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

AEACV	0.20 57	0.09 3	0.32 9	0.39 356	0.34 356	0.21 64	0.16 40	0.30 37	0.18 1	0.17 15	0.17 17	0.13 11	0.16 62	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.29 371	0.07 13	0.09 165	0.07 30	0.37 359

LoS_RVC	0.14 1	0.11 27	0.32 9	0.18 8	0.16 187	0.20 48	0.18 92	0.21 2	0.18 1	0.14 5	0.20 30	0.12 3	0.17 77	0.17 8	0.14 24	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 206

MIF-Stereo	0.15 4	0.12 57	0.45 56	0.21 54	0.14 108	0.17 9	0.13 2	0.20 1	0.19 3	0.16 11	0.20 30	0.10 1	0.11 9	0.18 12	0.17 59	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.08 64	0.07 11

XX-Stereo	0.25 172	0.11 27	1.09 343	0.35 341	0.38 368	0.23 102	0.13 2	0.43 156	0.19 3	0.20 27	0.40 192	0.31 175	0.10 3	0.33 147	0.13 7	0.08 87	0.11 213	0.08 59	0.09 165	0.07 30	0.10 99

DLNR_Zeroshot_test	10.53 419	12.28 427	20.32 427	105.84 439	23.88 436	0.14 3	0.13 2	3.20 414	0.20 5	0.16 11	0.23 50	0.16 32	0.10 3	0.32 138	0.16 46	2.54 414	0.32 377	0.07 13	0.07 44	40.17 437	0.28 331

CAS	0.16 11	0.07 1	0.29 4	0.42 366	0.17 212	0.20 48	0.18 92	0.23 3	0.20 5	0.15 9	0.19 25	0.11 2	0.10 3	0.15 1	0.14 24	0.31 371	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 227

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 4	0.23 309	0.18 13	0.15 25	0.24 7	0.20 5	0.14 5	0.18 22	0.14 22	0.10 3	0.19 21	0.12 1	0.07 13	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 64	0.20 268

Selective-IGEV	0.15 4	0.10 11	0.34 13	0.32 321	0.19 255	0.16 5	0.14 12	0.29 28	0.20 5	0.13 1	0.14 14	0.13 11	0.08 1	0.23 40	0.14 24	0.06 1	0.13 243	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.11 128

MC-Stereo	0.18 21	0.10 11	0.36 19	0.28 286	0.14 108	0.18 13	0.15 25	0.24 7	0.20 5	0.21 31	0.24 55	0.16 32	0.13 31	0.25 54	0.14 24	0.07 13	0.17 300	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.30 337

R-Stereo Train	0.19 37	0.10 11	0.49 102	0.22 86	0.12 48	0.23 102	0.18 92	0.43 156	0.20 5	0.31 150	0.45 244	0.20 60	0.14 41	0.18 12	0.18 78	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.07 11

RAFT-Stereo	0.19 37	0.10 11	0.49 102	0.22 86	0.12 48	0.23 102	0.18 92	0.43 156	0.20 5	0.31 150	0.45 244	0.20 60	0.14 41	0.18 12	0.18 78	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.07 11
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoIM	0.15 4	0.17 167	0.39 27	0.19 13	0.15 158	0.16 5	0.13 2	0.26 10	0.22 12	0.13 1	0.15 15	0.14 22	0.11 9	0.17 8	0.17 59	0.08 87	0.07 92	0.08 59	0.06 22	0.07 30	0.06 4

MSKI-zero shot	0.19 37	0.10 11	0.47 73	0.30 306	0.14 108	0.21 64	0.14 12	0.33 68	0.22 12	0.24 60	0.25 59	0.22 73	0.10 3	0.32 138	0.14 24	0.07 13	0.30 372	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.09 58

CroCo-Stereo Lap2	0.16 11	0.18 184	0.39 27	0.26 230	0.18 232	0.11 1	0.19 124	0.30 37	0.22 12	0.13 1	0.16 16	0.15 28	0.11 9	0.17 8	0.15 37	0.07 13	0.07 92	0.08 59	0.06 22	0.08 64	0.07 11

ff7	0.18 21	0.13 73	0.41 33	0.21 54	0.15 158	0.21 64	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.25 347	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 351

IGEVStereo-DCA	0.20 57	0.17 167	0.41 33	0.22 86	0.15 158	0.20 48	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.19 23	0.12 2	0.14 22	0.12 15	0.38 182	0.31 225	0.07 13	0.16 282	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 351

ffff	0.18 21	0.13 73	0.41 33	0.21 54	0.15 158	0.21 64	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.25 347	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 351

11t	0.18 21	0.13 73	0.41 33	0.21 54	0.15 158	0.21 64	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.25 347	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 351

test croco	0.18 21	0.16 144	0.59 211	0.21 54	0.13 80	0.16 5	0.17 54	0.29 28	0.23 15	0.16 11	0.26 66	0.13 11	0.17 77	0.27 80	0.17 59	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.07 44	0.10 178	0.07 11

IGEV_Zeroshot_test	0.23 122	0.11 27	0.82 291	0.21 54	0.23 309	0.20 48	0.19 124	0.38 107	0.23 15	0.34 198	0.22 48	0.29 156	0.14 41	0.24 46	0.20 115	0.07 13	0.09 168	0.08 59	0.08 104	0.08 64	0.35 350

EGLCR-Stereo	0.19 37	0.09 3	0.34 13	0.29 299	0.17 212	0.28 163	0.16 40	0.30 37	0.23 15	0.22 47	0.11 1	0.16 32	0.09 2	0.28 98	0.15 37	0.07 13	0.25 347	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.37 359

ProNet	0.16 11	0.13 73	0.36 19	0.21 54	0.15 158	0.20 48	0.19 124	0.29 28	0.23 15	0.14 5	0.13 5	0.13 11	0.12 15	0.25 54	0.13 7	0.06 1	0.09 168	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.22 285

ccc-4	0.18 21	0.13 73	0.41 33	0.21 54	0.15 158	0.21 64	0.17 54	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 80	0.13 7	0.07 13	0.25 347	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 351

anonymousdsp	0.20 57	0.13 73	0.49 102	0.28 286	0.20 272	0.21 64	0.17 54	0.29 28	0.24 24	0.22 47	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.32 138	0.13 7	0.07 13	0.26 353	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.48 379

knoymous	0.18 21	0.10 11	0.35 17	0.17 4	0.11 25	0.21 64	0.17 54	0.33 68	0.24 24	0.24 60	0.28 79	0.27 132	0.16 62	0.24 46	0.17 59	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.06 22	0.09 131	0.10 99

test_4	0.19 37	0.16 144	0.39 27	0.24 166	0.13 80	0.19 22	0.21 174	0.27 13	0.24 24	0.24 60	0.47 263	0.22 73	0.13 31	0.27 80	0.18 78	0.06 1	0.06 34	0.09 119	0.09 165	0.07 30	0.06 4

IGEV-Stereo	0.20 57	0.13 73	0.49 102	0.28 286	0.20 272	0.21 64	0.17 54	0.29 28	0.24 24	0.22 47	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.32 138	0.13 7	0.07 13	0.26 353	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.48 379
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.14 12	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.27 80	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.15 25	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.25 54	0.17 59	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

ROB_FTStereo_v2	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.15 25	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.25 54	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

ROB_FTStereo	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.13 2	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.25 54	0.17 59	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

HUI-Stereo	0.19 37	0.13 73	0.52 148	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.14 12	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.23 40	0.17 59	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

DeepStereo_RVC	0.19 37	0.12 57	0.47 73	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.16 40	0.29 28	0.24 24	0.28 91	0.27 75	0.23 86	0.28 213	0.24 46	0.19 99	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.09 131	0.10 99

iGMRVC	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.15 25	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.27 80	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

iRAFT	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.19 22	0.14 12	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.27 80	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

CRE-IMP	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.23 129	0.11 25	0.24 120	0.17 54	0.31 51	0.24 24	0.27 85	0.26 66	0.24 101	0.17 77	0.24 46	0.19 99	0.09 143	0.05 3	0.10 182	0.07 44	0.10 178	0.10 99

CroCo-Stereo	0.15 4	0.16 144	0.34 13	0.25 198	0.12 48	0.11 1	0.18 92	0.35 81	0.24 24	0.13 1	0.13 5	0.18 47	0.12 15	0.15 1	0.13 7	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.06 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
cross-raft	0.18 21	0.12 57	0.40 31	0.27 262	0.16 187	0.20 48	0.24 241	0.34 72	0.24 24	0.23 54	0.28 79	0.29 156	0.15 50	0.19 21	0.16 46	0.06 1	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.07 11

RAFT-IKP	0.19 37	0.13 73	0.51 132	0.22 86	0.11 25	0.18 13	0.15 25	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 85	0.25 112	0.18 103	0.26 71	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.10 178	0.09 58

sCroCo_RVC	0.19 37	0.15 123	0.60 218	0.27 262	0.18 232	0.23 102	0.16 40	0.28 17	0.24 24	0.14 5	0.22 48	0.17 39	0.14 41	0.22 36	0.16 46	0.11 229	0.11 213	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.10 99

PMTNet	0.16 11	0.09 3	0.31 7	0.15 2	0.09 5	0.23 102	0.15 25	0.26 10	0.24 24	0.17 15	0.21 42	0.16 32	0.14 41	0.23 40	0.14 24	0.29 367	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.07 11

MyStereo06	0.23 122	0.15 123	0.74 266	0.22 86	0.14 108	0.25 130	0.22 196	0.43 156	0.25 42	0.36 224	0.24 55	0.34 198	0.18 103	0.24 46	0.20 115	0.07 13	0.12 229	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128

HH	0.22 93	0.12 57	0.55 174	0.32 321	0.16 187	0.27 149	0.18 92	0.36 86	0.25 42	0.20 27	0.26 66	0.34 198	0.18 103	0.33 147	0.15 37	0.07 13	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.07 30	0.31 340

HanStereo	0.22 93	0.12 57	0.55 174	0.32 321	0.16 187	0.27 149	0.18 92	0.36 86	0.25 42	0.20 27	0.26 66	0.34 198	0.18 103	0.33 147	0.15 37	0.07 13	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.07 30	0.31 340

LL-Strereo2	0.21 80	0.25 261	0.53 158	0.32 321	0.20 272	0.25 130	0.14 12	0.32 56	0.25 42	0.25 71	0.20 30	0.24 101	0.12 15	0.28 98	0.18 78	0.07 13	0.07 92	0.12 258	0.09 165	0.09 131	0.16 227

iRaftStereo_RVC	0.17 18	0.16 144	0.35 17	0.21 54	0.11 25	0.20 48	0.17 54	0.34 72	0.25 42	0.20 27	0.25 59	0.19 53	0.12 15	0.21 25	0.16 46	0.07 13	0.12 229	0.10 182	0.09 165	0.09 131	0.14 206

test_xeample3	0.22 93	0.17 167	0.81 288	0.21 54	0.15 158	0.20 48	0.18 92	0.40 132	0.25 42	0.19 23	0.12 2	0.13 11	0.12 15	0.34 161	0.33 239	0.07 13	0.20 319	0.07 13	0.08 104	0.08 64	0.34 348

MyStereo07	0.18 21	0.15 123	0.44 53	0.22 86	0.16 187	0.25 130	0.22 196	0.31 51	0.26 48	0.22 47	0.13 5	0.12 3	0.13 31	0.33 147	0.14 24	0.07 13	0.13 243	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128

MIF-Stereo (partial)	0.18 21	0.13 73	0.50 120	0.22 86	0.15 158	0.16 5	0.13 2	0.29 28	0.26 48	0.17 15	0.26 66	0.16 32	0.17 77	0.25 54	0.18 78	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.09 131	0.08 37

CASnet	0.15 4	0.13 73	0.30 5	0.22 86	0.08 2	0.15 4	0.14 12	0.28 17	0.26 48	0.23 54	0.20 30	0.15 28	0.11 9	0.18 12	0.13 7	0.07 13	0.05 3	0.11 228	0.09 165	0.08 64	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.19 37	0.11 27	0.41 33	0.26 230	0.21 285	0.26 143	0.17 54	0.37 98	0.26 48	0.24 60	0.29 85	0.32 185	0.14 41	0.22 36	0.15 37	0.07 13	0.08 139	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.07 11

iRaft-Stereo_20w	0.29 228	0.11 27	0.86 303	0.33 332	0.24 320	0.32 222	0.26 264	0.60 311	0.26 48	0.41 277	0.21 42	0.28 144	0.19 120	0.32 138	0.24 167	0.07 13	0.31 376	0.07 13	0.09 165	0.08 64	0.47 377

KYRaft	0.23 122	0.11 27	0.43 46	0.23 129	0.12 48	0.23 102	0.23 219	0.37 98	0.26 48	0.35 213	0.53 292	0.34 198	0.26 188	0.29 115	0.16 46	0.07 13	0.05 3	0.09 119	0.10 209	0.08 64	0.30 337

SST-Stereo	0.22 93	0.11 27	0.52 148	0.25 198	0.14 108	0.19 22	0.17 54	0.32 56	0.26 48	0.34 198	0.33 130	0.29 156	0.25 176	0.56 240	0.18 78	0.08 87	0.05 3	0.10 182	0.08 104	0.09 131	0.07 11

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 2	0.14 1	0.08 2	0.22 86	0.15 25	0.26 10	0.26 48	0.16 11	0.21 42	0.14 22	0.13 31	0.19 21	0.14 24	0.09 143	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4
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
DIP-Stereo	0.20 57	0.13 73	0.48 85	0.20 34	0.13 80	0.28 163	0.12 1	0.43 156	0.26 48	0.27 85	0.32 115	0.21 70	0.17 77	0.26 71	0.20 115	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.06 22	0.07 30	0.10 99
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rrr	0.22 93	0.17 167	0.79 284	0.22 86	0.15 158	0.20 48	0.18 92	0.40 132	0.27 57	0.19 23	0.12 2	0.14 22	0.12 15	0.38 182	0.31 225	0.07 13	0.16 282	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.28 331

MIM_Stereo	0.20 57	0.17 167	0.55 174	0.20 34	0.21 285	0.17 9	0.14 12	0.37 98	0.27 57	0.28 91	0.35 144	0.23 86	0.13 31	0.28 98	0.16 46	0.06 1	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.15 217

LoS	0.15 4	0.09 3	0.34 13	0.17 4	0.09 5	0.22 86	0.14 12	0.27 13	0.27 57	0.15 9	0.18 22	0.19 53	0.14 41	0.23 40	0.14 24	0.08 87	0.06 34	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

AnonymousM	0.19 37	0.20 204	0.30 5	0.18 8	0.10 17	0.19 22	0.17 54	0.32 56	0.27 57	0.27 85	0.21 42	0.18 47	0.14 41	0.21 25	0.16 46	0.09 143	0.08 139	0.38 374	0.15 317	0.06 2	0.08 37

Prome-Stereo	0.22 93	0.10 11	0.43 46	0.24 166	0.13 80	0.23 102	0.23 219	0.37 98	0.27 57	0.33 184	0.58 310	0.24 101	0.28 213	0.30 124	0.16 46	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.20 268

RALCasStereoNet	0.22 93	0.22 225	0.48 85	0.23 129	0.23 309	0.22 86	0.18 92	0.32 56	0.27 57	0.22 47	0.30 96	0.22 73	0.15 50	0.29 115	0.20 115	0.08 87	0.22 330	0.07 13	0.06 22	0.10 178	0.25 313

Anonymous	0.21 80	0.15 123	0.63 232	0.27 262	0.20 272	0.26 143	0.27 269	0.34 72	0.27 57	0.18 22	0.19 25	0.15 28	0.19 120	0.25 54	0.19 99	0.10 198	0.09 168	0.09 119	0.09 165	0.15 283	0.13 183

EAI-Stereo	0.29 228	0.11 27	0.38 25	0.22 86	0.18 232	0.33 228	1.66 409	0.53 245	0.27 57	0.27 85	0.50 276	0.17 39	0.16 62	0.25 54	0.25 179	0.07 13	0.07 92	0.07 13	0.11 233	0.07 30	0.10 99

11t1	0.21 80	0.12 57	0.45 56	0.20 34	0.15 158	0.27 149	0.17 54	0.37 98	0.28 65	0.27 85	0.25 59	0.24 101	0.23 147	0.28 98	0.25 179	0.09 143	0.19 311	0.07 13	0.07 44	0.09 131	0.23 292

4D-IteraStereo	0.20 57	0.21 211	0.62 227	0.21 54	0.14 108	0.19 22	0.17 54	0.29 28	0.28 65	0.24 60	0.20 30	0.20 60	0.10 3	0.22 36	0.18 78	0.07 13	0.07 92	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.33 345

GLC_STEREO	0.15 4	0.11 27	0.31 7	0.22 86	0.09 5	0.17 9	0.15 25	0.24 7	0.28 65	0.17 15	0.20 30	0.17 39	0.11 9	0.24 46	0.17 59	0.07 13	0.09 168	0.09 119	0.08 104	0.07 30	0.07 11

GMOStereo	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 338	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

error version	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 338	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

test-v	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 338	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

LCNet	0.22 93	0.12 57	0.42 41	0.26 230	0.12 48	0.23 102	0.19 124	0.36 86	0.28 65	0.28 91	0.35 144	0.26 128	0.30 236	0.35 168	0.17 59	0.07 13	0.05 3	0.09 119	0.10 209	0.13 256	0.22 285

NRIStereo	0.20 57	0.12 57	0.50 120	0.23 129	0.11 25	0.24 120	0.19 124	0.30 37	0.28 65	0.26 76	0.26 66	0.25 112	0.18 103	0.34 161	0.19 99	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.09 131	0.09 58

FTStereo	0.28 214	0.11 27	0.56 184	0.24 166	0.13 80	0.21 64	0.52 366	0.36 86	0.28 65	0.38 247	0.94 369	0.30 166	0.56 345	0.33 147	0.18 78	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.19 256

RAFT-345	0.22 93	0.11 27	0.55 174	0.22 86	0.12 48	0.20 48	0.16 40	0.27 13	0.28 65	0.27 85	0.65 333	0.20 60	0.17 77	0.55 235	0.22 147	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.07 11

test-2	0.20 57	0.17 167	0.45 56	0.23 129	0.18 232	0.21 64	0.27 269	0.28 17	0.28 65	0.31 150	0.32 115	0.28 144	0.17 77	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 338	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.07 11

XX-TBD	0.16 11	0.21 211	0.43 46	0.22 86	0.10 17	0.23 102	0.15 25	0.23 3	0.28 65	0.22 47	0.26 66	0.14 22	0.12 15	0.16 3	0.14 24	0.08 87	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4

raftrobust	0.19 37	0.19 192	0.42 41	0.23 129	0.24 320	0.19 22	0.13 2	0.33 68	0.28 65	0.26 76	0.20 30	0.19 53	0.17 77	0.23 40	0.17 59	0.08 87	0.10 193	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.09 58

DCRE	0.24 148	0.15 123	0.45 56	0.26 230	0.26 333	0.23 102	0.21 174	0.37 98	0.29 78	0.23 54	0.81 357	0.23 86	0.16 62	0.24 46	0.18 78	0.07 13	0.14 252	0.07 13	0.08 104	0.07 30	0.25 313

test-3	0.18 21	0.10 11	0.48 85	0.23 129	0.14 108	0.18 13	0.16 40	0.32 56	0.29 78	0.26 76	0.17 17	0.22 73	0.13 31	0.26 71	0.19 99	0.06 1	0.14 252	0.08 59	0.08 104	0.06 2	0.10 99

test_1	0.18 21	0.10 11	0.48 85	0.23 129	0.14 108	0.18 13	0.16 40	0.32 56	0.29 78	0.26 76	0.17 17	0.22 73	0.13 31	0.26 71	0.19 99	0.06 1	0.14 252	0.08 59	0.08 104	0.06 2	0.10 99

AAGNet	0.34 270	0.12 57	0.53 158	0.26 230	0.16 187	0.20 48	0.19 124	0.31 51	0.29 78	0.35 213	0.35 144	0.27 132	0.30 236	0.44 197	2.56 407	0.08 87	0.05 3	0.10 182	0.07 44	0.09 131	0.07 11

PSM-softLoss	0.22 93	0.11 27	0.53 158	0.25 198	0.12 48	0.20 48	0.17 54	0.39 123	0.29 78	0.29 114	0.32 115	0.24 101	0.16 62	0.53 227	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.09 165	0.08 64	0.12 163

KMStereo	0.22 93	0.11 27	0.53 158	0.25 198	0.12 48	0.20 48	0.17 54	0.39 123	0.29 78	0.29 114	0.32 115	0.24 101	0.16 62	0.53 227	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.09 165	0.08 64	0.12 163

RAFT-RH_RVC	0.26 191	0.13 73	0.57 191	0.22 86	0.12 48	0.25 130	0.14 12	0.27 13	0.29 78	0.38 247	1.14 377	0.23 86	0.18 103	0.58 244	0.24 167	0.07 13	0.06 34	0.10 182	0.07 44	0.06 2	0.08 37

test-1	0.20 57	0.12 57	0.49 102	0.23 129	0.23 309	0.22 86	0.23 219	0.36 86	0.29 78	0.21 31	0.25 59	0.24 101	0.14 41	0.18 12	0.22 147	0.07 13	0.14 252	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.14 206

GMM-Stereo	0.22 93	0.10 11	0.56 184	0.23 129	0.13 80	0.24 120	0.24 241	0.38 107	0.29 78	0.31 150	0.44 231	0.27 132	0.21 133	0.31 133	0.17 59	0.07 13	0.05 3	0.10 182	0.09 165	0.08 64	0.19 256

TANstereo	0.16 11	0.11 27	0.43 46	0.16 3	0.08 2	0.25 130	0.14 12	0.23 3	0.29 78	0.25 71	0.30 96	0.16 32	0.12 15	0.18 12	0.13 7	0.08 87	0.07 92	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.08 37

sAnonymous2	0.21 80	0.24 248	0.79 284	0.24 166	0.17 212	0.22 86	0.20 155	0.36 86	0.29 78	0.17 15	0.19 25	0.17 39	0.16 62	0.18 12	0.15 37	0.10 198	0.07 92	0.09 119	0.08 104	0.23 345	0.18 241

CroCo_RVC	0.21 80	0.24 248	0.79 284	0.24 166	0.17 212	0.22 86	0.20 155	0.36 86	0.29 78	0.17 15	0.19 25	0.17 39	0.16 62	0.18 12	0.15 37	0.10 198	0.07 92	0.09 119	0.08 104	0.23 345	0.18 241

AFF-stereo	0.20 57	0.24 248	0.49 102	0.22 86	0.11 25	0.18 13	0.18 92	0.35 81	0.29 78	0.25 71	0.36 157	0.25 112	0.17 77	0.25 54	0.17 59	0.06 1	0.09 168	0.08 59	0.08 104	0.08 64	0.11 128

Gwc-CoAtRS	0.17 18	0.10 11	0.41 33	0.20 34	0.12 48	0.20 48	0.15 25	0.34 72	0.29 78	0.23 54	0.23 50	0.27 132	0.15 50	0.21 25	0.14 24	0.07 13	0.06 34	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.07 11

EKT-Stereo	0.39 295	0.13 73	0.53 158	0.42 366	3.94 415	0.22 86	0.17 54	0.38 107	0.30 92	0.21 31	0.20 30	0.23 86	0.15 50	0.30 124	0.18 78	0.10 198	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.09 131	0.12 163

riskmin	0.24 148	0.10 11	0.43 46	0.32 321	0.26 333	0.33 228	0.19 124	0.44 174	0.30 92	0.24 60	0.27 75	0.37 221	0.25 176	0.30 124	0.22 147	0.09 143	0.18 307	0.09 119	0.13 294	0.10 178	0.27 325

RAFT_CTSACE	0.23 122	0.21 211	0.57 191	0.26 230	0.15 158	0.22 86	0.23 219	0.34 72	0.30 92	0.34 198	0.51 279	0.31 175	0.17 77	0.33 147	0.15 37	0.06 1	0.09 168	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.07 11

TRStereo	0.22 93	0.21 211	0.62 227	0.40 360	0.19 255	0.22 86	0.16 40	0.58 294	0.30 92	0.21 31	0.21 42	0.22 73	0.13 31	0.27 80	0.14 24	0.09 143	0.09 168	0.09 119	0.11 233	0.06 2	0.19 256

PSM-AAD	0.26 191	0.11 27	0.43 46	0.24 166	0.12 48	0.27 149	0.37 326	0.36 86	0.30 92	0.36 224	0.39 185	0.28 144	0.77 367	0.30 124	0.16 46	0.07 13	0.06 34	0.12 258	0.11 233	0.09 131	0.21 277

ASMatch	0.23 122	0.11 27	0.55 174	0.25 198	0.14 108	0.19 22	0.16 40	0.32 56	0.30 92	0.28 91	0.68 339	0.28 144	0.26 188	0.50 214	0.22 147	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.11 128

RALAANet	0.21 80	0.24 248	0.53 158	0.23 129	0.14 108	0.22 86	0.13 2	0.38 107	0.30 92	0.29 114	0.26 66	0.25 112	0.15 50	0.28 98	0.20 115	0.08 87	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.10 178	0.07 11

DisPM	0.20 57	0.11 27	0.52 148	0.24 166	0.13 80	0.18 13	0.19 124	0.30 37	0.31 99	0.33 184	0.34 138	0.23 86	0.16 62	0.34 161	0.17 59	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.12 163

STrans-v2	0.25 172	0.14 107	0.56 184	0.21 54	0.12 48	0.23 102	0.20 155	0.50 220	0.31 99	0.31 150	0.42 210	0.35 212	0.35 272	0.62 269	0.24 167	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.08 37

RAFT_R40	0.22 93	0.11 27	0.52 148	0.25 198	0.13 80	0.18 13	0.18 92	0.32 56	0.31 99	0.33 184	0.33 130	0.30 166	0.23 147	0.55 235	0.19 99	0.08 87	0.05 3	0.10 182	0.08 104	0.09 131	0.07 11

Pruner-Stereo	0.20 57	0.12 57	0.49 102	0.29 299	0.12 48	0.19 22	0.17 54	0.32 56	0.31 99	0.33 184	0.32 115	0.25 112	0.15 50	0.25 54	0.22 147	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.10 99

RAFT	0.24 148	0.24 248	0.46 68	0.27 262	0.15 158	0.26 143	0.26 264	0.37 98	0.31 99	0.34 198	0.34 138	0.41 247	0.22 138	0.30 124	0.18 78	0.08 87	0.15 273	0.11 228	0.10 209	0.11 219	0.13 183

CREStereo++_RVC	0.16 11	0.09 3	0.42 41	0.17 4	0.11 25	0.18 13	0.13 2	0.23 3	0.31 99	0.21 31	0.31 106	0.13 11	0.11 9	0.17 8	0.16 46	0.07 13	0.04 1	0.06 1	0.15 317	0.06 2	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.22 93	0.24 248	0.48 85	0.25 198	0.11 25	0.22 86	0.22 196	0.32 56	0.31 99	0.24 60	0.34 138	0.23 86	0.19 120	0.62 269	0.19 99	0.08 87	0.07 92	0.10 182	0.07 44	0.11 219	0.07 11

CFNet-RSSM	0.18 21	0.10 11	0.45 56	0.20 34	0.12 48	0.20 48	0.16 40	0.40 132	0.31 99	0.23 54	0.21 42	0.26 128	0.15 50	0.21 25	0.14 24	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.06 4

MyStereo8	0.25 172	0.20 204	0.69 251	0.24 166	0.17 212	0.31 209	0.16 40	0.50 220	0.32 107	0.29 114	0.38 171	0.25 112	0.19 120	0.33 147	0.29 214	0.08 87	0.20 319	0.08 59	0.08 104	0.10 178	0.16 227

ACVNet-DCA	0.21 80	0.16 144	0.50 120	0.27 262	0.13 80	0.31 209	0.19 124	0.43 156	0.32 107	0.21 31	0.20 30	0.13 11	0.17 77	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 360	0.08 59	0.06 22	0.09 131	0.23 292

1test111	0.22 93	0.16 144	0.50 120	0.27 262	0.13 80	0.31 209	0.19 124	0.43 156	0.32 107	0.21 31	0.20 30	0.13 11	0.17 77	0.36 172	0.28 201	0.08 87	0.28 360	0.08 59	0.06 22	0.09 131	0.23 292

mmm	0.25 172	0.15 123	0.44 53	0.23 129	0.20 272	0.28 163	0.21 174	0.43 156	0.32 107	0.31 150	0.40 192	0.30 166	0.24 165	0.31 133	0.28 201	0.09 143	0.21 324	0.11 228	0.12 270	0.10 178	0.26 322

StereoVision	0.23 122	0.23 238	0.55 174	0.27 262	0.17 212	0.23 102	0.22 196	0.40 132	0.32 107	0.21 31	0.51 279	0.22 73	0.16 62	0.29 115	0.19 99	0.11 229	0.12 229	0.13 281	0.13 294	0.10 178	0.08 37

Any-RAFT	0.18 21	0.09 3	0.33 11	0.19 13	0.10 17	0.29 180	0.16 40	0.44 174	0.32 107	0.25 71	0.27 75	0.29 156	0.16 62	0.23 40	0.13 7	0.08 87	0.07 92	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.07 11

CASS	0.22 93	0.16 144	0.40 31	0.26 230	0.12 48	0.29 180	0.19 124	0.40 132	0.32 107	0.34 198	0.35 144	0.25 112	0.25 176	0.26 71	0.21 132	0.13 274	0.08 139	0.11 228	0.09 165	0.11 219	0.12 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.24 148	0.16 144	0.46 68	0.20 34	0.15 158	0.23 102	0.20 155	0.43 156	0.32 107	0.26 76	0.31 106	0.28 144	0.25 176	0.36 172	0.28 201	0.08 87	0.22 330	0.10 182	0.11 233	0.09 131	0.23 292

CRFU-Net	0.29 228	0.14 107	0.48 85	0.26 230	0.15 158	0.46 311	0.22 196	0.52 235	0.32 107	0.44 297	0.42 210	0.48 291	0.47 323	0.44 197	0.31 225	0.12 257	0.10 193	0.09 119	0.08 104	0.10 178	0.11 128

IPLG	0.23 122	0.19 192	0.65 239	0.21 54	0.12 48	0.28 163	0.17 54	0.45 181	0.32 107	0.33 184	0.32 115	0.16 32	0.17 77	0.50 214	0.23 162	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.08 37

ACRE	0.23 122	0.27 277	0.83 293	0.24 166	0.15 158	0.24 120	0.20 155	0.38 107	0.32 107	0.32 175	0.33 130	0.23 86	0.15 50	0.26 71	0.22 147	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 58

HHNet	0.23 122	0.12 57	0.66 242	0.19 13	0.18 232	0.20 48	0.20 155	0.36 86	0.32 107	0.33 184	0.59 314	0.19 53	0.21 133	0.24 46	0.31 225	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.08 64	0.12 163

rafts_anoy	0.21 80	0.22 225	0.49 102	0.25 198	0.24 320	0.19 22	0.17 54	0.34 72	0.32 107	0.24 60	0.25 59	0.20 60	0.16 62	0.25 54	0.21 132	0.08 87	0.19 311	0.11 228	0.12 270	0.09 131	0.09 58

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 57	0.23 238	0.49 102	0.21 54	0.16 187	0.19 22	0.17 54	0.35 81	0.32 107	0.26 76	0.33 130	0.20 60	0.17 77	0.21 25	0.17 59	0.06 1	0.10 193	0.07 13	0.07 44	0.07 30	0.11 128

CIPLG	0.23 122	0.28 284	0.75 269	0.24 166	0.16 187	0.25 130	0.20 155	0.38 107	0.33 121	0.32 175	0.34 138	0.23 86	0.15 50	0.27 80	0.22 147	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 58

IPLGR_C	0.23 122	0.29 287	0.81 288	0.24 166	0.16 187	0.24 120	0.20 155	0.38 107	0.33 121	0.32 175	0.33 130	0.23 86	0.15 50	0.26 71	0.22 147	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 58

AACVNet	0.28 214	0.22 225	0.55 174	0.23 129	0.14 108	0.30 191	0.19 124	0.43 156	0.33 121	0.39 258	0.42 210	0.44 269	0.29 229	0.73 304	0.28 201	0.11 229	0.09 168	0.11 228	0.09 165	0.13 256	0.12 163

test_3	0.20 57	0.12 57	0.49 102	0.26 230	0.14 108	0.22 86	0.25 254	0.34 72	0.33 121	0.25 71	0.18 22	0.23 86	0.13 31	0.25 54	0.20 115	0.06 1	0.14 252	0.09 119	0.10 209	0.07 30	0.10 99

IIG-Stereo	0.24 148	0.16 144	0.47 73	0.29 299	0.12 48	0.23 102	0.14 12	0.40 132	0.33 121	0.35 213	0.37 165	0.33 191	0.22 138	0.70 297	0.26 188	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.08 64	0.07 11

GrayStereo	0.26 191	0.10 11	0.45 56	0.27 262	0.14 108	0.23 102	0.46 353	0.36 86	0.33 121	0.40 267	0.47 263	0.30 166	0.78 368	0.29 115	0.17 59	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.09 165	0.07 30	0.15 217

HITNet	0.22 93	0.23 238	0.60 218	0.20 34	0.09 5	0.27 149	0.15 25	0.45 181	0.33 121	0.29 114	0.33 130	0.27 132	0.22 138	0.29 115	0.27 195	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.09 131	0.11 128
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
DeepPruner_ROB	0.28 214	0.25 261	0.64 236	0.22 86	0.16 187	0.30 191	0.21 174	0.54 252	0.33 121	0.36 224	0.38 171	0.38 227	0.26 188	0.45 203	0.28 201	0.15 307	0.11 213	0.11 228	0.11 233	0.14 276	0.14 206

AE-Stereo	0.21 80	0.12 57	0.50 120	0.25 198	0.15 158	0.24 120	0.18 92	0.40 132	0.34 129	0.19 23	0.26 66	0.21 70	0.13 31	0.22 36	0.16 46	0.07 13	0.26 353	0.09 119	0.10 209	0.07 30	0.31 340

Selective-RAFT	0.19 37	0.14 107	0.37 24	0.24 166	0.11 25	0.30 191	0.15 25	0.35 81	0.34 129	0.17 15	0.17 17	0.22 73	0.18 103	0.29 115	0.18 78	0.07 13	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.08 64	0.08 37

TransformOpticalFlow	0.24 148	0.14 107	0.57 191	0.24 166	0.11 25	0.21 64	0.19 124	0.43 156	0.34 129	0.30 135	0.43 222	0.36 217	0.31 249	0.61 261	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.08 37

s12784h	0.18 21	0.09 3	0.38 25	0.18 8	0.07 1	0.33 228	0.19 124	0.39 123	0.34 129	0.24 60	0.25 59	0.18 47	0.18 103	0.25 54	0.17 59	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.05 1

ARAFT	0.26 191	0.30 293	0.87 305	0.22 86	0.12 48	0.30 191	0.24 241	0.46 187	0.34 129	0.33 184	0.28 79	0.29 156	0.20 126	0.49 210	0.19 99	0.08 87	0.06 34	0.12 258	0.11 233	0.09 131	0.09 58

GANet-RSSM	0.26 191	0.19 192	0.54 168	0.21 54	0.14 108	0.27 149	0.22 196	0.47 196	0.34 129	0.30 135	0.40 192	0.41 247	0.30 236	0.59 250	0.25 179	0.11 229	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.10 99

BEATNet_4x	0.25 172	0.25 261	0.66 242	0.23 129	0.10 17	0.29 180	0.14 12	0.49 212	0.34 129	0.31 150	0.35 144	0.32 185	0.26 188	0.34 161	0.33 239	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.11 219	0.13 183

x	0.23 122	0.15 123	0.45 56	0.20 34	0.15 158	0.27 149	0.17 54	0.43 156	0.35 136	0.26 76	0.31 106	0.29 156	0.25 176	0.29 115	0.30 216	0.09 143	0.22 330	0.08 59	0.09 165	0.09 131	0.24 304

iRaft-Stereo_5w	0.25 172	0.24 248	0.50 120	0.23 129	0.18 232	0.19 22	0.19 124	0.39 123	0.35 136	0.28 91	0.36 157	0.34 198	0.23 147	0.66 287	0.28 201	0.07 13	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.09 131	0.14 206

OMP-Stereo	0.24 148	0.16 144	0.48 85	0.30 306	0.13 80	0.21 64	0.16 40	0.38 107	0.35 136	0.34 198	0.30 96	0.33 191	0.20 126	0.70 297	0.24 167	0.08 87	0.06 34	0.09 119	0.07 44	0.08 64	0.07 11

NF-Stereo	0.22 93	0.11 27	0.52 148	0.25 198	0.12 48	0.21 64	0.18 92	0.40 132	0.35 136	0.28 91	0.30 96	0.22 73	0.17 77	0.52 225	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.13 183

OCTAStereo	0.22 93	0.11 27	0.52 148	0.25 198	0.12 48	0.21 64	0.18 92	0.40 132	0.35 136	0.28 91	0.30 96	0.22 73	0.17 77	0.51 219	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.13 183

PFNet	0.24 148	0.11 27	0.63 232	0.25 198	0.14 108	0.22 86	0.19 124	0.40 132	0.35 136	0.36 224	0.32 115	0.27 132	0.20 126	0.63 272	0.23 162	0.09 143	0.05 3	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.08 37

RE-Stereo	0.22 93	0.11 27	0.52 148	0.25 198	0.12 48	0.21 64	0.18 92	0.40 132	0.35 136	0.28 91	0.30 96	0.22 73	0.17 77	0.51 219	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.13 183

TVStereo	0.22 93	0.11 27	0.52 148	0.25 198	0.12 48	0.21 64	0.18 92	0.40 132	0.35 136	0.28 91	0.30 96	0.22 73	0.17 77	0.51 219	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.13 183

ICVP	0.24 148	0.13 73	0.45 56	0.26 230	0.14 108	0.30 191	0.25 254	0.47 196	0.35 136	0.29 114	0.43 222	0.35 212	0.25 176	0.28 98	0.25 179	0.12 257	0.09 168	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.21 80	0.21 211	0.46 68	0.22 86	0.35 359	0.21 64	0.16 40	0.39 123	0.35 136	0.22 47	0.28 79	0.20 60	0.15 50	0.25 54	0.20 115	0.08 87	0.16 282	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.12 163

GES	0.23 122	0.14 107	0.54 168	0.21 54	0.14 108	0.28 163	0.19 124	0.51 230	0.35 136	0.31 150	0.36 157	0.25 112	0.24 165	0.30 124	0.23 162	0.11 229	0.09 168	0.08 59	0.08 104	0.10 178	0.12 163

ac_64	0.28 214	0.16 144	0.62 227	0.25 198	0.17 212	0.36 263	0.22 196	0.48 205	0.35 136	0.36 224	0.37 165	0.51 304	0.30 236	0.62 269	0.34 243	0.11 229	0.09 168	0.10 182	0.10 209	0.09 131	0.09 58

DN-CSS_ROB	0.24 148	0.33 307	0.69 251	0.25 198	0.14 108	0.26 143	0.13 2	0.42 151	0.35 136	0.30 135	0.42 210	0.22 73	0.20 126	0.34 161	0.22 147	0.07 13	0.06 34	0.11 228	0.11 233	0.11 219	0.09 58

GMStereo_Zeroshot	0.25 172	0.22 225	0.51 132	0.27 262	0.14 108	0.28 163	0.15 25	0.40 132	0.36 149	0.37 239	0.43 222	0.40 240	0.17 77	0.35 168	0.21 132	0.12 257	0.07 92	0.13 281	0.07 44	0.17 304	0.10 99

anonymousa	0.26 191	0.13 73	0.56 184	0.29 299	0.30 350	0.31 209	0.20 155	0.38 107	0.36 149	0.33 184	0.51 279	0.41 247	0.27 194	0.25 54	0.24 167	0.08 87	0.18 307	0.09 119	0.18 341	0.08 64	0.17 239

RCA-Stereo	0.17 18	0.10 11	0.33 11	0.20 34	0.11 25	0.19 22	0.17 54	0.39 123	0.36 149	0.21 31	0.25 59	0.17 39	0.17 77	0.18 12	0.15 37	0.07 13	0.14 252	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.08 37

BUS	0.24 148	0.13 73	0.36 19	0.25 198	0.14 108	0.44 301	0.17 54	0.59 302	0.36 149	0.34 198	0.35 144	0.31 175	0.22 138	0.27 80	0.22 147	0.10 198	0.07 92	0.11 228	0.10 209	0.09 131	0.10 99

BSDual-CNN	0.24 148	0.13 73	0.36 19	0.25 198	0.14 108	0.35 255	0.22 196	0.59 302	0.36 149	0.34 198	0.35 144	0.38 227	0.25 176	0.27 80	0.28 201	0.10 198	0.07 92	0.11 228	0.10 209	0.09 131	0.10 99

psmg	0.24 148	0.13 73	0.36 19	0.21 54	0.14 108	0.35 255	0.23 219	0.54 252	0.36 149	0.36 224	0.38 171	0.38 227	0.25 176	0.27 80	0.28 201	0.10 198	0.08 139	0.10 182	0.10 209	0.09 131	0.09 58

GANet-ADL	0.22 93	0.14 107	0.51 132	0.23 129	0.14 108	0.29 180	0.19 124	0.48 205	0.36 149	0.26 76	0.33 130	0.32 185	0.20 126	0.26 71	0.22 147	0.11 229	0.07 92	0.07 13	0.06 22	0.09 131	0.11 128

PFNet+	0.21 80	0.11 27	0.54 168	0.22 86	0.12 48	0.17 9	0.18 92	0.31 51	0.36 149	0.33 184	0.32 115	0.24 101	0.16 62	0.33 147	0.18 78	0.10 198	0.07 92	0.11 228	0.10 209	0.08 64	0.12 163

THIR-Stereo	0.30 240	0.15 123	0.46 68	0.19 13	0.11 25	0.28 163	0.70 380	0.33 68	0.36 149	0.37 239	0.64 331	0.33 191	0.49 331	0.58 244	0.44 284	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.09 165	0.07 30	0.08 37

LMCR-Stereo	0.28 214	0.22 225	0.56 184	0.29 299	0.14 108	0.37 268	0.23 219	0.57 282	0.36 149	0.40 267	0.40 192	0.29 156	0.30 236	0.41 189	0.38 260	0.11 229	0.07 92	0.09 119	0.07 44	0.13 256	0.10 99

Anonymous3	0.24 148	0.19 192	0.76 273	0.27 262	0.18 232	0.41 287	0.24 241	0.45 181	0.36 149	0.23 54	0.27 75	0.20 60	0.18 103	0.28 98	0.19 99	0.12 257	0.11 213	0.10 182	0.10 209	0.11 219	0.13 183

DMCA-RVC	0.30 240	0.27 277	0.93 322	0.28 286	0.17 212	0.30 191	0.21 174	0.43 156	0.36 149	0.40 267	0.38 171	0.39 237	0.36 277	0.44 197	0.34 243	0.13 274	0.10 193	0.16 319	0.12 270	0.13 256	0.11 128

UCFNet_RVC	0.25 172	0.21 211	0.49 102	0.19 13	0.15 158	0.34 242	0.18 92	0.47 196	0.36 149	0.30 135	0.35 144	0.40 240	0.26 188	0.35 168	0.24 167	0.13 274	0.08 139	0.13 281	0.14 308	0.13 256	0.13 183

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 21	0.15 123	0.27 2	0.20 34	0.13 80	0.24 120	0.17 54	0.31 51	0.37 162	0.43 290	0.17 17	0.13 11	0.12 15	0.20 24	0.16 46	0.08 87	0.07 92	0.09 119	0.07 44	0.09 131	0.08 37

anonymousdsp2	0.23 122	0.11 27	0.42 41	0.26 230	0.24 320	0.25 130	0.17 54	0.43 156	0.37 162	0.30 135	0.23 50	0.24 101	0.15 50	0.32 138	0.17 59	0.07 13	0.28 360	0.07 13	0.05 8	0.08 64	0.44 372

CBFPSM	0.28 214	0.23 238	0.76 273	0.21 54	0.14 108	0.38 274	0.26 264	0.42 151	0.37 162	0.34 198	0.36 157	0.55 316	0.38 287	0.33 147	0.40 266	0.08 87	0.08 139	0.07 13	0.08 104	0.09 131	0.12 163

PSMNet-ADL	0.26 191	0.16 144	0.39 27	0.27 262	0.14 108	0.32 222	0.22 196	0.45 181	0.37 162	0.28 91	0.34 138	0.41 247	0.28 213	0.61 261	0.32 231	0.11 229	0.10 193	0.09 119	0.11 233	0.10 178	0.13 183

HCRNet	0.25 172	0.27 277	0.42 41	0.34 336	0.17 212	0.27 149	0.18 92	0.45 181	0.37 162	0.31 150	0.35 144	0.32 185	0.23 147	0.44 197	0.21 132	0.13 274	0.08 139	0.13 281	0.11 233	0.11 219	0.09 58

FENet	0.22 93	0.13 73	0.48 85	0.22 86	0.12 48	0.27 149	0.18 92	0.43 156	0.37 162	0.31 150	0.32 115	0.29 156	0.23 147	0.27 80	0.24 167	0.10 198	0.07 92	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128

CFNet-ft	0.26 191	0.21 211	0.51 132	0.19 13	0.16 187	0.31 209	0.21 174	0.40 132	0.37 162	0.29 114	0.40 192	0.46 280	0.27 194	0.49 210	0.28 201	0.12 257	0.07 92	0.12 258	0.11 233	0.12 244	0.11 128

CFNet_RVC	0.26 191	0.21 211	0.51 132	0.19 13	0.16 187	0.31 209	0.21 174	0.40 132	0.37 162	0.29 114	0.40 192	0.46 280	0.27 194	0.49 210	0.28 201	0.12 257	0.07 92	0.12 258	0.11 233	0.12 244	0.11 128

iinet-f	0.31 250	0.23 238	1.16 351	0.20 34	0.16 187	0.44 301	0.23 219	0.47 196	0.38 170	0.36 224	0.44 231	0.41 247	0.35 272	0.36 172	0.43 277	0.10 198	0.09 168	0.08 59	0.08 104	0.13 256	0.12 163

TestStereo1	0.23 122	0.22 225	0.50 120	0.27 262	0.14 108	0.26 143	0.27 269	0.43 156	0.38 170	0.29 114	0.39 185	0.23 86	0.21 133	0.33 147	0.18 78	0.08 87	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.10 99

IER	0.24 148	0.15 123	0.50 120	0.21 54	0.15 158	0.31 209	0.20 155	0.44 174	0.38 170	0.34 198	0.41 203	0.32 185	0.34 265	0.31 133	0.23 162	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.08 104	0.09 131	0.09 58

RAFT+CT+SA	0.23 122	0.24 248	0.48 85	0.25 198	0.18 232	0.23 102	0.29 287	0.42 151	0.38 170	0.24 60	0.39 185	0.20 60	0.17 77	0.34 161	0.17 59	0.07 13	0.07 92	0.09 119	0.12 270	0.09 131	0.13 183

SA-5K	0.23 122	0.22 225	0.50 120	0.27 262	0.14 108	0.26 143	0.27 269	0.43 156	0.38 170	0.29 114	0.39 185	0.23 86	0.21 133	0.33 147	0.18 78	0.08 87	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.08 64	0.10 99

IPLGR	0.22 93	0.14 107	0.75 269	0.21 54	0.11 25	0.25 130	0.18 92	0.44 174	0.38 170	0.29 114	0.28 79	0.21 70	0.19 120	0.37 180	0.19 99	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.07 11

CrosDoStereo	0.32 255	0.11 27	0.53 158	0.19 13	0.12 48	0.22 86	1.07 399	0.36 86	0.38 170	0.38 247	0.60 318	0.28 144	0.45 314	0.61 261	0.56 318	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.09 165	0.08 64	0.09 58

DeepStereo_LL	0.32 255	0.11 27	0.53 158	0.19 13	0.12 48	0.22 86	1.07 399	0.36 86	0.38 170	0.38 247	0.60 318	0.28 144	0.45 314	0.61 261	0.56 318	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.09 165	0.08 64	0.09 58

DEmStereo	0.26 191	0.10 11	0.52 148	0.19 13	0.13 80	0.31 209	0.25 254	0.29 28	0.38 170	0.36 224	0.57 307	0.24 101	0.48 327	0.53 227	0.44 284	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.08 104	0.07 30	0.08 37

PSMNet-RSSM	0.26 191	0.21 211	0.50 120	0.21 54	0.14 108	0.25 130	0.21 174	0.50 220	0.38 170	0.31 150	0.45 244	0.40 240	0.27 194	0.53 227	0.24 167	0.12 257	0.08 139	0.11 228	0.13 294	0.10 178	0.10 99

MLCV	0.25 172	0.23 238	0.59 211	0.22 86	0.09 5	0.30 191	0.18 92	0.40 132	0.38 170	0.38 247	0.44 231	0.31 175	0.22 138	0.44 197	0.32 231	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.08 37

Anonymous_2	0.44 322	0.23 238	0.57 191	0.34 336	0.34 356	0.53 338	0.28 283	0.49 212	0.39 181	0.36 224	0.34 138	0.48 291	0.38 287	0.43 194	0.33 239	0.26 359	0.41 385	0.44 378	1.45 412	0.33 370	0.37 359

test_5	0.25 172	0.25 261	0.57 191	0.27 262	0.18 232	0.25 130	0.29 287	0.42 151	0.39 181	0.29 114	0.40 192	0.27 132	0.23 147	0.35 168	0.19 99	0.07 13	0.07 92	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.14 206

MIPNet	0.22 93	0.19 192	0.64 236	0.22 86	0.12 48	0.28 163	0.20 155	0.48 205	0.39 181	0.31 150	0.24 55	0.19 53	0.24 165	0.28 98	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.08 37

IRAFT_RVC	0.23 122	0.15 123	0.54 168	0.26 230	0.12 48	0.19 22	0.23 219	0.41 150	0.39 181	0.31 150	0.30 96	0.29 156	0.24 165	0.55 235	0.23 162	0.08 87	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.08 64	0.08 37

FADNet_RVC	0.31 250	0.35 319	0.98 329	0.24 166	0.16 187	0.30 191	0.17 54	0.52 235	0.39 181	0.30 135	0.38 171	0.30 166	0.29 229	0.54 232	0.33 239	0.14 295	0.14 252	0.14 299	0.16 326	0.21 336	0.24 304

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 290	0.43 347	0.72 264	0.35 341	0.19 255	0.51 330	0.25 254	0.56 273	0.39 181	0.42 281	0.47 263	0.47 287	0.27 194	0.74 308	0.32 231	0.38 378	0.19 311	0.27 360	0.17 337	0.29 364	0.27 325

STTStereo	0.30 240	0.24 248	0.83 293	0.25 198	0.17 212	0.30 191	0.24 241	0.49 212	0.39 181	0.39 258	0.41 203	0.44 269	0.28 213	0.41 189	0.30 216	0.13 274	0.13 243	0.13 281	0.16 326	0.12 244	0.12 163

HSM	0.29 228	0.18 184	0.48 85	0.21 54	0.15 158	0.33 228	0.20 155	0.55 263	0.39 181	0.36 224	0.39 185	0.67 355	0.32 260	0.88 344	0.24 167	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.09 131	0.10 99

hknet	0.26 191	0.15 123	0.49 102	0.25 198	0.16 187	0.35 255	0.22 196	0.59 302	0.40 189	0.34 198	0.35 144	0.43 263	0.28 213	0.38 182	0.26 188	0.09 143	0.07 92	0.11 228	0.10 209	0.09 131	0.10 99

DRaft	0.25 172	0.11 27	0.47 73	0.18 8	0.12 48	0.28 163	0.23 219	0.34 72	0.40 189	0.38 247	0.60 318	0.20 60	0.41 302	0.48 208	0.41 271	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.08 104	0.07 30	0.08 37

UPFNet	0.27 207	0.15 123	0.47 73	0.25 198	0.20 272	0.37 268	0.27 269	0.50 220	0.40 189	0.36 224	0.38 171	0.37 221	0.29 229	0.40 186	0.34 243	0.10 198	0.10 193	0.10 182	0.10 209	0.10 178	0.08 37

DMCA	0.24 148	0.18 184	0.51 132	0.23 129	0.14 108	0.27 149	0.20 155	0.45 181	0.40 189	0.32 175	0.33 130	0.33 191	0.25 176	0.27 80	0.30 216	0.11 229	0.08 139	0.10 182	0.08 104	0.11 219	0.12 163

FADNet-RVC-Resample	0.31 250	0.32 303	1.16 351	0.27 262	0.17 212	0.33 228	0.21 174	0.49 212	0.40 189	0.36 224	0.38 171	0.34 198	0.27 194	0.54 232	0.27 195	0.10 198	0.10 193	0.14 299	0.13 294	0.13 256	0.18 241

gwcnet-sp	0.25 172	0.16 144	0.70 254	0.23 129	0.14 108	0.34 242	0.22 196	0.46 187	0.41 194	0.37 239	0.35 144	0.27 132	0.27 194	0.36 172	0.26 188	0.09 143	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.10 99

scenet	0.25 172	0.16 144	0.70 254	0.23 129	0.14 108	0.34 242	0.22 196	0.46 187	0.41 194	0.37 239	0.35 144	0.27 132	0.27 194	0.36 172	0.26 188	0.09 143	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.10 99

ssnet	0.25 172	0.16 144	0.70 254	0.23 129	0.14 108	0.34 242	0.22 196	0.46 187	0.41 194	0.37 239	0.35 144	0.27 132	0.27 194	0.36 172	0.26 188	0.09 143	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.10 99

ADStereo(finetuned)	0.21 80	0.15 123	0.59 211	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 92	0.37 98	0.41 194	0.30 135	0.31 106	0.19 53	0.31 249	0.21 25	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.10 99

Sa-1000	0.24 148	0.20 204	0.53 158	0.23 129	0.14 108	0.30 191	0.23 219	0.50 220	0.41 194	0.30 135	0.50 276	0.26 128	0.19 120	0.33 147	0.16 46	0.08 87	0.10 193	0.10 182	0.11 233	0.08 64	0.08 37

SACVNet	0.32 255	0.25 261	0.59 211	0.26 230	0.19 255	0.35 255	0.25 254	0.54 252	0.41 194	0.43 290	0.45 244	0.46 280	0.34 265	0.71 300	0.30 216	0.14 295	0.10 193	0.12 258	0.12 270	0.16 292	0.20 268

GwcNet-ADL	0.23 122	0.15 123	0.58 204	0.24 166	0.13 80	0.23 102	0.24 241	0.51 230	0.41 194	0.28 91	0.29 85	0.30 166	0.20 126	0.27 80	0.28 201	0.09 143	0.07 92	0.07 13	0.07 44	0.09 131	0.11 128

DCANet	0.20 57	0.15 123	0.57 191	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 92	0.37 98	0.41 194	0.30 135	0.31 106	0.19 53	0.23 147	0.21 25	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.10 99

GMStereo	0.21 80	0.30 293	0.57 191	0.21 54	0.12 48	0.24 120	0.18 92	0.30 37	0.41 194	0.26 76	0.24 55	0.17 39	0.16 62	0.25 54	0.19 99	0.10 198	0.07 92	0.08 59	0.08 104	0.11 219	0.09 58
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.23 122	0.12 57	0.51 132	0.21 54	0.14 108	0.34 242	0.22 196	0.57 282	0.41 194	0.29 114	0.32 115	0.23 86	0.22 138	0.28 98	0.20 115	0.10 198	0.07 92	0.09 119	0.10 209	0.09 131	0.09 58

RASNet	0.30 240	0.19 192	0.59 211	0.23 129	0.19 255	0.33 228	0.20 155	0.50 220	0.41 194	0.31 150	0.44 231	0.47 287	0.38 287	0.79 326	0.40 266	0.09 143	0.07 92	0.07 13	0.09 165	0.08 64	0.10 99

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 228	0.24 248	0.81 288	0.26 230	0.18 232	0.30 191	0.22 196	0.52 235	0.41 194	0.38 247	0.42 210	0.42 257	0.28 213	0.46 204	0.31 225	0.11 229	0.08 139	0.10 182	0.11 233	0.10 178	0.12 163
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CoDeX	0.24 148	0.13 73	0.48 85	0.22 86	0.14 108	0.29 180	0.21 174	0.55 263	0.42 206	0.29 114	0.36 157	0.28 144	0.23 147	0.48 208	0.20 115	0.09 143	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.08 37

DCANet-4	0.20 57	0.11 27	0.58 204	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 92	0.39 123	0.42 206	0.29 114	0.31 106	0.17 39	0.22 138	0.21 25	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 58

SA	0.24 148	0.22 225	0.55 174	0.23 129	0.14 108	0.25 130	0.23 219	0.48 205	0.42 206	0.28 91	0.44 231	0.23 86	0.23 147	0.34 161	0.17 59	0.07 13	0.09 168	0.11 228	0.11 233	0.08 64	0.09 58

CSP-Net	0.28 214	0.17 167	0.41 33	0.22 86	0.14 108	0.44 301	0.24 241	0.52 235	0.42 206	0.42 281	0.44 231	0.42 257	0.27 194	0.66 287	0.30 216	0.12 257	0.09 168	0.08 59	0.08 104	0.10 178	0.10 99

RAFT + AFF	0.30 240	0.33 307	0.76 273	0.25 198	0.17 212	0.30 191	0.33 313	0.55 263	0.42 206	0.28 91	0.30 96	0.31 175	0.31 249	0.64 277	0.32 231	0.09 143	0.11 213	0.11 228	0.10 209	0.12 244	0.16 227

UNet	0.28 214	0.16 144	0.70 254	0.24 166	0.20 272	0.44 301	0.21 174	0.52 235	0.42 206	0.36 224	0.40 192	0.43 263	0.33 264	0.41 189	0.32 231	0.09 143	0.07 92	0.10 182	0.09 165	0.10 178	0.09 58

cf-r	0.26 191	0.22 225	0.66 242	0.22 86	0.14 108	0.28 163	0.22 196	0.44 174	0.42 206	0.32 175	0.42 210	0.43 263	0.27 194	0.44 197	0.27 195	0.11 229	0.07 92	0.08 59	0.10 209	0.08 64	0.09 58

hitnet-ft	0.31 250	0.21 211	0.56 184	0.19 13	0.14 108	0.40 283	0.23 219	0.46 187	0.42 206	0.37 239	0.46 256	0.53 313	0.35 272	0.76 319	0.35 249	0.14 295	0.10 193	0.14 299	0.10 209	0.15 283	0.14 206

FADNet-RVC	0.34 270	0.43 347	0.97 327	0.25 198	0.20 272	0.33 228	0.20 155	0.51 230	0.42 206	0.34 198	0.40 192	0.41 247	0.29 229	0.65 281	0.36 252	0.14 295	0.14 252	0.14 299	0.15 317	0.19 323	0.20 268

PS-NSSS	0.33 262	0.36 325	0.61 224	0.24 166	0.18 232	0.33 228	0.24 241	0.59 302	0.42 206	0.38 247	0.52 285	0.36 217	0.31 249	0.80 329	0.32 231	0.18 337	0.14 252	0.21 348	0.15 317	0.17 304	0.14 206

whm_eth	0.24 148	0.21 211	0.72 264	0.24 166	0.19 255	0.21 64	0.19 124	0.40 132	0.43 216	0.31 150	0.60 318	0.15 28	0.18 103	0.26 71	0.19 99	0.09 143	0.08 139	0.10 182	0.09 165	0.09 131	0.13 183

ToySt	0.28 214	0.19 192	0.68 250	0.22 86	0.19 255	0.31 209	0.31 302	0.43 156	0.43 216	0.28 91	0.38 171	0.42 257	0.32 260	0.33 147	0.32 231	0.08 87	0.14 252	0.10 182	0.12 270	0.11 219	0.24 304

222	0.45 325	0.14 107	0.43 46	0.19 13	0.15 158	0.36 263	0.20 155	0.60 311	0.43 216	0.37 239	0.45 244	0.30 166	0.28 213	0.59 250	3.72 411	0.11 229	0.19 311	0.08 59	0.09 165	0.09 131	0.27 325

xxxx	0.39 295	0.14 107	0.47 73	0.20 34	0.16 187	0.38 274	0.20 155	0.61 318	0.43 216	0.30 135	0.44 231	0.38 227	0.25 176	0.50 214	2.41 405	0.11 229	0.21 324	0.09 119	0.10 209	0.10 178	0.26 322

test_xeample	0.39 295	0.14 107	0.46 68	0.19 13	0.16 187	0.34 242	0.22 196	0.59 302	0.43 216	0.33 184	0.47 263	0.30 166	0.27 194	0.60 255	2.44 406	0.10 198	0.21 324	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.25 313

AdaStereo	0.25 172	0.17 167	0.47 73	0.25 198	0.13 80	0.33 228	0.17 54	0.57 282	0.43 216	0.34 198	0.38 171	0.35 212	0.21 133	0.32 138	0.24 167	0.14 295	0.06 34	0.13 281	0.09 165	0.11 219	0.09 58
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.
StereoDRNet-Refined	0.28 214	0.19 192	0.47 73	0.25 198	0.14 108	0.36 263	0.21 174	0.49 212	0.43 216	0.46 309	0.52 285	0.42 257	0.30 236	0.46 204	0.38 260	0.10 198	0.07 92	0.11 228	0.11 233	0.10 178	0.11 128
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SQANet	0.44 322	0.57 370	0.89 313	0.49 374	0.39 369	0.47 317	0.23 219	0.53 245	0.44 223	0.41 277	0.48 272	0.47 287	0.34 265	0.58 244	0.43 277	0.38 378	0.15 273	0.40 376	0.21 350	0.50 377	0.34 348

LL-Strereo	0.32 255	0.33 307	0.77 279	0.26 230	0.24 320	0.22 86	0.23 219	0.58 294	0.44 223	0.35 213	0.32 115	0.41 247	0.40 297	0.93 357	0.25 179	0.08 87	0.13 243	0.11 228	0.09 165	0.09 131	0.22 285

UDGNet	0.24 148	0.37 328	0.53 158	0.25 198	0.14 108	0.24 120	0.18 92	0.32 56	0.44 223	0.29 114	0.28 79	0.24 101	0.20 126	0.30 124	0.21 132	0.16 315	0.07 92	0.21 348	0.11 233	0.16 292	0.11 128

DDUNet	0.45 325	0.60 375	0.71 260	0.45 370	0.39 369	0.46 311	0.32 308	0.53 245	0.44 223	0.46 309	0.53 292	0.57 321	0.38 287	0.51 219	0.43 277	0.34 373	0.21 324	0.56 384	0.25 363	0.41 374	0.36 351

ADLNet	0.30 240	0.19 192	0.59 211	0.23 129	0.19 255	0.34 242	0.23 219	0.56 273	0.44 223	0.43 290	0.41 203	0.43 263	0.28 213	0.56 240	0.36 252	0.11 229	0.08 139	0.11 228	0.11 233	0.11 219	0.15 217

HGLStereo	0.29 228	0.19 192	0.60 218	0.24 166	0.21 285	0.33 228	0.23 219	0.52 235	0.44 223	0.36 224	0.49 274	0.41 247	0.35 272	0.46 204	0.34 243	0.11 229	0.11 213	0.09 119	0.09 165	0.11 219	0.12 163

GwcNet-RSSM	0.28 214	0.25 261	0.61 224	0.22 86	0.14 108	0.28 163	0.24 241	0.46 187	0.44 223	0.33 184	0.46 256	0.41 247	0.28 213	0.55 235	0.31 225	0.11 229	0.07 92	0.09 119	0.10 209	0.10 178	0.09 58

DSFCA	0.29 228	0.18 184	0.48 85	0.21 54	0.17 212	0.39 277	0.32 308	0.49 212	0.44 223	0.44 297	0.38 171	0.40 240	0.30 236	0.53 227	0.38 260	0.12 257	0.10 193	0.10 182	0.11 233	0.11 219	0.11 128

HSM-Net_RVC	0.28 214	0.12 57	0.48 85	0.19 13	0.11 25	0.35 255	0.21 174	0.64 336	0.44 223	0.40 267	0.43 222	0.50 301	0.27 194	0.75 313	0.25 179	0.08 87	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 58
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.37 285	0.25 261	0.67 245	0.37 346	0.22 300	0.42 292	0.25 254	0.50 220	0.44 223	0.52 331	0.50 276	0.59 327	0.42 306	0.78 323	0.53 310	0.13 274	0.12 229	0.14 299	0.12 270	0.17 304	0.21 277
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 285	0.33 307	0.59 211	0.37 346	0.23 309	0.42 292	0.41 344	0.56 273	0.44 223	0.47 315	0.47 263	0.61 334	0.39 294	0.58 244	0.41 271	0.16 315	0.13 243	0.21 348	0.22 357	0.16 292	0.18 241

dd	0.23 122	0.32 303	0.55 174	0.23 129	0.12 48	0.27 149	0.21 174	0.32 56	0.45 234	0.30 135	0.29 85	0.25 112	0.17 77	0.31 133	0.26 188	0.13 274	0.07 92	0.10 182	0.08 104	0.12 244	0.09 58

CFNet_pseudo	0.23 122	0.14 107	0.48 85	0.20 34	0.13 80	0.27 149	0.17 54	0.46 187	0.45 234	0.30 135	0.37 165	0.38 227	0.23 147	0.30 124	0.22 147	0.09 143	0.06 34	0.11 228	0.08 104	0.11 219	0.11 128

psm_up	0.30 240	0.21 211	0.58 204	0.26 230	0.18 232	0.32 222	0.27 269	0.57 282	0.45 234	0.38 247	0.41 203	0.45 274	0.40 297	0.59 250	0.32 231	0.11 229	0.12 229	0.13 281	0.12 270	0.11 219	0.11 128

psmorigin	0.52 344	0.29 287	3.10 406	0.24 166	0.19 255	0.39 277	0.24 241	0.52 235	0.45 234	0.66 356	0.68 339	0.70 362	0.52 336	0.86 341	0.49 301	0.15 307	0.17 300	0.13 281	0.14 308	0.16 292	0.23 292

ACVNet	0.24 148	0.18 184	0.51 132	0.18 8	0.15 158	0.27 149	0.23 219	0.40 132	0.45 234	0.29 114	0.41 203	0.38 227	0.28 213	0.28 98	0.35 249	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.10 178	0.09 58

acv_ft	0.26 191	0.18 184	0.56 184	0.24 166	0.19 255	0.34 242	0.21 174	0.47 196	0.45 234	0.39 258	0.41 203	0.38 227	0.28 213	0.28 98	0.36 252	0.09 143	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.11 219	0.09 58

ccs_rob	0.23 122	0.14 107	0.48 85	0.20 34	0.13 80	0.27 149	0.17 54	0.46 187	0.45 234	0.30 135	0.37 165	0.38 227	0.23 147	0.30 124	0.22 147	0.09 143	0.06 34	0.11 228	0.08 104	0.12 244	0.11 128

iResNet	0.25 172	0.22 225	0.62 227	0.26 230	0.11 25	0.31 209	0.23 219	0.46 187	0.45 234	0.34 198	0.43 222	0.27 132	0.23 147	0.36 172	0.37 258	0.08 87	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.08 64	0.10 99

DLCB_ROB	0.30 240	0.20 204	0.45 56	0.28 286	0.17 212	0.37 268	0.25 254	0.50 220	0.45 234	0.46 309	0.47 263	0.51 304	0.34 265	0.56 240	0.38 260	0.10 198	0.10 193	0.11 228	0.11 233	0.10 178	0.11 128

DualNet	0.33 262	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.38 107	0.46 243	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.28 98	1.30 376	0.08 87	0.28 360	0.12 258	0.11 233	0.08 64	0.37 359

ffm	0.27 207	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.38 107	0.46 243	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 360	0.12 258	0.11 233	0.08 64	0.37 359

ff1	0.36 278	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.38 107	0.46 243	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.91 351	1.30 376	0.08 87	0.28 360	0.12 258	0.11 233	0.08 64	0.37 359

tt1	0.22 93	0.16 144	0.49 102	0.26 230	0.15 158	0.31 209	0.19 124	0.38 107	0.46 243	0.21 31	0.19 25	0.13 11	0.16 62	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 360	0.08 59	0.06 22	0.08 64	0.37 359

CFNet_ucs	0.25 172	0.14 107	0.51 132	0.20 34	0.15 158	0.29 180	0.18 92	0.51 230	0.46 243	0.32 175	0.42 210	0.38 227	0.23 147	0.31 133	0.22 147	0.11 229	0.08 139	0.12 258	0.09 165	0.13 256	0.13 183

fff	0.20 57	0.15 123	0.57 191	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 92	0.38 107	0.46 243	0.29 114	0.31 106	0.18 47	0.28 213	0.21 25	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 58

csc	0.20 57	0.15 123	0.57 191	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 92	0.38 107	0.46 243	0.29 114	0.31 106	0.18 47	0.28 213	0.21 25	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 58

cscssc	0.20 57	0.15 123	0.57 191	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 92	0.38 107	0.46 243	0.29 114	0.31 106	0.18 47	0.28 213	0.21 25	0.20 115	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 58

111	0.22 93	0.22 225	0.57 191	0.19 13	0.09 5	0.24 120	0.17 54	0.44 174	0.46 243	0.24 60	0.30 96	0.29 156	0.22 138	0.25 54	0.19 99	0.08 87	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.15 217

APVNet	0.38 290	0.26 271	0.87 305	0.26 230	0.22 300	0.52 335	0.35 319	0.64 336	0.46 243	0.40 267	0.52 285	0.48 291	0.39 294	0.84 338	0.48 295	0.13 274	0.14 252	0.15 313	0.16 326	0.16 292	0.16 227

G-Net	0.47 334	0.26 271	1.02 333	0.34 336	0.28 339	0.89 376	0.35 319	0.47 196	0.46 243	0.68 358	1.20 379	0.64 346	0.59 350	0.61 261	0.60 325	0.16 315	0.14 252	0.17 328	0.13 294	0.22 340	0.21 277

GANet	0.40 305	0.28 284	0.67 245	0.31 316	0.18 232	0.43 296	0.39 337	0.60 311	0.46 243	0.48 321	0.78 353	0.55 316	0.45 314	0.96 361	0.55 317	0.13 274	0.14 252	0.13 281	0.12 270	0.15 283	0.16 227

CFNet	0.29 228	0.29 287	0.57 191	0.23 129	0.14 108	0.34 242	0.15 25	0.53 245	0.46 243	0.31 150	0.40 192	0.38 227	0.27 194	0.76 319	0.28 201	0.10 198	0.07 92	0.11 228	0.11 233	0.11 219	0.09 58

PCWNet_CMD	0.23 122	0.14 107	0.48 85	0.21 54	0.13 80	0.28 163	0.17 54	0.47 196	0.47 256	0.30 135	0.36 157	0.37 221	0.24 165	0.29 115	0.21 132	0.09 143	0.06 34	0.10 182	0.08 104	0.11 219	0.11 128

HBP-ISP	0.34 270	0.35 319	0.76 273	0.23 129	0.17 212	0.33 228	0.22 196	0.56 273	0.47 256	0.42 281	0.49 274	0.33 191	0.41 302	0.73 304	0.27 195	0.18 337	0.19 311	0.24 357	0.20 348	0.16 292	0.16 227

ccnet	0.43 320	0.34 315	0.62 227	0.28 286	0.33 355	0.60 349	0.34 317	0.68 353	0.47 256	0.54 340	0.66 335	0.56 320	0.46 321	0.73 304	0.66 335	0.26 359	0.19 311	0.24 357	0.22 357	0.27 359	0.25 313

aanetorigin	0.40 305	0.33 307	1.14 348	0.25 198	0.19 255	0.30 191	0.37 326	0.34 72	0.47 256	0.95 377	0.82 358	0.52 309	0.56 345	0.50 214	0.52 306	0.11 229	0.09 168	0.10 182	0.10 209	0.16 292	0.19 256

MSMDNet	0.23 122	0.14 107	0.49 102	0.20 34	0.13 80	0.28 163	0.17 54	0.47 196	0.47 256	0.30 135	0.36 157	0.37 221	0.24 165	0.29 115	0.21 132	0.09 143	0.07 92	0.09 119	0.08 104	0.11 219	0.11 128

CBMV_ROB	0.36 278	0.21 211	0.57 191	0.22 86	0.14 108	0.35 255	0.20 155	0.55 263	0.47 256	0.52 331	0.58 310	0.45 274	0.53 341	0.75 313	0.50 302	0.18 337	0.19 311	0.23 355	0.21 350	0.15 283	0.20 268

SMFormer	0.27 207	0.13 73	0.47 73	0.20 34	0.10 17	0.28 163	0.19 124	0.54 252	0.48 262	0.35 213	0.42 210	0.31 175	0.27 194	0.60 255	0.34 243	0.10 198	0.16 282	0.08 59	0.09 165	0.10 178	0.16 227

tta	0.27 207	0.13 73	0.47 73	0.20 34	0.10 17	0.28 163	0.19 124	0.54 252	0.48 262	0.35 213	0.42 210	0.31 175	0.27 194	0.60 255	0.34 243	0.10 198	0.16 282	0.08 59	0.09 165	0.08 64	0.13 183

qqq1	0.26 191	0.13 73	0.47 73	0.20 34	0.10 17	0.28 163	0.19 124	0.54 252	0.48 262	0.35 213	0.42 210	0.31 175	0.27 194	0.60 255	0.21 132	0.10 198	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.08 64	0.13 183

fff1	0.26 191	0.13 73	0.47 73	0.20 34	0.10 17	0.28 163	0.19 124	0.54 252	0.48 262	0.35 213	0.42 210	0.31 175	0.27 194	0.60 255	0.21 132	0.10 198	0.16 282	0.07 13	0.07 44	0.08 64	0.13 183

xx1	0.23 122	0.16 144	0.50 120	0.27 262	0.13 80	0.31 209	0.19 124	0.39 123	0.48 262	0.21 31	0.20 30	0.28 144	0.25 176	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 360	0.10 182	0.11 233	0.09 131	0.23 292

cc1	0.22 93	0.16 144	0.50 120	0.27 262	0.13 80	0.31 209	0.19 124	0.39 123	0.48 262	0.21 31	0.20 30	0.13 11	0.17 77	0.28 98	0.12 1	0.08 87	0.28 360	0.08 59	0.06 22	0.08 64	0.37 359

mmx	0.37 285	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.57 282	0.48 262	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.91 351	1.30 376	0.10 198	0.20 319	0.12 258	0.11 233	0.11 219	0.23 292

1111x	0.39 295	0.17 167	0.80 287	0.23 129	0.15 158	0.33 228	0.27 269	0.62 326	0.48 262	0.32 175	0.43 222	0.40 240	0.29 229	0.86 341	1.60 392	0.09 143	0.23 338	0.09 119	0.12 270	0.10 178	0.23 292

xxx	0.37 285	0.17 167	0.84 296	0.21 54	0.13 80	0.29 180	0.21 174	0.57 282	0.48 262	0.31 150	0.44 231	0.34 198	0.24 165	0.91 351	1.30 376	0.10 198	0.20 319	0.12 258	0.11 233	0.11 219	0.23 292

ssnet_v2	0.30 240	0.21 211	0.63 232	0.23 129	0.15 158	0.40 283	0.30 293	0.59 302	0.48 262	0.40 267	0.37 165	0.46 280	0.30 236	0.41 189	0.44 284	0.13 274	0.11 213	0.11 228	0.11 233	0.12 244	0.11 128

UDG	0.42 314	0.54 363	0.67 245	0.41 364	0.35 359	0.47 317	0.27 269	0.57 282	0.48 262	0.40 267	0.46 256	0.59 327	0.45 314	0.47 207	0.46 290	0.26 359	0.19 311	0.49 380	0.22 357	0.37 372	0.30 337

DAS	0.28 214	0.13 73	0.49 102	0.24 166	0.18 232	0.30 191	0.24 241	0.48 205	0.48 262	0.42 281	0.45 244	0.34 198	0.31 249	0.76 319	0.24 167	0.09 143	0.07 92	0.09 119	0.07 44	0.10 178	0.11 128

SepStereo	0.27 207	0.13 73	0.49 102	0.24 166	0.18 232	0.30 191	0.24 241	0.48 205	0.48 262	0.42 281	0.45 244	0.34 198	0.31 249	0.64 277	0.24 167	0.09 143	0.07 92	0.09 119	0.07 44	0.10 178	0.11 128

NINENet	0.27 207	0.16 144	0.49 102	0.23 129	0.16 187	0.44 301	0.17 54	0.63 330	0.49 275	0.33 184	0.38 171	0.31 175	0.22 138	0.43 194	0.22 147	0.11 229	0.10 193	0.12 258	0.08 104	0.12 244	0.11 128

AASNet	0.29 228	0.27 277	0.67 245	0.26 230	0.18 232	0.34 242	0.21 174	0.64 336	0.49 275	0.36 224	0.41 203	0.32 185	0.26 188	0.33 147	0.39 264	0.12 257	0.09 168	0.10 182	0.08 104	0.14 276	0.12 163

FADNet	0.34 270	0.43 347	0.88 311	0.24 166	0.22 300	0.37 268	0.19 124	0.56 273	0.49 275	0.32 175	0.36 157	0.43 263	0.32 260	0.65 281	0.30 216	0.17 327	0.16 282	0.14 299	0.16 326	0.25 350	0.21 277

ETE_ROB	0.36 278	0.32 303	0.64 236	0.30 306	0.18 232	0.40 283	0.38 334	0.59 302	0.49 275	0.50 325	0.52 285	0.62 337	0.37 282	0.58 244	0.43 277	0.13 274	0.10 193	0.14 299	0.12 270	0.17 304	0.18 241

PSMNet_ROB	0.36 278	0.31 296	0.71 260	0.31 316	0.21 285	0.44 301	0.44 349	0.61 318	0.49 275	0.39 258	0.45 244	0.49 297	0.32 260	0.66 287	0.53 310	0.14 295	0.10 193	0.15 313	0.14 308	0.13 256	0.13 183

fast-acv-ft	0.33 262	0.26 271	0.88 311	0.25 198	0.18 232	0.49 326	0.27 269	0.44 174	0.50 280	0.40 267	0.55 300	0.49 297	0.36 277	0.39 185	0.41 271	0.11 229	0.11 213	0.11 228	0.12 270	0.13 256	0.11 128

raft_robust	0.25 172	0.23 238	0.44 53	0.22 86	0.13 80	0.23 102	0.22 196	0.52 235	0.50 280	0.33 184	0.32 115	0.33 191	0.23 147	0.55 235	0.18 78	0.07 13	0.11 213	0.08 59	0.10 209	0.08 64	0.07 11

TDLM	0.32 255	0.27 277	0.52 148	0.30 306	0.15 158	0.33 228	0.32 308	0.54 252	0.50 280	0.44 297	0.43 222	0.39 237	0.30 236	0.92 356	0.30 216	0.14 295	0.09 168	0.13 281	0.12 270	0.13 256	0.14 206

CVANet_RVC	0.34 270	0.25 261	0.77 279	0.27 262	0.17 212	0.34 242	0.28 283	0.55 263	0.50 280	0.43 290	0.46 256	0.44 269	0.31 249	0.90 349	0.27 195	0.15 307	0.10 193	0.14 299	0.14 308	0.15 283	0.15 217

NOSS_ROB	0.33 262	0.24 248	0.49 102	0.27 262	0.16 187	0.34 242	0.19 124	0.55 263	0.50 280	0.34 198	0.37 165	0.42 257	0.30 236	0.93 357	0.25 179	0.19 346	0.20 319	0.24 357	0.22 357	0.17 304	0.25 313

SGM-Forest	0.42 314	0.44 351	0.92 318	0.24 166	0.16 187	0.45 309	0.40 341	0.58 294	0.50 280	0.54 340	0.63 330	0.52 309	0.51 334	0.91 351	0.66 335	0.17 327	0.17 300	0.17 328	0.15 317	0.15 283	0.21 277
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ttt	0.33 262	0.14 107	0.54 168	0.22 86	0.14 108	0.30 191	0.22 196	0.59 302	0.51 286	0.31 150	0.46 256	0.30 166	0.23 147	0.71 300	1.07 365	0.13 274	0.22 330	0.10 182	0.11 233	0.12 244	0.24 304

anonymity	0.57 354	0.55 364	0.74 266	0.48 373	0.63 384	0.56 342	0.43 347	0.71 361	0.51 286	0.64 353	0.55 300	0.57 321	0.61 355	0.65 281	0.57 321	0.55 384	0.55 395	0.50 381	0.54 390	0.51 378	0.61 387

dad	0.30 240	0.38 334	0.60 218	0.22 86	0.14 108	0.32 222	0.21 174	0.35 81	0.51 286	0.45 304	0.45 244	0.46 280	0.23 147	0.41 189	0.27 195	0.21 349	0.11 213	0.20 345	0.11 233	0.15 283	0.11 128

Syn2CoEx	0.39 295	0.39 338	1.08 342	0.35 341	0.21 285	0.41 287	0.29 287	0.63 330	0.51 286	0.43 290	0.56 304	0.45 274	0.45 314	0.69 294	0.39 264	0.17 327	0.14 252	0.16 319	0.12 270	0.13 256	0.16 227

delet	0.29 228	0.18 184	0.58 204	0.24 166	0.19 255	0.41 287	0.30 293	0.52 235	0.51 286	0.35 213	0.42 210	0.37 221	0.31 249	0.49 210	0.36 252	0.10 198	0.09 168	0.11 228	0.12 270	0.09 131	0.09 58

Nwc_Net	0.39 295	0.29 287	0.84 296	0.32 321	0.24 320	0.45 309	0.30 293	0.67 348	0.51 286	0.39 258	0.70 343	0.59 327	0.48 327	0.61 261	0.45 289	0.16 315	0.12 229	0.19 341	0.21 350	0.14 276	0.15 217

ADCRef	0.41 310	0.33 307	1.05 335	0.26 230	0.21 285	0.49 326	0.27 269	0.54 252	0.51 286	0.51 328	0.59 314	0.35 212	0.47 323	0.54 232	1.35 383	0.09 143	0.08 139	0.12 258	0.12 270	0.12 244	0.13 183

CC-Net-ROB	0.46 331	0.55 364	0.86 303	0.38 354	0.23 309	0.51 330	0.30 293	0.69 359	0.51 286	0.46 309	0.51 279	0.48 291	0.38 287	0.96 361	0.40 266	0.36 375	0.23 338	0.56 384	0.25 363	0.34 371	0.22 285

iResNetv2_ROB	0.29 228	0.37 328	0.92 318	0.24 166	0.13 80	0.30 191	0.19 124	0.55 263	0.51 286	0.39 258	0.46 256	0.39 237	0.27 194	0.36 172	0.30 216	0.09 143	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.13 256	0.11 128

StereoDRNet	0.34 270	0.28 284	0.70 254	0.28 286	0.21 285	0.43 296	0.30 293	0.63 330	0.51 286	0.47 315	0.40 192	0.48 291	0.31 249	0.58 244	0.44 284	0.12 257	0.10 193	0.12 258	0.11 233	0.13 256	0.13 183

XPNet_ROB	0.35 276	0.26 271	0.58 204	0.28 286	0.19 255	0.37 268	0.31 302	0.57 282	0.51 286	0.52 331	0.54 295	0.57 321	0.38 287	0.65 281	0.48 295	0.17 327	0.12 229	0.13 281	0.12 270	0.16 292	0.17 239

CBMV	0.36 278	0.25 261	0.61 224	0.24 166	0.14 108	0.42 292	0.33 313	0.56 273	0.52 297	0.54 340	0.52 285	0.51 304	0.58 348	0.63 272	0.43 277	0.15 307	0.16 282	0.18 335	0.16 326	0.13 256	0.19 256
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 262	0.25 261	0.82 291	0.22 86	0.17 212	0.46 311	0.28 283	0.53 245	0.53 298	0.43 290	0.57 307	0.44 269	0.31 249	0.50 214	0.48 295	0.10 198	0.06 34	0.08 59	0.06 22	0.11 219	0.12 163

MMNet	0.28 214	0.19 192	0.54 168	0.24 166	0.17 212	0.47 317	0.22 196	0.47 196	0.53 298	0.40 267	0.43 222	0.36 217	0.34 265	0.40 186	0.35 249	0.08 87	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.10 178	0.09 58

NCC-stereo	0.42 314	0.31 296	0.87 305	0.32 321	0.29 348	0.47 317	0.37 326	0.68 353	0.53 298	0.42 281	0.58 310	0.57 321	0.52 336	0.75 313	0.54 314	0.18 337	0.14 252	0.18 335	0.25 363	0.17 304	0.18 241

Abc-Net	0.42 314	0.31 296	0.87 305	0.32 321	0.29 348	0.47 317	0.37 326	0.68 353	0.53 298	0.42 281	0.58 310	0.57 321	0.52 336	0.75 313	0.54 314	0.18 337	0.14 252	0.18 335	0.25 363	0.17 304	0.18 241
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MyStereo05	0.24 148	0.15 123	0.58 204	0.22 86	0.14 108	0.25 130	0.22 196	0.50 220	0.54 302	0.32 175	0.23 50	0.26 128	0.23 147	0.32 138	0.25 179	0.07 13	0.12 229	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128

MyStereo04	0.24 148	0.15 123	0.58 204	0.22 86	0.16 187	0.25 130	0.22 196	0.51 230	0.54 302	0.29 114	0.23 50	0.27 132	0.23 147	0.32 138	0.25 179	0.07 13	0.13 243	0.09 119	0.09 165	0.09 131	0.11 128

ADLNet2	0.31 250	0.23 238	0.77 279	0.23 129	0.18 232	0.36 263	0.24 241	0.55 263	0.54 302	0.33 184	0.38 171	0.45 274	0.31 249	0.70 297	0.36 252	0.10 198	0.08 139	0.09 119	0.09 165	0.12 244	0.11 128

ADCP+	0.48 337	0.36 325	1.47 376	0.26 230	0.22 300	0.57 344	0.40 341	0.56 273	0.54 302	0.46 309	0.52 285	0.46 280	0.53 341	0.59 250	1.93 398	0.10 198	0.08 139	0.11 228	0.11 233	0.14 276	0.15 217

ADCPNet	0.51 341	0.36 325	1.82 390	0.27 262	0.23 309	0.71 360	0.39 337	0.56 273	0.54 302	0.52 331	0.60 318	0.66 352	0.57 347	0.64 277	1.23 372	0.15 307	0.18 307	0.14 299	0.23 361	0.19 323	0.22 285

STTRV1_RVC	0.42 314	0.33 307	0.89 313	0.29 299	0.36 364	0.49 326	0.31 302	0.63 330	0.54 302	0.47 315	0.56 304	0.47 287	0.43 309	1.00 364	0.40 266	0.28 365	0.21 324	0.20 345	0.18 341	0.25 350	0.18 241

DRN-Test	0.35 276	0.20 204	0.75 269	0.28 286	0.19 255	0.46 311	0.29 287	0.68 353	0.54 302	0.49 322	0.47 263	0.44 269	0.35 272	0.63 272	0.44 284	0.13 274	0.09 168	0.13 281	0.12 270	0.13 256	0.13 183

LALA_ROB	0.38 290	0.31 296	0.65 239	0.30 306	0.21 285	0.46 311	0.39 337	0.63 330	0.54 302	0.53 337	0.52 285	0.69 359	0.36 277	0.52 225	0.48 295	0.18 337	0.11 213	0.16 319	0.14 308	0.17 304	0.16 227

RGC	0.41 310	0.35 319	0.76 273	0.35 341	0.28 339	0.41 287	0.29 287	0.60 311	0.55 310	0.47 315	0.64 331	0.63 341	0.47 323	0.74 308	0.46 290	0.16 315	0.15 273	0.21 348	0.21 350	0.19 323	0.21 277

AANet_RVC	0.33 262	0.31 296	0.69 251	0.23 129	0.14 108	0.30 191	0.23 219	0.49 212	0.55 310	0.39 258	0.60 318	0.43 263	0.30 236	0.88 344	0.54 314	0.11 229	0.08 139	0.07 13	0.07 44	0.10 178	0.12 163

iResNet_ROB	0.27 207	0.27 277	0.48 85	0.21 54	0.12 48	0.32 222	0.17 54	0.57 282	0.55 310	0.39 258	0.44 231	0.37 221	0.28 213	0.43 194	0.28 201	0.08 87	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.09 131	0.11 128

pmcnn	0.54 347	0.24 248	1.06 337	0.25 198	0.26 333	0.40 283	0.31 302	0.55 263	0.55 310	0.56 344	1.22 381	2.53 405	0.39 294	0.84 338	1.08 367	0.09 143	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.10 178	0.14 206

GASNet	0.39 295	0.58 372	1.27 364	0.35 341	0.23 309	0.35 255	0.23 219	0.63 330	0.56 314	0.41 277	0.38 171	0.45 274	0.30 236	0.81 332	0.42 274	0.16 315	0.11 213	0.14 299	0.14 308	0.23 345	0.12 163

GEStereo_RVC	0.29 228	0.24 248	0.60 218	0.27 262	0.16 187	0.33 228	0.25 254	0.58 294	0.56 314	0.35 213	0.38 171	0.34 198	0.25 176	0.51 219	0.29 214	0.12 257	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.11 219	0.13 183

edge stereo	0.40 305	0.22 225	0.87 305	0.27 262	0.22 300	0.38 274	0.26 264	0.59 302	0.56 314	0.53 337	0.60 318	0.71 363	0.50 332	0.78 323	0.43 277	0.16 315	0.15 273	0.19 341	0.14 308	0.17 304	0.19 256

PA-Net	0.40 305	0.35 319	1.05 335	0.32 321	0.28 339	0.39 277	0.43 347	0.53 245	0.56 314	0.35 213	0.43 222	0.41 247	0.36 277	0.83 337	0.61 328	0.12 257	0.23 338	0.16 319	0.23 361	0.13 256	0.20 268
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SDNR	0.47 334	0.29 287	0.92 318	0.24 166	0.37 365	1.27 393	0.17 54	0.54 252	0.58 318	0.44 297	0.85 361	0.55 316	0.28 213	1.19 378	0.52 306	0.23 353	0.24 346	0.17 328	0.13 294	0.19 323	0.26 322

Wz-Net-LNSev	0.36 278	0.35 319	1.06 337	0.26 230	0.21 285	0.47 317	0.33 313	0.56 273	0.58 318	0.45 304	0.54 295	0.50 301	0.37 282	0.40 186	0.42 274	0.12 257	0.11 213	0.10 182	0.09 165	0.14 276	0.15 217

DGSMNet	0.63 365	0.32 303	1.01 332	0.54 377	0.73 390	0.62 351	1.36 407	0.62 326	0.58 318	0.38 247	0.62 329	0.52 309	0.34 265	0.65 281	0.47 293	0.54 383	0.61 400	0.67 389	0.61 397	0.65 385	0.69 396

ADCMid	0.53 345	0.45 352	1.46 375	0.27 262	0.22 300	0.51 330	0.38 334	0.61 318	0.58 318	0.75 363	0.67 337	0.62 337	0.66 364	0.66 287	1.75 394	0.13 274	0.12 229	0.17 328	0.17 337	0.20 330	0.21 277

Anonymous Stereo	0.42 314	0.43 347	1.38 370	0.32 321	0.26 333	0.35 255	0.48 357	0.55 263	0.58 318	0.43 290	0.48 272	0.40 240	0.29 229	0.93 357	0.56 318	0.16 315	0.16 282	0.15 313	0.16 326	0.16 292	0.20 268

NVstereo2D	0.32 255	0.18 184	0.63 232	0.24 166	0.23 309	0.43 296	0.28 283	0.60 311	0.58 318	0.28 91	0.39 185	0.42 257	0.30 236	0.71 300	0.30 216	0.13 274	0.09 168	0.13 281	0.10 209	0.20 330	0.18 241

DISCO	0.33 262	0.16 144	0.55 174	0.26 230	0.16 187	0.48 323	0.25 254	0.52 235	0.58 318	0.38 247	0.45 244	0.63 341	0.37 282	0.65 281	0.50 302	0.10 198	0.07 92	0.09 119	0.08 104	0.13 256	0.13 183

WCMA_ROB	0.55 348	0.27 277	0.76 273	0.26 230	0.22 300	0.62 351	0.36 324	0.57 282	0.58 318	0.97 379	1.40 387	1.28 385	0.94 381	0.80 329	0.80 347	0.20 348	0.17 300	0.16 319	0.16 326	0.19 323	0.29 335

MDST_ROB	0.51 341	0.16 144	0.97 327	0.31 316	0.21 285	1.35 397	0.34 317	0.80 373	0.59 326	1.09 386	0.74 349	0.49 297	0.37 282	1.31 386	0.60 325	0.14 295	0.12 229	0.16 319	0.13 294	0.13 256	0.18 241

GwcNet	0.37 285	0.29 287	1.12 345	0.25 198	0.24 320	0.48 323	0.27 269	0.58 294	0.60 327	0.39 258	0.54 295	0.51 304	0.34 265	0.60 255	0.46 290	0.13 274	0.12 229	0.12 258	0.11 233	0.13 256	0.15 217

NaN_ROB	0.44 322	0.38 334	0.94 325	0.30 306	0.20 272	0.52 335	0.49 361	0.61 318	0.60 327	0.56 344	0.47 263	0.49 297	0.42 306	1.24 380	0.76 343	0.12 257	0.18 307	0.12 258	0.13 294	0.12 244	0.18 241

Wz-Net-MNSev	0.39 295	0.35 319	0.99 331	0.26 230	0.21 285	0.59 348	0.39 337	0.58 294	0.61 329	0.49 322	0.56 304	0.53 313	0.37 282	0.61 261	0.47 293	0.11 229	0.09 168	0.11 228	0.11 233	0.15 283	0.15 217

pcwnet_v2	0.32 255	0.16 144	1.22 362	0.23 129	0.19 255	0.32 222	0.19 124	0.61 318	0.61 329	0.37 239	0.45 244	0.35 212	0.29 229	0.37 180	0.26 188	0.14 295	0.11 213	0.12 258	0.11 233	0.14 276	0.18 241

FAT-Stereo	0.36 278	0.19 192	0.75 269	0.26 230	0.18 232	0.34 242	0.30 293	0.62 326	0.61 329	0.47 315	0.61 327	0.59 327	0.50 332	0.61 261	0.36 252	0.13 274	0.14 252	0.13 281	0.12 270	0.14 276	0.20 268

RP	0.38 290	0.26 271	0.67 245	0.31 316	0.24 320	0.37 268	0.29 287	0.53 245	0.61 329	0.42 281	0.65 333	0.62 337	0.51 334	0.63 272	0.43 277	0.17 327	0.15 273	0.17 328	0.15 317	0.17 304	0.19 256

AnyNet_C32	0.55 348	0.51 359	1.34 368	0.29 299	0.28 339	0.61 350	0.62 375	0.57 282	0.62 333	0.63 352	0.68 339	0.54 315	0.55 343	0.82 333	1.81 395	0.15 307	0.15 273	0.15 313	0.18 341	0.21 336	0.25 313

RYNet	0.38 290	0.23 238	0.65 239	0.26 230	0.28 339	0.62 351	0.33 313	0.61 318	0.62 333	0.42 281	0.39 185	0.58 326	0.40 297	0.89 346	0.57 321	0.11 229	0.09 168	0.12 258	0.11 233	0.19 323	0.22 285

FBW_ROB	0.46 331	0.34 315	0.71 260	0.32 321	0.20 272	0.51 330	0.32 308	0.73 365	0.63 335	0.60 349	0.57 307	0.65 348	0.44 312	1.42 391	0.62 329	0.14 295	0.17 300	0.22 353	0.16 326	0.17 304	0.23 292

MeshStereo	0.60 359	0.31 296	0.71 260	0.22 86	0.17 212	0.66 357	0.36 324	0.81 375	0.63 335	1.48 404	1.32 384	1.65 392	0.83 373	1.18 377	0.74 341	0.17 327	0.17 300	0.17 328	0.14 308	0.17 304	0.19 256
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 345	0.60 375	0.98 329	0.40 360	0.25 330	0.87 374	0.57 372	0.60 311	0.64 337	0.60 349	0.67 337	0.63 341	0.42 306	1.13 374	0.50 302	0.23 353	0.28 360	0.27 360	0.35 376	0.25 350	0.33 345

stereogan	0.39 295	0.20 204	0.78 283	0.28 286	0.22 300	0.65 356	0.26 264	0.62 326	0.65 338	0.45 304	0.60 318	0.67 355	0.45 314	0.69 294	0.37 258	0.14 295	0.14 252	0.14 299	0.12 270	0.20 330	0.19 256

AnyNet_C01	0.68 370	0.69 378	2.64 400	0.33 332	0.27 338	0.93 377	0.64 376	0.66 346	0.65 338	0.70 360	0.97 370	0.75 365	0.63 361	1.01 366	1.52 388	0.17 327	0.16 282	0.17 328	0.17 337	0.24 349	0.28 331

PASM	0.49 338	0.41 343	1.15 349	0.37 346	0.35 359	0.42 292	0.42 345	0.54 252	0.65 338	0.54 340	0.54 295	0.63 341	0.48 327	0.94 360	0.51 305	0.27 363	0.30 372	0.30 365	0.33 374	0.29 364	0.29 335

SPS-STEREO	0.74 373	0.72 379	1.18 358	0.52 376	0.57 382	0.76 364	0.50 363	0.80 373	0.66 341	0.97 379	0.88 365	0.94 373	0.74 366	1.08 372	1.04 363	0.58 387	0.51 389	0.50 381	0.50 388	0.56 381	0.72 398
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 359	0.73 381	1.13 347	0.64 381	0.45 374	0.73 363	0.37 326	0.67 348	0.67 342	0.52 331	0.75 351	0.66 352	0.46 321	0.74 308	0.59 324	0.55 384	0.34 380	0.56 384	0.36 378	0.65 385	0.49 381

AF-Net	0.40 305	0.31 296	0.74 266	0.33 332	0.24 320	0.43 296	0.30 293	0.64 336	0.67 342	0.44 297	0.69 342	0.65 348	0.52 336	0.59 250	0.48 295	0.16 315	0.12 229	0.19 341	0.14 308	0.16 292	0.14 206

GANetREF_RVC	0.45 325	0.52 360	0.87 305	0.39 356	0.20 272	0.51 330	0.50 363	0.68 353	0.67 342	0.47 315	0.46 256	0.50 301	0.43 309	0.91 351	0.40 266	0.28 365	0.21 324	0.32 369	0.19 344	0.28 362	0.23 292
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
MSMD_ROB	0.63 365	0.34 315	0.70 254	0.30 306	0.25 330	0.88 375	0.35 319	0.58 294	0.67 342	1.13 387	1.52 391	1.75 395	1.05 386	0.90 349	0.60 325	0.24 355	0.22 330	0.27 360	0.27 369	0.25 350	0.27 325

Wz-Net-SNSev	0.45 325	0.53 362	1.42 374	0.31 316	0.21 285	0.44 301	0.45 350	0.64 336	0.68 346	0.46 309	0.66 335	0.62 337	0.40 297	0.78 323	0.65 333	0.12 257	0.11 213	0.12 258	0.13 294	0.17 304	0.19 256

MFN_U_SF_RVC	0.58 356	0.58 372	1.31 367	0.39 356	0.23 309	0.72 361	0.30 293	0.83 378	0.68 346	0.74 362	0.74 349	0.86 369	0.60 351	0.84 338	0.83 349	0.29 367	0.27 356	0.32 369	0.37 380	0.31 366	0.33 345

S-Stereo	0.39 295	0.20 204	1.04 334	0.28 286	0.22 300	0.39 277	0.31 302	0.58 294	0.69 348	0.40 267	0.59 314	0.48 291	0.41 302	0.75 313	0.42 274	0.12 257	0.15 273	0.13 281	0.13 294	0.16 292	0.25 313

PWC_ROB	0.41 310	0.38 334	0.92 318	0.26 230	0.20 272	0.39 277	0.19 124	0.61 318	0.69 348	0.58 348	0.84 360	0.52 309	0.44 312	0.74 308	0.62 329	0.13 274	0.09 168	0.14 299	0.10 209	0.17 304	0.18 241

FCDSN-DC	0.67 368	0.38 334	0.83 293	0.37 346	0.30 350	0.66 357	0.37 326	0.69 359	0.70 350	1.15 389	1.53 392	1.70 394	1.38 395	1.00 364	0.83 349	0.24 355	0.22 330	0.27 360	0.26 367	0.27 359	0.32 343
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.62 362	0.47 354	0.93 322	0.70 386	0.50 376	1.15 388	1.29 406	0.79 372	0.70 350	0.77 368	0.55 300	0.92 372	0.58 348	0.87 343	0.77 344	0.19 346	0.27 356	0.18 335	0.19 344	0.27 359	0.28 331

Ntro	0.61 361	0.75 383	1.16 351	0.67 383	0.50 376	0.76 364	0.37 326	0.68 353	0.71 352	0.50 325	0.59 314	0.65 348	0.52 336	0.79 326	0.58 323	0.58 387	0.32 377	0.57 387	0.34 375	0.69 390	0.50 382

Wz-Net-TNSev	0.55 348	0.72 379	1.90 391	0.26 230	0.21 285	0.64 355	0.45 350	0.66 346	0.71 352	0.52 331	0.55 300	0.71 363	0.63 361	1.04 369	0.94 356	0.16 315	0.15 273	0.13 281	0.15 317	0.21 336	0.24 304

LRCNet_RVC	10.94 420	14.45 429	9.66 416	15.38 425	8.02 419	1.08 384	0.35 319	8.72 420	0.72 354	12.63 427	15.84 426	9.73 420	6.52 415	8.58 421	6.38 417	20.33 434	5.39 420	23.79 433	21.95 432	15.35 427	13.96 429

CSAN	0.55 348	0.47 354	1.19 359	0.37 346	0.23 309	0.57 344	0.61 374	0.65 342	0.72 354	0.65 354	0.78 353	0.66 352	0.65 363	1.41 390	0.77 344	0.21 349	0.17 300	0.20 345	0.21 350	0.18 319	0.21 277

DispFullNet	0.67 368	0.94 390	1.63 383	0.77 391	1.19 408	0.53 338	0.25 254	0.61 318	0.72 354	0.70 360	0.60 318	0.69 359	0.90 378	0.80 329	0.52 306	0.27 363	0.13 243	0.74 392	0.31 373	0.68 388	0.44 372

ADCL	0.50 339	0.30 293	1.15 349	0.28 286	0.19 255	0.77 367	0.64 376	0.57 282	0.73 357	0.57 347	0.73 348	0.55 316	0.60 351	0.66 287	1.53 389	0.11 229	0.10 193	0.13 281	0.13 294	0.15 283	0.16 227

Consistency-Raft	0.56 352	0.52 360	1.12 345	0.45 370	0.49 375	0.48 323	0.45 350	0.73 365	0.74 358	0.45 304	0.82 358	0.46 280	0.60 351	0.51 219	0.63 332	0.39 380	0.40 383	0.44 378	0.51 389	0.53 380	0.38 367

XQC	0.47 334	0.45 352	1.07 339	0.40 360	0.28 339	0.58 346	0.38 334	0.67 348	0.76 359	0.53 337	0.47 263	0.59 327	0.47 323	0.74 308	0.80 347	0.18 337	0.14 252	0.18 335	0.16 326	0.26 355	0.24 304

LSM	1.68 403	0.48 356	2.91 403	2.28 416	17.60 426	0.52 335	0.55 370	0.65 342	0.78 360	0.84 371	1.11 375	0.63 341	0.55 343	0.79 326	0.53 310	0.16 315	0.25 347	0.18 335	0.21 350	0.25 350	2.37 417

PDISCO_ROB	0.45 325	0.37 328	0.89 313	0.44 368	0.37 365	0.70 359	0.35 319	0.75 368	0.78 360	0.45 304	0.53 292	0.65 348	0.40 297	0.68 293	0.52 306	0.22 352	0.12 229	0.21 348	0.19 344	0.26 355	0.22 285

WZ-Net	0.56 352	0.49 358	2.14 395	0.30 306	0.24 320	0.58 346	0.48 357	0.65 342	0.80 362	0.51 328	0.72 345	0.68 357	0.60 351	1.06 371	1.01 360	0.13 274	0.10 193	0.11 228	0.12 270	0.19 323	0.23 292

ACVNet-4b	0.76 376	0.90 388	1.67 385	0.73 388	0.51 379	0.80 372	0.31 302	0.74 367	0.81 363	0.51 328	0.72 345	0.94 373	0.43 309	1.01 366	1.32 381	1.18 409	0.22 330	0.77 393	0.45 383	0.70 391	0.50 382

DPSNet	0.51 341	0.26 271	1.16 351	0.28 286	0.21 285	0.76 364	0.56 371	0.89 384	0.82 364	0.49 322	0.51 279	0.64 346	0.81 372	0.89 346	0.85 351	0.17 327	0.16 282	0.13 281	0.13 294	0.26 355	0.27 325

SuperB	0.50 339	0.37 328	2.16 396	0.23 129	0.15 158	0.41 287	0.32 308	0.50 220	0.83 365	0.44 297	0.51 279	0.33 191	0.45 314	0.69 294	1.07 365	0.10 198	0.08 139	0.09 119	0.08 104	0.95 402	0.18 241

FC-DCNN	0.73 372	0.33 307	0.84 296	0.33 332	0.28 339	0.82 373	0.40 341	0.82 376	0.83 365	1.43 397	1.60 395	1.97 397	1.38 395	1.10 373	0.93 354	0.24 355	0.22 330	0.27 360	0.26 367	0.26 355	0.32 343

MFMNet_re	0.74 373	0.84 385	1.16 351	0.64 381	0.70 389	0.79 369	0.71 381	0.77 371	0.85 367	0.79 370	0.86 362	0.69 359	0.80 370	0.73 304	0.65 333	0.66 391	0.59 399	0.61 388	0.58 395	0.68 388	0.71 397

RTSC	0.43 320	0.37 328	0.95 326	0.30 306	0.20 272	0.50 329	0.23 219	0.65 342	0.86 368	0.56 344	0.54 295	0.51 304	0.36 277	0.71 300	0.92 353	0.13 274	0.14 252	0.11 228	0.13 294	0.18 319	0.19 256

ADCS	0.62 362	0.56 366	1.54 381	0.30 306	0.25 330	0.56 342	0.46 353	0.71 361	0.86 368	0.77 368	0.72 345	0.68 357	0.62 359	0.82 333	2.33 404	0.17 327	0.16 282	0.16 319	0.17 337	0.23 345	0.27 325

NVStereoNet_ROB	0.74 373	0.64 377	1.20 361	0.55 378	0.43 373	0.54 341	0.48 357	0.75 368	0.87 370	0.88 373	1.72 397	1.06 377	1.03 385	1.29 384	0.98 359	0.35 374	0.42 386	0.41 377	0.48 384	0.38 373	0.43 370
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	0.77 378	0.92 389	1.79 389	0.73 388	0.53 380	0.78 368	0.42 345	0.88 383	0.90 371	0.75 363	0.76 352	1.32 386	0.80 370	1.04 369	0.70 339	0.57 386	0.32 377	0.72 391	0.35 376	0.70 391	0.50 382

PWCDC_ROB	0.41 310	0.41 343	0.77 279	0.34 336	0.21 285	0.43 296	0.20 155	0.60 311	0.90 371	0.44 297	1.24 382	0.36 217	0.38 287	0.56 240	0.48 295	0.18 337	0.11 213	0.11 228	0.10 209	0.20 330	0.16 227

SGM_RVC	0.57 354	0.22 225	0.60 218	0.26 230	0.16 187	0.97 382	0.46 353	0.76 370	0.90 371	1.03 383	0.92 368	1.16 380	0.93 380	1.21 379	0.72 340	0.17 327	0.16 282	0.16 319	0.16 326	0.16 292	0.24 304
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetBlue	1.20 393	0.89 387	2.53 399	0.59 379	0.76 391	3.16 412	2.09 412	1.16 390	0.93 374	0.95 377	1.12 376	1.65 392	1.27 392	2.15 405	1.87 397	0.43 382	0.37 382	0.38 374	0.39 382	0.62 383	0.63 390

RainbowNet	0.76 376	1.00 394	1.29 365	0.82 392	0.63 384	0.79 369	0.52 366	0.83 378	0.93 374	0.61 351	0.79 356	0.79 366	0.62 359	0.82 333	0.67 337	0.80 397	0.55 395	0.79 395	0.49 385	0.81 394	0.62 388

MADNet+	1.05 386	1.26 405	4.77 411	0.73 388	0.50 376	1.25 392	0.97 394	1.05 387	0.93 374	0.67 357	0.78 353	0.87 370	0.85 374	2.14 404	1.83 396	0.40 381	0.42 386	0.32 369	0.28 370	0.45 376	0.43 370

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 371	0.73 381	1.26 363	0.47 372	0.28 339	1.42 399	0.60 373	0.82 376	0.94 377	0.85 372	0.86 362	0.88 371	0.70 365	1.32 387	0.75 342	0.37 376	0.30 372	0.34 372	0.36 378	0.44 375	0.42 369

SHD	0.45 325	0.34 315	0.89 313	0.37 346	0.28 339	0.46 311	0.23 219	0.72 364	0.96 378	0.65 354	0.61 327	0.61 334	0.48 327	0.64 277	0.69 338	0.16 315	0.16 282	0.16 319	0.16 326	0.21 336	0.25 313

ELAS	0.80 379	0.40 341	0.91 317	0.39 356	0.35 359	1.52 401	0.81 389	0.97 386	0.98 379	1.47 403	1.58 394	1.19 382	1.33 394	1.01 366	1.21 371	0.29 367	0.27 356	0.30 365	0.29 372	0.32 369	0.36 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.48 415	0.57 370	139.59 438	0.25 198	0.17 212	0.44 301	0.30 293	0.48 205	1.04 380	1.29 391	1.02 372	0.82 368	0.87 377	0.76 319	1.02 361	0.10 198	0.09 168	0.12 258	0.11 233	0.22 340	0.25 313

FINET	0.58 356	0.48 356	1.35 369	0.38 354	0.37 365	0.96 381	1.13 403	0.84 380	1.05 381	0.50 325	0.70 343	0.45 274	0.61 355	0.63 272	0.62 329	0.26 359	0.28 360	0.14 299	0.13 294	0.20 330	0.44 372

EDNetEfficient	0.64 367	0.39 338	2.52 398	0.26 230	0.26 333	0.39 277	0.49 361	0.42 151	1.06 382	1.38 394	0.86 362	0.61 334	0.97 382	0.66 287	1.62 393	0.11 229	0.10 193	0.10 182	0.12 270	0.20 330	0.19 256

RTS	0.81 381	0.56 366	4.76 409	0.37 346	0.30 350	1.11 385	0.52 366	0.67 348	1.07 383	0.76 366	0.91 366	0.60 332	0.61 355	1.64 394	1.24 373	0.15 307	0.13 243	0.15 313	0.15 317	0.22 340	0.24 304

RTSA	0.81 381	0.56 366	4.76 409	0.37 346	0.30 350	1.11 385	0.52 366	0.67 348	1.07 383	0.76 366	0.91 366	0.60 332	0.61 355	1.64 394	1.24 373	0.15 307	0.13 243	0.15 313	0.15 317	0.22 340	0.24 304

SGM+DAISY	1.12 391	0.86 386	1.64 384	0.68 384	0.80 398	1.68 403	1.68 411	1.08 388	1.10 385	1.53 405	1.76 399	1.47 389	1.53 401	1.24 380	1.42 387	0.66 391	0.65 405	0.52 383	0.54 390	0.57 382	0.91 405

IMH-64-1	0.94 383	0.95 391	1.07 339	0.98 397	0.76 391	0.93 377	0.72 382	1.30 392	1.11 386	0.91 374	1.45 388	1.14 378	1.00 383	1.25 382	0.97 357	0.77 393	0.51 389	0.97 398	0.55 393	0.90 396	0.66 393

IMH-64	0.94 383	0.95 391	1.07 339	0.98 397	0.76 391	0.93 377	0.72 382	1.30 392	1.11 386	0.91 374	1.45 388	1.14 378	1.00 383	1.25 382	0.97 357	0.77 393	0.51 389	0.97 398	0.55 393	0.90 396	0.66 393

ELAS_RVC	0.80 379	0.40 341	1.10 344	0.40 360	0.35 359	0.93 377	1.10 402	0.87 382	1.12 388	1.40 395	1.39 385	1.27 384	1.55 402	1.13 374	1.13 368	0.29 367	0.27 356	0.30 365	0.28 370	0.31 366	0.36 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.05 386	1.29 406	2.12 394	0.92 395	0.42 372	1.27 393	1.01 396	1.14 389	1.14 389	1.16 390	1.14 377	1.25 383	0.90 378	1.77 399	1.15 369	0.89 400	0.51 389	0.87 396	0.54 390	1.02 404	0.57 385

DeepPrunerF	0.46 331	0.37 328	1.50 378	0.34 336	0.30 350	0.36 263	0.37 326	0.64 336	1.15 390	0.41 277	0.45 244	0.40 240	0.41 302	0.82 333	0.53 310	0.18 337	0.14 252	0.23 355	0.21 350	0.17 304	0.18 241

PVD	0.62 362	0.41 343	0.93 322	0.44 368	0.39 369	0.63 354	0.51 365	0.86 381	1.27 391	0.93 376	1.09 374	0.81 367	0.85 374	0.89 346	0.89 352	0.21 349	0.23 338	0.22 353	0.19 344	0.28 362	0.41 368

SANet	0.58 356	0.41 343	1.38 370	0.27 262	0.16 187	0.72 361	0.48 357	0.71 361	1.34 392	0.69 359	0.97 370	0.94 373	0.78 368	0.97 363	0.93 354	0.14 295	0.12 229	0.12 258	0.12 270	0.18 319	0.20 268

notaker	1.49 396	1.44 409	1.77 388	1.42 409	1.08 406	1.19 389	0.87 393	1.51 399	1.40 393	1.53 405	3.41 410	2.40 403	1.94 404	1.83 402	1.57 391	1.14 407	0.69 409	1.38 410	0.88 406	1.39 411	1.03 408

IMH	1.09 389	1.04 397	1.29 365	1.03 399	0.79 395	1.11 385	0.69 379	1.40 395	1.42 394	1.02 381	1.71 396	1.42 387	1.19 390	1.78 400	1.03 362	1.14 407	0.56 398	1.00 400	0.58 395	0.93 399	0.68 395

ACVNet_2	0.94 383	0.98 393	1.71 387	0.83 393	0.63 384	1.02 383	0.64 376	1.16 390	1.43 395	1.02 381	1.39 385	1.47 389	0.86 376	1.16 376	0.79 346	0.63 390	0.43 388	0.78 394	0.49 385	0.80 393	0.57 385

FADE		1.19 401		0.71 387	0.76 391			1.87 408	1.53 396	0.75 363		1.17 381		2.88 409		24.66 436	4.77 418	17.17 431	17.41 430	0.51 378	0.45 375

WAO-7	1.05 386	1.00 394	1.19 359	0.83 393	0.67 388	1.22 391	0.84 391	1.43 396	1.56 397	1.13 387	1.75 398	1.46 388	1.25 391	1.56 393	1.28 375	0.61 389	0.62 403	0.70 390	0.68 399	0.66 387	0.62 388

JetRed	2.35 409	2.70 415	6.11 412	1.14 405	1.38 411	6.03 414	3.61 414	2.12 410	1.72 398	1.99 407	1.97 401	2.15 400	1.59 403	2.49 408	4.19 413	1.05 404	1.60 413	1.10 403	1.02 410	1.72 413	1.41 413

SGM-ForestM	1.59 399	0.56 366	1.52 380	0.41 364	0.34 356	2.77 410	1.67 410	1.69 403	1.73 399	2.48 409	2.27 407	6.02 417	2.90 410	3.08 410	2.83 408	0.25 358	0.30 372	0.19 341	0.20 348	0.18 319	0.45 375

LVE	1.18 392	1.16 399	1.67 385	1.04 400	0.81 399	1.32 396	0.82 390	1.49 398	1.94 400	1.08 385	1.90 400	1.89 396	1.07 387	1.51 392	1.04 363	0.96 403	0.61 400	0.94 397	0.69 400	0.92 398	0.79 403

Dean	1.22 394	1.17 400	1.97 392	1.04 400	0.79 395	1.21 390	0.76 384	1.51 399	1.96 401	1.30 393	1.98 402	2.14 399	1.18 389	1.30 385	1.15 369	0.83 398	0.61 400	1.01 401	0.69 400	0.97 403	0.77 402

WAO-6	1.11 390	1.01 396	1.17 357	0.96 396	0.79 395	1.30 395	0.78 386	1.36 394	1.99 402	1.04 384	1.54 393	1.59 391	1.27 392	1.37 389	1.30 376	0.78 395	0.55 395	1.03 402	0.75 403	0.87 395	0.72 398

MADNet++	2.34 408	1.81 412	2.24 397	2.15 415	1.97 414	2.79 411	2.19 413	2.42 412	2.26 403	2.79 412	2.70 408	2.43 404	2.60 409	3.18 411	3.32 409	2.19 413	1.97 414	1.93 413	1.62 413	2.02 414	2.10 415

coex-ft	3.48 411	0.81 384	48.53 436	0.24 166	0.19 255	0.53 338	0.47 356	0.49 212	2.36 404	7.18 417	1.20 379	0.96 376	2.53 408	0.75 313	2.14 402	0.13 274	0.15 273	0.14 299	0.12 270	0.22 340	0.47 377

HanzoNet	3.08 410	1.87 414	2.70 401	1.81 412	1.34 410	1.60 402	1.05 397	2.06 409	2.62 405	5.63 415	5.12 412	5.96 416	7.09 416	4.39 416	3.43 410	3.29 415	2.06 416	1.98 414	2.94 417	2.47 415	2.15 416

UNDER WATER-64	1.61 400	1.30 407	2.93 404	1.33 407	0.96 404	2.20 407	1.25 405	1.47 397	3.15 406	1.46 399	1.31 383	2.61 406	2.22 406	1.69 396	1.93 398	1.13 406	0.67 408	1.29 408	0.94 407	1.26 405	1.09 409

UNDER WATER	1.64 402	1.34 408	2.72 402	1.40 408	1.04 405	1.70 404	1.14 404	1.57 402	3.58 407	1.46 399	1.46 390	2.82 408	2.43 407	1.74 397	2.04 401	1.08 405	0.63 404	1.31 409	0.94 407	1.29 406	1.10 410

MANE	1.63 401	0.58 372	1.16 351	0.59 379	0.60 383	2.71 409	1.53 408	2.63 413	3.62 408	2.33 408	3.26 409	3.66 411	2.98 411	2.26 407	2.26 403	0.37 376	0.40 383	0.31 368	0.49 385	0.31 366	0.63 390

WAO-8	1.50 397	1.22 403	1.39 372	1.10 402	0.85 400	2.15 405	0.78 386	1.84 405	3.76 409	1.46 399	2.18 404	2.15 400	1.50 399	3.20 412	1.35 383	0.92 401	0.66 406	1.10 403	0.79 404	0.94 400	0.74 400

TorneroNet-64	1.47 395	1.15 398	1.51 379	1.11 404	0.86 402	2.27 408	0.76 384	1.84 405	3.76 409	1.29 391	2.22 406	2.68 407	1.46 397	1.81 401	1.55 390	0.79 396	0.51 389	1.10 403	0.67 398	1.31 407	0.81 404

Venus	1.50 397	1.22 403	1.39 372	1.10 402	0.85 400	2.15 405	0.78 386	1.84 405	3.76 409	1.46 399	2.18 404	2.15 400	1.50 399	3.20 412	1.35 383	0.92 401	0.66 406	1.10 403	0.79 404	0.94 400	0.74 400

ktn	1.80 404	1.46 410	1.49 377	1.44 410	1.14 407	1.50 400	1.07 399	1.53 401	3.90 412	2.77 411	4.62 411	3.42 410	1.49 398	1.74 397	1.40 386	1.45 411	0.77 410	1.46 411	0.99 409	1.41 412	1.00 407

tt	4.71 412	0.11 27	3.94 408	2.06 414	1.54 412	10.14 419	16.85 420	9.28 422	4.99 413	1.41 396	1.05 373	4.68 413	4.89 412	3.36 414	5.86 416	5.73 419	9.15 426	2.23 415	2.51 416	3.02 416	1.34 412

BEATNet-Init1	4.91 413	3.27 416	14.39 425	0.69 385	0.65 387	10.19 420	3.83 415	5.04 416	5.11 414	8.73 420	8.52 417	13.95 427	7.66 417	7.79 419	5.79 415	0.32 372	0.34 380	0.34 372	0.38 381	0.64 384	0.64 392

KSHMR	1.92 406	1.47 411	1.97 392	1.48 411	1.22 409	1.39 398	1.06 398	1.81 404	5.83 415	1.43 397	5.56 414	2.95 409	1.17 388	2.24 406	1.33 382	1.29 410	1.13 411	1.47 412	1.11 411	1.37 410	1.21 411

LE_ROB	1.82 405	0.39 338	3.15 407	0.50 375	0.55 381	0.79 369	1.00 395	0.89 384	6.48 416	7.40 418	2.07 403	2.07 398	5.08 413	1.33 388	3.96 412	0.11 229	0.09 168	0.12 258	0.11 233	0.11 219	0.13 183

DPSimNet_ROB	6.21 414	5.16 417	9.50 415	5.59 419	5.56 416	7.64 415	10.02 417	4.07 415	7.33 417	6.84 416	6.26 415	7.17 418	10.55 418	4.07 415	5.68 414	5.50 418	4.29 417	5.24 419	3.66 418	4.05 417	5.96 420

ASD4	8.08 416	7.42 420	8.23 414	6.03 421	6.01 417	14.62 422	20.55 421	9.03 421	8.06 418	7.51 419	6.52 416	7.36 419	6.42 414	8.13 420	9.88 419	5.93 420	5.10 419	6.60 423	5.79 419	6.82 420	5.52 419

TorneroNet	2.26 407	1.20 402	1.55 382	1.15 406	0.91 403	5.84 413	0.84 391	2.12 410	8.45 419	2.59 410	5.32 413	3.84 412	2.15 405	1.84 403	1.98 400	0.88 399	0.54 394	1.16 407	0.74 402	1.31 407	0.91 405

PML	15.86 427	13.12 428	7.07 413	5.22 417	7.66 418	32.93 431	64.30 437	5.37 417	10.12 420	25.87 437	67.29 437	20.25 429	13.20 427	10.09 422	6.81 418	5.94 421	2.00 415	6.03 422	2.18 414	9.13 423	2.62 418

xxxxx1	15.30 424	9.78 422	10.23 420	20.34 428	19.47 427	17.10 423	23.00 422	10.36 423	11.04 421	9.25 421	9.66 418	10.74 422	10.66 421	10.60 423	13.72 425	8.14 424	9.35 427	31.88 436	44.61 436	12.63 424	13.46 426

tt_ll	15.30 424	9.78 422	10.23 420	20.34 428	19.47 427	17.10 423	23.00 422	10.36 423	11.04 421	9.25 421	9.66 418	10.74 422	10.66 421	10.60 423	13.72 425	8.14 424	9.35 427	31.88 436	44.61 436	12.63 424	13.46 426

ff	15.30 424	9.78 422	10.23 420	20.34 428	19.47 427	17.10 423	23.00 422	10.36 423	11.04 421	9.25 421	9.66 418	10.74 422	10.66 421	10.60 423	13.72 425	8.14 424	9.35 427	31.88 436	44.61 436	12.63 424	13.46 426

HaxPig	17.72 429	20.23 436	19.76 426	16.55 426	16.52 425	9.46 418	9.42 416	14.48 429	13.31 424	18.59 428	18.67 427	17.39 428	16.68 428	17.07 429	16.43 428	21.99 435	20.86 436	22.28 432	21.55 431	21.30 434	21.88 436

DGTPSM_ROB	8.38 417	5.24 418	10.71 423	5.32 418	10.19 420	8.34 416	23.49 425	6.11 418	13.43 425	4.93 413	10.93 422	5.64 414	10.55 418	6.17 417	12.73 421	3.74 416	7.56 421	3.68 417	7.24 422	4.09 418	7.49 421

DPSMNet_ROB	8.44 418	5.25 419	10.87 424	5.59 419	10.27 421	8.34 416	23.51 426	6.12 419	13.47 426	4.96 414	10.94 423	5.65 415	10.55 418	6.25 418	12.77 422	4.01 417	7.62 422	3.75 418	7.27 423	4.16 419	7.54 422

Anonymous_1	16.44 428	9.26 421	9.67 417	10.63 422	14.54 424	18.62 427	26.98 427	12.68 426	13.53 427	10.78 426	10.37 421	10.15 421	10.66 421	10.99 426	12.64 420	15.61 433	7.73 423	16.87 430	43.01 435	56.14 438	7.86 425

DPSM_ROB	11.46 421	9.79 425	10.18 418	11.11 423	11.31 422	19.08 428	27.38 428	13.42 427	14.23 428	10.34 424	11.13 424	10.97 425	11.33 425	11.89 427	13.49 423	6.74 422	8.19 424	6.00 420	7.05 420	7.74 421	7.76 423

DPSM	11.46 421	9.79 425	10.18 418	11.11 423	11.31 422	19.08 428	27.38 428	13.42 427	14.23 428	10.34 424	11.13 424	10.97 425	11.33 425	11.89 427	13.49 423	6.74 422	8.19 424	6.00 420	7.05 420	7.74 421	7.76 423

MEDIAN_ROB	21.20 430	24.56 437	23.42 434	19.57 427	19.62 430	13.29 421	11.21 418	18.04 430	17.02 430	22.07 436	21.92 429	20.84 430	20.24 429	21.02 430	19.68 430	25.59 437	24.08 437	26.20 434	25.19 433	25.31 435	25.19 437

AVERAGE_ROB	25.43 437	29.01 438	27.22 435	24.60 437	24.16 437	17.78 426	12.87 419	22.39 431	21.40 431	26.72 438	26.08 436	25.18 437	24.52 437	25.07 437	23.57 431	29.94 438	28.36 438	30.60 435	29.57 434	29.83 436	29.66 438

LSM0	24.21 436	19.88 435	22.33 433	24.42 436	40.13 438	38.41 436	54.99 431	27.05 436	28.61 432	20.59 429	22.00 430	22.29 436	22.86 434	24.12 436	27.16 432	13.59 432	16.33 430	12.13 429	14.08 424	15.72 433	17.53 435

CasAABBNet	23.04 431	19.69 430	20.32 427	22.42 431	22.73 431	38.35 432	55.23 433	26.99 435	28.74 433	20.67 430	22.28 431	22.11 434	22.86 434	23.84 434	27.17 433	13.52 427	16.47 431	12.08 424	14.21 425	15.57 428	15.60 430

MyStereo03	23.12 433	19.74 431	20.70 430	22.51 433	22.82 433	38.36 433	55.25 434	26.92 432	28.81 434	20.90 432	22.38 432	22.06 431	22.80 431	23.83 431	27.20 435	13.55 429	16.70 433	12.09 425	14.22 427	15.58 429	16.03 432

MyStereo02	23.12 433	19.74 431	20.70 430	22.51 433	22.82 433	38.36 433	55.25 434	26.92 432	28.81 434	20.90 432	22.38 432	22.06 431	22.80 431	23.83 431	27.20 435	13.55 429	16.70 433	12.09 425	14.22 427	15.58 429	16.03 432

MyStereo	23.12 433	19.74 431	20.70 430	22.51 433	22.82 433	38.36 433	55.25 434	26.92 432	28.81 434	20.90 432	22.38 432	22.06 431	22.80 431	23.83 431	27.20 435	13.55 429	16.70 433	12.09 425	14.22 427	15.58 429	16.03 432

Selective-RAFT-Error	23.11 432	19.77 434	20.60 429	22.49 432	22.80 432	38.46 437	55.19 432	27.13 437	28.90 437	20.73 431	22.38 432	22.11 434	22.91 436	23.94 435	27.18 434	13.54 428	16.57 432	12.09 425	14.21 425	15.61 432	15.65 431

SPstereo	14.29 423	1.85 413	2.95 405	1.89 413	1.68 413	23.50 430	43.36 430	35.81 438	29.54 438	20.90 432	20.49 428	26.26 438	21.86 430	25.13 438	19.49 429	1.60 412	1.44 412	2.99 416	2.21 415	1.34 409	1.43 414

test_example2	100.95 438	107.33 439	67.16 437	98.17 438	106.88 439	89.44 438	101.34 438	37.23 439	97.88 439	129.56 439	131.26 438	65.41 439	67.34 438	91.22 439	79.29 438	143.32 439	199.32 439	81.12 439	102.17 439	121.89 439	101.70 439

Low-res two-view benchmark