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

LoS_RVC	0.08 2	0.05 5	0.07 1	0.15 35	0.07 14	0.08 22	0.15 120	0.12 3	0.11 15	0.08 4	0.09 23	0.06 3	0.09 64	0.10 15	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.04 4

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

LoS	0.09 7	0.05 5	0.11 62	0.13 6	0.07 14	0.14 150	0.11 10	0.15 21	0.15 66	0.09 14	0.09 23	0.12 88	0.09 64	0.15 158	0.10 43	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.05 42

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 6	0.14 11	0.07 14	0.09 36	0.14 75	0.11 1	0.09 2	0.08 4	0.09 23	0.11 69	0.07 28	0.12 90	0.08 9	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.05 42

CREStereo	0.09 7	0.05 5	0.08 6	0.11 1	0.06 2	0.14 150	0.14 75	0.14 15	0.10 6	0.09 14	0.13 70	0.09 37	0.08 48	0.12 90	0.10 43	0.08 188	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 92	0.06 95
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.12 3	0.06 2	0.13 121	0.14 75	0.16 35	0.11 15	0.09 14	0.13 70	0.10 55	0.07 28	0.14 144	0.10 43	0.15 343	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 147	0.06 95

MSKI-zero shot	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.13 45	0.15 21	0.14 54	0.09 14	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

DLNR_Zeroshot_test	10.48 421	2.27 417	19.78 431	120.28 438	13.29 428	0.06 2	0.13 45	0.24 181	0.10 6	0.08 4	0.10 35	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.13 323	0.04 2	0.06 30	0.04 7	52.68 437	0.04 4

Any-RAFT	0.10 45	0.05 5	0.10 38	0.15 35	0.07 14	0.13 121	0.14 75	0.21 131	0.15 66	0.11 58	0.12 59	0.13 110	0.10 77	0.13 127	0.10 43	0.07 140	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

RAFT-Test	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.13 40	0.09 14	0.10 35	0.11 69	0.09 64	0.12 90	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

anonymousdsp2	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 120	0.13 121	0.14 75	0.19 109	0.23 178	0.13 100	0.14 77	0.12 88	0.09 64	0.14 144	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.06 95

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 17	0.09 24	0.17 107	0.06 2	0.08 22	0.12 23	0.13 9	0.08 1	0.08 4	0.07 13	0.06 3	0.04 1	0.10 15	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.03 1

DCANet-4	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 188	0.18 86	0.20 138	0.13 100	0.17 116	0.09 37	0.14 187	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

fff	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.21 151	0.13 100	0.17 116	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

ADStereo(finetuned)	0.10 45	0.06 17	0.13 108	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.20 138	0.13 100	0.18 136	0.10 55	0.12 129	0.12 90	0.12 119	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

CroCo-Stereo	0.09 7	0.08 133	0.08 6	0.22 303	0.09 120	0.09 36	0.18 226	0.16 35	0.12 25	0.07 2	0.07 13	0.08 23	0.06 6	0.08 5	0.07 1	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.04 7	0.05 36	0.04 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	0.10 45	0.06 17	0.08 6	0.15 35	0.05 1	0.16 191	0.18 226	0.16 35	0.15 66	0.10 33	0.11 49	0.11 69	0.11 101	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.04 4

TANstereo	0.09 7	0.04 1	0.08 6	0.13 6	0.06 2	0.11 77	0.13 45	0.15 21	0.19 121	0.11 58	0.15 88	0.10 55	0.07 28	0.12 90	0.09 16	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

XX-TBD	0.09 7	0.06 17	0.07 1	0.14 11	0.07 14	0.13 121	0.16 169	0.14 15	0.14 54	0.11 58	0.12 59	0.09 37	0.08 48	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

DCANet	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.20 138	0.13 100	0.18 136	0.10 55	0.11 101	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

csc	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.21 151	0.13 100	0.17 116	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

cscssc	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.21 151	0.13 100	0.17 116	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

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

CFNet-RSSM	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.17 62	0.18 107	0.08 4	0.12 59	0.11 69	0.09 64	0.12 90	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.04 4

Gwc-CoAtRS	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.18 86	0.17 97	0.08 4	0.10 35	0.12 88	0.09 64	0.12 90	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.05 42

HITNet	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.06 2	0.12 102	0.10 5	0.18 86	0.18 107	0.13 100	0.17 116	0.15 147	0.11 101	0.15 158	0.14 169	0.06 50	0.04 2	0.04 1	0.04 7	0.06 92	0.05 42
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.15 211	0.08 133	0.16 204	0.16 60	0.08 45	0.16 191	0.13 45	0.26 206	0.36 294	0.21 246	0.29 263	0.24 250	0.13 158	0.14 144	0.14 169	0.06 50	0.06 185	0.06 30	0.04 7	0.09 245	0.08 209

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

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

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

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

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

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

ACVNet-DCA	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.24 181	0.16 82	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 146

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

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

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

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

IGEVStereo-DCA	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.10 213	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

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

rrr	0.09 7	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.10 213	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.15 66	0.10 33	0.06 2	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

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

tt1	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.15 21	0.19 121	0.09 14	0.08 17	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.06 95

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

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

AEACV	0.09 7	0.05 5	0.08 6	0.14 11	0.13 299	0.14 150	0.13 45	0.15 21	0.09 2	0.07 2	0.09 23	0.07 17	0.08 48	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

HH	0.09 7	0.06 17	0.13 108	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.16 169	0.15 21	0.10 6	0.08 4	0.10 35	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

HanStereo	0.09 7	0.06 17	0.13 108	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.16 169	0.15 21	0.10 6	0.08 4	0.10 35	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

anonymousdsp	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 107	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

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

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

riskmin	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.14 11	0.08 45	0.14 150	0.14 75	0.18 86	0.15 66	0.12 76	0.15 88	0.17 177	0.11 101	0.14 144	0.12 119	0.09 230	0.05 79	0.07 98	0.05 31	0.08 193	0.08 209

Selective-RAFT	0.11 69	0.11 251	0.12 85	0.21 287	0.08 45	0.16 191	0.13 45	0.21 131	0.23 178	0.10 33	0.10 35	0.11 69	0.10 77	0.15 158	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

ProNet	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.15 120	0.15 21	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.07 17	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.06 95

MC-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.09 24	0.17 107	0.06 2	0.10 56	0.14 75	0.12 3	0.11 15	0.09 14	0.12 59	0.09 37	0.06 6	0.11 41	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

RCA-Stereo	0.09 7	0.06 17	0.09 24	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.13 45	0.18 86	0.14 54	0.10 33	0.11 49	0.08 23	0.07 28	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

CroCo-Stereo Lap2	0.09 7	0.09 179	0.08 6	0.22 303	0.09 120	0.09 36	0.18 226	0.16 35	0.12 25	0.09 14	0.10 35	0.05 1	0.05 2	0.08 5	0.08 9	0.06 50	0.06 185	0.07 98	0.05 31	0.06 92	0.05 42

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 265	0.09 179	0.30 325	0.15 35	0.11 251	0.23 293	0.20 275	0.27 218	0.40 312	0.26 296	0.43 346	0.25 259	0.15 205	0.21 268	0.20 257	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.10 270	0.09 241

IGEV-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 107	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 7	0.05 5	0.13 108	0.14 11	0.09 120	0.12 102	0.15 120	0.19 109	0.11 15	0.11 58	0.08 17	0.08 23	0.05 2	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

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

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

test-3	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.18 174	0.07 14	0.07 15	0.14 75	0.12 3	0.16 82	0.10 33	0.08 17	0.08 23	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 4

test_1	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.18 174	0.07 14	0.07 15	0.14 75	0.12 3	0.16 82	0.10 33	0.08 17	0.08 23	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 4

GwcNet-ADL	0.13 154	0.08 133	0.14 143	0.20 261	0.09 120	0.12 102	0.20 275	0.30 263	0.25 204	0.14 121	0.14 77	0.18 189	0.14 187	0.13 127	0.15 199	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.06 95

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

RAFT-RH_RVC	0.12 130	0.06 17	0.14 143	0.16 60	0.09 120	0.12 102	0.12 23	0.17 62	0.12 25	0.13 100	0.40 327	0.11 69	0.10 77	0.13 127	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.06 95

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

cross-raft	0.10 45	0.09 179	0.09 24	0.19 219	0.07 14	0.11 77	0.24 317	0.13 9	0.15 66	0.08 4	0.10 35	0.12 88	0.10 77	0.09 10	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.07 1	0.13 6	0.07 14	0.09 36	0.12 23	0.14 15	0.14 54	0.10 33	0.14 77	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.04 1	0.04 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.09 7	0.06 17	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.09 36	0.10 5	0.18 86	0.16 82	0.10 33	0.09 23	0.12 88	0.08 48	0.12 90	0.10 43	0.08 188	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

RALCasStereoNet	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.16 60	0.08 45	0.13 121	0.14 75	0.17 62	0.11 15	0.12 76	0.17 116	0.14 126	0.10 77	0.12 90	0.11 69	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.05 31	0.08 193	0.07 146

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

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

DIP-Stereo	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.09 3	0.16 35	0.16 82	0.12 76	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.16 183	0.14 169	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.07 146
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 130	0.09 179	0.15 169	0.18 174	0.07 14	0.15 170	0.07 1	0.23 164	0.19 121	0.16 169	0.19 147	0.19 193	0.14 187	0.17 212	0.15 199	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.07 146

R-Stereo Train	0.10 45	0.06 17	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 181	0.11 15	0.12 76	0.19 147	0.11 69	0.08 48	0.10 15	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.05 42

RAFT-Stereo	0.10 45	0.06 17	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 181	0.11 15	0.12 76	0.19 147	0.11 69	0.08 48	0.10 15	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.05 42
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.13 154	0.10 233	0.18 249	0.19 219	0.08 45	0.14 150	0.18 226	0.21 131	0.27 226	0.16 169	0.24 191	0.15 147	0.13 158	0.14 144	0.15 199	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

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

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

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

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

GMStereo_Zeroshot	0.16 234	0.13 285	0.25 302	0.20 261	0.10 213	0.17 211	0.13 45	0.30 263	0.25 204	0.23 268	0.32 281	0.25 259	0.11 101	0.19 240	0.14 169	0.09 230	0.06 185	0.11 291	0.06 81	0.12 299	0.08 209

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

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

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

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

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

DCRE	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.11 251	0.11 77	0.17 188	0.18 86	0.17 97	0.11 58	0.18 136	0.11 69	0.10 77	0.15 158	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

TestStereo1	0.13 154	0.08 133	0.08 6	0.20 261	0.08 45	0.18 227	0.29 359	0.23 164	0.17 97	0.17 179	0.20 156	0.16 161	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

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

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

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

SA-5K	0.13 154	0.08 133	0.08 6	0.20 261	0.08 45	0.18 227	0.29 359	0.23 164	0.17 97	0.17 179	0.20 156	0.16 161	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

iRaft-Stereo_5w	0.12 130	0.09 179	0.12 85	0.20 261	0.08 45	0.09 36	0.12 23	0.22 150	0.22 169	0.19 217	0.14 77	0.11 69	0.09 64	0.20 253	0.16 216	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.06 95

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.12 130	0.08 133	0.17 223	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.13 45	0.19 109	0.13 40	0.16 169	0.21 172	0.13 110	0.14 187	0.11 41	0.14 169	0.06 50	0.04 2	0.09 224	0.06 81	0.06 92	0.05 42

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-1	0.10 45	0.07 51	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.11 77	0.24 317	0.15 21	0.18 107	0.09 14	0.07 13	0.10 55	0.08 48	0.08 5	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.05 42

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

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

LMCR-Stereo	0.15 211	0.08 133	0.14 143	0.21 287	0.09 120	0.18 227	0.19 261	0.28 239	0.19 121	0.24 279	0.24 191	0.23 241	0.17 237	0.20 253	0.17 227	0.07 140	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.10 270	0.09 241

TestStereo	0.14 179	0.15 306	0.11 62	0.23 320	0.08 45	0.15 170	0.21 288	0.20 120	0.23 178	0.14 121	0.25 217	0.16 161	0.13 158	0.16 183	0.14 169	0.06 50	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.09 245	0.05 42

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

sAnonymous2	0.13 154	0.12 266	0.25 302	0.20 261	0.12 279	0.18 227	0.14 75	0.27 218	0.21 151	0.11 58	0.12 59	0.13 110	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 230	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 340	0.10 263

CroCo_RVC	0.13 154	0.12 266	0.25 302	0.20 261	0.12 279	0.18 227	0.14 75	0.27 218	0.21 151	0.11 58	0.12 59	0.13 110	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 230	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 340	0.10 263

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

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

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

222	0.16 234	0.07 51	0.15 169	0.14 11	0.08 45	0.25 307	0.18 226	0.30 263	0.21 151	0.18 207	0.29 263	0.17 177	0.16 216	0.16 183	0.44 379	0.10 261	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.08 209

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.17 107	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.10 35	0.08 23	0.09 64	0.12 90	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.03 1

GMStereo	0.13 154	0.15 306	0.14 143	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.16 169	0.20 120	0.25 204	0.17 179	0.17 116	0.11 69	0.11 101	0.16 183	0.13 145	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.13 6	0.12 279	0.14 150	0.20 275	0.22 150	0.34 277	0.17 179	0.26 229	0.21 214	0.17 237	0.18 221	0.21 268	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.08 193	0.06 95

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

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

SuperB	0.20 281	0.10 233	0.57 368	0.16 60	0.09 120	0.19 242	0.18 226	0.25 198	0.51 350	0.27 303	0.39 324	0.17 177	0.22 285	0.22 285	0.21 268	0.08 188	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.12 299	0.11 284

HSM-Net_RVC	0.14 179	0.08 133	0.12 85	0.15 35	0.08 45	0.16 191	0.15 120	0.27 218	0.29 245	0.20 237	0.21 172	0.29 288	0.14 187	0.18 221	0.13 145	0.06 50	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 234	0.10 233	0.11 62	0.18 174	0.09 120	0.19 242	0.18 226	0.27 218	0.32 262	0.22 255	0.35 303	0.21 214	0.22 285	0.22 285	0.17 227	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95

HSM	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.16 191	0.14 75	0.28 239	0.25 204	0.20 237	0.24 191	0.37 333	0.17 237	0.20 253	0.15 199	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.06 95

LE_ROB	0.50 380	0.07 51	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.26 317	0.17 188	0.23 164	1.71 411	4.68 416	0.67 376	0.46 364	0.47 374	0.21 268	0.30 346	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.08 193	0.06 95

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

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

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

MyStereo04	0.13 154	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.17 188	0.29 253	0.38 304	0.17 179	0.14 77	0.16 161	0.11 101	0.15 158	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.06 95

whm_eth	0.14 179	0.09 179	0.21 279	0.21 287	0.12 279	0.12 102	0.16 169	0.18 86	0.29 245	0.17 179	0.32 281	0.09 37	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.07 146

MIF-Stereo (partial)	0.11 69	0.06 17	0.10 38	0.19 219	0.10 213	0.10 56	0.12 23	0.17 62	0.19 121	0.14 121	0.16 100	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.12 119	0.08 188	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.07 146

PCWNet_CMD	0.14 179	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.14 75	0.29 253	0.36 294	0.14 121	0.20 156	0.21 214	0.13 158	0.17 212	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.07 146

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

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

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

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

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

RAFT_CTSACE	0.12 130	0.09 179	0.10 38	0.22 303	0.08 45	0.12 102	0.24 317	0.18 86	0.17 97	0.21 246	0.27 244	0.13 110	0.07 28	0.13 127	0.09 16	0.05 2	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.04 1	0.04 4

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

NINENet	0.16 234	0.10 233	0.16 204	0.17 107	0.11 251	0.20 259	0.14 75	0.41 352	0.37 298	0.18 207	0.21 172	0.16 161	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.08 265	0.10 265	0.07 157	0.10 270	0.09 241

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

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

AASNet	0.16 234	0.08 133	0.13 108	0.19 219	0.09 120	0.19 242	0.15 120	0.38 339	0.37 298	0.20 237	0.24 191	0.20 208	0.17 237	0.17 212	0.21 268	0.10 261	0.08 265	0.08 158	0.07 157	0.09 245	0.09 241

GMOStereo	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

error version	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

test-v	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

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

test_3	0.11 69	0.09 179	0.10 38	0.21 287	0.08 45	0.13 121	0.25 333	0.14 15	0.21 151	0.10 33	0.10 35	0.09 37	0.10 77	0.08 5	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 157	0.04 1	0.04 4

ADLNet2	0.16 234	0.09 179	0.14 143	0.17 107	0.09 120	0.20 259	0.16 169	0.32 280	0.39 308	0.17 179	0.20 156	0.20 208	0.19 261	0.21 268	0.23 291	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.07 157	0.09 245	0.07 146

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

TRStereo	0.10 45	0.05 5	0.12 85	0.16 60	0.12 279	0.10 56	0.13 45	0.18 86	0.19 121	0.09 14	0.09 23	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.08 9	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.04 1	0.04 4

LCNet	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.14 75	0.21 131	0.15 66	0.12 76	0.15 88	0.16 161	0.11 101	0.12 90	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.14 325

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

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

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

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

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

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

test-2	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

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

ICVP	0.16 234	0.09 179	0.12 85	0.22 303	0.09 120	0.18 227	0.21 288	0.26 206	0.24 188	0.18 207	0.30 269	0.27 273	0.18 247	0.18 221	0.15 199	0.10 261	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.08 209
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 252	0.12 266	0.16 204	0.22 303	0.11 251	0.19 242	0.18 226	0.32 280	0.49 345	0.20 237	0.25 217	0.17 177	0.13 158	0.21 268	0.16 216	0.10 261	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.09 245	0.08 209

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

xxxx	0.15 211	0.07 51	0.14 143	0.14 11	0.08 45	0.24 299	0.18 226	0.32 280	0.20 138	0.14 121	0.28 253	0.22 230	0.14 187	0.15 158	0.29 340	0.09 230	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.08 209

test_xeample	0.15 211	0.07 51	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.22 282	0.20 275	0.29 253	0.21 151	0.16 169	0.29 263	0.19 193	0.17 237	0.16 183	0.28 333	0.09 230	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.07 146

AFF-stereo	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.18 86	0.10 6	0.10 33	0.11 49	0.09 37	0.10 77	0.12 90	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 157	0.04 1	0.04 4

SFCPSM	0.13 154	0.07 51	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.15 170	0.16 169	0.28 239	0.27 226	0.14 121	0.18 136	0.12 88	0.13 158	0.14 144	0.11 69	0.08 188	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.06 95

MMNet	0.17 252	0.10 233	0.17 223	0.20 261	0.11 251	0.27 325	0.20 275	0.26 206	0.42 321	0.22 255	0.30 269	0.22 230	0.20 274	0.18 221	0.20 257	0.06 50	0.06 185	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.07 146

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

aanetorigin	0.22 299	0.17 323	0.57 368	0.18 174	0.10 213	0.16 191	0.19 261	0.20 120	0.33 267	0.49 371	0.48 355	0.30 295	0.28 325	0.21 268	0.24 302	0.08 188	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.10 270	0.09 241

EDNetEfficientorigin	7.92 417	0.32 376	152.98 436	0.20 261	0.10 213	0.22 282	0.17 188	0.23 164	0.60 369	0.73 386	0.67 376	0.41 352	0.51 379	0.24 302	0.41 373	0.08 188	0.07 239	0.09 224	0.07 157	0.12 299	0.11 284

EDNetEfficient	0.30 352	0.24 358	1.18 400	0.18 174	0.10 213	0.20 259	0.20 275	0.21 131	0.61 370	0.74 388	0.56 365	0.30 295	0.40 364	0.23 292	0.32 355	0.09 230	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.11 286	0.10 263

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

MSMDNet	0.14 179	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.14 75	0.29 253	0.36 294	0.14 121	0.20 156	0.21 214	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.07 146

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

AdaStereo	0.15 211	0.11 251	0.16 204	0.19 219	0.09 120	0.21 269	0.11 10	0.33 290	0.28 239	0.21 246	0.23 182	0.21 214	0.13 158	0.19 240	0.15 199	0.13 323	0.05 79	0.10 265	0.07 157	0.09 245	0.07 146
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DISCO	0.20 281	0.09 179	0.22 286	0.17 107	0.10 213	0.25 307	0.18 226	0.28 239	0.45 333	0.23 268	0.32 281	0.34 324	0.26 311	0.29 329	0.29 340	0.08 188	0.06 185	0.07 98	0.07 157	0.09 245	0.10 263

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.09 7	0.09 179	0.09 24	0.19 219	0.06 2	0.07 15	0.11 10	0.18 86	0.14 54	0.11 58	0.10 35	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.10 265	0.08 209	0.06 92	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.13 154	0.10 233	0.12 85	0.20 261	0.10 213	0.11 77	0.18 226	0.33 290	0.25 204	0.16 169	0.16 100	0.14 126	0.14 187	0.19 240	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.04 1	0.05 42

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

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

CASS	0.14 179	0.12 266	0.12 85	0.23 320	0.09 120	0.15 170	0.17 188	0.19 109	0.20 138	0.17 179	0.18 136	0.15 147	0.15 205	0.15 158	0.14 169	0.09 230	0.06 185	0.10 265	0.08 209	0.09 245	0.07 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.18 226	0.24 181	0.24 188	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.16 216	0.16 183	0.15 199	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

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

Wz-Net-LNSev	0.22 299	0.16 314	0.41 350	0.22 303	0.13 299	0.25 307	0.24 317	0.33 290	0.44 330	0.30 325	0.42 343	0.32 314	0.19 261	0.23 292	0.27 326	0.10 261	0.09 286	0.08 158	0.08 209	0.12 299	0.11 284

RAFT+CT+SA	0.13 154	0.11 251	0.09 24	0.19 219	0.09 120	0.15 170	0.28 349	0.22 150	0.22 169	0.15 142	0.26 229	0.10 55	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 209	0.07 147	0.06 95

test_5	0.14 179	0.12 266	0.08 6	0.20 261	0.10 213	0.14 150	0.28 349	0.21 131	0.24 188	0.19 217	0.28 253	0.11 69	0.15 205	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

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

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

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

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

PSM-AAD	0.11 69	0.07 51	0.10 38	0.20 261	0.09 120	0.10 56	0.14 75	0.21 131	0.13 40	0.12 76	0.14 77	0.18 189	0.11 101	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.14 325

KYRaft	0.12 130	0.07 51	0.10 38	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.15 120	0.23 164	0.12 25	0.13 100	0.16 100	0.20 208	0.10 77	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.08 158	0.08 209	0.06 92	0.15 340

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

Anonymous3	0.16 234	0.14 300	0.34 336	0.26 344	0.14 314	0.27 325	0.18 226	0.28 239	0.28 239	0.15 142	0.17 116	0.14 126	0.11 101	0.16 183	0.12 119	0.08 188	0.08 265	0.08 158	0.08 209	0.08 193	0.11 284

sCroCo_RVC	0.12 130	0.09 179	0.24 298	0.24 328	0.11 251	0.19 242	0.14 75	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.13 70	0.12 88	0.07 28	0.14 144	0.11 69	0.08 188	0.08 265	0.08 158	0.08 209	0.05 36	0.07 146

Anonymous	0.14 179	0.10 233	0.24 298	0.23 320	0.13 299	0.18 227	0.23 309	0.20 120	0.19 121	0.14 121	0.12 59	0.11 69	0.13 158	0.17 212	0.13 145	0.08 188	0.07 239	0.08 158	0.08 209	0.12 299	0.10 263

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

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

hitnet-ft	0.18 265	0.10 233	0.17 223	0.14 11	0.09 120	0.27 325	0.20 275	0.25 198	0.26 216	0.24 279	0.32 281	0.32 314	0.23 291	0.24 302	0.21 268	0.12 309	0.07 239	0.10 265	0.08 209	0.12 299	0.11 284

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

ADCP+	0.20 281	0.10 233	0.35 342	0.21 287	0.12 279	0.22 282	0.27 343	0.31 276	0.35 288	0.26 296	0.37 310	0.22 230	0.22 285	0.27 313	0.28 333	0.09 230	0.06 185	0.08 158	0.08 209	0.10 270	0.10 263

RASNet	0.15 211	0.07 51	0.15 169	0.16 60	0.08 45	0.19 242	0.14 75	0.30 263	0.21 151	0.17 179	0.25 217	0.21 214	0.19 261	0.20 253	0.20 257	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.08 209	0.06 92	0.06 95

NVstereo2D	0.19 274	0.11 251	0.16 204	0.17 107	0.16 336	0.28 333	0.23 309	0.44 365	0.42 321	0.15 142	0.28 253	0.25 259	0.19 261	0.23 292	0.18 239	0.09 230	0.06 185	0.10 265	0.08 209	0.15 340	0.10 263

DPSNet	0.28 346	0.16 314	0.33 333	0.18 174	0.13 299	0.55 377	0.42 385	0.52 377	0.68 378	0.29 320	0.38 317	0.39 344	0.30 339	0.32 340	0.23 291	0.11 286	0.10 307	0.11 291	0.08 209	0.20 363	0.16 349

PWC_ROB	0.21 291	0.16 314	0.27 310	0.18 174	0.11 251	0.22 282	0.13 45	0.33 290	0.49 345	0.30 325	0.40 327	0.32 314	0.25 304	0.31 336	0.23 291	0.10 261	0.07 239	0.11 291	0.08 209	0.11 286	0.10 263

PWCDC_ROB	0.21 291	0.13 285	0.23 292	0.25 334	0.12 279	0.20 259	0.15 120	0.34 304	0.55 360	0.29 320	0.49 356	0.21 214	0.15 205	0.28 321	0.20 257	0.11 286	0.09 286	0.10 265	0.08 209	0.11 286	0.09 241

1111x	0.16 234	0.09 179	0.13 108	0.18 174	0.08 45	0.18 227	0.25 333	0.32 280	0.25 204	0.17 179	0.24 191	0.27 273	0.15 205	0.14 144	0.24 302	0.07 140	0.07 239	0.08 158	0.09 247	0.07 147	0.07 146

coex-ft	3.24 411	0.35 379	57.83 435	0.18 174	0.13 299	0.27 325	0.23 309	0.28 239	0.72 383	1.89 413	0.70 380	0.43 356	0.47 374	0.29 329	0.43 376	0.09 230	0.09 286	0.12 308	0.09 247	0.14 329	0.14 325

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

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

BUS	0.15 211	0.09 179	0.14 143	0.22 303	0.10 213	0.20 259	0.14 75	0.34 304	0.20 138	0.17 179	0.23 182	0.16 161	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.06 185	0.10 265	0.09 247	0.07 147	0.07 146

Wz-Net-MNSev	0.23 312	0.13 285	0.33 333	0.20 261	0.15 324	0.36 357	0.25 333	0.34 304	0.45 333	0.29 320	0.41 337	0.39 344	0.19 261	0.25 307	0.27 326	0.09 230	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.12 299	0.10 263

BSDual-CNN	0.15 211	0.09 179	0.14 143	0.22 303	0.10 213	0.15 170	0.15 120	0.34 304	0.20 138	0.17 179	0.23 182	0.25 259	0.16 216	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.06 185	0.10 265	0.09 247	0.07 147	0.07 146

hknet	0.15 211	0.11 251	0.14 143	0.22 303	0.11 251	0.15 170	0.15 120	0.34 304	0.26 216	0.17 179	0.23 182	0.22 230	0.18 247	0.17 212	0.13 145	0.07 140	0.06 185	0.10 265	0.09 247	0.07 147	0.07 146

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

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

UDG	0.21 291	0.17 323	0.20 273	0.23 320	0.15 324	0.31 341	0.20 275	0.33 290	0.35 288	0.24 279	0.28 253	0.31 307	0.29 328	0.21 268	0.23 291	0.15 343	0.12 327	0.13 321	0.09 247	0.14 329	0.15 340

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

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

RAFT + AFF	0.13 154	0.08 133	0.21 279	0.20 261	0.10 213	0.14 150	0.23 309	0.27 218	0.21 151	0.12 76	0.10 35	0.12 88	0.10 77	0.16 183	0.12 119	0.08 188	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.06 92	0.09 241

UPFNet	0.16 234	0.08 133	0.12 85	0.20 261	0.12 279	0.20 259	0.23 309	0.28 239	0.26 216	0.18 207	0.24 191	0.22 230	0.20 274	0.19 240	0.22 281	0.09 230	0.07 239	0.08 158	0.09 247	0.08 193	0.06 95

GwcNet	0.20 281	0.14 300	0.20 273	0.18 174	0.12 279	0.25 307	0.20 275	0.36 325	0.45 333	0.20 237	0.33 288	0.33 320	0.21 278	0.22 285	0.25 309	0.11 286	0.09 286	0.09 224	0.09 247	0.09 245	0.10 263

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

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

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

FAT-Stereo	0.21 291	0.13 285	0.22 286	0.21 287	0.12 279	0.18 227	0.18 226	0.35 319	0.40 312	0.28 315	0.37 310	0.33 320	0.33 349	0.21 268	0.20 257	0.09 230	0.11 319	0.10 265	0.09 247	0.11 286	0.14 325

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

FADNet_RVC	0.17 252	0.14 300	0.41 350	0.20 261	0.11 251	0.13 121	0.13 45	0.27 218	0.22 169	0.21 246	0.23 182	0.20 208	0.18 247	0.15 158	0.17 227	0.08 188	0.08 265	0.12 308	0.09 247	0.11 286	0.10 263

ADCL	0.25 329	0.12 266	0.49 360	0.22 303	0.12 279	0.36 357	0.29 359	0.30 263	0.57 363	0.24 279	0.47 354	0.30 295	0.31 344	0.30 335	0.30 346	0.09 230	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.10 270	0.10 263

ADCRef	0.20 281	0.12 266	0.43 353	0.20 261	0.12 279	0.23 293	0.18 226	0.32 280	0.37 298	0.26 296	0.33 288	0.18 189	0.23 291	0.25 307	0.26 321	0.07 140	0.06 185	0.09 224	0.09 247	0.08 193	0.09 241

RYNet	0.23 312	0.12 266	0.22 286	0.19 219	0.17 346	0.47 371	0.26 339	0.39 344	0.49 345	0.24 279	0.29 263	0.34 324	0.24 298	0.20 253	0.31 350	0.10 261	0.06 185	0.09 224	0.09 247	0.14 329	0.15 340

GANet	0.22 299	0.13 285	0.21 279	0.25 334	0.14 314	0.23 293	0.22 298	0.42 356	0.27 226	0.31 330	0.43 346	0.37 333	0.29 328	0.23 292	0.23 291	0.10 261	0.12 327	0.10 265	0.09 247	0.10 270	0.08 209

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 252	0.10 233	0.23 292	0.20 261	0.10 213	0.15 170	0.18 226	0.31 276	0.25 204	0.21 246	0.31 272	0.25 259	0.17 237	0.21 268	0.20 257	0.09 230	0.06 185	0.08 158	0.09 247	0.07 147	0.08 209
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.19 274	0.11 251	0.18 249	0.22 303	0.11 251	0.22 282	0.22 298	0.37 332	0.34 277	0.24 279	0.28 253	0.30 295	0.19 261	0.20 253	0.21 268	0.10 261	0.08 265	0.11 291	0.09 247	0.09 245	0.07 146

SANet	0.25 329	0.14 300	0.29 320	0.21 287	0.11 251	0.29 335	0.25 333	0.40 347	0.65 377	0.36 344	0.40 327	0.42 354	0.27 316	0.27 313	0.25 309	0.12 309	0.09 286	0.10 265	0.09 247	0.13 314	0.12 302

DLCB_ROB	0.18 265	0.10 233	0.16 204	0.23 320	0.11 251	0.24 299	0.18 226	0.30 263	0.28 239	0.27 303	0.29 263	0.28 281	0.25 304	0.20 253	0.20 257	0.08 188	0.08 265	0.09 224	0.09 247	0.07 147	0.07 146

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

ToySt	0.17 252	0.11 251	0.19 270	0.17 107	0.11 251	0.16 191	0.26 339	0.24 181	0.33 267	0.19 217	0.24 191	0.26 268	0.24 298	0.19 240	0.21 268	0.07 140	0.08 265	0.09 224	0.10 278	0.09 245	0.08 209

WZ-Net	0.29 349	0.17 323	0.82 392	0.23 320	0.16 336	0.35 353	0.29 359	0.40 347	0.59 368	0.24 279	0.57 369	0.37 333	0.25 304	0.34 346	0.37 366	0.09 230	0.08 265	0.09 224	0.10 278	0.14 329	0.16 349

SACVNet	0.19 274	0.12 266	0.15 169	0.17 107	0.13 299	0.22 282	0.18 226	0.31 276	0.31 257	0.24 279	0.31 272	0.30 295	0.23 291	0.23 292	0.17 227	0.11 286	0.08 265	0.10 265	0.10 278	0.12 299	0.14 325

pcwnet_v2	0.19 274	0.11 251	0.26 308	0.18 174	0.14 314	0.18 227	0.15 120	0.37 332	0.46 341	0.19 217	0.24 191	0.21 214	0.19 261	0.21 268	0.20 257	0.13 323	0.10 307	0.10 265	0.10 278	0.11 286	0.13 312

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

HCRNet	0.16 234	0.23 355	0.12 85	0.35 375	0.11 251	0.15 170	0.17 188	0.26 206	0.22 169	0.19 217	0.24 191	0.21 214	0.14 187	0.15 158	0.13 145	0.11 286	0.07 239	0.11 291	0.10 278	0.09 245	0.07 146

FINET	0.22 299	0.18 336	0.28 312	0.19 219	0.16 336	0.24 299	0.24 317	0.33 290	0.49 345	0.26 296	0.33 288	0.22 230	0.23 291	0.23 292	0.18 239	0.18 360	0.16 356	0.11 291	0.10 278	0.15 340	0.14 325

DMCA-RVC	0.17 252	0.10 233	0.16 204	0.24 328	0.11 251	0.19 242	0.18 226	0.26 206	0.24 188	0.21 246	0.27 244	0.25 259	0.27 316	0.18 221	0.21 268	0.12 309	0.08 265	0.13 321	0.10 278	0.10 270	0.08 209

FADNet-RVC-Resample	0.17 252	0.12 266	0.32 332	0.22 303	0.12 279	0.19 242	0.14 75	0.25 198	0.24 188	0.24 279	0.27 244	0.20 208	0.15 205	0.17 212	0.16 216	0.07 140	0.08 265	0.12 308	0.10 278	0.09 245	0.11 284

S-Stereo	0.21 291	0.12 266	0.25 302	0.21 287	0.13 299	0.21 269	0.19 261	0.33 290	0.45 333	0.23 268	0.36 307	0.28 281	0.29 328	0.20 253	0.23 291	0.09 230	0.12 327	0.10 265	0.10 278	0.13 314	0.14 325

G-Net	0.25 329	0.17 323	0.38 346	0.23 320	0.16 336	0.51 374	0.23 309	0.29 253	0.35 288	0.36 344	0.38 317	0.31 307	0.29 328	0.28 321	0.27 326	0.11 286	0.09 286	0.12 308	0.10 278	0.16 348	0.14 325

stereogan	0.22 299	0.11 251	0.21 279	0.20 261	0.12 279	0.32 343	0.19 261	0.36 325	0.45 333	0.23 268	0.39 324	0.35 329	0.27 316	0.33 343	0.23 291	0.10 261	0.12 327	0.10 265	0.10 278	0.14 329	0.14 325

RTSC	0.23 312	0.13 285	0.30 325	0.21 287	0.13 299	0.29 335	0.17 188	0.36 325	0.68 378	0.27 303	0.34 298	0.30 295	0.22 285	0.32 340	0.31 350	0.10 261	0.08 265	0.09 224	0.10 278	0.13 314	0.14 325

DANet	0.21 291	0.16 314	0.29 320	0.25 334	0.13 299	0.23 293	0.19 261	0.28 239	0.27 226	0.28 315	0.32 281	0.35 329	0.32 347	0.31 336	0.24 302	0.11 286	0.09 286	0.11 291	0.10 278	0.13 314	0.11 284
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	0.18 265	0.12 266	0.14 143	0.24 328	0.10 213	0.18 227	0.18 226	0.37 332	0.30 250	0.22 255	0.28 253	0.28 281	0.18 247	0.23 292	0.19 249	0.11 286	0.07 239	0.10 265	0.10 278	0.08 193	0.08 209

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

DeepPruner_ROB	0.16 234	0.11 251	0.16 204	0.17 107	0.10 213	0.17 211	0.15 120	0.32 280	0.21 151	0.19 217	0.21 172	0.22 230	0.19 261	0.21 268	0.16 216	0.13 323	0.09 286	0.09 224	0.10 278	0.11 286	0.11 284

StereoDRNet-Refined	0.17 252	0.12 266	0.16 204	0.20 261	0.10 213	0.18 227	0.18 226	0.27 218	0.24 188	0.26 296	0.41 337	0.23 241	0.18 247	0.21 268	0.21 268	0.09 230	0.05 79	0.09 224	0.10 278	0.07 147	0.07 146
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.20 281	0.11 251	0.21 279	0.22 303	0.10 213	0.22 282	0.22 298	0.40 347	0.38 304	0.24 279	0.33 288	0.26 268	0.22 285	0.22 285	0.25 309	0.11 286	0.07 239	0.11 291	0.10 278	0.09 245	0.08 209

XPNet_ROB	0.22 299	0.12 266	0.20 273	0.22 303	0.13 299	0.22 282	0.19 261	0.35 319	0.40 312	0.30 325	0.40 327	0.38 339	0.27 316	0.26 311	0.29 340	0.15 343	0.10 307	0.10 265	0.10 278	0.13 314	0.12 302

ETE_ROB	0.23 312	0.17 323	0.23 292	0.25 334	0.14 314	0.26 317	0.29 359	0.32 280	0.37 298	0.28 315	0.37 310	0.45 360	0.27 316	0.28 321	0.27 326	0.11 286	0.09 286	0.12 308	0.10 278	0.14 329	0.13 312

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

SDNR	0.20 281	0.09 179	0.19 270	0.16 60	0.12 279	0.79 395	0.13 45	0.26 206	0.33 267	0.19 217	0.25 217	0.19 193	0.12 129	0.19 240	0.15 199	0.16 355	0.18 362	0.14 332	0.11 301	0.08 193	0.12 302

GASNet	0.22 299	0.24 358	0.34 336	0.26 344	0.17 346	0.27 325	0.16 169	0.45 367	0.42 321	0.27 303	0.24 191	0.30 295	0.16 216	0.27 313	0.18 239	0.12 309	0.09 286	0.12 308	0.11 301	0.16 348	0.08 209

Wz-Net-SNSev	0.26 339	0.17 323	0.46 355	0.25 334	0.14 314	0.26 317	0.24 317	0.38 339	0.57 363	0.30 325	0.56 365	0.39 344	0.26 311	0.24 302	0.32 355	0.10 261	0.09 286	0.10 265	0.11 301	0.11 286	0.11 284

DDUNet	0.23 312	0.18 336	0.22 286	0.22 303	0.15 324	0.25 307	0.24 317	0.30 263	0.31 257	0.31 330	0.37 310	0.34 324	0.26 311	0.25 307	0.21 268	0.18 360	0.13 339	0.17 349	0.11 301	0.16 348	0.17 357

PSMNet-ADL	0.15 211	0.12 266	0.13 108	0.22 303	0.09 120	0.13 121	0.20 275	0.26 206	0.23 178	0.18 207	0.20 156	0.23 241	0.17 237	0.18 221	0.18 239	0.09 230	0.08 265	0.08 158	0.11 301	0.08 193	0.07 146

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

Syn2CoEx	0.22 299	0.16 314	0.29 320	0.29 364	0.15 324	0.26 317	0.21 288	0.34 304	0.32 262	0.29 320	0.36 307	0.28 281	0.25 304	0.20 253	0.25 309	0.16 355	0.12 327	0.14 332	0.11 301	0.09 245	0.08 209

delet	0.17 252	0.09 179	0.18 249	0.19 219	0.11 251	0.21 269	0.22 298	0.30 263	0.38 304	0.17 179	0.27 244	0.19 193	0.19 261	0.19 240	0.21 268	0.08 188	0.08 265	0.09 224	0.11 301	0.06 92	0.07 146

psm_up	0.19 274	0.10 233	0.18 249	0.21 287	0.11 251	0.17 211	0.19 261	0.38 339	0.34 277	0.22 255	0.28 253	0.29 288	0.25 304	0.20 253	0.22 281	0.09 230	0.10 307	0.11 291	0.11 301	0.08 193	0.08 209

psmorigin	0.25 329	0.16 314	0.35 342	0.17 107	0.13 299	0.24 299	0.14 75	0.34 304	0.34 277	0.41 359	0.55 364	0.41 352	0.38 359	0.35 351	0.28 333	0.11 286	0.15 351	0.11 291	0.11 301	0.12 299	0.17 357

edge stereo	0.23 312	0.14 300	0.21 279	0.21 287	0.13 299	0.24 299	0.16 169	0.32 280	0.42 321	0.32 337	0.40 327	0.39 344	0.35 353	0.25 307	0.25 309	0.13 323	0.11 319	0.14 332	0.11 301	0.12 299	0.14 325

ADCMid	0.26 339	0.15 306	0.42 352	0.20 261	0.14 314	0.25 307	0.26 339	0.35 319	0.40 312	0.37 349	0.45 350	0.34 324	0.42 368	0.36 355	0.36 362	0.10 261	0.09 286	0.11 291	0.11 301	0.13 314	0.13 312

NaN_ROB	0.23 312	0.20 344	0.25 302	0.25 334	0.13 299	0.31 341	0.27 343	0.34 304	0.41 319	0.31 330	0.31 272	0.32 314	0.23 291	0.31 336	0.22 281	0.11 286	0.17 360	0.10 265	0.11 301	0.08 193	0.09 241

MDST_ROB	0.22 299	0.10 233	0.18 249	0.18 174	0.11 251	0.40 366	0.19 261	0.44 365	0.42 321	0.40 355	0.40 327	0.29 288	0.21 278	0.27 313	0.19 249	0.11 286	0.10 307	0.14 332	0.11 301	0.10 270	0.08 209

DispFullNet	0.27 344	0.22 353	0.66 376	0.28 357	0.17 346	0.27 325	0.17 188	0.34 304	0.57 363	0.27 303	0.37 310	0.43 356	0.24 298	0.39 364	0.25 309	0.12 309	0.06 185	0.19 359	0.11 301	0.23 366	0.16 349

WCMA_ROB	0.24 322	0.11 251	0.24 298	0.17 107	0.14 314	0.34 349	0.16 169	0.33 290	0.33 267	0.39 352	0.54 363	0.40 350	0.35 353	0.35 351	0.26 321	0.12 309	0.12 327	0.12 308	0.11 301	0.14 329	0.14 325

PSMNet_ROB	0.22 299	0.12 266	0.15 169	0.27 351	0.15 324	0.25 307	0.36 377	0.43 361	0.37 298	0.27 303	0.33 288	0.32 314	0.23 291	0.21 268	0.27 326	0.12 309	0.08 265	0.13 321	0.11 301	0.10 270	0.09 241

MeshStereo	0.27 344	0.13 285	0.18 249	0.15 35	0.11 251	0.33 345	0.24 317	0.41 352	0.36 294	0.53 374	0.58 371	0.67 383	0.41 365	0.36 355	0.27 326	0.14 341	0.13 339	0.13 321	0.11 301	0.11 286	0.11 284
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
StereoVision	0.14 179	0.13 285	0.10 38	0.24 328	0.10 213	0.16 191	0.21 288	0.21 131	0.20 138	0.12 76	0.25 217	0.10 55	0.10 77	0.16 183	0.10 43	0.09 230	0.10 307	0.12 308	0.12 319	0.06 92	0.05 42

Wz-Net-TNSev	0.29 349	0.20 344	0.69 384	0.19 219	0.15 324	0.38 363	0.27 343	0.36 325	0.56 362	0.35 342	0.42 343	0.45 360	0.39 360	0.33 343	0.31 350	0.13 323	0.13 339	0.10 265	0.12 319	0.15 340	0.15 340

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

AF-Net	0.23 312	0.17 323	0.17 223	0.27 351	0.13 299	0.26 317	0.24 317	0.33 290	0.51 350	0.25 292	0.33 288	0.39 344	0.27 316	0.28 321	0.26 321	0.11 286	0.10 307	0.16 346	0.12 319	0.11 286	0.11 284

RP	0.22 299	0.13 285	0.22 286	0.23 320	0.12 279	0.21 269	0.20 275	0.26 206	0.45 333	0.22 255	0.38 317	0.37 333	0.25 304	0.28 321	0.25 309	0.11 286	0.12 327	0.13 321	0.12 319	0.13 314	0.14 325

XQC	0.29 349	0.23 355	0.53 363	0.29 364	0.19 359	0.36 357	0.28 349	0.37 332	0.58 366	0.31 330	0.31 272	0.37 333	0.30 339	0.39 364	0.39 370	0.13 323	0.09 286	0.15 339	0.12 319	0.18 357	0.18 359

ADCPNet	0.26 339	0.17 323	0.62 373	0.21 287	0.15 324	0.36 357	0.25 333	0.33 290	0.37 298	0.31 330	0.41 337	0.36 331	0.29 328	0.29 329	0.34 360	0.12 309	0.10 307	0.11 291	0.12 319	0.14 329	0.13 312

CVANet_RVC	0.18 265	0.11 251	0.14 143	0.21 287	0.11 251	0.19 242	0.18 226	0.34 304	0.34 277	0.22 255	0.31 272	0.28 281	0.18 247	0.24 302	0.18 239	0.12 309	0.08 265	0.12 308	0.12 319	0.09 245	0.08 209

FBW_ROB	0.25 329	0.17 323	0.23 292	0.27 351	0.14 314	0.26 317	0.22 298	0.42 356	0.43 328	0.42 361	0.41 337	0.43 356	0.27 316	0.32 340	0.24 302	0.09 230	0.15 351	0.15 339	0.12 319	0.12 299	0.10 263

LALA_ROB	0.25 329	0.16 314	0.23 292	0.27 351	0.17 346	0.27 325	0.27 343	0.42 356	0.38 304	0.33 341	0.39 324	0.51 370	0.26 311	0.29 329	0.28 333	0.16 355	0.09 286	0.13 321	0.12 319	0.13 314	0.13 312

SHD	0.26 339	0.15 306	0.31 328	0.24 328	0.18 355	0.23 293	0.15 120	0.39 344	0.72 383	0.32 337	0.42 343	0.36 331	0.29 328	0.33 343	0.30 346	0.13 323	0.11 319	0.14 332	0.13 329	0.16 348	0.20 367

RTS	0.46 376	0.19 339	3.33 410	0.25 334	0.15 324	0.72 390	0.21 288	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 348	0.31 307	0.43 371	0.55 383	0.37 366	0.10 261	0.09 286	0.13 321	0.13 329	0.15 340	0.15 340

RTSA	0.46 376	0.19 339	3.33 410	0.25 334	0.15 324	0.72 390	0.21 288	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 348	0.31 307	0.43 371	0.55 383	0.37 366	0.10 261	0.09 286	0.13 321	0.13 329	0.15 340	0.15 340

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

Anonymous Stereo	0.24 322	0.19 339	0.52 362	0.25 334	0.18 355	0.21 269	0.22 298	0.34 304	0.45 333	0.25 292	0.35 303	0.26 268	0.19 261	0.31 336	0.29 340	0.13 323	0.12 327	0.12 308	0.13 329	0.12 299	0.14 325

SGM_RVC	0.24 322	0.12 266	0.16 204	0.15 35	0.09 120	0.34 349	0.19 261	0.35 319	0.32 262	0.44 366	0.38 317	0.53 373	0.36 356	0.36 355	0.26 321	0.13 323	0.13 339	0.13 321	0.13 329	0.11 286	0.11 284
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	0.23 312	0.12 266	0.20 273	0.18 174	0.14 314	0.32 343	0.31 366	0.40 347	0.33 267	0.27 303	0.40 327	0.30 295	0.29 328	0.27 313	0.25 309	0.11 286	0.12 327	0.11 291	0.14 335	0.12 299	0.13 312

FADNet-RVC	0.21 291	0.20 344	0.40 348	0.21 287	0.16 336	0.21 269	0.15 120	0.27 218	0.27 226	0.26 296	0.32 281	0.26 268	0.21 278	0.22 285	0.19 249	0.12 309	0.13 339	0.12 308	0.14 335	0.13 314	0.18 359

STTStereo	0.18 265	0.13 285	0.28 312	0.20 261	0.11 251	0.16 191	0.21 288	0.29 253	0.23 178	0.22 255	0.30 269	0.29 288	0.18 247	0.20 253	0.20 257	0.12 309	0.11 319	0.11 291	0.14 335	0.09 245	0.08 209

PVD	0.40 368	0.21 349	0.40 348	0.32 371	0.23 367	0.30 338	0.45 389	0.53 379	0.97 396	0.55 376	0.80 389	0.54 374	0.60 386	0.53 381	0.40 372	0.19 364	0.14 347	0.17 349	0.14 335	0.24 373	0.32 384

SAMSARA	0.41 369	0.28 367	0.34 336	0.55 390	0.39 384	0.85 398	1.25 413	0.49 373	0.52 356	0.36 344	0.35 303	0.56 375	0.39 360	0.39 364	0.41 373	0.15 343	0.20 368	0.15 339	0.14 335	0.23 366	0.21 368

ADCS	0.30 352	0.19 339	0.48 359	0.21 287	0.18 355	0.29 335	0.24 317	0.42 356	0.64 375	0.40 355	0.50 358	0.40 350	0.37 357	0.40 367	0.43 376	0.13 323	0.13 339	0.13 321	0.14 335	0.16 348	0.16 349

AnyNet_C01	0.37 365	0.26 364	1.41 403	0.22 303	0.17 346	0.51 374	0.28 349	0.36 325	0.40 312	0.39 352	0.75 385	0.46 364	0.39 360	0.46 375	0.50 386	0.13 323	0.13 339	0.13 321	0.14 335	0.14 329	0.16 349

AnyNet_C32	0.26 339	0.16 314	0.39 347	0.20 261	0.17 346	0.26 317	0.31 366	0.32 280	0.45 333	0.31 330	0.50 358	0.30 295	0.34 350	0.41 372	0.36 362	0.12 309	0.12 327	0.12 308	0.14 335	0.14 329	0.15 340

STTRV1_RVC		0.26 364		0.19 219	0.26 376	0.30 338	0.24 317	0.35 319	0.35 288	0.36 344	0.34 298	0.31 307	0.31 344	0.28 321	0.25 309	0.18 360	0.10 307	0.16 346	0.14 335	0.18 357	0.12 302

PS-NSSS	0.20 281	0.21 349	0.23 292	0.20 261	0.10 213	0.19 242	0.17 188	0.36 325	0.26 216	0.27 303	0.34 298	0.27 273	0.24 298	0.20 253	0.20 257	0.15 343	0.12 327	0.17 349	0.14 335	0.10 270	0.09 241

SGM-Forest	0.20 281	0.14 300	0.18 249	0.20 261	0.13 299	0.21 269	0.22 298	0.33 290	0.31 257	0.24 279	0.29 263	0.28 281	0.20 274	0.23 292	0.18 239	0.15 343	0.16 356	0.15 339	0.14 335	0.13 314	0.12 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FADNet	0.21 291	0.23 355	0.37 345	0.18 174	0.17 346	0.25 307	0.13 45	0.32 280	0.32 262	0.23 268	0.25 217	0.27 273	0.21 278	0.19 240	0.16 216	0.13 323	0.15 351	0.12 308	0.15 346	0.17 355	0.18 359

GANetREF_RVC	0.31 357	0.34 377	0.29 320	0.35 375	0.16 336	0.33 345	0.42 385	0.48 372	0.52 356	0.35 342	0.35 303	0.34 324	0.32 347	0.40 367	0.33 358	0.27 381	0.20 368	0.29 378	0.15 346	0.19 361	0.18 359
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SQANet	0.24 322	0.24 358	0.31 328	0.31 368	0.19 359	0.27 325	0.13 45	0.30 263	0.33 267	0.25 292	0.37 310	0.31 307	0.22 285	0.27 313	0.23 291	0.15 343	0.10 307	0.21 362	0.16 348	0.22 364	0.16 349

DGSMNet	0.25 329	0.19 339	0.34 336	0.21 287	0.24 369	0.24 299	0.21 288	0.36 325	0.42 321	0.25 292	0.32 281	0.38 339	0.21 278	0.29 329	0.24 302	0.13 323	0.11 319	0.14 332	0.16 348	0.23 366	0.23 372

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 299	0.21 349	0.25 302	0.26 344	0.11 251	0.24 299	0.14 75	0.39 344	0.24 188	0.32 337	0.36 307	0.30 295	0.21 278	0.19 240	0.22 281	0.17 359	0.14 347	0.21 362	0.16 348	0.13 314	0.12 302

SGM-ForestM	0.33 359	0.12 266	0.17 223	0.16 60	0.11 251	0.42 368	0.20 275	0.43 361	0.53 359	0.53 374	0.57 369	1.41 405	0.44 373	0.42 373	0.29 340	0.14 341	0.16 356	0.16 346	0.16 348	0.12 299	0.13 312

LSM	0.34 364	0.21 349	0.62 373	0.27 351	0.62 400	0.35 353	0.26 339	0.43 361	0.49 345	0.45 368	0.60 374	0.42 354	0.37 357	0.35 351	0.26 321	0.13 323	0.21 375	0.14 332	0.16 348	0.18 357	0.34 386

PDISCO_ROB	0.28 346	0.16 314	0.28 312	0.28 357	0.20 362	0.33 345	0.27 343	0.45 367	0.58 366	0.28 315	0.41 337	0.45 360	0.30 339	0.34 346	0.35 361	0.12 309	0.09 286	0.17 349	0.16 348	0.17 355	0.13 312

CBMV	0.20 281	0.15 306	0.18 249	0.18 174	0.10 213	0.20 259	0.11 10	0.30 263	0.31 257	0.29 320	0.31 272	0.31 307	0.23 291	0.28 321	0.19 249	0.13 323	0.15 351	0.17 349	0.16 348	0.10 270	0.10 263
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Anonymous_2	0.22 299	0.17 323	0.28 312	0.15 35	0.16 336	0.33 345	0.22 298	0.23 164	0.18 107	0.23 268	0.24 191	0.26 268	0.27 316	0.27 313	0.24 302	0.22 372	0.26 380	0.17 349	0.17 355	0.16 348	0.18 359

HBP-ISP	0.18 265	0.13 285	0.17 223	0.15 35	0.11 251	0.08 22	0.13 45	0.28 239	0.30 250	0.22 255	0.33 288	0.21 214	0.25 304	0.23 292	0.18 239	0.15 343	0.17 360	0.21 362	0.17 355	0.10 270	0.09 241

ccnet	0.30 352	0.28 367	0.24 298	0.20 261	0.28 378	0.41 367	0.22 298	0.46 370	0.33 267	0.37 349	0.46 352	0.37 333	0.30 339	0.40 367	0.43 376	0.23 377	0.14 347	0.21 362	0.17 355	0.23 366	0.19 364

RGC	0.25 329	0.20 344	0.29 320	0.28 357	0.16 336	0.22 282	0.23 309	0.33 290	0.44 330	0.27 303	0.40 327	0.38 339	0.28 325	0.37 359	0.23 291	0.11 286	0.13 339	0.17 349	0.17 355	0.15 340	0.16 349

DeepPrunerF	0.24 322	0.17 323	0.45 354	0.26 344	0.16 336	0.23 293	0.29 359	0.37 332	0.51 350	0.27 303	0.31 272	0.24 250	0.28 325	0.22 285	0.23 291	0.15 343	0.11 319	0.20 361	0.18 359	0.12 299	0.14 325

CSAN	0.30 352	0.24 358	0.28 312	0.34 373	0.19 359	0.34 349	0.42 385	0.38 339	0.51 350	0.38 351	0.40 327	0.44 359	0.34 350	0.29 329	0.31 350	0.19 364	0.16 356	0.19 359	0.19 360	0.14 329	0.15 340

Nwc_Net	0.23 312	0.17 323	0.22 286	0.25 334	0.15 324	0.25 307	0.27 343	0.38 339	0.39 308	0.22 255	0.41 337	0.30 295	0.29 328	0.28 321	0.25 309	0.11 286	0.10 307	0.17 349	0.20 361	0.10 270	0.11 284

CBMV_ROB	0.19 274	0.13 285	0.18 249	0.16 60	0.11 251	0.16 191	0.12 23	0.27 218	0.29 245	0.27 303	0.31 272	0.27 273	0.24 298	0.24 302	0.16 216	0.15 343	0.18 362	0.22 366	0.20 361	0.10 270	0.12 302

MFN_U_SF_RVC	0.33 359	0.22 353	0.58 371	0.31 368	0.15 324	0.36 357	0.17 188	0.54 380	0.46 341	0.47 370	0.56 365	0.58 376	0.39 360	0.36 355	0.38 369	0.15 343	0.15 351	0.18 357	0.21 363	0.16 348	0.16 349

NCCL2	0.24 322	0.15 306	0.18 249	0.34 373	0.18 355	0.24 299	0.24 317	0.34 304	0.29 245	0.31 330	0.38 317	0.38 339	0.29 328	0.23 292	0.25 309	0.15 343	0.12 327	0.18 357	0.21 363	0.13 314	0.13 312

NOSS_ROB	0.19 274	0.13 285	0.18 249	0.16 60	0.12 279	0.16 191	0.12 23	0.30 263	0.33 267	0.20 237	0.22 181	0.27 273	0.24 298	0.21 268	0.16 216	0.16 355	0.18 362	0.23 367	0.21 363	0.13 314	0.13 312

BEATNet-Init1	0.54 382	0.28 367	0.68 383	0.31 368	0.21 364	0.85 398	0.31 366	0.57 382	0.69 381	0.89 395	1.00 397	2.17 413	0.66 389	0.58 387	0.44 379	0.19 364	0.18 362	0.23 367	0.22 366	0.22 364	0.21 368

NCC-stereo	0.25 329	0.15 306	0.31 328	0.26 344	0.17 346	0.21 269	0.31 366	0.41 352	0.40 312	0.24 279	0.38 317	0.33 320	0.29 328	0.37 359	0.28 333	0.13 323	0.11 319	0.15 339	0.22 366	0.13 314	0.13 312

Abc-Net	0.25 329	0.15 306	0.31 328	0.26 344	0.17 346	0.21 269	0.31 366	0.41 352	0.40 312	0.24 279	0.38 317	0.33 320	0.29 328	0.37 359	0.28 333	0.13 323	0.11 319	0.15 339	0.22 366	0.13 314	0.13 312
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.24 322	0.18 336	0.34 336	0.28 357	0.22 366	0.22 282	0.39 382	0.29 253	0.39 308	0.22 255	0.33 288	0.25 259	0.26 311	0.21 268	0.25 309	0.10 261	0.23 378	0.15 339	0.22 366	0.09 245	0.13 312
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MADNet+	0.76 393	0.72 397	3.76 413	0.67 393	0.41 385	0.99 404	0.97 411	0.72 391	0.75 387	0.52 373	0.58 371	0.64 381	0.68 390	0.89 403	1.04 409	0.35 385	0.36 386	0.28 377	0.23 370	0.38 386	0.33 385

CC-Net-ROB	0.28 346	0.31 375	0.36 344	0.30 366	0.15 324	0.25 307	0.19 261	0.45 367	0.34 277	0.39 352	0.37 310	0.39 344	0.31 344	0.27 313	0.27 326	0.24 379	0.18 362	0.30 380	0.23 370	0.19 361	0.15 340

MSMD_ROB	0.31 357	0.26 364	0.26 308	0.24 328	0.21 364	0.34 349	0.25 333	0.34 304	0.39 308	0.40 355	0.69 379	0.45 360	0.41 365	0.34 346	0.28 333	0.20 368	0.20 368	0.26 369	0.25 372	0.23 366	0.22 371

FCDSN-DC	0.33 359	0.28 367	0.28 312	0.30 366	0.24 369	0.39 365	0.28 349	0.43 361	0.42 321	0.44 366	0.53 362	0.51 370	0.42 368	0.37 359	0.30 346	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.25 374
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 359	0.28 367	0.28 312	0.26 344	0.23 367	0.38 363	0.29 359	0.40 347	0.44 330	0.46 369	0.56 365	0.51 370	0.41 365	0.38 363	0.31 350	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.24 373

ELAS_RVC	0.42 371	0.29 373	0.33 333	0.28 357	0.24 369	0.56 378	0.38 380	0.50 374	0.61 370	0.74 388	0.76 386	0.67 383	0.56 382	0.55 383	0.42 375	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.27 379	0.26 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 371	0.29 373	0.34 336	0.28 357	0.24 369	0.63 382	0.37 378	0.52 377	0.52 356	0.72 385	0.82 390	0.68 385	0.56 382	0.52 379	0.45 382	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.26 377	0.26 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.33 359	0.25 363	0.51 361	0.28 357	0.27 377	0.30 338	0.31 366	0.35 319	0.51 350	0.36 344	0.40 327	0.47 367	0.35 353	0.34 346	0.36 362	0.23 377	0.26 380	0.26 369	0.28 377	0.23 366	0.21 368

ACVNet_1	0.45 375	0.51 386	0.61 372	0.45 384	0.28 378	0.50 372	0.28 349	0.58 387	0.71 382	0.63 379	0.59 373	0.74 388	0.50 377	0.50 377	0.36 362	0.26 380	0.25 379	0.39 384	0.29 378	0.32 384	0.25 374

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 352	0.24 358	0.30 325	0.36 377	0.16 336	0.36 357	0.31 366	0.34 304	0.43 328	0.41 359	0.46 352	0.38 339	0.30 339	0.35 351	0.29 340	0.19 364	0.20 368	0.26 369	0.29 378	0.18 357	0.19 364

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 373	0.39 382	0.56 366	0.40 379	0.20 362	0.66 385	0.33 375	0.54 380	0.72 383	0.71 384	0.72 382	0.62 378	0.55 380	0.52 379	0.47 383	0.20 368	0.19 367	0.29 378	0.30 380	0.24 373	0.19 364

Ntro	0.41 369	0.40 383	0.54 365	0.46 387	0.30 382	0.64 383	0.24 317	0.47 371	0.68 378	0.42 361	0.49 356	0.47 367	0.42 368	0.40 367	0.32 355	0.32 383	0.28 382	0.37 383	0.31 381	0.33 385	0.29 380

MANE	0.47 378	0.28 367	0.28 312	0.27 351	0.24 369	0.50 372	0.32 374	0.57 382	0.62 373	0.74 388	1.20 407	1.21 398	0.64 388	0.54 382	0.39 370	0.22 372	0.20 368	0.27 372	0.31 381	0.26 377	0.25 374

JetBlue	0.73 392	0.46 385	1.21 401	0.52 389	0.47 389	2.16 413	0.67 401	0.78 392	0.72 383	0.70 383	0.79 388	1.21 398	0.84 397	1.06 409	1.04 409	0.40 387	0.28 382	0.33 381	0.33 383	0.30 380	0.34 386

otaku	0.39 366	0.38 381	0.53 363	0.44 383	0.28 378	0.57 379	0.24 317	0.42 356	0.62 373	0.40 355	0.50 358	0.46 364	0.34 350	0.40 367	0.33 358	0.30 382	0.30 384	0.39 384	0.33 383	0.30 380	0.29 380

NVStereoNet_ROB	0.47 378	0.37 380	0.47 358	0.42 382	0.29 381	0.35 353	0.35 376	0.50 374	0.61 370	0.73 386	0.94 394	0.70 387	0.68 390	0.48 376	0.62 393	0.22 372	0.33 385	0.34 382	0.34 385	0.30 380	0.31 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RainbowNet	0.54 382	0.61 391	0.71 389	0.57 391	0.43 387	0.66 385	0.37 378	0.60 388	0.87 393	0.51 372	0.67 376	0.63 379	0.47 374	0.50 377	0.44 379	0.47 392	0.48 394	0.53 392	0.41 386	0.53 391	0.41 391

ACVNet-4b	0.39 366	0.53 387	0.56 366	0.45 384	0.24 369	0.46 370	0.18 226	0.50 374	0.64 375	0.42 361	0.45 350	0.60 377	0.27 316	0.34 346	0.24 302	0.33 384	0.14 347	0.48 388	0.42 387	0.31 383	0.27 379

ACVNet_2	0.67 389	0.68 396	0.70 387	0.64 392	0.41 385	0.75 393	0.50 390	0.98 402	1.38 406	0.90 396	1.09 401	1.04 393	0.74 393	0.55 383	0.48 384	0.43 388	0.40 388	0.53 392	0.45 388	0.48 388	0.36 388

IMH-64-1	0.66 387	0.62 392	0.69 384	0.72 394	0.51 390	0.60 380	0.51 391	0.92 396	0.84 391	0.75 391	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.80 394	0.50 386	0.43 388	0.46 389	0.72 396	0.48 389	0.55 392	0.40 389

IMH-64	0.66 387	0.62 392	0.69 384	0.72 394	0.51 390	0.60 380	0.51 391	0.92 396	0.84 391	0.75 391	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.80 394	0.50 386	0.43 388	0.46 389	0.72 396	0.48 389	0.55 392	0.40 389

PWCK	0.72 390	0.95 406	0.99 398	0.77 396	0.32 383	0.79 395	0.38 380	0.92 396	0.90 394	0.96 399	0.76 386	0.97 392	0.62 387	0.87 400	0.68 396	0.73 403	0.46 389	0.76 400	0.49 391	0.71 402	0.44 393

SPS-STEREO	0.58 385	0.59 390	0.66 376	0.45 384	0.55 393	0.65 384	0.44 388	0.63 389	0.51 350	0.69 382	0.65 375	0.66 382	0.58 385	0.62 389	0.62 393	0.62 400	0.47 393	0.51 390	0.49 391	0.55 392	0.58 395
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.57 384	0.58 388	0.67 380	0.41 380	0.55 393	0.68 387	0.51 391	0.57 382	0.46 341	0.67 380	0.70 380	0.69 386	0.57 384	0.64 390	0.58 391	0.59 398	0.49 395	0.50 389	0.50 393	0.52 389	0.59 398

IMH	0.72 390	0.65 394	0.70 387	0.77 396	0.54 392	0.71 389	0.56 394	0.99 404	1.08 397	0.82 394	1.09 401	0.89 391	0.88 399	0.88 402	0.53 390	0.44 391	0.50 398	0.75 399	0.51 394	0.58 395	0.42 392

anonymity	0.53 381	0.58 388	0.66 376	0.41 380	0.61 399	0.54 376	0.41 383	0.57 382	0.41 319	0.56 377	0.50 358	0.50 369	0.55 380	0.59 388	0.50 386	0.58 397	0.50 398	0.51 390	0.51 394	0.52 389	0.58 395

Consistency-Raft	0.44 373	0.40 383	0.46 355	0.37 378	0.43 387	0.42 368	0.41 383	0.57 382	0.55 360	0.32 337	0.73 383	0.32 314	0.50 377	0.42 373	0.49 385	0.39 386	0.36 386	0.45 387	0.52 396	0.42 387	0.30 382

TorneroNet-64	0.76 393	0.73 398	0.77 390	0.78 398	0.58 398	0.94 403	0.58 395	0.85 395	1.26 401	0.67 380	0.88 392	1.41 405	0.76 394	0.87 400	0.68 396	0.49 393	0.46 389	0.73 398	0.59 397	0.68 399	0.54 394

MFMNet_re	0.65 386	0.66 395	0.66 376	0.51 388	0.69 404	0.70 388	0.58 395	0.65 390	0.75 387	0.61 378	0.73 383	0.63 379	0.68 390	0.65 391	0.60 392	0.66 401	0.58 407	0.63 394	0.59 397	0.68 399	0.69 405

LVE	0.84 398	0.87 404	0.86 395	0.81 399	0.56 395	1.09 409	0.66 400	1.07 406	1.45 408	0.97 400	1.23 409	1.11 396	0.86 398	0.84 397	0.72 400	0.49 393	0.56 404	0.76 400	0.60 399	0.66 397	0.60 401

Dean	0.88 399	0.88 405	0.81 391	0.82 400	0.57 396	0.91 400	0.62 398	1.17 411	1.71 411	1.15 406	1.16 405	1.31 402	1.00 404	0.82 396	0.83 405	0.57 395	0.56 404	0.78 402	0.65 400	0.67 398	0.58 395

TorneroNet	0.83 397	0.75 399	0.83 394	0.85 401	0.63 401	1.03 407	0.65 399	0.96 400	1.14 399	0.80 393	1.10 403	1.36 403	0.88 399	0.95 405	0.82 404	0.57 395	0.49 395	0.79 403	0.66 401	0.74 405	0.64 404

WAO-7	0.80 395	0.78 400	0.57 368	0.85 401	0.67 403	0.76 394	0.69 404	1.07 406	1.30 403	0.90 396	1.20 407	1.05 394	0.93 401	0.71 392	0.68 396	0.60 399	0.62 408	0.67 395	0.68 402	0.64 396	0.59 398

WAO-6	0.82 396	0.81 401	0.63 375	0.87 403	0.63 401	0.79 395	0.60 397	0.98 402	1.52 410	0.91 398	0.97 396	1.08 395	1.04 405	0.72 393	0.70 399	0.72 402	0.49 395	0.91 406	0.71 403	0.70 401	0.59 398

WAO-8	0.92 400	0.83 402	0.67 380	0.94 406	0.70 405	0.92 401	0.68 402	1.08 408	1.80 413	1.06 404	1.42 411	1.29 400	1.08 407	0.86 398	0.80 402	0.74 404	0.54 401	0.86 404	0.75 404	0.71 402	0.63 402

Venus	0.92 400	0.83 402	0.67 380	0.94 406	0.70 405	0.92 401	0.68 402	1.08 408	1.80 413	1.06 404	1.42 411	1.29 400	1.08 407	0.86 398	0.80 402	0.74 404	0.54 401	0.86 404	0.75 404	0.71 402	0.63 402

notaker	0.98 403	1.13 410	1.02 399	1.14 410	0.81 408	0.73 392	0.69 404	0.94 399	1.15 400	1.19 408	1.19 406	1.41 405	1.17 410	1.10 411	0.74 401	0.82 407	0.64 409	1.18 411	0.79 406	1.02 410	0.82 410

ktn	1.02 405	1.23 412	0.82 392	1.24 412	0.86 410	1.00 406	0.86 407	0.96 400	1.37 405	1.05 402	1.12 404	1.16 397	1.06 406	0.95 405	0.62 393	1.28 414	0.71 410	1.39 415	0.83 407	1.06 412	0.77 408

UNDER WATER-64	0.97 402	0.96 408	1.48 405	0.88 404	0.57 396	1.24 412	0.90 409	0.78 392	0.96 395	1.05 402	0.85 391	1.56 410	1.26 411	0.97 407	0.99 407	0.88 408	0.57 406	1.04 409	0.88 408	0.81 407	0.75 406

UNDER WATER	0.99 404	1.00 409	1.47 404	1.00 408	0.71 407	1.18 411	0.86 407	0.81 394	1.09 398	1.02 401	0.90 393	1.53 409	1.26 411	1.06 409	1.02 408	0.79 406	0.54 401	1.02 408	0.88 408	0.83 408	0.75 406

JetRed	1.66 409	1.51 415	3.09 409	0.93 405	1.21 414	5.28 415	1.61 415	1.29 413	1.42 407	1.84 412	1.77 414	1.59 411	0.95 402	1.43 412	2.51 415	0.91 409	1.61 415	0.93 407	0.91 410	1.36 414	1.03 413

HanzoNet	1.31 408	1.29 414	1.22 402	1.13 409	0.85 409	1.05 408	0.84 406	1.06 405	1.47 409	1.66 411	1.63 413	2.48 415	1.78 413	1.63 413	1.69 411	1.27 413	0.80 412	1.32 414	1.02 411	1.07 413	0.90 411

KSHMR	1.10 406	1.19 411	0.90 397	1.26 414	1.00 413	0.99 404	0.96 410	1.13 410	1.35 404	1.16 407	1.28 410	1.40 404	0.97 403	1.03 408	0.93 406	1.03 411	1.08 413	1.20 412	1.03 412	1.03 411	0.98 412

DPSimNet_ROB	1.14 407	1.25 413	0.87 396	1.15 411	0.90 411	1.15 410	1.18 412	1.20 412	1.26 401	1.45 410	1.05 400	1.44 408	1.13 409	0.92 404	1.70 412	1.47 415	0.52 400	1.22 413	1.04 413	0.92 409	1.03 413

ASD4	3.59 412	3.47 418	2.05 408	1.75 415	2.54 418	9.22 419	17.86 420	2.29 414	5.54 417	2.49 414	2.86 416	2.05 412	3.46 415	2.77 415	5.29 416	1.23 412	1.36 414	1.13 410	1.33 414	1.71 415	1.50 416

MADNet++	1.97 410	1.75 416	1.66 407	1.83 416	1.69 416	2.38 414	1.45 414	2.36 415	2.11 415	2.58 415	2.37 415	2.25 414	2.21 414	2.28 414	2.36 414	1.87 416	1.67 416	1.53 416	1.34 415	1.87 416	1.78 417

SPstereo	13.84 426	0.95 406	1.53 406	1.24 412	0.90 411	29.09 430	47.98 430	26.78 437	29.57 436	22.38 435	22.47 434	23.18 435	24.63 435	24.46 435	15.07 427	0.91 409	0.71 410	1.85 417	1.62 416	0.74 405	0.79 409

PML	8.57 420	9.39 427	6.24 414	5.34 421	6.36 422	13.21 422	20.99 421	5.35 417	6.68 418	17.75 427	26.46 436	7.58 419	6.08 418	7.89 420	5.76 417	5.33 422	1.83 417	5.95 427	1.93 417	8.75 425	2.53 418

tt	4.65 413	0.07 51	3.54 412	2.01 417	1.55 415	10.25 420	16.66 419	8.90 423	5.03 416	1.33 409	0.96 395	4.71 416	4.74 416	3.33 416	5.86 418	6.06 423	10.30 427	1.87 418	2.09 418	2.61 417	1.19 415

DPSM_ROB	11.10 424	8.47 425	7.95 419	10.84 425	11.58 426	19.10 428	26.50 428	12.02 425	14.09 426	10.38 423	10.91 423	10.39 425	11.92 425	11.67 425	13.39 425	6.99 425	8.79 425	5.82 425	6.92 419	6.97 423	7.31 425

DPSM	11.10 424	8.47 425	7.95 419	10.84 425	11.58 426	19.10 428	26.50 428	12.02 425	14.09 426	10.38 423	10.91 423	10.39 425	11.92 425	11.67 425	13.39 425	6.99 425	8.79 425	5.82 425	6.92 419	6.97 423	7.31 425

DPSMNet_ROB	8.06 418	4.50 419	8.69 422	5.36 423	10.74 425	8.32 417	22.71 422	5.47 418	13.38 423	5.13 417	9.98 420	5.10 417	10.47 422	5.53 418	12.77 423	3.80 421	8.00 422	3.49 419	6.95 421	3.75 422	7.09 423

DGTPSM_ROB	8.06 418	4.50 419	8.69 422	5.34 421	10.73 424	8.32 417	22.71 422	5.47 418	13.38 423	5.13 417	9.98 420	5.10 417	10.47 422	5.53 418	12.77 423	3.79 420	8.00 422	3.49 419	6.95 421	3.74 421	7.09 423

Anonymous_1	10.87 423	7.82 424	7.41 418	10.29 424	10.08 423	18.64 427	26.11 427	11.02 424	13.45 425	9.43 422	10.10 422	9.73 424	11.31 424	10.69 424	12.47 422	6.42 424	8.38 424	5.70 424	10.22 423	11.41 426	6.65 422

xxxxx1	7.75 414	5.06 421	7.26 415	3.15 418	3.91 419	16.37 423	22.88 424	5.87 420	8.68 419	7.99 419	8.55 417	9.13 421	8.46 419	10.05 421	10.47 419	2.43 417	2.48 418	3.56 421	12.26 424	3.48 418	3.02 419

tt_ll	7.75 414	5.06 421	7.26 415	3.15 418	3.91 419	16.37 423	22.88 424	5.87 420	8.68 419	7.99 419	8.55 417	9.13 421	8.46 419	10.05 421	10.47 419	2.43 417	2.48 418	3.56 421	12.26 424	3.48 418	3.02 419

ff	7.75 414	5.06 421	7.26 415	3.15 418	3.91 419	16.37 423	22.88 424	5.87 420	8.68 419	7.99 419	8.55 417	9.13 421	8.46 419	10.05 421	10.47 419	2.43 417	2.48 418	3.56 421	12.26 424	3.48 418	3.02 419

Selective-RAFT-Error	22.39 433	17.14 433	16.01 425	22.00 434	23.34 435	38.37 435	53.36 432	24.24 435	28.53 435	20.80 430	21.94 430	20.94 429	24.02 432	23.48 434	27.33 436	14.07 428	17.70 431	11.70 428	13.93 427	14.05 431	14.83 432

CasAABBNet	22.33 429	17.11 429	15.84 424	21.94 433	23.28 434	38.30 431	53.40 436	24.05 430	28.44 431	20.66 429	21.86 429	21.03 433	24.04 433	23.35 429	27.03 432	14.06 427	17.69 430	11.70 428	13.94 428	14.04 430	14.76 431

MyStereo03	22.37 430	17.11 429	16.16 426	21.87 430	23.27 431	38.30 431	53.36 432	24.10 431	28.51 432	20.93 432	21.96 431	20.94 429	24.00 429	23.43 431	27.22 433	14.07 428	17.72 432	11.70 428	13.96 429	14.00 427	14.72 428

MyStereo02	22.37 430	17.11 429	16.16 426	21.87 430	23.27 431	38.30 431	53.36 432	24.10 431	28.51 432	20.93 432	21.96 431	20.94 429	24.00 429	23.43 431	27.22 433	14.07 428	17.72 432	11.70 428	13.96 429	14.00 427	14.72 428

MyStereo	22.37 430	17.11 429	16.16 426	21.87 430	23.27 431	38.30 431	53.36 432	24.10 431	28.51 432	20.93 432	21.96 431	20.94 429	24.00 429	23.43 431	27.22 433	14.07 428	17.72 432	11.70 428	13.96 429	14.00 427	14.72 428

LSM0	22.80 434	17.22 434	19.17 429	22.12 435	28.90 437	38.38 436	53.27 431	24.21 434	28.36 430	20.84 431	21.11 428	21.63 434	24.25 434	23.42 430	26.98 431	14.08 432	17.39 429	11.72 433	13.98 432	14.22 432	14.66 427

HaxPig	15.73 427	18.55 435	19.19 430	16.92 427	15.89 429	7.80 416	7.57 416	13.37 427	10.80 422	15.40 426	14.87 425	15.95 427	14.81 427	15.67 427	15.97 428	18.96 433	16.72 428	19.47 434	18.10 433	19.45 434	19.06 434

MEDIAN_ROB	20.38 428	24.05 436	23.36 432	21.18 429	21.62 430	10.51 421	8.17 417	17.68 428	15.46 428	20.04 428	19.65 427	20.30 428	20.16 428	21.17 428	21.03 429	23.81 435	21.77 435	24.98 435	23.75 434	25.01 435	23.94 435

LRCNet_RVC	10.76 422	13.97 428	7.97 421	19.07 428	2.04 417	0.35 353	0.31 366	5.29 416	0.48 344	13.02 425	17.65 426	8.69 420	5.73 417	4.78 417	2.22 413	23.53 434	2.69 421	27.60 436	25.75 435	17.60 433	16.54 433

AVERAGE_ROB	24.89 435	29.12 437	27.98 433	24.83 436	24.59 436	17.82 426	11.61 418	21.45 429	19.91 429	25.04 436	24.38 435	25.06 436	25.31 436	24.69 436	22.86 430	29.74 436	27.09 436	28.97 437	27.94 436	30.07 436	29.35 436

test_example2	97.69 436	92.93 438	45.57 434	96.02 437	109.84 438	88.44 437	93.70 437	25.54 436	94.63 437	130.46 437	126.87 437	58.93 437	75.48 437	87.99 437	77.94 437	150.16 437	221.11 437	76.29 438	98.21 437	108.42 438	95.33 437

FADE		0.34 377		0.33 372	0.25 375													0.41 386		0.23 366

Low-res two-view benchmark