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

CAS	0.15 22	0.07 1	0.21 4	0.41 368	0.16 230	0.20 56	0.18 88	0.22 3	0.19 8	0.15 12	0.19 27	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 24	0.29 372	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 285

Any-RAFT	0.17 37	0.08 2	0.31 56	0.19 26	0.10 20	0.29 194	0.16 39	0.42 177	0.30 115	0.24 71	0.27 77	0.27 140	0.16 65	0.21 41	0.12 6	0.08 100	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

LoS	0.14 7	0.08 2	0.27 23	0.16 3	0.09 7	0.22 94	0.14 13	0.26 14	0.26 66	0.15 12	0.18 24	0.18 48	0.13 34	0.22 46	0.14 40	0.08 100	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 18

CES	0.14 7	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 321	0.18 14	0.16 39	0.23 6	0.19 8	0.14 9	0.17 20	0.14 23	0.10 4	0.18 20	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 82	0.18 322

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 8	0.09 7	0.21 74	0.13 3	0.27 21	0.21 27	0.13 3	0.10 1	0.15 29	0.09 2	0.20 30	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.06 6	0.06 18

CREStereo++_RVC	0.15 22	0.08 2	0.26 18	0.17 5	0.11 43	0.18 14	0.13 3	0.22 3	0.30 115	0.21 51	0.30 101	0.13 12	0.11 8	0.16 7	0.15 52	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 320	0.06 6	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
CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 94	0.15 26	0.25 11	0.24 55	0.16 25	0.21 45	0.14 23	0.13 34	0.18 20	0.13 24	0.09 166	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18
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	0.15 22	0.08 2	0.23 8	0.15 2	0.09 7	0.23 111	0.16 39	0.25 11	0.23 45	0.17 29	0.21 45	0.16 36	0.14 44	0.22 46	0.13 24	0.29 372	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

MSKI-zero shot	0.17 37	0.09 9	0.43 184	0.20 58	0.11 43	0.21 74	0.15 26	0.32 69	0.21 27	0.23 58	0.24 61	0.23 95	0.10 4	0.31 152	0.13 24	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 284	0.19 35	0.16 39	0.23 6	0.14 1	0.13 3	0.17 20	0.13 12	0.16 65	0.16 7	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.08 111	0.07 37	0.06 18

Selective-IGEV	0.12 1	0.09 9	0.22 6	0.19 26	0.10 20	0.15 4	0.14 13	0.27 21	0.15 2	0.13 3	0.14 14	0.13 12	0.08 1	0.21 41	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

knoymous	0.17 37	0.09 9	0.32 62	0.17 5	0.11 43	0.21 74	0.17 60	0.32 69	0.23 45	0.23 58	0.28 81	0.27 140	0.16 65	0.23 53	0.16 69	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.06 24	0.09 143	0.09 164

riskmin	0.18 55	0.09 9	0.34 80	0.18 8	0.12 78	0.24 126	0.16 39	0.34 89	0.28 88	0.21 51	0.23 51	0.33 195	0.24 171	0.23 53	0.17 92	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.06 24	0.10 192	0.10 209

MC-Stereo	0.14 7	0.09 9	0.25 15	0.21 87	0.09 7	0.18 14	0.16 39	0.23 6	0.19 8	0.18 40	0.23 51	0.16 36	0.13 34	0.22 46	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.06 6	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 29	0.09 9	0.25 15	0.20 58	0.10 20	0.19 35	0.17 60	0.36 125	0.35 157	0.20 42	0.25 66	0.17 41	0.17 88	0.18 20	0.14 40	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

test-3	0.16 29	0.09 9	0.31 56	0.21 87	0.11 43	0.18 14	0.16 39	0.30 55	0.27 75	0.26 86	0.16 17	0.22 76	0.12 14	0.26 95	0.18 106	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.08 111	0.06 6	0.06 18

test_1	0.16 29	0.09 9	0.31 56	0.21 87	0.11 43	0.18 14	0.16 39	0.30 55	0.27 75	0.25 77	0.16 17	0.22 76	0.12 14	0.26 95	0.18 106	0.06 1	0.04 1	0.08 66	0.08 111	0.06 6	0.06 18

DEmStereo	0.26 216	0.09 9	0.47 213	0.19 26	0.12 78	0.30 211	0.25 258	0.28 33	0.36 167	0.36 244	0.58 314	0.25 113	0.48 338	0.53 236	0.44 304	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.06 6	0.07 65

GrayStereo	0.25 206	0.09 9	0.32 62	0.26 276	0.13 132	0.23 111	0.47 363	0.34 89	0.30 115	0.39 272	0.47 271	0.30 172	0.79 373	0.29 135	0.16 69	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.09 186	0.07 37	0.13 268

s12784h	0.17 37	0.09 9	0.26 18	0.18 8	0.07 1	0.32 230	0.19 125	0.37 131	0.32 133	0.23 58	0.25 66	0.18 48	0.17 88	0.25 82	0.16 69	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

TANstereo	0.15 22	0.09 9	0.28 31	0.16 3	0.08 2	0.25 137	0.14 13	0.23 6	0.28 88	0.24 71	0.30 101	0.16 36	0.12 14	0.17 11	0.13 24	0.08 100	0.07 159	0.06 1	0.05 9	0.06 6	0.07 65

R-Stereo Train	0.18 55	0.09 9	0.32 62	0.22 131	0.12 78	0.22 94	0.19 125	0.42 177	0.19 8	0.31 169	0.45 254	0.20 61	0.14 44	0.18 20	0.15 52	0.08 100	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 55	0.09 9	0.32 62	0.22 131	0.12 78	0.22 94	0.19 125	0.42 177	0.19 8	0.31 169	0.45 254	0.20 61	0.14 44	0.18 20	0.15 52	0.08 100	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV+	0.13 2	0.10 24	0.23 8	0.21 87	0.10 20	0.15 4	0.15 26	0.29 40	0.16 3	0.12 1	0.15 16	0.12 3	0.12 14	0.17 11	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.07 65

11t1	0.18 55	0.10 24	0.30 44	0.20 58	0.11 43	0.27 162	0.17 60	0.35 106	0.23 45	0.25 77	0.23 51	0.23 95	0.23 156	0.25 82	0.18 106	0.09 166	0.07 159	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.09 164

IGEV_Zeroshot_test	0.18 55	0.10 24	0.65 295	0.20 58	0.12 78	0.19 35	0.15 26	0.34 89	0.19 8	0.28 99	0.22 49	0.27 140	0.13 34	0.23 53	0.18 106	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.07 37	0.06 18

MIF-Stereo (partial)	0.16 29	0.10 24	0.34 80	0.21 87	0.15 207	0.15 4	0.13 3	0.28 33	0.25 59	0.17 29	0.26 72	0.15 29	0.16 65	0.25 82	0.17 92	0.09 166	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.09 143	0.08 112

MIF-Stereo	0.14 7	0.10 24	0.30 44	0.21 87	0.13 132	0.17 10	0.13 3	0.19 1	0.18 6	0.15 12	0.20 37	0.10 1	0.11 8	0.18 20	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.06 18

RAFT-Test	0.17 37	0.10 24	0.38 129	0.19 26	0.12 78	0.25 137	0.17 60	0.33 83	0.23 45	0.23 58	0.29 90	0.27 140	0.14 44	0.20 30	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 51	0.06 6	0.06 18

LoS_RVC	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 230	0.20 56	0.18 88	0.20 2	0.17 4	0.13 3	0.19 27	0.12 3	0.15 51	0.17 11	0.13 24	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 256

anonymousdsp2	0.17 37	0.10 24	0.28 31	0.20 58	0.11 43	0.25 137	0.17 60	0.41 165	0.31 125	0.23 58	0.23 51	0.22 76	0.15 51	0.25 82	0.15 52	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.08 82	0.07 65

DCANet-4	0.19 91	0.10 24	0.52 247	0.19 26	0.09 7	0.19 35	0.18 88	0.36 125	0.39 195	0.29 124	0.30 101	0.17 41	0.22 147	0.20 30	0.18 106	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

tt	4.71 414	0.10 24	3.94 409	2.06 415	1.53 412	10.14 421	16.88 421	9.27 421	4.98 414	1.39 396	1.02 373	4.68 413	4.90 414	3.35 414	5.86 417	5.76 420	9.15 425	2.24 416	2.53 417	3.10 416	1.32 413

DisPM	0.19 91	0.10 24	0.35 88	0.23 173	0.13 132	0.18 14	0.20 163	0.29 40	0.29 106	0.33 196	0.34 143	0.23 95	0.16 65	0.33 164	0.16 69	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.07 37	0.11 234

iRaft-Stereo_20w	0.19 91	0.10 24	0.46 206	0.19 26	0.13 132	0.25 137	0.19 125	0.52 264	0.19 8	0.29 124	0.21 45	0.22 76	0.20 131	0.28 122	0.18 106	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 111	0.08 82	0.08 112

GLC_STEREO	0.15 22	0.10 24	0.24 11	0.21 87	0.09 7	0.17 10	0.15 26	0.23 6	0.27 75	0.17 29	0.20 37	0.17 41	0.11 8	0.23 53	0.16 69	0.07 16	0.09 254	0.09 121	0.08 111	0.07 37	0.06 18

CrosDoStereo	0.31 265	0.10 24	0.49 227	0.18 8	0.12 78	0.22 94	1.11 408	0.34 89	0.37 176	0.38 257	0.61 328	0.28 155	0.46 329	0.61 269	0.57 331	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.07 37	0.07 65

PFNet+	0.20 104	0.10 24	0.37 110	0.21 87	0.12 78	0.17 10	0.19 125	0.29 40	0.34 151	0.33 196	0.32 118	0.24 106	0.16 65	0.32 158	0.17 92	0.10 208	0.07 159	0.11 232	0.10 218	0.08 82	0.12 256

NF-Stereo	0.20 104	0.10 24	0.35 88	0.24 210	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.38 137	0.32 133	0.28 99	0.30 101	0.22 76	0.16 65	0.51 225	0.20 141	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.13 268

OCTAStereo	0.20 104	0.10 24	0.35 88	0.24 210	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.38 137	0.32 133	0.28 99	0.30 101	0.22 76	0.16 65	0.51 225	0.20 141	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.13 268

PSM-softLoss	0.21 118	0.10 24	0.39 140	0.24 210	0.12 78	0.20 56	0.18 88	0.38 137	0.26 66	0.29 124	0.32 118	0.24 106	0.16 65	0.52 231	0.20 141	0.09 166	0.06 72	0.10 185	0.09 186	0.08 82	0.12 256

KMStereo	0.21 118	0.10 24	0.39 140	0.24 210	0.12 78	0.20 56	0.18 88	0.38 137	0.26 66	0.29 124	0.32 118	0.24 106	0.16 65	0.52 231	0.20 141	0.09 166	0.06 72	0.10 185	0.09 186	0.08 82	0.12 256

PSM-AAD	0.25 206	0.10 24	0.30 44	0.24 210	0.12 78	0.26 155	0.38 338	0.34 89	0.28 88	0.35 228	0.39 191	0.28 155	0.79 373	0.30 147	0.16 69	0.07 16	0.06 72	0.12 265	0.11 251	0.08 82	0.21 346

FTStereo	0.28 240	0.10 24	0.43 184	0.23 173	0.13 132	0.21 74	0.53 373	0.34 89	0.26 66	0.38 257	0.95 370	0.30 172	0.56 350	0.32 158	0.18 106	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.07 37	0.19 329

KYRaft	0.22 144	0.10 24	0.30 44	0.23 173	0.12 78	0.23 111	0.23 222	0.35 106	0.24 55	0.35 228	0.54 302	0.34 201	0.26 195	0.29 135	0.15 52	0.07 16	0.05 6	0.09 121	0.10 218	0.08 82	0.31 370

DeepStereo_LL	0.31 265	0.10 24	0.49 227	0.18 8	0.12 78	0.22 94	1.11 408	0.34 89	0.37 176	0.38 257	0.61 328	0.28 155	0.46 329	0.61 269	0.57 331	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.07 37	0.07 65

SST-Stereo	0.21 118	0.10 24	0.37 110	0.24 210	0.13 132	0.19 35	0.17 60	0.31 61	0.24 55	0.34 212	0.33 137	0.29 162	0.25 186	0.56 249	0.17 92	0.08 100	0.05 6	0.10 185	0.08 111	0.09 143	0.07 65

RAFT_R40	0.21 118	0.10 24	0.37 110	0.24 210	0.13 132	0.18 14	0.18 88	0.31 61	0.29 106	0.33 196	0.33 137	0.30 172	0.24 171	0.55 241	0.18 106	0.08 100	0.05 6	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.07 65

DRaft	0.24 184	0.10 24	0.34 80	0.18 8	0.12 78	0.28 175	0.23 222	0.33 83	0.39 195	0.38 257	0.61 328	0.21 69	0.41 308	0.48 213	0.42 299	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.07 37	0.08 112

PFNet	0.23 161	0.10 24	0.57 266	0.24 210	0.14 166	0.22 94	0.19 125	0.39 148	0.33 144	0.35 228	0.32 118	0.27 140	0.19 123	0.64 284	0.22 176	0.09 166	0.05 6	0.09 121	0.07 51	0.08 82	0.07 65

RE-Stereo	0.20 104	0.10 24	0.35 88	0.24 210	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.38 137	0.32 133	0.28 99	0.30 101	0.22 76	0.16 65	0.51 225	0.20 141	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.13 268

TVStereo	0.20 104	0.10 24	0.35 88	0.24 210	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.38 137	0.32 133	0.28 99	0.30 101	0.22 76	0.16 65	0.51 225	0.20 141	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.13 268

RAFT-345	0.21 118	0.10 24	0.46 206	0.22 131	0.11 43	0.20 56	0.16 39	0.26 14	0.25 59	0.27 90	0.66 337	0.21 69	0.16 65	0.55 241	0.21 162	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.06 6	0.06 18

GMM-Stereo	0.21 118	0.10 24	0.43 184	0.23 173	0.13 132	0.24 126	0.25 258	0.37 131	0.27 75	0.30 152	0.45 254	0.27 140	0.21 136	0.31 152	0.17 92	0.07 16	0.05 6	0.10 185	0.09 186	0.08 82	0.19 329

Prome-Stereo	0.21 118	0.10 24	0.30 44	0.24 210	0.12 78	0.23 111	0.23 222	0.36 125	0.25 59	0.33 196	0.59 316	0.24 106	0.28 225	0.29 135	0.16 69	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.08 82	0.20 339

XX-Stereo	0.21 118	0.10 24	0.83 334	0.26 276	0.17 247	0.23 111	0.13 3	0.40 155	0.18 6	0.20 42	0.41 206	0.31 180	0.10 4	0.32 158	0.12 6	0.08 100	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.07 37	0.05 1

222	0.41 325	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.36 266	0.20 163	0.57 313	0.39 195	0.35 228	0.44 242	0.30 172	0.27 212	0.55 241	3.56 412	0.11 236	0.07 159	0.08 66	0.08 111	0.09 143	0.09 164

xxxx	0.34 287	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.37 271	0.20 163	0.58 320	0.38 189	0.29 124	0.42 220	0.38 230	0.24 171	0.46 208	2.20 405	0.11 236	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.09 143	0.09 164

test_xeample	0.34 287	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.33 239	0.23 222	0.55 292	0.38 189	0.32 187	0.45 254	0.29 162	0.26 195	0.57 252	2.24 407	0.10 208	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.09 143	0.09 164

EAI-Stereo	0.21 118	0.10 24	0.33 75	0.21 87	0.12 78	0.30 211	0.46 359	0.46 209	0.20 17	0.25 77	0.50 280	0.17 41	0.16 65	0.24 59	0.23 190	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 218	0.06 6	0.07 65

CFNet-RSSM	0.17 37	0.10 24	0.40 145	0.20 58	0.11 43	0.20 56	0.15 26	0.36 125	0.30 115	0.23 58	0.21 45	0.26 132	0.15 51	0.20 30	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.06 6	0.05 1

SFCPSM	0.22 144	0.10 24	0.51 243	0.21 87	0.14 166	0.34 252	0.22 202	0.55 292	0.39 195	0.29 124	0.32 118	0.23 95	0.21 136	0.27 110	0.19 130	0.09 166	0.07 159	0.09 121	0.09 186	0.09 143	0.08 112

Gwc-CoAtRS	0.17 37	0.10 24	0.37 110	0.20 58	0.12 78	0.19 35	0.15 26	0.32 69	0.28 88	0.23 58	0.23 51	0.27 140	0.15 51	0.20 30	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.06 6	0.06 18

AE-Stereo	0.17 37	0.11 64	0.31 56	0.24 210	0.14 166	0.23 111	0.18 88	0.34 89	0.29 106	0.15 12	0.25 66	0.21 69	0.13 34	0.20 30	0.14 40	0.07 16	0.08 225	0.09 121	0.10 218	0.07 37	0.06 18

IGEVStereo-DCA	0.14 7	0.11 64	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.20 56	0.18 88	0.27 21	0.20 17	0.15 12	0.12 2	0.14 23	0.12 14	0.28 122	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.07 65

rrr	0.17 37	0.11 64	0.57 266	0.19 26	0.12 78	0.20 56	0.18 88	0.35 106	0.22 34	0.15 12	0.12 2	0.14 23	0.12 14	0.28 122	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.07 65

1111x	0.32 274	0.11 64	0.40 145	0.22 131	0.11 43	0.32 230	0.26 269	0.59 325	0.43 228	0.31 169	0.41 206	0.39 241	0.28 225	0.76 326	1.37 389	0.09 166	0.08 225	0.09 121	0.10 218	0.09 143	0.08 112

anonymousa	0.23 161	0.11 64	0.50 237	0.21 87	0.16 230	0.31 222	0.20 163	0.36 125	0.35 157	0.32 187	0.50 280	0.39 241	0.26 195	0.22 46	0.20 141	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.11 251	0.07 37	0.08 112

x	0.19 91	0.11 64	0.29 38	0.20 58	0.11 43	0.26 155	0.18 88	0.41 165	0.29 106	0.25 77	0.29 90	0.28 155	0.24 171	0.26 95	0.23 190	0.09 166	0.07 159	0.08 66	0.07 51	0.09 143	0.08 112

test_3	0.18 55	0.11 64	0.32 62	0.24 210	0.11 43	0.22 94	0.25 258	0.31 61	0.31 125	0.25 77	0.18 24	0.23 95	0.13 34	0.25 82	0.19 130	0.06 1	0.05 6	0.09 121	0.10 218	0.07 37	0.06 18

LCNet	0.21 118	0.11 64	0.29 38	0.25 247	0.12 78	0.23 111	0.19 125	0.34 89	0.26 66	0.28 99	0.35 150	0.26 132	0.30 247	0.35 179	0.17 92	0.07 16	0.05 6	0.09 121	0.10 218	0.13 267	0.22 351

AAGNet	0.33 280	0.11 64	0.37 110	0.25 247	0.16 230	0.20 56	0.19 125	0.30 55	0.27 75	0.35 228	0.35 150	0.27 140	0.30 247	0.44 204	2.66 409	0.08 100	0.05 6	0.10 185	0.07 51	0.08 82	0.06 18

NRIStereo	0.18 55	0.11 64	0.35 88	0.23 173	0.11 43	0.24 126	0.20 163	0.29 40	0.26 66	0.26 86	0.25 66	0.25 113	0.18 110	0.34 170	0.18 106	0.07 16	0.06 72	0.09 121	0.07 51	0.09 143	0.08 112

ASMatch	0.23 161	0.11 64	0.51 243	0.24 210	0.14 166	0.19 35	0.17 60	0.31 61	0.28 88	0.28 99	0.68 341	0.27 140	0.26 195	0.50 220	0.22 176	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.06 6	0.11 234

Pruner-Stereo	0.19 91	0.11 64	0.34 80	0.29 319	0.12 78	0.19 35	0.17 60	0.31 61	0.29 106	0.33 196	0.32 118	0.25 113	0.15 51	0.24 59	0.21 162	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.09 164

DeepStereo_RVC	0.18 55	0.11 64	0.40 145	0.21 87	0.11 43	0.19 35	0.16 39	0.28 33	0.22 34	0.27 90	0.27 77	0.23 95	0.28 225	0.24 59	0.18 106	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.07 51	0.09 143	0.10 209

RAFT-RH_RVC	0.25 206	0.11 64	0.45 200	0.21 87	0.12 78	0.25 137	0.14 13	0.27 21	0.27 75	0.38 257	1.15 379	0.23 95	0.17 88	0.57 252	0.24 199	0.07 16	0.05 6	0.10 185	0.07 51	0.06 6	0.07 65

test-1	0.17 37	0.11 64	0.40 145	0.23 173	0.13 132	0.22 94	0.23 222	0.34 89	0.26 66	0.20 42	0.24 61	0.22 76	0.14 44	0.16 7	0.20 141	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.06 6	0.08 112

test_xeample3	0.16 29	0.11 64	0.56 262	0.19 26	0.12 78	0.20 56	0.18 88	0.35 106	0.20 17	0.16 25	0.12 2	0.13 12	0.12 14	0.24 59	0.15 52	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 111	0.07 37	0.07 65

FENet	0.21 118	0.11 64	0.45 200	0.21 87	0.12 78	0.26 155	0.17 60	0.41 165	0.35 157	0.30 152	0.31 115	0.29 162	0.23 156	0.26 95	0.23 190	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.09 186	0.09 143	0.09 164

HSM-Net_RVC	0.27 223	0.11 64	0.42 174	0.19 26	0.11 43	0.34 252	0.20 163	0.62 345	0.43 228	0.40 280	0.43 232	0.50 304	0.26 195	0.76 326	0.22 176	0.08 100	0.07 159	0.07 14	0.07 51	0.08 82	0.08 112
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.25 206	0.12 82	0.40 145	0.19 26	0.10 20	0.27 162	0.19 125	0.51 254	0.45 254	0.34 212	0.41 206	0.31 180	0.26 195	0.58 257	0.28 226	0.10 208	0.07 159	0.08 66	0.08 111	0.09 143	0.09 164

tta	0.24 184	0.12 82	0.40 145	0.19 26	0.10 20	0.27 162	0.19 125	0.51 254	0.45 254	0.34 212	0.41 206	0.31 180	0.26 195	0.58 257	0.28 226	0.10 208	0.07 159	0.08 66	0.08 111	0.08 82	0.07 65

qqq1	0.24 184	0.12 82	0.40 145	0.19 26	0.10 20	0.27 162	0.19 125	0.51 254	0.45 254	0.34 212	0.41 206	0.31 180	0.26 195	0.58 257	0.16 69	0.10 208	0.07 159	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 65

fff1	0.24 184	0.12 82	0.40 145	0.19 26	0.10 20	0.27 162	0.19 125	0.51 254	0.45 254	0.34 212	0.41 206	0.31 180	0.26 195	0.58 257	0.16 69	0.10 208	0.07 159	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 65

MyStereo07	0.16 29	0.12 82	0.26 18	0.22 131	0.14 166	0.25 137	0.23 222	0.29 40	0.21 27	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.13 34	0.25 82	0.13 24	0.07 16	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.08 112

MyStereo06	0.20 104	0.12 82	0.57 266	0.21 87	0.14 166	0.25 137	0.23 222	0.40 155	0.21 27	0.30 152	0.24 61	0.31 180	0.18 110	0.22 46	0.18 106	0.07 16	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.08 112

MyStereo05	0.23 161	0.12 82	0.57 266	0.21 87	0.14 166	0.25 137	0.23 222	0.48 227	0.52 308	0.31 169	0.23 51	0.25 113	0.22 147	0.30 147	0.21 162	0.07 16	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.08 112

MyStereo04	0.23 161	0.12 82	0.55 258	0.22 131	0.14 166	0.25 137	0.23 222	0.49 233	0.52 308	0.28 99	0.23 51	0.27 140	0.23 156	0.30 147	0.22 176	0.07 16	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.08 112

CoDeX	0.23 161	0.12 82	0.46 206	0.21 87	0.14 166	0.29 194	0.21 186	0.53 275	0.41 219	0.29 124	0.35 150	0.29 162	0.22 147	0.48 213	0.19 130	0.09 166	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.08 82	0.07 65

mmm	0.21 118	0.12 82	0.31 56	0.22 131	0.12 78	0.28 175	0.21 186	0.41 165	0.27 75	0.29 124	0.38 179	0.29 162	0.24 171	0.29 135	0.22 176	0.09 166	0.07 159	0.11 232	0.09 186	0.10 192	0.09 164

ff7	0.14 7	0.12 82	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.27 21	0.20 17	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.07 65

ffff	0.14 7	0.12 82	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.27 21	0.20 17	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.07 65

DualNet	0.26 216	0.12 82	0.42 174	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.20 163	0.35 106	0.44 242	0.30 152	0.42 220	0.34 201	0.23 156	0.27 110	1.08 372	0.08 100	0.05 6	0.11 232	0.10 218	0.08 82	0.08 112

ffm	0.22 144	0.12 82	0.42 174	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.20 163	0.35 106	0.44 242	0.30 152	0.42 220	0.34 201	0.23 156	0.27 110	0.11 1	0.08 100	0.05 6	0.11 232	0.10 218	0.08 82	0.08 112

ff1	0.29 250	0.12 82	0.42 174	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.20 163	0.35 106	0.44 242	0.30 152	0.42 220	0.34 201	0.23 156	0.81 342	1.08 372	0.08 100	0.05 6	0.11 232	0.10 218	0.08 82	0.08 112

mmx	0.31 265	0.12 82	0.42 174	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.20 163	0.55 292	0.45 254	0.30 152	0.42 220	0.34 201	0.23 156	0.81 342	1.08 372	0.10 208	0.07 159	0.11 232	0.10 218	0.11 228	0.10 209

11t	0.14 7	0.12 82	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.27 21	0.20 17	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.07 65

ttt	0.29 250	0.12 82	0.34 80	0.21 87	0.13 132	0.29 194	0.20 163	0.56 306	0.47 273	0.31 169	0.44 242	0.30 172	0.22 147	0.65 290	0.85 362	0.13 279	0.10 272	0.10 185	0.10 218	0.11 228	0.11 234

xxx	0.31 265	0.12 82	0.42 174	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.20 163	0.55 292	0.45 254	0.30 152	0.42 220	0.34 201	0.23 156	0.81 342	1.08 372	0.10 208	0.07 159	0.11 232	0.10 218	0.11 228	0.10 209

EKT-Stereo	0.38 311	0.12 82	0.38 129	0.42 369	3.88 416	0.21 74	0.17 60	0.35 106	0.28 88	0.20 42	0.20 37	0.23 95	0.15 51	0.28 122	0.16 69	0.09 166	0.07 159	0.09 121	0.07 51	0.09 143	0.09 164

MIM_Stereo	0.18 55	0.12 82	0.38 129	0.20 58	0.11 43	0.17 10	0.14 13	0.35 106	0.25 59	0.27 90	0.35 150	0.23 95	0.13 34	0.27 110	0.16 69	0.06 1	0.07 159	0.08 66	0.08 111	0.08 82	0.06 18

CASnet	0.14 7	0.12 82	0.22 6	0.22 131	0.08 2	0.16 7	0.15 26	0.27 21	0.25 59	0.22 55	0.20 37	0.15 29	0.11 8	0.17 11	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.11 232	0.09 186	0.08 82	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 55	0.12 82	0.55 258	0.22 131	0.12 78	0.18 14	0.18 88	0.34 89	0.19 8	0.20 42	0.24 61	0.34 201	0.18 110	0.29 135	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.07 37	0.06 18

HanStereo	0.18 55	0.12 82	0.55 258	0.22 131	0.12 78	0.18 14	0.18 88	0.34 89	0.19 8	0.20 42	0.24 61	0.34 201	0.18 110	0.29 135	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.07 37	0.06 18

anonymousdsp	0.14 7	0.12 82	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.28 33	0.20 17	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.08 82	0.07 65

Selective-RAFT	0.17 37	0.12 82	0.30 44	0.24 210	0.10 20	0.29 194	0.15 26	0.32 69	0.31 125	0.17 29	0.17 20	0.21 69	0.18 110	0.28 122	0.17 92	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 51	0.08 82	0.06 18

ProNet	0.14 7	0.12 82	0.25 15	0.19 26	0.11 43	0.19 35	0.19 125	0.27 21	0.20 17	0.14 9	0.13 6	0.13 12	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.07 65

qqq	0.20 104	0.12 82	0.31 56	0.20 58	0.11 43	0.23 111	0.19 125	0.41 165	0.27 75	0.24 71	0.28 81	0.28 155	0.24 171	0.34 170	0.22 176	0.08 100	0.07 159	0.10 185	0.09 186	0.09 143	0.09 164

ccc-4	0.14 7	0.12 82	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.27 21	0.20 17	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.07 65

BUS	0.23 161	0.12 82	0.28 31	0.25 247	0.14 166	0.43 308	0.17 60	0.56 306	0.34 151	0.34 212	0.35 150	0.32 188	0.20 131	0.26 95	0.21 162	0.10 208	0.07 159	0.11 232	0.10 218	0.09 143	0.09 164

IER	0.23 161	0.12 82	0.39 140	0.20 58	0.14 166	0.31 222	0.19 125	0.42 177	0.36 167	0.33 196	0.40 198	0.32 188	0.33 269	0.29 135	0.22 176	0.09 166	0.07 159	0.08 66	0.08 111	0.09 143	0.08 112

BSDual-CNN	0.23 161	0.12 82	0.28 31	0.25 247	0.14 166	0.35 261	0.21 186	0.56 306	0.34 151	0.34 212	0.35 150	0.38 230	0.24 171	0.26 95	0.21 162	0.10 208	0.07 159	0.11 232	0.10 218	0.09 143	0.09 164

test_4	0.18 55	0.12 82	0.34 80	0.23 173	0.12 78	0.18 14	0.22 202	0.26 14	0.24 55	0.24 71	0.47 271	0.22 76	0.13 34	0.24 59	0.16 69	0.06 1	0.05 6	0.09 121	0.09 186	0.07 37	0.05 1

IGEV-Stereo	0.14 7	0.12 82	0.27 23	0.19 26	0.12 78	0.21 74	0.18 88	0.28 33	0.20 17	0.15 12	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 59	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.08 82	0.07 65
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 161	0.12 82	0.28 31	0.21 87	0.14 166	0.35 261	0.23 222	0.51 254	0.34 151	0.35 228	0.38 179	0.38 230	0.24 171	0.26 95	0.21 162	0.10 208	0.08 225	0.10 185	0.10 218	0.09 143	0.08 112

DAS	0.27 223	0.12 82	0.42 174	0.24 210	0.18 266	0.29 194	0.24 244	0.45 199	0.45 254	0.41 289	0.44 242	0.34 201	0.29 238	0.75 321	0.21 162	0.09 166	0.07 159	0.09 121	0.07 51	0.09 143	0.09 164

SepStereo	0.26 216	0.12 82	0.42 174	0.24 210	0.18 266	0.29 194	0.24 244	0.45 199	0.45 254	0.41 289	0.44 242	0.34 201	0.29 238	0.64 284	0.21 162	0.09 166	0.07 159	0.09 121	0.07 51	0.09 143	0.09 164

GANet-ADL	0.21 118	0.12 82	0.45 200	0.23 173	0.14 166	0.29 194	0.19 125	0.46 209	0.35 157	0.25 77	0.32 118	0.32 188	0.19 123	0.24 59	0.20 141	0.10 208	0.07 159	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.10 209

HHNet	0.22 144	0.12 82	0.52 247	0.18 8	0.18 266	0.20 56	0.20 163	0.34 89	0.31 125	0.32 187	0.59 316	0.20 61	0.21 136	0.24 59	0.31 246	0.08 100	0.05 6	0.09 121	0.07 51	0.08 82	0.11 234

Patchmatch Stereo++	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.29 90	0.25 113	0.17 88	0.26 95	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.16 39	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.29 90	0.25 113	0.18 110	0.24 59	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

ROB_FTStereo_v2	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.16 39	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.29 90	0.25 113	0.17 88	0.24 59	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

ROB_FTStereo	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.28 81	0.25 113	0.17 88	0.24 59	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

HUI-Stereo	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.28 81	0.25 113	0.17 88	0.22 46	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

THIR-Stereo	0.29 250	0.12 82	0.41 167	0.19 26	0.11 43	0.28 175	0.72 386	0.32 69	0.35 157	0.37 249	0.65 335	0.34 201	0.50 340	0.57 252	0.45 307	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.09 186	0.07 37	0.07 65

iGMRVC	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.29 90	0.25 113	0.17 88	0.27 110	0.17 92	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

IRAFT_RVC	0.22 144	0.12 82	0.39 140	0.26 276	0.11 43	0.18 14	0.24 244	0.40 155	0.37 176	0.31 169	0.30 101	0.29 162	0.24 171	0.55 241	0.22 176	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.07 65

iRAFT	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.29 90	0.25 113	0.17 88	0.26 95	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

CRE-IMP	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.11 43	0.24 126	0.17 60	0.29 40	0.21 27	0.27 90	0.26 72	0.24 106	0.17 88	0.23 53	0.18 106	0.08 100	0.05 6	0.10 185	0.07 51	0.10 192	0.10 209

cross-raft	0.17 37	0.12 82	0.41 167	0.23 173	0.10 20	0.20 56	0.24 244	0.33 83	0.23 45	0.23 58	0.28 81	0.29 162	0.15 51	0.17 11	0.15 52	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.06 6	0.05 1

RAFT-IKP	0.18 55	0.12 82	0.37 110	0.22 131	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 40	0.22 34	0.28 99	0.29 90	0.25 113	0.18 110	0.25 82	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

iRaftStereo_RVC	0.16 29	0.12 82	0.26 18	0.21 87	0.11 43	0.20 56	0.17 60	0.32 69	0.23 45	0.20 42	0.25 66	0.18 48	0.12 14	0.20 30	0.15 52	0.07 16	0.05 6	0.09 121	0.09 186	0.08 82	0.07 65

GES	0.22 144	0.12 82	0.42 174	0.20 58	0.14 166	0.27 162	0.19 125	0.49 233	0.33 144	0.30 152	0.36 160	0.25 113	0.23 156	0.29 135	0.22 176	0.10 208	0.08 225	0.08 66	0.07 51	0.10 192	0.11 234

UPFNet	0.25 206	0.12 82	0.38 129	0.24 210	0.19 284	0.37 271	0.28 287	0.48 227	0.38 189	0.34 212	0.37 169	0.37 225	0.28 225	0.39 191	0.33 259	0.10 208	0.09 254	0.10 185	0.10 218	0.10 192	0.08 112

DIP-Stereo	0.18 55	0.12 82	0.33 75	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.12 1	0.42 177	0.25 59	0.27 90	0.32 118	0.21 69	0.17 88	0.25 82	0.20 141	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.06 24	0.07 37	0.08 112
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 37	0.13 137	0.24 11	0.19 26	0.13 132	0.24 126	0.17 60	0.30 55	0.37 176	0.43 303	0.17 20	0.13 12	0.12 14	0.19 26	0.15 52	0.08 100	0.07 159	0.09 121	0.07 51	0.09 143	0.08 112

test croco	0.17 37	0.13 137	0.43 184	0.21 87	0.13 132	0.16 7	0.17 60	0.27 21	0.22 34	0.16 25	0.26 72	0.13 12	0.16 65	0.27 110	0.16 69	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.07 51	0.10 192	0.07 65

StereoIM	0.14 7	0.13 137	0.26 18	0.19 26	0.14 166	0.16 7	0.13 3	0.25 11	0.21 27	0.13 3	0.14 14	0.14 23	0.11 8	0.17 11	0.17 92	0.08 100	0.07 159	0.08 66	0.06 24	0.07 37	0.06 18

PCWNet_CMD	0.23 161	0.13 137	0.48 222	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.16 39	0.46 209	0.46 268	0.29 124	0.36 160	0.37 225	0.24 171	0.28 122	0.20 141	0.09 166	0.06 72	0.10 185	0.08 111	0.11 228	0.09 164

CFNet_ucs	0.24 184	0.13 137	0.50 237	0.20 58	0.15 207	0.28 175	0.17 60	0.49 233	0.45 254	0.32 187	0.42 220	0.39 241	0.22 147	0.31 152	0.21 162	0.11 236	0.08 225	0.12 265	0.09 186	0.12 254	0.11 234

gwcnet-sp	0.24 184	0.13 137	0.63 289	0.22 131	0.14 166	0.34 252	0.22 202	0.44 191	0.39 195	0.35 228	0.34 143	0.27 140	0.27 212	0.35 179	0.25 208	0.09 166	0.08 225	0.09 121	0.09 186	0.09 143	0.09 164

scenet	0.24 184	0.13 137	0.63 289	0.22 131	0.14 166	0.34 252	0.22 202	0.44 191	0.39 195	0.35 228	0.34 143	0.27 140	0.27 212	0.35 179	0.25 208	0.09 166	0.08 225	0.09 121	0.09 186	0.09 143	0.09 164

DCRE	0.20 104	0.13 137	0.40 145	0.21 87	0.15 207	0.20 56	0.19 125	0.30 55	0.27 75	0.22 55	0.80 358	0.23 95	0.16 65	0.23 53	0.15 52	0.07 16	0.07 159	0.07 14	0.08 111	0.07 37	0.06 18

ssnet	0.24 184	0.13 137	0.63 289	0.22 131	0.14 166	0.34 252	0.22 202	0.44 191	0.39 195	0.35 228	0.34 143	0.27 140	0.27 212	0.35 179	0.25 208	0.09 166	0.08 225	0.09 121	0.09 186	0.09 143	0.09 164

fff	0.19 91	0.13 137	0.40 145	0.18 8	0.09 7	0.19 35	0.18 88	0.35 106	0.43 228	0.29 124	0.30 101	0.18 48	0.28 225	0.20 30	0.18 106	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

ADStereo(finetuned)	0.19 91	0.13 137	0.49 227	0.19 26	0.09 7	0.19 35	0.18 88	0.34 89	0.39 195	0.29 124	0.31 115	0.18 48	0.31 259	0.21 41	0.19 130	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

IPLGR	0.21 118	0.13 137	0.61 279	0.21 87	0.11 43	0.25 137	0.18 88	0.41 165	0.37 176	0.28 99	0.27 77	0.21 69	0.19 123	0.37 185	0.18 106	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.06 18

STrans-v2	0.24 184	0.13 137	0.54 253	0.21 87	0.12 78	0.23 111	0.21 186	0.47 216	0.28 88	0.31 169	0.42 220	0.36 220	0.35 280	0.62 277	0.23 190	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.06 6	0.06 18

TransformOpticalFlow	0.24 184	0.13 137	0.56 262	0.23 173	0.11 43	0.21 74	0.19 125	0.40 155	0.32 133	0.30 152	0.43 232	0.36 220	0.31 259	0.61 269	0.20 141	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.06 6	0.07 65

IIG-Stereo	0.23 161	0.13 137	0.35 88	0.29 319	0.12 78	0.23 111	0.14 13	0.38 137	0.31 125	0.34 212	0.37 169	0.33 195	0.21 136	0.70 302	0.26 220	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.07 51	0.07 37	0.06 18

CroCo-Stereo	0.14 7	0.13 137	0.24 11	0.25 247	0.11 43	0.11 1	0.18 88	0.32 69	0.23 45	0.12 1	0.12 2	0.18 48	0.12 14	0.14 1	0.13 24	0.08 100	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.06 18
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
ICVP	0.23 161	0.13 137	0.44 190	0.26 276	0.14 166	0.29 194	0.25 258	0.45 199	0.33 144	0.29 124	0.43 232	0.35 215	0.25 186	0.26 95	0.23 190	0.12 263	0.09 254	0.09 121	0.08 111	0.09 143	0.10 209
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 29	0.13 137	0.29 38	0.22 131	0.15 207	0.19 35	0.13 3	0.32 69	0.26 66	0.26 86	0.20 37	0.19 59	0.17 88	0.21 41	0.15 52	0.08 100	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.07 65

CFNet_pseudo	0.23 161	0.13 137	0.47 213	0.19 26	0.13 132	0.26 155	0.16 39	0.44 191	0.44 242	0.29 124	0.37 169	0.38 230	0.23 156	0.29 135	0.21 162	0.09 166	0.06 72	0.11 232	0.08 111	0.11 228	0.09 164

DCANet	0.18 55	0.13 137	0.40 145	0.19 26	0.09 7	0.19 35	0.18 88	0.34 89	0.39 195	0.29 124	0.31 115	0.18 48	0.23 156	0.20 30	0.19 130	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

csc	0.19 91	0.13 137	0.40 145	0.18 8	0.09 7	0.19 35	0.18 88	0.35 106	0.43 228	0.29 124	0.30 101	0.18 48	0.28 225	0.20 30	0.18 106	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

cscssc	0.19 91	0.13 137	0.40 145	0.18 8	0.09 7	0.19 35	0.18 88	0.35 106	0.43 228	0.29 124	0.30 101	0.18 48	0.28 225	0.20 30	0.18 106	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

ac_64	0.27 223	0.13 137	0.41 167	0.24 210	0.17 247	0.36 266	0.22 202	0.46 209	0.33 144	0.35 228	0.36 160	0.52 311	0.30 247	0.62 277	0.32 252	0.11 236	0.09 254	0.10 185	0.10 218	0.09 143	0.08 112

ACVNet	0.23 161	0.13 137	0.35 88	0.18 8	0.15 207	0.27 162	0.23 222	0.39 148	0.44 242	0.28 99	0.41 206	0.38 230	0.26 195	0.27 110	0.32 252	0.08 100	0.07 159	0.08 66	0.07 51	0.10 192	0.07 65

acv_ft	0.25 206	0.13 137	0.40 145	0.23 173	0.19 284	0.34 252	0.21 186	0.45 199	0.44 242	0.38 257	0.41 206	0.38 230	0.27 212	0.27 110	0.35 267	0.08 100	0.07 159	0.08 66	0.07 51	0.11 228	0.07 65

DSFCA	0.27 223	0.13 137	0.36 105	0.20 58	0.17 247	0.38 278	0.31 306	0.47 216	0.43 228	0.43 303	0.37 169	0.39 241	0.29 238	0.52 231	0.32 252	0.12 263	0.10 272	0.10 185	0.11 251	0.11 228	0.10 209

MSMDNet	0.23 161	0.13 137	0.48 222	0.20 58	0.13 132	0.28 175	0.16 39	0.46 209	0.46 268	0.29 124	0.36 160	0.37 225	0.24 171	0.28 122	0.20 141	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.11 228	0.09 164

ccs_rob	0.23 161	0.13 137	0.47 213	0.20 58	0.13 132	0.26 155	0.17 60	0.44 191	0.44 242	0.29 124	0.37 169	0.38 230	0.23 156	0.29 135	0.21 162	0.09 166	0.06 72	0.11 232	0.08 111	0.11 228	0.09 164

DISCO	0.32 274	0.13 137	0.51 243	0.25 247	0.16 230	0.48 327	0.25 258	0.50 241	0.57 328	0.37 249	0.45 254	0.62 339	0.36 284	0.64 284	0.49 319	0.09 166	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.12 254	0.11 234

ACVNet-DCA	0.18 55	0.14 166	0.38 129	0.23 173	0.11 43	0.31 222	0.19 125	0.41 165	0.27 75	0.17 29	0.19 27	0.13 12	0.18 110	0.28 122	0.11 1	0.08 100	0.05 6	0.08 66	0.06 24	0.09 143	0.09 164

xx1	0.20 104	0.14 166	0.38 129	0.23 173	0.11 43	0.31 222	0.19 125	0.35 106	0.47 273	0.17 29	0.19 27	0.28 155	0.24 171	0.28 122	0.11 1	0.08 100	0.05 6	0.10 185	0.09 186	0.09 143	0.09 164

1test111	0.19 91	0.14 166	0.38 129	0.23 173	0.11 43	0.31 222	0.19 125	0.41 165	0.27 75	0.17 29	0.19 27	0.13 12	0.18 110	0.34 170	0.22 176	0.08 100	0.05 6	0.08 66	0.06 24	0.09 143	0.09 164

cc1	0.18 55	0.14 166	0.38 129	0.23 173	0.11 43	0.31 222	0.19 125	0.35 106	0.47 273	0.17 29	0.19 27	0.13 12	0.18 110	0.28 122	0.11 1	0.08 100	0.05 6	0.08 66	0.06 24	0.08 82	0.08 112

tt1	0.18 55	0.14 166	0.35 88	0.23 173	0.11 43	0.30 211	0.19 125	0.35 106	0.44 242	0.17 29	0.19 27	0.13 12	0.16 65	0.27 110	0.11 1	0.08 100	0.05 6	0.08 66	0.06 24	0.08 82	0.08 112

CRFU-Net	0.28 240	0.14 166	0.45 200	0.25 247	0.15 207	0.45 315	0.23 222	0.50 241	0.30 115	0.43 303	0.41 206	0.48 294	0.46 329	0.43 200	0.29 236	0.11 236	0.10 272	0.09 121	0.08 111	0.10 192	0.10 209

hknet	0.25 206	0.14 166	0.40 145	0.25 247	0.15 207	0.35 261	0.21 186	0.56 306	0.37 176	0.34 212	0.35 150	0.43 267	0.27 212	0.37 185	0.21 162	0.09 166	0.07 159	0.11 232	0.10 218	0.09 143	0.09 164

GMOStereo	0.18 55	0.14 166	0.30 44	0.22 131	0.12 78	0.20 56	0.27 274	0.26 14	0.28 88	0.31 169	0.32 118	0.26 132	0.17 88	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 159	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.05 1

error version	0.18 55	0.14 166	0.30 44	0.22 131	0.12 78	0.20 56	0.27 274	0.26 14	0.28 88	0.31 169	0.32 118	0.26 132	0.17 88	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 159	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.05 1

test-v	0.18 55	0.14 166	0.30 44	0.22 131	0.12 78	0.20 56	0.27 274	0.26 14	0.28 88	0.31 169	0.32 118	0.26 132	0.17 88	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 159	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.05 1

GwcNet-ADL	0.22 144	0.14 166	0.58 270	0.24 210	0.13 132	0.22 94	0.23 222	0.49 233	0.40 208	0.27 90	0.29 90	0.30 172	0.20 131	0.26 95	0.23 190	0.09 166	0.07 159	0.07 14	0.07 51	0.09 143	0.09 164

OMP-Stereo	0.23 161	0.14 166	0.35 88	0.29 319	0.13 132	0.21 74	0.16 39	0.37 131	0.33 144	0.34 212	0.30 101	0.34 201	0.19 123	0.70 302	0.24 199	0.07 16	0.06 72	0.09 121	0.07 51	0.07 37	0.06 18

test-2	0.18 55	0.14 166	0.30 44	0.22 131	0.12 78	0.20 56	0.27 274	0.26 14	0.28 88	0.31 169	0.32 118	0.26 132	0.17 88	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 159	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.05 1

raft+_RVC	0.18 55	0.14 166	0.32 62	0.21 87	0.15 207	0.21 74	0.16 39	0.38 137	0.34 151	0.21 51	0.28 81	0.20 61	0.15 51	0.24 59	0.19 130	0.08 100	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.08 112

sCroCo_RVC	0.18 55	0.14 166	0.49 227	0.27 299	0.18 266	0.22 94	0.17 60	0.27 21	0.23 45	0.14 9	0.22 49	0.17 41	0.14 44	0.21 41	0.15 52	0.10 208	0.11 289	0.09 121	0.09 186	0.09 143	0.09 164

Anonymous	0.20 104	0.14 166	0.47 213	0.27 299	0.20 298	0.25 137	0.25 258	0.32 69	0.26 66	0.18 40	0.18 24	0.15 29	0.19 123	0.24 59	0.18 106	0.10 208	0.09 254	0.09 121	0.09 186	0.15 291	0.13 268

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 37	0.14 166	0.32 62	0.20 58	0.09 7	0.19 35	0.17 60	0.32 69	0.30 115	0.25 77	0.33 137	0.20 61	0.17 88	0.19 26	0.15 52	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 51	0.07 37	0.05 1

MMNet	0.27 223	0.14 166	0.49 227	0.24 210	0.17 247	0.47 323	0.22 202	0.45 199	0.51 302	0.39 272	0.41 206	0.36 220	0.33 269	0.39 191	0.34 263	0.08 100	0.07 159	0.09 121	0.09 186	0.10 192	0.08 112

delet	0.27 223	0.14 166	0.40 145	0.23 173	0.19 284	0.41 293	0.29 291	0.49 233	0.48 282	0.33 196	0.41 206	0.37 225	0.30 247	0.48 213	0.34 263	0.09 166	0.09 254	0.11 232	0.12 283	0.08 82	0.08 112

UNet	0.28 240	0.14 166	0.69 304	0.23 173	0.20 298	0.44 310	0.22 202	0.50 241	0.40 208	0.34 212	0.39 191	0.43 267	0.33 269	0.40 194	0.31 246	0.09 166	0.07 159	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.08 112

HGLStereo	0.27 223	0.14 166	0.46 206	0.24 210	0.21 306	0.33 239	0.23 222	0.50 241	0.42 223	0.35 228	0.48 277	0.41 257	0.33 269	0.45 206	0.33 259	0.11 236	0.10 272	0.09 121	0.09 186	0.10 192	0.12 256

GANet-RSSM	0.24 184	0.14 166	0.36 105	0.21 87	0.14 166	0.27 162	0.21 186	0.45 199	0.33 144	0.29 124	0.39 191	0.39 241	0.28 225	0.58 257	0.23 190	0.11 236	0.07 159	0.09 121	0.09 186	0.10 192	0.09 164

DMCA	0.22 144	0.14 166	0.36 105	0.22 131	0.14 166	0.27 162	0.20 163	0.43 187	0.38 189	0.31 169	0.32 118	0.33 195	0.24 171	0.24 59	0.28 226	0.11 236	0.08 225	0.10 185	0.08 111	0.10 192	0.11 234

RASNet	0.28 240	0.14 166	0.44 190	0.22 131	0.18 266	0.32 230	0.19 125	0.48 227	0.38 189	0.29 124	0.43 232	0.47 289	0.37 292	0.79 335	0.36 273	0.09 166	0.07 159	0.07 14	0.09 186	0.07 37	0.07 65

MDST_ROB	0.48 343	0.14 166	0.95 356	0.30 326	0.21 306	1.33 399	0.32 310	0.77 376	0.56 325	1.06 385	0.71 346	0.49 298	0.35 280	1.26 387	0.38 276	0.13 279	0.11 289	0.16 324	0.13 301	0.12 254	0.12 256

MyStereo8	0.22 144	0.15 191	0.63 289	0.21 87	0.17 247	0.31 222	0.16 39	0.36 125	0.32 133	0.28 99	0.36 160	0.25 113	0.18 110	0.25 82	0.28 226	0.08 100	0.07 159	0.08 66	0.07 51	0.10 192	0.12 256

CASS	0.21 118	0.15 191	0.32 62	0.26 276	0.11 43	0.28 175	0.19 125	0.39 148	0.30 115	0.32 187	0.34 143	0.25 113	0.24 171	0.25 82	0.20 141	0.13 279	0.08 225	0.11 232	0.09 186	0.11 228	0.11 234
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 22	0.15 191	0.28 31	0.25 247	0.18 266	0.11 1	0.19 125	0.28 33	0.21 27	0.13 3	0.16 17	0.15 29	0.12 14	0.17 11	0.14 40	0.07 16	0.07 159	0.08 66	0.06 24	0.08 82	0.07 65

NINENet	0.25 206	0.15 191	0.37 110	0.23 173	0.16 230	0.43 308	0.17 60	0.60 333	0.46 268	0.32 187	0.37 169	0.32 188	0.20 131	0.42 198	0.21 162	0.10 208	0.10 272	0.12 265	0.08 111	0.11 228	0.10 209

Sa-1000	0.22 144	0.15 191	0.35 88	0.23 173	0.13 132	0.28 175	0.23 222	0.47 216	0.39 195	0.30 152	0.50 280	0.26 132	0.19 123	0.33 164	0.16 69	0.07 16	0.06 72	0.10 185	0.11 251	0.08 82	0.06 18

CSP-Net	0.27 223	0.15 191	0.30 44	0.21 87	0.14 166	0.44 310	0.24 244	0.50 241	0.40 208	0.41 289	0.43 232	0.42 264	0.26 195	0.66 294	0.28 226	0.12 263	0.08 225	0.08 66	0.08 111	0.10 192	0.09 164

IPLG	0.21 118	0.15 191	0.53 250	0.21 87	0.12 78	0.28 175	0.17 60	0.42 177	0.30 115	0.33 196	0.32 118	0.15 29	0.17 88	0.50 220	0.21 162	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.06 18

MIPNet	0.21 118	0.15 191	0.52 247	0.21 87	0.12 78	0.27 162	0.20 163	0.45 199	0.37 176	0.30 152	0.23 51	0.19 59	0.24 171	0.27 110	0.19 130	0.07 16	0.05 6	0.08 66	0.07 51	0.07 37	0.06 18

PSMNet-ADL	0.25 206	0.15 191	0.32 62	0.26 276	0.14 166	0.31 222	0.22 202	0.44 191	0.36 167	0.27 90	0.33 137	0.41 257	0.28 225	0.61 269	0.29 236	0.11 236	0.09 254	0.09 121	0.11 251	0.10 192	0.10 209

rafts_anoy	0.18 55	0.15 191	0.35 88	0.22 131	0.14 166	0.19 35	0.17 60	0.32 69	0.30 115	0.23 58	0.25 66	0.20 61	0.16 65	0.22 46	0.19 130	0.08 100	0.07 159	0.10 185	0.12 283	0.09 143	0.08 112

pcwnet_v2	0.32 274	0.15 191	1.26 381	0.23 173	0.18 266	0.32 230	0.18 88	0.59 325	0.60 334	0.36 244	0.45 254	0.35 215	0.29 238	0.36 183	0.25 208	0.14 302	0.11 289	0.12 265	0.11 251	0.14 279	0.15 294

RALCasStereoNet	0.18 55	0.15 191	0.33 75	0.21 87	0.14 166	0.21 74	0.18 88	0.31 61	0.25 59	0.21 51	0.29 90	0.22 76	0.15 51	0.27 110	0.17 92	0.08 100	0.10 272	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.09 164

ADLNet	0.28 240	0.15 191	0.42 174	0.23 173	0.19 284	0.34 252	0.23 222	0.53 275	0.43 228	0.42 297	0.41 206	0.44 277	0.27 212	0.55 241	0.35 267	0.11 236	0.08 225	0.11 232	0.11 251	0.11 228	0.12 256

AFF-stereo	0.18 55	0.15 191	0.32 62	0.21 87	0.10 20	0.18 14	0.18 88	0.33 83	0.27 75	0.25 77	0.37 169	0.25 113	0.17 88	0.24 59	0.15 52	0.06 1	0.05 6	0.08 66	0.08 111	0.07 37	0.05 1

cf-r	0.24 184	0.15 191	0.44 190	0.21 87	0.14 166	0.27 162	0.22 202	0.42 177	0.40 208	0.30 152	0.42 220	0.42 264	0.26 195	0.43 200	0.25 208	0.11 236	0.06 72	0.08 66	0.10 218	0.08 82	0.08 112

PSMNet-RSSM	0.24 184	0.15 191	0.36 105	0.21 87	0.14 166	0.25 137	0.20 163	0.48 227	0.37 176	0.30 152	0.44 242	0.38 230	0.26 195	0.52 231	0.22 176	0.12 263	0.07 159	0.11 232	0.13 301	0.10 192	0.09 164

CFNet-ft	0.24 184	0.15 191	0.35 88	0.18 8	0.15 207	0.30 211	0.21 186	0.39 148	0.36 167	0.28 99	0.40 198	0.43 267	0.25 186	0.47 211	0.24 199	0.12 263	0.07 159	0.12 265	0.11 251	0.12 254	0.09 164

CFNet_RVC	0.24 184	0.15 191	0.35 88	0.18 8	0.15 207	0.30 211	0.21 186	0.39 148	0.36 167	0.28 99	0.40 198	0.43 267	0.25 186	0.47 211	0.24 199	0.12 263	0.07 159	0.12 265	0.11 251	0.12 254	0.09 164

4D-IteraStereo	0.17 37	0.16 209	0.50 237	0.21 87	0.14 166	0.19 35	0.17 60	0.28 33	0.28 88	0.23 58	0.20 37	0.20 61	0.11 8	0.19 26	0.14 40	0.06 1	0.04 1	0.10 185	0.08 111	0.08 82	0.06 18

CBFPSM	0.27 223	0.16 209	0.67 299	0.20 58	0.14 166	0.38 278	0.25 258	0.40 155	0.36 167	0.33 196	0.36 160	0.56 321	0.38 296	0.32 158	0.38 276	0.08 100	0.08 225	0.07 14	0.08 111	0.09 143	0.11 234

ToySt	0.24 184	0.16 209	0.48 222	0.21 87	0.13 132	0.29 194	0.29 291	0.39 148	0.39 195	0.27 90	0.35 150	0.39 241	0.31 259	0.31 152	0.29 236	0.08 100	0.09 254	0.10 185	0.11 251	0.11 228	0.10 209

ssnet_v2	0.28 240	0.16 209	0.44 190	0.22 131	0.15 207	0.40 290	0.30 301	0.57 313	0.46 268	0.38 257	0.36 160	0.47 289	0.29 238	0.38 189	0.39 284	0.13 279	0.11 289	0.11 232	0.11 251	0.11 228	0.11 234

TestStereo1	0.21 118	0.16 209	0.32 62	0.26 276	0.13 132	0.26 155	0.27 274	0.40 155	0.36 167	0.29 124	0.39 191	0.22 76	0.21 136	0.33 164	0.17 92	0.07 16	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.07 65

RAFT_CTSACE	0.21 118	0.16 209	0.41 167	0.25 247	0.15 207	0.22 94	0.24 244	0.32 69	0.28 88	0.33 196	0.51 286	0.29 162	0.17 88	0.32 158	0.13 24	0.06 1	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.06 18

SA-5K	0.21 118	0.16 209	0.32 62	0.26 276	0.13 132	0.26 155	0.27 274	0.40 155	0.36 167	0.29 124	0.39 191	0.22 76	0.21 136	0.33 164	0.17 92	0.07 16	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.08 82	0.07 65

SA	0.22 144	0.16 209	0.36 105	0.23 173	0.13 132	0.24 126	0.23 222	0.45 199	0.40 208	0.27 90	0.44 242	0.23 95	0.23 156	0.33 164	0.17 92	0.07 16	0.06 72	0.10 185	0.11 251	0.08 82	0.06 18

AACVNet	0.26 216	0.16 209	0.37 110	0.22 131	0.14 166	0.29 194	0.19 125	0.41 165	0.31 125	0.38 257	0.42 220	0.43 267	0.28 225	0.73 312	0.25 208	0.11 236	0.08 225	0.11 232	0.09 186	0.13 267	0.11 234

psm_up	0.29 250	0.16 209	0.41 167	0.26 276	0.17 247	0.32 230	0.26 269	0.55 292	0.43 228	0.36 244	0.40 198	0.45 281	0.37 292	0.58 257	0.30 242	0.11 236	0.12 306	0.13 284	0.12 283	0.10 192	0.10 209

UCFNet_RVC	0.24 184	0.16 209	0.34 80	0.18 8	0.15 207	0.33 239	0.16 39	0.46 209	0.35 157	0.29 124	0.35 150	0.39 241	0.25 186	0.34 170	0.22 176	0.13 279	0.08 225	0.13 284	0.14 312	0.13 267	0.12 256

AdaStereo	0.24 184	0.16 209	0.37 110	0.24 210	0.12 78	0.32 230	0.17 60	0.54 282	0.42 223	0.33 196	0.38 179	0.35 215	0.21 136	0.30 147	0.22 176	0.14 302	0.06 72	0.13 284	0.08 111	0.11 228	0.08 112
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.
NVstereo2D	0.31 265	0.16 209	0.54 253	0.24 210	0.22 321	0.42 300	0.28 287	0.58 320	0.56 325	0.28 99	0.38 179	0.40 254	0.30 247	0.71 305	0.28 226	0.13 279	0.08 225	0.13 284	0.10 218	0.19 329	0.16 301

MLCV	0.22 144	0.16 209	0.44 190	0.21 87	0.08 2	0.29 194	0.19 125	0.38 137	0.37 176	0.38 257	0.44 242	0.31 180	0.21 136	0.41 196	0.24 199	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

HSM	0.28 240	0.16 209	0.35 88	0.20 58	0.15 207	0.33 239	0.19 125	0.53 275	0.37 176	0.36 244	0.38 179	0.67 355	0.31 259	0.89 355	0.23 190	0.08 100	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.08 82	0.08 112

DLCB_ROB	0.28 240	0.16 209	0.34 80	0.27 299	0.16 230	0.38 278	0.25 258	0.48 227	0.43 228	0.46 316	0.46 264	0.51 308	0.33 269	0.53 236	0.33 259	0.10 208	0.10 272	0.11 232	0.11 251	0.10 192	0.09 164

raft_robust	0.22 144	0.17 225	0.30 44	0.22 131	0.12 78	0.23 111	0.22 202	0.49 233	0.48 282	0.32 187	0.32 118	0.26 132	0.23 156	0.53 236	0.15 52	0.07 16	0.06 72	0.08 66	0.10 218	0.08 82	0.06 18

ADLNet2	0.30 258	0.17 225	0.72 314	0.23 173	0.17 247	0.36 266	0.24 244	0.52 264	0.51 302	0.32 187	0.38 179	0.45 281	0.30 247	0.69 299	0.35 267	0.10 208	0.08 225	0.09 121	0.09 186	0.12 254	0.10 209

TRStereo	0.19 91	0.17 225	0.47 213	0.23 173	0.19 284	0.19 35	0.16 39	0.52 264	0.28 88	0.20 42	0.19 27	0.21 69	0.13 34	0.24 59	0.13 24	0.09 166	0.06 72	0.09 121	0.11 251	0.06 6	0.06 18

RAFT	0.21 118	0.17 225	0.32 62	0.24 210	0.12 78	0.25 137	0.27 274	0.35 106	0.28 88	0.33 196	0.33 137	0.38 230	0.22 147	0.29 135	0.17 92	0.08 100	0.08 225	0.11 232	0.10 218	0.10 192	0.06 18

111	0.20 104	0.17 225	0.40 145	0.18 8	0.09 7	0.24 126	0.17 60	0.41 165	0.45 254	0.23 58	0.29 90	0.29 162	0.21 136	0.24 59	0.18 106	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.08 112

hitnet-ft	0.29 250	0.17 225	0.40 145	0.19 26	0.14 166	0.39 285	0.23 222	0.44 191	0.41 219	0.36 244	0.46 264	0.53 315	0.34 276	0.76 326	0.32 252	0.14 302	0.10 272	0.13 284	0.10 218	0.15 291	0.13 268

GwcNet-RSSM	0.26 216	0.17 225	0.46 206	0.21 87	0.13 132	0.28 175	0.23 222	0.44 191	0.42 223	0.31 169	0.45 254	0.40 254	0.26 195	0.55 241	0.28 226	0.11 236	0.07 159	0.09 121	0.10 218	0.09 143	0.08 112

stereogan	0.37 305	0.17 225	0.65 295	0.27 299	0.22 321	0.62 356	0.26 269	0.59 325	0.63 342	0.43 303	0.60 321	0.67 355	0.42 316	0.68 297	0.35 267	0.13 279	0.14 320	0.14 303	0.12 283	0.19 329	0.17 309

HITNet	0.20 104	0.17 225	0.43 184	0.19 26	0.08 2	0.27 162	0.14 13	0.42 177	0.30 115	0.29 124	0.32 118	0.27 140	0.21 136	0.28 122	0.25 208	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.06 18
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
StereoDRNet-Refined	0.27 223	0.17 225	0.35 88	0.25 247	0.14 166	0.37 271	0.21 186	0.47 216	0.41 219	0.44 309	0.51 286	0.41 257	0.28 225	0.45 206	0.37 274	0.09 166	0.06 72	0.11 232	0.11 251	0.10 192	0.10 209
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 280	0.17 225	0.61 279	0.27 299	0.19 284	0.46 317	0.29 291	0.65 353	0.51 302	0.47 323	0.46 264	0.44 277	0.34 276	0.62 277	0.41 296	0.12 263	0.08 225	0.13 284	0.12 283	0.12 254	0.10 209

SGM-Forest	0.36 296	0.17 225	0.47 213	0.23 173	0.16 230	0.45 315	0.41 347	0.55 292	0.48 282	0.52 338	0.60 321	0.52 311	0.41 308	0.85 348	0.50 324	0.17 335	0.17 346	0.17 330	0.15 320	0.15 291	0.15 294
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
whm_eth	0.23 161	0.18 237	0.56 262	0.24 210	0.19 284	0.21 74	0.18 88	0.37 131	0.40 208	0.31 169	0.60 321	0.15 29	0.17 88	0.26 95	0.19 130	0.09 166	0.08 225	0.10 185	0.09 186	0.09 143	0.11 234

StereoVision	0.22 144	0.18 237	0.37 110	0.27 299	0.17 247	0.23 111	0.22 202	0.38 137	0.31 125	0.20 42	0.51 286	0.22 76	0.16 65	0.28 122	0.18 106	0.11 236	0.12 306	0.13 284	0.13 301	0.10 192	0.07 65

LL-Strereo2	0.18 55	0.18 237	0.39 140	0.22 131	0.12 78	0.24 126	0.13 3	0.31 61	0.23 45	0.24 71	0.20 37	0.24 106	0.12 14	0.26 95	0.15 52	0.06 1	0.06 72	0.12 265	0.09 186	0.08 82	0.07 65

iinet-f	0.30 258	0.18 237	1.03 367	0.20 58	0.15 207	0.44 310	0.22 202	0.45 199	0.37 176	0.35 228	0.44 242	0.41 257	0.34 276	0.34 170	0.40 290	0.10 208	0.09 254	0.08 66	0.08 111	0.13 267	0.11 234

RAFT+CT+SA	0.21 118	0.18 237	0.33 75	0.25 247	0.18 266	0.23 111	0.29 291	0.40 155	0.36 167	0.24 71	0.38 179	0.18 48	0.16 65	0.32 158	0.16 69	0.07 16	0.05 6	0.09 121	0.12 283	0.09 143	0.09 164

iRaft-Stereo_5w	0.23 161	0.18 237	0.44 190	0.22 131	0.13 132	0.19 35	0.19 125	0.37 131	0.32 133	0.28 99	0.37 169	0.34 201	0.23 156	0.65 290	0.27 224	0.06 1	0.06 72	0.08 66	0.07 51	0.09 143	0.08 112

LMCR-Stereo	0.26 216	0.18 237	0.49 227	0.28 316	0.14 166	0.36 266	0.23 222	0.54 282	0.34 151	0.39 272	0.40 198	0.29 162	0.29 238	0.37 185	0.27 224	0.11 236	0.07 159	0.09 121	0.07 51	0.13 267	0.09 164

Anonymous3	0.23 161	0.18 237	0.63 289	0.27 299	0.18 266	0.41 293	0.23 222	0.43 187	0.35 157	0.23 58	0.27 77	0.20 61	0.18 110	0.27 110	0.18 106	0.12 263	0.11 289	0.10 185	0.10 218	0.11 228	0.12 256

XX-TBD	0.15 22	0.18 237	0.28 31	0.22 131	0.10 20	0.22 94	0.15 26	0.22 3	0.27 75	0.22 55	0.26 72	0.14 23	0.12 14	0.16 7	0.13 24	0.08 100	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

RALAANet	0.19 91	0.18 237	0.37 110	0.23 173	0.14 166	0.23 111	0.13 3	0.37 131	0.29 106	0.28 99	0.26 72	0.25 113	0.15 51	0.26 95	0.18 106	0.08 100	0.06 72	0.09 121	0.08 111	0.09 143	0.06 18

FAT-Stereo	0.36 296	0.18 237	0.73 317	0.26 276	0.18 266	0.33 239	0.29 291	0.60 333	0.59 331	0.46 316	0.60 321	0.60 333	0.50 340	0.61 269	0.34 263	0.13 279	0.14 320	0.13 284	0.12 283	0.14 279	0.18 322

BEATNet_4x	0.22 144	0.18 237	0.47 213	0.22 131	0.10 20	0.28 175	0.14 13	0.46 209	0.32 133	0.31 169	0.34 143	0.31 180	0.25 186	0.31 152	0.29 236	0.08 100	0.06 72	0.08 66	0.06 24	0.10 192	0.08 112

RYNet	0.37 305	0.18 237	0.59 274	0.25 247	0.28 354	0.61 355	0.32 310	0.59 325	0.59 331	0.41 289	0.38 179	0.57 325	0.39 301	0.87 351	0.53 329	0.11 236	0.08 225	0.12 265	0.11 251	0.18 325	0.18 322

iResNet	0.24 184	0.18 237	0.61 279	0.25 247	0.11 43	0.29 194	0.21 186	0.42 177	0.43 228	0.33 196	0.43 232	0.27 140	0.22 147	0.34 170	0.26 220	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 65

CBMV_ROB	0.33 280	0.18 237	0.53 250	0.21 87	0.14 166	0.33 239	0.20 163	0.51 254	0.45 254	0.51 332	0.55 306	0.45 281	0.42 316	0.71 305	0.32 252	0.18 345	0.19 356	0.23 356	0.21 353	0.14 279	0.15 294

test_5	0.23 161	0.19 252	0.38 129	0.26 276	0.18 266	0.25 137	0.29 291	0.40 155	0.37 176	0.29 124	0.40 198	0.25 113	0.22 147	0.34 170	0.18 106	0.07 16	0.05 6	0.09 121	0.09 186	0.10 192	0.10 209

AASNet	0.27 223	0.19 252	0.49 227	0.26 276	0.17 247	0.34 252	0.20 163	0.62 345	0.48 282	0.35 228	0.40 198	0.32 188	0.25 186	0.28 122	0.34 263	0.11 236	0.09 254	0.10 185	0.08 111	0.13 267	0.11 234

AnonymousM	0.17 37	0.19 252	0.24 11	0.18 8	0.10 20	0.18 14	0.17 60	0.30 55	0.23 45	0.26 86	0.20 37	0.18 48	0.14 44	0.19 26	0.14 40	0.09 166	0.06 72	0.38 375	0.15 320	0.06 6	0.05 1

TestStereo	0.21 118	0.19 252	0.40 145	0.25 247	0.10 20	0.22 94	0.21 186	0.31 61	0.31 125	0.23 58	0.34 143	0.22 76	0.18 110	0.62 277	0.18 106	0.08 100	0.06 72	0.10 185	0.07 51	0.11 228	0.06 18

CVANet_RVC	0.30 258	0.19 252	0.41 167	0.26 276	0.16 230	0.33 239	0.26 269	0.52 264	0.47 273	0.40 280	0.46 264	0.43 267	0.31 259	0.89 355	0.26 220	0.14 302	0.09 254	0.14 303	0.13 301	0.14 279	0.10 209

DeepPruner_ROB	0.26 216	0.19 252	0.44 190	0.21 87	0.16 230	0.30 211	0.21 186	0.52 264	0.32 133	0.35 228	0.38 179	0.39 241	0.26 195	0.42 198	0.24 199	0.15 313	0.11 289	0.11 232	0.11 251	0.14 279	0.13 268

iResNet_ROB	0.25 206	0.19 252	0.40 145	0.20 58	0.12 78	0.30 211	0.16 39	0.55 292	0.53 313	0.38 257	0.43 232	0.37 225	0.26 195	0.38 189	0.22 176	0.08 100	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.09 164

SGM_RVC	0.50 347	0.19 252	0.50 237	0.25 247	0.15 207	0.69 362	0.39 343	0.68 367	0.82 369	0.95 379	0.84 362	1.13 379	0.76 371	1.16 380	0.60 339	0.16 325	0.16 341	0.16 324	0.16 331	0.16 299	0.17 309
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispNO	0.29 250	0.20 260	0.71 313	0.25 247	0.16 230	0.25 137	0.30 301	0.45 199	0.52 308	0.35 228	0.43 232	0.36 220	0.30 247	0.74 319	0.31 246	0.10 208	0.08 225	0.09 121	0.08 111	0.09 143	0.08 112

fast-acv-ft	0.31 265	0.20 260	0.81 330	0.24 210	0.18 266	0.46 317	0.27 274	0.41 165	0.49 291	0.39 272	0.55 306	0.49 298	0.35 280	0.37 185	0.38 276	0.11 236	0.11 289	0.11 232	0.12 283	0.12 254	0.09 164

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 258	0.20 260	0.70 310	0.21 87	0.17 247	0.46 317	0.27 274	0.50 241	0.49 291	0.42 297	0.55 306	0.43 267	0.30 247	0.46 208	0.38 276	0.09 166	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.11 228	0.10 209

ACRE	0.21 118	0.20 260	0.62 287	0.23 173	0.15 207	0.24 126	0.20 163	0.35 106	0.28 88	0.31 169	0.32 118	0.22 76	0.15 51	0.25 82	0.20 141	0.08 100	0.07 159	0.07 14	0.07 51	0.08 82	0.08 112

SACVNet	0.30 258	0.20 260	0.41 167	0.25 247	0.18 266	0.34 252	0.25 258	0.52 264	0.40 208	0.41 289	0.44 242	0.46 287	0.32 266	0.71 305	0.25 208	0.13 279	0.10 272	0.12 265	0.12 283	0.16 299	0.17 309

GEStereo_RVC	0.27 223	0.20 260	0.44 190	0.27 299	0.16 230	0.33 239	0.25 258	0.56 306	0.54 316	0.34 212	0.38 179	0.34 201	0.25 186	0.51 225	0.28 226	0.12 263	0.08 225	0.09 121	0.08 111	0.11 228	0.11 234

APVNet	0.36 296	0.20 260	0.70 310	0.26 276	0.22 321	0.52 343	0.35 325	0.61 337	0.44 242	0.38 257	0.52 294	0.48 294	0.38 296	0.84 347	0.46 313	0.13 279	0.14 320	0.15 315	0.16 331	0.16 299	0.15 294

S-Stereo	0.38 311	0.20 260	1.05 368	0.27 299	0.22 321	0.38 278	0.32 310	0.55 292	0.66 345	0.39 272	0.59 316	0.49 298	0.41 308	0.75 321	0.40 290	0.12 263	0.15 334	0.13 284	0.13 301	0.16 299	0.21 346

STTStereo	0.28 240	0.20 260	0.61 279	0.25 247	0.17 247	0.29 194	0.24 244	0.47 216	0.39 195	0.39 272	0.41 206	0.44 277	0.28 225	0.40 194	0.28 226	0.13 279	0.12 306	0.13 284	0.16 331	0.12 254	0.11 234

CFNet	0.27 223	0.20 260	0.44 190	0.22 131	0.14 166	0.33 239	0.14 13	0.51 254	0.45 254	0.30 152	0.40 198	0.38 230	0.27 212	0.76 326	0.25 208	0.09 166	0.07 159	0.11 232	0.11 251	0.11 228	0.08 112

LE_ROB	1.76 405	0.20 260	2.68 406	0.48 376	0.52 382	0.78 373	0.96 401	0.84 385	6.61 417	7.40 418	2.08 405	2.08 398	4.83 413	1.27 388	3.79 413	0.10 208	0.08 225	0.12 265	0.11 251	0.11 228	0.10 209

NOSS_ROB	0.31 265	0.20 260	0.35 88	0.24 210	0.16 230	0.32 230	0.19 125	0.52 264	0.48 282	0.33 196	0.36 160	0.42 264	0.28 225	0.93 361	0.24 199	0.19 350	0.20 361	0.24 358	0.22 360	0.17 314	0.17 309

XPNet_ROB	0.33 280	0.20 260	0.43 184	0.27 299	0.18 266	0.37 271	0.31 306	0.55 292	0.50 299	0.51 332	0.53 299	0.58 328	0.37 292	0.63 282	0.45 307	0.17 335	0.12 306	0.13 284	0.12 283	0.15 291	0.14 285

pmcnn	0.50 347	0.20 260	0.78 320	0.24 210	0.26 349	0.39 285	0.30 301	0.51 254	0.50 299	0.54 345	1.23 382	2.52 405	0.37 292	0.77 332	0.95 366	0.08 100	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 192	0.08 112

GMStereo_Zeroshot	0.24 184	0.21 274	0.45 200	0.26 276	0.13 132	0.28 175	0.15 26	0.39 148	0.35 157	0.37 249	0.43 232	0.40 254	0.17 88	0.34 170	0.20 141	0.12 263	0.07 159	0.13 284	0.07 51	0.16 299	0.09 164

SDNR	0.42 328	0.21 274	0.82 333	0.21 87	0.18 266	1.27 396	0.17 60	0.50 241	0.49 291	0.42 297	0.81 359	0.38 230	0.27 212	1.19 381	0.38 276	0.23 357	0.24 371	0.17 330	0.13 301	0.17 314	0.20 339

Anonymous_2	0.37 305	0.21 274	0.47 213	0.20 58	0.21 306	0.42 300	0.26 269	0.38 137	0.29 106	0.33 196	0.30 101	0.44 277	0.38 296	0.36 183	0.29 236	0.26 362	0.29 379	0.44 379	1.41 413	0.34 372	0.21 346

CIPLG	0.21 118	0.21 274	0.55 258	0.23 173	0.15 207	0.25 137	0.20 163	0.35 106	0.29 106	0.31 169	0.33 137	0.22 76	0.15 51	0.26 95	0.20 141	0.08 100	0.07 159	0.07 14	0.07 51	0.08 82	0.08 112

sAnonymous2	0.20 104	0.21 274	0.58 270	0.24 210	0.17 247	0.22 94	0.19 125	0.34 89	0.28 88	0.17 29	0.19 27	0.17 41	0.16 65	0.17 11	0.14 40	0.10 208	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.23 349	0.17 309

CroCo_RVC	0.20 104	0.21 274	0.58 270	0.24 210	0.17 247	0.22 94	0.19 125	0.34 89	0.28 88	0.17 29	0.19 27	0.17 41	0.16 65	0.17 11	0.14 40	0.10 208	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.23 349	0.17 309

ARAFT	0.24 184	0.21 274	0.78 320	0.22 131	0.12 78	0.29 194	0.24 244	0.43 187	0.32 133	0.33 196	0.28 81	0.28 155	0.19 123	0.49 218	0.18 106	0.07 16	0.06 72	0.12 265	0.11 251	0.09 143	0.06 18

DMCA-RVC	0.27 223	0.21 274	0.61 279	0.28 316	0.17 247	0.29 194	0.21 186	0.42 177	0.35 157	0.40 280	0.37 169	0.39 241	0.36 284	0.43 200	0.30 242	0.13 279	0.10 272	0.15 315	0.11 251	0.13 267	0.10 209

TDLM	0.30 258	0.21 274	0.38 129	0.28 316	0.15 207	0.33 239	0.32 310	0.52 264	0.47 273	0.38 257	0.43 232	0.39 241	0.29 238	0.91 359	0.28 226	0.14 302	0.08 225	0.13 284	0.11 251	0.12 254	0.10 209

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 223	0.21 274	0.59 274	0.25 247	0.18 266	0.29 194	0.22 202	0.50 241	0.40 208	0.38 257	0.41 206	0.43 267	0.27 212	0.43 200	0.29 236	0.11 236	0.08 225	0.10 185	0.10 218	0.10 192	0.11 234
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 351	0.21 274	0.65 295	0.25 247	0.21 306	0.58 350	0.32 310	0.54 282	0.55 322	0.95 379	1.40 387	1.28 385	0.81 376	0.73 312	0.62 342	0.18 345	0.15 334	0.15 315	0.15 320	0.19 329	0.19 329

CBMV	0.33 280	0.21 274	0.54 253	0.23 173	0.13 132	0.42 300	0.33 320	0.53 275	0.48 282	0.52 338	0.49 278	0.50 304	0.41 308	0.56 249	0.31 246	0.15 313	0.16 341	0.18 337	0.16 331	0.13 267	0.13 268
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IPLGR_C	0.21 118	0.22 286	0.60 276	0.23 173	0.15 207	0.24 126	0.20 163	0.35 106	0.29 106	0.31 169	0.32 118	0.22 76	0.15 51	0.25 82	0.20 141	0.08 100	0.07 159	0.07 14	0.07 51	0.08 82	0.08 112

RP	0.35 292	0.22 286	0.51 243	0.31 333	0.24 337	0.37 271	0.28 287	0.50 241	0.58 330	0.40 280	0.63 333	0.61 337	0.47 332	0.61 269	0.39 284	0.16 325	0.15 334	0.17 330	0.15 320	0.17 314	0.17 309

edge stereo	0.39 317	0.22 286	0.81 330	0.27 299	0.22 321	0.37 271	0.24 244	0.56 306	0.54 316	0.53 343	0.60 321	0.71 363	0.50 340	0.78 333	0.40 290	0.16 325	0.14 320	0.19 344	0.14 312	0.16 299	0.17 309

ADCL	0.47 341	0.22 286	1.00 361	0.27 299	0.19 284	0.74 367	0.64 381	0.54 282	0.69 353	0.56 347	0.71 346	0.55 319	0.60 355	0.60 264	1.43 390	0.11 236	0.09 254	0.13 284	0.13 301	0.14 279	0.14 285

GANet	0.36 296	0.22 286	0.49 227	0.29 319	0.17 247	0.41 293	0.38 338	0.57 313	0.45 254	0.46 316	0.75 352	0.55 319	0.40 304	0.94 364	0.41 296	0.13 279	0.13 316	0.13 284	0.11 251	0.14 279	0.11 234

AANet_RVC	0.31 265	0.22 286	0.50 237	0.23 173	0.14 166	0.30 211	0.24 244	0.47 216	0.54 316	0.38 257	0.60 321	0.43 267	0.29 238	0.87 351	0.40 290	0.11 236	0.07 159	0.07 14	0.07 51	0.09 143	0.09 164

StereoDRNet	0.32 274	0.22 286	0.61 279	0.27 299	0.21 306	0.42 300	0.30 301	0.61 337	0.48 282	0.46 316	0.39 191	0.48 294	0.30 247	0.57 252	0.40 290	0.11 236	0.09 254	0.12 265	0.11 251	0.12 254	0.10 209

RAFT + AFF	0.27 223	0.23 293	0.50 237	0.25 247	0.17 247	0.30 211	0.33 320	0.52 264	0.40 208	0.28 99	0.30 101	0.30 172	0.31 259	0.62 277	0.24 199	0.09 166	0.10 272	0.11 232	0.10 218	0.11 228	0.11 234

GwcNet	0.35 292	0.23 293	0.88 345	0.25 247	0.24 337	0.48 327	0.27 274	0.55 292	0.57 328	0.38 257	0.52 294	0.51 308	0.32 266	0.60 264	0.41 296	0.13 279	0.11 289	0.12 265	0.11 251	0.13 267	0.14 285

DANet	0.35 292	0.23 293	0.60 276	0.36 356	0.22 321	0.39 285	0.25 258	0.48 227	0.43 228	0.52 338	0.50 280	0.59 330	0.41 308	0.76 326	0.49 319	0.13 279	0.11 289	0.14 303	0.12 283	0.17 314	0.15 294
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCRef	0.38 311	0.24 296	0.88 345	0.26 276	0.21 306	0.49 330	0.27 274	0.52 264	0.48 282	0.50 327	0.58 314	0.35 215	0.47 332	0.48 213	1.29 388	0.09 166	0.08 225	0.12 265	0.12 283	0.11 228	0.11 234

ADCP+	0.45 338	0.24 296	1.15 375	0.25 247	0.22 321	0.56 346	0.39 343	0.54 282	0.51 302	0.44 309	0.51 286	0.46 287	0.52 345	0.56 249	1.89 401	0.10 208	0.08 225	0.11 232	0.10 218	0.14 279	0.13 268

DPSNet	0.47 341	0.24 296	0.93 353	0.27 299	0.20 298	0.75 369	0.57 375	0.84 385	0.79 367	0.47 323	0.51 286	0.60 333	0.69 367	0.87 351	0.71 350	0.16 325	0.13 316	0.12 265	0.10 218	0.25 353	0.21 346

PSMNet_ROB	0.33 280	0.24 296	0.54 253	0.31 333	0.21 306	0.42 300	0.43 352	0.59 325	0.47 273	0.37 249	0.44 242	0.49 298	0.31 259	0.64 284	0.43 300	0.14 302	0.10 272	0.15 315	0.14 312	0.13 267	0.11 234

LL-Strereo	0.29 250	0.25 300	0.58 270	0.25 247	0.21 306	0.23 111	0.24 244	0.55 292	0.42 223	0.34 212	0.32 118	0.41 257	0.40 304	0.94 364	0.23 190	0.08 100	0.07 159	0.11 232	0.09 186	0.09 143	0.09 164

HCRNet	0.24 184	0.25 300	0.33 75	0.34 346	0.16 230	0.27 162	0.18 88	0.43 187	0.35 157	0.30 152	0.35 150	0.32 188	0.22 147	0.44 204	0.20 141	0.13 279	0.08 225	0.13 284	0.11 251	0.10 192	0.09 164

GMStereo	0.19 91	0.25 300	0.40 145	0.21 87	0.12 78	0.22 94	0.19 125	0.29 40	0.40 208	0.25 77	0.23 51	0.16 36	0.15 51	0.25 82	0.19 130	0.09 166	0.06 72	0.08 66	0.08 111	0.10 192	0.08 112
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 347	0.25 300	3.03 408	0.24 210	0.19 284	0.38 278	0.22 202	0.50 241	0.44 242	0.64 356	0.68 341	0.71 363	0.51 343	0.85 348	0.45 307	0.14 302	0.17 346	0.13 284	0.14 312	0.16 299	0.21 346

FADNet-RVC-Resample	0.29 250	0.25 300	0.93 353	0.26 276	0.16 230	0.32 230	0.21 186	0.47 216	0.39 195	0.35 228	0.38 179	0.33 195	0.27 212	0.53 236	0.24 199	0.10 208	0.10 272	0.14 303	0.13 301	0.13 267	0.16 301

G-Net	0.46 340	0.25 300	0.86 342	0.34 346	0.28 354	0.90 381	0.35 325	0.47 216	0.45 254	0.68 360	1.22 381	0.64 349	0.60 355	0.61 269	0.57 331	0.16 325	0.14 320	0.17 330	0.13 301	0.22 346	0.19 329

NCC-stereo	0.39 317	0.25 300	0.69 304	0.32 339	0.28 354	0.46 317	0.36 328	0.65 353	0.52 308	0.40 280	0.57 312	0.56 321	0.47 332	0.73 312	0.45 307	0.17 335	0.14 320	0.18 337	0.25 364	0.16 299	0.16 301

Nwc_Net	0.37 305	0.25 300	0.68 303	0.31 333	0.24 337	0.44 310	0.30 301	0.65 353	0.50 299	0.37 249	0.69 345	0.58 328	0.45 323	0.60 264	0.40 290	0.15 313	0.12 306	0.19 344	0.21 353	0.14 279	0.13 268

Abc-Net	0.39 317	0.25 300	0.69 304	0.32 339	0.28 354	0.46 317	0.36 328	0.65 353	0.52 308	0.40 280	0.57 312	0.56 321	0.47 332	0.73 312	0.45 307	0.17 335	0.14 320	0.18 337	0.25 364	0.16 299	0.16 301
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 144	0.25 300	0.47 213	0.24 210	0.14 166	0.25 137	0.12 1	0.40 155	0.33 144	0.29 124	0.42 220	0.22 76	0.20 131	0.33 164	0.19 130	0.07 16	0.06 72	0.11 232	0.11 251	0.11 228	0.07 65

LALA_ROB	0.36 296	0.25 300	0.46 206	0.30 326	0.21 306	0.47 323	0.39 343	0.61 337	0.51 302	0.52 338	0.51 286	0.69 360	0.36 284	0.50 220	0.43 300	0.17 335	0.11 289	0.16 324	0.14 312	0.17 314	0.15 294

Wz-Net-MNSev	0.36 296	0.26 311	0.79 326	0.26 276	0.21 306	0.59 351	0.38 338	0.55 292	0.56 325	0.48 326	0.54 302	0.53 315	0.36 284	0.60 264	0.44 304	0.11 236	0.09 254	0.11 232	0.11 251	0.15 291	0.13 268

dd	0.22 144	0.26 311	0.40 145	0.22 131	0.12 78	0.25 137	0.21 186	0.32 69	0.44 242	0.29 124	0.28 81	0.25 113	0.16 65	0.30 147	0.25 208	0.12 263	0.07 159	0.10 185	0.08 111	0.11 228	0.09 164

AF-Net	0.37 305	0.26 311	0.56 262	0.32 339	0.23 332	0.41 293	0.29 291	0.61 337	0.64 343	0.42 297	0.68 341	0.65 350	0.49 339	0.57 252	0.44 304	0.15 313	0.11 289	0.19 344	0.14 312	0.15 291	0.13 268

iResNetv2_ROB	0.27 223	0.26 311	0.72 314	0.23 173	0.13 132	0.29 194	0.18 88	0.52 264	0.49 291	0.37 249	0.45 254	0.39 241	0.25 186	0.34 170	0.20 141	0.08 100	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 254	0.09 164

NCCL2	0.35 292	0.26 311	0.49 227	0.36 356	0.22 321	0.41 293	0.41 347	0.53 275	0.42 223	0.47 323	0.46 264	0.61 337	0.39 301	0.55 241	0.37 274	0.16 325	0.13 316	0.21 349	0.21 353	0.16 299	0.16 301

FBW_ROB	0.43 331	0.26 311	0.54 253	0.31 333	0.20 298	0.51 334	0.32 310	0.70 369	0.60 334	0.59 350	0.55 306	0.65 350	0.41 308	1.40 392	0.51 326	0.13 279	0.17 346	0.21 349	0.16 331	0.17 314	0.18 322

ETE_ROB	0.34 287	0.26 311	0.45 200	0.29 319	0.18 266	0.40 290	0.37 332	0.57 313	0.47 273	0.50 327	0.50 280	0.62 339	0.36 284	0.55 241	0.38 276	0.13 279	0.10 272	0.14 303	0.12 283	0.16 299	0.16 301

FINET	0.34 287	0.27 318	0.80 328	0.24 210	0.24 337	0.36 266	0.34 322	0.54 282	0.72 358	0.39 272	0.47 271	0.32 188	0.30 247	0.51 225	0.32 252	0.19 350	0.17 346	0.13 284	0.12 283	0.18 325	0.16 301

SHD	0.42 328	0.27 318	0.81 330	0.31 333	0.25 344	0.42 300	0.22 202	0.66 359	0.94 382	0.63 354	0.60 321	0.59 330	0.47 332	0.59 263	0.58 336	0.15 313	0.13 316	0.16 324	0.16 331	0.20 337	0.22 351

MeshStereo	0.58 362	0.27 318	0.67 299	0.22 131	0.17 247	0.66 360	0.37 332	0.78 377	0.61 337	1.47 405	1.30 384	1.65 392	0.79 373	1.12 378	0.59 337	0.17 335	0.17 346	0.17 330	0.14 312	0.17 314	0.14 285
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
FADNet_RVC	0.30 258	0.28 321	0.83 334	0.23 173	0.15 207	0.30 211	0.17 60	0.49 233	0.37 176	0.30 152	0.38 179	0.30 172	0.27 212	0.52 231	0.31 246	0.14 302	0.14 320	0.14 303	0.16 331	0.21 340	0.23 357

SuperB	0.49 345	0.28 321	2.23 398	0.23 173	0.15 207	0.41 293	0.32 310	0.47 216	0.82 369	0.43 303	0.50 280	0.33 195	0.45 323	0.68 297	1.08 372	0.10 208	0.07 159	0.09 121	0.08 111	0.98 404	0.14 285

RTSC	0.39 317	0.28 321	0.78 320	0.27 299	0.18 266	0.49 330	0.22 202	0.59 325	0.84 374	0.55 346	0.53 299	0.49 298	0.36 284	0.67 296	0.82 358	0.13 279	0.10 272	0.11 232	0.12 283	0.17 314	0.17 309

PA-Net	0.37 305	0.28 321	0.83 334	0.31 333	0.28 354	0.39 285	0.42 350	0.51 254	0.55 322	0.34 212	0.42 220	0.41 257	0.36 284	0.79 335	0.49 319	0.12 263	0.23 369	0.16 324	0.23 362	0.12 254	0.18 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 396	0.28 321	0.79 326	0.26 276	0.16 230	2.26 410	1.00 403	1.42 398	1.46 397	2.38 409	2.05 404	5.95 418	2.66 411	2.95 410	2.46 408	0.17 335	0.18 352	0.18 337	0.18 345	0.15 291	0.18 322

NaN_ROB	0.41 325	0.28 321	0.62 287	0.30 326	0.19 284	0.51 334	0.47 363	0.58 320	0.59 331	0.56 347	0.47 271	0.49 298	0.41 308	1.21 384	0.64 346	0.12 263	0.18 352	0.12 265	0.13 301	0.11 228	0.14 285

SANet	0.53 356	0.28 321	0.96 357	0.26 276	0.15 207	0.69 362	0.44 355	0.67 364	1.34 393	0.67 359	0.98 372	0.94 374	0.71 369	0.89 355	0.76 352	0.14 302	0.12 306	0.12 265	0.11 251	0.17 314	0.16 301

Wz-Net-LNSev	0.34 287	0.29 328	0.91 349	0.26 276	0.21 306	0.47 323	0.31 306	0.54 282	0.54 316	0.44 309	0.52 294	0.50 304	0.35 280	0.39 191	0.39 284	0.11 236	0.11 289	0.10 185	0.09 186	0.14 279	0.13 268

DGSMNet	0.61 367	0.29 328	0.91 349	0.51 379	0.70 391	0.62 356	1.38 412	0.59 325	0.55 322	0.37 249	0.61 328	0.52 311	0.33 269	0.65 290	0.43 300	0.53 384	0.60 402	0.67 390	0.61 398	0.63 386	0.61 396

aanetorigin	0.39 317	0.29 328	1.09 370	0.24 210	0.19 284	0.28 175	0.37 332	0.33 83	0.47 273	0.94 377	0.82 360	0.52 311	0.54 346	0.49 218	0.50 324	0.11 236	0.09 254	0.10 185	0.10 218	0.16 299	0.15 294

DeepPrunerF	0.44 337	0.29 328	1.29 384	0.33 344	0.30 362	0.35 261	0.36 328	0.62 345	1.15 391	0.40 280	0.44 242	0.39 241	0.41 308	0.80 339	0.52 327	0.18 345	0.14 320	0.23 356	0.21 353	0.17 314	0.17 309

ADCPNet	0.48 343	0.29 328	1.60 392	0.27 299	0.23 332	0.70 365	0.38 338	0.53 275	0.51 302	0.51 332	0.59 316	0.67 355	0.56 350	0.60 264	1.14 378	0.15 313	0.18 352	0.14 303	0.23 362	0.19 329	0.19 329

PWC_ROB	0.38 311	0.29 328	0.69 304	0.25 247	0.20 298	0.38 278	0.19 125	0.58 320	0.67 348	0.57 349	0.85 363	0.51 308	0.40 304	0.71 305	0.52 327	0.13 279	0.09 254	0.14 303	0.10 218	0.17 314	0.14 285

HBP-ISP	0.33 280	0.30 334	0.72 314	0.22 131	0.16 230	0.32 230	0.22 202	0.54 282	0.44 242	0.41 289	0.49 278	0.33 195	0.38 296	0.73 312	0.25 208	0.18 345	0.19 356	0.24 358	0.20 350	0.16 299	0.13 268

FC-DCNN	0.70 375	0.30 334	0.69 304	0.32 339	0.27 351	0.81 376	0.39 343	0.79 380	0.82 369	1.41 398	1.58 397	1.98 397	1.26 396	1.02 373	0.77 355	0.24 360	0.22 366	0.27 361	0.26 368	0.26 359	0.26 363

PS-NSSS	0.32 274	0.30 334	0.46 206	0.23 173	0.17 247	0.33 239	0.24 244	0.57 313	0.41 219	0.37 249	0.52 294	0.35 215	0.30 247	0.80 339	0.30 242	0.17 335	0.14 320	0.21 349	0.15 320	0.15 291	0.13 268

PDISCO_ROB	0.43 331	0.30 334	0.67 299	0.43 370	0.36 370	0.67 361	0.32 310	0.72 372	0.76 363	0.43 303	0.53 299	0.63 347	0.40 304	0.66 294	0.47 315	0.21 354	0.12 306	0.21 349	0.19 349	0.25 353	0.20 339

PWCDC_ROB	0.38 311	0.30 334	0.60 276	0.33 344	0.20 298	0.42 300	0.19 125	0.58 320	0.89 375	0.42 297	1.26 383	0.36 220	0.34 276	0.50 220	0.38 276	0.18 345	0.11 289	0.11 232	0.09 186	0.19 329	0.13 268

UDGNet	0.23 161	0.31 339	0.38 129	0.24 210	0.14 166	0.24 126	0.18 88	0.32 69	0.43 228	0.29 124	0.28 81	0.24 106	0.19 123	0.29 135	0.20 141	0.15 313	0.07 159	0.21 349	0.11 251	0.14 279	0.10 209

dad	0.28 240	0.31 339	0.44 190	0.21 87	0.14 166	0.30 211	0.20 163	0.33 83	0.49 291	0.44 309	0.44 242	0.45 281	0.21 136	0.41 196	0.26 220	0.20 353	0.11 289	0.20 347	0.11 251	0.14 279	0.10 209

ccnet	0.42 328	0.31 339	0.48 222	0.27 299	0.32 365	0.60 354	0.32 310	0.65 353	0.46 268	0.53 343	0.66 337	0.56 321	0.45 323	0.72 310	0.61 340	0.26 362	0.19 356	0.24 358	0.21 353	0.26 359	0.22 351

Syn2CoEx	0.36 296	0.31 339	0.78 320	0.34 346	0.21 306	0.41 293	0.28 287	0.61 337	0.49 291	0.42 297	0.56 311	0.45 281	0.44 320	0.69 299	0.38 276	0.17 335	0.14 320	0.15 315	0.12 283	0.13 267	0.12 256

FCDSN-DC	0.63 368	0.31 339	0.61 279	0.36 356	0.30 362	0.65 358	0.37 332	0.66 359	0.68 351	1.14 389	1.54 395	1.71 394	1.26 396	0.92 360	0.64 346	0.24 360	0.22 366	0.27 361	0.26 368	0.27 362	0.27 366
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 317	0.32 344	0.64 294	0.34 346	0.27 351	0.40 290	0.29 291	0.57 313	0.53 313	0.45 313	0.64 334	0.62 339	0.45 323	0.72 310	0.39 284	0.15 313	0.15 334	0.21 349	0.20 350	0.18 325	0.19 329

MSMD_ROB	0.60 366	0.33 345	0.61 279	0.30 326	0.25 344	0.86 378	0.35 325	0.55 292	0.67 348	1.10 387	1.49 392	1.76 395	0.97 387	0.88 354	0.49 319	0.23 357	0.21 362	0.27 361	0.27 370	0.25 353	0.24 361

PVD	0.58 362	0.34 346	0.84 338	0.39 365	0.31 364	0.59 351	0.47 363	0.80 381	1.25 392	0.92 376	1.09 375	0.79 367	0.82 377	0.85 348	0.76 352	0.21 354	0.18 352	0.22 355	0.18 345	0.27 362	0.35 375

ADCMid	0.49 345	0.34 346	1.13 374	0.26 276	0.21 306	0.51 334	0.37 332	0.57 313	0.54 316	0.75 368	0.66 337	0.62 339	0.64 365	0.64 284	1.68 395	0.13 279	0.12 306	0.17 330	0.17 340	0.20 337	0.17 309

Anonymous Stereo	0.38 311	0.34 346	1.00 361	0.30 326	0.25 344	0.33 239	0.44 355	0.50 241	0.54 316	0.41 289	0.45 254	0.39 241	0.26 195	0.93 361	0.48 316	0.15 313	0.14 320	0.15 315	0.16 331	0.16 299	0.17 309

FADNet-RVC	0.31 265	0.35 349	0.78 320	0.25 247	0.20 298	0.33 239	0.20 163	0.49 233	0.40 208	0.34 212	0.39 191	0.41 257	0.29 238	0.63 282	0.31 246	0.13 279	0.14 320	0.14 303	0.15 320	0.19 329	0.19 329

PASM	0.45 338	0.35 349	0.90 348	0.35 355	0.33 366	0.39 285	0.38 338	0.50 241	0.61 337	0.52 338	0.51 286	0.62 339	0.45 323	0.93 361	0.48 316	0.26 362	0.29 379	0.29 367	0.33 375	0.29 367	0.26 363

CSAN	0.50 347	0.35 349	0.78 320	0.36 356	0.23 332	0.56 346	0.59 378	0.61 337	0.70 355	0.64 356	0.78 356	0.65 350	0.60 355	1.38 391	0.62 342	0.21 354	0.17 346	0.20 347	0.20 350	0.18 325	0.18 322

FADNet	0.32 274	0.36 352	0.74 318	0.23 173	0.22 321	0.37 271	0.19 125	0.53 275	0.48 282	0.32 187	0.36 160	0.43 267	0.32 266	0.64 284	0.25 208	0.16 325	0.16 341	0.14 303	0.16 331	0.24 352	0.19 329

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 296	0.36 352	0.53 250	0.34 346	0.19 284	0.51 334	0.24 244	0.55 292	0.38 189	0.41 289	0.47 271	0.47 289	0.27 212	0.73 312	0.30 242	0.36 378	0.19 356	0.27 361	0.17 340	0.26 359	0.23 357

MANE	1.41 397	0.36 352	0.74 318	0.43 370	0.41 374	2.16 409	0.80 393	2.39 413	3.38 407	2.22 408	3.06 410	3.54 411	2.73 412	2.15 407	1.94 403	0.28 370	0.27 375	0.30 369	0.46 385	0.28 366	0.34 374

ELAS_RVC	0.74 380	0.36 352	1.00 361	0.37 361	0.33 366	0.88 379	0.93 400	0.83 384	1.08 387	1.35 394	1.33 386	1.24 383	1.33 399	1.06 375	0.95 366	0.27 367	0.25 373	0.29 367	0.27 370	0.30 368	0.30 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 380	0.36 352	0.85 341	0.36 356	0.33 366	1.36 400	0.77 391	0.93 388	0.92 379	1.41 398	1.53 394	1.16 382	1.17 392	0.95 366	1.03 370	0.26 362	0.25 373	0.28 366	0.28 373	0.31 369	0.30 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 368	0.37 357	2.40 402	0.26 276	0.25 344	0.38 278	0.49 369	0.41 165	1.06 386	1.38 395	0.87 367	0.62 339	0.95 384	0.65 290	1.65 394	0.11 236	0.09 254	0.10 185	0.11 251	0.19 329	0.17 309

XQC	0.43 331	0.37 357	0.96 357	0.34 346	0.25 344	0.53 344	0.34 322	0.60 333	0.73 361	0.51 332	0.46 264	0.57 325	0.47 332	0.70 302	0.72 351	0.17 335	0.12 306	0.18 337	0.15 320	0.25 353	0.23 357

WZ-Net	0.52 355	0.38 359	1.90 396	0.30 326	0.24 337	0.57 349	0.48 367	0.62 345	0.78 366	0.50 327	0.71 346	0.68 358	0.54 346	0.98 370	0.84 359	0.13 279	0.10 272	0.11 232	0.12 283	0.19 329	0.20 339

SAMSARA	0.56 358	0.39 360	0.80 328	0.60 384	0.46 377	1.00 385	1.23 411	0.67 364	0.68 351	0.71 363	0.54 302	0.89 373	0.57 352	0.81 342	0.62 342	0.19 350	0.22 366	0.18 337	0.18 345	0.27 362	0.25 362

ADCS	0.58 362	0.40 361	1.35 387	0.29 319	0.24 337	0.55 345	0.45 357	0.67 364	0.83 372	0.76 369	0.71 346	0.68 358	0.60 355	0.76 326	2.23 406	0.16 325	0.16 341	0.16 324	0.17 340	0.22 346	0.22 351

AnyNet_C32	0.51 351	0.40 361	1.10 373	0.29 319	0.28 354	0.59 351	0.58 376	0.54 282	0.60 334	0.62 353	0.66 337	0.54 317	0.54 346	0.78 333	1.74 398	0.15 313	0.14 320	0.15 315	0.17 340	0.20 337	0.20 339

LSM	1.64 404	0.40 361	2.56 404	2.02 414	17.61 425	0.51 334	0.52 371	0.61 337	0.76 363	0.82 371	1.11 377	0.63 347	0.54 346	0.75 321	0.49 319	0.16 325	0.24 371	0.18 337	0.21 353	0.25 353	2.42 417

Wz-Net-SNSev	0.43 331	0.41 364	1.27 382	0.30 326	0.21 306	0.44 310	0.41 347	0.61 337	0.65 344	0.46 316	0.65 335	0.62 339	0.39 301	0.74 319	0.59 337	0.12 263	0.11 289	0.12 265	0.13 301	0.16 299	0.14 285

GASNet	0.36 296	0.46 365	0.88 345	0.34 346	0.23 332	0.35 261	0.22 202	0.60 333	0.53 313	0.40 280	0.37 169	0.45 281	0.30 247	0.79 335	0.35 267	0.15 313	0.10 272	0.14 303	0.14 312	0.22 346	0.12 256

UDG	0.40 323	0.46 365	0.49 227	0.40 367	0.35 369	0.47 323	0.27 274	0.54 282	0.47 273	0.39 272	0.45 254	0.59 330	0.44 320	0.46 208	0.39 284	0.26 362	0.19 356	0.48 381	0.22 360	0.34 372	0.26 363

CC-Net-ROB	0.43 331	0.47 367	0.65 295	0.37 361	0.23 332	0.51 334	0.29 291	0.66 359	0.49 291	0.46 316	0.51 286	0.48 294	0.38 296	0.96 367	0.35 267	0.34 377	0.23 369	0.55 385	0.25 364	0.31 369	0.20 339

GANetREF_RVC	0.43 331	0.47 367	0.69 304	0.38 363	0.20 298	0.51 334	0.48 367	0.66 359	0.66 345	0.46 316	0.46 264	0.50 304	0.44 320	0.90 358	0.39 284	0.27 367	0.21 362	0.32 371	0.18 345	0.27 362	0.22 351
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
SQANet	0.40 323	0.48 369	0.67 299	0.48 376	0.39 371	0.48 327	0.22 202	0.51 254	0.43 228	0.40 280	0.47 271	0.47 289	0.33 269	0.54 240	0.32 252	0.36 378	0.15 334	0.40 377	0.21 353	0.45 378	0.31 370

Consistency-Raft	0.55 357	0.48 369	1.02 365	0.45 373	0.49 379	0.49 330	0.47 363	0.72 372	0.72 358	0.45 313	0.82 360	0.47 289	0.60 355	0.50 220	0.63 345	0.39 382	0.39 387	0.44 379	0.51 390	0.52 380	0.37 376

RTS	0.78 382	0.48 369	4.68 410	0.34 346	0.28 354	1.12 389	0.46 359	0.62 345	1.03 383	0.73 364	0.89 368	0.60 333	0.59 353	1.61 395	1.16 381	0.14 302	0.11 289	0.15 315	0.15 320	0.21 340	0.19 329

RTSA	0.78 382	0.48 369	4.68 410	0.34 346	0.28 354	1.12 389	0.46 359	0.62 345	1.03 383	0.73 364	0.89 368	0.60 333	0.59 353	1.61 395	1.16 381	0.14 302	0.11 289	0.15 315	0.15 320	0.21 340	0.19 329

NVStereoNet_ROB	0.67 372	0.49 373	0.83 334	0.48 376	0.40 373	0.51 334	0.46 359	0.70 369	0.77 365	0.84 372	1.72 398	1.02 378	0.83 378	1.23 385	0.79 357	0.32 375	0.38 386	0.40 377	0.46 385	0.36 374	0.41 380
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 325	0.50 374	0.48 222	0.44 372	0.39 371	0.46 317	0.32 310	0.50 241	0.43 228	0.45 313	0.52 294	0.57 325	0.36 284	0.48 213	0.33 259	0.33 376	0.21 362	0.55 385	0.25 364	0.37 375	0.32 373

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 351	0.50 374	0.86 342	0.39 365	0.24 337	0.84 377	0.55 374	0.56 306	0.62 339	0.60 351	0.68 341	0.62 339	0.42 316	1.13 379	0.43 300	0.23 357	0.27 375	0.27 361	0.35 377	0.25 353	0.29 367

MFN_U_SF_RVC	0.56 358	0.51 376	1.19 376	0.38 363	0.22 321	0.69 362	0.27 274	0.80 381	0.67 348	0.73 364	0.74 351	0.87 370	0.61 364	0.81 342	0.76 352	0.29 372	0.27 375	0.32 371	0.37 381	0.32 371	0.31 370

EDNetEfficientorigin	7.51 416	0.52 377	140.47 438	0.25 247	0.17 247	0.42 300	0.29 291	0.47 216	1.03 383	1.28 392	1.02 373	0.83 369	0.84 379	0.75 321	0.99 368	0.10 208	0.09 254	0.12 265	0.10 218	0.21 340	0.22 351

anonymity	0.56 358	0.54 378	0.70 310	0.47 375	0.61 387	0.56 346	0.43 352	0.69 368	0.49 291	0.63 354	0.55 306	0.54 317	0.60 355	0.61 269	0.57 331	0.55 387	0.53 395	0.50 382	0.54 393	0.51 379	0.56 389

Wz-Net-TNSev	0.51 351	0.58 379	1.61 394	0.25 247	0.21 306	0.65 358	0.45 357	0.63 351	0.69 353	0.51 332	0.54 302	0.71 363	0.60 355	1.00 371	0.77 355	0.15 313	0.15 334	0.13 284	0.15 320	0.21 340	0.20 339

AnyNet_C01	0.65 370	0.58 379	2.60 405	0.32 339	0.26 349	0.88 379	0.61 379	0.63 351	0.62 339	0.68 360	0.96 371	0.76 366	0.60 355	0.96 367	1.43 390	0.16 325	0.16 341	0.17 330	0.17 340	0.23 349	0.23 357

SPS-STEREO	0.69 374	0.61 381	0.98 359	0.52 381	0.57 385	0.74 367	0.50 370	0.78 377	0.62 339	0.95 379	0.86 364	0.94 374	0.70 368	1.01 372	0.87 363	0.58 390	0.51 392	0.50 382	0.50 389	0.55 382	0.58 391
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 361	0.62 382	0.87 344	0.63 386	0.44 376	0.73 366	0.37 332	0.65 353	0.66 345	0.51 332	0.75 352	0.66 354	0.45 323	0.69 299	0.46 313	0.53 384	0.34 384	0.55 385	0.35 377	0.60 385	0.45 382

Ntro	0.58 362	0.64 383	0.92 351	0.66 387	0.50 380	0.77 370	0.36 328	0.66 359	0.70 355	0.50 327	0.59 316	0.65 350	0.51 343	0.75 321	0.45 307	0.56 388	0.32 383	0.56 388	0.34 376	0.63 386	0.46 385

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 373	0.64 383	1.06 369	0.45 373	0.27 351	1.40 402	0.58 376	0.78 377	0.92 379	0.84 372	0.86 364	0.88 372	0.68 366	1.33 390	0.68 349	0.37 380	0.29 379	0.34 373	0.36 380	0.43 376	0.37 376

SGM+DAISY	0.87 384	0.66 385	1.30 385	0.51 379	0.60 386	1.03 386	0.84 397	0.76 375	0.73 361	1.39 396	1.51 393	1.31 386	1.22 394	1.11 376	1.08 372	0.57 389	0.53 395	0.51 384	0.51 390	0.54 381	0.61 396

coex-ft	3.44 412	0.73 386	48.55 436	0.24 210	0.19 284	0.50 333	0.43 352	0.47 216	2.40 404	7.03 417	1.20 380	0.97 377	2.23 408	0.73 312	1.92 402	0.12 263	0.15 334	0.14 303	0.12 283	0.21 340	0.43 381

JetBlue	1.14 394	0.76 387	2.36 400	0.59 383	0.75 393	3.04 413	1.78 413	1.11 391	0.90 377	0.94 377	1.10 376	1.66 393	1.28 398	2.09 405	1.72 397	0.43 383	0.36 385	0.38 375	0.38 383	0.58 384	0.56 389

MFMNet_re	0.72 376	0.76 387	0.99 360	0.62 385	0.70 391	0.77 370	0.67 382	0.75 374	0.83 372	0.78 370	0.86 364	0.69 360	0.78 372	0.71 305	0.61 340	0.66 393	0.59 401	0.61 389	0.58 397	0.68 392	0.71 400

ACVNet_1	0.72 376	0.81 389	1.37 388	0.72 389	0.53 383	0.77 370	0.42 350	0.85 387	0.90 377	0.74 367	0.75 352	1.32 387	0.72 370	1.02 373	0.55 330	0.54 386	0.31 382	0.71 392	0.35 377	0.64 388	0.45 382

ACVNet-4b	0.72 376	0.81 389	1.33 386	0.72 389	0.50 380	0.80 375	0.31 306	0.71 371	0.80 368	0.50 327	0.72 350	0.95 376	0.43 319	0.96 367	1.20 385	1.13 410	0.21 362	0.76 394	0.45 384	0.65 389	0.46 385

IMH-64-1	0.91 386	0.86 391	0.84 338	0.97 397	0.75 393	0.92 382	0.71 384	1.27 393	1.10 388	0.89 374	1.45 389	1.14 380	0.96 385	1.19 381	0.84 359	0.74 394	0.51 392	0.97 399	0.55 394	0.84 396	0.60 393

IMH-64	0.91 386	0.86 391	0.84 338	0.97 397	0.75 393	0.92 382	0.71 384	1.27 393	1.10 388	0.89 374	1.45 389	1.14 380	0.96 385	1.19 381	0.84 359	0.74 394	0.51 392	0.97 399	0.55 394	0.84 396	0.60 393

ACVNet_2	0.89 385	0.87 393	1.25 380	0.82 392	0.62 388	0.97 384	0.62 380	1.14 392	1.42 395	1.00 382	1.40 387	1.47 390	0.84 379	1.11 376	0.66 348	0.61 391	0.43 389	0.78 395	0.49 387	0.75 393	0.52 387

WAO-7	1.01 389	0.89 394	0.93 353	0.83 394	0.66 390	1.18 391	0.81 395	1.40 397	1.57 398	1.11 388	1.76 400	1.45 389	1.19 393	1.50 394	1.14 378	0.61 391	0.62 405	0.70 391	0.68 400	0.66 391	0.60 393

RainbowNet	0.72 376	0.89 394	1.02 365	0.82 392	0.63 389	0.78 373	0.52 371	0.81 383	0.93 381	0.60 351	0.79 357	0.80 368	0.60 355	0.80 339	0.57 331	0.78 397	0.55 398	0.78 395	0.49 387	0.76 394	0.58 391

DispFullNet	0.66 371	0.89 394	1.59 391	0.77 391	1.21 408	0.51 334	0.23 222	0.59 325	0.72 358	0.69 362	0.61 328	0.69 360	0.91 383	0.79 335	0.48 316	0.27 367	0.12 306	0.73 393	0.30 374	0.65 389	0.40 379

WAO-6	1.07 392	0.93 397	0.92 351	0.96 396	0.78 396	1.28 397	0.75 388	1.34 395	2.00 402	1.02 384	1.54 395	1.59 391	1.22 394	1.31 389	1.14 378	0.78 397	0.55 398	1.02 403	0.75 404	0.83 395	0.69 399

IMH	1.05 391	0.95 398	1.00 361	1.01 399	0.78 396	1.11 388	0.68 383	1.38 396	1.43 396	1.00 382	1.72 398	1.43 388	1.14 389	1.73 400	0.89 364	1.09 407	0.55 398	0.99 401	0.57 396	0.87 398	0.62 398

LVE	1.13 393	1.02 399	1.28 383	1.01 399	0.80 399	1.29 398	0.81 395	1.47 400	1.96 400	1.07 386	1.90 401	1.90 396	1.01 388	1.48 393	0.91 365	0.93 404	0.61 404	0.94 398	0.69 401	0.87 398	0.75 404

TorneroNet-64	1.43 398	1.03 400	1.20 377	1.10 402	0.86 402	2.26 410	0.73 387	1.84 406	3.84 412	1.25 391	2.25 408	2.69 407	1.42 400	1.76 402	1.43 390	0.76 396	0.50 390	1.09 404	0.66 399	1.23 407	0.76 405

Dean	1.17 395	1.04 401	1.49 390	1.03 401	0.78 396	1.20 394	0.77 391	1.48 401	1.96 400	1.28 392	1.99 403	2.15 399	1.14 389	1.25 386	1.00 369	0.81 399	0.60 402	1.01 402	0.69 401	0.92 402	0.74 403

TorneroNet	2.22 408	1.08 402	1.24 379	1.14 406	0.90 403	5.58 415	0.80 393	2.12 411	8.69 418	2.58 410	5.42 415	3.88 412	1.97 406	1.78 404	1.87 400	0.86 400	0.54 397	1.15 408	0.74 403	1.23 407	0.85 406

WAO-8	1.46 400	1.10 403	1.09 370	1.10 402	0.84 400	2.06 406	0.75 388	1.84 406	3.83 410	1.44 402	2.21 406	2.15 399	1.43 401	3.17 411	1.19 383	0.91 402	0.65 407	1.09 404	0.79 405	0.90 400	0.71 400

Venus	1.46 400	1.10 403	1.09 370	1.10 402	0.84 400	2.06 406	0.75 388	1.84 406	3.83 410	1.44 402	2.21 406	2.15 399	1.43 401	3.17 411	1.19 383	0.91 402	0.65 407	1.09 404	0.79 405	0.90 400	0.71 400

MADNet+	1.01 389	1.16 405	4.72 412	0.70 388	0.47 378	1.24 395	0.96 401	0.97 389	0.89 375	0.65 358	0.77 355	0.87 370	0.85 381	2.09 405	1.68 395	0.38 381	0.39 387	0.31 370	0.27 370	0.43 376	0.39 378

PWCK	1.00 388	1.17 406	1.70 395	0.91 395	0.41 374	1.19 393	0.92 399	1.10 390	1.14 390	1.16 390	1.14 378	1.25 384	0.88 382	1.75 401	1.04 371	0.87 401	0.50 390	0.87 397	0.53 392	0.96 403	0.52 387

UNDER WATER-64	1.55 402	1.19 407	2.52 403	1.31 407	0.95 404	2.12 408	1.21 410	1.45 399	3.19 406	1.43 401	1.32 385	2.64 406	2.04 407	1.63 397	1.83 399	1.11 408	0.67 409	1.28 409	0.92 408	1.19 405	1.02 409

UNDER WATER	1.59 403	1.22 408	2.36 400	1.38 408	1.03 405	1.67 405	1.10 407	1.54 404	3.63 408	1.44 402	1.47 391	2.85 408	2.25 409	1.67 398	1.94 403	1.06 406	0.62 405	1.31 410	0.93 409	1.21 406	1.02 409

notaker	1.45 399	1.34 409	1.48 389	1.40 409	1.07 406	1.18 391	0.85 398	1.48 401	1.40 394	1.51 406	3.46 411	2.40 404	1.81 405	1.76 402	1.45 393	1.11 408	0.69 410	1.38 411	0.87 407	1.31 409	0.97 408

ktn	1.77 406	1.36 410	1.22 378	1.43 410	1.14 407	1.52 403	1.08 406	1.51 403	3.96 413	2.77 412	4.69 413	3.35 410	1.46 403	1.69 399	1.25 387	1.43 412	0.77 411	1.45 412	0.99 410	1.32 411	0.96 407

KSHMR	1.89 407	1.36 410	1.60 392	1.47 411	1.22 409	1.38 401	1.06 405	1.79 405	5.97 416	1.42 400	5.65 416	2.98 409	1.14 389	2.23 408	1.20 385	1.27 411	1.12 412	1.46 413	1.10 412	1.32 411	1.15 411

HanzoNet	2.97 411	1.69 412	2.29 399	1.74 412	1.33 410	1.53 404	1.03 404	1.99 409	2.64 405	5.51 415	5.16 414	5.90 417	6.82 417	4.32 416	3.29 411	3.16 416	2.02 417	1.92 414	2.87 418	2.24 415	1.89 415

SPstereo	14.25 423	1.73 413	2.83 407	1.84 413	1.57 413	23.16 430	43.27 430	35.72 437	29.56 437	20.86 434	20.62 428	26.34 437	21.82 430	25.23 437	19.62 429	1.56 413	1.42 413	2.96 417	2.17 415	1.31 409	1.33 414

MADNet++	2.26 409	1.80 414	2.06 397	2.13 416	1.97 414	2.61 412	1.79 414	2.38 412	2.16 403	2.75 411	2.65 409	2.38 403	2.43 410	3.17 411	3.21 410	2.17 414	1.95 415	1.94 415	1.63 414	2.06 414	2.01 416

BEATNet-Init1	4.73 415	2.61 415	13.29 425	0.58 382	0.53 383	10.12 420	3.33 416	4.83 416	5.01 415	8.75 419	8.51 417	14.08 426	7.60 418	7.70 419	5.34 416	0.28 370	0.28 378	0.34 373	0.37 381	0.57 383	0.45 382

JetRed	2.30 410	2.64 416	6.12 413	1.12 405	1.38 411	5.85 416	3.29 415	1.99 409	1.67 399	1.98 407	1.95 402	2.16 402	1.60 404	2.48 409	4.10 414	1.05 405	1.60 414	1.09 404	1.01 411	1.67 413	1.28 412

DPSimNet_ROB	4.34 413	4.23 417	6.89 415	3.67 417	3.68 415	4.75 414	5.21 417	2.67 414	3.68 409	5.82 416	3.95 412	5.57 414	6.72 416	3.46 415	4.48 415	4.05 419	2.88 418	4.68 420	3.12 419	3.69 417	3.62 419

DGTPSM_ROB	8.34 417	5.10 418	10.37 423	5.31 419	10.18 419	8.33 417	23.60 425	6.06 418	13.41 424	4.90 413	10.87 422	5.65 415	10.44 419	6.17 417	12.59 420	3.74 417	7.55 420	3.69 418	7.26 422	4.14 418	7.46 420

DPSMNet_ROB	8.40 418	5.11 419	10.49 424	5.58 420	10.25 420	8.34 418	23.62 426	6.07 419	13.45 425	4.93 414	10.88 423	5.66 416	10.44 419	6.24 418	12.64 421	3.98 418	7.61 421	3.76 419	7.30 423	4.20 419	7.51 421

ASD4		6.65 420

Anonymous_1	16.62 428	9.35 421	9.84 417	10.66 421	14.64 423	18.66 427	27.12 427	12.64 425	13.51 426	10.76 425	10.30 421	10.13 420	10.60 421	11.06 425	12.74 422	15.87 433	7.74 422	16.92 430	43.48 434	58.66 437	7.68 422

xxxxx1	15.27 424	9.54 422	10.31 418	20.13 427	18.88 426	17.08 423	23.03 422	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 418	10.74 421	10.61 422	10.72 422	13.89 425	7.97 424	9.20 426	31.85 435	44.72 435	12.84 423	13.69 425

tt_ll	15.27 424	9.54 422	10.31 418	20.13 427	18.88 426	17.08 423	23.03 422	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 418	10.74 421	10.61 422	10.72 422	13.89 425	7.97 424	9.20 426	31.85 435	44.72 435	12.84 423	13.69 425

ff	15.27 424	9.54 422	10.31 418	20.13 427	18.88 426	17.08 423	23.03 422	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 418	10.74 421	10.61 422	10.72 422	13.89 425	7.97 424	9.20 426	31.85 435	44.72 435	12.84 423	13.69 425

DPSM_ROB	11.49 421	9.87 425	10.35 421	11.13 422	11.31 421	19.11 428	27.51 428	13.37 426	14.21 427	10.31 423	11.06 424	10.96 424	11.27 425	11.96 426	13.59 423	6.78 422	8.19 423	6.03 421	7.09 420	7.93 420	7.73 423

DPSM	11.49 421	9.87 425	10.35 421	11.13 422	11.31 421	19.11 428	27.51 428	13.37 426	14.21 427	10.31 423	11.06 424	10.96 424	11.27 425	11.96 426	13.59 423	6.78 422	8.19 423	6.03 421	7.09 420	7.93 420	7.73 423

DLNR_Zeroshot_test	10.44 419	12.10 427	19.93 427	106.08 438	23.66 435	0.14 3	0.13 3	3.22 415	0.17 4	0.16 25	0.23 51	0.16 36	0.10 4	0.31 152	0.15 52	2.36 415	0.06 72	0.07 14	0.07 51	39.70 436	0.06 18

PML	16.10 427	12.82 428	6.78 414	5.23 418	7.76 417	33.92 431	66.56 437	5.30 417	10.28 419	26.12 436	68.59 437	20.51 428	13.49 427	10.06 421	6.78 419	5.96 421	2.00 416	6.04 423	2.18 416	8.96 422	2.60 418

LRCNet_RVC	10.90 420	14.34 429	9.35 416	15.35 424	8.04 418	1.08 387	0.34 322	8.78 420	0.70 355	12.63 426	16.05 426	9.85 419	6.54 415	8.57 420	6.34 418	20.27 434	5.40 419	23.70 432	21.88 431	14.87 426	13.83 428

CasAABBNet	23.10 431	19.86 430	20.64 428	22.47 430	22.73 433	38.41 432	55.50 433	26.89 434	28.70 432	20.61 429	22.15 431	22.08 433	22.75 434	23.99 433	27.36 433	13.59 427	16.48 430	12.14 424	14.27 425	15.95 427	15.53 429

MyStereo03	23.12 432	19.90 431	20.85 429	22.49 431	22.71 430	38.42 433	55.53 434	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 432	22.03 430	22.69 431	23.90 430	27.38 435	13.62 429	16.50 432	12.15 425	14.28 426	15.95 427	15.53 429

MyStereo02	23.12 432	19.90 431	20.85 429	22.49 431	22.71 430	38.42 433	55.53 434	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 432	22.03 430	22.69 431	23.90 430	27.38 435	13.62 429	16.50 432	12.15 425	14.28 426	15.95 427	15.53 429

MyStereo	23.12 432	19.90 431	20.85 429	22.49 431	22.71 430	38.42 433	55.53 434	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 432	22.03 430	22.69 431	23.90 430	27.38 435	13.62 429	16.50 432	12.15 425	14.28 426	15.95 427	15.53 429

Selective-RAFT-Error	23.16 435	19.93 434	20.87 432	22.54 434	22.81 434	38.52 437	55.47 432	27.01 436	28.83 436	20.66 430	22.25 432	22.09 434	22.80 436	24.09 434	27.36 433	13.61 428	16.48 430	12.15 425	14.28 426	15.99 431	15.57 433

LSM0	24.24 436	19.98 435	22.32 433	24.22 435	40.14 437	38.48 436	55.20 431	26.95 435	28.57 431	20.49 428	21.83 429	22.26 435	22.75 434	24.22 435	27.30 432	13.66 432	16.32 429	12.19 429	14.15 424	16.10 432	17.66 434

HaxPig	17.72 429	20.22 436	19.73 426	16.53 425	16.51 424	9.27 419	9.33 418	14.34 428	13.27 423	18.65 427	18.70 427	17.35 427	16.77 428	17.04 428	16.45 428	22.05 435	20.89 435	22.27 431	21.53 430	21.29 433	22.13 435

MEDIAN_ROB	21.21 430	24.62 437	23.47 434	19.58 426	19.65 429	13.22 422	10.96 419	17.88 429	17.00 429	22.14 435	22.02 430	20.86 429	20.36 429	21.06 429	19.71 430	25.63 436	24.13 436	26.21 433	25.20 432	25.17 434	25.38 436

AVERAGE_ROB	25.43 437	29.06 438	27.24 435	24.63 436	24.20 436	17.73 426	12.61 420	22.29 430	21.39 430	26.79 437	26.16 436	25.20 436	24.64 437	25.07 436	23.53 431	29.96 437	28.40 437	30.60 434	29.58 433	29.72 435	29.84 437

test_example2	101.33 438	108.28 439	68.15 437	98.43 437	106.93 438	89.75 438	102.43 438	36.80 438	97.65 438	129.04 438	130.15 438	65.26 438	66.62 438	92.11 438	80.24 438	144.10 438	199.48 438	81.81 438	103.01 438	125.01 438	101.27 438

Low-res two-view benchmark