.15 218	0.09 189	0.14 153	0.22 304	0.10 215	0.14 153	0.15 115	0.34 312	0.19 127	0.17 184	0.22 181	0.25 260	0.16 225	0.15 165	0.14 184	0.08 189	0.06 188	0.10 266	0.09 249	0.07 155	0.07 156

hknet	0.15 218	0.11 256	0.13 127	0.22 304	0.11 253	0.14 153	0.15 115	0.34 312	0.25 210	0.17 184	0.22 181	0.22 232	0.18 253	0.17 218	0.12 127	0.07 141	0.06 188	0.10 266	0.09 249	0.07 155	0.07 156

IGEV-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.14 123	0.11 52	0.16 161	0.09 66	0.16 196	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

iRaft-Stereo_20w	0.09 11	0.05 6	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.10 7	0.11 58	0.08 17	0.08 25	0.05 2	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

IPLGR_C	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.14 123	0.10 37	0.16 161	0.09 66	0.16 196	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

AASNet	0.16 236	0.08 140	0.12 90	0.19 226	0.09 130	0.18 232	0.15 115	0.37 336	0.37 302	0.19 223	0.23 187	0.20 209	0.16 225	0.17 218	0.20 261	0.10 265	0.08 267	0.08 162	0.07 160	0.09 245	0.09 249

ACRE	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.14 58	0.14 123	0.10 37	0.16 161	0.09 66	0.16 196	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

AACVNet	0.16 236	0.08 140	0.14 153	0.15 38	0.10 215	0.18 232	0.15 115	0.23 172	0.24 191	0.27 305	0.27 246	0.28 282	0.17 244	0.19 240	0.16 221	0.09 234	0.07 245	0.09 225	0.07 160	0.10 272	0.09 249

GANet-ADL	0.13 156	0.07 69	0.15 190	0.17 114	0.10 215	0.18 232	0.15 115	0.30 270	0.20 148	0.13 103	0.18 141	0.19 199	0.12 137	0.16 196	0.13 156	0.08 189	0.06 188	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.08 216

CrosDoStereo	0.12 134	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.22 172	0.19 223	0.24 195	0.15 150	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 160	0.05 40	0.05 51

LCNet	0.11 79	0.07 69	0.09 28	0.19 226	0.09 130	0.08 23	0.15 115	0.21 139	0.15 69	0.11 58	0.15 93	0.16 161	0.11 108	0.12 100	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.15 341

TransformOpticalFlow	0.10 50	0.08 140	0.13 127	0.18 181	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.19 115	0.15 69	0.12 82	0.17 119	0.11 73	0.11 108	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.05 51

PSM-AAD	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.19 226	0.09 130	0.10 56	0.15 115	0.20 122	0.13 41	0.12 82	0.14 79	0.18 191	0.11 108	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.14 333

FTStereo	0.12 134	0.06 19	0.14 153	0.18 181	0.09 130	0.07 16	0.15 115	0.21 139	0.18 116	0.12 82	0.24 195	0.12 88	0.12 137	0.13 132	0.13 156	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.10 268

KYRaft	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.19 226	0.09 130	0.08 23	0.15 115	0.22 155	0.12 25	0.13 103	0.16 101	0.20 209	0.10 87	0.12 100	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 210	0.06 101	0.16 352

DeepStereo_LL	0.12 134	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.22 172	0.19 223	0.24 195	0.15 150	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 160	0.05 40	0.05 51

DEmStereo	0.12 134	0.06 19	0.14 153	0.14 13	0.10 215	0.16 198	0.15 115	0.16 42	0.24 191	0.17 184	0.24 195	0.13 111	0.14 192	0.12 100	0.13 156	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

PFNet	0.12 134	0.06 19	0.17 245	0.17 114	0.08 47	0.09 35	0.15 115	0.26 214	0.20 148	0.16 172	0.16 101	0.14 126	0.11 108	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

IRAFT_RVC	0.12 134	0.08 140	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.07 16	0.15 115	0.24 189	0.23 181	0.14 123	0.14 79	0.15 150	0.12 137	0.12 100	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.06 98

GMM-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.18 181	0.09 130	0.08 23	0.15 115	0.23 172	0.16 87	0.11 58	0.15 93	0.13 111	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.09 249

Prome-Stereo	0.11 79	0.06 19	0.10 44	0.18 181	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.22 155	0.13 41	0.12 82	0.17 119	0.13 111	0.08 49	0.12 100	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.09 249

pcwnet_v2	0.19 277	0.10 236	0.26 308	0.17 114	0.14 316	0.18 232	0.15 115	0.37 336	0.46 342	0.19 223	0.24 195	0.21 215	0.19 268	0.20 259	0.19 255	0.13 330	0.10 308	0.10 266	0.10 281	0.11 287	0.13 316

test_xeample3	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.13 41	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

EAI-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.06 2	0.10 56	0.15 115	0.16 42	0.09 2	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.09 10	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.05 40	0.04 7

CFNet-RSSM	0.09 11	0.07 69	0.09 28	0.16 68	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.16 42	0.17 99	0.08 5	0.12 60	0.10 57	0.09 66	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

FENet	0.13 156	0.08 140	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.14 153	0.15 115	0.22 155	0.23 181	0.17 184	0.23 187	0.16 161	0.12 137	0.14 147	0.15 207	0.08 189	0.05 106	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.07 156

FADNet-RVC	0.20 286	0.20 345	0.38 348	0.21 291	0.16 337	0.20 264	0.15 115	0.26 214	0.26 223	0.26 299	0.32 282	0.26 268	0.21 280	0.22 286	0.19 255	0.12 310	0.13 340	0.12 308	0.14 335	0.13 318	0.18 361

SHD	0.26 343	0.15 309	0.30 328	0.24 328	0.18 357	0.22 286	0.15 115	0.38 343	0.71 383	0.32 337	0.41 340	0.36 331	0.28 328	0.32 343	0.29 346	0.12 310	0.11 318	0.14 332	0.13 331	0.16 348	0.20 367

HSM-Net_RVC	0.14 185	0.08 140	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.15 115	0.27 232	0.29 248	0.19 223	0.21 172	0.29 289	0.14 192	0.17 218	0.13 156	0.06 54	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.16 236	0.11 256	0.15 190	0.17 114	0.10 215	0.17 217	0.15 115	0.32 285	0.21 161	0.19 223	0.21 172	0.22 232	0.18 253	0.20 259	0.15 207	0.13 330	0.09 290	0.09 225	0.09 249	0.11 287	0.10 268

PWCDC_ROB	0.20 286	0.13 291	0.22 289	0.24 328	0.11 253	0.19 252	0.15 115	0.33 302	0.54 360	0.29 322	0.50 360	0.21 215	0.15 205	0.27 315	0.20 261	0.11 286	0.09 290	0.10 266	0.08 210	0.11 287	0.09 249

WCMA_ROB	0.24 327	0.11 256	0.22 289	0.17 114	0.14 316	0.32 344	0.15 115	0.32 285	0.32 267	0.38 351	0.53 362	0.40 350	0.34 353	0.34 348	0.25 318	0.11 286	0.12 327	0.12 308	0.10 281	0.14 330	0.14 333

pmcnn	0.15 218	0.07 69	0.19 271	0.15 38	0.07 18	0.20 264	0.15 115	0.24 189	0.26 223	0.21 248	0.34 299	0.28 282	0.18 253	0.18 229	0.17 232	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.07 155	0.06 98

rrr	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.10 215	0.11 82	0.16 170	0.16 42	0.15 69	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

tt1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.12 104	0.16 170	0.15 26	0.19 127	0.09 15	0.08 17	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.06 98

HH	0.09 11	0.06 19	0.13 127	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.16 170	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

HanStereo	0.09 11	0.06 19	0.13 127	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.16 170	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

GASNet	0.22 304	0.23 356	0.33 335	0.26 344	0.17 350	0.26 322	0.16 170	0.44 366	0.42 325	0.27 305	0.24 195	0.30 297	0.15 205	0.27 315	0.18 246	0.12 310	0.08 267	0.12 308	0.11 304	0.16 348	0.07 156

IER	0.14 185	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.16 170	0.25 202	0.26 223	0.18 210	0.25 224	0.17 180	0.20 276	0.16 196	0.14 184	0.08 189	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.08 197	0.07 156

UDGNet	0.14 185	0.13 291	0.16 220	0.17 114	0.10 215	0.12 104	0.16 170	0.21 139	0.27 230	0.20 240	0.20 158	0.16 161	0.13 169	0.16 196	0.13 156	0.10 265	0.06 188	0.09 225	0.07 160	0.06 101	0.07 156

ADLNet2	0.16 236	0.09 189	0.13 127	0.16 68	0.09 130	0.20 264	0.16 170	0.31 276	0.39 310	0.16 172	0.20 158	0.20 209	0.18 253	0.21 275	0.22 289	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.07 160	0.09 245	0.07 156

THIR-Stereo	0.12 134	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.14 153	0.16 170	0.17 72	0.25 210	0.16 172	0.24 195	0.14 126	0.12 137	0.12 100	0.14 184	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 160	0.05 40	0.05 51

GrayStereo	0.11 79	0.06 19	0.11 70	0.19 226	0.09 130	0.09 35	0.16 170	0.18 96	0.17 99	0.14 123	0.17 119	0.17 180	0.11 108	0.12 100	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.10 268

XX-TBD	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.14 13	0.07 18	0.12 104	0.16 170	0.14 15	0.13 41	0.11 58	0.12 60	0.09 37	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 101	0.05 51

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.06 2	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.14 58	0.09 15	0.10 37	0.08 25	0.09 66	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.03 1

AFF-stereo	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.07 18	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.09 2	0.10 40	0.12 60	0.09 37	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 160	0.04 1	0.03 1

GMStereo	0.13 156	0.14 303	0.14 153	0.18 181	0.09 130	0.15 175	0.16 170	0.20 122	0.24 191	0.16 172	0.17 119	0.10 57	0.10 87	0.16 196	0.13 156	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 156	0.07 69	0.14 153	0.17 114	0.09 130	0.15 175	0.16 170	0.28 246	0.27 230	0.14 123	0.17 119	0.12 88	0.13 169	0.14 147	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.07 155	0.06 98

EDNetEfficientorigin	7.91 418	0.31 375	153.02 437	0.19 226	0.09 130	0.21 278	0.16 170	0.22 155	0.59 369	0.72 386	0.67 377	0.42 353	0.50 379	0.24 305	0.39 373	0.08 189	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.12 301	0.10 268

PSMNet-RSSM	0.14 185	0.07 69	0.13 127	0.15 38	0.08 47	0.13 129	0.16 170	0.24 189	0.24 191	0.16 172	0.28 255	0.22 232	0.14 192	0.15 165	0.13 156	0.11 286	0.06 188	0.09 225	0.12 322	0.08 197	0.07 156

edge stereo	0.22 304	0.13 291	0.20 279	0.21 291	0.13 299	0.23 299	0.16 170	0.32 285	0.42 325	0.32 337	0.40 330	0.38 339	0.35 355	0.25 310	0.24 309	0.13 330	0.11 318	0.14 332	0.11 304	0.12 301	0.13 316

RTSC	0.23 319	0.12 270	0.28 319	0.21 291	0.13 299	0.28 335	0.16 170	0.35 325	0.66 379	0.27 305	0.33 295	0.30 297	0.21 280	0.31 337	0.29 346	0.10 265	0.08 267	0.09 225	0.10 281	0.13 318	0.13 316

LE_ROB	0.50 381	0.07 69	0.14 153	0.15 38	0.08 47	0.24 304	0.16 170	0.22 155	1.81 412	4.63 416	0.67 377	0.47 368	0.44 374	0.20 259	0.29 346	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.08 197	0.06 98

SMFormer	0.14 185	0.07 69	0.17 245	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 190	0.26 214	0.27 230	0.19 223	0.20 158	0.18 191	0.15 205	0.15 165	0.17 232	0.08 189	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.06 98

tta	0.14 185	0.07 69	0.17 245	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 190	0.26 214	0.27 230	0.19 223	0.20 158	0.18 191	0.15 205	0.15 165	0.17 232	0.08 189	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.06 98

qqq1	0.13 156	0.07 69	0.17 245	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 190	0.26 214	0.27 230	0.19 223	0.20 158	0.18 191	0.15 205	0.15 165	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

fff1	0.13 156	0.07 69	0.17 245	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 190	0.26 214	0.27 230	0.19 223	0.20 158	0.18 191	0.15 205	0.15 165	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

DualNet	0.13 156	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.10 18	0.20 261	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.06 98

ffm	0.12 134	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.06 98

ff1	0.13 156	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.14 147	0.20 261	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.06 98

mmx	0.14 185	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.27 232	0.25 210	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.14 147	0.20 261	0.08 189	0.06 188	0.09 225	0.08 210	0.08 197	0.08 216

xxx	0.14 185	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.27 232	0.25 210	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.14 147	0.20 261	0.08 189	0.06 188	0.09 225	0.08 210	0.08 197	0.08 216

gwcnet-sp	0.14 185	0.07 69	0.12 90	0.18 181	0.09 130	0.16 198	0.17 190	0.24 189	0.24 191	0.18 210	0.24 195	0.15 150	0.16 225	0.15 165	0.15 207	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

scenet	0.14 185	0.07 69	0.12 90	0.18 181	0.09 130	0.16 198	0.17 190	0.24 189	0.24 191	0.18 210	0.24 195	0.15 150	0.16 225	0.15 165	0.15 207	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

CASS	0.13 156	0.12 270	0.11 70	0.23 323	0.09 130	0.15 175	0.17 190	0.18 96	0.19 127	0.17 184	0.18 141	0.15 150	0.15 205	0.14 147	0.14 184	0.09 234	0.06 188	0.10 266	0.08 210	0.09 245	0.07 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.16 68	0.11 253	0.11 82	0.17 190	0.18 96	0.17 99	0.11 58	0.18 141	0.10 57	0.10 87	0.15 165	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.04 7

anonymousa	0.13 156	0.07 69	0.13 127	0.18 181	0.09 130	0.13 129	0.17 190	0.19 115	0.29 248	0.15 147	0.24 195	0.15 150	0.14 192	0.14 147	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.09 249	0.05 40	0.06 98

ssnet	0.14 185	0.07 69	0.12 90	0.18 181	0.09 130	0.16 198	0.17 190	0.24 189	0.24 191	0.18 210	0.24 195	0.15 150	0.16 225	0.15 165	0.15 207	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

DCANet-4	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 190	0.18 96	0.19 127	0.13 103	0.16 101	0.09 37	0.14 192	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

fff	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 190	0.16 42	0.20 148	0.13 103	0.16 101	0.10 57	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

ADStereo(finetuned)	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.13 103	0.17 119	0.10 57	0.12 137	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

psmg	0.14 185	0.09 189	0.14 153	0.17 114	0.10 215	0.15 175	0.17 190	0.29 256	0.19 127	0.17 184	0.21 172	0.25 260	0.16 225	0.15 165	0.14 184	0.08 189	0.06 188	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.06 98

CSP-Net	0.16 236	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.09 130	0.19 252	0.17 190	0.25 202	0.32 267	0.25 294	0.30 270	0.24 250	0.15 205	0.21 275	0.18 246	0.09 234	0.06 188	0.07 98	0.07 160	0.08 197	0.07 156

DAS	0.15 218	0.08 140	0.18 262	0.19 226	0.10 215	0.19 252	0.17 190	0.27 232	0.29 248	0.18 210	0.25 224	0.21 215	0.15 205	0.16 196	0.12 127	0.08 189	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 156

SepStereo	0.15 218	0.08 140	0.18 262	0.19 226	0.10 215	0.19 252	0.17 190	0.27 232	0.29 248	0.18 210	0.25 224	0.21 215	0.15 205	0.25 310	0.12 127	0.08 189	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 156

IPLGR	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.12 104	0.17 190	0.21 139	0.24 191	0.11 58	0.12 60	0.11 73	0.08 49	0.12 100	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

DRaft	0.12 134	0.06 19	0.11 70	0.14 13	0.09 130	0.14 153	0.17 190	0.21 139	0.30 255	0.17 184	0.28 255	0.10 57	0.15 205	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

iRaftStereo_RVC	0.10 50	0.07 69	0.09 28	0.17 114	0.09 130	0.11 82	0.17 190	0.18 96	0.12 25	0.09 15	0.12 60	0.10 57	0.07 31	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 210	0.04 1	0.04 7

GEStereo_RVC	0.17 255	0.12 270	0.15 190	0.22 304	0.11 253	0.19 252	0.17 190	0.32 285	0.48 344	0.20 240	0.25 224	0.17 180	0.13 169	0.21 275	0.16 221	0.10 265	0.06 188	0.08 162	0.07 160	0.09 245	0.08 216

Anonymous3	0.16 236	0.13 291	0.33 335	0.26 344	0.14 316	0.27 329	0.17 190	0.28 246	0.28 241	0.15 147	0.17 119	0.14 126	0.10 87	0.15 165	0.12 127	0.08 189	0.08 267	0.08 162	0.08 210	0.08 197	0.11 291

ADLNet	0.16 236	0.08 140	0.15 190	0.16 68	0.10 215	0.16 198	0.17 190	0.32 285	0.27 230	0.22 261	0.27 246	0.24 250	0.16 225	0.18 229	0.21 280	0.10 265	0.06 188	0.10 266	0.10 281	0.08 197	0.09 249

HCRNet	0.16 236	0.24 359	0.12 90	0.35 375	0.11 253	0.15 175	0.17 190	0.26 214	0.22 172	0.19 223	0.24 195	0.21 215	0.14 192	0.15 165	0.13 156	0.11 286	0.07 245	0.11 293	0.10 281	0.09 245	0.07 156

DCANet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.13 103	0.17 119	0.10 57	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

csc	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 190	0.16 42	0.20 148	0.13 103	0.16 101	0.10 57	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

cscssc	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 190	0.16 42	0.20 148	0.13 103	0.16 101	0.10 57	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

acv_ft	0.15 218	0.09 189	0.15 190	0.19 226	0.10 215	0.16 198	0.17 190	0.25 202	0.33 273	0.19 223	0.26 239	0.21 215	0.17 244	0.17 218	0.18 246	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.08 197	0.06 98

GANet-RSSM	0.14 185	0.07 69	0.13 127	0.13 6	0.08 47	0.14 153	0.17 190	0.22 155	0.21 161	0.17 184	0.24 195	0.23 244	0.15 205	0.16 196	0.15 207	0.10 265	0.06 188	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

MFN_U_SF_RVC	0.32 360	0.21 351	0.55 369	0.30 367	0.15 327	0.34 353	0.17 190	0.52 379	0.46 342	0.46 370	0.55 365	0.59 377	0.39 362	0.35 354	0.37 369	0.15 344	0.14 347	0.18 357	0.21 363	0.16 348	0.15 341

DMCA	0.14 185	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.09 130	0.15 175	0.17 190	0.23 172	0.27 230	0.14 123	0.19 147	0.17 180	0.18 253	0.15 165	0.17 232	0.10 265	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.09 245	0.10 268

CVANet_RVC	0.18 267	0.10 236	0.14 153	0.21 291	0.10 215	0.18 232	0.17 190	0.34 312	0.33 273	0.22 261	0.31 278	0.28 282	0.18 253	0.23 297	0.17 232	0.12 310	0.08 267	0.12 308	0.11 304	0.09 245	0.07 156

PS-NSSS	0.20 286	0.21 351	0.23 298	0.20 267	0.10 215	0.19 252	0.17 190	0.36 331	0.25 210	0.27 305	0.33 295	0.27 275	0.24 301	0.20 259	0.20 261	0.15 344	0.12 327	0.17 349	0.14 335	0.10 272	0.08 216

MLCV	0.12 134	0.07 69	0.16 220	0.18 181	0.06 2	0.15 175	0.17 190	0.19 115	0.21 161	0.18 210	0.25 224	0.17 180	0.13 169	0.14 147	0.13 156	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

DispFullNet	0.27 345	0.21 351	0.65 378	0.28 358	0.16 337	0.26 322	0.17 190	0.33 302	0.58 368	0.27 305	0.38 317	0.43 357	0.23 295	0.38 364	0.23 299	0.12 310	0.06 188	0.19 359	0.11 304	0.21 364	0.15 341

MyStereo07	0.10 50	0.07 69	0.10 44	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.18 230	0.15 26	0.15 69	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.07 31	0.12 100	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.06 98

MyStereo06	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.18 230	0.19 115	0.12 25	0.12 82	0.08 17	0.07 17	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.06 101	0.06 98

MyStereo05	0.13 156	0.07 69	0.10 44	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.18 230	0.27 232	0.35 291	0.17 184	0.14 79	0.15 150	0.11 108	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.06 101	0.06 98

MyStereo04	0.13 156	0.07 69	0.10 44	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.18 230	0.29 256	0.38 307	0.17 184	0.14 79	0.16 161	0.10 87	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.06 98

mmm	0.14 185	0.08 140	0.17 245	0.17 114	0.09 130	0.17 217	0.18 230	0.21 139	0.15 69	0.15 147	0.23 187	0.21 215	0.16 225	0.16 196	0.17 232	0.08 189	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.07 155	0.07 156

ttt	0.14 185	0.08 140	0.14 153	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.18 230	0.27 232	0.29 248	0.16 172	0.24 195	0.17 180	0.13 169	0.13 132	0.14 184	0.11 286	0.08 267	0.09 225	0.08 210	0.09 245	0.08 216

ACVNet-4b	0.39 367	0.53 387	0.55 369	0.45 384	0.24 369	0.47 371	0.18 230	0.49 375	0.64 376	0.42 363	0.45 351	0.60 378	0.27 320	0.34 348	0.24 309	0.33 385	0.14 347	0.48 388	0.42 388	0.30 381	0.26 379

LL-Strereo	0.13 156	0.09 189	0.11 70	0.20 267	0.10 215	0.11 82	0.18 230	0.32 285	0.24 191	0.15 147	0.15 93	0.14 126	0.13 169	0.19 240	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.08 210	0.04 1	0.05 51

dd	0.15 218	0.16 316	0.16 220	0.19 226	0.09 130	0.15 175	0.18 230	0.21 139	0.25 210	0.23 273	0.20 158	0.21 215	0.09 66	0.21 275	0.16 221	0.10 265	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.06 98

dad	0.17 255	0.20 345	0.20 279	0.16 68	0.11 253	0.20 264	0.18 230	0.21 139	0.28 241	0.30 325	0.24 195	0.29 289	0.13 169	0.19 240	0.16 221	0.18 361	0.09 290	0.11 293	0.09 249	0.11 287	0.07 156

SACVNet	0.18 267	0.12 270	0.14 153	0.17 114	0.13 299	0.22 286	0.18 230	0.31 276	0.30 255	0.23 273	0.31 278	0.30 297	0.22 289	0.22 286	0.17 232	0.11 286	0.08 267	0.10 266	0.10 281	0.12 301	0.14 333

s12784h	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.15 38	0.05 1	0.16 198	0.18 230	0.15 26	0.15 69	0.10 40	0.11 52	0.11 73	0.11 108	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

222	0.16 236	0.07 69	0.14 153	0.14 13	0.08 47	0.24 304	0.18 230	0.30 270	0.20 148	0.17 184	0.28 255	0.17 180	0.16 225	0.15 165	0.40 375	0.10 265	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 216

xxxx	0.15 218	0.07 69	0.14 153	0.14 13	0.08 47	0.23 299	0.18 230	0.31 276	0.19 127	0.14 123	0.28 255	0.22 232	0.14 192	0.15 165	0.26 328	0.09 234	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.08 197	0.07 156

ARAFT	0.12 134	0.08 140	0.17 245	0.19 226	0.09 130	0.14 153	0.18 230	0.20 122	0.12 25	0.12 82	0.13 70	0.14 126	0.11 108	0.15 165	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.10 266	0.09 249	0.05 40	0.04 7

ac_64	0.16 236	0.08 140	0.15 190	0.18 181	0.10 215	0.22 286	0.18 230	0.24 189	0.21 161	0.18 210	0.24 195	0.29 289	0.18 253	0.19 240	0.22 289	0.09 234	0.07 245	0.08 162	0.09 249	0.07 155	0.06 98

HGLStereo	0.17 255	0.08 140	0.19 271	0.17 114	0.12 282	0.18 232	0.18 230	0.31 276	0.32 267	0.21 248	0.32 282	0.25 260	0.18 253	0.19 240	0.20 261	0.09 234	0.09 290	0.07 98	0.07 160	0.09 245	0.10 268

CFNet-ft	0.14 185	0.07 69	0.15 190	0.12 3	0.09 130	0.16 198	0.18 230	0.22 155	0.24 191	0.17 184	0.26 239	0.24 250	0.14 192	0.16 196	0.14 184	0.11 286	0.06 188	0.08 162	0.09 249	0.09 245	0.08 216

FAT-Stereo	0.20 286	0.12 270	0.22 289	0.21 291	0.12 282	0.17 217	0.18 230	0.34 312	0.39 310	0.27 305	0.37 312	0.34 325	0.32 348	0.21 275	0.20 261	0.09 234	0.11 318	0.10 266	0.09 249	0.11 287	0.14 333

DMCA-RVC	0.17 255	0.10 236	0.15 190	0.24 328	0.11 253	0.18 232	0.18 230	0.25 202	0.24 191	0.21 248	0.26 239	0.25 260	0.27 320	0.18 229	0.20 261	0.12 310	0.08 267	0.13 322	0.10 281	0.10 272	0.08 216

S-Stereo	0.20 286	0.12 270	0.25 307	0.21 291	0.13 299	0.20 264	0.18 230	0.32 285	0.43 330	0.23 273	0.36 306	0.28 282	0.30 340	0.19 240	0.22 289	0.09 234	0.12 327	0.10 266	0.10 281	0.13 318	0.13 316

SuperB	0.20 286	0.10 236	0.56 371	0.16 68	0.09 130	0.18 232	0.18 230	0.24 189	0.50 351	0.26 299	0.39 325	0.17 180	0.21 280	0.22 286	0.21 280	0.08 189	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.12 301	0.10 268

ADCRef	0.19 277	0.12 270	0.41 354	0.20 267	0.12 282	0.22 286	0.18 230	0.32 285	0.36 296	0.26 299	0.32 282	0.17 180	0.23 295	0.24 305	0.24 309	0.07 141	0.06 188	0.09 225	0.09 249	0.08 197	0.08 216

TDLM	0.17 255	0.12 270	0.13 127	0.24 328	0.10 215	0.18 232	0.18 230	0.36 331	0.30 255	0.21 248	0.28 255	0.28 282	0.18 253	0.23 297	0.18 246	0.11 286	0.07 245	0.10 266	0.10 281	0.08 197	0.08 216

CFNet_RVC	0.14 185	0.07 69	0.15 190	0.12 3	0.09 130	0.16 198	0.18 230	0.22 155	0.24 191	0.17 184	0.26 239	0.24 250	0.14 192	0.16 196	0.14 184	0.11 286	0.06 188	0.08 162	0.09 249	0.09 245	0.08 216

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 255	0.10 236	0.22 289	0.20 267	0.10 215	0.15 175	0.18 230	0.31 276	0.25 210	0.21 248	0.30 270	0.25 260	0.17 244	0.21 275	0.20 261	0.09 234	0.06 188	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.08 216
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 255	0.12 270	0.15 190	0.20 267	0.09 130	0.18 232	0.18 230	0.26 214	0.23 181	0.26 299	0.40 330	0.22 232	0.17 244	0.21 275	0.20 261	0.08 189	0.05 106	0.09 225	0.10 281	0.07 155	0.07 156
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.13 156	0.10 236	0.18 262	0.19 226	0.08 47	0.13 129	0.18 230	0.20 122	0.26 223	0.15 147	0.23 187	0.15 150	0.13 169	0.14 147	0.14 184	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

DISCO	0.19 277	0.09 189	0.22 289	0.17 114	0.10 215	0.25 314	0.18 230	0.27 232	0.44 334	0.22 261	0.31 278	0.33 319	0.26 312	0.28 326	0.28 343	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.07 160	0.09 245	0.09 249

DLCB_ROB	0.18 267	0.10 236	0.15 190	0.23 323	0.11 253	0.24 304	0.18 230	0.29 256	0.28 241	0.27 305	0.28 255	0.28 282	0.24 301	0.19 240	0.20 261	0.08 189	0.08 267	0.09 225	0.09 249	0.07 155	0.07 156

SGM_RVC	0.23 319	0.12 270	0.15 190	0.15 38	0.09 130	0.33 350	0.18 230	0.34 312	0.31 261	0.44 367	0.37 312	0.53 374	0.35 355	0.35 354	0.24 309	0.13 330	0.13 340	0.13 322	0.13 331	0.10 272	0.11 291
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CroCo-Stereo Lap2	0.09 11	0.09 189	0.08 11	0.22 304	0.09 130	0.09 35	0.19 261	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.10 37	0.05 1	0.05 2	0.08 6	0.08 11	0.06 54	0.06 188	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.05 51

CroCo-Stereo	0.09 11	0.08 140	0.08 11	0.22 304	0.09 130	0.09 35	0.19 261	0.15 26	0.12 25	0.07 2	0.07 14	0.08 25	0.06 6	0.08 6	0.07 1	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.04 8	0.05 40	0.04 7
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
psm_up	0.18 267	0.10 236	0.18 262	0.20 267	0.11 253	0.17 217	0.19 261	0.37 336	0.34 284	0.21 248	0.28 255	0.29 289	0.24 301	0.20 259	0.22 289	0.09 234	0.10 308	0.11 293	0.11 304	0.08 197	0.08 216

UNet	0.17 255	0.09 189	0.18 262	0.19 226	0.12 282	0.27 329	0.19 261	0.33 302	0.29 248	0.21 248	0.24 195	0.23 244	0.19 268	0.19 240	0.18 246	0.07 141	0.06 188	0.08 162	0.07 160	0.08 197	0.06 98

aanetorigin	0.22 304	0.17 327	0.56 371	0.17 114	0.10 215	0.15 175	0.19 261	0.20 122	0.33 273	0.49 371	0.48 355	0.29 289	0.27 320	0.20 259	0.23 299	0.08 189	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.10 272	0.09 249

GwcNet	0.20 286	0.13 291	0.19 271	0.18 181	0.12 282	0.24 304	0.19 261	0.35 325	0.43 330	0.20 240	0.32 282	0.33 319	0.20 276	0.22 286	0.24 309	0.11 286	0.09 290	0.09 225	0.09 249	0.09 245	0.10 268

cf-r	0.13 156	0.07 69	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.14 153	0.19 261	0.20 122	0.25 210	0.17 184	0.25 224	0.21 215	0.16 225	0.14 147	0.14 184	0.10 265	0.05 106	0.06 31	0.08 210	0.06 101	0.06 98

DSFCA	0.16 236	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.10 215	0.20 264	0.19 261	0.28 246	0.31 261	0.23 273	0.24 195	0.22 232	0.15 205	0.19 240	0.20 261	0.10 265	0.07 245	0.09 225	0.09 249	0.08 197	0.08 216

stereogan	0.22 304	0.11 256	0.21 284	0.20 267	0.12 282	0.31 343	0.19 261	0.35 325	0.44 334	0.22 261	0.39 325	0.35 329	0.27 320	0.33 345	0.22 289	0.10 265	0.12 327	0.10 266	0.10 281	0.14 330	0.13 316

CC-Net-ROB	0.28 348	0.31 375	0.36 344	0.29 365	0.15 327	0.25 314	0.19 261	0.45 369	0.33 273	0.39 353	0.37 312	0.39 347	0.31 344	0.27 315	0.26 328	0.24 379	0.19 366	0.30 380	0.23 370	0.18 359	0.15 341

DANet	0.21 295	0.15 309	0.28 319	0.25 339	0.13 299	0.22 286	0.19 261	0.27 232	0.27 230	0.28 316	0.32 282	0.35 329	0.31 344	0.31 337	0.23 299	0.11 286	0.09 290	0.11 293	0.10 281	0.13 318	0.11 291
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AANet_RVC	0.16 236	0.10 236	0.10 44	0.18 181	0.09 130	0.18 232	0.19 261	0.26 214	0.31 261	0.22 261	0.35 303	0.21 215	0.21 280	0.22 286	0.16 221	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98

SGM-ForestM	0.32 360	0.12 270	0.16 220	0.16 68	0.11 253	0.39 366	0.19 261	0.41 356	0.50 351	0.52 373	0.54 364	1.32 404	0.42 372	0.40 371	0.27 335	0.14 341	0.16 356	0.16 346	0.16 348	0.12 301	0.12 302

MDST_ROB	0.22 304	0.10 236	0.17 245	0.18 181	0.11 253	0.37 363	0.19 261	0.43 364	0.41 319	0.39 353	0.39 325	0.29 289	0.21 280	0.26 312	0.18 246	0.11 286	0.10 308	0.14 332	0.11 304	0.10 272	0.08 216

XPNet_ROB	0.22 304	0.11 256	0.19 271	0.22 304	0.13 299	0.22 286	0.19 261	0.34 312	0.40 316	0.30 325	0.39 325	0.39 347	0.26 312	0.26 312	0.28 343	0.15 344	0.10 308	0.10 266	0.10 281	0.13 318	0.12 302

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 267	0.09 189	0.29 325	0.15 38	0.10 215	0.22 286	0.20 276	0.26 214	0.39 310	0.25 294	0.42 345	0.24 250	0.15 205	0.20 259	0.19 255	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.10 272	0.09 249

UDG	0.21 295	0.17 327	0.19 271	0.23 323	0.15 327	0.30 341	0.20 276	0.33 302	0.35 291	0.23 273	0.28 255	0.31 307	0.27 320	0.20 259	0.22 289	0.15 344	0.12 327	0.13 322	0.09 249	0.14 330	0.14 333

GwcNet-ADL	0.13 156	0.08 140	0.14 153	0.20 267	0.09 130	0.11 82	0.20 276	0.30 270	0.24 191	0.13 103	0.14 79	0.18 191	0.14 192	0.13 132	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.06 98

PSMNet-ADL	0.15 218	0.12 270	0.13 127	0.22 304	0.09 130	0.13 129	0.20 276	0.26 214	0.23 181	0.18 210	0.20 158	0.24 250	0.16 225	0.18 229	0.17 232	0.08 189	0.08 267	0.08 162	0.11 304	0.08 197	0.07 156

LMCR-Stereo	0.15 218	0.08 140	0.13 127	0.21 291	0.09 130	0.17 217	0.20 276	0.27 232	0.19 127	0.24 281	0.24 195	0.23 244	0.17 244	0.20 259	0.17 232	0.07 141	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.10 272	0.08 216

DGSMNet	0.24 327	0.19 340	0.33 335	0.21 291	0.24 369	0.24 304	0.20 276	0.35 325	0.41 319	0.24 281	0.32 282	0.38 339	0.21 280	0.29 333	0.23 299	0.12 310	0.11 318	0.14 332	0.16 348	0.23 367	0.23 372

test_xeample	0.15 218	0.06 19	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.21 278	0.20 276	0.28 246	0.20 148	0.16 172	0.29 266	0.19 199	0.16 225	0.15 165	0.26 328	0.09 234	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.07 155	0.07 156

Syn2CoEx	0.21 295	0.16 316	0.27 314	0.29 365	0.14 316	0.26 322	0.20 276	0.33 302	0.31 261	0.28 316	0.36 306	0.27 275	0.25 309	0.19 240	0.24 309	0.16 355	0.12 327	0.14 332	0.11 304	0.09 245	0.08 216

MMNet	0.17 255	0.09 189	0.16 220	0.20 267	0.11 253	0.27 329	0.20 276	0.25 202	0.41 319	0.22 261	0.30 270	0.21 215	0.20 276	0.17 218	0.20 261	0.06 54	0.06 188	0.07 98	0.07 160	0.08 197	0.07 156

EDNetEfficient	0.29 352	0.24 359	1.13 401	0.18 181	0.10 215	0.19 252	0.20 276	0.20 122	0.60 372	0.74 390	0.56 370	0.31 307	0.39 362	0.22 286	0.30 350	0.09 234	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.11 287	0.09 249

ACVNet	0.15 218	0.09 189	0.15 190	0.13 6	0.12 282	0.14 153	0.20 276	0.22 155	0.33 273	0.17 184	0.26 239	0.21 215	0.16 225	0.17 218	0.21 280	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.08 197	0.06 98

hitnet-ft	0.18 267	0.09 189	0.17 245	0.14 13	0.09 130	0.26 322	0.20 276	0.25 202	0.26 223	0.24 281	0.32 282	0.31 307	0.22 289	0.24 305	0.21 280	0.12 310	0.07 245	0.10 266	0.08 210	0.12 301	0.11 291

GwcNet-RSSM	0.14 185	0.07 69	0.12 90	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.20 276	0.21 139	0.27 230	0.18 210	0.27 246	0.22 232	0.16 225	0.14 147	0.15 207	0.10 265	0.05 106	0.07 98	0.09 249	0.07 155	0.07 156

RP	0.21 295	0.13 291	0.21 284	0.23 323	0.11 253	0.21 278	0.20 276	0.25 202	0.44 334	0.21 248	0.38 317	0.36 331	0.24 301	0.27 315	0.25 318	0.11 286	0.12 327	0.13 322	0.12 322	0.12 301	0.14 333

RTS	0.45 377	0.19 340	3.26 411	0.24 328	0.15 327	0.74 392	0.20 276	0.36 331	0.76 389	0.42 363	0.43 348	0.31 307	0.41 369	0.53 383	0.35 364	0.10 265	0.08 267	0.13 322	0.12 322	0.15 341	0.15 341

RTSA	0.45 377	0.19 340	3.26 411	0.24 328	0.15 327	0.74 392	0.20 276	0.36 331	0.76 389	0.42 363	0.43 348	0.31 307	0.41 369	0.53 383	0.35 364	0.10 265	0.08 267	0.13 322	0.12 322	0.15 341	0.15 341

StereoVision	0.13 156	0.12 270	0.09 28	0.24 328	0.10 215	0.15 175	0.21 292	0.21 139	0.20 148	0.12 82	0.24 195	0.10 57	0.10 87	0.16 196	0.10 49	0.09 234	0.11 318	0.12 308	0.12 322	0.06 101	0.05 51

fast-acv-ft	0.18 267	0.11 256	0.19 271	0.19 226	0.12 282	0.24 304	0.21 292	0.25 202	0.34 284	0.22 261	0.34 299	0.27 275	0.20 276	0.21 275	0.23 299	0.09 234	0.09 290	0.08 162	0.10 281	0.08 197	0.07 156

ssnet_v2	0.17 255	0.10 236	0.17 245	0.17 114	0.11 253	0.21 278	0.21 292	0.33 302	0.25 210	0.22 261	0.22 181	0.27 275	0.18 253	0.22 286	0.20 261	0.11 286	0.09 290	0.09 225	0.09 249	0.08 197	0.08 216

ICVP	0.15 218	0.09 189	0.12 90	0.22 304	0.09 130	0.17 217	0.21 292	0.25 202	0.23 181	0.18 210	0.30 270	0.26 268	0.18 253	0.17 218	0.14 184	0.09 234	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.07 155	0.07 156
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 156	0.14 303	0.11 70	0.23 323	0.08 47	0.15 175	0.21 292	0.20 122	0.23 181	0.14 123	0.24 195	0.16 161	0.12 137	0.16 196	0.14 184	0.05 2	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.09 245	0.05 51

ccnet	0.29 352	0.28 370	0.23 298	0.20 267	0.28 378	0.41 368	0.21 292	0.45 369	0.33 273	0.36 345	0.46 352	0.36 331	0.30 340	0.39 367	0.42 379	0.23 377	0.14 347	0.21 362	0.17 355	0.23 367	0.18 361

delet	0.17 255	0.08 140	0.17 245	0.19 226	0.11 253	0.20 264	0.21 292	0.30 270	0.37 302	0.17 184	0.26 239	0.19 199	0.19 268	0.19 240	0.21 280	0.08 189	0.08 267	0.09 225	0.11 304	0.06 101	0.06 98

STTStereo	0.18 267	0.12 270	0.27 314	0.20 267	0.11 253	0.16 198	0.21 292	0.29 256	0.23 181	0.21 248	0.30 270	0.29 289	0.18 253	0.20 259	0.19 255	0.12 310	0.11 318	0.11 293	0.14 335	0.09 245	0.08 216

Anonymous Stereo	0.23 319	0.19 340	0.50 363	0.24 328	0.17 350	0.21 278	0.21 292	0.33 302	0.44 334	0.25 294	0.34 299	0.26 268	0.18 253	0.31 337	0.27 335	0.13 330	0.12 327	0.12 308	0.13 331	0.11 287	0.14 333

coex-ft	3.30 412	0.34 378	59.09 436	0.18 181	0.13 299	0.26 322	0.22 301	0.27 232	0.72 384	1.90 413	0.70 381	0.44 359	0.45 375	0.29 333	0.41 378	0.09 234	0.09 290	0.12 308	0.09 249	0.14 330	0.13 316

Anonymous_2	0.22 304	0.17 327	0.28 319	0.15 38	0.16 337	0.32 344	0.22 301	0.22 155	0.17 99	0.23 273	0.24 195	0.26 268	0.27 320	0.27 315	0.23 299	0.22 373	0.25 381	0.17 349	0.17 355	0.17 355	0.17 359

Sa-1000	0.12 134	0.08 140	0.08 11	0.18 181	0.08 47	0.14 153	0.22 301	0.22 155	0.18 116	0.15 147	0.20 158	0.17 180	0.11 108	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.05 106	0.09 225	0.09 249	0.05 40	0.05 51

test_4	0.10 50	0.10 236	0.08 11	0.19 226	0.09 130	0.08 23	0.22 301	0.15 26	0.17 99	0.12 82	0.18 141	0.12 88	0.09 66	0.08 6	0.11 85	0.04 1	0.04 2	0.08 162	0.08 210	0.04 1	0.03 1

Anonymous	0.14 185	0.10 236	0.24 301	0.22 304	0.13 299	0.18 232	0.22 301	0.20 122	0.19 127	0.14 123	0.12 60	0.11 73	0.13 169	0.16 196	0.13 156	0.08 189	0.07 245	0.08 162	0.08 210	0.12 301	0.10 268

GANet	0.21 295	0.12 270	0.21 284	0.24 328	0.13 299	0.22 286	0.22 301	0.41 356	0.26 223	0.31 331	0.42 345	0.37 335	0.28 328	0.23 297	0.22 289	0.10 265	0.12 327	0.10 266	0.09 249	0.10 272	0.08 216

DRN-Test	0.19 277	0.11 256	0.20 279	0.22 304	0.10 215	0.22 286	0.22 301	0.39 347	0.37 302	0.24 281	0.32 282	0.26 268	0.21 280	0.22 286	0.24 309	0.11 286	0.07 245	0.11 293	0.10 281	0.09 245	0.07 156

StereoDRNet	0.18 267	0.11 256	0.17 245	0.22 304	0.11 253	0.21 278	0.22 301	0.37 336	0.33 273	0.24 281	0.28 255	0.30 297	0.19 268	0.20 259	0.20 261	0.09 234	0.08 267	0.11 293	0.09 249	0.09 245	0.07 156

FBW_ROB	0.24 327	0.17 327	0.22 289	0.26 344	0.14 316	0.25 314	0.22 301	0.41 356	0.41 319	0.41 360	0.41 340	0.42 353	0.27 320	0.31 337	0.23 299	0.09 234	0.14 347	0.14 332	0.12 322	0.11 287	0.09 249

SGM-Forest	0.20 286	0.14 303	0.18 262	0.19 226	0.13 299	0.20 264	0.22 301	0.33 302	0.30 255	0.24 281	0.29 266	0.28 282	0.19 268	0.23 297	0.17 232	0.15 344	0.16 356	0.15 340	0.14 335	0.12 301	0.12 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-SNSev	0.25 336	0.17 327	0.44 356	0.25 339	0.14 316	0.26 322	0.23 311	0.38 343	0.56 363	0.30 325	0.55 365	0.39 347	0.26 312	0.23 297	0.30 350	0.10 265	0.09 290	0.09 225	0.10 281	0.11 287	0.11 291

Wz-Net-LNSev	0.22 304	0.16 316	0.38 348	0.21 291	0.13 299	0.25 314	0.23 311	0.32 285	0.43 330	0.30 325	0.41 340	0.31 307	0.18 253	0.22 286	0.25 318	0.10 265	0.09 290	0.08 162	0.08 210	0.12 301	0.11 291

FINET	0.21 295	0.18 337	0.26 308	0.18 181	0.16 337	0.23 299	0.23 311	0.32 285	0.48 344	0.25 294	0.32 282	0.22 232	0.22 289	0.22 286	0.17 232	0.18 361	0.16 356	0.11 293	0.10 281	0.15 341	0.13 316

UPFNet	0.16 236	0.08 140	0.12 90	0.20 267	0.12 282	0.20 264	0.23 311	0.28 246	0.26 223	0.17 184	0.24 195	0.22 232	0.19 268	0.19 240	0.21 280	0.09 234	0.07 245	0.08 162	0.09 249	0.08 197	0.06 98

RGC	0.25 336	0.20 345	0.29 325	0.28 358	0.16 337	0.22 286	0.23 311	0.32 285	0.44 334	0.27 305	0.40 330	0.38 339	0.27 320	0.36 359	0.22 289	0.11 286	0.13 340	0.17 349	0.17 355	0.14 330	0.16 352

G-Net	0.24 327	0.16 316	0.36 344	0.22 304	0.16 337	0.51 375	0.23 311	0.29 256	0.34 284	0.36 345	0.38 317	0.31 307	0.29 336	0.27 315	0.26 328	0.11 286	0.09 290	0.12 308	0.09 249	0.16 348	0.13 316

ADCS	0.29 352	0.18 337	0.45 357	0.21 291	0.17 350	0.28 335	0.23 311	0.41 356	0.63 375	0.40 356	0.49 356	0.40 350	0.36 357	0.39 367	0.40 375	0.13 330	0.12 327	0.13 322	0.14 335	0.16 348	0.16 352

NVstereo2D	0.19 277	0.10 236	0.15 190	0.17 114	0.15 327	0.28 335	0.23 311	0.44 366	0.42 325	0.15 147	0.27 246	0.25 260	0.19 268	0.22 286	0.17 232	0.09 234	0.06 188	0.10 266	0.08 210	0.15 341	0.09 249

NCCL2	0.23 319	0.15 309	0.17 245	0.34 373	0.18 357	0.24 304	0.23 311	0.34 312	0.28 241	0.31 331	0.38 317	0.38 339	0.28 328	0.23 297	0.24 309	0.15 344	0.12 327	0.18 357	0.21 363	0.13 318	0.13 316

otaku	0.39 367	0.37 381	0.52 365	0.44 383	0.28 378	0.58 379	0.24 320	0.41 356	0.62 374	0.40 356	0.49 356	0.46 365	0.33 349	0.40 371	0.32 358	0.30 382	0.30 385	0.39 384	0.33 383	0.29 380	0.28 380

Ntro	0.40 370	0.40 383	0.53 366	0.46 387	0.30 382	0.65 385	0.24 320	0.46 371	0.68 381	0.41 360	0.49 356	0.48 369	0.42 372	0.39 367	0.31 357	0.32 384	0.28 383	0.37 383	0.30 380	0.32 385	0.29 381

Wz-Net-MNSev	0.22 304	0.13 291	0.31 330	0.20 267	0.14 316	0.36 362	0.24 320	0.33 302	0.44 334	0.28 316	0.40 330	0.38 339	0.19 268	0.24 305	0.25 318	0.09 234	0.07 245	0.09 225	0.09 249	0.12 301	0.10 268

raft_robust	0.13 156	0.10 236	0.07 2	0.18 181	0.08 47	0.13 129	0.24 320	0.28 246	0.33 273	0.20 240	0.19 147	0.14 126	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.05 40	0.04 7

RAFT_CTSACE	0.12 134	0.09 189	0.10 44	0.22 304	0.08 47	0.12 104	0.24 320	0.18 96	0.16 87	0.20 240	0.27 246	0.13 111	0.07 31	0.13 132	0.09 19	0.05 2	0.06 188	0.08 162	0.07 160	0.04 1	0.04 7

SA	0.12 134	0.09 189	0.08 11	0.18 181	0.08 47	0.12 104	0.24 320	0.23 172	0.18 116	0.17 184	0.27 246	0.14 126	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.08 210	0.05 40	0.04 7

DDUNet	0.22 304	0.17 327	0.21 284	0.22 304	0.15 327	0.25 314	0.24 320	0.29 256	0.30 255	0.31 331	0.36 306	0.33 319	0.25 309	0.24 305	0.20 261	0.18 361	0.13 340	0.17 349	0.11 304	0.16 348	0.16 352

RAFT	0.13 156	0.09 189	0.11 70	0.18 181	0.08 47	0.15 175	0.24 320	0.20 122	0.19 127	0.21 248	0.21 172	0.17 180	0.12 137	0.16 196	0.09 19	0.06 54	0.07 245	0.10 266	0.09 249	0.05 40	0.05 51

test-1	0.10 50	0.07 69	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.11 82	0.24 320	0.14 15	0.18 116	0.09 15	0.07 14	0.09 37	0.08 49	0.07 1	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

RAFT + AFF	0.13 156	0.07 69	0.20 279	0.20 267	0.10 215	0.14 153	0.24 320	0.26 214	0.20 148	0.11 58	0.10 37	0.12 88	0.10 87	0.15 165	0.12 127	0.07 141	0.06 188	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.08 216

AF-Net	0.22 304	0.17 327	0.17 245	0.26 344	0.13 299	0.25 314	0.24 320	0.32 285	0.50 351	0.25 294	0.33 295	0.38 339	0.26 312	0.28 326	0.25 318	0.11 286	0.10 308	0.16 346	0.11 304	0.11 287	0.10 268

STTRV1_RVC	0.25 336	0.26 365	0.39 350	0.19 226	0.26 376	0.30 341	0.24 320	0.34 312	0.35 291	0.36 345	0.34 299	0.31 307	0.31 344	0.28 326	0.25 318	0.17 359	0.10 308	0.16 346	0.14 335	0.17 355	0.12 302

SANet	0.24 327	0.14 303	0.28 319	0.21 291	0.11 253	0.27 329	0.24 320	0.38 343	0.64 376	0.36 345	0.40 330	0.43 357	0.26 312	0.27 315	0.24 309	0.12 310	0.09 290	0.10 266	0.09 249	0.13 318	0.11 291

MeshStereo	0.27 345	0.13 291	0.18 262	0.15 38	0.11 253	0.32 344	0.24 320	0.40 351	0.36 296	0.52 373	0.57 371	0.67 385	0.40 365	0.35 354	0.26 328	0.14 341	0.13 340	0.13 322	0.11 304	0.11 287	0.10 268
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
1111x	0.15 218	0.08 140	0.12 90	0.18 181	0.07 18	0.18 232	0.25 334	0.31 276	0.24 191	0.17 184	0.24 195	0.26 268	0.15 205	0.13 132	0.23 299	0.07 141	0.07 245	0.08 162	0.09 249	0.07 155	0.06 98

ToySt	0.17 255	0.11 256	0.18 262	0.17 114	0.11 253	0.16 198	0.25 334	0.24 189	0.33 273	0.19 223	0.24 195	0.26 268	0.24 301	0.19 240	0.20 261	0.07 141	0.08 267	0.09 225	0.10 281	0.09 245	0.08 216

cross-raft	0.10 50	0.09 189	0.09 28	0.19 226	0.07 18	0.11 82	0.25 334	0.13 9	0.15 69	0.08 5	0.11 52	0.12 88	0.10 87	0.09 10	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

ADCPNet	0.25 336	0.16 316	0.61 375	0.21 291	0.15 327	0.35 361	0.25 334	0.32 285	0.35 291	0.30 325	0.40 330	0.36 331	0.28 328	0.28 326	0.32 358	0.12 310	0.10 308	0.11 293	0.12 322	0.14 330	0.13 316

LSM	0.33 363	0.20 345	0.58 373	0.26 344	0.60 399	0.34 353	0.25 334	0.42 361	0.48 344	0.45 368	0.58 373	0.42 353	0.36 357	0.35 354	0.25 318	0.12 310	0.20 369	0.14 332	0.16 348	0.19 362	0.33 386

MSMD_ROB	0.31 358	0.26 365	0.26 308	0.24 328	0.21 364	0.34 353	0.25 334	0.34 312	0.39 310	0.40 356	0.69 379	0.45 361	0.40 365	0.34 348	0.27 335	0.20 367	0.19 366	0.26 369	0.25 372	0.23 367	0.22 371

test_3	0.10 50	0.09 189	0.10 44	0.20 267	0.08 47	0.13 129	0.26 340	0.14 15	0.21 161	0.10 40	0.10 37	0.09 37	0.09 66	0.08 6	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 160	0.04 1	0.04 7

Nwc_Net	0.23 319	0.16 316	0.21 284	0.25 339	0.14 316	0.24 304	0.26 340	0.37 336	0.38 307	0.22 261	0.41 340	0.30 297	0.28 328	0.28 326	0.25 318	0.11 286	0.10 308	0.17 349	0.20 361	0.10 272	0.10 268

ADCMid	0.25 336	0.15 309	0.40 352	0.20 267	0.14 316	0.25 314	0.26 340	0.34 312	0.38 307	0.36 345	0.44 350	0.34 325	0.40 365	0.35 354	0.33 361	0.10 265	0.09 290	0.11 293	0.11 304	0.13 318	0.12 302

ADCP+	0.20 286	0.10 236	0.33 335	0.20 267	0.12 282	0.22 286	0.26 340	0.31 276	0.34 284	0.26 299	0.37 312	0.22 232	0.22 289	0.27 315	0.27 335	0.09 234	0.06 188	0.08 162	0.08 210	0.09 245	0.10 268

RYNet	0.22 304	0.12 270	0.22 289	0.19 226	0.17 350	0.46 369	0.26 340	0.38 343	0.48 344	0.24 281	0.28 255	0.34 325	0.23 295	0.20 259	0.30 350	0.10 265	0.06 188	0.09 225	0.09 249	0.13 318	0.15 341

NaN_ROB	0.22 304	0.19 340	0.24 301	0.25 339	0.13 299	0.29 338	0.26 340	0.33 302	0.41 319	0.31 331	0.31 278	0.32 316	0.23 295	0.30 336	0.21 280	0.11 286	0.17 361	0.10 266	0.10 281	0.08 197	0.09 249

PDISCO_ROB	0.27 345	0.16 316	0.26 308	0.28 358	0.20 362	0.32 344	0.26 340	0.44 366	0.57 365	0.28 316	0.40 330	0.45 361	0.29 336	0.33 345	0.34 363	0.12 310	0.09 290	0.17 349	0.16 348	0.17 355	0.13 316

ACVNet_1	0.44 375	0.49 386	0.60 374	0.45 384	0.28 378	0.49 374	0.27 347	0.57 386	0.72 384	0.62 379	0.58 373	0.74 389	0.49 378	0.50 378	0.35 364	0.26 380	0.24 380	0.39 384	0.29 378	0.31 384	0.24 373

Wz-Net-TNSev	0.29 352	0.20 345	0.65 378	0.19 226	0.15 327	0.38 365	0.27 347	0.35 325	0.55 361	0.34 342	0.42 345	0.45 361	0.38 360	0.32 343	0.30 350	0.12 310	0.13 340	0.10 266	0.12 322	0.15 341	0.14 333

XQC	0.28 348	0.23 356	0.51 364	0.28 358	0.19 359	0.34 353	0.27 347	0.36 331	0.57 365	0.31 331	0.30 270	0.37 335	0.30 340	0.38 364	0.38 371	0.13 330	0.09 290	0.15 340	0.12 322	0.17 355	0.18 361

AnyNet_C01	0.36 366	0.25 364	1.37 404	0.22 304	0.17 350	0.48 373	0.27 347	0.35 325	0.39 310	0.39 353	0.74 385	0.46 365	0.38 360	0.45 375	0.47 384	0.13 330	0.13 340	0.13 322	0.14 335	0.14 330	0.15 341

LALA_ROB	0.25 336	0.16 316	0.22 289	0.26 344	0.17 350	0.27 329	0.27 347	0.42 361	0.37 302	0.33 341	0.38 317	0.51 371	0.26 312	0.28 326	0.27 335	0.16 355	0.09 290	0.12 308	0.11 304	0.13 318	0.12 302

RAFT+CT+SA	0.13 156	0.11 256	0.09 28	0.19 226	0.09 130	0.15 175	0.28 352	0.22 155	0.22 172	0.15 147	0.26 239	0.10 57	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 210	0.07 155	0.06 98

GMOStereo	0.11 79	0.09 189	0.07 2	0.19 226	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 126	0.12 137	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.07 160	0.04 1	0.04 7

error version	0.11 79	0.09 189	0.07 2	0.19 226	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 126	0.12 137	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.07 160	0.04 1	0.04 7

test-v	0.11 79	0.09 189	0.07 2	0.19 226	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 126	0.12 137	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.07 160	0.04 1	0.04 7

test-2	0.11 79	0.09 189	0.07 2	0.19 226	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 126	0.12 137	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.07 160	0.04 1	0.04 7

FCDSN-DC	0.33 363	0.28 370	0.28 319	0.30 367	0.24 369	0.39 366	0.28 352	0.42 361	0.42 325	0.43 366	0.53 362	0.51 371	0.41 369	0.36 359	0.30 350	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.24 373
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.24 327	0.17 327	0.42 355	0.26 344	0.16 337	0.22 286	0.28 352	0.37 336	0.50 351	0.26 299	0.29 266	0.24 250	0.28 328	0.21 275	0.22 289	0.15 344	0.11 318	0.20 361	0.18 359	0.12 301	0.13 316

FC-DCNN	0.33 363	0.27 367	0.28 319	0.26 344	0.23 368	0.37 363	0.28 352	0.40 351	0.43 330	0.45 368	0.55 365	0.51 371	0.40 365	0.37 363	0.30 350	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.24 373

TestStereo1	0.13 156	0.08 140	0.08 11	0.19 226	0.08 47	0.18 232	0.29 360	0.23 172	0.16 87	0.17 184	0.20 158	0.16 161	0.10 87	0.12 100	0.13 156	0.06 54	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

test_5	0.14 185	0.12 270	0.08 11	0.20 267	0.10 215	0.14 153	0.29 360	0.21 139	0.24 191	0.18 210	0.28 255	0.11 73	0.15 205	0.12 100	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

SA-5K	0.13 156	0.08 140	0.08 11	0.19 226	0.08 47	0.18 232	0.29 360	0.23 172	0.16 87	0.17 184	0.20 158	0.16 161	0.10 87	0.12 100	0.13 156	0.06 54	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

WZ-Net	0.28 348	0.17 327	0.78 392	0.22 304	0.16 337	0.34 353	0.29 360	0.39 347	0.57 365	0.24 281	0.55 365	0.37 335	0.24 301	0.33 345	0.35 364	0.09 234	0.08 267	0.09 225	0.10 281	0.14 330	0.16 352

BEATNet-Init1	0.52 382	0.27 367	0.62 376	0.30 367	0.21 364	0.76 396	0.29 360	0.54 382	0.65 378	0.86 395	0.95 396	2.07 414	0.62 389	0.56 387	0.42 379	0.18 361	0.18 363	0.23 367	0.22 366	0.22 366	0.21 369

ADCL	0.24 327	0.11 256	0.47 361	0.22 304	0.12 282	0.34 353	0.29 360	0.29 256	0.56 363	0.24 281	0.46 352	0.30 297	0.30 340	0.29 333	0.29 346	0.08 189	0.07 245	0.09 225	0.09 249	0.10 272	0.10 268

ETE_ROB	0.23 319	0.17 327	0.22 289	0.25 339	0.13 299	0.26 322	0.29 360	0.31 276	0.36 296	0.28 316	0.36 306	0.45 361	0.26 312	0.27 315	0.26 328	0.11 286	0.08 267	0.12 308	0.09 249	0.14 330	0.13 316

LRCNet_RVC	10.62 423	13.42 428	7.30 416	18.92 428	2.07 417	0.33 350	0.30 367	5.59 419	0.48 344	13.03 425	17.94 426	8.87 421	5.65 417	4.79 417	1.89 413	23.51 435	2.73 422	27.55 436	25.71 436	16.07 433	16.33 433

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 357	0.24 359	0.29 325	0.36 377	0.16 337	0.34 353	0.30 367	0.32 285	0.42 325	0.40 356	0.46 352	0.38 339	0.31 344	0.34 348	0.28 343	0.19 365	0.20 369	0.26 369	0.29 378	0.18 359	0.19 366

NCC-stereo	0.24 327	0.15 309	0.31 330	0.26 344	0.16 337	0.20 264	0.30 367	0.40 351	0.40 316	0.24 281	0.38 317	0.33 319	0.28 328	0.36 359	0.27 335	0.12 310	0.11 318	0.15 340	0.22 366	0.13 318	0.13 316

Abc-Net	0.24 327	0.15 309	0.31 330	0.26 344	0.16 337	0.20 264	0.30 367	0.40 351	0.40 316	0.24 281	0.38 317	0.33 319	0.28 328	0.36 359	0.27 335	0.12 310	0.11 318	0.15 340	0.22 366	0.13 318	0.13 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.26 343	0.16 316	0.36 344	0.20 267	0.16 337	0.25 314	0.30 367	0.32 285	0.44 334	0.31 331	0.49 356	0.30 297	0.33 349	0.40 371	0.33 361	0.12 310	0.12 327	0.12 308	0.14 335	0.14 330	0.15 341

PASM	0.32 360	0.24 359	0.48 362	0.28 358	0.27 377	0.29 338	0.30 367	0.34 312	0.49 349	0.35 343	0.39 325	0.46 365	0.34 353	0.34 348	0.35 364	0.23 377	0.25 381	0.26 369	0.28 377	0.23 367	0.21 369

APVNet	0.22 304	0.12 270	0.19 271	0.18 181	0.14 316	0.32 344	0.31 373	0.39 347	0.32 267	0.27 305	0.40 330	0.30 297	0.29 336	0.26 312	0.25 318	0.11 286	0.12 327	0.11 293	0.14 335	0.12 301	0.12 302

MANE	0.45 377	0.27 367	0.27 314	0.27 355	0.24 369	0.47 371	0.31 373	0.55 383	0.59 369	0.72 386	1.13 405	1.15 398	0.61 387	0.52 381	0.37 369	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.31 382	0.25 375	0.24 373

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 374	0.39 382	0.54 367	0.40 379	0.20 362	0.64 384	0.32 375	0.53 381	0.72 384	0.71 384	0.72 382	0.61 379	0.54 380	0.51 379	0.46 383	0.20 367	0.19 366	0.29 378	0.30 380	0.23 367	0.18 361

NVStereoNet_ROB	0.46 380	0.36 380	0.46 360	0.41 381	0.28 378	0.34 353	0.34 376	0.48 373	0.60 372	0.72 386	0.93 394	0.70 388	0.66 390	0.47 376	0.60 393	0.22 373	0.33 386	0.34 382	0.34 385	0.30 381	0.30 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet_ROB	0.21 295	0.11 256	0.15 190	0.27 355	0.15 327	0.24 304	0.35 377	0.43 364	0.37 302	0.27 305	0.32 282	0.32 316	0.22 289	0.21 275	0.26 328	0.12 310	0.08 267	0.13 322	0.11 304	0.09 245	0.09 249

PWCK	0.71 391	0.94 407	0.95 399	0.76 396	0.31 383	0.74 392	0.36 378	0.90 396	0.90 394	0.96 399	0.75 387	0.95 393	0.61 387	0.87 402	0.66 396	0.72 403	0.46 390	0.75 399	0.49 392	0.69 402	0.44 393

ELAS_RVC	0.41 372	0.29 373	0.33 335	0.28 358	0.24 369	0.54 377	0.36 378	0.49 375	0.59 369	0.72 386	0.74 385	0.65 383	0.54 380	0.54 385	0.40 375	0.22 373	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.26 378	0.25 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 372	0.29 373	0.33 335	0.27 355	0.24 369	0.60 382	0.36 378	0.50 377	0.50 351	0.71 384	0.79 389	0.67 385	0.54 380	0.51 379	0.42 379	0.22 373	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.26 378	0.25 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.54 384	0.61 391	0.70 390	0.57 391	0.43 387	0.65 385	0.37 381	0.60 388	0.87 393	0.50 372	0.66 376	0.64 381	0.47 376	0.49 377	0.43 382	0.47 393	0.48 395	0.52 392	0.41 387	0.52 390	0.40 391

PA-Net	0.23 319	0.18 337	0.33 335	0.28 358	0.22 366	0.21 278	0.38 382	0.29 256	0.39 310	0.22 261	0.32 282	0.25 260	0.26 312	0.20 259	0.25 318	0.09 234	0.23 379	0.15 340	0.22 366	0.09 245	0.13 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	0.53 383	0.58 389	0.65 378	0.41 381	0.61 400	0.53 376	0.41 383	0.56 384	0.41 319	0.55 376	0.50 360	0.49 370	0.55 383	0.58 388	0.50 389	0.58 398	0.50 399	0.51 390	0.51 395	0.51 389	0.57 395

Consistency-Raft	0.44 375	0.40 383	0.45 357	0.37 378	0.43 387	0.46 369	0.41 383	0.57 386	0.55 361	0.32 337	0.73 383	0.33 319	0.48 377	0.42 374	0.49 386	0.39 387	0.35 387	0.45 387	0.51 395	0.42 387	0.29 381

GANetREF_RVC	0.31 358	0.34 378	0.27 314	0.35 375	0.16 337	0.32 344	0.41 383	0.48 373	0.51 358	0.35 343	0.35 303	0.34 325	0.33 349	0.39 367	0.32 358	0.27 381	0.20 369	0.29 378	0.15 346	0.18 359	0.17 359
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
DPSNet	0.28 348	0.16 316	0.31 330	0.18 181	0.13 299	0.54 377	0.42 386	0.51 378	0.67 380	0.29 322	0.38 317	0.38 339	0.29 336	0.31 337	0.23 299	0.11 286	0.10 308	0.11 293	0.08 210	0.20 363	0.16 352

CSAN	0.29 352	0.24 359	0.27 314	0.34 373	0.19 359	0.33 350	0.42 386	0.37 336	0.50 351	0.38 351	0.40 330	0.44 359	0.33 349	0.28 326	0.30 350	0.20 367	0.16 356	0.19 359	0.19 360	0.14 330	0.15 341

PVD	0.39 367	0.20 345	0.39 350	0.31 371	0.22 366	0.29 338	0.43 388	0.52 379	0.96 396	0.55 376	0.79 389	0.53 374	0.59 386	0.52 381	0.38 371	0.19 365	0.14 347	0.17 349	0.14 335	0.24 374	0.31 384

SPS-STEREO	0.57 386	0.58 389	0.65 378	0.45 384	0.55 394	0.62 383	0.44 389	0.62 389	0.50 351	0.68 382	0.64 375	0.66 384	0.57 385	0.61 389	0.60 393	0.62 401	0.47 394	0.51 390	0.49 392	0.55 394	0.58 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	0.65 388	0.61 391	0.68 386	0.71 394	0.51 390	0.59 380	0.49 390	0.91 397	0.85 391	0.74 390	1.02 398	0.81 390	0.78 395	0.79 394	0.49 386	0.42 389	0.46 390	0.71 396	0.47 390	0.52 390	0.39 389

IMH-64	0.65 388	0.61 391	0.68 386	0.71 394	0.51 390	0.59 380	0.49 390	0.91 397	0.85 391	0.74 390	1.02 398	0.81 390	0.78 395	0.79 394	0.49 386	0.42 389	0.46 390	0.71 396	0.47 390	0.52 390	0.39 389

ACVNet_2	0.66 390	0.66 395	0.68 386	0.63 392	0.41 385	0.71 390	0.49 390	0.96 401	1.39 405	0.89 396	1.09 401	1.04 394	0.73 393	0.54 385	0.47 384	0.43 391	0.40 389	0.53 393	0.44 389	0.47 388	0.35 388

SGM+DAISY	0.56 385	0.57 388	0.65 378	0.40 379	0.54 392	0.66 387	0.49 390	0.56 384	0.45 341	0.66 380	0.69 379	0.67 385	0.56 384	0.63 390	0.56 391	0.59 399	0.48 395	0.50 389	0.50 394	0.52 390	0.58 396

IMH	0.71 391	0.64 394	0.68 386	0.76 396	0.54 392	0.69 388	0.54 394	0.98 403	1.10 398	0.82 394	1.09 401	0.89 392	0.88 400	0.87 402	0.52 390	0.44 392	0.50 399	0.75 399	0.51 395	0.56 395	0.41 392

TorneroNet-64	0.76 395	0.72 398	0.74 391	0.78 398	0.58 398	0.91 403	0.56 395	0.84 395	1.29 402	0.66 380	0.90 392	1.40 406	0.75 394	0.85 400	0.67 399	0.49 394	0.46 390	0.72 398	0.59 398	0.67 399	0.53 394

MFMNet_re	0.64 387	0.66 395	0.65 378	0.51 388	0.69 404	0.69 388	0.57 396	0.64 390	0.73 387	0.60 378	0.73 383	0.62 380	0.67 391	0.65 391	0.60 393	0.66 402	0.58 408	0.63 394	0.59 398	0.68 400	0.69 405

WAO-6	0.81 397	0.80 401	0.62 376	0.86 403	0.63 401	0.76 396	0.58 397	0.98 403	1.54 410	0.90 397	0.96 397	1.07 396	1.03 405	0.70 393	0.66 396	0.72 403	0.49 397	0.90 406	0.71 404	0.68 400	0.58 396

TorneroNet	0.82 398	0.74 399	0.81 396	0.84 401	0.63 401	0.99 405	0.63 398	0.96 401	1.16 399	0.80 393	1.11 403	1.36 405	0.86 399	0.93 405	0.80 404	0.56 396	0.49 397	0.78 403	0.66 402	0.73 405	0.63 404

Dean	0.87 400	0.86 405	0.79 394	0.81 400	0.56 395	0.90 400	0.63 398	1.15 411	1.73 411	1.15 406	1.15 406	1.31 403	0.99 404	0.81 396	0.81 405	0.57 397	0.56 406	0.77 402	0.64 401	0.66 398	0.58 396

JetBlue	0.71 391	0.45 385	1.14 402	0.51 388	0.47 389	2.02 413	0.64 400	0.75 392	0.70 382	0.69 383	0.77 388	1.22 400	0.83 397	1.03 409	1.01 409	0.40 388	0.28 383	0.33 381	0.33 383	0.30 381	0.34 387

LVE	0.83 399	0.85 404	0.85 397	0.80 399	0.56 395	1.04 409	0.65 401	1.05 406	1.47 408	0.96 399	1.22 409	1.10 397	0.85 398	0.83 397	0.71 401	0.49 394	0.55 405	0.76 401	0.60 400	0.65 397	0.59 401

WAO-8	0.91 401	0.81 402	0.65 378	0.94 406	0.69 404	0.90 400	0.67 402	1.07 408	1.83 413	1.06 404	1.45 411	1.30 401	1.07 406	0.84 398	0.78 402	0.74 405	0.53 402	0.86 404	0.75 405	0.69 402	0.62 402

Venus	0.91 401	0.81 402	0.65 378	0.94 406	0.69 404	0.90 400	0.67 402	1.07 408	1.83 413	1.06 404	1.45 411	1.30 401	1.07 406	0.84 398	0.78 402	0.74 405	0.53 402	0.86 404	0.75 405	0.69 402	0.62 402

WAO-7	0.79 396	0.78 400	0.54 367	0.85 402	0.67 403	0.74 392	0.68 404	1.05 406	1.32 403	0.90 397	1.20 408	1.04 394	0.92 401	0.69 392	0.66 396	0.60 400	0.62 409	0.67 395	0.68 403	0.64 396	0.58 396

notaker	0.97 404	1.11 410	0.98 400	1.13 410	0.81 408	0.73 391	0.68 404	0.93 399	1.16 399	1.18 408	1.18 407	1.41 407	1.16 410	1.08 411	0.69 400	0.81 408	0.64 410	1.17 411	0.79 407	0.98 410	0.80 410

HanzoNet	1.29 409	1.26 414	1.19 403	1.12 409	0.85 409	1.02 408	0.83 406	1.03 405	1.48 409	1.64 411	1.61 413	2.50 416	1.72 413	1.61 413	1.61 412	1.26 414	0.80 413	1.31 414	1.01 412	1.02 412	0.86 411

UNDER WATER	0.97 404	0.97 409	1.42 405	0.99 408	0.70 407	1.12 411	0.84 407	0.80 394	1.08 397	1.01 401	0.90 392	1.55 410	1.22 412	1.03 409	1.00 408	0.78 407	0.53 402	1.02 408	0.87 409	0.80 408	0.74 407

UNDER WATER-64	0.95 403	0.94 407	1.43 406	0.87 404	0.56 395	1.18 412	0.87 408	0.77 393	0.94 395	1.04 402	0.85 391	1.58 411	1.21 411	0.94 406	0.96 407	0.87 409	0.57 407	1.03 409	0.88 410	0.78 407	0.73 406

ktn	1.01 406	1.21 412	0.80 395	1.23 413	0.86 410	1.01 407	0.87 408	0.94 400	1.39 405	1.04 402	1.12 404	1.15 398	1.07 406	0.94 406	0.59 392	1.28 415	0.71 412	1.38 415	0.83 408	1.02 412	0.75 408

KSHMR	1.09 407	1.17 411	0.88 398	1.25 414	1.00 413	0.99 405	0.96 410	1.13 410	1.37 404	1.16 407	1.29 410	1.41 407	0.96 403	1.01 408	0.92 406	1.03 412	1.08 414	1.20 412	1.03 413	1.01 411	0.97 412

MADNet+	0.75 394	0.71 397	3.70 414	0.66 393	0.41 385	0.98 404	0.97 411	0.69 391	0.73 387	0.52 373	0.57 371	0.64 381	0.68 392	0.86 401	1.01 409	0.34 386	0.36 388	0.28 377	0.23 370	0.36 386	0.31 384

DPSimNet_ROB	1.11 408	1.23 413	0.78 392	1.13 410	0.88 411	1.10 410	1.13 412	1.16 412	1.23 401	1.43 410	1.02 398	1.41 407	1.10 409	0.90 404	1.60 411	1.46 416	0.51 401	1.21 413	1.03 413	0.90 409	1.01 414

SAMSARA	0.40 370	0.28 370	0.33 335	0.55 390	0.39 384	0.82 399	1.23 413	0.47 372	0.51 358	0.36 345	0.35 303	0.55 376	0.39 362	0.38 364	0.39 373	0.15 344	0.20 369	0.15 340	0.14 335	0.23 367	0.20 367

MADNet++	1.95 411	1.75 416	1.59 408	1.82 416	1.69 416	2.33 414	1.40 414	2.35 415	2.09 415	2.57 415	2.36 415	2.24 415	2.17 414	2.28 414	2.34 414	1.87 417	1.66 417	1.54 416	1.34 416	1.92 416	1.77 417

JetRed	1.62 410	1.46 415	2.98 410	0.92 405	1.21 414	4.99 415	1.53 415	1.27 413	1.39 405	1.83 412	1.74 414	1.60 412	0.95 402	1.41 412	2.45 415	0.90 411	1.60 416	0.93 407	0.90 411	1.35 414	0.99 413

HaxPig	15.71 428	18.52 435	19.18 431	16.89 427	15.89 429	7.73 416	7.60 416	13.31 427	10.82 422	15.42 426	14.91 425	15.98 428	14.92 427	15.58 427	15.98 428	18.95 434	16.73 429	19.46 434	18.08 434	19.26 434	19.05 434

MEDIAN_ROB	20.38 429	24.04 436	23.31 433	21.23 429	21.71 430	10.40 421	7.92 417	17.64 428	15.50 428	20.12 428	19.70 427	20.34 429	20.32 428	21.19 428	21.13 429	23.81 436	21.81 436	24.98 435	23.76 435	24.71 435	23.93 435

AVERAGE_ROB	24.90 436	29.20 437	28.14 434	24.89 436	24.64 436	17.75 426	11.12 418	21.45 429	19.93 429	25.12 436	24.46 435	25.12 437	25.46 436	24.69 436	22.83 430	29.76 437	27.13 437	28.97 437	27.95 437	29.91 436	29.47 436

tt	4.67 414	0.06 19	3.55 413	2.02 417	1.55 415	10.25 420	16.71 419	8.91 423	5.03 416	1.31 409	0.94 395	4.71 417	4.76 416	3.33 416	5.87 418	6.06 424	10.30 428	1.88 418	2.11 419	2.75 417	1.21 415

ASD4	3.54 413	3.38 418	2.05 409	1.72 415	2.51 418	9.03 419	17.71 420	2.25 414	5.51 417	2.46 414	2.81 416	2.03 413	3.36 415	2.73 415	5.06 416	1.22 413	1.34 415	1.13 410	1.33 415	1.68 415	1.49 416

xxxxx1	7.79 415	5.02 421	7.31 417	3.12 418	3.85 419	16.35 423	22.88 421	5.86 420	8.69 419	7.97 419	8.54 417	9.12 422	8.27 419	10.18 421	10.92 419	2.42 418	2.45 419	3.56 421	12.37 425	3.77 418	3.06 419

tt_ll	7.79 415	5.02 421	7.31 417	3.12 418	3.85 419	16.35 423	22.88 421	5.86 420	8.69 419	7.97 419	8.54 417	9.12 422	8.27 419	10.18 421	10.92 419	2.42 418	2.45 419	3.56 421	12.37 425	3.77 418	3.06 419

ff	7.79 415	5.02 421	7.31 417	3.12 418	3.85 419	16.35 423	22.88 421	5.86 420	8.69 419	7.97 419	8.54 417	9.12 422	8.27 419	10.18 421	10.92 419	2.42 418	2.45 419	3.56 421	12.37 425	3.77 418	3.06 419

DGTPSM_ROB	8.06 419	4.48 419	8.63 423	5.35 421	10.72 424	8.32 417	22.97 424	5.46 417	13.35 423	5.12 417	9.92 420	5.08 418	10.40 422	5.52 418	12.58 422	3.79 421	8.00 423	3.50 419	7.02 422	3.83 421	7.14 423

DPSMNet_ROB	8.06 419	4.48 419	8.63 423	5.37 423	10.74 425	8.32 417	22.98 425	5.46 417	13.36 424	5.12 417	9.92 420	5.08 418	10.40 422	5.53 419	12.58 422	3.80 422	8.00 423	3.50 419	7.02 422	3.83 421	7.14 423

PML	8.91 421	9.34 427	6.13 415	5.35 421	6.41 422	14.99 422	23.38 426	5.27 416	6.83 418	18.04 427	28.19 436	7.67 420	6.83 418	7.85 420	5.75 417	5.35 423	1.83 418	5.95 427	1.93 418	8.64 425	2.52 418

Anonymous_1	10.96 424	7.92 424	7.46 420	10.33 424	10.06 423	18.65 427	26.34 427	11.06 424	13.44 425	9.40 422	10.05 422	9.67 425	11.23 424	10.73 424	12.72 424	6.42 425	8.38 425	5.77 424	10.61 424	12.12 426	6.77 422

DPSM_ROB	11.15 425	8.58 425	8.00 421	10.88 425	11.58 426	19.10 428	26.71 428	12.05 425	14.07 426	10.36 423	10.84 423	10.33 426	11.86 425	11.70 425	13.54 425	6.99 426	8.79 426	5.89 425	6.95 420	7.29 423	7.42 425

DPSM	11.15 425	8.58 425	8.00 421	10.88 425	11.58 426	19.10 428	26.71 428	12.05 425	14.07 426	10.36 423	10.84 423	10.33 426	11.86 425	11.70 425	13.54 425	6.99 426	8.79 426	5.89 425	6.95 420	7.29 423	7.42 425

SPstereo	13.84 427	0.93 406	1.50 407	1.22 412	0.88 411	28.82 430	48.26 430	26.77 437	29.54 436	22.37 435	22.60 434	23.23 436	24.68 435	24.53 435	15.06 427	0.88 410	0.69 411	1.83 417	1.60 417	0.74 406	0.77 409

LSM0	22.87 435	17.28 429	18.96 430	22.19 435	29.04 437	38.42 436	53.71 431	24.28 434	28.31 430	20.78 431	21.00 428	21.43 435	24.16 434	23.50 433	27.39 432	14.09 433	17.38 430	11.84 433	14.04 433	14.73 432	14.89 427

MyStereo03	22.45 431	17.33 430	16.21 427	21.95 430	23.27 431	38.32 431	53.79 432	24.21 431	28.46 432	20.87 432	21.85 431	20.80 430	23.87 429	23.46 430	27.40 433	14.08 429	17.71 433	11.82 428	14.03 430	14.65 427	14.89 427

MyStereo02	22.45 431	17.33 430	16.21 427	21.95 430	23.27 431	38.32 431	53.79 432	24.21 431	28.46 432	20.87 432	21.85 431	20.80 430	23.87 429	23.46 430	27.40 433	14.08 429	17.71 433	11.82 428	14.03 430	14.65 427	14.89 427

MyStereo	22.45 431	17.33 430	16.21 427	21.95 430	23.27 431	38.32 431	53.79 432	24.21 431	28.46 432	20.87 432	21.85 431	20.80 430	23.87 429	23.46 430	27.40 433	14.08 429	17.71 433	11.82 428	14.03 430	14.65 427	14.89 427

CasAABBNet	22.42 430	17.33 430	16.01 425	22.01 433	23.28 434	38.32 431	53.80 435	24.14 430	28.41 431	20.60 429	21.77 429	20.89 434	23.91 433	23.43 429	27.36 431	14.07 428	17.69 431	11.83 432	14.01 429	14.67 430	14.95 431

Selective-RAFT-Error	22.47 434	17.37 434	16.09 426	22.06 434	23.34 435	38.39 435	53.83 436	24.29 435	28.47 435	20.74 430	21.83 430	20.81 433	23.90 432	23.54 434	27.53 436	14.08 429	17.69 431	11.82 428	14.00 428	14.69 431	15.00 432

test_example2	98.32 437	94.13 438	45.89 435	96.35 437	109.85 438	88.61 437	95.45 437	25.75 436	94.37 437	130.00 437	126.06 437	58.17 438	74.63 437	88.51 437	79.96 437	150.23 438	221.02 438	77.62 438	99.10 438	113.75 438	96.94 437

FADE		0.33 377		0.33 372	0.25 375							0.42 353				0.30 382	0.21 378	0.41 386	0.38 386	0.23 367

Low-res two-view benchmark