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

PFNet+	0.12 130	0.06 17	0.14 143	0.16 60	0.09 120	0.05 1	0.12 23	0.18 86	0.21 151	0.16 169	0.19 147	0.14 126	0.10 77	0.11 41	0.11 69	0.08 188	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.11 284

DLNR_Zeroshot_test	10.48 423	2.27 417	19.78 433	120.28 438	13.29 428	0.06 2	0.13 45	0.24 181	0.10 6	0.08 4	0.10 35	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.13 323	0.04 2	0.06 30	0.04 7	52.68 437	0.04 4

DisPM	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.09 120	0.06 2	0.13 45	0.18 86	0.17 97	0.14 121	0.19 147	0.12 88	0.10 77	0.12 90	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.11 284

Patchmatch Stereo++	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146
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
PSM-adaLoss	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

ROB_FTStereo_v2	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

ROB_FTStereo	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

HUI-Stereo	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

SST-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.16 204	0.18 174	0.09 120	0.06 2	0.12 23	0.18 86	0.10 6	0.15 142	0.18 136	0.13 110	0.12 129	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 224	0.06 81	0.07 147	0.06 95

RAFT_R40	0.11 69	0.07 51	0.15 169	0.18 174	0.09 120	0.06 2	0.13 45	0.17 62	0.15 66	0.14 121	0.18 136	0.15 147	0.12 129	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 224	0.06 81	0.06 92	0.05 42

Pruner-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.12 85	0.17 107	0.09 120	0.06 2	0.12 23	0.18 86	0.17 97	0.14 121	0.19 147	0.13 110	0.10 77	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.08 209

iGMRVC	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

iRAFT	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

RAFT-IKP	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

MIM_Stereo	0.10 45	0.07 51	0.11 62	0.15 35	0.07 14	0.07 15	0.12 23	0.20 120	0.14 54	0.13 100	0.14 77	0.09 37	0.05 2	0.12 90	0.08 9	0.05 2	0.06 185	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

CASnet	0.09 7	0.09 179	0.09 24	0.19 219	0.06 2	0.07 15	0.11 10	0.18 86	0.14 54	0.11 58	0.10 35	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.10 265	0.08 209	0.06 92	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.18 174	0.07 14	0.07 15	0.14 75	0.12 3	0.16 82	0.10 33	0.08 17	0.08 23	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 4

test_1	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.18 174	0.07 14	0.07 15	0.14 75	0.12 3	0.16 82	0.10 33	0.08 17	0.08 23	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 4

HHNet	0.11 69	0.06 17	0.16 204	0.15 35	0.14 314	0.07 15	0.13 45	0.20 120	0.18 107	0.15 142	0.25 217	0.11 69	0.09 64	0.13 127	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.09 241

FTStereo	0.12 130	0.07 51	0.14 143	0.18 174	0.09 120	0.07 15	0.15 120	0.22 150	0.18 107	0.12 76	0.24 191	0.11 69	0.13 158	0.13 127	0.14 169	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.06 92	0.10 263

IRAFT_RVC	0.12 130	0.08 133	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.07 15	0.14 75	0.25 198	0.23 178	0.14 121	0.15 88	0.15 147	0.12 129	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 224	0.06 81	0.06 92	0.06 95

LoS_RVC	0.08 2	0.05 5	0.07 1	0.15 35	0.07 14	0.08 22	0.15 120	0.12 3	0.11 15	0.08 4	0.09 23	0.06 3	0.09 64	0.10 15	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.04 4

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 17	0.09 24	0.17 107	0.06 2	0.08 22	0.12 23	0.13 9	0.08 1	0.08 4	0.07 13	0.06 3	0.04 1	0.10 15	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.03 1

HBP-ISP	0.18 265	0.13 285	0.17 223	0.15 35	0.11 251	0.08 22	0.13 45	0.28 239	0.30 250	0.22 255	0.33 288	0.21 214	0.25 304	0.23 292	0.18 239	0.15 343	0.17 360	0.21 362	0.17 355	0.10 270	0.09 241

test_4	0.11 69	0.10 233	0.08 6	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.21 288	0.15 21	0.18 107	0.12 76	0.18 136	0.12 88	0.09 64	0.08 5	0.11 69	0.04 1	0.04 2	0.08 158	0.08 209	0.04 1	0.04 4

GLC_STEREO	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.18 174	0.07 14	0.08 22	0.13 45	0.16 35	0.24 188	0.12 76	0.13 70	0.12 88	0.08 48	0.18 221	0.12 119	0.06 50	0.08 265	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

LCNet	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.14 75	0.21 131	0.15 66	0.12 76	0.15 88	0.16 161	0.11 101	0.12 90	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.14 325

AAGNet	0.12 130	0.08 133	0.17 223	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.13 45	0.19 109	0.13 40	0.16 169	0.21 172	0.13 110	0.14 187	0.11 41	0.14 169	0.06 50	0.04 2	0.09 224	0.06 81	0.06 92	0.05 42

PSM-softLoss	0.12 130	0.07 51	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.08 22	0.12 23	0.24 181	0.17 97	0.15 142	0.19 147	0.13 110	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.12 302

KMStereo	0.12 130	0.07 51	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.08 22	0.12 23	0.24 181	0.17 97	0.15 142	0.19 147	0.13 110	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.12 302

KYRaft	0.12 130	0.07 51	0.10 38	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.15 120	0.23 164	0.12 25	0.13 100	0.16 100	0.20 208	0.10 77	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.08 158	0.08 209	0.06 92	0.15 340

ASMatch	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.17 107	0.10 213	0.08 22	0.14 75	0.18 86	0.16 82	0.12 76	0.16 100	0.16 161	0.11 101	0.13 127	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.09 241

DeepStereo_RVC	0.11 69	0.08 133	0.17 223	0.18 174	0.08 45	0.08 22	0.11 10	0.17 62	0.12 25	0.13 100	0.15 88	0.12 88	0.12 129	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.08 209

RAFT-345	0.11 69	0.07 51	0.16 204	0.17 107	0.08 45	0.08 22	0.12 23	0.16 35	0.10 6	0.11 58	0.34 298	0.09 37	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.04 1	0.05 42

GMM-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.10 38	0.18 174	0.09 120	0.08 22	0.14 75	0.24 181	0.16 82	0.11 58	0.15 88	0.13 110	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.09 241

4D-IteraStereo	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.18 174	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.18 86	0.15 66	0.10 33	0.11 49	0.10 55	0.07 28	0.12 90	0.09 16	0.05 2	0.03 1	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.05 42

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 6	0.14 11	0.07 14	0.09 36	0.14 75	0.11 1	0.09 2	0.08 4	0.09 23	0.11 69	0.07 28	0.12 90	0.08 9	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.05 42

RCA-Stereo	0.09 7	0.06 17	0.09 24	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.13 45	0.18 86	0.14 54	0.10 33	0.11 49	0.08 23	0.07 28	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

CroCo-Stereo Lap2	0.09 7	0.09 179	0.08 6	0.22 303	0.09 120	0.09 36	0.18 226	0.16 35	0.12 25	0.09 14	0.10 35	0.05 1	0.05 2	0.08 5	0.08 9	0.06 50	0.06 185	0.07 98	0.05 31	0.06 92	0.05 42

DCANet-4	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 188	0.18 86	0.20 138	0.13 100	0.17 116	0.09 37	0.14 187	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

fff	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.21 151	0.13 100	0.17 116	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

ADStereo(finetuned)	0.10 45	0.06 17	0.13 108	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.20 138	0.13 100	0.18 136	0.10 55	0.12 129	0.12 90	0.12 119	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

iRaft-Stereo_5w	0.12 130	0.09 179	0.12 85	0.20 261	0.08 45	0.09 36	0.12 23	0.22 150	0.22 169	0.19 217	0.14 77	0.11 69	0.09 64	0.20 253	0.16 216	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.06 95

TransformOpticalFlow	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.18 174	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.19 109	0.16 82	0.12 76	0.16 100	0.11 69	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

OMP-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.14 143	0.18 174	0.08 45	0.09 36	0.12 23	0.21 131	0.21 151	0.13 100	0.14 77	0.11 69	0.12 129	0.11 41	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.04 4

PFNet	0.12 130	0.06 17	0.17 223	0.18 174	0.08 45	0.09 36	0.15 120	0.26 206	0.20 138	0.16 169	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.13 127	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

GrayStereo	0.11 69	0.06 17	0.11 62	0.19 219	0.09 120	0.09 36	0.16 169	0.18 86	0.17 97	0.14 121	0.17 116	0.17 177	0.11 101	0.12 90	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.10 263

AnonymousM	0.10 45	0.06 17	0.10 38	0.14 11	0.07 14	0.09 36	0.13 45	0.19 109	0.14 54	0.13 100	0.12 59	0.09 37	0.08 48	0.13 127	0.10 43	0.08 188	0.05 79	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.05 42

CroCo-Stereo	0.09 7	0.08 133	0.08 6	0.22 303	0.09 120	0.09 36	0.18 226	0.16 35	0.12 25	0.07 2	0.07 13	0.08 23	0.06 6	0.08 5	0.07 1	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.04 7	0.05 36	0.04 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
CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.07 1	0.13 6	0.07 14	0.09 36	0.12 23	0.14 15	0.14 54	0.10 33	0.14 77	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.04 1	0.04 4
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
raftrobust	0.09 7	0.06 17	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.09 36	0.10 5	0.18 86	0.16 82	0.10 33	0.09 23	0.12 88	0.08 48	0.12 90	0.10 43	0.08 188	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

DCANet	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.20 138	0.13 100	0.18 136	0.10 55	0.11 101	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

csc	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.21 151	0.13 100	0.17 116	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

cscssc	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.21 151	0.13 100	0.17 116	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

CFNet-RSSM	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.17 62	0.18 107	0.08 4	0.12 59	0.11 69	0.09 64	0.12 90	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.04 4

AE-Stereo	0.10 45	0.08 133	0.11 62	0.19 219	0.09 120	0.10 56	0.15 120	0.14 15	0.20 138	0.09 14	0.15 88	0.12 88	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.06 185	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.04 4

MSKI-zero shot	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.13 45	0.15 21	0.14 54	0.09 14	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

MIF-Stereo (partial)	0.11 69	0.06 17	0.10 38	0.19 219	0.10 213	0.10 56	0.12 23	0.17 62	0.19 121	0.14 121	0.16 100	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.12 119	0.08 188	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.07 146

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 1	0.17 107	0.08 45	0.10 56	0.13 45	0.12 3	0.09 2	0.09 14	0.10 35	0.08 23	0.06 6	0.09 10	0.09 16	0.08 188	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.04 4

MC-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.09 24	0.17 107	0.06 2	0.10 56	0.14 75	0.12 3	0.11 15	0.09 14	0.12 59	0.09 37	0.06 6	0.11 41	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

TRStereo	0.10 45	0.05 5	0.12 85	0.16 60	0.12 279	0.10 56	0.13 45	0.18 86	0.19 121	0.09 14	0.09 23	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.08 9	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.04 1	0.04 4

STrans-v2	0.10 45	0.07 51	0.13 108	0.18 174	0.08 45	0.10 56	0.14 75	0.22 150	0.11 15	0.11 58	0.15 88	0.12 88	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

NF-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.10 56	0.13 45	0.23 164	0.19 121	0.12 76	0.17 116	0.12 88	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.12 302

OCTAStereo	0.11 69	0.07 51	0.14 143	0.17 107	0.09 120	0.10 56	0.13 45	0.23 164	0.19 121	0.12 76	0.17 116	0.12 88	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 284

NRIStereo	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.18 174	0.08 45	0.10 56	0.13 45	0.17 62	0.15 66	0.12 76	0.15 88	0.13 110	0.13 158	0.13 127	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.07 146

PSM-AAD	0.11 69	0.07 51	0.10 38	0.20 261	0.09 120	0.10 56	0.14 75	0.21 131	0.13 40	0.12 76	0.14 77	0.18 189	0.11 101	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.14 325

RE-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.10 56	0.13 45	0.23 164	0.19 121	0.12 76	0.17 116	0.12 88	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 284

TVStereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.10 56	0.13 45	0.23 164	0.19 121	0.12 76	0.17 116	0.12 88	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 284

CRE-IMP	0.11 69	0.09 179	0.16 204	0.19 219	0.09 120	0.10 56	0.12 23	0.18 86	0.10 6	0.14 121	0.14 77	0.14 126	0.13 158	0.12 90	0.12 119	0.07 140	0.04 2	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.08 209

rafts_anoy	0.11 69	0.06 17	0.10 38	0.17 107	0.08 45	0.10 56	0.14 75	0.18 86	0.14 54	0.13 100	0.13 70	0.12 88	0.11 101	0.11 41	0.13 145	0.07 140	0.05 79	0.09 224	0.11 301	0.07 147	0.06 95

raft+_RVC	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.11 10	0.24 181	0.20 138	0.12 76	0.15 88	0.12 88	0.08 48	0.12 90	0.13 145	0.07 140	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

111	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.10 56	0.14 75	0.21 131	0.24 188	0.11 58	0.12 59	0.14 126	0.12 129	0.13 127	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.06 92	0.05 42

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.17 107	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.10 35	0.08 23	0.09 64	0.12 90	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.03 1

AFF-stereo	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.18 86	0.10 6	0.10 33	0.11 49	0.09 37	0.10 77	0.12 90	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 157	0.04 1	0.04 4

EAI-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.16 35	0.09 2	0.08 4	0.09 23	0.08 23	0.07 28	0.09 10	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.05 36	0.04 4

Gwc-CoAtRS	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.18 86	0.17 97	0.08 4	0.10 35	0.12 88	0.09 64	0.12 90	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.05 42

ff7	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

IGEVStereo-DCA	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.10 213	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

ffff	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

rrr	0.09 7	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.10 213	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.15 66	0.10 33	0.06 2	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

11t	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

test croco	0.11 69	0.09 179	0.10 38	0.19 219	0.09 120	0.11 77	0.14 75	0.14 15	0.13 40	0.13 100	0.15 88	0.09 37	0.12 129	0.13 127	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.09 224	0.06 81	0.06 92	0.06 95

RAFT-Test	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.13 40	0.09 14	0.10 35	0.11 69	0.09 64	0.12 90	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

HH	0.09 7	0.06 17	0.13 108	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.16 169	0.15 21	0.10 6	0.08 4	0.10 35	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

HanStereo	0.09 7	0.06 17	0.13 108	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.16 169	0.15 21	0.10 6	0.08 4	0.10 35	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

LL-Strereo	0.13 154	0.10 233	0.12 85	0.20 261	0.10 213	0.11 77	0.18 226	0.33 290	0.25 204	0.16 169	0.16 100	0.14 126	0.14 187	0.19 240	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.04 1	0.05 42

anonymousdsp	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 107	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

EGLCR-Stereo	0.08 2	0.05 5	0.08 6	0.14 11	0.07 14	0.11 77	0.12 23	0.11 1	0.16 82	0.06 1	0.05 1	0.07 17	0.05 2	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

DCRE	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.11 251	0.11 77	0.17 188	0.18 86	0.17 97	0.11 58	0.18 136	0.11 69	0.10 77	0.15 158	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

ProNet	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.15 120	0.15 21	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.07 17	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.06 95

ccc-4	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

IGEV-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 107	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.20 120	0.15 66	0.13 100	0.18 136	0.07 17	0.07 28	0.14 144	0.14 169	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

IIG-Stereo	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.12 23	0.22 150	0.18 107	0.14 121	0.17 116	0.12 88	0.13 158	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

cross-raft	0.10 45	0.09 179	0.09 24	0.19 219	0.07 14	0.11 77	0.24 317	0.13 9	0.15 66	0.08 4	0.10 35	0.12 88	0.10 77	0.09 10	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

test-1	0.10 45	0.07 51	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.11 77	0.24 317	0.15 21	0.18 107	0.09 14	0.07 13	0.10 55	0.08 48	0.08 5	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.05 42

iRaftStereo_RVC	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.11 77	0.17 188	0.18 86	0.12 25	0.09 14	0.11 49	0.10 55	0.07 28	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.08 209	0.04 1	0.04 4

TANstereo	0.09 7	0.04 1	0.08 6	0.13 6	0.06 2	0.11 77	0.13 45	0.15 21	0.19 121	0.11 58	0.15 88	0.10 55	0.07 28	0.12 90	0.09 16	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

test_xeample3	0.09 7	0.07 51	0.12 85	0.16 60	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.14 54	0.10 33	0.07 13	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

R-Stereo Train	0.10 45	0.06 17	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 181	0.11 15	0.12 76	0.19 147	0.11 69	0.08 48	0.10 15	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.05 42

RAFT-Stereo	0.10 45	0.06 17	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 181	0.11 15	0.12 76	0.19 147	0.11 69	0.08 48	0.10 15	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.05 42
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CoDeX	0.12 130	0.07 51	0.13 108	0.17 107	0.08 45	0.12 102	0.16 169	0.23 164	0.27 226	0.13 100	0.17 116	0.15 147	0.12 129	0.14 144	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

whm_eth	0.14 179	0.09 179	0.21 279	0.21 287	0.12 279	0.12 102	0.16 169	0.18 86	0.29 245	0.17 179	0.32 281	0.09 37	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.07 146

IGEV_Zeroshot_test	0.09 7	0.05 5	0.13 108	0.14 11	0.08 45	0.12 102	0.13 45	0.17 62	0.11 15	0.10 33	0.06 2	0.09 37	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

RAFT_CTSACE	0.12 130	0.09 179	0.10 38	0.22 303	0.08 45	0.12 102	0.24 317	0.18 86	0.17 97	0.21 246	0.27 244	0.13 110	0.07 28	0.13 127	0.09 16	0.05 2	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.04 1	0.04 4

SA	0.13 154	0.09 179	0.09 24	0.18 174	0.08 45	0.12 102	0.24 317	0.23 164	0.19 121	0.17 179	0.27 244	0.15 147	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.05 36	0.05 42

iRaft-Stereo_20w	0.09 7	0.05 5	0.13 108	0.14 11	0.09 120	0.12 102	0.15 120	0.19 109	0.11 15	0.11 58	0.08 17	0.08 23	0.05 2	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

UDGNet	0.14 179	0.13 285	0.17 223	0.18 174	0.10 213	0.12 102	0.16 169	0.21 131	0.27 226	0.20 237	0.20 156	0.17 177	0.13 158	0.16 183	0.14 169	0.10 261	0.06 185	0.09 224	0.07 157	0.07 147	0.07 146

IPLGR_C	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.08 45	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.15 66	0.14 121	0.11 49	0.16 161	0.10 77	0.16 183	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

MIPNet	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.12 102	0.14 75	0.21 131	0.25 204	0.12 76	0.10 35	0.09 37	0.07 28	0.13 127	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

GMOStereo	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

error version	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

test-v	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

GwcNet-ADL	0.13 154	0.08 133	0.14 143	0.20 261	0.09 120	0.12 102	0.20 275	0.30 263	0.25 204	0.14 121	0.14 77	0.18 189	0.14 187	0.13 127	0.15 199	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.06 95

CrosDoStereo	0.12 130	0.07 51	0.12 85	0.14 11	0.09 120	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.22 169	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.11 101	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.05 42

DeepStereo_LL	0.12 130	0.07 51	0.12 85	0.14 11	0.09 120	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.22 169	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.11 101	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.05 42

RAFT-RH_RVC	0.12 130	0.06 17	0.14 143	0.16 60	0.09 120	0.12 102	0.12 23	0.17 62	0.12 25	0.13 100	0.40 327	0.11 69	0.10 77	0.13 127	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.06 95

test-2	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

Prome-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.18 174	0.09 120	0.12 102	0.14 75	0.23 164	0.13 40	0.13 100	0.16 100	0.13 110	0.08 48	0.12 90	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.10 263

HITNet	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.06 2	0.12 102	0.10 5	0.18 86	0.18 107	0.13 100	0.17 116	0.15 147	0.11 101	0.15 158	0.14 169	0.06 50	0.04 2	0.04 1	0.04 7	0.06 92	0.05 42
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
MyStereo06	0.10 45	0.07 51	0.12 85	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.18 226	0.19 109	0.12 25	0.13 100	0.08 17	0.07 17	0.07 28	0.11 41	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.06 95

MyStereo05	0.13 154	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.18 226	0.28 239	0.35 288	0.17 179	0.14 77	0.15 147	0.11 101	0.15 158	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.06 95

ACVNet-DCA	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.24 181	0.16 82	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 146

xx1	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.16 35	0.18 107	0.09 14	0.09 23	0.16 161	0.16 216	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.08 209	0.07 147	0.07 146

1test111	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.24 181	0.16 82	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.15 158	0.16 216	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 146

cc1	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.16 35	0.18 107	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.06 95

tt1	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.15 21	0.19 121	0.09 14	0.08 17	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.06 95

MIF-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.08 6	0.18 174	0.08 45	0.13 121	0.11 10	0.12 3	0.11 15	0.10 33	0.12 59	0.05 1	0.06 6	0.09 10	0.10 43	0.07 140	0.06 185	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.05 42

EKT-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.14 143	0.16 60	0.10 213	0.13 121	0.14 75	0.19 109	0.21 151	0.11 58	0.08 17	0.13 110	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.08 188	0.06 185	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.07 146

Any-RAFT	0.10 45	0.05 5	0.10 38	0.15 35	0.07 14	0.13 121	0.14 75	0.21 131	0.15 66	0.11 58	0.12 59	0.13 110	0.10 77	0.13 127	0.10 43	0.07 140	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

anonymousdsp2	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 120	0.13 121	0.14 75	0.19 109	0.23 178	0.13 100	0.14 77	0.12 88	0.09 64	0.14 144	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.06 95

CBFPSM	0.15 211	0.07 51	0.27 310	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.22 150	0.23 178	0.20 237	0.27 244	0.23 241	0.16 216	0.16 183	0.19 249	0.06 50	0.06 185	0.06 30	0.07 157	0.07 147	0.07 146

anonymousa	0.13 154	0.07 51	0.14 143	0.18 174	0.09 120	0.13 121	0.17 188	0.20 120	0.29 245	0.15 142	0.24 191	0.16 161	0.14 187	0.14 144	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.09 247	0.05 36	0.07 146

qqq	0.13 154	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.24 181	0.16 82	0.15 142	0.19 147	0.16 161	0.16 216	0.15 158	0.16 216	0.07 140	0.06 185	0.08 158	0.08 209	0.07 147	0.07 146

raft_robust	0.13 154	0.10 233	0.07 1	0.18 174	0.08 45	0.13 121	0.24 317	0.29 253	0.34 277	0.20 237	0.20 156	0.15 147	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.04 4

CIPLG	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.17 62	0.16 82	0.14 121	0.11 49	0.16 161	0.10 77	0.17 212	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

IPLGR	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.18 174	0.08 45	0.13 121	0.16 169	0.21 131	0.24 188	0.12 76	0.12 59	0.11 69	0.09 64	0.13 127	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.04 4

ACRE	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.17 62	0.14 54	0.14 121	0.11 49	0.16 161	0.10 77	0.16 183	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

test_3	0.11 69	0.09 179	0.10 38	0.21 287	0.08 45	0.13 121	0.25 333	0.14 15	0.21 151	0.10 33	0.10 35	0.09 37	0.10 77	0.08 5	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 157	0.04 1	0.04 4

PSMNet-ADL	0.15 211	0.12 266	0.13 108	0.22 303	0.09 120	0.13 121	0.20 275	0.26 206	0.23 178	0.18 207	0.20 156	0.23 241	0.17 237	0.18 221	0.18 239	0.09 230	0.08 265	0.08 158	0.11 301	0.08 193	0.07 146

XX-TBD	0.09 7	0.06 17	0.07 1	0.14 11	0.07 14	0.13 121	0.16 169	0.14 15	0.14 54	0.11 58	0.12 59	0.09 37	0.08 48	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

CFNet_pseudo	0.14 179	0.08 133	0.16 204	0.16 60	0.09 120	0.13 121	0.14 75	0.27 218	0.34 277	0.15 142	0.21 172	0.22 230	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.07 147	0.07 146

RALCasStereoNet	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.16 60	0.08 45	0.13 121	0.14 75	0.17 62	0.11 15	0.12 76	0.17 116	0.14 126	0.10 77	0.12 90	0.11 69	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.05 31	0.08 193	0.07 146

GES	0.14 179	0.08 133	0.16 204	0.15 35	0.10 213	0.13 121	0.13 45	0.28 239	0.26 216	0.17 179	0.24 191	0.19 193	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.08 265	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.09 241

PSMNet-RSSM	0.14 179	0.07 51	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.13 121	0.16 169	0.25 198	0.24 188	0.17 179	0.28 253	0.23 241	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.11 286	0.06 185	0.09 224	0.12 319	0.08 193	0.07 146

PMTNet	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.12 3	0.06 2	0.13 121	0.14 75	0.16 35	0.11 15	0.09 14	0.13 70	0.10 55	0.07 28	0.14 144	0.10 43	0.15 343	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 147	0.06 95

FADNet_RVC	0.17 252	0.14 300	0.41 351	0.20 261	0.11 251	0.13 121	0.13 45	0.27 218	0.22 169	0.21 246	0.23 182	0.20 208	0.18 247	0.15 158	0.17 227	0.08 188	0.08 265	0.12 308	0.09 247	0.11 286	0.10 263

DIP-Stereo	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.09 3	0.16 35	0.16 82	0.12 76	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.16 183	0.14 169	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.07 146
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.14 179	0.09 179	0.16 204	0.16 60	0.09 120	0.13 121	0.14 75	0.27 218	0.34 277	0.15 142	0.21 172	0.22 230	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.07 146

MyStereo07	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.17 188	0.15 21	0.15 66	0.09 14	0.06 2	0.06 3	0.07 28	0.12 90	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.06 95

MyStereo04	0.13 154	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.17 188	0.29 253	0.38 304	0.17 179	0.14 77	0.16 161	0.11 101	0.15 158	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.06 95

StereoIM	0.09 7	0.09 179	0.08 6	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.11 10	0.16 35	0.16 82	0.09 14	0.11 49	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 145	0.07 140	0.06 185	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.04 4

PCWNet_CMD	0.14 179	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.14 75	0.29 253	0.36 294	0.14 121	0.20 156	0.21 214	0.13 158	0.17 212	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.07 146

CFNet_ucs	0.15 211	0.09 179	0.17 223	0.16 60	0.11 251	0.14 150	0.14 75	0.30 263	0.34 277	0.16 169	0.24 191	0.23 241	0.14 187	0.18 221	0.15 199	0.09 230	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.09 245	0.09 241

AEACV	0.09 7	0.05 5	0.08 6	0.14 11	0.13 299	0.14 150	0.13 45	0.15 21	0.09 2	0.07 2	0.09 23	0.07 17	0.08 48	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

LoS	0.09 7	0.05 5	0.11 62	0.13 6	0.07 14	0.14 150	0.11 10	0.15 21	0.15 66	0.09 14	0.09 23	0.12 88	0.09 64	0.15 158	0.10 43	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.05 42

riskmin	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.14 11	0.08 45	0.14 150	0.14 75	0.18 86	0.15 66	0.12 76	0.15 88	0.17 177	0.11 101	0.14 144	0.12 119	0.09 230	0.05 79	0.07 98	0.05 31	0.08 193	0.08 209

IER	0.14 179	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.16 169	0.26 206	0.27 226	0.18 207	0.26 229	0.17 177	0.20 274	0.17 212	0.14 169	0.08 188	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.07 146

test_5	0.14 179	0.12 266	0.08 6	0.20 261	0.10 213	0.14 150	0.28 349	0.21 131	0.24 188	0.19 217	0.28 253	0.11 69	0.15 205	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

THIR-Stereo	0.12 130	0.07 51	0.11 62	0.15 35	0.08 45	0.14 150	0.16 169	0.18 86	0.25 204	0.17 179	0.24 191	0.13 110	0.13 158	0.12 90	0.14 169	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.05 42

DRaft	0.12 130	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.09 120	0.14 150	0.17 188	0.21 131	0.30 250	0.18 207	0.27 244	0.10 55	0.16 216	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.05 42

RALAANet	0.11 69	0.08 133	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.10 5	0.20 120	0.16 82	0.14 121	0.13 70	0.16 161	0.09 64	0.12 90	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.04 4

RAFT + AFF	0.13 154	0.08 133	0.21 279	0.20 261	0.10 213	0.14 150	0.23 309	0.27 218	0.21 151	0.12 76	0.10 35	0.12 88	0.10 77	0.16 183	0.12 119	0.08 188	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.06 92	0.09 241

CREStereo	0.09 7	0.05 5	0.08 6	0.11 1	0.06 2	0.14 150	0.14 75	0.14 15	0.10 6	0.09 14	0.13 70	0.09 37	0.08 48	0.12 90	0.10 43	0.08 188	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 92	0.06 95
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
ACVNet	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.13 6	0.12 279	0.14 150	0.20 275	0.22 150	0.34 277	0.17 179	0.26 229	0.21 214	0.17 237	0.18 221	0.21 268	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.08 193	0.06 95

cf-r	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.14 150	0.19 261	0.21 131	0.25 204	0.17 179	0.26 229	0.22 230	0.17 237	0.14 144	0.15 199	0.10 261	0.05 79	0.06 30	0.08 209	0.06 92	0.06 95

GANet-RSSM	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.13 6	0.08 45	0.14 150	0.18 226	0.23 164	0.21 151	0.17 179	0.25 217	0.24 250	0.16 216	0.16 183	0.16 216	0.10 261	0.06 185	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

MSMDNet	0.14 179	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.14 75	0.29 253	0.36 294	0.14 121	0.20 156	0.21 214	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.07 146

iResNet	0.13 154	0.10 233	0.18 249	0.19 219	0.08 45	0.14 150	0.18 226	0.21 131	0.27 226	0.16 169	0.24 191	0.15 147	0.13 158	0.14 144	0.15 199	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

ttt	0.14 179	0.08 133	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.15 170	0.18 226	0.27 218	0.30 250	0.16 169	0.24 191	0.17 177	0.14 187	0.13 127	0.14 169	0.11 286	0.08 265	0.09 224	0.08 209	0.09 245	0.09 241

LL-Strereo2	0.11 69	0.10 233	0.16 204	0.18 174	0.08 45	0.15 170	0.09 3	0.17 62	0.14 54	0.14 121	0.11 49	0.09 37	0.07 28	0.16 183	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.11 291	0.07 157	0.06 92	0.05 42

CASS	0.14 179	0.12 266	0.12 85	0.23 320	0.09 120	0.15 170	0.17 188	0.19 109	0.20 138	0.17 179	0.18 136	0.15 147	0.15 205	0.15 158	0.14 169	0.09 230	0.06 185	0.10 265	0.08 209	0.09 245	0.07 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.07 14	0.15 170	0.13 45	0.20 120	0.14 54	0.11 58	0.17 116	0.13 110	0.09 64	0.14 144	0.11 69	0.09 230	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 146

RAFT+CT+SA	0.13 154	0.11 251	0.09 24	0.19 219	0.09 120	0.15 170	0.28 349	0.22 150	0.22 169	0.15 142	0.26 229	0.10 55	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 209	0.07 147	0.06 95

BSDual-CNN	0.15 211	0.09 179	0.14 143	0.22 303	0.10 213	0.15 170	0.15 120	0.34 304	0.20 138	0.17 179	0.23 182	0.25 259	0.16 216	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.06 185	0.10 265	0.09 247	0.07 147	0.07 146

hknet	0.15 211	0.11 251	0.14 143	0.22 303	0.11 251	0.15 170	0.15 120	0.34 304	0.26 216	0.17 179	0.23 182	0.22 230	0.18 247	0.17 212	0.13 145	0.07 140	0.06 185	0.10 265	0.09 247	0.07 147	0.07 146

Sa-1000	0.12 130	0.08 133	0.09 24	0.18 174	0.08 45	0.15 170	0.22 298	0.22 150	0.19 121	0.15 142	0.20 156	0.17 177	0.11 101	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.09 247	0.05 36	0.05 42

psmg	0.14 179	0.09 179	0.14 143	0.17 107	0.10 213	0.15 170	0.17 188	0.29 253	0.20 138	0.17 179	0.21 172	0.25 259	0.16 216	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.07 239	0.08 158	0.08 209	0.07 147	0.07 146

dd	0.15 211	0.17 323	0.17 223	0.19 219	0.09 120	0.15 170	0.18 226	0.22 150	0.26 216	0.23 268	0.20 156	0.21 214	0.10 77	0.21 268	0.17 227	0.10 261	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

RAFT	0.13 154	0.09 179	0.11 62	0.18 174	0.08 45	0.15 170	0.23 309	0.21 131	0.20 138	0.21 246	0.21 172	0.18 189	0.13 158	0.17 212	0.10 43	0.06 50	0.07 239	0.10 265	0.09 247	0.06 92	0.05 42

TestStereo	0.14 179	0.15 306	0.11 62	0.23 320	0.08 45	0.15 170	0.21 288	0.20 120	0.23 178	0.14 121	0.25 217	0.16 161	0.13 158	0.16 183	0.14 169	0.06 50	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.09 245	0.05 42

XX-Stereo	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.17 107	0.09 120	0.15 170	0.12 23	0.21 131	0.10 6	0.10 33	0.14 77	0.07 17	0.06 6	0.13 127	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.04 4

HCRNet	0.16 234	0.23 355	0.12 85	0.35 375	0.11 251	0.15 170	0.17 188	0.26 206	0.22 169	0.19 217	0.24 191	0.21 214	0.14 187	0.15 158	0.13 145	0.11 286	0.07 239	0.11 291	0.10 278	0.09 245	0.07 146

ARAFT	0.12 130	0.08 133	0.18 249	0.19 219	0.09 120	0.15 170	0.17 188	0.20 120	0.13 40	0.12 76	0.13 70	0.14 126	0.12 129	0.15 158	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.10 265	0.09 247	0.06 92	0.04 4

SFCPSM	0.13 154	0.07 51	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.15 170	0.16 169	0.28 239	0.27 226	0.14 121	0.18 136	0.12 88	0.13 158	0.14 144	0.11 69	0.08 188	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.06 95

FENet	0.13 154	0.08 133	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.16 169	0.23 164	0.23 178	0.17 179	0.24 191	0.16 161	0.13 158	0.14 144	0.15 199	0.08 188	0.05 79	0.08 158	0.08 209	0.08 193	0.08 209

GwcNet-RSSM	0.14 179	0.07 51	0.12 85	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.20 275	0.22 150	0.28 239	0.18 207	0.28 253	0.23 241	0.17 237	0.15 158	0.16 216	0.10 261	0.06 185	0.07 98	0.09 247	0.07 147	0.07 146

DMCA	0.14 179	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.09 120	0.15 170	0.17 188	0.23 164	0.28 239	0.14 121	0.20 156	0.17 177	0.18 247	0.15 158	0.17 227	0.10 261	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.09 245	0.10 263

BEATNet_4x	0.12 130	0.09 179	0.15 169	0.18 174	0.07 14	0.15 170	0.07 1	0.23 164	0.19 121	0.16 169	0.19 147	0.19 193	0.14 187	0.17 212	0.15 199	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.07 146

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 252	0.10 233	0.23 292	0.20 261	0.10 213	0.15 170	0.18 226	0.31 276	0.25 204	0.21 246	0.31 272	0.25 259	0.17 237	0.21 268	0.20 257	0.09 230	0.06 185	0.08 158	0.09 247	0.07 147	0.08 209
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoVision	0.14 179	0.13 285	0.10 38	0.24 328	0.10 213	0.16 191	0.21 288	0.21 131	0.20 138	0.12 76	0.25 217	0.10 55	0.10 77	0.16 183	0.10 43	0.09 230	0.10 307	0.12 308	0.12 319	0.06 92	0.05 42

gwcnet-sp	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.18 226	0.24 181	0.24 188	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.16 216	0.16 183	0.15 199	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

scenet	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.18 226	0.24 181	0.24 188	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.16 216	0.16 183	0.15 199	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

ToySt	0.17 252	0.11 251	0.19 270	0.17 107	0.11 251	0.16 191	0.26 339	0.24 181	0.33 267	0.19 217	0.24 191	0.26 268	0.24 298	0.19 240	0.21 268	0.07 140	0.08 265	0.09 224	0.10 278	0.09 245	0.08 209

Selective-RAFT	0.11 69	0.11 251	0.12 85	0.21 287	0.08 45	0.16 191	0.13 45	0.21 131	0.23 178	0.10 33	0.10 35	0.11 69	0.10 77	0.15 158	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

ssnet	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.18 226	0.24 181	0.24 188	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.16 216	0.16 183	0.15 199	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

DEmStereo	0.12 130	0.06 17	0.14 143	0.14 11	0.10 213	0.16 191	0.15 120	0.16 35	0.24 188	0.17 179	0.23 182	0.12 88	0.14 187	0.12 90	0.14 169	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

s12784h	0.10 45	0.06 17	0.08 6	0.15 35	0.05 1	0.16 191	0.18 226	0.16 35	0.15 66	0.10 33	0.11 49	0.11 69	0.11 101	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.04 4

ADLNet	0.16 234	0.08 133	0.15 169	0.16 60	0.10 213	0.16 191	0.17 188	0.33 290	0.27 226	0.23 268	0.27 244	0.24 250	0.16 216	0.18 221	0.21 268	0.10 261	0.06 185	0.10 265	0.10 278	0.08 193	0.09 241

GMStereo	0.13 154	0.15 306	0.14 143	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.16 169	0.20 120	0.25 204	0.17 179	0.17 116	0.11 69	0.11 101	0.16 183	0.13 145	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigin	0.22 299	0.17 323	0.57 369	0.18 174	0.10 213	0.16 191	0.19 261	0.20 120	0.33 267	0.49 372	0.48 356	0.30 295	0.28 325	0.21 268	0.24 302	0.08 188	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.10 270	0.09 241

acv_ft	0.15 211	0.09 179	0.16 204	0.19 219	0.10 213	0.16 191	0.17 188	0.25 198	0.34 277	0.19 217	0.26 229	0.21 214	0.17 237	0.18 221	0.19 249	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.08 193	0.06 95

STTStereo	0.18 265	0.13 285	0.28 312	0.20 261	0.11 251	0.16 191	0.21 288	0.29 253	0.23 178	0.22 255	0.30 269	0.29 288	0.18 247	0.20 253	0.20 257	0.12 309	0.11 319	0.11 291	0.14 335	0.09 245	0.08 209

HSM-Net_RVC	0.14 179	0.08 133	0.12 85	0.15 35	0.08 45	0.16 191	0.15 120	0.27 218	0.29 245	0.20 237	0.21 172	0.29 288	0.14 187	0.18 221	0.13 145	0.06 50	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.15 211	0.08 133	0.16 204	0.16 60	0.08 45	0.16 191	0.13 45	0.26 206	0.36 294	0.21 246	0.29 263	0.24 250	0.13 158	0.14 144	0.14 169	0.06 50	0.06 185	0.06 30	0.04 7	0.09 245	0.08 209

MLCV	0.13 154	0.08 133	0.17 223	0.18 174	0.06 2	0.16 191	0.17 188	0.19 109	0.22 169	0.19 217	0.25 217	0.17 177	0.13 158	0.15 158	0.14 169	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.04 4

HSM	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.16 191	0.14 75	0.28 239	0.25 204	0.20 237	0.24 191	0.37 333	0.17 237	0.20 253	0.15 199	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.06 95

CBMV_ROB	0.19 274	0.13 285	0.18 249	0.16 60	0.11 251	0.16 191	0.12 23	0.27 218	0.29 245	0.27 303	0.31 272	0.27 273	0.24 298	0.24 302	0.16 216	0.15 343	0.18 362	0.22 366	0.20 361	0.10 270	0.12 302

NOSS_ROB	0.19 274	0.13 285	0.18 249	0.16 60	0.12 279	0.16 191	0.12 23	0.30 263	0.33 267	0.20 237	0.22 181	0.27 273	0.24 298	0.21 268	0.16 216	0.16 355	0.18 362	0.23 367	0.21 363	0.13 314	0.13 312

DN-CSS_ROB	0.13 154	0.13 285	0.17 223	0.18 174	0.10 213	0.16 191	0.08 2	0.22 150	0.19 121	0.17 179	0.23 182	0.13 110	0.13 158	0.13 127	0.14 169	0.05 2	0.05 79	0.10 265	0.10 278	0.08 193	0.06 95

SMFormer	0.14 179	0.07 51	0.18 249	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.27 226	0.19 217	0.20 156	0.19 193	0.15 205	0.15 158	0.17 227	0.08 188	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.07 146

tta	0.14 179	0.07 51	0.18 249	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.27 226	0.19 217	0.20 156	0.19 193	0.15 205	0.15 158	0.17 227	0.08 188	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.06 95

qqq1	0.14 179	0.07 51	0.18 249	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.27 226	0.19 217	0.20 156	0.19 193	0.15 205	0.15 158	0.12 119	0.08 188	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.06 95

fff1	0.14 179	0.07 51	0.18 249	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.27 226	0.19 217	0.20 156	0.19 193	0.15 205	0.15 158	0.12 119	0.08 188	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.06 95

mmm	0.14 179	0.08 133	0.18 249	0.17 107	0.09 120	0.17 211	0.18 226	0.21 131	0.16 82	0.16 169	0.23 182	0.21 214	0.16 216	0.16 183	0.17 227	0.08 188	0.05 79	0.08 158	0.08 209	0.08 193	0.07 146

11t1	0.12 130	0.07 51	0.14 143	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.15 120	0.19 109	0.15 66	0.15 142	0.15 88	0.17 177	0.16 216	0.15 158	0.13 145	0.08 188	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.08 193	0.07 146

DualNet	0.13 154	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.15 21	0.19 121	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.10 15	0.22 281	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.06 95

ffm	0.12 130	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.15 21	0.19 121	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.10 15	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.06 95

ff1	0.13 154	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.15 21	0.19 121	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.15 158	0.22 281	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.06 95

mmx	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.26 216	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.15 158	0.22 281	0.08 188	0.06 185	0.09 224	0.08 209	0.08 193	0.08 209

xxx	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.26 216	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.15 158	0.22 281	0.08 188	0.06 185	0.09 224	0.08 209	0.08 193	0.08 209

GMStereo_Zeroshot	0.16 234	0.13 285	0.25 302	0.20 261	0.10 213	0.17 211	0.13 45	0.30 263	0.25 204	0.23 268	0.32 281	0.25 259	0.11 101	0.19 240	0.14 169	0.09 230	0.06 185	0.11 291	0.06 81	0.12 299	0.08 209

psm_up	0.19 274	0.10 233	0.18 249	0.21 287	0.11 251	0.17 211	0.19 261	0.38 339	0.34 277	0.22 255	0.28 253	0.29 288	0.25 304	0.20 253	0.22 281	0.09 230	0.10 307	0.11 291	0.11 301	0.08 193	0.08 209

CFNet-ft	0.14 179	0.07 51	0.15 169	0.12 3	0.09 120	0.17 211	0.18 226	0.22 150	0.24 188	0.17 179	0.26 229	0.24 250	0.14 187	0.16 183	0.15 199	0.11 286	0.06 185	0.08 158	0.09 247	0.09 245	0.08 209

CFNet_RVC	0.14 179	0.07 51	0.15 169	0.12 3	0.09 120	0.17 211	0.18 226	0.22 150	0.24 188	0.17 179	0.26 229	0.24 250	0.14 187	0.16 183	0.15 199	0.11 286	0.06 185	0.08 158	0.09 247	0.09 245	0.08 209

DeepPruner_ROB	0.16 234	0.11 251	0.16 204	0.17 107	0.10 213	0.17 211	0.15 120	0.32 280	0.21 151	0.19 217	0.21 172	0.22 230	0.19 261	0.21 268	0.16 216	0.13 323	0.09 286	0.09 224	0.10 278	0.11 286	0.11 284

MyStereo8	0.12 130	0.07 51	0.15 169	0.15 35	0.09 120	0.18 227	0.14 75	0.19 109	0.22 169	0.12 76	0.18 136	0.11 69	0.10 77	0.16 183	0.18 239	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.05 31	0.08 193	0.09 241

1111x	0.16 234	0.09 179	0.13 108	0.18 174	0.08 45	0.18 227	0.25 333	0.32 280	0.25 204	0.17 179	0.24 191	0.27 273	0.15 205	0.14 144	0.24 302	0.07 140	0.07 239	0.08 158	0.09 247	0.07 147	0.07 146

TestStereo1	0.13 154	0.08 133	0.08 6	0.20 261	0.08 45	0.18 227	0.29 359	0.23 164	0.17 97	0.17 179	0.20 156	0.16 161	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

SA-5K	0.13 154	0.08 133	0.08 6	0.20 261	0.08 45	0.18 227	0.29 359	0.23 164	0.17 97	0.17 179	0.20 156	0.16 161	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

AACVNet	0.16 234	0.08 133	0.15 169	0.15 35	0.10 213	0.18 227	0.15 120	0.24 181	0.25 204	0.27 303	0.27 244	0.28 281	0.18 247	0.19 240	0.17 227	0.09 230	0.07 239	0.09 224	0.07 157	0.10 270	0.09 241

LMCR-Stereo	0.15 211	0.08 133	0.14 143	0.21 287	0.09 120	0.18 227	0.19 261	0.28 239	0.19 121	0.24 279	0.24 191	0.23 241	0.17 237	0.20 253	0.17 227	0.07 140	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.10 270	0.09 241

ICVP	0.16 234	0.09 179	0.12 85	0.22 303	0.09 120	0.18 227	0.21 288	0.26 206	0.24 188	0.18 207	0.30 269	0.27 273	0.18 247	0.18 221	0.15 199	0.10 261	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.08 209
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 154	0.12 266	0.25 302	0.20 261	0.12 279	0.18 227	0.14 75	0.27 218	0.21 151	0.11 58	0.12 59	0.13 110	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 230	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 340	0.10 263

CroCo_RVC	0.13 154	0.12 266	0.25 302	0.20 261	0.12 279	0.18 227	0.14 75	0.27 218	0.21 151	0.11 58	0.12 59	0.13 110	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 230	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 340	0.10 263

pcwnet_v2	0.19 274	0.11 251	0.26 308	0.18 174	0.14 314	0.18 227	0.15 120	0.37 332	0.46 341	0.19 217	0.24 191	0.21 214	0.19 261	0.21 268	0.20 257	0.13 323	0.10 307	0.10 265	0.10 278	0.11 286	0.13 312

Anonymous	0.14 179	0.10 233	0.24 298	0.23 320	0.13 299	0.18 227	0.23 309	0.20 120	0.19 121	0.14 121	0.12 59	0.11 69	0.13 158	0.17 212	0.13 145	0.08 188	0.07 239	0.08 158	0.08 209	0.12 299	0.10 263

HGLStereo	0.17 252	0.09 179	0.19 270	0.17 107	0.12 279	0.18 227	0.18 226	0.31 276	0.33 267	0.22 255	0.33 288	0.24 250	0.18 247	0.20 253	0.21 268	0.10 261	0.09 286	0.07 98	0.07 157	0.09 245	0.10 263

FAT-Stereo	0.21 291	0.13 285	0.22 286	0.21 287	0.12 279	0.18 227	0.18 226	0.35 319	0.40 312	0.28 315	0.37 310	0.33 320	0.33 349	0.21 268	0.20 257	0.09 230	0.11 319	0.10 265	0.09 247	0.11 286	0.14 325

TDLM	0.18 265	0.12 266	0.14 143	0.24 328	0.10 213	0.18 227	0.18 226	0.37 332	0.30 250	0.22 255	0.28 253	0.28 281	0.18 247	0.23 292	0.19 249	0.11 286	0.07 239	0.10 265	0.10 278	0.08 193	0.08 209

StereoDRNet-Refined	0.17 252	0.12 266	0.16 204	0.20 261	0.10 213	0.18 227	0.18 226	0.27 218	0.24 188	0.26 296	0.41 337	0.23 241	0.18 247	0.21 268	0.21 268	0.09 230	0.05 79	0.09 224	0.10 278	0.07 147	0.07 146
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
x	0.13 154	0.08 133	0.15 169	0.14 11	0.08 45	0.19 242	0.14 75	0.22 150	0.21 151	0.15 142	0.20 156	0.20 208	0.18 247	0.18 221	0.18 239	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 146

CSP-Net	0.16 234	0.09 179	0.14 143	0.17 107	0.09 120	0.19 242	0.18 226	0.25 198	0.33 267	0.26 296	0.31 272	0.25 259	0.16 216	0.21 268	0.19 249	0.09 230	0.06 185	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.08 209

DAS	0.15 211	0.08 133	0.18 249	0.19 219	0.10 213	0.19 242	0.17 188	0.28 239	0.30 250	0.18 207	0.26 229	0.21 214	0.16 216	0.16 183	0.13 145	0.08 188	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 146

SepStereo	0.15 211	0.08 133	0.18 249	0.19 219	0.10 213	0.19 242	0.17 188	0.28 239	0.30 250	0.18 207	0.26 229	0.21 214	0.16 216	0.26 311	0.13 145	0.08 188	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 146

AASNet	0.16 234	0.08 133	0.13 108	0.19 219	0.09 120	0.19 242	0.15 120	0.38 339	0.37 298	0.20 237	0.24 191	0.20 208	0.17 237	0.17 212	0.21 268	0.10 261	0.08 265	0.08 158	0.07 157	0.09 245	0.09 241

GANet-ADL	0.13 154	0.07 51	0.15 169	0.17 107	0.10 213	0.19 242	0.15 120	0.30 263	0.21 151	0.13 100	0.18 136	0.19 193	0.13 158	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.06 185	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.08 209

GEStereo_RVC	0.17 252	0.12 266	0.16 204	0.22 303	0.11 251	0.19 242	0.18 226	0.32 280	0.49 345	0.20 237	0.25 217	0.17 177	0.13 158	0.21 268	0.16 216	0.10 261	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.09 245	0.08 209

sCroCo_RVC	0.12 130	0.09 179	0.24 298	0.24 328	0.11 251	0.19 242	0.14 75	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.13 70	0.12 88	0.07 28	0.14 144	0.11 69	0.08 188	0.08 265	0.08 158	0.08 209	0.05 36	0.07 146

DMCA-RVC	0.17 252	0.10 233	0.16 204	0.24 328	0.11 251	0.19 242	0.18 226	0.26 206	0.24 188	0.21 246	0.27 244	0.25 259	0.27 316	0.18 221	0.21 268	0.12 309	0.08 265	0.13 321	0.10 278	0.10 270	0.08 209

FADNet-RVC-Resample	0.17 252	0.12 266	0.32 332	0.22 303	0.12 279	0.19 242	0.14 75	0.25 198	0.24 188	0.24 279	0.27 244	0.20 208	0.15 205	0.17 212	0.16 216	0.07 140	0.08 265	0.12 308	0.10 278	0.09 245	0.11 284

SuperB	0.20 281	0.10 233	0.57 369	0.16 60	0.09 120	0.19 242	0.18 226	0.25 198	0.51 350	0.27 303	0.39 324	0.17 177	0.22 285	0.22 285	0.21 268	0.08 188	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.12 299	0.11 284

RASNet	0.15 211	0.07 51	0.15 169	0.16 60	0.08 45	0.19 242	0.14 75	0.30 263	0.21 151	0.17 179	0.25 217	0.21 214	0.19 261	0.20 253	0.20 257	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.08 209	0.06 92	0.06 95

CFNet	0.15 211	0.11 251	0.17 223	0.17 107	0.08 45	0.19 242	0.10 5	0.29 253	0.26 216	0.19 217	0.24 191	0.24 250	0.18 247	0.18 221	0.15 199	0.08 188	0.06 185	0.09 224	0.10 278	0.08 193	0.07 146

CVANet_RVC	0.18 265	0.11 251	0.14 143	0.21 287	0.11 251	0.19 242	0.18 226	0.34 304	0.34 277	0.22 255	0.31 272	0.28 281	0.18 247	0.24 302	0.18 239	0.12 309	0.08 265	0.12 308	0.12 319	0.09 245	0.08 209

AANet_RVC	0.16 234	0.10 233	0.11 62	0.18 174	0.09 120	0.19 242	0.18 226	0.27 218	0.32 262	0.22 255	0.35 303	0.21 214	0.22 285	0.22 285	0.17 227	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95

PS-NSSS	0.20 281	0.21 349	0.23 292	0.20 261	0.10 213	0.19 242	0.17 188	0.36 325	0.26 216	0.27 303	0.34 298	0.27 273	0.24 298	0.20 253	0.20 257	0.15 343	0.12 327	0.17 349	0.14 335	0.10 270	0.09 241

iResNet_ROB	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.15 35	0.07 14	0.19 242	0.14 75	0.26 206	0.32 262	0.23 268	0.26 229	0.23 241	0.16 216	0.15 158	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.08 193	0.08 209

BUS	0.15 211	0.09 179	0.14 143	0.22 303	0.10 213	0.20 259	0.14 75	0.34 304	0.20 138	0.17 179	0.23 182	0.16 161	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.06 185	0.10 265	0.09 247	0.07 147	0.07 146

CRFU-Net	0.16 234	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.20 259	0.14 75	0.27 218	0.21 151	0.28 315	0.28 253	0.29 288	0.18 247	0.19 240	0.18 239	0.09 230	0.09 286	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.09 241

NINENet	0.16 234	0.10 233	0.16 204	0.17 107	0.11 251	0.20 259	0.14 75	0.41 352	0.37 298	0.18 207	0.21 172	0.16 161	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.08 265	0.10 265	0.07 157	0.10 270	0.09 241

dad	0.18 265	0.20 344	0.21 279	0.17 107	0.11 251	0.20 259	0.19 261	0.21 131	0.28 239	0.30 325	0.24 191	0.30 295	0.13 158	0.19 240	0.17 227	0.18 360	0.09 286	0.11 291	0.09 247	0.11 286	0.07 146

ADLNet2	0.16 234	0.09 179	0.14 143	0.17 107	0.09 120	0.20 259	0.16 169	0.32 280	0.39 308	0.17 179	0.20 156	0.20 208	0.19 261	0.21 268	0.23 291	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.07 157	0.09 245	0.07 146

UPFNet	0.16 234	0.08 133	0.12 85	0.20 261	0.12 279	0.20 259	0.23 309	0.28 239	0.26 216	0.18 207	0.24 191	0.22 230	0.20 274	0.19 240	0.22 281	0.09 230	0.07 239	0.08 158	0.09 247	0.08 193	0.06 95

EDNetEfficient	0.30 353	0.24 358	1.18 402	0.18 174	0.10 213	0.20 259	0.20 275	0.21 131	0.61 370	0.74 389	0.56 366	0.30 295	0.40 364	0.23 292	0.32 355	0.09 230	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.11 286	0.10 263

UCFNet_RVC	0.15 211	0.08 133	0.13 108	0.11 1	0.10 213	0.20 259	0.10 5	0.24 181	0.23 178	0.17 179	0.21 172	0.24 250	0.15 205	0.18 221	0.15 199	0.12 309	0.07 239	0.11 291	0.13 329	0.11 286	0.10 263

PWCDC_ROB	0.21 291	0.13 285	0.23 292	0.25 334	0.12 279	0.20 259	0.15 120	0.34 304	0.55 360	0.29 320	0.49 357	0.21 214	0.15 205	0.28 321	0.20 257	0.11 286	0.09 286	0.10 265	0.08 209	0.11 286	0.09 241

CBMV	0.20 281	0.15 306	0.18 249	0.18 174	0.10 213	0.20 259	0.11 10	0.30 263	0.31 257	0.29 320	0.31 272	0.31 307	0.23 291	0.28 321	0.19 249	0.13 323	0.15 351	0.17 349	0.16 348	0.10 270	0.10 263
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.17 252	0.07 51	0.46 356	0.14 11	0.10 213	0.21 269	0.14 75	0.27 218	0.23 178	0.22 255	0.25 217	0.21 214	0.16 216	0.18 221	0.22 281	0.09 230	0.07 239	0.07 98	0.06 81	0.09 245	0.10 263

ssnet_v2	0.17 252	0.10 233	0.18 249	0.17 107	0.11 251	0.21 269	0.22 298	0.34 304	0.25 204	0.23 268	0.23 182	0.27 273	0.19 261	0.22 285	0.21 268	0.11 286	0.10 307	0.09 224	0.09 247	0.08 193	0.08 209

delet	0.17 252	0.09 179	0.18 249	0.19 219	0.11 251	0.21 269	0.22 298	0.30 263	0.38 304	0.17 179	0.27 244	0.19 193	0.19 261	0.19 240	0.21 268	0.08 188	0.08 265	0.09 224	0.11 301	0.06 92	0.07 146

DSFCA	0.16 234	0.09 179	0.14 143	0.16 60	0.10 213	0.21 269	0.19 261	0.28 239	0.31 257	0.23 268	0.25 217	0.22 230	0.16 216	0.20 253	0.20 257	0.10 261	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.08 193	0.08 209

FADNet-RVC	0.21 291	0.20 344	0.40 349	0.21 287	0.16 336	0.21 269	0.15 120	0.27 218	0.27 226	0.26 296	0.32 281	0.26 268	0.21 278	0.22 285	0.19 249	0.12 309	0.13 339	0.12 308	0.14 335	0.13 314	0.18 359

S-Stereo	0.21 291	0.12 266	0.25 302	0.21 287	0.13 299	0.21 269	0.19 261	0.33 290	0.45 333	0.23 268	0.36 307	0.28 281	0.29 328	0.20 253	0.23 291	0.09 230	0.12 327	0.10 265	0.10 278	0.13 314	0.14 325

RP	0.22 299	0.13 285	0.22 286	0.23 320	0.12 279	0.21 269	0.20 275	0.26 206	0.45 333	0.22 255	0.38 317	0.37 333	0.25 304	0.28 321	0.25 309	0.11 286	0.12 327	0.13 321	0.12 319	0.13 314	0.14 325

NCC-stereo	0.25 329	0.15 306	0.31 328	0.26 344	0.17 346	0.21 269	0.31 367	0.41 352	0.40 312	0.24 279	0.38 317	0.33 320	0.29 328	0.37 359	0.28 333	0.13 323	0.11 319	0.15 339	0.22 366	0.13 314	0.13 312

Abc-Net	0.25 329	0.15 306	0.31 328	0.26 344	0.17 346	0.21 269	0.31 367	0.41 352	0.40 312	0.24 279	0.38 317	0.33 320	0.29 328	0.37 359	0.28 333	0.13 323	0.11 319	0.15 339	0.22 366	0.13 314	0.13 312
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AdaStereo	0.15 211	0.11 251	0.16 204	0.19 219	0.09 120	0.21 269	0.11 10	0.33 290	0.28 239	0.21 246	0.23 182	0.21 214	0.13 158	0.19 240	0.15 199	0.13 323	0.05 79	0.10 265	0.07 157	0.09 245	0.07 146
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.
Anonymous Stereo	0.24 322	0.19 339	0.52 363	0.25 334	0.18 355	0.21 269	0.22 298	0.34 304	0.45 333	0.25 292	0.35 303	0.26 268	0.19 261	0.31 336	0.29 340	0.13 323	0.12 327	0.12 308	0.13 329	0.12 299	0.14 325

SGM-Forest	0.20 281	0.14 300	0.18 249	0.20 261	0.13 299	0.21 269	0.22 298	0.33 290	0.31 257	0.24 279	0.29 263	0.28 281	0.20 274	0.23 292	0.18 239	0.15 343	0.16 356	0.15 339	0.14 335	0.13 314	0.12 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 211	0.07 51	0.20 273	0.15 35	0.07 14	0.21 269	0.16 169	0.25 198	0.26 216	0.21 246	0.33 288	0.29 288	0.19 261	0.18 221	0.17 227	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.07 147	0.06 95

SACVNet	0.19 274	0.12 266	0.15 169	0.17 107	0.13 299	0.22 282	0.18 226	0.31 276	0.31 257	0.24 279	0.31 272	0.30 295	0.23 291	0.23 292	0.17 227	0.11 286	0.08 265	0.10 265	0.10 278	0.12 299	0.14 325

test_xeample	0.15 211	0.07 51	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.22 282	0.20 275	0.29 253	0.21 151	0.16 169	0.29 263	0.19 193	0.17 237	0.16 183	0.28 333	0.09 230	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.07 146

EDNetEfficientorigin	7.92 419	0.32 376	152.98 438	0.20 261	0.10 213	0.22 282	0.17 188	0.23 164	0.60 369	0.73 387	0.67 377	0.41 352	0.51 379	0.24 302	0.41 373	0.08 188	0.07 239	0.09 224	0.07 157	0.12 299	0.11 284

ac_64	0.16 234	0.09 179	0.15 169	0.18 174	0.10 213	0.22 282	0.17 188	0.24 181	0.22 169	0.19 217	0.24 191	0.29 288	0.18 247	0.19 240	0.22 281	0.09 230	0.08 265	0.08 158	0.09 247	0.07 147	0.06 95

RGC	0.25 329	0.20 344	0.29 320	0.28 357	0.16 336	0.22 282	0.23 309	0.33 290	0.44 330	0.27 303	0.40 327	0.38 339	0.28 325	0.37 359	0.23 291	0.11 286	0.13 339	0.17 349	0.17 355	0.15 340	0.16 349

ADCP+	0.20 281	0.10 233	0.35 342	0.21 287	0.12 279	0.22 282	0.27 343	0.31 276	0.35 288	0.26 296	0.37 310	0.22 230	0.22 285	0.27 313	0.28 333	0.09 230	0.06 185	0.08 158	0.08 209	0.10 270	0.10 263

PA-Net	0.24 322	0.18 336	0.34 336	0.28 357	0.22 366	0.22 282	0.39 383	0.29 253	0.39 308	0.22 255	0.33 288	0.25 259	0.26 311	0.21 268	0.25 309	0.10 261	0.23 379	0.15 339	0.22 366	0.09 245	0.13 312
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 281	0.11 251	0.21 279	0.22 303	0.10 213	0.22 282	0.22 298	0.40 347	0.38 304	0.24 279	0.33 288	0.26 268	0.22 285	0.22 285	0.25 309	0.11 286	0.07 239	0.11 291	0.10 278	0.09 245	0.08 209

StereoDRNet	0.19 274	0.11 251	0.18 249	0.22 303	0.11 251	0.22 282	0.22 298	0.37 332	0.34 277	0.24 279	0.28 253	0.30 295	0.19 261	0.20 253	0.21 268	0.10 261	0.08 265	0.11 291	0.09 247	0.09 245	0.07 146

XPNet_ROB	0.22 299	0.12 266	0.20 273	0.22 303	0.13 299	0.22 282	0.19 261	0.35 319	0.40 312	0.30 325	0.40 327	0.38 339	0.27 316	0.26 311	0.29 340	0.15 343	0.10 307	0.10 265	0.10 278	0.13 314	0.12 302

PWC_ROB	0.21 291	0.16 314	0.27 310	0.18 174	0.11 251	0.22 282	0.13 45	0.33 290	0.49 345	0.30 325	0.40 327	0.32 314	0.25 304	0.31 336	0.23 291	0.10 261	0.07 239	0.11 291	0.08 209	0.11 286	0.10 263

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 265	0.09 179	0.30 325	0.15 35	0.11 251	0.23 293	0.20 275	0.27 218	0.40 312	0.26 296	0.43 347	0.25 259	0.15 205	0.21 268	0.20 257	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.10 270	0.09 241

SHD	0.26 340	0.15 306	0.31 328	0.24 328	0.18 355	0.23 293	0.15 120	0.39 344	0.72 383	0.32 337	0.42 344	0.36 331	0.29 328	0.33 343	0.30 346	0.13 323	0.11 319	0.14 332	0.13 329	0.16 348	0.20 367

ADCRef	0.20 281	0.12 266	0.43 354	0.20 261	0.12 279	0.23 293	0.18 226	0.32 280	0.37 298	0.26 296	0.33 288	0.18 189	0.23 291	0.25 307	0.26 321	0.07 140	0.06 185	0.09 224	0.09 247	0.08 193	0.09 241

DeepPrunerF	0.24 322	0.17 323	0.45 355	0.26 344	0.16 336	0.23 293	0.29 359	0.37 332	0.51 350	0.27 303	0.31 272	0.24 250	0.28 325	0.22 285	0.23 291	0.15 343	0.11 319	0.20 361	0.18 359	0.12 299	0.14 325

DANet	0.21 291	0.16 314	0.29 320	0.25 334	0.13 299	0.23 293	0.19 261	0.28 239	0.27 226	0.28 315	0.32 281	0.35 329	0.32 347	0.31 336	0.24 302	0.11 286	0.09 286	0.11 291	0.10 278	0.13 314	0.11 284
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 299	0.13 285	0.21 279	0.25 334	0.14 314	0.23 293	0.22 298	0.42 356	0.27 226	0.31 330	0.43 347	0.37 333	0.29 328	0.23 292	0.23 291	0.10 261	0.12 327	0.10 265	0.09 247	0.10 270	0.08 209

DGSMNet	0.25 329	0.19 339	0.34 336	0.21 287	0.24 369	0.24 299	0.21 288	0.36 325	0.42 321	0.25 292	0.32 281	0.38 339	0.21 278	0.29 329	0.24 302	0.13 323	0.11 319	0.14 332	0.16 348	0.23 366	0.23 373

xxxx	0.15 211	0.07 51	0.14 143	0.14 11	0.08 45	0.24 299	0.18 226	0.32 280	0.20 138	0.14 121	0.28 253	0.22 230	0.14 187	0.15 158	0.29 340	0.09 230	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.08 209

FINET	0.22 299	0.18 336	0.28 312	0.19 219	0.16 336	0.24 299	0.24 317	0.33 290	0.49 345	0.26 296	0.33 288	0.22 230	0.23 291	0.23 292	0.18 239	0.18 360	0.16 356	0.11 291	0.10 278	0.15 340	0.14 325

psmorigin	0.25 329	0.16 314	0.35 342	0.17 107	0.13 299	0.24 299	0.14 75	0.34 304	0.34 277	0.41 359	0.55 365	0.41 352	0.38 359	0.35 351	0.28 333	0.11 286	0.15 351	0.11 291	0.11 301	0.12 299	0.17 357

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 299	0.21 349	0.25 302	0.26 344	0.11 251	0.24 299	0.14 75	0.39 344	0.24 188	0.32 337	0.36 307	0.30 295	0.21 278	0.19 240	0.22 281	0.17 359	0.14 347	0.21 362	0.16 348	0.13 314	0.12 302

edge stereo	0.23 312	0.14 300	0.21 279	0.21 287	0.13 299	0.24 299	0.16 169	0.32 280	0.42 321	0.32 337	0.40 327	0.39 344	0.35 353	0.25 307	0.25 309	0.13 323	0.11 319	0.14 332	0.11 301	0.12 299	0.14 325

NCCL2	0.24 322	0.15 306	0.18 249	0.34 373	0.18 355	0.24 299	0.24 317	0.34 304	0.29 245	0.31 330	0.38 317	0.38 339	0.29 328	0.23 292	0.25 309	0.15 343	0.12 327	0.18 357	0.21 363	0.13 314	0.13 312

DLCB_ROB	0.18 265	0.10 233	0.16 204	0.23 320	0.11 251	0.24 299	0.18 226	0.30 263	0.28 239	0.27 303	0.29 263	0.28 281	0.25 304	0.20 253	0.20 257	0.08 188	0.08 265	0.09 224	0.09 247	0.07 147	0.07 146

Wz-Net-LNSev	0.22 299	0.16 314	0.41 351	0.22 303	0.13 299	0.25 307	0.24 317	0.33 290	0.44 330	0.30 325	0.42 344	0.32 314	0.19 261	0.23 292	0.27 326	0.10 261	0.09 286	0.08 158	0.08 209	0.12 299	0.11 284

DDUNet	0.23 312	0.18 336	0.22 286	0.22 303	0.15 324	0.25 307	0.24 317	0.30 263	0.31 257	0.31 330	0.37 310	0.34 324	0.26 311	0.25 307	0.21 268	0.18 360	0.13 339	0.17 349	0.11 301	0.16 348	0.17 357

222	0.16 234	0.07 51	0.15 169	0.14 11	0.08 45	0.25 307	0.18 226	0.30 263	0.21 151	0.18 207	0.29 263	0.17 177	0.16 216	0.16 183	0.44 379	0.10 261	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.08 209

GwcNet	0.20 281	0.14 300	0.20 273	0.18 174	0.12 279	0.25 307	0.20 275	0.36 325	0.45 333	0.20 237	0.33 288	0.33 320	0.21 278	0.22 285	0.25 309	0.11 286	0.09 286	0.09 224	0.09 247	0.09 245	0.10 263

FADNet	0.21 291	0.23 355	0.37 345	0.18 174	0.17 346	0.25 307	0.13 45	0.32 280	0.32 262	0.23 268	0.25 217	0.27 273	0.21 278	0.19 240	0.16 216	0.13 323	0.15 351	0.12 308	0.15 346	0.17 355	0.18 359

Nwc_Net	0.23 312	0.17 323	0.22 286	0.25 334	0.15 324	0.25 307	0.27 343	0.38 339	0.39 308	0.22 255	0.41 337	0.30 295	0.29 328	0.28 321	0.25 309	0.11 286	0.10 307	0.17 349	0.20 361	0.10 270	0.11 284

ADCMid	0.26 340	0.15 306	0.42 353	0.20 261	0.14 314	0.25 307	0.26 339	0.35 319	0.40 312	0.37 349	0.45 351	0.34 324	0.42 368	0.36 355	0.36 362	0.10 261	0.09 286	0.11 291	0.11 301	0.13 314	0.13 312

CC-Net-ROB	0.28 347	0.31 375	0.36 344	0.30 366	0.15 324	0.25 307	0.19 261	0.45 367	0.34 277	0.39 352	0.37 310	0.39 344	0.31 344	0.27 313	0.27 326	0.24 379	0.18 362	0.30 380	0.23 370	0.19 361	0.15 340

DISCO	0.20 281	0.09 179	0.22 286	0.17 107	0.10 213	0.25 307	0.18 226	0.28 239	0.45 333	0.23 268	0.32 281	0.34 324	0.26 311	0.29 329	0.29 340	0.08 188	0.06 185	0.07 98	0.07 157	0.09 245	0.10 263

PSMNet_ROB	0.22 299	0.12 266	0.15 169	0.27 351	0.15 324	0.25 307	0.36 378	0.43 361	0.37 298	0.27 303	0.33 288	0.32 314	0.23 291	0.21 268	0.27 326	0.12 309	0.08 265	0.13 321	0.11 301	0.10 270	0.09 241

fast-acv-ft	0.18 265	0.11 251	0.20 273	0.19 219	0.12 279	0.26 317	0.21 288	0.26 206	0.35 288	0.22 255	0.34 298	0.27 273	0.21 278	0.21 268	0.23 291	0.09 230	0.09 286	0.08 158	0.10 278	0.08 193	0.07 146

Wz-Net-SNSev	0.26 340	0.17 323	0.46 356	0.25 334	0.14 314	0.26 317	0.24 317	0.38 339	0.57 363	0.30 325	0.56 366	0.39 344	0.26 311	0.24 302	0.32 355	0.10 261	0.09 286	0.10 265	0.11 301	0.11 286	0.11 284

Syn2CoEx	0.22 299	0.16 314	0.29 320	0.29 364	0.15 324	0.26 317	0.21 288	0.34 304	0.32 262	0.29 320	0.36 307	0.28 281	0.25 304	0.20 253	0.25 309	0.16 355	0.12 327	0.14 332	0.11 301	0.09 245	0.08 209

AF-Net	0.23 312	0.17 323	0.17 223	0.27 351	0.13 299	0.26 317	0.24 317	0.33 290	0.51 350	0.25 292	0.33 288	0.39 344	0.27 316	0.28 321	0.26 321	0.11 286	0.10 307	0.16 346	0.12 319	0.11 286	0.11 284

AnyNet_C32	0.26 340	0.16 314	0.39 347	0.20 261	0.17 346	0.26 317	0.31 367	0.32 280	0.45 333	0.31 330	0.50 359	0.30 295	0.34 350	0.41 372	0.36 362	0.12 309	0.12 327	0.12 308	0.14 335	0.14 329	0.15 340

FBW_ROB	0.25 329	0.17 323	0.23 292	0.27 351	0.14 314	0.26 317	0.22 298	0.42 356	0.43 328	0.42 361	0.41 337	0.43 357	0.27 316	0.32 340	0.24 302	0.09 230	0.15 351	0.15 339	0.12 319	0.12 299	0.10 263

LE_ROB	0.50 382	0.07 51	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.26 317	0.17 188	0.23 164	1.71 412	4.68 417	0.67 377	0.46 365	0.47 374	0.21 268	0.30 346	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.08 193	0.06 95

ETE_ROB	0.23 312	0.17 323	0.23 292	0.25 334	0.14 314	0.26 317	0.29 359	0.32 280	0.37 298	0.28 315	0.37 310	0.45 361	0.27 316	0.28 321	0.27 326	0.11 286	0.09 286	0.12 308	0.10 278	0.14 329	0.13 312

SQANet	0.24 322	0.24 358	0.31 328	0.31 368	0.19 359	0.27 325	0.13 45	0.30 263	0.33 267	0.25 292	0.37 310	0.31 307	0.22 285	0.27 313	0.23 291	0.15 343	0.10 307	0.21 362	0.16 348	0.22 364	0.16 349

coex-ft	3.24 413	0.35 379	57.83 437	0.18 174	0.13 299	0.27 325	0.23 309	0.28 239	0.72 383	1.89 414	0.70 381	0.43 357	0.47 374	0.29 329	0.43 376	0.09 230	0.09 286	0.12 308	0.09 247	0.14 329	0.14 325

GASNet	0.22 299	0.24 358	0.34 336	0.26 344	0.17 346	0.27 325	0.16 169	0.45 367	0.42 321	0.27 303	0.24 191	0.30 295	0.16 216	0.27 313	0.18 239	0.12 309	0.09 286	0.12 308	0.11 301	0.16 348	0.08 209

Anonymous3	0.16 234	0.14 300	0.34 336	0.26 344	0.14 314	0.27 325	0.18 226	0.28 239	0.28 239	0.15 142	0.17 116	0.14 126	0.11 101	0.16 183	0.12 119	0.08 188	0.08 265	0.08 158	0.08 209	0.08 193	0.11 284

MMNet	0.17 252	0.10 233	0.17 223	0.20 261	0.11 251	0.27 325	0.20 275	0.26 206	0.42 321	0.22 255	0.30 269	0.22 230	0.20 274	0.18 221	0.20 257	0.06 50	0.06 185	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.07 146

hitnet-ft	0.18 265	0.10 233	0.17 223	0.14 11	0.09 120	0.27 325	0.20 275	0.25 198	0.26 216	0.24 279	0.32 281	0.32 314	0.23 291	0.24 302	0.21 268	0.12 309	0.07 239	0.10 265	0.08 209	0.12 299	0.11 284

DispFullNet	0.27 345	0.22 353	0.66 377	0.28 357	0.17 346	0.27 325	0.17 188	0.34 304	0.57 363	0.27 303	0.37 310	0.43 357	0.24 298	0.39 364	0.25 309	0.12 309	0.06 185	0.19 359	0.11 301	0.23 366	0.16 349

LALA_ROB	0.25 329	0.16 314	0.23 292	0.27 351	0.17 346	0.27 325	0.27 343	0.42 356	0.38 304	0.33 341	0.39 324	0.51 371	0.26 311	0.29 329	0.28 333	0.16 355	0.09 286	0.13 321	0.12 319	0.13 314	0.13 312

UNet	0.17 252	0.09 179	0.18 249	0.19 219	0.12 279	0.28 333	0.19 261	0.33 290	0.30 250	0.21 246	0.25 217	0.23 241	0.19 261	0.20 253	0.19 249	0.07 140	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.08 193	0.07 146

NVstereo2D	0.19 274	0.11 251	0.16 204	0.17 107	0.16 336	0.28 333	0.23 309	0.44 365	0.42 321	0.15 142	0.28 253	0.25 259	0.19 261	0.23 292	0.18 239	0.09 230	0.06 185	0.10 265	0.08 209	0.15 340	0.10 263

RTSC	0.23 312	0.13 285	0.30 325	0.21 287	0.13 299	0.29 335	0.17 188	0.36 325	0.68 378	0.27 303	0.34 298	0.30 295	0.22 285	0.32 340	0.31 350	0.10 261	0.08 265	0.09 224	0.10 278	0.13 314	0.14 325

ADCS	0.30 353	0.19 339	0.48 360	0.21 287	0.18 355	0.29 335	0.24 317	0.42 356	0.64 375	0.40 355	0.50 359	0.40 350	0.37 357	0.40 367	0.43 376	0.13 323	0.13 339	0.13 321	0.14 335	0.16 348	0.16 349

SANet	0.25 329	0.14 300	0.29 320	0.21 287	0.11 251	0.29 335	0.25 333	0.40 347	0.65 377	0.36 344	0.40 327	0.42 354	0.27 316	0.27 313	0.25 309	0.12 309	0.09 286	0.10 265	0.09 247	0.13 314	0.12 302

PVD	0.40 369	0.21 349	0.40 349	0.32 371	0.23 367	0.30 338	0.45 390	0.53 379	0.97 396	0.55 377	0.80 390	0.54 375	0.60 387	0.53 381	0.40 372	0.19 364	0.14 347	0.17 349	0.14 335	0.24 373	0.32 385

STTRV1_RVC	0.25 329	0.26 364	0.39 347	0.19 219	0.26 376	0.30 338	0.24 317	0.35 319	0.35 288	0.36 344	0.34 298	0.31 307	0.31 344	0.28 321	0.25 309	0.18 360	0.10 307	0.16 346	0.14 335	0.18 357	0.12 302

PASM	0.33 360	0.25 363	0.51 362	0.28 357	0.27 377	0.30 338	0.31 367	0.35 319	0.51 350	0.36 344	0.40 327	0.47 368	0.35 353	0.34 346	0.36 362	0.23 377	0.26 381	0.26 369	0.28 377	0.23 366	0.21 368

UDG	0.21 291	0.17 323	0.20 273	0.23 320	0.15 324	0.31 341	0.20 275	0.33 290	0.35 288	0.24 279	0.28 253	0.31 307	0.29 328	0.21 268	0.23 291	0.15 343	0.12 327	0.13 321	0.09 247	0.14 329	0.15 340

NaN_ROB	0.23 312	0.20 344	0.25 302	0.25 334	0.13 299	0.31 341	0.27 343	0.34 304	0.41 319	0.31 330	0.31 272	0.32 314	0.23 291	0.31 336	0.22 281	0.11 286	0.17 360	0.10 265	0.11 301	0.08 193	0.09 241

APVNet	0.23 312	0.12 266	0.20 273	0.18 174	0.14 314	0.32 343	0.31 367	0.40 347	0.33 267	0.27 303	0.40 327	0.30 295	0.29 328	0.27 313	0.25 309	0.11 286	0.12 327	0.11 291	0.14 335	0.12 299	0.13 312

stereogan	0.22 299	0.11 251	0.21 279	0.20 261	0.12 279	0.32 343	0.19 261	0.36 325	0.45 333	0.23 268	0.39 324	0.35 329	0.27 316	0.33 343	0.23 291	0.10 261	0.12 327	0.10 265	0.10 278	0.14 329	0.14 325

Anonymous_2	0.22 299	0.17 323	0.28 312	0.15 35	0.16 336	0.33 345	0.22 298	0.23 164	0.18 107	0.23 268	0.24 191	0.26 268	0.27 316	0.27 313	0.24 302	0.22 372	0.26 381	0.17 349	0.17 355	0.16 348	0.18 359

GANetREF_RVC	0.31 358	0.34 377	0.29 320	0.35 375	0.16 336	0.33 345	0.42 386	0.48 372	0.52 356	0.35 342	0.35 303	0.34 324	0.32 347	0.40 367	0.33 358	0.27 381	0.20 368	0.29 378	0.15 346	0.19 361	0.18 359
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PDISCO_ROB	0.28 347	0.16 314	0.28 312	0.28 357	0.20 362	0.33 345	0.27 343	0.45 367	0.58 366	0.28 315	0.41 337	0.45 361	0.30 339	0.34 346	0.35 361	0.12 309	0.09 286	0.17 349	0.16 348	0.17 355	0.13 312

MeshStereo	0.27 345	0.13 285	0.18 249	0.15 35	0.11 251	0.33 345	0.24 317	0.41 352	0.36 294	0.53 375	0.58 372	0.67 384	0.41 365	0.36 355	0.27 326	0.14 341	0.13 339	0.13 321	0.11 301	0.11 286	0.11 284
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
CSAN	0.30 353	0.24 358	0.28 312	0.34 373	0.19 359	0.34 349	0.42 386	0.38 339	0.51 350	0.38 351	0.40 327	0.44 360	0.34 350	0.29 329	0.31 350	0.19 364	0.16 356	0.19 359	0.19 360	0.14 329	0.15 340

MSMD_ROB	0.31 358	0.26 364	0.26 308	0.24 328	0.21 364	0.34 349	0.25 333	0.34 304	0.39 308	0.40 355	0.69 380	0.45 361	0.41 365	0.34 346	0.28 333	0.20 368	0.20 368	0.26 369	0.25 372	0.23 366	0.22 371

WCMA_ROB	0.24 322	0.11 251	0.24 298	0.17 107	0.14 314	0.34 349	0.16 169	0.33 290	0.33 267	0.39 352	0.54 364	0.40 350	0.35 353	0.35 351	0.26 321	0.12 309	0.12 327	0.12 308	0.11 301	0.14 329	0.14 325

SGM_RVC	0.24 322	0.12 266	0.16 204	0.15 35	0.09 120	0.34 349	0.19 261	0.35 319	0.32 262	0.44 367	0.38 317	0.53 374	0.36 356	0.36 355	0.26 321	0.13 323	0.13 339	0.13 321	0.13 329	0.11 286	0.11 284
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	0.29 350	0.17 323	0.82 393	0.23 320	0.16 336	0.35 353	0.29 359	0.40 347	0.59 368	0.24 279	0.57 370	0.37 333	0.25 304	0.34 346	0.37 366	0.09 230	0.08 265	0.09 224	0.10 278	0.14 329	0.16 349

LRCNet_RVC	10.76 424	13.97 428	7.97 423	19.07 428	2.04 417	0.35 353	0.31 367	5.29 417	0.48 344	13.02 426	17.65 427	8.69 421	5.73 418	4.78 418	2.22 414	23.53 435	2.69 422	27.60 436	25.75 436	17.60 433	16.54 434

LSM	0.34 365	0.21 349	0.62 374	0.27 351	0.62 400	0.35 353	0.26 339	0.43 361	0.49 345	0.45 369	0.60 375	0.42 354	0.37 357	0.35 351	0.26 321	0.13 323	0.21 375	0.14 332	0.16 348	0.18 357	0.34 387

NVStereoNet_ROB	0.47 380	0.37 380	0.47 359	0.42 382	0.29 381	0.35 353	0.35 377	0.50 374	0.61 370	0.73 387	0.94 395	0.70 388	0.68 391	0.48 376	0.62 394	0.22 372	0.33 386	0.34 382	0.34 385	0.30 380	0.31 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADE	0.46 377	0.34 377	1.12 401	0.33 372	0.25 375	0.35 353	0.29 359	0.64 390	1.07 397	0.43 366	0.41 337	0.42 354	0.53 380	0.72 393	0.54 391	0.30 382	0.21 375	0.41 386	0.38 386	0.23 366	0.22 371

Wz-Net-MNSev	0.23 312	0.13 285	0.33 333	0.20 261	0.15 324	0.36 358	0.25 333	0.34 304	0.45 333	0.29 320	0.41 337	0.39 344	0.19 261	0.25 307	0.27 326	0.09 230	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.12 299	0.10 263

MFN_U_SF_RVC	0.33 360	0.22 353	0.58 372	0.31 368	0.15 324	0.36 358	0.17 188	0.54 380	0.46 341	0.47 371	0.56 366	0.58 377	0.39 360	0.36 355	0.38 369	0.15 343	0.15 351	0.18 357	0.21 363	0.16 348	0.16 349

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 353	0.24 358	0.30 325	0.36 377	0.16 336	0.36 358	0.31 367	0.34 304	0.43 328	0.41 359	0.46 353	0.38 339	0.30 339	0.35 351	0.29 340	0.19 364	0.20 368	0.26 369	0.29 378	0.18 357	0.19 364

XQC	0.29 350	0.23 355	0.53 364	0.29 364	0.19 359	0.36 358	0.28 349	0.37 332	0.58 366	0.31 330	0.31 272	0.37 333	0.30 339	0.39 364	0.39 370	0.13 323	0.09 286	0.15 339	0.12 319	0.18 357	0.18 359

ADCL	0.25 329	0.12 266	0.49 361	0.22 303	0.12 279	0.36 358	0.29 359	0.30 263	0.57 363	0.24 279	0.47 355	0.30 295	0.31 344	0.30 335	0.30 346	0.09 230	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.10 270	0.10 263

ADCPNet	0.26 340	0.17 323	0.62 374	0.21 287	0.15 324	0.36 358	0.25 333	0.33 290	0.37 298	0.31 330	0.41 337	0.36 331	0.29 328	0.29 329	0.34 360	0.12 309	0.10 307	0.11 291	0.12 319	0.14 329	0.13 312

Wz-Net-TNSev	0.29 350	0.20 344	0.69 385	0.19 219	0.15 324	0.38 364	0.27 343	0.36 325	0.56 362	0.35 342	0.42 344	0.45 361	0.39 360	0.33 343	0.31 350	0.13 323	0.13 339	0.10 265	0.12 319	0.15 340	0.15 340

FC-DCNN	0.33 360	0.28 367	0.28 312	0.26 344	0.23 367	0.38 364	0.29 359	0.40 347	0.44 330	0.46 370	0.56 366	0.51 371	0.41 365	0.38 363	0.31 350	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.24 374

FCDSN-DC	0.33 360	0.28 367	0.28 312	0.30 366	0.24 369	0.39 366	0.28 349	0.43 361	0.42 321	0.44 367	0.53 363	0.51 371	0.42 368	0.37 359	0.30 346	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.25 375
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	0.22 299	0.10 233	0.18 249	0.18 174	0.11 251	0.40 367	0.19 261	0.44 365	0.42 321	0.40 355	0.40 327	0.29 288	0.21 278	0.27 313	0.19 249	0.11 286	0.10 307	0.14 332	0.11 301	0.10 270	0.08 209

ccnet	0.30 353	0.28 367	0.24 298	0.20 261	0.28 378	0.41 368	0.22 298	0.46 370	0.33 267	0.37 349	0.46 353	0.37 333	0.30 339	0.40 367	0.43 376	0.23 377	0.14 347	0.21 362	0.17 355	0.23 366	0.19 364

Consistency-Raft	0.44 374	0.40 383	0.46 356	0.37 378	0.43 387	0.42 369	0.41 384	0.57 382	0.55 360	0.32 337	0.73 384	0.32 314	0.50 377	0.42 373	0.49 385	0.39 387	0.36 387	0.45 387	0.52 397	0.42 387	0.30 383

SGM-ForestM	0.33 360	0.12 266	0.17 223	0.16 60	0.11 251	0.42 369	0.20 275	0.43 361	0.53 359	0.53 375	0.57 370	1.41 406	0.44 373	0.42 373	0.29 340	0.14 341	0.16 356	0.16 346	0.16 348	0.12 299	0.13 312

ACVNet-4b	0.39 367	0.53 387	0.56 367	0.45 384	0.24 369	0.46 371	0.18 226	0.50 374	0.64 375	0.42 361	0.45 351	0.60 378	0.27 316	0.34 346	0.24 302	0.33 385	0.14 347	0.48 388	0.42 388	0.31 383	0.27 380

RYNet	0.23 312	0.12 266	0.22 286	0.19 219	0.17 346	0.47 372	0.26 339	0.39 344	0.49 345	0.24 279	0.29 263	0.34 324	0.24 298	0.20 253	0.31 350	0.10 261	0.06 185	0.09 224	0.09 247	0.14 329	0.15 340

ACVNet_1	0.45 376	0.51 386	0.61 373	0.45 384	0.28 378	0.50 373	0.28 349	0.58 387	0.71 382	0.63 380	0.59 374	0.74 389	0.50 377	0.50 377	0.36 362	0.26 380	0.25 380	0.39 384	0.29 378	0.32 384	0.25 375

MANE	0.47 380	0.28 367	0.28 312	0.27 351	0.24 369	0.50 373	0.32 375	0.57 382	0.62 373	0.74 389	1.20 408	1.21 399	0.64 389	0.54 382	0.39 370	0.22 372	0.20 368	0.27 372	0.31 381	0.26 377	0.25 375

G-Net	0.25 329	0.17 323	0.38 346	0.23 320	0.16 336	0.51 375	0.23 309	0.29 253	0.35 288	0.36 344	0.38 317	0.31 307	0.29 328	0.28 321	0.27 326	0.11 286	0.09 286	0.12 308	0.10 278	0.16 348	0.14 325

AnyNet_C01	0.37 366	0.26 364	1.41 405	0.22 303	0.17 346	0.51 375	0.28 349	0.36 325	0.40 312	0.39 352	0.75 386	0.46 365	0.39 360	0.46 375	0.50 386	0.13 323	0.13 339	0.13 321	0.14 335	0.14 329	0.16 349

anonymity	0.53 383	0.58 388	0.66 377	0.41 380	0.61 399	0.54 377	0.41 384	0.57 382	0.41 319	0.56 378	0.50 359	0.50 370	0.55 381	0.59 388	0.50 386	0.58 398	0.50 399	0.51 390	0.51 395	0.52 389	0.58 396

DPSNet	0.28 347	0.16 314	0.33 333	0.18 174	0.13 299	0.55 378	0.42 386	0.52 377	0.68 378	0.29 320	0.38 317	0.39 344	0.30 339	0.32 340	0.23 291	0.11 286	0.10 307	0.11 291	0.08 209	0.20 363	0.16 349

ELAS_RVC	0.42 372	0.29 373	0.33 333	0.28 357	0.24 369	0.56 379	0.38 381	0.50 374	0.61 370	0.74 389	0.76 387	0.67 384	0.56 383	0.55 383	0.42 375	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.27 379	0.26 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 367	0.38 381	0.53 364	0.44 383	0.28 378	0.57 380	0.24 317	0.42 356	0.62 373	0.40 355	0.50 359	0.46 365	0.34 350	0.40 367	0.33 358	0.30 382	0.30 385	0.39 384	0.33 383	0.30 380	0.29 381

IMH-64-1	0.66 389	0.62 392	0.69 385	0.72 394	0.51 390	0.60 381	0.51 392	0.92 397	0.84 391	0.75 392	1.02 399	0.81 390	0.78 396	0.80 395	0.50 386	0.43 389	0.46 390	0.72 396	0.48 390	0.55 392	0.40 390

IMH-64	0.66 389	0.62 392	0.69 385	0.72 394	0.51 390	0.60 381	0.51 392	0.92 397	0.84 391	0.75 392	1.02 399	0.81 390	0.78 396	0.80 395	0.50 386	0.43 389	0.46 390	0.72 396	0.48 390	0.55 392	0.40 390

ELAS	0.42 372	0.29 373	0.34 336	0.28 357	0.24 369	0.63 383	0.37 379	0.52 377	0.52 356	0.72 386	0.82 391	0.68 386	0.56 383	0.52 379	0.45 382	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.26 377	0.26 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	0.41 370	0.40 383	0.54 366	0.46 387	0.30 382	0.64 384	0.24 317	0.47 371	0.68 378	0.42 361	0.49 357	0.47 368	0.42 368	0.40 367	0.32 355	0.32 384	0.28 383	0.37 383	0.31 381	0.33 385	0.29 381

SPS-STEREO	0.58 387	0.59 390	0.66 377	0.45 384	0.55 393	0.65 385	0.44 389	0.63 389	0.51 350	0.69 383	0.65 376	0.66 383	0.58 386	0.62 389	0.62 394	0.62 401	0.47 394	0.51 390	0.49 392	0.55 392	0.58 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 384	0.61 391	0.71 390	0.57 391	0.43 387	0.66 386	0.37 379	0.60 388	0.87 393	0.51 373	0.67 377	0.63 380	0.47 374	0.50 377	0.44 379	0.47 393	0.48 395	0.53 392	0.41 387	0.53 391	0.41 392

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 374	0.39 382	0.56 367	0.40 379	0.20 362	0.66 386	0.33 376	0.54 380	0.72 383	0.71 385	0.72 383	0.62 379	0.55 381	0.52 379	0.47 383	0.20 368	0.19 367	0.29 378	0.30 380	0.24 373	0.19 364

SGM+DAISY	0.57 386	0.58 388	0.67 381	0.41 380	0.55 393	0.68 388	0.51 392	0.57 382	0.46 341	0.67 381	0.70 381	0.69 387	0.57 385	0.64 390	0.58 392	0.59 399	0.49 396	0.50 389	0.50 394	0.52 389	0.59 399

MFMNet_re	0.65 388	0.66 395	0.66 377	0.51 388	0.69 404	0.70 389	0.58 396	0.65 391	0.75 387	0.61 379	0.73 384	0.63 380	0.68 391	0.65 391	0.60 393	0.66 402	0.58 408	0.63 394	0.59 398	0.68 399	0.69 406

IMH	0.72 392	0.65 394	0.70 388	0.77 396	0.54 392	0.71 390	0.56 395	0.99 405	1.08 398	0.82 395	1.09 402	0.89 392	0.88 400	0.88 403	0.53 390	0.44 392	0.50 399	0.75 399	0.51 395	0.58 395	0.42 393

RTS	0.46 377	0.19 339	3.33 412	0.25 334	0.15 324	0.72 391	0.21 288	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 349	0.31 307	0.43 371	0.55 383	0.37 366	0.10 261	0.09 286	0.13 321	0.13 329	0.15 340	0.15 340

RTSA	0.46 377	0.19 339	3.33 412	0.25 334	0.15 324	0.72 391	0.21 288	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 349	0.31 307	0.43 371	0.55 383	0.37 366	0.10 261	0.09 286	0.13 321	0.13 329	0.15 340	0.15 340

notaker	0.98 405	1.13 410	1.02 400	1.14 410	0.81 408	0.73 393	0.69 405	0.94 400	1.15 401	1.19 409	1.19 407	1.41 406	1.17 411	1.10 412	0.74 402	0.82 408	0.64 410	1.18 411	0.79 407	1.02 410	0.82 411

ACVNet_2	0.67 391	0.68 396	0.70 388	0.64 392	0.41 385	0.75 394	0.50 391	0.98 403	1.38 407	0.90 397	1.09 402	1.04 394	0.74 394	0.55 383	0.48 384	0.43 389	0.40 389	0.53 392	0.45 389	0.48 388	0.36 389

WAO-7	0.80 397	0.78 400	0.57 369	0.85 401	0.67 403	0.76 395	0.69 405	1.07 407	1.30 404	0.90 397	1.20 408	1.05 395	0.93 402	0.71 392	0.68 397	0.60 400	0.62 409	0.67 395	0.68 403	0.64 396	0.59 399

WAO-6	0.82 398	0.81 401	0.63 376	0.87 403	0.63 401	0.79 396	0.60 398	0.98 403	1.52 411	0.91 399	0.97 397	1.08 396	1.04 406	0.72 393	0.70 400	0.72 403	0.49 396	0.91 406	0.71 404	0.70 401	0.59 399

SDNR	0.20 281	0.09 179	0.19 270	0.16 60	0.12 279	0.79 396	0.13 45	0.26 206	0.33 267	0.19 217	0.25 217	0.19 193	0.12 129	0.19 240	0.15 199	0.16 355	0.18 362	0.14 332	0.11 301	0.08 193	0.12 302

PWCK	0.72 392	0.95 406	0.99 399	0.77 396	0.32 383	0.79 396	0.38 381	0.92 397	0.90 394	0.96 400	0.76 387	0.97 393	0.62 388	0.87 401	0.68 397	0.73 404	0.46 390	0.76 400	0.49 392	0.71 402	0.44 394

BEATNet-Init1	0.54 384	0.28 367	0.68 384	0.31 368	0.21 364	0.85 399	0.31 367	0.57 382	0.69 381	0.89 396	1.00 398	2.17 414	0.66 390	0.58 387	0.44 379	0.19 364	0.18 362	0.23 367	0.22 366	0.22 364	0.21 368

SAMSARA	0.41 370	0.28 367	0.34 336	0.55 390	0.39 384	0.85 399	1.25 414	0.49 373	0.52 356	0.36 344	0.35 303	0.56 376	0.39 360	0.39 364	0.41 373	0.15 343	0.20 368	0.15 339	0.14 335	0.23 366	0.21 368

Dean	0.88 401	0.88 405	0.81 392	0.82 400	0.57 396	0.91 401	0.62 399	1.17 412	1.71 412	1.15 407	1.16 406	1.31 403	1.00 405	0.82 397	0.83 406	0.57 396	0.56 405	0.78 402	0.65 401	0.67 398	0.58 396

WAO-8	0.92 402	0.83 402	0.67 381	0.94 406	0.70 405	0.92 402	0.68 403	1.08 409	1.80 414	1.06 405	1.42 412	1.29 401	1.08 408	0.86 399	0.80 403	0.74 405	0.54 402	0.86 404	0.75 405	0.71 402	0.63 403

Venus	0.92 402	0.83 402	0.67 381	0.94 406	0.70 405	0.92 402	0.68 403	1.08 409	1.80 414	1.06 405	1.42 412	1.29 401	1.08 408	0.86 399	0.80 403	0.74 405	0.54 402	0.86 404	0.75 405	0.71 402	0.63 403

TorneroNet-64	0.76 395	0.73 398	0.77 391	0.78 398	0.58 398	0.94 404	0.58 396	0.85 396	1.26 402	0.67 381	0.88 393	1.41 406	0.76 395	0.87 401	0.68 397	0.49 394	0.46 390	0.73 398	0.59 398	0.68 399	0.54 395

KSHMR	1.10 408	1.19 411	0.90 398	1.26 414	1.00 413	0.99 405	0.96 411	1.13 411	1.35 405	1.16 408	1.28 411	1.40 405	0.97 404	1.03 409	0.93 407	1.03 412	1.08 414	1.20 412	1.03 413	1.03 411	0.98 413

MADNet+	0.76 395	0.72 397	3.76 415	0.67 393	0.41 385	0.99 405	0.97 412	0.72 392	0.75 387	0.52 374	0.58 372	0.64 382	0.68 391	0.89 404	1.04 410	0.35 386	0.36 387	0.28 377	0.23 370	0.38 386	0.33 386

ktn	1.02 407	1.23 412	0.82 393	1.24 412	0.86 410	1.00 407	0.86 408	0.96 401	1.37 406	1.05 403	1.12 405	1.16 398	1.06 407	0.95 406	0.62 394	1.28 415	0.71 411	1.39 415	0.83 408	1.06 412	0.77 409

TorneroNet	0.83 399	0.75 399	0.83 395	0.85 401	0.63 401	1.03 408	0.65 400	0.96 401	1.14 400	0.80 394	1.10 404	1.36 404	0.88 400	0.95 406	0.82 405	0.57 396	0.49 396	0.79 403	0.66 402	0.74 405	0.64 405

HanzoNet	1.31 410	1.29 414	1.22 404	1.13 409	0.85 409	1.05 409	0.84 407	1.06 406	1.47 410	1.66 412	1.63 414	2.48 416	1.78 414	1.63 414	1.69 412	1.27 414	0.80 413	1.32 414	1.02 412	1.07 413	0.90 412

LVE	0.84 400	0.87 404	0.86 396	0.81 399	0.56 395	1.09 410	0.66 401	1.07 407	1.45 409	0.97 401	1.23 410	1.11 397	0.86 399	0.84 398	0.72 401	0.49 394	0.56 405	0.76 400	0.60 400	0.66 397	0.60 402

DPSimNet_ROB	1.14 409	1.25 413	0.87 397	1.15 411	0.90 411	1.15 411	1.18 413	1.20 413	1.26 402	1.45 411	1.05 401	1.44 409	1.13 410	0.92 405	1.70 413	1.47 416	0.52 401	1.22 413	1.04 414	0.92 409	1.03 414

UNDER WATER	0.99 406	1.00 409	1.47 406	1.00 408	0.71 407	1.18 412	0.86 408	0.81 395	1.09 399	1.02 402	0.90 394	1.53 410	1.26 412	1.06 410	1.02 409	0.79 407	0.54 402	1.02 408	0.88 409	0.83 408	0.75 407

UNDER WATER-64	0.97 404	0.96 408	1.48 407	0.88 404	0.57 396	1.24 413	0.90 410	0.78 393	0.96 395	1.05 403	0.85 392	1.56 411	1.26 412	0.97 408	0.99 408	0.88 409	0.57 407	1.04 409	0.88 409	0.81 407	0.75 407

JetBlue	0.73 394	0.46 385	1.21 403	0.52 389	0.47 389	2.16 414	0.67 402	0.78 393	0.72 383	0.70 384	0.79 389	1.21 399	0.84 398	1.06 410	1.04 410	0.40 388	0.28 383	0.33 381	0.33 383	0.30 380	0.34 387

MADNet++	1.97 412	1.75 416	1.66 409	1.83 416	1.69 416	2.38 415	1.45 415	2.36 416	2.11 416	2.58 416	2.37 416	2.25 415	2.21 415	2.28 415	2.36 415	1.87 417	1.67 417	1.53 416	1.34 416	1.87 416	1.78 418

JetRed	1.66 411	1.51 415	3.09 411	0.93 405	1.21 414	5.28 416	1.61 416	1.29 414	1.42 408	1.84 413	1.77 415	1.59 412	0.95 403	1.43 413	2.51 416	0.91 410	1.61 416	0.93 407	0.91 411	1.36 414	1.03 414

HaxPig	15.73 429	18.55 435	19.19 432	16.92 427	15.89 429	7.80 417	7.57 417	13.37 428	10.80 423	15.40 427	14.87 426	15.95 428	14.81 428	15.67 428	15.97 429	18.96 434	16.72 429	19.47 434	18.10 434	19.45 434	19.06 435

DPSMNet_ROB	8.06 420	4.50 419	8.69 424	5.36 423	10.74 425	8.32 418	22.71 423	5.47 419	13.38 424	5.13 418	9.98 421	5.10 418	10.47 423	5.53 419	12.77 424	3.80 422	8.00 423	3.49 419	6.95 422	3.75 422	7.09 424

DGTPSM_ROB	8.06 420	4.50 419	8.69 424	5.34 421	10.73 424	8.32 418	22.71 423	5.47 419	13.38 424	5.13 418	9.98 421	5.10 418	10.47 423	5.53 419	12.77 424	3.79 421	8.00 423	3.49 419	6.95 422	3.74 421	7.09 424

ASD4	3.59 414	3.47 418	2.05 410	1.75 415	2.54 418	9.22 420	17.86 421	2.29 415	5.54 418	2.49 415	2.86 417	2.05 413	3.46 416	2.77 416	5.29 417	1.23 413	1.36 415	1.13 410	1.33 415	1.71 415	1.50 417

tt	4.65 415	0.07 51	3.54 414	2.01 417	1.55 415	10.25 421	16.66 420	8.90 424	5.03 417	1.33 410	0.96 396	4.71 417	4.74 417	3.33 417	5.86 419	6.06 424	10.30 428	1.87 418	2.09 419	2.61 417	1.19 416

MEDIAN_ROB	20.38 430	24.05 436	23.36 434	21.18 429	21.62 430	10.51 422	8.17 418	17.68 429	15.46 429	20.04 429	19.65 428	20.30 429	20.16 429	21.17 429	21.03 430	23.81 436	21.77 436	24.98 435	23.75 435	25.01 435	23.94 436

PML	8.57 422	9.39 427	6.24 416	5.34 421	6.36 422	13.21 423	20.99 422	5.35 418	6.68 419	17.75 428	26.46 437	7.58 420	6.08 419	7.89 421	5.76 418	5.33 423	1.83 418	5.95 427	1.93 418	8.75 425	2.53 419

xxxxx1	7.75 416	5.06 421	7.26 417	3.15 418	3.91 419	16.37 424	22.88 425	5.87 421	8.68 420	7.99 420	8.55 418	9.13 422	8.46 420	10.05 422	10.47 420	2.43 418	2.48 419	3.56 421	12.26 425	3.48 418	3.02 420

tt_ll	7.75 416	5.06 421	7.26 417	3.15 418	3.91 419	16.37 424	22.88 425	5.87 421	8.68 420	7.99 420	8.55 418	9.13 422	8.46 420	10.05 422	10.47 420	2.43 418	2.48 419	3.56 421	12.26 425	3.48 418	3.02 420

ff	7.75 416	5.06 421	7.26 417	3.15 418	3.91 419	16.37 424	22.88 425	5.87 421	8.68 420	7.99 420	8.55 418	9.13 422	8.46 420	10.05 422	10.47 420	2.43 418	2.48 419	3.56 421	12.26 425	3.48 418	3.02 420

AVERAGE_ROB	24.89 437	29.12 437	27.98 435	24.83 436	24.59 436	17.82 427	11.61 419	21.45 430	19.91 430	25.04 437	24.38 436	25.06 437	25.31 437	24.69 437	22.86 431	29.74 437	27.09 437	28.97 437	27.94 437	30.07 436	29.35 437

Anonymous_1	10.87 425	7.82 424	7.41 420	10.29 424	10.08 423	18.64 428	26.11 428	11.02 425	13.45 426	9.43 423	10.10 423	9.73 425	11.31 425	10.69 425	12.47 423	6.42 425	8.38 425	5.70 424	10.22 424	11.41 426	6.65 423

DPSM_ROB	11.10 426	8.47 425	7.95 421	10.84 425	11.58 426	19.10 429	26.50 429	12.02 426	14.09 427	10.38 424	10.91 424	10.39 426	11.92 426	11.67 426	13.39 426	6.99 426	8.79 426	5.82 425	6.92 420	6.97 423	7.31 426

DPSM	11.10 426	8.47 425	7.95 421	10.84 425	11.58 426	19.10 429	26.50 429	12.02 426	14.09 427	10.38 424	10.91 424	10.39 426	11.92 426	11.67 426	13.39 426	6.99 426	8.79 426	5.82 425	6.92 420	6.97 423	7.31 426

SPstereo	13.84 428	0.95 406	1.53 408	1.24 412	0.90 411	29.09 431	47.98 431	26.78 438	29.57 437	22.38 436	22.47 435	23.18 436	24.63 436	24.46 436	15.07 428	0.91 410	0.71 411	1.85 417	1.62 417	0.74 405	0.79 410

MyStereo03	22.37 432	17.11 429	16.16 428	21.87 430	23.27 431	38.30 432	53.36 433	24.10 432	28.51 433	20.93 433	21.96 432	20.94 430	24.00 430	23.43 432	27.22 434	14.07 429	17.72 433	11.70 428	13.96 430	14.00 427	14.72 429

MyStereo02	22.37 432	17.11 429	16.16 428	21.87 430	23.27 431	38.30 432	53.36 433	24.10 432	28.51 433	20.93 433	21.96 432	20.94 430	24.00 430	23.43 432	27.22 434	14.07 429	17.72 433	11.70 428	13.96 430	14.00 427	14.72 429

MyStereo	22.37 432	17.11 429	16.16 428	21.87 430	23.27 431	38.30 432	53.36 433	24.10 432	28.51 433	20.93 433	21.96 432	20.94 430	24.00 430	23.43 432	27.22 434	14.07 429	17.72 433	11.70 428	13.96 430	14.00 427	14.72 429

CasAABBNet	22.33 431	17.11 429	15.84 426	21.94 433	23.28 434	38.30 432	53.40 437	24.05 431	28.44 432	20.66 430	21.86 430	21.03 434	24.04 434	23.35 430	27.03 433	14.06 428	17.69 431	11.70 428	13.94 429	14.04 430	14.76 432

Selective-RAFT-Error	22.39 435	17.14 433	16.01 427	22.00 434	23.34 435	38.37 436	53.36 433	24.24 436	28.53 436	20.80 431	21.94 431	20.94 430	24.02 433	23.48 435	27.33 437	14.07 429	17.70 432	11.70 428	13.93 428	14.05 431	14.83 433

LSM0	22.80 436	17.22 434	19.17 431	22.12 435	28.90 437	38.38 437	53.27 432	24.21 435	28.36 431	20.84 432	21.11 429	21.63 435	24.25 435	23.42 431	26.98 432	14.08 433	17.39 430	11.72 433	13.98 433	14.22 432	14.66 428

test_example2	97.69 438	92.93 438	45.57 436	96.02 437	109.84 438	88.44 438	93.70 438	25.54 437	94.63 438	130.46 438	126.87 438	58.93 438	75.48 438	87.99 438	77.94 438	150.16 438	221.11 438	76.29 438	98.21 438	108.42 438	95.33 438

Low-res two-view benchmark