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

MIF-Stereo	0.15 4	0.12 57	0.45 56	0.21 54	0.14 108	0.17 9	0.13 2	0.20 1	0.19 3	0.16 11	0.20 30	0.10 1	0.11 9	0.18 12	0.17 59	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.08 64	0.07 11

CAS	0.16 11	0.07 1	0.29 4	0.42 366	0.17 212	0.20 48	0.18 92	0.23 3	0.20 5	0.15 9	0.19 25	0.11 2	0.10 3	0.15 1	0.14 24	0.31 371	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 227

MyStereo07	0.18 21	0.15 123	0.44 53	0.22 86	0.16 187	0.25 130	0.22 196	0.31 51	0.26 48	0.22 47	0.13 5	0.12 3	0.13 31	0.33 147	0.14 24	0.07 13	0.13 243	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128

ff7	0.18 21	0.13 73	0.41 33	0.21 54	0.15 158	0.21 64	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.25 347	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 351

ffff	0.18 21	0.13 73	0.41 33	0.21 54	0.15 158	0.21 64	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.25 347	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 351

11t	0.18 21	0.13 73	0.41 33	0.21 54	0.15 158	0.21 64	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.25 347	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 351

LoS_RVC	0.14 1	0.11 27	0.32 9	0.18 8	0.16 187	0.20 48	0.18 92	0.21 2	0.18 1	0.14 5	0.20 30	0.12 3	0.17 77	0.17 8	0.14 24	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 206

anonymousdsp	0.20 57	0.13 73	0.49 102	0.28 286	0.20 272	0.21 64	0.17 54	0.29 28	0.24 24	0.22 47	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.32 138	0.13 7	0.07 13	0.26 353	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.48 379

ccc-4	0.18 21	0.13 73	0.41 33	0.21 54	0.15 158	0.21 64	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.25 347	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 351

IGEV-Stereo	0.20 57	0.13 73	0.49 102	0.28 286	0.20 272	0.21 64	0.17 54	0.29 28	0.24 24	0.22 47	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.32 138	0.13 7	0.07 13	0.26 353	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.48 379
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 21	0.15 123	0.27 2	0.20 34	0.13 80	0.24 120	0.17 54	0.31 51	0.37 162	0.43 290	0.17 17	0.13 11	0.12 15	0.20 24	0.16 46	0.08 87	0.07 92	0.09 119	0.07 44	0.09 131	0.08 37

ACVNet-DCA	0.21 80	0.16 144	0.50 120	0.27 262	0.13 80	0.31 209	0.19 124	0.43 156	0.32 107	0.21 31	0.20 30	0.13 11	0.17 77	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 360	0.08 59	0.06 22	0.09 131	0.23 292

1test111	0.22 93	0.16 144	0.50 120	0.27 262	0.13 80	0.31 209	0.19 124	0.43 156	0.32 107	0.21 31	0.20 30	0.13 11	0.17 77	0.36 172	0.28 201	0.08 87	0.28 360	0.08 59	0.06 22	0.09 131	0.23 292

cc1	0.22 93	0.16 144	0.50 120	0.27 262	0.13 80	0.31 209	0.19 124	0.39 123	0.48 262	0.21 31	0.20 30	0.13 11	0.17 77	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 360	0.08 59	0.06 22	0.08 64	0.37 359

tt1	0.22 93	0.16 144	0.49 102	0.26 230	0.15 158	0.31 209	0.19 124	0.38 107	0.46 243	0.21 31	0.19 25	0.13 11	0.16 62	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 360	0.08 59	0.06 22	0.08 64	0.37 359

test croco	0.18 21	0.16 144	0.59 211	0.21 54	0.13 80	0.16 5	0.17 54	0.29 28	0.23 15	0.16 11	0.26 66	0.13 11	0.17 77	0.27 80	0.17 59	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.07 44	0.10 178	0.07 11

AEACV	0.20 57	0.09 3	0.32 9	0.39 356	0.34 356	0.21 64	0.16 40	0.30 37	0.18 1	0.17 15	0.17 17	0.13 11	0.16 62	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.29 371	0.07 13	0.09 165	0.07 30	0.37 359

Selective-IGEV	0.15 4	0.10 11	0.34 13	0.32 321	0.19 255	0.16 5	0.14 12	0.29 28	0.20 5	0.13 1	0.14 14	0.13 11	0.08 1	0.23 40	0.14 24	0.06 1	0.13 243	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.11 128

ProNet	0.16 11	0.13 73	0.36 19	0.21 54	0.15 158	0.20 48	0.19 124	0.29 28	0.23 15	0.14 5	0.13 5	0.13 11	0.12 15	0.25 54	0.13 7	0.06 1	0.09 168	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.22 285

CREStereo++_RVC	0.16 11	0.09 3	0.42 41	0.17 4	0.11 25	0.18 13	0.13 2	0.23 3	0.31 99	0.21 31	0.31 106	0.13 11	0.11 9	0.17 8	0.16 46	0.07 13	0.04 1	0.06 1	0.15 317	0.06 2	0.05 1
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
test_xeample3	0.22 93	0.17 167	0.81 288	0.21 54	0.15 158	0.20 48	0.18 92	0.40 132	0.25 42	0.19 23	0.12 2	0.13 11	0.12 15	0.34 161	0.33 239	0.07 13	0.20 319	0.07 13	0.08 104	0.08 64	0.34 348

IGEVStereo-DCA	0.20 57	0.17 167	0.41 33	0.22 86	0.15 158	0.20 48	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.19 23	0.12 2	0.14 22	0.12 15	0.38 182	0.31 225	0.07 13	0.16 282	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 351

rrr	0.22 93	0.17 167	0.79 284	0.22 86	0.15 158	0.20 48	0.18 92	0.40 132	0.27 57	0.19 23	0.12 2	0.14 22	0.12 15	0.38 182	0.31 225	0.07 13	0.16 282	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.28 331

StereoIM	0.15 4	0.17 167	0.39 27	0.19 13	0.15 158	0.16 5	0.13 2	0.26 10	0.22 12	0.13 1	0.15 15	0.14 22	0.11 9	0.17 8	0.17 59	0.08 87	0.07 92	0.08 59	0.06 22	0.07 30	0.06 4

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 4	0.23 309	0.18 13	0.15 25	0.24 7	0.20 5	0.14 5	0.18 22	0.14 22	0.10 3	0.19 21	0.12 1	0.07 13	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 64	0.20 268

XX-TBD	0.16 11	0.21 211	0.43 46	0.22 86	0.10 17	0.23 102	0.15 25	0.23 3	0.28 65	0.22 47	0.26 66	0.14 22	0.12 15	0.16 3	0.14 24	0.08 87	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 2	0.14 1	0.08 2	0.22 86	0.15 25	0.26 10	0.26 48	0.16 11	0.21 42	0.14 22	0.13 31	0.19 21	0.14 24	0.09 143	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4
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
whm_eth	0.24 148	0.21 211	0.72 264	0.24 166	0.19 255	0.21 64	0.19 124	0.40 132	0.43 216	0.31 150	0.60 318	0.15 28	0.18 103	0.26 71	0.19 99	0.09 143	0.08 139	0.10 182	0.09 165	0.09 131	0.13 183

CASnet	0.15 4	0.13 73	0.30 5	0.22 86	0.08 2	0.15 4	0.14 12	0.28 17	0.26 48	0.23 54	0.20 30	0.15 28	0.11 9	0.18 12	0.13 7	0.07 13	0.05 3	0.11 228	0.09 165	0.08 64	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CroCo-Stereo Lap2	0.16 11	0.18 184	0.39 27	0.26 230	0.18 232	0.11 1	0.19 124	0.30 37	0.22 12	0.13 1	0.16 16	0.15 28	0.11 9	0.17 8	0.15 37	0.07 13	0.07 92	0.08 59	0.06 22	0.08 64	0.07 11

Anonymous	0.21 80	0.15 123	0.63 232	0.27 262	0.20 272	0.26 143	0.27 269	0.34 72	0.27 57	0.18 22	0.19 25	0.15 28	0.19 120	0.25 54	0.19 99	0.10 198	0.09 168	0.09 119	0.09 165	0.15 283	0.13 183

MIF-Stereo (partial)	0.18 21	0.13 73	0.50 120	0.22 86	0.15 158	0.16 5	0.13 2	0.29 28	0.26 48	0.17 15	0.26 66	0.16 32	0.17 77	0.25 54	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.09 131	0.08 37

DLNR_Zeroshot_test	10.53 420	12.28 427	20.32 428	105.84 439	23.88 436	0.14 3	0.13 2	3.20 414	0.20 5	0.16 11	0.23 50	0.16 32	0.10 3	0.32 138	0.16 46	2.54 414	0.32 377	0.07 13	0.07 44	40.17 437	0.28 331

EGLCR-Stereo	0.19 37	0.09 3	0.34 13	0.29 299	0.17 212	0.28 163	0.16 40	0.30 37	0.23 15	0.22 47	0.11 1	0.16 32	0.09 2	0.28 98	0.15 37	0.07 13	0.25 347	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.37 359

MC-Stereo	0.18 21	0.10 11	0.36 19	0.28 286	0.14 108	0.18 13	0.15 25	0.24 7	0.20 5	0.21 31	0.24 55	0.16 32	0.13 31	0.25 54	0.14 24	0.07 13	0.17 300	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.30 337

IPLG	0.23 122	0.19 192	0.65 239	0.21 54	0.12 48	0.28 163	0.17 54	0.45 181	0.32 107	0.33 184	0.32 115	0.16 32	0.17 77	0.50 214	0.23 162	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.08 37

TANstereo	0.16 11	0.11 27	0.43 46	0.16 3	0.08 2	0.25 130	0.14 12	0.23 3	0.29 78	0.25 71	0.30 96	0.16 32	0.12 15	0.18 12	0.13 7	0.08 87	0.07 92	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.08 37

PMTNet	0.16 11	0.09 3	0.31 7	0.15 2	0.09 5	0.23 102	0.15 25	0.26 10	0.24 24	0.17 15	0.21 42	0.16 32	0.14 41	0.23 40	0.14 24	0.29 367	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.07 11

RCA-Stereo	0.17 18	0.10 11	0.33 11	0.20 34	0.11 25	0.19 22	0.17 54	0.39 123	0.36 149	0.21 31	0.25 59	0.17 39	0.17 77	0.18 12	0.15 37	0.07 13	0.14 252	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.08 37

DCANet-4	0.20 57	0.11 27	0.58 204	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 92	0.39 123	0.42 206	0.29 114	0.31 106	0.17 39	0.22 138	0.21 25	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 58

GLC_STEREO	0.15 4	0.11 27	0.31 7	0.22 86	0.09 5	0.17 9	0.15 25	0.24 7	0.28 65	0.17 15	0.20 30	0.17 39	0.11 9	0.24 46	0.17 59	0.07 13	0.09 168	0.09 119	0.08 104	0.07 30	0.07 11

sAnonymous2	0.21 80	0.24 248	0.79 284	0.24 166	0.17 212	0.22 86	0.20 155	0.36 86	0.29 78	0.17 15	0.19 25	0.17 39	0.16 62	0.18 12	0.15 37	0.10 198	0.07 92	0.09 119	0.08 104	0.23 345	0.18 241

CroCo_RVC	0.21 80	0.24 248	0.79 284	0.24 166	0.17 212	0.22 86	0.20 155	0.36 86	0.29 78	0.17 15	0.19 25	0.17 39	0.16 62	0.18 12	0.15 37	0.10 198	0.07 92	0.09 119	0.08 104	0.23 345	0.18 241

sCroCo_RVC	0.19 37	0.15 123	0.60 218	0.27 262	0.18 232	0.23 102	0.16 40	0.28 17	0.24 24	0.14 5	0.22 48	0.17 39	0.14 41	0.22 36	0.16 46	0.11 229	0.11 213	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.10 99

GMStereo	0.21 80	0.30 293	0.57 191	0.21 54	0.12 48	0.24 120	0.18 92	0.30 37	0.41 194	0.26 76	0.24 55	0.17 39	0.16 62	0.25 54	0.19 99	0.10 198	0.07 92	0.08 59	0.08 104	0.11 219	0.09 58
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 228	0.11 27	0.38 25	0.22 86	0.18 232	0.33 228	1.66 410	0.53 245	0.27 57	0.27 85	0.50 276	0.17 39	0.16 62	0.25 54	0.25 179	0.07 13	0.07 92	0.07 13	0.11 233	0.07 30	0.10 99

fff	0.20 57	0.15 123	0.57 191	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 92	0.38 107	0.46 243	0.29 114	0.31 106	0.18 47	0.28 213	0.21 25	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 58

AnonymousM	0.19 37	0.20 204	0.30 5	0.18 8	0.10 17	0.19 22	0.17 54	0.32 56	0.27 57	0.27 85	0.21 42	0.18 47	0.14 41	0.21 25	0.16 46	0.09 143	0.08 139	0.38 374	0.15 317	0.06 2	0.08 37

CroCo-Stereo	0.15 4	0.16 144	0.34 13	0.25 198	0.12 48	0.11 1	0.18 92	0.35 81	0.24 24	0.13 1	0.13 5	0.18 47	0.12 15	0.15 1	0.13 7	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.06 4
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
s12784h	0.18 21	0.09 3	0.38 25	0.18 8	0.07 1	0.33 228	0.19 124	0.39 123	0.34 129	0.24 60	0.25 59	0.18 47	0.18 103	0.25 54	0.17 59	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.05 1

csc	0.20 57	0.15 123	0.57 191	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 92	0.38 107	0.46 243	0.29 114	0.31 106	0.18 47	0.28 213	0.21 25	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 58

cscssc	0.20 57	0.15 123	0.57 191	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 92	0.38 107	0.46 243	0.29 114	0.31 106	0.18 47	0.28 213	0.21 25	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 58

LoS	0.15 4	0.09 3	0.34 13	0.17 4	0.09 5	0.22 86	0.14 12	0.27 13	0.27 57	0.15 9	0.18 22	0.19 53	0.14 41	0.23 40	0.14 24	0.08 87	0.06 34	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

ADStereo(finetuned)	0.21 80	0.15 123	0.59 211	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 92	0.37 98	0.41 194	0.30 135	0.31 106	0.19 53	0.31 249	0.21 25	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.10 99

MIPNet	0.22 93	0.19 192	0.64 236	0.22 86	0.12 48	0.28 163	0.20 155	0.48 205	0.39 181	0.31 150	0.24 55	0.19 53	0.24 165	0.28 98	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.08 37

HHNet	0.23 122	0.12 57	0.66 242	0.19 13	0.18 232	0.20 48	0.20 155	0.36 86	0.32 107	0.33 184	0.59 314	0.19 53	0.21 133	0.24 46	0.31 225	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.08 64	0.12 163

iRaftStereo_RVC	0.17 18	0.16 144	0.35 17	0.21 54	0.11 25	0.20 48	0.17 54	0.34 72	0.25 42	0.20 27	0.25 59	0.19 53	0.12 15	0.21 25	0.16 46	0.07 13	0.12 229	0.10 182	0.09 165	0.09 131	0.14 206

raftrobust	0.19 37	0.19 192	0.42 41	0.23 129	0.24 320	0.19 22	0.13 2	0.33 68	0.28 65	0.26 76	0.20 30	0.19 53	0.17 77	0.23 40	0.17 59	0.08 87	0.10 193	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.09 58

DCANet	0.20 57	0.15 123	0.57 191	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 92	0.37 98	0.41 194	0.30 135	0.31 106	0.19 53	0.23 147	0.21 25	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.10 99

4D-IteraStereo	0.20 57	0.21 211	0.62 227	0.21 54	0.14 108	0.19 22	0.17 54	0.29 28	0.28 65	0.24 60	0.20 30	0.20 60	0.10 3	0.22 36	0.18 78	0.07 13	0.07 92	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.33 345

RAFT+CT+SA	0.23 122	0.24 248	0.48 85	0.25 198	0.18 232	0.23 102	0.29 287	0.42 151	0.38 170	0.24 60	0.39 185	0.20 60	0.17 77	0.34 161	0.17 59	0.07 13	0.07 92	0.09 119	0.12 270	0.09 131	0.13 183

DRaft	0.25 172	0.11 27	0.47 73	0.18 8	0.12 48	0.28 163	0.23 219	0.34 72	0.40 189	0.38 247	0.60 318	0.20 60	0.41 302	0.48 208	0.41 271	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.08 104	0.07 30	0.08 37

RAFT-345	0.22 93	0.11 27	0.55 174	0.22 86	0.12 48	0.20 48	0.16 40	0.27 13	0.28 65	0.27 85	0.65 333	0.20 60	0.17 77	0.55 235	0.22 147	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.07 11

rafts_anoy	0.21 80	0.22 225	0.49 102	0.25 198	0.24 320	0.19 22	0.17 54	0.34 72	0.32 107	0.24 60	0.25 59	0.20 60	0.16 62	0.25 54	0.21 132	0.08 87	0.19 311	0.11 228	0.12 270	0.09 131	0.09 58

Anonymous3	0.24 148	0.19 192	0.76 273	0.27 262	0.18 232	0.41 287	0.24 241	0.45 181	0.36 149	0.23 54	0.27 75	0.20 60	0.18 103	0.28 98	0.19 99	0.12 257	0.11 213	0.10 182	0.10 209	0.11 219	0.13 183

raft+_RVC	0.21 80	0.21 211	0.46 68	0.22 86	0.35 359	0.21 64	0.16 40	0.39 123	0.35 136	0.22 47	0.28 79	0.20 60	0.15 50	0.25 54	0.20 115	0.08 87	0.16 282	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.12 163

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 57	0.23 238	0.49 102	0.21 54	0.16 187	0.19 22	0.17 54	0.35 81	0.32 107	0.26 76	0.33 130	0.20 60	0.17 77	0.21 25	0.17 59	0.06 1	0.10 193	0.07 13	0.07 44	0.07 30	0.11 128

R-Stereo Train	0.19 37	0.10 11	0.49 102	0.22 86	0.12 48	0.23 102	0.18 92	0.43 156	0.20 5	0.31 150	0.45 244	0.20 60	0.14 41	0.18 12	0.18 78	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.07 11

RAFT-Stereo	0.19 37	0.10 11	0.49 102	0.22 86	0.12 48	0.23 102	0.18 92	0.43 156	0.20 5	0.31 150	0.45 244	0.20 60	0.14 41	0.18 12	0.18 78	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.07 11
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AE-Stereo	0.21 80	0.12 57	0.50 120	0.25 198	0.15 158	0.24 120	0.18 92	0.40 132	0.34 129	0.19 23	0.26 66	0.21 70	0.13 31	0.22 36	0.16 46	0.07 13	0.26 353	0.09 119	0.10 209	0.07 30	0.31 340

IPLGR	0.22 93	0.14 107	0.75 269	0.21 54	0.11 25	0.25 130	0.18 92	0.44 174	0.38 170	0.29 114	0.28 79	0.21 70	0.19 120	0.37 180	0.19 99	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.07 11

DIP-Stereo	0.20 57	0.13 73	0.48 85	0.20 34	0.13 80	0.28 163	0.12 1	0.43 156	0.26 48	0.27 85	0.32 115	0.21 70	0.17 77	0.26 71	0.20 115	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.06 22	0.07 30	0.10 99
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSKI-zero shot	0.19 37	0.10 11	0.47 73	0.30 306	0.14 108	0.21 64	0.14 12	0.33 68	0.22 12	0.24 60	0.25 59	0.22 73	0.10 3	0.32 138	0.14 24	0.07 13	0.30 372	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.09 58

StereoVision	0.23 122	0.23 238	0.55 174	0.27 262	0.17 212	0.23 102	0.22 196	0.40 132	0.32 107	0.21 31	0.51 279	0.22 73	0.16 62	0.29 115	0.19 99	0.11 229	0.12 229	0.13 281	0.13 294	0.10 178	0.08 37

Selective-RAFT	0.19 37	0.14 107	0.37 24	0.24 166	0.11 25	0.30 191	0.15 25	0.35 81	0.34 129	0.17 15	0.17 17	0.22 73	0.18 103	0.29 115	0.18 78	0.07 13	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.08 64	0.08 37

test_4	0.19 37	0.16 144	0.39 27	0.24 166	0.13 80	0.19 22	0.21 174	0.27 13	0.24 24	0.24 60	0.47 263	0.22 73	0.13 31	0.27 80	0.18 78	0.06 1	0.06 34	0.09 119	0.09 165	0.07 30	0.06 4

test-3	0.18 21	0.10 11	0.48 85	0.23 129	0.14 108	0.18 13	0.16 40	0.32 56	0.29 78	0.26 76	0.17 17	0.22 73	0.13 31	0.26 71	0.19 99	0.06 1	0.14 252	0.08 59	0.08 104	0.06 2	0.10 99

test_1	0.18 21	0.10 11	0.48 85	0.23 129	0.14 108	0.18 13	0.16 40	0.32 56	0.29 78	0.26 76	0.17 17	0.22 73	0.13 31	0.26 71	0.19 99	0.06 1	0.14 252	0.08 59	0.08 104	0.06 2	0.10 99

TRStereo	0.22 93	0.21 211	0.62 227	0.40 360	0.19 255	0.22 86	0.16 40	0.58 294	0.30 92	0.21 31	0.21 42	0.22 73	0.13 31	0.27 80	0.14 24	0.09 143	0.09 168	0.09 119	0.11 233	0.06 2	0.19 256

NF-Stereo	0.22 93	0.11 27	0.52 148	0.25 198	0.12 48	0.21 64	0.18 92	0.40 132	0.35 136	0.28 91	0.30 96	0.22 73	0.17 77	0.52 225	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.13 183

OCTAStereo	0.22 93	0.11 27	0.52 148	0.25 198	0.12 48	0.21 64	0.18 92	0.40 132	0.35 136	0.28 91	0.30 96	0.22 73	0.17 77	0.51 219	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.13 183

RE-Stereo	0.22 93	0.11 27	0.52 148	0.25 198	0.12 48	0.21 64	0.18 92	0.40 132	0.35 136	0.28 91	0.30 96	0.22 73	0.17 77	0.51 219	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.13 183

TVStereo	0.22 93	0.11 27	0.52 148	0.25 198	0.12 48	0.21 64	0.18 92	0.40 132	0.35 136	0.28 91	0.30 96	0.22 73	0.17 77	0.51 219	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.13 183

RALCasStereoNet	0.22 93	0.22 225	0.48 85	0.23 129	0.23 309	0.22 86	0.18 92	0.32 56	0.27 57	0.22 47	0.30 96	0.22 73	0.15 50	0.29 115	0.20 115	0.08 87	0.22 330	0.07 13	0.06 22	0.10 178	0.25 313

DN-CSS_ROB	0.24 148	0.33 307	0.69 251	0.25 198	0.14 108	0.26 143	0.13 2	0.42 151	0.35 136	0.30 135	0.42 210	0.22 73	0.20 126	0.34 161	0.22 147	0.07 13	0.06 34	0.11 228	0.11 233	0.11 219	0.09 58

EKT-Stereo	0.39 295	0.13 73	0.53 158	0.42 366	3.94 415	0.22 86	0.17 54	0.38 107	0.30 92	0.21 31	0.20 30	0.23 86	0.15 50	0.30 124	0.18 78	0.10 198	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.09 131	0.12 163

MIM_Stereo	0.20 57	0.17 167	0.55 174	0.20 34	0.21 285	0.17 9	0.14 12	0.37 98	0.27 57	0.28 91	0.35 144	0.23 86	0.13 31	0.28 98	0.16 46	0.06 1	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.15 217

DCRE	0.24 148	0.15 123	0.45 56	0.26 230	0.26 333	0.23 102	0.21 174	0.37 98	0.29 78	0.23 54	0.81 358	0.23 86	0.16 62	0.24 46	0.18 78	0.07 13	0.14 252	0.07 13	0.08 104	0.07 30	0.25 313

TestStereo1	0.23 122	0.22 225	0.50 120	0.27 262	0.14 108	0.26 143	0.27 269	0.43 156	0.38 170	0.29 114	0.39 185	0.23 86	0.21 133	0.33 147	0.18 78	0.08 87	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.10 99

DisPM	0.20 57	0.11 27	0.52 148	0.24 166	0.13 80	0.18 13	0.19 124	0.30 37	0.31 99	0.33 184	0.34 138	0.23 86	0.16 62	0.34 161	0.17 59	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.12 163

SA-5K	0.23 122	0.22 225	0.50 120	0.27 262	0.14 108	0.26 143	0.27 269	0.43 156	0.38 170	0.29 114	0.39 185	0.23 86	0.21 133	0.33 147	0.18 78	0.08 87	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.10 99

SA	0.24 148	0.22 225	0.55 174	0.23 129	0.14 108	0.25 130	0.23 219	0.48 205	0.42 206	0.28 91	0.44 231	0.23 86	0.23 147	0.34 161	0.17 59	0.07 13	0.09 168	0.11 228	0.11 233	0.08 64	0.09 58

CIPLG	0.23 122	0.28 284	0.75 269	0.24 166	0.16 187	0.25 130	0.20 155	0.38 107	0.33 121	0.32 175	0.34 138	0.23 86	0.15 50	0.27 80	0.22 147	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 58

IPLGR_C	0.23 122	0.29 287	0.81 288	0.24 166	0.16 187	0.24 120	0.20 155	0.38 107	0.33 121	0.32 175	0.33 130	0.23 86	0.15 50	0.26 71	0.22 147	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 58

ACRE	0.23 122	0.27 277	0.83 293	0.24 166	0.15 158	0.24 120	0.20 155	0.38 107	0.32 107	0.32 175	0.33 130	0.23 86	0.15 50	0.26 71	0.22 147	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 58

test_3	0.20 57	0.12 57	0.49 102	0.26 230	0.14 108	0.22 86	0.25 254	0.34 72	0.33 121	0.25 71	0.18 22	0.23 86	0.13 31	0.25 54	0.20 115	0.06 1	0.14 252	0.09 119	0.10 209	0.07 30	0.10 99

DeepStereo_RVC	0.19 37	0.12 57	0.47 73	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.16 40	0.29 28	0.24 24	0.28 91	0.27 75	0.23 86	0.28 213	0.24 46	0.19 99	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.09 131	0.10 99

RAFT-RH_RVC	0.26 191	0.13 73	0.57 191	0.22 86	0.12 48	0.25 130	0.14 12	0.27 13	0.29 78	0.38 247	1.14 378	0.23 86	0.18 103	0.58 244	0.24 167	0.07 13	0.06 34	0.10 182	0.07 44	0.06 2	0.08 37

TestStereo	0.22 93	0.24 248	0.48 85	0.25 198	0.11 25	0.22 86	0.22 196	0.32 56	0.31 99	0.24 60	0.34 138	0.23 86	0.19 120	0.62 269	0.19 99	0.08 87	0.07 92	0.10 182	0.07 44	0.11 219	0.07 11

SFCPSM	0.23 122	0.12 57	0.51 132	0.21 54	0.14 108	0.34 242	0.22 196	0.57 282	0.41 194	0.29 114	0.32 115	0.23 86	0.22 138	0.28 98	0.20 115	0.10 198	0.07 92	0.09 119	0.10 209	0.09 131	0.09 58

11t1	0.21 80	0.12 57	0.45 56	0.20 34	0.15 158	0.27 149	0.17 54	0.37 98	0.28 65	0.27 85	0.25 59	0.24 101	0.23 147	0.28 98	0.25 179	0.09 143	0.19 311	0.07 13	0.07 44	0.09 131	0.23 292

LL-Strereo2	0.21 80	0.25 261	0.53 158	0.32 321	0.20 272	0.25 130	0.14 12	0.32 56	0.25 42	0.25 71	0.20 30	0.24 101	0.12 15	0.28 98	0.18 78	0.07 13	0.07 92	0.12 258	0.09 165	0.09 131	0.16 227

anonymousdsp2	0.23 122	0.11 27	0.42 41	0.26 230	0.24 320	0.25 130	0.17 54	0.43 156	0.37 162	0.30 135	0.23 50	0.24 101	0.15 50	0.32 138	0.17 59	0.07 13	0.28 360	0.07 13	0.05 8	0.08 64	0.44 372

UDGNet	0.24 148	0.37 328	0.53 158	0.25 198	0.14 108	0.24 120	0.18 92	0.32 56	0.44 223	0.29 114	0.28 79	0.24 101	0.20 126	0.30 124	0.21 132	0.16 315	0.07 92	0.21 348	0.11 233	0.16 292	0.11 128

PFNet+	0.21 80	0.11 27	0.54 168	0.22 86	0.12 48	0.17 9	0.18 92	0.31 51	0.36 149	0.33 184	0.32 115	0.24 101	0.16 62	0.33 147	0.18 78	0.10 198	0.07 92	0.11 228	0.10 209	0.08 64	0.12 163

PSM-softLoss	0.22 93	0.11 27	0.53 158	0.25 198	0.12 48	0.20 48	0.17 54	0.39 123	0.29 78	0.29 114	0.32 115	0.24 101	0.16 62	0.53 227	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.09 165	0.08 64	0.12 163

KMStereo	0.22 93	0.11 27	0.53 158	0.25 198	0.12 48	0.20 48	0.17 54	0.39 123	0.29 78	0.29 114	0.32 115	0.24 101	0.16 62	0.53 227	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.09 165	0.08 64	0.12 163

DEmStereo	0.26 191	0.10 11	0.52 148	0.19 13	0.13 80	0.31 209	0.25 254	0.29 28	0.38 170	0.36 224	0.57 307	0.24 101	0.48 327	0.53 227	0.44 284	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.08 104	0.07 30	0.08 37

CRE-IMP	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.23 129	0.11 25	0.24 120	0.17 54	0.31 51	0.24 24	0.27 85	0.26 66	0.24 101	0.17 77	0.24 46	0.19 99	0.09 143	0.05 3	0.10 182	0.07 44	0.10 178	0.10 99

test-1	0.20 57	0.12 57	0.49 102	0.23 129	0.23 309	0.22 86	0.23 219	0.36 86	0.29 78	0.21 31	0.25 59	0.24 101	0.14 41	0.18 12	0.22 147	0.07 13	0.14 252	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.14 206

Prome-Stereo	0.22 93	0.10 11	0.43 46	0.24 166	0.13 80	0.23 102	0.23 219	0.37 98	0.27 57	0.33 184	0.58 310	0.24 101	0.28 213	0.30 124	0.16 46	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.20 268

MyStereo8	0.25 172	0.20 204	0.69 251	0.24 166	0.17 212	0.31 209	0.16 40	0.50 220	0.32 107	0.29 114	0.38 171	0.25 112	0.19 120	0.33 147	0.29 214	0.08 87	0.20 319	0.08 59	0.08 104	0.10 178	0.16 227

CASS	0.22 93	0.16 144	0.40 31	0.26 230	0.12 48	0.29 180	0.19 124	0.40 132	0.32 107	0.34 198	0.35 144	0.25 112	0.25 176	0.26 71	0.21 132	0.13 274	0.08 139	0.11 228	0.09 165	0.11 219	0.12 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 122	0.32 303	0.55 174	0.23 129	0.12 48	0.27 149	0.21 174	0.32 56	0.45 234	0.30 135	0.29 85	0.25 112	0.17 77	0.31 133	0.26 188	0.13 274	0.07 92	0.10 182	0.08 104	0.12 244	0.09 58

Patchmatch Stereo++	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.14 12	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.27 80	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58
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
NRIStereo	0.20 57	0.12 57	0.50 120	0.23 129	0.11 25	0.24 120	0.19 124	0.30 37	0.28 65	0.26 76	0.26 66	0.25 112	0.18 103	0.34 161	0.19 99	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.09 131	0.09 58

PSM-adaLoss	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.15 25	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.25 54	0.17 59	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

ROB_FTStereo_v2	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.15 25	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.25 54	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

ROB_FTStereo	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.13 2	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.25 54	0.17 59	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

HUI-Stereo	0.19 37	0.13 73	0.52 148	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.14 12	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.23 40	0.17 59	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

Pruner-Stereo	0.20 57	0.12 57	0.49 102	0.29 299	0.12 48	0.19 22	0.17 54	0.32 56	0.31 99	0.33 184	0.32 115	0.25 112	0.15 50	0.25 54	0.22 147	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.10 99

iGMRVC	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.15 25	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.27 80	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

iRAFT	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.14 12	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.27 80	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

RAFT-IKP	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.18 13	0.15 25	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.26 71	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

RALAANet	0.21 80	0.24 248	0.53 158	0.23 129	0.14 108	0.22 86	0.13 2	0.38 107	0.30 92	0.29 114	0.26 66	0.25 112	0.15 50	0.28 98	0.20 115	0.08 87	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.10 178	0.07 11

GES	0.23 122	0.14 107	0.54 168	0.21 54	0.14 108	0.28 163	0.19 124	0.51 230	0.35 136	0.31 150	0.36 157	0.25 112	0.24 165	0.30 124	0.23 162	0.11 229	0.09 168	0.08 59	0.08 104	0.10 178	0.12 163

AFF-stereo	0.20 57	0.24 248	0.49 102	0.22 86	0.11 25	0.18 13	0.18 92	0.35 81	0.29 78	0.25 71	0.36 157	0.25 112	0.17 77	0.25 54	0.17 59	0.06 1	0.09 168	0.08 59	0.08 104	0.08 64	0.11 128

MyStereo05	0.24 148	0.15 123	0.58 204	0.22 86	0.14 108	0.25 130	0.22 196	0.50 220	0.54 302	0.32 175	0.23 50	0.26 128	0.23 147	0.32 138	0.25 179	0.07 13	0.12 229	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128

Sa-1000	0.24 148	0.20 204	0.53 158	0.23 129	0.14 108	0.30 191	0.23 219	0.50 220	0.41 194	0.30 135	0.50 276	0.26 128	0.19 120	0.33 147	0.16 46	0.08 87	0.10 193	0.10 182	0.11 233	0.08 64	0.08 37

LCNet	0.22 93	0.12 57	0.42 41	0.26 230	0.12 48	0.23 102	0.19 124	0.36 86	0.28 65	0.28 91	0.35 144	0.26 128	0.30 236	0.35 168	0.17 59	0.07 13	0.05 3	0.09 119	0.10 209	0.13 256	0.22 285

CFNet-RSSM	0.18 21	0.10 11	0.45 56	0.20 34	0.12 48	0.20 48	0.16 40	0.40 132	0.31 99	0.23 54	0.21 42	0.26 128	0.15 50	0.21 25	0.14 24	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.06 4

MyStereo04	0.24 148	0.15 123	0.58 204	0.22 86	0.16 187	0.25 130	0.22 196	0.51 230	0.54 302	0.29 114	0.23 50	0.27 132	0.23 147	0.32 138	0.25 179	0.07 13	0.13 243	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128

gwcnet-sp	0.25 172	0.16 144	0.70 254	0.23 129	0.14 108	0.34 242	0.22 196	0.46 187	0.41 194	0.37 239	0.35 144	0.27 132	0.27 194	0.36 172	0.26 188	0.09 143	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.10 99

scenet	0.25 172	0.16 144	0.70 254	0.23 129	0.14 108	0.34 242	0.22 196	0.46 187	0.41 194	0.37 239	0.35 144	0.27 132	0.27 194	0.36 172	0.26 188	0.09 143	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.10 99

knoymous	0.18 21	0.10 11	0.35 17	0.17 4	0.11 25	0.21 64	0.17 54	0.33 68	0.24 24	0.24 60	0.28 79	0.27 132	0.16 62	0.24 46	0.17 59	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.06 22	0.09 131	0.10 99

ssnet	0.25 172	0.16 144	0.70 254	0.23 129	0.14 108	0.34 242	0.22 196	0.46 187	0.41 194	0.37 239	0.35 144	0.27 132	0.27 194	0.36 172	0.26 188	0.09 143	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.10 99

test_5	0.25 172	0.25 261	0.57 191	0.27 262	0.18 232	0.25 130	0.29 287	0.42 151	0.39 181	0.29 114	0.40 192	0.27 132	0.23 147	0.35 168	0.19 99	0.07 13	0.07 92	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.14 206

AAGNet	0.34 270	0.12 57	0.53 158	0.26 230	0.16 187	0.20 48	0.19 124	0.31 51	0.29 78	0.35 213	0.35 144	0.27 132	0.30 236	0.44 197	2.56 408	0.08 87	0.05 3	0.10 182	0.07 44	0.09 131	0.07 11

PFNet	0.24 148	0.11 27	0.63 232	0.25 198	0.14 108	0.22 86	0.19 124	0.40 132	0.35 136	0.36 224	0.32 115	0.27 132	0.20 126	0.63 272	0.23 162	0.09 143	0.05 3	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.08 37

GMM-Stereo	0.22 93	0.10 11	0.56 184	0.23 129	0.13 80	0.24 120	0.24 241	0.38 107	0.29 78	0.31 150	0.44 231	0.27 132	0.21 133	0.31 133	0.17 59	0.07 13	0.05 3	0.10 182	0.09 165	0.08 64	0.19 256

Gwc-CoAtRS	0.17 18	0.10 11	0.41 33	0.20 34	0.12 48	0.20 48	0.15 25	0.34 72	0.29 78	0.23 54	0.23 50	0.27 132	0.15 50	0.21 25	0.14 24	0.07 13	0.06 34	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.07 11

HITNet	0.22 93	0.23 238	0.60 218	0.20 34	0.09 5	0.27 149	0.15 25	0.45 181	0.33 121	0.29 114	0.33 130	0.27 132	0.22 138	0.29 115	0.27 195	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.09 131	0.11 128
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
iResNet	0.25 172	0.22 225	0.62 227	0.26 230	0.11 25	0.31 209	0.23 219	0.46 187	0.45 234	0.34 198	0.43 222	0.27 132	0.23 147	0.36 172	0.37 258	0.08 87	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.08 64	0.10 99

CoDeX	0.24 148	0.13 73	0.48 85	0.22 86	0.14 108	0.29 180	0.21 174	0.55 263	0.42 206	0.29 114	0.36 157	0.28 144	0.23 147	0.48 208	0.20 115	0.09 143	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.08 37

xx1	0.23 122	0.16 144	0.50 120	0.27 262	0.13 80	0.31 209	0.19 124	0.39 123	0.48 262	0.21 31	0.20 30	0.28 144	0.25 176	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 360	0.10 182	0.11 233	0.09 131	0.23 292

qqq	0.24 148	0.16 144	0.46 68	0.20 34	0.15 158	0.23 102	0.20 155	0.43 156	0.32 107	0.26 76	0.31 106	0.28 144	0.25 176	0.36 172	0.28 201	0.08 87	0.22 330	0.10 182	0.11 233	0.09 131	0.23 292

iRaft-Stereo_20w	0.29 228	0.11 27	0.86 303	0.33 332	0.24 320	0.32 222	0.26 264	0.60 311	0.26 48	0.41 277	0.21 42	0.28 144	0.19 120	0.32 138	0.24 167	0.07 13	0.31 376	0.07 13	0.09 165	0.08 64	0.47 377

GMOStereo	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 338	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

error version	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 338	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

test-v	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 338	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

CrosDoStereo	0.32 255	0.11 27	0.53 158	0.19 13	0.12 48	0.22 86	1.07 400	0.36 86	0.38 170	0.38 247	0.60 318	0.28 144	0.45 314	0.61 261	0.56 318	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.09 165	0.08 64	0.09 58

PSM-AAD	0.26 191	0.11 27	0.43 46	0.24 166	0.12 48	0.27 149	0.37 326	0.36 86	0.30 92	0.36 224	0.39 185	0.28 144	0.77 367	0.30 124	0.16 46	0.07 13	0.06 34	0.12 258	0.11 233	0.09 131	0.21 277

ASMatch	0.23 122	0.11 27	0.55 174	0.25 198	0.14 108	0.19 22	0.16 40	0.32 56	0.30 92	0.28 91	0.68 340	0.28 144	0.26 188	0.50 214	0.22 147	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.11 128

DeepStereo_LL	0.32 255	0.11 27	0.53 158	0.19 13	0.12 48	0.22 86	1.07 400	0.36 86	0.38 170	0.38 247	0.60 318	0.28 144	0.45 314	0.61 261	0.56 318	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.09 165	0.08 64	0.09 58

test-2	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 338	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

IGEV_Zeroshot_test	0.23 122	0.11 27	0.82 291	0.21 54	0.23 309	0.20 48	0.19 124	0.38 107	0.23 15	0.34 198	0.22 48	0.29 156	0.14 41	0.24 46	0.20 115	0.07 13	0.09 168	0.08 59	0.08 104	0.08 64	0.35 350

Any-RAFT	0.18 21	0.09 3	0.33 11	0.19 13	0.10 17	0.29 180	0.16 40	0.44 174	0.32 107	0.25 71	0.27 75	0.29 156	0.16 62	0.23 40	0.13 7	0.08 87	0.07 92	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.07 11

x	0.23 122	0.15 123	0.45 56	0.20 34	0.15 158	0.27 149	0.17 54	0.43 156	0.35 136	0.26 76	0.31 106	0.29 156	0.25 176	0.29 115	0.30 216	0.09 143	0.22 330	0.08 59	0.09 165	0.09 131	0.24 304

SST-Stereo	0.22 93	0.11 27	0.52 148	0.25 198	0.14 108	0.19 22	0.17 54	0.32 56	0.26 48	0.34 198	0.33 130	0.29 156	0.25 176	0.56 240	0.18 78	0.08 87	0.05 3	0.10 182	0.08 104	0.09 131	0.07 11

IRAFT_RVC	0.23 122	0.15 123	0.54 168	0.26 230	0.12 48	0.19 22	0.23 219	0.41 150	0.39 181	0.31 150	0.30 96	0.29 156	0.24 165	0.55 235	0.23 162	0.08 87	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.08 37

cross-raft	0.18 21	0.12 57	0.40 31	0.27 262	0.16 187	0.20 48	0.24 241	0.34 72	0.24 24	0.23 54	0.28 79	0.29 156	0.15 50	0.19 21	0.16 46	0.06 1	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.07 11

LMCR-Stereo	0.28 214	0.22 225	0.56 184	0.29 299	0.14 108	0.37 268	0.23 219	0.57 282	0.36 149	0.40 267	0.40 192	0.29 156	0.30 236	0.41 189	0.38 260	0.11 229	0.07 92	0.09 119	0.07 44	0.13 256	0.10 99

111	0.22 93	0.22 225	0.57 191	0.19 13	0.09 5	0.24 120	0.17 54	0.44 174	0.46 243	0.24 60	0.30 96	0.29 156	0.22 138	0.25 54	0.19 99	0.08 87	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.15 217

ARAFT	0.26 191	0.30 293	0.87 305	0.22 86	0.12 48	0.30 191	0.24 241	0.46 187	0.34 129	0.33 184	0.28 79	0.29 156	0.20 126	0.49 210	0.19 99	0.08 87	0.06 34	0.12 258	0.11 233	0.09 131	0.09 58

FENet	0.22 93	0.13 73	0.48 85	0.22 86	0.12 48	0.27 149	0.18 92	0.43 156	0.37 162	0.31 150	0.32 115	0.29 156	0.23 147	0.27 80	0.24 167	0.10 198	0.07 92	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128

mmm	0.25 172	0.15 123	0.44 53	0.23 129	0.20 272	0.28 163	0.21 174	0.43 156	0.32 107	0.31 150	0.40 192	0.30 166	0.24 165	0.31 133	0.28 201	0.09 143	0.21 324	0.11 228	0.12 270	0.10 178	0.26 322

ttt	0.33 262	0.14 107	0.54 168	0.22 86	0.14 108	0.30 191	0.22 196	0.59 302	0.51 286	0.31 150	0.46 256	0.30 166	0.23 147	0.71 300	1.07 365	0.13 274	0.22 330	0.10 182	0.11 233	0.12 244	0.24 304

GwcNet-ADL	0.23 122	0.15 123	0.58 204	0.24 166	0.13 80	0.23 102	0.24 241	0.51 230	0.41 194	0.28 91	0.29 85	0.30 166	0.20 126	0.27 80	0.28 201	0.09 143	0.07 92	0.07 13	0.07 44	0.09 131	0.11 128

FTStereo	0.28 214	0.11 27	0.56 184	0.24 166	0.13 80	0.21 64	0.52 367	0.36 86	0.28 65	0.38 247	0.94 370	0.30 166	0.56 345	0.33 147	0.18 78	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.19 256

RAFT_R40	0.22 93	0.11 27	0.52 148	0.25 198	0.13 80	0.18 13	0.18 92	0.32 56	0.31 99	0.33 184	0.33 130	0.30 166	0.23 147	0.55 235	0.19 99	0.08 87	0.05 3	0.10 182	0.08 104	0.09 131	0.07 11

GrayStereo	0.26 191	0.10 11	0.45 56	0.27 262	0.14 108	0.23 102	0.46 353	0.36 86	0.33 121	0.40 267	0.47 263	0.30 166	0.78 368	0.29 115	0.17 59	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.09 165	0.07 30	0.15 217

222	0.45 325	0.14 107	0.43 46	0.19 13	0.15 158	0.36 263	0.20 155	0.60 311	0.43 216	0.37 239	0.45 244	0.30 166	0.28 213	0.59 250	3.72 412	0.11 229	0.19 311	0.08 59	0.09 165	0.09 131	0.27 325

test_xeample	0.39 295	0.14 107	0.46 68	0.19 13	0.16 187	0.34 242	0.22 196	0.59 302	0.43 216	0.33 184	0.47 263	0.30 166	0.27 194	0.60 255	2.44 407	0.10 198	0.21 324	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.25 313

FADNet_RVC	0.31 250	0.35 319	0.98 329	0.24 166	0.16 187	0.30 191	0.17 54	0.52 235	0.39 181	0.30 135	0.38 171	0.30 166	0.29 229	0.54 232	0.33 239	0.14 295	0.14 252	0.14 299	0.16 326	0.21 336	0.24 304

SMFormer	0.27 207	0.13 73	0.47 73	0.20 34	0.10 17	0.28 163	0.19 124	0.54 252	0.48 262	0.35 213	0.42 210	0.31 175	0.27 194	0.60 255	0.34 243	0.10 198	0.16 282	0.08 59	0.09 165	0.10 178	0.16 227

tta	0.27 207	0.13 73	0.47 73	0.20 34	0.10 17	0.28 163	0.19 124	0.54 252	0.48 262	0.35 213	0.42 210	0.31 175	0.27 194	0.60 255	0.34 243	0.10 198	0.16 282	0.08 59	0.09 165	0.08 64	0.13 183

qqq1	0.26 191	0.13 73	0.47 73	0.20 34	0.10 17	0.28 163	0.19 124	0.54 252	0.48 262	0.35 213	0.42 210	0.31 175	0.27 194	0.60 255	0.21 132	0.10 198	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.08 64	0.13 183

fff1	0.26 191	0.13 73	0.47 73	0.20 34	0.10 17	0.28 163	0.19 124	0.54 252	0.48 262	0.35 213	0.42 210	0.31 175	0.27 194	0.60 255	0.21 132	0.10 198	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.08 64	0.13 183

BUS	0.24 148	0.13 73	0.36 19	0.25 198	0.14 108	0.44 301	0.17 54	0.59 302	0.36 149	0.34 198	0.35 144	0.31 175	0.22 138	0.27 80	0.22 147	0.10 198	0.07 92	0.11 228	0.10 209	0.09 131	0.10 99

RAFT_CTSACE	0.23 122	0.21 211	0.57 191	0.26 230	0.15 158	0.22 86	0.23 219	0.34 72	0.30 92	0.34 198	0.51 279	0.31 175	0.17 77	0.33 147	0.15 37	0.06 1	0.09 168	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.07 11

NINENet	0.27 207	0.16 144	0.49 102	0.23 129	0.16 187	0.44 301	0.17 54	0.63 330	0.49 275	0.33 184	0.38 171	0.31 175	0.22 138	0.43 194	0.22 147	0.11 229	0.10 193	0.12 258	0.08 104	0.12 244	0.11 128

XX-Stereo	0.25 172	0.11 27	1.09 343	0.35 341	0.38 368	0.23 102	0.13 2	0.43 156	0.19 3	0.20 27	0.40 192	0.31 175	0.10 3	0.33 147	0.13 7	0.08 87	0.11 213	0.08 59	0.09 165	0.07 30	0.10 99

RAFT + AFF	0.30 240	0.33 307	0.76 273	0.25 198	0.17 212	0.30 191	0.33 313	0.55 263	0.42 206	0.28 91	0.30 96	0.31 175	0.31 249	0.64 277	0.32 231	0.09 143	0.11 213	0.11 228	0.10 209	0.12 244	0.16 227

MLCV	0.25 172	0.23 238	0.59 211	0.22 86	0.09 5	0.30 191	0.18 92	0.40 132	0.38 170	0.38 247	0.44 231	0.31 175	0.22 138	0.44 197	0.32 231	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.08 37

RAFT-Test	0.19 37	0.11 27	0.41 33	0.26 230	0.21 285	0.26 143	0.17 54	0.37 98	0.26 48	0.24 60	0.29 85	0.32 185	0.14 41	0.22 36	0.15 37	0.07 13	0.08 139	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.07 11

IER	0.24 148	0.15 123	0.50 120	0.21 54	0.15 158	0.31 209	0.20 155	0.44 174	0.38 170	0.34 198	0.41 203	0.32 185	0.34 265	0.31 133	0.23 162	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.08 104	0.09 131	0.09 58

AASNet	0.29 228	0.27 277	0.67 245	0.26 230	0.18 232	0.34 242	0.21 174	0.64 336	0.49 275	0.36 224	0.41 203	0.32 185	0.26 188	0.33 147	0.39 264	0.12 257	0.09 168	0.10 182	0.08 104	0.14 276	0.12 163

GANet-ADL	0.22 93	0.14 107	0.51 132	0.23 129	0.14 108	0.29 180	0.19 124	0.48 205	0.36 149	0.26 76	0.33 130	0.32 185	0.20 126	0.26 71	0.22 147	0.11 229	0.07 92	0.07 13	0.06 22	0.09 131	0.11 128

HCRNet	0.25 172	0.27 277	0.42 41	0.34 336	0.17 212	0.27 149	0.18 92	0.45 181	0.37 162	0.31 150	0.35 144	0.32 185	0.23 147	0.44 197	0.21 132	0.13 274	0.08 139	0.13 281	0.11 233	0.11 219	0.09 58

BEATNet_4x	0.25 172	0.25 261	0.66 242	0.23 129	0.10 17	0.29 180	0.14 12	0.49 212	0.34 129	0.31 150	0.35 144	0.32 185	0.26 188	0.34 161	0.33 239	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.11 219	0.13 183

HBP-ISP	0.34 270	0.35 319	0.76 273	0.23 129	0.17 212	0.33 228	0.22 196	0.56 273	0.47 256	0.42 281	0.49 274	0.33 191	0.41 302	0.73 304	0.27 195	0.18 337	0.19 311	0.24 357	0.20 348	0.16 292	0.16 227

raft_robust	0.25 172	0.23 238	0.44 53	0.22 86	0.13 80	0.23 102	0.22 196	0.52 235	0.50 280	0.33 184	0.32 115	0.33 191	0.23 147	0.55 235	0.18 78	0.07 13	0.11 213	0.08 59	0.10 209	0.08 64	0.07 11

OMP-Stereo	0.24 148	0.16 144	0.48 85	0.30 306	0.13 80	0.21 64	0.16 40	0.38 107	0.35 136	0.34 198	0.30 96	0.33 191	0.20 126	0.70 297	0.24 167	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.08 64	0.07 11

IIG-Stereo	0.24 148	0.16 144	0.47 73	0.29 299	0.12 48	0.23 102	0.14 12	0.40 132	0.33 121	0.35 213	0.37 165	0.33 191	0.22 138	0.70 297	0.26 188	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.08 64	0.07 11

THIR-Stereo	0.30 240	0.15 123	0.46 68	0.19 13	0.11 25	0.28 163	0.70 381	0.33 68	0.36 149	0.37 239	0.64 331	0.33 191	0.49 331	0.58 244	0.44 284	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.09 165	0.07 30	0.08 37

DMCA	0.24 148	0.18 184	0.51 132	0.23 129	0.14 108	0.27 149	0.20 155	0.45 181	0.40 189	0.32 175	0.33 130	0.33 191	0.25 176	0.27 80	0.30 216	0.11 229	0.08 139	0.10 182	0.08 104	0.11 219	0.12 163

SuperB	0.50 339	0.37 328	2.16 396	0.23 129	0.15 158	0.41 287	0.32 308	0.50 220	0.83 365	0.44 297	0.51 279	0.33 191	0.45 314	0.69 294	1.07 365	0.10 198	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.95 402	0.18 241

MyStereo06	0.23 122	0.15 123	0.74 266	0.22 86	0.14 108	0.25 130	0.22 196	0.43 156	0.25 42	0.36 224	0.24 55	0.34 198	0.18 103	0.24 46	0.20 115	0.07 13	0.12 229	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128

DualNet	0.33 262	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.38 107	0.46 243	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.28 98	1.30 376	0.08 87	0.28 360	0.12 258	0.11 233	0.08 64	0.37 359

ffm	0.27 207	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.38 107	0.46 243	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 360	0.12 258	0.11 233	0.08 64	0.37 359

ff1	0.36 278	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.38 107	0.46 243	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.91 351	1.30 376	0.08 87	0.28 360	0.12 258	0.11 233	0.08 64	0.37 359

mmx	0.37 285	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.57 282	0.48 262	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.91 351	1.30 376	0.10 198	0.20 319	0.12 258	0.11 233	0.11 219	0.23 292

xxx	0.37 285	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.57 282	0.48 262	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.91 351	1.30 376	0.10 198	0.20 319	0.12 258	0.11 233	0.11 219	0.23 292

HH	0.22 93	0.12 57	0.55 174	0.32 321	0.16 187	0.27 149	0.18 92	0.36 86	0.25 42	0.20 27	0.26 66	0.34 198	0.18 103	0.33 147	0.15 37	0.07 13	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.07 30	0.31 340

HanStereo	0.22 93	0.12 57	0.55 174	0.32 321	0.16 187	0.27 149	0.18 92	0.36 86	0.25 42	0.20 27	0.26 66	0.34 198	0.18 103	0.33 147	0.15 37	0.07 13	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.07 30	0.31 340

iRaft-Stereo_5w	0.25 172	0.24 248	0.50 120	0.23 129	0.18 232	0.19 22	0.19 124	0.39 123	0.35 136	0.28 91	0.36 157	0.34 198	0.23 147	0.66 287	0.28 201	0.07 13	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.09 131	0.14 206

DAS	0.28 214	0.13 73	0.49 102	0.24 166	0.18 232	0.30 191	0.24 241	0.48 205	0.48 262	0.42 281	0.45 244	0.34 198	0.31 249	0.76 319	0.24 167	0.09 143	0.07 92	0.09 119	0.07 44	0.10 178	0.11 128

SepStereo	0.27 207	0.13 73	0.49 102	0.24 166	0.18 232	0.30 191	0.24 241	0.48 205	0.48 262	0.42 281	0.45 244	0.34 198	0.31 249	0.64 277	0.24 167	0.09 143	0.07 92	0.09 119	0.07 44	0.10 178	0.11 128

KYRaft	0.23 122	0.11 27	0.43 46	0.23 129	0.12 48	0.23 102	0.23 219	0.37 98	0.26 48	0.35 213	0.53 292	0.34 198	0.26 188	0.29 115	0.16 46	0.07 13	0.05 3	0.09 119	0.10 209	0.08 64	0.30 337

GEStereo_RVC	0.29 228	0.24 248	0.60 218	0.27 262	0.16 187	0.33 228	0.25 254	0.58 294	0.56 314	0.35 213	0.38 171	0.34 198	0.25 176	0.51 219	0.29 214	0.12 257	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.11 219	0.13 183

FADNet-RVC-Resample	0.31 250	0.32 303	1.16 351	0.27 262	0.17 212	0.33 228	0.21 174	0.49 212	0.40 189	0.36 224	0.38 171	0.34 198	0.27 194	0.54 232	0.27 195	0.10 198	0.10 193	0.14 299	0.13 294	0.13 256	0.18 241

STrans-v2	0.25 172	0.14 107	0.56 184	0.21 54	0.12 48	0.23 102	0.20 155	0.50 220	0.31 99	0.31 150	0.42 210	0.35 212	0.35 272	0.62 269	0.24 167	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.08 37

ICVP	0.24 148	0.13 73	0.45 56	0.26 230	0.14 108	0.30 191	0.25 254	0.47 196	0.35 136	0.29 114	0.43 222	0.35 212	0.25 176	0.28 98	0.25 179	0.12 257	0.09 168	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 255	0.16 144	1.22 362	0.23 129	0.19 255	0.32 222	0.19 124	0.61 318	0.61 329	0.37 239	0.45 244	0.35 212	0.29 229	0.37 180	0.26 188	0.14 295	0.11 213	0.12 258	0.11 233	0.14 276	0.18 241

ADCRef	0.41 310	0.33 307	1.05 335	0.26 230	0.21 285	0.49 326	0.27 269	0.54 252	0.51 286	0.51 328	0.59 314	0.35 212	0.47 323	0.54 232	1.35 383	0.09 143	0.08 139	0.12 258	0.12 270	0.12 244	0.13 183

AdaStereo	0.25 172	0.17 167	0.47 73	0.25 198	0.13 80	0.33 228	0.17 54	0.57 282	0.43 216	0.34 198	0.38 171	0.35 212	0.21 133	0.32 138	0.24 167	0.14 295	0.06 34	0.13 281	0.09 165	0.11 219	0.09 58
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.
TransformOpticalFlow	0.24 148	0.14 107	0.57 191	0.24 166	0.11 25	0.21 64	0.19 124	0.43 156	0.34 129	0.30 135	0.43 222	0.36 217	0.31 249	0.61 261	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.08 37

MMNet	0.28 214	0.19 192	0.54 168	0.24 166	0.17 212	0.47 317	0.22 196	0.47 196	0.53 298	0.40 267	0.43 222	0.36 217	0.34 265	0.40 186	0.35 249	0.08 87	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.09 58

PS-NSSS	0.33 262	0.36 325	0.61 224	0.24 166	0.18 232	0.33 228	0.24 241	0.59 302	0.42 206	0.38 247	0.52 285	0.36 217	0.31 249	0.80 329	0.32 231	0.18 337	0.14 252	0.21 348	0.15 317	0.17 304	0.14 206

PWCDC_ROB	0.41 310	0.41 343	0.77 279	0.34 336	0.21 285	0.43 296	0.20 155	0.60 311	0.90 371	0.44 297	1.24 383	0.36 217	0.38 287	0.56 240	0.48 295	0.18 337	0.11 213	0.11 228	0.10 209	0.20 330	0.16 227

PCWNet_CMD	0.23 122	0.14 107	0.48 85	0.21 54	0.13 80	0.28 163	0.17 54	0.47 196	0.47 256	0.30 135	0.36 157	0.37 221	0.24 165	0.29 115	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.11 219	0.11 128

riskmin	0.24 148	0.10 11	0.43 46	0.32 321	0.26 333	0.33 228	0.19 124	0.44 174	0.30 92	0.24 60	0.27 75	0.37 221	0.25 176	0.30 124	0.22 147	0.09 143	0.18 307	0.09 119	0.13 294	0.10 178	0.27 325

delet	0.29 228	0.18 184	0.58 204	0.24 166	0.19 255	0.41 287	0.30 293	0.52 235	0.51 286	0.35 213	0.42 210	0.37 221	0.31 249	0.49 210	0.36 252	0.10 198	0.09 168	0.11 228	0.12 270	0.09 131	0.09 58

UPFNet	0.27 207	0.15 123	0.47 73	0.25 198	0.20 272	0.37 268	0.27 269	0.50 220	0.40 189	0.36 224	0.38 171	0.37 221	0.29 229	0.40 186	0.34 243	0.10 198	0.10 193	0.10 182	0.10 209	0.10 178	0.08 37

MSMDNet	0.23 122	0.14 107	0.49 102	0.20 34	0.13 80	0.28 163	0.17 54	0.47 196	0.47 256	0.30 135	0.36 157	0.37 221	0.24 165	0.29 115	0.21 132	0.09 143	0.07 92	0.09 119	0.08 104	0.11 219	0.11 128

iResNet_ROB	0.27 207	0.27 277	0.48 85	0.21 54	0.12 48	0.32 222	0.17 54	0.57 282	0.55 310	0.39 258	0.44 231	0.37 221	0.28 213	0.43 194	0.28 201	0.08 87	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.09 131	0.11 128

CFNet_ucs	0.25 172	0.14 107	0.51 132	0.20 34	0.15 158	0.29 180	0.18 92	0.51 230	0.46 243	0.32 175	0.42 210	0.38 227	0.23 147	0.31 133	0.22 147	0.11 229	0.08 139	0.12 258	0.09 165	0.13 256	0.13 183

BSDual-CNN	0.24 148	0.13 73	0.36 19	0.25 198	0.14 108	0.35 255	0.22 196	0.59 302	0.36 149	0.34 198	0.35 144	0.38 227	0.25 176	0.27 80	0.28 201	0.10 198	0.07 92	0.11 228	0.10 209	0.09 131	0.10 99

psmg	0.24 148	0.13 73	0.36 19	0.21 54	0.14 108	0.35 255	0.23 219	0.54 252	0.36 149	0.36 224	0.38 171	0.38 227	0.25 176	0.27 80	0.28 201	0.10 198	0.08 139	0.10 182	0.10 209	0.09 131	0.09 58

CFNet_pseudo	0.23 122	0.14 107	0.48 85	0.20 34	0.13 80	0.27 149	0.17 54	0.46 187	0.45 234	0.30 135	0.37 165	0.38 227	0.23 147	0.30 124	0.22 147	0.09 143	0.06 34	0.11 228	0.08 104	0.11 219	0.11 128

xxxx	0.39 295	0.14 107	0.47 73	0.20 34	0.16 187	0.38 274	0.20 155	0.61 318	0.43 216	0.30 135	0.44 231	0.38 227	0.25 176	0.50 214	2.41 406	0.11 229	0.21 324	0.09 119	0.10 209	0.10 178	0.26 322

ACVNet	0.24 148	0.18 184	0.51 132	0.18 8	0.15 158	0.27 149	0.23 219	0.40 132	0.45 234	0.29 114	0.41 203	0.38 227	0.28 213	0.28 98	0.35 249	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.10 178	0.09 58

acv_ft	0.26 191	0.18 184	0.56 184	0.24 166	0.19 255	0.34 242	0.21 174	0.47 196	0.45 234	0.39 258	0.41 203	0.38 227	0.28 213	0.28 98	0.36 252	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.11 219	0.09 58

CFNet	0.29 228	0.29 287	0.57 191	0.23 129	0.14 108	0.34 242	0.15 25	0.53 245	0.46 243	0.31 150	0.40 192	0.38 227	0.27 194	0.76 319	0.28 201	0.10 198	0.07 92	0.11 228	0.11 233	0.11 219	0.09 58

ccs_rob	0.23 122	0.14 107	0.48 85	0.20 34	0.13 80	0.27 149	0.17 54	0.46 187	0.45 234	0.30 135	0.37 165	0.38 227	0.23 147	0.30 124	0.22 147	0.09 143	0.06 34	0.11 228	0.08 104	0.12 244	0.11 128

DeepPruner_ROB	0.28 214	0.25 261	0.64 236	0.22 86	0.16 187	0.30 191	0.21 174	0.54 252	0.33 121	0.36 224	0.38 171	0.38 227	0.26 188	0.45 203	0.28 201	0.15 307	0.11 213	0.11 228	0.11 233	0.14 276	0.14 206

DMCA-RVC	0.30 240	0.27 277	0.93 322	0.28 286	0.17 212	0.30 191	0.21 174	0.43 156	0.36 149	0.40 267	0.38 171	0.39 237	0.36 277	0.44 197	0.34 243	0.13 274	0.10 193	0.16 319	0.12 270	0.13 256	0.11 128

TDLM	0.32 255	0.27 277	0.52 148	0.30 306	0.15 158	0.33 228	0.32 308	0.54 252	0.50 280	0.44 297	0.43 222	0.39 237	0.30 236	0.92 356	0.30 216	0.14 295	0.09 168	0.13 281	0.12 270	0.13 256	0.14 206

iResNetv2_ROB	0.29 228	0.37 328	0.92 318	0.24 166	0.13 80	0.30 191	0.19 124	0.55 263	0.51 286	0.39 258	0.46 256	0.39 237	0.27 194	0.36 172	0.30 216	0.09 143	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.13 256	0.11 128

1111x	0.39 295	0.17 167	0.80 287	0.23 129	0.15 158	0.33 228	0.27 269	0.62 326	0.48 262	0.32 175	0.43 222	0.40 240	0.29 229	0.86 341	1.60 392	0.09 143	0.23 338	0.09 119	0.12 270	0.10 178	0.23 292

GMStereo_Zeroshot	0.25 172	0.22 225	0.51 132	0.27 262	0.14 108	0.28 163	0.15 25	0.40 132	0.36 149	0.37 239	0.43 222	0.40 240	0.17 77	0.35 168	0.21 132	0.12 257	0.07 92	0.13 281	0.07 44	0.17 304	0.10 99

PSMNet-RSSM	0.26 191	0.21 211	0.50 120	0.21 54	0.14 108	0.25 130	0.21 174	0.50 220	0.38 170	0.31 150	0.45 244	0.40 240	0.27 194	0.53 227	0.24 167	0.12 257	0.08 139	0.11 228	0.13 294	0.10 178	0.10 99

DSFCA	0.29 228	0.18 184	0.48 85	0.21 54	0.17 212	0.39 277	0.32 308	0.49 212	0.44 223	0.44 297	0.38 171	0.40 240	0.30 236	0.53 227	0.38 260	0.12 257	0.10 193	0.10 182	0.11 233	0.11 219	0.11 128

DeepPrunerF	0.46 331	0.37 328	1.50 378	0.34 336	0.30 350	0.36 263	0.37 326	0.64 336	1.15 390	0.41 277	0.45 244	0.40 240	0.41 302	0.82 333	0.53 310	0.18 337	0.14 252	0.23 355	0.21 350	0.17 304	0.18 241

UCFNet_RVC	0.25 172	0.21 211	0.49 102	0.19 13	0.15 158	0.34 242	0.18 92	0.47 196	0.36 149	0.30 135	0.35 144	0.40 240	0.26 188	0.35 168	0.24 167	0.13 274	0.08 139	0.13 281	0.14 308	0.13 256	0.13 183

Anonymous Stereo	0.42 314	0.43 347	1.38 370	0.32 321	0.26 333	0.35 255	0.48 357	0.55 263	0.58 318	0.43 290	0.48 272	0.40 240	0.29 229	0.93 357	0.56 318	0.16 315	0.16 282	0.15 313	0.16 326	0.16 292	0.20 268

LL-Strereo	0.32 255	0.33 307	0.77 279	0.26 230	0.24 320	0.22 86	0.23 219	0.58 294	0.44 223	0.35 213	0.32 115	0.41 247	0.40 297	0.93 357	0.25 179	0.08 87	0.13 243	0.11 228	0.09 165	0.09 131	0.22 285

iinet-f	0.31 250	0.23 238	1.16 351	0.20 34	0.16 187	0.44 301	0.23 219	0.47 196	0.38 170	0.36 224	0.44 231	0.41 247	0.35 272	0.36 172	0.43 277	0.10 198	0.09 168	0.08 59	0.08 104	0.13 256	0.12 163

anonymousa	0.26 191	0.13 73	0.56 184	0.29 299	0.30 350	0.31 209	0.20 155	0.38 107	0.36 149	0.33 184	0.51 279	0.41 247	0.27 194	0.25 54	0.24 167	0.08 87	0.18 307	0.09 119	0.18 341	0.08 64	0.17 239

PSMNet-ADL	0.26 191	0.16 144	0.39 27	0.27 262	0.14 108	0.32 222	0.22 196	0.45 181	0.37 162	0.28 91	0.34 138	0.41 247	0.28 213	0.61 261	0.32 231	0.11 229	0.10 193	0.09 119	0.11 233	0.10 178	0.13 183

RAFT	0.24 148	0.24 248	0.46 68	0.27 262	0.15 158	0.26 143	0.26 264	0.37 98	0.31 99	0.34 198	0.34 138	0.41 247	0.22 138	0.30 124	0.18 78	0.08 87	0.15 273	0.11 228	0.10 209	0.11 219	0.13 183

HGLStereo	0.29 228	0.19 192	0.60 218	0.24 166	0.21 285	0.33 228	0.23 219	0.52 235	0.44 223	0.36 224	0.49 274	0.41 247	0.35 272	0.46 204	0.34 243	0.11 229	0.11 213	0.09 119	0.09 165	0.11 219	0.12 163

GANet-RSSM	0.26 191	0.19 192	0.54 168	0.21 54	0.14 108	0.27 149	0.22 196	0.47 196	0.34 129	0.30 135	0.40 192	0.41 247	0.30 236	0.59 250	0.25 179	0.11 229	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.10 99

GwcNet-RSSM	0.28 214	0.25 261	0.61 224	0.22 86	0.14 108	0.28 163	0.24 241	0.46 187	0.44 223	0.33 184	0.46 256	0.41 247	0.28 213	0.55 235	0.31 225	0.11 229	0.07 92	0.09 119	0.10 209	0.10 178	0.09 58

FADNet-RVC	0.34 270	0.43 347	0.97 327	0.25 198	0.20 272	0.33 228	0.20 155	0.51 230	0.42 206	0.34 198	0.40 192	0.41 247	0.29 229	0.65 281	0.36 252	0.14 295	0.14 252	0.14 299	0.15 317	0.19 323	0.20 268

PA-Net	0.40 305	0.35 319	1.05 335	0.32 321	0.28 339	0.39 277	0.43 347	0.53 245	0.56 314	0.35 213	0.43 222	0.41 247	0.36 277	0.83 337	0.61 328	0.12 257	0.23 338	0.16 319	0.23 361	0.13 256	0.20 268
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ToySt	0.28 214	0.19 192	0.68 250	0.22 86	0.19 255	0.31 209	0.31 302	0.43 156	0.43 216	0.28 91	0.38 171	0.42 257	0.32 260	0.33 147	0.32 231	0.08 87	0.14 252	0.10 182	0.12 270	0.11 219	0.24 304

CSP-Net	0.28 214	0.17 167	0.41 33	0.22 86	0.14 108	0.44 301	0.24 241	0.52 235	0.42 206	0.42 281	0.44 231	0.42 257	0.27 194	0.66 287	0.30 216	0.12 257	0.09 168	0.08 59	0.08 104	0.10 178	0.10 99

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 228	0.24 248	0.81 288	0.26 230	0.18 232	0.30 191	0.22 196	0.52 235	0.41 194	0.38 247	0.42 210	0.42 257	0.28 213	0.46 204	0.31 225	0.11 229	0.08 139	0.10 182	0.11 233	0.10 178	0.12 163
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.32 255	0.18 184	0.63 232	0.24 166	0.23 309	0.43 296	0.28 283	0.60 311	0.58 318	0.28 91	0.39 185	0.42 257	0.30 236	0.71 300	0.30 216	0.13 274	0.09 168	0.13 281	0.10 209	0.20 330	0.18 241

StereoDRNet-Refined	0.28 214	0.19 192	0.47 73	0.25 198	0.14 108	0.36 263	0.21 174	0.49 212	0.43 216	0.46 309	0.52 285	0.42 257	0.30 236	0.46 204	0.38 260	0.10 198	0.07 92	0.11 228	0.11 233	0.10 178	0.11 128
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.33 262	0.24 248	0.49 102	0.27 262	0.16 187	0.34 242	0.19 124	0.55 263	0.50 280	0.34 198	0.37 165	0.42 257	0.30 236	0.93 357	0.25 179	0.19 346	0.20 319	0.24 357	0.22 357	0.17 304	0.25 313

hknet	0.26 191	0.15 123	0.49 102	0.25 198	0.16 187	0.35 255	0.22 196	0.59 302	0.40 189	0.34 198	0.35 144	0.43 263	0.28 213	0.38 182	0.26 188	0.09 143	0.07 92	0.11 228	0.10 209	0.09 131	0.10 99

ADLNet	0.30 240	0.19 192	0.59 211	0.23 129	0.19 255	0.34 242	0.23 219	0.56 273	0.44 223	0.43 290	0.41 203	0.43 263	0.28 213	0.56 240	0.36 252	0.11 229	0.08 139	0.11 228	0.11 233	0.11 219	0.15 217

UNet	0.28 214	0.16 144	0.70 254	0.24 166	0.20 272	0.44 301	0.21 174	0.52 235	0.42 206	0.36 224	0.40 192	0.43 263	0.33 264	0.41 189	0.32 231	0.09 143	0.07 92	0.10 182	0.09 165	0.10 178	0.09 58

cf-r	0.26 191	0.22 225	0.66 242	0.22 86	0.14 108	0.28 163	0.22 196	0.44 174	0.42 206	0.32 175	0.42 210	0.43 263	0.27 194	0.44 197	0.27 195	0.11 229	0.07 92	0.08 59	0.10 209	0.08 64	0.09 58

FADNet	0.34 270	0.43 347	0.88 311	0.24 166	0.22 300	0.37 268	0.19 124	0.56 273	0.49 275	0.32 175	0.36 157	0.43 263	0.32 260	0.65 281	0.30 216	0.17 327	0.16 282	0.14 299	0.16 326	0.25 350	0.21 277

AANet_RVC	0.33 262	0.31 296	0.69 251	0.23 129	0.14 108	0.30 191	0.23 219	0.49 212	0.55 310	0.39 258	0.60 318	0.43 263	0.30 236	0.88 344	0.54 314	0.11 229	0.08 139	0.07 13	0.07 44	0.10 178	0.12 163

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 262	0.25 261	0.82 291	0.22 86	0.17 212	0.46 311	0.28 283	0.53 245	0.53 298	0.43 290	0.57 307	0.44 269	0.31 249	0.50 214	0.48 295	0.10 198	0.06 34	0.08 59	0.06 22	0.11 219	0.12 163

AACVNet	0.28 214	0.22 225	0.55 174	0.23 129	0.14 108	0.30 191	0.19 124	0.43 156	0.33 121	0.39 258	0.42 210	0.44 269	0.29 229	0.73 304	0.28 201	0.11 229	0.09 168	0.11 228	0.09 165	0.13 256	0.12 163

STTStereo	0.30 240	0.24 248	0.83 293	0.25 198	0.17 212	0.30 191	0.24 241	0.49 212	0.39 181	0.39 258	0.41 203	0.44 269	0.28 213	0.41 189	0.30 216	0.13 274	0.13 243	0.13 281	0.16 326	0.12 244	0.12 163

CVANet_RVC	0.34 270	0.25 261	0.77 279	0.27 262	0.17 212	0.34 242	0.28 283	0.55 263	0.50 280	0.43 290	0.46 256	0.44 269	0.31 249	0.90 349	0.27 195	0.15 307	0.10 193	0.14 299	0.14 308	0.15 283	0.15 217

DRN-Test	0.35 276	0.20 204	0.75 269	0.28 286	0.19 255	0.46 311	0.29 287	0.68 353	0.54 302	0.49 322	0.47 263	0.44 269	0.35 272	0.63 272	0.44 284	0.13 274	0.09 168	0.13 281	0.12 270	0.13 256	0.13 183

GASNet	0.39 295	0.58 372	1.27 364	0.35 341	0.23 309	0.35 255	0.23 219	0.63 330	0.56 314	0.41 277	0.38 171	0.45 274	0.30 236	0.81 332	0.42 274	0.16 315	0.11 213	0.14 299	0.14 308	0.23 345	0.12 163

ADLNet2	0.31 250	0.23 238	0.77 279	0.23 129	0.18 232	0.36 263	0.24 241	0.55 263	0.54 302	0.33 184	0.38 171	0.45 274	0.31 249	0.70 297	0.36 252	0.10 198	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.12 244	0.11 128

FINET	0.58 356	0.48 356	1.35 369	0.38 354	0.37 365	0.96 382	1.13 404	0.84 380	1.05 381	0.50 325	0.70 344	0.45 274	0.61 355	0.63 272	0.62 329	0.26 359	0.28 360	0.14 299	0.13 294	0.20 330	0.44 372

Syn2CoEx	0.39 295	0.39 338	1.08 342	0.35 341	0.21 285	0.41 287	0.29 287	0.63 330	0.51 286	0.43 290	0.56 304	0.45 274	0.45 314	0.69 294	0.39 264	0.17 327	0.14 252	0.16 319	0.12 270	0.13 256	0.16 227

psm_up	0.30 240	0.21 211	0.58 204	0.26 230	0.18 232	0.32 222	0.27 269	0.57 282	0.45 234	0.38 247	0.41 203	0.45 274	0.40 297	0.59 250	0.32 231	0.11 229	0.12 229	0.13 281	0.12 270	0.11 219	0.11 128

CBMV_ROB	0.36 278	0.21 211	0.57 191	0.22 86	0.14 108	0.35 255	0.20 155	0.55 263	0.47 256	0.52 331	0.58 310	0.45 274	0.53 341	0.75 313	0.50 302	0.18 337	0.19 311	0.23 355	0.21 350	0.15 283	0.20 268

ssnet_v2	0.30 240	0.21 211	0.63 232	0.23 129	0.15 158	0.40 283	0.30 293	0.59 302	0.48 262	0.40 267	0.37 165	0.46 280	0.30 236	0.41 189	0.44 284	0.13 274	0.11 213	0.11 228	0.11 233	0.12 244	0.11 128

dad	0.30 240	0.38 334	0.60 218	0.22 86	0.14 108	0.32 222	0.21 174	0.35 81	0.51 286	0.45 304	0.45 244	0.46 280	0.23 147	0.41 189	0.27 195	0.21 349	0.11 213	0.20 345	0.11 233	0.15 283	0.11 128

SACVNet	0.32 255	0.25 261	0.59 211	0.26 230	0.19 255	0.35 255	0.25 254	0.54 252	0.41 194	0.43 290	0.45 244	0.46 280	0.34 265	0.71 300	0.30 216	0.14 295	0.10 193	0.12 258	0.12 270	0.16 292	0.20 268

Consistency-Raft	0.56 352	0.52 360	1.12 345	0.45 370	0.49 375	0.48 323	0.45 350	0.73 365	0.74 358	0.45 304	0.82 359	0.46 280	0.60 351	0.51 219	0.63 332	0.39 380	0.40 383	0.44 378	0.51 389	0.53 380	0.38 367

CFNet-ft	0.26 191	0.21 211	0.51 132	0.19 13	0.16 187	0.31 209	0.21 174	0.40 132	0.37 162	0.29 114	0.40 192	0.46 280	0.27 194	0.49 210	0.28 201	0.12 257	0.07 92	0.12 258	0.11 233	0.12 244	0.11 128

ADCP+	0.48 337	0.36 325	1.47 376	0.26 230	0.22 300	0.57 344	0.40 341	0.56 273	0.54 302	0.46 309	0.52 285	0.46 280	0.53 341	0.59 250	1.93 398	0.10 198	0.08 139	0.11 228	0.11 233	0.14 276	0.15 217

CFNet_RVC	0.26 191	0.21 211	0.51 132	0.19 13	0.16 187	0.31 209	0.21 174	0.40 132	0.37 162	0.29 114	0.40 192	0.46 280	0.27 194	0.49 210	0.28 201	0.12 257	0.07 92	0.12 258	0.11 233	0.12 244	0.11 128

SQANet	0.44 322	0.57 370	0.89 313	0.49 374	0.39 369	0.47 317	0.23 219	0.53 245	0.44 223	0.41 277	0.48 272	0.47 287	0.34 265	0.58 244	0.43 277	0.38 378	0.15 273	0.40 376	0.21 350	0.50 377	0.34 348

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 290	0.43 347	0.72 264	0.35 341	0.19 255	0.51 330	0.25 254	0.56 273	0.39 181	0.42 281	0.47 263	0.47 287	0.27 194	0.74 308	0.32 231	0.38 378	0.19 311	0.27 360	0.17 337	0.29 364	0.27 325

RASNet	0.30 240	0.19 192	0.59 211	0.23 129	0.19 255	0.33 228	0.20 155	0.50 220	0.41 194	0.31 150	0.44 231	0.47 287	0.38 287	0.79 326	0.40 266	0.09 143	0.07 92	0.07 13	0.09 165	0.08 64	0.10 99

STTRV1_RVC	0.42 314	0.33 307	0.89 313	0.29 299	0.36 364	0.49 326	0.31 302	0.63 330	0.54 302	0.47 315	0.56 304	0.47 287	0.43 309	1.00 364	0.40 266	0.28 365	0.21 324	0.20 345	0.18 341	0.25 350	0.18 241

Anonymous_2	0.44 322	0.23 238	0.57 191	0.34 336	0.34 356	0.53 338	0.28 283	0.49 212	0.39 181	0.36 224	0.34 138	0.48 291	0.38 287	0.43 194	0.33 239	0.26 359	0.41 385	0.44 378	1.45 412	0.33 370	0.37 359

CRFU-Net	0.29 228	0.14 107	0.48 85	0.26 230	0.15 158	0.46 311	0.22 196	0.52 235	0.32 107	0.44 297	0.42 210	0.48 291	0.47 323	0.44 197	0.31 225	0.12 257	0.10 193	0.09 119	0.08 104	0.10 178	0.11 128

APVNet	0.38 290	0.26 271	0.87 305	0.26 230	0.22 300	0.52 335	0.35 319	0.64 336	0.46 243	0.40 267	0.52 285	0.48 291	0.39 294	0.84 338	0.48 295	0.13 274	0.14 252	0.15 313	0.16 326	0.16 292	0.16 227

S-Stereo	0.39 295	0.20 204	1.04 334	0.28 286	0.22 300	0.39 277	0.31 302	0.58 294	0.69 348	0.40 267	0.59 314	0.48 291	0.41 302	0.75 313	0.42 274	0.12 257	0.15 273	0.13 281	0.13 294	0.16 292	0.25 313

CC-Net-ROB	0.46 331	0.55 364	0.86 303	0.38 354	0.23 309	0.51 330	0.30 293	0.69 359	0.51 286	0.46 309	0.51 279	0.48 291	0.38 287	0.96 361	0.40 266	0.36 375	0.23 338	0.56 384	0.25 363	0.34 371	0.22 285

StereoDRNet	0.34 270	0.28 284	0.70 254	0.28 286	0.21 285	0.43 296	0.30 293	0.63 330	0.51 286	0.47 315	0.40 192	0.48 291	0.31 249	0.58 244	0.44 284	0.12 257	0.10 193	0.12 258	0.11 233	0.13 256	0.13 183

fast-acv-ft	0.33 262	0.26 271	0.88 311	0.25 198	0.18 232	0.49 326	0.27 269	0.44 174	0.50 280	0.40 267	0.55 300	0.49 297	0.36 277	0.39 185	0.41 271	0.11 229	0.11 213	0.11 228	0.12 270	0.13 256	0.11 128

NaN_ROB	0.44 322	0.38 334	0.94 325	0.30 306	0.20 272	0.52 335	0.49 361	0.61 318	0.60 327	0.56 344	0.47 263	0.49 297	0.42 306	1.24 380	0.76 343	0.12 257	0.18 307	0.12 258	0.13 294	0.12 244	0.18 241

MDST_ROB	0.51 341	0.16 144	0.97 327	0.31 316	0.21 285	1.35 398	0.34 317	0.80 373	0.59 326	1.09 386	0.74 350	0.49 297	0.37 282	1.31 386	0.60 325	0.14 295	0.12 229	0.16 319	0.13 294	0.13 256	0.18 241

PSMNet_ROB	0.36 278	0.31 296	0.71 260	0.31 316	0.21 285	0.44 301	0.44 349	0.61 318	0.49 275	0.39 258	0.45 244	0.49 297	0.32 260	0.66 287	0.53 310	0.14 295	0.10 193	0.15 313	0.14 308	0.13 256	0.13 183

Wz-Net-LNSev	0.36 278	0.35 319	1.06 337	0.26 230	0.21 285	0.47 317	0.33 313	0.56 273	0.58 318	0.45 304	0.54 295	0.50 301	0.37 282	0.40 186	0.42 274	0.12 257	0.11 213	0.10 182	0.09 165	0.14 276	0.15 217

HSM-Net_RVC	0.28 214	0.12 57	0.48 85	0.19 13	0.11 25	0.35 255	0.21 174	0.64 336	0.44 223	0.40 267	0.43 222	0.50 301	0.27 194	0.75 313	0.25 179	0.08 87	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 58
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.45 325	0.52 360	0.87 305	0.39 356	0.20 272	0.51 330	0.50 363	0.68 353	0.67 342	0.47 315	0.46 256	0.50 301	0.43 309	0.91 351	0.40 266	0.28 365	0.21 324	0.32 369	0.19 344	0.28 362	0.23 292
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
GwcNet	0.37 285	0.29 287	1.12 345	0.25 198	0.24 320	0.48 323	0.27 269	0.58 294	0.60 327	0.39 258	0.54 295	0.51 304	0.34 265	0.60 255	0.46 290	0.13 274	0.12 229	0.12 258	0.11 233	0.13 256	0.15 217

ac_64	0.28 214	0.16 144	0.62 227	0.25 198	0.17 212	0.36 263	0.22 196	0.48 205	0.35 136	0.36 224	0.37 165	0.51 304	0.30 236	0.62 269	0.34 243	0.11 229	0.09 168	0.10 182	0.10 209	0.09 131	0.09 58

RTSC	0.43 320	0.37 328	0.95 326	0.30 306	0.20 272	0.50 329	0.23 219	0.65 342	0.86 368	0.56 344	0.54 295	0.51 304	0.36 277	0.71 300	0.92 353	0.13 274	0.14 252	0.11 228	0.13 294	0.18 319	0.19 256

DLCB_ROB	0.30 240	0.20 204	0.45 56	0.28 286	0.17 212	0.37 268	0.25 254	0.50 220	0.45 234	0.46 309	0.47 263	0.51 304	0.34 265	0.56 240	0.38 260	0.10 198	0.10 193	0.11 228	0.11 233	0.10 178	0.11 128

CBMV	0.36 278	0.25 261	0.61 224	0.24 166	0.14 108	0.42 292	0.33 313	0.56 273	0.52 297	0.54 340	0.52 285	0.51 304	0.58 348	0.63 272	0.43 277	0.15 307	0.16 282	0.18 335	0.16 326	0.13 256	0.19 256
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	0.63 365	0.32 303	1.01 332	0.54 377	0.73 390	0.62 351	1.36 408	0.62 326	0.58 318	0.38 247	0.62 329	0.52 309	0.34 265	0.65 281	0.47 293	0.54 383	0.61 400	0.67 389	0.61 397	0.65 385	0.69 396

aanetorigin	0.40 305	0.33 307	1.14 348	0.25 198	0.19 255	0.30 191	0.37 326	0.34 72	0.47 256	0.95 377	0.82 359	0.52 309	0.56 345	0.50 214	0.52 306	0.11 229	0.09 168	0.10 182	0.10 209	0.16 292	0.19 256

PWC_ROB	0.41 310	0.38 334	0.92 318	0.26 230	0.20 272	0.39 277	0.19 124	0.61 318	0.69 348	0.58 348	0.84 361	0.52 309	0.44 312	0.74 308	0.62 329	0.13 274	0.09 168	0.14 299	0.10 209	0.17 304	0.18 241

SGM-Forest	0.42 314	0.44 351	0.92 318	0.24 166	0.16 187	0.45 309	0.40 341	0.58 294	0.50 280	0.54 340	0.63 330	0.52 309	0.51 334	0.91 351	0.66 335	0.17 327	0.17 300	0.17 328	0.15 317	0.15 283	0.21 277
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	0.39 295	0.35 319	0.99 331	0.26 230	0.21 285	0.59 348	0.39 337	0.58 294	0.61 329	0.49 322	0.56 304	0.53 313	0.37 282	0.61 261	0.47 293	0.11 229	0.09 168	0.11 228	0.11 233	0.15 283	0.15 217

hitnet-ft	0.31 250	0.21 211	0.56 184	0.19 13	0.14 108	0.40 283	0.23 219	0.46 187	0.42 206	0.37 239	0.46 256	0.53 313	0.35 272	0.76 319	0.35 249	0.14 295	0.10 193	0.14 299	0.10 209	0.15 283	0.14 206

AnyNet_C32	0.55 348	0.51 359	1.34 368	0.29 299	0.28 339	0.61 350	0.62 376	0.57 282	0.62 333	0.63 352	0.68 340	0.54 315	0.55 343	0.82 333	1.81 395	0.15 307	0.15 273	0.15 313	0.18 341	0.21 336	0.25 313

SDNR	0.47 334	0.29 287	0.92 318	0.24 166	0.37 365	1.27 394	0.17 54	0.54 252	0.58 318	0.44 297	0.85 362	0.55 316	0.28 213	1.19 378	0.52 306	0.23 353	0.24 346	0.17 328	0.13 294	0.19 323	0.26 322

CBFPSM	0.28 214	0.23 238	0.76 273	0.21 54	0.14 108	0.38 274	0.26 264	0.42 151	0.37 162	0.34 198	0.36 157	0.55 316	0.38 287	0.33 147	0.40 266	0.08 87	0.08 139	0.07 13	0.08 104	0.09 131	0.12 163

ADCL	0.50 339	0.30 293	1.15 349	0.28 286	0.19 255	0.77 368	0.64 377	0.57 282	0.73 357	0.57 347	0.73 349	0.55 316	0.60 351	0.66 287	1.53 389	0.11 229	0.10 193	0.13 281	0.13 294	0.15 283	0.16 227

GANet	0.40 305	0.28 284	0.67 245	0.31 316	0.18 232	0.43 296	0.39 337	0.60 311	0.46 243	0.48 321	0.78 354	0.55 316	0.45 314	0.96 361	0.55 317	0.13 274	0.14 252	0.13 281	0.12 270	0.15 283	0.16 227

ccnet	0.43 320	0.34 315	0.62 227	0.28 286	0.33 355	0.60 349	0.34 317	0.68 353	0.47 256	0.54 340	0.66 335	0.56 320	0.46 321	0.73 304	0.66 335	0.26 359	0.19 311	0.24 357	0.22 357	0.27 359	0.25 313

anonymity	0.57 354	0.55 364	0.74 266	0.48 373	0.63 384	0.56 342	0.43 347	0.71 361	0.51 286	0.64 353	0.55 300	0.57 321	0.61 355	0.65 281	0.57 321	0.55 384	0.55 395	0.50 381	0.54 390	0.51 378	0.61 387

DDUNet	0.45 325	0.60 375	0.71 260	0.45 370	0.39 369	0.46 311	0.32 308	0.53 245	0.44 223	0.46 309	0.53 292	0.57 321	0.38 287	0.51 219	0.43 277	0.34 373	0.21 324	0.56 384	0.25 363	0.41 374	0.36 351

NCC-stereo	0.42 314	0.31 296	0.87 305	0.32 321	0.29 348	0.47 317	0.37 326	0.68 353	0.53 298	0.42 281	0.58 310	0.57 321	0.52 336	0.75 313	0.54 314	0.18 337	0.14 252	0.18 335	0.25 363	0.17 304	0.18 241

Abc-Net	0.42 314	0.31 296	0.87 305	0.32 321	0.29 348	0.47 317	0.37 326	0.68 353	0.53 298	0.42 281	0.58 310	0.57 321	0.52 336	0.75 313	0.54 314	0.18 337	0.14 252	0.18 335	0.25 363	0.17 304	0.18 241
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.35 276	0.26 271	0.58 204	0.28 286	0.19 255	0.37 268	0.31 302	0.57 282	0.51 286	0.52 331	0.54 295	0.57 321	0.38 287	0.65 281	0.48 295	0.17 327	0.12 229	0.13 281	0.12 270	0.16 292	0.17 239

RYNet	0.38 290	0.23 238	0.65 239	0.26 230	0.28 339	0.62 351	0.33 313	0.61 318	0.62 333	0.42 281	0.39 185	0.58 326	0.40 297	0.89 346	0.57 321	0.11 229	0.09 168	0.12 258	0.11 233	0.19 323	0.22 285

UDG	0.42 314	0.54 363	0.67 245	0.41 364	0.35 359	0.47 317	0.27 269	0.57 282	0.48 262	0.40 267	0.46 256	0.59 327	0.45 314	0.47 207	0.46 290	0.26 359	0.19 311	0.49 380	0.22 357	0.37 372	0.30 337

FAT-Stereo	0.36 278	0.19 192	0.75 269	0.26 230	0.18 232	0.34 242	0.30 293	0.62 326	0.61 329	0.47 315	0.61 327	0.59 327	0.50 332	0.61 261	0.36 252	0.13 274	0.14 252	0.13 281	0.12 270	0.14 276	0.20 268

Nwc_Net	0.39 295	0.29 287	0.84 296	0.32 321	0.24 320	0.45 309	0.30 293	0.67 348	0.51 286	0.39 258	0.70 344	0.59 327	0.48 327	0.61 261	0.45 289	0.16 315	0.12 229	0.19 341	0.21 350	0.14 276	0.15 217

XQC	0.47 334	0.45 352	1.07 339	0.40 360	0.28 339	0.58 346	0.38 334	0.67 348	0.76 359	0.53 337	0.47 263	0.59 327	0.47 323	0.74 308	0.80 347	0.18 337	0.14 252	0.18 335	0.16 326	0.26 355	0.24 304

DANet	0.37 285	0.25 261	0.67 245	0.37 346	0.22 300	0.42 292	0.25 254	0.50 220	0.44 223	0.52 331	0.50 276	0.59 327	0.42 306	0.78 323	0.53 310	0.13 274	0.12 229	0.14 299	0.12 270	0.17 304	0.21 277
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RTS	0.81 381	0.56 366	4.76 410	0.37 346	0.30 350	1.11 386	0.52 367	0.67 348	1.07 383	0.76 366	0.91 367	0.60 332	0.61 355	1.64 394	1.24 373	0.15 307	0.13 243	0.15 313	0.15 317	0.22 340	0.24 304

RTSA	0.81 381	0.56 366	4.76 410	0.37 346	0.30 350	1.11 386	0.52 367	0.67 348	1.07 383	0.76 366	0.91 367	0.60 332	0.61 355	1.64 394	1.24 373	0.15 307	0.13 243	0.15 313	0.15 317	0.22 340	0.24 304

EDNetEfficient	0.64 367	0.39 338	2.52 398	0.26 230	0.26 333	0.39 277	0.49 361	0.42 151	1.06 382	1.38 394	0.86 363	0.61 334	0.97 382	0.66 287	1.62 393	0.11 229	0.10 193	0.10 182	0.12 270	0.20 330	0.19 256

SHD	0.45 325	0.34 315	0.89 313	0.37 346	0.28 339	0.46 311	0.23 219	0.72 364	0.96 378	0.65 354	0.61 327	0.61 334	0.48 327	0.64 277	0.69 338	0.16 315	0.16 282	0.16 319	0.16 326	0.21 336	0.25 313

NCCL2	0.37 285	0.33 307	0.59 211	0.37 346	0.23 309	0.42 292	0.41 344	0.56 273	0.44 223	0.47 315	0.47 263	0.61 334	0.39 294	0.58 244	0.41 271	0.16 315	0.13 243	0.21 348	0.22 357	0.16 292	0.18 241

Wz-Net-SNSev	0.45 325	0.53 362	1.42 374	0.31 316	0.21 285	0.44 301	0.45 350	0.64 336	0.68 346	0.46 309	0.66 335	0.62 337	0.40 297	0.78 323	0.65 333	0.12 257	0.11 213	0.12 258	0.13 294	0.17 304	0.19 256

RP	0.38 290	0.26 271	0.67 245	0.31 316	0.24 320	0.37 268	0.29 287	0.53 245	0.61 329	0.42 281	0.65 333	0.62 337	0.51 334	0.63 272	0.43 277	0.17 327	0.15 273	0.17 328	0.15 317	0.17 304	0.19 256

ADCMid	0.53 345	0.45 352	1.46 375	0.27 262	0.22 300	0.51 330	0.38 334	0.61 318	0.58 318	0.75 363	0.67 337	0.62 337	0.66 364	0.66 287	1.75 394	0.13 274	0.12 229	0.17 328	0.17 337	0.20 330	0.21 277

ETE_ROB	0.36 278	0.32 303	0.64 236	0.30 306	0.18 232	0.40 283	0.38 334	0.59 302	0.49 275	0.50 325	0.52 285	0.62 337	0.37 282	0.58 244	0.43 277	0.13 274	0.10 193	0.14 299	0.12 270	0.17 304	0.18 241

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 345	0.60 375	0.98 329	0.40 360	0.25 330	0.87 375	0.57 373	0.60 311	0.64 337	0.60 349	0.67 337	0.63 341	0.42 306	1.13 374	0.50 302	0.23 353	0.28 360	0.27 360	0.35 376	0.25 350	0.33 345

RGC	0.41 310	0.35 319	0.76 273	0.35 341	0.28 339	0.41 287	0.29 287	0.60 311	0.55 310	0.47 315	0.64 331	0.63 341	0.47 323	0.74 308	0.46 290	0.16 315	0.15 273	0.21 348	0.21 350	0.19 323	0.21 277

PASM	0.49 338	0.41 343	1.15 349	0.37 346	0.35 359	0.42 292	0.42 345	0.54 252	0.65 338	0.54 340	0.54 295	0.63 341	0.48 327	0.94 360	0.51 305	0.27 363	0.30 372	0.30 365	0.33 374	0.29 364	0.29 335

LSM	1.68 403	0.48 356	2.91 403	2.28 416	17.60 426	0.52 335	0.55 371	0.65 342	0.78 360	0.84 371	1.11 376	0.63 341	0.55 343	0.79 326	0.53 310	0.16 315	0.25 347	0.18 335	0.21 350	0.25 350	2.37 417

DISCO	0.33 262	0.16 144	0.55 174	0.26 230	0.16 187	0.48 323	0.25 254	0.52 235	0.58 318	0.38 247	0.45 244	0.63 341	0.37 282	0.65 281	0.50 302	0.10 198	0.07 92	0.09 119	0.08 104	0.13 256	0.13 183

G-Net	0.47 334	0.26 271	1.02 333	0.34 336	0.28 339	0.89 377	0.35 319	0.47 196	0.46 243	0.68 358	1.20 380	0.64 346	0.59 350	0.61 261	0.60 325	0.16 315	0.14 252	0.17 328	0.13 294	0.22 340	0.21 277

DPSNet	0.51 341	0.26 271	1.16 351	0.28 286	0.21 285	0.76 365	0.56 372	0.89 384	0.82 364	0.49 322	0.51 279	0.64 346	0.81 372	0.89 346	0.85 351	0.17 327	0.16 282	0.13 281	0.13 294	0.26 355	0.27 325

Ntro	0.61 361	0.75 383	1.16 351	0.67 383	0.50 376	0.76 365	0.37 326	0.68 353	0.71 352	0.50 325	0.59 314	0.65 348	0.52 336	0.79 326	0.58 323	0.58 387	0.32 377	0.57 387	0.34 375	0.69 390	0.50 382

AF-Net	0.40 305	0.31 296	0.74 266	0.33 332	0.24 320	0.43 296	0.30 293	0.64 336	0.67 342	0.44 297	0.69 343	0.65 348	0.52 336	0.59 250	0.48 295	0.16 315	0.12 229	0.19 341	0.14 308	0.16 292	0.14 206

FBW_ROB	0.46 331	0.34 315	0.71 260	0.32 321	0.20 272	0.51 330	0.32 308	0.73 365	0.63 335	0.60 349	0.57 307	0.65 348	0.44 312	1.42 391	0.62 329	0.14 295	0.17 300	0.22 353	0.16 326	0.17 304	0.23 292

PDISCO_ROB	0.45 325	0.37 328	0.89 313	0.44 368	0.37 365	0.70 359	0.35 319	0.75 368	0.78 360	0.45 304	0.53 292	0.65 348	0.40 297	0.68 293	0.52 306	0.22 352	0.12 229	0.21 348	0.19 344	0.26 355	0.22 285

otaku	0.60 359	0.73 381	1.13 347	0.64 381	0.45 374	0.73 363	0.37 326	0.67 348	0.67 342	0.52 331	0.75 352	0.66 352	0.46 321	0.74 308	0.59 324	0.55 384	0.34 380	0.56 384	0.36 378	0.65 385	0.49 381

ADCPNet	0.51 341	0.36 325	1.82 390	0.27 262	0.23 309	0.71 360	0.39 337	0.56 273	0.54 302	0.52 331	0.60 318	0.66 352	0.57 347	0.64 277	1.23 372	0.15 307	0.18 307	0.14 299	0.23 361	0.19 323	0.22 285

CSAN	0.55 348	0.47 354	1.19 359	0.37 346	0.23 309	0.57 344	0.61 375	0.65 342	0.72 354	0.65 354	0.78 354	0.66 352	0.65 363	1.41 390	0.77 344	0.21 349	0.17 300	0.20 345	0.21 350	0.18 319	0.21 277

stereogan	0.39 295	0.20 204	0.78 283	0.28 286	0.22 300	0.65 356	0.26 264	0.62 326	0.65 338	0.45 304	0.60 318	0.67 355	0.45 314	0.69 294	0.37 258	0.14 295	0.14 252	0.14 299	0.12 270	0.20 330	0.19 256

HSM	0.29 228	0.18 184	0.48 85	0.21 54	0.15 158	0.33 228	0.20 155	0.55 263	0.39 181	0.36 224	0.39 185	0.67 355	0.32 260	0.88 344	0.24 167	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.09 131	0.10 99

WZ-Net	0.56 352	0.49 358	2.14 395	0.30 306	0.24 320	0.58 346	0.48 357	0.65 342	0.80 362	0.51 328	0.72 346	0.68 357	0.60 351	1.06 371	1.01 360	0.13 274	0.10 193	0.11 228	0.12 270	0.19 323	0.23 292

ADCS	0.62 362	0.56 366	1.54 381	0.30 306	0.25 330	0.56 342	0.46 353	0.71 361	0.86 368	0.77 368	0.72 346	0.68 357	0.62 359	0.82 333	2.33 405	0.17 327	0.16 282	0.16 319	0.17 337	0.23 345	0.27 325

MFMNet_re	0.74 373	0.84 385	1.16 351	0.64 381	0.70 389	0.79 370	0.71 382	0.77 371	0.85 367	0.79 370	0.86 363	0.69 359	0.80 370	0.73 304	0.65 333	0.66 391	0.59 399	0.61 388	0.58 395	0.68 388	0.71 397

DispFullNet	0.67 368	0.94 390	1.63 383	0.77 391	1.19 408	0.53 338	0.25 254	0.61 318	0.72 354	0.70 360	0.60 318	0.69 359	0.90 378	0.80 329	0.52 306	0.27 363	0.13 243	0.74 392	0.31 373	0.68 388	0.44 372

LALA_ROB	0.38 290	0.31 296	0.65 239	0.30 306	0.21 285	0.46 311	0.39 337	0.63 330	0.54 302	0.53 337	0.52 285	0.69 359	0.36 277	0.52 225	0.48 295	0.18 337	0.11 213	0.16 319	0.14 308	0.17 304	0.16 227

psmorigin	0.52 344	0.29 287	3.10 406	0.24 166	0.19 255	0.39 277	0.24 241	0.52 235	0.45 234	0.66 356	0.68 340	0.70 362	0.52 336	0.86 341	0.49 301	0.15 307	0.17 300	0.13 281	0.14 308	0.16 292	0.23 292

Wz-Net-TNSev	0.55 348	0.72 379	1.90 391	0.26 230	0.21 285	0.64 355	0.45 350	0.66 346	0.71 352	0.52 331	0.55 300	0.71 363	0.63 361	1.04 369	0.94 356	0.16 315	0.15 273	0.13 281	0.15 317	0.21 336	0.24 304

edge stereo	0.40 305	0.22 225	0.87 305	0.27 262	0.22 300	0.38 274	0.26 264	0.59 302	0.56 314	0.53 337	0.60 318	0.71 363	0.50 332	0.78 323	0.43 277	0.16 315	0.15 273	0.19 341	0.14 308	0.17 304	0.19 256

AnyNet_C01	0.68 370	0.69 378	2.64 400	0.33 332	0.27 338	0.93 378	0.64 377	0.66 346	0.65 338	0.70 360	0.97 371	0.75 365	0.63 361	1.01 366	1.52 388	0.17 327	0.16 282	0.17 328	0.17 337	0.24 349	0.28 331

RainbowNet	0.76 376	1.00 394	1.29 365	0.82 392	0.63 384	0.79 370	0.52 367	0.83 378	0.93 374	0.61 351	0.79 357	0.79 366	0.62 359	0.82 333	0.67 337	0.80 397	0.55 395	0.79 395	0.49 385	0.81 394	0.62 388

PVD	0.62 362	0.41 343	0.93 322	0.44 368	0.39 369	0.63 354	0.51 366	0.86 381	1.27 391	0.93 376	1.09 375	0.81 367	0.85 374	0.89 346	0.89 352	0.21 349	0.23 338	0.22 353	0.19 344	0.28 362	0.41 368

EDNetEfficientorigin	7.48 416	0.57 370	139.59 439	0.25 198	0.17 212	0.44 301	0.30 293	0.48 205	1.04 380	1.29 391	1.02 373	0.82 368	0.87 377	0.76 319	1.02 361	0.10 198	0.09 168	0.12 258	0.11 233	0.22 340	0.25 313

MFN_U_SF_RVC	0.58 356	0.58 372	1.31 367	0.39 356	0.23 309	0.72 361	0.30 293	0.83 378	0.68 346	0.74 362	0.74 350	0.86 369	0.60 351	0.84 338	0.83 349	0.29 367	0.27 356	0.32 369	0.37 380	0.31 366	0.33 345

MADNet+	1.05 386	1.26 405	4.77 412	0.73 388	0.50 376	1.25 393	0.97 395	1.05 387	0.93 374	0.67 357	0.78 354	0.87 370	0.85 374	2.14 404	1.83 396	0.40 381	0.42 386	0.32 369	0.28 370	0.45 376	0.43 370

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 371	0.73 381	1.26 363	0.47 372	0.28 339	1.42 400	0.60 374	0.82 376	0.94 377	0.85 372	0.86 363	0.88 371	0.70 365	1.32 387	0.75 342	0.37 376	0.30 372	0.34 372	0.36 378	0.44 375	0.42 369

SAMSARA	0.62 362	0.47 354	0.93 322	0.70 386	0.50 376	1.15 389	1.29 407	0.79 372	0.70 350	0.77 368	0.55 300	0.92 372	0.58 348	0.87 343	0.77 344	0.19 346	0.27 356	0.18 335	0.19 344	0.27 359	0.28 331

ACVNet-4b	0.76 376	0.90 388	1.67 385	0.73 388	0.51 379	0.80 373	0.31 302	0.74 367	0.81 363	0.51 328	0.72 346	0.94 373	0.43 309	1.01 366	1.32 381	1.18 409	0.22 330	0.77 393	0.45 383	0.70 391	0.50 382

SANet	0.58 356	0.41 343	1.38 370	0.27 262	0.16 187	0.72 361	0.48 357	0.71 361	1.34 392	0.69 359	0.97 371	0.94 373	0.78 368	0.97 363	0.93 354	0.14 295	0.12 229	0.12 258	0.12 270	0.18 319	0.20 268

SPS-STEREO	0.74 373	0.72 379	1.18 358	0.52 376	0.57 382	0.76 365	0.50 363	0.80 373	0.66 341	0.97 379	0.88 366	0.94 373	0.74 366	1.08 372	1.04 363	0.58 387	0.51 389	0.50 381	0.50 388	0.56 381	0.72 398
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	3.48 411	0.81 384	48.53 437	0.24 166	0.19 255	0.53 338	0.47 356	0.49 212	2.36 404	7.18 417	1.20 380	0.96 376	2.53 408	0.75 313	2.14 402	0.13 274	0.15 273	0.14 299	0.12 270	0.22 340	0.47 377

NVStereoNet_ROB	0.74 373	0.64 377	1.20 361	0.55 378	0.43 373	0.54 341	0.48 357	0.75 368	0.87 370	0.88 373	1.72 398	1.06 377	1.03 385	1.29 384	0.98 359	0.35 374	0.42 386	0.41 377	0.48 384	0.38 373	0.43 370
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.94 383	0.95 391	1.07 339	0.98 397	0.76 391	0.93 378	0.72 383	1.30 392	1.11 386	0.91 374	1.45 389	1.14 378	1.00 383	1.25 382	0.97 357	0.77 393	0.51 389	0.97 398	0.55 393	0.90 396	0.66 393

IMH-64	0.94 383	0.95 391	1.07 339	0.98 397	0.76 391	0.93 378	0.72 383	1.30 392	1.11 386	0.91 374	1.45 389	1.14 378	1.00 383	1.25 382	0.97 357	0.77 393	0.51 389	0.97 398	0.55 393	0.90 396	0.66 393

SGM_RVC	0.57 354	0.22 225	0.60 218	0.26 230	0.16 187	0.97 383	0.46 353	0.76 370	0.90 371	1.03 383	0.92 369	1.16 380	0.93 380	1.21 379	0.72 340	0.17 327	0.16 282	0.16 319	0.16 326	0.16 292	0.24 304
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FADE	4.36 412	1.19 401	4.67 409	0.71 387	0.76 391	0.73 363	0.50 363	1.87 408	1.53 396	0.75 363	0.67 337	1.17 381	2.69 410	2.88 409	2.14 402	24.66 436	4.77 418	17.17 431	17.41 430	0.51 378	0.45 375

ELAS	0.80 379	0.40 341	0.91 317	0.39 356	0.35 359	1.52 402	0.81 390	0.97 386	0.98 379	1.47 403	1.58 395	1.19 382	1.33 394	1.01 366	1.21 371	0.29 367	0.27 356	0.30 365	0.29 372	0.32 369	0.36 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.05 386	1.29 406	2.12 394	0.92 395	0.42 372	1.27 394	1.01 397	1.14 389	1.14 389	1.16 390	1.14 378	1.25 383	0.90 378	1.77 399	1.15 369	0.89 400	0.51 389	0.87 396	0.54 390	1.02 404	0.57 385

ELAS_RVC	0.80 379	0.40 341	1.10 344	0.40 360	0.35 359	0.93 378	1.10 403	0.87 382	1.12 388	1.40 395	1.39 386	1.27 384	1.55 402	1.13 374	1.13 368	0.29 367	0.27 356	0.30 365	0.28 370	0.31 366	0.36 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	0.55 348	0.27 277	0.76 273	0.26 230	0.22 300	0.62 351	0.36 324	0.57 282	0.58 318	0.97 379	1.40 388	1.28 385	0.94 381	0.80 329	0.80 347	0.20 348	0.17 300	0.16 319	0.16 326	0.19 323	0.29 335

ACVNet_1	0.77 378	0.92 389	1.79 389	0.73 388	0.53 380	0.78 369	0.42 345	0.88 383	0.90 371	0.75 363	0.76 353	1.32 386	0.80 370	1.04 369	0.70 339	0.57 386	0.32 377	0.72 391	0.35 376	0.70 391	0.50 382

IMH	1.09 389	1.04 397	1.29 365	1.03 399	0.79 395	1.11 386	0.69 380	1.40 395	1.42 394	1.02 381	1.71 397	1.42 387	1.19 390	1.78 400	1.03 362	1.14 407	0.56 398	1.00 400	0.58 395	0.93 399	0.68 395

WAO-7	1.05 386	1.00 394	1.19 359	0.83 393	0.67 388	1.22 392	0.84 392	1.43 396	1.56 397	1.13 387	1.75 399	1.46 388	1.25 391	1.56 393	1.28 375	0.61 389	0.62 403	0.70 390	0.68 399	0.66 387	0.62 388

ACVNet_2	0.94 383	0.98 393	1.71 387	0.83 393	0.63 384	1.02 384	0.64 377	1.16 390	1.43 395	1.02 381	1.39 386	1.47 389	0.86 376	1.16 376	0.79 346	0.63 390	0.43 388	0.78 394	0.49 385	0.80 393	0.57 385

SGM+DAISY	1.12 391	0.86 386	1.64 384	0.68 384	0.80 398	1.68 404	1.68 412	1.08 388	1.10 385	1.53 405	1.76 400	1.47 389	1.53 401	1.24 380	1.42 387	0.66 391	0.65 405	0.52 383	0.54 390	0.57 382	0.91 405

WAO-6	1.11 390	1.01 396	1.17 357	0.96 396	0.79 395	1.30 396	0.78 387	1.36 394	1.99 402	1.04 384	1.54 394	1.59 391	1.27 392	1.37 389	1.30 376	0.78 395	0.55 395	1.03 402	0.75 403	0.87 395	0.72 398

JetBlue	1.20 393	0.89 387	2.53 399	0.59 379	0.76 391	3.16 413	2.09 413	1.16 390	0.93 374	0.95 377	1.12 377	1.65 392	1.27 392	2.15 405	1.87 397	0.43 382	0.37 382	0.38 374	0.39 382	0.62 383	0.63 390

MeshStereo	0.60 359	0.31 296	0.71 260	0.22 86	0.17 212	0.66 357	0.36 324	0.81 375	0.63 335	1.48 404	1.32 385	1.65 392	0.83 373	1.18 377	0.74 341	0.17 327	0.17 300	0.17 328	0.14 308	0.17 304	0.19 256
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
FCDSN-DC	0.67 368	0.38 334	0.83 293	0.37 346	0.30 350	0.66 357	0.37 326	0.69 359	0.70 350	1.15 389	1.53 393	1.70 394	1.38 395	1.00 364	0.83 349	0.24 355	0.22 330	0.27 360	0.26 367	0.27 359	0.32 343
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.63 365	0.34 315	0.70 254	0.30 306	0.25 330	0.88 376	0.35 319	0.58 294	0.67 342	1.13 387	1.52 392	1.75 395	1.05 386	0.90 349	0.60 325	0.24 355	0.22 330	0.27 360	0.27 369	0.25 350	0.27 325

LVE	1.18 392	1.16 399	1.67 385	1.04 400	0.81 399	1.32 397	0.82 391	1.49 398	1.94 400	1.08 385	1.90 401	1.89 396	1.07 387	1.51 392	1.04 363	0.96 403	0.61 400	0.94 397	0.69 400	0.92 398	0.79 403

FC-DCNN	0.73 372	0.33 307	0.84 296	0.33 332	0.28 339	0.82 374	0.40 341	0.82 376	0.83 365	1.43 397	1.60 396	1.97 397	1.38 395	1.10 373	0.93 354	0.24 355	0.22 330	0.27 360	0.26 367	0.26 355	0.32 343

LE_ROB	1.82 405	0.39 338	3.15 407	0.50 375	0.55 381	0.79 370	1.00 396	0.89 384	6.48 416	7.40 418	2.07 404	2.07 398	5.08 414	1.33 388	3.96 413	0.11 229	0.09 168	0.12 258	0.11 233	0.11 219	0.13 183

Dean	1.22 394	1.17 400	1.97 392	1.04 400	0.79 395	1.21 391	0.76 385	1.51 399	1.96 401	1.30 393	1.98 403	2.14 399	1.18 389	1.30 385	1.15 369	0.83 398	0.61 400	1.01 401	0.69 400	0.97 403	0.77 402

JetRed	2.35 409	2.70 415	6.11 413	1.14 405	1.38 411	6.03 415	3.61 415	2.12 410	1.72 398	1.99 407	1.97 402	2.15 400	1.59 403	2.49 408	4.19 414	1.05 404	1.60 413	1.10 403	1.02 410	1.72 413	1.41 413

WAO-8	1.50 397	1.22 403	1.39 372	1.10 402	0.85 400	2.15 406	0.78 387	1.84 405	3.76 409	1.46 399	2.18 405	2.15 400	1.50 399	3.20 412	1.35 383	0.92 401	0.66 406	1.10 403	0.79 404	0.94 400	0.74 400

Venus	1.50 397	1.22 403	1.39 372	1.10 402	0.85 400	2.15 406	0.78 387	1.84 405	3.76 409	1.46 399	2.18 405	2.15 400	1.50 399	3.20 412	1.35 383	0.92 401	0.66 406	1.10 403	0.79 404	0.94 400	0.74 400

notaker	1.49 396	1.44 409	1.77 388	1.42 409	1.08 406	1.19 390	0.87 394	1.51 399	1.40 393	1.53 405	3.41 411	2.40 403	1.94 404	1.83 402	1.57 391	1.14 407	0.69 409	1.38 410	0.88 406	1.39 411	1.03 408

MADNet++	2.34 408	1.81 412	2.24 397	2.15 415	1.97 414	2.79 412	2.19 414	2.42 412	2.26 403	2.79 412	2.70 409	2.43 404	2.60 409	3.18 411	3.32 410	2.19 413	1.97 414	1.93 413	1.62 413	2.02 414	2.10 415

pmcnn	0.54 347	0.24 248	1.06 337	0.25 198	0.26 333	0.40 283	0.31 302	0.55 263	0.55 310	0.56 344	1.22 382	2.53 405	0.39 294	0.84 338	1.08 367	0.09 143	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.10 178	0.14 206

UNDER WATER-64	1.61 400	1.30 407	2.93 404	1.33 407	0.96 404	2.20 408	1.25 406	1.47 397	3.15 406	1.46 399	1.31 384	2.61 406	2.22 406	1.69 396	1.93 398	1.13 406	0.67 408	1.29 408	0.94 407	1.26 405	1.09 409

TorneroNet-64	1.47 395	1.15 398	1.51 379	1.11 404	0.86 402	2.27 409	0.76 385	1.84 405	3.76 409	1.29 391	2.22 407	2.68 407	1.46 397	1.81 401	1.55 390	0.79 396	0.51 389	1.10 403	0.67 398	1.31 407	0.81 404

UNDER WATER	1.64 402	1.34 408	2.72 402	1.40 408	1.04 405	1.70 405	1.14 405	1.57 402	3.58 407	1.46 399	1.46 391	2.82 408	2.43 407	1.74 397	2.04 401	1.08 405	0.63 404	1.31 409	0.94 407	1.29 406	1.10 410

KSHMR	1.92 406	1.47 411	1.97 392	1.48 411	1.22 409	1.39 399	1.06 399	1.81 404	5.83 415	1.43 397	5.56 415	2.95 409	1.17 388	2.24 406	1.33 382	1.29 410	1.13 411	1.47 412	1.11 411	1.37 410	1.21 411

ktn	1.80 404	1.46 410	1.49 377	1.44 410	1.14 407	1.50 401	1.07 400	1.53 401	3.90 412	2.77 411	4.62 412	3.42 410	1.49 398	1.74 397	1.40 386	1.45 411	0.77 410	1.46 411	0.99 409	1.41 412	1.00 407

MANE	1.63 401	0.58 372	1.16 351	0.59 379	0.60 383	2.71 410	1.53 409	2.63 413	3.62 408	2.33 408	3.26 410	3.66 411	2.98 412	2.26 407	2.26 404	0.37 376	0.40 383	0.31 368	0.49 385	0.31 366	0.63 390

TorneroNet	2.26 407	1.20 402	1.55 382	1.15 406	0.91 403	5.84 414	0.84 392	2.12 410	8.45 419	2.59 410	5.32 414	3.84 412	2.15 405	1.84 403	1.98 400	0.88 399	0.54 394	1.16 407	0.74 402	1.31 407	0.91 405

tt	4.71 413	0.11 27	3.94 408	2.06 414	1.54 412	10.14 420	16.85 421	9.28 422	4.99 413	1.41 396	1.05 374	4.68 413	4.89 413	3.36 414	5.86 417	5.73 419	9.15 426	2.23 415	2.51 416	3.02 416	1.34 412

DGTPSM_ROB	8.38 418	5.24 418	10.71 424	5.32 418	10.19 420	8.34 417	23.49 426	6.11 418	13.43 425	4.93 413	10.93 423	5.64 414	10.55 419	6.17 417	12.73 422	3.74 416	7.56 421	3.68 417	7.24 422	4.09 418	7.49 421

DPSMNet_ROB	8.44 419	5.25 419	10.87 425	5.59 419	10.27 421	8.34 417	23.51 427	6.12 419	13.47 426	4.96 414	10.94 424	5.65 415	10.55 419	6.25 418	12.77 423	4.01 417	7.62 422	3.75 418	7.27 423	4.16 419	7.54 422

HanzoNet	3.08 410	1.87 414	2.70 401	1.81 412	1.34 410	1.60 403	1.05 398	2.06 409	2.62 405	5.63 415	5.12 413	5.96 416	7.09 417	4.39 416	3.43 411	3.29 415	2.06 416	1.98 414	2.94 417	2.47 415	2.15 416

SGM-ForestM	1.59 399	0.56 366	1.52 380	0.41 364	0.34 356	2.77 411	1.67 411	1.69 403	1.73 399	2.48 409	2.27 408	6.02 417	2.90 411	3.08 410	2.83 409	0.25 358	0.30 372	0.19 341	0.20 348	0.18 319	0.45 375

DPSimNet_ROB	6.21 415	5.16 417	9.50 416	5.59 419	5.56 416	7.64 416	10.02 418	4.07 415	7.33 417	6.84 416	6.26 416	7.17 418	10.55 419	4.07 415	5.68 415	5.50 418	4.29 417	5.24 419	3.66 418	4.05 417	5.96 420

ASD4	8.08 417	7.42 420	8.23 415	6.03 421	6.01 417	14.62 423	20.55 422	9.03 421	8.06 418	7.51 419	6.52 417	7.36 419	6.42 415	8.13 420	9.88 420	5.93 420	5.10 419	6.60 423	5.79 419	6.82 420	5.52 419

LRCNet_RVC	10.94 421	14.45 429	9.66 417	15.38 425	8.02 419	1.08 385	0.35 319	8.72 420	0.72 354	12.63 427	15.84 427	9.73 420	6.52 416	8.58 421	6.38 418	20.33 434	5.39 420	23.79 433	21.95 432	15.35 427	13.96 429

Anonymous_1	16.44 429	9.26 421	9.67 418	10.63 422	14.54 424	18.62 428	26.98 428	12.68 426	13.53 427	10.78 426	10.37 422	10.15 421	10.66 422	10.99 426	12.64 421	15.61 433	7.73 423	16.87 430	43.01 435	56.14 438	7.86 425

xxxxx1	15.30 425	9.78 422	10.23 421	20.34 428	19.47 427	17.10 424	23.00 423	10.36 423	11.04 421	9.25 421	9.66 419	10.74 422	10.66 422	10.60 423	13.72 426	8.14 424	9.35 427	31.88 436	44.61 436	12.63 424	13.46 426

tt_ll	15.30 425	9.78 422	10.23 421	20.34 428	19.47 427	17.10 424	23.00 423	10.36 423	11.04 421	9.25 421	9.66 419	10.74 422	10.66 422	10.60 423	13.72 426	8.14 424	9.35 427	31.88 436	44.61 436	12.63 424	13.46 426

ff	15.30 425	9.78 422	10.23 421	20.34 428	19.47 427	17.10 424	23.00 423	10.36 423	11.04 421	9.25 421	9.66 419	10.74 422	10.66 422	10.60 423	13.72 426	8.14 424	9.35 427	31.88 436	44.61 436	12.63 424	13.46 426

DPSM_ROB	11.46 422	9.79 425	10.18 419	11.11 423	11.31 422	19.08 429	27.38 429	13.42 427	14.23 428	10.34 424	11.13 425	10.97 425	11.33 426	11.89 427	13.49 424	6.74 422	8.19 424	6.00 420	7.05 420	7.74 421	7.76 423

DPSM	11.46 422	9.79 425	10.18 419	11.11 423	11.31 422	19.08 429	27.38 429	13.42 427	14.23 428	10.34 424	11.13 425	10.97 425	11.33 426	11.89 427	13.49 424	6.74 422	8.19 424	6.00 420	7.05 420	7.74 421	7.76 423

BEATNet-Init1	4.91 414	3.27 416	14.39 426	0.69 385	0.65 387	10.19 421	3.83 416	5.04 416	5.11 414	8.73 420	8.52 418	13.95 427	7.66 418	7.79 419	5.79 416	0.32 372	0.34 380	0.34 372	0.38 381	0.64 384	0.64 392

HaxPig	17.72 430	20.23 436	19.76 427	16.55 426	16.52 425	9.46 419	9.42 417	14.48 429	13.31 424	18.59 428	18.67 428	17.39 428	16.68 429	17.07 429	16.43 429	21.99 435	20.86 436	22.28 432	21.55 431	21.30 434	21.88 436

PML	15.86 428	13.12 428	7.07 414	5.22 417	7.66 418	32.93 432	64.30 438	5.37 417	10.12 420	25.87 437	67.29 438	20.25 429	13.20 428	10.09 422	6.81 419	5.94 421	2.00 415	6.03 422	2.18 414	9.13 423	2.62 418

MEDIAN_ROB	21.20 431	24.56 437	23.42 435	19.57 427	19.62 430	13.29 422	11.21 419	18.04 430	17.02 430	22.07 436	21.92 430	20.84 430	20.24 430	21.02 430	19.68 431	25.59 437	24.08 437	26.20 434	25.19 433	25.31 435	25.19 437

MyStereo03	23.12 434	19.74 431	20.70 431	22.51 433	22.82 433	38.36 434	55.25 435	26.92 432	28.81 434	20.90 432	22.38 433	22.06 431	22.80 432	23.83 431	27.20 436	13.55 429	16.70 433	12.09 425	14.22 427	15.58 429	16.03 432

MyStereo02	23.12 434	19.74 431	20.70 431	22.51 433	22.82 433	38.36 434	55.25 435	26.92 432	28.81 434	20.90 432	22.38 433	22.06 431	22.80 432	23.83 431	27.20 436	13.55 429	16.70 433	12.09 425	14.22 427	15.58 429	16.03 432

MyStereo	23.12 434	19.74 431	20.70 431	22.51 433	22.82 433	38.36 434	55.25 435	26.92 432	28.81 434	20.90 432	22.38 433	22.06 431	22.80 432	23.83 431	27.20 436	13.55 429	16.70 433	12.09 425	14.22 427	15.58 429	16.03 432

Selective-RAFT-Error	23.11 433	19.77 434	20.60 430	22.49 432	22.80 432	38.46 438	55.19 433	27.13 437	28.90 437	20.73 431	22.38 433	22.11 434	22.91 437	23.94 435	27.18 435	13.54 428	16.57 432	12.09 425	14.21 425	15.61 432	15.65 431

CasAABBNet	23.04 432	19.69 430	20.32 428	22.42 431	22.73 431	38.35 433	55.23 434	26.99 435	28.74 433	20.67 430	22.28 432	22.11 434	22.86 435	23.84 434	27.17 434	13.52 427	16.47 431	12.08 424	14.21 425	15.57 428	15.60 430

LSM0	24.21 437	19.88 435	22.33 434	24.42 436	40.13 438	38.41 437	54.99 432	27.05 436	28.61 432	20.59 429	22.00 431	22.29 436	22.86 435	24.12 436	27.16 433	13.59 432	16.33 430	12.13 429	14.08 424	15.72 433	17.53 435

AVERAGE_ROB	25.43 438	29.01 438	27.22 436	24.60 437	24.16 437	17.78 427	12.87 420	22.39 431	21.40 431	26.72 438	26.08 437	25.18 437	24.52 438	25.07 437	23.57 432	29.94 438	28.36 438	30.60 435	29.57 434	29.83 436	29.66 438

SPstereo	14.29 424	1.85 413	2.95 405	1.89 413	1.68 413	23.50 431	43.36 431	35.81 438	29.54 438	20.90 432	20.49 429	26.26 438	21.86 431	25.13 438	19.49 430	1.60 412	1.44 412	2.99 416	2.21 415	1.34 409	1.43 414

test_example2	100.95 439	107.33 439	67.16 438	98.17 438	106.88 439	89.44 439	101.34 439	37.23 439	97.88 439	129.56 439	131.26 439	65.41 439	67.34 439	91.22 439	79.29 439	143.32 439	199.32 439	81.12 439	102.17 439	121.89 439	101.70 439

Low-res two-view benchmark