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

HITNet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.06 2	0.11 82	0.10 6	0.18 96	0.18 116	0.13 104	0.16 102	0.14 127	0.11 109	0.15 166	0.13 157	0.06 54	0.04 2	0.04 1	0.04 8	0.06 101	0.05 51
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
qqq1	0.13 157	0.07 69	0.17 246	0.14 13	0.08 47	0.16 199	0.17 191	0.26 215	0.27 231	0.19 224	0.20 159	0.18 192	0.15 206	0.15 166	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

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

MSKI-zero shot	0.09 11	0.05 6	0.09 28	0.15 38	0.07 18	0.10 56	0.13 43	0.14 15	0.13 41	0.09 15	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.12 101	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

MIF-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.08 11	0.18 182	0.08 47	0.13 129	0.11 11	0.12 4	0.11 17	0.10 40	0.12 61	0.05 1	0.07 31	0.09 10	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.05 40	0.05 51

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

RAFT-Test	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.15 38	0.07 18	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.13 41	0.09 15	0.10 38	0.10 58	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

LoS_RVC	0.08 2	0.05 6	0.07 2	0.15 38	0.07 18	0.08 23	0.15 115	0.11 1	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.06 3	0.09 67	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1

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

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

LoS	0.09 11	0.05 6	0.11 70	0.13 6	0.07 18	0.14 153	0.11 11	0.15 26	0.15 69	0.09 15	0.09 23	0.12 89	0.09 67	0.15 166	0.10 49	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 11	0.14 13	0.07 18	0.09 35	0.14 69	0.11 1	0.09 2	0.08 5	0.09 23	0.11 74	0.06 6	0.12 101	0.08 11	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 19	0.08 11	0.17 115	0.06 2	0.08 23	0.12 21	0.13 9	0.07 1	0.08 5	0.07 14	0.06 3	0.04 1	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.03 1

DCANet-4	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 191	0.18 96	0.19 128	0.13 104	0.16 102	0.09 37	0.14 193	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

fff	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 191	0.16 42	0.20 149	0.13 104	0.16 102	0.10 58	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

ADStereo(finetuned)	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.13 104	0.17 120	0.10 58	0.12 138	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.06 1	0.13 6	0.07 18	0.09 35	0.12 21	0.14 15	0.14 58	0.10 40	0.14 80	0.08 25	0.07 31	0.09 10	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.04 1	0.04 7
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.15 38	0.05 1	0.16 199	0.18 231	0.15 26	0.15 69	0.10 40	0.11 53	0.11 74	0.11 109	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

TANstereo	0.09 11	0.04 1	0.08 11	0.13 6	0.06 2	0.11 82	0.14 69	0.15 26	0.19 128	0.11 59	0.15 94	0.10 58	0.06 6	0.12 101	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

XX-TBD	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.14 13	0.07 18	0.12 104	0.16 170	0.14 15	0.13 41	0.11 59	0.12 61	0.09 37	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 101	0.05 51

DCANet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.13 104	0.17 120	0.10 58	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

csc	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 191	0.16 42	0.20 149	0.13 104	0.16 102	0.10 58	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

cscssc	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 191	0.16 42	0.20 149	0.13 104	0.16 102	0.10 58	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

EAI-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.06 2	0.10 56	0.15 115	0.16 42	0.09 2	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.09 10	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.05 40	0.04 7

CREStereo	0.09 11	0.04 1	0.08 11	0.11 1	0.06 2	0.13 129	0.14 69	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.13 71	0.09 37	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.08 190	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 101	0.06 98
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 11	0.05 6	0.09 28	0.12 3	0.06 2	0.12 104	0.14 69	0.15 26	0.11 17	0.09 15	0.13 71	0.10 58	0.07 31	0.13 133	0.10 49	0.15 345	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 155	0.06 98

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

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

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

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

ACVNet-DCA	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.23 173	0.16 87	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.07 157

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

cc1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.16 42	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.06 98

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

ff7	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

IGEVStereo-DCA	0.09 11	0.06 19	0.11 70	0.15 38	0.10 216	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

ffff	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

rrr	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.10 216	0.11 82	0.16 170	0.16 42	0.15 69	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

11t	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

tt1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.12 104	0.16 170	0.15 26	0.19 128	0.09 15	0.08 17	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.06 98

IGEV_Zeroshot_test	0.09 11	0.05 6	0.12 90	0.13 6	0.08 47	0.12 104	0.13 43	0.17 72	0.11 17	0.10 40	0.06 2	0.09 37	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.05 51

DLNR_Zeroshot_test	10.40 421	1.82 416	19.49 431	120.77 436	13.11 426	0.06 2	0.13 43	0.23 173	0.10 7	0.07 2	0.10 38	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.13 331	0.04 2	0.06 31	0.04 8	51.54 435	0.04 7

AEACV	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.13 300	0.14 153	0.13 43	0.14 15	0.09 2	0.07 2	0.09 23	0.07 17	0.08 49	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

HH	0.09 11	0.06 19	0.13 128	0.17 115	0.08 47	0.10 56	0.16 170	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

HanStereo	0.09 11	0.06 19	0.13 128	0.17 115	0.08 47	0.10 56	0.16 170	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

anonymousdsp	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

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

EGLCR-Stereo	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.06 2	0.10 56	0.12 21	0.11 1	0.16 87	0.06 1	0.05 1	0.07 17	0.05 2	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

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

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

Selective-RAFT	0.11 80	0.10 237	0.11 70	0.21 291	0.08 47	0.16 199	0.13 43	0.20 123	0.22 173	0.10 40	0.10 38	0.11 74	0.10 88	0.15 166	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

ProNet	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.10 56	0.15 115	0.15 26	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.07 17	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.06 98

MC-Stereo	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 115	0.06 2	0.10 56	0.14 69	0.12 4	0.10 7	0.09 15	0.12 61	0.09 37	0.06 6	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

RCA-Stereo	0.09 11	0.06 19	0.09 28	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.18 96	0.14 58	0.09 15	0.10 38	0.08 25	0.07 31	0.12 101	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

ccc-4	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 268	0.09 190	0.29 326	0.15 38	0.10 216	0.22 287	0.20 277	0.26 215	0.39 310	0.25 295	0.42 345	0.24 251	0.15 206	0.20 260	0.19 256	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.10 273	0.09 250

IGEV-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.14 124	0.11 53	0.16 162	0.09 67	0.16 197	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

iRaft-Stereo_20w	0.09 11	0.05 6	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.10 7	0.11 59	0.08 17	0.08 25	0.05 2	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

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

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

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

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

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

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

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

GwcNet-ADL	0.13 157	0.08 140	0.14 154	0.20 267	0.09 131	0.11 82	0.20 277	0.30 271	0.24 192	0.13 104	0.14 80	0.18 192	0.14 193	0.13 133	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.06 98

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

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

TransformOpticalFlow	0.10 50	0.08 140	0.13 128	0.18 182	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.19 116	0.15 69	0.12 83	0.17 120	0.11 74	0.11 109	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.05 51

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

CroCo-Stereo	0.09 11	0.08 140	0.08 11	0.22 304	0.09 131	0.09 35	0.19 262	0.15 26	0.12 25	0.07 2	0.07 14	0.08 25	0.06 6	0.08 6	0.07 1	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.04 8	0.05 40	0.04 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.10 50	0.09 190	0.09 28	0.19 227	0.07 18	0.11 82	0.25 334	0.13 9	0.15 69	0.08 5	0.11 53	0.12 89	0.10 88	0.09 10	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

test-1	0.10 50	0.07 69	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.11 82	0.24 321	0.14 15	0.18 116	0.09 15	0.07 14	0.09 37	0.08 49	0.07 1	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

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

RALCasStereoNet	0.10 50	0.06 19	0.09 28	0.16 68	0.08 47	0.12 104	0.14 69	0.17 72	0.11 17	0.12 83	0.17 120	0.14 127	0.10 88	0.12 101	0.11 85	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.05 31	0.08 198	0.07 157

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

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

test_xeample3	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.13 41	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.06 2	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.14 58	0.09 15	0.10 38	0.08 25	0.09 67	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.03 1

GMStereo	0.13 157	0.14 304	0.14 154	0.18 182	0.09 131	0.15 175	0.16 170	0.20 123	0.24 192	0.16 173	0.17 120	0.10 58	0.10 88	0.16 197	0.13 157	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.09 11	0.07 69	0.09 28	0.16 68	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.16 42	0.17 99	0.08 5	0.12 61	0.10 58	0.09 67	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

Gwc-CoAtRS	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.16 68	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.17 72	0.17 99	0.08 5	0.10 38	0.12 89	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

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

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

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

DIP-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.14 154	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.09 3	0.16 42	0.16 87	0.11 59	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.15 166	0.13 157	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	0.20 287	0.10 237	0.56 371	0.16 68	0.09 131	0.18 233	0.18 231	0.24 190	0.50 351	0.26 300	0.39 325	0.17 181	0.21 281	0.22 287	0.21 281	0.08 190	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.12 302	0.10 269

R-Stereo Train	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 173	0.11 17	0.12 83	0.19 148	0.11 74	0.08 49	0.09 10	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51

RAFT-Stereo	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 173	0.11 17	0.12 83	0.19 148	0.11 74	0.08 49	0.09 10	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.14 186	0.07 69	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.18 233	0.14 69	0.29 257	0.20 149	0.17 185	0.25 225	0.21 216	0.18 254	0.20 260	0.19 256	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.08 211	0.06 101	0.06 98

HSM-Net_RVC	0.14 186	0.08 140	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.15 115	0.27 233	0.29 249	0.19 224	0.21 173	0.29 290	0.14 193	0.17 219	0.13 157	0.06 54	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 237	0.10 237	0.10 44	0.18 182	0.09 131	0.18 233	0.19 262	0.26 215	0.31 262	0.22 262	0.35 303	0.21 216	0.21 281	0.22 287	0.16 222	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98

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

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

LE_ROB	0.50 381	0.07 69	0.14 154	0.15 38	0.08 47	0.24 305	0.16 170	0.22 156	1.81 412	4.63 415	0.67 377	0.47 367	0.44 374	0.20 260	0.29 346	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.08 198	0.06 98

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PCWNet_CMD	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.14 69	0.29 257	0.36 296	0.14 124	0.20 159	0.21 216	0.12 138	0.17 219	0.13 157	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.07 157

iinet-f	0.16 237	0.06 19	0.45 357	0.14 13	0.10 216	0.21 279	0.14 69	0.27 233	0.23 182	0.21 249	0.24 196	0.21 216	0.15 206	0.18 230	0.21 281	0.09 235	0.07 246	0.07 98	0.06 86	0.09 246	0.10 269

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

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

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

riskmin	0.11 80	0.06 19	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.14 153	0.14 69	0.18 96	0.14 58	0.11 59	0.14 80	0.16 162	0.11 109	0.14 148	0.12 127	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 198	0.08 217

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

CroCo-Stereo Lap2	0.09 11	0.09 190	0.08 11	0.22 304	0.09 131	0.09 35	0.19 262	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.10 38	0.05 1	0.05 2	0.08 6	0.08 11	0.06 54	0.06 189	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.05 51

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

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

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

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

RAFT+CT+SA	0.13 157	0.11 257	0.09 28	0.19 227	0.09 131	0.15 175	0.28 352	0.22 156	0.22 173	0.15 148	0.26 240	0.10 58	0.10 88	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 211	0.07 155	0.06 98

test_5	0.14 186	0.12 271	0.08 11	0.20 267	0.10 216	0.14 153	0.29 360	0.21 140	0.24 192	0.18 211	0.28 256	0.11 74	0.15 206	0.12 101	0.13 157	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

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

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

test-3	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 115	0.07 18	0.07 16	0.14 69	0.12 4	0.15 69	0.09 15	0.08 17	0.07 17	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 7

test_1	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 115	0.07 18	0.07 16	0.14 69	0.12 4	0.15 69	0.09 15	0.08 17	0.07 17	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 7

ADLNet2	0.16 237	0.09 190	0.13 128	0.16 68	0.09 131	0.20 265	0.16 170	0.31 277	0.39 310	0.16 173	0.20 159	0.20 210	0.18 254	0.21 276	0.22 290	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.09 246	0.07 157

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

TRStereo	0.09 11	0.05 6	0.12 90	0.15 38	0.12 283	0.10 56	0.13 43	0.18 96	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.04 1	0.04 7

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-345	0.11 80	0.07 69	0.15 191	0.16 68	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.15 26	0.10 7	0.11 59	0.36 306	0.09 37	0.09 67	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.04 1	0.05 51

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

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

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

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

222	0.16 237	0.07 69	0.14 154	0.14 13	0.08 47	0.24 305	0.18 231	0.30 271	0.20 149	0.17 185	0.28 256	0.17 181	0.16 226	0.15 166	0.40 375	0.10 266	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 217

xxxx	0.15 219	0.07 69	0.14 154	0.14 13	0.08 47	0.23 300	0.18 231	0.31 277	0.19 128	0.14 124	0.28 256	0.22 233	0.14 193	0.15 166	0.26 328	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.07 157

test_xeample	0.15 219	0.06 19	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.21 279	0.20 277	0.28 247	0.20 149	0.16 173	0.29 267	0.19 200	0.16 226	0.15 166	0.26 328	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.07 157

AFF-stereo	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.07 18	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.09 2	0.10 40	0.12 61	0.09 37	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 161	0.04 1	0.03 1

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

MMNet	0.17 256	0.09 190	0.16 221	0.20 267	0.11 254	0.27 330	0.20 277	0.25 203	0.41 319	0.22 262	0.30 271	0.21 216	0.20 277	0.17 219	0.20 262	0.06 54	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.07 157

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

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

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

MSMDNet	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.14 69	0.29 257	0.36 296	0.14 124	0.21 173	0.21 216	0.12 138	0.17 219	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.07 157

HSM	0.15 219	0.08 140	0.14 154	0.16 68	0.09 131	0.16 199	0.14 69	0.28 247	0.25 211	0.19 224	0.23 188	0.37 335	0.16 226	0.20 260	0.15 208	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.06 98

DISCO	0.19 278	0.09 190	0.22 290	0.17 115	0.10 216	0.25 315	0.18 231	0.27 233	0.44 334	0.22 262	0.31 279	0.33 319	0.26 313	0.28 327	0.28 343	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.09 246	0.09 250

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

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

MyStereo04	0.13 157	0.07 69	0.10 44	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.18 231	0.29 257	0.38 307	0.17 185	0.14 80	0.16 162	0.10 88	0.15 166	0.13 157	0.06 54	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.06 98

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

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

1111x	0.15 219	0.08 140	0.12 90	0.18 182	0.07 18	0.18 233	0.25 334	0.31 277	0.24 192	0.17 185	0.24 196	0.26 269	0.15 206	0.13 133	0.23 300	0.07 141	0.07 246	0.08 162	0.09 250	0.07 155	0.06 98

whm_eth	0.14 186	0.09 190	0.20 280	0.20 267	0.12 283	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.28 242	0.17 185	0.32 283	0.09 37	0.12 138	0.18 230	0.14 185	0.07 141	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157

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

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

4D-IteraStereo	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.18 182	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.10 40	0.11 53	0.10 58	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.03 1	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.05 51

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

TestStereo1	0.13 157	0.08 140	0.08 11	0.19 227	0.08 47	0.18 233	0.29 360	0.23 173	0.16 87	0.17 185	0.20 159	0.16 162	0.10 88	0.12 101	0.13 157	0.06 54	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

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

Wz-Net-LNSev	0.22 305	0.16 317	0.38 349	0.21 291	0.13 300	0.25 315	0.23 312	0.32 286	0.43 330	0.30 326	0.41 340	0.31 308	0.18 254	0.22 287	0.25 319	0.10 266	0.09 291	0.08 162	0.08 211	0.12 302	0.11 292

RAFT_CTSACE	0.12 135	0.09 190	0.10 44	0.22 304	0.08 47	0.12 104	0.24 321	0.18 96	0.16 87	0.20 241	0.27 247	0.13 112	0.07 31	0.13 133	0.09 19	0.05 2	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.04 1	0.04 7

SA-5K	0.13 157	0.08 140	0.08 11	0.19 227	0.08 47	0.18 233	0.29 360	0.23 173	0.16 87	0.17 185	0.20 159	0.16 162	0.10 88	0.12 101	0.13 157	0.06 54	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

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

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

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

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

AASNet	0.16 237	0.08 140	0.12 90	0.19 227	0.09 131	0.18 233	0.15 115	0.37 336	0.37 302	0.19 224	0.23 188	0.20 210	0.16 226	0.17 219	0.20 262	0.10 266	0.08 268	0.08 162	0.07 161	0.09 246	0.09 250

test_3	0.10 50	0.09 190	0.10 44	0.20 267	0.08 47	0.13 129	0.26 340	0.14 15	0.21 162	0.10 40	0.10 38	0.09 37	0.09 67	0.08 6	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 161	0.04 1	0.04 7

PSMNet-ADL	0.15 219	0.12 271	0.13 128	0.22 304	0.09 131	0.13 129	0.20 277	0.26 215	0.23 182	0.18 211	0.20 159	0.24 251	0.16 226	0.18 230	0.17 233	0.08 190	0.08 268	0.08 162	0.11 305	0.08 198	0.07 157

LCNet	0.11 80	0.07 69	0.09 28	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.15 115	0.21 140	0.15 69	0.11 59	0.15 94	0.16 162	0.11 109	0.12 101	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.15 341

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

Patchmatch Stereo++	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.12 135	0.07 69	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.08 23	0.13 43	0.24 190	0.17 99	0.14 124	0.19 148	0.13 112	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.12 303

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

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

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

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

KYRaft	0.11 80	0.07 69	0.10 44	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.15 115	0.22 156	0.12 25	0.13 104	0.16 102	0.20 210	0.10 88	0.12 101	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.06 101	0.16 352

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

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

RAFT-RH_RVC	0.11 80	0.06 19	0.14 154	0.16 68	0.09 131	0.12 104	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 104	0.41 340	0.11 74	0.10 88	0.13 133	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.05 31	0.04 1	0.06 98

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

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

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

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

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

LMCR-Stereo	0.15 219	0.08 140	0.13 128	0.21 291	0.09 131	0.17 218	0.20 277	0.27 233	0.19 128	0.24 282	0.24 196	0.23 245	0.17 245	0.20 260	0.17 233	0.07 141	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.10 273	0.08 217

ICVP	0.15 219	0.09 190	0.12 90	0.22 304	0.09 131	0.17 218	0.21 293	0.25 203	0.23 182	0.18 211	0.30 271	0.26 269	0.18 254	0.17 219	0.14 185	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 50	0.07 69	0.09 28	0.17 115	0.09 131	0.11 82	0.17 191	0.18 96	0.12 25	0.09 15	0.12 61	0.10 58	0.07 31	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.04 1	0.04 7

GEStereo_RVC	0.17 256	0.12 271	0.15 191	0.22 304	0.11 254	0.19 253	0.17 191	0.32 286	0.48 344	0.20 241	0.25 225	0.17 181	0.13 170	0.21 276	0.16 222	0.10 266	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.09 246	0.08 217

Anonymous3	0.16 237	0.13 292	0.33 336	0.26 344	0.14 317	0.27 330	0.17 191	0.28 247	0.28 242	0.15 148	0.17 120	0.14 127	0.10 88	0.15 166	0.12 127	0.08 190	0.08 268	0.08 162	0.08 211	0.08 198	0.11 292

TestStereo	0.13 157	0.14 304	0.11 70	0.23 323	0.08 47	0.15 175	0.21 293	0.20 123	0.23 182	0.14 124	0.24 196	0.16 162	0.12 138	0.16 197	0.14 185	0.05 2	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.09 246	0.05 51

sAnonymous2	0.13 157	0.12 271	0.24 302	0.20 267	0.12 283	0.17 218	0.13 43	0.26 215	0.21 162	0.11 59	0.11 53	0.13 112	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 235	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 342	0.10 269

CroCo_RVC	0.13 157	0.12 271	0.24 302	0.20 267	0.12 283	0.17 218	0.13 43	0.26 215	0.21 162	0.11 59	0.11 53	0.13 112	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 235	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 342	0.10 269

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

sCroCo_RVC	0.12 135	0.09 190	0.23 299	0.24 328	0.11 254	0.19 253	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.10 40	0.13 71	0.12 89	0.07 31	0.14 148	0.11 85	0.08 190	0.08 268	0.08 162	0.08 211	0.05 40	0.07 157

Anonymous	0.14 186	0.10 237	0.24 302	0.22 304	0.13 300	0.18 233	0.22 302	0.20 123	0.19 128	0.14 124	0.12 61	0.11 74	0.13 170	0.16 197	0.13 157	0.08 190	0.07 246	0.08 162	0.08 211	0.12 302	0.10 269

UNet	0.17 256	0.09 190	0.18 263	0.19 227	0.12 283	0.27 330	0.19 262	0.33 303	0.29 249	0.21 249	0.24 196	0.23 245	0.19 269	0.19 241	0.18 247	0.07 141	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.08 198	0.06 98

UPFNet	0.16 237	0.08 140	0.12 90	0.20 267	0.12 283	0.20 265	0.23 312	0.28 247	0.26 224	0.17 185	0.24 196	0.22 233	0.19 269	0.19 241	0.21 281	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.09 250	0.08 198	0.06 98

aanetorigin	0.22 305	0.17 328	0.56 371	0.17 115	0.10 216	0.15 175	0.19 262	0.20 123	0.33 274	0.49 371	0.48 355	0.29 290	0.27 321	0.20 260	0.23 300	0.08 190	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.10 273	0.09 250

EDNetEfficientorigin	7.91 417	0.31 375	153.02 436	0.19 227	0.09 131	0.21 279	0.16 170	0.22 156	0.59 369	0.72 386	0.67 377	0.42 353	0.50 379	0.24 306	0.39 373	0.08 190	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.12 302	0.10 269

EDNetEfficient	0.29 352	0.24 360	1.13 401	0.18 182	0.10 216	0.19 253	0.20 277	0.20 123	0.60 372	0.74 390	0.56 370	0.31 308	0.39 362	0.22 287	0.30 350	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.11 288	0.09 250

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

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

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

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

ADCP+	0.20 287	0.10 237	0.33 336	0.20 267	0.12 283	0.22 287	0.26 340	0.31 277	0.34 285	0.26 300	0.37 312	0.22 233	0.22 290	0.27 316	0.27 335	0.09 235	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.09 246	0.10 269

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 256	0.10 237	0.22 290	0.20 267	0.10 216	0.15 175	0.18 231	0.31 277	0.25 211	0.21 249	0.30 271	0.25 261	0.17 245	0.21 276	0.20 262	0.09 235	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.08 217
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.16 68	0.09 131	0.12 104	0.14 69	0.27 233	0.34 285	0.14 124	0.21 173	0.22 233	0.13 170	0.18 230	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157

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

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

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

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

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

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

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

LL-Strereo	0.13 157	0.09 190	0.11 70	0.20 267	0.10 216	0.11 82	0.18 231	0.32 286	0.24 192	0.15 148	0.15 94	0.14 127	0.13 170	0.19 241	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.08 211	0.04 1	0.05 51

ToySt	0.17 256	0.11 257	0.18 263	0.17 115	0.11 254	0.16 199	0.25 334	0.24 190	0.33 274	0.19 224	0.24 196	0.26 269	0.24 302	0.19 241	0.20 262	0.07 141	0.08 268	0.09 226	0.10 282	0.09 246	0.08 217

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

Wz-Net-SNSev	0.25 337	0.17 328	0.44 356	0.25 339	0.14 317	0.26 323	0.23 312	0.38 343	0.56 363	0.30 326	0.55 365	0.39 347	0.26 313	0.23 298	0.30 350	0.10 266	0.09 291	0.09 226	0.10 282	0.11 288	0.11 292

Wz-Net-MNSev	0.22 305	0.13 292	0.31 331	0.20 267	0.14 317	0.36 362	0.24 321	0.33 303	0.44 334	0.28 317	0.40 330	0.38 339	0.19 269	0.24 306	0.25 319	0.09 235	0.07 246	0.09 226	0.09 250	0.12 302	0.10 269

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

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

WZ-Net	0.28 348	0.17 328	0.78 392	0.22 304	0.16 338	0.34 353	0.29 360	0.39 347	0.57 365	0.24 282	0.55 365	0.37 335	0.24 302	0.33 345	0.35 364	0.09 235	0.08 268	0.09 226	0.10 282	0.14 331	0.16 352

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

GMOStereo	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

error version	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

test-v	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

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

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

AAGNet	0.11 80	0.07 69	0.16 221	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.13 43	0.18 96	0.13 41	0.16 173	0.21 173	0.13 112	0.14 193	0.11 45	0.14 185	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.05 51

PSM-AAD	0.11 80	0.07 69	0.10 44	0.19 227	0.09 131	0.10 56	0.15 115	0.20 123	0.13 41	0.12 83	0.14 80	0.18 192	0.11 109	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.14 333

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

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

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

test-2	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

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

RAFT + AFF	0.13 157	0.07 69	0.20 280	0.20 267	0.10 216	0.14 153	0.24 321	0.26 215	0.20 149	0.11 59	0.10 38	0.12 89	0.10 88	0.15 166	0.12 127	0.07 141	0.06 189	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.08 217

delet	0.17 256	0.08 140	0.17 246	0.19 227	0.11 254	0.20 265	0.21 293	0.30 271	0.37 302	0.17 185	0.26 240	0.19 200	0.19 269	0.19 241	0.21 281	0.08 190	0.08 268	0.09 226	0.11 305	0.06 101	0.06 98

GwcNet	0.20 287	0.13 292	0.19 272	0.18 182	0.12 283	0.24 305	0.19 262	0.35 325	0.43 330	0.20 241	0.32 283	0.33 319	0.20 277	0.22 287	0.24 310	0.11 287	0.09 291	0.09 226	0.09 250	0.09 246	0.10 269

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

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

RTSC	0.23 320	0.12 271	0.28 320	0.21 291	0.13 300	0.28 336	0.16 170	0.35 325	0.66 379	0.27 306	0.33 296	0.30 298	0.21 281	0.31 337	0.29 346	0.10 266	0.08 268	0.09 226	0.10 282	0.13 319	0.13 316

ADCL	0.24 328	0.11 257	0.47 361	0.22 304	0.12 283	0.34 353	0.29 360	0.29 257	0.56 363	0.24 282	0.46 352	0.30 298	0.30 341	0.29 333	0.29 346	0.08 190	0.07 246	0.09 226	0.09 250	0.10 273	0.10 269

ADCRef	0.19 278	0.12 271	0.41 354	0.20 267	0.12 283	0.22 287	0.18 231	0.32 286	0.36 296	0.26 300	0.32 283	0.17 181	0.23 296	0.24 306	0.24 310	0.07 141	0.06 189	0.09 226	0.09 250	0.08 198	0.08 217

RYNet	0.22 305	0.12 271	0.22 290	0.19 227	0.17 351	0.46 369	0.26 340	0.38 343	0.48 344	0.24 282	0.28 256	0.34 325	0.23 296	0.20 260	0.30 350	0.10 266	0.06 189	0.09 226	0.09 250	0.13 319	0.15 341

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

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

StereoDRNet-Refined	0.17 256	0.12 271	0.15 191	0.20 267	0.09 131	0.18 233	0.18 231	0.26 215	0.23 182	0.26 300	0.40 330	0.22 233	0.17 245	0.21 276	0.20 262	0.08 190	0.05 106	0.09 226	0.10 282	0.07 155	0.07 157
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 268	0.10 237	0.15 191	0.23 323	0.11 254	0.24 305	0.18 231	0.29 257	0.28 242	0.27 306	0.28 256	0.28 283	0.24 302	0.19 241	0.20 262	0.08 190	0.08 268	0.09 226	0.09 250	0.07 155	0.07 157

CASnet	0.09 11	0.09 190	0.09 28	0.19 227	0.06 2	0.07 16	0.11 11	0.18 96	0.14 58	0.11 59	0.10 38	0.09 37	0.07 31	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.10 267	0.08 211	0.05 40	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 50	0.10 237	0.15 191	0.18 182	0.08 47	0.15 175	0.09 3	0.17 72	0.14 58	0.14 124	0.10 38	0.09 37	0.07 31	0.16 197	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.10 267	0.07 161	0.06 101	0.05 51

CASS	0.13 157	0.12 271	0.11 70	0.23 323	0.09 131	0.15 175	0.17 191	0.18 96	0.19 128	0.17 185	0.18 142	0.15 151	0.15 206	0.14 148	0.14 185	0.09 235	0.06 189	0.10 267	0.08 211	0.09 246	0.07 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-TNSev	0.29 352	0.20 346	0.65 378	0.19 227	0.15 328	0.38 365	0.27 347	0.35 325	0.55 361	0.34 343	0.42 345	0.45 360	0.38 360	0.32 343	0.30 350	0.12 311	0.13 340	0.10 267	0.12 323	0.15 342	0.14 333

BUS	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.22 304	0.10 216	0.19 253	0.14 69	0.34 313	0.19 128	0.17 185	0.22 182	0.16 162	0.13 170	0.15 166	0.13 157	0.08 190	0.06 189	0.10 267	0.09 250	0.07 155	0.07 157

NINENet	0.16 237	0.10 237	0.15 191	0.17 115	0.11 254	0.19 253	0.14 69	0.40 351	0.36 296	0.18 211	0.21 173	0.16 162	0.13 170	0.15 166	0.13 157	0.08 190	0.08 268	0.10 267	0.07 161	0.10 273	0.09 250

BSDual-CNN	0.15 219	0.09 190	0.14 154	0.22 304	0.10 216	0.14 153	0.15 115	0.34 313	0.19 128	0.17 185	0.22 182	0.25 261	0.16 226	0.15 166	0.14 185	0.08 190	0.06 189	0.10 267	0.09 250	0.07 155	0.07 157

hknet	0.15 219	0.11 257	0.13 128	0.22 304	0.11 254	0.14 153	0.15 115	0.34 313	0.25 211	0.17 185	0.22 182	0.22 233	0.18 254	0.17 219	0.12 127	0.07 141	0.06 189	0.10 267	0.09 250	0.07 155	0.07 157

SACVNet	0.18 268	0.12 271	0.14 154	0.17 115	0.13 300	0.22 287	0.18 231	0.31 277	0.30 256	0.23 274	0.31 279	0.30 298	0.22 290	0.22 287	0.17 233	0.11 287	0.08 268	0.10 267	0.10 282	0.12 302	0.14 333

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

pcwnet_v2	0.19 278	0.10 237	0.26 309	0.17 115	0.14 317	0.18 233	0.15 115	0.37 336	0.46 342	0.19 224	0.24 196	0.21 216	0.19 269	0.20 260	0.19 256	0.13 331	0.10 309	0.10 267	0.10 282	0.11 288	0.13 316

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

ARAFT	0.12 135	0.08 140	0.17 246	0.19 227	0.09 131	0.14 153	0.18 231	0.20 123	0.12 25	0.12 83	0.13 71	0.14 127	0.11 109	0.15 166	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.10 267	0.09 250	0.05 40	0.04 7

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

FAT-Stereo	0.20 287	0.12 271	0.22 290	0.21 291	0.12 283	0.17 218	0.18 231	0.34 313	0.39 310	0.27 306	0.37 312	0.34 325	0.32 348	0.21 276	0.20 262	0.09 235	0.11 318	0.10 267	0.09 250	0.11 288	0.14 333

S-Stereo	0.20 287	0.12 271	0.25 308	0.21 291	0.13 300	0.20 265	0.18 231	0.32 286	0.43 330	0.23 274	0.36 306	0.28 283	0.30 341	0.19 241	0.22 290	0.09 235	0.12 327	0.10 267	0.10 282	0.13 319	0.13 316

stereogan	0.22 305	0.11 257	0.21 285	0.20 267	0.12 283	0.31 343	0.19 262	0.35 325	0.44 334	0.22 262	0.39 325	0.35 329	0.27 321	0.33 345	0.22 290	0.10 266	0.12 327	0.10 267	0.10 282	0.14 331	0.13 316

GANet	0.21 296	0.12 271	0.21 285	0.24 328	0.13 300	0.22 287	0.22 302	0.41 356	0.26 224	0.31 332	0.42 345	0.37 335	0.28 329	0.23 298	0.22 290	0.10 266	0.12 327	0.10 267	0.09 250	0.10 273	0.08 217

TDLM	0.17 256	0.12 271	0.13 128	0.24 328	0.10 216	0.18 233	0.18 231	0.36 331	0.30 256	0.21 249	0.28 256	0.28 283	0.18 254	0.23 298	0.18 247	0.11 287	0.07 246	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.08 217

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

AdaStereo	0.15 219	0.11 257	0.15 191	0.18 182	0.09 131	0.20 265	0.11 11	0.32 286	0.28 242	0.20 241	0.23 188	0.20 210	0.13 170	0.19 241	0.14 185	0.12 311	0.05 106	0.10 267	0.07 161	0.09 246	0.07 157
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.19 278	0.10 237	0.15 191	0.17 115	0.15 328	0.28 336	0.23 312	0.44 366	0.42 325	0.15 148	0.27 247	0.25 261	0.19 269	0.22 287	0.17 233	0.09 235	0.06 189	0.10 267	0.08 211	0.15 342	0.09 250

NaN_ROB	0.22 305	0.19 341	0.24 302	0.25 339	0.13 300	0.29 339	0.26 340	0.33 303	0.41 319	0.31 332	0.31 279	0.32 316	0.23 296	0.30 336	0.21 281	0.11 287	0.17 361	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.09 250

SANet	0.24 328	0.14 304	0.28 320	0.21 291	0.11 254	0.27 330	0.24 321	0.38 343	0.64 376	0.36 346	0.40 330	0.43 356	0.26 313	0.27 316	0.24 310	0.12 311	0.09 291	0.10 267	0.09 250	0.13 319	0.11 292

XPNet_ROB	0.22 305	0.11 257	0.19 272	0.22 304	0.13 300	0.22 287	0.19 262	0.34 313	0.40 316	0.30 326	0.39 325	0.39 347	0.26 313	0.26 313	0.28 343	0.15 345	0.10 309	0.10 267	0.10 282	0.13 319	0.12 303

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

PWCDC_ROB	0.20 287	0.13 292	0.22 290	0.24 328	0.11 254	0.19 253	0.15 115	0.33 303	0.54 360	0.29 323	0.50 360	0.21 216	0.15 206	0.27 316	0.20 262	0.11 287	0.09 291	0.10 267	0.08 211	0.11 288	0.09 250

GMStereo_Zeroshot	0.16 237	0.13 292	0.24 302	0.20 267	0.10 216	0.17 218	0.13 43	0.29 257	0.25 211	0.23 274	0.32 283	0.25 261	0.11 109	0.19 241	0.14 185	0.09 235	0.06 189	0.11 294	0.06 86	0.12 302	0.08 217

dad	0.17 256	0.20 346	0.20 280	0.16 68	0.11 254	0.20 265	0.18 231	0.21 140	0.28 242	0.30 326	0.24 196	0.29 290	0.13 170	0.19 241	0.16 222	0.18 361	0.09 291	0.11 294	0.09 250	0.11 288	0.07 157

HCRNet	0.16 237	0.24 360	0.12 90	0.35 374	0.11 254	0.15 175	0.17 191	0.26 215	0.22 173	0.19 224	0.24 196	0.21 216	0.14 193	0.15 166	0.13 157	0.11 287	0.07 246	0.11 294	0.10 282	0.09 246	0.07 157

FINET	0.21 296	0.18 338	0.26 309	0.18 182	0.16 338	0.23 300	0.23 312	0.32 286	0.48 344	0.25 295	0.32 283	0.22 233	0.22 290	0.22 287	0.17 233	0.18 361	0.16 356	0.11 294	0.10 282	0.15 342	0.13 316

APVNet	0.22 305	0.12 271	0.19 272	0.18 182	0.14 317	0.32 344	0.31 373	0.39 347	0.32 268	0.27 306	0.40 330	0.30 298	0.29 337	0.26 313	0.25 319	0.11 287	0.12 327	0.11 294	0.14 336	0.12 302	0.12 303

psm_up	0.18 268	0.10 237	0.18 263	0.20 267	0.11 254	0.17 218	0.19 262	0.37 336	0.34 285	0.21 249	0.28 256	0.29 290	0.24 302	0.20 260	0.22 290	0.09 235	0.10 309	0.11 294	0.11 305	0.08 198	0.08 217

psmorigin	0.25 337	0.15 310	0.34 344	0.17 115	0.13 300	0.23 300	0.14 69	0.34 313	0.33 274	0.41 360	0.55 365	0.41 352	0.37 359	0.34 348	0.27 335	0.11 287	0.15 353	0.11 294	0.11 305	0.12 302	0.16 352

STTStereo	0.18 268	0.12 271	0.27 315	0.20 267	0.11 254	0.16 199	0.21 293	0.29 257	0.23 182	0.21 249	0.30 271	0.29 290	0.18 254	0.20 260	0.19 256	0.12 311	0.11 318	0.11 294	0.14 336	0.09 246	0.08 217

ADCMid	0.25 337	0.15 310	0.40 352	0.20 267	0.14 317	0.25 315	0.26 340	0.34 313	0.38 307	0.36 346	0.44 350	0.34 325	0.40 365	0.35 354	0.33 361	0.10 266	0.09 291	0.11 294	0.11 305	0.13 319	0.12 303

ADCPNet	0.25 337	0.16 317	0.61 375	0.21 291	0.15 328	0.35 361	0.25 334	0.32 286	0.35 292	0.30 326	0.40 330	0.36 331	0.28 329	0.28 327	0.32 358	0.12 311	0.10 309	0.11 294	0.12 323	0.14 331	0.13 316

DANet	0.21 296	0.15 310	0.28 320	0.25 339	0.13 300	0.22 287	0.19 262	0.27 233	0.27 231	0.28 317	0.32 283	0.35 329	0.31 345	0.31 337	0.23 300	0.11 287	0.09 291	0.11 294	0.10 282	0.13 319	0.11 292
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 348	0.16 317	0.31 331	0.18 182	0.13 300	0.54 377	0.42 386	0.51 378	0.67 380	0.29 323	0.38 317	0.38 339	0.29 337	0.31 337	0.23 300	0.11 287	0.10 309	0.11 294	0.08 211	0.20 363	0.16 352

DRN-Test	0.19 278	0.11 257	0.20 280	0.22 304	0.10 216	0.22 287	0.22 302	0.39 347	0.37 302	0.24 282	0.32 283	0.26 269	0.21 281	0.22 287	0.24 310	0.11 287	0.07 246	0.11 294	0.10 282	0.09 246	0.07 157

StereoDRNet	0.18 268	0.11 257	0.17 246	0.22 304	0.11 254	0.21 279	0.22 302	0.37 336	0.33 274	0.24 282	0.28 256	0.30 298	0.19 269	0.20 260	0.20 262	0.09 235	0.08 268	0.11 294	0.09 250	0.09 246	0.07 157

PWC_ROB	0.21 296	0.16 317	0.26 309	0.18 182	0.11 254	0.22 287	0.13 43	0.32 286	0.49 349	0.30 326	0.40 330	0.32 316	0.24 302	0.31 337	0.22 290	0.10 266	0.07 246	0.11 294	0.08 211	0.11 288	0.10 269

StereoVision	0.13 157	0.12 271	0.09 28	0.24 328	0.10 216	0.15 175	0.21 293	0.21 140	0.20 149	0.12 83	0.24 196	0.10 58	0.10 88	0.16 197	0.10 49	0.09 235	0.11 318	0.12 309	0.12 323	0.06 101	0.05 51

coex-ft	3.30 412	0.34 377	59.09 435	0.18 182	0.13 300	0.26 323	0.22 302	0.27 233	0.72 384	1.90 413	0.70 381	0.44 358	0.45 375	0.29 333	0.41 378	0.09 235	0.09 291	0.12 309	0.09 250	0.14 331	0.13 316

GASNet	0.22 305	0.23 357	0.33 336	0.26 344	0.17 351	0.26 323	0.16 170	0.44 366	0.42 325	0.27 306	0.24 196	0.30 298	0.15 206	0.27 316	0.18 247	0.12 311	0.08 268	0.12 309	0.11 305	0.16 349	0.07 157

FADNet-RVC-Resample	0.16 237	0.11 257	0.31 331	0.22 304	0.11 254	0.19 253	0.14 69	0.25 203	0.24 192	0.24 282	0.27 247	0.20 210	0.15 206	0.16 197	0.15 208	0.07 141	0.08 268	0.12 309	0.10 282	0.09 246	0.10 269

FADNet_RVC	0.16 237	0.14 304	0.40 352	0.20 267	0.11 254	0.13 129	0.13 43	0.26 215	0.22 173	0.21 249	0.23 188	0.20 210	0.17 245	0.14 148	0.16 222	0.08 190	0.08 268	0.12 309	0.09 250	0.11 288	0.10 269

FADNet-RVC	0.20 287	0.20 346	0.38 349	0.21 291	0.16 338	0.20 265	0.15 115	0.26 215	0.26 224	0.26 300	0.32 283	0.26 269	0.21 281	0.22 287	0.19 256	0.12 311	0.13 340	0.12 309	0.14 336	0.13 319	0.18 361

FADNet	0.21 296	0.22 356	0.36 345	0.18 182	0.17 351	0.24 305	0.13 43	0.31 277	0.31 262	0.23 274	0.25 225	0.27 276	0.21 281	0.19 241	0.15 208	0.13 331	0.15 353	0.12 309	0.15 346	0.16 349	0.18 361

G-Net	0.24 328	0.16 317	0.36 345	0.22 304	0.16 338	0.51 375	0.23 312	0.29 257	0.34 285	0.36 346	0.38 317	0.31 308	0.29 337	0.27 316	0.26 328	0.11 287	0.09 291	0.12 309	0.09 250	0.16 349	0.13 316

AnyNet_C32	0.26 343	0.16 317	0.36 345	0.20 267	0.16 338	0.25 315	0.30 367	0.32 286	0.44 334	0.31 332	0.49 356	0.30 298	0.33 349	0.40 371	0.33 361	0.12 311	0.12 327	0.12 309	0.14 336	0.14 331	0.15 341

CVANet_RVC	0.18 268	0.10 237	0.14 154	0.21 291	0.10 216	0.18 233	0.17 191	0.34 313	0.33 274	0.22 262	0.31 279	0.28 283	0.18 254	0.23 298	0.17 233	0.12 311	0.08 268	0.12 309	0.11 305	0.09 246	0.07 157

Anonymous Stereo	0.23 320	0.19 341	0.50 363	0.24 328	0.17 351	0.21 279	0.21 293	0.33 303	0.44 334	0.25 295	0.34 300	0.26 269	0.18 254	0.31 337	0.27 335	0.13 331	0.12 327	0.12 309	0.13 332	0.11 288	0.14 333

ETE_ROB	0.23 320	0.17 328	0.22 290	0.25 339	0.13 300	0.26 323	0.29 360	0.31 277	0.36 296	0.28 317	0.36 306	0.45 360	0.26 313	0.27 316	0.26 328	0.11 287	0.08 268	0.12 309	0.09 250	0.14 331	0.13 316

LALA_ROB	0.25 337	0.16 317	0.22 290	0.26 344	0.17 351	0.27 330	0.27 347	0.42 361	0.37 302	0.33 342	0.38 317	0.51 370	0.26 313	0.28 327	0.27 335	0.16 356	0.09 291	0.12 309	0.11 305	0.13 319	0.12 303

WCMA_ROB	0.24 328	0.11 257	0.22 290	0.17 115	0.14 317	0.32 344	0.15 115	0.32 286	0.32 268	0.38 351	0.53 362	0.40 350	0.34 353	0.34 348	0.25 319	0.11 287	0.12 327	0.12 309	0.10 282	0.14 331	0.14 333

UDG	0.21 296	0.17 328	0.19 272	0.23 323	0.15 328	0.30 342	0.20 277	0.33 303	0.35 292	0.23 274	0.28 256	0.31 308	0.27 321	0.20 260	0.22 290	0.15 345	0.12 327	0.13 323	0.09 250	0.14 331	0.14 333

DMCA-RVC	0.17 256	0.10 237	0.15 191	0.24 328	0.11 254	0.18 233	0.18 231	0.25 203	0.24 192	0.21 249	0.26 240	0.25 261	0.27 321	0.18 230	0.20 262	0.12 311	0.08 268	0.13 323	0.10 282	0.10 273	0.08 217

RP	0.21 296	0.13 292	0.21 285	0.23 323	0.11 254	0.21 279	0.20 277	0.25 203	0.44 334	0.21 249	0.38 317	0.36 331	0.24 302	0.27 316	0.25 319	0.11 287	0.12 327	0.13 323	0.12 323	0.12 302	0.14 333

RTS	0.45 377	0.19 341	3.26 410	0.24 328	0.15 328	0.74 392	0.20 277	0.36 331	0.76 389	0.42 363	0.43 348	0.31 308	0.41 369	0.53 383	0.35 364	0.10 266	0.08 268	0.13 323	0.12 323	0.15 342	0.15 341

RTSA	0.45 377	0.19 341	3.26 410	0.24 328	0.15 328	0.74 392	0.20 277	0.36 331	0.76 389	0.42 363	0.43 348	0.31 308	0.41 369	0.53 383	0.35 364	0.10 266	0.08 268	0.13 323	0.12 323	0.15 342	0.15 341

ADCS	0.29 352	0.18 338	0.45 357	0.21 291	0.17 351	0.28 336	0.23 312	0.41 356	0.63 375	0.40 356	0.49 356	0.40 350	0.36 357	0.39 367	0.40 375	0.13 331	0.12 327	0.13 323	0.14 336	0.16 349	0.16 352

AnyNet_C01	0.36 366	0.25 365	1.37 404	0.22 304	0.17 351	0.48 373	0.27 347	0.35 325	0.39 310	0.39 353	0.74 385	0.46 364	0.38 360	0.45 375	0.47 384	0.13 331	0.13 340	0.13 323	0.14 336	0.14 331	0.15 341

PSMNet_ROB	0.21 296	0.11 257	0.15 191	0.27 355	0.15 328	0.24 305	0.35 377	0.43 364	0.37 302	0.27 306	0.32 283	0.32 316	0.22 290	0.21 276	0.26 328	0.12 311	0.08 268	0.13 323	0.11 305	0.09 246	0.09 250

SGM_RVC	0.23 320	0.12 271	0.15 191	0.15 38	0.09 131	0.33 350	0.18 231	0.34 313	0.31 262	0.44 367	0.37 312	0.53 373	0.35 355	0.35 354	0.24 310	0.13 331	0.13 340	0.13 323	0.13 332	0.10 273	0.11 292
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 345	0.13 292	0.18 263	0.15 38	0.11 254	0.32 344	0.24 321	0.40 351	0.36 296	0.52 373	0.57 371	0.67 384	0.40 365	0.35 354	0.26 328	0.14 342	0.13 340	0.13 323	0.11 305	0.11 288	0.10 269
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SDNR	0.19 278	0.08 140	0.19 272	0.16 68	0.12 283	0.77 398	0.14 69	0.25 203	0.32 268	0.19 224	0.24 196	0.19 200	0.13 170	0.19 241	0.15 208	0.16 356	0.18 363	0.14 333	0.11 305	0.08 198	0.11 292

DGSMNet	0.24 328	0.19 341	0.33 336	0.21 291	0.24 370	0.24 305	0.20 277	0.35 325	0.41 319	0.24 282	0.32 283	0.38 339	0.21 281	0.29 333	0.23 300	0.12 311	0.11 318	0.14 333	0.16 348	0.23 367	0.23 372

Syn2CoEx	0.21 296	0.16 317	0.27 315	0.29 365	0.14 317	0.26 323	0.20 277	0.33 303	0.31 262	0.28 317	0.36 306	0.27 276	0.25 310	0.19 241	0.24 310	0.16 356	0.12 327	0.14 333	0.11 305	0.09 246	0.08 217

edge stereo	0.22 305	0.13 292	0.20 280	0.21 291	0.13 300	0.23 300	0.16 170	0.32 286	0.42 325	0.32 338	0.40 330	0.38 339	0.35 355	0.25 311	0.24 310	0.13 331	0.11 318	0.14 333	0.11 305	0.12 302	0.13 316

SHD	0.26 343	0.15 310	0.30 329	0.24 328	0.18 358	0.22 287	0.15 115	0.38 343	0.71 383	0.32 338	0.41 340	0.36 331	0.28 329	0.32 343	0.29 346	0.12 311	0.11 318	0.14 333	0.13 332	0.16 349	0.20 367

LSM	0.33 363	0.20 346	0.58 373	0.26 344	0.60 398	0.34 353	0.25 334	0.42 361	0.48 344	0.45 368	0.58 373	0.42 353	0.36 357	0.35 354	0.25 319	0.12 311	0.20 369	0.14 333	0.16 348	0.19 362	0.33 386

MDST_ROB	0.22 305	0.10 237	0.17 246	0.18 182	0.11 254	0.37 363	0.19 262	0.43 364	0.41 319	0.39 353	0.39 325	0.29 290	0.21 281	0.26 313	0.18 247	0.11 287	0.10 309	0.14 333	0.11 305	0.10 273	0.08 217

FBW_ROB	0.24 328	0.17 328	0.22 290	0.26 344	0.14 317	0.25 315	0.22 302	0.41 356	0.41 319	0.41 360	0.41 340	0.42 353	0.27 321	0.31 337	0.23 300	0.09 235	0.14 347	0.14 333	0.12 323	0.11 288	0.09 250

NCC-stereo	0.24 328	0.15 310	0.31 331	0.26 344	0.16 338	0.20 265	0.30 367	0.40 351	0.40 316	0.24 282	0.38 317	0.33 319	0.28 329	0.36 359	0.27 335	0.12 311	0.11 318	0.15 341	0.22 366	0.13 319	0.13 316

Abc-Net	0.24 328	0.15 310	0.31 331	0.26 344	0.16 338	0.20 265	0.30 367	0.40 351	0.40 316	0.24 282	0.38 317	0.33 319	0.28 329	0.36 359	0.27 335	0.12 311	0.11 318	0.15 341	0.22 366	0.13 319	0.13 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.40 370	0.28 370	0.33 336	0.55 389	0.39 383	0.82 399	1.23 413	0.47 372	0.51 358	0.36 346	0.35 303	0.55 375	0.39 362	0.38 364	0.39 373	0.15 345	0.20 369	0.15 341	0.14 336	0.23 367	0.20 367

XQC	0.28 348	0.23 357	0.51 364	0.28 358	0.19 360	0.34 353	0.27 347	0.36 331	0.57 365	0.31 332	0.30 271	0.37 335	0.30 341	0.38 364	0.38 371	0.13 331	0.09 291	0.15 341	0.12 323	0.17 356	0.18 361

PA-Net	0.23 320	0.18 338	0.33 336	0.28 358	0.22 367	0.21 279	0.38 382	0.29 257	0.39 310	0.22 262	0.32 283	0.25 261	0.26 313	0.20 260	0.25 319	0.09 235	0.23 378	0.15 341	0.22 366	0.09 246	0.13 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	0.20 287	0.14 304	0.18 263	0.19 227	0.13 300	0.20 265	0.22 302	0.33 303	0.30 256	0.24 282	0.29 267	0.28 283	0.19 269	0.23 298	0.17 233	0.15 345	0.16 356	0.15 341	0.14 336	0.12 302	0.12 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.22 305	0.17 328	0.17 246	0.26 344	0.13 300	0.25 315	0.24 321	0.32 286	0.50 351	0.25 295	0.33 296	0.38 339	0.26 313	0.28 327	0.25 319	0.11 287	0.10 309	0.16 347	0.11 305	0.11 288	0.10 269

SGM-ForestM	0.32 360	0.12 271	0.16 221	0.16 68	0.11 254	0.39 366	0.19 262	0.41 356	0.50 351	0.52 373	0.54 364	1.32 403	0.42 372	0.40 371	0.27 335	0.14 342	0.16 356	0.16 347	0.16 348	0.12 302	0.12 303

Anonymous_2	0.22 305	0.17 328	0.28 320	0.15 38	0.16 338	0.32 344	0.22 302	0.22 156	0.17 99	0.23 274	0.24 196	0.26 269	0.27 321	0.27 316	0.23 300	0.22 373	0.25 380	0.17 349	0.17 355	0.17 356	0.17 359

DDUNet	0.22 305	0.17 328	0.21 285	0.22 304	0.15 328	0.25 315	0.24 321	0.29 257	0.30 256	0.31 332	0.36 306	0.33 319	0.25 310	0.24 306	0.20 262	0.18 361	0.13 340	0.17 349	0.11 305	0.16 349	0.16 352

RGC	0.25 337	0.20 346	0.29 326	0.28 358	0.16 338	0.22 287	0.23 312	0.32 286	0.44 334	0.27 306	0.40 330	0.38 339	0.27 321	0.36 359	0.22 290	0.11 287	0.13 340	0.17 349	0.17 355	0.14 331	0.16 352

Nwc_Net	0.23 320	0.16 317	0.21 285	0.25 339	0.14 317	0.24 305	0.26 340	0.37 336	0.38 307	0.22 262	0.41 340	0.30 298	0.28 329	0.28 327	0.25 319	0.11 287	0.10 309	0.17 349	0.20 361	0.10 273	0.10 269

PVD	0.39 367	0.20 346	0.39 351	0.31 371	0.22 367	0.29 339	0.43 388	0.52 379	0.96 396	0.55 376	0.79 389	0.53 373	0.59 386	0.52 381	0.38 371	0.19 365	0.14 347	0.17 349	0.14 336	0.24 373	0.31 384

PS-NSSS	0.20 287	0.21 352	0.23 299	0.20 267	0.10 216	0.19 253	0.17 191	0.36 331	0.25 211	0.27 306	0.33 296	0.27 276	0.24 302	0.20 260	0.20 262	0.15 345	0.12 327	0.17 349	0.14 336	0.10 273	0.08 217

PDISCO_ROB	0.27 345	0.16 317	0.26 309	0.28 358	0.20 363	0.32 344	0.26 340	0.44 366	0.57 365	0.28 317	0.40 330	0.45 360	0.29 337	0.33 345	0.34 363	0.12 311	0.09 291	0.17 349	0.16 348	0.17 356	0.13 316

CBMV	0.19 278	0.14 304	0.17 246	0.18 182	0.10 216	0.20 265	0.11 11	0.29 257	0.30 256	0.29 323	0.30 271	0.30 298	0.23 296	0.27 316	0.19 256	0.13 331	0.15 353	0.17 349	0.16 348	0.10 273	0.10 269
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_RVC	0.32 360	0.21 352	0.55 369	0.30 367	0.15 328	0.34 353	0.17 191	0.52 379	0.46 342	0.46 370	0.55 365	0.59 376	0.39 362	0.35 354	0.37 369	0.15 345	0.14 347	0.18 357	0.21 363	0.16 349	0.15 341

NCCL2	0.23 320	0.15 310	0.17 246	0.34 372	0.18 358	0.24 305	0.23 312	0.34 313	0.28 242	0.31 332	0.38 317	0.38 339	0.28 329	0.23 298	0.24 310	0.15 345	0.12 327	0.18 357	0.21 363	0.13 319	0.13 316

CSAN	0.29 352	0.24 360	0.27 315	0.34 372	0.19 360	0.33 350	0.42 386	0.37 336	0.50 351	0.38 351	0.40 330	0.44 358	0.33 349	0.28 327	0.30 350	0.20 367	0.16 356	0.19 359	0.19 360	0.14 331	0.15 341

DispFullNet	0.27 345	0.21 352	0.65 378	0.28 358	0.16 338	0.26 323	0.17 191	0.33 303	0.58 368	0.27 306	0.38 317	0.43 356	0.23 296	0.38 364	0.23 300	0.12 311	0.06 189	0.19 359	0.11 305	0.21 364	0.15 341

DeepPrunerF	0.24 328	0.17 328	0.42 355	0.26 344	0.16 338	0.22 287	0.28 352	0.37 336	0.50 351	0.26 300	0.29 267	0.24 251	0.28 329	0.21 276	0.22 290	0.15 345	0.11 318	0.20 361	0.18 359	0.12 302	0.13 316

SQANet	0.23 320	0.23 357	0.30 329	0.30 367	0.19 360	0.27 330	0.13 43	0.29 257	0.33 274	0.24 282	0.37 312	0.31 308	0.22 290	0.27 316	0.23 300	0.15 345	0.10 309	0.21 362	0.16 348	0.21 364	0.15 341

HBP-ISP	0.18 268	0.13 292	0.16 221	0.15 38	0.11 254	0.08 23	0.13 43	0.28 247	0.29 249	0.22 262	0.33 296	0.21 216	0.25 310	0.23 298	0.17 233	0.14 342	0.16 356	0.21 362	0.17 355	0.10 273	0.08 217

ccnet	0.29 352	0.28 370	0.23 299	0.20 267	0.28 377	0.41 368	0.21 293	0.45 369	0.33 274	0.36 346	0.46 352	0.36 331	0.30 341	0.39 367	0.42 379	0.23 377	0.14 347	0.21 362	0.17 355	0.23 367	0.18 361

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 305	0.21 352	0.24 302	0.26 344	0.11 254	0.23 300	0.14 69	0.39 347	0.24 192	0.32 338	0.36 306	0.30 298	0.21 281	0.19 241	0.21 281	0.17 360	0.14 347	0.21 362	0.16 348	0.12 302	0.12 303

CBMV_ROB	0.19 278	0.13 292	0.17 246	0.16 68	0.11 254	0.15 175	0.13 43	0.26 215	0.28 242	0.27 306	0.30 271	0.27 276	0.24 302	0.23 298	0.16 222	0.15 345	0.17 361	0.22 366	0.20 361	0.10 273	0.11 292

BEATNet-Init1	0.52 382	0.27 367	0.62 376	0.30 367	0.21 365	0.76 396	0.29 360	0.54 382	0.65 378	0.86 395	0.95 396	2.07 412	0.62 389	0.56 387	0.42 379	0.18 361	0.18 363	0.23 367	0.22 366	0.22 366	0.21 369

NOSS_ROB	0.19 278	0.12 271	0.18 263	0.16 68	0.12 283	0.15 175	0.12 21	0.30 271	0.32 268	0.20 241	0.22 182	0.27 276	0.23 296	0.21 276	0.16 222	0.16 356	0.18 363	0.23 367	0.21 363	0.12 302	0.13 316

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 357	0.24 360	0.29 326	0.36 376	0.16 338	0.34 353	0.30 367	0.32 286	0.42 325	0.40 356	0.46 352	0.38 339	0.31 345	0.34 348	0.28 343	0.19 365	0.20 369	0.26 369	0.29 378	0.18 359	0.19 366

PASM	0.32 360	0.24 360	0.48 362	0.28 358	0.27 376	0.29 339	0.30 367	0.34 313	0.49 349	0.35 344	0.39 325	0.46 364	0.34 353	0.34 348	0.35 364	0.23 377	0.25 380	0.26 369	0.28 377	0.23 367	0.21 369

MSMD_ROB	0.31 358	0.26 366	0.26 309	0.24 328	0.21 365	0.34 353	0.25 334	0.34 313	0.39 310	0.40 356	0.69 379	0.45 360	0.40 365	0.34 348	0.27 335	0.20 367	0.19 366	0.26 369	0.25 372	0.23 367	0.22 371

FCDSN-DC	0.33 363	0.28 370	0.28 320	0.30 367	0.24 370	0.39 366	0.28 352	0.42 361	0.42 325	0.43 366	0.53 362	0.51 370	0.41 369	0.36 359	0.30 350	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.25 374	0.24 373
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 377	0.27 367	0.27 315	0.27 355	0.24 370	0.47 371	0.31 373	0.55 383	0.59 369	0.72 386	1.13 405	1.15 397	0.61 387	0.52 381	0.37 369	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.31 382	0.25 374	0.24 373

FC-DCNN	0.33 363	0.27 367	0.28 320	0.26 344	0.23 369	0.37 363	0.28 352	0.40 351	0.43 330	0.45 368	0.55 365	0.51 370	0.40 365	0.37 363	0.30 350	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.25 374	0.24 373

ELAS_RVC	0.41 372	0.29 373	0.33 336	0.28 358	0.24 370	0.54 377	0.36 378	0.49 375	0.59 369	0.72 386	0.74 385	0.65 382	0.54 380	0.54 385	0.40 375	0.22 373	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.26 377	0.25 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 372	0.29 373	0.33 336	0.27 355	0.24 370	0.60 382	0.36 378	0.50 377	0.50 351	0.71 384	0.79 389	0.67 384	0.54 380	0.51 379	0.42 379	0.22 373	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.26 377	0.25 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	0.75 394	0.71 396	3.70 413	0.66 392	0.41 384	0.98 404	0.97 411	0.69 391	0.73 387	0.52 373	0.57 371	0.64 380	0.68 392	0.86 401	1.01 409	0.34 385	0.36 387	0.28 377	0.23 370	0.36 385	0.31 384

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 374	0.39 381	0.54 367	0.40 378	0.20 363	0.64 384	0.32 375	0.53 381	0.72 384	0.71 384	0.72 382	0.61 378	0.54 380	0.51 379	0.46 383	0.20 367	0.19 366	0.29 378	0.30 380	0.23 367	0.18 361

GANetREF_RVC	0.31 358	0.34 377	0.27 315	0.35 374	0.16 338	0.32 344	0.41 383	0.48 373	0.51 358	0.35 344	0.35 303	0.34 325	0.33 349	0.39 367	0.32 358	0.27 381	0.20 369	0.29 378	0.15 346	0.18 359	0.17 359
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CC-Net-ROB	0.28 348	0.31 375	0.36 345	0.29 365	0.15 328	0.25 315	0.19 262	0.45 369	0.33 274	0.39 353	0.37 312	0.39 347	0.31 345	0.27 316	0.26 328	0.24 379	0.19 366	0.30 380	0.23 370	0.18 359	0.15 341

JetBlue	0.71 391	0.45 384	1.14 402	0.51 387	0.47 388	2.02 413	0.64 400	0.75 392	0.70 382	0.69 383	0.77 388	1.22 399	0.83 397	1.03 409	1.01 409	0.40 387	0.28 382	0.33 381	0.33 383	0.30 380	0.34 387

NVStereoNet_ROB	0.46 380	0.36 379	0.46 360	0.41 380	0.28 377	0.34 353	0.34 376	0.48 373	0.60 372	0.72 386	0.93 394	0.70 387	0.66 390	0.47 376	0.60 393	0.22 373	0.33 385	0.34 382	0.34 385	0.30 380	0.30 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Ntro	0.40 370	0.40 382	0.53 366	0.46 386	0.30 381	0.65 385	0.24 321	0.46 371	0.68 381	0.41 360	0.49 356	0.48 368	0.42 372	0.39 367	0.31 357	0.32 383	0.28 382	0.37 383	0.30 380	0.32 384	0.29 381

otaku	0.39 367	0.37 380	0.52 365	0.44 382	0.28 377	0.58 379	0.24 321	0.41 356	0.62 374	0.40 356	0.49 356	0.46 364	0.33 349	0.40 371	0.32 358	0.30 382	0.30 384	0.39 384	0.33 383	0.29 379	0.28 380

ACVNet_1	0.44 375	0.49 385	0.60 374	0.45 383	0.28 377	0.49 374	0.27 347	0.57 386	0.72 384	0.62 379	0.58 373	0.74 388	0.49 378	0.50 378	0.35 364	0.26 380	0.24 379	0.39 384	0.29 378	0.31 383	0.24 373

Consistency-Raft	0.44 375	0.40 382	0.45 357	0.37 377	0.43 386	0.46 369	0.41 383	0.57 386	0.55 361	0.32 338	0.73 383	0.33 319	0.48 377	0.42 374	0.49 386	0.39 386	0.35 386	0.45 386	0.51 394	0.42 386	0.29 381

ACVNet-4b	0.39 367	0.53 386	0.55 369	0.45 383	0.24 370	0.47 371	0.18 231	0.49 375	0.64 376	0.42 363	0.45 351	0.60 377	0.27 321	0.34 348	0.24 310	0.33 384	0.14 347	0.48 387	0.42 387	0.30 380	0.26 379

SGM+DAISY	0.56 385	0.57 387	0.65 378	0.40 378	0.54 391	0.66 387	0.49 390	0.56 384	0.45 341	0.66 380	0.69 379	0.67 384	0.56 384	0.63 390	0.56 391	0.59 398	0.48 394	0.50 388	0.50 393	0.52 389	0.58 396

anonymity	0.53 383	0.58 388	0.65 378	0.41 380	0.61 399	0.53 376	0.41 383	0.56 384	0.41 319	0.55 376	0.50 360	0.49 369	0.55 383	0.58 388	0.50 389	0.58 397	0.50 398	0.51 389	0.51 394	0.51 388	0.57 395

SPS-STEREO	0.57 386	0.58 388	0.65 378	0.45 383	0.55 393	0.62 383	0.44 389	0.62 389	0.50 351	0.68 382	0.64 375	0.66 383	0.57 385	0.61 389	0.60 393	0.62 400	0.47 393	0.51 389	0.49 391	0.55 393	0.58 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 384	0.61 390	0.70 390	0.57 390	0.43 386	0.65 385	0.37 381	0.60 388	0.87 393	0.50 372	0.66 376	0.64 380	0.47 376	0.49 377	0.43 382	0.47 392	0.48 394	0.52 391	0.41 386	0.52 389	0.40 391

ACVNet_2	0.66 390	0.66 394	0.68 386	0.63 391	0.41 384	0.71 390	0.49 390	0.96 401	1.39 405	0.89 396	1.09 401	1.04 393	0.73 393	0.54 385	0.47 384	0.43 390	0.40 388	0.53 392	0.44 388	0.47 387	0.35 388

MFMNet_re	0.64 387	0.66 394	0.65 378	0.51 387	0.69 403	0.69 388	0.57 396	0.64 390	0.73 387	0.60 378	0.73 383	0.62 379	0.67 391	0.65 391	0.60 393	0.66 401	0.58 407	0.63 393	0.59 397	0.68 399	0.69 405

WAO-7	0.79 396	0.78 399	0.54 367	0.85 401	0.67 402	0.74 392	0.68 404	1.05 406	1.32 403	0.90 397	1.20 408	1.04 393	0.92 401	0.69 392	0.66 396	0.60 399	0.62 408	0.67 394	0.68 402	0.64 395	0.58 396

IMH-64-1	0.65 388	0.61 390	0.68 386	0.71 393	0.51 389	0.59 380	0.49 390	0.91 397	0.85 391	0.74 390	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.79 394	0.49 386	0.42 388	0.46 389	0.71 395	0.47 389	0.52 389	0.39 389

IMH-64	0.65 388	0.61 390	0.68 386	0.71 393	0.51 389	0.59 380	0.49 390	0.91 397	0.85 391	0.74 390	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.79 394	0.49 386	0.42 388	0.46 389	0.71 395	0.47 389	0.52 389	0.39 389

TorneroNet-64	0.76 395	0.72 397	0.74 391	0.78 397	0.58 397	0.91 403	0.56 395	0.84 395	1.29 402	0.66 380	0.90 392	1.40 405	0.75 394	0.85 400	0.67 399	0.49 393	0.46 389	0.72 397	0.59 397	0.67 398	0.53 394

IMH	0.71 391	0.64 393	0.68 386	0.76 395	0.54 391	0.69 388	0.54 394	0.98 403	1.10 398	0.82 394	1.09 401	0.89 391	0.88 400	0.87 402	0.52 390	0.44 391	0.50 398	0.75 398	0.51 394	0.56 394	0.41 392

PWCK	0.71 391	0.94 406	0.95 399	0.76 395	0.31 382	0.74 392	0.36 378	0.90 396	0.90 394	0.96 399	0.75 387	0.95 392	0.61 387	0.87 402	0.66 396	0.72 402	0.46 389	0.75 398	0.49 391	0.69 401	0.44 393

LVE	0.83 399	0.85 403	0.85 397	0.80 398	0.56 394	1.04 409	0.65 401	1.05 406	1.47 408	0.96 399	1.22 409	1.10 396	0.85 398	0.83 397	0.71 401	0.49 393	0.55 404	0.76 400	0.60 399	0.65 396	0.59 401

Dean	0.87 400	0.86 404	0.79 394	0.81 399	0.56 394	0.90 400	0.63 398	1.15 411	1.73 411	1.15 406	1.15 406	1.31 402	0.99 404	0.81 396	0.81 405	0.57 396	0.56 405	0.77 401	0.64 400	0.66 397	0.58 396

TorneroNet	0.82 398	0.74 398	0.81 396	0.84 400	0.63 400	0.99 405	0.63 398	0.96 401	1.16 399	0.80 393	1.11 403	1.36 404	0.86 399	0.93 405	0.80 404	0.56 395	0.49 396	0.78 402	0.66 401	0.73 404	0.63 404

WAO-8	0.91 401	0.81 401	0.65 378	0.94 405	0.69 403	0.90 400	0.67 402	1.07 408	1.83 413	1.06 404	1.45 411	1.30 400	1.07 406	0.84 398	0.78 402	0.74 404	0.53 401	0.86 403	0.75 404	0.69 401	0.62 402

Venus	0.91 401	0.81 401	0.65 378	0.94 405	0.69 403	0.90 400	0.67 402	1.07 408	1.83 413	1.06 404	1.45 411	1.30 400	1.07 406	0.84 398	0.78 402	0.74 404	0.53 401	0.86 403	0.75 404	0.69 401	0.62 402

WAO-6	0.81 397	0.80 400	0.62 376	0.86 402	0.63 400	0.76 396	0.58 397	0.98 403	1.54 410	0.90 397	0.96 397	1.07 395	1.03 405	0.70 393	0.66 396	0.72 402	0.49 396	0.90 405	0.71 403	0.68 399	0.58 396

JetRed	1.62 410	1.46 414	2.98 409	0.92 404	1.21 413	4.99 415	1.53 415	1.27 413	1.39 405	1.83 412	1.74 414	1.60 411	0.95 402	1.41 412	2.45 415	0.90 410	1.60 414	0.93 406	0.90 410	1.35 413	0.99 413

UNDER WATER	0.97 404	0.97 408	1.42 405	0.99 407	0.70 406	1.12 411	0.84 407	0.80 394	1.08 397	1.01 401	0.90 392	1.55 409	1.22 412	1.03 409	1.00 408	0.78 406	0.53 401	1.02 407	0.87 408	0.80 407	0.74 407

UNDER WATER-64	0.95 403	0.94 406	1.43 406	0.87 403	0.56 394	1.18 412	0.87 408	0.77 393	0.94 395	1.04 402	0.85 391	1.58 410	1.21 411	0.94 406	0.96 407	0.87 408	0.57 406	1.03 408	0.88 409	0.78 406	0.73 406

notaker	0.97 404	1.11 409	0.98 400	1.13 409	0.81 407	0.73 391	0.68 404	0.93 399	1.16 399	1.18 408	1.18 407	1.41 406	1.16 410	1.08 411	0.69 400	0.81 407	0.64 409	1.17 409	0.79 406	0.98 409	0.80 410

KSHMR	1.09 407	1.17 410	0.88 398	1.25 413	1.00 412	0.99 405	0.96 410	1.13 410	1.37 404	1.16 407	1.29 410	1.41 406	0.96 403	1.01 408	0.92 406	1.03 411	1.08 413	1.20 410	1.03 412	1.01 410	0.97 412

DPSimNet_ROB	1.11 408	1.23 412	0.78 392	1.13 409	0.88 410	1.10 410	1.13 412	1.16 412	1.23 401	1.43 410	1.02 398	1.41 406	1.10 409	0.90 404	1.60 411	1.46 414	0.51 400	1.21 411	1.03 412	0.90 408	1.01 414

HanzoNet	1.29 409	1.26 413	1.19 403	1.12 408	0.85 408	1.02 408	0.83 406	1.03 405	1.48 409	1.64 411	1.61 413	2.50 414	1.72 413	1.61 413	1.61 412	1.26 412	0.80 412	1.31 412	1.01 411	1.02 411	0.86 411

ktn	1.01 406	1.21 411	0.80 395	1.23 412	0.86 409	1.01 407	0.87 408	0.94 400	1.39 405	1.04 402	1.12 404	1.15 397	1.07 406	0.94 406	0.59 392	1.28 413	0.71 411	1.38 413	0.83 407	1.02 411	0.75 408

MADNet++	1.95 411	1.75 415	1.59 408	1.82 414	1.69 415	2.33 414	1.40 414	2.35 414	2.09 415	2.57 414	2.36 415	2.24 413	2.17 414	2.28 414	2.34 414	1.87 415	1.66 415	1.54 414	1.34 414	1.92 414	1.77 416

SPstereo	13.84 426	0.93 405	1.50 407	1.22 411	0.88 410	28.82 429	48.26 429	26.77 436	29.54 435	22.37 434	22.60 433	23.23 434	24.68 434	24.53 434	15.06 426	0.88 409	0.69 410	1.83 415	1.60 415	0.74 405	0.77 409

tt	4.67 413	0.06 19	3.55 412	2.02 415	1.55 414	10.25 419	16.71 419	8.91 422	5.03 416	1.31 409	0.94 395	4.71 415	4.76 415	3.33 415	5.87 417	6.06 422	10.30 426	1.88 416	2.11 417	2.75 415	1.21 415

DPSMNet_ROB	8.06 418	4.48 418	8.63 422	5.37 421	10.74 423	8.32 417	22.98 424	5.46 416	13.36 423	5.12 416	9.92 419	5.08 416	10.40 421	5.53 418	12.58 421	3.80 420	8.00 421	3.50 417	7.02 420	3.83 419	7.14 422

DGTPSM_ROB	8.06 418	4.48 418	8.63 422	5.35 419	10.72 422	8.32 417	22.97 423	5.46 416	13.35 422	5.12 416	9.92 419	5.08 416	10.40 421	5.52 417	12.58 421	3.79 419	8.00 421	3.50 417	7.02 420	3.83 419	7.14 422

xxxxx1	7.79 414	5.02 420	7.31 416	3.12 416	3.85 417	16.35 422	22.88 420	5.86 419	8.69 418	7.97 418	8.54 416	9.12 420	8.27 418	10.18 420	10.92 418	2.42 416	2.45 417	3.56 419	12.37 423	3.77 416	3.06 418

tt_ll	7.79 414	5.02 420	7.31 416	3.12 416	3.85 417	16.35 422	22.88 420	5.86 419	8.69 418	7.97 418	8.54 416	9.12 420	8.27 418	10.18 420	10.92 418	2.42 416	2.45 417	3.56 419	12.37 423	3.77 416	3.06 418

ff	7.79 414	5.02 420	7.31 416	3.12 416	3.85 417	16.35 422	22.88 420	5.86 419	8.69 418	7.97 418	8.54 416	9.12 420	8.27 418	10.18 420	10.92 418	2.42 416	2.45 417	3.56 419	12.37 423	3.77 416	3.06 418

Anonymous_1	10.96 423	7.92 423	7.46 419	10.33 422	10.06 421	18.65 426	26.34 426	11.06 423	13.44 424	9.40 421	10.05 421	9.67 423	11.23 423	10.73 423	12.72 423	6.42 423	8.38 423	5.77 422	10.61 422	12.12 424	6.77 421

DPSM_ROB	11.15 424	8.58 424	8.00 420	10.88 423	11.58 424	19.10 427	26.71 427	12.05 424	14.07 425	10.36 422	10.84 422	10.33 424	11.86 424	11.70 424	13.54 424	6.99 424	8.79 424	5.89 423	6.95 418	7.29 421	7.42 424

DPSM	11.15 424	8.58 424	8.00 420	10.88 423	11.58 424	19.10 427	26.71 427	12.05 424	14.07 425	10.36 422	10.84 422	10.33 424	11.86 424	11.70 424	13.54 424	6.99 424	8.79 424	5.89 423	6.95 418	7.29 421	7.42 424

PML	8.91 420	9.34 426	6.13 414	5.35 419	6.41 420	14.99 421	23.38 425	5.27 415	6.83 417	18.04 426	28.19 435	7.67 418	6.83 417	7.85 419	5.75 416	5.35 421	1.83 416	5.95 425	1.93 416	8.64 423	2.52 417

MyStereo03	22.45 430	17.33 429	16.21 426	21.95 428	23.27 429	38.32 430	53.79 431	24.21 430	28.46 431	20.87 431	21.85 430	20.80 428	23.87 428	23.46 429	27.40 432	14.08 427	17.71 431	11.82 426	14.03 428	14.65 425	14.89 426

MyStereo02	22.45 430	17.33 429	16.21 426	21.95 428	23.27 429	38.32 430	53.79 431	24.21 430	28.46 431	20.87 431	21.85 430	20.80 428	23.87 428	23.46 429	27.40 432	14.08 427	17.71 431	11.82 426	14.03 428	14.65 425	14.89 426

MyStereo	22.45 430	17.33 429	16.21 426	21.95 428	23.27 429	38.32 430	53.79 431	24.21 430	28.46 431	20.87 431	21.85 430	20.80 428	23.87 428	23.46 429	27.40 432	14.08 427	17.71 431	11.82 426	14.03 428	14.65 425	14.89 426

Selective-RAFT-Error	22.47 433	17.37 433	16.09 425	22.06 432	23.34 433	38.39 434	53.83 435	24.29 434	28.47 434	20.74 429	21.83 429	20.81 431	23.90 431	23.54 433	27.53 435	14.08 427	17.69 429	11.82 426	14.00 426	14.69 429	15.00 431

CasAABBNet	22.42 429	17.33 429	16.01 424	22.01 431	23.28 432	38.32 430	53.80 434	24.14 429	28.41 430	20.60 428	21.77 428	20.89 432	23.91 432	23.43 428	27.36 430	14.07 426	17.69 429	11.83 430	14.01 427	14.67 428	14.95 430

LSM0	22.87 434	17.28 428	18.96 429	22.19 433	29.04 435	38.42 435	53.71 430	24.28 433	28.31 429	20.78 430	21.00 427	21.43 433	24.16 433	23.50 432	27.39 431	14.09 431	17.38 428	11.84 431	14.04 431	14.73 430	14.89 426

HaxPig	15.71 427	18.52 434	19.18 430	16.89 425	15.89 427	7.73 416	7.60 416	13.31 426	10.82 421	15.42 425	14.91 424	15.98 426	14.92 426	15.58 426	15.98 427	18.95 432	16.73 427	19.46 432	18.08 432	19.26 432	19.05 433

MEDIAN_ROB	20.38 428	24.04 435	23.31 432	21.23 427	21.71 428	10.40 420	7.92 417	17.64 427	15.50 427	20.12 427	19.70 426	20.34 427	20.32 427	21.19 427	21.13 428	23.81 434	21.81 434	24.98 433	23.76 433	24.71 433	23.93 434

LRCNet_RVC	10.62 422	13.42 427	7.30 415	18.92 426	2.07 416	0.33 350	0.30 367	5.59 418	0.48 344	13.03 424	17.94 425	8.87 419	5.65 416	4.79 416	1.89 413	23.51 433	2.73 420	27.55 434	25.71 434	16.07 431	16.33 432

AVERAGE_ROB	24.90 435	29.20 436	28.14 433	24.89 434	24.64 434	17.75 425	11.12 418	21.45 428	19.93 428	25.12 435	24.46 434	25.12 435	25.46 435	24.69 435	22.83 429	29.76 435	27.13 435	28.97 435	27.95 435	29.91 434	29.47 435

test_example2	98.32 436	94.13 437	45.89 434	96.35 435	109.85 436	88.61 436	95.45 436	25.75 435	94.37 436	130.00 436	126.06 436	58.17 436	74.63 436	88.51 436	79.96 436	150.23 436	221.02 436	77.62 436	99.10 436	113.75 436	96.94 436

ASD4		3.38 417

Low-res two-view benchmark