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

s12784h	0.17 36	0.09 9	0.26 17	0.18 8	0.07 1	0.32 228	0.19 124	0.37 130	0.32 132	0.23 57	0.25 65	0.18 47	0.17 87	0.25 81	0.16 68	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

CASnet	0.14 6	0.12 81	0.22 6	0.22 130	0.08 2	0.16 6	0.15 26	0.27 21	0.25 58	0.22 54	0.20 36	0.15 28	0.11 8	0.17 11	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.11 230	0.09 184	0.08 81	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.15 21	0.09 9	0.28 30	0.16 3	0.08 2	0.25 136	0.14 13	0.23 6	0.28 87	0.24 70	0.30 100	0.16 35	0.12 14	0.17 11	0.13 24	0.08 99	0.07 158	0.06 1	0.05 9	0.06 6	0.07 65

CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 93	0.15 26	0.25 11	0.24 54	0.16 24	0.21 44	0.14 22	0.13 33	0.18 19	0.13 24	0.09 165	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HITNet	0.20 103	0.17 224	0.43 183	0.19 26	0.08 2	0.27 160	0.14 13	0.42 176	0.30 114	0.29 123	0.32 117	0.27 139	0.21 135	0.28 121	0.25 207	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.06 18
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.22 143	0.16 208	0.44 189	0.21 87	0.08 2	0.29 192	0.19 124	0.38 136	0.37 175	0.38 255	0.44 240	0.31 179	0.21 135	0.41 195	0.24 198	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

LoS	0.14 6	0.08 2	0.27 22	0.16 3	0.09 7	0.22 93	0.14 13	0.26 14	0.26 65	0.15 11	0.18 23	0.18 47	0.13 33	0.22 45	0.14 40	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 18

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 8	0.09 7	0.21 73	0.13 3	0.27 21	0.21 26	0.13 2	0.10 1	0.15 28	0.09 2	0.20 29	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

MC-Stereo	0.14 6	0.09 9	0.25 14	0.21 87	0.09 7	0.18 13	0.16 38	0.23 6	0.19 7	0.18 39	0.23 50	0.16 35	0.13 33	0.22 45	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

DCANet-4	0.19 90	0.10 24	0.52 246	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.36 124	0.39 194	0.29 123	0.30 100	0.17 40	0.22 146	0.20 29	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

fff	0.19 90	0.13 136	0.40 144	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.35 105	0.43 227	0.29 123	0.30 100	0.18 47	0.28 224	0.20 29	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

ADStereo(finetuned)	0.19 90	0.13 136	0.49 226	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.34 88	0.39 194	0.29 123	0.31 114	0.18 47	0.31 257	0.21 40	0.19 129	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

GLC_STEREO	0.15 21	0.10 24	0.24 10	0.21 87	0.09 7	0.17 9	0.15 26	0.23 6	0.27 74	0.17 28	0.20 36	0.17 40	0.11 8	0.23 52	0.16 68	0.07 16	0.09 252	0.09 120	0.08 110	0.07 37	0.06 18

DCANet	0.18 54	0.13 136	0.40 144	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.34 88	0.39 194	0.29 123	0.31 114	0.18 47	0.23 155	0.20 29	0.19 129	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

csc	0.19 90	0.13 136	0.40 144	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.35 105	0.43 227	0.29 123	0.30 100	0.18 47	0.28 224	0.20 29	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

cscssc	0.19 90	0.13 136	0.40 144	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.35 105	0.43 227	0.29 123	0.30 100	0.18 47	0.28 224	0.20 29	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

111	0.20 103	0.17 224	0.40 144	0.18 8	0.09 7	0.24 125	0.17 59	0.41 164	0.45 253	0.23 57	0.29 89	0.29 161	0.21 135	0.24 58	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.07 37	0.08 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 36	0.14 165	0.32 61	0.20 58	0.09 7	0.19 34	0.17 59	0.32 68	0.30 114	0.25 76	0.33 136	0.20 60	0.17 87	0.19 25	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.05 1

PMTNet	0.15 21	0.08 2	0.23 8	0.15 2	0.09 7	0.23 110	0.16 38	0.25 11	0.23 44	0.17 28	0.21 44	0.16 35	0.14 43	0.22 45	0.13 24	0.29 370	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

SMFormer	0.25 205	0.12 81	0.40 144	0.19 26	0.10 20	0.27 160	0.19 124	0.51 252	0.45 253	0.34 211	0.41 205	0.31 179	0.26 194	0.58 256	0.28 225	0.10 207	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.09 142	0.09 162

tta	0.24 183	0.12 81	0.40 144	0.19 26	0.10 20	0.27 160	0.19 124	0.51 252	0.45 253	0.34 211	0.41 205	0.31 179	0.26 194	0.58 256	0.28 225	0.10 207	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.08 81	0.07 65

qqq1	0.24 183	0.12 81	0.40 144	0.19 26	0.10 20	0.27 160	0.19 124	0.51 252	0.45 253	0.34 211	0.41 205	0.31 179	0.26 194	0.58 256	0.16 68	0.10 207	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

fff1	0.24 183	0.12 81	0.40 144	0.19 26	0.10 20	0.27 160	0.19 124	0.51 252	0.45 253	0.34 211	0.41 205	0.31 179	0.26 194	0.58 256	0.16 68	0.10 207	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

Any-RAFT	0.17 36	0.08 2	0.31 55	0.19 26	0.10 20	0.29 192	0.16 38	0.42 176	0.30 114	0.24 70	0.27 76	0.27 139	0.16 64	0.21 40	0.12 6	0.08 99	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

Selective-IGEV	0.12 1	0.09 9	0.22 6	0.19 26	0.10 20	0.15 4	0.14 13	0.27 21	0.15 2	0.13 2	0.14 14	0.13 11	0.08 1	0.21 40	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.05 1

Selective-RAFT	0.17 36	0.12 81	0.30 43	0.24 209	0.10 20	0.29 192	0.15 26	0.32 68	0.31 124	0.17 28	0.17 19	0.21 68	0.18 109	0.28 121	0.17 91	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.06 18

RCA-Stereo	0.16 28	0.09 9	0.25 14	0.20 58	0.10 20	0.19 34	0.17 59	0.36 124	0.35 156	0.20 41	0.25 65	0.17 40	0.17 87	0.18 19	0.14 40	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.05 1

Patchmatch Stereo++	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.17 87	0.26 94	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.16 38	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.18 109	0.24 58	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

ROB_FTStereo_v2	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.16 38	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.17 87	0.24 58	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

ROB_FTStereo	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.28 80	0.25 112	0.17 87	0.24 58	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

HUI-Stereo	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.28 80	0.25 112	0.17 87	0.22 45	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

iGMRVC	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.15 26	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.17 87	0.27 109	0.17 91	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

iRAFT	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.17 87	0.26 94	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

AnonymousM	0.17 36	0.19 251	0.24 10	0.18 8	0.10 20	0.18 13	0.17 59	0.30 54	0.23 44	0.26 85	0.20 36	0.18 47	0.14 43	0.19 25	0.14 40	0.09 165	0.06 72	0.38 373	0.15 318	0.06 6	0.05 1

cross-raft	0.17 36	0.12 81	0.41 166	0.23 172	0.10 20	0.20 55	0.24 243	0.33 82	0.23 44	0.23 57	0.28 80	0.29 161	0.15 50	0.17 11	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

RAFT-IKP	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.15 26	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.18 109	0.25 81	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

TestStereo	0.21 117	0.19 251	0.40 144	0.25 246	0.10 20	0.22 93	0.21 185	0.31 60	0.31 124	0.23 57	0.34 142	0.22 75	0.18 109	0.62 276	0.18 105	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.07 50	0.11 226	0.06 18

XX-TBD	0.15 21	0.18 236	0.28 30	0.22 130	0.10 20	0.22 93	0.15 26	0.22 3	0.27 74	0.22 54	0.26 71	0.14 22	0.12 14	0.16 7	0.13 24	0.08 99	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

AFF-stereo	0.18 54	0.15 190	0.32 61	0.21 87	0.10 20	0.18 13	0.18 87	0.33 82	0.27 74	0.25 76	0.37 168	0.25 112	0.17 87	0.24 58	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.05 1

BEATNet_4x	0.22 143	0.18 236	0.47 212	0.22 130	0.10 20	0.28 173	0.14 13	0.46 207	0.32 132	0.31 168	0.34 142	0.31 179	0.25 185	0.31 151	0.29 235	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.10 190	0.08 111

ACVNet-DCA	0.18 54	0.14 165	0.38 128	0.23 172	0.11 42	0.31 220	0.19 124	0.41 164	0.27 74	0.17 28	0.19 26	0.13 11	0.18 109	0.28 121	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.09 142	0.09 162

xx1	0.20 103	0.14 165	0.38 128	0.23 172	0.11 42	0.31 220	0.19 124	0.35 105	0.47 272	0.17 28	0.19 26	0.28 154	0.24 170	0.28 121	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.09 184	0.09 142	0.09 162

1test111	0.19 90	0.14 165	0.38 128	0.23 172	0.11 42	0.31 220	0.19 124	0.41 164	0.27 74	0.17 28	0.19 26	0.13 11	0.18 109	0.34 169	0.22 175	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.09 142	0.09 162

cc1	0.18 54	0.14 165	0.38 128	0.23 172	0.11 42	0.31 220	0.19 124	0.35 105	0.47 272	0.17 28	0.19 26	0.13 11	0.18 109	0.28 121	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

11t1	0.18 54	0.10 24	0.30 43	0.20 58	0.11 42	0.27 160	0.17 59	0.35 105	0.23 44	0.25 76	0.23 50	0.23 94	0.23 155	0.25 81	0.18 105	0.09 165	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 162

tt1	0.18 54	0.14 165	0.35 87	0.23 172	0.11 42	0.30 209	0.19 124	0.35 105	0.44 241	0.17 28	0.19 26	0.13 11	0.16 64	0.27 109	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

1111x	0.32 272	0.11 63	0.40 144	0.22 130	0.11 42	0.32 228	0.26 268	0.59 323	0.43 227	0.31 168	0.41 205	0.39 239	0.28 224	0.76 324	1.37 387	0.09 165	0.08 224	0.09 120	0.10 216	0.09 142	0.08 111

MSKI-zero shot	0.17 36	0.09 9	0.43 183	0.20 58	0.11 42	0.21 73	0.15 26	0.32 68	0.21 26	0.23 57	0.24 60	0.23 94	0.10 4	0.31 151	0.13 24	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

MIM_Stereo	0.18 54	0.12 81	0.38 128	0.20 58	0.11 42	0.17 9	0.14 13	0.35 105	0.25 58	0.27 89	0.35 149	0.23 94	0.13 33	0.27 109	0.16 68	0.06 1	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.08 81	0.06 18

anonymousdsp2	0.17 36	0.10 24	0.28 30	0.20 58	0.11 42	0.25 136	0.17 59	0.41 164	0.31 124	0.23 57	0.23 50	0.22 75	0.15 50	0.25 81	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.08 81	0.07 65

CASS	0.21 117	0.15 190	0.32 61	0.26 274	0.11 42	0.28 173	0.19 124	0.39 147	0.30 114	0.32 186	0.34 142	0.25 112	0.24 170	0.25 81	0.20 140	0.13 277	0.08 224	0.11 230	0.09 184	0.11 226	0.11 232
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 36	0.09 9	0.32 61	0.17 5	0.11 42	0.21 73	0.17 59	0.32 68	0.23 44	0.23 57	0.28 80	0.27 139	0.16 64	0.23 52	0.16 68	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.06 23	0.09 142	0.09 162

ProNet	0.14 6	0.12 81	0.25 14	0.19 26	0.11 42	0.19 34	0.19 124	0.27 21	0.20 16	0.14 8	0.13 6	0.13 11	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.07 37	0.07 65

qqq	0.20 103	0.12 81	0.31 55	0.20 58	0.11 42	0.23 110	0.19 124	0.41 164	0.27 74	0.24 70	0.28 80	0.28 154	0.24 170	0.34 169	0.22 175	0.08 99	0.07 158	0.10 183	0.09 184	0.09 142	0.09 162

x	0.19 90	0.11 63	0.29 37	0.20 58	0.11 42	0.26 153	0.18 87	0.41 164	0.29 105	0.25 76	0.29 89	0.28 154	0.24 170	0.26 94	0.23 189	0.09 165	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

IPLGR	0.21 117	0.13 136	0.61 278	0.21 87	0.11 42	0.25 136	0.18 87	0.41 164	0.37 175	0.28 98	0.27 76	0.21 68	0.19 122	0.37 184	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

test-3	0.16 28	0.09 9	0.31 55	0.21 87	0.11 42	0.18 13	0.16 38	0.30 54	0.27 74	0.26 85	0.16 16	0.22 75	0.12 14	0.26 94	0.18 105	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 110	0.06 6	0.06 18

test_1	0.16 28	0.09 9	0.31 55	0.21 87	0.11 42	0.18 13	0.16 38	0.30 54	0.27 74	0.25 76	0.16 16	0.22 75	0.12 14	0.26 94	0.18 105	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 110	0.06 6	0.06 18

test_3	0.18 54	0.11 63	0.32 61	0.24 209	0.11 42	0.22 93	0.25 257	0.31 60	0.31 124	0.25 76	0.18 23	0.23 94	0.13 33	0.25 81	0.19 129	0.06 1	0.05 6	0.09 120	0.10 216	0.07 37	0.06 18

TransformOpticalFlow	0.24 183	0.13 136	0.56 261	0.23 172	0.11 42	0.21 73	0.19 124	0.40 154	0.32 132	0.30 151	0.43 231	0.36 219	0.31 257	0.61 268	0.20 140	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.07 65

NRIStereo	0.18 54	0.11 63	0.35 87	0.23 172	0.11 42	0.24 125	0.20 162	0.29 40	0.26 65	0.26 85	0.25 65	0.25 112	0.18 109	0.34 169	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.08 111

THIR-Stereo	0.29 249	0.12 81	0.41 166	0.19 26	0.11 42	0.28 173	0.72 384	0.32 68	0.35 156	0.37 247	0.65 333	0.34 200	0.50 338	0.57 251	0.45 305	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 184	0.07 37	0.07 65

DeepStereo_RVC	0.18 54	0.11 63	0.40 144	0.21 87	0.11 42	0.19 34	0.16 38	0.28 33	0.22 33	0.27 89	0.27 76	0.23 94	0.28 224	0.24 58	0.18 105	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.10 207

IRAFT_RVC	0.22 143	0.12 81	0.39 139	0.26 274	0.11 42	0.18 13	0.24 243	0.40 154	0.37 175	0.31 168	0.30 100	0.29 161	0.24 170	0.55 240	0.22 175	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.07 65

RAFT-345	0.21 117	0.10 24	0.46 205	0.22 130	0.11 42	0.20 55	0.16 38	0.26 14	0.25 58	0.27 89	0.66 335	0.21 68	0.16 64	0.55 240	0.21 161	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

CRE-IMP	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.11 42	0.24 125	0.17 59	0.29 40	0.21 26	0.27 89	0.26 71	0.24 105	0.17 87	0.23 52	0.18 105	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.07 50	0.10 190	0.10 207

CroCo-Stereo	0.14 6	0.13 136	0.24 10	0.25 246	0.11 42	0.11 1	0.18 87	0.32 68	0.23 44	0.12 1	0.12 2	0.18 47	0.12 14	0.14 1	0.13 24	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.06 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.16 28	0.12 81	0.26 17	0.21 87	0.11 42	0.20 55	0.17 59	0.32 68	0.23 44	0.20 41	0.25 65	0.18 47	0.12 14	0.20 29	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.09 184	0.08 81	0.07 65

CREStereo++_RVC	0.15 21	0.08 2	0.26 17	0.17 5	0.11 42	0.18 13	0.13 3	0.22 3	0.30 114	0.21 50	0.30 100	0.13 11	0.11 8	0.16 7	0.15 51	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 318	0.06 6	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
222	0.41 323	0.10 24	0.29 37	0.19 26	0.11 42	0.36 264	0.20 162	0.57 311	0.39 194	0.35 227	0.44 240	0.30 171	0.27 211	0.55 240	3.56 410	0.11 234	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.09 142	0.09 162

xxxx	0.34 285	0.10 24	0.29 37	0.19 26	0.11 42	0.37 269	0.20 162	0.58 318	0.38 188	0.29 123	0.42 219	0.38 228	0.24 170	0.46 207	2.20 403	0.11 234	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.09 162

test_xeample	0.34 285	0.10 24	0.29 37	0.19 26	0.11 42	0.33 237	0.23 221	0.55 290	0.38 188	0.32 186	0.45 252	0.29 161	0.26 194	0.57 251	2.24 405	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.09 162

CFNet-RSSM	0.17 36	0.10 24	0.40 144	0.20 58	0.11 42	0.20 55	0.15 26	0.36 124	0.30 114	0.23 57	0.21 44	0.26 131	0.15 50	0.20 29	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

HSM-Net_RVC	0.27 222	0.11 63	0.42 173	0.19 26	0.11 42	0.34 250	0.20 162	0.62 343	0.43 227	0.40 278	0.43 231	0.50 302	0.26 194	0.76 324	0.22 175	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.24 183	0.18 236	0.61 278	0.25 246	0.11 42	0.29 192	0.21 185	0.42 176	0.43 227	0.33 195	0.43 231	0.27 139	0.22 146	0.34 169	0.26 219	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

mmm	0.21 117	0.12 81	0.31 55	0.22 130	0.12 77	0.28 173	0.21 185	0.41 164	0.27 74	0.29 123	0.38 178	0.29 161	0.24 170	0.29 134	0.22 175	0.09 165	0.07 158	0.11 230	0.09 184	0.10 190	0.09 162

ff7	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

IGEVStereo-DCA	0.14 6	0.11 63	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.12 2	0.14 22	0.12 14	0.28 121	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

ffff	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

rrr	0.17 36	0.11 63	0.57 265	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.35 105	0.22 33	0.15 11	0.12 2	0.14 22	0.12 14	0.28 121	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

11t	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

IGEV_Zeroshot_test	0.18 54	0.10 24	0.65 294	0.20 58	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.34 88	0.19 7	0.28 98	0.22 48	0.27 139	0.13 33	0.23 52	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.06 18

RAFT-Test	0.17 36	0.10 24	0.38 128	0.19 26	0.12 77	0.25 136	0.17 59	0.33 82	0.23 44	0.23 57	0.29 89	0.27 139	0.14 43	0.20 29	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

HH	0.18 54	0.12 81	0.55 257	0.22 130	0.12 77	0.18 13	0.18 87	0.34 88	0.19 7	0.20 41	0.24 60	0.34 200	0.18 109	0.29 134	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.06 18

HanStereo	0.18 54	0.12 81	0.55 257	0.22 130	0.12 77	0.18 13	0.18 87	0.34 88	0.19 7	0.20 41	0.24 60	0.34 200	0.18 109	0.29 134	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.06 18

LL-Strereo2	0.18 54	0.18 236	0.39 139	0.22 130	0.12 77	0.24 125	0.13 3	0.31 60	0.23 44	0.24 70	0.20 36	0.24 105	0.12 14	0.26 94	0.15 51	0.06 1	0.06 72	0.12 263	0.09 184	0.08 81	0.07 65

anonymousdsp	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65

riskmin	0.18 54	0.09 9	0.34 79	0.18 8	0.12 77	0.24 125	0.16 38	0.34 88	0.28 87	0.21 50	0.23 50	0.33 194	0.24 170	0.23 52	0.17 91	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.06 23	0.10 190	0.10 207

ccc-4	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

raft_robust	0.22 143	0.17 224	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.23 110	0.22 201	0.49 231	0.48 281	0.32 186	0.32 117	0.26 131	0.23 155	0.53 235	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.10 216	0.08 81	0.06 18

test_4	0.18 54	0.12 81	0.34 79	0.23 172	0.12 77	0.18 13	0.22 201	0.26 14	0.24 54	0.24 70	0.47 269	0.22 75	0.13 33	0.24 58	0.16 68	0.06 1	0.05 6	0.09 120	0.09 184	0.07 37	0.05 1

IGEV-Stereo	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.22 143	0.26 309	0.40 144	0.22 130	0.12 77	0.25 136	0.21 185	0.32 68	0.44 241	0.29 123	0.28 80	0.25 112	0.16 64	0.30 146	0.25 207	0.12 261	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.11 226	0.09 162

IPLG	0.21 117	0.15 190	0.53 249	0.21 87	0.12 77	0.28 173	0.17 59	0.42 176	0.30 114	0.33 195	0.32 117	0.15 28	0.17 87	0.50 219	0.21 161	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

MIPNet	0.21 117	0.15 190	0.52 246	0.21 87	0.12 77	0.27 160	0.20 162	0.45 198	0.37 175	0.30 151	0.23 50	0.19 58	0.24 170	0.27 109	0.19 129	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

GMOStereo	0.18 54	0.14 165	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.20 55	0.27 273	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.26 131	0.17 87	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.05 1

error version	0.18 54	0.14 165	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.20 55	0.27 273	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.26 131	0.17 87	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.05 1

test-v	0.18 54	0.14 165	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.20 55	0.27 273	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.26 131	0.17 87	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.05 1

CrosDoStereo	0.31 263	0.10 24	0.49 226	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 406	0.34 88	0.37 175	0.38 255	0.61 326	0.28 154	0.46 327	0.61 268	0.57 329	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.07 65

PFNet+	0.20 103	0.10 24	0.37 109	0.21 87	0.12 77	0.17 9	0.19 124	0.29 40	0.34 150	0.33 195	0.32 117	0.24 105	0.16 64	0.32 157	0.17 91	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.08 81	0.12 254

LCNet	0.21 117	0.11 63	0.29 37	0.25 246	0.12 77	0.23 110	0.19 124	0.34 88	0.26 65	0.28 98	0.35 149	0.26 131	0.30 246	0.35 178	0.17 91	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.10 216	0.13 265	0.22 349

STrans-v2	0.24 183	0.13 136	0.54 252	0.21 87	0.12 77	0.23 110	0.21 185	0.47 214	0.28 87	0.31 168	0.42 219	0.36 219	0.35 278	0.62 276	0.23 189	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

IIG-Stereo	0.23 160	0.13 136	0.35 87	0.29 317	0.12 77	0.23 110	0.14 13	0.38 136	0.31 124	0.34 211	0.37 168	0.33 194	0.21 135	0.70 301	0.26 219	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.07 37	0.06 18

NF-Stereo	0.20 103	0.10 24	0.35 87	0.24 209	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.38 136	0.32 132	0.28 98	0.30 100	0.22 75	0.16 64	0.51 224	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.13 266

OCTAStereo	0.20 103	0.10 24	0.35 87	0.24 209	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.38 136	0.32 132	0.28 98	0.30 100	0.22 75	0.16 64	0.51 224	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.13 266

PSM-softLoss	0.21 117	0.10 24	0.39 139	0.24 209	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.38 136	0.26 65	0.29 123	0.32 117	0.24 105	0.16 64	0.52 230	0.20 140	0.09 165	0.06 72	0.10 183	0.09 184	0.08 81	0.12 254

KMStereo	0.21 117	0.10 24	0.39 139	0.24 209	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.38 136	0.26 65	0.29 123	0.32 117	0.24 105	0.16 64	0.52 230	0.20 140	0.09 165	0.06 72	0.10 183	0.09 184	0.08 81	0.12 254

PSM-AAD	0.25 205	0.10 24	0.30 43	0.24 209	0.12 77	0.26 153	0.38 336	0.34 88	0.28 87	0.35 227	0.39 190	0.28 154	0.79 371	0.30 146	0.16 68	0.07 16	0.06 72	0.12 263	0.11 249	0.08 81	0.21 344

KYRaft	0.22 143	0.10 24	0.30 43	0.23 172	0.12 77	0.23 110	0.23 221	0.35 105	0.24 54	0.35 227	0.54 300	0.34 200	0.26 194	0.29 134	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.10 216	0.08 81	0.31 368

DeepStereo_LL	0.31 263	0.10 24	0.49 226	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 406	0.34 88	0.37 175	0.38 255	0.61 326	0.28 154	0.46 327	0.61 268	0.57 329	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.07 65

DEmStereo	0.26 215	0.09 9	0.47 212	0.19 26	0.12 77	0.30 209	0.25 257	0.28 33	0.36 166	0.36 242	0.58 312	0.25 112	0.48 336	0.53 235	0.44 302	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.06 6	0.07 65

DRaft	0.24 183	0.10 24	0.34 79	0.18 8	0.12 77	0.28 173	0.23 221	0.33 82	0.39 194	0.38 255	0.61 326	0.21 68	0.41 306	0.48 212	0.42 297	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.08 111

RE-Stereo	0.20 103	0.10 24	0.35 87	0.24 209	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.38 136	0.32 132	0.28 98	0.30 100	0.22 75	0.16 64	0.51 224	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.13 266

Pruner-Stereo	0.19 90	0.11 63	0.34 79	0.29 317	0.12 77	0.19 34	0.17 59	0.31 60	0.29 105	0.33 195	0.32 117	0.25 112	0.15 50	0.24 58	0.21 161	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.09 162

TVStereo	0.20 103	0.10 24	0.35 87	0.24 209	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.38 136	0.32 132	0.28 98	0.30 100	0.22 75	0.16 64	0.51 224	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.13 266

RAFT-RH_RVC	0.25 205	0.11 63	0.45 199	0.21 87	0.12 77	0.25 136	0.14 13	0.27 21	0.27 74	0.38 255	1.15 377	0.23 94	0.17 87	0.57 251	0.24 198	0.07 16	0.05 6	0.10 183	0.07 50	0.06 6	0.07 65

test-2	0.18 54	0.14 165	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.20 55	0.27 273	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.26 131	0.17 87	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.05 1

RAFT	0.21 117	0.17 224	0.32 61	0.24 209	0.12 77	0.25 136	0.27 273	0.35 105	0.28 87	0.33 195	0.33 136	0.38 228	0.22 146	0.29 134	0.17 91	0.08 99	0.08 224	0.11 230	0.10 216	0.10 190	0.06 18

Prome-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.30 43	0.24 209	0.12 77	0.23 110	0.23 221	0.36 124	0.25 58	0.33 195	0.59 314	0.24 105	0.28 224	0.29 134	0.16 68	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.20 337

test_xeample3	0.16 28	0.11 63	0.56 261	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.35 105	0.20 16	0.16 24	0.12 2	0.13 11	0.12 14	0.24 58	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 110	0.07 37	0.07 65

ARAFT	0.24 183	0.21 272	0.78 318	0.22 130	0.12 77	0.29 192	0.24 243	0.43 186	0.32 132	0.33 195	0.28 80	0.28 154	0.19 122	0.49 217	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.12 263	0.11 249	0.09 142	0.06 18

GMStereo	0.19 90	0.25 298	0.40 144	0.21 87	0.12 77	0.22 93	0.19 124	0.29 40	0.40 207	0.25 76	0.23 50	0.16 35	0.15 50	0.25 81	0.19 129	0.09 165	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.10 190	0.08 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.33 74	0.21 87	0.12 77	0.30 209	0.46 357	0.46 207	0.20 16	0.25 76	0.50 278	0.17 40	0.16 64	0.24 58	0.23 189	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 216	0.06 6	0.07 65

Gwc-CoAtRS	0.17 36	0.10 24	0.37 109	0.20 58	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.32 68	0.28 87	0.23 57	0.23 50	0.27 139	0.15 50	0.20 29	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

FENet	0.21 117	0.11 63	0.45 199	0.21 87	0.12 77	0.26 153	0.17 59	0.41 164	0.35 156	0.30 151	0.31 114	0.29 161	0.23 155	0.26 94	0.23 189	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

R-Stereo Train	0.18 54	0.09 9	0.32 61	0.22 130	0.12 77	0.22 93	0.19 124	0.42 176	0.19 7	0.31 168	0.45 252	0.20 60	0.14 43	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 54	0.09 9	0.32 61	0.22 130	0.12 77	0.22 93	0.19 124	0.42 176	0.19 7	0.31 168	0.45 252	0.20 60	0.14 43	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.24 183	0.16 208	0.37 109	0.24 209	0.12 77	0.32 228	0.17 59	0.54 280	0.42 222	0.33 195	0.38 178	0.35 214	0.21 135	0.30 146	0.22 175	0.14 300	0.06 72	0.13 282	0.08 110	0.11 226	0.08 111
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	0.25 205	0.19 251	0.40 144	0.20 58	0.12 77	0.30 209	0.16 38	0.55 290	0.53 311	0.38 255	0.43 231	0.37 223	0.26 194	0.38 188	0.22 175	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 142	0.09 162

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 36	0.13 136	0.24 10	0.19 26	0.13 131	0.24 125	0.17 59	0.30 54	0.37 175	0.43 301	0.17 19	0.13 11	0.12 14	0.19 25	0.15 51	0.08 99	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.08 111

DualNet	0.26 215	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.35 105	0.44 241	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.27 109	1.08 370	0.08 99	0.05 6	0.11 230	0.10 216	0.08 81	0.08 111

ffm	0.22 143	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.35 105	0.44 241	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.27 109	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.11 230	0.10 216	0.08 81	0.08 111

ff1	0.29 249	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.35 105	0.44 241	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.81 340	1.08 370	0.08 99	0.05 6	0.11 230	0.10 216	0.08 81	0.08 111

mmx	0.31 263	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.55 290	0.45 253	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.81 340	1.08 370	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.11 226	0.10 207

ttt	0.29 249	0.12 81	0.34 79	0.21 87	0.13 131	0.29 192	0.20 162	0.56 304	0.47 272	0.31 168	0.44 240	0.30 171	0.22 146	0.65 289	0.85 360	0.13 277	0.10 270	0.10 183	0.10 216	0.11 226	0.11 232

xxx	0.31 263	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.55 290	0.45 253	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.81 340	1.08 370	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.11 226	0.10 207

GMStereo_Zeroshot	0.24 183	0.21 272	0.45 199	0.26 274	0.13 131	0.28 173	0.15 26	0.39 147	0.35 156	0.37 247	0.43 231	0.40 252	0.17 87	0.34 169	0.20 140	0.12 261	0.07 158	0.13 282	0.07 50	0.16 297	0.09 162

test croco	0.17 36	0.13 136	0.43 183	0.21 87	0.13 131	0.16 6	0.17 59	0.27 21	0.22 33	0.16 24	0.26 71	0.13 11	0.16 64	0.27 109	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.07 50	0.10 190	0.07 65

MIF-Stereo	0.14 6	0.10 24	0.30 43	0.21 87	0.13 131	0.17 9	0.13 3	0.19 1	0.18 5	0.15 11	0.20 36	0.10 1	0.11 8	0.18 19	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.06 18

PCWNet_CMD	0.23 160	0.13 136	0.48 221	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.16 38	0.46 207	0.46 267	0.29 123	0.36 159	0.37 223	0.24 170	0.28 121	0.20 140	0.09 165	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.11 226	0.09 162

ToySt	0.24 183	0.16 208	0.48 221	0.21 87	0.13 131	0.29 192	0.29 290	0.39 147	0.39 194	0.27 89	0.35 149	0.39 239	0.31 257	0.31 151	0.29 235	0.08 99	0.09 252	0.10 183	0.11 249	0.11 226	0.10 207

TestStereo1	0.21 117	0.16 208	0.32 61	0.26 274	0.13 131	0.26 153	0.27 273	0.40 154	0.36 166	0.29 123	0.39 190	0.22 75	0.21 135	0.33 163	0.17 91	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.07 65

DisPM	0.19 90	0.10 24	0.35 87	0.23 172	0.13 131	0.18 13	0.20 162	0.29 40	0.29 105	0.33 195	0.34 142	0.23 94	0.16 64	0.33 163	0.16 68	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.07 37	0.11 232

SA-5K	0.21 117	0.16 208	0.32 61	0.26 274	0.13 131	0.26 153	0.27 273	0.40 154	0.36 166	0.29 123	0.39 190	0.22 75	0.21 135	0.33 163	0.17 91	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.07 65

Sa-1000	0.22 143	0.15 190	0.35 87	0.23 172	0.13 131	0.28 173	0.23 221	0.47 214	0.39 194	0.30 151	0.50 278	0.26 131	0.19 122	0.33 163	0.16 68	0.07 16	0.06 72	0.10 183	0.11 249	0.08 81	0.06 18

SA	0.22 143	0.16 208	0.36 104	0.23 172	0.13 131	0.24 125	0.23 221	0.45 198	0.40 207	0.27 89	0.44 240	0.23 94	0.23 155	0.33 163	0.17 91	0.07 16	0.06 72	0.10 183	0.11 249	0.08 81	0.06 18

iRaft-Stereo_5w	0.23 160	0.18 236	0.44 189	0.22 130	0.13 131	0.19 34	0.19 124	0.37 130	0.32 132	0.28 98	0.37 168	0.34 200	0.23 155	0.65 289	0.27 223	0.06 1	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

iRaft-Stereo_20w	0.19 90	0.10 24	0.46 205	0.19 26	0.13 131	0.25 136	0.19 124	0.52 262	0.19 7	0.29 123	0.21 44	0.22 75	0.20 130	0.28 121	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 110	0.08 81	0.08 111

GwcNet-ADL	0.22 143	0.14 165	0.58 269	0.24 209	0.13 131	0.22 93	0.23 221	0.49 231	0.40 207	0.27 89	0.29 89	0.30 171	0.20 130	0.26 94	0.23 189	0.09 165	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 162

OMP-Stereo	0.23 160	0.14 165	0.35 87	0.29 317	0.13 131	0.21 73	0.16 38	0.37 130	0.33 143	0.34 211	0.30 100	0.34 200	0.19 122	0.70 301	0.24 198	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.07 37	0.06 18

FTStereo	0.28 239	0.10 24	0.43 183	0.23 172	0.13 131	0.21 73	0.53 371	0.34 88	0.26 65	0.38 255	0.95 368	0.30 171	0.56 348	0.32 157	0.18 105	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.07 37	0.19 327

SST-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.37 109	0.24 209	0.13 131	0.19 34	0.17 59	0.31 60	0.24 54	0.34 211	0.33 136	0.29 161	0.25 185	0.56 248	0.17 91	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.08 110	0.09 142	0.07 65

RAFT_R40	0.21 117	0.10 24	0.37 109	0.24 209	0.13 131	0.18 13	0.18 87	0.31 60	0.29 105	0.33 195	0.33 136	0.30 171	0.24 170	0.55 240	0.18 105	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.07 65

GrayStereo	0.25 205	0.09 9	0.32 61	0.26 274	0.13 131	0.23 110	0.47 361	0.34 88	0.30 114	0.39 270	0.47 269	0.30 171	0.79 371	0.29 134	0.16 68	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 184	0.07 37	0.13 266

test-1	0.17 36	0.11 63	0.40 144	0.23 172	0.13 131	0.22 93	0.23 221	0.34 88	0.26 65	0.20 41	0.24 60	0.22 75	0.14 43	0.16 7	0.20 140	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.08 111

GMM-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.43 183	0.23 172	0.13 131	0.24 125	0.25 257	0.37 130	0.27 74	0.30 151	0.45 252	0.27 139	0.21 135	0.31 151	0.17 91	0.07 16	0.05 6	0.10 183	0.09 184	0.08 81	0.19 327

CFNet_pseudo	0.23 160	0.13 136	0.47 212	0.19 26	0.13 131	0.26 153	0.16 38	0.44 190	0.44 241	0.29 123	0.37 168	0.38 228	0.23 155	0.29 134	0.21 161	0.09 165	0.06 72	0.11 230	0.08 110	0.11 226	0.09 162

GwcNet-RSSM	0.26 215	0.17 224	0.46 205	0.21 87	0.13 131	0.28 173	0.23 221	0.44 190	0.42 222	0.31 168	0.45 252	0.40 252	0.26 194	0.55 240	0.28 225	0.11 234	0.07 158	0.09 120	0.10 216	0.09 142	0.08 111

DIP-Stereo	0.18 54	0.12 81	0.33 74	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.12 1	0.42 176	0.25 58	0.27 89	0.32 117	0.21 68	0.17 87	0.25 81	0.20 140	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.07 37	0.08 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 160	0.13 136	0.48 221	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.16 38	0.46 207	0.46 267	0.29 123	0.36 159	0.37 223	0.24 170	0.28 121	0.20 140	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.11 226	0.09 162

ccs_rob	0.23 160	0.13 136	0.47 212	0.20 58	0.13 131	0.26 153	0.17 59	0.44 190	0.44 241	0.29 123	0.37 168	0.38 228	0.23 155	0.29 134	0.21 161	0.09 165	0.06 72	0.11 230	0.08 110	0.11 226	0.09 162

iResNetv2_ROB	0.27 222	0.26 309	0.72 312	0.23 172	0.13 131	0.29 192	0.18 87	0.52 262	0.49 290	0.37 247	0.45 252	0.39 239	0.25 185	0.34 169	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 252	0.09 162

CBMV	0.33 278	0.21 272	0.54 252	0.23 172	0.13 131	0.42 298	0.33 318	0.53 273	0.48 281	0.52 336	0.49 276	0.50 302	0.41 306	0.56 248	0.31 245	0.15 311	0.16 339	0.18 335	0.16 329	0.13 265	0.13 266
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo07	0.16 28	0.12 81	0.26 17	0.22 130	0.14 165	0.25 136	0.23 221	0.29 40	0.21 26	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.13 33	0.25 81	0.13 24	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.08 111

MyStereo06	0.20 103	0.12 81	0.57 265	0.21 87	0.14 165	0.25 136	0.23 221	0.40 154	0.21 26	0.30 151	0.24 60	0.31 179	0.18 109	0.22 45	0.18 105	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.08 111

MyStereo05	0.23 160	0.12 81	0.57 265	0.21 87	0.14 165	0.25 136	0.23 221	0.48 225	0.52 307	0.31 168	0.23 50	0.25 112	0.22 146	0.30 146	0.21 161	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.08 111

MyStereo04	0.23 160	0.12 81	0.55 257	0.22 130	0.14 165	0.25 136	0.23 221	0.49 231	0.52 307	0.28 98	0.23 50	0.27 139	0.23 155	0.30 146	0.22 175	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.08 111

AE-Stereo	0.17 36	0.11 63	0.31 55	0.24 209	0.14 165	0.23 110	0.18 87	0.34 88	0.29 105	0.15 11	0.25 65	0.21 68	0.13 33	0.20 29	0.14 40	0.07 16	0.08 224	0.09 120	0.10 216	0.07 37	0.06 18

CoDeX	0.23 160	0.12 81	0.46 205	0.21 87	0.14 165	0.29 192	0.21 185	0.53 273	0.41 218	0.29 123	0.35 149	0.29 161	0.22 146	0.48 212	0.19 129	0.09 165	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65

StereoIM	0.14 6	0.13 136	0.26 17	0.19 26	0.14 165	0.16 6	0.13 3	0.25 11	0.21 26	0.13 2	0.14 14	0.14 22	0.11 8	0.17 11	0.17 91	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.06 23	0.07 37	0.06 18

4D-IteraStereo	0.17 36	0.16 208	0.50 236	0.21 87	0.14 165	0.19 34	0.17 59	0.28 33	0.28 87	0.23 57	0.20 36	0.20 60	0.11 8	0.19 25	0.14 40	0.06 1	0.04 1	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.06 18

CBFPSM	0.27 222	0.16 208	0.67 298	0.20 58	0.14 165	0.38 276	0.25 257	0.40 154	0.36 166	0.33 195	0.36 159	0.56 319	0.38 294	0.32 157	0.38 274	0.08 99	0.08 224	0.07 14	0.08 110	0.09 142	0.11 232

gwcnet-sp	0.24 183	0.13 136	0.63 288	0.22 130	0.14 165	0.34 250	0.22 201	0.44 190	0.39 194	0.35 227	0.34 142	0.27 139	0.27 211	0.35 178	0.25 207	0.09 165	0.08 224	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

scenet	0.24 183	0.13 136	0.63 288	0.22 130	0.14 165	0.34 250	0.22 201	0.44 190	0.39 194	0.35 227	0.34 142	0.27 139	0.27 211	0.35 178	0.25 207	0.09 165	0.08 224	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

ssnet	0.24 183	0.13 136	0.63 288	0.22 130	0.14 165	0.34 250	0.22 201	0.44 190	0.39 194	0.35 227	0.34 142	0.27 139	0.27 211	0.35 178	0.25 207	0.09 165	0.08 224	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

BUS	0.23 160	0.12 81	0.28 30	0.25 246	0.14 165	0.43 306	0.17 59	0.56 304	0.34 150	0.34 211	0.35 149	0.32 187	0.20 130	0.26 94	0.21 161	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.09 142	0.09 162

IER	0.23 160	0.12 81	0.39 139	0.20 58	0.14 165	0.31 220	0.19 124	0.42 176	0.36 166	0.33 195	0.40 197	0.32 187	0.33 267	0.29 134	0.22 175	0.09 165	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.09 142	0.08 111

BSDual-CNN	0.23 160	0.12 81	0.28 30	0.25 246	0.14 165	0.35 259	0.21 185	0.56 304	0.34 150	0.34 211	0.35 149	0.38 228	0.24 170	0.26 94	0.21 161	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.09 142	0.09 162

psmg	0.23 160	0.12 81	0.28 30	0.21 87	0.14 165	0.35 259	0.23 221	0.51 252	0.34 150	0.35 227	0.38 178	0.38 228	0.24 170	0.26 94	0.21 161	0.10 207	0.08 224	0.10 183	0.10 216	0.09 142	0.08 111

CSP-Net	0.27 222	0.15 190	0.30 43	0.21 87	0.14 165	0.44 308	0.24 243	0.50 239	0.40 207	0.41 287	0.43 231	0.42 262	0.26 194	0.66 293	0.28 225	0.12 261	0.08 224	0.08 65	0.08 110	0.10 190	0.09 162

UDGNet	0.23 160	0.31 337	0.38 128	0.24 209	0.14 165	0.24 125	0.18 87	0.32 68	0.43 227	0.29 123	0.28 80	0.24 105	0.19 122	0.29 134	0.20 140	0.15 311	0.07 158	0.21 347	0.11 249	0.14 277	0.10 207

dad	0.28 239	0.31 337	0.44 189	0.21 87	0.14 165	0.30 209	0.20 162	0.33 82	0.49 290	0.44 307	0.44 240	0.45 279	0.21 135	0.41 195	0.26 219	0.20 351	0.11 287	0.20 345	0.11 249	0.14 277	0.10 207

AACVNet	0.26 215	0.16 208	0.37 109	0.22 130	0.14 165	0.29 192	0.19 124	0.41 164	0.31 124	0.38 255	0.42 219	0.43 265	0.28 224	0.73 311	0.25 207	0.11 234	0.08 224	0.11 230	0.09 184	0.13 265	0.11 232

PSMNet-ADL	0.25 205	0.15 190	0.32 61	0.26 274	0.14 165	0.31 220	0.22 201	0.44 190	0.36 166	0.27 89	0.33 136	0.41 255	0.28 224	0.61 268	0.29 235	0.11 234	0.09 252	0.09 120	0.11 249	0.10 190	0.10 207

GANet-ADL	0.21 117	0.12 81	0.45 199	0.23 172	0.14 165	0.29 192	0.19 124	0.46 207	0.35 156	0.25 76	0.32 117	0.32 187	0.19 122	0.24 58	0.20 140	0.10 207	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.10 207

ASMatch	0.23 160	0.11 63	0.51 242	0.24 209	0.14 165	0.19 34	0.17 59	0.31 60	0.28 87	0.28 98	0.68 339	0.27 139	0.26 194	0.50 219	0.22 175	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.11 232

PFNet	0.23 160	0.10 24	0.57 265	0.24 209	0.14 165	0.22 93	0.19 124	0.39 147	0.33 143	0.35 227	0.32 117	0.27 139	0.19 122	0.64 283	0.22 175	0.09 165	0.05 6	0.09 120	0.07 50	0.08 81	0.07 65

LMCR-Stereo	0.26 215	0.18 236	0.49 226	0.28 314	0.14 165	0.36 264	0.23 221	0.54 280	0.34 150	0.39 270	0.40 197	0.29 161	0.29 237	0.37 184	0.27 223	0.11 234	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.13 265	0.09 162

ICVP	0.23 160	0.13 136	0.44 189	0.26 274	0.14 165	0.29 192	0.25 257	0.45 198	0.33 143	0.29 123	0.43 231	0.35 214	0.25 185	0.26 94	0.23 189	0.12 261	0.09 252	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.10 207
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 54	0.15 190	0.35 87	0.22 130	0.14 165	0.19 34	0.17 59	0.32 68	0.30 114	0.23 57	0.25 65	0.20 60	0.16 64	0.22 45	0.19 129	0.08 99	0.07 158	0.10 183	0.12 281	0.09 142	0.08 111

RALCasStereoNet	0.18 54	0.15 190	0.33 74	0.21 87	0.14 165	0.21 73	0.18 87	0.31 60	0.25 58	0.21 50	0.29 89	0.22 75	0.15 50	0.27 109	0.17 91	0.08 99	0.10 270	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 162

RALAANet	0.19 90	0.18 236	0.37 109	0.23 172	0.14 165	0.23 110	0.13 3	0.37 130	0.29 105	0.28 98	0.26 71	0.25 112	0.15 50	0.26 94	0.18 105	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.06 18

GES	0.22 143	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.14 165	0.27 160	0.19 124	0.49 231	0.33 143	0.30 151	0.36 159	0.25 112	0.23 155	0.29 134	0.22 175	0.10 207	0.08 224	0.08 65	0.07 50	0.10 190	0.11 232

SFCPSM	0.22 143	0.10 24	0.51 242	0.21 87	0.14 165	0.34 250	0.22 201	0.55 290	0.39 194	0.29 123	0.32 117	0.23 94	0.21 135	0.27 109	0.19 129	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.08 111

cf-r	0.24 183	0.15 190	0.44 189	0.21 87	0.14 165	0.27 160	0.22 201	0.42 176	0.40 207	0.30 151	0.42 219	0.42 262	0.26 194	0.43 199	0.25 207	0.11 234	0.06 72	0.08 65	0.10 216	0.08 81	0.08 111

hitnet-ft	0.29 249	0.17 224	0.40 144	0.19 26	0.14 165	0.39 283	0.23 221	0.44 190	0.41 218	0.36 242	0.46 262	0.53 313	0.34 274	0.76 324	0.32 250	0.14 300	0.10 270	0.13 282	0.10 216	0.15 289	0.13 266

GANet-RSSM	0.24 183	0.14 165	0.36 104	0.21 87	0.14 165	0.27 160	0.21 185	0.45 198	0.33 143	0.29 123	0.39 190	0.39 239	0.28 224	0.58 256	0.23 189	0.11 234	0.07 158	0.09 120	0.09 184	0.10 190	0.09 162

PSMNet-RSSM	0.24 183	0.15 190	0.36 104	0.21 87	0.14 165	0.25 136	0.20 162	0.48 225	0.37 175	0.30 151	0.44 240	0.38 228	0.26 194	0.52 230	0.22 175	0.12 261	0.07 158	0.11 230	0.13 299	0.10 190	0.09 162

DMCA	0.22 143	0.14 165	0.36 104	0.22 130	0.14 165	0.27 160	0.20 162	0.43 186	0.38 188	0.31 168	0.32 117	0.33 194	0.24 170	0.24 58	0.28 225	0.11 234	0.08 224	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.11 232

CFNet	0.27 222	0.20 259	0.44 189	0.22 130	0.14 165	0.33 237	0.14 13	0.51 252	0.45 253	0.30 151	0.40 197	0.38 228	0.27 211	0.76 324	0.25 207	0.09 165	0.07 158	0.11 230	0.11 249	0.11 226	0.08 111

AANet_RVC	0.31 263	0.22 284	0.50 236	0.23 172	0.14 165	0.30 209	0.24 243	0.47 214	0.54 314	0.38 255	0.60 319	0.43 265	0.29 237	0.87 349	0.40 288	0.11 234	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 162

StereoDRNet-Refined	0.27 222	0.17 224	0.35 87	0.25 246	0.14 165	0.37 269	0.21 185	0.47 214	0.41 218	0.44 307	0.51 284	0.41 255	0.28 224	0.45 205	0.37 272	0.09 165	0.06 72	0.11 230	0.11 249	0.10 190	0.10 207
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.33 278	0.18 236	0.53 249	0.21 87	0.14 165	0.33 237	0.20 162	0.51 252	0.45 253	0.51 330	0.55 304	0.45 279	0.42 314	0.71 304	0.32 250	0.18 343	0.19 354	0.23 354	0.21 351	0.14 277	0.15 292

DN-CSS_ROB	0.22 143	0.25 298	0.47 212	0.24 209	0.14 165	0.25 136	0.12 1	0.40 154	0.33 143	0.29 123	0.42 219	0.22 75	0.20 130	0.33 163	0.19 129	0.07 16	0.06 72	0.11 230	0.11 249	0.11 226	0.07 65

MIF-Stereo (partial)	0.16 28	0.10 24	0.34 79	0.21 87	0.15 206	0.15 4	0.13 3	0.28 33	0.25 58	0.17 28	0.26 71	0.15 28	0.16 64	0.25 81	0.17 91	0.09 165	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.09 142	0.08 111

CFNet_ucs	0.24 183	0.13 136	0.50 236	0.20 58	0.15 206	0.28 173	0.17 59	0.49 231	0.45 253	0.32 186	0.42 219	0.39 239	0.22 146	0.31 151	0.21 161	0.11 234	0.08 224	0.12 263	0.09 184	0.12 252	0.11 232

iinet-f	0.30 256	0.18 236	1.03 365	0.20 58	0.15 206	0.44 308	0.22 201	0.45 198	0.37 175	0.35 227	0.44 240	0.41 255	0.34 274	0.34 169	0.40 288	0.10 207	0.09 252	0.08 65	0.08 110	0.13 265	0.11 232

DCRE	0.20 103	0.13 136	0.40 144	0.21 87	0.15 206	0.20 55	0.19 124	0.30 54	0.27 74	0.22 54	0.80 356	0.23 94	0.16 64	0.23 52	0.15 51	0.07 16	0.07 158	0.07 14	0.08 110	0.07 37	0.06 18

ssnet_v2	0.28 239	0.16 208	0.44 189	0.22 130	0.15 206	0.40 288	0.30 300	0.57 311	0.46 267	0.38 255	0.36 159	0.47 287	0.29 237	0.38 188	0.39 282	0.13 277	0.11 287	0.11 230	0.11 249	0.11 226	0.11 232

RAFT_CTSACE	0.21 117	0.16 208	0.41 166	0.25 246	0.15 206	0.22 93	0.24 243	0.32 68	0.28 87	0.33 195	0.51 284	0.29 161	0.17 87	0.32 157	0.13 24	0.06 1	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.06 18

CRFU-Net	0.28 239	0.14 165	0.45 199	0.25 246	0.15 206	0.45 313	0.23 221	0.50 239	0.30 114	0.43 301	0.41 205	0.48 292	0.46 327	0.43 199	0.29 235	0.11 234	0.10 270	0.09 120	0.08 110	0.10 190	0.10 207

hknet	0.25 205	0.14 165	0.40 144	0.25 246	0.15 206	0.35 259	0.21 185	0.56 304	0.37 175	0.34 211	0.35 149	0.43 265	0.27 211	0.37 184	0.21 161	0.09 165	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.09 142	0.09 162

CIPLG	0.21 117	0.21 272	0.55 257	0.23 172	0.15 206	0.25 136	0.20 162	0.35 105	0.29 105	0.31 168	0.33 136	0.22 75	0.15 50	0.26 94	0.20 140	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

IPLGR_C	0.21 117	0.22 284	0.60 275	0.23 172	0.15 206	0.24 125	0.20 162	0.35 105	0.29 105	0.31 168	0.32 117	0.22 75	0.15 50	0.25 81	0.20 140	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

ACRE	0.21 117	0.20 259	0.62 286	0.23 172	0.15 206	0.24 125	0.20 162	0.35 105	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.22 75	0.15 50	0.25 81	0.20 140	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

raft+_RVC	0.18 54	0.14 165	0.32 61	0.21 87	0.15 206	0.21 73	0.16 38	0.38 136	0.34 150	0.21 50	0.28 80	0.20 60	0.15 50	0.24 58	0.19 129	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.08 111

raftrobust	0.16 28	0.13 136	0.29 37	0.22 130	0.15 206	0.19 34	0.13 3	0.32 68	0.26 65	0.26 85	0.20 36	0.19 58	0.17 87	0.21 40	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.07 65

ACVNet	0.23 160	0.13 136	0.35 87	0.18 8	0.15 206	0.27 160	0.23 221	0.39 147	0.44 241	0.28 98	0.41 205	0.38 228	0.26 194	0.27 109	0.32 250	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 190	0.07 65

CFNet-ft	0.24 183	0.15 190	0.35 87	0.18 8	0.15 206	0.30 209	0.21 185	0.39 147	0.36 166	0.28 98	0.40 197	0.43 265	0.25 185	0.47 210	0.24 198	0.12 261	0.07 158	0.12 263	0.11 249	0.12 252	0.09 162

FADNet_RVC	0.30 256	0.28 319	0.83 332	0.23 172	0.15 206	0.30 209	0.17 59	0.49 231	0.37 175	0.30 151	0.38 178	0.30 171	0.27 211	0.52 230	0.31 245	0.14 300	0.14 318	0.14 301	0.16 329	0.21 338	0.23 355

SuperB	0.49 343	0.28 319	2.23 396	0.23 172	0.15 206	0.41 291	0.32 308	0.47 214	0.82 367	0.43 301	0.50 278	0.33 194	0.45 321	0.68 296	1.08 370	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.98 402	0.14 283

TDLM	0.30 256	0.21 272	0.38 128	0.28 314	0.15 206	0.33 237	0.32 308	0.52 262	0.47 272	0.38 255	0.43 231	0.39 239	0.29 237	0.91 357	0.28 225	0.14 300	0.08 224	0.13 282	0.11 249	0.12 252	0.10 207

CFNet_RVC	0.24 183	0.15 190	0.35 87	0.18 8	0.15 206	0.30 209	0.21 185	0.39 147	0.36 166	0.28 98	0.40 197	0.43 265	0.25 185	0.47 210	0.24 198	0.12 261	0.07 158	0.12 263	0.11 249	0.12 252	0.09 162

UCFNet_RVC	0.24 183	0.16 208	0.34 79	0.18 8	0.15 206	0.33 237	0.16 38	0.46 207	0.35 156	0.29 123	0.35 149	0.39 239	0.25 185	0.34 169	0.22 175	0.13 277	0.08 224	0.13 282	0.14 310	0.13 265	0.12 254

HSM	0.28 239	0.16 208	0.35 87	0.20 58	0.15 206	0.33 237	0.19 124	0.53 273	0.37 175	0.36 242	0.38 178	0.67 353	0.31 257	0.89 353	0.23 189	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.08 111

SANet	0.53 354	0.28 319	0.96 355	0.26 274	0.15 206	0.69 360	0.44 353	0.67 362	1.34 391	0.67 357	0.98 370	0.94 372	0.71 367	0.89 353	0.76 350	0.14 300	0.12 304	0.12 263	0.11 249	0.17 312	0.16 299

SGM_RVC	0.50 345	0.19 251	0.50 236	0.25 246	0.15 206	0.69 360	0.39 341	0.68 365	0.82 367	0.95 377	0.84 360	1.13 377	0.76 369	1.16 378	0.60 337	0.16 323	0.16 339	0.16 322	0.16 329	0.16 297	0.17 307
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LoS_RVC	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 229	0.20 55	0.18 87	0.20 2	0.17 3	0.13 2	0.19 26	0.12 3	0.15 50	0.17 11	0.13 24	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 254

CAS	0.15 21	0.07 1	0.21 4	0.41 366	0.16 229	0.20 55	0.18 87	0.22 3	0.19 7	0.15 11	0.19 26	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 24	0.29 370	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 283

anonymousa	0.23 160	0.11 63	0.50 236	0.21 87	0.16 229	0.31 220	0.20 162	0.36 124	0.35 156	0.32 186	0.50 278	0.39 239	0.26 194	0.22 45	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.11 249	0.07 37	0.08 111

HBP-ISP	0.33 278	0.30 332	0.72 312	0.22 130	0.16 229	0.32 228	0.22 201	0.54 280	0.44 241	0.41 287	0.49 276	0.33 194	0.38 294	0.73 311	0.25 207	0.18 343	0.19 354	0.24 356	0.20 348	0.16 297	0.13 266

NINENet	0.25 205	0.15 190	0.37 109	0.23 172	0.16 229	0.43 306	0.17 59	0.60 331	0.46 267	0.32 186	0.37 168	0.32 187	0.20 130	0.42 197	0.21 161	0.10 207	0.10 270	0.12 263	0.08 110	0.11 226	0.10 207

AAGNet	0.33 278	0.11 63	0.37 109	0.25 246	0.16 229	0.20 55	0.19 124	0.30 54	0.27 74	0.35 227	0.35 149	0.27 139	0.30 246	0.44 203	2.66 407	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.07 50	0.08 81	0.06 18

GEStereo_RVC	0.27 222	0.20 259	0.44 189	0.27 297	0.16 229	0.33 237	0.25 257	0.56 304	0.54 314	0.34 211	0.38 178	0.34 200	0.25 185	0.51 224	0.28 225	0.12 261	0.08 224	0.09 120	0.08 110	0.11 226	0.11 232

HCRNet	0.24 183	0.25 298	0.33 74	0.34 344	0.16 229	0.27 160	0.18 87	0.43 186	0.35 156	0.30 151	0.35 149	0.32 187	0.22 146	0.44 203	0.20 140	0.13 277	0.08 224	0.13 282	0.11 249	0.10 190	0.09 162

FADNet-RVC-Resample	0.29 249	0.25 298	0.93 351	0.26 274	0.16 229	0.32 228	0.21 185	0.47 214	0.39 194	0.35 227	0.38 178	0.33 194	0.27 211	0.53 235	0.24 198	0.10 207	0.10 270	0.14 301	0.13 299	0.13 265	0.16 299

CVANet_RVC	0.30 256	0.19 251	0.41 166	0.26 274	0.16 229	0.33 237	0.26 268	0.52 262	0.47 272	0.40 278	0.46 262	0.43 265	0.31 257	0.89 353	0.26 219	0.14 300	0.09 252	0.14 301	0.13 299	0.14 277	0.10 207

SGM-ForestM	1.36 394	0.28 319	0.79 324	0.26 274	0.16 229	2.26 408	1.00 401	1.42 396	1.46 395	2.38 407	2.05 402	5.95 416	2.66 409	2.95 408	2.46 406	0.17 333	0.18 350	0.18 335	0.18 343	0.15 289	0.18 320

DeepPruner_ROB	0.26 215	0.19 251	0.44 189	0.21 87	0.16 229	0.30 209	0.21 185	0.52 262	0.32 132	0.35 227	0.38 178	0.39 239	0.26 194	0.42 197	0.24 198	0.15 311	0.11 287	0.11 230	0.11 249	0.14 277	0.13 266

DISCO	0.32 272	0.13 136	0.51 242	0.25 246	0.16 229	0.48 325	0.25 257	0.50 239	0.57 326	0.37 247	0.45 252	0.62 337	0.36 282	0.64 283	0.49 317	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.12 252	0.11 232

DLCB_ROB	0.28 239	0.16 208	0.34 79	0.27 297	0.16 229	0.38 276	0.25 257	0.48 225	0.43 227	0.46 314	0.46 262	0.51 306	0.33 267	0.53 235	0.33 257	0.10 207	0.10 270	0.11 230	0.11 249	0.10 190	0.09 162

NOSS_ROB	0.31 263	0.20 259	0.35 87	0.24 209	0.16 229	0.32 228	0.19 124	0.52 262	0.48 281	0.33 195	0.36 159	0.42 262	0.28 224	0.93 359	0.24 198	0.19 348	0.20 359	0.24 356	0.22 358	0.17 312	0.17 307

SGM-Forest	0.36 294	0.17 224	0.47 212	0.23 172	0.16 229	0.45 313	0.41 345	0.55 290	0.48 281	0.52 336	0.60 319	0.52 309	0.41 306	0.85 346	0.50 322	0.17 333	0.17 344	0.17 328	0.15 318	0.15 289	0.15 292
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MyStereo8	0.22 143	0.15 190	0.63 288	0.21 87	0.17 245	0.31 220	0.16 38	0.36 124	0.32 132	0.28 98	0.36 159	0.25 112	0.18 109	0.25 81	0.28 225	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 190	0.12 254

StereoVision	0.22 143	0.18 236	0.37 109	0.27 297	0.17 245	0.23 110	0.22 201	0.38 136	0.31 124	0.20 41	0.51 284	0.22 75	0.16 64	0.28 121	0.18 105	0.11 234	0.12 304	0.13 282	0.13 299	0.10 190	0.07 65

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 256	0.20 259	0.70 309	0.21 87	0.17 245	0.46 315	0.27 273	0.50 239	0.49 290	0.42 295	0.55 304	0.43 265	0.30 246	0.46 207	0.38 274	0.09 165	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.11 226	0.10 207

AASNet	0.27 222	0.19 251	0.49 226	0.26 274	0.17 245	0.34 250	0.20 162	0.62 343	0.48 281	0.35 227	0.40 197	0.32 187	0.25 185	0.28 121	0.34 261	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.08 110	0.13 265	0.11 232

ADLNet2	0.30 256	0.17 224	0.72 312	0.23 172	0.17 245	0.36 264	0.24 243	0.52 262	0.51 301	0.32 186	0.38 178	0.45 279	0.30 246	0.69 298	0.35 265	0.10 207	0.08 224	0.09 120	0.09 184	0.12 252	0.10 207

sAnonymous2	0.20 103	0.21 272	0.58 269	0.24 209	0.17 245	0.22 93	0.19 124	0.34 88	0.28 87	0.17 28	0.19 26	0.17 40	0.16 64	0.17 11	0.14 40	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.23 347	0.17 307

CroCo_RVC	0.20 103	0.21 272	0.58 269	0.24 209	0.17 245	0.22 93	0.19 124	0.34 88	0.28 87	0.17 28	0.19 26	0.17 40	0.16 64	0.17 11	0.14 40	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.23 347	0.17 307

XX-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.83 332	0.26 274	0.17 245	0.23 110	0.13 3	0.40 154	0.18 5	0.20 41	0.41 205	0.31 179	0.10 4	0.32 157	0.12 6	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.05 1

RAFT + AFF	0.27 222	0.23 291	0.50 236	0.25 246	0.17 245	0.30 209	0.33 318	0.52 262	0.40 207	0.28 98	0.30 100	0.30 171	0.31 257	0.62 276	0.24 198	0.09 165	0.10 270	0.11 230	0.10 216	0.11 226	0.11 232

MMNet	0.27 222	0.14 165	0.49 226	0.24 209	0.17 245	0.47 321	0.22 201	0.45 198	0.51 301	0.39 270	0.41 205	0.36 219	0.33 267	0.39 190	0.34 261	0.08 99	0.07 158	0.09 120	0.09 184	0.10 190	0.08 111

psm_up	0.29 249	0.16 208	0.41 166	0.26 274	0.17 245	0.32 228	0.26 268	0.55 290	0.43 227	0.36 242	0.40 197	0.45 279	0.37 290	0.58 256	0.30 241	0.11 234	0.12 304	0.13 282	0.12 281	0.10 190	0.10 207

EDNetEfficientorigin	7.51 414	0.52 375	140.47 436	0.25 246	0.17 245	0.42 298	0.29 290	0.47 214	1.03 381	1.28 390	1.02 371	0.83 367	0.84 377	0.75 319	0.99 366	0.10 207	0.09 252	0.12 263	0.10 216	0.21 338	0.22 349

ac_64	0.27 222	0.13 136	0.41 166	0.24 209	0.17 245	0.36 264	0.22 201	0.46 207	0.33 143	0.35 227	0.36 159	0.52 309	0.30 246	0.62 276	0.32 250	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.10 216	0.09 142	0.08 111

DSFCA	0.27 222	0.13 136	0.36 104	0.20 58	0.17 245	0.38 276	0.31 304	0.47 214	0.43 227	0.43 301	0.37 168	0.39 239	0.29 237	0.52 230	0.32 250	0.12 261	0.10 270	0.10 183	0.11 249	0.11 226	0.10 207

DMCA-RVC	0.27 222	0.21 272	0.61 278	0.28 314	0.17 245	0.29 192	0.21 185	0.42 176	0.35 156	0.40 278	0.37 168	0.39 239	0.36 282	0.43 199	0.30 241	0.13 277	0.10 270	0.15 313	0.11 249	0.13 265	0.10 207

STTStereo	0.28 239	0.20 259	0.61 278	0.25 246	0.17 245	0.29 192	0.24 243	0.47 214	0.39 194	0.39 270	0.41 205	0.44 275	0.28 224	0.40 193	0.28 225	0.13 277	0.12 304	0.13 282	0.16 329	0.12 252	0.11 232

GANet	0.36 294	0.22 284	0.49 226	0.29 317	0.17 245	0.41 291	0.38 336	0.57 311	0.45 253	0.46 314	0.75 350	0.55 317	0.40 302	0.94 362	0.41 294	0.13 277	0.13 314	0.13 282	0.11 249	0.14 277	0.11 232

PS-NSSS	0.32 272	0.30 332	0.46 205	0.23 172	0.17 245	0.33 237	0.24 243	0.57 311	0.41 218	0.37 247	0.52 292	0.35 214	0.30 246	0.80 337	0.30 241	0.17 333	0.14 318	0.21 347	0.15 318	0.15 289	0.13 266

MeshStereo	0.58 360	0.27 316	0.67 298	0.22 130	0.17 245	0.66 358	0.37 330	0.78 375	0.61 335	1.47 403	1.30 382	1.65 390	0.79 371	1.12 376	0.59 335	0.17 333	0.17 344	0.17 328	0.14 310	0.17 312	0.14 283
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	0.42 326	0.21 272	0.82 331	0.21 87	0.18 264	1.27 394	0.17 59	0.50 239	0.49 290	0.42 295	0.81 357	0.38 228	0.27 211	1.19 379	0.38 274	0.23 355	0.24 369	0.17 328	0.13 299	0.17 312	0.20 337

fast-acv-ft	0.31 263	0.20 259	0.81 328	0.24 209	0.18 264	0.46 315	0.27 273	0.41 164	0.49 290	0.39 270	0.55 304	0.49 296	0.35 278	0.37 184	0.38 274	0.11 234	0.11 287	0.11 230	0.12 281	0.12 252	0.09 162

CroCo-Stereo Lap2	0.15 21	0.15 190	0.28 30	0.25 246	0.18 264	0.11 1	0.19 124	0.28 33	0.21 26	0.13 2	0.16 16	0.15 28	0.12 14	0.17 11	0.14 40	0.07 16	0.07 158	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.07 65

RAFT+CT+SA	0.21 117	0.18 236	0.33 74	0.25 246	0.18 264	0.23 110	0.29 290	0.40 154	0.36 166	0.24 70	0.38 178	0.18 47	0.16 64	0.32 157	0.16 68	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.12 281	0.09 142	0.09 162

test_5	0.23 160	0.19 251	0.38 128	0.26 274	0.18 264	0.25 136	0.29 290	0.40 154	0.37 175	0.29 123	0.40 197	0.25 112	0.22 146	0.34 169	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.09 184	0.10 190	0.10 207

DAS	0.27 222	0.12 81	0.42 173	0.24 209	0.18 264	0.29 192	0.24 243	0.45 198	0.45 253	0.41 287	0.44 240	0.34 200	0.29 237	0.75 319	0.21 161	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 162

SepStereo	0.26 215	0.12 81	0.42 173	0.24 209	0.18 264	0.29 192	0.24 243	0.45 198	0.45 253	0.41 287	0.44 240	0.34 200	0.29 237	0.64 283	0.21 161	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 162

SACVNet	0.30 256	0.20 259	0.41 166	0.25 246	0.18 264	0.34 250	0.25 257	0.52 262	0.40 207	0.41 287	0.44 240	0.46 285	0.32 264	0.71 304	0.25 207	0.13 277	0.10 270	0.12 263	0.12 281	0.16 297	0.17 307

HHNet	0.22 143	0.12 81	0.52 246	0.18 8	0.18 264	0.20 55	0.20 162	0.34 88	0.31 124	0.32 186	0.59 314	0.20 60	0.21 135	0.24 58	0.31 245	0.08 99	0.05 6	0.09 120	0.07 50	0.08 81	0.11 232

Anonymous3	0.23 160	0.18 236	0.63 288	0.27 297	0.18 264	0.41 291	0.23 221	0.43 186	0.35 156	0.23 57	0.27 76	0.20 60	0.18 109	0.27 109	0.18 105	0.12 261	0.11 287	0.10 183	0.10 216	0.11 226	0.12 254

pcwnet_v2	0.32 272	0.15 190	1.26 379	0.23 172	0.18 264	0.32 228	0.18 87	0.59 323	0.60 332	0.36 242	0.45 252	0.35 214	0.29 237	0.36 182	0.25 207	0.14 300	0.11 287	0.12 263	0.11 249	0.14 277	0.15 292

sCroCo_RVC	0.18 54	0.14 165	0.49 226	0.27 297	0.18 264	0.22 93	0.17 59	0.27 21	0.23 44	0.14 8	0.22 48	0.17 40	0.14 43	0.21 40	0.15 51	0.10 207	0.11 287	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

FAT-Stereo	0.36 294	0.18 236	0.73 315	0.26 274	0.18 264	0.33 237	0.29 290	0.60 331	0.59 329	0.46 314	0.60 319	0.60 331	0.50 338	0.61 268	0.34 261	0.13 277	0.14 318	0.13 282	0.12 281	0.14 277	0.18 320

RTSC	0.39 315	0.28 319	0.78 318	0.27 297	0.18 264	0.49 328	0.22 201	0.59 323	0.84 372	0.55 344	0.53 297	0.49 296	0.36 282	0.67 295	0.82 356	0.13 277	0.10 270	0.11 230	0.12 281	0.17 312	0.17 307

RASNet	0.28 239	0.14 165	0.44 189	0.22 130	0.18 264	0.32 228	0.19 124	0.48 225	0.38 188	0.29 123	0.43 231	0.47 287	0.37 290	0.79 333	0.36 271	0.09 165	0.07 158	0.07 14	0.09 184	0.07 37	0.07 65

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 222	0.21 272	0.59 273	0.25 246	0.18 264	0.29 192	0.22 201	0.50 239	0.40 207	0.38 255	0.41 205	0.43 265	0.27 211	0.43 199	0.29 235	0.11 234	0.08 224	0.10 183	0.10 216	0.10 190	0.11 232
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
XPNet_ROB	0.33 278	0.20 259	0.43 183	0.27 297	0.18 264	0.37 269	0.31 304	0.55 290	0.50 298	0.51 330	0.53 297	0.58 326	0.37 290	0.63 281	0.45 305	0.17 333	0.12 304	0.13 282	0.12 281	0.15 289	0.14 283

ETE_ROB	0.34 285	0.26 309	0.45 199	0.29 317	0.18 264	0.40 288	0.37 330	0.57 311	0.47 272	0.50 325	0.50 278	0.62 337	0.36 282	0.55 240	0.38 274	0.13 277	0.10 270	0.14 301	0.12 281	0.16 297	0.16 299

whm_eth	0.23 160	0.18 236	0.56 261	0.24 209	0.19 282	0.21 73	0.18 87	0.37 130	0.40 207	0.31 168	0.60 319	0.15 28	0.17 87	0.26 94	0.19 129	0.09 165	0.08 224	0.10 183	0.09 184	0.09 142	0.11 232

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 282	0.19 34	0.16 38	0.23 6	0.14 1	0.13 2	0.17 19	0.13 11	0.16 64	0.16 7	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.08 110	0.07 37	0.06 18

coex-ft	3.44 410	0.73 384	48.55 434	0.24 209	0.19 282	0.50 331	0.43 350	0.47 214	2.40 402	7.03 415	1.20 378	0.97 375	2.23 406	0.73 311	1.92 400	0.12 261	0.15 332	0.14 301	0.12 281	0.21 338	0.43 379

TRStereo	0.19 90	0.17 224	0.47 212	0.23 172	0.19 282	0.19 34	0.16 38	0.52 262	0.28 87	0.20 41	0.19 26	0.21 68	0.13 33	0.24 58	0.13 24	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.11 249	0.06 6	0.06 18

ADLNet	0.28 239	0.15 190	0.42 173	0.23 172	0.19 282	0.34 250	0.23 221	0.53 273	0.43 227	0.42 295	0.41 205	0.44 275	0.27 211	0.55 240	0.35 265	0.11 234	0.08 224	0.11 230	0.11 249	0.11 226	0.12 254

delet	0.27 222	0.14 165	0.40 144	0.23 172	0.19 282	0.41 291	0.29 290	0.49 231	0.48 281	0.33 195	0.41 205	0.37 223	0.30 246	0.48 212	0.34 261	0.09 165	0.09 252	0.11 230	0.12 281	0.08 81	0.08 111

UPFNet	0.25 205	0.12 81	0.38 128	0.24 209	0.19 282	0.37 269	0.28 286	0.48 225	0.38 188	0.34 211	0.37 168	0.37 223	0.28 224	0.39 190	0.33 257	0.10 207	0.09 252	0.10 183	0.10 216	0.10 190	0.08 111

psmorigin	0.50 345	0.25 298	3.03 406	0.24 209	0.19 282	0.38 276	0.22 201	0.50 239	0.44 241	0.64 354	0.68 339	0.71 361	0.51 341	0.85 346	0.45 305	0.14 300	0.17 344	0.13 282	0.14 310	0.16 297	0.21 344

aanetorigin	0.39 315	0.29 326	1.09 368	0.24 209	0.19 282	0.28 173	0.37 330	0.33 82	0.47 272	0.94 375	0.82 358	0.52 309	0.54 344	0.49 217	0.50 322	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.10 216	0.16 297	0.15 292

acv_ft	0.25 205	0.13 136	0.40 144	0.23 172	0.19 282	0.34 250	0.21 185	0.45 198	0.44 241	0.38 255	0.41 205	0.38 228	0.27 211	0.27 109	0.35 265	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.11 226	0.07 65

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 294	0.36 350	0.53 249	0.34 344	0.19 282	0.51 332	0.24 243	0.55 290	0.38 188	0.41 287	0.47 269	0.47 287	0.27 211	0.73 311	0.30 241	0.36 376	0.19 354	0.27 359	0.17 338	0.26 357	0.23 355

ADCL	0.47 339	0.22 284	1.00 359	0.27 297	0.19 282	0.74 365	0.64 379	0.54 280	0.69 351	0.56 345	0.71 344	0.55 317	0.60 353	0.60 263	1.43 388	0.11 234	0.09 252	0.13 282	0.13 299	0.14 277	0.14 283

DRN-Test	0.33 278	0.17 224	0.61 278	0.27 297	0.19 282	0.46 315	0.29 290	0.65 351	0.51 301	0.47 321	0.46 262	0.44 275	0.34 274	0.62 276	0.41 294	0.12 261	0.08 224	0.13 282	0.12 281	0.12 252	0.10 207

NaN_ROB	0.41 323	0.28 319	0.62 286	0.30 324	0.19 282	0.51 332	0.47 361	0.58 318	0.59 329	0.56 345	0.47 269	0.49 296	0.41 306	1.21 382	0.64 344	0.12 261	0.18 350	0.12 263	0.13 299	0.11 226	0.14 283

Anonymous	0.20 103	0.14 165	0.47 212	0.27 297	0.20 296	0.25 136	0.25 257	0.32 68	0.26 65	0.18 39	0.18 23	0.15 28	0.19 122	0.24 58	0.18 105	0.10 207	0.09 252	0.09 120	0.09 184	0.15 289	0.13 266

UNet	0.28 239	0.14 165	0.69 303	0.23 172	0.20 296	0.44 308	0.22 201	0.50 239	0.40 207	0.34 211	0.39 190	0.43 265	0.33 267	0.40 193	0.31 245	0.09 165	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

FADNet-RVC	0.31 263	0.35 347	0.78 318	0.25 246	0.20 296	0.33 237	0.20 162	0.49 231	0.40 207	0.34 211	0.39 190	0.41 255	0.29 237	0.63 281	0.31 245	0.13 277	0.14 318	0.14 301	0.15 318	0.19 327	0.19 327

GANetREF_RVC	0.43 329	0.47 365	0.69 303	0.38 361	0.20 296	0.51 332	0.48 365	0.66 357	0.66 343	0.46 314	0.46 262	0.50 302	0.44 318	0.90 356	0.39 282	0.27 365	0.21 360	0.32 369	0.18 343	0.27 360	0.22 349
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
DPSNet	0.47 339	0.24 294	0.93 351	0.27 297	0.20 296	0.75 367	0.57 373	0.84 383	0.79 365	0.47 321	0.51 284	0.60 331	0.69 365	0.87 349	0.71 348	0.16 323	0.13 314	0.12 263	0.10 216	0.25 351	0.21 344

FBW_ROB	0.43 329	0.26 309	0.54 252	0.31 331	0.20 296	0.51 332	0.32 308	0.70 367	0.60 332	0.59 348	0.55 304	0.65 348	0.41 306	1.40 390	0.51 324	0.13 277	0.17 344	0.21 347	0.16 329	0.17 312	0.18 320

PWC_ROB	0.38 309	0.29 326	0.69 303	0.25 246	0.20 296	0.38 276	0.19 124	0.58 318	0.67 346	0.57 347	0.85 361	0.51 306	0.40 302	0.71 304	0.52 325	0.13 277	0.09 252	0.14 301	0.10 216	0.17 312	0.14 283

PWCDC_ROB	0.38 309	0.30 332	0.60 275	0.33 342	0.20 296	0.42 298	0.19 124	0.58 318	0.89 373	0.42 295	1.26 381	0.36 219	0.34 274	0.50 219	0.38 274	0.18 343	0.11 287	0.11 230	0.09 184	0.19 327	0.13 266

LL-Strereo	0.29 249	0.25 298	0.58 269	0.25 246	0.21 304	0.23 110	0.24 243	0.55 290	0.42 222	0.34 211	0.32 117	0.41 255	0.40 302	0.94 362	0.23 189	0.08 99	0.07 158	0.11 230	0.09 184	0.09 142	0.09 162

Anonymous_2	0.37 303	0.21 272	0.47 212	0.20 58	0.21 304	0.42 298	0.26 268	0.38 136	0.29 105	0.33 195	0.30 100	0.44 275	0.38 294	0.36 182	0.29 235	0.26 360	0.29 377	0.44 377	1.41 411	0.34 370	0.21 344

Wz-Net-TNSev	0.51 349	0.58 377	1.61 392	0.25 246	0.21 304	0.65 356	0.45 355	0.63 349	0.69 351	0.51 330	0.54 300	0.71 361	0.60 353	1.00 369	0.77 353	0.15 311	0.15 332	0.13 282	0.15 318	0.21 338	0.20 337

Wz-Net-SNSev	0.43 329	0.41 362	1.27 380	0.30 324	0.21 304	0.44 308	0.41 345	0.61 335	0.65 342	0.46 314	0.65 333	0.62 337	0.39 299	0.74 318	0.59 335	0.12 261	0.11 287	0.12 263	0.13 299	0.16 297	0.14 283

Wz-Net-LNSev	0.34 285	0.29 326	0.91 347	0.26 274	0.21 304	0.47 321	0.31 304	0.54 280	0.54 314	0.44 307	0.52 292	0.50 302	0.35 278	0.39 190	0.39 282	0.11 234	0.11 287	0.10 183	0.09 184	0.14 277	0.13 266

Wz-Net-MNSev	0.36 294	0.26 309	0.79 324	0.26 274	0.21 304	0.59 349	0.38 336	0.55 290	0.56 323	0.48 324	0.54 300	0.53 313	0.36 282	0.60 263	0.44 302	0.11 234	0.09 252	0.11 230	0.11 249	0.15 289	0.13 266

Syn2CoEx	0.36 294	0.31 337	0.78 318	0.34 344	0.21 304	0.41 291	0.28 286	0.61 335	0.49 290	0.42 295	0.56 309	0.45 279	0.44 318	0.69 298	0.38 274	0.17 333	0.14 318	0.15 313	0.12 281	0.13 265	0.12 254

HGLStereo	0.27 222	0.14 165	0.46 205	0.24 209	0.21 304	0.33 237	0.23 221	0.50 239	0.42 222	0.35 227	0.48 275	0.41 255	0.33 267	0.45 205	0.33 257	0.11 234	0.10 270	0.09 120	0.09 184	0.10 190	0.12 254

ADCMid	0.49 343	0.34 344	1.13 372	0.26 274	0.21 304	0.51 332	0.37 330	0.57 311	0.54 314	0.75 366	0.66 335	0.62 337	0.64 363	0.64 283	1.68 393	0.13 277	0.12 304	0.17 328	0.17 338	0.20 335	0.17 307

ADCRef	0.38 309	0.24 294	0.88 343	0.26 274	0.21 304	0.49 328	0.27 273	0.52 262	0.48 281	0.50 325	0.58 312	0.35 214	0.47 330	0.48 212	1.29 386	0.09 165	0.08 224	0.12 263	0.12 281	0.11 226	0.11 232

StereoDRNet	0.32 272	0.22 284	0.61 278	0.27 297	0.21 304	0.42 298	0.30 300	0.61 335	0.48 281	0.46 314	0.39 190	0.48 292	0.30 246	0.57 251	0.40 288	0.11 234	0.09 252	0.12 263	0.11 249	0.12 252	0.10 207

MDST_ROB	0.48 341	0.14 165	0.95 354	0.30 324	0.21 304	1.33 397	0.32 308	0.77 374	0.56 323	1.06 383	0.71 344	0.49 296	0.35 278	1.26 385	0.38 274	0.13 277	0.11 287	0.16 322	0.13 299	0.12 252	0.12 254

LALA_ROB	0.36 294	0.25 298	0.46 205	0.30 324	0.21 304	0.47 321	0.39 341	0.61 335	0.51 301	0.52 336	0.51 284	0.69 358	0.36 282	0.50 219	0.43 298	0.17 333	0.11 287	0.16 322	0.14 310	0.17 312	0.15 292

WCMA_ROB	0.51 349	0.21 272	0.65 294	0.25 246	0.21 304	0.58 348	0.32 308	0.54 280	0.55 320	0.95 377	1.40 385	1.28 383	0.81 374	0.73 311	0.62 340	0.18 343	0.15 332	0.15 313	0.15 318	0.19 327	0.19 327

PSMNet_ROB	0.33 278	0.24 294	0.54 252	0.31 331	0.21 304	0.42 298	0.43 350	0.59 323	0.47 272	0.37 247	0.44 240	0.49 296	0.31 257	0.64 283	0.43 298	0.14 300	0.10 270	0.15 313	0.14 310	0.13 265	0.11 232

CES	0.14 6	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 319	0.18 13	0.16 38	0.23 6	0.19 7	0.14 8	0.17 19	0.14 22	0.10 4	0.18 19	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 81	0.18 320

APVNet	0.36 294	0.20 259	0.70 309	0.26 274	0.22 319	0.52 341	0.35 323	0.61 335	0.44 241	0.38 255	0.52 292	0.48 292	0.38 294	0.84 345	0.46 311	0.13 277	0.14 318	0.15 313	0.16 329	0.16 297	0.15 292

MFN_U_SF_RVC	0.56 356	0.51 374	1.19 374	0.38 361	0.22 319	0.69 360	0.27 273	0.80 379	0.67 346	0.73 362	0.74 349	0.87 368	0.61 362	0.81 340	0.76 350	0.29 370	0.27 373	0.32 369	0.37 379	0.32 369	0.31 368

FADNet	0.32 272	0.36 350	0.74 316	0.23 172	0.22 319	0.37 269	0.19 124	0.53 273	0.48 281	0.32 186	0.36 159	0.43 265	0.32 264	0.64 283	0.25 207	0.16 323	0.16 339	0.14 301	0.16 329	0.24 350	0.19 327

S-Stereo	0.38 309	0.20 259	1.05 366	0.27 297	0.22 319	0.38 276	0.32 308	0.55 290	0.66 343	0.39 270	0.59 314	0.49 296	0.41 306	0.75 319	0.40 288	0.12 261	0.15 332	0.13 282	0.13 299	0.16 297	0.21 344

stereogan	0.37 303	0.17 224	0.65 294	0.27 297	0.22 319	0.62 354	0.26 268	0.59 323	0.63 340	0.43 301	0.60 319	0.67 353	0.42 314	0.68 296	0.35 265	0.13 277	0.14 318	0.14 301	0.12 281	0.19 327	0.17 307

edge stereo	0.39 315	0.22 284	0.81 328	0.27 297	0.22 319	0.37 269	0.24 243	0.56 304	0.54 314	0.53 341	0.60 319	0.71 361	0.50 338	0.78 331	0.40 288	0.16 323	0.14 318	0.19 342	0.14 310	0.16 297	0.17 307

ADCP+	0.45 336	0.24 294	1.15 373	0.25 246	0.22 319	0.56 344	0.39 341	0.54 280	0.51 301	0.44 307	0.51 284	0.46 285	0.52 343	0.56 248	1.89 399	0.10 207	0.08 224	0.11 230	0.10 216	0.14 277	0.13 266

DANet	0.35 290	0.23 291	0.60 275	0.36 354	0.22 319	0.39 283	0.25 257	0.48 225	0.43 227	0.52 336	0.50 278	0.59 328	0.41 306	0.76 324	0.49 317	0.13 277	0.11 287	0.14 301	0.12 281	0.17 312	0.15 292
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.31 263	0.16 208	0.54 252	0.24 209	0.22 319	0.42 298	0.28 286	0.58 318	0.56 323	0.28 98	0.38 178	0.40 252	0.30 246	0.71 304	0.28 225	0.13 277	0.08 224	0.13 282	0.10 216	0.19 327	0.16 299

NCCL2	0.35 290	0.26 309	0.49 226	0.36 354	0.22 319	0.41 291	0.41 345	0.53 273	0.42 222	0.47 321	0.46 262	0.61 335	0.39 299	0.55 240	0.37 272	0.16 323	0.13 314	0.21 347	0.21 351	0.16 297	0.16 299

GASNet	0.36 294	0.46 363	0.88 343	0.34 344	0.23 330	0.35 259	0.22 201	0.60 331	0.53 311	0.40 278	0.37 168	0.45 279	0.30 246	0.79 333	0.35 265	0.15 311	0.10 270	0.14 301	0.14 310	0.22 344	0.12 254

AF-Net	0.37 303	0.26 309	0.56 261	0.32 337	0.23 330	0.41 291	0.29 290	0.61 335	0.64 341	0.42 295	0.68 339	0.65 348	0.49 337	0.57 251	0.44 302	0.15 311	0.11 287	0.19 342	0.14 310	0.15 289	0.13 266

ADCPNet	0.48 341	0.29 326	1.60 390	0.27 297	0.23 330	0.70 363	0.38 336	0.53 273	0.51 301	0.51 330	0.59 314	0.67 353	0.56 348	0.60 263	1.14 376	0.15 311	0.18 350	0.14 301	0.23 360	0.19 327	0.19 327

CC-Net-ROB	0.43 329	0.47 365	0.65 294	0.37 359	0.23 330	0.51 332	0.29 290	0.66 357	0.49 290	0.46 314	0.51 284	0.48 292	0.38 294	0.96 365	0.35 265	0.34 375	0.23 367	0.55 383	0.25 362	0.31 367	0.20 337

CSAN	0.50 345	0.35 347	0.78 318	0.36 354	0.23 330	0.56 344	0.59 376	0.61 335	0.70 353	0.64 354	0.78 354	0.65 348	0.60 353	1.38 389	0.62 340	0.21 352	0.17 344	0.20 345	0.20 348	0.18 323	0.18 320

WZ-Net	0.52 353	0.38 357	1.90 394	0.30 324	0.24 335	0.57 347	0.48 365	0.62 343	0.78 364	0.50 325	0.71 344	0.68 356	0.54 344	0.98 368	0.84 357	0.13 277	0.10 270	0.11 230	0.12 281	0.19 327	0.20 337

FINET	0.34 285	0.27 316	0.80 326	0.24 209	0.24 335	0.36 264	0.34 320	0.54 280	0.72 356	0.39 270	0.47 269	0.32 187	0.30 246	0.51 224	0.32 250	0.19 348	0.17 344	0.13 282	0.12 281	0.18 323	0.16 299

GwcNet	0.35 290	0.23 291	0.88 343	0.25 246	0.24 335	0.48 325	0.27 273	0.55 290	0.57 326	0.38 255	0.52 292	0.51 306	0.32 264	0.60 263	0.41 294	0.13 277	0.11 287	0.12 263	0.11 249	0.13 265	0.14 283

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 349	0.50 372	0.86 340	0.39 363	0.24 335	0.84 375	0.55 372	0.56 304	0.62 337	0.60 349	0.68 339	0.62 337	0.42 314	1.13 377	0.43 298	0.23 355	0.27 373	0.27 359	0.35 375	0.25 351	0.29 365

RP	0.35 290	0.22 284	0.51 242	0.31 331	0.24 335	0.37 269	0.28 286	0.50 239	0.58 328	0.40 278	0.63 331	0.61 335	0.47 330	0.61 268	0.39 282	0.16 323	0.15 332	0.17 328	0.15 318	0.17 312	0.17 307

Nwc_Net	0.37 303	0.25 298	0.68 302	0.31 331	0.24 335	0.44 308	0.30 300	0.65 351	0.50 298	0.37 247	0.69 343	0.58 326	0.45 321	0.60 263	0.40 288	0.15 311	0.12 304	0.19 342	0.21 351	0.14 277	0.13 266

ADCS	0.58 360	0.40 359	1.35 385	0.29 317	0.24 335	0.55 343	0.45 355	0.67 362	0.83 370	0.76 367	0.71 344	0.68 356	0.60 353	0.76 324	2.23 404	0.16 323	0.16 339	0.16 322	0.17 338	0.22 344	0.22 349

EDNetEfficient	0.63 366	0.37 355	2.40 400	0.26 274	0.25 342	0.38 276	0.49 367	0.41 164	1.06 384	1.38 393	0.87 365	0.62 337	0.95 382	0.65 289	1.65 392	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.11 249	0.19 327	0.17 307

SHD	0.42 326	0.27 316	0.81 328	0.31 331	0.25 342	0.42 298	0.22 201	0.66 357	0.94 380	0.63 352	0.60 319	0.59 328	0.47 330	0.59 262	0.58 334	0.15 311	0.13 314	0.16 322	0.16 329	0.20 335	0.22 349

XQC	0.43 329	0.37 355	0.96 355	0.34 344	0.25 342	0.53 342	0.34 320	0.60 331	0.73 359	0.51 330	0.46 262	0.57 323	0.47 330	0.70 301	0.72 349	0.17 333	0.12 304	0.18 335	0.15 318	0.25 351	0.23 355

Anonymous Stereo	0.38 309	0.34 344	1.00 359	0.30 324	0.25 342	0.33 237	0.44 353	0.50 239	0.54 314	0.41 287	0.45 252	0.39 239	0.26 194	0.93 359	0.48 314	0.15 311	0.14 318	0.15 313	0.16 329	0.16 297	0.17 307

MSMD_ROB	0.60 364	0.33 343	0.61 278	0.30 324	0.25 342	0.86 376	0.35 323	0.55 290	0.67 346	1.10 385	1.49 390	1.76 393	0.97 385	0.88 352	0.49 317	0.23 355	0.21 360	0.27 359	0.27 368	0.25 351	0.24 359

AnyNet_C01	0.65 368	0.58 377	2.60 403	0.32 337	0.26 347	0.88 377	0.61 377	0.63 349	0.62 337	0.68 358	0.96 369	0.76 364	0.60 353	0.96 365	1.43 388	0.16 323	0.16 339	0.17 328	0.17 338	0.23 347	0.23 355

pmcnn	0.50 345	0.20 259	0.78 318	0.24 209	0.26 347	0.39 283	0.30 300	0.51 252	0.50 298	0.54 343	1.23 380	2.52 403	0.37 290	0.77 330	0.95 364	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 190	0.08 111

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 371	0.64 381	1.06 367	0.45 371	0.27 349	1.40 400	0.58 374	0.78 375	0.92 377	0.84 370	0.86 362	0.88 370	0.68 364	1.33 388	0.68 347	0.37 378	0.29 377	0.34 371	0.36 378	0.43 374	0.37 374

RGC	0.39 315	0.32 342	0.64 293	0.34 344	0.27 349	0.40 288	0.29 290	0.57 311	0.53 311	0.45 311	0.64 332	0.62 337	0.45 321	0.72 309	0.39 282	0.15 311	0.15 332	0.21 347	0.20 348	0.18 323	0.19 327

FC-DCNN	0.70 373	0.30 332	0.69 303	0.32 337	0.27 349	0.81 374	0.39 341	0.79 378	0.82 367	1.41 396	1.58 395	1.98 395	1.26 394	1.02 371	0.77 353	0.24 358	0.22 364	0.27 359	0.26 366	0.26 357	0.26 361

G-Net	0.46 338	0.25 298	0.86 340	0.34 344	0.28 352	0.90 379	0.35 323	0.47 214	0.45 253	0.68 358	1.22 379	0.64 347	0.60 353	0.61 268	0.57 329	0.16 323	0.14 318	0.17 328	0.13 299	0.22 344	0.19 327

NCC-stereo	0.39 315	0.25 298	0.69 303	0.32 337	0.28 352	0.46 315	0.36 326	0.65 351	0.52 307	0.40 278	0.57 310	0.56 319	0.47 330	0.73 311	0.45 305	0.17 333	0.14 318	0.18 335	0.25 362	0.16 297	0.16 299

Abc-Net	0.39 315	0.25 298	0.69 303	0.32 337	0.28 352	0.46 315	0.36 326	0.65 351	0.52 307	0.40 278	0.57 310	0.56 319	0.47 330	0.73 311	0.45 305	0.17 333	0.14 318	0.18 335	0.25 362	0.16 297	0.16 299
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.78 380	0.48 367	4.68 408	0.34 344	0.28 352	1.12 387	0.46 357	0.62 343	1.03 381	0.73 362	0.89 366	0.60 331	0.59 351	1.61 393	1.16 379	0.14 300	0.11 287	0.15 313	0.15 318	0.21 338	0.19 327

RTSA	0.78 380	0.48 367	4.68 408	0.34 344	0.28 352	1.12 387	0.46 357	0.62 343	1.03 381	0.73 362	0.89 366	0.60 331	0.59 351	1.61 393	1.16 379	0.14 300	0.11 287	0.15 313	0.15 318	0.21 338	0.19 327

AnyNet_C32	0.51 349	0.40 359	1.10 371	0.29 317	0.28 352	0.59 349	0.58 374	0.54 280	0.60 332	0.62 351	0.66 335	0.54 315	0.54 344	0.78 331	1.74 396	0.15 311	0.14 318	0.15 313	0.17 338	0.20 335	0.20 337

RYNet	0.37 303	0.18 236	0.59 273	0.25 246	0.28 352	0.61 353	0.32 308	0.59 323	0.59 329	0.41 287	0.38 178	0.57 323	0.39 299	0.87 349	0.53 327	0.11 234	0.08 224	0.12 263	0.11 249	0.18 323	0.18 320

PA-Net	0.37 303	0.28 319	0.83 332	0.31 331	0.28 352	0.39 283	0.42 348	0.51 252	0.55 320	0.34 211	0.42 219	0.41 255	0.36 282	0.79 333	0.49 317	0.12 261	0.23 367	0.16 322	0.23 360	0.12 252	0.18 320
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FCDSN-DC	0.63 366	0.31 337	0.61 278	0.36 354	0.30 360	0.65 356	0.37 330	0.66 357	0.68 349	1.14 387	1.54 393	1.71 392	1.26 394	0.92 358	0.64 344	0.24 358	0.22 364	0.27 359	0.26 366	0.27 360	0.27 364
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.44 335	0.29 326	1.29 382	0.33 342	0.30 360	0.35 259	0.36 326	0.62 343	1.15 389	0.40 278	0.44 240	0.39 239	0.41 306	0.80 337	0.52 325	0.18 343	0.14 318	0.23 354	0.21 351	0.17 312	0.17 307

PVD	0.58 360	0.34 344	0.84 336	0.39 363	0.31 362	0.59 349	0.47 361	0.80 379	1.25 390	0.92 374	1.09 373	0.79 365	0.82 375	0.85 346	0.76 350	0.21 352	0.18 350	0.22 353	0.18 343	0.27 360	0.35 373

ccnet	0.42 326	0.31 337	0.48 221	0.27 297	0.32 363	0.60 352	0.32 308	0.65 351	0.46 267	0.53 341	0.66 335	0.56 319	0.45 321	0.72 309	0.61 338	0.26 360	0.19 354	0.24 356	0.21 351	0.26 357	0.22 349

PASM	0.45 336	0.35 347	0.90 346	0.35 353	0.33 364	0.39 283	0.38 336	0.50 239	0.61 335	0.52 336	0.51 284	0.62 337	0.45 321	0.93 359	0.48 314	0.26 360	0.29 377	0.29 365	0.33 373	0.29 365	0.26 361

ELAS_RVC	0.74 378	0.36 350	1.00 359	0.37 359	0.33 364	0.88 377	0.93 398	0.83 382	1.08 385	1.35 392	1.33 384	1.24 381	1.33 397	1.06 373	0.95 364	0.27 365	0.25 371	0.29 365	0.27 368	0.30 366	0.30 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 378	0.36 350	0.85 339	0.36 354	0.33 364	1.36 398	0.77 389	0.93 386	0.92 377	1.41 396	1.53 392	1.16 380	1.17 390	0.95 364	1.03 368	0.26 360	0.25 371	0.28 364	0.28 371	0.31 367	0.30 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.40 321	0.46 363	0.49 226	0.40 365	0.35 367	0.47 321	0.27 273	0.54 280	0.47 272	0.39 270	0.45 252	0.59 328	0.44 318	0.46 207	0.39 282	0.26 360	0.19 354	0.48 379	0.22 358	0.34 370	0.26 361

PDISCO_ROB	0.43 329	0.30 332	0.67 298	0.43 368	0.36 368	0.67 359	0.32 308	0.72 370	0.76 361	0.43 301	0.53 297	0.63 345	0.40 302	0.66 293	0.47 313	0.21 352	0.12 304	0.21 347	0.19 347	0.25 351	0.20 337

SQANet	0.40 321	0.48 367	0.67 298	0.48 374	0.39 369	0.48 325	0.22 201	0.51 252	0.43 227	0.40 278	0.47 269	0.47 287	0.33 267	0.54 239	0.32 250	0.36 376	0.15 332	0.40 375	0.21 351	0.45 376	0.31 368

DDUNet	0.41 323	0.50 372	0.48 221	0.44 370	0.39 369	0.46 315	0.32 308	0.50 239	0.43 227	0.45 311	0.52 292	0.57 323	0.36 282	0.48 212	0.33 257	0.33 374	0.21 360	0.55 383	0.25 362	0.37 373	0.32 371

NVStereoNet_ROB	0.67 370	0.49 371	0.83 332	0.48 374	0.40 371	0.51 332	0.46 357	0.70 367	0.77 363	0.84 370	1.72 396	1.02 376	0.83 376	1.23 383	0.79 355	0.32 373	0.38 384	0.40 375	0.46 383	0.36 372	0.41 378
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MANE	1.41 395	0.36 350	0.74 316	0.43 368	0.41 372	2.16 407	0.80 391	2.39 411	3.38 405	2.22 406	3.06 408	3.54 409	2.73 410	2.15 405	1.94 401	0.28 368	0.27 373	0.30 367	0.46 383	0.28 364	0.34 372

PWCK	1.00 386	1.17 404	1.70 393	0.91 393	0.41 372	1.19 391	0.92 397	1.10 388	1.14 388	1.16 388	1.14 376	1.25 382	0.88 380	1.75 399	1.04 369	0.87 399	0.50 388	0.87 395	0.53 390	0.96 401	0.52 385

otaku	0.57 359	0.62 380	0.87 342	0.63 384	0.44 374	0.73 364	0.37 330	0.65 351	0.66 343	0.51 330	0.75 350	0.66 352	0.45 321	0.69 298	0.46 311	0.53 382	0.34 382	0.55 383	0.35 375	0.60 383	0.45 380

SAMSARA	0.56 356	0.39 358	0.80 326	0.60 382	0.46 375	1.00 383	1.23 409	0.67 362	0.68 349	0.71 361	0.54 300	0.89 371	0.57 350	0.81 340	0.62 340	0.19 348	0.22 364	0.18 335	0.18 343	0.27 360	0.25 360

MADNet+	1.01 387	1.16 403	4.72 410	0.70 386	0.47 376	1.24 393	0.96 399	0.97 387	0.89 373	0.65 356	0.77 353	0.87 368	0.85 379	2.09 403	1.68 393	0.38 379	0.39 385	0.31 368	0.27 368	0.43 374	0.39 376

Consistency-Raft	0.55 355	0.48 367	1.02 363	0.45 371	0.49 377	0.49 328	0.47 361	0.72 370	0.72 356	0.45 311	0.82 358	0.47 287	0.60 353	0.50 219	0.63 343	0.39 380	0.39 385	0.44 377	0.51 388	0.52 378	0.37 374

Ntro	0.58 360	0.64 381	0.92 349	0.66 385	0.50 378	0.77 368	0.36 326	0.66 357	0.70 353	0.50 325	0.59 314	0.65 348	0.51 341	0.75 319	0.45 305	0.56 386	0.32 381	0.56 386	0.34 374	0.63 384	0.46 383

ACVNet-4b	0.72 374	0.81 387	1.33 384	0.72 387	0.50 378	0.80 373	0.31 304	0.71 369	0.80 366	0.50 325	0.72 348	0.95 374	0.43 317	0.96 365	1.20 383	1.13 408	0.21 360	0.76 392	0.45 382	0.65 387	0.46 383

LE_ROB	1.76 403	0.20 259	2.68 404	0.48 374	0.52 380	0.78 371	0.96 399	0.84 383	6.61 415	7.40 416	2.08 403	2.08 396	4.83 411	1.27 386	3.79 411	0.10 207	0.08 224	0.12 263	0.11 249	0.11 226	0.10 207

ACVNet_1	0.72 374	0.81 387	1.37 386	0.72 387	0.53 381	0.77 368	0.42 348	0.85 385	0.90 375	0.74 365	0.75 350	1.32 385	0.72 368	1.02 371	0.55 328	0.54 384	0.31 380	0.71 390	0.35 375	0.64 386	0.45 380

BEATNet-Init1	4.73 413	2.61 413	13.29 423	0.58 380	0.53 381	10.12 418	3.33 414	4.83 414	5.01 413	8.75 417	8.51 415	14.08 424	7.60 416	7.70 417	5.34 414	0.28 368	0.28 376	0.34 371	0.37 379	0.57 381	0.45 380

SPS-STEREO	0.69 372	0.61 379	0.98 357	0.52 379	0.57 383	0.74 365	0.50 368	0.78 375	0.62 337	0.95 377	0.86 362	0.94 372	0.70 366	1.01 370	0.87 361	0.58 388	0.51 390	0.50 380	0.50 387	0.55 380	0.58 389
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.87 382	0.66 383	1.30 383	0.51 377	0.60 384	1.03 384	0.84 395	0.76 373	0.73 359	1.39 394	1.51 391	1.31 384	1.22 392	1.11 374	1.08 370	0.57 387	0.53 393	0.51 382	0.51 388	0.54 379	0.61 394

anonymity	0.56 356	0.54 376	0.70 309	0.47 373	0.61 385	0.56 344	0.43 350	0.69 366	0.49 290	0.63 352	0.55 304	0.54 315	0.60 353	0.61 268	0.57 329	0.55 385	0.53 393	0.50 380	0.54 391	0.51 377	0.56 387

ACVNet_2	0.89 383	0.87 391	1.25 378	0.82 390	0.62 386	0.97 382	0.62 378	1.14 390	1.42 393	1.00 380	1.40 385	1.47 388	0.84 377	1.11 374	0.66 346	0.61 389	0.43 387	0.78 393	0.49 385	0.75 391	0.52 385

RainbowNet	0.72 374	0.89 392	1.02 363	0.82 390	0.63 387	0.78 371	0.52 369	0.81 381	0.93 379	0.60 349	0.79 355	0.80 366	0.60 353	0.80 337	0.57 329	0.78 395	0.55 396	0.78 393	0.49 385	0.76 392	0.58 389

WAO-7	1.01 387	0.89 392	0.93 351	0.83 392	0.66 388	1.18 389	0.81 393	1.40 395	1.57 396	1.11 386	1.76 398	1.45 387	1.19 391	1.50 392	1.14 376	0.61 389	0.62 403	0.70 389	0.68 398	0.66 389	0.60 391

DGSMNet	0.61 365	0.29 326	0.91 347	0.51 377	0.70 389	0.62 354	1.38 410	0.59 323	0.55 320	0.37 247	0.61 326	0.52 309	0.33 267	0.65 289	0.43 298	0.53 382	0.60 400	0.67 388	0.61 396	0.63 384	0.61 394

MFMNet_re	0.72 374	0.76 385	0.99 358	0.62 383	0.70 389	0.77 368	0.67 380	0.75 372	0.83 370	0.78 368	0.86 362	0.69 358	0.78 370	0.71 304	0.61 338	0.66 391	0.59 399	0.61 387	0.58 395	0.68 390	0.71 398

JetBlue	1.14 392	0.76 385	2.36 398	0.59 381	0.75 391	3.04 411	1.78 411	1.11 389	0.90 375	0.94 375	1.10 374	1.66 391	1.28 396	2.09 403	1.72 395	0.43 381	0.36 383	0.38 373	0.38 381	0.58 382	0.56 387

IMH-64-1	0.91 384	0.86 389	0.84 336	0.97 395	0.75 391	0.92 380	0.71 382	1.27 391	1.10 386	0.89 372	1.45 387	1.14 378	0.96 383	1.19 379	0.84 357	0.74 392	0.51 390	0.97 397	0.55 392	0.84 394	0.60 391

IMH-64	0.91 384	0.86 389	0.84 336	0.97 395	0.75 391	0.92 380	0.71 382	1.27 391	1.10 386	0.89 372	1.45 387	1.14 378	0.96 383	1.19 379	0.84 357	0.74 392	0.51 390	0.97 397	0.55 392	0.84 394	0.60 391

WAO-6	1.07 390	0.93 395	0.92 349	0.96 394	0.78 394	1.28 395	0.75 386	1.34 393	2.00 400	1.02 382	1.54 393	1.59 389	1.22 392	1.31 387	1.14 376	0.78 395	0.55 396	1.02 401	0.75 402	0.83 393	0.69 397

IMH	1.05 389	0.95 396	1.00 359	1.01 397	0.78 394	1.11 386	0.68 381	1.38 394	1.43 394	1.00 380	1.72 396	1.43 386	1.14 387	1.73 398	0.89 362	1.09 405	0.55 396	0.99 399	0.57 394	0.87 396	0.62 396

Dean	1.17 393	1.04 399	1.49 388	1.03 399	0.78 394	1.20 392	0.77 389	1.48 399	1.96 398	1.28 390	1.99 401	2.15 397	1.14 387	1.25 384	1.00 367	0.81 397	0.60 400	1.01 400	0.69 399	0.92 400	0.74 401

LVE	1.13 391	1.02 397	1.28 381	1.01 397	0.80 397	1.29 396	0.81 393	1.47 398	1.96 398	1.07 384	1.90 399	1.90 394	1.01 386	1.48 391	0.91 363	0.93 402	0.61 402	0.94 396	0.69 399	0.87 396	0.75 402

WAO-8	1.46 398	1.10 401	1.09 368	1.10 400	0.84 398	2.06 404	0.75 386	1.84 404	3.83 408	1.44 400	2.21 404	2.15 397	1.43 399	3.17 409	1.19 381	0.91 400	0.65 405	1.09 402	0.79 403	0.90 398	0.71 398

Venus	1.46 398	1.10 401	1.09 368	1.10 400	0.84 398	2.06 404	0.75 386	1.84 404	3.83 408	1.44 400	2.21 404	2.15 397	1.43 399	3.17 409	1.19 381	0.91 400	0.65 405	1.09 402	0.79 403	0.90 398	0.71 398

TorneroNet-64	1.43 396	1.03 398	1.20 375	1.10 400	0.86 400	2.26 408	0.73 385	1.84 404	3.84 410	1.25 389	2.25 406	2.69 405	1.42 398	1.76 400	1.43 388	0.76 394	0.50 388	1.09 402	0.66 397	1.23 405	0.76 403

TorneroNet	2.22 406	1.08 400	1.24 377	1.14 404	0.90 401	5.58 413	0.80 391	2.12 409	8.69 416	2.58 408	5.42 413	3.88 410	1.97 404	1.78 402	1.87 398	0.86 398	0.54 395	1.15 406	0.74 401	1.23 405	0.85 404

UNDER WATER-64	1.55 400	1.19 405	2.52 401	1.31 405	0.95 402	2.12 406	1.21 408	1.45 397	3.19 404	1.43 399	1.32 383	2.64 404	2.04 405	1.63 395	1.83 397	1.11 406	0.67 407	1.28 407	0.92 406	1.19 403	1.02 407

UNDER WATER	1.59 401	1.22 406	2.36 398	1.38 406	1.03 403	1.67 403	1.10 405	1.54 402	3.63 406	1.44 400	1.47 389	2.85 406	2.25 407	1.67 396	1.94 401	1.06 404	0.62 403	1.31 408	0.93 407	1.21 404	1.02 407

notaker	1.45 397	1.34 407	1.48 387	1.40 407	1.07 404	1.18 389	0.85 396	1.48 399	1.40 392	1.51 404	3.46 409	2.40 402	1.81 403	1.76 400	1.45 391	1.11 406	0.69 408	1.38 409	0.87 405	1.31 407	0.97 406

ktn	1.77 404	1.36 408	1.22 376	1.43 408	1.14 405	1.52 401	1.08 404	1.51 401	3.96 411	2.77 410	4.69 411	3.35 408	1.46 401	1.69 397	1.25 385	1.43 410	0.77 409	1.45 410	0.99 408	1.32 409	0.96 405

DispFullNet	0.66 369	0.89 392	1.59 389	0.77 389	1.21 406	0.51 332	0.23 221	0.59 323	0.72 356	0.69 360	0.61 326	0.69 358	0.91 381	0.79 333	0.48 314	0.27 365	0.12 304	0.73 391	0.30 372	0.65 387	0.40 377

KSHMR	1.89 405	1.36 408	1.60 390	1.47 409	1.22 407	1.38 399	1.06 403	1.79 403	5.97 414	1.42 398	5.65 414	2.98 407	1.14 387	2.23 406	1.20 383	1.27 409	1.12 410	1.46 411	1.10 410	1.32 409	1.15 409

HanzoNet	2.97 409	1.69 410	2.29 397	1.74 410	1.33 408	1.53 402	1.03 402	1.99 407	2.64 403	5.51 413	5.16 412	5.90 415	6.82 415	4.32 414	3.29 409	3.16 414	2.02 415	1.92 412	2.87 416	2.24 413	1.89 413

JetRed	2.30 408	2.64 414	6.12 411	1.12 403	1.38 409	5.85 414	3.29 413	1.99 407	1.67 397	1.98 405	1.95 400	2.16 400	1.60 402	2.48 407	4.10 412	1.05 403	1.60 412	1.09 402	1.01 409	1.67 411	1.28 410

tt	4.71 412	0.10 24	3.94 407	2.06 413	1.53 410	10.14 419	16.88 419	9.27 419	4.98 412	1.39 394	1.02 371	4.68 411	4.90 412	3.35 412	5.86 415	5.76 418	9.15 423	2.24 414	2.53 415	3.10 414	1.32 411

SPstereo	14.25 421	1.73 411	2.83 405	1.84 411	1.57 411	23.16 428	43.27 428	35.72 435	29.56 435	20.86 432	20.62 426	26.34 435	21.82 428	25.23 435	19.62 427	1.56 411	1.42 411	2.96 415	2.17 413	1.31 407	1.33 412

MADNet++	2.26 407	1.80 412	2.06 395	2.13 414	1.97 412	2.61 410	1.79 412	2.38 410	2.16 401	2.75 409	2.65 407	2.38 401	2.43 408	3.17 409	3.21 408	2.17 412	1.95 413	1.94 413	1.63 412	2.06 412	2.01 414

DPSimNet_ROB	4.34 411	4.23 415	6.89 413	3.67 415	3.68 413	4.75 412	5.21 415	2.67 412	3.68 407	5.82 414	3.95 410	5.57 412	6.72 414	3.46 413	4.48 413	4.05 417	2.88 416	4.68 418	3.12 417	3.69 415	3.62 417

EKT-Stereo	0.38 309	0.12 81	0.38 128	0.42 367	3.88 414	0.21 73	0.17 59	0.35 105	0.28 87	0.20 41	0.20 36	0.23 94	0.15 50	0.28 121	0.16 68	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 162

PML	16.10 425	12.82 426	6.78 412	5.23 416	7.76 415	33.92 429	66.56 435	5.30 415	10.28 417	26.12 434	68.59 435	20.51 426	13.49 425	10.06 419	6.78 417	5.96 419	2.00 414	6.04 421	2.18 414	8.96 420	2.60 416

LRCNet_RVC	10.90 418	14.34 427	9.35 414	15.35 422	8.04 416	1.08 385	0.34 320	8.78 418	0.70 353	12.63 424	16.05 424	9.85 417	6.54 413	8.57 418	6.34 416	20.27 432	5.40 417	23.70 430	21.88 429	14.87 424	13.83 426

DGTPSM_ROB	8.34 415	5.10 416	10.37 421	5.31 417	10.18 417	8.33 415	23.60 423	6.06 416	13.41 422	4.90 411	10.87 420	5.65 413	10.44 417	6.17 415	12.59 418	3.74 415	7.55 418	3.69 416	7.26 420	4.14 416	7.46 418

DPSMNet_ROB	8.40 416	5.11 417	10.49 422	5.58 418	10.25 418	8.34 416	23.62 424	6.07 417	13.45 423	4.93 412	10.88 421	5.66 414	10.44 417	6.24 416	12.64 419	3.98 416	7.61 419	3.76 417	7.30 421	4.20 417	7.51 419

DPSM_ROB	11.49 419	9.87 423	10.35 419	11.13 420	11.31 419	19.11 426	27.51 426	13.37 424	14.21 425	10.31 421	11.06 422	10.96 422	11.27 423	11.96 424	13.59 421	6.78 420	8.19 421	6.03 419	7.09 418	7.93 418	7.73 421

DPSM	11.49 419	9.87 423	10.35 419	11.13 420	11.31 419	19.11 426	27.51 426	13.37 424	14.21 425	10.31 421	11.06 422	10.96 422	11.27 423	11.96 424	13.59 421	6.78 420	8.19 421	6.03 419	7.09 418	7.93 418	7.73 421

Anonymous_1	16.62 426	9.35 419	9.84 415	10.66 419	14.64 421	18.66 425	27.12 425	12.64 423	13.51 424	10.76 423	10.30 419	10.13 418	10.60 419	11.06 423	12.74 420	15.87 431	7.74 420	16.92 428	43.48 432	58.66 435	7.68 420

HaxPig	17.72 427	20.22 434	19.73 424	16.53 423	16.51 422	9.27 417	9.33 416	14.34 426	13.27 421	18.65 425	18.70 425	17.35 425	16.77 426	17.04 426	16.45 426	22.05 433	20.89 433	22.27 429	21.53 428	21.29 431	22.13 433

LSM	1.64 402	0.40 359	2.56 402	2.02 412	17.61 423	0.51 332	0.52 369	0.61 335	0.76 361	0.82 369	1.11 375	0.63 345	0.54 344	0.75 319	0.49 317	0.16 323	0.24 369	0.18 335	0.21 351	0.25 351	2.42 415

xxxxx1	15.27 422	9.54 420	10.31 416	20.13 425	18.88 424	17.08 421	23.03 420	10.36 420	10.99 418	9.21 418	9.62 416	10.74 419	10.61 420	10.72 420	13.89 423	7.97 422	9.20 424	31.85 433	44.72 433	12.84 421	13.69 423

tt_ll	15.27 422	9.54 420	10.31 416	20.13 425	18.88 424	17.08 421	23.03 420	10.36 420	10.99 418	9.21 418	9.62 416	10.74 419	10.61 420	10.72 420	13.89 423	7.97 422	9.20 424	31.85 433	44.72 433	12.84 421	13.69 423

ff	15.27 422	9.54 420	10.31 416	20.13 425	18.88 424	17.08 421	23.03 420	10.36 420	10.99 418	9.21 418	9.62 416	10.74 419	10.61 420	10.72 420	13.89 423	7.97 422	9.20 424	31.85 433	44.72 433	12.84 421	13.69 423

MEDIAN_ROB	21.21 428	24.62 435	23.47 432	19.58 424	19.65 427	13.22 420	10.96 417	17.88 427	17.00 427	22.14 433	22.02 428	20.86 427	20.36 427	21.06 427	19.71 428	25.63 434	24.13 434	26.21 431	25.20 430	25.17 432	25.38 434

MyStereo03	23.12 430	19.90 429	20.85 427	22.49 429	22.71 428	38.42 431	55.53 432	26.80 429	28.72 431	20.77 429	22.25 430	22.03 428	22.69 429	23.90 428	27.38 433	13.62 427	16.50 430	12.15 423	14.28 424	15.95 425	15.53 427

MyStereo02	23.12 430	19.90 429	20.85 427	22.49 429	22.71 428	38.42 431	55.53 432	26.80 429	28.72 431	20.77 429	22.25 430	22.03 428	22.69 429	23.90 428	27.38 433	13.62 427	16.50 430	12.15 423	14.28 424	15.95 425	15.53 427

MyStereo	23.12 430	19.90 429	20.85 427	22.49 429	22.71 428	38.42 431	55.53 432	26.80 429	28.72 431	20.77 429	22.25 430	22.03 428	22.69 429	23.90 428	27.38 433	13.62 427	16.50 430	12.15 423	14.28 424	15.95 425	15.53 427

CasAABBNet	23.10 429	19.86 428	20.64 426	22.47 428	22.73 431	38.41 430	55.50 431	26.89 432	28.70 430	20.61 427	22.15 429	22.08 431	22.75 432	23.99 431	27.36 431	13.59 425	16.48 428	12.14 422	14.27 423	15.95 425	15.53 427

Selective-RAFT-Error	23.16 433	19.93 432	20.87 430	22.54 432	22.81 432	38.52 435	55.47 430	27.01 434	28.83 434	20.66 428	22.25 430	22.09 432	22.80 434	24.09 432	27.36 431	13.61 426	16.48 428	12.15 423	14.28 424	15.99 429	15.57 431

DLNR_Zeroshot_test	10.44 417	12.10 425	19.93 425	106.08 436	23.66 433	0.14 3	0.13 3	3.22 413	0.17 3	0.16 24	0.23 50	0.16 35	0.10 4	0.31 151	0.15 51	2.36 413	0.06 72	0.07 14	0.07 50	39.70 434	0.06 18

AVERAGE_ROB	25.43 435	29.06 436	27.24 433	24.63 434	24.20 434	17.73 424	12.61 418	22.29 428	21.39 428	26.79 435	26.16 434	25.20 434	24.64 435	25.07 434	23.53 429	29.96 435	28.40 435	30.60 432	29.58 431	29.72 433	29.84 435

LSM0	24.24 434	19.98 433	22.32 431	24.22 433	40.14 435	38.48 434	55.20 429	26.95 433	28.57 429	20.49 426	21.83 427	22.26 433	22.75 432	24.22 433	27.30 430	13.66 430	16.32 427	12.19 427	14.15 422	16.10 430	17.66 432

test_example2	101.33 436	108.28 437	68.15 435	98.43 435	106.93 436	89.75 436	102.43 436	36.80 436	97.65 436	129.04 436	130.15 436	65.26 436	66.62 436	92.11 436	80.24 436	144.10 436	199.48 436	81.81 436	103.01 436	125.01 436	101.27 436

ASD4		6.65 418

Low-res two-view benchmark