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

PFNet+	0.12 131	0.06 17	0.14 144	0.16 60	0.09 121	0.05 1	0.12 23	0.18 86	0.21 152	0.16 170	0.19 148	0.14 127	0.10 78	0.11 41	0.11 69	0.08 189	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.11 285

DLNR_Zeroshot_test	10.48 421	2.27 416	19.78 431	120.28 436	13.29 426	0.06 2	0.13 45	0.24 182	0.10 6	0.08 4	0.10 36	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.13 324	0.04 2	0.06 30	0.04 7	52.68 435	0.04 4

DisPM	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.09 121	0.06 2	0.13 45	0.18 86	0.17 97	0.14 122	0.19 148	0.12 89	0.10 78	0.12 91	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.11 285

Patchmatch Stereo++	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147
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	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

ROB_FTStereo_v2	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

ROB_FTStereo	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

HUI-Stereo	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

SST-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.16 205	0.18 175	0.09 121	0.06 2	0.12 23	0.18 86	0.10 6	0.15 143	0.18 137	0.13 111	0.12 130	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 225	0.06 81	0.07 147	0.06 95

RAFT_R40	0.11 69	0.07 51	0.15 170	0.18 175	0.09 121	0.06 2	0.13 45	0.17 62	0.15 66	0.14 122	0.18 137	0.15 148	0.12 130	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 225	0.06 81	0.06 92	0.05 42

Pruner-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.12 85	0.17 108	0.09 121	0.06 2	0.12 23	0.18 86	0.17 97	0.14 122	0.19 148	0.13 111	0.10 78	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.08 210

iGMRVC	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

iRAFT	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

RAFT-IKP	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

MIM_Stereo	0.10 45	0.07 51	0.11 62	0.15 35	0.07 14	0.07 15	0.12 23	0.20 121	0.14 54	0.13 101	0.14 78	0.09 37	0.05 2	0.12 91	0.08 9	0.05 2	0.06 186	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

CASnet	0.09 7	0.09 180	0.09 24	0.19 220	0.06 2	0.07 15	0.11 10	0.18 86	0.14 54	0.11 59	0.10 36	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.10 266	0.08 210	0.06 92	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-3	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.18 175	0.07 14	0.07 15	0.14 75	0.12 3	0.16 82	0.10 33	0.08 17	0.08 23	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 4

test_1	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.18 175	0.07 14	0.07 15	0.14 75	0.12 3	0.16 82	0.10 33	0.08 17	0.08 23	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 4

HHNet	0.11 69	0.06 17	0.16 205	0.15 35	0.14 315	0.07 15	0.13 45	0.20 121	0.18 107	0.15 143	0.25 218	0.11 70	0.09 65	0.13 128	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.09 242

FTStereo	0.12 131	0.07 51	0.14 144	0.18 175	0.09 121	0.07 15	0.15 120	0.22 151	0.18 107	0.12 77	0.24 192	0.11 70	0.13 159	0.13 128	0.14 170	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.06 92	0.10 264

IRAFT_RVC	0.12 131	0.08 133	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.07 15	0.14 75	0.25 199	0.23 179	0.14 122	0.15 89	0.15 148	0.12 130	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 225	0.06 81	0.06 92	0.06 95

LoS_RVC	0.08 2	0.05 5	0.07 1	0.15 35	0.07 14	0.08 22	0.15 120	0.12 3	0.11 15	0.08 4	0.09 23	0.06 3	0.09 65	0.10 15	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.04 4

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 17	0.09 24	0.17 108	0.06 2	0.08 22	0.12 23	0.13 9	0.08 1	0.08 4	0.07 13	0.06 3	0.04 1	0.10 15	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.03 1

HBP-ISP	0.18 266	0.13 286	0.17 224	0.15 35	0.11 252	0.08 22	0.13 45	0.28 240	0.30 251	0.22 256	0.33 289	0.21 215	0.25 305	0.23 293	0.18 240	0.15 344	0.17 360	0.21 362	0.17 355	0.10 271	0.09 242

test_4	0.11 69	0.10 234	0.08 6	0.19 220	0.09 121	0.08 22	0.21 289	0.15 21	0.18 107	0.12 77	0.18 137	0.12 89	0.09 65	0.08 5	0.11 69	0.04 1	0.04 2	0.08 158	0.08 210	0.04 1	0.04 4

GLC_STEREO	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.18 175	0.07 14	0.08 22	0.13 45	0.16 35	0.24 189	0.12 77	0.13 71	0.12 89	0.08 48	0.18 222	0.12 119	0.06 50	0.08 266	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

LCNet	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.19 220	0.09 121	0.08 22	0.14 75	0.21 132	0.15 66	0.12 77	0.15 89	0.16 162	0.11 102	0.12 91	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.14 325

AAGNet	0.12 131	0.08 133	0.17 224	0.19 220	0.09 121	0.08 22	0.13 45	0.19 110	0.13 40	0.16 170	0.21 173	0.13 111	0.14 188	0.11 41	0.14 170	0.06 50	0.04 2	0.09 225	0.06 81	0.06 92	0.05 42

PSM-softLoss	0.12 131	0.07 51	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.08 22	0.12 23	0.24 182	0.17 97	0.15 143	0.19 148	0.13 111	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.12 303

KMStereo	0.12 131	0.07 51	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.08 22	0.12 23	0.24 182	0.17 97	0.15 143	0.19 148	0.13 111	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.12 303

KYRaft	0.12 131	0.07 51	0.10 38	0.19 220	0.09 121	0.08 22	0.15 120	0.23 165	0.12 25	0.13 101	0.16 101	0.20 209	0.10 78	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.08 158	0.08 210	0.06 92	0.15 340

ASMatch	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.17 108	0.10 214	0.08 22	0.14 75	0.18 86	0.16 82	0.12 77	0.16 101	0.16 162	0.11 102	0.13 128	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.09 242

DeepStereo_RVC	0.11 69	0.08 133	0.17 224	0.18 175	0.08 45	0.08 22	0.11 10	0.17 62	0.12 25	0.13 101	0.15 89	0.12 89	0.12 130	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.08 210

RAFT-345	0.11 69	0.07 51	0.16 205	0.17 108	0.08 45	0.08 22	0.12 23	0.16 35	0.10 6	0.11 59	0.34 299	0.09 37	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.04 1	0.05 42

GMM-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.10 38	0.18 175	0.09 121	0.08 22	0.14 75	0.24 182	0.16 82	0.11 59	0.15 89	0.13 111	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.09 242

4D-IteraStereo	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.18 175	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.18 86	0.15 66	0.10 33	0.11 50	0.10 56	0.07 28	0.12 91	0.09 16	0.05 2	0.03 1	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.05 42

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 6	0.14 11	0.07 14	0.09 36	0.14 75	0.11 1	0.09 2	0.08 4	0.09 23	0.11 70	0.07 28	0.12 91	0.08 9	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.05 42

RCA-Stereo	0.09 7	0.06 17	0.09 24	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.13 45	0.18 86	0.14 54	0.10 33	0.11 50	0.08 23	0.07 28	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

CroCo-Stereo Lap2	0.09 7	0.09 180	0.08 6	0.22 303	0.09 121	0.09 36	0.18 227	0.16 35	0.12 25	0.09 14	0.10 36	0.05 1	0.05 2	0.08 5	0.08 9	0.06 50	0.06 186	0.07 98	0.05 31	0.06 92	0.05 42

DCANet-4	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 189	0.18 86	0.20 139	0.13 101	0.17 117	0.09 37	0.14 188	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

fff	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.21 152	0.13 101	0.17 117	0.10 56	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

ADStereo(finetuned)	0.10 45	0.06 17	0.13 108	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.20 139	0.13 101	0.18 137	0.10 56	0.12 130	0.12 91	0.12 119	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

iRaft-Stereo_5w	0.12 131	0.09 180	0.12 85	0.20 261	0.08 45	0.09 36	0.12 23	0.22 151	0.22 170	0.19 218	0.14 78	0.11 70	0.09 65	0.20 254	0.16 217	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.06 95

TransformOpticalFlow	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.18 175	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.19 110	0.16 82	0.12 77	0.16 101	0.11 70	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

OMP-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.14 144	0.18 175	0.08 45	0.09 36	0.12 23	0.21 132	0.21 152	0.13 101	0.14 78	0.11 70	0.12 130	0.11 41	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.04 4

PFNet	0.12 131	0.06 17	0.17 224	0.18 175	0.08 45	0.09 36	0.15 120	0.26 207	0.20 139	0.16 170	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.13 128	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

GrayStereo	0.11 69	0.06 17	0.11 62	0.19 220	0.09 121	0.09 36	0.16 169	0.18 86	0.17 97	0.14 122	0.17 117	0.17 178	0.11 102	0.12 91	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.10 264

AnonymousM	0.10 45	0.06 17	0.10 38	0.14 11	0.07 14	0.09 36	0.13 45	0.19 110	0.14 54	0.13 101	0.12 60	0.09 37	0.08 48	0.13 128	0.10 43	0.08 189	0.05 79	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.05 42

CroCo-Stereo	0.09 7	0.08 133	0.08 6	0.22 303	0.09 121	0.09 36	0.18 227	0.16 35	0.12 25	0.07 2	0.07 13	0.08 23	0.06 6	0.08 5	0.07 1	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.04 7	0.05 36	0.04 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.07 1	0.13 6	0.07 14	0.09 36	0.12 23	0.14 15	0.14 54	0.10 33	0.14 78	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.04 1	0.04 4
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
raftrobust	0.09 7	0.06 17	0.11 62	0.17 108	0.08 45	0.09 36	0.10 5	0.18 86	0.16 82	0.10 33	0.09 23	0.12 89	0.08 48	0.12 91	0.10 43	0.08 189	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

DCANet	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.20 139	0.13 101	0.18 137	0.10 56	0.11 102	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

csc	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.21 152	0.13 101	0.17 117	0.10 56	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

cscssc	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.21 152	0.13 101	0.17 117	0.10 56	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

CFNet-RSSM	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.17 62	0.18 107	0.08 4	0.12 60	0.11 70	0.09 65	0.12 91	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.04 4

AE-Stereo	0.10 45	0.08 133	0.11 62	0.19 220	0.09 121	0.10 56	0.15 120	0.14 15	0.20 139	0.09 14	0.15 89	0.12 89	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.06 186	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.04 4

MSKI-zero shot	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.13 45	0.15 21	0.14 54	0.09 14	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

MIF-Stereo (partial)	0.11 69	0.06 17	0.10 38	0.19 220	0.10 214	0.10 56	0.12 23	0.17 62	0.19 121	0.14 122	0.16 101	0.10 56	0.11 102	0.12 91	0.12 119	0.08 189	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.07 147

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 1	0.17 108	0.08 45	0.10 56	0.13 45	0.12 3	0.09 2	0.09 14	0.10 36	0.08 23	0.06 6	0.09 10	0.09 16	0.08 189	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.04 4

MC-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.09 24	0.17 108	0.06 2	0.10 56	0.14 75	0.12 3	0.11 15	0.09 14	0.12 60	0.09 37	0.06 6	0.11 41	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

TRStereo	0.10 45	0.05 5	0.12 85	0.16 60	0.12 280	0.10 56	0.13 45	0.18 86	0.19 121	0.09 14	0.09 23	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.08 9	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.04 1	0.04 4

STrans-v2	0.10 45	0.07 51	0.13 108	0.18 175	0.08 45	0.10 56	0.14 75	0.22 151	0.11 15	0.11 59	0.15 89	0.12 89	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

NF-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.10 56	0.13 45	0.23 165	0.19 121	0.12 77	0.17 117	0.12 89	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.12 303

OCTAStereo	0.11 69	0.07 51	0.14 144	0.17 108	0.09 121	0.10 56	0.13 45	0.23 165	0.19 121	0.12 77	0.17 117	0.12 89	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 285

NRIStereo	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.18 175	0.08 45	0.10 56	0.13 45	0.17 62	0.15 66	0.12 77	0.15 89	0.13 111	0.13 159	0.13 128	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.07 147

PSM-AAD	0.11 69	0.07 51	0.10 38	0.20 261	0.09 121	0.10 56	0.14 75	0.21 132	0.13 40	0.12 77	0.14 78	0.18 190	0.11 102	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.14 325

RE-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.10 56	0.13 45	0.23 165	0.19 121	0.12 77	0.17 117	0.12 89	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 285

TVStereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.10 56	0.13 45	0.23 165	0.19 121	0.12 77	0.17 117	0.12 89	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 285

CRE-IMP	0.11 69	0.09 180	0.16 205	0.19 220	0.09 121	0.10 56	0.12 23	0.18 86	0.10 6	0.14 122	0.14 78	0.14 127	0.13 159	0.12 91	0.12 119	0.07 140	0.04 2	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.08 210

rafts_anoy	0.11 69	0.06 17	0.10 38	0.17 108	0.08 45	0.10 56	0.14 75	0.18 86	0.14 54	0.13 101	0.13 71	0.12 89	0.11 102	0.11 41	0.13 146	0.07 140	0.05 79	0.09 225	0.11 302	0.07 147	0.06 95

raft+_RVC	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.11 10	0.24 182	0.20 139	0.12 77	0.15 89	0.12 89	0.08 48	0.12 91	0.13 146	0.07 140	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

111	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.10 56	0.14 75	0.21 132	0.24 189	0.11 59	0.12 60	0.14 127	0.12 130	0.13 128	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.06 92	0.05 42

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.17 108	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.10 36	0.08 23	0.09 65	0.12 91	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.03 1

AFF-stereo	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.18 86	0.10 6	0.10 33	0.11 50	0.09 37	0.10 78	0.12 91	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 158	0.04 1	0.04 4

EAI-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.16 35	0.09 2	0.08 4	0.09 23	0.08 23	0.07 28	0.09 10	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.05 36	0.04 4

Gwc-CoAtRS	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.18 86	0.17 97	0.08 4	0.10 36	0.12 89	0.09 65	0.12 91	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.05 42

ff7	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

IGEVStereo-DCA	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.10 214	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

ffff	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

rrr	0.09 7	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.10 214	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.15 66	0.10 33	0.06 2	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

11t	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

test croco	0.11 69	0.09 180	0.10 38	0.19 220	0.09 121	0.11 77	0.14 75	0.14 15	0.13 40	0.13 101	0.15 89	0.09 37	0.12 130	0.13 128	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.09 225	0.06 81	0.06 92	0.06 95

RAFT-Test	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.13 40	0.09 14	0.10 36	0.11 70	0.09 65	0.12 91	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

HH	0.09 7	0.06 17	0.13 108	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.16 169	0.15 21	0.10 6	0.08 4	0.10 36	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

HanStereo	0.09 7	0.06 17	0.13 108	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.16 169	0.15 21	0.10 6	0.08 4	0.10 36	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

LL-Strereo	0.13 155	0.10 234	0.12 85	0.20 261	0.10 214	0.11 77	0.18 227	0.33 291	0.25 205	0.16 170	0.16 101	0.14 127	0.14 188	0.19 241	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.04 1	0.05 42

anonymousdsp	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 108	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

EGLCR-Stereo	0.08 2	0.05 5	0.08 6	0.14 11	0.07 14	0.11 77	0.12 23	0.11 1	0.16 82	0.06 1	0.05 1	0.07 17	0.05 2	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

DCRE	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.11 252	0.11 77	0.17 189	0.18 86	0.17 97	0.11 59	0.18 137	0.11 70	0.10 78	0.15 159	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

ProNet	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.15 120	0.15 21	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.07 17	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.06 95

ccc-4	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

IGEV-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 108	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.20 121	0.15 66	0.13 101	0.18 137	0.07 17	0.07 28	0.14 145	0.14 170	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

IIG-Stereo	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.12 23	0.22 151	0.18 107	0.14 122	0.17 117	0.12 89	0.13 159	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

cross-raft	0.10 45	0.09 180	0.09 24	0.19 220	0.07 14	0.11 77	0.24 318	0.13 9	0.15 66	0.08 4	0.10 36	0.12 89	0.10 78	0.09 10	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

test-1	0.10 45	0.07 51	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.11 77	0.24 318	0.15 21	0.18 107	0.09 14	0.07 13	0.10 56	0.08 48	0.08 5	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.05 42

iRaftStereo_RVC	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.11 77	0.17 189	0.18 86	0.12 25	0.09 14	0.11 50	0.10 56	0.07 28	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.08 210	0.04 1	0.04 4

TANstereo	0.09 7	0.04 1	0.08 6	0.13 6	0.06 2	0.11 77	0.13 45	0.15 21	0.19 121	0.11 59	0.15 89	0.10 56	0.07 28	0.12 91	0.09 16	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

test_xeample3	0.09 7	0.07 51	0.12 85	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.14 54	0.10 33	0.07 13	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

R-Stereo Train	0.10 45	0.06 17	0.11 62	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 182	0.11 15	0.12 77	0.19 148	0.11 70	0.08 48	0.10 15	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.05 42

RAFT-Stereo	0.10 45	0.06 17	0.11 62	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 182	0.11 15	0.12 77	0.19 148	0.11 70	0.08 48	0.10 15	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.05 42
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CoDeX	0.12 131	0.07 51	0.13 108	0.17 108	0.08 45	0.12 102	0.16 169	0.23 165	0.27 227	0.13 101	0.17 117	0.15 148	0.12 130	0.14 145	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

whm_eth	0.14 180	0.09 180	0.21 280	0.21 287	0.12 280	0.12 102	0.16 169	0.18 86	0.29 246	0.17 180	0.32 282	0.09 37	0.13 159	0.18 222	0.14 170	0.07 140	0.07 240	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.07 147

IGEV_Zeroshot_test	0.09 7	0.05 5	0.13 108	0.14 11	0.08 45	0.12 102	0.13 45	0.17 62	0.11 15	0.10 33	0.06 2	0.09 37	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

RAFT_CTSACE	0.12 131	0.09 180	0.10 38	0.22 303	0.08 45	0.12 102	0.24 318	0.18 86	0.17 97	0.21 247	0.27 245	0.13 111	0.07 28	0.13 128	0.09 16	0.05 2	0.06 186	0.08 158	0.07 158	0.04 1	0.04 4

SA	0.13 155	0.09 180	0.09 24	0.18 175	0.08 45	0.12 102	0.24 318	0.23 165	0.19 121	0.17 180	0.27 245	0.15 148	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.05 36	0.05 42

iRaft-Stereo_20w	0.09 7	0.05 5	0.13 108	0.14 11	0.09 121	0.12 102	0.15 120	0.19 110	0.11 15	0.11 59	0.08 17	0.08 23	0.05 2	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

UDGNet	0.14 180	0.13 286	0.17 224	0.18 175	0.10 214	0.12 102	0.16 169	0.21 132	0.27 227	0.20 238	0.20 157	0.17 178	0.13 159	0.16 184	0.14 170	0.10 262	0.06 186	0.09 225	0.07 158	0.07 147	0.07 147

IPLGR_C	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.08 45	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.15 66	0.14 122	0.11 50	0.16 162	0.10 78	0.16 184	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

MIPNet	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.12 102	0.14 75	0.21 132	0.25 205	0.12 77	0.10 36	0.09 37	0.07 28	0.13 128	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

GMOStereo	0.11 69	0.09 180	0.08 6	0.19 220	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 59	0.17 117	0.14 127	0.12 130	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.07 158	0.04 1	0.04 4

error version	0.11 69	0.09 180	0.08 6	0.19 220	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 59	0.17 117	0.14 127	0.12 130	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.07 158	0.04 1	0.04 4

test-v	0.11 69	0.09 180	0.08 6	0.19 220	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 59	0.17 117	0.14 127	0.12 130	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.07 158	0.04 1	0.04 4

GwcNet-ADL	0.13 155	0.08 133	0.14 144	0.20 261	0.09 121	0.12 102	0.20 276	0.30 264	0.25 205	0.14 122	0.14 78	0.18 190	0.14 188	0.13 128	0.15 200	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.06 95

CrosDoStereo	0.12 131	0.07 51	0.12 85	0.14 11	0.09 121	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.22 170	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.11 102	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.05 42

DeepStereo_LL	0.12 131	0.07 51	0.12 85	0.14 11	0.09 121	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.22 170	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.11 102	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.05 42

RAFT-RH_RVC	0.12 131	0.06 17	0.14 144	0.16 60	0.09 121	0.12 102	0.12 23	0.17 62	0.12 25	0.13 101	0.40 327	0.11 70	0.10 78	0.13 128	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.06 95

test-2	0.11 69	0.09 180	0.08 6	0.19 220	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 59	0.17 117	0.14 127	0.12 130	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.07 158	0.04 1	0.04 4

Prome-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.18 175	0.09 121	0.12 102	0.14 75	0.23 165	0.13 40	0.13 101	0.16 101	0.13 111	0.08 48	0.12 91	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.10 264

HITNet	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.06 2	0.12 102	0.10 5	0.18 86	0.18 107	0.13 101	0.17 117	0.15 148	0.11 102	0.15 159	0.14 170	0.06 50	0.04 2	0.04 1	0.04 7	0.06 92	0.05 42
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
MyStereo06	0.10 45	0.07 51	0.12 85	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.18 227	0.19 110	0.12 25	0.13 101	0.08 17	0.07 17	0.07 28	0.11 41	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.06 95

MyStereo05	0.13 155	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.18 227	0.28 240	0.35 289	0.17 180	0.14 78	0.15 148	0.11 102	0.15 159	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.06 95

ACVNet-DCA	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.24 182	0.16 82	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 147

xx1	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.16 35	0.18 107	0.09 14	0.09 23	0.16 162	0.16 217	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.08 210	0.07 147	0.07 147

1test111	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.24 182	0.16 82	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.15 159	0.16 217	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 147

cc1	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.16 35	0.18 107	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.06 95

tt1	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.15 21	0.19 121	0.09 14	0.08 17	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.06 95

MIF-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.08 6	0.18 175	0.08 45	0.13 121	0.11 10	0.12 3	0.11 15	0.10 33	0.12 60	0.05 1	0.06 6	0.09 10	0.10 43	0.07 140	0.06 186	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.05 42

EKT-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.14 144	0.16 60	0.10 214	0.13 121	0.14 75	0.19 110	0.21 152	0.11 59	0.08 17	0.13 111	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.08 189	0.06 186	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.07 147

Any-RAFT	0.10 45	0.05 5	0.10 38	0.15 35	0.07 14	0.13 121	0.14 75	0.21 132	0.15 66	0.11 59	0.12 60	0.13 111	0.10 78	0.13 128	0.10 43	0.07 140	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

anonymousdsp2	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.13 121	0.14 75	0.19 110	0.23 179	0.13 101	0.14 78	0.12 89	0.09 65	0.14 145	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.06 95

CBFPSM	0.15 212	0.07 51	0.27 311	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.22 151	0.23 179	0.20 238	0.27 245	0.23 242	0.16 217	0.16 184	0.19 250	0.06 50	0.06 186	0.06 30	0.07 158	0.07 147	0.07 147

anonymousa	0.13 155	0.07 51	0.14 144	0.18 175	0.09 121	0.13 121	0.17 189	0.20 121	0.29 246	0.15 143	0.24 192	0.16 162	0.14 188	0.14 145	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.09 248	0.05 36	0.07 147

qqq	0.13 155	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.24 182	0.16 82	0.15 143	0.19 148	0.16 162	0.16 217	0.15 159	0.16 217	0.07 140	0.06 186	0.08 158	0.08 210	0.07 147	0.07 147

raft_robust	0.13 155	0.10 234	0.07 1	0.18 175	0.08 45	0.13 121	0.24 318	0.29 254	0.34 278	0.20 238	0.20 157	0.15 148	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.04 4

CIPLG	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.17 62	0.16 82	0.14 122	0.11 50	0.16 162	0.10 78	0.17 213	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

IPLGR	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.18 175	0.08 45	0.13 121	0.16 169	0.21 132	0.24 189	0.12 77	0.12 60	0.11 70	0.09 65	0.13 128	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.04 4

ACRE	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.17 62	0.14 54	0.14 122	0.11 50	0.16 162	0.10 78	0.16 184	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

test_3	0.11 69	0.09 180	0.10 38	0.21 287	0.08 45	0.13 121	0.25 333	0.14 15	0.21 152	0.10 33	0.10 36	0.09 37	0.10 78	0.08 5	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 158	0.04 1	0.04 4

PSMNet-ADL	0.15 212	0.12 267	0.13 108	0.22 303	0.09 121	0.13 121	0.20 276	0.26 207	0.23 179	0.18 208	0.20 157	0.23 242	0.17 238	0.18 222	0.18 240	0.09 231	0.08 266	0.08 158	0.11 302	0.08 194	0.07 147

XX-TBD	0.09 7	0.06 17	0.07 1	0.14 11	0.07 14	0.13 121	0.16 169	0.14 15	0.14 54	0.11 59	0.12 60	0.09 37	0.08 48	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

CFNet_pseudo	0.14 180	0.08 133	0.16 205	0.16 60	0.09 121	0.13 121	0.14 75	0.27 219	0.34 278	0.15 143	0.21 173	0.22 231	0.13 159	0.18 222	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.07 147	0.07 147

RALCasStereoNet	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.16 60	0.08 45	0.13 121	0.14 75	0.17 62	0.11 15	0.12 77	0.17 117	0.14 127	0.10 78	0.12 91	0.11 69	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.05 31	0.08 194	0.07 147

GES	0.14 180	0.08 133	0.16 205	0.15 35	0.10 214	0.13 121	0.13 45	0.28 240	0.26 217	0.17 180	0.24 192	0.19 194	0.14 188	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.08 266	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.09 242

PSMNet-RSSM	0.14 180	0.07 51	0.14 144	0.15 35	0.08 45	0.13 121	0.16 169	0.25 199	0.24 189	0.17 180	0.28 254	0.23 242	0.14 188	0.16 184	0.14 170	0.11 287	0.06 186	0.09 225	0.12 320	0.08 194	0.07 147

PMTNet	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.12 3	0.06 2	0.13 121	0.14 75	0.16 35	0.11 15	0.09 14	0.13 71	0.10 56	0.07 28	0.14 145	0.10 43	0.15 344	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 147	0.06 95

FADNet_RVC	0.17 253	0.14 301	0.41 351	0.20 261	0.11 252	0.13 121	0.13 45	0.27 219	0.22 170	0.21 247	0.23 183	0.20 209	0.18 248	0.15 159	0.17 228	0.08 189	0.08 266	0.12 309	0.09 248	0.11 287	0.10 264

DIP-Stereo	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.09 3	0.16 35	0.16 82	0.12 77	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.16 184	0.14 170	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.07 147
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.14 180	0.09 180	0.16 205	0.16 60	0.09 121	0.13 121	0.14 75	0.27 219	0.34 278	0.15 143	0.21 173	0.22 231	0.13 159	0.18 222	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.07 147

MyStereo07	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.17 189	0.15 21	0.15 66	0.09 14	0.06 2	0.06 3	0.07 28	0.12 91	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.06 95

MyStereo04	0.13 155	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.17 189	0.29 254	0.38 304	0.17 180	0.14 78	0.16 162	0.11 102	0.15 159	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.06 95

StereoIM	0.09 7	0.09 180	0.08 6	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.11 10	0.16 35	0.16 82	0.09 14	0.11 50	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 146	0.07 140	0.06 186	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.04 4

PCWNet_CMD	0.14 180	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.14 75	0.29 254	0.36 294	0.14 122	0.20 157	0.21 215	0.13 159	0.17 213	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.07 147	0.07 147

CFNet_ucs	0.15 212	0.09 180	0.17 224	0.16 60	0.11 252	0.14 150	0.14 75	0.30 264	0.34 278	0.16 170	0.24 192	0.23 242	0.14 188	0.18 222	0.15 200	0.09 231	0.06 186	0.08 158	0.07 158	0.09 246	0.09 242

AEACV	0.09 7	0.05 5	0.08 6	0.14 11	0.13 300	0.14 150	0.13 45	0.15 21	0.09 2	0.07 2	0.09 23	0.07 17	0.08 48	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

LoS	0.09 7	0.05 5	0.11 62	0.13 6	0.07 14	0.14 150	0.11 10	0.15 21	0.15 66	0.09 14	0.09 23	0.12 89	0.09 65	0.15 159	0.10 43	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.05 42

riskmin	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.14 11	0.08 45	0.14 150	0.14 75	0.18 86	0.15 66	0.12 77	0.15 89	0.17 178	0.11 102	0.14 145	0.12 119	0.09 231	0.05 79	0.07 98	0.05 31	0.08 194	0.08 210

IER	0.14 180	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.16 169	0.26 207	0.27 227	0.18 208	0.26 230	0.17 178	0.20 275	0.17 213	0.14 170	0.08 189	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.07 147

test_5	0.14 180	0.12 267	0.08 6	0.20 261	0.10 214	0.14 150	0.28 349	0.21 132	0.24 189	0.19 218	0.28 254	0.11 70	0.15 206	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

THIR-Stereo	0.12 131	0.07 51	0.11 62	0.15 35	0.08 45	0.14 150	0.16 169	0.18 86	0.25 205	0.17 180	0.24 192	0.13 111	0.13 159	0.12 91	0.14 170	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.05 42

DRaft	0.12 131	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.09 121	0.14 150	0.17 189	0.21 132	0.30 251	0.18 208	0.27 245	0.10 56	0.16 217	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.05 42

RALAANet	0.11 69	0.08 133	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.10 5	0.20 121	0.16 82	0.14 122	0.13 71	0.16 162	0.09 65	0.12 91	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.04 4

RAFT + AFF	0.13 155	0.08 133	0.21 280	0.20 261	0.10 214	0.14 150	0.23 310	0.27 219	0.21 152	0.12 77	0.10 36	0.12 89	0.10 78	0.16 184	0.12 119	0.08 189	0.07 240	0.09 225	0.09 248	0.06 92	0.09 242

CREStereo	0.09 7	0.05 5	0.08 6	0.11 1	0.06 2	0.14 150	0.14 75	0.14 15	0.10 6	0.09 14	0.13 71	0.09 37	0.08 48	0.12 91	0.10 43	0.08 189	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 92	0.06 95
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
ACVNet	0.15 212	0.09 180	0.15 170	0.13 6	0.12 280	0.14 150	0.20 276	0.22 151	0.34 278	0.17 180	0.26 230	0.21 215	0.17 238	0.18 222	0.21 269	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.08 194	0.06 95

cf-r	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.14 150	0.19 262	0.21 132	0.25 205	0.17 180	0.26 230	0.22 231	0.17 238	0.14 145	0.15 200	0.10 262	0.05 79	0.06 30	0.08 210	0.06 92	0.06 95

GANet-RSSM	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.13 6	0.08 45	0.14 150	0.18 227	0.23 165	0.21 152	0.17 180	0.25 218	0.24 251	0.16 217	0.16 184	0.16 217	0.10 262	0.06 186	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

MSMDNet	0.14 180	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.14 75	0.29 254	0.36 294	0.14 122	0.20 157	0.21 215	0.13 159	0.18 222	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.07 147	0.07 147

iResNet	0.13 155	0.10 234	0.18 250	0.19 220	0.08 45	0.14 150	0.18 227	0.21 132	0.27 227	0.16 170	0.24 192	0.15 148	0.13 159	0.14 145	0.15 200	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.16 169	0.18 86	0.19 121	0.10 33	0.09 23	0.09 37	0.08 48	0.11 41	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.07 147	0.06 95

ttt	0.14 180	0.08 133	0.14 144	0.15 35	0.08 45	0.15 170	0.18 227	0.27 219	0.30 251	0.16 170	0.24 192	0.17 178	0.14 188	0.13 128	0.14 170	0.11 287	0.08 266	0.09 225	0.08 210	0.09 246	0.09 242

LL-Strereo2	0.11 69	0.10 234	0.16 205	0.18 175	0.08 45	0.15 170	0.09 3	0.17 62	0.14 54	0.14 122	0.11 50	0.09 37	0.07 28	0.16 184	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.11 292	0.07 158	0.06 92	0.05 42

CASS	0.14 180	0.12 267	0.12 85	0.23 320	0.09 121	0.15 170	0.17 189	0.19 110	0.20 139	0.17 180	0.18 137	0.15 148	0.15 206	0.15 159	0.14 170	0.09 231	0.06 186	0.10 266	0.08 210	0.09 246	0.07 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.07 14	0.15 170	0.13 45	0.20 121	0.14 54	0.11 59	0.17 117	0.13 111	0.09 65	0.14 145	0.11 69	0.09 231	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 147

RAFT+CT+SA	0.13 155	0.11 252	0.09 24	0.19 220	0.09 121	0.15 170	0.28 349	0.22 151	0.22 170	0.15 143	0.26 230	0.10 56	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 210	0.07 147	0.06 95

BSDual-CNN	0.15 212	0.09 180	0.14 144	0.22 303	0.10 214	0.15 170	0.15 120	0.34 305	0.20 139	0.17 180	0.23 183	0.25 260	0.16 217	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.06 186	0.10 266	0.09 248	0.07 147	0.07 147

hknet	0.15 212	0.11 252	0.14 144	0.22 303	0.11 252	0.15 170	0.15 120	0.34 305	0.26 217	0.17 180	0.23 183	0.22 231	0.18 248	0.17 213	0.13 146	0.07 140	0.06 186	0.10 266	0.09 248	0.07 147	0.07 147

Sa-1000	0.12 131	0.08 133	0.09 24	0.18 175	0.08 45	0.15 170	0.22 299	0.22 151	0.19 121	0.15 143	0.20 157	0.17 178	0.11 102	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.09 248	0.05 36	0.05 42

psmg	0.14 180	0.09 180	0.14 144	0.17 108	0.10 214	0.15 170	0.17 189	0.29 254	0.20 139	0.17 180	0.21 173	0.25 260	0.16 217	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.07 240	0.08 158	0.08 210	0.07 147	0.07 147

dd	0.15 212	0.17 324	0.17 224	0.19 220	0.09 121	0.15 170	0.18 227	0.22 151	0.26 217	0.23 269	0.20 157	0.21 215	0.10 78	0.21 269	0.17 228	0.10 262	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

RAFT	0.13 155	0.09 180	0.11 62	0.18 175	0.08 45	0.15 170	0.23 310	0.21 132	0.20 139	0.21 247	0.21 173	0.18 190	0.13 159	0.17 213	0.10 43	0.06 50	0.07 240	0.10 266	0.09 248	0.06 92	0.05 42

TestStereo	0.14 180	0.15 307	0.11 62	0.23 320	0.08 45	0.15 170	0.21 289	0.20 121	0.23 179	0.14 122	0.25 218	0.16 162	0.13 159	0.16 184	0.14 170	0.06 50	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.09 246	0.05 42

XX-Stereo	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.17 108	0.09 121	0.15 170	0.12 23	0.21 132	0.10 6	0.10 33	0.14 78	0.07 17	0.06 6	0.13 128	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.04 4

HCRNet	0.16 235	0.23 356	0.12 85	0.35 374	0.11 252	0.15 170	0.17 189	0.26 207	0.22 170	0.19 218	0.24 192	0.21 215	0.14 188	0.15 159	0.13 146	0.11 287	0.07 240	0.11 292	0.10 279	0.09 246	0.07 147

ARAFT	0.12 131	0.08 133	0.18 250	0.19 220	0.09 121	0.15 170	0.17 189	0.20 121	0.13 40	0.12 77	0.13 71	0.14 127	0.12 130	0.15 159	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.10 266	0.09 248	0.06 92	0.04 4

SFCPSM	0.13 155	0.07 51	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.15 170	0.16 169	0.28 240	0.27 227	0.14 122	0.18 137	0.12 89	0.13 159	0.14 145	0.11 69	0.08 189	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.07 147	0.06 95

FENet	0.13 155	0.08 133	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.16 169	0.23 165	0.23 179	0.17 180	0.24 192	0.16 162	0.13 159	0.14 145	0.15 200	0.08 189	0.05 79	0.08 158	0.08 210	0.08 194	0.08 210

GwcNet-RSSM	0.14 180	0.07 51	0.12 85	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.20 276	0.22 151	0.28 240	0.18 208	0.28 254	0.23 242	0.17 238	0.15 159	0.16 217	0.10 262	0.06 186	0.07 98	0.09 248	0.07 147	0.07 147

DMCA	0.14 180	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.09 121	0.15 170	0.17 189	0.23 165	0.28 240	0.14 122	0.20 157	0.17 178	0.18 248	0.15 159	0.17 228	0.10 262	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.09 246	0.10 264

BEATNet_4x	0.12 131	0.09 180	0.15 170	0.18 175	0.07 14	0.15 170	0.07 1	0.23 165	0.19 121	0.16 170	0.19 148	0.19 194	0.14 188	0.17 213	0.15 200	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.07 147

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 253	0.10 234	0.23 293	0.20 261	0.10 214	0.15 170	0.18 227	0.31 277	0.25 205	0.21 247	0.31 273	0.25 260	0.17 238	0.21 269	0.20 258	0.09 231	0.06 186	0.08 158	0.09 248	0.07 147	0.08 210
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoVision	0.14 180	0.13 286	0.10 38	0.24 328	0.10 214	0.16 192	0.21 289	0.21 132	0.20 139	0.12 77	0.25 218	0.10 56	0.10 78	0.16 184	0.10 43	0.09 231	0.10 308	0.12 309	0.12 320	0.06 92	0.05 42

gwcnet-sp	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.18 175	0.09 121	0.16 192	0.18 227	0.24 182	0.24 189	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.16 217	0.16 184	0.15 200	0.08 189	0.07 240	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

scenet	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.18 175	0.09 121	0.16 192	0.18 227	0.24 182	0.24 189	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.16 217	0.16 184	0.15 200	0.08 189	0.07 240	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

ToySt	0.17 253	0.11 252	0.19 271	0.17 108	0.11 252	0.16 192	0.26 339	0.24 182	0.33 268	0.19 218	0.24 192	0.26 269	0.24 299	0.19 241	0.21 269	0.07 140	0.08 266	0.09 225	0.10 279	0.09 246	0.08 210

Selective-RAFT	0.11 69	0.11 252	0.12 85	0.21 287	0.08 45	0.16 192	0.13 45	0.21 132	0.23 179	0.10 33	0.10 36	0.11 70	0.10 78	0.15 159	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

ssnet	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.18 175	0.09 121	0.16 192	0.18 227	0.24 182	0.24 189	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.16 217	0.16 184	0.15 200	0.08 189	0.07 240	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

DEmStereo	0.12 131	0.06 17	0.14 144	0.14 11	0.10 214	0.16 192	0.15 120	0.16 35	0.24 189	0.17 180	0.23 183	0.12 89	0.14 188	0.12 91	0.14 170	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

s12784h	0.10 45	0.06 17	0.08 6	0.15 35	0.05 1	0.16 192	0.18 227	0.16 35	0.15 66	0.10 33	0.11 50	0.11 70	0.11 102	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.04 4

ADLNet	0.16 235	0.08 133	0.15 170	0.16 60	0.10 214	0.16 192	0.17 189	0.33 291	0.27 227	0.23 269	0.27 245	0.24 251	0.16 217	0.18 222	0.21 269	0.10 262	0.06 186	0.10 266	0.10 279	0.08 194	0.09 242

GMStereo	0.13 155	0.15 307	0.14 144	0.18 175	0.09 121	0.16 192	0.16 169	0.20 121	0.25 205	0.17 180	0.17 117	0.11 70	0.11 102	0.16 184	0.13 146	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigin	0.22 300	0.17 324	0.57 369	0.18 175	0.10 214	0.16 192	0.19 262	0.20 121	0.33 268	0.49 371	0.48 355	0.30 296	0.28 326	0.21 269	0.24 303	0.08 189	0.07 240	0.08 158	0.07 158	0.10 271	0.09 242

acv_ft	0.15 212	0.09 180	0.16 205	0.19 220	0.10 214	0.16 192	0.17 189	0.25 199	0.34 278	0.19 218	0.26 230	0.21 215	0.17 238	0.18 222	0.19 250	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.08 194	0.06 95

STTStereo	0.18 266	0.13 286	0.28 313	0.20 261	0.11 252	0.16 192	0.21 289	0.29 254	0.23 179	0.22 256	0.30 270	0.29 289	0.18 248	0.20 254	0.20 258	0.12 310	0.11 319	0.11 292	0.14 336	0.09 246	0.08 210

HSM-Net_RVC	0.14 180	0.08 133	0.12 85	0.15 35	0.08 45	0.16 192	0.15 120	0.27 219	0.29 246	0.20 238	0.21 173	0.29 289	0.14 188	0.18 222	0.13 146	0.06 50	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.15 212	0.08 133	0.16 205	0.16 60	0.08 45	0.16 192	0.13 45	0.26 207	0.36 294	0.21 247	0.29 264	0.24 251	0.13 159	0.14 145	0.14 170	0.06 50	0.06 186	0.06 30	0.04 7	0.09 246	0.08 210

MLCV	0.13 155	0.08 133	0.17 224	0.18 175	0.06 2	0.16 192	0.17 189	0.19 110	0.22 170	0.19 218	0.25 218	0.17 178	0.13 159	0.15 159	0.14 170	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.04 4

HSM	0.15 212	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.16 192	0.14 75	0.28 240	0.25 205	0.20 238	0.24 192	0.37 333	0.17 238	0.20 254	0.15 200	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.06 95

CBMV_ROB	0.19 275	0.13 286	0.18 250	0.16 60	0.11 252	0.16 192	0.12 23	0.27 219	0.29 246	0.27 304	0.31 273	0.27 274	0.24 299	0.24 303	0.16 217	0.15 344	0.18 362	0.22 366	0.20 361	0.10 271	0.12 303

NOSS_ROB	0.19 275	0.13 286	0.18 250	0.16 60	0.12 280	0.16 192	0.12 23	0.30 264	0.33 268	0.20 238	0.22 182	0.27 274	0.24 299	0.21 269	0.16 217	0.16 356	0.18 362	0.23 367	0.21 363	0.13 315	0.13 312

DN-CSS_ROB	0.13 155	0.13 286	0.17 224	0.18 175	0.10 214	0.16 192	0.08 2	0.22 151	0.19 121	0.17 180	0.23 183	0.13 111	0.13 159	0.13 128	0.14 170	0.05 2	0.05 79	0.10 266	0.10 279	0.08 194	0.06 95

SMFormer	0.14 180	0.07 51	0.18 250	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.27 227	0.19 218	0.20 157	0.19 194	0.15 206	0.15 159	0.17 228	0.08 189	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.07 147

tta	0.14 180	0.07 51	0.18 250	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.27 227	0.19 218	0.20 157	0.19 194	0.15 206	0.15 159	0.17 228	0.08 189	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.06 95

qqq1	0.14 180	0.07 51	0.18 250	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.27 227	0.19 218	0.20 157	0.19 194	0.15 206	0.15 159	0.12 119	0.08 189	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.06 95

fff1	0.14 180	0.07 51	0.18 250	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.27 227	0.19 218	0.20 157	0.19 194	0.15 206	0.15 159	0.12 119	0.08 189	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.06 95

mmm	0.14 180	0.08 133	0.18 250	0.17 108	0.09 121	0.17 212	0.18 227	0.21 132	0.16 82	0.16 170	0.23 183	0.21 215	0.16 217	0.16 184	0.17 228	0.08 189	0.05 79	0.08 158	0.08 210	0.08 194	0.07 147

11t1	0.12 131	0.07 51	0.14 144	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.15 120	0.19 110	0.15 66	0.15 143	0.15 89	0.17 178	0.16 217	0.15 159	0.13 146	0.08 189	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.08 194	0.07 147

DualNet	0.13 155	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.15 21	0.19 121	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.10 15	0.22 282	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.06 95

ffm	0.12 131	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.15 21	0.19 121	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.10 15	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.06 95

ff1	0.13 155	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.15 21	0.19 121	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.15 159	0.22 282	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.06 95

mmx	0.15 212	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.26 217	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.15 159	0.22 282	0.08 189	0.06 186	0.09 225	0.08 210	0.08 194	0.08 210

xxx	0.15 212	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.26 217	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.15 159	0.22 282	0.08 189	0.06 186	0.09 225	0.08 210	0.08 194	0.08 210

GMStereo_Zeroshot	0.16 235	0.13 286	0.25 303	0.20 261	0.10 214	0.17 212	0.13 45	0.30 264	0.25 205	0.23 269	0.32 282	0.25 260	0.11 102	0.19 241	0.14 170	0.09 231	0.06 186	0.11 292	0.06 81	0.12 300	0.08 210

psm_up	0.19 275	0.10 234	0.18 250	0.21 287	0.11 252	0.17 212	0.19 262	0.38 339	0.34 278	0.22 256	0.28 254	0.29 289	0.25 305	0.20 254	0.22 282	0.09 231	0.10 308	0.11 292	0.11 302	0.08 194	0.08 210

CFNet-ft	0.14 180	0.07 51	0.15 170	0.12 3	0.09 121	0.17 212	0.18 227	0.22 151	0.24 189	0.17 180	0.26 230	0.24 251	0.14 188	0.16 184	0.15 200	0.11 287	0.06 186	0.08 158	0.09 248	0.09 246	0.08 210

CFNet_RVC	0.14 180	0.07 51	0.15 170	0.12 3	0.09 121	0.17 212	0.18 227	0.22 151	0.24 189	0.17 180	0.26 230	0.24 251	0.14 188	0.16 184	0.15 200	0.11 287	0.06 186	0.08 158	0.09 248	0.09 246	0.08 210

DeepPruner_ROB	0.16 235	0.11 252	0.16 205	0.17 108	0.10 214	0.17 212	0.15 120	0.32 281	0.21 152	0.19 218	0.21 173	0.22 231	0.19 262	0.21 269	0.16 217	0.13 324	0.09 287	0.09 225	0.10 279	0.11 287	0.11 285

MyStereo8	0.12 131	0.07 51	0.15 170	0.15 35	0.09 121	0.18 228	0.14 75	0.19 110	0.22 170	0.12 77	0.18 137	0.11 70	0.10 78	0.16 184	0.18 240	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.05 31	0.08 194	0.09 242

1111x	0.16 235	0.09 180	0.13 108	0.18 175	0.08 45	0.18 228	0.25 333	0.32 281	0.25 205	0.17 180	0.24 192	0.27 274	0.15 206	0.14 145	0.24 303	0.07 140	0.07 240	0.08 158	0.09 248	0.07 147	0.07 147

TestStereo1	0.13 155	0.08 133	0.08 6	0.20 261	0.08 45	0.18 228	0.29 359	0.23 165	0.17 97	0.17 180	0.20 157	0.16 162	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

SA-5K	0.13 155	0.08 133	0.08 6	0.20 261	0.08 45	0.18 228	0.29 359	0.23 165	0.17 97	0.17 180	0.20 157	0.16 162	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

AACVNet	0.16 235	0.08 133	0.15 170	0.15 35	0.10 214	0.18 228	0.15 120	0.24 182	0.25 205	0.27 304	0.27 245	0.28 282	0.18 248	0.19 241	0.17 228	0.09 231	0.07 240	0.09 225	0.07 158	0.10 271	0.09 242

LMCR-Stereo	0.15 212	0.08 133	0.14 144	0.21 287	0.09 121	0.18 228	0.19 262	0.28 240	0.19 121	0.24 280	0.24 192	0.23 242	0.17 238	0.20 254	0.17 228	0.07 140	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.10 271	0.09 242

ICVP	0.16 235	0.09 180	0.12 85	0.22 303	0.09 121	0.18 228	0.21 289	0.26 207	0.24 189	0.18 208	0.30 270	0.27 274	0.18 248	0.18 222	0.15 200	0.10 262	0.07 240	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.08 210
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.13 155	0.12 267	0.25 303	0.20 261	0.12 280	0.18 228	0.14 75	0.27 219	0.21 152	0.11 59	0.12 60	0.13 111	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 231	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 341	0.10 264

CroCo_RVC	0.13 155	0.12 267	0.25 303	0.20 261	0.12 280	0.18 228	0.14 75	0.27 219	0.21 152	0.11 59	0.12 60	0.13 111	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 231	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 341	0.10 264

pcwnet_v2	0.19 275	0.11 252	0.26 309	0.18 175	0.14 315	0.18 228	0.15 120	0.37 332	0.46 341	0.19 218	0.24 192	0.21 215	0.19 262	0.21 269	0.20 258	0.13 324	0.10 308	0.10 266	0.10 279	0.11 287	0.13 312

Anonymous	0.14 180	0.10 234	0.24 299	0.23 320	0.13 300	0.18 228	0.23 310	0.20 121	0.19 121	0.14 122	0.12 60	0.11 70	0.13 159	0.17 213	0.13 146	0.08 189	0.07 240	0.08 158	0.08 210	0.12 300	0.10 264

HGLStereo	0.17 253	0.09 180	0.19 271	0.17 108	0.12 280	0.18 228	0.18 227	0.31 277	0.33 268	0.22 256	0.33 289	0.24 251	0.18 248	0.20 254	0.21 269	0.10 262	0.09 287	0.07 98	0.07 158	0.09 246	0.10 264

FAT-Stereo	0.21 292	0.13 286	0.22 287	0.21 287	0.12 280	0.18 228	0.18 227	0.35 320	0.40 312	0.28 316	0.37 310	0.33 320	0.33 349	0.21 269	0.20 258	0.09 231	0.11 319	0.10 266	0.09 248	0.11 287	0.14 325

TDLM	0.18 266	0.12 267	0.14 144	0.24 328	0.10 214	0.18 228	0.18 227	0.37 332	0.30 251	0.22 256	0.28 254	0.28 282	0.18 248	0.23 293	0.19 250	0.11 287	0.07 240	0.10 266	0.10 279	0.08 194	0.08 210

StereoDRNet-Refined	0.17 253	0.12 267	0.16 205	0.20 261	0.10 214	0.18 228	0.18 227	0.27 219	0.24 189	0.26 297	0.41 337	0.23 242	0.18 248	0.21 269	0.21 269	0.09 231	0.05 79	0.09 225	0.10 279	0.07 147	0.07 147
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
x	0.13 155	0.08 133	0.15 170	0.14 11	0.08 45	0.19 243	0.14 75	0.22 151	0.21 152	0.15 143	0.20 157	0.20 209	0.18 248	0.18 222	0.18 240	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 147

CSP-Net	0.16 235	0.09 180	0.14 144	0.17 108	0.09 121	0.19 243	0.18 227	0.25 199	0.33 268	0.26 297	0.31 273	0.25 260	0.16 217	0.21 269	0.19 250	0.09 231	0.06 186	0.07 98	0.07 158	0.08 194	0.08 210

DAS	0.15 212	0.08 133	0.18 250	0.19 220	0.10 214	0.19 243	0.17 189	0.28 240	0.30 251	0.18 208	0.26 230	0.21 215	0.16 217	0.16 184	0.13 146	0.08 189	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 147

SepStereo	0.15 212	0.08 133	0.18 250	0.19 220	0.10 214	0.19 243	0.17 189	0.28 240	0.30 251	0.18 208	0.26 230	0.21 215	0.16 217	0.26 312	0.13 146	0.08 189	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 147

AASNet	0.16 235	0.08 133	0.13 108	0.19 220	0.09 121	0.19 243	0.15 120	0.38 339	0.37 298	0.20 238	0.24 192	0.20 209	0.17 238	0.17 213	0.21 269	0.10 262	0.08 266	0.08 158	0.07 158	0.09 246	0.09 242

GANet-ADL	0.13 155	0.07 51	0.15 170	0.17 108	0.10 214	0.19 243	0.15 120	0.30 264	0.21 152	0.13 101	0.18 137	0.19 194	0.13 159	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.06 186	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.08 210

GEStereo_RVC	0.17 253	0.12 267	0.16 205	0.22 303	0.11 252	0.19 243	0.18 227	0.32 281	0.49 345	0.20 238	0.25 218	0.17 178	0.13 159	0.21 269	0.16 217	0.10 262	0.06 186	0.08 158	0.07 158	0.09 246	0.08 210

sCroCo_RVC	0.12 131	0.09 180	0.24 299	0.24 328	0.11 252	0.19 243	0.14 75	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.13 71	0.12 89	0.07 28	0.14 145	0.11 69	0.08 189	0.08 266	0.08 158	0.08 210	0.05 36	0.07 147

DMCA-RVC	0.17 253	0.10 234	0.16 205	0.24 328	0.11 252	0.19 243	0.18 227	0.26 207	0.24 189	0.21 247	0.27 245	0.25 260	0.27 317	0.18 222	0.21 269	0.12 310	0.08 266	0.13 322	0.10 279	0.10 271	0.08 210

FADNet-RVC-Resample	0.17 253	0.12 267	0.32 333	0.22 303	0.12 280	0.19 243	0.14 75	0.25 199	0.24 189	0.24 280	0.27 245	0.20 209	0.15 206	0.17 213	0.16 217	0.07 140	0.08 266	0.12 309	0.10 279	0.09 246	0.11 285

SuperB	0.20 282	0.10 234	0.57 369	0.16 60	0.09 121	0.19 243	0.18 227	0.25 199	0.51 350	0.27 304	0.39 324	0.17 178	0.22 286	0.22 286	0.21 269	0.08 189	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.12 300	0.11 285

RASNet	0.15 212	0.07 51	0.15 170	0.16 60	0.08 45	0.19 243	0.14 75	0.30 264	0.21 152	0.17 180	0.25 218	0.21 215	0.19 262	0.20 254	0.20 258	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.08 210	0.06 92	0.06 95

CFNet	0.15 212	0.11 252	0.17 224	0.17 108	0.08 45	0.19 243	0.10 5	0.29 254	0.26 217	0.19 218	0.24 192	0.24 251	0.18 248	0.18 222	0.15 200	0.08 189	0.06 186	0.09 225	0.10 279	0.08 194	0.07 147

CVANet_RVC	0.18 266	0.11 252	0.14 144	0.21 287	0.11 252	0.19 243	0.18 227	0.34 305	0.34 278	0.22 256	0.31 273	0.28 282	0.18 248	0.24 303	0.18 240	0.12 310	0.08 266	0.12 309	0.12 320	0.09 246	0.08 210

AANet_RVC	0.16 235	0.10 234	0.11 62	0.18 175	0.09 121	0.19 243	0.18 227	0.27 219	0.32 263	0.22 256	0.35 303	0.21 215	0.22 286	0.22 286	0.17 228	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95

PS-NSSS	0.20 282	0.21 350	0.23 293	0.20 261	0.10 214	0.19 243	0.17 189	0.36 325	0.26 217	0.27 304	0.34 299	0.27 274	0.24 299	0.20 254	0.20 258	0.15 344	0.12 327	0.17 349	0.14 336	0.10 271	0.09 242

iResNet_ROB	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.15 35	0.07 14	0.19 243	0.14 75	0.26 207	0.32 263	0.23 269	0.26 230	0.23 242	0.16 217	0.15 159	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.08 194	0.08 210

BUS	0.15 212	0.09 180	0.14 144	0.22 303	0.10 214	0.20 260	0.14 75	0.34 305	0.20 139	0.17 180	0.23 183	0.16 162	0.14 188	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.06 186	0.10 266	0.09 248	0.07 147	0.07 147

CRFU-Net	0.16 235	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.20 260	0.14 75	0.27 219	0.21 152	0.28 316	0.28 254	0.29 289	0.18 248	0.19 241	0.18 240	0.09 231	0.09 287	0.07 98	0.07 158	0.08 194	0.09 242

NINENet	0.16 235	0.10 234	0.16 205	0.17 108	0.11 252	0.20 260	0.14 75	0.41 352	0.37 298	0.18 208	0.21 173	0.16 162	0.14 188	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.08 266	0.10 266	0.07 158	0.10 271	0.09 242

dad	0.18 266	0.20 345	0.21 280	0.17 108	0.11 252	0.20 260	0.19 262	0.21 132	0.28 240	0.30 326	0.24 192	0.30 296	0.13 159	0.19 241	0.17 228	0.18 361	0.09 287	0.11 292	0.09 248	0.11 287	0.07 147

ADLNet2	0.16 235	0.09 180	0.14 144	0.17 108	0.09 121	0.20 260	0.16 169	0.32 281	0.39 308	0.17 180	0.20 157	0.20 209	0.19 262	0.21 269	0.23 292	0.08 189	0.07 240	0.07 98	0.07 158	0.09 246	0.07 147

UPFNet	0.16 235	0.08 133	0.12 85	0.20 261	0.12 280	0.20 260	0.23 310	0.28 240	0.26 217	0.18 208	0.24 192	0.22 231	0.20 275	0.19 241	0.22 282	0.09 231	0.07 240	0.08 158	0.09 248	0.08 194	0.06 95

EDNetEfficient	0.30 353	0.24 359	1.18 401	0.18 175	0.10 214	0.20 260	0.20 276	0.21 132	0.61 370	0.74 388	0.56 365	0.30 296	0.40 364	0.23 293	0.32 355	0.09 231	0.07 240	0.08 158	0.07 158	0.11 287	0.10 264

UCFNet_RVC	0.15 212	0.08 133	0.13 108	0.11 1	0.10 214	0.20 260	0.10 5	0.24 182	0.23 179	0.17 180	0.21 173	0.24 251	0.15 206	0.18 222	0.15 200	0.12 310	0.07 240	0.11 292	0.13 330	0.11 287	0.10 264

PWCDC_ROB	0.21 292	0.13 286	0.23 293	0.25 334	0.12 280	0.20 260	0.15 120	0.34 305	0.55 360	0.29 321	0.49 356	0.21 215	0.15 206	0.28 322	0.20 258	0.11 287	0.09 287	0.10 266	0.08 210	0.11 287	0.09 242

CBMV	0.20 282	0.15 307	0.18 250	0.18 175	0.10 214	0.20 260	0.11 10	0.30 264	0.31 258	0.29 321	0.31 273	0.31 308	0.23 292	0.28 322	0.19 250	0.13 324	0.15 351	0.17 349	0.16 348	0.10 271	0.10 264
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.17 253	0.07 51	0.46 356	0.14 11	0.10 214	0.21 270	0.14 75	0.27 219	0.23 179	0.22 256	0.25 218	0.21 215	0.16 217	0.18 222	0.22 282	0.09 231	0.07 240	0.07 98	0.06 81	0.09 246	0.10 264

ssnet_v2	0.17 253	0.10 234	0.18 250	0.17 108	0.11 252	0.21 270	0.22 299	0.34 305	0.25 205	0.23 269	0.23 183	0.27 274	0.19 262	0.22 286	0.21 269	0.11 287	0.10 308	0.09 225	0.09 248	0.08 194	0.08 210

delet	0.17 253	0.09 180	0.18 250	0.19 220	0.11 252	0.21 270	0.22 299	0.30 264	0.38 304	0.17 180	0.27 245	0.19 194	0.19 262	0.19 241	0.21 269	0.08 189	0.08 266	0.09 225	0.11 302	0.06 92	0.07 147

DSFCA	0.16 235	0.09 180	0.14 144	0.16 60	0.10 214	0.21 270	0.19 262	0.28 240	0.31 258	0.23 269	0.25 218	0.22 231	0.16 217	0.20 254	0.20 258	0.10 262	0.07 240	0.09 225	0.09 248	0.08 194	0.08 210

FADNet-RVC	0.21 292	0.20 345	0.40 349	0.21 287	0.16 337	0.21 270	0.15 120	0.27 219	0.27 227	0.26 297	0.32 282	0.26 269	0.21 279	0.22 286	0.19 250	0.12 310	0.13 339	0.12 309	0.14 336	0.13 315	0.18 359

S-Stereo	0.21 292	0.12 267	0.25 303	0.21 287	0.13 300	0.21 270	0.19 262	0.33 291	0.45 333	0.23 269	0.36 307	0.28 282	0.29 329	0.20 254	0.23 292	0.09 231	0.12 327	0.10 266	0.10 279	0.13 315	0.14 325

RP	0.22 300	0.13 286	0.22 287	0.23 320	0.12 280	0.21 270	0.20 276	0.26 207	0.45 333	0.22 256	0.38 317	0.37 333	0.25 305	0.28 322	0.25 310	0.11 287	0.12 327	0.13 322	0.12 320	0.13 315	0.14 325

NCC-stereo	0.25 330	0.15 307	0.31 329	0.26 344	0.17 347	0.21 270	0.31 366	0.41 352	0.40 312	0.24 280	0.38 317	0.33 320	0.29 329	0.37 359	0.28 333	0.13 324	0.11 319	0.15 340	0.22 366	0.13 315	0.13 312

Abc-Net	0.25 330	0.15 307	0.31 329	0.26 344	0.17 347	0.21 270	0.31 366	0.41 352	0.40 312	0.24 280	0.38 317	0.33 320	0.29 329	0.37 359	0.28 333	0.13 324	0.11 319	0.15 340	0.22 366	0.13 315	0.13 312
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AdaStereo	0.15 212	0.11 252	0.16 205	0.19 220	0.09 121	0.21 270	0.11 10	0.33 291	0.28 240	0.21 247	0.23 183	0.21 215	0.13 159	0.19 241	0.15 200	0.13 324	0.05 79	0.10 266	0.07 158	0.09 246	0.07 147
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.
Anonymous Stereo	0.24 323	0.19 340	0.52 363	0.25 334	0.18 356	0.21 270	0.22 299	0.34 305	0.45 333	0.25 293	0.35 303	0.26 269	0.19 262	0.31 336	0.29 340	0.13 324	0.12 327	0.12 309	0.13 330	0.12 300	0.14 325

SGM-Forest	0.20 282	0.14 301	0.18 250	0.20 261	0.13 300	0.21 270	0.22 299	0.33 291	0.31 258	0.24 280	0.29 264	0.28 282	0.20 275	0.23 293	0.18 240	0.15 344	0.16 356	0.15 340	0.14 336	0.13 315	0.12 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.15 212	0.07 51	0.20 274	0.15 35	0.07 14	0.21 270	0.16 169	0.25 199	0.26 217	0.21 247	0.33 289	0.29 289	0.19 262	0.18 222	0.17 228	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.07 147	0.06 95

SACVNet	0.19 275	0.12 267	0.15 170	0.17 108	0.13 300	0.22 283	0.18 227	0.31 277	0.31 258	0.24 280	0.31 273	0.30 296	0.23 292	0.23 293	0.17 228	0.11 287	0.08 266	0.10 266	0.10 279	0.12 300	0.14 325

test_xeample	0.15 212	0.07 51	0.14 144	0.15 35	0.08 45	0.22 283	0.20 276	0.29 254	0.21 152	0.16 170	0.29 264	0.19 194	0.17 238	0.16 184	0.28 333	0.09 231	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.07 147	0.07 147

EDNetEfficientorigin	7.92 417	0.32 376	152.98 436	0.20 261	0.10 214	0.22 283	0.17 189	0.23 165	0.60 369	0.73 386	0.67 376	0.41 352	0.51 379	0.24 303	0.41 373	0.08 189	0.07 240	0.09 225	0.07 158	0.12 300	0.11 285

ac_64	0.16 235	0.09 180	0.15 170	0.18 175	0.10 214	0.22 283	0.17 189	0.24 182	0.22 170	0.19 218	0.24 192	0.29 289	0.18 248	0.19 241	0.22 282	0.09 231	0.08 266	0.08 158	0.09 248	0.07 147	0.06 95

RGC	0.25 330	0.20 345	0.29 321	0.28 357	0.16 337	0.22 283	0.23 310	0.33 291	0.44 330	0.27 304	0.40 327	0.38 339	0.28 326	0.37 359	0.23 292	0.11 287	0.13 339	0.17 349	0.17 355	0.15 341	0.16 349

ADCP+	0.20 282	0.10 234	0.35 343	0.21 287	0.12 280	0.22 283	0.27 343	0.31 277	0.35 289	0.26 297	0.37 310	0.22 231	0.22 286	0.27 314	0.28 333	0.09 231	0.06 186	0.08 158	0.08 210	0.10 271	0.10 264

PA-Net	0.24 323	0.18 337	0.34 337	0.28 357	0.22 367	0.22 283	0.39 382	0.29 254	0.39 308	0.22 256	0.33 289	0.25 260	0.26 312	0.21 269	0.25 310	0.10 262	0.23 378	0.15 340	0.22 366	0.09 246	0.13 312
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.20 282	0.11 252	0.21 280	0.22 303	0.10 214	0.22 283	0.22 299	0.40 347	0.38 304	0.24 280	0.33 289	0.26 269	0.22 286	0.22 286	0.25 310	0.11 287	0.07 240	0.11 292	0.10 279	0.09 246	0.08 210

StereoDRNet	0.19 275	0.11 252	0.18 250	0.22 303	0.11 252	0.22 283	0.22 299	0.37 332	0.34 278	0.24 280	0.28 254	0.30 296	0.19 262	0.20 254	0.21 269	0.10 262	0.08 266	0.11 292	0.09 248	0.09 246	0.07 147

XPNet_ROB	0.22 300	0.12 267	0.20 274	0.22 303	0.13 300	0.22 283	0.19 262	0.35 320	0.40 312	0.30 326	0.40 327	0.38 339	0.27 317	0.26 312	0.29 340	0.15 344	0.10 308	0.10 266	0.10 279	0.13 315	0.12 303

PWC_ROB	0.21 292	0.16 315	0.27 311	0.18 175	0.11 252	0.22 283	0.13 45	0.33 291	0.49 345	0.30 326	0.40 327	0.32 314	0.25 305	0.31 336	0.23 292	0.10 262	0.07 240	0.11 292	0.08 210	0.11 287	0.10 264

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 266	0.09 180	0.30 326	0.15 35	0.11 252	0.23 294	0.20 276	0.27 219	0.40 312	0.26 297	0.43 346	0.25 260	0.15 206	0.21 269	0.20 258	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.10 271	0.09 242

SHD	0.26 340	0.15 307	0.31 329	0.24 328	0.18 356	0.23 294	0.15 120	0.39 344	0.72 383	0.32 338	0.42 343	0.36 331	0.29 329	0.33 343	0.30 346	0.13 324	0.11 319	0.14 333	0.13 330	0.16 349	0.20 367

ADCRef	0.20 282	0.12 267	0.43 354	0.20 261	0.12 280	0.23 294	0.18 227	0.32 281	0.37 298	0.26 297	0.33 289	0.18 190	0.23 292	0.25 308	0.26 321	0.07 140	0.06 186	0.09 225	0.09 248	0.08 194	0.09 242

DeepPrunerF	0.24 323	0.17 324	0.45 355	0.26 344	0.16 337	0.23 294	0.29 359	0.37 332	0.51 350	0.27 304	0.31 273	0.24 251	0.28 326	0.22 286	0.23 292	0.15 344	0.11 319	0.20 361	0.18 359	0.12 300	0.14 325

DANet	0.21 292	0.16 315	0.29 321	0.25 334	0.13 300	0.23 294	0.19 262	0.28 240	0.27 227	0.28 316	0.32 282	0.35 329	0.32 347	0.31 336	0.24 303	0.11 287	0.09 287	0.11 292	0.10 279	0.13 315	0.11 285
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 300	0.13 286	0.21 280	0.25 334	0.14 315	0.23 294	0.22 299	0.42 356	0.27 227	0.31 331	0.43 346	0.37 333	0.29 329	0.23 293	0.23 292	0.10 262	0.12 327	0.10 266	0.09 248	0.10 271	0.08 210

DGSMNet	0.25 330	0.19 340	0.34 337	0.21 287	0.24 370	0.24 300	0.21 289	0.36 325	0.42 321	0.25 293	0.32 282	0.38 339	0.21 279	0.29 329	0.24 303	0.13 324	0.11 319	0.14 333	0.16 348	0.23 366	0.23 372

xxxx	0.15 212	0.07 51	0.14 144	0.14 11	0.08 45	0.24 300	0.18 227	0.32 281	0.20 139	0.14 122	0.28 254	0.22 231	0.14 188	0.15 159	0.29 340	0.09 231	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.08 194	0.08 210

FINET	0.22 300	0.18 337	0.28 313	0.19 220	0.16 337	0.24 300	0.24 318	0.33 291	0.49 345	0.26 297	0.33 289	0.22 231	0.23 292	0.23 293	0.18 240	0.18 361	0.16 356	0.11 292	0.10 279	0.15 341	0.14 325

psmorigin	0.25 330	0.16 315	0.35 343	0.17 108	0.13 300	0.24 300	0.14 75	0.34 305	0.34 278	0.41 359	0.55 364	0.41 352	0.38 359	0.35 351	0.28 333	0.11 287	0.15 351	0.11 292	0.11 302	0.12 300	0.17 357

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 300	0.21 350	0.25 303	0.26 344	0.11 252	0.24 300	0.14 75	0.39 344	0.24 189	0.32 338	0.36 307	0.30 296	0.21 279	0.19 241	0.22 282	0.17 360	0.14 347	0.21 362	0.16 348	0.13 315	0.12 303

edge stereo	0.23 313	0.14 301	0.21 280	0.21 287	0.13 300	0.24 300	0.16 169	0.32 281	0.42 321	0.32 338	0.40 327	0.39 344	0.35 353	0.25 308	0.25 310	0.13 324	0.11 319	0.14 333	0.11 302	0.12 300	0.14 325

NCCL2	0.24 323	0.15 307	0.18 250	0.34 372	0.18 356	0.24 300	0.24 318	0.34 305	0.29 246	0.31 331	0.38 317	0.38 339	0.29 329	0.23 293	0.25 310	0.15 344	0.12 327	0.18 357	0.21 363	0.13 315	0.13 312

DLCB_ROB	0.18 266	0.10 234	0.16 205	0.23 320	0.11 252	0.24 300	0.18 227	0.30 264	0.28 240	0.27 304	0.29 264	0.28 282	0.25 305	0.20 254	0.20 258	0.08 189	0.08 266	0.09 225	0.09 248	0.07 147	0.07 147

Wz-Net-LNSev	0.22 300	0.16 315	0.41 351	0.22 303	0.13 300	0.25 308	0.24 318	0.33 291	0.44 330	0.30 326	0.42 343	0.32 314	0.19 262	0.23 293	0.27 326	0.10 262	0.09 287	0.08 158	0.08 210	0.12 300	0.11 285

DDUNet	0.23 313	0.18 337	0.22 287	0.22 303	0.15 325	0.25 308	0.24 318	0.30 264	0.31 258	0.31 331	0.37 310	0.34 324	0.26 312	0.25 308	0.21 269	0.18 361	0.13 339	0.17 349	0.11 302	0.16 349	0.17 357

222	0.16 235	0.07 51	0.15 170	0.14 11	0.08 45	0.25 308	0.18 227	0.30 264	0.21 152	0.18 208	0.29 264	0.17 178	0.16 217	0.16 184	0.44 379	0.10 262	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.08 210

GwcNet	0.20 282	0.14 301	0.20 274	0.18 175	0.12 280	0.25 308	0.20 276	0.36 325	0.45 333	0.20 238	0.33 289	0.33 320	0.21 279	0.22 286	0.25 310	0.11 287	0.09 287	0.09 225	0.09 248	0.09 246	0.10 264

FADNet	0.21 292	0.23 356	0.37 346	0.18 175	0.17 347	0.25 308	0.13 45	0.32 281	0.32 263	0.23 269	0.25 218	0.27 274	0.21 279	0.19 241	0.16 217	0.13 324	0.15 351	0.12 309	0.15 346	0.17 356	0.18 359

Nwc_Net	0.23 313	0.17 324	0.22 287	0.25 334	0.15 325	0.25 308	0.27 343	0.38 339	0.39 308	0.22 256	0.41 337	0.30 296	0.29 329	0.28 322	0.25 310	0.11 287	0.10 308	0.17 349	0.20 361	0.10 271	0.11 285

ADCMid	0.26 340	0.15 307	0.42 353	0.20 261	0.14 315	0.25 308	0.26 339	0.35 320	0.40 312	0.37 349	0.45 350	0.34 324	0.42 368	0.36 355	0.36 362	0.10 262	0.09 287	0.11 292	0.11 302	0.13 315	0.13 312

CC-Net-ROB	0.28 347	0.31 375	0.36 345	0.30 366	0.15 325	0.25 308	0.19 262	0.45 367	0.34 278	0.39 352	0.37 310	0.39 344	0.31 345	0.27 314	0.27 326	0.24 379	0.18 362	0.30 380	0.23 370	0.19 361	0.15 340

DISCO	0.20 282	0.09 180	0.22 287	0.17 108	0.10 214	0.25 308	0.18 227	0.28 240	0.45 333	0.23 269	0.32 282	0.34 324	0.26 312	0.29 329	0.29 340	0.08 189	0.06 186	0.07 98	0.07 158	0.09 246	0.10 264

PSMNet_ROB	0.22 300	0.12 267	0.15 170	0.27 351	0.15 325	0.25 308	0.36 377	0.43 361	0.37 298	0.27 304	0.33 289	0.32 314	0.23 292	0.21 269	0.27 326	0.12 310	0.08 266	0.13 322	0.11 302	0.10 271	0.09 242

fast-acv-ft	0.18 266	0.11 252	0.20 274	0.19 220	0.12 280	0.26 318	0.21 289	0.26 207	0.35 289	0.22 256	0.34 299	0.27 274	0.21 279	0.21 269	0.23 292	0.09 231	0.09 287	0.08 158	0.10 279	0.08 194	0.07 147

Wz-Net-SNSev	0.26 340	0.17 324	0.46 356	0.25 334	0.14 315	0.26 318	0.24 318	0.38 339	0.57 363	0.30 326	0.56 365	0.39 344	0.26 312	0.24 303	0.32 355	0.10 262	0.09 287	0.10 266	0.11 302	0.11 287	0.11 285

Syn2CoEx	0.22 300	0.16 315	0.29 321	0.29 364	0.15 325	0.26 318	0.21 289	0.34 305	0.32 263	0.29 321	0.36 307	0.28 282	0.25 305	0.20 254	0.25 310	0.16 356	0.12 327	0.14 333	0.11 302	0.09 246	0.08 210

AF-Net	0.23 313	0.17 324	0.17 224	0.27 351	0.13 300	0.26 318	0.24 318	0.33 291	0.51 350	0.25 293	0.33 289	0.39 344	0.27 317	0.28 322	0.26 321	0.11 287	0.10 308	0.16 347	0.12 320	0.11 287	0.11 285

AnyNet_C32	0.26 340	0.16 315	0.39 348	0.20 261	0.17 347	0.26 318	0.31 366	0.32 281	0.45 333	0.31 331	0.50 358	0.30 296	0.34 350	0.41 372	0.36 362	0.12 310	0.12 327	0.12 309	0.14 336	0.14 330	0.15 340

FBW_ROB	0.25 330	0.17 324	0.23 293	0.27 351	0.14 315	0.26 318	0.22 299	0.42 356	0.43 328	0.42 361	0.41 337	0.43 356	0.27 317	0.32 340	0.24 303	0.09 231	0.15 351	0.15 340	0.12 320	0.12 300	0.10 264

LE_ROB	0.50 381	0.07 51	0.14 144	0.15 35	0.08 45	0.26 318	0.17 189	0.23 165	1.71 411	4.68 415	0.67 376	0.46 364	0.47 374	0.21 269	0.30 346	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.08 194	0.06 95

ETE_ROB	0.23 313	0.17 324	0.23 293	0.25 334	0.14 315	0.26 318	0.29 359	0.32 281	0.37 298	0.28 316	0.37 310	0.45 360	0.27 317	0.28 322	0.27 326	0.11 287	0.09 287	0.12 309	0.10 279	0.14 330	0.13 312

SQANet	0.24 323	0.24 359	0.31 329	0.31 368	0.19 360	0.27 326	0.13 45	0.30 264	0.33 268	0.25 293	0.37 310	0.31 308	0.22 286	0.27 314	0.23 292	0.15 344	0.10 308	0.21 362	0.16 348	0.22 364	0.16 349

coex-ft	3.24 412	0.35 378	57.83 435	0.18 175	0.13 300	0.27 326	0.23 310	0.28 240	0.72 383	1.89 413	0.70 380	0.43 356	0.47 374	0.29 329	0.43 376	0.09 231	0.09 287	0.12 309	0.09 248	0.14 330	0.14 325

GASNet	0.22 300	0.24 359	0.34 337	0.26 344	0.17 347	0.27 326	0.16 169	0.45 367	0.42 321	0.27 304	0.24 192	0.30 296	0.16 217	0.27 314	0.18 240	0.12 310	0.09 287	0.12 309	0.11 302	0.16 349	0.08 210

Anonymous3	0.16 235	0.14 301	0.34 337	0.26 344	0.14 315	0.27 326	0.18 227	0.28 240	0.28 240	0.15 143	0.17 117	0.14 127	0.11 102	0.16 184	0.12 119	0.08 189	0.08 266	0.08 158	0.08 210	0.08 194	0.11 285

MMNet	0.17 253	0.10 234	0.17 224	0.20 261	0.11 252	0.27 326	0.20 276	0.26 207	0.42 321	0.22 256	0.30 270	0.22 231	0.20 275	0.18 222	0.20 258	0.06 50	0.06 186	0.07 98	0.07 158	0.08 194	0.07 147

hitnet-ft	0.18 266	0.10 234	0.17 224	0.14 11	0.09 121	0.27 326	0.20 276	0.25 199	0.26 217	0.24 280	0.32 282	0.32 314	0.23 292	0.24 303	0.21 269	0.12 310	0.07 240	0.10 266	0.08 210	0.12 300	0.11 285

DispFullNet	0.27 345	0.22 354	0.66 377	0.28 357	0.17 347	0.27 326	0.17 189	0.34 305	0.57 363	0.27 304	0.37 310	0.43 356	0.24 299	0.39 364	0.25 310	0.12 310	0.06 186	0.19 359	0.11 302	0.23 366	0.16 349

LALA_ROB	0.25 330	0.16 315	0.23 293	0.27 351	0.17 347	0.27 326	0.27 343	0.42 356	0.38 304	0.33 342	0.39 324	0.51 370	0.26 312	0.29 329	0.28 333	0.16 356	0.09 287	0.13 322	0.12 320	0.13 315	0.13 312

UNet	0.17 253	0.09 180	0.18 250	0.19 220	0.12 280	0.28 334	0.19 262	0.33 291	0.30 251	0.21 247	0.25 218	0.23 242	0.19 262	0.20 254	0.19 250	0.07 140	0.06 186	0.08 158	0.07 158	0.08 194	0.07 147

NVstereo2D	0.19 275	0.11 252	0.16 205	0.17 108	0.16 337	0.28 334	0.23 310	0.44 365	0.42 321	0.15 143	0.28 254	0.25 260	0.19 262	0.23 293	0.18 240	0.09 231	0.06 186	0.10 266	0.08 210	0.15 341	0.10 264

RTSC	0.23 313	0.13 286	0.30 326	0.21 287	0.13 300	0.29 336	0.17 189	0.36 325	0.68 378	0.27 304	0.34 299	0.30 296	0.22 286	0.32 340	0.31 350	0.10 262	0.08 266	0.09 225	0.10 279	0.13 315	0.14 325

ADCS	0.30 353	0.19 340	0.48 360	0.21 287	0.18 356	0.29 336	0.24 318	0.42 356	0.64 375	0.40 355	0.50 358	0.40 350	0.37 357	0.40 367	0.43 376	0.13 324	0.13 339	0.13 322	0.14 336	0.16 349	0.16 349

SANet	0.25 330	0.14 301	0.29 321	0.21 287	0.11 252	0.29 336	0.25 333	0.40 347	0.65 377	0.36 345	0.40 327	0.42 354	0.27 317	0.27 314	0.25 310	0.12 310	0.09 287	0.10 266	0.09 248	0.13 315	0.12 303

PVD	0.40 369	0.21 350	0.40 349	0.32 371	0.23 368	0.30 339	0.45 389	0.53 379	0.97 396	0.55 376	0.80 389	0.54 374	0.60 386	0.53 381	0.40 372	0.19 364	0.14 347	0.17 349	0.14 336	0.24 372	0.32 384

PASM	0.33 360	0.25 364	0.51 362	0.28 357	0.27 376	0.30 339	0.31 366	0.35 320	0.51 350	0.36 345	0.40 327	0.47 367	0.35 353	0.34 346	0.36 362	0.23 377	0.26 380	0.26 369	0.28 377	0.23 366	0.21 368

UDG	0.21 292	0.17 324	0.20 274	0.23 320	0.15 325	0.31 341	0.20 276	0.33 291	0.35 289	0.24 280	0.28 254	0.31 308	0.29 329	0.21 269	0.23 292	0.15 344	0.12 327	0.13 322	0.09 248	0.14 330	0.15 340

NaN_ROB	0.23 313	0.20 345	0.25 303	0.25 334	0.13 300	0.31 341	0.27 343	0.34 305	0.41 319	0.31 331	0.31 273	0.32 314	0.23 292	0.31 336	0.22 282	0.11 287	0.17 360	0.10 266	0.11 302	0.08 194	0.09 242

APVNet	0.23 313	0.12 267	0.20 274	0.18 175	0.14 315	0.32 343	0.31 366	0.40 347	0.33 268	0.27 304	0.40 327	0.30 296	0.29 329	0.27 314	0.25 310	0.11 287	0.12 327	0.11 292	0.14 336	0.12 300	0.13 312

stereogan	0.22 300	0.11 252	0.21 280	0.20 261	0.12 280	0.32 343	0.19 262	0.36 325	0.45 333	0.23 269	0.39 324	0.35 329	0.27 317	0.33 343	0.23 292	0.10 262	0.12 327	0.10 266	0.10 279	0.14 330	0.14 325

Anonymous_2	0.22 300	0.17 324	0.28 313	0.15 35	0.16 337	0.33 345	0.22 299	0.23 165	0.18 107	0.23 269	0.24 192	0.26 269	0.27 317	0.27 314	0.24 303	0.22 372	0.26 380	0.17 349	0.17 355	0.16 349	0.18 359

GANetREF_RVC	0.31 358	0.34 377	0.29 321	0.35 374	0.16 337	0.33 345	0.42 385	0.48 372	0.52 356	0.35 343	0.35 303	0.34 324	0.32 347	0.40 367	0.33 358	0.27 381	0.20 368	0.29 378	0.15 346	0.19 361	0.18 359
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PDISCO_ROB	0.28 347	0.16 315	0.28 313	0.28 357	0.20 363	0.33 345	0.27 343	0.45 367	0.58 366	0.28 316	0.41 337	0.45 360	0.30 340	0.34 346	0.35 361	0.12 310	0.09 287	0.17 349	0.16 348	0.17 356	0.13 312

MeshStereo	0.27 345	0.13 286	0.18 250	0.15 35	0.11 252	0.33 345	0.24 318	0.41 352	0.36 294	0.53 374	0.58 371	0.67 383	0.41 365	0.36 355	0.27 326	0.14 342	0.13 339	0.13 322	0.11 302	0.11 287	0.11 285
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
CSAN	0.30 353	0.24 359	0.28 313	0.34 372	0.19 360	0.34 349	0.42 385	0.38 339	0.51 350	0.38 351	0.40 327	0.44 359	0.34 350	0.29 329	0.31 350	0.19 364	0.16 356	0.19 359	0.19 360	0.14 330	0.15 340

MSMD_ROB	0.31 358	0.26 365	0.26 309	0.24 328	0.21 365	0.34 349	0.25 333	0.34 305	0.39 308	0.40 355	0.69 379	0.45 360	0.41 365	0.34 346	0.28 333	0.20 368	0.20 368	0.26 369	0.25 372	0.23 366	0.22 371

WCMA_ROB	0.24 323	0.11 252	0.24 299	0.17 108	0.14 315	0.34 349	0.16 169	0.33 291	0.33 268	0.39 352	0.54 363	0.40 350	0.35 353	0.35 351	0.26 321	0.12 310	0.12 327	0.12 309	0.11 302	0.14 330	0.14 325

SGM_RVC	0.24 323	0.12 267	0.16 205	0.15 35	0.09 121	0.34 349	0.19 262	0.35 320	0.32 263	0.44 366	0.38 317	0.53 373	0.36 356	0.36 355	0.26 321	0.13 324	0.13 339	0.13 322	0.13 330	0.11 287	0.11 285
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	0.29 350	0.17 324	0.82 393	0.23 320	0.16 337	0.35 353	0.29 359	0.40 347	0.59 368	0.24 280	0.57 369	0.37 333	0.25 305	0.34 346	0.37 366	0.09 231	0.08 266	0.09 225	0.10 279	0.14 330	0.16 349

LRCNet_RVC	10.76 422	13.97 426	7.97 421	19.07 426	2.04 416	0.35 353	0.31 366	5.29 415	0.48 344	13.02 424	17.65 425	8.69 419	5.73 416	4.78 416	2.22 413	23.53 433	2.69 420	27.60 434	25.75 434	17.60 431	16.54 432

LSM	0.34 365	0.21 350	0.62 374	0.27 351	0.62 399	0.35 353	0.26 339	0.43 361	0.49 345	0.45 368	0.60 374	0.42 354	0.37 357	0.35 351	0.26 321	0.13 324	0.21 375	0.14 333	0.16 348	0.18 358	0.34 386

NVStereoNet_ROB	0.47 379	0.37 379	0.47 359	0.42 381	0.29 380	0.35 353	0.35 376	0.50 374	0.61 370	0.73 386	0.94 394	0.70 387	0.68 390	0.48 376	0.62 393	0.22 372	0.33 385	0.34 382	0.34 385	0.30 379	0.31 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Wz-Net-MNSev	0.23 313	0.13 286	0.33 334	0.20 261	0.15 325	0.36 357	0.25 333	0.34 305	0.45 333	0.29 321	0.41 337	0.39 344	0.19 262	0.25 308	0.27 326	0.09 231	0.07 240	0.09 225	0.09 248	0.12 300	0.10 264

MFN_U_SF_RVC	0.33 360	0.22 354	0.58 372	0.31 368	0.15 325	0.36 357	0.17 189	0.54 380	0.46 341	0.47 370	0.56 365	0.58 376	0.39 360	0.36 355	0.38 369	0.15 344	0.15 351	0.18 357	0.21 363	0.16 349	0.16 349

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 353	0.24 359	0.30 326	0.36 376	0.16 337	0.36 357	0.31 366	0.34 305	0.43 328	0.41 359	0.46 352	0.38 339	0.30 340	0.35 351	0.29 340	0.19 364	0.20 368	0.26 369	0.29 378	0.18 358	0.19 364

XQC	0.29 350	0.23 356	0.53 364	0.29 364	0.19 360	0.36 357	0.28 349	0.37 332	0.58 366	0.31 331	0.31 273	0.37 333	0.30 340	0.39 364	0.39 370	0.13 324	0.09 287	0.15 340	0.12 320	0.18 358	0.18 359

ADCL	0.25 330	0.12 267	0.49 361	0.22 303	0.12 280	0.36 357	0.29 359	0.30 264	0.57 363	0.24 280	0.47 354	0.30 296	0.31 345	0.30 335	0.30 346	0.09 231	0.07 240	0.09 225	0.09 248	0.10 271	0.10 264

ADCPNet	0.26 340	0.17 324	0.62 374	0.21 287	0.15 325	0.36 357	0.25 333	0.33 291	0.37 298	0.31 331	0.41 337	0.36 331	0.29 329	0.29 329	0.34 360	0.12 310	0.10 308	0.11 292	0.12 320	0.14 330	0.13 312

Wz-Net-TNSev	0.29 350	0.20 345	0.69 385	0.19 220	0.15 325	0.38 363	0.27 343	0.36 325	0.56 362	0.35 343	0.42 343	0.45 360	0.39 360	0.33 343	0.31 350	0.13 324	0.13 339	0.10 266	0.12 320	0.15 341	0.15 340

FC-DCNN	0.33 360	0.28 367	0.28 313	0.26 344	0.23 368	0.38 363	0.29 359	0.40 347	0.44 330	0.46 369	0.56 365	0.51 370	0.41 365	0.38 363	0.31 350	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 374	0.24 373

FCDSN-DC	0.33 360	0.28 367	0.28 313	0.30 366	0.24 370	0.39 365	0.28 349	0.43 361	0.42 321	0.44 366	0.53 362	0.51 370	0.42 368	0.37 359	0.30 346	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 374	0.25 374
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	0.22 300	0.10 234	0.18 250	0.18 175	0.11 252	0.40 366	0.19 262	0.44 365	0.42 321	0.40 355	0.40 327	0.29 289	0.21 279	0.27 314	0.19 250	0.11 287	0.10 308	0.14 333	0.11 302	0.10 271	0.08 210

ccnet	0.30 353	0.28 367	0.24 299	0.20 261	0.28 377	0.41 367	0.22 299	0.46 370	0.33 268	0.37 349	0.46 352	0.37 333	0.30 340	0.40 367	0.43 376	0.23 377	0.14 347	0.21 362	0.17 355	0.23 366	0.19 364

Consistency-Raft	0.44 374	0.40 382	0.46 356	0.37 377	0.43 386	0.42 368	0.41 383	0.57 382	0.55 360	0.32 338	0.73 383	0.32 314	0.50 377	0.42 373	0.49 385	0.39 386	0.36 386	0.45 386	0.52 396	0.42 386	0.30 382

SGM-ForestM	0.33 360	0.12 267	0.17 224	0.16 60	0.11 252	0.42 368	0.20 276	0.43 361	0.53 359	0.53 374	0.57 369	1.41 405	0.44 373	0.42 373	0.29 340	0.14 342	0.16 356	0.16 347	0.16 348	0.12 300	0.13 312

ACVNet-4b	0.39 367	0.53 386	0.56 367	0.45 383	0.24 370	0.46 370	0.18 227	0.50 374	0.64 375	0.42 361	0.45 350	0.60 377	0.27 317	0.34 346	0.24 303	0.33 384	0.14 347	0.48 387	0.42 387	0.31 382	0.27 379

RYNet	0.23 313	0.12 267	0.22 287	0.19 220	0.17 347	0.47 371	0.26 339	0.39 344	0.49 345	0.24 280	0.29 264	0.34 324	0.24 299	0.20 254	0.31 350	0.10 262	0.06 186	0.09 225	0.09 248	0.14 330	0.15 340

ACVNet_1	0.45 376	0.51 385	0.61 373	0.45 383	0.28 377	0.50 372	0.28 349	0.58 387	0.71 382	0.63 379	0.59 373	0.74 388	0.50 377	0.50 377	0.36 362	0.26 380	0.25 379	0.39 384	0.29 378	0.32 383	0.25 374

MANE	0.47 379	0.28 367	0.28 313	0.27 351	0.24 370	0.50 372	0.32 374	0.57 382	0.62 373	0.74 388	1.20 407	1.21 398	0.64 388	0.54 382	0.39 370	0.22 372	0.20 368	0.27 372	0.31 381	0.26 376	0.25 374

G-Net	0.25 330	0.17 324	0.38 347	0.23 320	0.16 337	0.51 374	0.23 310	0.29 254	0.35 289	0.36 345	0.38 317	0.31 308	0.29 329	0.28 322	0.27 326	0.11 287	0.09 287	0.12 309	0.10 279	0.16 349	0.14 325

AnyNet_C01	0.37 366	0.26 365	1.41 404	0.22 303	0.17 347	0.51 374	0.28 349	0.36 325	0.40 312	0.39 352	0.75 385	0.46 364	0.39 360	0.46 375	0.50 386	0.13 324	0.13 339	0.13 322	0.14 336	0.14 330	0.16 349

anonymity	0.53 382	0.58 387	0.66 377	0.41 379	0.61 398	0.54 376	0.41 383	0.57 382	0.41 319	0.56 377	0.50 358	0.50 369	0.55 380	0.59 388	0.50 386	0.58 397	0.50 398	0.51 389	0.51 394	0.52 388	0.58 395

DPSNet	0.28 347	0.16 315	0.33 334	0.18 175	0.13 300	0.55 377	0.42 385	0.52 377	0.68 378	0.29 321	0.38 317	0.39 344	0.30 340	0.32 340	0.23 292	0.11 287	0.10 308	0.11 292	0.08 210	0.20 363	0.16 349

ELAS_RVC	0.42 372	0.29 373	0.33 334	0.28 357	0.24 370	0.56 378	0.38 380	0.50 374	0.61 370	0.74 388	0.76 386	0.67 383	0.56 382	0.55 383	0.42 375	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.27 378	0.26 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 367	0.38 380	0.53 364	0.44 382	0.28 377	0.57 379	0.24 318	0.42 356	0.62 373	0.40 355	0.50 358	0.46 364	0.34 350	0.40 367	0.33 358	0.30 382	0.30 384	0.39 384	0.33 383	0.30 379	0.29 380

IMH-64-1	0.66 388	0.62 391	0.69 385	0.72 393	0.51 389	0.60 380	0.51 391	0.92 396	0.84 391	0.75 391	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.80 394	0.50 386	0.43 388	0.46 389	0.72 395	0.48 389	0.55 391	0.40 389

IMH-64	0.66 388	0.62 391	0.69 385	0.72 393	0.51 389	0.60 380	0.51 391	0.92 396	0.84 391	0.75 391	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.80 394	0.50 386	0.43 388	0.46 389	0.72 395	0.48 389	0.55 391	0.40 389

ELAS	0.42 372	0.29 373	0.34 337	0.28 357	0.24 370	0.63 382	0.37 378	0.52 377	0.52 356	0.72 385	0.82 390	0.68 385	0.56 382	0.52 379	0.45 382	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.26 376	0.26 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	0.41 370	0.40 382	0.54 366	0.46 386	0.30 381	0.64 383	0.24 318	0.47 371	0.68 378	0.42 361	0.49 356	0.47 367	0.42 368	0.40 367	0.32 355	0.32 383	0.28 382	0.37 383	0.31 381	0.33 384	0.29 380

SPS-STEREO	0.58 386	0.59 389	0.66 377	0.45 383	0.55 392	0.65 384	0.44 388	0.63 389	0.51 350	0.69 382	0.65 375	0.66 382	0.58 385	0.62 389	0.62 393	0.62 400	0.47 393	0.51 389	0.49 391	0.55 391	0.58 395
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 383	0.61 390	0.71 390	0.57 390	0.43 386	0.66 385	0.37 378	0.60 388	0.87 393	0.51 372	0.67 376	0.63 379	0.47 374	0.50 377	0.44 379	0.47 392	0.48 394	0.53 391	0.41 386	0.53 390	0.41 391

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 374	0.39 381	0.56 367	0.40 378	0.20 363	0.66 385	0.33 375	0.54 380	0.72 383	0.71 384	0.72 382	0.62 378	0.55 380	0.52 379	0.47 383	0.20 368	0.19 367	0.29 378	0.30 380	0.24 372	0.19 364

SGM+DAISY	0.57 385	0.58 387	0.67 381	0.41 379	0.55 392	0.68 387	0.51 391	0.57 382	0.46 341	0.67 380	0.70 380	0.69 386	0.57 384	0.64 390	0.58 391	0.59 398	0.49 395	0.50 388	0.50 393	0.52 388	0.59 398

MFMNet_re	0.65 387	0.66 394	0.66 377	0.51 387	0.69 403	0.70 388	0.58 395	0.65 390	0.75 387	0.61 378	0.73 383	0.63 379	0.68 390	0.65 391	0.60 392	0.66 401	0.58 407	0.63 393	0.59 397	0.68 398	0.69 405

IMH	0.72 391	0.65 393	0.70 388	0.77 395	0.54 391	0.71 389	0.56 394	0.99 404	1.08 397	0.82 394	1.09 401	0.89 391	0.88 399	0.88 402	0.53 390	0.44 391	0.50 398	0.75 398	0.51 394	0.58 394	0.42 392

RTS	0.46 377	0.19 340	3.33 410	0.25 334	0.15 325	0.72 390	0.21 289	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 348	0.31 308	0.43 371	0.55 383	0.37 366	0.10 262	0.09 287	0.13 322	0.13 330	0.15 341	0.15 340

RTSA	0.46 377	0.19 340	3.33 410	0.25 334	0.15 325	0.72 390	0.21 289	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 348	0.31 308	0.43 371	0.55 383	0.37 366	0.10 262	0.09 287	0.13 322	0.13 330	0.15 341	0.15 340

notaker	0.98 404	1.13 409	1.02 400	1.14 409	0.81 407	0.73 392	0.69 404	0.94 399	1.15 400	1.19 408	1.19 406	1.41 405	1.17 410	1.10 411	0.74 401	0.82 407	0.64 409	1.18 409	0.79 406	1.02 409	0.82 410

ACVNet_2	0.67 390	0.68 395	0.70 388	0.64 391	0.41 384	0.75 393	0.50 390	0.98 402	1.38 406	0.90 396	1.09 401	1.04 393	0.74 393	0.55 383	0.48 384	0.43 388	0.40 388	0.53 391	0.45 388	0.48 387	0.36 388

WAO-7	0.80 396	0.78 399	0.57 369	0.85 400	0.67 402	0.76 394	0.69 404	1.07 406	1.30 403	0.90 396	1.20 407	1.05 394	0.93 401	0.71 392	0.68 396	0.60 399	0.62 408	0.67 394	0.68 402	0.64 395	0.59 398

WAO-6	0.82 397	0.81 400	0.63 376	0.87 402	0.63 400	0.79 395	0.60 397	0.98 402	1.52 410	0.91 398	0.97 396	1.08 395	1.04 405	0.72 393	0.70 399	0.72 402	0.49 395	0.91 405	0.71 403	0.70 400	0.59 398

SDNR	0.20 282	0.09 180	0.19 271	0.16 60	0.12 280	0.79 395	0.13 45	0.26 207	0.33 268	0.19 218	0.25 218	0.19 194	0.12 130	0.19 241	0.15 200	0.16 356	0.18 362	0.14 333	0.11 302	0.08 194	0.12 303

PWCK	0.72 391	0.95 405	0.99 399	0.77 395	0.32 382	0.79 395	0.38 380	0.92 396	0.90 394	0.96 399	0.76 386	0.97 392	0.62 387	0.87 400	0.68 396	0.73 403	0.46 389	0.76 399	0.49 391	0.71 401	0.44 393

BEATNet-Init1	0.54 383	0.28 367	0.68 384	0.31 368	0.21 365	0.85 398	0.31 366	0.57 382	0.69 381	0.89 395	1.00 397	2.17 412	0.66 389	0.58 387	0.44 379	0.19 364	0.18 362	0.23 367	0.22 366	0.22 364	0.21 368

SAMSARA	0.41 370	0.28 367	0.34 337	0.55 389	0.39 383	0.85 398	1.25 413	0.49 373	0.52 356	0.36 345	0.35 303	0.56 375	0.39 360	0.39 364	0.41 373	0.15 344	0.20 368	0.15 340	0.14 336	0.23 366	0.21 368

Dean	0.88 400	0.88 404	0.81 392	0.82 399	0.57 395	0.91 400	0.62 398	1.17 411	1.71 411	1.15 406	1.16 405	1.31 402	1.00 404	0.82 396	0.83 405	0.57 395	0.56 404	0.78 401	0.65 400	0.67 397	0.58 395

WAO-8	0.92 401	0.83 401	0.67 381	0.94 405	0.70 404	0.92 401	0.68 402	1.08 408	1.80 413	1.06 404	1.42 411	1.29 400	1.08 407	0.86 398	0.80 402	0.74 404	0.54 401	0.86 403	0.75 404	0.71 401	0.63 402

Venus	0.92 401	0.83 401	0.67 381	0.94 405	0.70 404	0.92 401	0.68 402	1.08 408	1.80 413	1.06 404	1.42 411	1.29 400	1.08 407	0.86 398	0.80 402	0.74 404	0.54 401	0.86 403	0.75 404	0.71 401	0.63 402

TorneroNet-64	0.76 394	0.73 397	0.77 391	0.78 397	0.58 397	0.94 403	0.58 395	0.85 395	1.26 401	0.67 380	0.88 392	1.41 405	0.76 394	0.87 400	0.68 396	0.49 393	0.46 389	0.73 397	0.59 397	0.68 398	0.54 394

KSHMR	1.10 407	1.19 410	0.90 398	1.26 413	1.00 412	0.99 404	0.96 410	1.13 410	1.35 404	1.16 407	1.28 410	1.40 404	0.97 403	1.03 408	0.93 406	1.03 411	1.08 413	1.20 410	1.03 412	1.03 410	0.98 412

MADNet+	0.76 394	0.72 396	3.76 413	0.67 392	0.41 384	0.99 404	0.97 411	0.72 391	0.75 387	0.52 373	0.58 371	0.64 381	0.68 390	0.89 403	1.04 409	0.35 385	0.36 386	0.28 377	0.23 370	0.38 385	0.33 385

ktn	1.02 406	1.23 411	0.82 393	1.24 411	0.86 409	1.00 406	0.86 407	0.96 400	1.37 405	1.05 402	1.12 404	1.16 397	1.06 406	0.95 405	0.62 393	1.28 413	0.71 410	1.39 413	0.83 407	1.06 411	0.77 408

TorneroNet	0.83 398	0.75 398	0.83 395	0.85 400	0.63 400	1.03 407	0.65 399	0.96 400	1.14 399	0.80 393	1.10 403	1.36 403	0.88 399	0.95 405	0.82 404	0.57 395	0.49 395	0.79 402	0.66 401	0.74 404	0.64 404

HanzoNet	1.31 409	1.29 413	1.22 403	1.13 408	0.85 408	1.05 408	0.84 406	1.06 405	1.47 409	1.66 411	1.63 413	2.48 414	1.78 413	1.63 413	1.69 411	1.27 412	0.80 412	1.32 412	1.02 411	1.07 412	0.90 411

LVE	0.84 399	0.87 403	0.86 396	0.81 398	0.56 394	1.09 409	0.66 400	1.07 406	1.45 408	0.97 400	1.23 409	1.11 396	0.86 398	0.84 397	0.72 400	0.49 393	0.56 404	0.76 399	0.60 399	0.66 396	0.60 401

DPSimNet_ROB	1.14 408	1.25 412	0.87 397	1.15 410	0.90 410	1.15 410	1.18 412	1.20 412	1.26 401	1.45 410	1.05 400	1.44 408	1.13 409	0.92 404	1.70 412	1.47 414	0.52 400	1.22 411	1.04 413	0.92 408	1.03 413

UNDER WATER	0.99 405	1.00 408	1.47 405	1.00 407	0.71 406	1.18 411	0.86 407	0.81 394	1.09 398	1.02 401	0.90 393	1.53 409	1.26 411	1.06 409	1.02 408	0.79 406	0.54 401	1.02 407	0.88 408	0.83 407	0.75 406

UNDER WATER-64	0.97 403	0.96 407	1.48 406	0.88 403	0.57 395	1.24 412	0.90 409	0.78 392	0.96 395	1.05 402	0.85 391	1.56 410	1.26 411	0.97 407	0.99 407	0.88 408	0.57 406	1.04 408	0.88 408	0.81 406	0.75 406

JetBlue	0.73 393	0.46 384	1.21 402	0.52 388	0.47 388	2.16 413	0.67 401	0.78 392	0.72 383	0.70 383	0.79 388	1.21 398	0.84 397	1.06 409	1.04 409	0.40 387	0.28 382	0.33 381	0.33 383	0.30 379	0.34 386

MADNet++	1.97 411	1.75 415	1.66 408	1.83 414	1.69 415	2.38 414	1.45 414	2.36 414	2.11 415	2.58 414	2.37 415	2.25 413	2.21 414	2.28 414	2.36 414	1.87 415	1.67 415	1.53 414	1.34 414	1.87 414	1.78 416

JetRed	1.66 410	1.51 414	3.09 409	0.93 404	1.21 413	5.28 415	1.61 415	1.29 413	1.42 407	1.84 412	1.77 414	1.59 411	0.95 402	1.43 412	2.51 415	0.91 409	1.61 414	0.93 406	0.91 410	1.36 413	1.03 413

HaxPig	15.73 427	18.55 433	19.19 430	16.92 425	15.89 427	7.80 416	7.57 416	13.37 426	10.80 421	15.40 425	14.87 424	15.95 426	14.81 426	15.67 426	15.97 427	18.96 432	16.72 427	19.47 432	18.10 432	19.45 432	19.06 433

DPSMNet_ROB	8.06 418	4.50 417	8.69 422	5.36 421	10.74 423	8.32 417	22.71 421	5.47 417	13.38 422	5.13 416	9.98 419	5.10 416	10.47 421	5.53 417	12.77 422	3.80 420	8.00 421	3.49 417	6.95 420	3.75 420	7.09 422

DGTPSM_ROB	8.06 418	4.50 417	8.69 422	5.34 419	10.73 422	8.32 417	22.71 421	5.47 417	13.38 422	5.13 416	9.98 419	5.10 416	10.47 421	5.53 417	12.77 422	3.79 419	8.00 421	3.49 417	6.95 420	3.74 419	7.09 422

tt	4.65 413	0.07 51	3.54 412	2.01 415	1.55 414	10.25 419	16.66 419	8.90 422	5.03 416	1.33 409	0.96 395	4.71 415	4.74 415	3.33 415	5.86 417	6.06 422	10.30 426	1.87 416	2.09 417	2.61 415	1.19 415

MEDIAN_ROB	20.38 428	24.05 434	23.36 432	21.18 427	21.62 428	10.51 420	8.17 417	17.68 427	15.46 427	20.04 427	19.65 426	20.30 427	20.16 427	21.17 427	21.03 428	23.81 434	21.77 434	24.98 433	23.75 433	25.01 433	23.94 434

PML	8.57 420	9.39 425	6.24 414	5.34 419	6.36 420	13.21 421	20.99 420	5.35 416	6.68 417	17.75 426	26.46 435	7.58 418	6.08 417	7.89 419	5.76 416	5.33 421	1.83 416	5.95 425	1.93 416	8.75 423	2.53 417

xxxxx1	7.75 414	5.06 419	7.26 415	3.15 416	3.91 417	16.37 422	22.88 423	5.87 419	8.68 418	7.99 418	8.55 416	9.13 420	8.46 418	10.05 420	10.47 418	2.43 416	2.48 417	3.56 419	12.26 423	3.48 416	3.02 418

tt_ll	7.75 414	5.06 419	7.26 415	3.15 416	3.91 417	16.37 422	22.88 423	5.87 419	8.68 418	7.99 418	8.55 416	9.13 420	8.46 418	10.05 420	10.47 418	2.43 416	2.48 417	3.56 419	12.26 423	3.48 416	3.02 418

ff	7.75 414	5.06 419	7.26 415	3.15 416	3.91 417	16.37 422	22.88 423	5.87 419	8.68 418	7.99 418	8.55 416	9.13 420	8.46 418	10.05 420	10.47 418	2.43 416	2.48 417	3.56 419	12.26 423	3.48 416	3.02 418

AVERAGE_ROB	24.89 435	29.12 435	27.98 433	24.83 434	24.59 434	17.82 425	11.61 418	21.45 428	19.91 428	25.04 435	24.38 434	25.06 435	25.31 435	24.69 435	22.86 429	29.74 435	27.09 435	28.97 435	27.94 435	30.07 434	29.35 435

Anonymous_1	10.87 423	7.82 422	7.41 418	10.29 422	10.08 421	18.64 426	26.11 426	11.02 423	13.45 424	9.43 421	10.10 421	9.73 423	11.31 423	10.69 423	12.47 421	6.42 423	8.38 423	5.70 422	10.22 422	11.41 424	6.65 421

DPSM_ROB	11.10 424	8.47 423	7.95 419	10.84 423	11.58 424	19.10 427	26.50 427	12.02 424	14.09 425	10.38 422	10.91 422	10.39 424	11.92 424	11.67 424	13.39 424	6.99 424	8.79 424	5.82 423	6.92 418	6.97 421	7.31 424

DPSM	11.10 424	8.47 423	7.95 419	10.84 423	11.58 424	19.10 427	26.50 427	12.02 424	14.09 425	10.38 422	10.91 422	10.39 424	11.92 424	11.67 424	13.39 424	6.99 424	8.79 424	5.82 423	6.92 418	6.97 421	7.31 424

SPstereo	13.84 426	0.95 405	1.53 407	1.24 411	0.90 410	29.09 429	47.98 429	26.78 436	29.57 435	22.38 434	22.47 433	23.18 434	24.63 434	24.46 434	15.07 426	0.91 409	0.71 410	1.85 415	1.62 415	0.74 404	0.79 409

MyStereo03	22.37 430	17.11 427	16.16 426	21.87 428	23.27 429	38.30 430	53.36 431	24.10 430	28.51 431	20.93 431	21.96 430	20.94 428	24.00 428	23.43 430	27.22 432	14.07 427	17.72 431	11.70 426	13.96 428	14.00 425	14.72 427

MyStereo02	22.37 430	17.11 427	16.16 426	21.87 428	23.27 429	38.30 430	53.36 431	24.10 430	28.51 431	20.93 431	21.96 430	20.94 428	24.00 428	23.43 430	27.22 432	14.07 427	17.72 431	11.70 426	13.96 428	14.00 425	14.72 427

MyStereo	22.37 430	17.11 427	16.16 426	21.87 428	23.27 429	38.30 430	53.36 431	24.10 430	28.51 431	20.93 431	21.96 430	20.94 428	24.00 428	23.43 430	27.22 432	14.07 427	17.72 431	11.70 426	13.96 428	14.00 425	14.72 427

CasAABBNet	22.33 429	17.11 427	15.84 424	21.94 431	23.28 432	38.30 430	53.40 435	24.05 429	28.44 430	20.66 428	21.86 428	21.03 432	24.04 432	23.35 428	27.03 431	14.06 426	17.69 429	11.70 426	13.94 427	14.04 428	14.76 430

Selective-RAFT-Error	22.39 433	17.14 431	16.01 425	22.00 432	23.34 433	38.37 434	53.36 431	24.24 434	28.53 434	20.80 429	21.94 429	20.94 428	24.02 431	23.48 433	27.33 435	14.07 427	17.70 430	11.70 426	13.93 426	14.05 429	14.83 431

LSM0	22.80 434	17.22 432	19.17 429	22.12 433	28.90 435	38.38 435	53.27 430	24.21 433	28.36 429	20.84 430	21.11 427	21.63 433	24.25 433	23.42 429	26.98 430	14.08 431	17.39 428	11.72 431	13.98 431	14.22 430	14.66 426

test_example2	97.69 436	92.93 436	45.57 434	96.02 435	109.84 436	88.44 436	93.70 436	25.54 435	94.63 436	130.46 436	126.87 436	58.93 436	75.48 436	87.99 436	77.94 436	150.16 436	221.11 436	76.29 436	98.21 436	108.42 436	95.33 436

Low-res two-view benchmark