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

test_4	0.10 50	0.10 237	0.08 11	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.22 302	0.15 26	0.17 99	0.12 83	0.18 142	0.12 89	0.09 67	0.08 6	0.11 85	0.04 1	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.04 1	0.03 1

AE-Stereo	0.10 50	0.08 140	0.10 44	0.18 182	0.09 131	0.10 56	0.15 115	0.14 15	0.19 128	0.09 15	0.14 80	0.12 89	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.06 189	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

ff7	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	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

ffff	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	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	0.09 131	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

MIM_Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.07 18	0.06 2	0.12 21	0.20 123	0.14 58	0.13 104	0.13 71	0.09 37	0.05 2	0.12 101	0.08 11	0.05 2	0.06 189	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.05 51

LL-Strereo2	0.10 50	0.10 237	0.15 191	0.18 182	0.08 47	0.15 175	0.09 3	0.17 72	0.14 58	0.14 124	0.10 38	0.09 37	0.07 31	0.16 197	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.10 267	0.07 161	0.06 101	0.05 51

4D-IteraStereo	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.18 182	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.10 40	0.11 53	0.10 58	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.03 1	0.08 162	0.07 161	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 67	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1

anonymousdsp2	0.11 80	0.07 69	0.10 44	0.16 68	0.09 131	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.22 173	0.13 104	0.14 80	0.12 89	0.09 67	0.14 148	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

anonymousdsp	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	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

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 19	0.08 11	0.17 115	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

Selective-RAFT	0.11 80	0.10 237	0.11 70	0.21 292	0.08 47	0.16 199	0.13 43	0.20 123	0.22 173	0.10 40	0.10 38	0.11 74	0.10 88	0.15 166	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

ProNet	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.17 115	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

ccc-4	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	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

raft_robust	0.13 157	0.10 237	0.07 2	0.18 182	0.08 47	0.13 129	0.24 321	0.28 247	0.33 274	0.20 241	0.19 148	0.14 127	0.10 88	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.05 40	0.04 7

RAFT_CTSACE	0.12 135	0.09 190	0.10 44	0.22 305	0.08 47	0.12 104	0.24 321	0.18 96	0.16 87	0.20 241	0.27 247	0.13 112	0.07 31	0.13 133	0.09 19	0.05 2	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.04 1	0.04 7

RAFT+CT+SA	0.13 157	0.11 257	0.09 28	0.19 227	0.09 131	0.15 175	0.28 353	0.22 156	0.22 173	0.15 148	0.26 240	0.10 58	0.10 88	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 211	0.07 155	0.06 98

SA	0.12 135	0.09 190	0.08 11	0.18 182	0.08 47	0.12 104	0.24 321	0.23 173	0.18 116	0.17 185	0.27 247	0.14 127	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.08 211	0.05 40	0.04 7

IGEV-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	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
iRaft-Stereo_5w	0.12 135	0.09 190	0.12 90	0.19 227	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 140	0.21 162	0.19 224	0.14 80	0.11 74	0.09 67	0.20 260	0.16 222	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.06 98

GMOStereo	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 353	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

error version	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 353	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

test-v	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 353	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

test-3	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 115	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	0.17 115	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_3	0.10 50	0.09 190	0.10 44	0.20 268	0.08 47	0.13 129	0.26 341	0.14 15	0.21 162	0.10 40	0.10 38	0.09 37	0.09 67	0.08 6	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 161	0.04 1	0.04 7

LCNet	0.11 80	0.07 69	0.09 28	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.15 115	0.21 140	0.15 69	0.11 59	0.15 94	0.16 162	0.11 109	0.12 101	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.15 342

HHNet	0.11 80	0.06 19	0.16 221	0.15 38	0.14 317	0.07 16	0.13 43	0.20 123	0.17 99	0.14 124	0.25 225	0.11 74	0.08 49	0.13 133	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.09 250

STrans-v2	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.18 182	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.21 140	0.11 17	0.11 59	0.15 94	0.12 89	0.10 88	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

TransformOpticalFlow	0.10 50	0.08 140	0.13 128	0.18 182	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.19 116	0.15 69	0.12 83	0.17 120	0.11 74	0.11 109	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 80	0.07 69	0.10 44	0.19 227	0.09 131	0.10 56	0.15 115	0.20 123	0.13 41	0.12 83	0.14 80	0.18 192	0.11 109	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.14 334

FTStereo	0.12 135	0.06 19	0.14 154	0.18 182	0.09 131	0.07 16	0.15 115	0.21 140	0.18 116	0.12 83	0.24 196	0.12 89	0.12 138	0.13 133	0.13 157	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.10 269

KYRaft	0.11 80	0.07 69	0.10 44	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.15 115	0.22 156	0.12 25	0.13 104	0.16 102	0.20 210	0.10 88	0.12 101	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.06 101	0.16 353

ASMatch	0.11 80	0.06 19	0.13 128	0.16 68	0.10 216	0.07 16	0.14 69	0.17 72	0.17 99	0.12 83	0.16 102	0.16 162	0.10 88	0.13 133	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.08 217

DEmStereo	0.12 135	0.06 19	0.14 154	0.14 13	0.10 216	0.16 199	0.15 115	0.16 42	0.24 192	0.17 185	0.24 196	0.13 112	0.14 193	0.12 101	0.13 157	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

DRaft	0.12 135	0.06 19	0.11 70	0.14 13	0.09 131	0.14 153	0.17 191	0.21 140	0.30 256	0.17 185	0.28 256	0.10 58	0.15 206	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

GrayStereo	0.11 80	0.06 19	0.11 70	0.19 227	0.09 131	0.09 35	0.16 170	0.18 96	0.17 99	0.14 124	0.17 120	0.17 181	0.11 109	0.12 101	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.10 269

RAFT-RH_RVC	0.11 80	0.06 19	0.14 154	0.16 68	0.09 131	0.12 104	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 104	0.41 341	0.11 74	0.10 88	0.13 133	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 80	0.07 69	0.15 191	0.16 68	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.15 26	0.10 7	0.11 59	0.36 307	0.09 37	0.09 67	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.04 1	0.05 51

test-2	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 353	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

cross-raft	0.10 50	0.09 190	0.09 28	0.19 227	0.07 18	0.11 82	0.25 335	0.13 9	0.15 69	0.08 5	0.11 53	0.12 89	0.10 88	0.09 10	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

GMM-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.10 44	0.18 182	0.09 131	0.08 23	0.15 115	0.23 173	0.16 87	0.11 59	0.15 94	0.13 112	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.09 250

Prome-Stereo	0.11 80	0.06 19	0.10 44	0.18 182	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.22 156	0.13 41	0.12 83	0.17 120	0.13 112	0.08 49	0.12 101	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.09 250

iRaftStereo_RVC	0.10 50	0.07 69	0.09 28	0.17 115	0.09 131	0.11 82	0.17 191	0.18 96	0.12 25	0.09 15	0.12 61	0.10 58	0.07 31	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.04 1	0.04 7

s12784h	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.15 38	0.05 1	0.16 199	0.18 231	0.15 26	0.15 69	0.10 40	0.11 53	0.11 74	0.11 109	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

TestStereo	0.13 157	0.14 304	0.11 70	0.23 324	0.08 47	0.15 175	0.21 293	0.20 123	0.23 182	0.14 124	0.24 196	0.16 162	0.12 138	0.16 197	0.14 185	0.05 2	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.09 246	0.05 51

test_xeample3	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.09 131	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

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.06 2	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.14 58	0.09 15	0.10 38	0.08 25	0.09 67	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	0.17 115	0.07 18	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.09 2	0.10 40	0.12 61	0.09 37	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 161	0.04 1	0.03 1

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

MLCV	0.12 135	0.07 69	0.16 221	0.18 182	0.06 2	0.15 175	0.17 191	0.19 116	0.21 162	0.18 211	0.25 225	0.17 181	0.13 170	0.14 148	0.13 157	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

DN-CSS_ROB	0.13 157	0.13 292	0.16 221	0.18 182	0.10 216	0.16 199	0.08 2	0.22 156	0.18 116	0.17 185	0.22 182	0.13 112	0.13 170	0.12 101	0.13 157	0.05 2	0.05 106	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.06 98

MyStereo07	0.10 50	0.07 69	0.10 44	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.18 231	0.15 26	0.15 69	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.07 31	0.12 101	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.06 98

MyStereo06	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.18 231	0.19 116	0.12 25	0.12 83	0.08 17	0.07 17	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.06 101	0.06 98

MyStereo05	0.13 157	0.07 69	0.10 44	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.18 231	0.27 233	0.35 292	0.17 185	0.14 80	0.15 151	0.11 109	0.15 166	0.13 157	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.06 101	0.06 98

MyStereo04	0.13 157	0.07 69	0.10 44	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.18 231	0.29 257	0.38 308	0.17 185	0.14 80	0.16 162	0.10 88	0.15 166	0.13 157	0.06 54	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.06 98

ACVNet-DCA	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.23 173	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	0.07 157

xx1	0.11 80	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.16 42	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.16 162	0.16 226	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.07 157

1test111	0.11 80	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.23 173	0.16 87	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.15 166	0.16 222	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.07 157

cc1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	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

IGEVStereo-DCA	0.09 11	0.06 19	0.11 70	0.15 38	0.10 216	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

rrr	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.10 216	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

DualNet	0.13 157	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.10 18	0.20 262	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.06 98

ffm	0.12 135	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.06 98

ff1	0.13 157	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.14 148	0.20 262	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.06 98

tt1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.12 104	0.16 170	0.15 26	0.19 128	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

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	0.12 101	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

CASnet	0.09 11	0.09 190	0.09 28	0.19 227	0.06 2	0.07 16	0.11 11	0.18 96	0.14 58	0.11 59	0.10 38	0.09 37	0.07 31	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.10 267	0.08 211	0.05 40	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.13 300	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

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 38	0.10 58	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

HH	0.09 11	0.06 19	0.13 128	0.17 115	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	0.13 128	0.17 115	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

LL-Strereo	0.13 157	0.09 190	0.11 70	0.20 268	0.10 216	0.11 82	0.18 231	0.32 286	0.24 192	0.15 148	0.15 94	0.14 127	0.13 170	0.19 241	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.08 211	0.04 1	0.05 51

CBFPSM	0.14 186	0.06 19	0.26 309	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.22 156	0.23 182	0.20 241	0.27 247	0.24 251	0.16 226	0.16 197	0.18 247	0.06 54	0.06 189	0.06 31	0.07 161	0.07 155	0.07 157

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 74	0.06 6	0.12 101	0.08 11	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

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

DCRE	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.16 68	0.11 254	0.11 82	0.17 191	0.18 96	0.17 99	0.11 59	0.18 142	0.10 58	0.10 88	0.15 166	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.04 7

MC-Stereo	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 115	0.06 2	0.10 56	0.14 69	0.12 4	0.10 7	0.09 15	0.12 61	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

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 38	0.08 25	0.07 31	0.12 101	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

CroCo-Stereo Lap2	0.09 11	0.09 190	0.08 11	0.22 305	0.09 131	0.09 35	0.19 262	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.10 38	0.05 1	0.05 2	0.08 6	0.08 11	0.06 54	0.06 189	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.05 51

TestStereo1	0.13 157	0.08 140	0.08 11	0.19 227	0.08 47	0.18 233	0.29 361	0.23 173	0.16 87	0.17 185	0.20 159	0.16 162	0.10 88	0.12 101	0.13 157	0.06 54	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

DCANet-4	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 191	0.18 96	0.19 128	0.13 104	0.16 102	0.09 37	0.14 193	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	0.17 191	0.16 42	0.20 149	0.13 104	0.16 102	0.10 58	0.11 109	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	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.13 104	0.17 120	0.10 58	0.12 138	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

DisPM	0.11 80	0.07 69	0.12 90	0.16 68	0.09 131	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.17 99	0.14 124	0.20 159	0.12 89	0.10 88	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.11 292

test_5	0.14 186	0.12 271	0.08 11	0.20 268	0.10 216	0.14 153	0.29 361	0.21 140	0.24 192	0.18 211	0.28 256	0.11 74	0.15 206	0.12 101	0.13 157	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

SA-5K	0.13 157	0.08 140	0.08 11	0.19 227	0.08 47	0.18 233	0.29 361	0.23 173	0.16 87	0.17 185	0.20 159	0.16 162	0.10 88	0.12 101	0.13 157	0.06 54	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

Sa-1000	0.12 135	0.08 140	0.08 11	0.18 182	0.08 47	0.14 153	0.22 302	0.22 156	0.18 116	0.15 148	0.20 159	0.17 181	0.11 109	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.05 106	0.09 226	0.09 250	0.05 40	0.05 51

iRaft-Stereo_20w	0.09 11	0.05 6	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.10 7	0.11 59	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

GLC_STEREO	0.11 80	0.07 69	0.11 70	0.17 115	0.07 18	0.09 35	0.13 43	0.15 26	0.24 192	0.12 83	0.13 71	0.12 89	0.08 49	0.18 230	0.11 85	0.06 54	0.08 268	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

IPLG	0.10 50	0.07 69	0.15 191	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.20 123	0.15 69	0.12 83	0.17 120	0.07 17	0.07 31	0.14 148	0.13 157	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

MIPNet	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.09 131	0.12 104	0.14 69	0.20 123	0.24 192	0.11 59	0.10 38	0.09 37	0.07 31	0.13 133	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

IPLGR	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.12 104	0.17 191	0.21 140	0.24 192	0.11 59	0.12 61	0.11 74	0.08 49	0.12 101	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

CrosDoStereo	0.12 135	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.22 173	0.19 224	0.24 196	0.15 151	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 161	0.05 40	0.05 51

Patchmatch Stereo++	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157
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
AAGNet	0.11 80	0.07 69	0.16 221	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.13 43	0.18 96	0.13 41	0.16 173	0.21 173	0.13 112	0.14 193	0.11 45	0.14 185	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.05 51

OMP-Stereo	0.11 80	0.06 19	0.14 154	0.18 182	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 140	0.21 162	0.13 104	0.14 80	0.11 74	0.12 138	0.11 45	0.13 157	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

IIG-Stereo	0.11 80	0.06 19	0.13 128	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.12 21	0.22 156	0.17 99	0.14 124	0.17 120	0.11 74	0.12 138	0.12 101	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

NF-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.10 56	0.14 69	0.23 173	0.19 128	0.12 83	0.17 120	0.12 89	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 303

OCTAStereo	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.10 56	0.14 69	0.23 173	0.19 128	0.12 83	0.17 120	0.12 89	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 303

NRIStereo	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.18 182	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.16 42	0.15 69	0.12 83	0.14 80	0.13 112	0.12 138	0.13 133	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.07 157

PSM-adaLoss	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

ROB_FTStereo_v2	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

ROB_FTStereo	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

HUI-Stereo	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

DeepStereo_LL	0.12 135	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.22 173	0.19 224	0.24 196	0.15 151	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 161	0.05 40	0.05 51

SST-Stereo	0.10 50	0.07 69	0.15 191	0.18 182	0.09 131	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.11 17	0.15 148	0.17 120	0.13 112	0.12 138	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.05 51

THIR-Stereo	0.12 135	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.14 153	0.16 170	0.17 72	0.25 211	0.16 173	0.24 196	0.14 127	0.12 138	0.12 101	0.14 185	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 161	0.05 40	0.05 51

RAFT_R40	0.11 80	0.07 69	0.14 154	0.18 182	0.09 131	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.16 87	0.14 124	0.18 142	0.15 151	0.12 138	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.05 51

PFNet	0.12 135	0.06 19	0.17 246	0.17 115	0.08 47	0.09 35	0.15 115	0.26 215	0.20 149	0.16 173	0.16 102	0.14 127	0.11 109	0.12 101	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

RE-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.10 56	0.14 69	0.23 173	0.19 128	0.12 83	0.17 120	0.12 89	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 303

Pruner-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.17 99	0.13 104	0.19 148	0.13 112	0.09 67	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.08 217

TVStereo	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.10 56	0.14 69	0.23 173	0.19 128	0.12 83	0.17 120	0.12 89	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 303

DeepStereo_RVC	0.11 80	0.08 140	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 104	0.14 80	0.12 89	0.12 138	0.12 101	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 217

iGMRVC	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

IRAFT_RVC	0.12 135	0.08 140	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.07 16	0.15 115	0.24 190	0.23 182	0.14 124	0.14 80	0.15 151	0.12 138	0.12 101	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.06 98

iRAFT	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

RAFT	0.13 157	0.09 190	0.11 70	0.18 182	0.08 47	0.15 175	0.24 321	0.20 123	0.19 128	0.21 249	0.21 173	0.17 181	0.12 138	0.16 197	0.09 19	0.06 54	0.07 246	0.10 267	0.09 250	0.05 40	0.05 51

test-1	0.10 50	0.07 69	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.11 82	0.24 321	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-IKP	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

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 80	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-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 59	0.12 61	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

RALAANet	0.11 80	0.08 140	0.10 44	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.10 6	0.20 123	0.15 69	0.14 124	0.13 71	0.16 162	0.09 67	0.12 101	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

XX-Stereo	0.09 11	0.05 6	0.08 11	0.17 115	0.09 131	0.15 175	0.12 21	0.20 123	0.10 7	0.10 40	0.14 80	0.07 17	0.06 6	0.12 101	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

DCANet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.13 104	0.17 120	0.10 58	0.11 109	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	0.17 191	0.16 42	0.20 149	0.13 104	0.16 102	0.10 58	0.11 109	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	0.17 191	0.16 42	0.20 149	0.13 104	0.16 102	0.10 58	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

111	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.21 140	0.23 182	0.11 59	0.12 61	0.14 127	0.11 109	0.13 133	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.05 40	0.05 51

ARAFT	0.12 135	0.08 140	0.17 246	0.19 227	0.09 131	0.14 153	0.18 231	0.20 123	0.12 25	0.12 83	0.13 71	0.14 127	0.11 109	0.15 166	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.10 267	0.09 250	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 61	0.10 58	0.09 67	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

MMNet	0.17 256	0.09 190	0.16 221	0.20 268	0.11 254	0.27 330	0.20 277	0.25 203	0.41 320	0.22 262	0.30 271	0.21 216	0.20 277	0.17 219	0.20 262	0.06 54	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.07 157

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 38	0.12 89	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

DIP-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.14 154	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.09 3	0.16 42	0.16 87	0.11 59	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.15 166	0.13 157	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
HSM-Net_RVC	0.14 186	0.08 140	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.15 115	0.27 233	0.29 249	0.19 224	0.21 173	0.29 290	0.14 193	0.17 219	0.13 157	0.06 54	0.06 189	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
AANet_RVC	0.16 237	0.10 237	0.10 44	0.18 182	0.09 131	0.18 233	0.19 262	0.26 215	0.31 262	0.22 262	0.35 304	0.21 216	0.21 281	0.22 287	0.16 222	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98

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	0.13 104	0.16 102	0.14 127	0.11 109	0.15 166	0.13 157	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
iResNetv2_ROB	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.16 68	0.08 47	0.16 199	0.12 21	0.25 203	0.35 292	0.21 249	0.29 267	0.24 251	0.13 170	0.14 148	0.14 185	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.04 8	0.09 246	0.08 217

iResNet	0.13 157	0.10 237	0.18 263	0.19 227	0.08 47	0.13 129	0.18 231	0.20 123	0.26 224	0.15 148	0.23 188	0.15 151	0.13 170	0.14 148	0.14 185	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.15 175	0.16 170	0.18 96	0.18 116	0.10 40	0.09 23	0.09 37	0.08 49	0.11 45	0.12 127	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.07 155	0.06 98

MyStereo8	0.12 135	0.07 69	0.15 191	0.15 38	0.09 131	0.18 233	0.14 69	0.19 116	0.22 173	0.12 83	0.18 142	0.11 74	0.10 88	0.16 197	0.18 247	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 198	0.09 250

CoDeX	0.12 135	0.07 69	0.12 90	0.17 115	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.23 173	0.27 231	0.13 104	0.17 120	0.16 162	0.11 109	0.14 148	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.05 51

1111x	0.15 219	0.08 140	0.12 90	0.18 182	0.07 18	0.18 233	0.25 335	0.31 277	0.24 192	0.17 185	0.24 196	0.26 269	0.15 206	0.13 133	0.23 300	0.07 141	0.07 246	0.08 162	0.09 250	0.07 155	0.06 98

whm_eth	0.14 186	0.09 190	0.20 280	0.20 268	0.12 283	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.28 242	0.17 185	0.32 283	0.09 37	0.12 138	0.18 230	0.14 185	0.07 141	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157

test croco	0.10 50	0.08 140	0.10 44	0.19 227	0.09 131	0.10 56	0.15 115	0.14 15	0.13 41	0.13 104	0.15 94	0.09 37	0.12 138	0.13 133	0.12 127	0.07 141	0.05 106	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.06 98

StereoIM	0.09 11	0.09 190	0.08 11	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.10 6	0.16 42	0.16 87	0.09 15	0.11 53	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 157	0.07 141	0.06 189	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.04 7

MIF-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.08 11	0.18 182	0.08 47	0.13 129	0.11 11	0.12 4	0.11 17	0.10 40	0.12 61	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

PCWNet_CMD	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.14 69	0.29 257	0.36 297	0.14 124	0.20 159	0.21 216	0.12 138	0.17 219	0.13 157	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.07 157

Any-RAFT	0.10 50	0.05 6	0.09 28	0.14 13	0.07 18	0.13 129	0.14 69	0.21 140	0.15 69	0.11 59	0.12 61	0.12 89	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.07 141	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

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 89	0.09 67	0.15 166	0.10 49	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

ToySt	0.17 256	0.11 257	0.18 263	0.17 115	0.11 254	0.16 199	0.25 335	0.24 190	0.33 274	0.19 224	0.24 196	0.26 269	0.24 302	0.19 241	0.20 262	0.07 141	0.08 268	0.09 226	0.10 282	0.09 246	0.08 217

anonymousa	0.13 157	0.07 69	0.13 128	0.18 182	0.09 131	0.13 129	0.17 191	0.19 116	0.29 249	0.15 148	0.24 196	0.15 151	0.14 193	0.14 148	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.09 250	0.05 40	0.06 98

qqq	0.13 157	0.09 190	0.15 191	0.16 68	0.08 47	0.13 129	0.15 115	0.23 173	0.16 87	0.15 148	0.19 148	0.16 162	0.16 226	0.15 166	0.16 222	0.07 141	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.07 157

x	0.13 157	0.07 69	0.14 154	0.14 13	0.08 47	0.18 233	0.14 69	0.22 156	0.20 149	0.15 148	0.19 148	0.19 200	0.17 245	0.18 230	0.18 247	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 157

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 268	0.09 190	0.29 326	0.15 38	0.10 216	0.22 287	0.20 277	0.26 215	0.39 311	0.25 295	0.42 347	0.24 251	0.15 206	0.20 260	0.19 256	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.10 273	0.09 250

hknet	0.15 219	0.11 257	0.13 128	0.22 305	0.11 254	0.14 153	0.15 115	0.34 313	0.25 211	0.17 185	0.22 182	0.22 233	0.18 254	0.17 219	0.12 127	0.07 141	0.06 189	0.10 267	0.09 250	0.07 155	0.07 157

CIPLG	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.14 124	0.11 53	0.16 162	0.09 67	0.16 197	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

IPLGR_C	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.14 124	0.10 38	0.16 162	0.09 67	0.16 197	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

ACRE	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.14 58	0.14 124	0.10 38	0.16 162	0.09 67	0.16 197	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

GwcNet-ADL	0.13 157	0.08 140	0.14 154	0.20 268	0.09 131	0.11 82	0.20 277	0.30 271	0.24 192	0.13 104	0.14 80	0.18 192	0.14 193	0.13 133	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.06 98

TRStereo	0.09 11	0.05 6	0.12 90	0.15 38	0.12 283	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	0.07 161	0.04 1	0.04 7

PSM-softLoss	0.12 135	0.07 69	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.08 23	0.13 43	0.24 190	0.17 99	0.14 124	0.19 148	0.13 112	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.12 303

KMStereo	0.12 135	0.07 69	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.08 23	0.13 43	0.24 190	0.17 99	0.14 124	0.19 148	0.13 112	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.12 303

CRE-IMP	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.10 56	0.12 21	0.18 96	0.10 7	0.14 124	0.13 71	0.13 112	0.12 138	0.12 101	0.11 85	0.07 141	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.08 217

CroCo-Stereo	0.09 11	0.08 140	0.08 11	0.22 305	0.09 131	0.09 35	0.19 262	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
LMCR-Stereo	0.15 219	0.08 140	0.13 128	0.21 292	0.09 131	0.17 218	0.20 277	0.27 233	0.19 128	0.24 282	0.24 196	0.23 245	0.17 245	0.20 260	0.17 233	0.07 141	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.10 273	0.08 217

rafts_anoy	0.11 80	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.13 104	0.13 71	0.12 89	0.10 88	0.11 45	0.12 127	0.07 141	0.04 2	0.09 226	0.11 305	0.07 155	0.06 98

raft+_RVC	0.11 80	0.07 69	0.09 28	0.16 68	0.07 18	0.10 56	0.11 11	0.24 190	0.20 149	0.12 83	0.15 94	0.12 89	0.08 49	0.12 101	0.13 157	0.07 141	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

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	0.19 128	0.11 59	0.15 94	0.10 58	0.06 6	0.12 101	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

CFNet_pseudo	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.16 68	0.09 131	0.13 129	0.14 69	0.27 233	0.34 285	0.14 124	0.21 173	0.22 233	0.13 170	0.18 230	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.07 155	0.07 157

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 83	0.17 120	0.14 127	0.10 88	0.12 101	0.11 85	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.05 31	0.08 198	0.07 157

RAFT + AFF	0.13 157	0.07 69	0.20 280	0.20 268	0.10 216	0.14 153	0.24 321	0.26 215	0.20 149	0.11 59	0.10 38	0.12 89	0.10 88	0.15 166	0.12 127	0.07 141	0.06 189	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.08 217

GMStereo	0.13 157	0.14 304	0.14 154	0.18 182	0.09 131	0.15 175	0.16 170	0.20 123	0.24 192	0.16 173	0.17 120	0.10 58	0.10 88	0.16 197	0.13 157	0.07 141	0.06 189	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
UNet	0.17 256	0.09 190	0.18 263	0.19 227	0.12 283	0.27 330	0.19 262	0.33 303	0.29 249	0.21 249	0.24 196	0.23 245	0.19 269	0.19 241	0.18 247	0.07 141	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.08 198	0.06 98

ACVNet	0.15 219	0.09 190	0.15 191	0.13 6	0.12 283	0.14 153	0.20 277	0.22 156	0.33 274	0.17 185	0.26 240	0.21 216	0.16 226	0.17 219	0.21 281	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.08 198	0.06 98

acv_ft	0.15 219	0.09 190	0.15 191	0.19 227	0.10 216	0.16 199	0.17 191	0.25 203	0.33 274	0.19 224	0.26 240	0.21 216	0.17 245	0.17 219	0.18 247	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.08 198	0.06 98

FADNet-RVC-Resample	0.16 237	0.11 257	0.31 331	0.22 305	0.11 254	0.19 253	0.14 69	0.25 203	0.24 192	0.24 282	0.27 247	0.20 210	0.15 206	0.16 197	0.15 208	0.07 141	0.08 268	0.12 309	0.10 282	0.09 246	0.10 269

BEATNet_4x	0.12 135	0.08 140	0.14 154	0.18 182	0.07 18	0.15 175	0.07 1	0.22 156	0.18 116	0.16 173	0.19 148	0.18 192	0.14 193	0.16 197	0.15 208	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

R-Stereo Train	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 173	0.11 17	0.12 83	0.19 148	0.11 74	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

ADCRef	0.19 278	0.12 271	0.41 355	0.20 268	0.12 283	0.22 287	0.18 231	0.32 286	0.36 297	0.26 300	0.32 283	0.17 181	0.23 296	0.24 306	0.24 310	0.07 141	0.06 189	0.09 226	0.09 250	0.08 198	0.08 217

RAFT-Stereo	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 173	0.11 17	0.12 83	0.19 148	0.11 74	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	0.14 186	0.07 69	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.18 233	0.14 69	0.29 257	0.20 149	0.17 185	0.25 225	0.21 216	0.18 254	0.20 260	0.19 256	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.08 211	0.06 101	0.06 98

MSMDNet	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.14 69	0.29 257	0.36 297	0.14 124	0.21 173	0.21 216	0.12 138	0.17 219	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.07 157

ccs_rob	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.16 68	0.09 131	0.12 104	0.14 69	0.27 233	0.34 285	0.14 124	0.21 173	0.22 233	0.13 170	0.18 230	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157

HSM	0.15 219	0.08 140	0.14 154	0.16 68	0.09 131	0.16 199	0.14 69	0.28 247	0.25 211	0.19 224	0.23 188	0.37 336	0.16 226	0.20 260	0.15 208	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.06 98

iResNet_ROB	0.14 186	0.07 69	0.13 128	0.14 13	0.07 18	0.18 233	0.14 69	0.26 215	0.31 262	0.22 262	0.25 225	0.23 245	0.15 206	0.15 166	0.13 157	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.08 198	0.08 217

LE_ROB	0.50 383	0.07 69	0.14 154	0.15 38	0.08 47	0.24 305	0.16 170	0.22 156	1.81 414	4.63 418	0.67 379	0.47 369	0.44 375	0.20 260	0.29 347	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.08 198	0.06 98

pmcnn	0.15 219	0.07 69	0.19 272	0.15 38	0.07 18	0.20 265	0.15 115	0.24 190	0.26 224	0.21 249	0.34 300	0.28 283	0.18 254	0.18 230	0.17 233	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.07 155	0.06 98

SMFormer	0.14 186	0.07 69	0.17 246	0.14 13	0.08 47	0.16 199	0.17 191	0.26 215	0.27 231	0.19 224	0.20 159	0.18 192	0.15 206	0.15 166	0.17 233	0.08 190	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.06 98

tta	0.14 186	0.07 69	0.17 246	0.14 13	0.08 47	0.16 199	0.17 191	0.26 215	0.27 231	0.19 224	0.20 159	0.18 192	0.15 206	0.15 166	0.17 233	0.08 190	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.06 98

qqq1	0.13 157	0.07 69	0.17 246	0.14 13	0.08 47	0.16 199	0.17 191	0.26 215	0.27 231	0.19 224	0.20 159	0.18 192	0.15 206	0.15 166	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

fff1	0.13 157	0.07 69	0.17 246	0.14 13	0.08 47	0.16 199	0.17 191	0.26 215	0.27 231	0.19 224	0.20 159	0.18 192	0.15 206	0.15 166	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

mmm	0.14 186	0.08 140	0.17 246	0.17 115	0.09 131	0.17 218	0.18 231	0.21 140	0.15 69	0.15 148	0.23 188	0.21 216	0.16 226	0.16 197	0.17 233	0.08 190	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157

11t1	0.12 135	0.06 19	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.17 218	0.15 115	0.18 96	0.15 69	0.15 148	0.15 94	0.16 162	0.16 226	0.15 166	0.13 157	0.08 190	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 198	0.07 157

mmx	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.27 233	0.25 211	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.14 148	0.20 262	0.08 190	0.06 189	0.09 226	0.08 211	0.08 198	0.08 217

xxx	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.27 233	0.25 211	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.14 148	0.20 262	0.08 190	0.06 189	0.09 226	0.08 211	0.08 198	0.08 217

MIF-Stereo (partial)	0.11 80	0.06 19	0.10 44	0.19 227	0.10 216	0.10 56	0.11 11	0.17 72	0.18 116	0.14 124	0.16 102	0.09 37	0.11 109	0.12 101	0.12 127	0.08 190	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.07 157

EKT-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.14 154	0.15 38	0.10 216	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.21 162	0.11 59	0.08 17	0.12 89	0.09 67	0.11 45	0.12 127	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.06 86	0.08 198	0.07 157

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 2	0.17 115	0.08 47	0.10 56	0.13 43	0.12 4	0.09 2	0.09 15	0.10 38	0.08 25	0.06 6	0.09 10	0.08 11	0.08 190	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.04 7

gwcnet-sp	0.14 186	0.07 69	0.12 90	0.18 182	0.09 131	0.16 199	0.17 191	0.24 190	0.24 192	0.18 211	0.24 196	0.15 151	0.16 226	0.15 166	0.15 208	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

scenet	0.14 186	0.07 69	0.12 90	0.18 182	0.09 131	0.16 199	0.17 191	0.24 190	0.24 192	0.18 211	0.24 196	0.15 151	0.16 226	0.15 166	0.15 208	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

knoymous	0.11 80	0.05 6	0.12 90	0.13 6	0.07 18	0.15 175	0.14 69	0.19 116	0.13 41	0.11 59	0.17 120	0.13 112	0.09 67	0.13 133	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 198	0.07 157

ssnet	0.14 186	0.07 69	0.12 90	0.18 182	0.09 131	0.16 199	0.17 191	0.24 190	0.24 192	0.18 211	0.24 196	0.15 151	0.16 226	0.15 166	0.15 208	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

BUS	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.22 305	0.10 216	0.19 253	0.14 69	0.34 313	0.19 128	0.17 185	0.22 182	0.16 162	0.13 170	0.15 166	0.13 157	0.08 190	0.06 189	0.10 267	0.09 250	0.07 155	0.07 157

IER	0.14 186	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.16 170	0.25 203	0.26 224	0.18 211	0.25 225	0.17 181	0.20 277	0.16 197	0.14 185	0.08 190	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.08 198	0.07 157

NINENet	0.16 237	0.10 237	0.15 191	0.17 115	0.11 254	0.19 253	0.14 69	0.40 352	0.36 297	0.18 211	0.21 173	0.16 162	0.13 170	0.15 166	0.13 157	0.08 190	0.08 268	0.10 267	0.07 161	0.10 273	0.09 250

BSDual-CNN	0.15 219	0.09 190	0.14 154	0.22 305	0.10 216	0.14 153	0.15 115	0.34 313	0.19 128	0.17 185	0.22 182	0.25 261	0.16 226	0.15 166	0.14 185	0.08 190	0.06 189	0.10 267	0.09 250	0.07 155	0.07 157

psmg	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.17 115	0.10 216	0.15 175	0.17 191	0.29 257	0.19 128	0.17 185	0.21 173	0.25 261	0.16 226	0.15 166	0.14 185	0.08 190	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.06 98

DAS	0.15 219	0.08 140	0.18 263	0.19 227	0.10 216	0.19 253	0.17 191	0.27 233	0.29 249	0.18 211	0.25 225	0.21 216	0.15 206	0.16 197	0.12 127	0.08 190	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 157

SepStereo	0.15 219	0.08 140	0.18 263	0.19 227	0.10 216	0.19 253	0.17 191	0.27 233	0.29 249	0.18 211	0.25 225	0.21 216	0.15 206	0.25 311	0.12 127	0.08 190	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 157

PSMNet-ADL	0.15 219	0.12 271	0.13 128	0.22 305	0.09 131	0.13 129	0.20 277	0.26 215	0.23 182	0.18 211	0.20 159	0.24 251	0.16 226	0.18 230	0.17 233	0.08 190	0.08 268	0.08 162	0.11 305	0.08 198	0.07 157

GANet-ADL	0.13 157	0.07 69	0.15 191	0.17 115	0.10 216	0.18 233	0.15 115	0.30 271	0.20 149	0.13 104	0.18 142	0.19 200	0.12 138	0.16 197	0.13 157	0.08 190	0.06 189	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.08 217

ADLNet2	0.16 237	0.09 190	0.13 128	0.16 68	0.09 131	0.20 265	0.16 170	0.31 277	0.39 311	0.16 173	0.20 159	0.20 210	0.18 254	0.21 276	0.22 290	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.09 246	0.07 157

PFNet+	0.11 80	0.06 19	0.13 128	0.16 68	0.09 131	0.05 1	0.12 21	0.17 72	0.21 162	0.16 173	0.19 148	0.14 127	0.10 88	0.11 45	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.11 292

AnonymousM	0.09 11	0.05 6	0.10 44	0.14 13	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.19 116	0.14 58	0.13 104	0.11 53	0.09 37	0.08 49	0.13 133	0.10 49	0.08 190	0.05 106	0.08 162	0.05 31	0.05 40	0.05 51

Anonymous3	0.16 237	0.13 292	0.33 336	0.26 345	0.14 317	0.27 330	0.17 191	0.28 247	0.28 242	0.15 148	0.17 120	0.14 127	0.10 88	0.15 166	0.12 127	0.08 190	0.08 268	0.08 162	0.08 211	0.08 198	0.11 292

raftrobust	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.09 35	0.10 6	0.18 96	0.16 87	0.10 40	0.09 23	0.12 89	0.07 31	0.12 101	0.10 49	0.08 190	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51

sCroCo_RVC	0.12 135	0.09 190	0.23 299	0.24 329	0.11 254	0.19 253	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.10 40	0.13 71	0.12 89	0.07 31	0.14 148	0.11 85	0.08 190	0.08 268	0.08 162	0.08 211	0.05 40	0.07 157

Anonymous	0.14 186	0.10 237	0.24 302	0.22 305	0.13 300	0.18 233	0.22 302	0.20 123	0.19 128	0.14 124	0.12 61	0.11 74	0.13 170	0.16 197	0.13 157	0.08 190	0.07 246	0.08 162	0.08 211	0.12 302	0.10 269

GES	0.14 186	0.08 140	0.16 221	0.15 38	0.10 216	0.13 129	0.13 43	0.28 247	0.25 211	0.16 173	0.23 188	0.18 192	0.13 170	0.16 197	0.13 157	0.08 190	0.07 246	0.07 98	0.06 86	0.08 198	0.09 250

SFCPSM	0.13 157	0.07 69	0.14 154	0.17 115	0.09 131	0.15 175	0.16 170	0.28 247	0.27 231	0.14 124	0.17 120	0.12 89	0.13 170	0.14 148	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.06 98

delet	0.17 256	0.08 140	0.17 246	0.19 227	0.11 254	0.20 265	0.21 293	0.30 271	0.37 303	0.17 185	0.26 240	0.19 200	0.19 269	0.19 241	0.21 281	0.08 190	0.08 268	0.09 226	0.11 305	0.06 101	0.06 98

aanetorigin	0.22 305	0.17 328	0.56 372	0.17 115	0.10 216	0.15 175	0.19 262	0.20 123	0.33 274	0.49 373	0.48 357	0.29 290	0.27 321	0.20 260	0.23 300	0.08 190	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.10 273	0.09 250

EDNetEfficientorigin	7.91 420	0.31 376	153.02 439	0.19 227	0.09 131	0.21 279	0.16 170	0.22 156	0.59 370	0.72 388	0.67 379	0.42 354	0.50 380	0.24 306	0.39 374	0.08 190	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.12 302	0.10 269

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 71	0.09 37	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.08 190	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
FENet	0.13 157	0.08 140	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.14 153	0.15 115	0.22 156	0.23 182	0.17 185	0.23 188	0.16 162	0.12 138	0.14 148	0.15 208	0.08 190	0.05 106	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.07 157

FADNet_RVC	0.16 237	0.14 304	0.40 353	0.20 268	0.11 254	0.13 129	0.13 43	0.26 215	0.22 173	0.21 249	0.23 188	0.20 210	0.17 245	0.14 148	0.16 222	0.08 190	0.08 268	0.12 309	0.09 250	0.11 288	0.10 269

SuperB	0.20 287	0.10 237	0.56 372	0.16 68	0.09 131	0.18 233	0.18 231	0.24 190	0.50 352	0.26 300	0.39 326	0.17 181	0.21 281	0.22 287	0.21 281	0.08 190	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.12 302	0.10 269

ADCL	0.24 328	0.11 257	0.47 362	0.22 305	0.12 283	0.34 354	0.29 361	0.29 257	0.56 364	0.24 282	0.46 354	0.30 298	0.30 341	0.29 334	0.29 347	0.08 190	0.07 246	0.09 226	0.09 250	0.10 273	0.10 269

CFNet	0.15 219	0.10 237	0.17 246	0.17 115	0.08 47	0.18 233	0.09 3	0.28 247	0.25 211	0.19 224	0.24 196	0.24 251	0.17 245	0.17 219	0.14 185	0.08 190	0.06 189	0.09 226	0.10 282	0.07 155	0.06 98

StereoDRNet-Refined	0.17 256	0.12 271	0.15 191	0.20 268	0.09 131	0.18 233	0.18 231	0.26 215	0.23 182	0.26 300	0.40 331	0.22 233	0.17 245	0.21 276	0.20 262	0.08 190	0.05 106	0.09 226	0.10 282	0.07 155	0.07 157
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.19 278	0.09 190	0.22 290	0.17 115	0.10 216	0.25 315	0.18 231	0.27 233	0.44 335	0.22 262	0.31 279	0.33 320	0.26 313	0.28 327	0.28 344	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.09 246	0.09 250

DLCB_ROB	0.18 268	0.10 237	0.15 191	0.23 324	0.11 254	0.24 305	0.18 231	0.29 257	0.28 242	0.27 306	0.28 256	0.28 283	0.24 302	0.19 241	0.20 262	0.08 190	0.08 268	0.09 226	0.09 250	0.07 155	0.07 157

GMStereo_Zeroshot	0.16 237	0.13 292	0.24 302	0.20 268	0.10 216	0.17 218	0.13 43	0.29 257	0.25 211	0.23 274	0.32 283	0.25 261	0.11 109	0.19 241	0.14 185	0.09 235	0.06 189	0.11 294	0.06 86	0.12 302	0.08 217

StereoVision	0.13 157	0.12 271	0.09 28	0.24 329	0.10 216	0.15 175	0.21 293	0.21 140	0.20 149	0.12 83	0.24 196	0.10 58	0.10 88	0.16 197	0.10 49	0.09 235	0.11 319	0.12 309	0.12 323	0.06 101	0.05 51

CFNet_ucs	0.15 219	0.08 140	0.16 221	0.16 68	0.11 254	0.14 153	0.14 69	0.30 271	0.34 285	0.16 173	0.24 196	0.23 245	0.14 193	0.18 230	0.15 208	0.09 235	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.09 246	0.09 250

coex-ft	3.30 414	0.34 379	59.09 438	0.18 182	0.13 300	0.26 323	0.22 302	0.27 233	0.72 385	1.90 415	0.70 383	0.44 360	0.45 376	0.29 334	0.41 379	0.09 235	0.09 291	0.12 309	0.09 250	0.14 331	0.13 317

fast-acv-ft	0.18 268	0.11 257	0.19 272	0.19 227	0.12 283	0.24 305	0.21 293	0.25 203	0.34 285	0.22 262	0.34 300	0.27 276	0.20 277	0.21 276	0.23 300	0.09 235	0.09 291	0.08 162	0.10 282	0.08 198	0.07 157

iinet-f	0.16 237	0.06 19	0.45 358	0.14 13	0.10 216	0.21 279	0.14 69	0.27 233	0.23 182	0.21 249	0.24 196	0.21 216	0.15 206	0.18 230	0.21 281	0.09 235	0.07 246	0.07 98	0.06 86	0.09 246	0.10 269

CASS	0.13 157	0.12 271	0.11 70	0.23 324	0.09 131	0.15 175	0.17 191	0.18 96	0.19 128	0.17 185	0.18 142	0.15 151	0.15 206	0.14 148	0.14 185	0.09 235	0.06 189	0.10 267	0.08 211	0.09 246	0.07 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.11 80	0.06 19	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.14 153	0.14 69	0.18 96	0.14 58	0.11 59	0.14 80	0.16 162	0.11 109	0.14 148	0.12 127	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 198	0.08 217

Wz-Net-MNSev	0.22 305	0.13 292	0.31 331	0.20 268	0.14 317	0.36 364	0.24 321	0.33 303	0.44 335	0.28 317	0.40 331	0.38 340	0.19 269	0.24 306	0.25 319	0.09 235	0.07 246	0.09 226	0.09 250	0.12 302	0.10 269

CRFU-Net	0.16 237	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.09 131	0.19 253	0.14 69	0.26 215	0.20 149	0.28 317	0.27 247	0.29 290	0.17 245	0.19 241	0.17 233	0.09 235	0.09 291	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.08 217

CSP-Net	0.16 237	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.09 131	0.19 253	0.17 191	0.25 203	0.32 268	0.25 295	0.30 271	0.24 251	0.15 206	0.21 276	0.18 247	0.09 235	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.07 157

WZ-Net	0.28 349	0.17 328	0.78 393	0.22 305	0.16 338	0.34 354	0.29 361	0.39 348	0.57 366	0.24 282	0.55 367	0.37 336	0.24 302	0.33 346	0.35 365	0.09 235	0.08 268	0.09 226	0.10 282	0.14 331	0.16 353

AACVNet	0.16 237	0.08 140	0.14 154	0.15 38	0.10 216	0.18 233	0.15 115	0.23 173	0.24 192	0.27 306	0.27 247	0.28 283	0.17 245	0.19 241	0.16 222	0.09 235	0.07 246	0.09 226	0.07 161	0.10 273	0.09 250

ICVP	0.15 219	0.09 190	0.12 90	0.22 305	0.09 131	0.17 218	0.21 293	0.25 203	0.23 182	0.18 211	0.30 271	0.26 269	0.18 254	0.17 219	0.14 185	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 157	0.12 271	0.24 302	0.20 268	0.12 283	0.17 218	0.13 43	0.26 215	0.21 162	0.11 59	0.11 53	0.13 112	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 235	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 342	0.10 269

CroCo_RVC	0.13 157	0.12 271	0.24 302	0.20 268	0.12 283	0.17 218	0.13 43	0.26 215	0.21 162	0.11 59	0.11 53	0.13 112	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 235	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 342	0.10 269

xxxx	0.15 219	0.07 69	0.14 154	0.14 13	0.08 47	0.23 300	0.18 231	0.31 277	0.19 128	0.14 124	0.28 256	0.22 233	0.14 193	0.15 166	0.26 329	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.07 157

test_xeample	0.15 219	0.06 19	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.21 279	0.20 277	0.28 247	0.20 149	0.16 173	0.29 267	0.19 200	0.16 226	0.15 166	0.26 329	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.07 157

psm_up	0.18 268	0.10 237	0.18 263	0.20 268	0.11 254	0.17 218	0.19 262	0.37 337	0.34 285	0.21 249	0.28 256	0.29 290	0.24 302	0.20 260	0.22 290	0.09 235	0.10 309	0.11 294	0.11 305	0.08 198	0.08 217

UPFNet	0.16 237	0.08 140	0.12 90	0.20 268	0.12 283	0.20 265	0.23 312	0.28 247	0.26 224	0.17 185	0.24 196	0.22 233	0.19 269	0.19 241	0.21 281	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.09 250	0.08 198	0.06 98

EDNetEfficient	0.29 353	0.24 360	1.13 403	0.18 182	0.10 216	0.19 253	0.20 277	0.20 123	0.60 373	0.74 392	0.56 372	0.31 308	0.39 363	0.22 287	0.30 351	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.11 288	0.09 250

ac_64	0.16 237	0.08 140	0.15 191	0.18 182	0.10 216	0.22 287	0.18 231	0.24 190	0.21 162	0.18 211	0.24 196	0.29 290	0.18 254	0.19 241	0.22 290	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.09 250	0.07 155	0.06 98

HGLStereo	0.17 256	0.08 140	0.19 272	0.17 115	0.12 283	0.18 233	0.18 231	0.31 277	0.32 268	0.21 249	0.32 283	0.25 261	0.18 254	0.19 241	0.20 262	0.09 235	0.09 291	0.07 98	0.07 161	0.09 246	0.10 269

FAT-Stereo	0.20 287	0.12 271	0.22 290	0.21 292	0.12 283	0.17 218	0.18 231	0.34 313	0.39 311	0.27 306	0.37 313	0.34 326	0.32 349	0.21 276	0.20 262	0.09 235	0.11 319	0.10 267	0.09 250	0.11 288	0.14 334

S-Stereo	0.20 287	0.12 271	0.25 308	0.21 292	0.13 300	0.20 265	0.18 231	0.32 286	0.43 331	0.23 274	0.36 307	0.28 283	0.30 341	0.19 241	0.22 290	0.09 235	0.12 328	0.10 267	0.10 282	0.13 319	0.13 317

ADCP+	0.20 287	0.10 237	0.33 336	0.20 268	0.12 283	0.22 287	0.26 341	0.31 277	0.34 285	0.26 300	0.37 313	0.22 233	0.22 290	0.27 316	0.27 336	0.09 235	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.09 246	0.10 269

PA-Net	0.23 320	0.18 338	0.33 336	0.28 359	0.22 367	0.21 279	0.38 384	0.29 257	0.39 311	0.22 262	0.32 283	0.25 261	0.26 313	0.20 260	0.25 319	0.09 235	0.23 380	0.15 341	0.22 367	0.09 246	0.13 317
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.17 256	0.10 237	0.22 290	0.20 268	0.10 216	0.15 175	0.18 231	0.31 277	0.25 211	0.21 249	0.30 271	0.25 261	0.17 245	0.21 276	0.20 262	0.09 235	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.08 217
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	0.19 278	0.10 237	0.15 191	0.17 115	0.15 328	0.28 336	0.23 312	0.44 367	0.42 326	0.15 148	0.27 247	0.25 261	0.19 269	0.22 287	0.17 233	0.09 235	0.06 189	0.10 267	0.08 211	0.15 342	0.09 250

StereoDRNet	0.18 268	0.11 257	0.17 246	0.22 305	0.11 254	0.21 279	0.22 302	0.37 337	0.33 274	0.24 282	0.28 256	0.30 298	0.19 269	0.20 260	0.20 262	0.09 235	0.08 268	0.11 294	0.09 250	0.09 246	0.07 157

FBW_ROB	0.24 328	0.17 328	0.22 290	0.26 345	0.14 317	0.25 315	0.22 302	0.41 357	0.41 320	0.41 361	0.41 341	0.42 354	0.27 321	0.31 338	0.23 300	0.09 235	0.14 348	0.14 333	0.12 323	0.11 288	0.09 250

Wz-Net-SNSev	0.25 337	0.17 328	0.44 357	0.25 340	0.14 317	0.26 323	0.23 312	0.38 344	0.56 364	0.30 326	0.55 367	0.39 348	0.26 313	0.23 298	0.30 351	0.10 266	0.09 291	0.09 226	0.10 282	0.11 288	0.11 292

Wz-Net-LNSev	0.22 305	0.16 317	0.38 349	0.21 292	0.13 300	0.25 315	0.23 312	0.32 286	0.43 331	0.30 326	0.41 341	0.31 308	0.18 254	0.22 287	0.25 319	0.10 266	0.09 291	0.08 162	0.08 211	0.12 302	0.11 292

UDGNet	0.14 186	0.13 292	0.16 221	0.17 115	0.10 216	0.12 104	0.16 170	0.21 140	0.27 231	0.20 241	0.20 159	0.16 162	0.13 170	0.16 197	0.13 157	0.10 266	0.06 189	0.09 226	0.07 161	0.06 101	0.07 157

dd	0.15 219	0.16 317	0.16 221	0.19 227	0.09 131	0.15 175	0.18 231	0.21 140	0.25 211	0.23 274	0.20 159	0.21 216	0.09 67	0.21 276	0.16 222	0.10 266	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.06 98

AASNet	0.16 237	0.08 140	0.12 90	0.19 227	0.09 131	0.18 233	0.15 115	0.37 337	0.37 303	0.19 224	0.23 188	0.20 210	0.16 226	0.17 219	0.20 262	0.10 266	0.08 268	0.08 162	0.07 161	0.09 246	0.09 250

GEStereo_RVC	0.17 256	0.12 271	0.15 191	0.22 305	0.11 254	0.19 253	0.17 191	0.32 286	0.48 345	0.20 241	0.25 225	0.17 181	0.13 170	0.21 276	0.16 222	0.10 266	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.09 246	0.08 217

ADLNet	0.16 237	0.08 140	0.15 191	0.16 68	0.10 216	0.16 199	0.17 191	0.32 286	0.27 231	0.22 262	0.27 247	0.24 251	0.16 226	0.18 230	0.21 281	0.10 266	0.06 189	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.09 250

222	0.16 237	0.07 69	0.14 154	0.14 13	0.08 47	0.24 305	0.18 231	0.30 271	0.20 149	0.17 185	0.28 256	0.17 181	0.16 226	0.15 166	0.40 376	0.10 266	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 217

cf-r	0.13 157	0.07 69	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.14 153	0.19 262	0.20 123	0.25 211	0.17 185	0.25 225	0.21 216	0.16 226	0.14 148	0.14 185	0.10 266	0.05 106	0.06 31	0.08 211	0.06 101	0.06 98

GANet-RSSM	0.14 186	0.07 69	0.13 128	0.13 6	0.08 47	0.14 153	0.17 191	0.22 156	0.21 162	0.17 185	0.24 196	0.23 245	0.15 206	0.16 197	0.15 208	0.10 266	0.06 189	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

GwcNet-RSSM	0.14 186	0.07 69	0.12 90	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.20 277	0.21 140	0.27 231	0.18 211	0.27 247	0.22 233	0.16 226	0.14 148	0.15 208	0.10 266	0.05 106	0.07 98	0.09 250	0.07 155	0.07 157

DSFCA	0.16 237	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.10 216	0.20 265	0.19 262	0.28 247	0.31 262	0.23 274	0.24 196	0.22 233	0.15 206	0.19 241	0.20 262	0.10 266	0.07 246	0.09 226	0.09 250	0.08 198	0.08 217

DMCA	0.14 186	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.09 131	0.15 175	0.17 191	0.23 173	0.27 231	0.14 124	0.19 148	0.17 181	0.18 254	0.15 166	0.17 233	0.10 266	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.09 246	0.10 269

stereogan	0.22 305	0.11 257	0.21 285	0.20 268	0.12 283	0.31 344	0.19 262	0.35 326	0.44 335	0.22 262	0.39 326	0.35 330	0.27 321	0.33 346	0.22 290	0.10 266	0.12 328	0.10 267	0.10 282	0.14 331	0.13 317

RTSC	0.23 320	0.12 271	0.28 320	0.21 292	0.13 300	0.28 336	0.16 170	0.35 326	0.66 380	0.27 306	0.33 296	0.30 298	0.21 281	0.31 338	0.29 347	0.10 266	0.08 268	0.09 226	0.10 282	0.13 319	0.13 317

RTS	0.45 378	0.19 341	3.26 413	0.24 329	0.15 328	0.74 394	0.20 277	0.36 332	0.76 390	0.42 364	0.43 350	0.31 308	0.41 370	0.53 384	0.35 365	0.10 266	0.08 268	0.13 323	0.12 323	0.15 342	0.15 342

RTSA	0.45 378	0.19 341	3.26 413	0.24 329	0.15 328	0.74 394	0.20 277	0.36 332	0.76 390	0.42 364	0.43 350	0.31 308	0.41 370	0.53 384	0.35 365	0.10 266	0.08 268	0.13 323	0.12 323	0.15 342	0.15 342

ADCMid	0.25 337	0.15 310	0.40 353	0.20 268	0.14 317	0.25 315	0.26 341	0.34 313	0.38 308	0.36 346	0.44 352	0.34 326	0.40 366	0.35 355	0.33 362	0.10 266	0.09 291	0.11 294	0.11 305	0.13 319	0.12 303

RYNet	0.22 305	0.12 271	0.22 290	0.19 227	0.17 351	0.46 371	0.26 341	0.38 344	0.48 345	0.24 282	0.28 256	0.34 326	0.23 296	0.20 260	0.30 351	0.10 266	0.06 189	0.09 226	0.09 250	0.13 319	0.15 342

GANet	0.21 296	0.12 271	0.21 285	0.24 329	0.13 300	0.22 287	0.22 302	0.41 357	0.26 224	0.31 332	0.42 347	0.37 336	0.28 329	0.23 298	0.22 290	0.10 266	0.12 328	0.10 267	0.09 250	0.10 273	0.08 217

PWC_ROB	0.21 296	0.16 317	0.26 309	0.18 182	0.11 254	0.22 287	0.13 43	0.32 286	0.49 350	0.30 326	0.40 331	0.32 317	0.24 302	0.31 338	0.22 290	0.10 266	0.07 246	0.11 294	0.08 211	0.11 288	0.10 269

ttt	0.14 186	0.08 140	0.14 154	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.18 231	0.27 233	0.29 249	0.16 173	0.24 196	0.17 181	0.13 170	0.13 133	0.14 185	0.11 287	0.08 268	0.09 226	0.08 211	0.09 246	0.08 217

ssnet_v2	0.17 256	0.10 237	0.17 246	0.17 115	0.11 254	0.21 279	0.21 293	0.33 303	0.25 211	0.22 262	0.22 182	0.27 276	0.18 254	0.22 287	0.20 262	0.11 287	0.09 291	0.09 226	0.09 250	0.08 198	0.08 217

SACVNet	0.18 268	0.12 271	0.14 154	0.17 115	0.13 300	0.22 287	0.18 231	0.31 277	0.30 256	0.23 274	0.31 279	0.30 298	0.22 290	0.22 287	0.17 233	0.11 287	0.08 268	0.10 267	0.10 282	0.12 302	0.14 334

HCRNet	0.16 237	0.24 360	0.12 90	0.35 376	0.11 254	0.15 175	0.17 191	0.26 215	0.22 173	0.19 224	0.24 196	0.21 216	0.14 193	0.15 166	0.13 157	0.11 287	0.07 246	0.11 294	0.10 282	0.09 246	0.07 157

APVNet	0.22 305	0.12 271	0.19 272	0.18 182	0.14 317	0.32 345	0.31 375	0.39 348	0.32 268	0.27 306	0.40 331	0.30 298	0.29 337	0.26 313	0.25 319	0.11 287	0.12 328	0.11 294	0.14 336	0.12 302	0.12 303

psmorigin	0.25 337	0.15 310	0.34 344	0.17 115	0.13 300	0.23 300	0.14 69	0.34 313	0.33 274	0.41 361	0.55 367	0.41 353	0.37 360	0.34 349	0.27 336	0.11 287	0.15 354	0.11 294	0.11 305	0.12 302	0.16 353

GwcNet	0.20 287	0.13 292	0.19 272	0.18 182	0.12 283	0.24 305	0.19 262	0.35 326	0.43 331	0.20 241	0.32 283	0.33 320	0.20 277	0.22 287	0.24 310	0.11 287	0.09 291	0.09 226	0.09 250	0.09 246	0.10 269

PSMNet-RSSM	0.14 186	0.07 69	0.13 128	0.15 38	0.08 47	0.13 129	0.16 170	0.24 190	0.24 192	0.16 173	0.28 256	0.22 233	0.14 193	0.15 166	0.13 157	0.11 287	0.06 189	0.09 226	0.12 323	0.08 198	0.07 157

CFNet-ft	0.14 186	0.07 69	0.15 191	0.12 3	0.09 131	0.16 199	0.18 231	0.22 156	0.24 192	0.17 185	0.26 240	0.24 251	0.14 193	0.16 197	0.14 185	0.11 287	0.06 189	0.08 162	0.09 250	0.09 246	0.08 217

AF-Net	0.22 305	0.17 328	0.17 246	0.26 345	0.13 300	0.25 315	0.24 321	0.32 286	0.50 352	0.25 295	0.33 296	0.38 340	0.26 313	0.28 327	0.25 319	0.11 287	0.10 309	0.16 347	0.11 305	0.11 288	0.10 269

RP	0.21 296	0.13 292	0.21 285	0.23 324	0.11 254	0.21 279	0.20 277	0.25 203	0.44 335	0.21 249	0.38 318	0.36 332	0.24 302	0.27 316	0.25 319	0.11 287	0.12 328	0.13 323	0.12 323	0.12 302	0.14 334

RGC	0.25 337	0.20 346	0.29 326	0.28 359	0.16 338	0.22 287	0.23 312	0.32 286	0.44 335	0.27 306	0.40 331	0.38 340	0.27 321	0.36 360	0.22 290	0.11 287	0.13 341	0.17 350	0.17 356	0.14 331	0.16 353

G-Net	0.24 328	0.16 317	0.36 345	0.22 305	0.16 338	0.51 377	0.23 312	0.29 257	0.34 285	0.36 346	0.38 318	0.31 308	0.29 337	0.27 316	0.26 329	0.11 287	0.09 291	0.12 309	0.09 250	0.16 349	0.13 317

Nwc_Net	0.23 320	0.16 317	0.21 285	0.25 340	0.14 317	0.24 305	0.26 341	0.37 337	0.38 308	0.22 262	0.41 341	0.30 298	0.28 329	0.28 327	0.25 319	0.11 287	0.10 309	0.17 350	0.20 362	0.10 273	0.10 269

DANet	0.21 296	0.15 310	0.28 320	0.25 340	0.13 300	0.22 287	0.19 262	0.27 233	0.27 231	0.28 317	0.32 283	0.35 330	0.31 345	0.31 338	0.23 300	0.11 287	0.09 291	0.11 294	0.10 282	0.13 319	0.11 292
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	0.17 256	0.12 271	0.13 128	0.24 329	0.10 216	0.18 233	0.18 231	0.36 332	0.30 256	0.21 249	0.28 256	0.28 283	0.18 254	0.23 298	0.18 247	0.11 287	0.07 246	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.08 217

CFNet_RVC	0.14 186	0.07 69	0.15 191	0.12 3	0.09 131	0.16 199	0.18 231	0.22 156	0.24 192	0.17 185	0.26 240	0.24 251	0.14 193	0.16 197	0.14 185	0.11 287	0.06 189	0.08 162	0.09 250	0.09 246	0.08 217

DPSNet	0.28 349	0.16 317	0.31 331	0.18 182	0.13 300	0.54 379	0.42 388	0.51 379	0.67 381	0.29 323	0.38 318	0.38 340	0.29 337	0.31 338	0.23 300	0.11 287	0.10 309	0.11 294	0.08 211	0.20 364	0.16 353

DRN-Test	0.19 278	0.11 257	0.20 280	0.22 305	0.10 216	0.22 287	0.22 302	0.39 348	0.37 303	0.24 282	0.32 283	0.26 269	0.21 281	0.22 287	0.24 310	0.11 287	0.07 246	0.11 294	0.10 282	0.09 246	0.07 157

NaN_ROB	0.22 305	0.19 341	0.24 302	0.25 340	0.13 300	0.29 339	0.26 341	0.33 303	0.41 320	0.31 332	0.31 279	0.32 317	0.23 296	0.30 337	0.21 281	0.11 287	0.17 362	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.09 250

MDST_ROB	0.22 305	0.10 237	0.17 246	0.18 182	0.11 254	0.37 365	0.19 262	0.43 365	0.41 320	0.39 354	0.39 326	0.29 290	0.21 281	0.26 313	0.18 247	0.11 287	0.10 309	0.14 333	0.11 305	0.10 273	0.08 217

ETE_ROB	0.23 320	0.17 328	0.22 290	0.25 340	0.13 300	0.26 323	0.29 361	0.31 277	0.36 297	0.28 317	0.36 307	0.45 362	0.26 313	0.27 316	0.26 329	0.11 287	0.08 268	0.12 309	0.09 250	0.14 331	0.13 317

PWCDC_ROB	0.20 287	0.13 292	0.22 290	0.24 329	0.11 254	0.19 253	0.15 115	0.33 303	0.54 361	0.29 323	0.50 362	0.21 216	0.15 206	0.27 316	0.20 262	0.11 287	0.09 291	0.10 267	0.08 211	0.11 288	0.09 250

WCMA_ROB	0.24 328	0.11 257	0.22 290	0.17 115	0.14 317	0.32 345	0.15 115	0.32 286	0.32 268	0.38 352	0.53 364	0.40 351	0.34 354	0.34 349	0.25 319	0.11 287	0.12 328	0.12 309	0.10 282	0.14 331	0.14 334

GASNet	0.22 305	0.23 357	0.33 336	0.26 345	0.17 351	0.26 323	0.16 170	0.44 367	0.42 326	0.27 306	0.24 196	0.30 298	0.15 206	0.27 316	0.18 247	0.12 311	0.08 268	0.12 309	0.11 305	0.16 349	0.07 157

Wz-Net-TNSev	0.29 353	0.20 346	0.65 379	0.19 227	0.15 328	0.38 367	0.27 348	0.35 326	0.55 362	0.34 343	0.42 347	0.45 362	0.38 361	0.32 344	0.30 351	0.12 311	0.13 341	0.10 267	0.12 323	0.15 342	0.14 334

DGSMNet	0.24 328	0.19 341	0.33 336	0.21 292	0.24 370	0.24 305	0.20 277	0.35 326	0.41 320	0.24 282	0.32 283	0.38 340	0.21 281	0.29 334	0.23 300	0.12 311	0.11 319	0.14 333	0.16 349	0.23 368	0.23 374

hitnet-ft	0.18 268	0.09 190	0.17 246	0.14 13	0.09 131	0.26 323	0.20 277	0.25 203	0.26 224	0.24 282	0.32 283	0.31 308	0.22 290	0.24 306	0.21 281	0.12 311	0.07 246	0.10 267	0.08 211	0.12 302	0.11 292

DMCA-RVC	0.17 256	0.10 237	0.15 191	0.24 329	0.11 254	0.18 233	0.18 231	0.25 203	0.24 192	0.21 249	0.26 240	0.25 261	0.27 321	0.18 230	0.20 262	0.12 311	0.08 268	0.13 323	0.10 282	0.10 273	0.08 217

FADNet-RVC	0.20 287	0.20 346	0.38 349	0.21 292	0.16 338	0.20 265	0.15 115	0.26 215	0.26 224	0.26 300	0.32 283	0.26 269	0.21 281	0.22 287	0.19 256	0.12 311	0.13 341	0.12 309	0.14 336	0.13 319	0.18 362

STTStereo	0.18 268	0.12 271	0.27 315	0.20 268	0.11 254	0.16 199	0.21 293	0.29 257	0.23 182	0.21 249	0.30 271	0.29 290	0.18 254	0.20 260	0.19 256	0.12 311	0.11 319	0.11 294	0.14 336	0.09 246	0.08 217

NCC-stereo	0.24 328	0.15 310	0.31 331	0.26 345	0.16 338	0.20 265	0.30 369	0.40 352	0.40 317	0.24 282	0.38 318	0.33 320	0.28 329	0.36 360	0.27 336	0.12 311	0.11 319	0.15 341	0.22 367	0.13 319	0.13 317

Abc-Net	0.24 328	0.15 310	0.31 331	0.26 345	0.16 338	0.20 265	0.30 369	0.40 352	0.40 317	0.24 282	0.38 318	0.33 320	0.28 329	0.36 360	0.27 336	0.12 311	0.11 319	0.15 341	0.22 367	0.13 319	0.13 317
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 344	0.15 310	0.30 329	0.24 329	0.18 358	0.22 287	0.15 115	0.38 344	0.71 384	0.32 338	0.41 341	0.36 332	0.28 329	0.32 344	0.29 347	0.12 311	0.11 319	0.14 333	0.13 332	0.16 349	0.20 368

AnyNet_C32	0.26 344	0.16 317	0.36 345	0.20 268	0.16 338	0.25 315	0.30 369	0.32 286	0.44 335	0.31 332	0.49 358	0.30 298	0.33 350	0.40 372	0.33 362	0.12 311	0.12 328	0.12 309	0.14 336	0.14 331	0.15 342

ADCPNet	0.25 337	0.16 317	0.61 376	0.21 292	0.15 328	0.35 362	0.25 335	0.32 286	0.35 292	0.30 326	0.40 331	0.36 332	0.28 329	0.28 327	0.32 359	0.12 311	0.10 309	0.11 294	0.12 323	0.14 331	0.13 317

CVANet_RVC	0.18 268	0.10 237	0.14 154	0.21 292	0.10 216	0.18 233	0.17 191	0.34 313	0.33 274	0.22 262	0.31 279	0.28 283	0.18 254	0.23 298	0.17 233	0.12 311	0.08 268	0.12 309	0.11 305	0.09 246	0.07 157

UCFNet_RVC	0.14 186	0.08 140	0.13 128	0.11 1	0.10 216	0.20 265	0.10 6	0.24 190	0.22 173	0.17 185	0.20 159	0.23 245	0.15 206	0.17 219	0.15 208	0.12 311	0.07 246	0.10 267	0.13 332	0.11 288	0.10 269

AdaStereo	0.15 219	0.11 257	0.15 191	0.18 182	0.09 131	0.20 265	0.11 11	0.32 286	0.28 242	0.20 241	0.23 188	0.20 210	0.13 170	0.19 241	0.14 185	0.12 311	0.05 106	0.10 267	0.07 161	0.09 246	0.07 157
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.
LSM	0.33 364	0.20 346	0.58 374	0.26 345	0.60 400	0.34 354	0.25 335	0.42 362	0.48 345	0.45 370	0.58 375	0.42 354	0.36 358	0.35 355	0.25 319	0.12 311	0.20 370	0.14 333	0.16 349	0.19 363	0.33 388

SANet	0.24 328	0.14 304	0.28 320	0.21 292	0.11 254	0.27 330	0.24 321	0.38 344	0.64 377	0.36 346	0.40 331	0.43 358	0.26 313	0.27 316	0.24 310	0.12 311	0.09 291	0.10 267	0.09 250	0.13 319	0.11 292

PDISCO_ROB	0.27 346	0.16 317	0.26 309	0.28 359	0.20 363	0.32 345	0.26 341	0.44 367	0.57 366	0.28 317	0.40 331	0.45 362	0.29 337	0.33 346	0.34 364	0.12 311	0.09 291	0.17 350	0.16 349	0.17 356	0.13 317

DispFullNet	0.27 346	0.21 352	0.65 379	0.28 359	0.16 338	0.26 323	0.17 191	0.33 303	0.58 369	0.27 306	0.38 318	0.43 358	0.23 296	0.38 365	0.23 300	0.12 311	0.06 189	0.19 360	0.11 305	0.21 365	0.15 342

PSMNet_ROB	0.21 296	0.11 257	0.15 191	0.27 356	0.15 328	0.24 305	0.35 379	0.43 365	0.37 303	0.27 306	0.32 283	0.32 317	0.22 290	0.21 276	0.26 329	0.12 311	0.08 268	0.13 323	0.11 305	0.09 246	0.09 250

DLNR_Zeroshot_test	10.40 424	1.82 418	19.49 434	120.77 439	13.11 429	0.06 2	0.13 43	0.23 173	0.10 7	0.07 2	0.10 38	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.13 331	0.04 2	0.06 31	0.04 8	51.54 438	0.04 7

pcwnet_v2	0.19 278	0.10 237	0.26 309	0.17 115	0.14 317	0.18 233	0.15 115	0.37 337	0.46 343	0.19 224	0.24 196	0.21 216	0.19 269	0.20 260	0.19 256	0.13 331	0.10 309	0.10 267	0.10 282	0.11 288	0.13 317

FADNet	0.21 296	0.22 356	0.36 345	0.18 182	0.17 351	0.24 305	0.13 43	0.31 277	0.31 262	0.23 274	0.25 225	0.27 276	0.21 281	0.19 241	0.15 208	0.13 331	0.15 354	0.12 309	0.15 347	0.16 349	0.18 362

edge stereo	0.22 305	0.13 292	0.20 280	0.21 292	0.13 300	0.23 300	0.16 170	0.32 286	0.42 326	0.32 338	0.40 331	0.38 340	0.35 356	0.25 311	0.24 310	0.13 331	0.11 319	0.14 333	0.11 305	0.12 302	0.13 317

XQC	0.28 349	0.23 357	0.51 365	0.28 359	0.19 360	0.34 354	0.27 348	0.36 332	0.57 366	0.31 332	0.30 271	0.37 336	0.30 341	0.38 365	0.38 372	0.13 331	0.09 291	0.15 341	0.12 323	0.17 356	0.18 362

ADCS	0.29 353	0.18 338	0.45 358	0.21 292	0.17 351	0.28 336	0.23 312	0.41 357	0.63 376	0.40 357	0.49 358	0.40 351	0.36 358	0.39 368	0.40 376	0.13 331	0.12 328	0.13 323	0.14 336	0.16 349	0.16 353

AnyNet_C01	0.36 367	0.25 365	1.37 406	0.22 305	0.17 351	0.48 375	0.27 348	0.35 326	0.39 311	0.39 354	0.74 387	0.46 366	0.38 361	0.45 376	0.47 385	0.13 331	0.13 341	0.13 323	0.14 336	0.14 331	0.15 342

Anonymous Stereo	0.23 320	0.19 341	0.50 364	0.24 329	0.17 351	0.21 279	0.21 293	0.33 303	0.44 335	0.25 295	0.34 300	0.26 269	0.18 254	0.31 338	0.27 336	0.13 331	0.12 328	0.12 309	0.13 332	0.11 288	0.14 334

DeepPruner_ROB	0.16 237	0.11 257	0.15 191	0.17 115	0.10 216	0.17 218	0.15 115	0.32 286	0.21 162	0.19 224	0.21 173	0.22 233	0.18 254	0.20 260	0.15 208	0.13 331	0.09 291	0.09 226	0.09 250	0.11 288	0.10 269

SGM_RVC	0.23 320	0.12 271	0.15 191	0.15 38	0.09 131	0.33 351	0.18 231	0.34 313	0.31 262	0.44 369	0.37 313	0.53 375	0.35 356	0.35 355	0.24 310	0.13 331	0.13 341	0.13 323	0.13 332	0.10 273	0.11 292
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.19 278	0.14 304	0.17 246	0.18 182	0.10 216	0.20 265	0.11 11	0.29 257	0.30 256	0.29 323	0.30 271	0.30 298	0.23 296	0.27 316	0.19 256	0.13 331	0.15 354	0.17 350	0.16 349	0.10 273	0.10 269
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.18 268	0.13 292	0.16 221	0.15 38	0.11 254	0.08 23	0.13 43	0.28 247	0.29 249	0.22 262	0.33 296	0.21 216	0.25 310	0.23 298	0.17 233	0.14 342	0.16 357	0.21 363	0.17 356	0.10 273	0.08 217

SGM-ForestM	0.32 361	0.12 271	0.16 221	0.16 68	0.11 254	0.39 368	0.19 262	0.41 357	0.50 352	0.52 375	0.54 366	1.32 405	0.42 373	0.40 372	0.27 336	0.14 342	0.16 357	0.16 347	0.16 349	0.12 302	0.12 303

MeshStereo	0.27 346	0.13 292	0.18 263	0.15 38	0.11 254	0.32 345	0.24 321	0.40 352	0.36 297	0.52 375	0.57 373	0.67 386	0.40 366	0.35 355	0.26 329	0.14 342	0.13 341	0.13 323	0.11 305	0.11 288	0.10 269
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
SQANet	0.23 320	0.23 357	0.30 329	0.30 368	0.19 360	0.27 330	0.13 43	0.29 257	0.33 274	0.24 282	0.37 313	0.31 308	0.22 290	0.27 316	0.23 300	0.15 345	0.10 309	0.21 363	0.16 349	0.21 365	0.15 342

UDG	0.21 296	0.17 328	0.19 272	0.23 324	0.15 328	0.30 342	0.20 277	0.33 303	0.35 292	0.23 274	0.28 256	0.31 308	0.27 321	0.20 260	0.22 290	0.15 345	0.12 328	0.13 323	0.09 250	0.14 331	0.14 334

MFN_U_SF_RVC	0.32 361	0.21 352	0.55 370	0.30 368	0.15 328	0.34 354	0.17 191	0.52 380	0.46 343	0.46 372	0.55 367	0.59 378	0.39 363	0.35 355	0.37 370	0.15 345	0.14 348	0.18 358	0.21 364	0.16 349	0.15 342

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 71	0.10 58	0.07 31	0.13 133	0.10 49	0.15 345	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 155	0.06 98

SAMSARA	0.40 371	0.28 371	0.33 336	0.55 391	0.39 385	0.82 401	1.23 415	0.47 373	0.51 359	0.36 346	0.35 304	0.55 377	0.39 363	0.38 365	0.39 374	0.15 345	0.20 370	0.15 341	0.14 336	0.23 368	0.20 368

DeepPrunerF	0.24 328	0.17 328	0.42 356	0.26 345	0.16 338	0.22 287	0.28 353	0.37 337	0.50 352	0.26 300	0.29 267	0.24 251	0.28 329	0.21 276	0.22 290	0.15 345	0.11 319	0.20 362	0.18 360	0.12 302	0.13 317

PS-NSSS	0.20 287	0.21 352	0.23 299	0.20 268	0.10 216	0.19 253	0.17 191	0.36 332	0.25 211	0.27 306	0.33 296	0.27 276	0.24 302	0.20 260	0.20 262	0.15 345	0.12 328	0.17 350	0.14 336	0.10 273	0.08 217

NCCL2	0.23 320	0.15 310	0.17 246	0.34 374	0.18 358	0.24 305	0.23 312	0.34 313	0.28 242	0.31 332	0.38 318	0.38 340	0.28 329	0.23 298	0.24 310	0.15 345	0.12 328	0.18 358	0.21 364	0.13 319	0.13 317

CBMV_ROB	0.19 278	0.13 292	0.17 246	0.16 68	0.11 254	0.15 175	0.13 43	0.26 215	0.28 242	0.27 306	0.30 271	0.27 276	0.24 302	0.23 298	0.16 222	0.15 345	0.17 362	0.22 367	0.20 362	0.10 273	0.11 292

XPNet_ROB	0.22 305	0.11 257	0.19 272	0.22 305	0.13 300	0.22 287	0.19 262	0.34 313	0.40 317	0.30 326	0.39 326	0.39 348	0.26 313	0.26 313	0.28 344	0.15 345	0.10 309	0.10 267	0.10 282	0.13 319	0.12 303

SGM-Forest	0.20 287	0.14 304	0.18 263	0.19 227	0.13 300	0.20 265	0.22 302	0.33 303	0.30 256	0.24 282	0.29 267	0.28 283	0.19 269	0.23 298	0.17 233	0.15 345	0.16 357	0.15 341	0.14 336	0.12 302	0.12 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SDNR	0.19 278	0.08 140	0.19 272	0.16 68	0.12 283	0.77 400	0.14 69	0.25 203	0.32 268	0.19 224	0.24 196	0.19 200	0.13 170	0.19 241	0.15 208	0.16 356	0.18 364	0.14 333	0.11 305	0.08 198	0.11 292

Syn2CoEx	0.21 296	0.16 317	0.27 315	0.29 366	0.14 317	0.26 323	0.20 277	0.33 303	0.31 262	0.28 317	0.36 307	0.27 276	0.25 310	0.19 241	0.24 310	0.16 356	0.12 328	0.14 333	0.11 305	0.09 246	0.08 217

NOSS_ROB	0.19 278	0.12 271	0.18 263	0.16 68	0.12 283	0.15 175	0.12 21	0.30 271	0.32 268	0.20 241	0.22 182	0.27 276	0.23 296	0.21 276	0.16 222	0.16 356	0.18 364	0.23 368	0.21 364	0.12 302	0.13 317

LALA_ROB	0.25 337	0.16 317	0.22 290	0.26 345	0.17 351	0.27 330	0.27 348	0.42 362	0.37 303	0.33 342	0.38 318	0.51 372	0.26 313	0.28 327	0.27 336	0.16 356	0.09 291	0.12 309	0.11 305	0.13 319	0.12 303

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 305	0.21 352	0.24 302	0.26 345	0.11 254	0.23 300	0.14 69	0.39 348	0.24 192	0.32 338	0.36 307	0.30 298	0.21 281	0.19 241	0.21 281	0.17 360	0.14 348	0.21 363	0.16 349	0.12 302	0.12 303

STTRV1_RVC	0.25 337	0.26 366	0.39 351	0.19 227	0.26 377	0.30 342	0.24 321	0.34 313	0.35 292	0.36 346	0.34 300	0.31 308	0.31 345	0.28 327	0.25 319	0.17 360	0.10 309	0.16 347	0.14 336	0.17 356	0.12 303

dad	0.17 256	0.20 346	0.20 280	0.16 68	0.11 254	0.20 265	0.18 231	0.21 140	0.28 242	0.30 326	0.24 196	0.29 290	0.13 170	0.19 241	0.16 222	0.18 362	0.09 291	0.11 294	0.09 250	0.11 288	0.07 157

DDUNet	0.22 305	0.17 328	0.21 285	0.22 305	0.15 328	0.25 315	0.24 321	0.29 257	0.30 256	0.31 332	0.36 307	0.33 320	0.25 310	0.24 306	0.20 262	0.18 362	0.13 341	0.17 350	0.11 305	0.16 349	0.16 353

FINET	0.21 296	0.18 338	0.26 309	0.18 182	0.16 338	0.23 300	0.23 312	0.32 286	0.48 345	0.25 295	0.32 283	0.22 233	0.22 290	0.22 287	0.17 233	0.18 362	0.16 357	0.11 294	0.10 282	0.15 342	0.13 317

BEATNet-Init1	0.52 384	0.27 368	0.62 377	0.30 368	0.21 365	0.76 398	0.29 361	0.54 383	0.65 379	0.86 397	0.95 398	2.07 415	0.62 391	0.56 388	0.42 380	0.18 362	0.18 364	0.23 368	0.22 367	0.22 367	0.21 370

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 358	0.24 360	0.29 326	0.36 378	0.16 338	0.34 354	0.30 369	0.32 286	0.42 326	0.40 357	0.46 354	0.38 340	0.31 345	0.34 349	0.28 344	0.19 366	0.20 370	0.26 370	0.29 379	0.18 360	0.19 367

PVD	0.39 368	0.20 346	0.39 351	0.31 372	0.22 367	0.29 339	0.43 390	0.52 380	0.96 397	0.55 378	0.79 391	0.53 375	0.59 388	0.52 382	0.38 372	0.19 366	0.14 348	0.17 350	0.14 336	0.24 375	0.31 386

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 375	0.39 383	0.54 368	0.40 380	0.20 363	0.64 386	0.32 377	0.53 382	0.72 385	0.71 386	0.72 384	0.61 380	0.54 382	0.51 380	0.46 384	0.20 368	0.19 367	0.29 379	0.30 381	0.23 368	0.18 362

CSAN	0.29 353	0.24 360	0.27 315	0.34 374	0.19 360	0.33 351	0.42 388	0.37 337	0.50 352	0.38 352	0.40 331	0.44 360	0.33 350	0.28 327	0.30 351	0.20 368	0.16 357	0.19 360	0.19 361	0.14 331	0.15 342

MSMD_ROB	0.31 359	0.26 366	0.26 309	0.24 329	0.21 365	0.34 354	0.25 335	0.34 313	0.39 311	0.40 357	0.69 381	0.45 362	0.40 366	0.34 349	0.27 336	0.20 368	0.19 367	0.26 370	0.25 373	0.23 368	0.22 372

FCDSN-DC	0.33 364	0.28 371	0.28 320	0.30 368	0.24 370	0.39 368	0.28 353	0.42 362	0.42 326	0.43 367	0.53 364	0.51 372	0.41 370	0.36 360	0.30 351	0.21 371	0.20 370	0.27 373	0.26 374	0.25 376	0.24 375
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 378	0.27 368	0.27 315	0.27 356	0.24 370	0.47 373	0.31 375	0.55 384	0.59 370	0.72 388	1.13 407	1.15 399	0.61 389	0.52 382	0.37 370	0.21 371	0.20 370	0.27 373	0.31 383	0.25 376	0.24 375

FC-DCNN	0.33 364	0.27 368	0.28 320	0.26 345	0.23 369	0.37 365	0.28 353	0.40 352	0.43 331	0.45 370	0.55 367	0.51 372	0.40 366	0.37 364	0.30 351	0.21 371	0.20 370	0.27 373	0.26 374	0.25 376	0.24 375

Anonymous_2	0.22 305	0.17 328	0.28 320	0.15 38	0.16 338	0.32 345	0.22 302	0.22 156	0.17 99	0.23 274	0.24 196	0.26 269	0.27 321	0.27 316	0.23 300	0.22 374	0.25 382	0.17 350	0.17 356	0.17 356	0.17 360

NVStereoNet_ROB	0.46 382	0.36 381	0.46 361	0.41 382	0.28 379	0.34 354	0.34 378	0.48 374	0.60 373	0.72 388	0.93 396	0.70 389	0.66 392	0.47 377	0.60 395	0.22 374	0.33 387	0.34 383	0.34 386	0.30 382	0.30 385
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.41 373	0.29 374	0.33 336	0.28 359	0.24 370	0.54 379	0.36 380	0.49 376	0.59 370	0.72 388	0.74 387	0.65 384	0.54 382	0.54 386	0.40 376	0.22 374	0.20 370	0.27 373	0.26 374	0.26 379	0.25 379
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 373	0.29 374	0.33 336	0.27 356	0.24 370	0.60 384	0.36 380	0.50 378	0.50 352	0.71 386	0.79 391	0.67 386	0.54 382	0.51 380	0.42 380	0.22 374	0.20 370	0.27 373	0.26 374	0.26 379	0.25 379
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	0.29 353	0.28 371	0.23 299	0.20 268	0.28 379	0.41 370	0.21 293	0.45 370	0.33 274	0.36 346	0.46 354	0.36 332	0.30 341	0.39 368	0.42 380	0.23 378	0.14 348	0.21 363	0.17 356	0.23 368	0.18 362

PASM	0.32 361	0.24 360	0.48 363	0.28 359	0.27 378	0.29 339	0.30 369	0.34 313	0.49 350	0.35 344	0.39 326	0.46 366	0.34 354	0.34 349	0.35 365	0.23 378	0.25 382	0.26 370	0.28 378	0.23 368	0.21 370

CC-Net-ROB	0.28 349	0.31 376	0.36 345	0.29 366	0.15 328	0.25 315	0.19 262	0.45 370	0.33 274	0.39 354	0.37 313	0.39 348	0.31 345	0.27 316	0.26 329	0.24 380	0.19 367	0.30 381	0.23 371	0.18 360	0.15 342

ACVNet_1	0.44 376	0.49 387	0.60 375	0.45 385	0.28 379	0.49 376	0.27 348	0.57 387	0.72 385	0.62 381	0.58 375	0.74 390	0.49 379	0.50 379	0.35 365	0.26 381	0.24 381	0.39 385	0.29 379	0.31 385	0.24 375

GANetREF_RVC	0.31 359	0.34 379	0.27 315	0.35 376	0.16 338	0.32 345	0.41 385	0.48 374	0.51 359	0.35 344	0.35 304	0.34 326	0.33 350	0.39 368	0.32 359	0.27 382	0.20 370	0.29 379	0.15 347	0.18 360	0.17 360
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
otaku	0.39 368	0.37 382	0.52 366	0.44 384	0.28 379	0.58 381	0.24 321	0.41 357	0.62 375	0.40 357	0.49 358	0.46 366	0.33 350	0.40 372	0.32 359	0.30 383	0.30 386	0.39 385	0.33 384	0.29 381	0.28 382

FADE	0.45 378	0.33 378	1.03 402	0.33 373	0.25 376	0.35 362	0.29 361	0.64 391	1.07 398	0.43 367	0.41 341	0.42 354	0.53 381	0.70 394	0.51 391	0.30 383	0.21 379	0.41 387	0.38 387	0.23 368	0.22 372

Ntro	0.40 371	0.40 384	0.53 367	0.46 388	0.30 383	0.65 387	0.24 321	0.46 372	0.68 382	0.41 361	0.49 358	0.48 370	0.42 373	0.39 368	0.31 358	0.32 385	0.28 384	0.37 384	0.30 381	0.32 386	0.29 383

ACVNet-4b	0.39 368	0.53 388	0.55 370	0.45 385	0.24 370	0.47 373	0.18 231	0.49 376	0.64 377	0.42 364	0.45 353	0.60 379	0.27 321	0.34 349	0.24 310	0.33 386	0.14 348	0.48 389	0.42 389	0.30 382	0.26 381

MADNet+	0.75 396	0.71 398	3.70 416	0.66 394	0.41 386	0.98 406	0.97 413	0.69 393	0.73 388	0.52 375	0.57 373	0.64 382	0.68 394	0.86 403	1.01 411	0.34 387	0.36 389	0.28 378	0.23 371	0.36 387	0.31 386

Consistency-Raft	0.44 376	0.40 384	0.45 358	0.37 379	0.43 388	0.46 371	0.41 385	0.57 387	0.55 362	0.32 338	0.73 385	0.33 320	0.48 378	0.42 375	0.49 387	0.39 388	0.35 388	0.45 388	0.51 396	0.42 388	0.29 383

JetBlue	0.71 393	0.45 386	1.14 404	0.51 389	0.47 390	2.02 415	0.64 402	0.75 394	0.70 383	0.69 385	0.77 390	1.22 401	0.83 399	1.03 411	1.01 411	0.40 389	0.28 384	0.33 382	0.33 384	0.30 382	0.34 389

IMH-64-1	0.65 390	0.61 392	0.68 387	0.71 395	0.51 391	0.59 382	0.49 392	0.91 399	0.85 392	0.74 392	1.02 400	0.81 391	0.78 397	0.79 396	0.49 387	0.42 390	0.46 391	0.71 397	0.47 391	0.52 391	0.39 391

IMH-64	0.65 390	0.61 392	0.68 387	0.71 395	0.51 391	0.59 382	0.49 392	0.91 399	0.85 392	0.74 392	1.02 400	0.81 391	0.78 397	0.79 396	0.49 387	0.42 390	0.46 391	0.71 397	0.47 391	0.52 391	0.39 391

ACVNet_2	0.66 392	0.66 396	0.68 387	0.63 393	0.41 386	0.71 392	0.49 392	0.96 403	1.39 407	0.89 398	1.09 403	1.04 395	0.73 395	0.54 386	0.47 385	0.43 392	0.40 390	0.53 394	0.44 390	0.47 389	0.35 390

IMH	0.71 393	0.64 395	0.68 387	0.76 397	0.54 393	0.69 390	0.54 396	0.98 405	1.10 400	0.82 396	1.09 403	0.89 393	0.88 402	0.87 404	0.52 392	0.44 393	0.50 400	0.75 400	0.51 396	0.56 396	0.41 394

RainbowNet	0.54 386	0.61 392	0.70 391	0.57 392	0.43 388	0.65 387	0.37 383	0.60 389	0.87 394	0.50 374	0.66 378	0.64 382	0.47 377	0.49 378	0.43 383	0.47 394	0.48 396	0.52 393	0.41 388	0.52 391	0.40 393

TorneroNet-64	0.76 397	0.72 399	0.74 392	0.78 399	0.58 399	0.91 405	0.56 397	0.84 397	1.29 404	0.66 382	0.90 394	1.40 407	0.75 396	0.85 402	0.67 401	0.49 395	0.46 391	0.72 399	0.59 399	0.67 400	0.53 396

LVE	0.83 401	0.85 405	0.85 398	0.80 400	0.56 396	1.04 411	0.65 403	1.05 408	1.47 410	0.96 401	1.22 411	1.10 398	0.85 400	0.83 399	0.71 403	0.49 395	0.55 406	0.76 402	0.60 401	0.65 398	0.59 403

TorneroNet	0.82 400	0.74 400	0.81 397	0.84 402	0.63 402	0.99 407	0.63 400	0.96 403	1.16 401	0.80 395	1.11 405	1.36 406	0.86 401	0.93 407	0.80 406	0.56 397	0.49 398	0.78 404	0.66 403	0.73 406	0.63 406

Dean	0.87 402	0.86 406	0.79 395	0.81 401	0.56 396	0.90 402	0.63 400	1.15 413	1.73 413	1.15 408	1.15 408	1.31 404	0.99 406	0.81 398	0.81 407	0.57 398	0.56 407	0.77 403	0.64 402	0.66 399	0.58 398

anonymity	0.53 385	0.58 390	0.65 379	0.41 382	0.61 401	0.53 378	0.41 385	0.56 385	0.41 320	0.55 378	0.50 362	0.49 371	0.55 385	0.58 389	0.50 390	0.58 399	0.50 400	0.51 391	0.51 396	0.51 390	0.57 397

SGM+DAISY	0.56 387	0.57 389	0.65 379	0.40 380	0.54 393	0.66 389	0.49 392	0.56 385	0.45 342	0.66 382	0.69 381	0.67 386	0.56 386	0.63 391	0.56 393	0.59 400	0.48 396	0.50 390	0.50 395	0.52 391	0.58 398

WAO-7	0.79 398	0.78 401	0.54 368	0.85 403	0.67 404	0.74 394	0.68 406	1.05 408	1.32 405	0.90 399	1.20 410	1.04 395	0.92 403	0.69 393	0.66 398	0.60 401	0.62 410	0.67 396	0.68 404	0.64 397	0.58 398

SPS-STEREO	0.57 388	0.58 390	0.65 379	0.45 385	0.55 395	0.62 385	0.44 391	0.62 390	0.50 352	0.68 384	0.64 377	0.66 385	0.57 387	0.61 390	0.60 395	0.62 402	0.47 395	0.51 391	0.49 393	0.55 395	0.58 398
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.64 389	0.66 396	0.65 379	0.51 389	0.69 405	0.69 390	0.57 398	0.64 391	0.73 388	0.60 380	0.73 385	0.62 381	0.67 393	0.65 392	0.60 395	0.66 403	0.58 409	0.63 395	0.59 399	0.68 401	0.69 407

WAO-6	0.81 399	0.80 402	0.62 377	0.86 404	0.63 402	0.76 398	0.58 399	0.98 405	1.54 412	0.90 399	0.96 399	1.07 397	1.03 407	0.70 394	0.66 398	0.72 404	0.49 398	0.90 407	0.71 405	0.68 401	0.58 398

PWCK	0.71 393	0.94 408	0.95 400	0.76 397	0.31 384	0.74 394	0.36 380	0.90 398	0.90 395	0.96 401	0.75 389	0.95 394	0.61 389	0.87 404	0.66 398	0.72 404	0.46 391	0.75 400	0.49 393	0.69 403	0.44 395

WAO-8	0.91 403	0.81 403	0.65 379	0.94 407	0.69 405	0.90 402	0.67 404	1.07 410	1.83 415	1.06 406	1.45 413	1.30 402	1.07 408	0.84 400	0.78 404	0.74 406	0.53 403	0.86 405	0.75 406	0.69 403	0.62 404

Venus	0.91 403	0.81 403	0.65 379	0.94 407	0.69 405	0.90 402	0.67 404	1.07 410	1.83 415	1.06 406	1.45 413	1.30 402	1.07 408	0.84 400	0.78 404	0.74 406	0.53 403	0.86 405	0.75 406	0.69 403	0.62 404

UNDER WATER	0.97 406	0.97 410	1.42 407	0.99 409	0.70 408	1.12 413	0.84 409	0.80 396	1.08 399	1.01 403	0.90 394	1.55 411	1.22 414	1.03 411	1.00 410	0.78 408	0.53 403	1.02 409	0.87 410	0.80 409	0.74 409

notaker	0.97 406	1.11 411	0.98 401	1.13 411	0.81 409	0.73 393	0.68 406	0.93 401	1.16 401	1.18 410	1.18 409	1.41 408	1.16 412	1.08 413	0.69 402	0.81 409	0.64 411	1.17 412	0.79 408	0.98 411	0.80 412

UNDER WATER-64	0.95 405	0.94 408	1.43 408	0.87 405	0.56 396	1.18 414	0.87 410	0.77 395	0.94 396	1.04 404	0.85 393	1.58 412	1.21 413	0.94 408	0.96 409	0.87 410	0.57 408	1.03 410	0.88 411	0.78 408	0.73 408

SPstereo	13.84 429	0.93 407	1.50 409	1.22 413	0.88 412	28.82 432	48.26 432	26.77 439	29.54 438	22.37 437	22.60 436	23.23 437	24.68 437	24.53 437	15.06 429	0.88 411	0.69 412	1.83 418	1.60 418	0.74 407	0.77 411

JetRed	1.62 412	1.46 416	2.98 412	0.92 406	1.21 415	4.99 417	1.53 417	1.27 415	1.39 407	1.83 414	1.74 416	1.60 413	0.95 404	1.41 414	2.45 417	0.90 412	1.60 417	0.93 408	0.90 412	1.35 415	0.99 415

KSHMR	1.09 409	1.17 412	0.88 399	1.25 415	1.00 414	0.99 407	0.96 412	1.13 412	1.37 406	1.16 409	1.29 412	1.41 408	0.96 405	1.01 410	0.92 408	1.03 413	1.08 415	1.20 413	1.03 414	1.01 412	0.97 414

ASD4	3.54 415	3.38 419	2.05 411	1.72 416	2.51 419	9.03 421	17.71 422	2.25 416	5.51 419	2.46 416	2.81 418	2.03 414	3.36 417	2.73 417	5.06 418	1.22 414	1.34 416	1.13 411	1.33 416	1.68 416	1.49 418

HanzoNet	1.29 411	1.26 415	1.19 405	1.12 410	0.85 410	1.02 410	0.83 408	1.03 407	1.48 411	1.64 413	1.61 415	2.50 417	1.72 415	1.61 415	1.61 414	1.26 415	0.80 414	1.31 415	1.01 413	1.02 413	0.86 413

ktn	1.01 408	1.21 413	0.80 396	1.23 414	0.86 411	1.01 409	0.87 410	0.94 402	1.39 407	1.04 404	1.12 406	1.15 399	1.07 408	0.94 408	0.59 394	1.28 416	0.71 413	1.38 416	0.83 409	1.02 413	0.75 410

DPSimNet_ROB	1.11 410	1.23 414	0.78 393	1.13 411	0.88 412	1.10 412	1.13 414	1.16 414	1.23 403	1.43 412	1.02 400	1.41 408	1.10 411	0.90 406	1.60 413	1.46 417	0.51 402	1.21 414	1.03 414	0.90 410	1.01 416

MADNet++	1.95 413	1.75 417	1.59 410	1.82 417	1.69 417	2.33 416	1.40 416	2.35 417	2.09 417	2.57 417	2.36 417	2.24 416	2.17 416	2.28 416	2.34 416	1.87 418	1.66 418	1.54 417	1.34 417	1.92 417	1.77 419

xxxxx1	7.79 417	5.02 422	7.31 419	3.12 419	3.85 420	16.35 425	22.88 423	5.86 422	8.69 421	7.97 421	8.54 419	9.12 423	8.27 421	10.18 423	10.92 421	2.42 419	2.45 420	3.56 422	12.37 426	3.77 419	3.06 421

tt_ll	7.79 417	5.02 422	7.31 419	3.12 419	3.85 420	16.35 425	22.88 423	5.86 422	8.69 421	7.97 421	8.54 419	9.12 423	8.27 421	10.18 423	10.92 421	2.42 419	2.45 420	3.56 422	12.37 426	3.77 419	3.06 421

ff	7.79 417	5.02 422	7.31 419	3.12 419	3.85 420	16.35 425	22.88 423	5.86 422	8.69 421	7.97 421	8.54 419	9.12 423	8.27 421	10.18 423	10.92 421	2.42 419	2.45 420	3.56 422	12.37 426	3.77 419	3.06 421

DGTPSM_ROB	8.06 421	4.48 420	8.63 425	5.35 422	10.72 425	8.32 419	22.97 426	5.46 419	13.35 425	5.12 419	9.92 422	5.08 419	10.40 424	5.52 420	12.58 424	3.79 422	8.00 424	3.50 420	7.02 423	3.83 422	7.14 425

DPSMNet_ROB	8.06 421	4.48 420	8.63 425	5.37 424	10.74 426	8.32 419	22.98 427	5.46 419	13.36 426	5.12 419	9.92 422	5.08 419	10.40 424	5.53 421	12.58 424	3.80 423	8.00 424	3.50 420	7.02 423	3.83 422	7.14 425

PML	8.91 423	9.34 428	6.13 417	5.35 422	6.41 423	14.99 424	23.38 428	5.27 418	6.83 420	18.04 429	28.19 438	7.67 421	6.83 420	7.85 422	5.75 419	5.35 424	1.83 419	5.95 428	1.93 419	8.64 426	2.52 420

tt	4.67 416	0.06 19	3.55 415	2.02 418	1.55 416	10.25 422	16.71 421	8.91 425	5.03 418	1.31 411	0.94 397	4.71 418	4.76 418	3.33 418	5.87 420	6.06 425	10.30 429	1.88 419	2.11 420	2.75 418	1.21 417

Anonymous_1	10.96 426	7.92 425	7.46 422	10.33 425	10.06 424	18.65 429	26.34 429	11.06 426	13.44 427	9.40 424	10.05 424	9.67 426	11.23 426	10.73 426	12.72 426	6.42 426	8.38 426	5.77 425	10.61 425	12.12 427	6.77 424

DPSM_ROB	11.15 427	8.58 426	8.00 423	10.88 426	11.58 427	19.10 430	26.71 430	12.05 427	14.07 428	10.36 425	10.84 425	10.33 427	11.86 427	11.70 427	13.54 427	6.99 427	8.79 427	5.89 426	6.95 421	7.29 424	7.42 427

DPSM	11.15 427	8.58 426	8.00 423	10.88 426	11.58 427	19.10 430	26.71 430	12.05 427	14.07 428	10.36 425	10.84 425	10.33 427	11.86 427	11.70 427	13.54 427	6.99 427	8.79 427	5.89 426	6.95 421	7.29 424	7.42 427

CasAABBNet	22.42 432	17.33 431	16.01 427	22.01 434	23.28 435	38.32 433	53.80 437	24.14 432	28.41 433	20.60 431	21.77 431	20.89 435	23.91 435	23.43 431	27.36 433	14.07 429	17.69 432	11.83 433	14.01 430	14.67 431	14.95 433

MyStereo03	22.45 433	17.33 431	16.21 429	21.95 431	23.27 432	38.32 433	53.79 434	24.21 433	28.46 434	20.87 434	21.85 433	20.80 431	23.87 431	23.46 432	27.40 435	14.08 430	17.71 434	11.82 429	14.03 431	14.65 428	14.89 429

MyStereo02	22.45 433	17.33 431	16.21 429	21.95 431	23.27 432	38.32 433	53.79 434	24.21 433	28.46 434	20.87 434	21.85 433	20.80 431	23.87 431	23.46 432	27.40 435	14.08 430	17.71 434	11.82 429	14.03 431	14.65 428	14.89 429

MyStereo	22.45 433	17.33 431	16.21 429	21.95 431	23.27 432	38.32 433	53.79 434	24.21 433	28.46 434	20.87 434	21.85 433	20.80 431	23.87 431	23.46 432	27.40 435	14.08 430	17.71 434	11.82 429	14.03 431	14.65 428	14.89 429

Selective-RAFT-Error	22.47 436	17.37 435	16.09 428	22.06 435	23.34 436	38.39 437	53.83 438	24.29 437	28.47 437	20.74 432	21.83 432	20.81 434	23.90 434	23.54 436	27.53 438	14.08 430	17.69 432	11.82 429	14.00 429	14.69 432	15.00 434

LSM0	22.87 437	17.28 430	18.96 432	22.19 436	29.04 438	38.42 438	53.71 433	24.28 436	28.31 432	20.78 433	21.00 430	21.43 436	24.16 436	23.50 435	27.39 434	14.09 434	17.38 431	11.84 434	14.04 434	14.73 433	14.89 429

HaxPig	15.71 430	18.52 436	19.18 433	16.89 428	15.89 430	7.73 418	7.60 418	13.31 429	10.82 424	15.42 428	14.91 427	15.98 429	14.92 429	15.58 429	15.98 430	18.95 435	16.73 430	19.46 435	18.08 435	19.26 435	19.05 436

LRCNet_RVC	10.62 425	13.42 429	7.30 418	18.92 429	2.07 418	0.33 351	0.30 369	5.59 421	0.48 345	13.03 427	17.94 428	8.87 422	5.65 419	4.79 419	1.89 415	23.51 436	2.73 423	27.55 437	25.71 437	16.07 434	16.33 435

MEDIAN_ROB	20.38 431	24.04 437	23.31 435	21.23 430	21.71 431	10.40 423	7.92 419	17.64 430	15.50 430	20.12 430	19.70 429	20.34 430	20.32 430	21.19 430	21.13 431	23.81 437	21.81 437	24.98 436	23.76 436	24.71 436	23.93 437

AVERAGE_ROB	24.90 438	29.20 438	28.14 436	24.89 437	24.64 437	17.75 428	11.12 420	21.45 431	19.93 431	25.12 438	24.46 437	25.12 438	25.46 438	24.69 438	22.83 432	29.76 438	27.13 438	28.97 438	27.95 438	29.91 437	29.47 438

test_example2	98.32 439	94.13 439	45.89 437	96.35 438	109.85 439	88.61 439	95.45 439	25.75 438	94.37 439	130.00 439	126.06 439	58.17 439	74.63 439	88.51 439	79.96 439	150.23 439	221.02 439	77.62 439	99.10 439	113.75 439	96.94 439

Low-res two-view benchmark