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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 (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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		6.65 418

Low-res two-view benchmark