Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

CAS	0.15 21	0.07 1	0.21 4	0.41 367	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	0.29 371	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 283

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
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

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

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

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

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
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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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	0.18 321

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

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
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
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

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

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	0.38 374	0.15 318	0.06 6	0.05 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.29 371	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

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

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	0.80 357	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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	0.59 315	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

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

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

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+_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

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

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

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

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

EAI-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.33 74	0.21 87	0.12 77	0.30 209	0.46 358	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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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
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	0.60 320	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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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	1.08 371	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EKT-Stereo	0.38 309	0.12 81	0.38 128	0.42 368	3.88 416	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

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

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

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

AASNet	0.27 222	0.19 251	0.49 226	0.26 274	0.17 245	0.34 250	0.20 162	0.62 344	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

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

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
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

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

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

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	0.21 348	0.11 249	0.14 277	0.10 207

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	0.31 369

GrayStereo	0.25 205	0.09 9	0.32 61	0.26 274	0.13 131	0.23 110	0.47 362	0.34 88	0.30 114	0.39 270	0.47 269	0.30 171	0.79 372	0.29 134	0.16 68	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 184	0.07 37	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	0.59 315	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	0.20 338

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

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

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

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

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

PSM-AAD	0.25 205	0.10 24	0.30 43	0.24 209	0.12 77	0.26 153	0.38 337	0.34 88	0.28 87	0.35 227	0.39 190	0.28 154	0.79 372	0.30 146	0.16 68	0.07 16	0.06 72	0.12 263	0.11 249	0.08 81	0.21 345

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.
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

DLNR_Zeroshot_test	10.44 419	12.10 427	19.93 427	106.08 439	23.66 436	0.14 3	0.13 3	3.22 414	0.17 3	0.16 24	0.23 50	0.16 35	0.10 4	0.31 151	0.15 51	2.36 414	0.06 72	0.07 14	0.07 50	39.70 437	0.06 18

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

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

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	0.19 328

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

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	0.56 320	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

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

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

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

FTStereo	0.28 239	0.10 24	0.43 183	0.23 172	0.13 131	0.21 73	0.53 372	0.34 88	0.26 65	0.38 255	0.95 369	0.30 171	0.56 349	0.32 157	0.18 105	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.07 37	0.19 328

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

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

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

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

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

iinet-f	0.30 256	0.18 236	1.03 366	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	0.40 289	0.10 207	0.09 252	0.08 65	0.08 110	0.13 265	0.11 232

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

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

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

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

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

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

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

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	0.22 350

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	0.29 378	0.44 378	1.41 412	0.34 371	0.21 345

pcwnet_v2	0.32 272	0.15 190	1.26 380	0.23 172	0.18 264	0.32 228	0.18 87	0.59 323	0.60 333	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

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	0.49 297	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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev	0.34 285	0.29 326	0.91 348	0.26 274	0.21 304	0.47 321	0.31 304	0.54 280	0.54 315	0.44 307	0.52 292	0.50 303	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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.48 293	0.46 328	0.43 199	0.29 235	0.11 234	0.10 270	0.09 120	0.08 110	0.10 190	0.10 207

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

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

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.
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	2.66 408	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.07 50	0.08 81	0.06 18

HCRNet	0.24 183	0.25 298	0.33 74	0.34 345	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

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

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
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

UDG	0.40 321	0.46 364	0.49 226	0.40 366	0.35 367	0.47 321	0.27 273	0.54 280	0.47 272	0.39 270	0.45 252	0.59 329	0.44 319	0.46 207	0.39 282	0.26 360	0.19 354	0.48 380	0.22 359	0.34 371	0.26 362

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	2.20 404	0.11 234	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.09 162

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

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

DDUNet	0.41 323	0.50 373	0.48 221	0.44 371	0.39 370	0.46 315	0.32 309	0.50 239	0.43 227	0.45 311	0.52 292	0.57 324	0.36 282	0.48 212	0.33 257	0.33 375	0.21 360	0.55 384	0.25 363	0.37 374	0.32 372

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	0.61 327	0.21 68	0.41 306	0.48 212	0.42 298	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.08 111

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

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	0.50 326	0.58 313	0.35 214	0.47 331	0.48 212	1.29 387	0.09 165	0.08 224	0.12 263	0.12 281	0.11 226	0.11 232

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

aanetorigin	0.39 315	0.29 326	1.09 369	0.24 209	0.19 282	0.28 173	0.37 331	0.33 82	0.47 272	0.94 376	0.82 359	0.52 310	0.54 345	0.49 217	0.50 323	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.10 216	0.16 297	0.15 292

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

Consistency-Raft	0.55 356	0.48 368	1.02 364	0.45 372	0.49 378	0.49 328	0.47 362	0.72 371	0.72 357	0.45 311	0.82 359	0.47 287	0.60 354	0.50 219	0.63 344	0.39 381	0.39 386	0.44 378	0.51 389	0.52 380	0.37 375

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	0.68 340	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

LALA_ROB	0.36 294	0.25 298	0.46 205	0.30 325	0.21 304	0.47 321	0.39 342	0.61 335	0.51 301	0.52 337	0.51 284	0.69 359	0.36 282	0.50 219	0.43 299	0.17 333	0.11 287	0.16 322	0.14 310	0.17 312	0.15 292

PWCDC_ROB	0.38 309	0.30 332	0.60 275	0.33 343	0.20 296	0.42 298	0.19 124	0.58 318	0.89 374	0.42 295	1.26 382	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

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

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

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	0.54 315	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

FINET	0.34 285	0.27 316	0.80 326	0.24 209	0.24 335	0.36 264	0.34 321	0.54 280	0.72 357	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

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

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

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

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	0.23 356

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

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	0.58 313	0.25 112	0.48 337	0.53 235	0.44 303	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.06 6	0.07 65

FADNet-RVC-Resample	0.29 249	0.25 298	0.93 352	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

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	0.51 307	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

SQANet	0.40 321	0.48 368	0.67 298	0.48 375	0.39 370	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	0.36 377	0.15 332	0.40 376	0.21 352	0.45 377	0.31 369

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

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	0.66 336	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

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

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	3.56 411	0.11 234	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.09 142	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

NCCL2	0.35 290	0.26 309	0.49 226	0.36 355	0.22 319	0.41 291	0.41 346	0.53 273	0.42 222	0.47 322	0.46 262	0.61 336	0.39 299	0.55 240	0.37 272	0.16 323	0.13 314	0.21 348	0.21 352	0.16 297	0.16 299

ETE_ROB	0.34 285	0.26 309	0.45 199	0.29 317	0.18 264	0.40 288	0.37 331	0.57 311	0.47 272	0.50 326	0.50 278	0.62 338	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

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

ADCP+	0.45 337	0.24 294	1.15 374	0.25 246	0.22 319	0.56 345	0.39 342	0.54 280	0.51 301	0.44 307	0.51 284	0.46 285	0.52 344	0.56 248	1.89 400	0.10 207	0.08 224	0.11 230	0.10 216	0.14 277	0.13 266

CBMV	0.33 278	0.21 272	0.54 252	0.23 172	0.13 131	0.42 298	0.33 319	0.53 273	0.48 281	0.52 337	0.49 276	0.50 303	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
THIR-Stereo	0.29 249	0.12 81	0.41 166	0.19 26	0.11 42	0.28 173	0.72 385	0.32 68	0.35 156	0.37 247	0.65 334	0.34 200	0.50 339	0.57 251	0.45 306	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 184	0.07 37	0.07 65

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	1.15 378	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_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	2.24 406	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.09 162

AF-Net	0.37 303	0.26 309	0.56 261	0.32 338	0.23 330	0.41 291	0.29 290	0.61 335	0.64 342	0.42 295	0.68 340	0.65 349	0.49 338	0.57 251	0.44 303	0.15 311	0.11 287	0.19 342	0.14 310	0.15 289	0.13 266

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	0.48 293	0.30 246	0.57 251	0.40 289	0.11 234	0.09 252	0.12 263	0.11 249	0.12 252	0.10 207

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

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

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

SHD	0.42 326	0.27 316	0.81 328	0.31 332	0.25 342	0.42 298	0.22 201	0.66 358	0.94 381	0.63 353	0.60 320	0.59 329	0.47 331	0.59 262	0.58 335	0.15 311	0.13 314	0.16 322	0.16 329	0.20 335	0.22 350

Wz-Net-MNSev	0.36 294	0.26 309	0.79 324	0.26 274	0.21 304	0.59 350	0.38 337	0.55 290	0.56 324	0.48 325	0.54 300	0.53 314	0.36 282	0.60 263	0.44 303	0.11 234	0.09 252	0.11 230	0.11 249	0.15 289	0.13 266

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	0.57 327	0.38 255	0.52 292	0.51 307	0.32 264	0.60 263	0.41 295	0.13 277	0.11 287	0.12 263	0.11 249	0.13 265	0.14 283

Nwc_Net	0.37 303	0.25 298	0.68 302	0.31 332	0.24 335	0.44 308	0.30 300	0.65 352	0.50 298	0.37 247	0.69 344	0.58 327	0.45 322	0.60 263	0.40 289	0.15 311	0.12 304	0.19 342	0.21 352	0.14 277	0.13 266

ADCL	0.47 340	0.22 284	1.00 360	0.27 297	0.19 282	0.74 366	0.64 380	0.54 280	0.69 352	0.56 346	0.71 345	0.55 318	0.60 354	0.60 263	1.43 389	0.11 234	0.09 252	0.13 282	0.13 299	0.14 277	0.14 283

ADCPNet	0.48 342	0.29 326	1.60 391	0.27 297	0.23 330	0.70 364	0.38 337	0.53 273	0.51 301	0.51 331	0.59 315	0.67 354	0.56 349	0.60 263	1.14 377	0.15 311	0.18 350	0.14 301	0.23 361	0.19 327	0.19 328

anonymity	0.56 357	0.54 377	0.70 309	0.47 374	0.61 386	0.56 345	0.43 351	0.69 367	0.49 290	0.63 353	0.55 304	0.54 316	0.60 354	0.61 268	0.57 330	0.55 386	0.53 394	0.50 381	0.54 392	0.51 379	0.56 388

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

CrosDoStereo	0.31 263	0.10 24	0.49 226	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 407	0.34 88	0.37 175	0.38 255	0.61 327	0.28 154	0.46 328	0.61 268	0.57 330	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.07 65

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

DeepStereo_LL	0.31 263	0.10 24	0.49 226	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 407	0.34 88	0.37 175	0.38 255	0.61 327	0.28 154	0.46 328	0.61 268	0.57 330	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.07 65

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	0.59 330	0.46 314	0.60 320	0.60 332	0.50 339	0.61 268	0.34 261	0.13 277	0.14 318	0.13 282	0.12 281	0.14 277	0.18 321

RP	0.35 290	0.22 284	0.51 242	0.31 332	0.24 335	0.37 269	0.28 286	0.50 239	0.58 329	0.40 278	0.63 332	0.61 336	0.47 331	0.61 268	0.39 282	0.16 323	0.15 332	0.17 328	0.15 318	0.17 312	0.17 307

G-Net	0.46 339	0.25 298	0.86 340	0.34 345	0.28 352	0.90 380	0.35 324	0.47 214	0.45 253	0.68 359	1.22 380	0.64 348	0.60 354	0.61 268	0.57 330	0.16 323	0.14 318	0.17 328	0.13 299	0.22 344	0.19 328

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

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	0.33 319	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

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	0.52 310	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

DRN-Test	0.33 278	0.17 224	0.61 278	0.27 297	0.19 282	0.46 315	0.29 290	0.65 352	0.51 301	0.47 322	0.46 262	0.44 275	0.34 274	0.62 276	0.41 295	0.12 261	0.08 224	0.13 282	0.12 281	0.12 252	0.10 207

FADNet-RVC	0.31 263	0.35 348	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	0.19 328

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	0.51 331	0.53 297	0.58 327	0.37 290	0.63 281	0.45 306	0.17 333	0.12 304	0.13 282	0.12 281	0.15 289	0.14 283

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

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

FADNet	0.32 272	0.36 351	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	0.19 328

ADCMid	0.49 344	0.34 345	1.13 373	0.26 274	0.21 304	0.51 333	0.37 331	0.57 311	0.54 315	0.75 367	0.66 336	0.62 338	0.64 364	0.64 283	1.68 394	0.13 277	0.12 304	0.17 328	0.17 338	0.20 335	0.17 307

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	0.57 327	0.37 247	0.45 252	0.62 338	0.36 282	0.64 283	0.49 318	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.12 252	0.11 232

PSMNet_ROB	0.33 278	0.24 294	0.54 252	0.31 332	0.21 304	0.42 298	0.43 351	0.59 323	0.47 272	0.37 247	0.44 240	0.49 297	0.31 257	0.64 283	0.43 299	0.14 300	0.10 270	0.15 313	0.14 310	0.13 265	0.11 232

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	0.85 361	0.13 277	0.10 270	0.10 183	0.10 216	0.11 226	0.11 232

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

DGSMNet	0.61 366	0.29 326	0.91 348	0.51 378	0.70 390	0.62 355	1.38 411	0.59 323	0.55 321	0.37 247	0.61 327	0.52 310	0.33 267	0.65 289	0.43 299	0.53 383	0.60 401	0.67 389	0.61 397	0.63 386	0.61 395

EDNetEfficient	0.63 367	0.37 356	2.40 401	0.26 274	0.25 342	0.38 276	0.49 368	0.41 164	1.06 385	1.38 394	0.87 366	0.62 338	0.95 383	0.65 289	1.65 393	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.11 249	0.19 327	0.17 307

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

PDISCO_ROB	0.43 330	0.30 332	0.67 298	0.43 369	0.36 368	0.67 360	0.32 309	0.72 371	0.76 362	0.43 301	0.53 297	0.63 346	0.40 302	0.66 293	0.47 314	0.21 352	0.12 304	0.21 348	0.19 348	0.25 351	0.20 338

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	0.84 373	0.55 345	0.53 297	0.49 297	0.36 282	0.67 295	0.82 357	0.13 277	0.10 270	0.11 230	0.12 281	0.17 312	0.17 307

SuperB	0.49 344	0.28 319	2.23 397	0.23 172	0.15 206	0.41 291	0.32 309	0.47 214	0.82 368	0.43 301	0.50 278	0.33 194	0.45 322	0.68 296	1.08 371	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.98 404	0.14 283

stereogan	0.37 303	0.17 224	0.65 294	0.27 297	0.22 319	0.62 355	0.26 268	0.59 323	0.63 341	0.43 301	0.60 320	0.67 354	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

otaku	0.57 360	0.62 381	0.87 342	0.63 385	0.44 375	0.73 365	0.37 331	0.65 352	0.66 344	0.51 331	0.75 351	0.66 353	0.45 322	0.69 298	0.46 312	0.53 383	0.34 383	0.55 384	0.35 376	0.60 385	0.45 381

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

Syn2CoEx	0.36 294	0.31 337	0.78 318	0.34 345	0.21 304	0.41 291	0.28 286	0.61 335	0.49 290	0.42 295	0.56 309	0.45 279	0.44 319	0.69 298	0.38 274	0.17 333	0.14 318	0.15 313	0.12 281	0.13 265	0.12 254

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

XQC	0.43 330	0.37 356	0.96 356	0.34 345	0.25 342	0.53 343	0.34 321	0.60 331	0.73 360	0.51 331	0.46 262	0.57 324	0.47 331	0.70 301	0.72 350	0.17 333	0.12 304	0.18 335	0.15 318	0.25 351	0.23 356

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

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	0.56 324	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

MFMNet_re	0.72 375	0.76 386	0.99 359	0.62 384	0.70 390	0.77 369	0.67 381	0.75 373	0.83 371	0.78 369	0.86 363	0.69 359	0.78 371	0.71 304	0.61 339	0.66 392	0.59 400	0.61 388	0.58 396	0.68 392	0.71 399

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	0.51 331	0.55 304	0.45 279	0.42 314	0.71 304	0.32 250	0.18 343	0.19 354	0.23 355	0.21 352	0.14 277	0.15 292

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	0.67 347	0.57 348	0.85 362	0.51 307	0.40 302	0.71 304	0.52 326	0.13 277	0.09 252	0.14 301	0.10 216	0.17 312	0.14 283

ccnet	0.42 326	0.31 337	0.48 221	0.27 297	0.32 363	0.60 353	0.32 309	0.65 352	0.46 267	0.53 342	0.66 336	0.56 320	0.45 322	0.72 309	0.61 339	0.26 360	0.19 354	0.24 357	0.21 352	0.26 358	0.22 350

RGC	0.39 315	0.32 342	0.64 293	0.34 345	0.27 349	0.40 288	0.29 290	0.57 311	0.53 311	0.45 311	0.64 333	0.62 338	0.45 322	0.72 309	0.39 282	0.15 311	0.15 332	0.21 348	0.20 349	0.18 323	0.19 328

coex-ft	3.44 411	0.73 385	48.55 436	0.24 209	0.19 282	0.50 332	0.43 351	0.47 214	2.40 403	7.03 417	1.20 379	0.97 376	2.23 407	0.73 311	1.92 401	0.12 261	0.15 332	0.14 301	0.12 281	0.21 338	0.43 380

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	0.24 357	0.20 349	0.16 297	0.13 266

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

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 294	0.36 351	0.53 249	0.34 345	0.19 282	0.51 333	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	0.36 377	0.19 354	0.27 360	0.17 338	0.26 358	0.23 356

NCC-stereo	0.39 315	0.25 298	0.69 303	0.32 338	0.28 352	0.46 315	0.36 327	0.65 352	0.52 307	0.40 278	0.57 311	0.56 320	0.47 331	0.73 311	0.45 306	0.17 333	0.14 318	0.18 335	0.25 363	0.16 297	0.16 299

Abc-Net	0.39 315	0.25 298	0.69 303	0.32 338	0.28 352	0.46 315	0.36 327	0.65 352	0.52 307	0.40 278	0.57 311	0.56 320	0.47 331	0.73 311	0.45 306	0.17 333	0.14 318	0.18 335	0.25 363	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
WCMA_ROB	0.51 350	0.21 272	0.65 294	0.25 246	0.21 304	0.58 349	0.32 309	0.54 280	0.55 321	0.95 378	1.40 386	1.28 385	0.81 375	0.73 311	0.62 341	0.18 343	0.15 332	0.15 313	0.15 318	0.19 327	0.19 328

Wz-Net-SNSev	0.43 330	0.41 363	1.27 381	0.30 325	0.21 304	0.44 308	0.41 346	0.61 335	0.65 343	0.46 314	0.65 334	0.62 338	0.39 299	0.74 318	0.59 336	0.12 261	0.11 287	0.12 263	0.13 299	0.16 297	0.14 283

Ntro	0.58 361	0.64 382	0.92 350	0.66 386	0.50 379	0.77 369	0.36 327	0.66 358	0.70 354	0.50 326	0.59 315	0.65 349	0.51 342	0.75 319	0.45 306	0.56 387	0.32 382	0.56 387	0.34 375	0.63 386	0.46 384

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

EDNetEfficientorigin	7.51 416	0.52 376	140.47 438	0.25 246	0.17 245	0.42 298	0.29 290	0.47 214	1.03 382	1.28 391	1.02 372	0.83 368	0.84 378	0.75 319	0.99 367	0.10 207	0.09 252	0.12 263	0.10 216	0.21 338	0.22 350

S-Stereo	0.38 309	0.20 259	1.05 367	0.27 297	0.22 319	0.38 276	0.32 309	0.55 290	0.66 344	0.39 270	0.59 315	0.49 297	0.41 306	0.75 319	0.40 289	0.12 261	0.15 332	0.13 282	0.13 299	0.16 297	0.21 345

LSM	1.64 403	0.40 360	2.56 403	2.02 414	17.61 426	0.51 333	0.52 370	0.61 335	0.76 362	0.82 370	1.11 376	0.63 346	0.54 345	0.75 319	0.49 318	0.16 323	0.24 370	0.18 335	0.21 352	0.25 351	2.42 416

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	1.37 388	0.09 165	0.08 224	0.09 120	0.10 216	0.09 142	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	0.53 314	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

ADCS	0.58 361	0.40 360	1.35 386	0.29 317	0.24 335	0.55 344	0.45 356	0.67 363	0.83 371	0.76 368	0.71 345	0.68 357	0.60 354	0.76 324	2.23 405	0.16 323	0.16 339	0.16 322	0.17 338	0.22 344	0.22 350

HSM-Net_RVC	0.27 222	0.11 63	0.42 173	0.19 26	0.11 42	0.34 250	0.20 162	0.62 344	0.43 227	0.40 278	0.43 231	0.50 303	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
DANet	0.35 290	0.23 291	0.60 275	0.36 355	0.22 319	0.39 283	0.25 257	0.48 225	0.43 227	0.52 337	0.50 278	0.59 329	0.41 306	0.76 324	0.49 318	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
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

pmcnn	0.50 346	0.20 259	0.78 318	0.24 209	0.26 347	0.39 283	0.30 300	0.51 252	0.50 298	0.54 344	1.23 381	2.52 405	0.37 290	0.77 330	0.95 365	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 190	0.08 111

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	0.54 315	0.53 342	0.60 320	0.71 362	0.50 339	0.78 331	0.40 289	0.16 323	0.14 318	0.19 342	0.14 310	0.16 297	0.17 307

AnyNet_C32	0.51 350	0.40 360	1.10 372	0.29 317	0.28 352	0.59 350	0.58 375	0.54 280	0.60 333	0.62 352	0.66 336	0.54 316	0.54 345	0.78 331	1.74 397	0.15 311	0.14 318	0.15 313	0.17 338	0.20 335	0.20 338

GASNet	0.36 294	0.46 364	0.88 343	0.34 345	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

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

PA-Net	0.37 303	0.28 319	0.83 332	0.31 332	0.28 352	0.39 283	0.42 349	0.51 252	0.55 321	0.34 211	0.42 219	0.41 255	0.36 282	0.79 333	0.49 318	0.12 261	0.23 368	0.16 322	0.23 361	0.12 252	0.18 321
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 370	0.89 393	1.59 390	0.77 391	1.21 408	0.51 333	0.23 221	0.59 323	0.72 357	0.69 361	0.61 327	0.69 359	0.91 382	0.79 333	0.48 315	0.27 365	0.12 304	0.73 392	0.30 373	0.65 389	0.40 378

RainbowNet	0.72 375	0.89 393	1.02 364	0.82 392	0.63 388	0.78 372	0.52 370	0.81 382	0.93 380	0.60 350	0.79 356	0.80 367	0.60 354	0.80 337	0.57 330	0.78 396	0.55 397	0.78 394	0.49 386	0.76 394	0.58 390

DeepPrunerF	0.44 336	0.29 326	1.29 383	0.33 343	0.30 360	0.35 259	0.36 327	0.62 344	1.15 390	0.40 278	0.44 240	0.39 239	0.41 306	0.80 337	0.52 326	0.18 343	0.14 318	0.23 355	0.21 352	0.17 312	0.17 307

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	0.21 348	0.15 318	0.15 289	0.13 266

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	1.08 371	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	1.08 371	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	1.08 371	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.11 226	0.10 207

MFN_U_SF_RVC	0.56 357	0.51 375	1.19 375	0.38 362	0.22 319	0.69 361	0.27 273	0.80 380	0.67 347	0.73 363	0.74 350	0.87 369	0.61 363	0.81 340	0.76 351	0.29 371	0.27 374	0.32 370	0.37 380	0.32 370	0.31 369

SAMSARA	0.56 357	0.39 359	0.80 326	0.60 383	0.46 376	1.00 384	1.23 410	0.67 363	0.68 350	0.71 362	0.54 300	0.89 372	0.57 351	0.81 340	0.62 341	0.19 348	0.22 365	0.18 335	0.18 343	0.27 361	0.25 361

APVNet	0.36 294	0.20 259	0.70 309	0.26 274	0.22 319	0.52 342	0.35 324	0.61 335	0.44 241	0.38 255	0.52 292	0.48 293	0.38 294	0.84 345	0.46 312	0.13 277	0.14 318	0.15 313	0.16 329	0.16 297	0.15 292

psmorigin	0.50 346	0.25 298	3.03 407	0.24 209	0.19 282	0.38 276	0.22 201	0.50 239	0.44 241	0.64 355	0.68 340	0.71 362	0.51 342	0.85 346	0.45 306	0.14 300	0.17 344	0.13 282	0.14 310	0.16 297	0.21 345

PVD	0.58 361	0.34 345	0.84 336	0.39 364	0.31 362	0.59 350	0.47 362	0.80 380	1.25 391	0.92 375	1.09 374	0.79 366	0.82 376	0.85 346	0.76 351	0.21 352	0.18 350	0.22 354	0.18 343	0.27 361	0.35 374

SGM-Forest	0.36 294	0.17 224	0.47 212	0.23 172	0.16 229	0.45 313	0.41 346	0.55 290	0.48 281	0.52 337	0.60 320	0.52 310	0.41 306	0.85 346	0.50 323	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
RYNet	0.37 303	0.18 236	0.59 273	0.25 246	0.28 352	0.61 354	0.32 309	0.59 323	0.59 330	0.41 287	0.38 178	0.57 324	0.39 299	0.87 349	0.53 328	0.11 234	0.08 224	0.12 263	0.11 249	0.18 323	0.18 321

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	0.54 315	0.38 255	0.60 320	0.43 265	0.29 237	0.87 349	0.40 289	0.11 234	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 162

DPSNet	0.47 340	0.24 294	0.93 352	0.27 297	0.20 296	0.75 368	0.57 374	0.84 384	0.79 366	0.47 322	0.51 284	0.60 332	0.69 366	0.87 349	0.71 349	0.16 323	0.13 314	0.12 263	0.10 216	0.25 351	0.21 345

MSMD_ROB	0.60 365	0.33 344	0.61 278	0.30 325	0.25 342	0.86 377	0.35 324	0.55 290	0.67 347	1.10 386	1.49 391	1.76 395	0.97 386	0.88 352	0.49 318	0.23 355	0.21 360	0.27 360	0.27 369	0.25 351	0.24 360

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

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	0.67 354	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	0.53 355	0.28 319	0.96 356	0.26 274	0.15 206	0.69 361	0.44 354	0.67 363	1.34 392	0.67 358	0.98 371	0.94 373	0.71 368	0.89 353	0.76 351	0.14 300	0.12 304	0.12 263	0.11 249	0.17 312	0.16 299

GANetREF_RVC	0.43 330	0.47 366	0.69 303	0.38 362	0.20 296	0.51 333	0.48 366	0.66 358	0.66 344	0.46 314	0.46 262	0.50 303	0.44 319	0.90 356	0.39 282	0.27 365	0.21 360	0.32 370	0.18 343	0.27 361	0.22 350
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
TDLM	0.30 256	0.21 272	0.38 128	0.28 314	0.15 206	0.33 237	0.32 309	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

FCDSN-DC	0.63 367	0.31 337	0.61 278	0.36 355	0.30 360	0.65 357	0.37 331	0.66 358	0.68 350	1.14 388	1.54 394	1.71 394	1.26 395	0.92 358	0.64 345	0.24 358	0.22 365	0.27 360	0.26 367	0.27 361	0.27 365
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous Stereo	0.38 309	0.34 345	1.00 360	0.30 325	0.25 342	0.33 237	0.44 354	0.50 239	0.54 315	0.41 287	0.45 252	0.39 239	0.26 194	0.93 359	0.48 315	0.15 311	0.14 318	0.15 313	0.16 329	0.16 297	0.17 307

PASM	0.45 337	0.35 348	0.90 347	0.35 354	0.33 364	0.39 283	0.38 337	0.50 239	0.61 336	0.52 337	0.51 284	0.62 338	0.45 322	0.93 359	0.48 315	0.26 360	0.29 378	0.29 366	0.33 374	0.29 366	0.26 362

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	0.24 357	0.22 359	0.17 312	0.17 307

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

GANet	0.36 294	0.22 284	0.49 226	0.29 317	0.17 245	0.41 291	0.38 337	0.57 311	0.45 253	0.46 314	0.75 351	0.55 318	0.40 302	0.94 362	0.41 295	0.13 277	0.13 314	0.13 282	0.11 249	0.14 277	0.11 232

ELAS	0.74 379	0.36 351	0.85 339	0.36 355	0.33 364	1.36 399	0.77 390	0.93 387	0.92 378	1.41 397	1.53 393	1.16 381	1.17 391	0.95 364	1.03 369	0.26 360	0.25 372	0.28 365	0.28 372	0.31 368	0.30 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.72 375	0.81 388	1.33 385	0.72 389	0.50 379	0.80 374	0.31 304	0.71 370	0.80 367	0.50 326	0.72 349	0.95 375	0.43 317	0.96 365	1.20 384	1.13 409	0.21 360	0.76 393	0.45 383	0.65 389	0.46 384

AnyNet_C01	0.65 369	0.58 378	2.60 404	0.32 338	0.26 347	0.88 378	0.61 378	0.63 350	0.62 338	0.68 359	0.96 370	0.76 365	0.60 354	0.96 365	1.43 389	0.16 323	0.16 339	0.17 328	0.17 338	0.23 347	0.23 356

CC-Net-ROB	0.43 330	0.47 366	0.65 294	0.37 360	0.23 330	0.51 333	0.29 290	0.66 358	0.49 290	0.46 314	0.51 284	0.48 293	0.38 294	0.96 365	0.35 265	0.34 376	0.23 368	0.55 384	0.25 363	0.31 368	0.20 338

WZ-Net	0.52 354	0.38 358	1.90 395	0.30 325	0.24 335	0.57 348	0.48 366	0.62 344	0.78 365	0.50 326	0.71 345	0.68 357	0.54 345	0.98 368	0.84 358	0.13 277	0.10 270	0.11 230	0.12 281	0.19 327	0.20 338

Wz-Net-TNSev	0.51 350	0.58 378	1.61 393	0.25 246	0.21 304	0.65 357	0.45 356	0.63 350	0.69 352	0.51 331	0.54 300	0.71 362	0.60 354	1.00 369	0.77 354	0.15 311	0.15 332	0.13 282	0.15 318	0.21 338	0.20 338

STTRV1_RVC	0.42 326	0.32 342	0.89 346	0.29 317	0.36 368	0.49 328	0.31 304	0.61 335	0.53 311	0.46 314	0.56 309	0.47 287	0.43 317	1.00 369	0.39 282	0.27 365	0.21 360	0.20 345	0.18 343	0.25 351	0.17 307

SPS-STEREO	0.69 373	0.61 380	0.98 358	0.52 380	0.57 384	0.74 366	0.50 369	0.78 376	0.62 338	0.95 378	0.86 363	0.94 373	0.70 367	1.01 371	0.87 362	0.58 389	0.51 391	0.50 381	0.50 388	0.55 382	0.58 390
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 375	0.81 388	1.37 387	0.72 389	0.53 382	0.77 369	0.42 349	0.85 386	0.90 376	0.74 366	0.75 351	1.32 387	0.72 369	1.02 372	0.55 329	0.54 385	0.31 381	0.71 391	0.35 376	0.64 388	0.45 381

FC-DCNN	0.70 374	0.30 332	0.69 303	0.32 338	0.27 349	0.81 375	0.39 342	0.79 379	0.82 368	1.41 397	1.58 396	1.98 397	1.26 395	1.02 372	0.77 354	0.24 358	0.22 365	0.27 360	0.26 367	0.26 358	0.26 362

ELAS_RVC	0.74 379	0.36 351	1.00 360	0.37 360	0.33 364	0.88 378	0.93 399	0.83 383	1.08 386	1.35 393	1.33 385	1.24 383	1.33 398	1.06 374	0.95 365	0.27 365	0.25 372	0.29 366	0.27 369	0.30 367	0.30 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 384	0.87 392	1.25 379	0.82 392	0.62 387	0.97 383	0.62 379	1.14 391	1.42 394	1.00 381	1.40 386	1.47 390	0.84 378	1.11 375	0.66 347	0.61 390	0.43 388	0.78 394	0.49 386	0.75 393	0.52 386

SGM+DAISY	0.87 383	0.66 384	1.30 384	0.51 378	0.60 385	1.03 385	0.84 396	0.76 374	0.73 360	1.39 395	1.51 392	1.31 386	1.22 393	1.11 375	1.08 371	0.57 388	0.53 394	0.51 383	0.51 389	0.54 381	0.61 395

MeshStereo	0.58 361	0.27 316	0.67 298	0.22 130	0.17 245	0.66 359	0.37 331	0.78 376	0.61 336	1.47 404	1.30 383	1.65 392	0.79 372	1.12 377	0.59 336	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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 350	0.50 373	0.86 340	0.39 364	0.24 335	0.84 376	0.55 373	0.56 304	0.62 338	0.60 350	0.68 340	0.62 338	0.42 314	1.13 378	0.43 299	0.23 355	0.27 374	0.27 360	0.35 376	0.25 351	0.29 366

SGM_RVC	0.50 346	0.19 251	0.50 236	0.25 246	0.15 206	0.69 361	0.39 342	0.68 366	0.82 368	0.95 378	0.84 361	1.13 378	0.76 370	1.16 379	0.60 338	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
IMH-64-1	0.91 385	0.86 390	0.84 336	0.97 397	0.75 392	0.92 381	0.71 383	1.27 392	1.10 387	0.89 373	1.45 388	1.14 379	0.96 384	1.19 380	0.84 358	0.74 393	0.51 391	0.97 398	0.55 393	0.84 396	0.60 392

IMH-64	0.91 385	0.86 390	0.84 336	0.97 397	0.75 392	0.92 381	0.71 383	1.27 392	1.10 387	0.89 373	1.45 388	1.14 379	0.96 384	1.19 380	0.84 358	0.74 393	0.51 391	0.97 398	0.55 393	0.84 396	0.60 392

SDNR	0.42 326	0.21 272	0.82 331	0.21 87	0.18 264	1.27 395	0.17 59	0.50 239	0.49 290	0.42 295	0.81 358	0.38 228	0.27 211	1.19 380	0.38 274	0.23 355	0.24 370	0.17 328	0.13 299	0.17 312	0.20 338

NaN_ROB	0.41 323	0.28 319	0.62 286	0.30 325	0.19 282	0.51 333	0.47 362	0.58 318	0.59 330	0.56 346	0.47 269	0.49 297	0.41 306	1.21 383	0.64 345	0.12 261	0.18 350	0.12 263	0.13 299	0.11 226	0.14 283

NVStereoNet_ROB	0.67 371	0.49 372	0.83 332	0.48 375	0.40 372	0.51 333	0.46 358	0.70 368	0.77 364	0.84 371	1.72 397	1.02 377	0.83 377	1.23 384	0.79 356	0.32 374	0.38 385	0.40 376	0.46 384	0.36 373	0.41 379
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.17 394	1.04 400	1.49 389	1.03 401	0.78 396	1.20 393	0.77 390	1.48 400	1.96 399	1.28 391	1.99 402	2.15 399	1.14 388	1.25 385	1.00 368	0.81 398	0.60 401	1.01 401	0.69 400	0.92 402	0.74 402

MDST_ROB	0.48 342	0.14 165	0.95 355	0.30 325	0.21 304	1.33 398	0.32 309	0.77 375	0.56 324	1.06 384	0.71 345	0.49 297	0.35 278	1.26 386	0.38 274	0.13 277	0.11 287	0.16 322	0.13 299	0.12 252	0.12 254

LE_ROB	1.76 404	0.20 259	2.68 405	0.48 375	0.52 381	0.78 372	0.96 400	0.84 384	6.61 416	7.40 418	2.08 404	2.08 398	4.83 412	1.27 387	3.79 412	0.10 207	0.08 224	0.12 263	0.11 249	0.11 226	0.10 207

WAO-6	1.07 391	0.93 396	0.92 350	0.96 396	0.78 396	1.28 396	0.75 387	1.34 394	2.00 401	1.02 383	1.54 394	1.59 391	1.22 393	1.31 388	1.14 377	0.78 396	0.55 397	1.02 402	0.75 403	0.83 395	0.69 398

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 372	0.64 382	1.06 368	0.45 372	0.27 349	1.40 401	0.58 375	0.78 376	0.92 378	0.84 371	0.86 363	0.88 371	0.68 365	1.33 389	0.68 348	0.37 379	0.29 378	0.34 372	0.36 379	0.43 375	0.37 375

CSAN	0.50 346	0.35 348	0.78 318	0.36 355	0.23 330	0.56 345	0.59 377	0.61 335	0.70 354	0.64 355	0.78 355	0.65 349	0.60 354	1.38 390	0.62 341	0.21 352	0.17 344	0.20 345	0.20 349	0.18 323	0.18 321

FBW_ROB	0.43 330	0.26 309	0.54 252	0.31 332	0.20 296	0.51 333	0.32 309	0.70 368	0.60 333	0.59 349	0.55 304	0.65 349	0.41 306	1.40 391	0.51 325	0.13 277	0.17 344	0.21 348	0.16 329	0.17 312	0.18 321

LVE	1.13 392	1.02 398	1.28 382	1.01 399	0.80 399	1.29 397	0.81 394	1.47 399	1.96 399	1.07 385	1.90 400	1.90 396	1.01 387	1.48 392	0.91 364	0.93 403	0.61 403	0.94 397	0.69 400	0.87 398	0.75 403

WAO-7	1.01 388	0.89 393	0.93 352	0.83 394	0.66 389	1.18 390	0.81 394	1.40 396	1.57 397	1.11 387	1.76 399	1.45 389	1.19 392	1.50 393	1.14 377	0.61 390	0.62 404	0.70 390	0.68 399	0.66 391	0.60 392

RTS	0.78 381	0.48 368	4.68 409	0.34 345	0.28 352	1.12 388	0.46 358	0.62 344	1.03 382	0.73 363	0.89 367	0.60 332	0.59 352	1.61 394	1.16 380	0.14 300	0.11 287	0.15 313	0.15 318	0.21 338	0.19 328

RTSA	0.78 381	0.48 368	4.68 409	0.34 345	0.28 352	1.12 388	0.46 358	0.62 344	1.03 382	0.73 363	0.89 367	0.60 332	0.59 352	1.61 394	1.16 380	0.14 300	0.11 287	0.15 313	0.15 318	0.21 338	0.19 328

UNDER WATER-64	1.55 401	1.19 407	2.52 402	1.31 407	0.95 404	2.12 407	1.21 409	1.45 398	3.19 405	1.43 400	1.32 384	2.64 406	2.04 406	1.63 396	1.83 398	1.11 407	0.67 408	1.28 408	0.92 407	1.19 405	1.02 408

UNDER WATER	1.59 402	1.22 408	2.36 399	1.38 408	1.03 405	1.67 404	1.10 406	1.54 403	3.63 407	1.44 401	1.47 390	2.85 408	2.25 408	1.67 397	1.94 402	1.06 405	0.62 404	1.31 409	0.93 408	1.21 406	1.02 408

ktn	1.77 405	1.36 410	1.22 377	1.43 410	1.14 407	1.52 402	1.08 405	1.51 402	3.96 412	2.77 411	4.69 412	3.35 410	1.46 402	1.69 398	1.25 386	1.43 411	0.77 410	1.45 411	0.99 409	1.32 411	0.96 406

IMH	1.05 390	0.95 397	1.00 360	1.01 399	0.78 396	1.11 387	0.68 382	1.38 395	1.43 395	1.00 381	1.72 397	1.43 388	1.14 388	1.73 399	0.89 363	1.09 406	0.55 397	0.99 400	0.57 395	0.87 398	0.62 397

PWCK	1.00 387	1.17 406	1.70 394	0.91 395	0.41 373	1.19 392	0.92 398	1.10 389	1.14 389	1.16 389	1.14 377	1.25 384	0.88 381	1.75 400	1.04 370	0.87 400	0.50 389	0.87 396	0.53 391	0.96 403	0.52 386

TorneroNet-64	1.43 397	1.03 399	1.20 376	1.10 402	0.86 402	2.26 409	0.73 386	1.84 405	3.84 411	1.25 390	2.25 407	2.69 407	1.42 399	1.76 401	1.43 389	0.76 395	0.50 389	1.09 403	0.66 398	1.23 407	0.76 404

notaker	1.45 398	1.34 409	1.48 388	1.40 409	1.07 406	1.18 390	0.85 397	1.48 400	1.40 393	1.51 405	3.46 410	2.40 404	1.81 404	1.76 401	1.45 392	1.11 407	0.69 409	1.38 410	0.87 406	1.31 409	0.97 407

TorneroNet	2.22 407	1.08 402	1.24 378	1.14 406	0.90 403	5.58 414	0.80 392	2.12 410	8.69 418	2.58 409	5.42 414	3.88 412	1.97 405	1.78 403	1.87 399	0.86 399	0.54 396	1.15 407	0.74 402	1.23 407	0.85 405

JetBlue	1.14 393	0.76 386	2.36 399	0.59 382	0.75 392	3.04 412	1.78 412	1.11 390	0.90 376	0.94 376	1.10 375	1.66 393	1.28 397	2.09 404	1.72 396	0.43 382	0.36 384	0.38 374	0.38 382	0.58 384	0.56 388

MADNet+	1.01 388	1.16 405	4.72 411	0.70 387	0.47 377	1.24 394	0.96 400	0.97 388	0.89 374	0.65 357	0.77 354	0.87 369	0.85 380	2.09 404	1.68 394	0.38 380	0.39 386	0.31 369	0.27 369	0.43 375	0.39 377

MANE	1.41 396	0.36 351	0.74 316	0.43 369	0.41 373	2.16 408	0.80 392	2.39 412	3.38 406	2.22 407	3.06 409	3.54 411	2.73 411	2.15 406	1.94 402	0.28 369	0.27 374	0.30 368	0.46 384	0.28 365	0.34 373

KSHMR	1.89 406	1.36 410	1.60 391	1.47 411	1.22 409	1.38 400	1.06 404	1.79 404	5.97 415	1.42 399	5.65 416	2.98 409	1.14 388	2.23 407	1.20 384	1.27 410	1.12 411	1.46 412	1.10 411	1.32 411	1.15 410

JetRed	2.30 409	2.64 416	6.12 412	1.12 405	1.38 411	5.85 415	3.29 414	1.99 408	1.67 398	1.98 406	1.95 401	2.16 402	1.60 403	2.48 408	4.10 413	1.05 404	1.60 413	1.09 403	1.01 410	1.67 413	1.28 411

SGM-ForestM	1.36 395	0.28 319	0.79 324	0.26 274	0.16 229	2.26 409	1.00 402	1.42 397	1.46 396	2.38 408	2.05 403	5.95 418	2.66 410	2.95 409	2.46 407	0.17 333	0.18 350	0.18 335	0.18 343	0.15 289	0.18 321

WAO-8	1.46 399	1.10 403	1.09 369	1.10 402	0.84 400	2.06 405	0.75 387	1.84 405	3.83 409	1.44 401	2.21 405	2.15 399	1.43 400	3.17 410	1.19 382	0.91 401	0.65 406	1.09 403	0.79 404	0.90 400	0.71 399

Venus	1.46 399	1.10 403	1.09 369	1.10 402	0.84 400	2.06 405	0.75 387	1.84 405	3.83 409	1.44 401	2.21 405	2.15 399	1.43 400	3.17 410	1.19 382	0.91 401	0.65 406	1.09 403	0.79 404	0.90 400	0.71 399

MADNet++	2.26 408	1.80 414	2.06 396	2.13 416	1.97 414	2.61 411	1.79 413	2.38 411	2.16 402	2.75 410	2.65 408	2.38 403	2.43 409	3.17 410	3.21 409	2.17 413	1.95 414	1.94 414	1.63 413	2.06 414	2.01 415

tt	4.71 413	0.10 24	3.94 408	2.06 415	1.53 412	10.14 420	16.88 420	9.27 421	4.98 413	1.39 395	1.02 372	4.68 413	4.90 413	3.35 413	5.86 416	5.76 420	9.15 426	2.24 415	2.53 416	3.10 416	1.32 412

DPSimNet_ROB	4.34 412	4.23 417	6.89 414	3.67 417	3.68 415	4.75 413	5.21 416	2.67 413	3.68 408	5.82 415	3.95 411	5.57 414	6.72 416	3.46 414	4.48 414	4.05 418	2.88 417	4.68 419	3.12 418	3.69 417	3.62 418

HanzoNet	2.97 410	1.69 412	2.29 398	1.74 412	1.33 410	1.53 403	1.03 403	1.99 408	2.64 404	5.51 414	5.16 413	5.90 417	6.82 417	4.32 415	3.29 410	3.16 415	2.02 416	1.92 413	2.87 417	2.24 415	1.89 414

DGTPSM_ROB	8.34 417	5.10 418	10.37 423	5.31 420	10.18 420	8.33 416	23.60 425	6.06 417	13.41 424	4.90 412	10.87 422	5.65 415	10.44 419	6.17 416	12.59 420	3.74 416	7.55 421	3.69 417	7.26 422	4.14 418	7.46 420

DPSMNet_ROB	8.40 418	5.11 419	10.49 424	5.58 421	10.25 421	8.34 417	23.62 426	6.07 418	13.45 425	4.93 413	10.88 423	5.66 416	10.44 419	6.24 417	12.64 421	3.98 417	7.61 422	3.76 418	7.30 423	4.20 419	7.51 421

ASD4	7.23 415	6.65 420	7.69 415	5.24 419	5.62 417	11.85 421	20.36 421	7.57 419	7.14 417	6.55 416	5.47 415	5.99 419	5.78 414	7.22 418	9.24 419	4.85 419	4.44 418	6.40 423	5.19 419	6.53 420	4.89 419

BEATNet-Init1	4.73 414	2.61 415	13.29 425	0.58 381	0.53 382	10.12 419	3.33 415	4.83 415	5.01 414	8.75 419	8.51 417	14.08 427	7.60 418	7.70 419	5.34 415	0.28 369	0.28 377	0.34 372	0.37 380	0.57 383	0.45 381

LRCNet_RVC	10.90 420	14.34 429	9.35 416	15.35 425	8.04 419	1.08 386	0.34 321	8.78 420	0.70 354	12.63 426	16.05 426	9.85 420	6.54 415	8.57 420	6.34 417	20.27 434	5.40 420	23.70 433	21.88 432	14.87 427	13.83 428

PML	16.10 427	12.82 428	6.78 413	5.23 418	7.76 418	33.92 431	66.56 437	5.30 416	10.28 419	26.12 436	68.59 437	20.51 429	13.49 427	10.06 421	6.78 418	5.96 421	2.00 415	6.04 422	2.18 415	8.96 423	2.60 417

xxxxx1	15.27 424	9.54 422	10.31 418	20.13 428	18.88 427	17.08 423	23.03 422	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 418	10.74 422	10.61 422	10.72 422	13.89 425	7.97 424	9.20 427	31.85 436	44.72 436	12.84 424	13.69 425

tt_ll	15.27 424	9.54 422	10.31 418	20.13 428	18.88 427	17.08 423	23.03 422	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 418	10.74 422	10.61 422	10.72 422	13.89 425	7.97 424	9.20 427	31.85 436	44.72 436	12.84 424	13.69 425

ff	15.27 424	9.54 422	10.31 418	20.13 428	18.88 427	17.08 423	23.03 422	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 418	10.74 422	10.61 422	10.72 422	13.89 425	7.97 424	9.20 427	31.85 436	44.72 436	12.84 424	13.69 425

Anonymous_1	16.62 428	9.35 421	9.84 417	10.66 422	14.64 424	18.66 427	27.12 427	12.64 425	13.51 426	10.76 425	10.30 421	10.13 421	10.60 421	11.06 425	12.74 422	15.87 433	7.74 423	16.92 430	43.48 435	58.66 438	7.68 422

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

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

HaxPig	17.72 429	20.22 436	19.73 426	16.53 426	16.51 425	9.27 418	9.33 417	14.34 428	13.27 423	18.65 427	18.70 427	17.35 428	16.77 428	17.04 428	16.45 428	22.05 435	20.89 436	22.27 432	21.53 431	21.29 434	22.13 435

MEDIAN_ROB	21.21 430	24.62 437	23.47 434	19.58 427	19.65 430	13.22 422	10.96 418	17.88 429	17.00 429	22.14 435	22.02 430	20.86 430	20.36 429	21.06 429	19.71 430	25.63 437	24.13 437	26.21 434	25.20 433	25.17 435	25.38 436

MyStereo03	23.12 432	19.90 431	20.85 429	22.49 432	22.71 431	38.42 433	55.53 434	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 432	22.03 431	22.69 431	23.90 430	27.38 435	13.62 429	16.50 433	12.15 425	14.28 426	15.95 428	15.53 429

MyStereo02	23.12 432	19.90 431	20.85 429	22.49 432	22.71 431	38.42 433	55.53 434	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 432	22.03 431	22.69 431	23.90 430	27.38 435	13.62 429	16.50 433	12.15 425	14.28 426	15.95 428	15.53 429

MyStereo	23.12 432	19.90 431	20.85 429	22.49 432	22.71 431	38.42 433	55.53 434	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 432	22.03 431	22.69 431	23.90 430	27.38 435	13.62 429	16.50 433	12.15 425	14.28 426	15.95 428	15.53 429

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

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

LSM0	24.24 436	19.98 435	22.32 433	24.22 436	40.14 438	38.48 436	55.20 431	26.95 435	28.57 431	20.49 428	21.83 429	22.26 436	22.75 434	24.22 435	27.30 432	13.66 432	16.32 430	12.19 429	14.15 424	16.10 433	17.66 434

AVERAGE_ROB	25.43 437	29.06 438	27.24 435	24.63 437	24.20 437	17.73 426	12.61 419	22.29 430	21.39 430	26.79 437	26.16 436	25.20 437	24.64 437	25.07 436	23.53 431	29.96 438	28.40 438	30.60 435	29.58 434	29.72 436	29.84 437

SPstereo	14.25 423	1.73 413	2.83 406	1.84 413	1.57 413	23.16 430	43.27 430	35.72 437	29.56 437	20.86 434	20.62 428	26.34 438	21.82 430	25.23 437	19.62 429	1.56 412	1.42 412	2.96 416	2.17 414	1.31 409	1.33 413

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

FADE		1.06 401		0.71 388	0.76 395							1.17 382				24.23 436	4.70 419	17.35 431	17.61 430	0.49 378

Low-res two-view benchmark