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

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 19	0.08 11	0.17 113	0.06 2	0.08 23	0.12 21	0.13 9	0.07 1	0.08 5	0.07 14	0.06 3	0.04 1	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.03 1

AEACV	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.13 298	0.14 153	0.13 43	0.14 15	0.09 2	0.07 2	0.09 23	0.07 17	0.08 49	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 2	0.17 113	0.08 47	0.10 56	0.13 43	0.12 4	0.09 2	0.09 15	0.10 37	0.08 25	0.06 6	0.09 10	0.08 11	0.08 188	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.04 7

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 11	0.14 13	0.07 18	0.09 35	0.14 69	0.11 1	0.09 2	0.08 5	0.09 23	0.11 73	0.06 6	0.12 100	0.08 11	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

AFF-stereo	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 113	0.07 18	0.10 56	0.16 169	0.17 72	0.09 2	0.10 40	0.12 60	0.09 37	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 159	0.04 1	0.03 1

EAI-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.06 2	0.10 56	0.15 114	0.16 42	0.09 2	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.09 10	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.05 40	0.04 7

DLNR_Zeroshot_test	10.40 419	1.82 414	19.49 429	120.77 434	13.11 424	0.06 2	0.13 43	0.23 171	0.10 7	0.07 2	0.10 37	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.13 329	0.04 2	0.06 31	0.04 8	51.54 433	0.04 7

HH	0.09 11	0.06 19	0.13 127	0.17 113	0.08 47	0.10 56	0.16 169	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

HanStereo	0.09 11	0.06 19	0.13 127	0.17 113	0.08 47	0.10 56	0.16 169	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

LoS_RVC	0.08 2	0.05 6	0.07 2	0.15 38	0.07 18	0.08 23	0.15 114	0.11 1	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.06 3	0.09 66	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1

MC-Stereo	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 113	0.06 2	0.10 56	0.14 69	0.12 4	0.10 7	0.09 15	0.12 60	0.09 37	0.06 6	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

iRaft-Stereo_20w	0.09 11	0.05 6	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 114	0.18 96	0.10 7	0.11 58	0.08 17	0.08 25	0.05 2	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

RAFT-345	0.11 79	0.07 69	0.15 190	0.16 67	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.15 26	0.10 7	0.11 58	0.36 304	0.09 37	0.09 66	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 85	0.04 1	0.05 51

CRE-IMP	0.11 79	0.09 188	0.16 219	0.19 225	0.08 47	0.10 56	0.12 21	0.18 96	0.10 7	0.14 122	0.13 70	0.13 110	0.12 136	0.12 100	0.11 85	0.07 141	0.04 2	0.08 161	0.06 85	0.08 197	0.08 216

XX-Stereo	0.09 11	0.05 6	0.08 11	0.17 113	0.09 130	0.15 175	0.12 21	0.20 121	0.10 7	0.10 40	0.14 79	0.07 17	0.06 6	0.12 100	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 85	0.04 1	0.04 7

CREStereo	0.09 11	0.04 1	0.08 11	0.11 1	0.06 2	0.13 129	0.14 69	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.13 70	0.09 37	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.08 188	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 101	0.06 98
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
IGEV_Zeroshot_test	0.09 11	0.05 6	0.12 90	0.13 6	0.08 47	0.12 104	0.13 43	0.17 72	0.11 17	0.10 40	0.06 2	0.09 37	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.06 85	0.05 40	0.05 51

MIF-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.08 11	0.18 180	0.08 47	0.13 129	0.11 11	0.12 4	0.11 17	0.10 40	0.12 60	0.05 1	0.07 31	0.09 10	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.05 40	0.05 51

STrans-v2	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.18 180	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.21 138	0.11 17	0.11 58	0.15 93	0.12 87	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 85	0.04 1	0.04 7

SST-Stereo	0.10 50	0.07 69	0.15 190	0.18 180	0.09 130	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.11 17	0.15 146	0.17 119	0.13 110	0.12 136	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 224	0.06 85	0.06 101	0.05 51

RALCasStereoNet	0.10 50	0.06 19	0.09 28	0.16 67	0.08 47	0.12 104	0.14 69	0.17 72	0.11 17	0.12 82	0.17 119	0.14 125	0.10 87	0.12 100	0.11 85	0.07 141	0.06 187	0.06 31	0.05 31	0.08 197	0.07 156

PMTNet	0.09 11	0.05 6	0.09 28	0.12 3	0.06 2	0.12 104	0.14 69	0.15 26	0.11 17	0.09 15	0.13 70	0.10 57	0.07 31	0.13 132	0.10 49	0.15 343	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 155	0.06 98

R-Stereo Train	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 113	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 171	0.11 17	0.12 82	0.19 146	0.11 73	0.08 49	0.09 10	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51

RAFT-Stereo	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 113	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 171	0.11 17	0.12 82	0.19 146	0.11 73	0.08 49	0.09 10	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo06	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.17 113	0.09 130	0.13 129	0.18 229	0.19 115	0.12 25	0.12 82	0.08 17	0.07 17	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 159	0.06 101	0.06 98

ff7	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 67	0.09 130	0.11 82	0.15 114	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

IGEVStereo-DCA	0.09 11	0.06 19	0.11 70	0.15 38	0.10 214	0.11 82	0.15 114	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

ffff	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 67	0.09 130	0.11 82	0.15 114	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

11t	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 67	0.09 130	0.11 82	0.15 114	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

anonymousdsp	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 67	0.09 130	0.11 82	0.15 114	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

ProNet	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.17 113	0.08 47	0.10 56	0.15 114	0.15 26	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.07 17	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.06 98

CroCo-Stereo Lap2	0.09 11	0.09 188	0.08 11	0.22 302	0.09 130	0.09 35	0.19 260	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.10 37	0.05 1	0.05 2	0.08 6	0.08 11	0.06 54	0.06 187	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.05 51

ccc-4	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 67	0.09 130	0.11 82	0.15 114	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

IGEV-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 67	0.09 130	0.11 82	0.15 114	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.19 225	0.09 130	0.08 23	0.15 114	0.22 154	0.12 25	0.13 102	0.16 101	0.20 208	0.10 87	0.12 100	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 161	0.08 209	0.06 101	0.16 350

DeepStereo_RVC	0.11 79	0.08 139	0.16 219	0.18 180	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 102	0.14 79	0.12 87	0.12 136	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.07 155	0.08 216

RAFT-RH_RVC	0.11 79	0.06 19	0.14 153	0.16 67	0.09 130	0.12 104	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 102	0.41 338	0.11 73	0.10 87	0.13 132	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.08 161	0.05 31	0.04 1	0.06 98

CroCo-Stereo	0.09 11	0.08 139	0.08 11	0.22 302	0.09 130	0.09 35	0.19 260	0.15 26	0.12 25	0.07 2	0.07 14	0.08 25	0.06 6	0.08 6	0.07 1	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.04 8	0.05 40	0.04 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.10 50	0.07 69	0.09 28	0.17 113	0.09 130	0.11 82	0.17 189	0.18 96	0.12 25	0.09 15	0.12 60	0.10 57	0.07 31	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 161	0.08 209	0.04 1	0.04 7

ARAFT	0.12 134	0.08 139	0.17 244	0.19 225	0.09 130	0.14 153	0.18 229	0.20 121	0.12 25	0.12 82	0.13 70	0.14 125	0.11 107	0.15 165	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.10 265	0.09 248	0.05 40	0.04 7

test croco	0.10 50	0.08 139	0.10 44	0.19 225	0.09 130	0.10 56	0.15 114	0.14 15	0.13 41	0.13 102	0.15 93	0.09 37	0.12 136	0.13 132	0.12 127	0.07 141	0.05 106	0.09 224	0.06 85	0.06 101	0.06 98

MSKI-zero shot	0.09 11	0.05 6	0.09 28	0.15 38	0.07 18	0.10 56	0.13 43	0.14 15	0.13 41	0.09 15	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.12 100	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

RAFT-Test	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.15 38	0.07 18	0.11 82	0.15 114	0.16 42	0.13 41	0.09 15	0.10 37	0.10 57	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

knoymous	0.11 79	0.05 6	0.12 90	0.13 6	0.07 18	0.15 175	0.14 69	0.19 115	0.13 41	0.11 58	0.17 119	0.13 110	0.09 66	0.13 132	0.11 85	0.08 188	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 197	0.07 156

Patchmatch Stereo++	0.11 79	0.09 188	0.16 219	0.18 180	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 146	0.16 101	0.14 125	0.12 136	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 161	0.06 85	0.08 197	0.07 156
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
AAGNet	0.11 79	0.07 69	0.16 219	0.19 225	0.09 130	0.08 23	0.13 43	0.18 96	0.13 41	0.16 171	0.21 171	0.13 110	0.14 191	0.11 45	0.14 184	0.06 54	0.04 2	0.09 224	0.06 85	0.06 101	0.05 51

PSM-adaLoss	0.11 79	0.09 188	0.16 219	0.18 180	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 146	0.16 101	0.14 125	0.12 136	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 161	0.06 85	0.08 197	0.07 156

PSM-AAD	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.19 225	0.09 130	0.10 56	0.15 114	0.20 121	0.13 41	0.12 82	0.14 79	0.18 190	0.11 107	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.09 224	0.08 209	0.06 101	0.14 331

ROB_FTStereo_v2	0.11 79	0.09 188	0.16 219	0.19 225	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 146	0.16 101	0.14 125	0.12 136	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 161	0.06 85	0.08 197	0.07 156

ROB_FTStereo	0.11 79	0.09 188	0.16 219	0.19 225	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 146	0.16 101	0.14 125	0.12 136	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 161	0.06 85	0.08 197	0.07 156

HUI-Stereo	0.11 79	0.09 188	0.16 219	0.18 180	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 146	0.16 101	0.14 125	0.12 136	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 161	0.06 85	0.08 197	0.07 156

iGMRVC	0.11 79	0.09 188	0.16 219	0.19 225	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 146	0.16 101	0.14 125	0.12 136	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 161	0.06 85	0.08 197	0.07 156

iRAFT	0.11 79	0.09 188	0.16 219	0.18 180	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 146	0.16 101	0.14 125	0.12 136	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 161	0.06 85	0.08 197	0.07 156

RAFT-IKP	0.11 79	0.09 188	0.16 219	0.19 225	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 146	0.16 101	0.14 125	0.12 136	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 161	0.06 85	0.08 197	0.07 156

Prome-Stereo	0.11 79	0.06 19	0.10 44	0.18 180	0.08 47	0.12 104	0.15 114	0.22 154	0.13 41	0.12 82	0.17 119	0.13 110	0.08 49	0.12 100	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.06 101	0.09 249

XX-TBD	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.14 13	0.07 18	0.12 104	0.16 169	0.14 15	0.13 41	0.11 58	0.12 60	0.09 37	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 101	0.05 51

test_xeample3	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.16 67	0.09 130	0.11 82	0.15 114	0.16 42	0.13 41	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

MIM_Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.07 18	0.06 2	0.12 21	0.20 121	0.14 58	0.13 102	0.13 70	0.09 37	0.05 2	0.12 100	0.08 11	0.05 2	0.06 187	0.07 98	0.06 85	0.06 101	0.05 51

CASnet	0.09 11	0.09 188	0.09 28	0.19 225	0.06 2	0.07 16	0.11 11	0.18 96	0.14 58	0.11 58	0.10 37	0.09 37	0.07 31	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.10 265	0.08 209	0.05 40	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 50	0.10 235	0.15 190	0.18 180	0.08 47	0.15 175	0.09 3	0.17 72	0.14 58	0.14 122	0.10 37	0.09 37	0.07 31	0.16 196	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.10 265	0.07 159	0.06 101	0.05 51

riskmin	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.14 153	0.14 69	0.18 96	0.14 58	0.11 58	0.14 79	0.16 160	0.11 107	0.14 147	0.12 127	0.09 233	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 197	0.08 216

RCA-Stereo	0.09 11	0.06 19	0.09 28	0.16 67	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.18 96	0.14 58	0.09 15	0.10 37	0.08 25	0.07 31	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

ACRE	0.11 79	0.08 139	0.14 153	0.17 113	0.08 47	0.12 104	0.15 114	0.17 72	0.14 58	0.14 122	0.10 37	0.16 160	0.09 66	0.16 196	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

AnonymousM	0.09 11	0.05 6	0.10 44	0.14 13	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.19 115	0.14 58	0.13 102	0.11 52	0.09 37	0.08 49	0.13 132	0.10 49	0.08 188	0.05 106	0.08 161	0.05 31	0.05 40	0.05 51

rafts_anoy	0.11 79	0.06 19	0.10 44	0.17 113	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.13 102	0.13 70	0.12 87	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.07 141	0.04 2	0.09 224	0.11 303	0.07 155	0.06 98

CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.06 1	0.13 6	0.07 18	0.09 35	0.12 21	0.14 15	0.14 58	0.10 40	0.14 79	0.08 25	0.07 31	0.09 10	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.04 1	0.04 7
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
sCroCo_RVC	0.12 134	0.09 188	0.23 297	0.24 326	0.11 252	0.19 251	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.10 40	0.13 70	0.12 87	0.07 31	0.14 147	0.11 85	0.08 188	0.08 266	0.08 161	0.08 209	0.05 40	0.07 156

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 113	0.06 2	0.10 56	0.16 169	0.17 72	0.14 58	0.09 15	0.10 37	0.08 25	0.09 66	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 85	0.04 1	0.03 1

MyStereo07	0.10 50	0.07 69	0.10 44	0.17 113	0.09 130	0.14 153	0.18 229	0.15 26	0.15 69	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.07 31	0.12 100	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.08 161	0.07 159	0.06 101	0.06 98

mmm	0.14 184	0.08 139	0.17 244	0.17 113	0.09 130	0.17 217	0.18 229	0.21 138	0.15 69	0.15 146	0.23 186	0.21 214	0.16 224	0.16 196	0.17 232	0.08 188	0.05 106	0.08 161	0.07 159	0.07 155	0.07 156

11t1	0.12 134	0.06 19	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.17 217	0.15 114	0.18 96	0.15 69	0.15 146	0.15 93	0.16 160	0.16 224	0.15 165	0.13 156	0.08 188	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 197	0.07 156

rrr	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.10 214	0.11 82	0.16 169	0.16 42	0.15 69	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

Any-RAFT	0.10 50	0.05 6	0.09 28	0.14 13	0.07 18	0.13 129	0.14 69	0.21 138	0.15 69	0.11 58	0.12 60	0.12 87	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.07 141	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

4D-IteraStereo	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.18 180	0.07 18	0.09 35	0.15 114	0.17 72	0.15 69	0.10 40	0.11 52	0.10 57	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.03 1	0.08 161	0.07 159	0.06 101	0.05 51

LoS	0.09 11	0.05 6	0.11 70	0.13 6	0.07 18	0.14 153	0.11 11	0.15 26	0.15 69	0.09 15	0.09 23	0.12 87	0.09 66	0.15 165	0.10 49	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

CIPLG	0.11 79	0.08 139	0.14 153	0.17 113	0.08 47	0.12 104	0.15 114	0.17 72	0.15 69	0.14 122	0.11 52	0.16 160	0.09 66	0.16 196	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

IPLG	0.10 50	0.07 69	0.15 190	0.17 113	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.20 121	0.15 69	0.12 82	0.17 119	0.07 17	0.07 31	0.14 147	0.13 156	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

IPLGR_C	0.11 79	0.08 139	0.14 153	0.17 113	0.08 47	0.12 104	0.15 114	0.17 72	0.15 69	0.14 122	0.10 37	0.16 160	0.09 66	0.16 196	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

test-3	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 113	0.07 18	0.07 16	0.14 69	0.12 4	0.15 69	0.09 15	0.08 17	0.07 17	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 7

test_1	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 113	0.07 18	0.07 16	0.14 69	0.12 4	0.15 69	0.09 15	0.08 17	0.07 17	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 7

LCNet	0.11 79	0.07 69	0.09 28	0.19 225	0.09 130	0.08 23	0.15 114	0.21 138	0.15 69	0.11 58	0.15 93	0.16 160	0.11 107	0.12 100	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 161	0.07 159	0.06 101	0.15 339

TransformOpticalFlow	0.10 50	0.08 139	0.13 127	0.18 180	0.07 18	0.09 35	0.15 114	0.19 115	0.15 69	0.12 82	0.17 119	0.11 73	0.11 107	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 85	0.05 40	0.05 51

NRIStereo	0.11 79	0.08 139	0.14 153	0.18 180	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.16 42	0.15 69	0.12 82	0.14 79	0.13 110	0.12 136	0.13 132	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.06 101	0.07 156

cross-raft	0.10 50	0.09 188	0.09 28	0.19 225	0.07 18	0.11 82	0.25 332	0.13 9	0.15 69	0.08 5	0.11 52	0.12 87	0.10 87	0.09 10	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

s12784h	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.15 38	0.05 1	0.16 198	0.18 229	0.15 26	0.15 69	0.10 40	0.11 52	0.11 73	0.11 107	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

RALAANet	0.11 79	0.08 139	0.10 44	0.17 113	0.09 130	0.14 153	0.10 6	0.20 121	0.15 69	0.14 122	0.13 70	0.16 160	0.09 66	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 85	0.05 40	0.04 7

ACVNet-DCA	0.10 50	0.08 139	0.12 90	0.17 113	0.09 130	0.13 129	0.15 114	0.23 171	0.16 87	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.07 156

1test111	0.11 79	0.08 139	0.12 90	0.17 113	0.09 130	0.13 129	0.15 114	0.23 171	0.16 87	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.15 165	0.16 221	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.07 156

StereoIM	0.09 11	0.09 188	0.08 11	0.17 113	0.09 130	0.13 129	0.10 6	0.16 42	0.16 87	0.09 15	0.11 52	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 156	0.07 141	0.06 187	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.04 7

EGLCR-Stereo	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.06 2	0.10 56	0.12 21	0.11 1	0.16 87	0.06 1	0.05 1	0.07 17	0.05 2	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

TestStereo1	0.13 155	0.08 139	0.08 11	0.19 225	0.08 47	0.18 232	0.29 358	0.23 171	0.16 87	0.17 183	0.20 157	0.16 160	0.10 87	0.12 100	0.13 156	0.06 54	0.06 187	0.08 161	0.06 85	0.05 40	0.05 51

qqq	0.13 155	0.09 188	0.15 190	0.16 67	0.08 47	0.13 129	0.15 114	0.23 171	0.16 87	0.15 146	0.19 146	0.16 160	0.16 224	0.15 165	0.16 221	0.07 141	0.06 187	0.08 161	0.08 209	0.07 155	0.07 156

RAFT_CTSACE	0.12 134	0.09 188	0.10 44	0.22 302	0.08 47	0.12 104	0.24 319	0.18 96	0.16 87	0.20 239	0.27 245	0.13 110	0.07 31	0.13 132	0.09 19	0.05 2	0.06 187	0.08 161	0.07 159	0.04 1	0.04 7

SA-5K	0.13 155	0.08 139	0.08 11	0.19 225	0.08 47	0.18 232	0.29 358	0.23 171	0.16 87	0.17 183	0.20 157	0.16 160	0.10 87	0.12 100	0.13 156	0.06 54	0.06 187	0.08 161	0.06 85	0.05 40	0.05 51

RAFT_R40	0.11 79	0.07 69	0.14 153	0.18 180	0.09 130	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.16 87	0.14 122	0.18 141	0.15 149	0.12 136	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 224	0.06 85	0.06 101	0.05 51

GMM-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.18 180	0.09 130	0.08 23	0.15 114	0.23 171	0.16 87	0.11 58	0.15 93	0.13 110	0.11 107	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 161	0.07 159	0.06 101	0.09 249

raftrobust	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 113	0.08 47	0.09 35	0.10 6	0.18 96	0.16 87	0.10 40	0.09 23	0.12 87	0.07 31	0.12 100	0.10 49	0.08 188	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51

DIP-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.14 153	0.17 113	0.09 130	0.13 129	0.09 3	0.16 42	0.16 87	0.11 58	0.16 101	0.14 125	0.12 136	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DCRE	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.16 67	0.11 252	0.11 82	0.17 189	0.18 96	0.17 99	0.11 58	0.18 141	0.10 57	0.10 87	0.15 165	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 85	0.05 40	0.04 7

Anonymous_2	0.22 303	0.17 326	0.28 318	0.15 38	0.16 336	0.32 342	0.22 300	0.22 154	0.17 99	0.23 272	0.24 194	0.26 267	0.27 319	0.27 314	0.23 298	0.22 371	0.25 378	0.17 347	0.17 353	0.17 354	0.17 357

DisPM	0.11 79	0.07 69	0.12 90	0.16 67	0.09 130	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.17 99	0.14 122	0.20 157	0.12 87	0.10 87	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.06 101	0.11 290

test_4	0.10 50	0.10 235	0.08 11	0.19 225	0.09 130	0.08 23	0.22 300	0.15 26	0.17 99	0.12 82	0.18 141	0.12 87	0.09 66	0.08 6	0.11 85	0.04 1	0.04 2	0.08 161	0.08 209	0.04 1	0.03 1

GMOStereo	0.11 79	0.09 188	0.07 2	0.19 225	0.08 47	0.12 104	0.28 350	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 125	0.12 136	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 224	0.07 159	0.04 1	0.04 7

error version	0.11 79	0.09 188	0.07 2	0.19 225	0.08 47	0.12 104	0.28 350	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 125	0.12 136	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 224	0.07 159	0.04 1	0.04 7

test-v	0.11 79	0.09 188	0.07 2	0.19 225	0.08 47	0.12 104	0.28 350	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 125	0.12 136	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 224	0.07 159	0.04 1	0.04 7

HHNet	0.11 79	0.06 19	0.16 219	0.15 38	0.14 315	0.07 16	0.13 43	0.20 121	0.17 99	0.14 122	0.25 223	0.11 73	0.08 49	0.13 132	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 161	0.06 85	0.05 40	0.09 249

IIG-Stereo	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.17 113	0.08 47	0.11 82	0.12 21	0.22 154	0.17 99	0.14 122	0.17 119	0.11 73	0.12 136	0.12 100	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 85	0.05 40	0.04 7

PSM-softLoss	0.12 134	0.07 69	0.15 190	0.17 113	0.09 130	0.08 23	0.13 43	0.24 188	0.17 99	0.14 122	0.19 146	0.13 110	0.11 107	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 161	0.07 159	0.06 101	0.12 301

KMStereo	0.12 134	0.07 69	0.15 190	0.17 113	0.09 130	0.08 23	0.13 43	0.24 188	0.17 99	0.14 122	0.19 146	0.13 110	0.11 107	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 161	0.07 159	0.06 101	0.12 301

ASMatch	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.16 67	0.10 214	0.07 16	0.14 69	0.17 72	0.17 99	0.12 82	0.16 101	0.16 160	0.10 87	0.13 132	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.08 216

GrayStereo	0.11 79	0.06 19	0.11 70	0.19 225	0.09 130	0.09 35	0.16 169	0.18 96	0.17 99	0.14 122	0.17 119	0.17 179	0.11 107	0.12 100	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 85	0.05 40	0.10 267

Pruner-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.12 90	0.17 113	0.09 130	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.17 99	0.13 102	0.19 146	0.13 110	0.09 66	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.06 101	0.08 216

test-2	0.11 79	0.09 188	0.07 2	0.19 225	0.08 47	0.12 104	0.28 350	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 125	0.12 136	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 224	0.07 159	0.04 1	0.04 7

CFNet-RSSM	0.09 11	0.07 69	0.09 28	0.16 67	0.07 18	0.09 35	0.15 114	0.16 42	0.17 99	0.08 5	0.12 60	0.10 57	0.09 66	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

Gwc-CoAtRS	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.16 67	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.17 72	0.17 99	0.08 5	0.10 37	0.12 87	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

xx1	0.11 79	0.08 139	0.12 90	0.17 113	0.09 130	0.13 129	0.15 114	0.16 42	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.16 160	0.16 224	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.08 161	0.08 209	0.07 155	0.07 156

cc1	0.10 50	0.08 139	0.12 90	0.17 113	0.09 130	0.13 129	0.15 114	0.16 42	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.06 98

MIF-Stereo (partial)	0.11 79	0.06 19	0.10 44	0.19 225	0.10 214	0.10 56	0.11 11	0.17 72	0.18 116	0.14 122	0.16 101	0.09 37	0.11 107	0.12 100	0.12 127	0.08 188	0.05 106	0.08 161	0.07 159	0.06 101	0.07 156

Sa-1000	0.12 134	0.08 139	0.08 11	0.18 180	0.08 47	0.14 153	0.22 300	0.22 154	0.18 116	0.15 146	0.20 157	0.17 179	0.11 107	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.05 106	0.09 224	0.09 248	0.05 40	0.05 51

SA	0.12 134	0.09 188	0.08 11	0.18 180	0.08 47	0.12 104	0.24 319	0.23 171	0.18 116	0.17 183	0.27 245	0.14 125	0.11 107	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.09 224	0.08 209	0.05 40	0.04 7

TRStereo	0.09 11	0.05 6	0.12 90	0.15 38	0.12 281	0.10 56	0.13 43	0.18 96	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 159	0.04 1	0.04 7

FTStereo	0.12 134	0.06 19	0.14 153	0.18 180	0.09 130	0.07 16	0.15 114	0.21 138	0.18 116	0.12 82	0.24 194	0.12 87	0.12 136	0.13 132	0.13 156	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 85	0.06 101	0.10 267

test-1	0.10 50	0.07 69	0.16 219	0.19 225	0.08 47	0.11 82	0.24 319	0.14 15	0.18 116	0.09 15	0.07 14	0.09 37	0.08 49	0.07 1	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

BEATNet_4x	0.12 134	0.08 139	0.14 153	0.18 180	0.07 18	0.15 175	0.07 1	0.22 154	0.18 116	0.16 171	0.19 146	0.18 190	0.14 191	0.16 196	0.15 207	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

HITNet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.06 2	0.11 82	0.10 6	0.18 96	0.18 116	0.13 102	0.16 101	0.14 125	0.11 107	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.04 2	0.04 1	0.04 8	0.06 101	0.05 51
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
DN-CSS_ROB	0.13 155	0.13 290	0.16 219	0.18 180	0.10 214	0.16 198	0.08 2	0.22 154	0.18 116	0.17 183	0.22 180	0.13 110	0.13 168	0.12 100	0.13 156	0.05 2	0.05 106	0.10 265	0.10 280	0.08 197	0.06 98

AE-Stereo	0.10 50	0.08 139	0.10 44	0.18 180	0.09 130	0.10 56	0.15 114	0.14 15	0.19 127	0.09 15	0.14 79	0.12 87	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.06 187	0.07 98	0.06 85	0.05 40	0.04 7

DualNet	0.13 155	0.09 188	0.14 153	0.16 67	0.08 47	0.17 217	0.17 189	0.15 26	0.19 127	0.15 146	0.25 223	0.19 198	0.13 168	0.10 18	0.20 260	0.06 54	0.04 2	0.09 224	0.08 209	0.06 101	0.06 98

ffm	0.12 134	0.09 188	0.14 153	0.16 67	0.08 47	0.17 217	0.17 189	0.15 26	0.19 127	0.15 146	0.25 223	0.19 198	0.13 168	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.09 224	0.08 209	0.06 101	0.06 98

ff1	0.13 155	0.09 188	0.14 153	0.16 67	0.08 47	0.17 217	0.17 189	0.15 26	0.19 127	0.15 146	0.25 223	0.19 198	0.13 168	0.14 147	0.20 260	0.06 54	0.04 2	0.09 224	0.08 209	0.06 101	0.06 98

tt1	0.10 50	0.08 139	0.12 90	0.17 113	0.09 130	0.12 104	0.16 169	0.15 26	0.19 127	0.09 15	0.08 17	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.06 98

CASS	0.13 155	0.12 269	0.11 70	0.23 321	0.09 130	0.15 175	0.17 189	0.18 96	0.19 127	0.17 183	0.18 141	0.15 149	0.15 204	0.14 147	0.14 184	0.09 233	0.06 187	0.10 265	0.08 209	0.09 244	0.07 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 67	0.06 2	0.09 35	0.17 189	0.18 96	0.19 127	0.13 102	0.16 101	0.09 37	0.14 191	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

ADStereo(finetuned)	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 67	0.06 2	0.09 35	0.17 189	0.15 26	0.19 127	0.13 102	0.17 119	0.10 57	0.12 136	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

BUS	0.14 184	0.09 188	0.14 153	0.22 302	0.10 214	0.19 251	0.14 69	0.34 311	0.19 127	0.17 183	0.22 180	0.16 160	0.13 168	0.15 165	0.13 156	0.08 188	0.06 187	0.10 265	0.09 248	0.07 155	0.07 156

BSDual-CNN	0.15 217	0.09 188	0.14 153	0.22 302	0.10 214	0.14 153	0.15 114	0.34 311	0.19 127	0.17 183	0.22 180	0.25 259	0.16 224	0.15 165	0.14 184	0.08 188	0.06 187	0.10 265	0.09 248	0.07 155	0.07 156

psmg	0.14 184	0.09 188	0.14 153	0.17 113	0.10 214	0.15 175	0.17 189	0.29 255	0.19 127	0.17 183	0.21 171	0.25 259	0.16 224	0.15 165	0.14 184	0.08 188	0.06 187	0.08 161	0.08 209	0.07 155	0.06 98

NF-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 113	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 171	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 87	0.11 107	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.06 101	0.12 301

OCTAStereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 113	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 171	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 87	0.11 107	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.06 101	0.12 301

RE-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 113	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 171	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 87	0.11 107	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.06 101	0.12 301

TVStereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 113	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 171	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 87	0.11 107	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.06 101	0.12 301

RAFT	0.13 155	0.09 188	0.11 70	0.18 180	0.08 47	0.15 175	0.24 319	0.20 121	0.19 127	0.21 247	0.21 171	0.17 179	0.12 136	0.16 196	0.09 19	0.06 54	0.07 244	0.10 265	0.09 248	0.05 40	0.05 51

LMCR-Stereo	0.15 217	0.08 139	0.13 127	0.21 289	0.09 130	0.17 217	0.20 275	0.27 231	0.19 127	0.24 280	0.24 194	0.23 243	0.17 243	0.20 258	0.17 232	0.07 141	0.06 187	0.08 161	0.06 85	0.10 271	0.08 216

TANstereo	0.09 11	0.04 1	0.08 11	0.13 6	0.06 2	0.11 82	0.14 69	0.15 26	0.19 127	0.11 58	0.15 93	0.10 57	0.06 6	0.12 100	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

Anonymous	0.14 184	0.10 235	0.24 300	0.22 302	0.13 298	0.18 232	0.22 300	0.20 121	0.19 127	0.14 122	0.12 60	0.11 73	0.13 168	0.16 196	0.13 156	0.08 188	0.07 244	0.08 161	0.08 209	0.12 300	0.10 267

DCANet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 67	0.06 2	0.09 35	0.17 189	0.15 26	0.19 127	0.13 102	0.17 119	0.10 57	0.11 107	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

xxxx	0.15 217	0.07 69	0.14 153	0.14 13	0.08 47	0.23 298	0.18 229	0.31 275	0.19 127	0.14 122	0.28 254	0.22 231	0.14 191	0.15 165	0.26 326	0.09 233	0.05 106	0.07 98	0.07 159	0.08 197	0.07 156

StereoVision	0.13 155	0.12 269	0.09 28	0.24 326	0.10 214	0.15 175	0.21 291	0.21 138	0.20 148	0.12 82	0.24 194	0.10 57	0.10 87	0.16 196	0.10 49	0.09 233	0.11 316	0.12 307	0.12 321	0.06 101	0.05 51

fff	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 189	0.16 42	0.20 148	0.13 102	0.16 101	0.10 57	0.11 107	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

x	0.13 155	0.07 69	0.14 153	0.14 13	0.08 47	0.18 232	0.14 69	0.22 154	0.20 148	0.15 146	0.19 146	0.19 198	0.17 243	0.18 228	0.18 246	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.06 85	0.07 155	0.07 156

CRFU-Net	0.16 235	0.08 139	0.14 153	0.17 113	0.09 130	0.19 251	0.14 69	0.26 213	0.20 148	0.28 315	0.27 245	0.29 288	0.17 243	0.19 239	0.17 232	0.09 233	0.09 289	0.07 98	0.07 159	0.08 197	0.08 216

GANet-ADL	0.13 155	0.07 69	0.15 190	0.17 113	0.10 214	0.18 232	0.15 114	0.30 269	0.20 148	0.13 102	0.18 141	0.19 198	0.12 136	0.16 196	0.13 156	0.08 188	0.06 187	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.08 216

PFNet	0.12 134	0.06 19	0.17 244	0.17 113	0.08 47	0.09 35	0.15 114	0.26 213	0.20 148	0.16 171	0.16 101	0.14 125	0.11 107	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.05 40	0.05 51

raft+_RVC	0.11 79	0.07 69	0.09 28	0.16 67	0.07 18	0.10 56	0.11 11	0.24 188	0.20 148	0.12 82	0.15 93	0.12 87	0.08 49	0.12 100	0.13 156	0.07 141	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.05 40	0.05 51

csc	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 189	0.16 42	0.20 148	0.13 102	0.16 101	0.10 57	0.11 107	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

cscssc	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 189	0.16 42	0.20 148	0.13 102	0.16 101	0.10 57	0.11 107	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

222	0.16 235	0.07 69	0.14 153	0.14 13	0.08 47	0.24 303	0.18 229	0.30 269	0.20 148	0.17 183	0.28 254	0.17 179	0.16 224	0.15 165	0.40 373	0.10 264	0.05 106	0.07 98	0.06 85	0.07 155	0.08 216

test_xeample	0.15 217	0.06 19	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.21 277	0.20 275	0.28 245	0.20 148	0.16 171	0.29 265	0.19 198	0.16 224	0.15 165	0.26 326	0.09 233	0.05 106	0.07 98	0.07 159	0.07 155	0.07 156

RAFT + AFF	0.13 155	0.07 69	0.20 278	0.20 265	0.10 214	0.14 153	0.24 319	0.26 213	0.20 148	0.11 58	0.10 37	0.12 87	0.10 87	0.15 165	0.12 127	0.07 141	0.06 187	0.09 224	0.08 209	0.06 101	0.08 216

RASNet	0.14 184	0.07 69	0.14 153	0.16 67	0.08 47	0.18 232	0.14 69	0.29 255	0.20 148	0.17 183	0.25 223	0.21 214	0.18 252	0.20 258	0.19 254	0.07 141	0.06 187	0.06 31	0.08 209	0.06 101	0.06 98

EKT-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.14 153	0.15 38	0.10 214	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.21 161	0.11 58	0.08 17	0.12 87	0.09 66	0.11 45	0.12 127	0.08 188	0.06 187	0.07 98	0.06 85	0.08 197	0.07 156

iRaft-Stereo_5w	0.12 134	0.09 188	0.12 90	0.19 225	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 138	0.21 161	0.19 222	0.14 79	0.11 73	0.09 66	0.20 258	0.16 221	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 85	0.05 40	0.06 98

test_3	0.10 50	0.09 188	0.10 44	0.20 265	0.08 47	0.13 129	0.26 338	0.14 15	0.21 161	0.10 40	0.10 37	0.09 37	0.09 66	0.08 6	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 161	0.07 159	0.04 1	0.04 7

PFNet+	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.16 67	0.09 130	0.05 1	0.12 21	0.17 72	0.21 161	0.16 171	0.19 146	0.14 125	0.10 87	0.11 45	0.11 85	0.08 188	0.05 106	0.09 224	0.08 209	0.06 101	0.11 290

OMP-Stereo	0.11 79	0.06 19	0.14 153	0.18 180	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 138	0.21 161	0.13 102	0.14 79	0.11 73	0.12 136	0.11 45	0.13 156	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.05 40	0.04 7

sAnonymous2	0.13 155	0.12 269	0.24 300	0.20 265	0.12 281	0.17 217	0.13 43	0.26 213	0.21 161	0.11 58	0.11 52	0.13 110	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 233	0.05 106	0.08 161	0.06 85	0.15 340	0.10 267

CroCo_RVC	0.13 155	0.12 269	0.24 300	0.20 265	0.12 281	0.17 217	0.13 43	0.26 213	0.21 161	0.11 58	0.11 52	0.13 110	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 233	0.05 106	0.08 161	0.06 85	0.15 340	0.10 267

ac_64	0.16 235	0.08 139	0.15 190	0.18 180	0.10 214	0.22 285	0.18 229	0.24 188	0.21 161	0.18 209	0.24 194	0.29 288	0.18 252	0.19 239	0.22 288	0.09 233	0.07 244	0.08 161	0.09 248	0.07 155	0.06 98

GANet-RSSM	0.14 184	0.07 69	0.13 127	0.13 6	0.08 47	0.14 153	0.17 189	0.22 154	0.21 161	0.17 183	0.24 194	0.23 243	0.15 204	0.16 196	0.15 207	0.10 264	0.06 187	0.07 98	0.08 209	0.08 197	0.07 156

DeepPruner_ROB	0.16 235	0.11 255	0.15 190	0.17 113	0.10 214	0.17 217	0.15 114	0.32 284	0.21 161	0.19 222	0.21 171	0.22 231	0.18 252	0.20 258	0.15 207	0.13 329	0.09 289	0.09 224	0.09 248	0.11 286	0.10 267

MLCV	0.12 134	0.07 69	0.16 219	0.18 180	0.06 2	0.15 175	0.17 189	0.19 115	0.21 161	0.18 209	0.25 223	0.17 179	0.13 168	0.14 147	0.13 156	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

anonymousdsp2	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.16 67	0.09 130	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.22 172	0.13 102	0.14 79	0.12 87	0.09 66	0.14 147	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

Selective-RAFT	0.11 79	0.10 235	0.11 70	0.21 289	0.08 47	0.16 198	0.13 43	0.20 121	0.22 172	0.10 40	0.10 37	0.11 73	0.10 87	0.15 165	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

RAFT+CT+SA	0.13 155	0.11 255	0.09 28	0.19 225	0.09 130	0.15 175	0.28 350	0.22 154	0.22 172	0.15 146	0.26 238	0.10 57	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 209	0.07 155	0.06 98

CrosDoStereo	0.12 134	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 114	0.17 72	0.22 172	0.19 222	0.24 194	0.15 149	0.11 107	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 159	0.05 40	0.05 51

DeepStereo_LL	0.12 134	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 114	0.17 72	0.22 172	0.19 222	0.24 194	0.15 149	0.11 107	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 159	0.05 40	0.05 51

HCRNet	0.16 235	0.24 358	0.12 90	0.35 372	0.11 252	0.15 175	0.17 189	0.26 213	0.22 172	0.19 222	0.24 194	0.21 214	0.14 191	0.15 165	0.13 156	0.11 285	0.07 244	0.11 292	0.10 280	0.09 244	0.07 156

FADNet_RVC	0.16 235	0.14 302	0.40 350	0.20 265	0.11 252	0.13 129	0.13 43	0.26 213	0.22 172	0.21 247	0.23 186	0.20 208	0.17 243	0.14 147	0.16 221	0.08 188	0.08 266	0.12 307	0.09 248	0.11 286	0.10 267

UCFNet_RVC	0.14 184	0.08 139	0.13 127	0.11 1	0.10 214	0.20 263	0.10 6	0.24 188	0.22 172	0.17 183	0.20 157	0.23 243	0.15 204	0.17 217	0.15 207	0.12 309	0.07 244	0.10 265	0.13 330	0.11 286	0.10 267

CBFPSM	0.14 184	0.06 19	0.26 307	0.17 113	0.09 130	0.13 129	0.15 114	0.22 154	0.23 180	0.20 239	0.27 245	0.24 249	0.16 224	0.16 196	0.18 246	0.06 54	0.06 187	0.06 31	0.07 159	0.07 155	0.07 156

iinet-f	0.16 235	0.06 19	0.45 355	0.14 13	0.10 214	0.21 277	0.14 69	0.27 231	0.23 180	0.21 247	0.24 194	0.21 214	0.15 204	0.18 228	0.21 279	0.09 233	0.07 244	0.07 98	0.06 85	0.09 244	0.10 267

PSMNet-ADL	0.15 217	0.12 269	0.13 127	0.22 302	0.09 130	0.13 129	0.20 275	0.26 213	0.23 180	0.18 209	0.20 157	0.24 249	0.16 224	0.18 228	0.17 232	0.08 188	0.08 266	0.08 161	0.11 303	0.08 197	0.07 156

IRAFT_RVC	0.12 134	0.08 139	0.16 219	0.19 225	0.08 47	0.07 16	0.15 114	0.24 188	0.23 180	0.14 122	0.14 79	0.15 149	0.12 136	0.12 100	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.09 224	0.06 85	0.06 101	0.06 98

ICVP	0.15 217	0.09 188	0.12 90	0.22 302	0.09 130	0.17 217	0.21 291	0.25 201	0.23 180	0.18 209	0.30 269	0.26 267	0.18 252	0.17 217	0.14 184	0.09 233	0.07 244	0.08 161	0.07 159	0.07 155	0.07 156
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 155	0.14 302	0.11 70	0.23 321	0.08 47	0.15 175	0.21 291	0.20 121	0.23 180	0.14 122	0.24 194	0.16 160	0.12 136	0.16 196	0.14 184	0.05 2	0.06 187	0.08 161	0.06 85	0.09 244	0.05 51

111	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.21 138	0.23 180	0.11 58	0.12 60	0.14 125	0.11 107	0.13 132	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.05 40	0.05 51

FENet	0.13 155	0.08 139	0.12 90	0.16 67	0.08 47	0.14 153	0.15 114	0.22 154	0.23 180	0.17 183	0.23 186	0.16 160	0.12 136	0.14 147	0.15 207	0.08 188	0.05 106	0.08 161	0.08 209	0.07 155	0.07 156

STTStereo	0.18 266	0.12 269	0.27 313	0.20 265	0.11 252	0.16 198	0.21 291	0.29 255	0.23 180	0.21 247	0.30 269	0.29 288	0.18 252	0.20 258	0.19 254	0.12 309	0.11 316	0.11 292	0.14 334	0.09 244	0.08 216

StereoDRNet-Refined	0.17 254	0.12 269	0.15 190	0.20 265	0.09 130	0.18 232	0.18 229	0.26 213	0.23 180	0.26 298	0.40 328	0.22 231	0.17 243	0.21 274	0.20 260	0.08 188	0.05 106	0.09 224	0.10 280	0.07 155	0.07 156
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
1111x	0.15 217	0.08 139	0.12 90	0.18 180	0.07 18	0.18 232	0.25 332	0.31 275	0.24 190	0.17 183	0.24 194	0.26 267	0.15 204	0.13 132	0.23 298	0.07 141	0.07 244	0.08 161	0.09 248	0.07 155	0.06 98

LL-Strereo	0.13 155	0.09 188	0.11 70	0.20 265	0.10 214	0.11 82	0.18 229	0.32 284	0.24 190	0.15 146	0.15 93	0.14 125	0.13 168	0.19 239	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 224	0.08 209	0.04 1	0.05 51

gwcnet-sp	0.14 184	0.07 69	0.12 90	0.18 180	0.09 130	0.16 198	0.17 189	0.24 188	0.24 190	0.18 209	0.24 194	0.15 149	0.16 224	0.15 165	0.15 207	0.08 188	0.06 187	0.07 98	0.08 209	0.08 197	0.07 156

scenet	0.14 184	0.07 69	0.12 90	0.18 180	0.09 130	0.16 198	0.17 189	0.24 188	0.24 190	0.18 209	0.24 194	0.15 149	0.16 224	0.15 165	0.15 207	0.08 188	0.06 187	0.07 98	0.08 209	0.08 197	0.07 156

ssnet	0.14 184	0.07 69	0.12 90	0.18 180	0.09 130	0.16 198	0.17 189	0.24 188	0.24 190	0.18 209	0.24 194	0.15 149	0.16 224	0.15 165	0.15 207	0.08 188	0.06 187	0.07 98	0.08 209	0.08 197	0.07 156

test_5	0.14 184	0.12 269	0.08 11	0.20 265	0.10 214	0.14 153	0.29 358	0.21 138	0.24 190	0.18 209	0.28 254	0.11 73	0.15 204	0.12 100	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.08 209	0.08 197	0.07 156

GLC_STEREO	0.11 79	0.07 69	0.11 70	0.17 113	0.07 18	0.09 35	0.13 43	0.15 26	0.24 190	0.12 82	0.13 70	0.12 87	0.08 49	0.18 228	0.11 85	0.06 54	0.08 266	0.08 161	0.06 85	0.05 40	0.05 51

MIPNet	0.11 79	0.08 139	0.14 153	0.17 113	0.09 130	0.12 104	0.14 69	0.20 121	0.24 190	0.11 58	0.10 37	0.09 37	0.07 31	0.13 132	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

IPLGR	0.11 79	0.09 188	0.16 219	0.18 180	0.08 47	0.12 104	0.17 189	0.21 138	0.24 190	0.11 58	0.12 60	0.11 73	0.08 49	0.12 100	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 85	0.04 1	0.04 7

AACVNet	0.16 235	0.08 139	0.14 153	0.15 38	0.10 214	0.18 232	0.15 114	0.23 171	0.24 190	0.27 304	0.27 245	0.28 281	0.17 243	0.19 239	0.16 221	0.09 233	0.07 244	0.09 224	0.07 159	0.10 271	0.09 249

GwcNet-ADL	0.13 155	0.08 139	0.14 153	0.20 265	0.09 130	0.11 82	0.20 275	0.30 269	0.24 190	0.13 102	0.14 79	0.18 190	0.14 191	0.13 132	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.06 98

DEmStereo	0.12 134	0.06 19	0.14 153	0.14 13	0.10 214	0.16 198	0.15 114	0.16 42	0.24 190	0.17 183	0.24 194	0.13 110	0.14 191	0.12 100	0.13 156	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.05 40	0.05 51

GMStereo	0.13 155	0.14 302	0.14 153	0.18 180	0.09 130	0.15 175	0.16 169	0.20 121	0.24 190	0.16 171	0.17 119	0.10 57	0.10 87	0.16 196	0.13 156	0.07 141	0.06 187	0.06 31	0.06 85	0.07 155	0.06 98
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSMNet-RSSM	0.14 184	0.07 69	0.13 127	0.15 38	0.08 47	0.13 129	0.16 169	0.24 188	0.24 190	0.16 171	0.28 254	0.22 231	0.14 191	0.15 165	0.13 156	0.11 285	0.06 187	0.09 224	0.12 321	0.08 197	0.07 156

CFNet-ft	0.14 184	0.07 69	0.15 190	0.12 3	0.09 130	0.16 198	0.18 229	0.22 154	0.24 190	0.17 183	0.26 238	0.24 249	0.14 191	0.16 196	0.14 184	0.11 285	0.06 187	0.08 161	0.09 248	0.09 244	0.08 216

DMCA-RVC	0.17 254	0.10 235	0.15 190	0.24 326	0.11 252	0.18 232	0.18 229	0.25 201	0.24 190	0.21 247	0.26 238	0.25 259	0.27 319	0.18 228	0.20 260	0.12 309	0.08 266	0.13 321	0.10 280	0.10 271	0.08 216

FADNet-RVC-Resample	0.16 235	0.11 255	0.31 329	0.22 302	0.11 252	0.19 251	0.14 69	0.25 201	0.24 190	0.24 280	0.27 245	0.20 208	0.15 204	0.16 196	0.15 207	0.07 141	0.08 266	0.12 307	0.10 280	0.09 244	0.10 267

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 303	0.21 350	0.24 300	0.26 342	0.11 252	0.23 298	0.14 69	0.39 345	0.24 190	0.32 336	0.36 304	0.30 296	0.21 279	0.19 239	0.21 279	0.17 358	0.14 345	0.21 360	0.16 346	0.12 300	0.12 301

CFNet_RVC	0.14 184	0.07 69	0.15 190	0.12 3	0.09 130	0.16 198	0.18 229	0.22 154	0.24 190	0.17 183	0.26 238	0.24 249	0.14 191	0.16 196	0.14 184	0.11 285	0.06 187	0.08 161	0.09 248	0.09 244	0.08 216

mmx	0.14 184	0.09 188	0.14 153	0.16 67	0.08 47	0.17 217	0.17 189	0.27 231	0.25 209	0.15 146	0.25 223	0.19 198	0.13 168	0.14 147	0.20 260	0.08 188	0.06 187	0.09 224	0.08 209	0.08 197	0.08 216

xxx	0.14 184	0.09 188	0.14 153	0.16 67	0.08 47	0.17 217	0.17 189	0.27 231	0.25 209	0.15 146	0.25 223	0.19 198	0.13 168	0.14 147	0.20 260	0.08 188	0.06 187	0.09 224	0.08 209	0.08 197	0.08 216

GMStereo_Zeroshot	0.16 235	0.13 290	0.24 300	0.20 265	0.10 214	0.17 217	0.13 43	0.29 255	0.25 209	0.23 272	0.32 281	0.25 259	0.11 107	0.19 239	0.14 184	0.09 233	0.06 187	0.11 292	0.06 85	0.12 300	0.08 216

ssnet_v2	0.17 254	0.10 235	0.17 244	0.17 113	0.11 252	0.21 277	0.21 291	0.33 301	0.25 209	0.22 260	0.22 180	0.27 274	0.18 252	0.22 285	0.20 260	0.11 285	0.09 289	0.09 224	0.09 248	0.08 197	0.08 216

hknet	0.15 217	0.11 255	0.13 127	0.22 302	0.11 252	0.14 153	0.15 114	0.34 311	0.25 209	0.17 183	0.22 180	0.22 231	0.18 252	0.17 217	0.12 127	0.07 141	0.06 187	0.10 265	0.09 248	0.07 155	0.07 156

dd	0.15 217	0.16 315	0.16 219	0.19 225	0.09 130	0.15 175	0.18 229	0.21 138	0.25 209	0.23 272	0.20 157	0.21 214	0.09 66	0.21 274	0.16 221	0.10 264	0.06 187	0.08 161	0.06 85	0.08 197	0.06 98

THIR-Stereo	0.12 134	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.14 153	0.16 169	0.17 72	0.25 209	0.16 171	0.24 194	0.14 125	0.12 136	0.12 100	0.14 184	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 159	0.05 40	0.05 51

GES	0.14 184	0.08 139	0.16 219	0.15 38	0.10 214	0.13 129	0.13 43	0.28 245	0.25 209	0.16 171	0.23 186	0.18 190	0.13 168	0.16 196	0.13 156	0.08 188	0.07 244	0.07 98	0.06 85	0.08 197	0.09 249

cf-r	0.13 155	0.07 69	0.12 90	0.16 67	0.08 47	0.14 153	0.19 260	0.20 121	0.25 209	0.17 183	0.25 223	0.21 214	0.16 224	0.14 147	0.14 184	0.10 264	0.05 106	0.06 31	0.08 209	0.06 101	0.06 98

CFNet	0.15 217	0.10 235	0.17 244	0.17 113	0.08 47	0.18 232	0.09 3	0.28 245	0.25 209	0.19 222	0.24 194	0.24 249	0.17 243	0.17 217	0.14 184	0.08 188	0.06 187	0.09 224	0.10 280	0.07 155	0.06 98

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 254	0.10 235	0.22 288	0.20 265	0.10 214	0.15 175	0.18 229	0.31 275	0.25 209	0.21 247	0.30 269	0.25 259	0.17 243	0.21 274	0.20 260	0.09 233	0.06 187	0.08 161	0.08 209	0.07 155	0.08 216
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 285	0.21 350	0.23 297	0.20 265	0.10 214	0.19 251	0.17 189	0.36 329	0.25 209	0.27 304	0.33 294	0.27 274	0.24 300	0.20 258	0.20 260	0.15 343	0.12 325	0.17 347	0.14 334	0.10 271	0.08 216

HSM	0.15 217	0.08 139	0.14 153	0.16 67	0.09 130	0.16 198	0.14 69	0.28 245	0.25 209	0.19 222	0.23 186	0.37 333	0.16 224	0.20 258	0.15 207	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 85	0.07 155	0.06 98

IER	0.14 184	0.07 69	0.13 127	0.17 113	0.09 130	0.14 153	0.16 169	0.25 201	0.26 222	0.18 209	0.25 223	0.17 179	0.20 275	0.16 196	0.14 184	0.08 188	0.05 106	0.07 98	0.06 85	0.08 197	0.07 156

UPFNet	0.16 235	0.08 139	0.12 90	0.20 265	0.12 281	0.20 263	0.23 310	0.28 245	0.26 222	0.17 183	0.24 194	0.22 231	0.19 267	0.19 239	0.21 279	0.09 233	0.07 244	0.08 161	0.09 248	0.08 197	0.06 98

hitnet-ft	0.18 266	0.09 188	0.17 244	0.14 13	0.09 130	0.26 321	0.20 275	0.25 201	0.26 222	0.24 280	0.32 281	0.31 306	0.22 288	0.24 304	0.21 279	0.12 309	0.07 244	0.10 265	0.08 209	0.12 300	0.11 290

FADNet-RVC	0.20 285	0.20 344	0.38 347	0.21 289	0.16 336	0.20 263	0.15 114	0.26 213	0.26 222	0.26 298	0.32 281	0.26 267	0.21 279	0.22 285	0.19 254	0.12 309	0.13 338	0.12 307	0.14 334	0.13 317	0.18 359

GANet	0.21 294	0.12 269	0.21 283	0.24 326	0.13 298	0.22 285	0.22 300	0.41 354	0.26 222	0.31 330	0.42 343	0.37 333	0.28 327	0.23 296	0.22 288	0.10 264	0.12 325	0.10 265	0.09 248	0.10 271	0.08 216

iResNet	0.13 155	0.10 235	0.18 261	0.19 225	0.08 47	0.13 129	0.18 229	0.20 121	0.26 222	0.15 146	0.23 186	0.15 149	0.13 168	0.14 147	0.14 184	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

pmcnn	0.15 217	0.07 69	0.19 270	0.15 38	0.07 18	0.20 263	0.15 114	0.24 188	0.26 222	0.21 247	0.34 298	0.28 281	0.18 252	0.18 228	0.17 232	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.07 155	0.06 98

SMFormer	0.14 184	0.07 69	0.17 244	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 189	0.26 213	0.27 229	0.19 222	0.20 157	0.18 190	0.15 204	0.15 165	0.17 232	0.08 188	0.05 106	0.07 98	0.06 85	0.07 155	0.06 98

tta	0.14 184	0.07 69	0.17 244	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 189	0.26 213	0.27 229	0.19 222	0.20 157	0.18 190	0.15 204	0.15 165	0.17 232	0.08 188	0.05 106	0.07 98	0.06 85	0.06 101	0.06 98

qqq1	0.13 155	0.07 69	0.17 244	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 189	0.26 213	0.27 229	0.19 222	0.20 157	0.18 190	0.15 204	0.15 165	0.11 85	0.08 188	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

fff1	0.13 155	0.07 69	0.17 244	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 189	0.26 213	0.27 229	0.19 222	0.20 157	0.18 190	0.15 204	0.15 165	0.11 85	0.08 188	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

CoDeX	0.12 134	0.07 69	0.12 90	0.17 113	0.08 47	0.12 104	0.15 114	0.23 171	0.27 229	0.13 102	0.17 119	0.16 160	0.11 107	0.14 147	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 85	0.06 101	0.05 51

UDGNet	0.14 184	0.13 290	0.16 219	0.17 113	0.10 214	0.12 104	0.16 169	0.21 138	0.27 229	0.20 239	0.20 157	0.16 160	0.13 168	0.16 196	0.13 156	0.10 264	0.06 187	0.09 224	0.07 159	0.06 101	0.07 156

ADLNet	0.16 235	0.08 139	0.15 190	0.16 67	0.10 214	0.16 198	0.17 189	0.32 284	0.27 229	0.22 260	0.27 245	0.24 249	0.16 224	0.18 228	0.21 279	0.10 264	0.06 187	0.10 265	0.10 280	0.08 197	0.09 249

SFCPSM	0.13 155	0.07 69	0.14 153	0.17 113	0.09 130	0.15 175	0.16 169	0.28 245	0.27 229	0.14 122	0.17 119	0.12 87	0.13 168	0.14 147	0.11 85	0.08 188	0.05 106	0.07 98	0.07 159	0.07 155	0.06 98

GwcNet-RSSM	0.14 184	0.07 69	0.12 90	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.20 275	0.21 138	0.27 229	0.18 209	0.27 245	0.22 231	0.16 224	0.14 147	0.15 207	0.10 264	0.05 106	0.07 98	0.09 248	0.07 155	0.07 156

DMCA	0.14 184	0.09 188	0.16 219	0.19 225	0.09 130	0.15 175	0.17 189	0.23 171	0.27 229	0.14 122	0.19 146	0.17 179	0.18 252	0.15 165	0.17 232	0.10 264	0.06 187	0.08 161	0.06 85	0.09 244	0.10 267

DANet	0.21 294	0.15 308	0.28 318	0.25 337	0.13 298	0.22 285	0.19 260	0.27 231	0.27 229	0.28 315	0.32 281	0.35 327	0.31 343	0.31 335	0.23 298	0.11 285	0.09 289	0.11 292	0.10 280	0.13 317	0.11 290
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
whm_eth	0.14 184	0.09 188	0.20 278	0.20 265	0.12 281	0.12 104	0.15 114	0.18 96	0.28 240	0.17 183	0.32 281	0.09 37	0.12 136	0.18 228	0.14 184	0.07 141	0.07 244	0.08 161	0.07 159	0.07 155	0.07 156

dad	0.17 254	0.20 344	0.20 278	0.16 67	0.11 252	0.20 263	0.18 229	0.21 138	0.28 240	0.30 324	0.24 194	0.29 288	0.13 168	0.19 239	0.16 221	0.18 359	0.09 289	0.11 292	0.09 248	0.11 286	0.07 156

Anonymous3	0.16 235	0.13 290	0.33 334	0.26 342	0.14 315	0.27 328	0.17 189	0.28 245	0.28 240	0.15 146	0.17 119	0.14 125	0.10 87	0.15 165	0.12 127	0.08 188	0.08 266	0.08 161	0.08 209	0.08 197	0.11 290

AdaStereo	0.15 217	0.11 255	0.15 190	0.18 180	0.09 130	0.20 263	0.11 11	0.32 284	0.28 240	0.20 239	0.23 186	0.20 208	0.13 168	0.19 239	0.14 184	0.12 309	0.05 106	0.10 265	0.07 159	0.09 244	0.07 156
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.
NCCL2	0.23 318	0.15 308	0.17 244	0.34 370	0.18 356	0.24 303	0.23 310	0.34 311	0.28 240	0.31 330	0.38 315	0.38 337	0.28 327	0.23 296	0.24 308	0.15 343	0.12 325	0.18 355	0.21 361	0.13 317	0.13 314

CBMV_ROB	0.19 276	0.13 290	0.17 244	0.16 67	0.11 252	0.15 175	0.13 43	0.26 213	0.28 240	0.27 304	0.30 269	0.27 274	0.24 300	0.23 296	0.16 221	0.15 343	0.17 359	0.22 364	0.20 359	0.10 271	0.11 290

DLCB_ROB	0.18 266	0.10 235	0.15 190	0.23 321	0.11 252	0.24 303	0.18 229	0.29 255	0.28 240	0.27 304	0.28 254	0.28 281	0.24 300	0.19 239	0.20 260	0.08 188	0.08 266	0.09 224	0.09 248	0.07 155	0.07 156

ttt	0.14 184	0.08 139	0.14 153	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.18 229	0.27 231	0.29 247	0.16 171	0.24 194	0.17 179	0.13 168	0.13 132	0.14 184	0.11 285	0.08 266	0.09 224	0.08 209	0.09 244	0.08 216

anonymousa	0.13 155	0.07 69	0.13 127	0.18 180	0.09 130	0.13 129	0.17 189	0.19 115	0.29 247	0.15 146	0.24 194	0.15 149	0.14 191	0.14 147	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.09 248	0.05 40	0.06 98

HBP-ISP	0.18 266	0.13 290	0.16 219	0.15 38	0.11 252	0.08 23	0.13 43	0.28 245	0.29 247	0.22 260	0.33 294	0.21 214	0.25 308	0.23 296	0.17 232	0.14 340	0.16 354	0.21 360	0.17 353	0.10 271	0.08 216

DAS	0.15 217	0.08 139	0.18 261	0.19 225	0.10 214	0.19 251	0.17 189	0.27 231	0.29 247	0.18 209	0.25 223	0.21 214	0.15 204	0.16 196	0.12 127	0.08 188	0.06 187	0.06 31	0.06 85	0.07 155	0.07 156

SepStereo	0.15 217	0.08 139	0.18 261	0.19 225	0.10 214	0.19 251	0.17 189	0.27 231	0.29 247	0.18 209	0.25 223	0.21 214	0.15 204	0.25 309	0.12 127	0.08 188	0.06 187	0.06 31	0.06 85	0.07 155	0.07 156

UNet	0.17 254	0.09 188	0.18 261	0.19 225	0.12 281	0.27 328	0.19 260	0.33 301	0.29 247	0.21 247	0.24 194	0.23 243	0.19 267	0.19 239	0.18 246	0.07 141	0.06 187	0.08 161	0.07 159	0.08 197	0.06 98

HSM-Net_RVC	0.14 184	0.08 139	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.15 114	0.27 231	0.29 247	0.19 222	0.21 171	0.29 288	0.14 191	0.17 217	0.13 156	0.06 54	0.06 187	0.06 31	0.06 85	0.07 155	0.06 98
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDUNet	0.22 303	0.17 326	0.21 283	0.22 302	0.15 326	0.25 313	0.24 319	0.29 255	0.30 254	0.31 330	0.36 304	0.33 317	0.25 308	0.24 304	0.20 260	0.18 359	0.13 338	0.17 347	0.11 303	0.16 347	0.16 350

SACVNet	0.18 266	0.12 269	0.14 153	0.17 113	0.13 298	0.22 285	0.18 229	0.31 275	0.30 254	0.23 272	0.31 277	0.30 296	0.22 288	0.22 285	0.17 232	0.11 285	0.08 266	0.10 265	0.10 280	0.12 300	0.14 331

DRaft	0.12 134	0.06 19	0.11 70	0.14 13	0.09 130	0.14 153	0.17 189	0.21 138	0.30 254	0.17 183	0.28 254	0.10 57	0.15 204	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 85	0.05 40	0.05 51

TDLM	0.17 254	0.12 269	0.13 127	0.24 326	0.10 214	0.18 232	0.18 229	0.36 329	0.30 254	0.21 247	0.28 254	0.28 281	0.18 252	0.23 296	0.18 246	0.11 285	0.07 244	0.10 265	0.10 280	0.08 197	0.08 216

SGM-Forest	0.20 285	0.14 302	0.18 261	0.19 225	0.13 298	0.20 263	0.22 300	0.33 301	0.30 254	0.24 280	0.29 265	0.28 281	0.19 267	0.23 296	0.17 232	0.15 343	0.16 354	0.15 339	0.14 334	0.12 300	0.12 301
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 276	0.14 302	0.17 244	0.18 180	0.10 214	0.20 263	0.11 11	0.29 255	0.30 254	0.29 321	0.30 269	0.30 296	0.23 294	0.27 314	0.19 254	0.13 329	0.15 351	0.17 347	0.16 346	0.10 271	0.10 267
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Syn2CoEx	0.21 294	0.16 315	0.27 313	0.29 363	0.14 315	0.26 321	0.20 275	0.33 301	0.31 260	0.28 315	0.36 304	0.27 274	0.25 308	0.19 239	0.24 308	0.16 354	0.12 325	0.14 331	0.11 303	0.09 244	0.08 216

DSFCA	0.16 235	0.09 188	0.14 153	0.16 67	0.10 214	0.20 263	0.19 260	0.28 245	0.31 260	0.23 272	0.24 194	0.22 231	0.15 204	0.19 239	0.20 260	0.10 264	0.07 244	0.09 224	0.09 248	0.08 197	0.08 216

FADNet	0.21 294	0.22 354	0.36 343	0.18 180	0.17 349	0.24 303	0.13 43	0.31 275	0.31 260	0.23 272	0.25 223	0.27 274	0.21 279	0.19 239	0.15 207	0.13 329	0.15 351	0.12 307	0.15 344	0.16 347	0.18 359

AANet_RVC	0.16 235	0.10 235	0.10 44	0.18 180	0.09 130	0.18 232	0.19 260	0.26 213	0.31 260	0.22 260	0.35 301	0.21 214	0.21 279	0.22 285	0.16 221	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 85	0.07 155	0.06 98

iResNet_ROB	0.14 184	0.07 69	0.13 127	0.14 13	0.07 18	0.18 232	0.14 69	0.26 213	0.31 260	0.22 260	0.25 223	0.23 243	0.15 204	0.15 165	0.13 156	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.08 197	0.08 216

SGM_RVC	0.23 318	0.12 269	0.15 190	0.15 38	0.09 130	0.33 348	0.18 229	0.34 311	0.31 260	0.44 365	0.37 310	0.53 371	0.35 353	0.35 352	0.24 308	0.13 329	0.13 338	0.13 321	0.13 330	0.10 271	0.11 290
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SDNR	0.19 276	0.08 139	0.19 270	0.16 67	0.12 281	0.77 396	0.14 69	0.25 201	0.32 266	0.19 222	0.24 194	0.19 198	0.13 168	0.19 239	0.15 207	0.16 354	0.18 361	0.14 331	0.11 303	0.08 197	0.11 290

CSP-Net	0.16 235	0.09 188	0.14 153	0.16 67	0.09 130	0.19 251	0.17 189	0.25 201	0.32 266	0.25 293	0.30 269	0.24 249	0.15 204	0.21 274	0.18 246	0.09 233	0.06 187	0.07 98	0.07 159	0.08 197	0.07 156

APVNet	0.22 303	0.12 269	0.19 270	0.18 180	0.14 315	0.32 342	0.31 371	0.39 345	0.32 266	0.27 304	0.40 328	0.30 296	0.29 335	0.26 311	0.25 317	0.11 285	0.12 325	0.11 292	0.14 334	0.12 300	0.12 301

HGLStereo	0.17 254	0.08 139	0.19 270	0.17 113	0.12 281	0.18 232	0.18 229	0.31 275	0.32 266	0.21 247	0.32 281	0.25 259	0.18 252	0.19 239	0.20 260	0.09 233	0.09 289	0.07 98	0.07 159	0.09 244	0.10 267

NOSS_ROB	0.19 276	0.12 269	0.18 261	0.16 67	0.12 281	0.15 175	0.12 21	0.30 269	0.32 266	0.20 239	0.22 180	0.27 274	0.23 294	0.21 274	0.16 221	0.16 354	0.18 361	0.23 365	0.21 361	0.12 300	0.13 314

WCMA_ROB	0.24 326	0.11 255	0.22 288	0.17 113	0.14 315	0.32 342	0.15 114	0.32 284	0.32 266	0.38 349	0.53 360	0.40 348	0.34 351	0.34 346	0.25 317	0.11 285	0.12 325	0.12 307	0.10 280	0.14 329	0.14 331

SQANet	0.23 318	0.23 355	0.30 327	0.30 365	0.19 358	0.27 328	0.13 43	0.29 255	0.33 272	0.24 280	0.37 310	0.31 306	0.22 288	0.27 314	0.23 298	0.15 343	0.10 307	0.21 360	0.16 346	0.21 362	0.15 339

ToySt	0.17 254	0.11 255	0.18 261	0.17 113	0.11 252	0.16 198	0.25 332	0.24 188	0.33 272	0.19 222	0.24 194	0.26 267	0.24 300	0.19 239	0.20 260	0.07 141	0.08 266	0.09 224	0.10 280	0.09 244	0.08 216

raft_robust	0.13 155	0.10 235	0.07 2	0.18 180	0.08 47	0.13 129	0.24 319	0.28 245	0.33 272	0.20 239	0.19 146	0.14 125	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.07 159	0.05 40	0.04 7

ccnet	0.29 350	0.28 368	0.23 297	0.20 265	0.28 375	0.41 366	0.21 291	0.45 367	0.33 272	0.36 344	0.46 350	0.36 329	0.30 339	0.39 365	0.42 377	0.23 375	0.14 345	0.21 360	0.17 353	0.23 365	0.18 359

psmorigin	0.25 335	0.15 308	0.34 342	0.17 113	0.13 298	0.23 298	0.14 69	0.34 311	0.33 272	0.41 358	0.55 363	0.41 350	0.37 357	0.34 346	0.27 333	0.11 285	0.15 351	0.11 292	0.11 303	0.12 300	0.16 350

aanetorigin	0.22 303	0.17 326	0.56 369	0.17 113	0.10 214	0.15 175	0.19 260	0.20 121	0.33 272	0.49 369	0.48 353	0.29 288	0.27 319	0.20 258	0.23 298	0.08 188	0.07 244	0.08 161	0.07 159	0.10 271	0.09 249

ACVNet	0.15 217	0.09 188	0.15 190	0.13 6	0.12 281	0.14 153	0.20 275	0.22 154	0.33 272	0.17 183	0.26 238	0.21 214	0.16 224	0.17 217	0.21 279	0.07 141	0.06 187	0.06 31	0.06 85	0.08 197	0.06 98

acv_ft	0.15 217	0.09 188	0.15 190	0.19 225	0.10 214	0.16 198	0.17 189	0.25 201	0.33 272	0.19 222	0.26 238	0.21 214	0.17 243	0.17 217	0.18 246	0.07 141	0.06 187	0.06 31	0.06 85	0.08 197	0.06 98

CC-Net-ROB	0.28 346	0.31 373	0.36 343	0.29 363	0.15 326	0.25 313	0.19 260	0.45 367	0.33 272	0.39 351	0.37 310	0.39 345	0.31 343	0.27 314	0.26 326	0.24 377	0.19 364	0.30 378	0.23 368	0.18 357	0.15 339

CVANet_RVC	0.18 266	0.10 235	0.14 153	0.21 289	0.10 214	0.18 232	0.17 189	0.34 311	0.33 272	0.22 260	0.31 277	0.28 281	0.18 252	0.23 296	0.17 232	0.12 309	0.08 266	0.12 307	0.11 303	0.09 244	0.07 156

StereoDRNet	0.18 266	0.11 255	0.17 244	0.22 302	0.11 252	0.21 277	0.22 300	0.37 334	0.33 272	0.24 280	0.28 254	0.30 296	0.19 267	0.20 258	0.20 260	0.09 233	0.08 266	0.11 292	0.09 248	0.09 244	0.07 156

CFNet_ucs	0.15 217	0.08 139	0.16 219	0.16 67	0.11 252	0.14 153	0.14 69	0.30 269	0.34 283	0.16 171	0.24 194	0.23 243	0.14 191	0.18 228	0.15 207	0.09 233	0.06 187	0.08 161	0.07 159	0.09 244	0.09 249

fast-acv-ft	0.18 266	0.11 255	0.19 270	0.19 225	0.12 281	0.24 303	0.21 291	0.25 201	0.34 283	0.22 260	0.34 298	0.27 274	0.20 275	0.21 274	0.23 298	0.09 233	0.09 289	0.08 161	0.10 280	0.08 197	0.07 156

CFNet_pseudo	0.14 184	0.08 139	0.15 190	0.16 67	0.09 130	0.13 129	0.14 69	0.27 231	0.34 283	0.14 122	0.21 171	0.22 231	0.13 168	0.18 228	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.08 161	0.06 85	0.07 155	0.07 156

psm_up	0.18 266	0.10 235	0.18 261	0.20 265	0.11 252	0.17 217	0.19 260	0.37 334	0.34 283	0.21 247	0.28 254	0.29 288	0.24 300	0.20 258	0.22 288	0.09 233	0.10 307	0.11 292	0.11 303	0.08 197	0.08 216

G-Net	0.24 326	0.16 315	0.36 343	0.22 302	0.16 336	0.51 373	0.23 310	0.29 255	0.34 283	0.36 344	0.38 315	0.31 306	0.29 335	0.27 314	0.26 326	0.11 285	0.09 289	0.12 307	0.09 248	0.16 347	0.13 314

ADCP+	0.20 285	0.10 235	0.33 334	0.20 265	0.12 281	0.22 285	0.26 338	0.31 275	0.34 283	0.26 298	0.37 310	0.22 231	0.22 288	0.27 314	0.27 333	0.09 233	0.06 187	0.08 161	0.08 209	0.09 244	0.10 267

ccs_rob	0.14 184	0.08 139	0.15 190	0.16 67	0.09 130	0.12 104	0.14 69	0.27 231	0.34 283	0.14 122	0.21 171	0.22 231	0.13 168	0.18 228	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.08 161	0.07 159	0.07 155	0.07 156

MyStereo05	0.13 155	0.07 69	0.10 44	0.17 113	0.09 130	0.13 129	0.18 229	0.27 231	0.35 290	0.17 183	0.14 79	0.15 149	0.11 107	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 159	0.06 101	0.06 98

UDG	0.21 294	0.17 326	0.19 270	0.23 321	0.15 326	0.30 340	0.20 275	0.33 301	0.35 290	0.23 272	0.28 254	0.31 306	0.27 319	0.20 258	0.22 288	0.15 343	0.12 325	0.13 321	0.09 248	0.14 329	0.14 331

ADCPNet	0.25 335	0.16 315	0.61 373	0.21 289	0.15 326	0.35 359	0.25 332	0.32 284	0.35 290	0.30 324	0.40 328	0.36 329	0.28 327	0.28 325	0.32 356	0.12 309	0.10 307	0.11 292	0.12 321	0.14 329	0.13 314

iResNetv2_ROB	0.14 184	0.08 139	0.15 190	0.16 67	0.08 47	0.16 198	0.12 21	0.25 201	0.35 290	0.21 247	0.29 265	0.24 249	0.13 168	0.14 147	0.14 184	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.04 8	0.09 244	0.08 216

PCWNet_CMD	0.14 184	0.08 139	0.15 190	0.17 113	0.09 130	0.14 153	0.14 69	0.29 255	0.36 294	0.14 122	0.20 157	0.21 214	0.12 136	0.17 217	0.13 156	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 159	0.07 155	0.07 156

NINENet	0.16 235	0.10 235	0.15 190	0.17 113	0.11 252	0.19 251	0.14 69	0.40 349	0.36 294	0.18 209	0.21 171	0.16 160	0.13 168	0.15 165	0.13 156	0.08 188	0.08 266	0.10 265	0.07 159	0.10 271	0.09 249

ADCRef	0.19 276	0.12 269	0.41 352	0.20 265	0.12 281	0.22 285	0.18 229	0.32 284	0.36 294	0.26 298	0.32 281	0.17 179	0.23 294	0.24 304	0.24 308	0.07 141	0.06 187	0.09 224	0.09 248	0.08 197	0.08 216

MSMDNet	0.14 184	0.08 139	0.15 190	0.17 113	0.09 130	0.14 153	0.14 69	0.29 255	0.36 294	0.14 122	0.21 171	0.21 214	0.12 136	0.17 217	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 159	0.07 155	0.07 156

ETE_ROB	0.23 318	0.17 326	0.22 288	0.25 337	0.13 298	0.26 321	0.29 358	0.31 275	0.36 294	0.28 315	0.36 304	0.45 358	0.26 311	0.27 314	0.26 326	0.11 285	0.08 266	0.12 307	0.09 248	0.14 329	0.13 314

MeshStereo	0.27 343	0.13 290	0.18 261	0.15 38	0.11 252	0.32 342	0.24 319	0.40 349	0.36 294	0.52 371	0.57 369	0.67 382	0.40 363	0.35 352	0.26 326	0.14 340	0.13 338	0.13 321	0.11 303	0.11 286	0.10 267
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
AASNet	0.16 235	0.08 139	0.12 90	0.19 225	0.09 130	0.18 232	0.15 114	0.37 334	0.37 300	0.19 222	0.23 186	0.20 208	0.16 224	0.17 217	0.20 260	0.10 264	0.08 266	0.08 161	0.07 159	0.09 244	0.09 249

delet	0.17 254	0.08 139	0.17 244	0.19 225	0.11 252	0.20 263	0.21 291	0.30 269	0.37 300	0.17 183	0.26 238	0.19 198	0.19 267	0.19 239	0.21 279	0.08 188	0.08 266	0.09 224	0.11 303	0.06 101	0.06 98

DRN-Test	0.19 276	0.11 255	0.20 278	0.22 302	0.10 214	0.22 285	0.22 300	0.39 345	0.37 300	0.24 280	0.32 281	0.26 267	0.21 279	0.22 285	0.24 308	0.11 285	0.07 244	0.11 292	0.10 280	0.09 244	0.07 156

LALA_ROB	0.25 335	0.16 315	0.22 288	0.26 342	0.17 349	0.27 328	0.27 345	0.42 359	0.37 300	0.33 340	0.38 315	0.51 368	0.26 311	0.28 325	0.27 333	0.16 354	0.09 289	0.12 307	0.11 303	0.13 317	0.12 301

PSMNet_ROB	0.21 294	0.11 255	0.15 190	0.27 353	0.15 326	0.24 303	0.35 375	0.43 362	0.37 300	0.27 304	0.32 281	0.32 314	0.22 288	0.21 274	0.26 326	0.12 309	0.08 266	0.13 321	0.11 303	0.09 244	0.09 249

MyStereo04	0.13 155	0.07 69	0.10 44	0.17 113	0.09 130	0.14 153	0.18 229	0.29 255	0.38 305	0.17 183	0.14 79	0.16 160	0.10 87	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.08 161	0.07 159	0.06 101	0.06 98

Nwc_Net	0.23 318	0.16 315	0.21 283	0.25 337	0.14 315	0.24 303	0.26 338	0.37 334	0.38 305	0.22 260	0.41 338	0.30 296	0.28 327	0.28 325	0.25 317	0.11 285	0.10 307	0.17 347	0.20 359	0.10 271	0.10 267

ADCMid	0.25 335	0.15 308	0.40 350	0.20 265	0.14 315	0.25 313	0.26 338	0.34 311	0.38 305	0.36 344	0.44 348	0.34 323	0.40 363	0.35 352	0.33 359	0.10 264	0.09 289	0.11 292	0.11 303	0.13 317	0.12 301

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 266	0.09 188	0.29 324	0.15 38	0.10 214	0.22 285	0.20 275	0.26 213	0.39 308	0.25 293	0.42 343	0.24 249	0.15 204	0.20 258	0.19 254	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.10 271	0.09 249

ADLNet2	0.16 235	0.09 188	0.13 127	0.16 67	0.09 130	0.20 263	0.16 169	0.31 275	0.39 308	0.16 171	0.20 157	0.20 208	0.18 252	0.21 274	0.22 288	0.08 188	0.06 187	0.07 98	0.07 159	0.09 244	0.07 156

FAT-Stereo	0.20 285	0.12 269	0.22 288	0.21 289	0.12 281	0.17 217	0.18 229	0.34 311	0.39 308	0.27 304	0.37 310	0.34 323	0.32 346	0.21 274	0.20 260	0.09 233	0.11 316	0.10 265	0.09 248	0.11 286	0.14 331

AnyNet_C01	0.36 364	0.25 363	1.37 402	0.22 302	0.17 349	0.48 371	0.27 345	0.35 323	0.39 308	0.39 351	0.74 383	0.46 362	0.38 358	0.45 373	0.47 382	0.13 329	0.13 338	0.13 321	0.14 334	0.14 329	0.15 339

PA-Net	0.23 318	0.18 336	0.33 334	0.28 356	0.22 365	0.21 277	0.38 380	0.29 255	0.39 308	0.22 260	0.32 281	0.25 259	0.26 311	0.20 258	0.25 317	0.09 233	0.23 376	0.15 339	0.22 364	0.09 244	0.13 314
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	0.31 356	0.26 364	0.26 307	0.24 326	0.21 363	0.34 351	0.25 332	0.34 311	0.39 308	0.40 354	0.69 377	0.45 358	0.40 363	0.34 346	0.27 333	0.20 365	0.19 364	0.26 367	0.25 370	0.23 365	0.22 369

NCC-stereo	0.24 326	0.15 308	0.31 329	0.26 342	0.16 336	0.20 263	0.30 365	0.40 349	0.40 314	0.24 280	0.38 315	0.33 317	0.28 327	0.36 357	0.27 333	0.12 309	0.11 316	0.15 339	0.22 364	0.13 317	0.13 314

Abc-Net	0.24 326	0.15 308	0.31 329	0.26 342	0.16 336	0.20 263	0.30 365	0.40 349	0.40 314	0.24 280	0.38 315	0.33 317	0.28 327	0.36 357	0.27 333	0.12 309	0.11 316	0.15 339	0.22 364	0.13 317	0.13 314
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.22 303	0.11 255	0.19 270	0.22 302	0.13 298	0.22 285	0.19 260	0.34 311	0.40 314	0.30 324	0.39 323	0.39 345	0.26 311	0.26 311	0.28 341	0.15 343	0.10 307	0.10 265	0.10 280	0.13 317	0.12 301

anonymity	0.53 381	0.58 386	0.65 376	0.41 378	0.61 397	0.53 374	0.41 381	0.56 382	0.41 317	0.55 374	0.50 358	0.49 367	0.55 381	0.58 386	0.50 387	0.58 395	0.50 396	0.51 387	0.51 392	0.51 386	0.57 393

DGSMNet	0.24 326	0.19 339	0.33 334	0.21 289	0.24 368	0.24 303	0.20 275	0.35 323	0.41 317	0.24 280	0.32 281	0.38 337	0.21 279	0.29 331	0.23 298	0.12 309	0.11 316	0.14 331	0.16 346	0.23 365	0.23 370

MMNet	0.17 254	0.09 188	0.16 219	0.20 265	0.11 252	0.27 328	0.20 275	0.25 201	0.41 317	0.22 260	0.30 269	0.21 214	0.20 275	0.17 217	0.20 260	0.06 54	0.06 187	0.07 98	0.07 159	0.08 197	0.07 156

NaN_ROB	0.22 303	0.19 339	0.24 300	0.25 337	0.13 298	0.29 337	0.26 338	0.33 301	0.41 317	0.31 330	0.31 277	0.32 314	0.23 294	0.30 334	0.21 279	0.11 285	0.17 359	0.10 265	0.10 280	0.08 197	0.09 249

MDST_ROB	0.22 303	0.10 235	0.17 244	0.18 180	0.11 252	0.37 361	0.19 260	0.43 362	0.41 317	0.39 351	0.39 323	0.29 288	0.21 279	0.26 311	0.18 246	0.11 285	0.10 307	0.14 331	0.11 303	0.10 271	0.08 216

FBW_ROB	0.24 326	0.17 326	0.22 288	0.26 342	0.14 315	0.25 313	0.22 300	0.41 354	0.41 317	0.41 358	0.41 338	0.42 351	0.27 319	0.31 335	0.23 298	0.09 233	0.14 345	0.14 331	0.12 321	0.11 286	0.09 249

GASNet	0.22 303	0.23 355	0.33 334	0.26 342	0.17 349	0.26 321	0.16 169	0.44 364	0.42 323	0.27 304	0.24 194	0.30 296	0.15 204	0.27 314	0.18 246	0.12 309	0.08 266	0.12 307	0.11 303	0.16 347	0.07 156

FCDSN-DC	0.33 361	0.28 368	0.28 318	0.30 365	0.24 368	0.39 364	0.28 350	0.42 359	0.42 323	0.43 364	0.53 360	0.51 368	0.41 367	0.36 357	0.30 348	0.21 368	0.20 367	0.27 370	0.26 371	0.25 372	0.24 371
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 355	0.24 358	0.29 324	0.36 374	0.16 336	0.34 351	0.30 365	0.32 284	0.42 323	0.40 354	0.46 350	0.38 337	0.31 343	0.34 346	0.28 341	0.19 363	0.20 367	0.26 367	0.29 376	0.18 357	0.19 364

edge stereo	0.22 303	0.13 290	0.20 278	0.21 289	0.13 298	0.23 298	0.16 169	0.32 284	0.42 323	0.32 336	0.40 328	0.38 337	0.35 353	0.25 309	0.24 308	0.13 329	0.11 316	0.14 331	0.11 303	0.12 300	0.13 314

NVstereo2D	0.19 276	0.10 235	0.15 190	0.17 113	0.15 326	0.28 334	0.23 310	0.44 364	0.42 323	0.15 146	0.27 245	0.25 259	0.19 267	0.22 285	0.17 232	0.09 233	0.06 187	0.10 265	0.08 209	0.15 340	0.09 249

Wz-Net-LNSev	0.22 303	0.16 315	0.38 347	0.21 289	0.13 298	0.25 313	0.23 310	0.32 284	0.43 328	0.30 324	0.41 338	0.31 306	0.18 252	0.22 285	0.25 317	0.10 264	0.09 289	0.08 161	0.08 209	0.12 300	0.11 290

GwcNet	0.20 285	0.13 290	0.19 270	0.18 180	0.12 281	0.24 303	0.19 260	0.35 323	0.43 328	0.20 239	0.32 281	0.33 317	0.20 275	0.22 285	0.24 308	0.11 285	0.09 289	0.09 224	0.09 248	0.09 244	0.10 267

S-Stereo	0.20 285	0.12 269	0.25 306	0.21 289	0.13 298	0.20 263	0.18 229	0.32 284	0.43 328	0.23 272	0.36 304	0.28 281	0.30 339	0.19 239	0.22 288	0.09 233	0.12 325	0.10 265	0.10 280	0.13 317	0.13 314

FC-DCNN	0.33 361	0.27 365	0.28 318	0.26 342	0.23 367	0.37 361	0.28 350	0.40 349	0.43 328	0.45 366	0.55 363	0.51 368	0.40 363	0.37 361	0.30 348	0.21 368	0.20 367	0.27 370	0.26 371	0.25 372	0.24 371

Wz-Net-MNSev	0.22 303	0.13 290	0.31 329	0.20 265	0.14 315	0.36 360	0.24 319	0.33 301	0.44 332	0.28 315	0.40 328	0.38 337	0.19 267	0.24 304	0.25 317	0.09 233	0.07 244	0.09 224	0.09 248	0.12 300	0.10 267

RP	0.21 294	0.13 290	0.21 283	0.23 321	0.11 252	0.21 277	0.20 275	0.25 201	0.44 332	0.21 247	0.38 315	0.36 329	0.24 300	0.27 314	0.25 317	0.11 285	0.12 325	0.13 321	0.12 321	0.12 300	0.14 331

RGC	0.25 335	0.20 344	0.29 324	0.28 356	0.16 336	0.22 285	0.23 310	0.32 284	0.44 332	0.27 304	0.40 328	0.38 337	0.27 319	0.36 357	0.22 288	0.11 285	0.13 338	0.17 347	0.17 353	0.14 329	0.16 350

stereogan	0.22 303	0.11 255	0.21 283	0.20 265	0.12 281	0.31 341	0.19 260	0.35 323	0.44 332	0.22 260	0.39 323	0.35 327	0.27 319	0.33 343	0.22 288	0.10 264	0.12 325	0.10 265	0.10 280	0.14 329	0.13 314

AnyNet_C32	0.26 341	0.16 315	0.36 343	0.20 265	0.16 336	0.25 313	0.30 365	0.32 284	0.44 332	0.31 330	0.49 354	0.30 296	0.33 347	0.40 369	0.33 359	0.12 309	0.12 325	0.12 307	0.14 334	0.14 329	0.15 339

Anonymous Stereo	0.23 318	0.19 339	0.50 361	0.24 326	0.17 349	0.21 277	0.21 291	0.33 301	0.44 332	0.25 293	0.34 298	0.26 267	0.18 252	0.31 335	0.27 333	0.13 329	0.12 325	0.12 307	0.13 330	0.11 286	0.14 331

DISCO	0.19 276	0.09 188	0.22 288	0.17 113	0.10 214	0.25 313	0.18 229	0.27 231	0.44 332	0.22 260	0.31 277	0.33 317	0.26 311	0.28 325	0.28 341	0.08 188	0.06 187	0.07 98	0.07 159	0.09 244	0.09 249

SGM+DAISY	0.56 383	0.57 385	0.65 376	0.40 376	0.54 389	0.66 385	0.49 388	0.56 382	0.45 339	0.66 378	0.69 377	0.67 382	0.56 382	0.63 388	0.56 389	0.59 396	0.48 392	0.50 386	0.50 391	0.52 387	0.58 394

pcwnet_v2	0.19 276	0.10 235	0.26 307	0.17 113	0.14 315	0.18 232	0.15 114	0.37 334	0.46 340	0.19 222	0.24 194	0.21 214	0.19 267	0.20 258	0.19 254	0.13 329	0.10 307	0.10 265	0.10 280	0.11 286	0.13 314

MFN_U_SF_RVC	0.32 358	0.21 350	0.55 367	0.30 365	0.15 326	0.34 351	0.17 189	0.52 377	0.46 340	0.46 368	0.55 363	0.59 374	0.39 360	0.35 352	0.37 367	0.15 343	0.14 345	0.18 355	0.21 361	0.16 347	0.15 339

LRCNet_RVC	10.62 420	13.42 425	7.30 413	18.92 424	2.07 414	0.33 348	0.30 365	5.59 416	0.48 342	13.03 422	17.94 423	8.87 417	5.65 414	4.79 414	1.89 411	23.51 431	2.73 418	27.55 432	25.71 432	16.07 429	16.33 430

GEStereo_RVC	0.17 254	0.12 269	0.15 190	0.22 302	0.11 252	0.19 251	0.17 189	0.32 284	0.48 342	0.20 239	0.25 223	0.17 179	0.13 168	0.21 274	0.16 221	0.10 264	0.06 187	0.08 161	0.07 159	0.09 244	0.08 216

FINET	0.21 294	0.18 336	0.26 307	0.18 180	0.16 336	0.23 298	0.23 310	0.32 284	0.48 342	0.25 293	0.32 281	0.22 231	0.22 288	0.22 285	0.17 232	0.18 359	0.16 354	0.11 292	0.10 280	0.15 340	0.13 314

RYNet	0.22 303	0.12 269	0.22 288	0.19 225	0.17 349	0.46 367	0.26 338	0.38 341	0.48 342	0.24 280	0.28 254	0.34 323	0.23 294	0.20 258	0.30 348	0.10 264	0.06 187	0.09 224	0.09 248	0.13 317	0.15 339

LSM	0.33 361	0.20 344	0.58 371	0.26 342	0.60 396	0.34 351	0.25 332	0.42 359	0.48 342	0.45 366	0.58 371	0.42 351	0.36 355	0.35 352	0.25 317	0.12 309	0.20 367	0.14 331	0.16 346	0.19 360	0.33 384

PASM	0.32 358	0.24 358	0.48 360	0.28 356	0.27 374	0.29 337	0.30 365	0.34 311	0.49 347	0.35 342	0.39 323	0.46 362	0.34 351	0.34 346	0.35 362	0.23 375	0.25 378	0.26 367	0.28 375	0.23 365	0.21 367

PWC_ROB	0.21 294	0.16 315	0.26 307	0.18 180	0.11 252	0.22 285	0.13 43	0.32 284	0.49 347	0.30 324	0.40 328	0.32 314	0.24 300	0.31 335	0.22 288	0.10 264	0.07 244	0.11 292	0.08 209	0.11 286	0.10 267

SuperB	0.20 285	0.10 235	0.56 369	0.16 67	0.09 130	0.18 232	0.18 229	0.24 188	0.50 349	0.26 298	0.39 323	0.17 179	0.21 279	0.22 285	0.21 279	0.08 188	0.06 187	0.06 31	0.06 85	0.12 300	0.10 267

AF-Net	0.22 303	0.17 326	0.17 244	0.26 342	0.13 298	0.25 313	0.24 319	0.32 284	0.50 349	0.25 293	0.33 294	0.38 337	0.26 311	0.28 325	0.25 317	0.11 285	0.10 307	0.16 345	0.11 303	0.11 286	0.10 267

DeepPrunerF	0.24 326	0.17 326	0.42 353	0.26 342	0.16 336	0.22 285	0.28 350	0.37 334	0.50 349	0.26 298	0.29 265	0.24 249	0.28 327	0.21 274	0.22 288	0.15 343	0.11 316	0.20 359	0.18 357	0.12 300	0.13 314

SGM-ForestM	0.32 358	0.12 269	0.16 219	0.16 67	0.11 252	0.39 364	0.19 260	0.41 354	0.50 349	0.52 371	0.54 362	1.32 401	0.42 370	0.40 369	0.27 333	0.14 340	0.16 354	0.16 345	0.16 346	0.12 300	0.12 301

CSAN	0.29 350	0.24 358	0.27 313	0.34 370	0.19 358	0.33 348	0.42 384	0.37 334	0.50 349	0.38 349	0.40 328	0.44 356	0.33 347	0.28 325	0.30 348	0.20 365	0.16 354	0.19 357	0.19 358	0.14 329	0.15 339

SPS-STEREO	0.57 384	0.58 386	0.65 376	0.45 381	0.55 391	0.62 381	0.44 387	0.62 387	0.50 349	0.68 380	0.64 373	0.66 381	0.57 383	0.61 387	0.60 391	0.62 398	0.47 391	0.51 387	0.49 389	0.55 391	0.58 394
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.41 370	0.29 371	0.33 334	0.27 353	0.24 368	0.60 380	0.36 376	0.50 375	0.50 349	0.71 382	0.79 387	0.67 382	0.54 378	0.51 377	0.42 377	0.22 371	0.20 367	0.27 370	0.26 371	0.26 375	0.25 375
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	0.40 368	0.28 368	0.33 334	0.55 387	0.39 381	0.82 397	1.23 411	0.47 370	0.51 356	0.36 344	0.35 301	0.55 373	0.39 360	0.38 362	0.39 371	0.15 343	0.20 367	0.15 339	0.14 334	0.23 365	0.20 365

GANetREF_RVC	0.31 356	0.34 375	0.27 313	0.35 372	0.16 336	0.32 342	0.41 381	0.48 371	0.51 356	0.35 342	0.35 301	0.34 323	0.33 347	0.39 365	0.32 356	0.27 379	0.20 367	0.29 376	0.15 344	0.18 357	0.17 357
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
PWCDC_ROB	0.20 285	0.13 290	0.22 288	0.24 326	0.11 252	0.19 251	0.15 114	0.33 301	0.54 358	0.29 321	0.50 358	0.21 214	0.15 204	0.27 314	0.20 260	0.11 285	0.09 289	0.10 265	0.08 209	0.11 286	0.09 249

Wz-Net-TNSev	0.29 350	0.20 344	0.65 376	0.19 225	0.15 326	0.38 363	0.27 345	0.35 323	0.55 359	0.34 341	0.42 343	0.45 358	0.38 358	0.32 341	0.30 348	0.12 309	0.13 338	0.10 265	0.12 321	0.15 340	0.14 331

Consistency-Raft	0.44 373	0.40 380	0.45 355	0.37 375	0.43 384	0.46 367	0.41 381	0.57 384	0.55 359	0.32 336	0.73 381	0.33 317	0.48 375	0.42 372	0.49 384	0.39 384	0.35 384	0.45 384	0.51 392	0.42 384	0.29 379

Wz-Net-SNSev	0.25 335	0.17 326	0.44 354	0.25 337	0.14 315	0.26 321	0.23 310	0.38 341	0.56 361	0.30 324	0.55 363	0.39 345	0.26 311	0.23 296	0.30 348	0.10 264	0.09 289	0.09 224	0.10 280	0.11 286	0.11 290

ADCL	0.24 326	0.11 255	0.47 359	0.22 302	0.12 281	0.34 351	0.29 358	0.29 255	0.56 361	0.24 280	0.46 350	0.30 296	0.30 339	0.29 331	0.29 344	0.08 188	0.07 244	0.09 224	0.09 248	0.10 271	0.10 267

WZ-Net	0.28 346	0.17 326	0.78 390	0.22 302	0.16 336	0.34 351	0.29 358	0.39 345	0.57 363	0.24 280	0.55 363	0.37 333	0.24 300	0.33 343	0.35 362	0.09 233	0.08 266	0.09 224	0.10 280	0.14 329	0.16 350

XQC	0.28 346	0.23 355	0.51 362	0.28 356	0.19 358	0.34 351	0.27 345	0.36 329	0.57 363	0.31 330	0.30 269	0.37 333	0.30 339	0.38 362	0.38 369	0.13 329	0.09 289	0.15 339	0.12 321	0.17 354	0.18 359

PDISCO_ROB	0.27 343	0.16 315	0.26 307	0.28 356	0.20 361	0.32 342	0.26 338	0.44 364	0.57 363	0.28 315	0.40 328	0.45 358	0.29 335	0.33 343	0.34 361	0.12 309	0.09 289	0.17 347	0.16 346	0.17 354	0.13 314

DispFullNet	0.27 343	0.21 350	0.65 376	0.28 356	0.16 336	0.26 321	0.17 189	0.33 301	0.58 366	0.27 304	0.38 315	0.43 354	0.23 294	0.38 362	0.23 298	0.12 309	0.06 187	0.19 357	0.11 303	0.21 362	0.15 339

EDNetEfficientorigin	7.91 415	0.31 373	153.02 434	0.19 225	0.09 130	0.21 277	0.16 169	0.22 154	0.59 367	0.72 384	0.67 375	0.42 351	0.50 377	0.24 304	0.39 371	0.08 188	0.07 244	0.08 161	0.07 159	0.12 300	0.10 267

MANE	0.45 375	0.27 365	0.27 313	0.27 353	0.24 368	0.47 369	0.31 371	0.55 381	0.59 367	0.72 384	1.13 403	1.15 395	0.61 385	0.52 379	0.37 367	0.21 368	0.20 367	0.27 370	0.31 380	0.25 372	0.24 371

ELAS_RVC	0.41 370	0.29 371	0.33 334	0.28 356	0.24 368	0.54 375	0.36 376	0.49 373	0.59 367	0.72 384	0.74 383	0.65 380	0.54 378	0.54 383	0.40 373	0.22 371	0.20 367	0.27 370	0.26 371	0.26 375	0.25 375
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.29 350	0.24 358	1.13 399	0.18 180	0.10 214	0.19 251	0.20 275	0.20 121	0.60 370	0.74 388	0.56 368	0.31 306	0.39 360	0.22 285	0.30 348	0.09 233	0.07 244	0.08 161	0.07 159	0.11 286	0.09 249

NVStereoNet_ROB	0.46 378	0.36 377	0.46 358	0.41 378	0.28 375	0.34 351	0.34 374	0.48 371	0.60 370	0.72 384	0.93 392	0.70 385	0.66 388	0.47 374	0.60 391	0.22 371	0.33 383	0.34 380	0.34 383	0.30 378	0.30 381
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 365	0.37 378	0.52 363	0.44 380	0.28 375	0.58 377	0.24 319	0.41 354	0.62 372	0.40 354	0.49 354	0.46 362	0.33 347	0.40 369	0.32 356	0.30 380	0.30 382	0.39 382	0.33 381	0.29 377	0.28 378

ADCS	0.29 350	0.18 336	0.45 355	0.21 289	0.17 349	0.28 334	0.23 310	0.41 354	0.63 373	0.40 354	0.49 354	0.40 348	0.36 355	0.39 365	0.40 373	0.13 329	0.12 325	0.13 321	0.14 334	0.16 347	0.16 350

ACVNet-4b	0.39 365	0.53 384	0.55 367	0.45 381	0.24 368	0.47 369	0.18 229	0.49 373	0.64 374	0.42 361	0.45 349	0.60 375	0.27 319	0.34 346	0.24 308	0.33 382	0.14 345	0.48 385	0.42 385	0.30 378	0.26 377

SANet	0.24 326	0.14 302	0.28 318	0.21 289	0.11 252	0.27 328	0.24 319	0.38 341	0.64 374	0.36 344	0.40 328	0.43 354	0.26 311	0.27 314	0.24 308	0.12 309	0.09 289	0.10 265	0.09 248	0.13 317	0.11 290

BEATNet-Init1	0.52 380	0.27 365	0.62 374	0.30 365	0.21 363	0.76 394	0.29 358	0.54 380	0.65 376	0.86 393	0.95 394	2.07 410	0.62 387	0.56 385	0.42 377	0.18 359	0.18 361	0.23 365	0.22 364	0.22 364	0.21 367

RTSC	0.23 318	0.12 269	0.28 318	0.21 289	0.13 298	0.28 334	0.16 169	0.35 323	0.66 377	0.27 304	0.33 294	0.30 296	0.21 279	0.31 335	0.29 344	0.10 264	0.08 266	0.09 224	0.10 280	0.13 317	0.13 314

DPSNet	0.28 346	0.16 315	0.31 329	0.18 180	0.13 298	0.54 375	0.42 384	0.51 376	0.67 378	0.29 321	0.38 315	0.38 337	0.29 335	0.31 335	0.23 298	0.11 285	0.10 307	0.11 292	0.08 209	0.20 361	0.16 350

Ntro	0.40 368	0.40 380	0.53 364	0.46 384	0.30 379	0.65 383	0.24 319	0.46 369	0.68 379	0.41 358	0.49 354	0.48 366	0.42 370	0.39 365	0.31 355	0.32 381	0.28 380	0.37 381	0.30 378	0.32 382	0.29 379

JetBlue	0.71 389	0.45 382	1.14 400	0.51 385	0.47 386	2.02 411	0.64 398	0.75 390	0.70 380	0.69 381	0.77 386	1.22 397	0.83 395	1.03 407	1.01 407	0.40 385	0.28 380	0.33 379	0.33 381	0.30 378	0.34 385

SHD	0.26 341	0.15 308	0.30 327	0.24 326	0.18 356	0.22 285	0.15 114	0.38 341	0.71 381	0.32 336	0.41 338	0.36 329	0.28 327	0.32 341	0.29 344	0.12 309	0.11 316	0.14 331	0.13 330	0.16 347	0.20 365

ACVNet_1	0.44 373	0.49 383	0.60 372	0.45 381	0.28 375	0.49 372	0.27 345	0.57 384	0.72 382	0.62 377	0.58 371	0.74 386	0.49 376	0.50 376	0.35 362	0.26 378	0.24 377	0.39 382	0.29 376	0.31 381	0.24 371

coex-ft	3.30 410	0.34 375	59.09 433	0.18 180	0.13 298	0.26 321	0.22 300	0.27 231	0.72 382	1.90 411	0.70 379	0.44 356	0.45 373	0.29 331	0.41 376	0.09 233	0.09 289	0.12 307	0.09 248	0.14 329	0.13 314

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 372	0.39 379	0.54 365	0.40 376	0.20 361	0.64 382	0.32 373	0.53 379	0.72 382	0.71 382	0.72 380	0.61 376	0.54 378	0.51 377	0.46 381	0.20 365	0.19 364	0.29 376	0.30 378	0.23 365	0.18 359

MADNet+	0.75 392	0.71 394	3.70 411	0.66 390	0.41 382	0.98 402	0.97 409	0.69 389	0.73 385	0.52 371	0.57 369	0.64 378	0.68 390	0.86 399	1.01 407	0.34 383	0.36 385	0.28 375	0.23 368	0.36 383	0.31 382

MFMNet_re	0.64 385	0.66 392	0.65 376	0.51 385	0.69 401	0.69 386	0.57 394	0.64 388	0.73 385	0.60 376	0.73 381	0.62 377	0.67 389	0.65 389	0.60 391	0.66 399	0.58 405	0.63 391	0.59 395	0.68 397	0.69 403

RTS	0.45 375	0.19 339	3.26 408	0.24 326	0.15 326	0.74 390	0.20 275	0.36 329	0.76 387	0.42 361	0.43 346	0.31 306	0.41 367	0.53 381	0.35 362	0.10 264	0.08 266	0.13 321	0.12 321	0.15 340	0.15 339

RTSA	0.45 375	0.19 339	3.26 408	0.24 326	0.15 326	0.74 390	0.20 275	0.36 329	0.76 387	0.42 361	0.43 346	0.31 306	0.41 367	0.53 381	0.35 362	0.10 264	0.08 266	0.13 321	0.12 321	0.15 340	0.15 339

IMH-64-1	0.65 386	0.61 388	0.68 384	0.71 391	0.51 387	0.59 378	0.49 388	0.91 395	0.85 389	0.74 388	1.02 396	0.81 387	0.78 393	0.79 392	0.49 384	0.42 386	0.46 387	0.71 393	0.47 387	0.52 387	0.39 387

IMH-64	0.65 386	0.61 388	0.68 384	0.71 391	0.51 387	0.59 378	0.49 388	0.91 395	0.85 389	0.74 388	1.02 396	0.81 387	0.78 393	0.79 392	0.49 384	0.42 386	0.46 387	0.71 393	0.47 387	0.52 387	0.39 387

RainbowNet	0.54 382	0.61 388	0.70 388	0.57 388	0.43 384	0.65 383	0.37 379	0.60 386	0.87 391	0.50 370	0.66 374	0.64 378	0.47 374	0.49 375	0.43 380	0.47 390	0.48 392	0.52 389	0.41 384	0.52 387	0.40 389

PWCK	0.71 389	0.94 404	0.95 397	0.76 393	0.31 380	0.74 390	0.36 376	0.90 394	0.90 392	0.96 397	0.75 385	0.95 390	0.61 385	0.87 400	0.66 394	0.72 400	0.46 387	0.75 396	0.49 389	0.69 399	0.44 391

UNDER WATER-64	0.95 401	0.94 404	1.43 404	0.87 401	0.56 392	1.18 410	0.87 406	0.77 391	0.94 393	1.04 400	0.85 389	1.58 408	1.21 409	0.94 404	0.96 405	0.87 406	0.57 404	1.03 406	0.88 407	0.78 404	0.73 404

PVD	0.39 365	0.20 344	0.39 349	0.31 369	0.22 365	0.29 337	0.43 386	0.52 377	0.96 394	0.55 374	0.79 387	0.53 371	0.59 384	0.52 379	0.38 369	0.19 363	0.14 345	0.17 347	0.14 334	0.24 371	0.31 382

UNDER WATER	0.97 402	0.97 406	1.42 403	0.99 405	0.70 404	1.12 409	0.84 405	0.80 392	1.08 395	1.01 399	0.90 390	1.55 407	1.22 410	1.03 407	1.00 406	0.78 404	0.53 399	1.02 405	0.87 406	0.80 405	0.74 405

IMH	0.71 389	0.64 391	0.68 384	0.76 393	0.54 389	0.69 386	0.54 392	0.98 401	1.10 396	0.82 392	1.09 399	0.89 389	0.88 398	0.87 400	0.52 388	0.44 389	0.50 396	0.75 396	0.51 392	0.56 392	0.41 390

TorneroNet	0.82 396	0.74 396	0.81 394	0.84 398	0.63 398	0.99 403	0.63 396	0.96 399	1.16 397	0.80 391	1.11 401	1.36 402	0.86 397	0.93 403	0.80 402	0.56 393	0.49 394	0.78 400	0.66 399	0.73 402	0.63 402

notaker	0.97 402	1.11 407	0.98 398	1.13 407	0.81 405	0.73 389	0.68 402	0.93 397	1.16 397	1.18 406	1.18 405	1.41 404	1.16 408	1.08 409	0.69 398	0.81 405	0.64 407	1.17 407	0.79 404	0.98 407	0.80 408

DPSimNet_ROB	1.11 406	1.23 410	0.78 390	1.13 407	0.88 408	1.10 408	1.13 410	1.16 410	1.23 399	1.43 408	1.02 396	1.41 404	1.10 407	0.90 402	1.60 409	1.46 412	0.51 398	1.21 409	1.03 410	0.90 406	1.01 412

TorneroNet-64	0.76 393	0.72 395	0.74 389	0.78 395	0.58 395	0.91 401	0.56 393	0.84 393	1.29 400	0.66 378	0.90 390	1.40 403	0.75 392	0.85 398	0.67 397	0.49 391	0.46 387	0.72 395	0.59 395	0.67 396	0.53 392

WAO-7	0.79 394	0.78 397	0.54 365	0.85 399	0.67 400	0.74 390	0.68 402	1.05 404	1.32 401	0.90 395	1.20 406	1.04 391	0.92 399	0.69 390	0.66 394	0.60 397	0.62 406	0.67 392	0.68 400	0.64 393	0.58 394

KSHMR	1.09 405	1.17 408	0.88 396	1.25 411	1.00 410	0.99 403	0.96 408	1.13 408	1.37 402	1.16 405	1.29 408	1.41 404	0.96 401	1.01 406	0.92 404	1.03 409	1.08 411	1.20 408	1.03 410	1.01 408	0.97 410

JetRed	1.62 408	1.46 412	2.98 407	0.92 402	1.21 411	4.99 413	1.53 413	1.27 411	1.39 403	1.83 410	1.74 412	1.60 409	0.95 400	1.41 410	2.45 413	0.90 408	1.60 412	0.93 404	0.90 408	1.35 411	0.99 411

ktn	1.01 404	1.21 409	0.80 393	1.23 410	0.86 407	1.01 405	0.87 406	0.94 398	1.39 403	1.04 400	1.12 402	1.15 395	1.07 404	0.94 404	0.59 390	1.28 411	0.71 409	1.38 411	0.83 405	1.02 409	0.75 406

ACVNet_2	0.66 388	0.66 392	0.68 384	0.63 389	0.41 382	0.71 388	0.49 388	0.96 399	1.39 403	0.89 394	1.09 399	1.04 391	0.73 391	0.54 383	0.47 382	0.43 388	0.40 386	0.53 390	0.44 386	0.47 385	0.35 386

LVE	0.83 397	0.85 401	0.85 395	0.80 396	0.56 392	1.04 407	0.65 399	1.05 404	1.47 406	0.96 397	1.22 407	1.10 394	0.85 396	0.83 395	0.71 399	0.49 391	0.55 402	0.76 398	0.60 397	0.65 394	0.59 399

HanzoNet	1.29 407	1.26 411	1.19 401	1.12 406	0.85 406	1.02 406	0.83 404	1.03 403	1.48 407	1.64 409	1.61 411	2.50 412	1.72 411	1.61 411	1.61 410	1.26 410	0.80 410	1.31 410	1.01 409	1.02 409	0.86 409

WAO-6	0.81 395	0.80 398	0.62 374	0.86 400	0.63 398	0.76 394	0.58 395	0.98 401	1.54 408	0.90 395	0.96 395	1.07 393	1.03 403	0.70 391	0.66 394	0.72 400	0.49 394	0.90 403	0.71 401	0.68 397	0.58 394

Dean	0.87 398	0.86 402	0.79 392	0.81 397	0.56 392	0.90 398	0.63 396	1.15 409	1.73 409	1.15 404	1.15 404	1.31 400	0.99 402	0.81 394	0.81 403	0.57 394	0.56 403	0.77 399	0.64 398	0.66 395	0.58 394

LE_ROB	0.50 379	0.07 69	0.14 153	0.15 38	0.08 47	0.24 303	0.16 169	0.22 154	1.81 410	4.63 413	0.67 375	0.47 365	0.44 372	0.20 258	0.29 344	0.07 141	0.06 187	0.06 31	0.06 85	0.08 197	0.06 98

WAO-8	0.91 399	0.81 399	0.65 376	0.94 403	0.69 401	0.90 398	0.67 400	1.07 406	1.83 411	1.06 402	1.45 409	1.30 398	1.07 404	0.84 396	0.78 400	0.74 402	0.53 399	0.86 401	0.75 402	0.69 399	0.62 400

Venus	0.91 399	0.81 399	0.65 376	0.94 403	0.69 401	0.90 398	0.67 400	1.07 406	1.83 411	1.06 402	1.45 409	1.30 398	1.07 404	0.84 396	0.78 400	0.74 402	0.53 399	0.86 401	0.75 402	0.69 399	0.62 400

MADNet++	1.95 409	1.75 413	1.59 406	1.82 412	1.69 413	2.33 412	1.40 412	2.35 412	2.09 413	2.57 412	2.36 413	2.24 411	2.17 412	2.28 412	2.34 412	1.87 413	1.66 413	1.54 412	1.34 412	1.92 412	1.77 414

tt	4.67 411	0.06 19	3.55 410	2.02 413	1.55 412	10.25 417	16.71 417	8.91 420	5.03 414	1.31 407	0.94 393	4.71 413	4.76 413	3.33 413	5.87 415	6.06 420	10.30 424	1.88 414	2.11 415	2.75 413	1.21 413

PML	8.91 418	9.34 424	6.13 412	5.35 417	6.41 418	14.99 419	23.38 423	5.27 413	6.83 415	18.04 424	28.19 433	7.67 416	6.83 415	7.85 417	5.75 414	5.35 419	1.83 414	5.95 423	1.93 414	8.64 421	2.52 415

xxxxx1	7.79 412	5.02 418	7.31 414	3.12 414	3.85 415	16.35 420	22.88 418	5.86 417	8.69 416	7.97 416	8.54 414	9.12 418	8.27 416	10.18 418	10.92 416	2.42 414	2.45 415	3.56 417	12.37 421	3.77 414	3.06 416

tt_ll	7.79 412	5.02 418	7.31 414	3.12 414	3.85 415	16.35 420	22.88 418	5.86 417	8.69 416	7.97 416	8.54 414	9.12 418	8.27 416	10.18 418	10.92 416	2.42 414	2.45 415	3.56 417	12.37 421	3.77 414	3.06 416

ff	7.79 412	5.02 418	7.31 414	3.12 414	3.85 415	16.35 420	22.88 418	5.86 417	8.69 416	7.97 416	8.54 414	9.12 418	8.27 416	10.18 418	10.92 416	2.42 414	2.45 415	3.56 417	12.37 421	3.77 414	3.06 416

HaxPig	15.71 425	18.52 432	19.18 428	16.89 423	15.89 425	7.73 414	7.60 414	13.31 424	10.82 419	15.42 423	14.91 422	15.98 424	14.92 424	15.58 424	15.98 425	18.95 430	16.73 425	19.46 430	18.08 430	19.26 430	19.05 431

DGTPSM_ROB	8.06 416	4.48 416	8.63 420	5.35 417	10.72 420	8.32 415	22.97 421	5.46 414	13.35 420	5.12 414	9.92 417	5.08 414	10.40 419	5.52 415	12.58 419	3.79 417	8.00 419	3.50 415	7.02 418	3.83 417	7.14 420

DPSMNet_ROB	8.06 416	4.48 416	8.63 420	5.37 419	10.74 421	8.32 415	22.98 422	5.46 414	13.36 421	5.12 414	9.92 417	5.08 414	10.40 419	5.53 416	12.58 419	3.80 418	8.00 419	3.50 415	7.02 418	3.83 417	7.14 420

Anonymous_1	10.96 421	7.92 421	7.46 417	10.33 420	10.06 419	18.65 424	26.34 424	11.06 421	13.44 422	9.40 419	10.05 419	9.67 421	11.23 421	10.73 421	12.72 421	6.42 421	8.38 421	5.77 420	10.61 420	12.12 422	6.77 419

DPSM_ROB	11.15 422	8.58 422	8.00 418	10.88 421	11.58 422	19.10 425	26.71 425	12.05 422	14.07 423	10.36 420	10.84 420	10.33 422	11.86 422	11.70 422	13.54 422	6.99 422	8.79 422	5.89 421	6.95 416	7.29 419	7.42 422

DPSM	11.15 422	8.58 422	8.00 418	10.88 421	11.58 422	19.10 425	26.71 425	12.05 422	14.07 423	10.36 420	10.84 420	10.33 422	11.86 422	11.70 422	13.54 422	6.99 422	8.79 422	5.89 421	6.95 416	7.29 419	7.42 422

MEDIAN_ROB	20.38 426	24.04 433	23.31 430	21.23 425	21.71 426	10.40 418	7.92 415	17.64 425	15.50 425	20.12 425	19.70 424	20.34 425	20.32 425	21.19 425	21.13 426	23.81 432	21.81 432	24.98 431	23.76 431	24.71 431	23.93 432

AVERAGE_ROB	24.90 433	29.20 434	28.14 431	24.89 432	24.64 432	17.75 423	11.12 416	21.45 426	19.93 426	25.12 433	24.46 432	25.12 433	25.46 433	24.69 433	22.83 427	29.76 433	27.13 433	28.97 433	27.95 433	29.91 432	29.47 433

LSM0	22.87 432	17.28 426	18.96 427	22.19 431	29.04 433	38.42 433	53.71 428	24.28 431	28.31 427	20.78 428	21.00 425	21.43 431	24.16 431	23.50 430	27.39 429	14.09 429	17.38 426	11.84 429	14.04 429	14.73 428	14.89 424

CasAABBNet	22.42 427	17.33 427	16.01 422	22.01 429	23.28 430	38.32 428	53.80 432	24.14 427	28.41 428	20.60 426	21.77 426	20.89 430	23.91 430	23.43 426	27.36 428	14.07 424	17.69 427	11.83 428	14.01 425	14.67 426	14.95 428

MyStereo03	22.45 428	17.33 427	16.21 424	21.95 426	23.27 427	38.32 428	53.79 429	24.21 428	28.46 429	20.87 429	21.85 428	20.80 426	23.87 426	23.46 427	27.40 430	14.08 425	17.71 429	11.82 424	14.03 426	14.65 423	14.89 424

MyStereo02	22.45 428	17.33 427	16.21 424	21.95 426	23.27 427	38.32 428	53.79 429	24.21 428	28.46 429	20.87 429	21.85 428	20.80 426	23.87 426	23.46 427	27.40 430	14.08 425	17.71 429	11.82 424	14.03 426	14.65 423	14.89 424

MyStereo	22.45 428	17.33 427	16.21 424	21.95 426	23.27 427	38.32 428	53.79 429	24.21 428	28.46 429	20.87 429	21.85 428	20.80 426	23.87 426	23.46 427	27.40 430	14.08 425	17.71 429	11.82 424	14.03 426	14.65 423	14.89 424

Selective-RAFT-Error	22.47 431	17.37 431	16.09 423	22.06 430	23.34 431	38.39 432	53.83 433	24.29 432	28.47 432	20.74 427	21.83 427	20.81 429	23.90 429	23.54 431	27.53 433	14.08 425	17.69 427	11.82 424	14.00 424	14.69 427	15.00 429

SPstereo	13.84 424	0.93 403	1.50 405	1.22 409	0.88 408	28.82 427	48.26 427	26.77 434	29.54 433	22.37 432	22.60 431	23.23 432	24.68 432	24.53 432	15.06 424	0.88 407	0.69 408	1.83 413	1.60 413	0.74 403	0.77 407

test_example2	98.32 434	94.13 435	45.89 432	96.35 433	109.85 434	88.61 434	95.45 434	25.75 433	94.37 434	130.00 434	126.06 434	58.17 434	74.63 434	88.51 434	79.96 434	150.23 434	221.02 434	77.62 434	99.10 434	113.75 434	96.94 434

ASD4		3.38 415

Low-res two-view benchmark