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

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

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

CAS	0.16 11	0.07 1	0.29 4	0.42 365	0.17 212	0.20 48	0.18 92	0.23 3	0.20 5	0.15 9	0.19 25	0.11 2	0.10 3	0.15 1	0.14 24	0.31 370	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 227

CREStereo++_RVC	0.16 11	0.09 3	0.42 41	0.17 4	0.11 25	0.18 13	0.13 2	0.23 3	0.31 99	0.21 31	0.31 106	0.13 11	0.11 9	0.17 8	0.16 46	0.07 13	0.04 1	0.06 1	0.15 317	0.06 2	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.16 11	0.11 27	0.43 46	0.16 3	0.08 2	0.25 130	0.14 12	0.23 3	0.29 78	0.25 71	0.30 96	0.16 32	0.12 15	0.18 12	0.13 7	0.08 87	0.07 92	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.08 37

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

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 4	0.23 309	0.18 13	0.15 25	0.24 7	0.20 5	0.14 5	0.18 22	0.14 22	0.10 3	0.19 21	0.12 1	0.07 13	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 64	0.20 267

MC-Stereo	0.18 21	0.10 11	0.36 19	0.28 286	0.14 108	0.18 13	0.15 25	0.24 7	0.20 5	0.21 31	0.24 55	0.16 32	0.13 31	0.25 54	0.14 24	0.07 13	0.17 300	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.30 336

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

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

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 2	0.14 1	0.08 2	0.22 86	0.15 25	0.26 10	0.26 48	0.16 11	0.21 42	0.14 22	0.13 31	0.19 21	0.14 24	0.09 143	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 11	0.09 3	0.31 7	0.15 2	0.09 5	0.23 102	0.15 25	0.26 10	0.24 24	0.17 15	0.21 42	0.16 32	0.14 41	0.23 40	0.14 24	0.29 366	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.07 11

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

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

RAFT-RH_RVC	0.26 191	0.13 73	0.57 191	0.22 86	0.12 48	0.25 130	0.14 12	0.27 13	0.29 78	0.38 247	1.14 376	0.23 86	0.18 103	0.58 244	0.24 167	0.07 13	0.06 34	0.10 182	0.07 44	0.06 2	0.08 37

RAFT-345	0.22 93	0.11 27	0.55 174	0.22 86	0.12 48	0.20 48	0.16 40	0.27 13	0.28 65	0.27 85	0.65 332	0.20 60	0.17 77	0.55 235	0.22 147	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.07 11

ff7	0.18 21	0.13 73	0.41 33	0.21 54	0.15 158	0.21 64	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.25 346	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 350

IGEVStereo-DCA	0.20 57	0.17 167	0.41 33	0.22 86	0.15 158	0.20 48	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.19 23	0.12 2	0.14 22	0.12 15	0.38 182	0.31 225	0.07 13	0.16 282	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 350

ffff	0.18 21	0.13 73	0.41 33	0.21 54	0.15 158	0.21 64	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.25 346	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 350

11t	0.18 21	0.13 73	0.41 33	0.21 54	0.15 158	0.21 64	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.25 346	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 350

CASnet	0.15 4	0.13 73	0.30 5	0.22 86	0.08 2	0.15 4	0.14 12	0.28 17	0.26 48	0.23 54	0.20 30	0.15 28	0.11 9	0.18 12	0.13 7	0.07 13	0.05 3	0.11 228	0.09 165	0.08 64	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ccc-4	0.18 21	0.13 73	0.41 33	0.21 54	0.15 158	0.21 64	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.25 346	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 350

GMOStereo	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 337	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

error version	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 337	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

test-v	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 337	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

test-2	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 337	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

sCroCo_RVC	0.19 37	0.15 123	0.60 218	0.27 262	0.18 232	0.23 102	0.16 40	0.28 17	0.24 24	0.14 5	0.22 48	0.17 39	0.14 41	0.22 36	0.16 46	0.11 229	0.11 213	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.10 99

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

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

4D-IteraStereo	0.20 57	0.21 211	0.62 227	0.21 54	0.14 108	0.19 22	0.17 54	0.29 28	0.28 65	0.24 60	0.20 30	0.20 60	0.10 3	0.22 36	0.18 78	0.07 13	0.07 92	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.33 344

anonymousdsp	0.20 57	0.13 73	0.49 102	0.28 286	0.20 272	0.21 64	0.17 54	0.29 28	0.24 24	0.22 47	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.32 138	0.13 7	0.07 13	0.26 352	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.48 377

Selective-IGEV	0.15 4	0.10 11	0.34 13	0.32 320	0.19 255	0.16 5	0.14 12	0.29 28	0.20 5	0.13 1	0.14 14	0.13 11	0.08 1	0.23 40	0.14 24	0.06 1	0.13 243	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.11 128

ProNet	0.16 11	0.13 73	0.36 19	0.21 54	0.15 158	0.20 48	0.19 124	0.29 28	0.23 15	0.14 5	0.13 5	0.13 11	0.12 15	0.25 54	0.13 7	0.06 1	0.09 168	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.22 284

IGEV-Stereo	0.20 57	0.13 73	0.49 102	0.28 286	0.20 272	0.21 64	0.17 54	0.29 28	0.24 24	0.22 47	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.32 138	0.13 7	0.07 13	0.26 352	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.48 377
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DEmStereo	0.26 191	0.10 11	0.52 148	0.19 13	0.13 80	0.31 209	0.25 254	0.29 28	0.38 170	0.36 224	0.57 306	0.24 101	0.48 326	0.53 227	0.44 283	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.08 104	0.07 30	0.08 37

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

AEACV	0.20 57	0.09 3	0.32 9	0.39 355	0.34 356	0.21 64	0.16 40	0.30 37	0.18 1	0.17 15	0.17 17	0.13 11	0.16 62	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.29 370	0.07 13	0.09 165	0.07 30	0.37 358

EGLCR-Stereo	0.19 37	0.09 3	0.34 13	0.29 299	0.17 212	0.28 163	0.16 40	0.30 37	0.23 15	0.22 47	0.11 1	0.16 32	0.09 2	0.28 98	0.15 37	0.07 13	0.25 346	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.37 358

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

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

Patchmatch Stereo++	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.14 12	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.27 80	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.20 57	0.12 57	0.50 120	0.23 129	0.11 25	0.24 120	0.19 124	0.30 37	0.28 65	0.26 76	0.26 66	0.25 112	0.18 103	0.34 161	0.19 99	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.09 131	0.09 58

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.21 80	0.30 293	0.57 191	0.21 54	0.12 48	0.24 120	0.18 92	0.30 37	0.41 194	0.26 76	0.24 55	0.17 39	0.16 62	0.25 54	0.19 99	0.10 198	0.07 92	0.08 59	0.08 104	0.11 219	0.09 58
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 21	0.15 123	0.27 2	0.20 34	0.13 80	0.24 120	0.17 54	0.31 51	0.37 162	0.43 290	0.17 17	0.13 11	0.12 15	0.20 24	0.16 46	0.08 87	0.07 92	0.09 119	0.07 44	0.09 131	0.08 37

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

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

AAGNet	0.34 270	0.12 57	0.53 158	0.26 230	0.16 187	0.20 48	0.19 124	0.31 51	0.29 78	0.35 213	0.35 144	0.27 132	0.30 236	0.44 197	2.56 406	0.08 87	0.05 3	0.10 182	0.07 44	0.09 131	0.07 11

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

LL-Strereo2	0.21 80	0.25 261	0.53 158	0.32 320	0.20 272	0.25 130	0.14 12	0.32 56	0.25 42	0.25 71	0.20 30	0.24 101	0.12 15	0.28 98	0.18 78	0.07 13	0.07 92	0.12 258	0.09 165	0.09 131	0.16 227

UDGNet	0.24 148	0.37 327	0.53 158	0.25 198	0.14 108	0.24 120	0.18 92	0.32 56	0.44 223	0.29 114	0.28 79	0.24 101	0.20 126	0.30 124	0.21 132	0.16 315	0.07 92	0.21 347	0.11 233	0.16 292	0.11 128

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

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

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

ASMatch	0.23 122	0.11 27	0.55 174	0.25 198	0.14 108	0.19 22	0.16 40	0.32 56	0.30 92	0.28 91	0.68 338	0.28 144	0.26 188	0.50 214	0.22 147	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.11 128

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

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

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

AnonymousM	0.19 37	0.20 204	0.30 5	0.18 8	0.10 17	0.19 22	0.17 54	0.32 56	0.27 57	0.27 85	0.21 42	0.18 47	0.14 41	0.21 25	0.16 46	0.09 143	0.08 139	0.38 373	0.15 317	0.06 2	0.08 37

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

RALCasStereoNet	0.22 93	0.22 225	0.48 85	0.23 129	0.23 309	0.22 86	0.18 92	0.32 56	0.27 57	0.22 47	0.30 96	0.22 73	0.15 50	0.29 115	0.20 115	0.08 87	0.22 329	0.07 13	0.06 22	0.10 178	0.25 312

MSKI-zero shot	0.19 37	0.10 11	0.47 73	0.30 305	0.14 108	0.21 64	0.14 12	0.33 68	0.22 12	0.24 60	0.25 59	0.22 73	0.10 3	0.32 138	0.14 24	0.07 13	0.30 371	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.09 58

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

THIR-Stereo	0.30 240	0.15 123	0.46 68	0.19 13	0.11 25	0.28 163	0.70 379	0.33 68	0.36 149	0.37 239	0.64 330	0.33 191	0.49 330	0.58 244	0.44 283	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.09 165	0.07 30	0.08 37

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

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

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

DRaft	0.25 172	0.11 27	0.47 73	0.18 8	0.12 48	0.28 163	0.23 219	0.34 72	0.40 189	0.38 247	0.60 317	0.20 60	0.41 302	0.48 208	0.41 270	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.08 104	0.07 30	0.08 37

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

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

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

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

aanetorigin	0.40 305	0.33 307	1.14 347	0.25 198	0.19 255	0.30 191	0.37 325	0.34 72	0.47 256	0.95 375	0.82 357	0.52 308	0.56 344	0.50 214	0.52 305	0.11 229	0.09 168	0.10 182	0.10 209	0.16 292	0.19 255

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

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

dad	0.30 240	0.38 333	0.60 218	0.22 86	0.14 108	0.32 222	0.21 174	0.35 81	0.51 286	0.45 304	0.45 244	0.46 280	0.23 147	0.41 189	0.27 195	0.21 349	0.11 213	0.20 345	0.11 233	0.15 283	0.11 128

CroCo-Stereo	0.15 4	0.16 144	0.34 13	0.25 198	0.12 48	0.11 1	0.18 92	0.35 81	0.24 24	0.13 1	0.13 5	0.18 47	0.12 15	0.15 1	0.13 7	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.06 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.20 57	0.23 238	0.49 102	0.21 54	0.16 187	0.19 22	0.17 54	0.35 81	0.32 107	0.26 76	0.33 130	0.20 60	0.17 77	0.21 25	0.17 59	0.06 1	0.10 193	0.07 13	0.07 44	0.07 30	0.11 128

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

HH	0.22 93	0.12 57	0.55 174	0.32 320	0.16 187	0.27 149	0.18 92	0.36 86	0.25 42	0.20 27	0.26 66	0.34 198	0.18 103	0.33 147	0.15 37	0.07 13	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.07 30	0.31 339

HanStereo	0.22 93	0.12 57	0.55 174	0.32 320	0.16 187	0.27 149	0.18 92	0.36 86	0.25 42	0.20 27	0.26 66	0.34 198	0.18 103	0.33 147	0.15 37	0.07 13	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.07 30	0.31 339

CrosDoStereo	0.32 255	0.11 27	0.53 158	0.19 13	0.12 48	0.22 86	1.07 398	0.36 86	0.38 170	0.38 247	0.60 317	0.28 144	0.45 313	0.61 261	0.56 317	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.09 165	0.08 64	0.09 58

LCNet	0.22 93	0.12 57	0.42 41	0.26 230	0.12 48	0.23 102	0.19 124	0.36 86	0.28 65	0.28 91	0.35 144	0.26 128	0.30 236	0.35 168	0.17 59	0.07 13	0.05 3	0.09 119	0.10 209	0.13 256	0.22 284

HHNet	0.23 122	0.12 57	0.66 242	0.19 13	0.18 232	0.20 48	0.20 155	0.36 86	0.32 107	0.33 184	0.59 313	0.19 53	0.21 133	0.24 46	0.31 225	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.08 64	0.12 163

PSM-AAD	0.26 191	0.11 27	0.43 46	0.24 166	0.12 48	0.27 149	0.37 325	0.36 86	0.30 92	0.36 224	0.39 185	0.28 144	0.77 366	0.30 124	0.16 46	0.07 13	0.06 34	0.12 258	0.11 233	0.09 131	0.21 276

FTStereo	0.28 214	0.11 27	0.56 184	0.24 166	0.13 80	0.21 64	0.52 365	0.36 86	0.28 65	0.38 247	0.94 368	0.30 166	0.56 344	0.33 147	0.18 78	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.19 255

DeepStereo_LL	0.32 255	0.11 27	0.53 158	0.19 13	0.12 48	0.22 86	1.07 398	0.36 86	0.38 170	0.38 247	0.60 317	0.28 144	0.45 313	0.61 261	0.56 317	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.09 165	0.08 64	0.09 58

GrayStereo	0.26 191	0.10 11	0.45 56	0.27 262	0.14 108	0.23 102	0.46 352	0.36 86	0.33 121	0.40 267	0.47 263	0.30 166	0.78 367	0.29 115	0.17 59	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.09 165	0.07 30	0.15 217

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

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

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

11t1	0.21 80	0.12 57	0.45 56	0.20 34	0.15 158	0.27 149	0.17 54	0.37 98	0.28 65	0.27 85	0.25 59	0.24 101	0.23 147	0.28 98	0.25 179	0.09 143	0.19 311	0.07 13	0.07 44	0.09 131	0.23 291

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

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

DCRE	0.24 148	0.15 123	0.45 56	0.26 230	0.26 333	0.23 102	0.21 174	0.37 98	0.29 78	0.23 54	0.81 356	0.23 86	0.16 62	0.24 46	0.18 78	0.07 13	0.14 252	0.07 13	0.08 104	0.07 30	0.25 312

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

KYRaft	0.23 122	0.11 27	0.43 46	0.23 129	0.12 48	0.23 102	0.23 219	0.37 98	0.26 48	0.35 213	0.53 292	0.34 198	0.26 188	0.29 115	0.16 46	0.07 13	0.05 3	0.09 119	0.10 209	0.08 64	0.30 336

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

Prome-Stereo	0.22 93	0.10 11	0.43 46	0.24 166	0.13 80	0.23 102	0.23 219	0.37 98	0.27 57	0.33 184	0.58 309	0.24 101	0.28 213	0.30 124	0.16 46	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.20 267

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

DualNet	0.33 262	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.38 107	0.46 243	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.28 98	1.30 375	0.08 87	0.28 359	0.12 258	0.11 233	0.08 64	0.37 358

ffm	0.27 207	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.38 107	0.46 243	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 359	0.12 258	0.11 233	0.08 64	0.37 358

ff1	0.36 278	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.38 107	0.46 243	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.91 351	1.30 375	0.08 87	0.28 359	0.12 258	0.11 233	0.08 64	0.37 358

tt1	0.22 93	0.16 144	0.49 102	0.26 230	0.15 158	0.31 209	0.19 124	0.38 107	0.46 243	0.21 31	0.19 25	0.13 11	0.16 62	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 359	0.08 59	0.06 22	0.08 64	0.37 358

IGEV_Zeroshot_test	0.23 122	0.11 27	0.82 291	0.21 54	0.23 309	0.20 48	0.19 124	0.38 107	0.23 15	0.34 198	0.22 48	0.29 156	0.14 41	0.24 46	0.20 115	0.07 13	0.09 168	0.08 59	0.08 104	0.08 64	0.35 349

EKT-Stereo	0.39 295	0.13 73	0.53 158	0.42 365	3.94 413	0.22 86	0.17 54	0.38 107	0.30 92	0.21 31	0.20 30	0.23 86	0.15 50	0.30 124	0.18 78	0.10 198	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.09 131	0.12 163

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

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

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

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

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

OMP-Stereo	0.24 148	0.16 144	0.48 85	0.30 305	0.13 80	0.21 64	0.16 40	0.38 107	0.35 136	0.34 198	0.30 96	0.33 191	0.20 126	0.70 297	0.24 167	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.08 64	0.07 11

GMM-Stereo	0.22 93	0.10 11	0.56 184	0.23 129	0.13 80	0.24 120	0.24 241	0.38 107	0.29 78	0.31 150	0.44 231	0.27 132	0.21 133	0.31 133	0.17 59	0.07 13	0.05 3	0.10 182	0.09 165	0.08 64	0.19 255

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

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

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

xx1	0.23 122	0.16 144	0.50 120	0.27 262	0.13 80	0.31 209	0.19 124	0.39 123	0.48 262	0.21 31	0.20 30	0.28 144	0.25 176	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 359	0.10 182	0.11 233	0.09 131	0.23 291

cc1	0.22 93	0.16 144	0.50 120	0.27 262	0.13 80	0.31 209	0.19 124	0.39 123	0.48 262	0.21 31	0.20 30	0.13 11	0.17 77	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 359	0.08 59	0.06 22	0.08 64	0.37 358

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

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

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

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

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

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

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

AE-Stereo	0.21 80	0.12 57	0.50 120	0.25 198	0.15 158	0.24 120	0.18 92	0.40 132	0.34 129	0.19 23	0.26 66	0.21 70	0.13 31	0.22 36	0.16 46	0.07 13	0.26 352	0.09 119	0.10 209	0.07 30	0.31 339

rrr	0.22 93	0.17 167	0.79 284	0.22 86	0.15 158	0.20 48	0.18 92	0.40 132	0.27 57	0.19 23	0.12 2	0.14 22	0.12 15	0.38 182	0.31 225	0.07 13	0.16 282	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.28 330

whm_eth	0.24 148	0.21 211	0.72 264	0.24 166	0.19 255	0.21 64	0.19 124	0.40 132	0.43 216	0.31 150	0.60 317	0.15 28	0.18 103	0.26 71	0.19 99	0.09 143	0.08 139	0.10 182	0.09 165	0.09 131	0.13 183

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

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

CASS	0.22 93	0.16 144	0.40 31	0.26 230	0.12 48	0.29 180	0.19 124	0.40 132	0.32 107	0.34 198	0.35 144	0.25 112	0.25 176	0.26 71	0.21 132	0.13 274	0.08 139	0.11 228	0.09 165	0.11 219	0.12 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IIG-Stereo	0.24 148	0.16 144	0.47 73	0.29 299	0.12 48	0.23 102	0.14 12	0.40 132	0.33 121	0.35 213	0.37 165	0.33 191	0.22 138	0.70 297	0.26 188	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.08 64	0.07 11

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

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

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

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

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

test_xeample3	0.22 93	0.17 167	0.81 288	0.21 54	0.15 158	0.20 48	0.18 92	0.40 132	0.25 42	0.19 23	0.12 2	0.13 11	0.12 15	0.34 161	0.33 239	0.07 13	0.20 319	0.07 13	0.08 104	0.08 64	0.34 347

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

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

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

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

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

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

CBFPSM	0.28 214	0.23 238	0.76 273	0.21 54	0.14 108	0.38 274	0.26 264	0.42 151	0.37 162	0.34 198	0.36 157	0.55 315	0.38 287	0.33 147	0.40 266	0.08 87	0.08 139	0.07 13	0.08 104	0.09 131	0.12 163

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

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

EDNetEfficient	0.64 366	0.39 337	2.52 397	0.26 230	0.26 333	0.39 277	0.49 360	0.42 151	1.06 381	1.38 392	0.86 361	0.61 333	0.97 381	0.66 287	1.62 392	0.11 229	0.10 193	0.10 182	0.12 270	0.20 330	0.19 255

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

MyStereo06	0.23 122	0.15 123	0.74 266	0.22 86	0.14 108	0.25 130	0.22 196	0.43 156	0.25 42	0.36 224	0.24 55	0.34 198	0.18 103	0.24 46	0.20 115	0.07 13	0.12 229	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128

ACVNet-DCA	0.21 80	0.16 144	0.50 120	0.27 262	0.13 80	0.31 209	0.19 124	0.43 156	0.32 107	0.21 31	0.20 30	0.13 11	0.17 77	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 359	0.08 59	0.06 22	0.09 131	0.23 291

1test111	0.22 93	0.16 144	0.50 120	0.27 262	0.13 80	0.31 209	0.19 124	0.43 156	0.32 107	0.21 31	0.20 30	0.13 11	0.17 77	0.36 172	0.28 201	0.08 87	0.28 359	0.08 59	0.06 22	0.09 131	0.23 291

mmm	0.25 172	0.15 123	0.44 53	0.23 129	0.20 272	0.28 163	0.21 174	0.43 156	0.32 107	0.31 150	0.40 192	0.30 166	0.24 165	0.31 133	0.28 201	0.09 143	0.21 324	0.11 228	0.12 270	0.10 178	0.26 321

anonymousdsp2	0.23 122	0.11 27	0.42 41	0.26 230	0.24 320	0.25 130	0.17 54	0.43 156	0.37 162	0.30 135	0.23 50	0.24 101	0.15 50	0.32 138	0.17 59	0.07 13	0.28 359	0.07 13	0.05 8	0.08 64	0.44 371

ToySt	0.28 214	0.19 192	0.68 250	0.22 86	0.19 255	0.31 209	0.31 302	0.43 156	0.43 216	0.28 91	0.38 171	0.42 257	0.32 260	0.33 147	0.32 231	0.08 87	0.14 252	0.10 182	0.12 270	0.11 219	0.24 303

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

qqq	0.24 148	0.16 144	0.46 68	0.20 34	0.15 158	0.23 102	0.20 155	0.43 156	0.32 107	0.26 76	0.31 106	0.28 144	0.25 176	0.36 172	0.28 201	0.08 87	0.22 329	0.10 182	0.11 233	0.09 131	0.23 291

x	0.23 122	0.15 123	0.45 56	0.20 34	0.15 158	0.27 149	0.17 54	0.43 156	0.35 136	0.26 76	0.31 106	0.29 156	0.25 176	0.29 115	0.30 216	0.09 143	0.22 329	0.08 59	0.09 165	0.09 131	0.24 303

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

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

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

XX-Stereo	0.25 172	0.11 27	1.09 342	0.35 340	0.38 367	0.23 102	0.13 2	0.43 156	0.19 3	0.20 27	0.40 192	0.31 175	0.10 3	0.33 147	0.13 7	0.08 87	0.11 213	0.08 59	0.09 165	0.07 30	0.10 99

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

DMCA-RVC	0.30 240	0.27 277	0.93 321	0.28 286	0.17 212	0.30 191	0.21 174	0.43 156	0.36 149	0.40 267	0.38 171	0.39 237	0.36 277	0.44 197	0.34 243	0.13 274	0.10 193	0.16 319	0.12 270	0.13 256	0.11 128

DIP-Stereo	0.20 57	0.13 73	0.48 85	0.20 34	0.13 80	0.28 163	0.12 1	0.43 156	0.26 48	0.27 85	0.32 115	0.21 70	0.17 77	0.26 71	0.20 115	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.06 22	0.07 30	0.10 99
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.19 37	0.10 11	0.49 102	0.22 86	0.12 48	0.23 102	0.18 92	0.43 156	0.20 5	0.31 150	0.45 244	0.20 60	0.14 41	0.18 12	0.18 78	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.07 11

RAFT-Stereo	0.19 37	0.10 11	0.49 102	0.22 86	0.12 48	0.23 102	0.18 92	0.43 156	0.20 5	0.31 150	0.45 244	0.20 60	0.14 41	0.18 12	0.18 78	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.07 11
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Any-RAFT	0.18 21	0.09 3	0.33 11	0.19 13	0.10 17	0.29 180	0.16 40	0.44 174	0.32 107	0.25 71	0.27 75	0.29 156	0.16 62	0.23 40	0.13 7	0.08 87	0.07 92	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.07 11

fast-acv-ft	0.33 262	0.26 271	0.88 311	0.25 198	0.18 232	0.49 326	0.27 269	0.44 174	0.50 280	0.40 267	0.55 300	0.49 296	0.36 277	0.39 185	0.41 270	0.11 229	0.11 213	0.11 228	0.12 270	0.13 256	0.11 128

riskmin	0.24 148	0.10 11	0.43 46	0.32 320	0.26 333	0.33 228	0.19 124	0.44 174	0.30 92	0.24 60	0.27 75	0.37 221	0.25 176	0.30 124	0.22 147	0.09 143	0.18 307	0.09 119	0.13 294	0.10 178	0.27 324

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

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

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

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

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

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

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

HCRNet	0.25 172	0.27 277	0.42 41	0.34 335	0.17 212	0.27 149	0.18 92	0.45 181	0.37 162	0.31 150	0.35 144	0.32 185	0.23 147	0.44 197	0.21 132	0.13 274	0.08 139	0.13 281	0.11 233	0.11 219	0.09 58

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

HITNet	0.22 93	0.23 238	0.60 218	0.20 34	0.09 5	0.27 149	0.15 25	0.45 181	0.33 121	0.29 114	0.33 130	0.27 132	0.22 138	0.29 115	0.27 195	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.09 131	0.11 128
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
gwcnet-sp	0.25 172	0.16 144	0.70 254	0.23 129	0.14 108	0.34 242	0.22 196	0.46 187	0.41 194	0.37 239	0.35 144	0.27 132	0.27 194	0.36 172	0.26 188	0.09 143	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.10 99

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

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

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

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

hitnet-ft	0.31 250	0.21 211	0.56 184	0.19 13	0.14 108	0.40 283	0.23 219	0.46 187	0.42 206	0.37 239	0.46 256	0.53 312	0.35 272	0.76 319	0.35 249	0.14 295	0.10 193	0.14 299	0.10 209	0.15 283	0.14 206

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

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

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

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

iinet-f	0.31 250	0.23 238	1.16 350	0.20 34	0.16 187	0.44 301	0.23 219	0.47 196	0.38 170	0.36 224	0.44 231	0.41 247	0.35 272	0.36 172	0.43 276	0.10 198	0.09 168	0.08 59	0.08 104	0.13 256	0.12 163

ICVP	0.24 148	0.13 73	0.45 56	0.26 230	0.14 108	0.30 191	0.25 254	0.47 196	0.35 136	0.29 114	0.43 222	0.35 212	0.25 176	0.28 98	0.25 179	0.12 257	0.09 168	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.28 214	0.19 192	0.54 168	0.24 166	0.17 212	0.47 317	0.22 196	0.47 196	0.53 298	0.40 267	0.43 222	0.36 217	0.34 265	0.40 186	0.35 249	0.08 87	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.09 58

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

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

G-Net	0.47 333	0.26 271	1.02 332	0.34 335	0.28 339	0.89 375	0.35 318	0.47 196	0.46 243	0.68 357	1.20 378	0.64 345	0.59 349	0.61 261	0.60 324	0.16 315	0.14 252	0.17 328	0.13 294	0.22 340	0.21 276

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficientorigin	7.48 414	0.57 369	139.59 436	0.25 198	0.17 212	0.44 301	0.30 293	0.48 205	1.04 379	1.29 389	1.02 371	0.82 367	0.87 376	0.76 319	1.02 360	0.10 198	0.09 168	0.12 258	0.11 233	0.22 340	0.25 312

ac_64	0.28 214	0.16 144	0.62 227	0.25 198	0.17 212	0.36 263	0.22 196	0.48 205	0.35 136	0.36 224	0.37 165	0.51 303	0.30 236	0.62 269	0.34 243	0.11 229	0.09 168	0.10 182	0.10 209	0.09 131	0.09 58

coex-ft	3.48 410	0.81 383	48.53 434	0.24 166	0.19 255	0.53 337	0.47 355	0.49 212	2.36 402	7.18 415	1.20 378	0.96 375	2.53 407	0.75 313	2.14 401	0.13 274	0.15 273	0.14 299	0.12 270	0.22 340	0.47 375

Anonymous_2	0.44 321	0.23 238	0.57 191	0.34 335	0.34 356	0.53 337	0.28 283	0.49 212	0.39 181	0.36 224	0.34 138	0.48 290	0.38 287	0.43 194	0.33 239	0.26 359	0.41 384	0.44 377	1.45 411	0.33 369	0.37 358

DSFCA	0.29 228	0.18 184	0.48 85	0.21 54	0.17 212	0.39 277	0.32 307	0.49 212	0.44 223	0.44 297	0.38 171	0.40 240	0.30 236	0.53 227	0.38 260	0.12 257	0.10 193	0.10 182	0.11 233	0.11 219	0.11 128

FADNet-RVC-Resample	0.31 250	0.32 303	1.16 350	0.27 262	0.17 212	0.33 228	0.21 174	0.49 212	0.40 189	0.36 224	0.38 171	0.34 198	0.27 194	0.54 232	0.27 195	0.10 198	0.10 193	0.14 299	0.13 294	0.13 256	0.18 241

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

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

AANet_RVC	0.33 262	0.31 296	0.69 251	0.23 129	0.14 108	0.30 191	0.23 219	0.49 212	0.55 309	0.39 258	0.60 317	0.43 263	0.30 236	0.88 344	0.54 313	0.11 229	0.08 139	0.07 13	0.07 44	0.10 178	0.12 163

StereoDRNet-Refined	0.28 214	0.19 192	0.47 73	0.25 198	0.14 108	0.36 263	0.21 174	0.49 212	0.43 216	0.46 309	0.52 285	0.42 257	0.30 236	0.46 204	0.38 260	0.10 198	0.07 92	0.11 228	0.11 233	0.10 178	0.11 128
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo8	0.25 172	0.20 204	0.69 251	0.24 166	0.17 212	0.31 209	0.16 40	0.50 220	0.32 107	0.29 114	0.38 171	0.25 112	0.19 120	0.33 147	0.29 214	0.08 87	0.20 319	0.08 59	0.08 104	0.10 178	0.16 227

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

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

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

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

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

SuperB	0.50 338	0.37 327	2.16 395	0.23 129	0.15 158	0.41 287	0.32 307	0.50 220	0.83 364	0.44 297	0.51 279	0.33 191	0.45 313	0.69 294	1.07 364	0.10 198	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.95 400	0.18 241

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

DANet	0.37 285	0.25 261	0.67 245	0.37 345	0.22 300	0.42 292	0.25 254	0.50 220	0.44 223	0.52 330	0.50 276	0.59 326	0.42 306	0.78 323	0.53 309	0.13 274	0.12 229	0.14 299	0.12 270	0.17 304	0.21 276
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	0.30 240	0.20 204	0.45 56	0.28 286	0.17 212	0.37 268	0.25 254	0.50 220	0.45 234	0.46 309	0.47 263	0.51 303	0.34 265	0.56 240	0.38 260	0.10 198	0.10 193	0.11 228	0.11 233	0.10 178	0.11 128

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

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

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

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

FADNet-RVC	0.34 270	0.43 346	0.97 326	0.25 198	0.20 272	0.33 228	0.20 155	0.51 230	0.42 206	0.34 198	0.40 192	0.41 247	0.29 229	0.65 281	0.36 252	0.14 295	0.14 252	0.14 299	0.15 317	0.19 323	0.20 267

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

CRFU-Net	0.29 228	0.14 107	0.48 85	0.26 230	0.15 158	0.46 311	0.22 196	0.52 235	0.32 107	0.44 297	0.42 210	0.48 290	0.47 322	0.44 197	0.31 225	0.12 257	0.10 193	0.09 119	0.08 104	0.10 178	0.11 128

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

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

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

psmorigin	0.52 343	0.29 287	3.10 405	0.24 166	0.19 255	0.39 277	0.24 241	0.52 235	0.45 234	0.66 355	0.68 338	0.70 361	0.52 335	0.86 341	0.49 300	0.15 307	0.17 300	0.13 281	0.14 308	0.16 292	0.23 291

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

FADNet_RVC	0.31 250	0.35 318	0.98 328	0.24 166	0.16 187	0.30 191	0.17 54	0.52 235	0.39 181	0.30 135	0.38 171	0.30 166	0.29 229	0.54 232	0.33 239	0.14 295	0.14 252	0.14 299	0.16 326	0.21 336	0.24 303

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 228	0.24 248	0.81 288	0.26 230	0.18 232	0.30 191	0.22 196	0.52 235	0.41 194	0.38 247	0.42 210	0.42 257	0.28 213	0.46 204	0.31 225	0.11 229	0.08 139	0.10 182	0.11 233	0.10 178	0.12 163
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.33 262	0.16 144	0.55 174	0.26 230	0.16 187	0.48 323	0.25 254	0.52 235	0.58 317	0.38 247	0.45 244	0.63 340	0.37 282	0.65 281	0.50 301	0.10 198	0.07 92	0.09 119	0.08 104	0.13 256	0.13 183

SQANet	0.44 321	0.57 369	0.89 313	0.49 373	0.39 368	0.47 317	0.23 219	0.53 245	0.44 223	0.41 277	0.48 272	0.47 287	0.34 265	0.58 244	0.43 276	0.38 377	0.15 273	0.40 375	0.21 349	0.50 376	0.34 347

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 262	0.25 261	0.82 291	0.22 86	0.17 212	0.46 311	0.28 283	0.53 245	0.53 298	0.43 290	0.57 306	0.44 269	0.31 249	0.50 214	0.48 294	0.10 198	0.06 34	0.08 59	0.06 22	0.11 219	0.12 163

DDUNet	0.45 324	0.60 374	0.71 260	0.45 369	0.39 368	0.46 311	0.32 307	0.53 245	0.44 223	0.46 309	0.53 292	0.57 320	0.38 287	0.51 219	0.43 276	0.34 372	0.21 324	0.56 383	0.25 362	0.41 373	0.36 350

EAI-Stereo	0.29 228	0.11 27	0.38 25	0.22 86	0.18 232	0.33 228	1.66 408	0.53 245	0.27 57	0.27 85	0.50 276	0.17 39	0.16 62	0.25 54	0.25 179	0.07 13	0.07 92	0.07 13	0.11 233	0.07 30	0.10 99

RP	0.38 290	0.26 271	0.67 245	0.31 315	0.24 320	0.37 268	0.29 287	0.53 245	0.61 328	0.42 281	0.65 332	0.62 336	0.51 333	0.63 272	0.43 276	0.17 327	0.15 273	0.17 328	0.15 317	0.17 304	0.19 255

PA-Net	0.40 305	0.35 318	1.05 334	0.32 320	0.28 339	0.39 277	0.43 346	0.53 245	0.56 313	0.35 213	0.43 222	0.41 247	0.36 277	0.83 337	0.61 327	0.12 257	0.23 337	0.16 319	0.23 360	0.13 256	0.20 267
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.29 228	0.29 287	0.57 191	0.23 129	0.14 108	0.34 242	0.15 25	0.53 245	0.46 243	0.31 150	0.40 192	0.38 227	0.27 194	0.76 319	0.28 201	0.10 198	0.07 92	0.11 228	0.11 233	0.11 219	0.09 58

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

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

qqq1	0.26 191	0.13 73	0.47 73	0.20 34	0.10 17	0.28 163	0.19 124	0.54 252	0.48 262	0.35 213	0.42 210	0.31 175	0.27 194	0.60 255	0.21 132	0.10 198	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.08 64	0.13 183

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

SDNR	0.47 333	0.29 287	0.92 317	0.24 166	0.37 364	1.27 392	0.17 54	0.54 252	0.58 317	0.44 297	0.85 360	0.55 315	0.28 213	1.19 377	0.52 305	0.23 353	0.24 345	0.17 328	0.13 294	0.19 323	0.26 321

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

SACVNet	0.32 255	0.25 261	0.59 211	0.26 230	0.19 255	0.35 255	0.25 254	0.54 252	0.41 194	0.43 290	0.45 244	0.46 280	0.34 265	0.71 300	0.30 216	0.14 295	0.10 193	0.12 258	0.12 270	0.16 292	0.20 267

ADCRef	0.41 310	0.33 307	1.05 334	0.26 230	0.21 285	0.49 326	0.27 269	0.54 252	0.51 286	0.51 327	0.59 313	0.35 212	0.47 322	0.54 232	1.35 382	0.09 143	0.08 139	0.12 258	0.12 270	0.12 244	0.13 183

TDLM	0.32 255	0.27 277	0.52 148	0.30 305	0.15 158	0.33 228	0.32 307	0.54 252	0.50 280	0.44 297	0.43 222	0.39 237	0.30 236	0.92 356	0.30 216	0.14 295	0.09 168	0.13 281	0.12 270	0.13 256	0.14 206

PASM	0.49 337	0.41 342	1.15 348	0.37 345	0.35 359	0.42 292	0.42 344	0.54 252	0.65 337	0.54 339	0.54 295	0.63 340	0.48 326	0.94 360	0.51 304	0.27 363	0.30 371	0.30 364	0.33 373	0.29 363	0.29 334

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

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

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

RAFT + AFF	0.30 240	0.33 307	0.76 273	0.25 198	0.17 212	0.30 191	0.33 312	0.55 263	0.42 206	0.28 91	0.30 96	0.31 175	0.31 249	0.64 277	0.32 231	0.09 143	0.11 213	0.11 228	0.10 209	0.12 244	0.16 227

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

Anonymous Stereo	0.42 314	0.43 346	1.38 369	0.32 320	0.26 333	0.35 255	0.48 356	0.55 263	0.58 317	0.43 290	0.48 272	0.40 240	0.29 229	0.93 357	0.56 317	0.16 315	0.16 282	0.15 313	0.16 326	0.16 292	0.20 267

iResNetv2_ROB	0.29 228	0.37 327	0.92 317	0.24 166	0.13 80	0.30 191	0.19 124	0.55 263	0.51 286	0.39 258	0.46 256	0.39 237	0.27 194	0.36 172	0.30 216	0.09 143	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.13 256	0.11 128

HSM	0.29 228	0.18 184	0.48 85	0.21 54	0.15 158	0.33 228	0.20 155	0.55 263	0.39 181	0.36 224	0.39 185	0.67 354	0.32 260	0.88 344	0.24 167	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.09 131	0.10 99

CBMV_ROB	0.36 278	0.21 211	0.57 191	0.22 86	0.14 108	0.35 255	0.20 155	0.55 263	0.47 256	0.52 330	0.58 309	0.45 274	0.53 340	0.75 313	0.50 301	0.18 337	0.19 311	0.23 354	0.21 349	0.15 283	0.20 267

NOSS_ROB	0.33 262	0.24 248	0.49 102	0.27 262	0.16 187	0.34 242	0.19 124	0.55 263	0.50 280	0.34 198	0.37 165	0.42 257	0.30 236	0.93 357	0.25 179	0.19 346	0.20 319	0.24 356	0.22 356	0.17 304	0.25 312

pmcnn	0.54 346	0.24 248	1.06 336	0.25 198	0.26 333	0.40 283	0.31 302	0.55 263	0.55 309	0.56 343	1.22 380	2.53 403	0.39 294	0.84 338	1.08 366	0.09 143	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.10 178	0.14 206

HBP-ISP	0.34 270	0.35 318	0.76 273	0.23 129	0.17 212	0.33 228	0.22 196	0.56 273	0.47 256	0.42 281	0.49 274	0.33 191	0.41 302	0.73 304	0.27 195	0.18 337	0.19 311	0.24 356	0.20 347	0.16 292	0.16 227

Wz-Net-LNSev	0.36 278	0.35 318	1.06 336	0.26 230	0.21 285	0.47 317	0.33 312	0.56 273	0.58 317	0.45 304	0.54 295	0.50 300	0.37 282	0.40 186	0.42 273	0.12 257	0.11 213	0.10 182	0.09 165	0.14 276	0.15 217

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

FADNet	0.34 270	0.43 346	0.88 311	0.24 166	0.22 300	0.37 268	0.19 124	0.56 273	0.49 275	0.32 175	0.36 157	0.43 263	0.32 260	0.65 281	0.30 216	0.17 327	0.16 282	0.14 299	0.16 326	0.25 350	0.21 276

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 290	0.43 346	0.72 264	0.35 340	0.19 255	0.51 329	0.25 254	0.56 273	0.39 181	0.42 281	0.47 263	0.47 287	0.27 194	0.74 308	0.32 231	0.38 377	0.19 311	0.27 359	0.17 337	0.29 363	0.27 324

ADCP+	0.48 336	0.36 324	1.47 375	0.26 230	0.22 300	0.57 343	0.40 340	0.56 273	0.54 302	0.46 309	0.52 285	0.46 280	0.53 340	0.59 250	1.93 397	0.10 198	0.08 139	0.11 228	0.11 233	0.14 276	0.15 217

ADCPNet	0.51 340	0.36 324	1.82 389	0.27 262	0.23 309	0.71 359	0.39 336	0.56 273	0.54 302	0.52 330	0.60 317	0.66 351	0.57 346	0.64 277	1.23 371	0.15 307	0.18 307	0.14 299	0.23 360	0.19 323	0.22 284

NCCL2	0.37 285	0.33 307	0.59 211	0.37 345	0.23 309	0.42 292	0.41 343	0.56 273	0.44 223	0.47 315	0.47 263	0.61 333	0.39 294	0.58 244	0.41 270	0.16 315	0.13 243	0.21 347	0.22 356	0.16 292	0.18 241

CBMV	0.36 278	0.25 261	0.61 224	0.24 166	0.14 108	0.42 292	0.33 312	0.56 273	0.52 297	0.54 339	0.52 285	0.51 303	0.58 347	0.63 272	0.43 276	0.15 307	0.16 282	0.18 335	0.16 326	0.13 256	0.19 255
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 285	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.57 282	0.48 262	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.91 351	1.30 375	0.10 198	0.20 319	0.12 258	0.11 233	0.11 219	0.23 291

xxx	0.37 285	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.57 282	0.48 262	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.91 351	1.30 375	0.10 198	0.20 319	0.12 258	0.11 233	0.11 219	0.23 291

UDG	0.42 314	0.54 362	0.67 245	0.41 363	0.35 359	0.47 317	0.27 269	0.57 282	0.48 262	0.40 267	0.46 256	0.59 326	0.45 313	0.47 207	0.46 289	0.26 359	0.19 311	0.49 379	0.22 356	0.37 371	0.30 336

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

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

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

ADCL	0.50 338	0.30 293	1.15 348	0.28 286	0.19 255	0.77 366	0.64 375	0.57 282	0.73 356	0.57 346	0.73 347	0.55 315	0.60 350	0.66 287	1.53 388	0.11 229	0.10 193	0.13 281	0.13 294	0.15 283	0.16 227

AnyNet_C32	0.55 347	0.51 358	1.34 367	0.29 299	0.28 339	0.61 349	0.62 374	0.57 282	0.62 332	0.63 351	0.68 338	0.54 314	0.55 342	0.82 333	1.81 394	0.15 307	0.15 273	0.15 313	0.18 341	0.21 336	0.25 312

AdaStereo	0.25 172	0.17 167	0.47 73	0.25 198	0.13 80	0.33 228	0.17 54	0.57 282	0.43 216	0.34 198	0.38 171	0.35 212	0.21 133	0.32 138	0.24 167	0.14 295	0.06 34	0.13 281	0.09 165	0.11 219	0.09 58
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet_ROB	0.27 207	0.27 277	0.48 85	0.21 54	0.12 48	0.32 222	0.17 54	0.57 282	0.55 309	0.39 258	0.44 231	0.37 221	0.28 213	0.43 194	0.28 201	0.08 87	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.09 131	0.11 128

XPNet_ROB	0.35 276	0.26 271	0.58 204	0.28 286	0.19 255	0.37 268	0.31 302	0.57 282	0.51 286	0.52 330	0.54 295	0.57 320	0.38 287	0.65 281	0.48 294	0.17 327	0.12 229	0.13 281	0.12 270	0.16 292	0.17 239

WCMA_ROB	0.55 347	0.27 277	0.76 273	0.26 230	0.22 300	0.62 350	0.36 323	0.57 282	0.58 317	0.97 377	1.40 386	1.28 383	0.94 380	0.80 329	0.80 346	0.20 348	0.17 300	0.16 319	0.16 326	0.19 323	0.29 334

LL-Strereo	0.32 255	0.33 307	0.77 279	0.26 230	0.24 320	0.22 86	0.23 219	0.58 294	0.44 223	0.35 213	0.32 115	0.41 247	0.40 297	0.93 357	0.25 179	0.08 87	0.13 243	0.11 228	0.09 165	0.09 131	0.22 284

Wz-Net-MNSev	0.39 295	0.35 318	0.99 330	0.26 230	0.21 285	0.59 347	0.39 336	0.58 294	0.61 328	0.49 321	0.56 304	0.53 312	0.37 282	0.61 261	0.47 292	0.11 229	0.09 168	0.11 228	0.11 233	0.15 283	0.15 217

TRStereo	0.22 93	0.21 211	0.62 227	0.40 359	0.19 255	0.22 86	0.16 40	0.58 294	0.30 92	0.21 31	0.21 42	0.22 73	0.13 31	0.27 80	0.14 24	0.09 143	0.09 168	0.09 119	0.11 233	0.06 2	0.19 255

GEStereo_RVC	0.29 228	0.24 248	0.60 218	0.27 262	0.16 187	0.33 228	0.25 254	0.58 294	0.56 313	0.35 213	0.38 171	0.34 198	0.25 176	0.51 219	0.29 214	0.12 257	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.11 219	0.13 183

GwcNet	0.37 285	0.29 287	1.12 344	0.25 198	0.24 320	0.48 323	0.27 269	0.58 294	0.60 326	0.39 258	0.54 295	0.51 303	0.34 265	0.60 255	0.46 289	0.13 274	0.12 229	0.12 258	0.11 233	0.13 256	0.15 217

S-Stereo	0.39 295	0.20 204	1.04 333	0.28 286	0.22 300	0.39 277	0.31 302	0.58 294	0.69 347	0.40 267	0.59 313	0.48 290	0.41 302	0.75 313	0.42 273	0.12 257	0.15 273	0.13 281	0.13 294	0.16 292	0.25 312

MSMD_ROB	0.63 364	0.34 314	0.70 254	0.30 305	0.25 330	0.88 374	0.35 318	0.58 294	0.67 341	1.13 385	1.52 390	1.75 393	1.05 385	0.90 349	0.60 324	0.24 355	0.22 329	0.27 359	0.27 368	0.25 350	0.27 324

SGM-Forest	0.42 314	0.44 350	0.92 317	0.24 166	0.16 187	0.45 309	0.40 340	0.58 294	0.50 280	0.54 339	0.63 329	0.52 308	0.51 333	0.91 351	0.66 334	0.17 327	0.17 300	0.17 328	0.15 317	0.15 283	0.21 276
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ttt	0.33 262	0.14 107	0.54 168	0.22 86	0.14 108	0.30 191	0.22 196	0.59 302	0.51 286	0.31 150	0.46 256	0.30 166	0.23 147	0.71 300	1.07 364	0.13 274	0.22 329	0.10 182	0.11 233	0.12 244	0.24 303

ssnet_v2	0.30 240	0.21 211	0.63 232	0.23 129	0.15 158	0.40 283	0.30 293	0.59 302	0.48 262	0.40 267	0.37 165	0.46 280	0.30 236	0.41 189	0.44 283	0.13 274	0.11 213	0.11 228	0.11 233	0.12 244	0.11 128

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

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

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

test_xeample	0.39 295	0.14 107	0.46 68	0.19 13	0.16 187	0.34 242	0.22 196	0.59 302	0.43 216	0.33 184	0.47 263	0.30 166	0.27 194	0.60 255	2.44 405	0.10 198	0.21 324	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.25 312

edge stereo	0.40 305	0.22 225	0.87 305	0.27 262	0.22 300	0.38 274	0.26 264	0.59 302	0.56 313	0.53 336	0.60 317	0.71 362	0.50 331	0.78 323	0.43 276	0.16 315	0.15 273	0.19 341	0.14 308	0.17 304	0.19 255

PS-NSSS	0.33 262	0.36 324	0.61 224	0.24 166	0.18 232	0.33 228	0.24 241	0.59 302	0.42 206	0.38 247	0.52 285	0.36 217	0.31 249	0.80 329	0.32 231	0.18 337	0.14 252	0.21 347	0.15 317	0.17 304	0.14 206

ETE_ROB	0.36 278	0.32 303	0.64 236	0.30 305	0.18 232	0.40 283	0.38 333	0.59 302	0.49 275	0.50 324	0.52 285	0.62 336	0.37 282	0.58 244	0.43 276	0.13 274	0.10 193	0.14 299	0.12 270	0.17 304	0.18 241

iRaft-Stereo_20w	0.29 228	0.11 27	0.86 303	0.33 331	0.24 320	0.32 222	0.26 264	0.60 311	0.26 48	0.41 277	0.21 42	0.28 144	0.19 120	0.32 138	0.24 167	0.07 13	0.31 375	0.07 13	0.09 165	0.08 64	0.47 375

222	0.45 324	0.14 107	0.43 46	0.19 13	0.15 158	0.36 263	0.20 155	0.60 311	0.43 216	0.37 239	0.45 244	0.30 166	0.28 213	0.59 250	3.72 410	0.11 229	0.19 311	0.08 59	0.09 165	0.09 131	0.27 324

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 344	0.60 374	0.98 328	0.40 359	0.25 330	0.87 373	0.57 371	0.60 311	0.64 336	0.60 348	0.67 336	0.63 340	0.42 306	1.13 373	0.50 301	0.23 353	0.28 359	0.27 359	0.35 375	0.25 350	0.33 344

RGC	0.41 310	0.35 318	0.76 273	0.35 340	0.28 339	0.41 287	0.29 287	0.60 311	0.55 309	0.47 315	0.64 330	0.63 340	0.47 322	0.74 308	0.46 289	0.16 315	0.15 273	0.21 347	0.21 349	0.19 323	0.21 276

GANet	0.40 305	0.28 284	0.67 245	0.31 315	0.18 232	0.43 296	0.39 336	0.60 311	0.46 243	0.48 320	0.78 352	0.55 315	0.45 313	0.96 361	0.55 316	0.13 274	0.14 252	0.13 281	0.12 270	0.15 283	0.16 227

NVstereo2D	0.32 255	0.18 184	0.63 232	0.24 166	0.23 309	0.43 296	0.28 283	0.60 311	0.58 317	0.28 91	0.39 185	0.42 257	0.30 236	0.71 300	0.30 216	0.13 274	0.09 168	0.13 281	0.10 209	0.20 330	0.18 241

PWCDC_ROB	0.41 310	0.41 342	0.77 279	0.34 335	0.21 285	0.43 296	0.20 155	0.60 311	0.90 370	0.44 297	1.24 381	0.36 217	0.38 287	0.56 240	0.48 294	0.18 337	0.11 213	0.11 228	0.10 209	0.20 330	0.16 227

pcwnet_v2	0.32 255	0.16 144	1.22 361	0.23 129	0.19 255	0.32 222	0.19 124	0.61 318	0.61 328	0.37 239	0.45 244	0.35 212	0.29 229	0.37 180	0.26 188	0.14 295	0.11 213	0.12 258	0.11 233	0.14 276	0.18 241

xxxx	0.39 295	0.14 107	0.47 73	0.20 34	0.16 187	0.38 274	0.20 155	0.61 318	0.43 216	0.30 135	0.44 231	0.38 227	0.25 176	0.50 214	2.41 404	0.11 229	0.21 324	0.09 119	0.10 209	0.10 178	0.26 321

ADCMid	0.53 344	0.45 351	1.46 374	0.27 262	0.22 300	0.51 329	0.38 333	0.61 318	0.58 317	0.75 362	0.67 336	0.62 336	0.66 363	0.66 287	1.75 393	0.13 274	0.12 229	0.17 328	0.17 337	0.20 330	0.21 276

RYNet	0.38 290	0.23 238	0.65 239	0.26 230	0.28 339	0.62 350	0.33 312	0.61 318	0.62 332	0.42 281	0.39 185	0.58 325	0.40 297	0.89 346	0.57 320	0.11 229	0.09 168	0.12 258	0.11 233	0.19 323	0.22 284

NaN_ROB	0.44 321	0.38 333	0.94 324	0.30 305	0.20 272	0.52 334	0.49 360	0.61 318	0.60 326	0.56 343	0.47 263	0.49 296	0.42 306	1.24 379	0.76 342	0.12 257	0.18 307	0.12 258	0.13 294	0.12 244	0.18 241

DispFullNet	0.67 367	0.94 389	1.63 382	0.77 389	1.19 406	0.53 337	0.25 254	0.61 318	0.72 353	0.70 359	0.60 317	0.69 358	0.90 377	0.80 329	0.52 305	0.27 363	0.13 243	0.74 391	0.31 372	0.68 386	0.44 371

PWC_ROB	0.41 310	0.38 333	0.92 317	0.26 230	0.20 272	0.39 277	0.19 124	0.61 318	0.69 347	0.58 347	0.84 359	0.52 308	0.44 311	0.74 308	0.62 328	0.13 274	0.09 168	0.14 299	0.10 209	0.17 304	0.18 241

PSMNet_ROB	0.36 278	0.31 296	0.71 260	0.31 315	0.21 285	0.44 301	0.44 348	0.61 318	0.49 275	0.39 258	0.45 244	0.49 296	0.32 260	0.66 287	0.53 309	0.14 295	0.10 193	0.15 313	0.14 308	0.13 256	0.13 183

1111x	0.39 295	0.17 167	0.80 287	0.23 129	0.15 158	0.33 228	0.27 269	0.62 326	0.48 262	0.32 175	0.43 222	0.40 240	0.29 229	0.86 341	1.60 391	0.09 143	0.23 337	0.09 119	0.12 270	0.10 178	0.23 291

DGSMNet	0.63 364	0.32 303	1.01 331	0.54 376	0.73 389	0.62 350	1.36 406	0.62 326	0.58 317	0.38 247	0.62 328	0.52 308	0.34 265	0.65 281	0.47 292	0.54 382	0.61 399	0.67 388	0.61 396	0.65 383	0.69 394

FAT-Stereo	0.36 278	0.19 192	0.75 269	0.26 230	0.18 232	0.34 242	0.30 293	0.62 326	0.61 328	0.47 315	0.61 326	0.59 326	0.50 331	0.61 261	0.36 252	0.13 274	0.14 252	0.13 281	0.12 270	0.14 276	0.20 267

stereogan	0.39 295	0.20 204	0.78 283	0.28 286	0.22 300	0.65 355	0.26 264	0.62 326	0.65 337	0.45 304	0.60 317	0.67 354	0.45 313	0.69 294	0.37 258	0.14 295	0.14 252	0.14 299	0.12 270	0.20 330	0.19 255

GASNet	0.39 295	0.58 371	1.27 363	0.35 340	0.23 309	0.35 255	0.23 219	0.63 330	0.56 313	0.41 277	0.38 171	0.45 274	0.30 236	0.81 332	0.42 273	0.16 315	0.11 213	0.14 299	0.14 308	0.23 345	0.12 163

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

Syn2CoEx	0.39 295	0.39 337	1.08 341	0.35 340	0.21 285	0.41 287	0.29 287	0.63 330	0.51 286	0.43 290	0.56 304	0.45 274	0.45 313	0.69 294	0.39 264	0.17 327	0.14 252	0.16 319	0.12 270	0.13 256	0.16 227

StereoDRNet	0.34 270	0.28 284	0.70 254	0.28 286	0.21 285	0.43 296	0.30 293	0.63 330	0.51 286	0.47 315	0.40 192	0.48 290	0.31 249	0.58 244	0.44 283	0.12 257	0.10 193	0.12 258	0.11 233	0.13 256	0.13 183

LALA_ROB	0.38 290	0.31 296	0.65 239	0.30 305	0.21 285	0.46 311	0.39 336	0.63 330	0.54 302	0.53 336	0.52 285	0.69 358	0.36 277	0.52 225	0.48 294	0.18 337	0.11 213	0.16 319	0.14 308	0.17 304	0.16 227

Wz-Net-SNSev	0.45 324	0.53 361	1.42 373	0.31 315	0.21 285	0.44 301	0.45 349	0.64 335	0.68 345	0.46 309	0.66 334	0.62 336	0.40 297	0.78 323	0.65 332	0.12 257	0.11 213	0.12 258	0.13 294	0.17 304	0.19 255

AASNet	0.29 228	0.27 277	0.67 245	0.26 230	0.18 232	0.34 242	0.21 174	0.64 335	0.49 275	0.36 224	0.41 203	0.32 185	0.26 188	0.33 147	0.39 264	0.12 257	0.09 168	0.10 182	0.08 104	0.14 276	0.12 163

APVNet	0.38 290	0.26 271	0.87 305	0.26 230	0.22 300	0.52 334	0.35 318	0.64 335	0.46 243	0.40 267	0.52 285	0.48 290	0.39 294	0.84 338	0.48 294	0.13 274	0.14 252	0.15 313	0.16 326	0.16 292	0.16 227

AF-Net	0.40 305	0.31 296	0.74 266	0.33 331	0.24 320	0.43 296	0.30 293	0.64 335	0.67 341	0.44 297	0.69 341	0.65 347	0.52 335	0.59 250	0.48 294	0.16 315	0.12 229	0.19 341	0.14 308	0.16 292	0.14 206

DeepPrunerF	0.46 330	0.37 327	1.50 377	0.34 335	0.30 350	0.36 263	0.37 325	0.64 335	1.15 389	0.41 277	0.45 244	0.40 240	0.41 302	0.82 333	0.53 309	0.18 337	0.14 252	0.23 354	0.21 349	0.17 304	0.18 241

HSM-Net_RVC	0.28 214	0.12 57	0.48 85	0.19 13	0.11 25	0.35 255	0.21 174	0.64 335	0.44 223	0.40 267	0.43 222	0.50 300	0.27 194	0.75 313	0.25 179	0.08 87	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 58
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
WZ-Net	0.56 351	0.49 357	2.14 394	0.30 305	0.24 320	0.58 345	0.48 356	0.65 341	0.80 361	0.51 327	0.72 344	0.68 356	0.60 350	1.06 370	1.01 359	0.13 274	0.10 193	0.11 228	0.12 270	0.19 323	0.23 291

RTSC	0.43 319	0.37 327	0.95 325	0.30 305	0.20 272	0.50 328	0.23 219	0.65 341	0.86 367	0.56 343	0.54 295	0.51 303	0.36 277	0.71 300	0.92 352	0.13 274	0.14 252	0.11 228	0.13 294	0.18 319	0.19 255

LSM	1.68 402	0.48 355	2.91 402	2.28 414	17.60 423	0.52 334	0.55 369	0.65 341	0.78 359	0.84 369	1.11 374	0.63 340	0.55 342	0.79 326	0.53 309	0.16 315	0.25 346	0.18 335	0.21 349	0.25 350	2.37 415

CSAN	0.55 347	0.47 353	1.19 358	0.37 345	0.23 309	0.57 343	0.61 373	0.65 341	0.72 353	0.65 353	0.78 352	0.66 351	0.65 362	1.41 389	0.77 343	0.21 349	0.17 300	0.20 345	0.21 349	0.18 319	0.21 276

Wz-Net-TNSev	0.55 347	0.72 378	1.90 390	0.26 230	0.21 285	0.64 354	0.45 349	0.66 345	0.71 351	0.52 330	0.55 300	0.71 362	0.63 360	1.04 368	0.94 355	0.16 315	0.15 273	0.13 281	0.15 317	0.21 336	0.24 303

AnyNet_C01	0.68 369	0.69 377	2.64 399	0.33 331	0.27 338	0.93 376	0.64 375	0.66 345	0.65 337	0.70 359	0.97 369	0.75 364	0.63 360	1.01 365	1.52 387	0.17 327	0.16 282	0.17 328	0.17 337	0.24 349	0.28 330

otaku	0.60 358	0.73 380	1.13 346	0.64 380	0.45 373	0.73 362	0.37 325	0.67 347	0.67 341	0.52 330	0.75 350	0.66 351	0.46 320	0.74 308	0.59 323	0.55 383	0.34 379	0.56 383	0.36 377	0.65 383	0.49 379

Nwc_Net	0.39 295	0.29 287	0.84 296	0.32 320	0.24 320	0.45 309	0.30 293	0.67 347	0.51 286	0.39 258	0.70 342	0.59 326	0.48 326	0.61 261	0.45 288	0.16 315	0.12 229	0.19 341	0.21 349	0.14 276	0.15 217

XQC	0.47 333	0.45 351	1.07 338	0.40 359	0.28 339	0.58 345	0.38 333	0.67 347	0.76 358	0.53 336	0.47 263	0.59 326	0.47 322	0.74 308	0.80 346	0.18 337	0.14 252	0.18 335	0.16 326	0.26 354	0.24 303

RTS	0.81 380	0.56 365	4.76 408	0.37 345	0.30 350	1.11 384	0.52 365	0.67 347	1.07 382	0.76 364	0.91 365	0.60 331	0.61 354	1.64 393	1.24 372	0.15 307	0.13 243	0.15 313	0.15 317	0.22 340	0.24 303

RTSA	0.81 380	0.56 365	4.76 408	0.37 345	0.30 350	1.11 384	0.52 365	0.67 347	1.07 382	0.76 364	0.91 365	0.60 331	0.61 354	1.64 393	1.24 372	0.15 307	0.13 243	0.15 313	0.15 317	0.22 340	0.24 303

Ntro	0.61 360	0.75 382	1.16 350	0.67 382	0.50 375	0.76 363	0.37 325	0.68 352	0.71 351	0.50 324	0.59 313	0.65 347	0.52 335	0.79 326	0.58 322	0.58 386	0.32 376	0.57 386	0.34 374	0.69 388	0.50 380

ccnet	0.43 319	0.34 314	0.62 227	0.28 286	0.33 355	0.60 348	0.34 316	0.68 352	0.47 256	0.54 339	0.66 334	0.56 319	0.46 320	0.73 304	0.66 334	0.26 359	0.19 311	0.24 356	0.22 356	0.27 358	0.25 312

NCC-stereo	0.42 314	0.31 296	0.87 305	0.32 320	0.29 348	0.47 317	0.37 325	0.68 352	0.53 298	0.42 281	0.58 309	0.57 320	0.52 335	0.75 313	0.54 313	0.18 337	0.14 252	0.18 335	0.25 362	0.17 304	0.18 241

Abc-Net	0.42 314	0.31 296	0.87 305	0.32 320	0.29 348	0.47 317	0.37 325	0.68 352	0.53 298	0.42 281	0.58 309	0.57 320	0.52 335	0.75 313	0.54 313	0.18 337	0.14 252	0.18 335	0.25 362	0.17 304	0.18 241
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.45 324	0.52 359	0.87 305	0.39 355	0.20 272	0.51 329	0.50 362	0.68 352	0.67 341	0.47 315	0.46 256	0.50 300	0.43 309	0.91 351	0.40 266	0.28 365	0.21 324	0.32 368	0.19 343	0.28 361	0.23 291
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
DRN-Test	0.35 276	0.20 204	0.75 269	0.28 286	0.19 255	0.46 311	0.29 287	0.68 352	0.54 302	0.49 321	0.47 263	0.44 269	0.35 272	0.63 272	0.44 283	0.13 274	0.09 168	0.13 281	0.12 270	0.13 256	0.13 183

FCDSN-DC	0.67 367	0.38 333	0.83 293	0.37 345	0.30 350	0.66 356	0.37 325	0.69 358	0.70 349	1.15 387	1.53 391	1.70 392	1.38 394	1.00 364	0.83 348	0.24 355	0.22 329	0.27 359	0.26 366	0.27 358	0.32 342
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.46 330	0.55 363	0.86 303	0.38 353	0.23 309	0.51 329	0.30 293	0.69 358	0.51 286	0.46 309	0.51 279	0.48 290	0.38 287	0.96 361	0.40 266	0.36 374	0.23 337	0.56 383	0.25 362	0.34 370	0.22 284

anonymity	0.57 353	0.55 363	0.74 266	0.48 372	0.63 383	0.56 341	0.43 346	0.71 360	0.51 286	0.64 352	0.55 300	0.57 320	0.61 354	0.65 281	0.57 320	0.55 383	0.55 394	0.50 380	0.54 389	0.51 377	0.61 385

ADCS	0.62 361	0.56 365	1.54 380	0.30 305	0.25 330	0.56 341	0.46 352	0.71 360	0.86 367	0.77 366	0.72 344	0.68 356	0.62 358	0.82 333	2.33 403	0.17 327	0.16 282	0.16 319	0.17 337	0.23 345	0.27 324

SANet	0.58 355	0.41 342	1.38 369	0.27 262	0.16 187	0.72 360	0.48 356	0.71 360	1.34 391	0.69 358	0.97 369	0.94 372	0.78 367	0.97 363	0.93 353	0.14 295	0.12 229	0.12 258	0.12 270	0.18 319	0.20 267

SHD	0.45 324	0.34 314	0.89 313	0.37 345	0.28 339	0.46 311	0.23 219	0.72 363	0.96 377	0.65 353	0.61 326	0.61 333	0.48 326	0.64 277	0.69 337	0.16 315	0.16 282	0.16 319	0.16 326	0.21 336	0.25 312

Consistency-Raft	0.56 351	0.52 359	1.12 344	0.45 369	0.49 374	0.48 323	0.45 349	0.73 364	0.74 357	0.45 304	0.82 357	0.46 280	0.60 350	0.51 219	0.63 331	0.39 379	0.40 382	0.44 377	0.51 388	0.53 378	0.38 366

FBW_ROB	0.46 330	0.34 314	0.71 260	0.32 320	0.20 272	0.51 329	0.32 307	0.73 364	0.63 334	0.60 348	0.57 306	0.65 347	0.44 311	1.42 390	0.62 328	0.14 295	0.17 300	0.22 352	0.16 326	0.17 304	0.23 291

ACVNet-4b	0.76 375	0.90 387	1.67 384	0.73 386	0.51 378	0.80 371	0.31 302	0.74 366	0.81 362	0.51 327	0.72 344	0.94 372	0.43 309	1.01 365	1.32 380	1.18 408	0.22 329	0.77 392	0.45 382	0.70 389	0.50 380

NVStereoNet_ROB	0.74 372	0.64 376	1.20 360	0.55 377	0.43 372	0.54 340	0.48 356	0.75 367	0.87 369	0.88 371	1.72 396	1.06 376	1.03 384	1.29 383	0.98 358	0.35 373	0.42 385	0.41 376	0.48 383	0.38 372	0.43 369
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PDISCO_ROB	0.45 324	0.37 327	0.89 313	0.44 367	0.37 364	0.70 358	0.35 318	0.75 367	0.78 359	0.45 304	0.53 292	0.65 347	0.40 297	0.68 293	0.52 305	0.22 352	0.12 229	0.21 347	0.19 343	0.26 354	0.22 284

SGM_RVC	0.57 353	0.22 225	0.60 218	0.26 230	0.16 187	0.97 381	0.46 352	0.76 369	0.90 370	1.03 381	0.92 367	1.16 379	0.93 379	1.21 378	0.72 339	0.17 327	0.16 282	0.16 319	0.16 326	0.16 292	0.24 303
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.74 372	0.84 384	1.16 350	0.64 380	0.70 388	0.79 368	0.71 380	0.77 370	0.85 366	0.79 368	0.86 361	0.69 358	0.80 369	0.73 304	0.65 332	0.66 390	0.59 398	0.61 387	0.58 394	0.68 386	0.71 395

SAMSARA	0.62 361	0.47 353	0.93 321	0.70 385	0.50 375	1.15 387	1.29 405	0.79 371	0.70 349	0.77 366	0.55 300	0.92 371	0.58 347	0.87 343	0.77 343	0.19 346	0.27 355	0.18 335	0.19 343	0.27 358	0.28 330

MDST_ROB	0.51 340	0.16 144	0.97 326	0.31 315	0.21 285	1.35 396	0.34 316	0.80 372	0.59 325	1.09 384	0.74 348	0.49 296	0.37 282	1.31 385	0.60 324	0.14 295	0.12 229	0.16 319	0.13 294	0.13 256	0.18 241

SPS-STEREO	0.74 372	0.72 378	1.18 357	0.52 375	0.57 381	0.76 363	0.50 362	0.80 372	0.66 340	0.97 377	0.88 364	0.94 372	0.74 365	1.08 371	1.04 362	0.58 386	0.51 388	0.50 380	0.50 387	0.56 379	0.72 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.60 358	0.31 296	0.71 260	0.22 86	0.17 212	0.66 356	0.36 323	0.81 374	0.63 334	1.48 402	1.32 383	1.65 390	0.83 372	1.18 376	0.74 340	0.17 327	0.17 300	0.17 328	0.14 308	0.17 304	0.19 255
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 370	0.73 380	1.26 362	0.47 371	0.28 339	1.42 398	0.60 372	0.82 375	0.94 376	0.85 370	0.86 361	0.88 370	0.70 364	1.32 386	0.75 341	0.37 375	0.30 371	0.34 371	0.36 377	0.44 374	0.42 368

FC-DCNN	0.73 371	0.33 307	0.84 296	0.33 331	0.28 339	0.82 372	0.40 340	0.82 375	0.83 364	1.43 395	1.60 394	1.97 395	1.38 394	1.10 372	0.93 353	0.24 355	0.22 329	0.27 359	0.26 366	0.26 354	0.32 342

RainbowNet	0.76 375	1.00 393	1.29 364	0.82 390	0.63 383	0.79 368	0.52 365	0.83 377	0.93 373	0.61 350	0.79 355	0.79 365	0.62 358	0.82 333	0.67 336	0.80 396	0.55 394	0.79 394	0.49 384	0.81 392	0.62 386

MFN_U_SF_RVC	0.58 355	0.58 371	1.31 366	0.39 355	0.23 309	0.72 360	0.30 293	0.83 377	0.68 345	0.74 361	0.74 348	0.86 368	0.60 350	0.84 338	0.83 348	0.29 366	0.27 355	0.32 368	0.37 379	0.31 365	0.33 344

FINET	0.58 355	0.48 355	1.35 368	0.38 353	0.37 364	0.96 380	1.13 402	0.84 379	1.05 380	0.50 324	0.70 342	0.45 274	0.61 354	0.63 272	0.62 328	0.26 359	0.28 359	0.14 299	0.13 294	0.20 330	0.44 371

PVD	0.62 361	0.41 342	0.93 321	0.44 367	0.39 368	0.63 353	0.51 364	0.86 380	1.27 390	0.93 374	1.09 373	0.81 366	0.85 373	0.89 346	0.89 351	0.21 349	0.23 337	0.22 352	0.19 343	0.28 361	0.41 367

ELAS_RVC	0.80 378	0.40 340	1.10 343	0.40 359	0.35 359	0.93 376	1.10 401	0.87 381	1.12 387	1.40 393	1.39 384	1.27 382	1.55 401	1.13 373	1.13 367	0.29 366	0.27 355	0.30 364	0.28 369	0.31 365	0.36 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	0.77 377	0.92 388	1.79 388	0.73 386	0.53 379	0.78 367	0.42 344	0.88 382	0.90 370	0.75 362	0.76 351	1.32 384	0.80 369	1.04 368	0.70 338	0.57 385	0.32 376	0.72 390	0.35 375	0.70 389	0.50 380

DPSNet	0.51 340	0.26 271	1.16 350	0.28 286	0.21 285	0.76 363	0.56 370	0.89 383	0.82 363	0.49 321	0.51 279	0.64 345	0.81 371	0.89 346	0.85 350	0.17 327	0.16 282	0.13 281	0.13 294	0.26 354	0.27 324

LE_ROB	1.82 404	0.39 337	3.15 406	0.50 374	0.55 380	0.79 368	1.00 394	0.89 383	6.48 414	7.40 416	2.07 402	2.07 396	5.08 412	1.33 387	3.96 411	0.11 229	0.09 168	0.12 258	0.11 233	0.11 219	0.13 183

ELAS	0.80 378	0.40 340	0.91 316	0.39 355	0.35 359	1.52 400	0.81 388	0.97 385	0.98 378	1.47 401	1.58 393	1.19 380	1.33 393	1.01 365	1.21 370	0.29 366	0.27 355	0.30 364	0.29 371	0.32 368	0.36 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.05 385	1.26 403	4.77 410	0.73 386	0.50 375	1.25 391	0.97 393	1.05 386	0.93 373	0.67 356	0.78 352	0.87 369	0.85 373	2.14 403	1.83 395	0.40 380	0.42 385	0.32 368	0.28 369	0.45 375	0.43 369

SGM+DAISY	1.12 390	0.86 385	1.64 383	0.68 383	0.80 396	1.68 402	1.68 410	1.08 387	1.10 384	1.53 403	1.76 398	1.47 387	1.53 400	1.24 379	1.42 386	0.66 390	0.65 404	0.52 382	0.54 389	0.57 380	0.91 403

PWCK	1.05 385	1.29 404	2.12 393	0.92 393	0.42 371	1.27 392	1.01 395	1.14 388	1.14 388	1.16 388	1.14 376	1.25 381	0.90 377	1.77 398	1.15 368	0.89 399	0.51 388	0.87 395	0.54 389	1.02 402	0.57 383

JetBlue	1.20 392	0.89 386	2.53 398	0.59 378	0.76 390	3.16 411	2.09 411	1.16 389	0.93 373	0.95 375	1.12 375	1.65 390	1.27 391	2.15 404	1.87 396	0.43 381	0.37 381	0.38 373	0.39 381	0.62 381	0.63 388

ACVNet_2	0.94 382	0.98 392	1.71 386	0.83 391	0.63 383	1.02 382	0.64 375	1.16 389	1.43 394	1.02 379	1.39 384	1.47 387	0.86 375	1.16 375	0.79 345	0.63 389	0.43 387	0.78 393	0.49 384	0.80 391	0.57 383

IMH-64-1	0.94 382	0.95 390	1.07 338	0.98 395	0.76 390	0.93 376	0.72 381	1.30 391	1.11 385	0.91 372	1.45 387	1.14 377	1.00 382	1.25 381	0.97 356	0.77 392	0.51 388	0.97 397	0.55 392	0.90 394	0.66 391

IMH-64	0.94 382	0.95 390	1.07 338	0.98 395	0.76 390	0.93 376	0.72 381	1.30 391	1.11 385	0.91 372	1.45 387	1.14 377	1.00 382	1.25 381	0.97 356	0.77 392	0.51 388	0.97 397	0.55 392	0.90 394	0.66 391

WAO-6	1.11 389	1.01 395	1.17 356	0.96 394	0.79 393	1.30 394	0.78 385	1.36 393	1.99 400	1.04 382	1.54 392	1.59 389	1.27 391	1.37 388	1.30 375	0.78 394	0.55 394	1.03 401	0.75 402	0.87 393	0.72 396

IMH	1.09 388	1.04 396	1.29 364	1.03 397	0.79 393	1.11 384	0.69 378	1.40 394	1.42 393	1.02 379	1.71 395	1.42 385	1.19 389	1.78 399	1.03 361	1.14 406	0.56 397	1.00 399	0.58 394	0.93 397	0.68 393

WAO-7	1.05 385	1.00 393	1.19 358	0.83 391	0.67 387	1.22 390	0.84 390	1.43 395	1.56 395	1.13 385	1.75 397	1.46 386	1.25 390	1.56 392	1.28 374	0.61 388	0.62 402	0.70 389	0.68 398	0.66 385	0.62 386

UNDER WATER-64	1.61 399	1.30 405	2.93 403	1.33 405	0.96 402	2.20 406	1.25 404	1.47 396	3.15 404	1.46 397	1.31 382	2.61 404	2.22 405	1.69 395	1.93 397	1.13 405	0.67 407	1.29 407	0.94 406	1.26 403	1.09 407

LVE	1.18 391	1.16 398	1.67 384	1.04 398	0.81 397	1.32 395	0.82 389	1.49 397	1.94 398	1.08 383	1.90 399	1.89 394	1.07 386	1.51 391	1.04 362	0.96 402	0.61 399	0.94 396	0.69 399	0.92 396	0.79 401

notaker	1.49 395	1.44 407	1.77 387	1.42 407	1.08 404	1.19 388	0.87 392	1.51 398	1.40 392	1.53 403	3.41 409	2.40 401	1.94 403	1.83 401	1.57 390	1.14 406	0.69 408	1.38 409	0.88 405	1.39 409	1.03 406

Dean	1.22 393	1.17 399	1.97 391	1.04 398	0.79 393	1.21 389	0.76 383	1.51 398	1.96 399	1.30 391	1.98 401	2.14 397	1.18 388	1.30 384	1.15 368	0.83 397	0.61 399	1.01 400	0.69 399	0.97 401	0.77 400

ktn	1.80 403	1.46 408	1.49 376	1.44 408	1.14 405	1.50 399	1.07 398	1.53 400	3.90 410	2.77 409	4.62 410	3.42 408	1.49 397	1.74 396	1.40 385	1.45 410	0.77 409	1.46 410	0.99 408	1.41 410	1.00 405

UNDER WATER	1.64 401	1.34 406	2.72 401	1.40 406	1.04 403	1.70 403	1.14 403	1.57 401	3.58 405	1.46 397	1.46 389	2.82 406	2.43 406	1.74 396	2.04 400	1.08 404	0.63 403	1.31 408	0.94 406	1.29 404	1.10 408

SGM-ForestM	1.59 398	0.56 365	1.52 379	0.41 363	0.34 356	2.77 409	1.67 409	1.69 402	1.73 397	2.48 407	2.27 406	6.02 415	2.90 409	3.08 408	2.83 407	0.25 358	0.30 371	0.19 341	0.20 347	0.18 319	0.45 374

KSHMR	1.92 405	1.47 409	1.97 391	1.48 409	1.22 407	1.39 397	1.06 397	1.81 403	5.83 413	1.43 395	5.56 413	2.95 407	1.17 387	2.24 405	1.33 381	1.29 409	1.13 410	1.47 411	1.11 410	1.37 408	1.21 409

WAO-8	1.50 396	1.22 401	1.39 371	1.10 400	0.85 398	2.15 404	0.78 385	1.84 404	3.76 407	1.46 397	2.18 403	2.15 398	1.50 398	3.20 410	1.35 382	0.92 400	0.66 405	1.10 402	0.79 403	0.94 398	0.74 398

TorneroNet-64	1.47 394	1.15 397	1.51 378	1.11 402	0.86 400	2.27 407	0.76 383	1.84 404	3.76 407	1.29 389	2.22 405	2.68 405	1.46 396	1.81 400	1.55 389	0.79 395	0.51 388	1.10 402	0.67 397	1.31 405	0.81 402

Venus	1.50 396	1.22 401	1.39 371	1.10 400	0.85 398	2.15 404	0.78 385	1.84 404	3.76 407	1.46 397	2.18 403	2.15 398	1.50 398	3.20 410	1.35 382	0.92 400	0.66 405	1.10 402	0.79 403	0.94 398	0.74 398

HanzoNet	3.08 409	1.87 412	2.70 400	1.81 410	1.34 408	1.60 401	1.05 396	2.06 407	2.62 403	5.63 413	5.12 411	5.96 414	7.09 414	4.39 414	3.43 409	3.29 414	2.06 415	1.98 413	2.94 416	2.47 413	2.15 414

JetRed	2.35 408	2.70 413	6.11 411	1.14 403	1.38 409	6.03 413	3.61 413	2.12 408	1.72 396	1.99 405	1.97 400	2.15 398	1.59 402	2.49 407	4.19 412	1.05 403	1.60 412	1.10 402	1.02 409	1.72 411	1.41 411

TorneroNet	2.26 406	1.20 400	1.55 381	1.15 404	0.91 401	5.84 412	0.84 390	2.12 408	8.45 416	2.59 408	5.32 412	3.84 410	2.15 404	1.84 402	1.98 399	0.88 398	0.54 393	1.16 406	0.74 401	1.31 405	0.91 403

MADNet++	2.34 407	1.81 410	2.24 396	2.15 413	1.97 412	2.79 410	2.19 412	2.42 410	2.26 401	2.79 410	2.70 407	2.43 402	2.60 408	3.18 409	3.32 408	2.19 412	1.97 413	1.93 412	1.62 412	2.02 412	2.10 413

MANE	1.63 400	0.58 371	1.16 350	0.59 378	0.60 382	2.71 408	1.53 407	2.63 411	3.62 406	2.33 406	3.26 408	3.66 409	2.98 410	2.26 406	2.26 402	0.37 375	0.40 382	0.31 367	0.49 384	0.31 365	0.63 388

DLNR_Zeroshot_test	10.53 417	12.28 424	20.32 425	105.84 436	23.88 433	0.14 3	0.13 2	3.20 412	0.20 5	0.16 11	0.23 50	0.16 32	0.10 3	0.32 138	0.16 46	2.54 413	0.32 376	0.07 13	0.07 44	40.17 434	0.28 330

DPSimNet_ROB	6.21 413	5.16 415	9.50 413	5.59 417	5.56 414	7.64 414	10.02 416	4.07 413	7.33 415	6.84 414	6.26 414	7.17 416	10.55 416	4.07 413	5.68 413	5.50 417	4.29 416	5.24 418	3.66 417	4.05 415	5.96 417

BEATNet-Init1	4.91 412	3.27 414	14.39 423	0.69 384	0.65 386	10.19 419	3.83 414	5.04 414	5.11 412	8.73 417	8.52 415	13.95 424	7.66 415	7.79 417	5.79 414	0.32 371	0.34 379	0.34 371	0.38 380	0.64 382	0.64 390

PML	15.86 425	13.12 425	7.07 412	5.22 415	7.66 415	32.93 429	64.30 435	5.37 415	10.12 417	25.87 434	67.29 435	20.25 426	13.20 425	10.09 419	6.81 417	5.94 419	2.00 414	6.03 421	2.18 413	9.13 420	2.62 416

DGTPSM_ROB	8.38 415	5.24 416	10.71 421	5.32 416	10.19 417	8.34 415	23.49 423	6.11 416	13.43 422	4.93 411	10.93 420	5.64 412	10.55 416	6.17 415	12.73 419	3.74 415	7.56 418	3.68 416	7.24 420	4.09 416	7.49 418

DPSMNet_ROB	8.44 416	5.25 417	10.87 422	5.59 417	10.27 418	8.34 415	23.51 424	6.12 417	13.47 423	4.96 412	10.94 421	5.65 413	10.55 416	6.25 416	12.77 420	4.01 416	7.62 419	3.75 417	7.27 421	4.16 417	7.54 419

LRCNet_RVC	10.94 418	14.45 426	9.66 414	15.38 422	8.02 416	1.08 383	0.35 318	8.72 418	0.72 353	12.63 424	15.84 424	9.73 417	6.52 413	8.58 418	6.38 416	20.33 432	5.39 417	23.79 430	21.95 429	15.35 424	13.96 426

tt	4.71 411	0.11 27	3.94 407	2.06 412	1.54 410	10.14 418	16.85 419	9.28 419	4.99 411	1.41 394	1.05 372	4.68 411	4.89 411	3.36 412	5.86 415	5.73 418	9.15 423	2.23 414	2.51 415	3.02 414	1.34 410

xxxxx1	15.30 422	9.78 419	10.23 418	20.34 425	19.47 424	17.10 421	23.00 420	10.36 420	11.04 418	9.25 418	9.66 416	10.74 419	10.66 419	10.60 420	13.72 423	8.14 422	9.35 424	31.88 433	44.61 433	12.63 421	13.46 423

tt_ll	15.30 422	9.78 419	10.23 418	20.34 425	19.47 424	17.10 421	23.00 420	10.36 420	11.04 418	9.25 418	9.66 416	10.74 419	10.66 419	10.60 420	13.72 423	8.14 422	9.35 424	31.88 433	44.61 433	12.63 421	13.46 423

ff	15.30 422	9.78 419	10.23 418	20.34 425	19.47 424	17.10 421	23.00 420	10.36 420	11.04 418	9.25 418	9.66 416	10.74 419	10.66 419	10.60 420	13.72 423	8.14 422	9.35 424	31.88 433	44.61 433	12.63 421	13.46 423

Anonymous_1	16.44 426	9.26 418	9.67 415	10.63 419	14.54 421	18.62 425	26.98 425	12.68 423	13.53 424	10.78 423	10.37 419	10.15 418	10.66 419	10.99 423	12.64 418	15.61 431	7.73 420	16.87 428	43.01 432	56.14 435	7.86 422

DPSM_ROB	11.46 419	9.79 422	10.18 416	11.11 420	11.31 419	19.08 426	27.38 426	13.42 424	14.23 425	10.34 421	11.13 422	10.97 422	11.33 423	11.89 424	13.49 421	6.74 420	8.19 421	6.00 419	7.05 418	7.74 418	7.76 420

DPSM	11.46 419	9.79 422	10.18 416	11.11 420	11.31 419	19.08 426	27.38 426	13.42 424	14.23 425	10.34 421	11.13 422	10.97 422	11.33 423	11.89 424	13.49 421	6.74 420	8.19 421	6.00 419	7.05 418	7.74 418	7.76 420

HaxPig	17.72 427	20.23 433	19.76 424	16.55 423	16.52 422	9.46 417	9.42 415	14.48 426	13.31 421	18.59 425	18.67 425	17.39 425	16.68 426	17.07 426	16.43 426	21.99 433	20.86 433	22.28 429	21.55 428	21.30 431	21.88 433

MEDIAN_ROB	21.20 428	24.56 434	23.42 432	19.57 424	19.62 427	13.29 420	11.21 417	18.04 427	17.02 427	22.07 433	21.92 427	20.84 427	20.24 427	21.02 427	19.68 428	25.59 434	24.08 434	26.20 431	25.19 430	25.31 432	25.19 434

AVERAGE_ROB	25.43 435	29.01 435	27.22 433	24.60 434	24.16 434	17.78 424	12.87 418	22.39 428	21.40 428	26.72 435	26.08 434	25.18 434	24.52 435	25.07 434	23.57 429	29.94 435	28.36 435	30.60 432	29.57 431	29.83 433	29.66 435

MyStereo03	23.12 431	19.74 428	20.70 428	22.51 430	22.82 430	38.36 431	55.25 432	26.92 429	28.81 431	20.90 429	22.38 430	22.06 428	22.80 429	23.83 428	27.20 433	13.55 427	16.70 430	12.09 423	14.22 425	15.58 426	16.03 429

MyStereo02	23.12 431	19.74 428	20.70 428	22.51 430	22.82 430	38.36 431	55.25 432	26.92 429	28.81 431	20.90 429	22.38 430	22.06 428	22.80 429	23.83 428	27.20 433	13.55 427	16.70 430	12.09 423	14.22 425	15.58 426	16.03 429

MyStereo	23.12 431	19.74 428	20.70 428	22.51 430	22.82 430	38.36 431	55.25 432	26.92 429	28.81 431	20.90 429	22.38 430	22.06 428	22.80 429	23.83 428	27.20 433	13.55 427	16.70 430	12.09 423	14.22 425	15.58 426	16.03 429

CasAABBNet	23.04 429	19.69 427	20.32 425	22.42 428	22.73 428	38.35 430	55.23 431	26.99 432	28.74 430	20.67 427	22.28 429	22.11 431	22.86 432	23.84 431	27.17 431	13.52 425	16.47 428	12.08 422	14.21 423	15.57 425	15.60 427

LSM0	24.21 434	19.88 432	22.33 431	24.42 433	40.13 435	38.41 434	54.99 429	27.05 433	28.61 429	20.59 426	22.00 428	22.29 433	22.86 432	24.12 433	27.16 430	13.59 430	16.33 427	12.13 427	14.08 422	15.72 430	17.53 432

Selective-RAFT-Error	23.11 430	19.77 431	20.60 427	22.49 429	22.80 429	38.46 435	55.19 430	27.13 434	28.90 434	20.73 428	22.38 430	22.11 431	22.91 434	23.94 432	27.18 432	13.54 426	16.57 429	12.09 423	14.21 423	15.61 429	15.65 428

SPstereo	14.29 421	1.85 411	2.95 404	1.89 411	1.68 411	23.50 428	43.36 428	35.81 435	29.54 435	20.90 429	20.49 426	26.26 435	21.86 428	25.13 435	19.49 427	1.60 411	1.44 411	2.99 415	2.21 414	1.34 407	1.43 412

test_example2	100.95 436	107.33 436	67.16 435	98.17 435	106.88 436	89.44 436	101.34 436	37.23 436	97.88 436	129.56 436	131.26 436	65.41 436	67.34 436	91.22 436	79.29 436	143.32 436	199.32 436	81.12 436	102.17 436	121.89 436	101.70 436

Low-res two-view benchmark