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

BEATNet_4x	0.12 130	0.09 179	0.15 169	0.18 174	0.07 14	0.15 170	0.07 1	0.23 164	0.19 121	0.16 169	0.19 147	0.19 193	0.14 187	0.17 212	0.15 199	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.07 146

DN-CSS_ROB	0.13 154	0.13 285	0.17 223	0.18 174	0.10 213	0.16 191	0.08 2	0.22 150	0.19 121	0.17 179	0.23 182	0.13 110	0.13 158	0.13 127	0.14 169	0.05 2	0.05 79	0.10 265	0.10 278	0.08 193	0.06 95

LL-Strereo2	0.11 69	0.10 233	0.16 204	0.18 174	0.08 45	0.15 170	0.09 3	0.17 62	0.14 54	0.14 121	0.11 49	0.09 37	0.07 28	0.16 183	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.11 291	0.07 157	0.06 92	0.05 42

DIP-Stereo	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.09 3	0.16 35	0.16 82	0.12 76	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.16 183	0.14 169	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.07 146
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
raftrobust	0.09 7	0.06 17	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.09 36	0.10 5	0.18 86	0.16 82	0.10 33	0.09 23	0.12 88	0.08 48	0.12 90	0.10 43	0.08 188	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

RALAANet	0.11 69	0.08 133	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.10 5	0.20 120	0.16 82	0.14 121	0.13 70	0.16 161	0.09 64	0.12 90	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.04 4

CFNet	0.15 211	0.11 251	0.17 223	0.17 107	0.08 45	0.19 242	0.10 5	0.29 253	0.26 216	0.19 217	0.24 191	0.24 250	0.18 247	0.18 221	0.15 199	0.08 188	0.06 185	0.09 224	0.10 278	0.08 193	0.07 146

UCFNet_RVC	0.15 211	0.08 133	0.13 108	0.11 1	0.10 213	0.20 259	0.10 5	0.24 181	0.23 178	0.17 179	0.21 172	0.24 250	0.15 205	0.18 221	0.15 199	0.12 309	0.07 239	0.11 291	0.13 329	0.11 286	0.10 263

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	0.13 100	0.17 116	0.15 147	0.11 101	0.15 158	0.14 169	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
StereoIM	0.09 7	0.09 179	0.08 6	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.11 10	0.16 35	0.16 82	0.09 14	0.11 49	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 145	0.07 140	0.06 185	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.04 4

MIF-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.08 6	0.18 174	0.08 45	0.13 121	0.11 10	0.12 3	0.11 15	0.10 33	0.12 59	0.05 1	0.06 6	0.09 10	0.10 43	0.07 140	0.06 185	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.05 42

CASnet	0.09 7	0.09 179	0.09 24	0.19 219	0.06 2	0.07 15	0.11 10	0.18 86	0.14 54	0.11 58	0.10 35	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.10 265	0.08 209	0.06 92	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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 88	0.09 64	0.15 158	0.10 43	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.05 42

Patchmatch Stereo++	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146
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
ROB_FTStereo	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

HUI-Stereo	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

DeepStereo_RVC	0.11 69	0.08 133	0.17 223	0.18 174	0.08 45	0.08 22	0.11 10	0.17 62	0.12 25	0.13 100	0.15 88	0.12 88	0.12 129	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.08 209

iRAFT	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

RAFT-IKP	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

raft+_RVC	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.11 10	0.24 181	0.20 138	0.12 76	0.15 88	0.12 88	0.08 48	0.12 90	0.13 145	0.07 140	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

AdaStereo	0.15 211	0.11 251	0.16 204	0.19 219	0.09 120	0.21 269	0.11 10	0.33 290	0.28 239	0.21 246	0.23 182	0.21 214	0.13 158	0.19 240	0.15 199	0.13 323	0.05 79	0.10 265	0.07 157	0.09 245	0.07 146
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.
CBMV	0.20 281	0.15 306	0.18 249	0.18 174	0.10 213	0.20 259	0.11 10	0.30 263	0.31 257	0.29 320	0.31 272	0.31 307	0.23 291	0.28 321	0.19 249	0.13 323	0.15 350	0.17 348	0.16 347	0.10 270	0.10 263
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MIF-Stereo (partial)	0.11 69	0.06 17	0.10 38	0.19 219	0.10 213	0.10 56	0.12 23	0.17 62	0.19 121	0.14 121	0.16 100	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.12 119	0.08 188	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.07 146

MIM_Stereo	0.10 45	0.07 51	0.11 62	0.15 35	0.07 14	0.07 15	0.12 23	0.20 120	0.14 54	0.13 100	0.14 77	0.09 37	0.05 2	0.12 90	0.08 9	0.05 2	0.06 185	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 17	0.09 24	0.17 107	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

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

iRaft-Stereo_5w	0.12 130	0.09 179	0.12 85	0.20 260	0.08 45	0.09 36	0.12 23	0.22 150	0.22 169	0.19 217	0.14 77	0.11 69	0.09 64	0.20 253	0.16 216	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.06 95

PFNet+	0.12 130	0.06 17	0.14 143	0.16 60	0.09 120	0.05 1	0.12 23	0.18 86	0.21 151	0.16 169	0.19 147	0.14 126	0.10 77	0.11 41	0.11 69	0.08 188	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.11 284

OMP-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.14 143	0.18 174	0.08 45	0.09 36	0.12 23	0.21 131	0.21 151	0.13 100	0.14 77	0.11 69	0.12 129	0.11 41	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.04 4

IIG-Stereo	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.12 23	0.22 150	0.18 107	0.14 121	0.17 116	0.12 88	0.13 158	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

PSM-softLoss	0.12 130	0.07 51	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.08 22	0.12 23	0.24 181	0.17 97	0.15 142	0.19 147	0.13 110	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.12 302

KMStereo	0.12 130	0.07 51	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.08 22	0.12 23	0.24 181	0.17 97	0.15 142	0.19 147	0.13 110	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.12 302

PSM-adaLoss	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

ROB_FTStereo_v2	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

SST-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.16 204	0.18 174	0.09 120	0.06 2	0.12 23	0.18 86	0.10 6	0.15 142	0.18 136	0.13 110	0.12 129	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 224	0.06 81	0.07 147	0.06 95

Pruner-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.12 85	0.17 107	0.09 120	0.06 2	0.12 23	0.18 86	0.17 97	0.14 121	0.19 147	0.13 110	0.10 77	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.08 209

iGMRVC	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

RAFT-RH_RVC	0.12 130	0.06 17	0.14 143	0.16 60	0.09 120	0.12 102	0.12 23	0.17 62	0.12 25	0.13 100	0.40 326	0.11 69	0.10 77	0.13 127	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.06 95

RAFT-345	0.11 69	0.07 51	0.16 204	0.17 107	0.08 45	0.08 22	0.12 23	0.16 35	0.10 6	0.11 58	0.34 298	0.09 37	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.04 1	0.05 42

CRE-IMP	0.11 69	0.09 179	0.16 204	0.19 219	0.09 120	0.10 56	0.12 23	0.18 86	0.10 6	0.14 121	0.14 77	0.14 126	0.13 158	0.12 90	0.12 119	0.07 140	0.04 2	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.08 209

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 77	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
XX-Stereo	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.17 107	0.09 120	0.15 170	0.12 23	0.21 131	0.10 6	0.10 33	0.14 77	0.07 17	0.06 6	0.13 127	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.04 4

CBMV_ROB	0.19 274	0.13 285	0.18 249	0.16 60	0.11 251	0.16 191	0.12 23	0.27 218	0.29 245	0.27 303	0.31 272	0.27 273	0.24 298	0.24 302	0.16 216	0.15 343	0.18 361	0.22 365	0.20 360	0.10 270	0.12 302

NOSS_ROB	0.19 274	0.13 285	0.18 249	0.16 60	0.12 279	0.16 191	0.12 23	0.30 263	0.33 267	0.20 237	0.22 181	0.27 273	0.24 298	0.21 268	0.16 216	0.16 355	0.18 361	0.23 366	0.21 362	0.13 314	0.13 311

GMStereo_Zeroshot	0.16 234	0.13 285	0.25 302	0.20 260	0.10 213	0.17 211	0.13 45	0.30 263	0.25 204	0.23 268	0.32 281	0.25 259	0.11 101	0.19 240	0.14 169	0.09 230	0.06 185	0.11 291	0.06 81	0.12 299	0.08 209

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

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 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

DLNR_Zeroshot_test	10.48 420	2.27 415	19.78 430	120.28 435	13.29 425	0.06 2	0.13 45	0.24 181	0.10 6	0.08 4	0.10 35	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.13 323	0.04 2	0.06 30	0.04 7	52.68 434	0.04 4

SQANet	0.24 322	0.24 358	0.31 328	0.31 367	0.19 359	0.27 325	0.13 45	0.30 263	0.33 267	0.25 292	0.37 309	0.31 307	0.22 285	0.27 313	0.23 291	0.15 343	0.10 307	0.21 361	0.16 347	0.22 363	0.16 348

AEACV	0.09 7	0.05 5	0.08 6	0.14 11	0.13 299	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

SDNR	0.20 281	0.09 179	0.19 270	0.16 60	0.12 279	0.79 394	0.13 45	0.26 206	0.33 267	0.19 217	0.25 217	0.19 193	0.12 129	0.19 240	0.15 199	0.16 355	0.18 361	0.14 332	0.11 301	0.08 193	0.12 302

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 1	0.17 107	0.08 45	0.10 56	0.13 45	0.12 3	0.09 2	0.09 14	0.10 35	0.08 23	0.06 6	0.09 10	0.09 16	0.08 188	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.04 4

knoymous	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.07 14	0.15 170	0.13 45	0.20 120	0.14 54	0.11 58	0.17 116	0.13 110	0.09 64	0.14 144	0.11 69	0.09 230	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 146

Selective-RAFT	0.11 69	0.11 251	0.12 85	0.21 286	0.08 45	0.16 191	0.13 45	0.21 131	0.23 178	0.10 33	0.10 35	0.11 69	0.10 77	0.15 158	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	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 49	0.08 23	0.07 28	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

HBP-ISP	0.18 265	0.13 285	0.17 223	0.15 35	0.11 251	0.08 22	0.13 45	0.28 239	0.30 250	0.22 255	0.33 288	0.21 214	0.25 304	0.23 292	0.18 239	0.15 343	0.17 359	0.21 361	0.17 354	0.10 270	0.09 241

DisPM	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.09 120	0.06 2	0.13 45	0.18 86	0.17 97	0.14 121	0.19 147	0.12 88	0.10 77	0.12 90	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.11 284

GLC_STEREO	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.18 174	0.07 14	0.08 22	0.13 45	0.16 35	0.24 188	0.12 76	0.13 70	0.12 88	0.08 48	0.18 221	0.12 119	0.06 50	0.08 265	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

TRStereo	0.10 45	0.05 5	0.12 85	0.16 60	0.12 279	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	0.07 157	0.04 1	0.04 4

HHNet	0.11 69	0.06 17	0.16 204	0.15 35	0.14 314	0.07 15	0.13 45	0.20 120	0.18 107	0.15 142	0.25 217	0.11 69	0.09 64	0.13 127	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.09 241

AAGNet	0.12 130	0.08 133	0.17 223	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.13 45	0.19 109	0.13 40	0.16 169	0.21 172	0.13 110	0.14 187	0.11 41	0.14 169	0.06 50	0.04 2	0.09 224	0.06 81	0.06 92	0.05 42

NF-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.10 56	0.13 45	0.23 164	0.19 121	0.12 76	0.17 116	0.12 88	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.12 302

OCTAStereo	0.11 69	0.07 51	0.14 143	0.17 107	0.09 120	0.10 56	0.13 45	0.23 164	0.19 121	0.12 76	0.17 116	0.12 88	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 284

NRIStereo	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.18 174	0.08 45	0.10 56	0.13 45	0.17 62	0.15 66	0.12 76	0.15 88	0.13 110	0.13 158	0.13 127	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.07 146

RAFT_R40	0.11 69	0.07 51	0.15 169	0.18 174	0.09 120	0.06 2	0.13 45	0.17 62	0.15 66	0.14 121	0.18 136	0.15 147	0.12 129	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 224	0.06 81	0.06 92	0.05 42

RE-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.10 56	0.13 45	0.23 164	0.19 121	0.12 76	0.17 116	0.12 88	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 284

TVStereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.10 56	0.13 45	0.23 164	0.19 121	0.12 76	0.17 116	0.12 88	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 284

AnonymousM	0.10 45	0.06 17	0.10 38	0.14 11	0.07 14	0.09 36	0.13 45	0.19 109	0.14 54	0.13 100	0.12 59	0.09 37	0.08 48	0.13 127	0.10 43	0.08 188	0.05 79	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.05 42

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 58	0.15 88	0.10 55	0.07 28	0.12 90	0.09 16	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

GES	0.14 179	0.08 133	0.16 204	0.15 35	0.10 213	0.13 121	0.13 45	0.28 239	0.26 216	0.17 179	0.24 191	0.19 193	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.08 265	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.09 241

FADNet_RVC	0.17 252	0.14 300	0.41 350	0.20 260	0.11 251	0.13 121	0.13 45	0.27 218	0.22 169	0.21 246	0.23 182	0.20 208	0.18 247	0.15 158	0.17 227	0.08 188	0.08 265	0.12 308	0.09 247	0.11 286	0.10 263

FADNet	0.21 291	0.23 355	0.37 345	0.18 174	0.17 346	0.25 307	0.13 45	0.32 280	0.32 262	0.23 268	0.25 217	0.27 273	0.21 278	0.19 240	0.16 216	0.13 323	0.15 350	0.12 308	0.15 345	0.17 355	0.18 358

iResNetv2_ROB	0.15 211	0.08 133	0.16 204	0.16 60	0.08 45	0.16 191	0.13 45	0.26 206	0.36 293	0.21 246	0.29 263	0.24 250	0.13 158	0.14 144	0.14 169	0.06 50	0.06 185	0.06 30	0.04 7	0.09 245	0.08 209

PWC_ROB	0.21 291	0.16 314	0.27 310	0.18 174	0.11 251	0.22 282	0.13 45	0.33 290	0.49 344	0.30 325	0.40 326	0.32 313	0.25 304	0.31 335	0.23 291	0.10 261	0.07 239	0.11 291	0.08 209	0.11 286	0.10 263

MyStereo8	0.12 130	0.07 51	0.15 169	0.15 35	0.09 120	0.18 227	0.14 75	0.19 109	0.22 169	0.12 76	0.18 136	0.11 69	0.10 77	0.16 183	0.18 239	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.05 31	0.08 193	0.09 241

test croco	0.11 69	0.09 179	0.10 38	0.19 219	0.09 120	0.11 77	0.14 75	0.14 15	0.13 40	0.13 100	0.15 88	0.09 37	0.12 129	0.13 127	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.09 224	0.06 81	0.06 92	0.06 95

EKT-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.14 143	0.16 60	0.10 213	0.13 121	0.14 75	0.19 109	0.21 151	0.11 58	0.08 17	0.13 110	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.08 188	0.06 185	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.07 146

PCWNet_CMD	0.14 179	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.14 75	0.29 253	0.36 293	0.14 121	0.20 156	0.21 214	0.13 158	0.17 212	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.07 146

CFNet_ucs	0.15 211	0.09 179	0.17 223	0.16 60	0.11 251	0.14 150	0.14 75	0.30 263	0.34 277	0.16 169	0.24 191	0.23 241	0.14 187	0.18 221	0.15 199	0.09 230	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.09 245	0.09 241

Any-RAFT	0.10 45	0.05 5	0.10 38	0.15 35	0.07 14	0.13 121	0.14 75	0.21 131	0.15 66	0.11 58	0.12 59	0.13 110	0.10 77	0.13 127	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	0.09 120	0.13 121	0.14 75	0.19 109	0.23 178	0.13 100	0.14 77	0.12 88	0.09 64	0.14 144	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.06 95

iinet-f	0.17 252	0.07 51	0.46 355	0.14 11	0.10 213	0.21 269	0.14 75	0.27 218	0.23 178	0.22 255	0.25 217	0.21 214	0.16 216	0.18 221	0.22 281	0.09 230	0.07 239	0.07 98	0.06 81	0.09 245	0.10 263

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 69	0.07 28	0.12 90	0.08 9	0.06 50	0.04 2	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 76	0.15 88	0.17 177	0.11 101	0.14 144	0.12 119	0.09 230	0.05 79	0.07 98	0.05 31	0.08 193	0.08 209

MC-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.09 24	0.17 107	0.06 2	0.10 56	0.14 75	0.12 3	0.11 15	0.09 14	0.12 59	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

x	0.13 154	0.08 133	0.15 169	0.14 11	0.08 45	0.19 242	0.14 75	0.22 150	0.21 151	0.15 142	0.20 156	0.20 208	0.18 247	0.18 221	0.18 239	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 146

BUS	0.15 211	0.09 179	0.14 143	0.22 302	0.10 213	0.20 259	0.14 75	0.34 304	0.20 138	0.17 179	0.23 182	0.16 161	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.06 185	0.10 265	0.09 247	0.07 147	0.07 146

CRFU-Net	0.16 234	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.20 259	0.14 75	0.27 218	0.21 151	0.28 315	0.28 253	0.29 288	0.18 247	0.19 240	0.18 239	0.09 230	0.09 286	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.09 241

NINENet	0.16 234	0.10 233	0.16 204	0.17 107	0.11 251	0.20 259	0.14 75	0.41 351	0.37 297	0.18 207	0.21 172	0.16 161	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.08 265	0.10 265	0.07 157	0.10 270	0.09 241

IPLG	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.20 120	0.15 66	0.13 100	0.18 136	0.07 17	0.07 28	0.14 144	0.14 169	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

MIPNet	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.12 102	0.14 75	0.21 131	0.25 204	0.12 76	0.10 35	0.09 37	0.07 28	0.13 127	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

test-3	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.18 174	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	0.18 174	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

LCNet	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.14 75	0.21 131	0.15 66	0.12 76	0.15 88	0.16 161	0.11 101	0.12 90	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.14 324

STrans-v2	0.10 45	0.07 51	0.13 108	0.18 174	0.08 45	0.10 56	0.14 75	0.22 150	0.11 15	0.11 58	0.15 88	0.12 88	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

PSM-AAD	0.11 69	0.07 51	0.10 38	0.20 260	0.09 120	0.10 56	0.14 75	0.21 131	0.13 40	0.12 76	0.14 77	0.18 189	0.11 101	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.14 324

ASMatch	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.17 107	0.10 213	0.08 22	0.14 75	0.18 86	0.16 82	0.12 76	0.16 100	0.16 161	0.11 101	0.13 127	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.09 241

IRAFT_RVC	0.12 130	0.08 133	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.07 15	0.14 75	0.25 198	0.23 178	0.14 121	0.15 88	0.15 147	0.12 129	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 224	0.06 81	0.06 92	0.06 95

GMM-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.10 38	0.18 174	0.09 120	0.08 22	0.14 75	0.24 181	0.16 82	0.11 58	0.15 88	0.13 110	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.09 241

Prome-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.18 174	0.09 120	0.12 102	0.14 75	0.23 164	0.13 40	0.13 100	0.16 100	0.13 110	0.08 48	0.12 90	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.10 263

rafts_anoy	0.11 69	0.06 17	0.10 38	0.17 107	0.08 45	0.10 56	0.14 75	0.18 86	0.14 54	0.13 100	0.13 70	0.12 88	0.11 101	0.11 41	0.13 145	0.07 140	0.05 79	0.09 224	0.11 301	0.07 147	0.06 95

sAnonymous2	0.13 154	0.12 266	0.25 302	0.20 260	0.12 279	0.18 227	0.14 75	0.27 218	0.21 151	0.11 58	0.12 59	0.13 110	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 230	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 340	0.10 263

CroCo_RVC	0.13 154	0.12 266	0.25 302	0.20 260	0.12 279	0.18 227	0.14 75	0.27 218	0.21 151	0.11 58	0.12 59	0.13 110	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 230	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 340	0.10 263

CFNet_pseudo	0.14 179	0.08 133	0.16 204	0.16 60	0.09 120	0.13 121	0.14 75	0.27 218	0.34 277	0.15 142	0.21 172	0.22 230	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.07 147	0.07 146

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 76	0.17 116	0.14 126	0.10 77	0.12 90	0.11 69	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.05 31	0.08 193	0.07 146

sCroCo_RVC	0.12 130	0.09 179	0.24 298	0.24 327	0.11 251	0.19 242	0.14 75	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.13 70	0.12 88	0.07 28	0.14 144	0.11 69	0.08 188	0.08 265	0.08 158	0.08 209	0.05 36	0.07 146

111	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.10 56	0.14 75	0.21 131	0.24 188	0.11 58	0.12 59	0.14 126	0.12 129	0.13 127	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.06 92	0.05 42

psmorigin	0.25 329	0.16 314	0.35 342	0.17 107	0.13 299	0.24 299	0.14 75	0.34 304	0.34 277	0.41 358	0.55 363	0.41 351	0.38 358	0.35 350	0.28 332	0.11 286	0.15 350	0.11 291	0.11 301	0.12 299	0.17 356

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 70	0.09 37	0.08 48	0.12 90	0.10 43	0.08 188	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
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 70	0.10 55	0.07 28	0.14 144	0.10 43	0.15 343	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 147	0.06 95

FADNet-RVC-Resample	0.17 252	0.12 266	0.32 332	0.22 302	0.12 279	0.19 242	0.14 75	0.25 198	0.24 188	0.24 279	0.27 244	0.20 208	0.15 205	0.17 212	0.16 216	0.07 140	0.08 265	0.12 308	0.10 278	0.09 245	0.11 284

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 299	0.21 349	0.25 302	0.26 343	0.11 251	0.24 299	0.14 75	0.39 343	0.24 188	0.32 337	0.36 306	0.30 295	0.21 278	0.19 240	0.22 281	0.17 359	0.14 346	0.21 361	0.16 347	0.13 314	0.12 302

R-Stereo Train	0.10 45	0.06 17	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 181	0.11 15	0.12 76	0.19 147	0.11 69	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	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 181	0.11 15	0.12 76	0.19 147	0.11 69	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
RASNet	0.15 211	0.07 51	0.15 169	0.16 60	0.08 45	0.19 242	0.14 75	0.30 263	0.21 151	0.17 179	0.25 217	0.21 214	0.19 261	0.20 253	0.20 257	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.08 209	0.06 92	0.06 95

MSMDNet	0.14 179	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.14 75	0.29 253	0.36 293	0.14 121	0.20 156	0.21 214	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.07 146

ccs_rob	0.14 179	0.09 179	0.16 204	0.16 60	0.09 120	0.13 121	0.14 75	0.27 218	0.34 277	0.15 142	0.21 172	0.22 230	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.07 146

HSM	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.16 191	0.14 75	0.28 239	0.25 204	0.20 237	0.24 191	0.37 332	0.17 237	0.20 253	0.15 199	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.06 95

iResNet_ROB	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.15 35	0.07 14	0.19 242	0.14 75	0.26 206	0.32 262	0.23 268	0.26 229	0.23 241	0.16 216	0.15 158	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.08 193	0.08 209

AE-Stereo	0.10 45	0.08 133	0.11 62	0.19 219	0.09 120	0.10 56	0.15 120	0.14 15	0.20 138	0.09 14	0.15 88	0.12 88	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.06 185	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.04 4

ACVNet-DCA	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.24 181	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	0.07 146

xx1	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.16 35	0.18 107	0.09 14	0.09 23	0.16 161	0.16 216	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.08 209	0.07 147	0.07 146

1test111	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.24 181	0.16 82	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.15 158	0.16 216	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 146

cc1	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	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

11t1	0.12 130	0.07 51	0.14 143	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.15 120	0.19 109	0.15 66	0.15 142	0.15 88	0.17 177	0.16 216	0.15 158	0.13 145	0.08 188	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.08 193	0.07 146

ff7	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 120	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	0.10 213	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	0.09 120	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	0.10 213	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	0.09 120	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

tt1	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	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

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 35	0.11 69	0.09 64	0.12 90	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

4D-IteraStereo	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.18 174	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.18 86	0.15 66	0.10 33	0.11 49	0.10 55	0.07 28	0.12 90	0.09 16	0.05 2	0.03 1	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.05 42

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 64	0.10 15	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.04 4

anonymousdsp	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 107	0.09 120	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

CBFPSM	0.15 211	0.07 51	0.27 310	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.22 150	0.23 178	0.20 237	0.27 244	0.23 241	0.16 216	0.16 183	0.19 249	0.06 50	0.06 185	0.06 30	0.07 157	0.07 147	0.07 146

ProNet	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 107	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

qqq	0.13 154	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.24 181	0.16 82	0.15 142	0.19 147	0.16 161	0.16 216	0.15 158	0.16 216	0.07 140	0.06 185	0.08 158	0.08 209	0.07 147	0.07 146

ccc-4	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 120	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

BSDual-CNN	0.15 211	0.09 179	0.14 143	0.22 302	0.10 213	0.15 170	0.15 120	0.34 304	0.20 138	0.17 179	0.23 182	0.25 259	0.16 216	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.06 185	0.10 265	0.09 247	0.07 147	0.07 146

hknet	0.15 211	0.11 251	0.14 143	0.22 302	0.11 251	0.15 170	0.15 120	0.34 304	0.26 216	0.17 179	0.23 182	0.22 230	0.18 247	0.17 212	0.13 145	0.07 140	0.06 185	0.10 265	0.09 247	0.07 147	0.07 146

IGEV-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 107	0.09 120	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
CIPLG	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.17 62	0.16 82	0.14 121	0.11 49	0.16 161	0.10 77	0.17 212	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

iRaft-Stereo_20w	0.09 7	0.05 5	0.13 108	0.14 11	0.09 120	0.12 102	0.15 120	0.19 109	0.11 15	0.11 58	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

IPLGR_C	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.08 45	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.15 66	0.14 121	0.11 49	0.16 161	0.10 77	0.16 183	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

AASNet	0.16 234	0.08 133	0.13 108	0.19 219	0.09 120	0.19 242	0.15 120	0.38 338	0.37 297	0.20 237	0.24 191	0.20 208	0.17 237	0.17 212	0.21 268	0.10 261	0.08 265	0.08 158	0.07 157	0.09 245	0.09 241

ACRE	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.17 62	0.14 54	0.14 121	0.11 49	0.16 161	0.10 77	0.16 183	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

AACVNet	0.16 234	0.08 133	0.15 169	0.15 35	0.10 213	0.18 227	0.15 120	0.24 181	0.25 204	0.27 303	0.27 244	0.28 281	0.18 247	0.19 240	0.17 227	0.09 230	0.07 239	0.09 224	0.07 157	0.10 270	0.09 241

GANet-ADL	0.13 154	0.07 51	0.15 169	0.17 107	0.10 213	0.19 242	0.15 120	0.30 263	0.21 151	0.13 100	0.18 136	0.19 193	0.13 158	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.06 185	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.08 209

CrosDoStereo	0.12 130	0.07 51	0.12 85	0.14 11	0.09 120	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.22 169	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.11 101	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.05 42

TransformOpticalFlow	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.18 174	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.19 109	0.16 82	0.12 76	0.16 100	0.11 69	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

FTStereo	0.12 130	0.07 51	0.14 143	0.18 174	0.09 120	0.07 15	0.15 120	0.22 150	0.18 107	0.12 76	0.24 191	0.11 69	0.13 158	0.13 127	0.14 169	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.06 92	0.10 263

KYRaft	0.12 130	0.07 51	0.10 38	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.15 120	0.23 164	0.12 25	0.13 100	0.16 100	0.20 208	0.10 77	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.08 158	0.08 209	0.06 92	0.15 339

DeepStereo_LL	0.12 130	0.07 51	0.12 85	0.14 11	0.09 120	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.22 169	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.11 101	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.05 42

DEmStereo	0.12 130	0.06 17	0.14 143	0.14 11	0.10 213	0.16 191	0.15 120	0.16 35	0.24 188	0.17 179	0.23 182	0.12 88	0.14 187	0.12 90	0.14 169	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

PFNet	0.12 130	0.06 17	0.17 223	0.18 174	0.08 45	0.09 36	0.15 120	0.26 206	0.20 138	0.16 169	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.13 127	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

pcwnet_v2	0.19 274	0.11 251	0.26 308	0.18 174	0.14 314	0.18 227	0.15 120	0.37 331	0.46 340	0.19 217	0.24 191	0.21 214	0.19 261	0.21 268	0.20 257	0.13 323	0.10 307	0.10 265	0.10 278	0.11 286	0.13 311

test_xeample3	0.09 7	0.07 51	0.12 85	0.16 60	0.09 120	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

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.17 107	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.10 35	0.08 23	0.09 64	0.12 90	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	0.17 107	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.18 86	0.10 6	0.10 33	0.11 49	0.09 37	0.10 77	0.12 90	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 157	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

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 59	0.11 69	0.09 64	0.12 90	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	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 35	0.12 88	0.09 64	0.12 90	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.05 42

FADNet-RVC	0.21 291	0.20 344	0.40 348	0.21 286	0.16 336	0.21 269	0.15 120	0.27 218	0.27 226	0.26 296	0.32 281	0.26 268	0.21 278	0.22 285	0.19 249	0.12 309	0.13 338	0.12 308	0.14 335	0.13 314	0.18 358

SHD	0.26 339	0.15 306	0.31 328	0.24 327	0.18 355	0.23 293	0.15 120	0.39 343	0.72 382	0.32 337	0.42 342	0.36 330	0.29 328	0.33 342	0.30 345	0.13 323	0.11 318	0.14 332	0.13 329	0.16 348	0.20 366

HSM-Net_RVC	0.14 179	0.08 133	0.12 85	0.15 35	0.08 45	0.16 191	0.15 120	0.27 218	0.29 245	0.20 237	0.21 172	0.29 288	0.14 187	0.18 221	0.13 145	0.06 50	0.06 185	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
DeepPruner_ROB	0.16 234	0.11 251	0.16 204	0.17 107	0.10 213	0.17 211	0.15 120	0.32 280	0.21 151	0.19 217	0.21 172	0.22 230	0.19 261	0.21 268	0.16 216	0.13 323	0.09 286	0.09 224	0.10 278	0.11 286	0.11 284

PWCDC_ROB	0.21 291	0.13 285	0.23 292	0.25 333	0.12 279	0.20 259	0.15 120	0.34 304	0.55 359	0.29 320	0.49 355	0.21 214	0.15 205	0.28 321	0.20 257	0.11 286	0.09 286	0.10 265	0.08 209	0.11 286	0.09 241

CoDeX	0.12 130	0.07 51	0.13 108	0.17 107	0.08 45	0.12 102	0.16 169	0.23 164	0.27 226	0.13 100	0.17 116	0.15 147	0.12 129	0.14 144	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

whm_eth	0.14 179	0.09 179	0.21 279	0.21 286	0.12 279	0.12 102	0.16 169	0.18 86	0.29 245	0.17 179	0.32 281	0.09 37	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.07 146

HH	0.09 7	0.06 17	0.13 108	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.16 169	0.15 21	0.10 6	0.08 4	0.10 35	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	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.16 169	0.15 21	0.10 6	0.08 4	0.10 35	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

GASNet	0.22 299	0.24 358	0.34 336	0.26 343	0.17 346	0.27 325	0.16 169	0.45 366	0.42 320	0.27 303	0.24 191	0.30 295	0.16 216	0.27 313	0.18 239	0.12 309	0.09 286	0.12 308	0.11 301	0.16 348	0.08 209

IER	0.14 179	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.16 169	0.26 206	0.27 226	0.18 207	0.26 229	0.17 177	0.20 274	0.17 212	0.14 169	0.08 188	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.07 146

UDGNet	0.14 179	0.13 285	0.17 223	0.18 174	0.10 213	0.12 102	0.16 169	0.21 131	0.27 226	0.20 237	0.20 156	0.17 177	0.13 158	0.16 183	0.14 169	0.10 261	0.06 185	0.09 224	0.07 157	0.07 147	0.07 146

IPLGR	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.18 174	0.08 45	0.13 121	0.16 169	0.21 131	0.24 188	0.12 76	0.12 59	0.11 69	0.09 64	0.13 127	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.04 4

ADLNet2	0.16 234	0.09 179	0.14 143	0.17 107	0.09 120	0.20 259	0.16 169	0.32 280	0.39 307	0.17 179	0.20 156	0.20 208	0.19 261	0.21 268	0.23 291	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.07 157	0.09 245	0.07 146

THIR-Stereo	0.12 130	0.07 51	0.11 62	0.15 35	0.08 45	0.14 150	0.16 169	0.18 86	0.25 204	0.17 179	0.24 191	0.13 110	0.13 158	0.12 90	0.14 169	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.05 42

GrayStereo	0.11 69	0.06 17	0.11 62	0.19 219	0.09 120	0.09 36	0.16 169	0.18 86	0.17 97	0.14 121	0.17 116	0.17 177	0.11 101	0.12 90	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.10 263

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 58	0.12 59	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

GMStereo	0.13 154	0.15 306	0.14 143	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.16 169	0.20 120	0.25 204	0.17 179	0.17 116	0.11 69	0.11 101	0.16 183	0.13 145	0.07 140	0.06 185	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
SFCPSM	0.13 154	0.07 51	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.15 170	0.16 169	0.28 239	0.27 226	0.14 121	0.18 136	0.12 88	0.13 158	0.14 144	0.11 69	0.08 188	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.06 95

FENet	0.13 154	0.08 133	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.16 169	0.23 164	0.23 178	0.17 179	0.24 191	0.16 161	0.13 158	0.14 144	0.15 199	0.08 188	0.05 79	0.08 158	0.08 209	0.08 193	0.08 209

PSMNet-RSSM	0.14 179	0.07 51	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.13 121	0.16 169	0.25 198	0.24 188	0.17 179	0.28 253	0.23 241	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.11 286	0.06 185	0.09 224	0.12 319	0.08 193	0.07 146

edge stereo	0.23 312	0.14 300	0.21 279	0.21 286	0.13 299	0.24 299	0.16 169	0.32 280	0.42 320	0.32 337	0.40 326	0.39 343	0.35 352	0.25 307	0.25 309	0.13 323	0.11 318	0.14 332	0.11 301	0.12 299	0.14 324

WCMA_ROB	0.24 322	0.11 251	0.24 298	0.17 107	0.14 314	0.34 348	0.16 169	0.33 290	0.33 267	0.39 351	0.54 362	0.40 349	0.35 352	0.35 350	0.26 320	0.12 309	0.12 326	0.12 308	0.11 301	0.14 329	0.14 324

pmcnn	0.15 211	0.07 51	0.20 273	0.15 35	0.07 14	0.21 269	0.16 169	0.25 198	0.26 216	0.21 246	0.33 288	0.29 288	0.19 261	0.18 221	0.17 227	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.07 147	0.06 95

SMFormer	0.14 179	0.07 51	0.18 249	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.27 226	0.19 217	0.20 156	0.19 193	0.15 205	0.15 158	0.17 227	0.08 188	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.07 146

tta	0.14 179	0.07 51	0.18 249	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.27 226	0.19 217	0.20 156	0.19 193	0.15 205	0.15 158	0.17 227	0.08 188	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.06 95

qqq1	0.14 179	0.07 51	0.18 249	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.27 226	0.19 217	0.20 156	0.19 193	0.15 205	0.15 158	0.12 119	0.08 188	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.06 95

fff1	0.14 179	0.07 51	0.18 249	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.27 226	0.19 217	0.20 156	0.19 193	0.15 205	0.15 158	0.12 119	0.08 188	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.06 95

MyStereo07	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.17 188	0.15 21	0.15 66	0.09 14	0.06 2	0.06 3	0.07 28	0.12 90	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.06 95

MyStereo04	0.13 154	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.17 188	0.29 253	0.38 303	0.17 179	0.14 77	0.16 161	0.11 101	0.15 158	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.06 95

DualNet	0.13 154	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.15 21	0.19 121	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.10 15	0.22 281	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.06 95

ffm	0.12 130	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.15 21	0.19 121	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.10 15	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.06 95

ff1	0.13 154	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.15 21	0.19 121	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.15 158	0.22 281	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.06 95

mmx	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.26 216	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.15 158	0.22 281	0.08 188	0.06 185	0.09 224	0.08 209	0.08 193	0.08 209

xxx	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.26 216	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.15 158	0.22 281	0.08 188	0.06 185	0.09 224	0.08 209	0.08 193	0.08 209

CASS	0.14 179	0.12 266	0.12 85	0.23 319	0.09 120	0.15 170	0.17 188	0.19 109	0.20 138	0.17 179	0.18 136	0.15 147	0.15 205	0.15 158	0.14 169	0.09 230	0.06 185	0.10 265	0.08 209	0.09 245	0.07 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.11 251	0.11 77	0.17 188	0.18 86	0.17 97	0.11 58	0.18 136	0.11 69	0.10 77	0.15 158	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

anonymousa	0.13 154	0.07 51	0.14 143	0.18 174	0.09 120	0.13 121	0.17 188	0.20 120	0.29 245	0.15 142	0.24 191	0.16 161	0.14 187	0.14 144	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.09 247	0.05 36	0.07 146

DCANet-4	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 188	0.18 86	0.20 138	0.13 100	0.17 116	0.09 37	0.14 187	0.12 90	0.13 145	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	0.17 188	0.16 35	0.21 151	0.13 100	0.17 116	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.13 145	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	0.17 188	0.16 35	0.20 138	0.13 100	0.18 136	0.10 55	0.12 129	0.12 90	0.12 119	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

psmg	0.14 179	0.09 179	0.14 143	0.17 107	0.10 213	0.15 170	0.17 188	0.29 253	0.20 138	0.17 179	0.21 172	0.25 259	0.16 216	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.07 239	0.08 158	0.08 209	0.07 147	0.07 146

DAS	0.15 211	0.08 133	0.18 249	0.19 219	0.10 213	0.19 242	0.17 188	0.28 239	0.30 250	0.18 207	0.26 229	0.21 214	0.16 216	0.16 183	0.13 145	0.08 188	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 146

SepStereo	0.15 211	0.08 133	0.18 249	0.19 219	0.10 213	0.19 242	0.17 188	0.28 239	0.30 250	0.18 207	0.26 229	0.21 214	0.16 216	0.26 311	0.13 145	0.08 188	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 146

DRaft	0.12 130	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.09 120	0.14 150	0.17 188	0.21 131	0.30 250	0.18 207	0.27 244	0.10 55	0.16 216	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.05 42

iRaftStereo_RVC	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.11 77	0.17 188	0.18 86	0.12 25	0.09 14	0.11 49	0.10 55	0.07 28	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.08 209	0.04 1	0.04 4

ADLNet	0.16 234	0.08 133	0.15 169	0.16 60	0.10 213	0.16 191	0.17 188	0.33 290	0.27 226	0.23 268	0.27 244	0.24 250	0.16 216	0.18 221	0.21 268	0.10 261	0.06 185	0.10 265	0.10 278	0.08 193	0.09 241

HCRNet	0.16 234	0.23 355	0.12 85	0.35 373	0.11 251	0.15 170	0.17 188	0.26 206	0.22 169	0.19 217	0.24 191	0.21 214	0.14 187	0.15 158	0.13 145	0.11 286	0.07 239	0.11 291	0.10 278	0.09 245	0.07 146

DCANet	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.20 138	0.13 100	0.18 136	0.10 55	0.11 101	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	0.17 188	0.16 35	0.21 151	0.13 100	0.17 116	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.13 145	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	0.17 188	0.16 35	0.21 151	0.13 100	0.17 116	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

ARAFT	0.12 130	0.08 133	0.18 249	0.19 219	0.09 120	0.15 170	0.17 188	0.20 120	0.13 40	0.12 76	0.13 70	0.14 126	0.12 129	0.15 158	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.10 265	0.09 247	0.06 92	0.04 4

EDNetEfficientorigin	7.92 416	0.32 375	152.98 435	0.20 260	0.10 213	0.22 282	0.17 188	0.23 164	0.60 368	0.73 385	0.67 375	0.41 351	0.51 378	0.24 302	0.41 372	0.08 188	0.07 239	0.09 224	0.07 157	0.12 299	0.11 284

ac_64	0.16 234	0.09 179	0.15 169	0.18 174	0.10 213	0.22 282	0.17 188	0.24 181	0.22 169	0.19 217	0.24 191	0.29 288	0.18 247	0.19 240	0.22 281	0.09 230	0.08 265	0.08 158	0.09 247	0.07 147	0.06 95

acv_ft	0.15 211	0.09 179	0.16 204	0.19 219	0.10 213	0.16 191	0.17 188	0.25 198	0.34 277	0.19 217	0.26 229	0.21 214	0.17 237	0.18 221	0.19 249	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.08 193	0.06 95

MFN_U_SF_RVC	0.33 359	0.22 353	0.58 371	0.31 367	0.15 324	0.36 356	0.17 188	0.54 379	0.46 340	0.47 369	0.56 364	0.58 375	0.39 359	0.36 354	0.38 368	0.15 343	0.15 350	0.18 356	0.21 362	0.16 348	0.16 348

DMCA	0.14 179	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.09 120	0.15 170	0.17 188	0.23 164	0.28 239	0.14 121	0.20 156	0.17 177	0.18 247	0.15 158	0.17 227	0.10 261	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.09 245	0.10 263

RTSC	0.23 312	0.13 285	0.30 325	0.21 286	0.13 299	0.29 335	0.17 188	0.36 324	0.68 377	0.27 303	0.34 298	0.30 295	0.22 285	0.32 339	0.31 349	0.10 261	0.08 265	0.09 224	0.10 278	0.13 314	0.14 324

PS-NSSS	0.20 281	0.21 349	0.23 292	0.20 260	0.10 213	0.19 242	0.17 188	0.36 324	0.26 216	0.27 303	0.34 298	0.27 273	0.24 298	0.20 253	0.20 257	0.15 343	0.12 326	0.17 348	0.14 335	0.10 270	0.09 241

MLCV	0.13 154	0.08 133	0.17 223	0.18 174	0.06 2	0.16 191	0.17 188	0.19 109	0.22 169	0.19 217	0.25 217	0.17 177	0.13 158	0.15 158	0.14 169	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.04 4

LE_ROB	0.50 380	0.07 51	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.26 317	0.17 188	0.23 164	1.71 410	4.68 414	0.67 375	0.46 363	0.47 373	0.21 268	0.30 345	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.08 193	0.06 95

DispFullNet	0.27 344	0.22 353	0.66 376	0.28 356	0.17 346	0.27 325	0.17 188	0.34 304	0.57 362	0.27 303	0.37 309	0.43 355	0.24 298	0.39 363	0.25 309	0.12 309	0.06 185	0.19 358	0.11 301	0.23 365	0.16 348

MyStereo06	0.10 45	0.07 51	0.12 85	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.18 226	0.19 109	0.12 25	0.13 100	0.08 17	0.07 17	0.07 28	0.11 41	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.06 95

MyStereo05	0.13 154	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.18 226	0.28 239	0.35 288	0.17 179	0.14 77	0.15 147	0.11 101	0.15 158	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.06 95

mmm	0.14 179	0.08 133	0.18 249	0.17 107	0.09 120	0.17 211	0.18 226	0.21 131	0.16 82	0.16 169	0.23 182	0.21 214	0.16 216	0.16 183	0.17 227	0.08 188	0.05 79	0.08 158	0.08 209	0.08 193	0.07 146

ttt	0.14 179	0.08 133	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.15 170	0.18 226	0.27 218	0.30 250	0.16 169	0.24 191	0.17 177	0.14 187	0.13 127	0.14 169	0.11 286	0.08 265	0.09 224	0.08 209	0.09 245	0.09 241

ACVNet-4b	0.39 366	0.53 385	0.56 366	0.45 382	0.24 369	0.46 369	0.18 226	0.50 373	0.64 374	0.42 360	0.45 349	0.60 376	0.27 316	0.34 345	0.24 302	0.33 383	0.14 346	0.48 386	0.42 386	0.31 381	0.27 378

LL-Strereo	0.13 154	0.10 233	0.12 85	0.20 260	0.10 213	0.11 77	0.18 226	0.33 290	0.25 204	0.16 169	0.16 100	0.14 126	0.14 187	0.19 240	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.04 1	0.05 42

gwcnet-sp	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.18 226	0.24 181	0.24 188	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.16 216	0.16 183	0.15 199	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

scenet	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.18 226	0.24 181	0.24 188	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.16 216	0.16 183	0.15 199	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

ssnet	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.18 226	0.24 181	0.24 188	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.16 216	0.16 183	0.15 199	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

CroCo-Stereo Lap2	0.09 7	0.09 179	0.08 6	0.22 302	0.09 120	0.09 36	0.18 226	0.16 35	0.12 25	0.09 14	0.10 35	0.05 1	0.05 2	0.08 5	0.08 9	0.06 50	0.06 185	0.07 98	0.05 31	0.06 92	0.05 42

CSP-Net	0.16 234	0.09 179	0.14 143	0.17 107	0.09 120	0.19 242	0.18 226	0.25 198	0.33 267	0.26 296	0.31 272	0.25 259	0.16 216	0.21 268	0.19 249	0.09 230	0.06 185	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.08 209

dd	0.15 211	0.17 323	0.17 223	0.19 219	0.09 120	0.15 170	0.18 226	0.22 150	0.26 216	0.23 268	0.20 156	0.21 214	0.10 77	0.21 268	0.17 227	0.10 261	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

SACVNet	0.19 274	0.12 266	0.15 169	0.17 107	0.13 299	0.22 282	0.18 226	0.31 276	0.31 257	0.24 279	0.31 272	0.30 295	0.23 291	0.23 292	0.17 227	0.11 286	0.08 265	0.10 265	0.10 278	0.12 299	0.14 324

CroCo-Stereo	0.09 7	0.08 133	0.08 6	0.22 302	0.09 120	0.09 36	0.18 226	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
GEStereo_RVC	0.17 252	0.12 266	0.16 204	0.22 302	0.11 251	0.19 242	0.18 226	0.32 280	0.49 344	0.20 237	0.25 217	0.17 177	0.13 158	0.21 268	0.16 216	0.10 261	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.09 245	0.08 209

Anonymous3	0.16 234	0.14 300	0.34 336	0.26 343	0.14 314	0.27 325	0.18 226	0.28 239	0.28 239	0.15 142	0.17 116	0.14 126	0.11 101	0.16 183	0.12 119	0.08 188	0.08 265	0.08 158	0.08 209	0.08 193	0.11 284

s12784h	0.10 45	0.06 17	0.08 6	0.15 35	0.05 1	0.16 191	0.18 226	0.16 35	0.15 66	0.10 33	0.11 49	0.11 69	0.11 101	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.04 4

222	0.16 234	0.07 51	0.15 169	0.14 11	0.08 45	0.25 307	0.18 226	0.30 263	0.21 151	0.18 207	0.29 263	0.17 177	0.16 216	0.16 183	0.44 378	0.10 261	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.08 209

xxxx	0.15 211	0.07 51	0.14 143	0.14 11	0.08 45	0.24 299	0.18 226	0.32 280	0.20 138	0.14 121	0.28 253	0.22 230	0.14 187	0.15 158	0.29 339	0.09 230	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.08 209

HGLStereo	0.17 252	0.09 179	0.19 270	0.17 107	0.12 279	0.18 227	0.18 226	0.31 276	0.33 267	0.22 255	0.33 288	0.24 250	0.18 247	0.20 253	0.21 268	0.10 261	0.09 286	0.07 98	0.07 157	0.09 245	0.10 263

GANet-RSSM	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.13 6	0.08 45	0.14 150	0.18 226	0.23 164	0.21 151	0.17 179	0.25 217	0.24 250	0.16 216	0.16 183	0.16 216	0.10 261	0.06 185	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

CFNet-ft	0.14 179	0.07 51	0.15 169	0.12 3	0.09 120	0.17 211	0.18 226	0.22 150	0.24 188	0.17 179	0.26 229	0.24 250	0.14 187	0.16 183	0.15 199	0.11 286	0.06 185	0.08 158	0.09 247	0.09 245	0.08 209

FAT-Stereo	0.21 291	0.13 285	0.22 286	0.21 286	0.12 279	0.18 227	0.18 226	0.35 319	0.40 311	0.28 315	0.37 309	0.33 319	0.33 348	0.21 268	0.20 257	0.09 230	0.11 318	0.10 265	0.09 247	0.11 286	0.14 324

DMCA-RVC	0.17 252	0.10 233	0.16 204	0.24 327	0.11 251	0.19 242	0.18 226	0.26 206	0.24 188	0.21 246	0.27 244	0.25 259	0.27 316	0.18 221	0.21 268	0.12 309	0.08 265	0.13 321	0.10 278	0.10 270	0.08 209

SuperB	0.20 281	0.10 233	0.57 368	0.16 60	0.09 120	0.19 242	0.18 226	0.25 198	0.51 349	0.27 303	0.39 323	0.17 177	0.22 285	0.22 285	0.21 268	0.08 188	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.12 299	0.11 284

ADCRef	0.20 281	0.12 266	0.43 353	0.20 260	0.12 279	0.23 293	0.18 226	0.32 280	0.37 297	0.26 296	0.33 288	0.18 189	0.23 291	0.25 307	0.26 320	0.07 140	0.06 185	0.09 224	0.09 247	0.08 193	0.09 241

TDLM	0.18 265	0.12 266	0.14 143	0.24 327	0.10 213	0.18 227	0.18 226	0.37 331	0.30 250	0.22 255	0.28 253	0.28 281	0.18 247	0.23 292	0.19 249	0.11 286	0.07 239	0.10 265	0.10 278	0.08 193	0.08 209

CFNet_RVC	0.14 179	0.07 51	0.15 169	0.12 3	0.09 120	0.17 211	0.18 226	0.22 150	0.24 188	0.17 179	0.26 229	0.24 250	0.14 187	0.16 183	0.15 199	0.11 286	0.06 185	0.08 158	0.09 247	0.09 245	0.08 209

CVANet_RVC	0.18 265	0.11 251	0.14 143	0.21 286	0.11 251	0.19 242	0.18 226	0.34 304	0.34 277	0.22 255	0.31 272	0.28 281	0.18 247	0.24 302	0.18 239	0.12 309	0.08 265	0.12 308	0.12 319	0.09 245	0.08 209

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 252	0.10 233	0.23 292	0.20 260	0.10 213	0.15 170	0.18 226	0.31 276	0.25 204	0.21 246	0.31 272	0.25 259	0.17 237	0.21 268	0.20 257	0.09 230	0.06 185	0.08 158	0.09 247	0.07 147	0.08 209
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.16 234	0.10 233	0.11 62	0.18 174	0.09 120	0.19 242	0.18 226	0.27 218	0.32 262	0.22 255	0.35 302	0.21 214	0.22 285	0.22 285	0.17 227	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95

StereoDRNet-Refined	0.17 252	0.12 266	0.16 204	0.20 260	0.10 213	0.18 227	0.18 226	0.27 218	0.24 188	0.26 296	0.41 336	0.23 241	0.18 247	0.21 268	0.21 268	0.09 230	0.05 79	0.09 224	0.10 278	0.07 147	0.07 146
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.13 154	0.10 233	0.18 249	0.19 219	0.08 45	0.14 150	0.18 226	0.21 131	0.27 226	0.16 169	0.24 191	0.15 147	0.13 158	0.14 144	0.15 199	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

DISCO	0.20 281	0.09 179	0.22 286	0.17 107	0.10 213	0.25 307	0.18 226	0.28 239	0.45 332	0.23 268	0.32 281	0.34 323	0.26 311	0.29 328	0.29 339	0.08 188	0.06 185	0.07 98	0.07 157	0.09 245	0.10 263

DLCB_ROB	0.18 265	0.10 233	0.16 204	0.23 319	0.11 251	0.24 299	0.18 226	0.30 263	0.28 239	0.27 303	0.29 263	0.28 281	0.25 304	0.20 253	0.20 257	0.08 188	0.08 265	0.09 224	0.09 247	0.07 147	0.07 146

dad	0.18 265	0.20 344	0.21 279	0.17 107	0.11 251	0.20 259	0.19 261	0.21 131	0.28 239	0.30 325	0.24 191	0.30 295	0.13 158	0.19 240	0.17 227	0.18 360	0.09 286	0.11 291	0.09 247	0.11 286	0.07 146

LMCR-Stereo	0.15 211	0.08 133	0.14 143	0.21 286	0.09 120	0.18 227	0.19 261	0.28 239	0.19 121	0.24 279	0.24 191	0.23 241	0.17 237	0.20 253	0.17 227	0.07 140	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.10 270	0.09 241

psm_up	0.19 274	0.10 233	0.18 249	0.21 286	0.11 251	0.17 211	0.19 261	0.38 338	0.34 277	0.22 255	0.28 253	0.29 288	0.25 304	0.20 253	0.22 281	0.09 230	0.10 307	0.11 291	0.11 301	0.08 193	0.08 209

UNet	0.17 252	0.09 179	0.18 249	0.19 219	0.12 279	0.28 333	0.19 261	0.33 290	0.30 250	0.21 246	0.25 217	0.23 241	0.19 261	0.20 253	0.19 249	0.07 140	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.08 193	0.07 146

aanetorigin	0.22 299	0.17 323	0.57 368	0.18 174	0.10 213	0.16 191	0.19 261	0.20 120	0.33 267	0.49 370	0.48 354	0.30 295	0.28 325	0.21 268	0.24 302	0.08 188	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.10 270	0.09 241

cf-r	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.14 150	0.19 261	0.21 131	0.25 204	0.17 179	0.26 229	0.22 230	0.17 237	0.14 144	0.15 199	0.10 261	0.05 79	0.06 30	0.08 209	0.06 92	0.06 95

DSFCA	0.16 234	0.09 179	0.14 143	0.16 60	0.10 213	0.21 269	0.19 261	0.28 239	0.31 257	0.23 268	0.25 217	0.22 230	0.16 216	0.20 253	0.20 257	0.10 261	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.08 193	0.08 209

S-Stereo	0.21 291	0.12 266	0.25 302	0.21 286	0.13 299	0.21 269	0.19 261	0.33 290	0.45 332	0.23 268	0.36 306	0.28 281	0.29 328	0.20 253	0.23 291	0.09 230	0.12 326	0.10 265	0.10 278	0.13 314	0.14 324

stereogan	0.22 299	0.11 251	0.21 279	0.20 260	0.12 279	0.32 342	0.19 261	0.36 324	0.45 332	0.23 268	0.39 323	0.35 328	0.27 316	0.33 342	0.23 291	0.10 261	0.12 326	0.10 265	0.10 278	0.14 329	0.14 324

CC-Net-ROB	0.28 346	0.31 374	0.36 344	0.30 365	0.15 324	0.25 307	0.19 261	0.45 366	0.34 277	0.39 351	0.37 309	0.39 343	0.31 344	0.27 313	0.27 325	0.24 378	0.18 361	0.30 379	0.23 369	0.19 360	0.15 339

DANet	0.21 291	0.16 314	0.29 320	0.25 333	0.13 299	0.23 293	0.19 261	0.28 239	0.27 226	0.28 315	0.32 281	0.35 328	0.32 346	0.31 335	0.24 302	0.11 286	0.09 286	0.11 291	0.10 278	0.13 314	0.11 284
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	0.22 299	0.10 233	0.18 249	0.18 174	0.11 251	0.40 365	0.19 261	0.44 364	0.42 320	0.40 354	0.40 326	0.29 288	0.21 278	0.27 313	0.19 249	0.11 286	0.10 307	0.14 332	0.11 301	0.10 270	0.08 209

XPNet_ROB	0.22 299	0.12 266	0.20 273	0.22 302	0.13 299	0.22 282	0.19 261	0.35 319	0.40 311	0.30 325	0.40 326	0.38 338	0.27 316	0.26 311	0.29 339	0.15 343	0.10 307	0.10 265	0.10 278	0.13 314	0.12 302

SGM_RVC	0.24 322	0.12 266	0.16 204	0.15 35	0.09 120	0.34 348	0.19 261	0.35 319	0.32 262	0.44 365	0.38 316	0.53 372	0.36 355	0.36 354	0.26 320	0.13 323	0.13 338	0.13 321	0.13 329	0.11 286	0.11 284
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 265	0.09 179	0.30 325	0.15 35	0.11 251	0.23 293	0.20 275	0.27 218	0.40 311	0.26 296	0.43 345	0.25 259	0.15 205	0.21 268	0.20 257	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.10 270	0.09 241

UDG	0.21 291	0.17 323	0.20 273	0.23 319	0.15 324	0.31 340	0.20 275	0.33 290	0.35 288	0.24 279	0.28 253	0.31 307	0.29 328	0.21 268	0.23 291	0.15 343	0.12 326	0.13 321	0.09 247	0.14 329	0.15 339

GwcNet-ADL	0.13 154	0.08 133	0.14 143	0.20 260	0.09 120	0.12 102	0.20 275	0.30 263	0.25 204	0.14 121	0.14 77	0.18 189	0.14 187	0.13 127	0.15 199	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.06 95

PSMNet-ADL	0.15 211	0.12 266	0.13 108	0.22 302	0.09 120	0.13 121	0.20 275	0.26 206	0.23 178	0.18 207	0.20 156	0.23 241	0.17 237	0.18 221	0.18 239	0.09 230	0.08 265	0.08 158	0.11 301	0.08 193	0.07 146

test_xeample	0.15 211	0.07 51	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.22 282	0.20 275	0.29 253	0.21 151	0.16 169	0.29 263	0.19 193	0.17 237	0.16 183	0.28 332	0.09 230	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.07 146

MMNet	0.17 252	0.10 233	0.17 223	0.20 260	0.11 251	0.27 325	0.20 275	0.26 206	0.42 320	0.22 255	0.30 269	0.22 230	0.20 274	0.18 221	0.20 257	0.06 50	0.06 185	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.07 146

EDNetEfficient	0.30 352	0.24 358	1.18 400	0.18 174	0.10 213	0.20 259	0.20 275	0.21 131	0.61 369	0.74 387	0.56 364	0.30 295	0.40 363	0.23 292	0.32 354	0.09 230	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.11 286	0.10 263

GwcNet	0.20 281	0.14 300	0.20 273	0.18 174	0.12 279	0.25 307	0.20 275	0.36 324	0.45 332	0.20 237	0.33 288	0.33 319	0.21 278	0.22 285	0.25 309	0.11 286	0.09 286	0.09 224	0.09 247	0.09 245	0.10 263

ACVNet	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.13 6	0.12 279	0.14 150	0.20 275	0.22 150	0.34 277	0.17 179	0.26 229	0.21 214	0.17 237	0.18 221	0.21 268	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.08 193	0.06 95

hitnet-ft	0.18 265	0.10 233	0.17 223	0.14 11	0.09 120	0.27 325	0.20 275	0.25 198	0.26 216	0.24 279	0.32 281	0.32 313	0.23 291	0.24 302	0.21 268	0.12 309	0.07 239	0.10 265	0.08 209	0.12 299	0.11 284

GwcNet-RSSM	0.14 179	0.07 51	0.12 85	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.20 275	0.22 150	0.28 239	0.18 207	0.28 253	0.23 241	0.17 237	0.15 158	0.16 216	0.10 261	0.06 185	0.07 98	0.09 247	0.07 147	0.07 146

RP	0.22 299	0.13 285	0.22 286	0.23 319	0.12 279	0.21 269	0.20 275	0.26 206	0.45 332	0.22 255	0.38 316	0.37 332	0.25 304	0.28 321	0.25 309	0.11 286	0.12 326	0.13 321	0.12 319	0.13 314	0.14 324

SGM-ForestM	0.33 359	0.12 266	0.17 223	0.16 60	0.11 251	0.42 367	0.20 275	0.43 360	0.53 358	0.53 373	0.57 368	1.41 404	0.44 372	0.42 372	0.29 339	0.14 341	0.16 355	0.16 346	0.16 347	0.12 299	0.13 311

StereoVision	0.14 179	0.13 285	0.10 38	0.24 327	0.10 213	0.16 191	0.21 288	0.21 131	0.20 138	0.12 76	0.25 217	0.10 55	0.10 77	0.16 183	0.10 43	0.09 230	0.10 307	0.12 308	0.12 319	0.06 92	0.05 42

fast-acv-ft	0.18 265	0.11 251	0.20 273	0.19 219	0.12 279	0.26 317	0.21 288	0.26 206	0.35 288	0.22 255	0.34 298	0.27 273	0.21 278	0.21 268	0.23 291	0.09 230	0.09 286	0.08 158	0.10 278	0.08 193	0.07 146

test_4	0.11 69	0.10 233	0.08 6	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.21 288	0.15 21	0.18 107	0.12 76	0.18 136	0.12 88	0.09 64	0.08 5	0.11 69	0.04 1	0.04 2	0.08 158	0.08 209	0.04 1	0.04 4

ICVP	0.16 234	0.09 179	0.12 85	0.22 302	0.09 120	0.18 227	0.21 288	0.26 206	0.24 188	0.18 207	0.30 269	0.27 273	0.18 247	0.18 221	0.15 199	0.10 261	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.08 209
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.14 179	0.15 306	0.11 62	0.23 319	0.08 45	0.15 170	0.21 288	0.20 120	0.23 178	0.14 121	0.25 217	0.16 161	0.13 158	0.16 183	0.14 169	0.06 50	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.09 245	0.05 42

DGSMNet	0.25 329	0.19 339	0.34 336	0.21 286	0.24 369	0.24 299	0.21 288	0.36 324	0.42 320	0.25 292	0.32 281	0.38 338	0.21 278	0.29 328	0.24 302	0.13 323	0.11 318	0.14 332	0.16 347	0.23 365	0.23 371

Syn2CoEx	0.22 299	0.16 314	0.29 320	0.29 363	0.15 324	0.26 317	0.21 288	0.34 304	0.32 262	0.29 320	0.36 306	0.28 281	0.25 304	0.20 253	0.25 309	0.16 355	0.12 326	0.14 332	0.11 301	0.09 245	0.08 209

STTStereo	0.18 265	0.13 285	0.28 312	0.20 260	0.11 251	0.16 191	0.21 288	0.29 253	0.23 178	0.22 255	0.30 269	0.29 288	0.18 247	0.20 253	0.20 257	0.12 309	0.11 318	0.11 291	0.14 335	0.09 245	0.08 209

RTS	0.46 376	0.19 339	3.33 409	0.25 333	0.15 324	0.72 389	0.21 288	0.37 331	0.78 388	0.42 360	0.44 347	0.31 307	0.43 370	0.55 382	0.37 365	0.10 261	0.09 286	0.13 321	0.13 329	0.15 340	0.15 339

RTSA	0.46 376	0.19 339	3.33 409	0.25 333	0.15 324	0.72 389	0.21 288	0.37 331	0.78 388	0.42 360	0.44 347	0.31 307	0.43 370	0.55 382	0.37 365	0.10 261	0.09 286	0.13 321	0.13 329	0.15 340	0.15 339

Anonymous_2	0.22 299	0.17 323	0.28 312	0.15 35	0.16 336	0.33 344	0.22 298	0.23 164	0.18 107	0.23 268	0.24 191	0.26 268	0.27 316	0.27 313	0.24 302	0.22 371	0.26 379	0.17 348	0.17 354	0.16 348	0.18 358

ssnet_v2	0.17 252	0.10 233	0.18 249	0.17 107	0.11 251	0.21 269	0.22 298	0.34 304	0.25 204	0.23 268	0.23 182	0.27 273	0.19 261	0.22 285	0.21 268	0.11 286	0.10 307	0.09 224	0.09 247	0.08 193	0.08 209

Sa-1000	0.12 130	0.08 133	0.09 24	0.18 174	0.08 45	0.15 170	0.22 298	0.22 150	0.19 121	0.15 142	0.20 156	0.17 177	0.11 101	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.09 247	0.05 36	0.05 42

ccnet	0.30 352	0.28 366	0.24 298	0.20 260	0.28 376	0.41 366	0.22 298	0.46 369	0.33 267	0.37 348	0.46 351	0.37 332	0.30 339	0.40 366	0.43 375	0.23 376	0.14 346	0.21 361	0.17 354	0.23 365	0.19 363

delet	0.17 252	0.09 179	0.18 249	0.19 219	0.11 251	0.21 269	0.22 298	0.30 263	0.38 303	0.17 179	0.27 244	0.19 193	0.19 261	0.19 240	0.21 268	0.08 188	0.08 265	0.09 224	0.11 301	0.06 92	0.07 146

GANet	0.22 299	0.13 285	0.21 279	0.25 333	0.14 314	0.23 293	0.22 298	0.42 355	0.27 226	0.31 330	0.43 345	0.37 332	0.29 328	0.23 292	0.23 291	0.10 261	0.12 326	0.10 265	0.09 247	0.10 270	0.08 209

Anonymous Stereo	0.24 322	0.19 339	0.52 362	0.25 333	0.18 355	0.21 269	0.22 298	0.34 304	0.45 332	0.25 292	0.35 302	0.26 268	0.19 261	0.31 335	0.29 339	0.13 323	0.12 326	0.12 308	0.13 329	0.12 299	0.14 324

DRN-Test	0.20 281	0.11 251	0.21 279	0.22 302	0.10 213	0.22 282	0.22 298	0.40 346	0.38 303	0.24 279	0.33 288	0.26 268	0.22 285	0.22 285	0.25 309	0.11 286	0.07 239	0.11 291	0.10 278	0.09 245	0.08 209

StereoDRNet	0.19 274	0.11 251	0.18 249	0.22 302	0.11 251	0.22 282	0.22 298	0.37 331	0.34 277	0.24 279	0.28 253	0.30 295	0.19 261	0.20 253	0.21 268	0.10 261	0.08 265	0.11 291	0.09 247	0.09 245	0.07 146

FBW_ROB	0.25 329	0.17 323	0.23 292	0.27 350	0.14 314	0.26 317	0.22 298	0.42 355	0.43 327	0.42 360	0.41 336	0.43 355	0.27 316	0.32 339	0.24 302	0.09 230	0.15 350	0.15 339	0.12 319	0.12 299	0.10 263

SGM-Forest	0.20 281	0.14 300	0.18 249	0.20 260	0.13 299	0.21 269	0.22 298	0.33 290	0.31 257	0.24 279	0.29 263	0.28 281	0.20 274	0.23 292	0.18 239	0.15 343	0.16 355	0.15 339	0.14 335	0.13 314	0.12 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex-ft	3.24 411	0.35 377	57.83 434	0.18 174	0.13 299	0.27 325	0.23 309	0.28 239	0.72 382	1.89 412	0.70 379	0.43 355	0.47 373	0.29 328	0.43 375	0.09 230	0.09 286	0.12 308	0.09 247	0.14 329	0.14 324

RAFT	0.13 154	0.09 179	0.11 62	0.18 174	0.08 45	0.15 170	0.23 309	0.21 131	0.20 138	0.21 246	0.21 172	0.18 189	0.13 158	0.17 212	0.10 43	0.06 50	0.07 239	0.10 265	0.09 247	0.06 92	0.05 42

Anonymous	0.14 179	0.10 233	0.24 298	0.23 319	0.13 299	0.18 227	0.23 309	0.20 120	0.19 121	0.14 121	0.12 59	0.11 69	0.13 158	0.17 212	0.13 145	0.08 188	0.07 239	0.08 158	0.08 209	0.12 299	0.10 263

RAFT + AFF	0.13 154	0.08 133	0.21 279	0.20 260	0.10 213	0.14 150	0.23 309	0.27 218	0.21 151	0.12 76	0.10 35	0.12 88	0.10 77	0.16 183	0.12 119	0.08 188	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.06 92	0.09 241

UPFNet	0.16 234	0.08 133	0.12 85	0.20 260	0.12 279	0.20 259	0.23 309	0.28 239	0.26 216	0.18 207	0.24 191	0.22 230	0.20 274	0.19 240	0.22 281	0.09 230	0.07 239	0.08 158	0.09 247	0.08 193	0.06 95

RGC	0.25 329	0.20 344	0.29 320	0.28 356	0.16 336	0.22 282	0.23 309	0.33 290	0.44 329	0.27 303	0.40 326	0.38 338	0.28 325	0.37 358	0.23 291	0.11 286	0.13 338	0.17 348	0.17 354	0.15 340	0.16 348

G-Net	0.25 329	0.17 323	0.38 346	0.23 319	0.16 336	0.51 373	0.23 309	0.29 253	0.35 288	0.36 344	0.38 316	0.31 307	0.29 328	0.28 321	0.27 325	0.11 286	0.09 286	0.12 308	0.10 278	0.16 348	0.14 324

NVstereo2D	0.19 274	0.11 251	0.16 204	0.17 107	0.16 336	0.28 333	0.23 309	0.44 364	0.42 320	0.15 142	0.28 253	0.25 259	0.19 261	0.23 292	0.18 239	0.09 230	0.06 185	0.10 265	0.08 209	0.15 340	0.10 263

otaku	0.39 366	0.38 379	0.53 363	0.44 381	0.28 376	0.57 378	0.24 317	0.42 355	0.62 372	0.40 354	0.50 357	0.46 363	0.34 349	0.40 366	0.33 357	0.30 381	0.30 383	0.39 383	0.33 382	0.30 378	0.29 379

Ntro	0.41 369	0.40 381	0.54 365	0.46 385	0.30 380	0.64 382	0.24 317	0.47 370	0.68 377	0.42 360	0.49 355	0.47 366	0.42 367	0.40 366	0.32 354	0.32 382	0.28 381	0.37 382	0.31 380	0.33 383	0.29 379

Wz-Net-SNSev	0.26 339	0.17 323	0.46 355	0.25 333	0.14 314	0.26 317	0.24 317	0.38 338	0.57 362	0.30 325	0.56 364	0.39 343	0.26 311	0.24 302	0.32 354	0.10 261	0.09 286	0.10 265	0.11 301	0.11 286	0.11 284

Wz-Net-LNSev	0.22 299	0.16 314	0.41 350	0.22 302	0.13 299	0.25 307	0.24 317	0.33 290	0.44 329	0.30 325	0.42 342	0.32 313	0.19 261	0.23 292	0.27 325	0.10 261	0.09 286	0.08 158	0.08 209	0.12 299	0.11 284

raft_robust	0.13 154	0.10 233	0.07 1	0.18 174	0.08 45	0.13 121	0.24 317	0.29 253	0.34 277	0.20 237	0.20 156	0.15 147	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.04 4

RAFT_CTSACE	0.12 130	0.09 179	0.10 38	0.22 302	0.08 45	0.12 102	0.24 317	0.18 86	0.17 97	0.21 246	0.27 244	0.13 110	0.07 28	0.13 127	0.09 16	0.05 2	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.04 1	0.04 4

SA	0.13 154	0.09 179	0.09 24	0.18 174	0.08 45	0.12 102	0.24 317	0.23 164	0.19 121	0.17 179	0.27 244	0.15 147	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.05 36	0.05 42

DDUNet	0.23 312	0.18 336	0.22 286	0.22 302	0.15 324	0.25 307	0.24 317	0.30 263	0.31 257	0.31 330	0.37 309	0.34 323	0.26 311	0.25 307	0.21 268	0.18 360	0.13 338	0.17 348	0.11 301	0.16 348	0.17 356

cross-raft	0.10 45	0.09 179	0.09 24	0.19 219	0.07 14	0.11 77	0.24 317	0.13 9	0.15 66	0.08 4	0.10 35	0.12 88	0.10 77	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	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.11 77	0.24 317	0.15 21	0.18 107	0.09 14	0.07 13	0.10 55	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

FINET	0.22 299	0.18 336	0.28 312	0.19 219	0.16 336	0.24 299	0.24 317	0.33 290	0.49 344	0.26 296	0.33 288	0.22 230	0.23 291	0.23 292	0.18 239	0.18 360	0.16 355	0.11 291	0.10 278	0.15 340	0.14 324

AF-Net	0.23 312	0.17 323	0.17 223	0.27 350	0.13 299	0.26 317	0.24 317	0.33 290	0.51 349	0.25 292	0.33 288	0.39 343	0.27 316	0.28 321	0.26 320	0.11 286	0.10 307	0.16 346	0.12 319	0.11 286	0.11 284

ADCS	0.30 352	0.19 339	0.48 359	0.21 286	0.18 355	0.29 335	0.24 317	0.42 355	0.64 374	0.40 354	0.50 357	0.40 349	0.37 356	0.40 366	0.43 375	0.13 323	0.13 338	0.13 321	0.14 335	0.16 348	0.16 348

NCCL2	0.24 322	0.15 306	0.18 249	0.34 371	0.18 355	0.24 299	0.24 317	0.34 304	0.29 245	0.31 330	0.38 316	0.38 338	0.29 328	0.23 292	0.25 309	0.15 343	0.12 326	0.18 356	0.21 362	0.13 314	0.13 311

MeshStereo	0.27 344	0.13 285	0.18 249	0.15 35	0.11 251	0.33 344	0.24 317	0.41 351	0.36 293	0.53 373	0.58 370	0.67 382	0.41 364	0.36 354	0.27 325	0.14 341	0.13 338	0.13 321	0.11 301	0.11 286	0.11 284
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
1111x	0.16 234	0.09 179	0.13 108	0.18 174	0.08 45	0.18 227	0.25 332	0.32 280	0.25 204	0.17 179	0.24 191	0.27 273	0.15 205	0.14 144	0.24 302	0.07 140	0.07 239	0.08 158	0.09 247	0.07 147	0.07 146

Wz-Net-MNSev	0.23 312	0.13 285	0.33 333	0.20 260	0.15 324	0.36 356	0.25 332	0.34 304	0.45 332	0.29 320	0.41 336	0.39 343	0.19 261	0.25 307	0.27 325	0.09 230	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.12 299	0.10 263

test_3	0.11 69	0.09 179	0.10 38	0.21 286	0.08 45	0.13 121	0.25 332	0.14 15	0.21 151	0.10 33	0.10 35	0.09 37	0.10 77	0.08 5	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 157	0.04 1	0.04 4

ADCPNet	0.26 339	0.17 323	0.62 373	0.21 286	0.15 324	0.36 356	0.25 332	0.33 290	0.37 297	0.31 330	0.41 336	0.36 330	0.29 328	0.29 328	0.34 359	0.12 309	0.10 307	0.11 291	0.12 319	0.14 329	0.13 311

SANet	0.25 329	0.14 300	0.29 320	0.21 286	0.11 251	0.29 335	0.25 332	0.40 346	0.65 376	0.36 344	0.40 326	0.42 353	0.27 316	0.27 313	0.25 309	0.12 309	0.09 286	0.10 265	0.09 247	0.13 314	0.12 302

MSMD_ROB	0.31 357	0.26 364	0.26 308	0.24 327	0.21 364	0.34 348	0.25 332	0.34 304	0.39 307	0.40 354	0.69 378	0.45 359	0.41 364	0.34 345	0.28 332	0.20 367	0.20 367	0.26 368	0.25 371	0.23 365	0.22 370

ToySt	0.17 252	0.11 251	0.19 270	0.17 107	0.11 251	0.16 191	0.26 338	0.24 181	0.33 267	0.19 217	0.24 191	0.26 268	0.24 298	0.19 240	0.21 268	0.07 140	0.08 265	0.09 224	0.10 278	0.09 245	0.08 209

ADCMid	0.26 339	0.15 306	0.42 352	0.20 260	0.14 314	0.25 307	0.26 338	0.35 319	0.40 311	0.37 348	0.45 349	0.34 323	0.42 367	0.36 354	0.36 361	0.10 261	0.09 286	0.11 291	0.11 301	0.13 314	0.13 311

RYNet	0.23 312	0.12 266	0.22 286	0.19 219	0.17 346	0.47 370	0.26 338	0.39 343	0.49 344	0.24 279	0.29 263	0.34 323	0.24 298	0.20 253	0.31 349	0.10 261	0.06 185	0.09 224	0.09 247	0.14 329	0.15 339

LSM	0.34 364	0.21 349	0.62 373	0.27 350	0.62 398	0.35 352	0.26 338	0.43 360	0.49 344	0.45 367	0.60 373	0.42 353	0.37 356	0.35 350	0.26 320	0.13 323	0.21 374	0.14 332	0.16 347	0.18 357	0.34 385

Wz-Net-TNSev	0.29 349	0.20 344	0.69 384	0.19 219	0.15 324	0.38 362	0.27 342	0.36 324	0.56 361	0.35 342	0.42 342	0.45 359	0.39 359	0.33 342	0.31 349	0.13 323	0.13 338	0.10 265	0.12 319	0.15 340	0.15 339

Nwc_Net	0.23 312	0.17 323	0.22 286	0.25 333	0.15 324	0.25 307	0.27 342	0.38 338	0.39 307	0.22 255	0.41 336	0.30 295	0.29 328	0.28 321	0.25 309	0.11 286	0.10 307	0.17 348	0.20 360	0.10 270	0.11 284

ADCP+	0.20 281	0.10 233	0.35 342	0.21 286	0.12 279	0.22 282	0.27 342	0.31 276	0.35 288	0.26 296	0.37 309	0.22 230	0.22 285	0.27 313	0.28 332	0.09 230	0.06 185	0.08 158	0.08 209	0.10 270	0.10 263

NaN_ROB	0.23 312	0.20 344	0.25 302	0.25 333	0.13 299	0.31 340	0.27 342	0.34 304	0.41 318	0.31 330	0.31 272	0.32 313	0.23 291	0.31 335	0.22 281	0.11 286	0.17 359	0.10 265	0.11 301	0.08 193	0.09 241

PDISCO_ROB	0.28 346	0.16 314	0.28 312	0.28 356	0.20 362	0.33 344	0.27 342	0.45 366	0.58 365	0.28 315	0.41 336	0.45 359	0.30 339	0.34 345	0.35 360	0.12 309	0.09 286	0.17 348	0.16 347	0.17 355	0.13 311

LALA_ROB	0.25 329	0.16 314	0.23 292	0.27 350	0.17 346	0.27 325	0.27 342	0.42 355	0.38 303	0.33 341	0.39 323	0.51 369	0.26 311	0.29 328	0.28 332	0.16 355	0.09 286	0.13 321	0.12 319	0.13 314	0.13 311

ACVNet_1	0.45 375	0.51 384	0.61 372	0.45 382	0.28 376	0.50 371	0.28 348	0.58 386	0.71 381	0.63 378	0.59 372	0.74 387	0.50 376	0.50 376	0.36 361	0.26 379	0.25 378	0.39 383	0.29 377	0.32 382	0.25 373

RAFT+CT+SA	0.13 154	0.11 251	0.09 24	0.19 219	0.09 120	0.15 170	0.28 348	0.22 150	0.22 169	0.15 142	0.26 229	0.10 55	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 209	0.07 147	0.06 95

test_5	0.14 179	0.12 266	0.08 6	0.20 260	0.10 213	0.14 150	0.28 348	0.21 131	0.24 188	0.19 217	0.28 253	0.11 69	0.15 205	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

GMOStereo	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 348	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

error version	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 348	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

test-v	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 348	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

test-2	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 348	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

FCDSN-DC	0.33 359	0.28 366	0.28 312	0.30 365	0.24 369	0.39 364	0.28 348	0.43 360	0.42 320	0.44 365	0.53 361	0.51 369	0.42 367	0.37 358	0.30 345	0.21 369	0.20 367	0.27 371	0.26 372	0.25 373	0.25 373
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XQC	0.29 349	0.23 355	0.53 363	0.29 363	0.19 359	0.36 356	0.28 348	0.37 331	0.58 365	0.31 330	0.31 272	0.37 332	0.30 339	0.39 363	0.39 369	0.13 323	0.09 286	0.15 339	0.12 319	0.18 357	0.18 358

AnyNet_C01	0.37 365	0.26 364	1.41 403	0.22 302	0.17 346	0.51 373	0.28 348	0.36 324	0.40 311	0.39 351	0.75 384	0.46 363	0.39 359	0.46 374	0.50 385	0.13 323	0.13 338	0.13 321	0.14 335	0.14 329	0.16 348

TestStereo1	0.13 154	0.08 133	0.08 6	0.20 260	0.08 45	0.18 227	0.29 358	0.23 164	0.17 97	0.17 179	0.20 156	0.16 161	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

SA-5K	0.13 154	0.08 133	0.08 6	0.20 260	0.08 45	0.18 227	0.29 358	0.23 164	0.17 97	0.17 179	0.20 156	0.16 161	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

WZ-Net	0.29 349	0.17 323	0.82 392	0.23 319	0.16 336	0.35 352	0.29 358	0.40 346	0.59 367	0.24 279	0.57 368	0.37 332	0.25 304	0.34 345	0.37 365	0.09 230	0.08 265	0.09 224	0.10 278	0.14 329	0.16 348

ADCL	0.25 329	0.12 266	0.49 360	0.22 302	0.12 279	0.36 356	0.29 358	0.30 263	0.57 362	0.24 279	0.47 353	0.30 295	0.31 344	0.30 334	0.30 345	0.09 230	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.10 270	0.10 263

DeepPrunerF	0.24 322	0.17 323	0.45 354	0.26 343	0.16 336	0.23 293	0.29 358	0.37 331	0.51 349	0.27 303	0.31 272	0.24 250	0.28 325	0.22 285	0.23 291	0.15 343	0.11 318	0.20 360	0.18 358	0.12 299	0.14 324

FC-DCNN	0.33 359	0.28 366	0.28 312	0.26 343	0.23 367	0.38 362	0.29 358	0.40 346	0.44 329	0.46 368	0.56 364	0.51 369	0.41 364	0.38 362	0.31 349	0.21 369	0.20 367	0.27 371	0.26 372	0.25 373	0.24 372

ETE_ROB	0.23 312	0.17 323	0.23 292	0.25 333	0.14 314	0.26 317	0.29 358	0.32 280	0.37 297	0.28 315	0.37 309	0.45 359	0.27 316	0.28 321	0.27 325	0.11 286	0.09 286	0.12 308	0.10 278	0.14 329	0.13 311

LRCNet_RVC	10.76 421	13.97 425	7.97 420	19.07 425	2.04 415	0.35 352	0.31 365	5.29 414	0.48 343	13.02 423	17.65 424	8.69 418	5.73 415	4.78 415	2.22 412	23.53 432	2.69 419	27.60 433	25.75 433	17.60 430	16.54 431

APVNet	0.23 312	0.12 266	0.20 273	0.18 174	0.14 314	0.32 342	0.31 365	0.40 346	0.33 267	0.27 303	0.40 326	0.30 295	0.29 328	0.27 313	0.25 309	0.11 286	0.12 326	0.11 291	0.14 335	0.12 299	0.13 311

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 352	0.24 358	0.30 325	0.36 375	0.16 336	0.36 356	0.31 365	0.34 304	0.43 327	0.41 358	0.46 351	0.38 338	0.30 339	0.35 350	0.29 339	0.19 363	0.20 367	0.26 368	0.29 377	0.18 357	0.19 363

BEATNet-Init1	0.54 382	0.28 366	0.68 383	0.31 367	0.21 364	0.85 397	0.31 365	0.57 381	0.69 380	0.89 394	1.00 396	2.17 411	0.66 388	0.58 386	0.44 378	0.19 363	0.18 361	0.23 366	0.22 365	0.22 363	0.21 367

NCC-stereo	0.25 329	0.15 306	0.31 328	0.26 343	0.17 346	0.21 269	0.31 365	0.41 351	0.40 311	0.24 279	0.38 316	0.33 319	0.29 328	0.37 358	0.28 332	0.13 323	0.11 318	0.15 339	0.22 365	0.13 314	0.13 311

Abc-Net	0.25 329	0.15 306	0.31 328	0.26 343	0.17 346	0.21 269	0.31 365	0.41 351	0.40 311	0.24 279	0.38 316	0.33 319	0.29 328	0.37 358	0.28 332	0.13 323	0.11 318	0.15 339	0.22 365	0.13 314	0.13 311
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.26 339	0.16 314	0.39 347	0.20 260	0.17 346	0.26 317	0.31 365	0.32 280	0.45 332	0.31 330	0.50 357	0.30 295	0.34 349	0.41 371	0.36 361	0.12 309	0.12 326	0.12 308	0.14 335	0.14 329	0.15 339

PASM	0.33 359	0.25 363	0.51 361	0.28 356	0.27 375	0.30 338	0.31 365	0.35 319	0.51 349	0.36 344	0.40 326	0.47 366	0.35 352	0.34 345	0.36 361	0.23 376	0.26 379	0.26 368	0.28 376	0.23 365	0.21 367

MANE	0.47 378	0.28 366	0.28 312	0.27 350	0.24 369	0.50 371	0.32 373	0.57 381	0.62 372	0.74 387	1.20 406	1.21 397	0.64 387	0.54 381	0.39 369	0.22 371	0.20 367	0.27 371	0.31 380	0.26 375	0.25 373

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 373	0.39 380	0.56 366	0.40 377	0.20 362	0.66 384	0.33 374	0.54 379	0.72 382	0.71 383	0.72 381	0.62 377	0.55 379	0.52 378	0.47 382	0.20 367	0.19 366	0.29 377	0.30 379	0.24 371	0.19 363

NVStereoNet_ROB	0.47 378	0.37 378	0.47 358	0.42 380	0.29 379	0.35 352	0.35 375	0.50 373	0.61 369	0.73 385	0.94 393	0.70 386	0.68 389	0.48 375	0.62 392	0.22 371	0.33 384	0.34 381	0.34 384	0.30 378	0.31 382
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet_ROB	0.22 299	0.12 266	0.15 169	0.27 350	0.15 324	0.25 307	0.36 376	0.43 360	0.37 297	0.27 303	0.33 288	0.32 313	0.23 291	0.21 268	0.27 325	0.12 309	0.08 265	0.13 321	0.11 301	0.10 270	0.09 241

RainbowNet	0.54 382	0.61 389	0.71 389	0.57 389	0.43 385	0.66 384	0.37 377	0.60 387	0.87 392	0.51 371	0.67 375	0.63 378	0.47 373	0.50 376	0.44 378	0.47 391	0.48 393	0.53 390	0.41 385	0.53 389	0.41 390

ELAS	0.42 371	0.29 372	0.34 336	0.28 356	0.24 369	0.63 381	0.37 377	0.52 376	0.52 355	0.72 384	0.82 389	0.68 384	0.56 381	0.52 378	0.45 381	0.22 371	0.21 374	0.27 371	0.26 372	0.26 375	0.26 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	0.72 390	0.95 404	0.99 398	0.77 394	0.32 381	0.79 394	0.38 379	0.92 395	0.90 393	0.96 398	0.76 385	0.97 391	0.62 386	0.87 399	0.68 395	0.73 402	0.46 388	0.76 398	0.49 390	0.71 400	0.44 392

ELAS_RVC	0.42 371	0.29 372	0.33 333	0.28 356	0.24 369	0.56 377	0.38 379	0.50 373	0.61 369	0.74 387	0.76 385	0.67 382	0.56 381	0.55 382	0.42 374	0.22 371	0.21 374	0.27 371	0.26 372	0.27 377	0.26 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.24 322	0.18 336	0.34 336	0.28 356	0.22 366	0.22 282	0.39 381	0.29 253	0.39 307	0.22 255	0.33 288	0.25 259	0.26 311	0.21 268	0.25 309	0.10 261	0.23 377	0.15 339	0.22 365	0.09 245	0.13 311
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	0.53 381	0.58 386	0.66 376	0.41 378	0.61 397	0.54 375	0.41 382	0.57 381	0.41 318	0.56 376	0.50 357	0.50 368	0.55 379	0.59 387	0.50 385	0.58 396	0.50 397	0.51 388	0.51 393	0.52 387	0.58 394

Consistency-Raft	0.44 373	0.40 381	0.46 355	0.37 376	0.43 385	0.42 367	0.41 382	0.57 381	0.55 359	0.32 337	0.73 382	0.32 313	0.50 376	0.42 372	0.49 384	0.39 385	0.36 385	0.45 385	0.52 395	0.42 385	0.30 381

GANetREF_RVC	0.31 357	0.34 376	0.29 320	0.35 373	0.16 336	0.33 344	0.42 384	0.48 371	0.52 355	0.35 342	0.35 302	0.34 323	0.32 346	0.40 366	0.33 357	0.27 380	0.20 367	0.29 377	0.15 345	0.19 360	0.18 358
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DPSNet	0.28 346	0.16 314	0.33 333	0.18 174	0.13 299	0.55 376	0.42 384	0.52 376	0.68 377	0.29 320	0.38 316	0.39 343	0.30 339	0.32 339	0.23 291	0.11 286	0.10 307	0.11 291	0.08 209	0.20 362	0.16 348

CSAN	0.30 352	0.24 358	0.28 312	0.34 371	0.19 359	0.34 348	0.42 384	0.38 338	0.51 349	0.38 350	0.40 326	0.44 358	0.34 349	0.29 328	0.31 349	0.19 363	0.16 355	0.19 358	0.19 359	0.14 329	0.15 339

SPS-STEREO	0.58 385	0.59 388	0.66 376	0.45 382	0.55 391	0.65 383	0.44 387	0.63 388	0.51 349	0.69 381	0.65 374	0.66 381	0.58 384	0.62 388	0.62 392	0.62 399	0.47 392	0.51 388	0.49 390	0.55 390	0.58 394
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.40 368	0.21 349	0.40 348	0.32 370	0.23 367	0.30 338	0.45 388	0.53 378	0.97 395	0.55 375	0.80 388	0.54 373	0.60 385	0.53 380	0.40 371	0.19 363	0.14 346	0.17 348	0.14 335	0.24 371	0.32 383

ACVNet_2	0.67 389	0.68 394	0.70 387	0.64 390	0.41 383	0.75 392	0.50 389	0.98 401	1.38 405	0.90 395	1.09 400	1.04 392	0.74 392	0.55 382	0.48 383	0.43 387	0.40 387	0.53 390	0.45 387	0.48 386	0.36 387

IMH-64-1	0.66 387	0.62 390	0.69 384	0.72 392	0.51 388	0.60 379	0.51 390	0.92 395	0.84 390	0.75 390	1.02 397	0.81 388	0.78 394	0.80 393	0.50 385	0.43 387	0.46 388	0.72 394	0.48 388	0.55 390	0.40 388

IMH-64	0.66 387	0.62 390	0.69 384	0.72 392	0.51 388	0.60 379	0.51 390	0.92 395	0.84 390	0.75 390	1.02 397	0.81 388	0.78 394	0.80 393	0.50 385	0.43 387	0.46 388	0.72 394	0.48 388	0.55 390	0.40 388

SGM+DAISY	0.57 384	0.58 386	0.67 380	0.41 378	0.55 391	0.68 386	0.51 390	0.57 381	0.46 340	0.67 379	0.70 379	0.69 385	0.57 383	0.64 389	0.58 390	0.59 397	0.49 394	0.50 387	0.50 392	0.52 387	0.59 397

IMH	0.72 390	0.65 392	0.70 387	0.77 394	0.54 390	0.71 388	0.56 393	0.99 403	1.08 396	0.82 393	1.09 400	0.89 390	0.88 398	0.88 401	0.53 389	0.44 390	0.50 397	0.75 397	0.51 393	0.58 393	0.42 391

TorneroNet-64	0.76 393	0.73 396	0.77 390	0.78 396	0.58 396	0.94 402	0.58 394	0.85 394	1.26 400	0.67 379	0.88 391	1.41 404	0.76 393	0.87 399	0.68 395	0.49 392	0.46 388	0.73 396	0.59 396	0.68 397	0.54 393

MFMNet_re	0.65 386	0.66 393	0.66 376	0.51 386	0.69 402	0.70 387	0.58 394	0.65 389	0.75 386	0.61 377	0.73 382	0.63 378	0.68 389	0.65 390	0.60 391	0.66 400	0.58 406	0.63 392	0.59 396	0.68 397	0.69 404

WAO-6	0.82 396	0.81 399	0.63 375	0.87 401	0.63 399	0.79 394	0.60 396	0.98 401	1.52 409	0.91 397	0.97 395	1.08 394	1.04 404	0.72 392	0.70 398	0.72 401	0.49 394	0.91 404	0.71 402	0.70 399	0.59 397

Dean	0.88 399	0.88 403	0.81 391	0.82 398	0.57 394	0.91 399	0.62 397	1.17 410	1.71 410	1.15 405	1.16 404	1.31 401	1.00 403	0.82 395	0.83 404	0.57 394	0.56 403	0.78 400	0.65 399	0.67 396	0.58 394

TorneroNet	0.83 397	0.75 397	0.83 394	0.85 399	0.63 399	1.03 406	0.65 398	0.96 399	1.14 398	0.80 392	1.10 402	1.36 402	0.88 398	0.95 404	0.82 403	0.57 394	0.49 394	0.79 401	0.66 400	0.74 403	0.64 403

LVE	0.84 398	0.87 402	0.86 395	0.81 397	0.56 393	1.09 408	0.66 399	1.07 405	1.45 407	0.97 399	1.23 408	1.11 395	0.86 397	0.84 396	0.72 399	0.49 392	0.56 403	0.76 398	0.60 398	0.66 395	0.60 400

JetBlue	0.73 392	0.46 383	1.21 401	0.52 387	0.47 387	2.16 412	0.67 400	0.78 391	0.72 382	0.70 382	0.79 387	1.21 397	0.84 396	1.06 408	1.04 408	0.40 386	0.28 381	0.33 380	0.33 382	0.30 378	0.34 385

WAO-8	0.92 400	0.83 400	0.67 380	0.94 404	0.70 403	0.92 400	0.68 401	1.08 407	1.80 412	1.06 403	1.42 410	1.29 399	1.08 406	0.86 397	0.80 401	0.74 403	0.54 400	0.86 402	0.75 403	0.71 400	0.63 401

Venus	0.92 400	0.83 400	0.67 380	0.94 404	0.70 403	0.92 400	0.68 401	1.08 407	1.80 412	1.06 403	1.42 410	1.29 399	1.08 406	0.86 397	0.80 401	0.74 403	0.54 400	0.86 402	0.75 403	0.71 400	0.63 401

WAO-7	0.80 395	0.78 398	0.57 368	0.85 399	0.67 401	0.76 393	0.69 403	1.07 405	1.30 402	0.90 395	1.20 406	1.05 393	0.93 400	0.71 391	0.68 395	0.60 398	0.62 407	0.67 393	0.68 401	0.64 394	0.59 397

notaker	0.98 403	1.13 408	1.02 399	1.14 408	0.81 406	0.73 391	0.69 403	0.94 398	1.15 399	1.19 407	1.19 405	1.41 404	1.17 409	1.10 410	0.74 400	0.82 406	0.64 408	1.18 408	0.79 405	1.02 408	0.82 409

HanzoNet	1.31 408	1.29 412	1.22 402	1.13 407	0.85 407	1.05 407	0.84 405	1.06 404	1.47 408	1.66 410	1.63 412	2.48 413	1.78 412	1.63 412	1.69 410	1.27 411	0.80 411	1.32 411	1.02 410	1.07 411	0.90 410

ktn	1.02 405	1.23 410	0.82 392	1.24 410	0.86 408	1.00 405	0.86 406	0.96 399	1.37 404	1.05 401	1.12 403	1.16 396	1.06 405	0.95 404	0.62 392	1.28 412	0.71 409	1.39 412	0.83 406	1.06 410	0.77 407

UNDER WATER	0.99 404	1.00 407	1.47 404	1.00 406	0.71 405	1.18 410	0.86 406	0.81 393	1.09 397	1.02 400	0.90 392	1.53 408	1.26 410	1.06 408	1.02 407	0.79 405	0.54 400	1.02 406	0.88 407	0.83 406	0.75 405

UNDER WATER-64	0.97 402	0.96 406	1.48 405	0.88 402	0.57 394	1.24 411	0.90 408	0.78 391	0.96 394	1.05 401	0.85 390	1.56 409	1.26 410	0.97 406	0.99 406	0.88 407	0.57 405	1.04 407	0.88 407	0.81 405	0.75 405

KSHMR	1.10 406	1.19 409	0.90 397	1.26 412	1.00 411	0.99 403	0.96 409	1.13 409	1.35 403	1.16 406	1.28 409	1.40 403	0.97 402	1.03 407	0.93 405	1.03 410	1.08 412	1.20 409	1.03 411	1.03 409	0.98 411

MADNet+	0.76 393	0.72 395	3.76 412	0.67 391	0.41 383	0.99 403	0.97 410	0.72 390	0.75 386	0.52 372	0.58 370	0.64 380	0.68 389	0.89 402	1.04 408	0.35 384	0.36 385	0.28 376	0.23 369	0.38 384	0.33 384

DPSimNet_ROB	1.14 407	1.25 411	0.87 396	1.15 409	0.90 409	1.15 409	1.18 411	1.20 411	1.26 400	1.45 409	1.05 399	1.44 407	1.13 408	0.92 403	1.70 411	1.47 413	0.52 399	1.22 410	1.04 412	0.92 407	1.03 412

SAMSARA	0.41 369	0.28 366	0.34 336	0.55 388	0.39 382	0.85 397	1.25 412	0.49 372	0.52 355	0.36 344	0.35 302	0.56 374	0.39 359	0.39 363	0.41 372	0.15 343	0.20 367	0.15 339	0.14 335	0.23 365	0.21 367

MADNet++	1.97 410	1.75 414	1.66 407	1.83 413	1.69 414	2.38 413	1.45 413	2.36 413	2.11 414	2.58 413	2.37 414	2.25 412	2.21 413	2.28 413	2.36 413	1.87 414	1.67 414	1.53 413	1.34 413	1.87 413	1.78 415

JetRed	1.66 409	1.51 413	3.09 408	0.93 403	1.21 412	5.28 414	1.61 414	1.29 412	1.42 406	1.84 411	1.77 413	1.59 410	0.95 401	1.43 411	2.51 414	0.91 408	1.61 413	0.93 405	0.91 409	1.36 412	1.03 412

HaxPig	15.73 426	18.55 432	19.19 429	16.92 424	15.89 426	7.80 415	7.57 415	13.37 425	10.80 420	15.40 424	14.87 423	15.95 425	14.81 425	15.67 425	15.97 426	18.96 431	16.72 426	19.47 431	18.10 431	19.45 431	19.06 432

MEDIAN_ROB	20.38 427	24.05 433	23.36 431	21.18 426	21.62 427	10.51 419	8.17 416	17.68 426	15.46 426	20.04 426	19.65 425	20.30 426	20.16 426	21.17 426	21.03 427	23.81 433	21.77 433	24.98 432	23.75 432	25.01 432	23.94 433

AVERAGE_ROB	24.89 434	29.12 434	27.98 432	24.83 433	24.59 433	17.82 424	11.61 417	21.45 427	19.91 427	25.04 434	24.38 433	25.06 434	25.31 434	24.69 434	22.86 428	29.74 434	27.09 434	28.97 434	27.94 434	30.07 433	29.35 434

tt	4.65 412	0.07 51	3.54 411	2.01 414	1.55 413	10.25 418	16.66 418	8.90 421	5.03 415	1.33 408	0.96 394	4.71 414	4.74 414	3.33 414	5.86 416	6.06 421	10.30 425	1.87 415	2.09 416	2.61 414	1.19 414

PML	8.57 419	9.39 424	6.24 413	5.34 418	6.36 419	13.21 420	20.99 419	5.35 415	6.68 416	17.75 425	26.46 434	7.58 417	6.08 416	7.89 418	5.76 415	5.33 420	1.83 415	5.95 424	1.93 415	8.75 422	2.53 416

DPSMNet_ROB	8.06 417	4.50 416	8.69 421	5.36 420	10.74 422	8.32 416	22.71 420	5.47 416	13.38 421	5.13 415	9.98 418	5.10 415	10.47 420	5.53 416	12.77 421	3.80 419	8.00 420	3.49 416	6.95 419	3.75 419	7.09 421

DGTPSM_ROB	8.06 417	4.50 416	8.69 421	5.34 418	10.73 421	8.32 416	22.71 420	5.47 416	13.38 421	5.13 415	9.98 418	5.10 415	10.47 420	5.53 416	12.77 421	3.79 418	8.00 420	3.49 416	6.95 419	3.74 418	7.09 421

xxxxx1	7.75 413	5.06 418	7.26 414	3.15 415	3.91 416	16.37 421	22.88 422	5.87 418	8.68 417	7.99 417	8.55 415	9.13 419	8.46 417	10.05 419	10.47 417	2.43 415	2.48 416	3.56 418	12.26 422	3.48 415	3.02 417

tt_ll	7.75 413	5.06 418	7.26 414	3.15 415	3.91 416	16.37 421	22.88 422	5.87 418	8.68 417	7.99 417	8.55 415	9.13 419	8.46 417	10.05 419	10.47 417	2.43 415	2.48 416	3.56 418	12.26 422	3.48 415	3.02 417

ff	7.75 413	5.06 418	7.26 414	3.15 415	3.91 416	16.37 421	22.88 422	5.87 418	8.68 417	7.99 417	8.55 415	9.13 419	8.46 417	10.05 419	10.47 417	2.43 415	2.48 416	3.56 418	12.26 422	3.48 415	3.02 417

Anonymous_1	10.87 422	7.82 421	7.41 417	10.29 421	10.08 420	18.64 425	26.11 425	11.02 422	13.45 423	9.43 420	10.10 420	9.73 422	11.31 422	10.69 422	12.47 420	6.42 422	8.38 422	5.70 421	10.22 421	11.41 423	6.65 420

DPSM_ROB	11.10 423	8.47 422	7.95 418	10.84 422	11.58 423	19.10 426	26.50 426	12.02 423	14.09 424	10.38 421	10.91 421	10.39 423	11.92 423	11.67 423	13.39 423	6.99 423	8.79 423	5.82 422	6.92 417	6.97 420	7.31 423

DPSM	11.10 423	8.47 422	7.95 418	10.84 422	11.58 423	19.10 426	26.50 426	12.02 423	14.09 424	10.38 421	10.91 421	10.39 423	11.92 423	11.67 423	13.39 423	6.99 423	8.79 423	5.82 422	6.92 417	6.97 420	7.31 423

SPstereo	13.84 425	0.95 404	1.53 406	1.24 410	0.90 409	29.09 428	47.98 428	26.78 435	29.57 434	22.38 433	22.47 432	23.18 433	24.63 433	24.46 433	15.07 425	0.91 408	0.71 409	1.85 414	1.62 414	0.74 403	0.79 408

LSM0	22.80 433	17.22 431	19.17 428	22.12 432	28.90 434	38.38 434	53.27 429	24.21 432	28.36 428	20.84 429	21.11 426	21.63 432	24.25 432	23.42 428	26.98 429	14.08 430	17.39 427	11.72 430	13.98 430	14.22 429	14.66 425

MyStereo03	22.37 429	17.11 426	16.16 425	21.87 427	23.27 428	38.30 429	53.36 430	24.10 429	28.51 430	20.93 430	21.96 429	20.94 427	24.00 427	23.43 429	27.22 431	14.07 426	17.72 430	11.70 425	13.96 427	14.00 424	14.72 426

MyStereo02	22.37 429	17.11 426	16.16 425	21.87 427	23.27 428	38.30 429	53.36 430	24.10 429	28.51 430	20.93 430	21.96 429	20.94 427	24.00 427	23.43 429	27.22 431	14.07 426	17.72 430	11.70 425	13.96 427	14.00 424	14.72 426

MyStereo	22.37 429	17.11 426	16.16 425	21.87 427	23.27 428	38.30 429	53.36 430	24.10 429	28.51 430	20.93 430	21.96 429	20.94 427	24.00 427	23.43 429	27.22 431	14.07 426	17.72 430	11.70 425	13.96 427	14.00 424	14.72 426

Selective-RAFT-Error	22.39 432	17.14 430	16.01 424	22.00 431	23.34 432	38.37 433	53.36 430	24.24 433	28.53 433	20.80 428	21.94 428	20.94 427	24.02 430	23.48 432	27.33 434	14.07 426	17.70 429	11.70 425	13.93 425	14.05 428	14.83 430

CasAABBNet	22.33 428	17.11 426	15.84 423	21.94 430	23.28 431	38.30 429	53.40 434	24.05 428	28.44 429	20.66 427	21.86 427	21.03 431	24.04 431	23.35 427	27.03 430	14.06 425	17.69 428	11.70 425	13.94 426	14.04 427	14.76 429

test_example2	97.69 435	92.93 435	45.57 433	96.02 434	109.84 435	88.44 435	93.70 435	25.54 434	94.63 435	130.46 435	126.87 435	58.93 435	75.48 435	87.99 435	77.94 435	150.16 435	221.11 435	76.29 435	98.21 435	108.42 435	95.33 435

Low-res two-view benchmark