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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.15 4	0.13 73	0.30 5	0.22 86	0.08 2	0.15 4	0.14 12	0.28 17	0.26 48	0.23 54	0.20 30	0.15 28	0.11 9	0.18 12	0.13 7	0.07 13	0.05 3	0.11 228	0.09 165	0.08 64	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.20 57	0.09 3	0.32 9	0.39 356	0.34 356	0.21 64	0.16 40	0.30 37	0.18 1	0.17 15	0.17 17	0.13 11	0.16 62	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.29 371	0.07 13	0.09 165	0.07 30	0.37 359

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.20 57	0.13 73	0.49 102	0.28 286	0.20 272	0.21 64	0.17 54	0.29 28	0.24 24	0.22 47	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.32 138	0.13 7	0.07 13	0.26 353	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.48 379
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 338	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

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

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

CroCo-Stereo	0.15 4	0.16 144	0.34 13	0.25 198	0.12 48	0.11 1	0.18 92	0.35 81	0.24 24	0.13 1	0.13 5	0.18 47	0.12 15	0.15 1	0.13 7	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.06 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 338	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

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

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

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

MSKI-zero shot	0.19 37	0.10 11	0.47 73	0.30 306	0.14 108	0.21 64	0.14 12	0.33 68	0.22 12	0.24 60	0.25 59	0.22 73	0.10 3	0.32 138	0.14 24	0.07 13	0.30 372	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.09 58

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 2	0.14 1	0.08 2	0.22 86	0.15 25	0.26 10	0.26 48	0.16 11	0.21 42	0.14 22	0.13 31	0.19 21	0.14 24	0.09 143	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 11	0.09 3	0.31 7	0.15 2	0.09 5	0.23 102	0.15 25	0.26 10	0.24 24	0.17 15	0.21 42	0.16 32	0.14 41	0.23 40	0.14 24	0.29 367	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.07 11

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.16 11	0.18 184	0.39 27	0.26 230	0.18 232	0.11 1	0.19 124	0.30 37	0.22 12	0.13 1	0.16 16	0.15 28	0.11 9	0.17 8	0.15 37	0.07 13	0.07 92	0.08 59	0.06 22	0.08 64	0.07 11

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

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

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 21	0.15 123	0.27 2	0.20 34	0.13 80	0.24 120	0.17 54	0.31 51	0.37 162	0.43 290	0.17 17	0.13 11	0.12 15	0.20 24	0.16 46	0.08 87	0.07 92	0.09 119	0.07 44	0.09 131	0.08 37

AE-Stereo	0.21 80	0.12 57	0.50 120	0.25 198	0.15 158	0.24 120	0.18 92	0.40 132	0.34 129	0.19 23	0.26 66	0.21 70	0.13 31	0.22 36	0.16 46	0.07 13	0.26 353	0.09 119	0.10 209	0.07 30	0.31 340

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.16 11	0.09 3	0.42 41	0.17 4	0.11 25	0.18 13	0.13 2	0.23 3	0.31 99	0.21 31	0.31 106	0.13 11	0.11 9	0.17 8	0.16 46	0.07 13	0.04 1	0.06 1	0.15 317	0.06 2	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
sCroCo_RVC	0.19 37	0.15 123	0.60 218	0.27 262	0.18 232	0.23 102	0.16 40	0.28 17	0.24 24	0.14 5	0.22 48	0.17 39	0.14 41	0.22 36	0.16 46	0.11 229	0.11 213	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.10 99

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

s12784h	0.18 21	0.09 3	0.38 25	0.18 8	0.07 1	0.33 228	0.19 124	0.39 123	0.34 129	0.24 60	0.25 59	0.18 47	0.18 103	0.25 54	0.17 59	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.05 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.14 12	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.27 80	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
FTStereo	0.28 214	0.11 27	0.56 184	0.24 166	0.13 80	0.21 64	0.52 367	0.36 86	0.28 65	0.38 247	0.94 370	0.30 166	0.56 345	0.33 147	0.18 78	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.19 256

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.19 37	0.10 11	0.49 102	0.22 86	0.12 48	0.23 102	0.18 92	0.43 156	0.20 5	0.31 150	0.45 244	0.20 60	0.14 41	0.18 12	0.18 78	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.07 11
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
whm_eth	0.24 148	0.21 211	0.72 264	0.24 166	0.19 255	0.21 64	0.19 124	0.40 132	0.43 216	0.31 150	0.60 318	0.15 28	0.18 103	0.26 71	0.19 99	0.09 143	0.08 139	0.10 182	0.09 165	0.09 131	0.13 183

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

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

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

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

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

NRIStereo	0.20 57	0.12 57	0.50 120	0.23 129	0.11 25	0.24 120	0.19 124	0.30 37	0.28 65	0.26 76	0.26 66	0.25 112	0.18 103	0.34 161	0.19 99	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.09 131	0.09 58

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.21 80	0.30 293	0.57 191	0.21 54	0.12 48	0.24 120	0.18 92	0.30 37	0.41 194	0.26 76	0.24 55	0.17 39	0.16 62	0.25 54	0.19 99	0.10 198	0.07 92	0.08 59	0.08 104	0.11 219	0.09 58
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MyStereo06	0.23 122	0.15 123	0.74 266	0.22 86	0.14 108	0.25 130	0.22 196	0.43 156	0.25 42	0.36 224	0.24 55	0.34 198	0.18 103	0.24 46	0.20 115	0.07 13	0.12 229	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128

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

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

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

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

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

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

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

TransformOpticalFlow	0.24 148	0.14 107	0.57 191	0.24 166	0.11 25	0.21 64	0.19 124	0.43 156	0.34 129	0.30 135	0.43 222	0.36 217	0.31 249	0.61 261	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.08 37

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.20 57	0.13 73	0.48 85	0.20 34	0.13 80	0.28 163	0.12 1	0.43 156	0.26 48	0.27 85	0.32 115	0.21 70	0.17 77	0.26 71	0.20 115	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.06 22	0.07 30	0.10 99
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
qqq1	0.26 191	0.13 73	0.47 73	0.20 34	0.10 17	0.28 163	0.19 124	0.54 252	0.48 262	0.35 213	0.42 210	0.31 175	0.27 194	0.60 255	0.21 132	0.10 198	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.08 64	0.13 183

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

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

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

CASS	0.22 93	0.16 144	0.40 31	0.26 230	0.12 48	0.29 180	0.19 124	0.40 132	0.32 107	0.34 198	0.35 144	0.25 112	0.25 176	0.26 71	0.21 132	0.13 274	0.08 139	0.11 228	0.09 165	0.11 219	0.12 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.24 148	0.37 328	0.53 158	0.25 198	0.14 108	0.24 120	0.18 92	0.32 56	0.44 223	0.29 114	0.28 79	0.24 101	0.20 126	0.30 124	0.21 132	0.16 315	0.07 92	0.21 348	0.11 233	0.16 292	0.11 128

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.25 172	0.17 167	0.47 73	0.25 198	0.13 80	0.33 228	0.17 54	0.57 282	0.43 216	0.34 198	0.38 171	0.35 212	0.21 133	0.32 138	0.24 167	0.14 295	0.06 34	0.13 281	0.09 165	0.11 219	0.09 58
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
HSM	0.29 228	0.18 184	0.48 85	0.21 54	0.15 158	0.33 228	0.20 155	0.55 263	0.39 181	0.36 224	0.39 185	0.67 355	0.32 260	0.88 344	0.24 167	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.09 131	0.10 99

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

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

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

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

ICVP	0.24 148	0.13 73	0.45 56	0.26 230	0.14 108	0.30 191	0.25 254	0.47 196	0.35 136	0.29 114	0.43 222	0.35 212	0.25 176	0.28 98	0.25 179	0.12 257	0.09 168	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.29 228	0.11 27	0.38 25	0.22 86	0.18 232	0.33 228	1.66 410	0.53 245	0.27 57	0.27 85	0.50 276	0.17 39	0.16 62	0.25 54	0.25 179	0.07 13	0.07 92	0.07 13	0.11 233	0.07 30	0.10 99

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

HSM-Net_RVC	0.28 214	0.12 57	0.48 85	0.19 13	0.11 25	0.35 255	0.21 174	0.64 336	0.44 223	0.40 267	0.43 222	0.50 301	0.27 194	0.75 313	0.25 179	0.08 87	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 58
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.33 262	0.24 248	0.49 102	0.27 262	0.16 187	0.34 242	0.19 124	0.55 263	0.50 280	0.34 198	0.37 165	0.42 257	0.30 236	0.93 357	0.25 179	0.19 346	0.20 319	0.24 357	0.22 357	0.17 304	0.25 313

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

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

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

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

dd	0.23 122	0.32 303	0.55 174	0.23 129	0.12 48	0.27 149	0.21 174	0.32 56	0.45 234	0.30 135	0.29 85	0.25 112	0.17 77	0.31 133	0.26 188	0.13 274	0.07 92	0.10 182	0.08 104	0.12 244	0.09 58

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

pcwnet_v2	0.32 255	0.16 144	1.22 362	0.23 129	0.19 255	0.32 222	0.19 124	0.61 318	0.61 329	0.37 239	0.45 244	0.35 212	0.29 229	0.37 180	0.26 188	0.14 295	0.11 213	0.12 258	0.11 233	0.14 276	0.18 241

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

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

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

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

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

HITNet	0.22 93	0.23 238	0.60 218	0.20 34	0.09 5	0.27 149	0.15 25	0.45 181	0.33 121	0.29 114	0.33 130	0.27 132	0.22 138	0.29 115	0.27 195	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.09 131	0.11 128
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
1test111	0.22 93	0.16 144	0.50 120	0.27 262	0.13 80	0.31 209	0.19 124	0.43 156	0.32 107	0.21 31	0.20 30	0.13 11	0.17 77	0.36 172	0.28 201	0.08 87	0.28 360	0.08 59	0.06 22	0.09 131	0.23 292

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVstereo2D	0.32 255	0.18 184	0.63 232	0.24 166	0.23 309	0.43 296	0.28 283	0.60 311	0.58 318	0.28 91	0.39 185	0.42 257	0.30 236	0.71 300	0.30 216	0.13 274	0.09 168	0.13 281	0.10 209	0.20 330	0.18 241

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 228	0.24 248	0.81 288	0.26 230	0.18 232	0.30 191	0.22 196	0.52 235	0.41 194	0.38 247	0.42 210	0.42 257	0.28 213	0.46 204	0.31 225	0.11 229	0.08 139	0.10 182	0.11 233	0.10 178	0.12 163
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ToySt	0.28 214	0.19 192	0.68 250	0.22 86	0.19 255	0.31 209	0.31 302	0.43 156	0.43 216	0.28 91	0.38 171	0.42 257	0.32 260	0.33 147	0.32 231	0.08 87	0.14 252	0.10 182	0.12 270	0.11 219	0.24 304

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

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

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

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

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

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

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

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

test_xeample3	0.22 93	0.17 167	0.81 288	0.21 54	0.15 158	0.20 48	0.18 92	0.40 132	0.25 42	0.19 23	0.12 2	0.13 11	0.12 15	0.34 161	0.33 239	0.07 13	0.20 319	0.07 13	0.08 104	0.08 64	0.34 348

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNet	0.25 172	0.22 225	0.62 227	0.26 230	0.11 25	0.31 209	0.23 219	0.46 187	0.45 234	0.34 198	0.43 222	0.27 132	0.23 147	0.36 172	0.37 258	0.08 87	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.08 64	0.10 99

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

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

StereoDRNet-Refined	0.28 214	0.19 192	0.47 73	0.25 198	0.14 108	0.36 263	0.21 174	0.49 212	0.43 216	0.46 309	0.52 285	0.42 257	0.30 236	0.46 204	0.38 260	0.10 198	0.07 92	0.11 228	0.11 233	0.10 178	0.11 128
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.30 240	0.20 204	0.45 56	0.28 286	0.17 212	0.37 268	0.25 254	0.50 220	0.45 234	0.46 309	0.47 263	0.51 304	0.34 265	0.56 240	0.38 260	0.10 198	0.10 193	0.11 228	0.11 233	0.10 178	0.11 128

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.45 325	0.52 360	0.87 305	0.39 356	0.20 272	0.51 330	0.50 363	0.68 353	0.67 342	0.47 315	0.46 256	0.50 301	0.43 309	0.91 351	0.40 266	0.28 365	0.21 324	0.32 369	0.19 344	0.28 362	0.23 292
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
fast-acv-ft	0.33 262	0.26 271	0.88 311	0.25 198	0.18 232	0.49 326	0.27 269	0.44 174	0.50 280	0.40 267	0.55 300	0.49 297	0.36 277	0.39 185	0.41 271	0.11 229	0.11 213	0.11 228	0.12 270	0.13 256	0.11 128

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.36 278	0.25 261	0.61 224	0.24 166	0.14 108	0.42 292	0.33 313	0.56 273	0.52 297	0.54 340	0.52 285	0.51 304	0.58 348	0.63 272	0.43 277	0.15 307	0.16 282	0.18 335	0.16 326	0.13 256	0.19 256
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ssnet_v2	0.30 240	0.21 211	0.63 232	0.23 129	0.15 158	0.40 283	0.30 293	0.59 302	0.48 262	0.40 267	0.37 165	0.46 280	0.30 236	0.41 189	0.44 284	0.13 274	0.11 213	0.11 228	0.11 233	0.12 244	0.11 128

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

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

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

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

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

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

GwcNet	0.37 285	0.29 287	1.12 345	0.25 198	0.24 320	0.48 323	0.27 269	0.58 294	0.60 327	0.39 258	0.54 295	0.51 304	0.34 265	0.60 255	0.46 290	0.13 274	0.12 229	0.12 258	0.11 233	0.13 256	0.15 217

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

Wz-Net-MNSev	0.39 295	0.35 319	0.99 331	0.26 230	0.21 285	0.59 348	0.39 337	0.58 294	0.61 329	0.49 322	0.56 304	0.53 313	0.37 282	0.61 261	0.47 293	0.11 229	0.09 168	0.11 228	0.11 233	0.15 283	0.15 217

DGSMNet	0.63 365	0.32 303	1.01 332	0.54 377	0.73 390	0.62 351	1.36 408	0.62 326	0.58 318	0.38 247	0.62 329	0.52 309	0.34 265	0.65 281	0.47 293	0.54 383	0.61 400	0.67 389	0.61 397	0.65 385	0.69 396

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

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

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

XPNet_ROB	0.35 276	0.26 271	0.58 204	0.28 286	0.19 255	0.37 268	0.31 302	0.57 282	0.51 286	0.52 331	0.54 295	0.57 321	0.38 287	0.65 281	0.48 295	0.17 327	0.12 229	0.13 281	0.12 270	0.16 292	0.17 239

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.37 285	0.25 261	0.67 245	0.37 346	0.22 300	0.42 292	0.25 254	0.50 220	0.44 223	0.52 331	0.50 276	0.59 327	0.42 306	0.78 323	0.53 310	0.13 274	0.12 229	0.14 299	0.12 270	0.17 304	0.21 277
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	1.68 403	0.48 356	2.91 403	2.28 416	17.60 426	0.52 335	0.55 371	0.65 342	0.78 360	0.84 371	1.11 376	0.63 341	0.55 343	0.79 326	0.53 310	0.16 315	0.25 347	0.18 335	0.21 350	0.25 350	2.37 417

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

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

Abc-Net	0.42 314	0.31 296	0.87 305	0.32 321	0.29 348	0.47 317	0.37 326	0.68 353	0.53 298	0.42 281	0.58 310	0.57 321	0.52 336	0.75 313	0.54 314	0.18 337	0.14 252	0.18 335	0.25 363	0.17 304	0.18 241
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 262	0.31 296	0.69 251	0.23 129	0.14 108	0.30 191	0.23 219	0.49 212	0.55 310	0.39 258	0.60 318	0.43 263	0.30 236	0.88 344	0.54 314	0.11 229	0.08 139	0.07 13	0.07 44	0.10 178	0.12 163

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSMD_ROB	0.63 365	0.34 315	0.70 254	0.30 306	0.25 330	0.88 376	0.35 319	0.58 294	0.67 342	1.13 387	1.52 392	1.75 395	1.05 386	0.90 349	0.60 325	0.24 355	0.22 330	0.27 360	0.27 369	0.25 350	0.27 325

PA-Net	0.40 305	0.35 319	1.05 335	0.32 321	0.28 339	0.39 277	0.43 347	0.53 245	0.56 314	0.35 213	0.43 222	0.41 247	0.36 277	0.83 337	0.61 328	0.12 257	0.23 338	0.16 319	0.23 361	0.13 256	0.20 268
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FINET	0.58 356	0.48 356	1.35 369	0.38 354	0.37 365	0.96 382	1.13 404	0.84 380	1.05 381	0.50 325	0.70 344	0.45 274	0.61 355	0.63 272	0.62 329	0.26 359	0.28 360	0.14 299	0.13 294	0.20 330	0.44 372

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.42 314	0.44 351	0.92 318	0.24 166	0.16 187	0.45 309	0.40 341	0.58 294	0.50 280	0.54 340	0.63 330	0.52 309	0.51 334	0.91 351	0.66 335	0.17 327	0.17 300	0.17 328	0.15 317	0.15 283	0.21 277
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RainbowNet	0.76 376	1.00 394	1.29 365	0.82 392	0.63 384	0.79 370	0.52 367	0.83 378	0.93 374	0.61 351	0.79 357	0.79 366	0.62 359	0.82 333	0.67 337	0.80 397	0.55 395	0.79 395	0.49 385	0.81 394	0.62 388

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

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

SGM_RVC	0.57 354	0.22 225	0.60 218	0.26 230	0.16 187	0.97 383	0.46 353	0.76 370	0.90 371	1.03 383	0.92 369	1.16 380	0.93 380	1.21 379	0.72 340	0.17 327	0.16 282	0.16 319	0.16 326	0.16 292	0.24 304
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.60 359	0.31 296	0.71 260	0.22 86	0.17 212	0.66 357	0.36 324	0.81 375	0.63 335	1.48 404	1.32 385	1.65 392	0.83 373	1.18 377	0.74 341	0.17 327	0.17 300	0.17 328	0.14 308	0.17 304	0.19 256
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 371	0.73 381	1.26 363	0.47 372	0.28 339	1.42 400	0.60 374	0.82 376	0.94 377	0.85 372	0.86 363	0.88 371	0.70 365	1.32 387	0.75 342	0.37 376	0.30 372	0.34 372	0.36 378	0.44 375	0.42 369

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

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

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

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

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

WCMA_ROB	0.55 348	0.27 277	0.76 273	0.26 230	0.22 300	0.62 351	0.36 324	0.57 282	0.58 318	0.97 379	1.40 388	1.28 385	0.94 381	0.80 329	0.80 347	0.20 348	0.17 300	0.16 319	0.16 326	0.19 323	0.29 335

FCDSN-DC	0.67 368	0.38 334	0.83 293	0.37 346	0.30 350	0.66 357	0.37 326	0.69 359	0.70 350	1.15 389	1.53 393	1.70 394	1.38 395	1.00 364	0.83 349	0.24 355	0.22 330	0.27 360	0.26 367	0.27 359	0.32 343
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.58 356	0.58 372	1.31 367	0.39 356	0.23 309	0.72 361	0.30 293	0.83 378	0.68 346	0.74 362	0.74 350	0.86 369	0.60 351	0.84 338	0.83 349	0.29 367	0.27 356	0.32 369	0.37 380	0.31 366	0.33 345

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

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

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

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

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

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

IMH-64-1	0.94 383	0.95 391	1.07 339	0.98 397	0.76 391	0.93 378	0.72 383	1.30 392	1.11 386	0.91 374	1.45 389	1.14 378	1.00 383	1.25 382	0.97 357	0.77 393	0.51 389	0.97 398	0.55 393	0.90 396	0.66 393

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

NVStereoNet_ROB	0.74 373	0.64 377	1.20 361	0.55 378	0.43 373	0.54 341	0.48 357	0.75 368	0.87 370	0.88 373	1.72 398	1.06 377	1.03 385	1.29 384	0.98 359	0.35 374	0.42 386	0.41 377	0.48 384	0.38 373	0.43 370
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WZ-Net	0.56 352	0.49 358	2.14 395	0.30 306	0.24 320	0.58 346	0.48 357	0.65 342	0.80 362	0.51 328	0.72 346	0.68 357	0.60 351	1.06 371	1.01 360	0.13 274	0.10 193	0.11 228	0.12 270	0.19 323	0.23 292

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

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

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

SPS-STEREO	0.74 373	0.72 379	1.18 358	0.52 376	0.57 382	0.76 365	0.50 363	0.80 373	0.66 341	0.97 379	0.88 366	0.94 373	0.74 366	1.08 372	1.04 363	0.58 387	0.51 389	0.50 381	0.50 388	0.56 381	0.72 398
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ttt	0.33 262	0.14 107	0.54 168	0.22 86	0.14 108	0.30 191	0.22 196	0.59 302	0.51 286	0.31 150	0.46 256	0.30 166	0.23 147	0.71 300	1.07 365	0.13 274	0.22 330	0.10 182	0.11 233	0.12 244	0.24 304

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

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

ELAS_RVC	0.80 379	0.40 341	1.10 344	0.40 360	0.35 359	0.93 378	1.10 403	0.87 382	1.12 388	1.40 395	1.39 386	1.27 384	1.55 402	1.13 374	1.13 368	0.29 367	0.27 356	0.30 365	0.28 370	0.31 366	0.36 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	1.22 394	1.17 400	1.97 392	1.04 400	0.79 395	1.21 391	0.76 385	1.51 399	1.96 401	1.30 393	1.98 403	2.14 399	1.18 389	1.30 385	1.15 369	0.83 398	0.61 400	1.01 401	0.69 400	0.97 403	0.77 402

PWCK	1.05 386	1.29 406	2.12 394	0.92 395	0.42 372	1.27 394	1.01 397	1.14 389	1.14 389	1.16 390	1.14 378	1.25 383	0.90 378	1.77 399	1.15 369	0.89 400	0.51 389	0.87 396	0.54 390	1.02 404	0.57 385

ELAS	0.80 379	0.40 341	0.91 317	0.39 356	0.35 359	1.52 402	0.81 390	0.97 386	0.98 379	1.47 403	1.58 395	1.19 382	1.33 394	1.01 366	1.21 371	0.29 367	0.27 356	0.30 365	0.29 372	0.32 369	0.36 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCPNet	0.51 341	0.36 325	1.82 390	0.27 262	0.23 309	0.71 360	0.39 337	0.56 273	0.54 302	0.52 331	0.60 318	0.66 352	0.57 347	0.64 277	1.23 372	0.15 307	0.18 307	0.14 299	0.23 361	0.19 323	0.22 285

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

coex-ft	3.48 411	0.81 384	48.53 437	0.24 166	0.19 255	0.53 338	0.47 356	0.49 212	2.36 404	7.18 417	1.20 380	0.96 376	2.53 408	0.75 313	2.14 402	0.13 274	0.15 273	0.14 299	0.12 270	0.22 340	0.47 377

FADE	4.36 412	1.19 401	4.67 409	0.71 387	0.76 391	0.73 363	0.50 363	1.87 408	1.53 396	0.75 363	0.67 337	1.17 381	2.69 410	2.88 409	2.14 402	24.66 436	4.77 418	17.17 431	17.41 430	0.51 378	0.45 375

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark