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

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

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

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
DLNR_Zeroshot_test	10.48 421	2.27 417	19.78 431	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

SDNR	0.20 281	0.09 179	0.19 270	0.16 60	0.12 279	0.79 395	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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	0.17 252	0.14 300	0.41 350	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

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.
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.
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

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

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

iinet-f	0.17 252	0.07 51	0.46 355	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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.24 322	0.18 336	0.34 336	0.28 357	0.22 366	0.22 282	0.39 382	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	0.23 378	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.
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

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

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

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	0.26 380	0.17 349	0.17 355	0.16 348	0.18 359

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

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

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

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	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

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

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

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

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

WZ-Net	0.29 349	0.17 323	0.82 392	0.23 320	0.16 336	0.35 353	0.29 359	0.40 347	0.59 368	0.24 279	0.57 369	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

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

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

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

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

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

NCC-stereo	0.25 329	0.15 306	0.31 328	0.26 344	0.17 346	0.21 269	0.31 366	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	0.31 366	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
ADCL	0.25 329	0.12 266	0.49 360	0.22 303	0.12 279	0.36 357	0.29 359	0.30 263	0.57 363	0.24 279	0.47 354	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

RYNet	0.23 312	0.12 266	0.22 286	0.19 219	0.17 346	0.47 371	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

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

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
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

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	0.23 372

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

Anonymous Stereo	0.24 322	0.19 339	0.52 362	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

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	0.43 346	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

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

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

FADNet-RVC	0.21 291	0.20 344	0.40 348	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

ADCRef	0.20 281	0.12 266	0.43 353	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

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

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
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

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

APVNet	0.23 312	0.12 266	0.20 273	0.18 174	0.14 314	0.32 343	0.31 366	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

SuperB	0.20 281	0.10 233	0.57 368	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

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

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

DeepPrunerF	0.24 322	0.17 323	0.45 354	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

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

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

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

DispFullNet	0.27 344	0.22 353	0.66 376	0.28 357	0.17 346	0.27 325	0.17 188	0.34 304	0.57 363	0.27 303	0.37 310	0.43 356	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

PSMNet_ROB	0.22 299	0.12 266	0.15 169	0.27 351	0.15 324	0.25 307	0.36 377	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

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

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

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
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	0.45 360	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

PDISCO_ROB	0.28 346	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	0.45 360	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

Wz-Net-MNSev	0.23 312	0.13 285	0.33 333	0.20 261	0.15 324	0.36 357	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

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

DPSNet	0.28 346	0.16 314	0.33 333	0.18 174	0.13 299	0.55 377	0.42 385	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

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	0.49 356	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
Wz-Net-SNSev	0.26 339	0.17 323	0.46 355	0.25 334	0.14 314	0.26 317	0.24 317	0.38 339	0.57 363	0.30 325	0.56 365	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

Wz-Net-LNSev	0.22 299	0.16 314	0.41 350	0.22 303	0.13 299	0.25 307	0.24 317	0.33 290	0.44 330	0.30 325	0.42 343	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

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

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

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

XQC	0.29 349	0.23 355	0.53 363	0.29 364	0.19 359	0.36 357	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

AnyNet_C32	0.26 339	0.16 314	0.39 347	0.20 261	0.17 346	0.26 317	0.31 366	0.32 280	0.45 333	0.31 330	0.50 358	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

ADCPNet	0.26 339	0.17 323	0.62 373	0.21 287	0.15 324	0.36 357	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

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	0.43 346	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

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

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

Consistency-Raft	0.44 373	0.40 383	0.46 355	0.37 378	0.43 387	0.42 368	0.41 383	0.57 382	0.55 360	0.32 337	0.73 383	0.32 314	0.50 377	0.42 373	0.49 385	0.39 386	0.36 386	0.45 387	0.52 396	0.42 387	0.30 382

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

SHD	0.26 339	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	0.42 343	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

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	0.51 370	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

Wz-Net-TNSev	0.29 349	0.20 344	0.69 384	0.19 219	0.15 324	0.38 363	0.27 343	0.36 325	0.56 362	0.35 342	0.42 343	0.45 360	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

GANetREF_RVC	0.31 357	0.34 377	0.29 320	0.35 375	0.16 336	0.33 345	0.42 385	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
G-Net	0.25 329	0.17 323	0.38 346	0.23 320	0.16 336	0.51 374	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

SAMSARA	0.41 369	0.28 367	0.34 336	0.55 390	0.39 384	0.85 398	1.25 413	0.49 373	0.52 356	0.36 344	0.35 303	0.56 375	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

STTRV1_RVC		0.26 364		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	0.33 359	0.25 363	0.51 361	0.28 357	0.27 377	0.30 338	0.31 366	0.35 319	0.51 350	0.36 344	0.40 327	0.47 367	0.35 353	0.34 346	0.36 362	0.23 377	0.26 380	0.26 369	0.28 377	0.23 366	0.21 368

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

ccnet	0.30 352	0.28 367	0.24 298	0.20 261	0.28 378	0.41 367	0.22 298	0.46 370	0.33 267	0.37 349	0.46 352	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

ADCMid	0.26 339	0.15 306	0.42 352	0.20 261	0.14 314	0.25 307	0.26 339	0.35 319	0.40 312	0.37 349	0.45 350	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

CSAN	0.30 352	0.24 358	0.28 312	0.34 373	0.19 359	0.34 349	0.42 385	0.38 339	0.51 350	0.38 351	0.40 327	0.44 359	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

AnyNet_C01	0.37 365	0.26 364	1.41 403	0.22 303	0.17 346	0.51 374	0.28 349	0.36 325	0.40 312	0.39 352	0.75 385	0.46 364	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

CC-Net-ROB	0.28 346	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

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	0.54 363	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

otaku	0.39 366	0.38 381	0.53 363	0.44 383	0.28 378	0.57 379	0.24 317	0.42 356	0.62 373	0.40 355	0.50 358	0.46 364	0.34 350	0.40 367	0.33 358	0.30 382	0.30 384	0.39 384	0.33 383	0.30 380	0.29 380

ADCS	0.30 352	0.19 339	0.48 359	0.21 287	0.18 355	0.29 335	0.24 317	0.42 356	0.64 375	0.40 355	0.50 358	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

MDST_ROB	0.22 299	0.10 233	0.18 249	0.18 174	0.11 251	0.40 366	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

MSMD_ROB	0.31 357	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	0.69 379	0.45 360	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

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	0.55 364	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

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 352	0.24 358	0.30 325	0.36 377	0.16 336	0.36 357	0.31 366	0.34 304	0.43 328	0.41 359	0.46 352	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

Ntro	0.41 369	0.40 383	0.54 365	0.46 387	0.30 382	0.64 383	0.24 317	0.47 371	0.68 378	0.42 361	0.49 356	0.47 367	0.42 368	0.40 367	0.32 355	0.32 383	0.28 382	0.37 383	0.31 381	0.33 385	0.29 380

ACVNet-4b	0.39 366	0.53 387	0.56 366	0.45 384	0.24 369	0.46 370	0.18 226	0.50 374	0.64 375	0.42 361	0.45 350	0.60 377	0.27 316	0.34 346	0.24 302	0.33 384	0.14 347	0.48 388	0.42 387	0.31 383	0.27 379

RTS	0.46 376	0.19 339	3.33 410	0.25 334	0.15 324	0.72 390	0.21 288	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 348	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	0.46 376	0.19 339	3.33 410	0.25 334	0.15 324	0.72 390	0.21 288	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 348	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

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	0.43 356	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

FCDSN-DC	0.33 359	0.28 367	0.28 312	0.30 366	0.24 369	0.39 365	0.28 349	0.43 361	0.42 321	0.44 366	0.53 362	0.51 370	0.42 368	0.37 359	0.30 346	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.25 374
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
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	0.44 366	0.38 317	0.53 373	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
LSM	0.34 364	0.21 349	0.62 373	0.27 351	0.62 400	0.35 353	0.26 339	0.43 361	0.49 345	0.45 368	0.60 374	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	0.34 386

FC-DCNN	0.33 359	0.28 367	0.28 312	0.26 344	0.23 367	0.38 363	0.29 359	0.40 347	0.44 330	0.46 369	0.56 365	0.51 370	0.41 365	0.38 363	0.31 350	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.24 373

MFN_U_SF_RVC	0.33 359	0.22 353	0.58 371	0.31 368	0.15 324	0.36 357	0.17 188	0.54 380	0.46 341	0.47 370	0.56 365	0.58 376	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

aanetorigin	0.22 299	0.17 323	0.57 368	0.18 174	0.10 213	0.16 191	0.19 261	0.20 120	0.33 267	0.49 371	0.48 355	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

RainbowNet	0.54 382	0.61 391	0.71 389	0.57 391	0.43 387	0.66 385	0.37 378	0.60 388	0.87 393	0.51 372	0.67 376	0.63 379	0.47 374	0.50 377	0.44 379	0.47 392	0.48 394	0.53 392	0.41 386	0.53 391	0.41 391

MADNet+	0.76 393	0.72 397	3.76 413	0.67 393	0.41 385	0.99 404	0.97 411	0.72 391	0.75 387	0.52 373	0.58 371	0.64 381	0.68 390	0.89 403	1.04 409	0.35 385	0.36 386	0.28 377	0.23 370	0.38 386	0.33 385

SGM-ForestM	0.33 359	0.12 266	0.17 223	0.16 60	0.11 251	0.42 368	0.20 275	0.43 361	0.53 359	0.53 374	0.57 369	1.41 405	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

MeshStereo	0.27 344	0.13 285	0.18 249	0.15 35	0.11 251	0.33 345	0.24 317	0.41 352	0.36 294	0.53 374	0.58 371	0.67 383	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
PVD	0.40 368	0.21 349	0.40 348	0.32 371	0.23 367	0.30 338	0.45 389	0.53 379	0.97 396	0.55 376	0.80 389	0.54 374	0.60 386	0.53 381	0.40 372	0.19 364	0.14 347	0.17 349	0.14 335	0.24 373	0.32 384

anonymity	0.53 381	0.58 388	0.66 376	0.41 380	0.61 399	0.54 376	0.41 383	0.57 382	0.41 319	0.56 377	0.50 358	0.50 369	0.55 380	0.59 388	0.50 386	0.58 397	0.50 398	0.51 390	0.51 394	0.52 389	0.58 395

MFMNet_re	0.65 386	0.66 395	0.66 376	0.51 388	0.69 404	0.70 388	0.58 395	0.65 390	0.75 387	0.61 378	0.73 383	0.63 379	0.68 390	0.65 391	0.60 392	0.66 401	0.58 407	0.63 394	0.59 397	0.68 399	0.69 405

ACVNet_1	0.45 375	0.51 386	0.61 372	0.45 384	0.28 378	0.50 372	0.28 349	0.58 387	0.71 382	0.63 379	0.59 373	0.74 388	0.50 377	0.50 377	0.36 362	0.26 380	0.25 379	0.39 384	0.29 378	0.32 384	0.25 374

TorneroNet-64	0.76 393	0.73 398	0.77 390	0.78 398	0.58 398	0.94 403	0.58 395	0.85 395	1.26 401	0.67 380	0.88 392	1.41 405	0.76 394	0.87 400	0.68 396	0.49 393	0.46 389	0.73 398	0.59 397	0.68 399	0.54 394

SGM+DAISY	0.57 384	0.58 388	0.67 380	0.41 380	0.55 393	0.68 387	0.51 391	0.57 382	0.46 341	0.67 380	0.70 380	0.69 386	0.57 384	0.64 390	0.58 391	0.59 398	0.49 395	0.50 389	0.50 393	0.52 389	0.59 398

SPS-STEREO	0.58 385	0.59 390	0.66 376	0.45 384	0.55 393	0.65 384	0.44 388	0.63 389	0.51 350	0.69 382	0.65 375	0.66 382	0.58 385	0.62 389	0.62 393	0.62 400	0.47 393	0.51 390	0.49 391	0.55 392	0.58 395
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	0.73 392	0.46 385	1.21 401	0.52 389	0.47 389	2.16 413	0.67 401	0.78 392	0.72 383	0.70 383	0.79 388	1.21 398	0.84 397	1.06 409	1.04 409	0.40 387	0.28 382	0.33 381	0.33 383	0.30 380	0.34 386

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 373	0.39 382	0.56 366	0.40 379	0.20 362	0.66 385	0.33 375	0.54 380	0.72 383	0.71 384	0.72 382	0.62 378	0.55 380	0.52 379	0.47 383	0.20 368	0.19 367	0.29 378	0.30 380	0.24 373	0.19 364

ELAS	0.42 371	0.29 373	0.34 336	0.28 357	0.24 369	0.63 382	0.37 378	0.52 377	0.52 356	0.72 385	0.82 390	0.68 385	0.56 382	0.52 379	0.45 382	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.26 377	0.26 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.92 417	0.32 376	152.98 436	0.20 261	0.10 213	0.22 282	0.17 188	0.23 164	0.60 369	0.73 386	0.67 376	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

NVStereoNet_ROB	0.47 378	0.37 380	0.47 358	0.42 382	0.29 381	0.35 353	0.35 376	0.50 374	0.61 370	0.73 386	0.94 394	0.70 387	0.68 390	0.48 376	0.62 393	0.22 372	0.33 385	0.34 382	0.34 385	0.30 380	0.31 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficient	0.30 352	0.24 358	1.18 400	0.18 174	0.10 213	0.20 259	0.20 275	0.21 131	0.61 370	0.74 388	0.56 365	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

MANE	0.47 378	0.28 367	0.28 312	0.27 351	0.24 369	0.50 372	0.32 374	0.57 382	0.62 373	0.74 388	1.20 407	1.21 398	0.64 388	0.54 382	0.39 370	0.22 372	0.20 368	0.27 372	0.31 381	0.26 377	0.25 374

ELAS_RVC	0.42 371	0.29 373	0.33 333	0.28 357	0.24 369	0.56 378	0.38 380	0.50 374	0.61 370	0.74 388	0.76 386	0.67 383	0.56 382	0.55 383	0.42 375	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.27 379	0.26 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	0.66 387	0.62 392	0.69 384	0.72 394	0.51 390	0.60 380	0.51 391	0.92 396	0.84 391	0.75 391	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.80 394	0.50 386	0.43 388	0.46 389	0.72 396	0.48 389	0.55 392	0.40 389

IMH-64	0.66 387	0.62 392	0.69 384	0.72 394	0.51 390	0.60 380	0.51 391	0.92 396	0.84 391	0.75 391	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.80 394	0.50 386	0.43 388	0.46 389	0.72 396	0.48 389	0.55 392	0.40 389

TorneroNet	0.83 397	0.75 399	0.83 394	0.85 401	0.63 401	1.03 407	0.65 399	0.96 400	1.14 399	0.80 393	1.10 403	1.36 403	0.88 399	0.95 405	0.82 404	0.57 395	0.49 395	0.79 403	0.66 401	0.74 405	0.64 404

IMH	0.72 390	0.65 394	0.70 387	0.77 396	0.54 392	0.71 389	0.56 394	0.99 404	1.08 397	0.82 394	1.09 401	0.89 391	0.88 399	0.88 402	0.53 390	0.44 391	0.50 398	0.75 399	0.51 394	0.58 395	0.42 392

BEATNet-Init1	0.54 382	0.28 367	0.68 383	0.31 368	0.21 364	0.85 398	0.31 366	0.57 382	0.69 381	0.89 395	1.00 397	2.17 413	0.66 389	0.58 387	0.44 379	0.19 364	0.18 362	0.23 367	0.22 366	0.22 364	0.21 368

WAO-7	0.80 395	0.78 400	0.57 368	0.85 401	0.67 403	0.76 394	0.69 404	1.07 406	1.30 403	0.90 396	1.20 407	1.05 394	0.93 401	0.71 392	0.68 396	0.60 399	0.62 408	0.67 395	0.68 402	0.64 396	0.59 398

ACVNet_2	0.67 389	0.68 396	0.70 387	0.64 392	0.41 385	0.75 393	0.50 390	0.98 402	1.38 406	0.90 396	1.09 401	1.04 393	0.74 393	0.55 383	0.48 384	0.43 388	0.40 388	0.53 392	0.45 388	0.48 388	0.36 388

WAO-6	0.82 396	0.81 401	0.63 375	0.87 403	0.63 401	0.79 395	0.60 397	0.98 402	1.52 410	0.91 398	0.97 396	1.08 395	1.04 405	0.72 393	0.70 399	0.72 402	0.49 395	0.91 406	0.71 403	0.70 401	0.59 398

PWCK	0.72 390	0.95 406	0.99 398	0.77 396	0.32 383	0.79 395	0.38 380	0.92 396	0.90 394	0.96 399	0.76 386	0.97 392	0.62 387	0.87 400	0.68 396	0.73 403	0.46 389	0.76 400	0.49 391	0.71 402	0.44 393

LVE	0.84 398	0.87 404	0.86 395	0.81 399	0.56 395	1.09 409	0.66 400	1.07 406	1.45 408	0.97 400	1.23 409	1.11 396	0.86 398	0.84 397	0.72 400	0.49 393	0.56 404	0.76 400	0.60 399	0.66 397	0.60 401

UNDER WATER	0.99 404	1.00 409	1.47 404	1.00 408	0.71 407	1.18 411	0.86 407	0.81 394	1.09 398	1.02 401	0.90 393	1.53 409	1.26 411	1.06 409	1.02 408	0.79 406	0.54 401	1.02 408	0.88 408	0.83 408	0.75 406

UNDER WATER-64	0.97 402	0.96 408	1.48 405	0.88 404	0.57 396	1.24 412	0.90 409	0.78 392	0.96 395	1.05 402	0.85 391	1.56 410	1.26 411	0.97 407	0.99 407	0.88 408	0.57 406	1.04 409	0.88 408	0.81 407	0.75 406

ktn	1.02 405	1.23 412	0.82 392	1.24 412	0.86 410	1.00 406	0.86 407	0.96 400	1.37 405	1.05 402	1.12 404	1.16 397	1.06 406	0.95 405	0.62 393	1.28 414	0.71 410	1.39 415	0.83 407	1.06 412	0.77 408

WAO-8	0.92 400	0.83 402	0.67 380	0.94 406	0.70 405	0.92 401	0.68 402	1.08 408	1.80 413	1.06 404	1.42 411	1.29 400	1.08 407	0.86 398	0.80 402	0.74 404	0.54 401	0.86 404	0.75 404	0.71 402	0.63 402

Venus	0.92 400	0.83 402	0.67 380	0.94 406	0.70 405	0.92 401	0.68 402	1.08 408	1.80 413	1.06 404	1.42 411	1.29 400	1.08 407	0.86 398	0.80 402	0.74 404	0.54 401	0.86 404	0.75 404	0.71 402	0.63 402

Dean	0.88 399	0.88 405	0.81 391	0.82 400	0.57 396	0.91 400	0.62 398	1.17 411	1.71 411	1.15 406	1.16 405	1.31 402	1.00 404	0.82 396	0.83 405	0.57 395	0.56 404	0.78 402	0.65 400	0.67 398	0.58 395

KSHMR	1.10 406	1.19 411	0.90 397	1.26 414	1.00 413	0.99 404	0.96 410	1.13 410	1.35 404	1.16 407	1.28 410	1.40 404	0.97 403	1.03 408	0.93 406	1.03 411	1.08 413	1.20 412	1.03 412	1.03 411	0.98 412

notaker	0.98 403	1.13 410	1.02 399	1.14 410	0.81 408	0.73 392	0.69 404	0.94 399	1.15 400	1.19 408	1.19 406	1.41 405	1.17 410	1.10 411	0.74 401	0.82 407	0.64 409	1.18 411	0.79 406	1.02 410	0.82 410

tt	4.65 413	0.07 51	3.54 412	2.01 417	1.55 415	10.25 420	16.66 419	8.90 423	5.03 416	1.33 409	0.96 395	4.71 416	4.74 416	3.33 416	5.86 418	6.06 423	10.30 427	1.87 418	2.09 418	2.61 417	1.19 415

DPSimNet_ROB	1.14 407	1.25 413	0.87 396	1.15 411	0.90 411	1.15 410	1.18 412	1.20 412	1.26 401	1.45 410	1.05 400	1.44 408	1.13 409	0.92 404	1.70 412	1.47 415	0.52 400	1.22 413	1.04 413	0.92 409	1.03 413

HanzoNet	1.31 408	1.29 414	1.22 402	1.13 409	0.85 409	1.05 408	0.84 406	1.06 405	1.47 409	1.66 411	1.63 413	2.48 415	1.78 413	1.63 413	1.69 411	1.27 413	0.80 412	1.32 414	1.02 411	1.07 413	0.90 411

JetRed	1.66 409	1.51 415	3.09 409	0.93 405	1.21 414	5.28 415	1.61 415	1.29 413	1.42 407	1.84 412	1.77 414	1.59 411	0.95 402	1.43 412	2.51 415	0.91 409	1.61 415	0.93 407	0.91 410	1.36 414	1.03 413

coex-ft	3.24 411	0.35 379	57.83 435	0.18 174	0.13 299	0.27 325	0.23 309	0.28 239	0.72 383	1.89 413	0.70 380	0.43 356	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

ASD4	3.59 412	3.47 418	2.05 408	1.75 415	2.54 418	9.22 419	17.86 420	2.29 414	5.54 417	2.49 414	2.86 416	2.05 412	3.46 415	2.77 415	5.29 416	1.23 412	1.36 414	1.13 410	1.33 414	1.71 415	1.50 416

MADNet++	1.97 410	1.75 416	1.66 407	1.83 416	1.69 416	2.38 414	1.45 414	2.36 415	2.11 415	2.58 415	2.37 415	2.25 414	2.21 414	2.28 414	2.36 414	1.87 416	1.67 416	1.53 416	1.34 415	1.87 416	1.78 417

LE_ROB	0.50 380	0.07 51	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.26 317	0.17 188	0.23 164	1.71 411	4.68 416	0.67 376	0.46 364	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

DPSMNet_ROB	8.06 418	4.50 419	8.69 422	5.36 423	10.74 425	8.32 417	22.71 422	5.47 418	13.38 423	5.13 417	9.98 420	5.10 417	10.47 422	5.53 418	12.77 423	3.80 421	8.00 422	3.49 419	6.95 421	3.75 422	7.09 423

DGTPSM_ROB	8.06 418	4.50 419	8.69 422	5.34 421	10.73 424	8.32 417	22.71 422	5.47 418	13.38 423	5.13 417	9.98 420	5.10 417	10.47 422	5.53 418	12.77 423	3.79 420	8.00 422	3.49 419	6.95 421	3.74 421	7.09 423

xxxxx1	7.75 414	5.06 421	7.26 415	3.15 418	3.91 419	16.37 423	22.88 424	5.87 420	8.68 419	7.99 419	8.55 417	9.13 421	8.46 419	10.05 421	10.47 419	2.43 417	2.48 418	3.56 421	12.26 424	3.48 418	3.02 419

tt_ll	7.75 414	5.06 421	7.26 415	3.15 418	3.91 419	16.37 423	22.88 424	5.87 420	8.68 419	7.99 419	8.55 417	9.13 421	8.46 419	10.05 421	10.47 419	2.43 417	2.48 418	3.56 421	12.26 424	3.48 418	3.02 419

ff	7.75 414	5.06 421	7.26 415	3.15 418	3.91 419	16.37 423	22.88 424	5.87 420	8.68 419	7.99 419	8.55 417	9.13 421	8.46 419	10.05 421	10.47 419	2.43 417	2.48 418	3.56 421	12.26 424	3.48 418	3.02 419

Anonymous_1	10.87 423	7.82 424	7.41 418	10.29 424	10.08 423	18.64 427	26.11 427	11.02 424	13.45 425	9.43 422	10.10 422	9.73 424	11.31 424	10.69 424	12.47 422	6.42 424	8.38 424	5.70 424	10.22 423	11.41 426	6.65 422

DPSM_ROB	11.10 424	8.47 425	7.95 419	10.84 425	11.58 426	19.10 428	26.50 428	12.02 425	14.09 426	10.38 423	10.91 423	10.39 425	11.92 425	11.67 425	13.39 425	6.99 425	8.79 425	5.82 425	6.92 419	6.97 423	7.31 425

DPSM	11.10 424	8.47 425	7.95 419	10.84 425	11.58 426	19.10 428	26.50 428	12.02 425	14.09 426	10.38 423	10.91 423	10.39 425	11.92 425	11.67 425	13.39 425	6.99 425	8.79 425	5.82 425	6.92 419	6.97 423	7.31 425

LRCNet_RVC	10.76 422	13.97 428	7.97 421	19.07 428	2.04 417	0.35 353	0.31 366	5.29 416	0.48 344	13.02 425	17.65 426	8.69 420	5.73 417	4.78 417	2.22 413	23.53 434	2.69 421	27.60 436	25.75 435	17.60 433	16.54 433

HaxPig	15.73 427	18.55 435	19.19 430	16.92 427	15.89 429	7.80 416	7.57 416	13.37 427	10.80 422	15.40 426	14.87 425	15.95 427	14.81 427	15.67 427	15.97 428	18.96 433	16.72 428	19.47 434	18.10 433	19.45 434	19.06 434

PML	8.57 420	9.39 427	6.24 414	5.34 421	6.36 422	13.21 422	20.99 421	5.35 417	6.68 418	17.75 427	26.46 436	7.58 419	6.08 418	7.89 420	5.76 417	5.33 422	1.83 417	5.95 427	1.93 417	8.75 425	2.53 418

MEDIAN_ROB	20.38 428	24.05 436	23.36 432	21.18 429	21.62 430	10.51 421	8.17 417	17.68 428	15.46 428	20.04 428	19.65 427	20.30 428	20.16 428	21.17 428	21.03 429	23.81 435	21.77 435	24.98 435	23.75 434	25.01 435	23.94 435

CasAABBNet	22.33 429	17.11 429	15.84 424	21.94 433	23.28 434	38.30 431	53.40 436	24.05 430	28.44 431	20.66 429	21.86 429	21.03 433	24.04 433	23.35 429	27.03 432	14.06 427	17.69 430	11.70 428	13.94 428	14.04 430	14.76 431

Selective-RAFT-Error	22.39 433	17.14 433	16.01 425	22.00 434	23.34 435	38.37 435	53.36 432	24.24 435	28.53 435	20.80 430	21.94 430	20.94 429	24.02 432	23.48 434	27.33 436	14.07 428	17.70 431	11.70 428	13.93 427	14.05 431	14.83 432

LSM0	22.80 434	17.22 434	19.17 429	22.12 435	28.90 437	38.38 436	53.27 431	24.21 434	28.36 430	20.84 431	21.11 428	21.63 434	24.25 434	23.42 430	26.98 431	14.08 432	17.39 429	11.72 433	13.98 432	14.22 432	14.66 427

MyStereo03	22.37 430	17.11 429	16.16 426	21.87 430	23.27 431	38.30 431	53.36 432	24.10 431	28.51 432	20.93 432	21.96 431	20.94 429	24.00 429	23.43 431	27.22 433	14.07 428	17.72 432	11.70 428	13.96 429	14.00 427	14.72 428

MyStereo02	22.37 430	17.11 429	16.16 426	21.87 430	23.27 431	38.30 431	53.36 432	24.10 431	28.51 432	20.93 432	21.96 431	20.94 429	24.00 429	23.43 431	27.22 433	14.07 428	17.72 432	11.70 428	13.96 429	14.00 427	14.72 428

MyStereo	22.37 430	17.11 429	16.16 426	21.87 430	23.27 431	38.30 431	53.36 432	24.10 431	28.51 432	20.93 432	21.96 431	20.94 429	24.00 429	23.43 431	27.22 433	14.07 428	17.72 432	11.70 428	13.96 429	14.00 427	14.72 428

SPstereo	13.84 426	0.95 406	1.53 406	1.24 412	0.90 411	29.09 430	47.98 430	26.78 437	29.57 436	22.38 435	22.47 434	23.18 435	24.63 435	24.46 435	15.07 427	0.91 409	0.71 410	1.85 417	1.62 416	0.74 405	0.79 409

AVERAGE_ROB	24.89 435	29.12 437	27.98 433	24.83 436	24.59 436	17.82 426	11.61 418	21.45 429	19.91 429	25.04 436	24.38 435	25.06 436	25.31 436	24.69 436	22.86 430	29.74 436	27.09 436	28.97 437	27.94 436	30.07 436	29.35 436

test_example2	97.69 436	92.93 438	45.57 434	96.02 437	109.84 438	88.44 437	93.70 437	25.54 436	94.63 437	130.46 437	126.87 437	58.93 437	75.48 437	87.99 437	77.94 437	150.16 437	221.11 437	76.29 438	98.21 437	108.42 438	95.33 437

FADE		0.34 377		0.33 372	0.25 375													0.41 386		0.23 366

Low-res two-view benchmark