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	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 228	0.20 55	0.18 85	0.20 2	0.17 3	0.13 2	0.19 25	0.12 3	0.15 49	0.17 11	0.13 24	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 253

CAS	0.15 21	0.07 1	0.21 4	0.41 364	0.16 228	0.20 55	0.18 85	0.22 3	0.19 7	0.15 11	0.19 25	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 24	0.29 368	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 281

LoS	0.14 6	0.08 2	0.27 21	0.16 3	0.09 7	0.22 93	0.14 13	0.26 14	0.26 65	0.15 11	0.18 22	0.18 46	0.13 32	0.22 44	0.14 40	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 18

CES	0.14 6	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 317	0.18 13	0.16 38	0.23 6	0.19 7	0.14 8	0.17 19	0.14 21	0.10 4	0.18 19	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 81	0.18 318

XX-TBD	0.15 21	0.18 234	0.28 29	0.22 128	0.10 20	0.22 93	0.15 26	0.22 3	0.27 74	0.22 54	0.26 70	0.14 21	0.12 14	0.16 7	0.13 24	0.08 99	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 93	0.15 26	0.25 11	0.24 54	0.16 24	0.21 43	0.14 21	0.13 32	0.18 19	0.13 24	0.09 163	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18
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	0.15 21	0.08 2	0.23 8	0.15 2	0.09 7	0.23 110	0.16 38	0.25 11	0.23 44	0.17 28	0.21 43	0.16 34	0.14 42	0.22 44	0.13 24	0.29 368	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

iResNet_ROB	0.25 203	0.19 249	0.40 143	0.20 57	0.12 77	0.30 208	0.16 38	0.55 288	0.53 309	0.38 254	0.43 229	0.37 221	0.26 192	0.38 186	0.22 174	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 142	0.09 161

Any-RAFT	0.17 36	0.08 2	0.31 54	0.19 26	0.10 20	0.29 191	0.16 38	0.42 174	0.30 114	0.24 70	0.27 75	0.27 137	0.16 63	0.21 39	0.12 6	0.08 99	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

anonymousdsp2	0.17 36	0.10 24	0.28 29	0.20 57	0.11 42	0.25 135	0.17 58	0.41 162	0.31 124	0.23 57	0.23 49	0.22 74	0.15 49	0.25 80	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.08 81	0.07 65

DCANet-4	0.19 89	0.10 24	0.52 245	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 85	0.36 123	0.39 192	0.29 122	0.30 99	0.17 39	0.22 144	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

fff	0.19 89	0.13 136	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 85	0.35 104	0.43 225	0.29 122	0.30 99	0.18 46	0.28 222	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

ADStereo(finetuned)	0.19 89	0.13 136	0.49 225	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 85	0.34 87	0.39 192	0.29 122	0.31 113	0.18 46	0.31 255	0.21 39	0.19 128	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

CroCo-Stereo	0.14 6	0.13 136	0.24 10	0.25 244	0.11 42	0.11 1	0.18 85	0.32 67	0.23 44	0.12 1	0.12 2	0.18 46	0.12 14	0.14 1	0.13 24	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.06 18
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	0.17 36	0.09 9	0.26 16	0.18 8	0.07 1	0.32 226	0.19 122	0.37 128	0.32 132	0.23 57	0.25 64	0.18 46	0.17 86	0.25 80	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

TANstereo	0.15 21	0.09 9	0.28 29	0.16 3	0.08 2	0.25 135	0.14 13	0.23 6	0.28 87	0.24 70	0.30 99	0.16 34	0.12 14	0.17 11	0.13 24	0.08 99	0.07 158	0.06 1	0.05 9	0.06 6	0.07 65

DCANet	0.18 53	0.13 136	0.40 143	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 85	0.34 87	0.39 192	0.29 122	0.31 113	0.18 46	0.23 153	0.20 28	0.19 128	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

csc	0.19 89	0.13 136	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 85	0.35 104	0.43 225	0.29 122	0.30 99	0.18 46	0.28 222	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

cscssc	0.19 89	0.13 136	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 85	0.35 104	0.43 225	0.29 122	0.30 99	0.18 46	0.28 222	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

iResNetv2_ROB	0.27 220	0.26 307	0.72 310	0.23 170	0.13 131	0.29 191	0.18 85	0.52 260	0.49 288	0.37 246	0.45 250	0.39 237	0.25 183	0.34 167	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 250	0.09 161

MLCV	0.22 142	0.16 206	0.44 188	0.21 86	0.08 2	0.29 191	0.19 122	0.38 134	0.37 174	0.38 254	0.44 238	0.31 177	0.21 133	0.41 193	0.24 197	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

pmcnn	0.50 343	0.20 257	0.78 316	0.24 207	0.26 345	0.39 281	0.30 298	0.51 250	0.50 296	0.54 341	1.23 378	2.52 401	0.37 288	0.77 328	0.95 362	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 189	0.08 111

qqq1	0.24 181	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 122	0.51 250	0.45 251	0.34 210	0.41 203	0.31 177	0.26 192	0.58 254	0.16 67	0.10 205	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

fff1	0.24 181	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 122	0.51 250	0.45 251	0.34 210	0.41 203	0.31 177	0.26 192	0.58 254	0.16 67	0.10 205	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

ACVNet-DCA	0.18 53	0.14 164	0.38 127	0.23 170	0.11 42	0.31 219	0.19 122	0.41 162	0.27 74	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.28 119	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.09 142	0.09 161

1test111	0.19 89	0.14 164	0.38 127	0.23 170	0.11 42	0.31 219	0.19 122	0.41 162	0.27 74	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.34 167	0.22 174	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.09 142	0.09 161

cc1	0.18 53	0.14 164	0.38 127	0.23 170	0.11 42	0.31 219	0.19 122	0.35 104	0.47 270	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.28 119	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

11t1	0.18 53	0.10 24	0.30 42	0.20 57	0.11 42	0.27 159	0.17 58	0.35 104	0.23 44	0.25 76	0.23 49	0.23 93	0.23 153	0.25 80	0.18 104	0.09 163	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 161

tt1	0.18 53	0.14 164	0.35 86	0.23 170	0.11 42	0.30 208	0.19 122	0.35 104	0.44 239	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.16 63	0.27 107	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

StereoIM	0.14 6	0.13 136	0.26 16	0.19 26	0.14 164	0.16 6	0.13 3	0.25 11	0.21 26	0.13 2	0.14 14	0.14 21	0.11 8	0.17 11	0.17 90	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.06 23	0.07 37	0.06 18

MSKI-zero shot	0.17 36	0.09 9	0.43 182	0.20 57	0.11 42	0.21 73	0.15 26	0.32 67	0.21 26	0.23 57	0.24 59	0.23 93	0.10 4	0.31 149	0.13 24	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

MIF-Stereo	0.14 6	0.10 24	0.30 42	0.21 86	0.13 131	0.17 9	0.13 3	0.19 1	0.18 5	0.15 11	0.20 35	0.10 1	0.11 8	0.18 19	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.06 18

Selective-IGEV	0.12 1	0.09 9	0.22 6	0.19 26	0.10 20	0.15 4	0.14 13	0.27 21	0.15 2	0.13 2	0.14 14	0.13 11	0.08 1	0.21 39	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.05 1

knoymous	0.17 36	0.09 9	0.32 60	0.17 5	0.11 42	0.21 73	0.17 58	0.32 67	0.23 44	0.23 57	0.28 79	0.27 137	0.16 63	0.23 51	0.16 67	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.06 23	0.09 142	0.09 161

riskmin	0.18 53	0.09 9	0.34 78	0.18 8	0.12 77	0.24 125	0.16 38	0.34 87	0.28 87	0.21 50	0.23 49	0.33 192	0.24 168	0.23 51	0.17 90	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.06 23	0.10 189	0.10 206

ProNet	0.14 6	0.12 81	0.25 13	0.19 26	0.11 42	0.19 34	0.19 122	0.27 21	0.20 16	0.14 8	0.13 6	0.13 11	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.07 37	0.07 65

RCA-Stereo	0.16 28	0.09 9	0.25 13	0.20 57	0.10 20	0.19 34	0.17 58	0.36 123	0.35 155	0.20 41	0.25 64	0.17 39	0.17 86	0.18 19	0.14 40	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.05 1

CroCo-Stereo Lap2	0.15 21	0.15 189	0.28 29	0.25 244	0.18 262	0.11 1	0.19 122	0.28 33	0.21 26	0.13 2	0.16 16	0.15 27	0.12 14	0.17 11	0.14 40	0.07 16	0.07 158	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.07 65

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 254	0.20 257	0.70 307	0.21 86	0.17 244	0.46 313	0.27 271	0.50 237	0.49 288	0.42 294	0.55 302	0.43 263	0.30 244	0.46 205	0.38 272	0.09 163	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.11 224	0.10 206

GANet-ADL	0.21 116	0.12 81	0.45 198	0.23 170	0.14 164	0.29 191	0.19 122	0.46 205	0.35 155	0.25 76	0.32 116	0.32 185	0.19 120	0.24 57	0.20 139	0.10 205	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.10 206

raftrobust	0.16 28	0.13 136	0.29 36	0.22 128	0.15 205	0.19 34	0.13 3	0.32 67	0.26 65	0.26 85	0.20 35	0.19 57	0.17 86	0.21 39	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.07 65

RALCasStereoNet	0.18 53	0.15 189	0.33 73	0.21 86	0.14 164	0.21 73	0.18 85	0.31 59	0.25 58	0.21 50	0.29 88	0.22 74	0.15 49	0.27 107	0.17 90	0.08 99	0.10 268	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 161

111	0.20 102	0.17 222	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.24 125	0.17 58	0.41 162	0.45 251	0.23 57	0.29 88	0.29 159	0.21 133	0.24 57	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.07 37	0.08 111

DIP-Stereo	0.18 53	0.12 81	0.33 73	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.12 1	0.42 174	0.25 58	0.27 89	0.32 116	0.21 67	0.17 86	0.25 80	0.20 139	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.07 37	0.08 111
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	0.22 142	0.18 234	0.47 211	0.22 128	0.10 20	0.28 172	0.14 13	0.46 205	0.32 132	0.31 167	0.34 141	0.31 177	0.25 183	0.31 149	0.29 233	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.10 189	0.08 111

R-Stereo Train	0.18 53	0.09 9	0.32 60	0.22 128	0.12 77	0.22 93	0.19 122	0.42 174	0.19 7	0.31 167	0.45 250	0.20 59	0.14 42	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 53	0.09 9	0.32 60	0.22 128	0.12 77	0.22 93	0.19 122	0.42 174	0.19 7	0.31 167	0.45 250	0.20 59	0.14 42	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 102	0.17 222	0.43 182	0.19 26	0.08 2	0.27 159	0.14 13	0.42 174	0.30 114	0.29 122	0.32 116	0.27 137	0.21 133	0.28 119	0.25 206	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.06 18
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
iResNet	0.24 181	0.18 234	0.61 277	0.25 244	0.11 42	0.29 191	0.21 183	0.42 174	0.43 225	0.33 194	0.43 229	0.27 137	0.22 144	0.34 167	0.26 218	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

CoDeX	0.23 158	0.12 81	0.46 204	0.21 86	0.14 164	0.29 191	0.21 183	0.53 271	0.41 216	0.29 122	0.35 148	0.29 159	0.22 144	0.48 210	0.19 128	0.09 163	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65

ff7	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

IGEVStereo-DCA	0.14 6	0.11 63	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 85	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.12 2	0.14 21	0.12 14	0.28 119	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

ffff	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

rrr	0.17 36	0.11 63	0.57 264	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 85	0.35 104	0.22 33	0.15 11	0.12 2	0.14 21	0.12 14	0.28 119	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

11t	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

GMStereo_Zeroshot	0.24 181	0.21 270	0.45 198	0.26 272	0.13 131	0.28 172	0.15 26	0.39 145	0.35 155	0.37 246	0.43 229	0.40 250	0.17 86	0.34 167	0.20 139	0.12 259	0.07 158	0.13 280	0.07 50	0.16 295	0.09 161

test croco	0.17 36	0.13 136	0.43 182	0.21 86	0.13 131	0.16 6	0.17 58	0.27 21	0.22 33	0.16 24	0.26 70	0.13 11	0.16 63	0.27 107	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.07 50	0.10 189	0.07 65

EKT-Stereo	0.38 307	0.12 81	0.38 127	0.42 365	3.88 412	0.21 73	0.17 58	0.35 104	0.28 87	0.20 41	0.20 35	0.23 93	0.15 49	0.28 119	0.16 67	0.09 163	0.07 158	0.09 119	0.07 50	0.09 142	0.09 161

DLNR_Zeroshot_test	10.44 415	12.10 423	19.93 423	106.08 434	23.66 431	0.14 3	0.13 3	3.22 411	0.17 3	0.16 24	0.23 49	0.16 34	0.10 4	0.31 149	0.15 51	2.36 411	0.06 72	0.07 14	0.07 50	39.70 432	0.06 18

RAFT-Test	0.17 36	0.10 24	0.38 127	0.19 26	0.12 77	0.25 135	0.17 58	0.33 81	0.23 44	0.23 57	0.29 88	0.27 137	0.14 42	0.20 28	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

HH	0.18 53	0.12 81	0.55 256	0.22 128	0.12 77	0.18 13	0.18 85	0.34 87	0.19 7	0.20 41	0.24 59	0.34 198	0.18 108	0.29 132	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.06 18

HanStereo	0.18 53	0.12 81	0.55 256	0.22 128	0.12 77	0.18 13	0.18 85	0.34 87	0.19 7	0.20 41	0.24 59	0.34 198	0.18 108	0.29 132	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.06 18

anonymousdsp	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 8	0.09 7	0.21 73	0.13 3	0.27 21	0.21 26	0.13 2	0.10 1	0.15 27	0.09 2	0.20 28	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

Selective-RAFT	0.17 36	0.12 81	0.30 42	0.24 207	0.10 20	0.29 191	0.15 26	0.32 67	0.31 124	0.17 28	0.17 19	0.21 67	0.18 108	0.28 119	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.06 18

MC-Stereo	0.14 6	0.09 9	0.25 13	0.21 86	0.09 7	0.18 13	0.16 38	0.23 6	0.19 7	0.18 39	0.23 49	0.16 34	0.13 32	0.22 44	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

ccc-4	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

x	0.19 89	0.11 63	0.29 36	0.20 57	0.11 42	0.26 152	0.18 85	0.41 162	0.29 105	0.25 76	0.29 88	0.28 152	0.24 168	0.26 92	0.23 188	0.09 163	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

IGEV-Stereo	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.23 158	0.18 234	0.44 188	0.22 128	0.13 131	0.19 34	0.19 122	0.37 128	0.32 132	0.28 98	0.37 166	0.34 198	0.23 153	0.65 287	0.27 222	0.06 1	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

CIPLG	0.21 116	0.21 270	0.55 256	0.23 170	0.15 205	0.25 135	0.20 160	0.35 104	0.29 105	0.31 167	0.33 135	0.22 74	0.15 49	0.26 92	0.20 139	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

DAS	0.27 220	0.12 81	0.42 172	0.24 207	0.18 262	0.29 191	0.24 241	0.45 196	0.45 251	0.41 286	0.44 238	0.34 198	0.29 235	0.75 317	0.21 160	0.09 163	0.07 158	0.09 119	0.07 50	0.09 142	0.09 161

SepStereo	0.26 213	0.12 81	0.42 172	0.24 207	0.18 262	0.29 191	0.24 241	0.45 196	0.45 251	0.41 286	0.44 238	0.34 198	0.29 235	0.64 281	0.21 160	0.09 163	0.07 158	0.09 119	0.07 50	0.09 142	0.09 161

IPLG	0.21 116	0.15 189	0.53 248	0.21 86	0.12 77	0.28 172	0.17 58	0.42 174	0.30 114	0.33 194	0.32 116	0.15 27	0.17 86	0.50 217	0.21 160	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

IPLGR_C	0.21 116	0.22 282	0.60 274	0.23 170	0.15 205	0.24 125	0.20 160	0.35 104	0.29 105	0.31 167	0.32 116	0.22 74	0.15 49	0.25 80	0.20 139	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

MIPNet	0.21 116	0.15 189	0.52 245	0.21 86	0.12 77	0.27 159	0.20 160	0.45 196	0.37 174	0.30 150	0.23 49	0.19 57	0.24 168	0.27 107	0.19 128	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

IPLGR	0.21 116	0.13 136	0.61 277	0.21 86	0.11 42	0.25 135	0.18 85	0.41 162	0.37 174	0.28 98	0.27 75	0.21 67	0.19 120	0.37 182	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

ACRE	0.21 116	0.20 257	0.62 285	0.23 170	0.15 205	0.24 125	0.20 160	0.35 104	0.28 87	0.31 167	0.32 116	0.22 74	0.15 49	0.25 80	0.20 139	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

GwcNet-ADL	0.22 142	0.14 164	0.58 268	0.24 207	0.13 131	0.22 93	0.23 219	0.49 229	0.40 205	0.27 89	0.29 88	0.30 169	0.20 128	0.26 92	0.23 188	0.09 163	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 161

HHNet	0.22 142	0.12 81	0.52 245	0.18 8	0.18 262	0.20 55	0.20 160	0.34 87	0.31 124	0.32 185	0.59 312	0.20 59	0.21 133	0.24 57	0.31 243	0.08 99	0.05 6	0.09 119	0.07 50	0.08 81	0.11 231

AAGNet	0.33 276	0.11 63	0.37 108	0.25 244	0.16 228	0.20 55	0.19 122	0.30 54	0.27 74	0.35 226	0.35 148	0.27 137	0.30 244	0.44 201	2.66 405	0.08 99	0.05 6	0.10 181	0.07 50	0.08 81	0.06 18

STrans-v2	0.24 181	0.13 136	0.54 251	0.21 86	0.12 77	0.23 110	0.21 183	0.47 212	0.28 87	0.31 167	0.42 217	0.36 217	0.35 276	0.62 274	0.23 188	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

TransformOpticalFlow	0.24 181	0.13 136	0.56 260	0.23 170	0.11 42	0.21 73	0.19 122	0.40 152	0.32 132	0.30 150	0.43 229	0.36 217	0.31 255	0.61 266	0.20 139	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.07 65

OMP-Stereo	0.23 158	0.14 164	0.35 86	0.29 315	0.13 131	0.21 73	0.16 38	0.37 128	0.33 142	0.34 210	0.30 99	0.34 198	0.19 120	0.70 299	0.24 197	0.07 16	0.06 72	0.09 119	0.07 50	0.07 37	0.06 18

IIG-Stereo	0.23 158	0.13 136	0.35 86	0.29 315	0.12 77	0.23 110	0.14 13	0.38 134	0.31 124	0.34 210	0.37 166	0.33 192	0.21 133	0.70 299	0.26 218	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.07 50	0.07 37	0.06 18

NRIStereo	0.18 53	0.11 63	0.35 86	0.23 170	0.11 42	0.24 125	0.20 160	0.29 40	0.26 65	0.26 85	0.25 64	0.25 111	0.18 108	0.34 167	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.09 119	0.07 50	0.09 142	0.08 111

ASMatch	0.23 158	0.11 63	0.51 241	0.24 207	0.14 164	0.19 34	0.17 58	0.31 59	0.28 87	0.28 98	0.68 337	0.27 137	0.26 192	0.50 217	0.22 174	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.11 231

PFNet	0.23 158	0.10 24	0.57 264	0.24 207	0.14 164	0.22 93	0.19 122	0.39 145	0.33 142	0.35 226	0.32 116	0.27 137	0.19 120	0.64 281	0.22 174	0.09 163	0.05 6	0.09 119	0.07 50	0.08 81	0.07 65

DeepStereo_RVC	0.18 53	0.11 63	0.40 143	0.21 86	0.11 42	0.19 34	0.16 38	0.28 33	0.22 33	0.27 89	0.27 75	0.23 93	0.28 222	0.24 57	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.07 50	0.09 142	0.10 206

RAFT-RH_RVC	0.25 203	0.11 63	0.45 198	0.21 86	0.12 77	0.25 135	0.14 13	0.27 21	0.27 74	0.38 254	1.15 375	0.23 93	0.17 86	0.57 249	0.24 197	0.07 16	0.05 6	0.10 181	0.07 50	0.06 6	0.07 65

RAFT-345	0.21 116	0.10 24	0.46 204	0.22 128	0.11 42	0.20 55	0.16 38	0.26 14	0.25 58	0.27 89	0.66 333	0.21 67	0.16 63	0.55 238	0.21 160	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

CRE-IMP	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	0.11 42	0.24 125	0.17 58	0.29 40	0.21 26	0.27 89	0.26 70	0.24 104	0.17 86	0.23 51	0.18 104	0.08 99	0.05 6	0.10 181	0.07 50	0.10 189	0.10 206

cross-raft	0.17 36	0.12 81	0.41 165	0.23 170	0.10 20	0.20 55	0.24 241	0.33 81	0.23 44	0.23 57	0.28 79	0.29 159	0.15 49	0.17 11	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

test-1	0.17 36	0.11 63	0.40 143	0.23 170	0.13 131	0.22 93	0.23 219	0.34 87	0.26 65	0.20 41	0.24 59	0.22 74	0.14 42	0.16 7	0.20 139	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.08 111

Prome-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.30 42	0.24 207	0.12 77	0.23 110	0.23 219	0.36 123	0.25 58	0.33 194	0.59 312	0.24 104	0.28 222	0.29 132	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.20 335

LMCR-Stereo	0.26 213	0.18 234	0.49 225	0.28 312	0.14 164	0.36 262	0.23 219	0.54 278	0.34 149	0.39 269	0.40 195	0.29 159	0.29 235	0.37 182	0.27 222	0.11 232	0.07 158	0.09 119	0.07 50	0.13 263	0.09 161

TestStereo	0.21 116	0.19 249	0.40 143	0.25 244	0.10 20	0.22 93	0.21 183	0.31 59	0.31 124	0.23 57	0.34 141	0.22 74	0.18 108	0.62 274	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.07 50	0.11 224	0.06 18

raft+_RVC	0.18 53	0.14 164	0.32 60	0.21 86	0.15 205	0.21 73	0.16 38	0.38 134	0.34 149	0.21 50	0.28 79	0.20 59	0.15 49	0.24 57	0.19 128	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.08 111

GES	0.22 142	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.14 164	0.27 159	0.19 122	0.49 229	0.33 142	0.30 150	0.36 158	0.25 111	0.23 153	0.29 132	0.22 174	0.10 205	0.08 222	0.08 65	0.07 50	0.10 189	0.11 231

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 36	0.14 164	0.32 60	0.20 57	0.09 7	0.19 34	0.17 58	0.32 67	0.30 114	0.25 76	0.33 135	0.20 59	0.17 86	0.19 25	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.05 1

CFNet-RSSM	0.17 36	0.10 24	0.40 143	0.20 57	0.11 42	0.20 55	0.15 26	0.36 123	0.30 114	0.23 57	0.21 43	0.26 129	0.15 49	0.20 28	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

Gwc-CoAtRS	0.17 36	0.10 24	0.37 108	0.20 57	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.32 67	0.28 87	0.23 57	0.23 49	0.27 137	0.15 49	0.20 28	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

ACVNet	0.23 158	0.13 136	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.27 159	0.23 219	0.39 145	0.44 239	0.28 98	0.41 203	0.38 226	0.26 192	0.27 107	0.32 248	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 189	0.07 65

acv_ft	0.25 203	0.13 136	0.40 143	0.23 170	0.19 280	0.34 248	0.21 183	0.45 196	0.44 239	0.38 254	0.41 203	0.38 226	0.27 209	0.27 107	0.35 263	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.11 224	0.07 65

HSM-Net_RVC	0.27 220	0.11 63	0.42 172	0.19 26	0.11 42	0.34 248	0.20 160	0.62 341	0.43 225	0.40 277	0.43 229	0.50 300	0.26 192	0.76 322	0.22 174	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.31 261	0.22 282	0.50 235	0.23 170	0.14 164	0.30 208	0.24 241	0.47 212	0.54 312	0.38 254	0.60 317	0.43 263	0.29 235	0.87 347	0.40 286	0.11 232	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 161

HSM	0.28 237	0.16 206	0.35 86	0.20 57	0.15 205	0.33 235	0.19 122	0.53 271	0.37 174	0.36 241	0.38 176	0.67 351	0.31 255	0.89 351	0.23 188	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.08 111

SMFormer	0.25 203	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 122	0.51 250	0.45 251	0.34 210	0.41 203	0.31 177	0.26 192	0.58 254	0.28 224	0.10 205	0.07 158	0.08 65	0.08 108	0.09 142	0.09 161

tta	0.24 181	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 122	0.51 250	0.45 251	0.34 210	0.41 203	0.31 177	0.26 192	0.58 254	0.28 224	0.10 205	0.07 158	0.08 65	0.08 108	0.08 81	0.07 65

MyStereo07	0.16 28	0.12 81	0.26 16	0.22 128	0.14 164	0.25 135	0.23 219	0.29 40	0.21 26	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.13 32	0.25 80	0.13 24	0.07 16	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.08 111

MyStereo06	0.20 102	0.12 81	0.57 264	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.23 219	0.40 152	0.21 26	0.30 150	0.24 59	0.31 177	0.18 108	0.22 44	0.18 104	0.07 16	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.08 111

MyStereo05	0.23 158	0.12 81	0.57 264	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.23 219	0.48 223	0.52 305	0.31 167	0.23 49	0.25 111	0.22 144	0.30 144	0.21 160	0.07 16	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.08 111

MyStereo04	0.23 158	0.12 81	0.55 256	0.22 128	0.14 164	0.25 135	0.23 219	0.49 229	0.52 305	0.28 98	0.23 49	0.27 137	0.23 153	0.30 144	0.22 174	0.07 16	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.08 111

IGEV_Zeroshot_test	0.18 53	0.10 24	0.65 292	0.20 57	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.34 87	0.19 7	0.28 98	0.22 47	0.27 137	0.13 32	0.23 51	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.07 37	0.06 18

MIF-Stereo (partial)	0.16 28	0.10 24	0.34 78	0.21 86	0.15 205	0.15 4	0.13 3	0.28 33	0.25 58	0.17 28	0.26 70	0.15 27	0.16 63	0.25 80	0.17 90	0.09 163	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.09 142	0.08 111

MIM_Stereo	0.18 53	0.12 81	0.38 127	0.20 57	0.11 42	0.17 9	0.14 13	0.35 104	0.25 58	0.27 89	0.35 148	0.23 93	0.13 32	0.27 107	0.16 67	0.06 1	0.07 158	0.08 65	0.08 108	0.08 81	0.06 18

PCWNet_CMD	0.23 158	0.13 136	0.48 220	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.16 38	0.46 205	0.46 265	0.29 122	0.36 158	0.37 221	0.24 168	0.28 119	0.20 139	0.09 163	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.11 224	0.09 161

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 280	0.19 34	0.16 38	0.23 6	0.14 1	0.13 2	0.17 19	0.13 11	0.16 63	0.16 7	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.08 108	0.07 37	0.06 18

4D-IteraStereo	0.17 36	0.16 206	0.50 235	0.21 86	0.14 164	0.19 34	0.17 58	0.28 33	0.28 87	0.23 57	0.20 35	0.20 59	0.11 8	0.19 25	0.14 40	0.06 1	0.04 1	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.06 18

CBFPSM	0.27 220	0.16 206	0.67 296	0.20 57	0.14 164	0.38 274	0.25 255	0.40 152	0.36 165	0.33 194	0.36 158	0.56 317	0.38 292	0.32 155	0.38 272	0.08 99	0.08 222	0.07 14	0.08 108	0.09 142	0.11 231

iinet-f	0.30 254	0.18 234	1.03 363	0.20 57	0.15 205	0.44 306	0.22 199	0.45 196	0.37 174	0.35 226	0.44 238	0.41 253	0.34 272	0.34 167	0.40 286	0.10 205	0.09 250	0.08 65	0.08 108	0.13 263	0.11 231

DCRE	0.20 102	0.13 136	0.40 143	0.21 86	0.15 205	0.20 55	0.19 122	0.30 54	0.27 74	0.22 54	0.80 354	0.23 93	0.16 63	0.23 51	0.15 51	0.07 16	0.07 158	0.07 14	0.08 108	0.07 37	0.06 18

TestStereo1	0.21 116	0.16 206	0.32 60	0.26 272	0.13 131	0.26 152	0.27 271	0.40 152	0.36 165	0.29 122	0.39 188	0.22 74	0.21 133	0.33 161	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.07 65

DisPM	0.19 89	0.10 24	0.35 86	0.23 170	0.13 131	0.18 13	0.20 160	0.29 40	0.29 105	0.33 194	0.34 141	0.23 93	0.16 63	0.33 161	0.16 67	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.07 37	0.11 231

IER	0.23 158	0.12 81	0.39 138	0.20 57	0.14 164	0.31 219	0.19 122	0.42 174	0.36 165	0.33 194	0.40 195	0.32 185	0.33 265	0.29 132	0.22 174	0.09 163	0.07 158	0.08 65	0.08 108	0.09 142	0.08 111

RAFT_CTSACE	0.21 116	0.16 206	0.41 165	0.25 244	0.15 205	0.22 93	0.24 241	0.32 67	0.28 87	0.33 194	0.51 282	0.29 159	0.17 86	0.32 155	0.13 24	0.06 1	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.06 18

CRFU-Net	0.28 237	0.14 164	0.45 198	0.25 244	0.15 205	0.45 311	0.23 219	0.50 237	0.30 114	0.43 300	0.41 203	0.48 290	0.46 325	0.43 197	0.29 233	0.11 232	0.10 268	0.09 119	0.08 108	0.10 189	0.10 206

NINENet	0.25 203	0.15 189	0.37 108	0.23 170	0.16 228	0.43 304	0.17 58	0.60 329	0.46 265	0.32 185	0.37 166	0.32 185	0.20 128	0.42 195	0.21 160	0.10 205	0.10 268	0.12 261	0.08 108	0.11 224	0.10 206

SA-5K	0.21 116	0.16 206	0.32 60	0.26 272	0.13 131	0.26 152	0.27 271	0.40 152	0.36 165	0.29 122	0.39 188	0.22 74	0.21 133	0.33 161	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.07 65

CSP-Net	0.27 220	0.15 189	0.30 42	0.21 86	0.14 164	0.44 306	0.24 241	0.50 237	0.40 205	0.41 286	0.43 229	0.42 260	0.26 192	0.66 291	0.28 224	0.12 259	0.08 222	0.08 65	0.08 108	0.10 189	0.09 161

iRaft-Stereo_20w	0.19 89	0.10 24	0.46 204	0.19 26	0.13 131	0.25 135	0.19 122	0.52 260	0.19 7	0.29 122	0.21 43	0.22 74	0.20 128	0.28 119	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 108	0.08 81	0.08 111

dd	0.22 142	0.26 307	0.40 143	0.22 128	0.12 77	0.25 135	0.21 183	0.32 67	0.44 239	0.29 122	0.28 79	0.25 111	0.16 63	0.30 144	0.25 206	0.12 259	0.07 158	0.10 181	0.08 108	0.11 224	0.09 161

GLC_STEREO	0.15 21	0.10 24	0.24 10	0.21 86	0.09 7	0.17 9	0.15 26	0.23 6	0.27 74	0.17 28	0.20 35	0.17 39	0.11 8	0.23 51	0.16 67	0.07 16	0.09 250	0.09 119	0.08 108	0.07 37	0.06 18

AASNet	0.27 220	0.19 249	0.49 225	0.26 272	0.17 244	0.34 248	0.20 160	0.62 341	0.48 279	0.35 226	0.40 195	0.32 185	0.25 183	0.28 119	0.34 259	0.11 232	0.09 250	0.10 181	0.08 108	0.13 263	0.11 231

GMOStereo	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 128	0.12 77	0.20 55	0.27 271	0.26 14	0.28 87	0.31 167	0.32 116	0.26 129	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.05 1

error version	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 128	0.12 77	0.20 55	0.27 271	0.26 14	0.28 87	0.31 167	0.32 116	0.26 129	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.05 1

test-v	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 128	0.12 77	0.20 55	0.27 271	0.26 14	0.28 87	0.31 167	0.32 116	0.26 129	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.05 1

test-3	0.16 28	0.09 9	0.31 54	0.21 86	0.11 42	0.18 13	0.16 38	0.30 54	0.27 74	0.26 85	0.16 16	0.22 74	0.12 14	0.26 92	0.18 104	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 108	0.06 6	0.06 18

test_1	0.16 28	0.09 9	0.31 54	0.21 86	0.11 42	0.18 13	0.16 38	0.30 54	0.27 74	0.25 76	0.16 16	0.22 74	0.12 14	0.26 92	0.18 104	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 108	0.06 6	0.06 18

CrosDoStereo	0.31 261	0.10 24	0.49 225	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 404	0.34 87	0.37 174	0.38 254	0.61 324	0.28 152	0.46 325	0.61 266	0.57 327	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.07 37	0.07 65

Patchmatch Stereo++	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.17 86	0.26 92	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111
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
NF-Stereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 207	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.38 134	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 222	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.13 264

OCTAStereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 207	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.38 134	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 222	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.13 264

PSM-adaLoss	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	0.10 20	0.18 13	0.16 38	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.18 108	0.24 57	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

FTStereo	0.28 237	0.10 24	0.43 182	0.23 170	0.13 131	0.21 73	0.53 369	0.34 87	0.26 65	0.38 254	0.95 366	0.30 169	0.56 346	0.32 155	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.07 37	0.19 325

ROB_FTStereo_v2	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	0.10 20	0.18 13	0.16 38	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.17 86	0.24 57	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

ROB_FTStereo	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.28 79	0.25 111	0.17 86	0.24 57	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

HUI-Stereo	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.28 79	0.25 111	0.17 86	0.22 44	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

DeepStereo_LL	0.31 261	0.10 24	0.49 225	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 404	0.34 87	0.37 174	0.38 254	0.61 324	0.28 152	0.46 325	0.61 266	0.57 327	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.07 37	0.07 65

DEmStereo	0.26 213	0.09 9	0.47 211	0.19 26	0.12 77	0.30 208	0.25 255	0.28 33	0.36 165	0.36 241	0.58 310	0.25 111	0.48 334	0.53 233	0.44 300	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.06 6	0.07 65

SST-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.37 108	0.24 207	0.13 131	0.19 34	0.17 58	0.31 59	0.24 54	0.34 210	0.33 135	0.29 159	0.25 183	0.56 246	0.17 90	0.08 99	0.05 6	0.10 181	0.08 108	0.09 142	0.07 65

RAFT_R40	0.21 116	0.10 24	0.37 108	0.24 207	0.13 131	0.18 13	0.18 85	0.31 59	0.29 105	0.33 194	0.33 135	0.30 169	0.24 168	0.55 238	0.18 104	0.08 99	0.05 6	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.07 65

DRaft	0.24 181	0.10 24	0.34 78	0.18 8	0.12 77	0.28 172	0.23 219	0.33 81	0.39 192	0.38 254	0.61 324	0.21 67	0.41 304	0.48 210	0.42 295	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.07 37	0.08 111

RE-Stereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 207	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.38 134	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 222	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.13 264

Pruner-Stereo	0.19 89	0.11 63	0.34 78	0.29 315	0.12 77	0.19 34	0.17 58	0.31 59	0.29 105	0.33 194	0.32 116	0.25 111	0.15 49	0.24 57	0.21 160	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.09 161

TVStereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 207	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.38 134	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 222	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.13 264

iGMRVC	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	0.10 20	0.18 13	0.15 26	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.17 86	0.27 107	0.17 90	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

IRAFT_RVC	0.22 142	0.12 81	0.39 138	0.26 272	0.11 42	0.18 13	0.24 241	0.40 152	0.37 174	0.31 167	0.30 99	0.29 159	0.24 168	0.55 238	0.22 174	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.07 65

iRAFT	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.17 86	0.26 92	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

test-2	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 128	0.12 77	0.20 55	0.27 271	0.26 14	0.28 87	0.31 167	0.32 116	0.26 129	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.05 1

RAFT-IKP	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	0.10 20	0.18 13	0.15 26	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.18 108	0.25 80	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

ICVP	0.23 158	0.13 136	0.44 188	0.26 272	0.14 164	0.29 191	0.25 255	0.45 196	0.33 142	0.29 122	0.43 229	0.35 212	0.25 183	0.26 92	0.23 188	0.12 259	0.09 250	0.09 119	0.08 108	0.09 142	0.10 206
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 220	0.20 257	0.44 188	0.27 295	0.16 228	0.33 235	0.25 255	0.56 302	0.54 312	0.34 210	0.38 176	0.34 198	0.25 183	0.51 222	0.28 224	0.12 259	0.08 222	0.09 119	0.08 108	0.11 224	0.11 231

sAnonymous2	0.20 102	0.21 270	0.58 268	0.24 207	0.17 244	0.22 93	0.19 122	0.34 87	0.28 87	0.17 28	0.19 25	0.17 39	0.16 63	0.17 11	0.14 40	0.10 205	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.23 345	0.17 305

CroCo_RVC	0.20 102	0.21 270	0.58 268	0.24 207	0.17 244	0.22 93	0.19 122	0.34 87	0.28 87	0.17 28	0.19 25	0.17 39	0.16 63	0.17 11	0.14 40	0.10 205	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.23 345	0.17 305

CFNet_pseudo	0.23 158	0.13 136	0.47 211	0.19 26	0.13 131	0.26 152	0.16 38	0.44 188	0.44 239	0.29 122	0.37 166	0.38 226	0.23 153	0.29 132	0.21 160	0.09 163	0.06 72	0.11 228	0.08 108	0.11 224	0.09 161

RALAANet	0.19 89	0.18 234	0.37 108	0.23 170	0.14 164	0.23 110	0.13 3	0.37 128	0.29 105	0.28 98	0.26 70	0.25 111	0.15 49	0.26 92	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.09 142	0.06 18

XX-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.83 330	0.26 272	0.17 244	0.23 110	0.13 3	0.40 152	0.18 5	0.20 41	0.41 203	0.31 177	0.10 4	0.32 155	0.12 6	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.07 37	0.05 1

222	0.41 321	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.36 262	0.20 160	0.57 309	0.39 192	0.35 226	0.44 238	0.30 169	0.27 209	0.55 238	3.56 408	0.11 232	0.07 158	0.08 65	0.08 108	0.09 142	0.09 161

test_xeample3	0.16 28	0.11 63	0.56 260	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 85	0.35 104	0.20 16	0.16 24	0.12 2	0.13 11	0.12 14	0.24 57	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 108	0.07 37	0.07 65

xxxx	0.34 283	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.37 267	0.20 160	0.58 316	0.38 186	0.29 122	0.42 217	0.38 226	0.24 168	0.46 205	2.20 401	0.11 232	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.09 142	0.09 161

test_xeample	0.34 283	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.33 235	0.23 219	0.55 288	0.38 186	0.32 185	0.45 250	0.29 159	0.26 192	0.57 249	2.24 403	0.10 205	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.09 142	0.09 161

AFF-stereo	0.18 53	0.15 189	0.32 60	0.21 86	0.10 20	0.18 13	0.18 85	0.33 81	0.27 74	0.25 76	0.37 166	0.25 111	0.17 86	0.24 57	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.08 65	0.08 108	0.07 37	0.05 1

GMStereo	0.19 89	0.25 296	0.40 143	0.21 86	0.12 77	0.22 93	0.19 122	0.29 40	0.40 205	0.25 76	0.23 49	0.16 34	0.15 49	0.25 80	0.19 128	0.09 163	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.10 189	0.08 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.28 237	0.14 164	0.69 301	0.23 170	0.20 294	0.44 306	0.22 199	0.50 237	0.40 205	0.34 210	0.39 188	0.43 263	0.33 265	0.40 191	0.31 243	0.09 163	0.07 158	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

DMCA	0.22 142	0.14 164	0.36 103	0.22 128	0.14 164	0.27 159	0.20 160	0.43 184	0.38 186	0.31 167	0.32 116	0.33 192	0.24 168	0.24 57	0.28 224	0.11 232	0.08 222	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.11 231

SuperB	0.49 341	0.28 317	2.23 394	0.23 170	0.15 205	0.41 289	0.32 306	0.47 212	0.82 365	0.43 300	0.50 276	0.33 192	0.45 319	0.68 294	1.08 368	0.10 205	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.98 400	0.14 281

MSMDNet	0.23 158	0.13 136	0.48 220	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.16 38	0.46 205	0.46 265	0.29 122	0.36 158	0.37 221	0.24 168	0.28 119	0.20 139	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.11 224	0.09 161

ccs_rob	0.23 158	0.13 136	0.47 211	0.20 57	0.13 131	0.26 152	0.17 58	0.44 188	0.44 239	0.29 122	0.37 166	0.38 226	0.23 153	0.29 132	0.21 160	0.09 163	0.06 72	0.11 228	0.08 108	0.11 224	0.09 161

AdaStereo	0.24 181	0.16 206	0.37 108	0.24 207	0.12 77	0.32 226	0.17 58	0.54 278	0.42 220	0.33 194	0.38 176	0.35 212	0.21 133	0.30 144	0.22 174	0.14 298	0.06 72	0.13 280	0.08 108	0.11 224	0.08 111
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	0.32 270	0.13 136	0.51 241	0.25 244	0.16 228	0.48 323	0.25 255	0.50 237	0.57 324	0.37 246	0.45 250	0.62 335	0.36 280	0.64 281	0.49 315	0.09 163	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.12 250	0.11 231

xx1	0.20 102	0.14 164	0.38 127	0.23 170	0.11 42	0.31 219	0.19 122	0.35 104	0.47 270	0.17 28	0.19 25	0.28 152	0.24 168	0.28 119	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.10 181	0.09 182	0.09 142	0.09 161

mmm	0.21 116	0.12 81	0.31 54	0.22 128	0.12 77	0.28 172	0.21 183	0.41 162	0.27 74	0.29 122	0.38 176	0.29 159	0.24 168	0.29 132	0.22 174	0.09 163	0.07 158	0.11 228	0.09 182	0.10 189	0.09 161

whm_eth	0.23 158	0.18 234	0.56 260	0.24 207	0.19 280	0.21 73	0.18 85	0.37 128	0.40 205	0.31 167	0.60 317	0.15 27	0.17 86	0.26 92	0.19 128	0.09 163	0.08 222	0.10 181	0.09 182	0.09 142	0.11 231

CASnet	0.14 6	0.12 81	0.22 6	0.22 128	0.08 2	0.16 6	0.15 26	0.27 21	0.25 58	0.22 54	0.20 35	0.15 27	0.11 8	0.17 11	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.11 228	0.09 182	0.08 81	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.24 181	0.13 136	0.50 235	0.20 57	0.15 205	0.28 172	0.17 58	0.49 229	0.45 251	0.32 185	0.42 217	0.39 237	0.22 144	0.31 149	0.21 160	0.11 232	0.08 222	0.12 261	0.09 182	0.12 250	0.11 231

LL-Strereo2	0.18 53	0.18 234	0.39 138	0.22 128	0.12 77	0.24 125	0.13 3	0.31 59	0.23 44	0.24 70	0.20 35	0.24 104	0.12 14	0.26 92	0.15 51	0.06 1	0.06 72	0.12 261	0.09 182	0.08 81	0.07 65

LL-Strereo	0.29 247	0.25 296	0.58 268	0.25 244	0.21 302	0.23 110	0.24 241	0.55 288	0.42 220	0.34 210	0.32 116	0.41 253	0.40 300	0.94 360	0.23 188	0.08 99	0.07 158	0.11 228	0.09 182	0.09 142	0.09 161

gwcnet-sp	0.24 181	0.13 136	0.63 287	0.22 128	0.14 164	0.34 248	0.22 199	0.44 188	0.39 192	0.35 226	0.34 141	0.27 137	0.27 209	0.35 176	0.25 206	0.09 163	0.08 222	0.09 119	0.09 182	0.09 142	0.09 161

scenet	0.24 181	0.13 136	0.63 287	0.22 128	0.14 164	0.34 248	0.22 199	0.44 188	0.39 192	0.35 226	0.34 141	0.27 137	0.27 209	0.35 176	0.25 206	0.09 163	0.08 222	0.09 119	0.09 182	0.09 142	0.09 161

CASS	0.21 116	0.15 189	0.32 60	0.26 272	0.11 42	0.28 172	0.19 122	0.39 145	0.30 114	0.32 185	0.34 141	0.25 111	0.24 168	0.25 80	0.20 139	0.13 275	0.08 222	0.11 228	0.09 182	0.11 224	0.11 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 181	0.13 136	0.63 287	0.22 128	0.14 164	0.34 248	0.22 199	0.44 188	0.39 192	0.35 226	0.34 141	0.27 137	0.27 209	0.35 176	0.25 206	0.09 163	0.08 222	0.09 119	0.09 182	0.09 142	0.09 161

qqq	0.20 102	0.12 81	0.31 54	0.20 57	0.11 42	0.23 110	0.19 122	0.41 162	0.27 74	0.24 70	0.28 79	0.28 152	0.24 168	0.34 167	0.22 174	0.08 99	0.07 158	0.10 181	0.09 182	0.09 142	0.09 161

Wz-Net-LNSev	0.34 283	0.29 324	0.91 345	0.26 272	0.21 302	0.47 319	0.31 302	0.54 278	0.54 312	0.44 305	0.52 290	0.50 300	0.35 276	0.39 188	0.39 280	0.11 232	0.11 285	0.10 181	0.09 182	0.14 275	0.13 264

test_5	0.23 158	0.19 249	0.38 127	0.26 272	0.18 262	0.25 135	0.29 288	0.40 152	0.37 174	0.29 122	0.40 195	0.25 111	0.22 144	0.34 167	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.09 119	0.09 182	0.10 189	0.10 206

test_4	0.18 53	0.12 81	0.34 78	0.23 170	0.12 77	0.18 13	0.22 199	0.26 14	0.24 54	0.24 70	0.47 267	0.22 74	0.13 32	0.24 57	0.16 67	0.06 1	0.05 6	0.09 119	0.09 182	0.07 37	0.05 1

AACVNet	0.26 213	0.16 206	0.37 108	0.22 128	0.14 164	0.29 191	0.19 122	0.41 162	0.31 124	0.38 254	0.42 217	0.43 263	0.28 222	0.73 309	0.25 206	0.11 232	0.08 222	0.11 228	0.09 182	0.13 263	0.11 231

ADLNet2	0.30 254	0.17 222	0.72 310	0.23 170	0.17 244	0.36 262	0.24 241	0.52 260	0.51 299	0.32 185	0.38 176	0.45 277	0.30 244	0.69 296	0.35 263	0.10 205	0.08 222	0.09 119	0.09 182	0.12 250	0.10 206

PSM-softLoss	0.21 116	0.10 24	0.39 138	0.24 207	0.12 77	0.20 55	0.18 85	0.38 134	0.26 65	0.29 122	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.52 228	0.20 139	0.09 163	0.06 72	0.10 181	0.09 182	0.08 81	0.12 253

KMStereo	0.21 116	0.10 24	0.39 138	0.24 207	0.12 77	0.20 55	0.18 85	0.38 134	0.26 65	0.29 122	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.52 228	0.20 139	0.09 163	0.06 72	0.10 181	0.09 182	0.08 81	0.12 253

THIR-Stereo	0.29 247	0.12 81	0.41 165	0.19 26	0.11 42	0.28 172	0.72 382	0.32 67	0.35 155	0.37 246	0.65 331	0.34 198	0.50 336	0.57 249	0.45 303	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 182	0.07 37	0.07 65

GrayStereo	0.25 203	0.09 9	0.32 60	0.26 272	0.13 131	0.23 110	0.47 359	0.34 87	0.30 114	0.39 269	0.47 267	0.30 169	0.79 369	0.29 132	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 182	0.07 37	0.13 264

GMM-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.43 182	0.23 170	0.13 131	0.24 125	0.25 255	0.37 128	0.27 74	0.30 150	0.45 250	0.27 137	0.21 133	0.31 149	0.17 90	0.07 16	0.05 6	0.10 181	0.09 182	0.08 81	0.19 325

iRaftStereo_RVC	0.16 28	0.12 81	0.26 16	0.21 86	0.11 42	0.20 55	0.17 58	0.32 67	0.23 44	0.20 41	0.25 64	0.18 46	0.12 14	0.20 28	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 119	0.09 182	0.08 81	0.07 65

sCroCo_RVC	0.18 53	0.14 164	0.49 225	0.27 295	0.18 262	0.22 93	0.17 58	0.27 21	0.23 44	0.14 8	0.22 47	0.17 39	0.14 42	0.21 39	0.15 51	0.10 205	0.11 285	0.09 119	0.09 182	0.09 142	0.09 161

Anonymous	0.20 102	0.14 164	0.47 211	0.27 295	0.20 294	0.25 135	0.25 255	0.32 67	0.26 65	0.18 39	0.18 22	0.15 27	0.19 120	0.24 57	0.18 104	0.10 205	0.09 250	0.09 119	0.09 182	0.15 287	0.13 264

SFCPSM	0.22 142	0.10 24	0.51 241	0.21 86	0.14 164	0.34 248	0.22 199	0.55 288	0.39 192	0.29 122	0.32 116	0.23 93	0.21 133	0.27 107	0.19 128	0.09 163	0.07 158	0.09 119	0.09 182	0.09 142	0.08 111

MMNet	0.27 220	0.14 164	0.49 225	0.24 207	0.17 244	0.47 319	0.22 199	0.45 196	0.51 299	0.39 269	0.41 203	0.36 217	0.33 265	0.39 188	0.34 259	0.08 99	0.07 158	0.09 119	0.09 182	0.10 189	0.08 111

FENet	0.21 116	0.11 63	0.45 198	0.21 86	0.12 77	0.26 152	0.17 58	0.41 162	0.35 155	0.30 150	0.31 113	0.29 159	0.23 153	0.26 92	0.23 188	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.09 182	0.09 142	0.09 161

HGLStereo	0.27 220	0.14 164	0.46 204	0.24 207	0.21 302	0.33 235	0.23 219	0.50 237	0.42 220	0.35 226	0.48 273	0.41 253	0.33 265	0.45 203	0.33 255	0.11 232	0.10 268	0.09 119	0.09 182	0.10 189	0.12 253

GANet-RSSM	0.24 181	0.14 164	0.36 103	0.21 86	0.14 164	0.27 159	0.21 183	0.45 196	0.33 142	0.29 122	0.39 188	0.39 237	0.28 222	0.58 254	0.23 188	0.11 232	0.07 158	0.09 119	0.09 182	0.10 189	0.09 161

RASNet	0.28 237	0.14 164	0.44 188	0.22 128	0.18 262	0.32 226	0.19 122	0.48 223	0.38 186	0.29 122	0.43 229	0.47 285	0.37 288	0.79 331	0.36 269	0.09 163	0.07 158	0.07 14	0.09 182	0.07 37	0.07 65

PWCDC_ROB	0.38 307	0.30 330	0.60 274	0.33 340	0.20 294	0.42 296	0.19 122	0.58 316	0.89 371	0.42 294	1.26 379	0.36 217	0.34 272	0.50 217	0.38 272	0.18 341	0.11 285	0.11 228	0.09 182	0.19 325	0.13 264

AE-Stereo	0.17 36	0.11 63	0.31 54	0.24 207	0.14 164	0.23 110	0.18 85	0.34 87	0.29 105	0.15 11	0.25 64	0.21 67	0.13 32	0.20 28	0.14 40	0.07 16	0.08 222	0.09 119	0.10 214	0.07 37	0.06 18

DualNet	0.26 213	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 160	0.35 104	0.44 239	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.27 107	1.08 368	0.08 99	0.05 6	0.11 228	0.10 214	0.08 81	0.08 111

ffm	0.22 142	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 160	0.35 104	0.44 239	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.27 107	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.11 228	0.10 214	0.08 81	0.08 111

ff1	0.29 247	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 160	0.35 104	0.44 239	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.81 338	1.08 368	0.08 99	0.05 6	0.11 228	0.10 214	0.08 81	0.08 111

mmx	0.31 261	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 160	0.55 288	0.45 251	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.81 338	1.08 368	0.10 205	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.11 224	0.10 206

ttt	0.29 247	0.12 81	0.34 78	0.21 86	0.13 131	0.29 191	0.20 160	0.56 302	0.47 270	0.31 167	0.44 238	0.30 169	0.22 144	0.65 287	0.85 358	0.13 275	0.10 268	0.10 181	0.10 214	0.11 224	0.11 231

1111x	0.32 270	0.11 63	0.40 143	0.22 128	0.11 42	0.32 226	0.26 266	0.59 321	0.43 225	0.31 167	0.41 203	0.39 237	0.28 222	0.76 322	1.37 385	0.09 163	0.08 222	0.09 119	0.10 214	0.09 142	0.08 111

xxx	0.31 261	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 160	0.55 288	0.45 251	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.81 338	1.08 368	0.10 205	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.11 224	0.10 206

BUS	0.23 158	0.12 81	0.28 29	0.25 244	0.14 164	0.43 304	0.17 58	0.56 302	0.34 149	0.34 210	0.35 148	0.32 185	0.20 128	0.26 92	0.21 160	0.10 205	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.09 142	0.09 161

raft_robust	0.22 142	0.17 222	0.30 42	0.22 128	0.12 77	0.23 110	0.22 199	0.49 229	0.48 279	0.32 185	0.32 116	0.26 129	0.23 153	0.53 233	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.10 214	0.08 81	0.06 18

BSDual-CNN	0.23 158	0.12 81	0.28 29	0.25 244	0.14 164	0.35 257	0.21 183	0.56 302	0.34 149	0.34 210	0.35 148	0.38 226	0.24 168	0.26 92	0.21 160	0.10 205	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.09 142	0.09 161

hknet	0.25 203	0.14 164	0.40 143	0.25 244	0.15 205	0.35 257	0.21 183	0.56 302	0.37 174	0.34 210	0.35 148	0.43 263	0.27 209	0.37 182	0.21 160	0.09 163	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.09 142	0.09 161

psmg	0.23 158	0.12 81	0.28 29	0.21 86	0.14 164	0.35 257	0.23 219	0.51 250	0.34 149	0.35 226	0.38 176	0.38 226	0.24 168	0.26 92	0.21 160	0.10 205	0.08 222	0.10 181	0.10 214	0.09 142	0.08 111

test_3	0.18 53	0.11 63	0.32 60	0.24 207	0.11 42	0.22 93	0.25 255	0.31 59	0.31 124	0.25 76	0.18 22	0.23 93	0.13 32	0.25 80	0.19 128	0.06 1	0.05 6	0.09 119	0.10 214	0.07 37	0.06 18

PFNet+	0.20 102	0.10 24	0.37 108	0.21 86	0.12 77	0.17 9	0.19 122	0.29 40	0.34 149	0.33 194	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.32 155	0.17 90	0.10 205	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.08 81	0.12 253

LCNet	0.21 116	0.11 63	0.29 36	0.25 244	0.12 77	0.23 110	0.19 122	0.34 87	0.26 65	0.28 98	0.35 148	0.26 129	0.30 244	0.35 176	0.17 90	0.07 16	0.05 6	0.09 119	0.10 214	0.13 263	0.22 347

KYRaft	0.22 142	0.10 24	0.30 42	0.23 170	0.12 77	0.23 110	0.23 219	0.35 104	0.24 54	0.35 226	0.54 298	0.34 198	0.26 192	0.29 132	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 119	0.10 214	0.08 81	0.31 366

RAFT	0.21 116	0.17 222	0.32 60	0.24 207	0.12 77	0.25 135	0.27 271	0.35 104	0.28 87	0.33 194	0.33 135	0.38 226	0.22 144	0.29 132	0.17 90	0.08 99	0.08 222	0.11 228	0.10 214	0.10 189	0.06 18

Anonymous3	0.23 158	0.18 234	0.63 287	0.27 295	0.18 262	0.41 289	0.23 219	0.43 184	0.35 155	0.23 57	0.27 75	0.20 59	0.18 108	0.27 107	0.18 104	0.12 259	0.11 285	0.10 181	0.10 214	0.11 224	0.12 253

RAFT + AFF	0.27 220	0.23 289	0.50 235	0.25 244	0.17 244	0.30 208	0.33 316	0.52 260	0.40 205	0.28 98	0.30 99	0.30 169	0.31 255	0.62 274	0.24 197	0.09 163	0.10 268	0.11 228	0.10 214	0.11 224	0.11 231

EAI-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.33 73	0.21 86	0.12 77	0.30 208	0.46 355	0.46 205	0.20 16	0.25 76	0.50 276	0.17 39	0.16 63	0.24 57	0.23 188	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 214	0.06 6	0.07 65

UPFNet	0.25 203	0.12 81	0.38 127	0.24 207	0.19 280	0.37 267	0.28 284	0.48 223	0.38 186	0.34 210	0.37 166	0.37 221	0.28 222	0.39 188	0.33 255	0.10 205	0.09 250	0.10 181	0.10 214	0.10 189	0.08 111

aanetorigin	0.39 313	0.29 324	1.09 366	0.24 207	0.19 280	0.28 172	0.37 328	0.33 81	0.47 270	0.94 373	0.82 356	0.52 307	0.54 342	0.49 215	0.50 320	0.11 232	0.09 250	0.10 181	0.10 214	0.16 295	0.15 290

EDNetEfficientorigin	7.51 412	0.52 373	140.47 434	0.25 244	0.17 244	0.42 296	0.29 288	0.47 212	1.03 379	1.28 388	1.02 369	0.83 365	0.84 375	0.75 317	0.99 364	0.10 205	0.09 250	0.12 261	0.10 214	0.21 336	0.22 347

ac_64	0.27 220	0.13 136	0.41 165	0.24 207	0.17 244	0.36 262	0.22 199	0.46 205	0.33 142	0.35 226	0.36 158	0.52 307	0.30 244	0.62 274	0.32 248	0.11 232	0.09 250	0.10 181	0.10 214	0.09 142	0.08 111

cf-r	0.24 181	0.15 189	0.44 188	0.21 86	0.14 164	0.27 159	0.22 199	0.42 174	0.40 205	0.30 150	0.42 217	0.42 260	0.26 192	0.43 197	0.25 206	0.11 232	0.06 72	0.08 65	0.10 214	0.08 81	0.08 111

hitnet-ft	0.29 247	0.17 222	0.40 143	0.19 26	0.14 164	0.39 281	0.23 219	0.44 188	0.41 216	0.36 241	0.46 260	0.53 311	0.34 272	0.76 322	0.32 248	0.14 298	0.10 268	0.13 280	0.10 214	0.15 287	0.13 264

GwcNet-RSSM	0.26 213	0.17 222	0.46 204	0.21 86	0.13 131	0.28 172	0.23 219	0.44 188	0.42 220	0.31 167	0.45 250	0.40 250	0.26 192	0.55 238	0.28 224	0.11 232	0.07 158	0.09 119	0.10 214	0.09 142	0.08 111

ADCP+	0.45 334	0.24 292	1.15 371	0.25 244	0.22 317	0.56 342	0.39 339	0.54 278	0.51 299	0.44 305	0.51 282	0.46 283	0.52 341	0.56 246	1.89 397	0.10 205	0.08 222	0.11 228	0.10 214	0.14 275	0.13 264

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 220	0.21 270	0.59 272	0.25 244	0.18 262	0.29 191	0.22 199	0.50 237	0.40 205	0.38 254	0.41 203	0.43 263	0.27 209	0.43 197	0.29 233	0.11 232	0.08 222	0.10 181	0.10 214	0.10 189	0.11 231
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.31 261	0.16 206	0.54 251	0.24 207	0.22 317	0.42 296	0.28 284	0.58 316	0.56 321	0.28 98	0.38 176	0.40 250	0.30 244	0.71 302	0.28 224	0.13 275	0.08 222	0.13 280	0.10 214	0.19 325	0.16 297

DPSNet	0.47 337	0.24 292	0.93 349	0.27 295	0.20 294	0.75 365	0.57 371	0.84 381	0.79 363	0.47 319	0.51 282	0.60 329	0.69 363	0.87 347	0.71 346	0.16 321	0.13 312	0.12 261	0.10 214	0.25 349	0.21 342

PWC_ROB	0.38 307	0.29 324	0.69 301	0.25 244	0.20 294	0.38 274	0.19 122	0.58 316	0.67 344	0.57 345	0.85 359	0.51 304	0.40 300	0.71 302	0.52 323	0.13 275	0.09 250	0.14 299	0.10 214	0.17 310	0.14 281

ToySt	0.24 181	0.16 206	0.48 220	0.21 86	0.13 131	0.29 191	0.29 288	0.39 145	0.39 192	0.27 89	0.35 148	0.39 237	0.31 255	0.31 149	0.29 233	0.08 99	0.09 250	0.10 181	0.11 247	0.11 224	0.10 206

anonymousa	0.23 158	0.11 63	0.50 235	0.21 86	0.16 228	0.31 219	0.20 160	0.36 123	0.35 155	0.32 185	0.50 276	0.39 237	0.26 192	0.22 44	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.11 247	0.07 37	0.08 111

ssnet_v2	0.28 237	0.16 206	0.44 188	0.22 128	0.15 205	0.40 286	0.30 298	0.57 309	0.46 265	0.38 254	0.36 158	0.47 285	0.29 235	0.38 186	0.39 280	0.13 275	0.11 285	0.11 228	0.11 247	0.11 224	0.11 231

Wz-Net-MNSev	0.36 292	0.26 307	0.79 322	0.26 272	0.21 302	0.59 347	0.38 334	0.55 288	0.56 321	0.48 322	0.54 298	0.53 311	0.36 280	0.60 261	0.44 300	0.11 232	0.09 250	0.11 228	0.11 247	0.15 287	0.13 264

Sa-1000	0.22 142	0.15 189	0.35 86	0.23 170	0.13 131	0.28 172	0.23 219	0.47 212	0.39 192	0.30 150	0.50 276	0.26 129	0.19 120	0.33 161	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.10 181	0.11 247	0.08 81	0.06 18

SA	0.22 142	0.16 206	0.36 103	0.23 170	0.13 131	0.24 125	0.23 219	0.45 196	0.40 205	0.27 89	0.44 238	0.23 93	0.23 153	0.33 161	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.10 181	0.11 247	0.08 81	0.06 18

UDGNet	0.23 158	0.31 335	0.38 127	0.24 207	0.14 164	0.24 125	0.18 85	0.32 67	0.43 225	0.29 122	0.28 79	0.24 104	0.19 120	0.29 132	0.20 139	0.15 309	0.07 158	0.21 345	0.11 247	0.14 275	0.10 206

dad	0.28 237	0.31 335	0.44 188	0.21 86	0.14 164	0.30 208	0.20 160	0.33 81	0.49 288	0.44 305	0.44 238	0.45 277	0.21 133	0.41 193	0.26 218	0.20 349	0.11 285	0.20 343	0.11 247	0.14 275	0.10 206

PSMNet-ADL	0.25 203	0.15 189	0.32 60	0.26 272	0.14 164	0.31 219	0.22 199	0.44 188	0.36 165	0.27 89	0.33 135	0.41 253	0.28 222	0.61 266	0.29 233	0.11 232	0.09 250	0.09 119	0.11 247	0.10 189	0.10 206

TRStereo	0.19 89	0.17 222	0.47 211	0.23 170	0.19 280	0.19 34	0.16 38	0.52 260	0.28 87	0.20 41	0.19 25	0.21 67	0.13 32	0.24 57	0.13 24	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.11 247	0.06 6	0.06 18

PSM-AAD	0.25 203	0.10 24	0.30 42	0.24 207	0.12 77	0.26 152	0.38 334	0.34 87	0.28 87	0.35 226	0.39 188	0.28 152	0.79 369	0.30 144	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.12 261	0.11 247	0.08 81	0.21 342

pcwnet_v2	0.32 270	0.15 189	1.26 377	0.23 170	0.18 262	0.32 226	0.18 85	0.59 321	0.60 330	0.36 241	0.45 250	0.35 212	0.29 235	0.36 180	0.25 206	0.14 298	0.11 285	0.12 261	0.11 247	0.14 275	0.15 290

ADLNet	0.28 237	0.15 189	0.42 172	0.23 170	0.19 280	0.34 248	0.23 219	0.53 271	0.43 225	0.42 294	0.41 203	0.44 273	0.27 209	0.55 238	0.35 263	0.11 232	0.08 222	0.11 228	0.11 247	0.11 224	0.12 253

HCRNet	0.24 181	0.25 296	0.33 73	0.34 342	0.16 228	0.27 159	0.18 85	0.43 184	0.35 155	0.30 150	0.35 148	0.32 185	0.22 144	0.44 201	0.20 139	0.13 275	0.08 222	0.13 280	0.11 247	0.10 189	0.09 161

ARAFT	0.24 181	0.21 270	0.78 316	0.22 128	0.12 77	0.29 191	0.24 241	0.43 184	0.32 132	0.33 194	0.28 79	0.28 152	0.19 120	0.49 215	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.12 261	0.11 247	0.09 142	0.06 18

EDNetEfficient	0.63 364	0.37 353	2.40 398	0.26 272	0.25 340	0.38 274	0.49 365	0.41 162	1.06 382	1.38 391	0.87 363	0.62 335	0.95 380	0.65 287	1.65 390	0.11 232	0.09 250	0.10 181	0.11 247	0.19 325	0.17 305

GwcNet	0.35 288	0.23 289	0.88 341	0.25 244	0.24 333	0.48 323	0.27 271	0.55 288	0.57 324	0.38 254	0.52 290	0.51 304	0.32 262	0.60 261	0.41 292	0.13 275	0.11 285	0.12 261	0.11 247	0.13 263	0.14 281

CFNet-ft	0.24 181	0.15 189	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.30 208	0.21 183	0.39 145	0.36 165	0.28 98	0.40 195	0.43 263	0.25 183	0.47 208	0.24 197	0.12 259	0.07 158	0.12 261	0.11 247	0.12 250	0.09 161

DSFCA	0.27 220	0.13 136	0.36 103	0.20 57	0.17 244	0.38 274	0.31 302	0.47 212	0.43 225	0.43 300	0.37 166	0.39 237	0.29 235	0.52 228	0.32 248	0.12 259	0.10 268	0.10 181	0.11 247	0.11 224	0.10 206

DMCA-RVC	0.27 220	0.21 270	0.61 277	0.28 312	0.17 244	0.29 191	0.21 183	0.42 174	0.35 155	0.40 277	0.37 166	0.39 237	0.36 280	0.43 197	0.30 239	0.13 275	0.10 268	0.15 311	0.11 247	0.13 263	0.10 206

RYNet	0.37 301	0.18 234	0.59 272	0.25 244	0.28 350	0.61 351	0.32 306	0.59 321	0.59 327	0.41 286	0.38 176	0.57 321	0.39 297	0.87 347	0.53 325	0.11 232	0.08 222	0.12 261	0.11 247	0.18 321	0.18 318

GANet	0.36 292	0.22 282	0.49 225	0.29 315	0.17 244	0.41 289	0.38 334	0.57 309	0.45 251	0.46 312	0.75 348	0.55 315	0.40 300	0.94 360	0.41 292	0.13 275	0.13 312	0.13 280	0.11 247	0.14 275	0.11 231

TDLM	0.30 254	0.21 270	0.38 127	0.28 312	0.15 205	0.33 235	0.32 306	0.52 260	0.47 270	0.38 254	0.43 229	0.39 237	0.29 235	0.91 355	0.28 224	0.14 298	0.08 222	0.13 280	0.11 247	0.12 250	0.10 206

CFNet	0.27 220	0.20 257	0.44 188	0.22 128	0.14 164	0.33 235	0.14 13	0.51 250	0.45 251	0.30 150	0.40 195	0.38 226	0.27 209	0.76 322	0.25 206	0.09 163	0.07 158	0.11 228	0.11 247	0.11 224	0.08 111

CFNet_RVC	0.24 181	0.15 189	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.30 208	0.21 183	0.39 145	0.36 165	0.28 98	0.40 195	0.43 263	0.25 183	0.47 208	0.24 197	0.12 259	0.07 158	0.12 261	0.11 247	0.12 250	0.09 161

DeepPruner_ROB	0.26 213	0.19 249	0.44 188	0.21 86	0.16 228	0.30 208	0.21 183	0.52 260	0.32 132	0.35 226	0.38 176	0.39 237	0.26 192	0.42 195	0.24 197	0.15 309	0.11 285	0.11 228	0.11 247	0.14 275	0.13 264

StereoDRNet-Refined	0.27 220	0.17 222	0.35 86	0.25 244	0.14 164	0.37 267	0.21 183	0.47 212	0.41 216	0.44 305	0.51 282	0.41 253	0.28 222	0.45 203	0.37 270	0.09 163	0.06 72	0.11 228	0.11 247	0.10 189	0.10 206
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.32 270	0.22 282	0.61 277	0.27 295	0.21 302	0.42 296	0.30 298	0.61 333	0.48 279	0.46 312	0.39 188	0.48 290	0.30 244	0.57 249	0.40 286	0.11 232	0.09 250	0.12 261	0.11 247	0.12 250	0.10 206

SANet	0.53 352	0.28 317	0.96 353	0.26 272	0.15 205	0.69 358	0.44 351	0.67 360	1.34 389	0.67 355	0.98 368	0.94 370	0.71 365	0.89 351	0.76 348	0.14 298	0.12 302	0.12 261	0.11 247	0.17 310	0.16 297

DLCB_ROB	0.28 237	0.16 206	0.34 78	0.27 295	0.16 228	0.38 274	0.25 255	0.48 223	0.43 225	0.46 312	0.46 260	0.51 304	0.33 265	0.53 233	0.33 255	0.10 205	0.10 268	0.11 228	0.11 247	0.10 189	0.09 161

LE_ROB	1.76 401	0.20 257	2.68 402	0.48 372	0.52 378	0.78 369	0.96 397	0.84 381	6.61 413	7.40 414	2.08 401	2.08 394	4.83 409	1.27 384	3.79 409	0.10 205	0.08 222	0.12 261	0.11 247	0.11 224	0.10 206

DN-CSS_ROB	0.22 142	0.25 296	0.47 211	0.24 207	0.14 164	0.25 135	0.12 1	0.40 152	0.33 142	0.29 122	0.42 217	0.22 74	0.20 128	0.33 161	0.19 128	0.07 16	0.06 72	0.11 228	0.11 247	0.11 224	0.07 65

coex-ft	3.44 408	0.73 382	48.55 432	0.24 207	0.19 280	0.50 329	0.43 348	0.47 212	2.40 400	7.03 413	1.20 376	0.97 373	2.23 404	0.73 309	1.92 398	0.12 259	0.15 330	0.14 299	0.12 279	0.21 336	0.43 377

fast-acv-ft	0.31 261	0.20 257	0.81 326	0.24 207	0.18 262	0.46 313	0.27 271	0.41 162	0.49 288	0.39 269	0.55 302	0.49 294	0.35 276	0.37 182	0.38 272	0.11 232	0.11 285	0.11 228	0.12 279	0.12 250	0.09 161

RAFT+CT+SA	0.21 116	0.18 234	0.33 73	0.25 244	0.18 262	0.23 110	0.29 288	0.40 152	0.36 165	0.24 70	0.38 176	0.18 46	0.16 63	0.32 155	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.09 119	0.12 279	0.09 142	0.09 161

WZ-Net	0.52 351	0.38 355	1.90 392	0.30 322	0.24 333	0.57 345	0.48 363	0.62 341	0.78 362	0.50 323	0.71 342	0.68 354	0.54 342	0.98 366	0.84 355	0.13 275	0.10 268	0.11 228	0.12 279	0.19 325	0.20 335

SACVNet	0.30 254	0.20 257	0.41 165	0.25 244	0.18 262	0.34 248	0.25 255	0.52 260	0.40 205	0.41 286	0.44 238	0.46 283	0.32 262	0.71 302	0.25 206	0.13 275	0.10 268	0.12 261	0.12 279	0.16 295	0.17 305

rafts_anoy	0.18 53	0.15 189	0.35 86	0.22 128	0.14 164	0.19 34	0.17 58	0.32 67	0.30 114	0.23 57	0.25 64	0.20 59	0.16 63	0.22 44	0.19 128	0.08 99	0.07 158	0.10 181	0.12 279	0.09 142	0.08 111

FINET	0.34 283	0.27 314	0.80 324	0.24 207	0.24 333	0.36 262	0.34 318	0.54 278	0.72 354	0.39 269	0.47 267	0.32 185	0.30 244	0.51 222	0.32 248	0.19 346	0.17 342	0.13 280	0.12 279	0.18 321	0.16 297

Syn2CoEx	0.36 292	0.31 335	0.78 316	0.34 342	0.21 302	0.41 289	0.28 284	0.61 333	0.49 288	0.42 294	0.56 307	0.45 277	0.44 316	0.69 296	0.38 272	0.17 331	0.14 316	0.15 311	0.12 279	0.13 263	0.12 253

delet	0.27 220	0.14 164	0.40 143	0.23 170	0.19 280	0.41 289	0.29 288	0.49 229	0.48 279	0.33 194	0.41 203	0.37 221	0.30 244	0.48 210	0.34 259	0.09 163	0.09 250	0.11 228	0.12 279	0.08 81	0.08 111

psm_up	0.29 247	0.16 206	0.41 165	0.26 272	0.17 244	0.32 226	0.26 266	0.55 288	0.43 225	0.36 241	0.40 195	0.45 277	0.37 288	0.58 254	0.30 239	0.11 232	0.12 302	0.13 280	0.12 279	0.10 189	0.10 206

FAT-Stereo	0.36 292	0.18 234	0.73 313	0.26 272	0.18 262	0.33 235	0.29 288	0.60 329	0.59 327	0.46 312	0.60 317	0.60 329	0.50 336	0.61 266	0.34 259	0.13 275	0.14 316	0.13 280	0.12 279	0.14 275	0.18 318

stereogan	0.37 301	0.17 222	0.65 292	0.27 295	0.22 317	0.62 352	0.26 266	0.59 321	0.63 338	0.43 300	0.60 317	0.67 351	0.42 312	0.68 294	0.35 263	0.13 275	0.14 316	0.14 299	0.12 279	0.19 325	0.17 305

RTSC	0.39 313	0.28 317	0.78 316	0.27 295	0.18 262	0.49 326	0.22 199	0.59 321	0.84 370	0.55 342	0.53 295	0.49 294	0.36 280	0.67 293	0.82 354	0.13 275	0.10 268	0.11 228	0.12 279	0.17 310	0.17 305

ADCRef	0.38 307	0.24 292	0.88 341	0.26 272	0.21 302	0.49 326	0.27 271	0.52 260	0.48 279	0.50 323	0.58 310	0.35 212	0.47 328	0.48 210	1.29 384	0.09 163	0.08 222	0.12 261	0.12 279	0.11 224	0.11 231

DANet	0.35 288	0.23 289	0.60 274	0.36 352	0.22 317	0.39 281	0.25 255	0.48 223	0.43 225	0.52 334	0.50 276	0.59 326	0.41 304	0.76 322	0.49 315	0.13 275	0.11 285	0.14 299	0.12 279	0.17 310	0.15 290
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.33 276	0.17 222	0.61 277	0.27 295	0.19 280	0.46 313	0.29 288	0.65 349	0.51 299	0.47 319	0.46 260	0.44 273	0.34 272	0.62 274	0.41 292	0.12 259	0.08 222	0.13 280	0.12 279	0.12 250	0.10 206

XPNet_ROB	0.33 276	0.20 257	0.43 182	0.27 295	0.18 262	0.37 267	0.31 302	0.55 288	0.50 296	0.51 328	0.53 295	0.58 324	0.37 288	0.63 279	0.45 303	0.17 331	0.12 302	0.13 280	0.12 279	0.15 287	0.14 281

ETE_ROB	0.34 283	0.26 307	0.45 198	0.29 315	0.18 262	0.40 286	0.37 328	0.57 309	0.47 270	0.50 323	0.50 276	0.62 335	0.36 280	0.55 238	0.38 272	0.13 275	0.10 268	0.14 299	0.12 279	0.16 295	0.16 297

StereoVision	0.22 142	0.18 234	0.37 108	0.27 295	0.17 244	0.23 110	0.22 199	0.38 134	0.31 124	0.20 41	0.51 282	0.22 74	0.16 63	0.28 119	0.18 104	0.11 232	0.12 302	0.13 280	0.13 297	0.10 189	0.07 65

SDNR	0.42 324	0.21 270	0.82 329	0.21 86	0.18 262	1.27 392	0.17 58	0.50 237	0.49 288	0.42 294	0.81 355	0.38 226	0.27 209	1.19 377	0.38 272	0.23 353	0.24 367	0.17 326	0.13 297	0.17 310	0.20 335

Wz-Net-SNSev	0.43 327	0.41 360	1.27 378	0.30 322	0.21 302	0.44 306	0.41 343	0.61 333	0.65 340	0.46 312	0.65 331	0.62 335	0.39 297	0.74 316	0.59 333	0.12 259	0.11 285	0.12 261	0.13 297	0.16 295	0.14 281

PSMNet-RSSM	0.24 181	0.15 189	0.36 103	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.20 160	0.48 223	0.37 174	0.30 150	0.44 238	0.38 226	0.26 192	0.52 228	0.22 174	0.12 259	0.07 158	0.11 228	0.13 297	0.10 189	0.09 161

FADNet-RVC-Resample	0.29 247	0.25 296	0.93 349	0.26 272	0.16 228	0.32 226	0.21 183	0.47 212	0.39 192	0.35 226	0.38 176	0.33 192	0.27 209	0.53 233	0.24 197	0.10 205	0.10 268	0.14 299	0.13 297	0.13 263	0.16 297

S-Stereo	0.38 307	0.20 257	1.05 364	0.27 295	0.22 317	0.38 274	0.32 306	0.55 288	0.66 341	0.39 269	0.59 312	0.49 294	0.41 304	0.75 317	0.40 286	0.12 259	0.15 330	0.13 280	0.13 297	0.16 295	0.21 342

G-Net	0.46 336	0.25 296	0.86 338	0.34 342	0.28 350	0.90 377	0.35 321	0.47 212	0.45 251	0.68 356	1.22 377	0.64 345	0.60 351	0.61 266	0.57 327	0.16 321	0.14 316	0.17 326	0.13 297	0.22 342	0.19 325

ADCL	0.47 337	0.22 282	1.00 357	0.27 295	0.19 280	0.74 363	0.64 377	0.54 278	0.69 349	0.56 343	0.71 342	0.55 315	0.60 351	0.60 261	1.43 386	0.11 232	0.09 250	0.13 280	0.13 297	0.14 275	0.14 281

CVANet_RVC	0.30 254	0.19 249	0.41 165	0.26 272	0.16 228	0.33 235	0.26 266	0.52 260	0.47 270	0.40 277	0.46 260	0.43 263	0.31 255	0.89 351	0.26 218	0.14 298	0.09 250	0.14 299	0.13 297	0.14 275	0.10 206

NaN_ROB	0.41 321	0.28 317	0.62 285	0.30 322	0.19 280	0.51 330	0.47 359	0.58 316	0.59 327	0.56 343	0.47 267	0.49 294	0.41 304	1.21 380	0.64 342	0.12 259	0.18 348	0.12 261	0.13 297	0.11 224	0.14 281

MDST_ROB	0.48 339	0.14 164	0.95 352	0.30 322	0.21 302	1.33 395	0.32 306	0.77 372	0.56 321	1.06 381	0.71 342	0.49 294	0.35 276	1.26 383	0.38 272	0.13 275	0.11 285	0.16 320	0.13 297	0.12 250	0.12 253

GASNet	0.36 292	0.46 361	0.88 341	0.34 342	0.23 328	0.35 257	0.22 199	0.60 329	0.53 309	0.40 277	0.37 166	0.45 277	0.30 244	0.79 331	0.35 263	0.15 309	0.10 268	0.14 299	0.14 308	0.22 342	0.12 253

psmorigin	0.50 343	0.25 296	3.03 404	0.24 207	0.19 280	0.38 274	0.22 199	0.50 237	0.44 239	0.64 352	0.68 337	0.71 359	0.51 339	0.85 344	0.45 303	0.14 298	0.17 342	0.13 280	0.14 308	0.16 295	0.21 342

AF-Net	0.37 301	0.26 307	0.56 260	0.32 335	0.23 328	0.41 289	0.29 288	0.61 333	0.64 339	0.42 294	0.68 337	0.65 346	0.49 335	0.57 249	0.44 300	0.15 309	0.11 285	0.19 340	0.14 308	0.15 287	0.13 264

edge stereo	0.39 313	0.22 282	0.81 326	0.27 295	0.22 317	0.37 267	0.24 241	0.56 302	0.54 312	0.53 339	0.60 317	0.71 359	0.50 336	0.78 329	0.40 286	0.16 321	0.14 316	0.19 340	0.14 308	0.16 295	0.17 305

UCFNet_RVC	0.24 181	0.16 206	0.34 78	0.18 8	0.15 205	0.33 235	0.16 38	0.46 205	0.35 155	0.29 122	0.35 148	0.39 237	0.25 183	0.34 167	0.22 174	0.13 275	0.08 222	0.13 280	0.14 308	0.13 263	0.12 253

LALA_ROB	0.36 292	0.25 296	0.46 204	0.30 322	0.21 302	0.47 319	0.39 339	0.61 333	0.51 299	0.52 334	0.51 282	0.69 356	0.36 280	0.50 217	0.43 296	0.17 331	0.11 285	0.16 320	0.14 308	0.17 310	0.15 290

PSMNet_ROB	0.33 276	0.24 292	0.54 251	0.31 329	0.21 302	0.42 296	0.43 348	0.59 321	0.47 270	0.37 246	0.44 238	0.49 294	0.31 255	0.64 281	0.43 296	0.14 298	0.10 268	0.15 311	0.14 308	0.13 263	0.11 231

MeshStereo	0.58 358	0.27 314	0.67 296	0.22 128	0.17 244	0.66 356	0.37 328	0.78 373	0.61 333	1.47 401	1.30 380	1.65 388	0.79 369	1.12 374	0.59 333	0.17 331	0.17 342	0.17 326	0.14 308	0.17 310	0.14 281
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
Wz-Net-TNSev	0.51 347	0.58 375	1.61 390	0.25 244	0.21 302	0.65 354	0.45 353	0.63 347	0.69 349	0.51 328	0.54 298	0.71 359	0.60 351	1.00 367	0.77 351	0.15 309	0.15 330	0.13 280	0.15 316	0.21 336	0.20 335

AnonymousM	0.17 36	0.19 249	0.24 10	0.18 8	0.10 20	0.18 13	0.17 58	0.30 54	0.23 44	0.26 85	0.20 35	0.18 46	0.14 42	0.19 25	0.14 40	0.09 163	0.06 72	0.38 371	0.15 316	0.06 6	0.05 1

CREStereo++_RVC	0.15 21	0.08 2	0.26 16	0.17 5	0.11 42	0.18 13	0.13 3	0.22 3	0.30 114	0.21 50	0.30 99	0.13 11	0.11 8	0.16 7	0.15 51	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 316	0.06 6	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
FADNet-RVC	0.31 261	0.35 345	0.78 316	0.25 244	0.20 294	0.33 235	0.20 160	0.49 229	0.40 205	0.34 210	0.39 188	0.41 253	0.29 235	0.63 279	0.31 243	0.13 275	0.14 316	0.14 299	0.15 316	0.19 325	0.19 325

RP	0.35 288	0.22 282	0.51 241	0.31 329	0.24 333	0.37 267	0.28 284	0.50 237	0.58 326	0.40 277	0.63 329	0.61 333	0.47 328	0.61 266	0.39 280	0.16 321	0.15 330	0.17 326	0.15 316	0.17 310	0.17 305

XQC	0.43 327	0.37 353	0.96 353	0.34 342	0.25 340	0.53 340	0.34 318	0.60 329	0.73 357	0.51 328	0.46 260	0.57 321	0.47 328	0.70 299	0.72 347	0.17 331	0.12 302	0.18 333	0.15 316	0.25 349	0.23 353

RTS	0.78 378	0.48 365	4.68 406	0.34 342	0.28 350	1.12 385	0.46 355	0.62 341	1.03 379	0.73 360	0.89 364	0.60 329	0.59 349	1.61 391	1.16 377	0.14 298	0.11 285	0.15 311	0.15 316	0.21 336	0.19 325

RTSA	0.78 378	0.48 365	4.68 406	0.34 342	0.28 350	1.12 385	0.46 355	0.62 341	1.03 379	0.73 360	0.89 364	0.60 329	0.59 349	1.61 391	1.16 377	0.14 298	0.11 285	0.15 311	0.15 316	0.21 336	0.19 325

PS-NSSS	0.32 270	0.30 330	0.46 204	0.23 170	0.17 244	0.33 235	0.24 241	0.57 309	0.41 216	0.37 246	0.52 290	0.35 212	0.30 244	0.80 335	0.30 239	0.17 331	0.14 316	0.21 345	0.15 316	0.15 287	0.13 264

WCMA_ROB	0.51 347	0.21 270	0.65 292	0.25 244	0.21 302	0.58 346	0.32 306	0.54 278	0.55 318	0.95 375	1.40 383	1.28 381	0.81 372	0.73 309	0.62 338	0.18 341	0.15 330	0.15 311	0.15 316	0.19 325	0.19 325

SGM-Forest	0.36 292	0.17 222	0.47 211	0.23 170	0.16 228	0.45 311	0.41 343	0.55 288	0.48 279	0.52 334	0.60 317	0.52 307	0.41 304	0.85 344	0.50 320	0.17 331	0.17 342	0.17 326	0.15 316	0.15 287	0.15 290
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
APVNet	0.36 292	0.20 257	0.70 307	0.26 272	0.22 317	0.52 339	0.35 321	0.61 333	0.44 239	0.38 254	0.52 290	0.48 290	0.38 292	0.84 343	0.46 309	0.13 275	0.14 316	0.15 311	0.16 327	0.16 295	0.15 290

FADNet_RVC	0.30 254	0.28 317	0.83 330	0.23 170	0.15 205	0.30 208	0.17 58	0.49 229	0.37 174	0.30 150	0.38 176	0.30 169	0.27 209	0.52 228	0.31 243	0.14 298	0.14 316	0.14 299	0.16 327	0.21 336	0.23 353

FADNet	0.32 270	0.36 348	0.74 314	0.23 170	0.22 317	0.37 267	0.19 122	0.53 271	0.48 279	0.32 185	0.36 158	0.43 263	0.32 262	0.64 281	0.25 206	0.16 321	0.16 337	0.14 299	0.16 327	0.24 348	0.19 325

STTStereo	0.28 237	0.20 257	0.61 277	0.25 244	0.17 244	0.29 191	0.24 241	0.47 212	0.39 192	0.39 269	0.41 203	0.44 273	0.28 222	0.40 191	0.28 224	0.13 275	0.12 302	0.13 280	0.16 327	0.12 250	0.11 231

SHD	0.42 324	0.27 314	0.81 326	0.31 329	0.25 340	0.42 296	0.22 199	0.66 355	0.94 378	0.63 350	0.60 317	0.59 326	0.47 328	0.59 260	0.58 332	0.15 309	0.13 312	0.16 320	0.16 327	0.20 333	0.22 347

Anonymous Stereo	0.38 307	0.34 342	1.00 357	0.30 322	0.25 340	0.33 235	0.44 351	0.50 237	0.54 312	0.41 286	0.45 250	0.39 237	0.26 192	0.93 357	0.48 312	0.15 309	0.14 316	0.15 311	0.16 327	0.16 295	0.17 305

FBW_ROB	0.43 327	0.26 307	0.54 251	0.31 329	0.20 294	0.51 330	0.32 306	0.70 365	0.60 330	0.59 346	0.55 302	0.65 346	0.41 304	1.40 388	0.51 322	0.13 275	0.17 342	0.21 345	0.16 327	0.17 310	0.18 318

SGM_RVC	0.50 343	0.19 249	0.50 235	0.25 244	0.15 205	0.69 358	0.39 339	0.68 363	0.82 365	0.95 375	0.84 358	1.13 375	0.76 367	1.16 376	0.60 335	0.16 321	0.16 337	0.16 320	0.16 327	0.16 295	0.17 305
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 276	0.21 270	0.54 251	0.23 170	0.13 131	0.42 296	0.33 316	0.53 271	0.48 279	0.52 334	0.49 274	0.50 300	0.41 304	0.56 246	0.31 243	0.15 309	0.16 337	0.18 333	0.16 327	0.13 263	0.13 264
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MaskLacGwcNet_RVC	0.36 292	0.36 348	0.53 248	0.34 342	0.19 280	0.51 330	0.24 241	0.55 288	0.38 186	0.41 286	0.47 267	0.47 285	0.27 209	0.73 309	0.30 239	0.36 374	0.19 352	0.27 357	0.17 336	0.26 355	0.23 353

ADCMid	0.49 341	0.34 342	1.13 370	0.26 272	0.21 302	0.51 330	0.37 328	0.57 309	0.54 312	0.75 364	0.66 333	0.62 335	0.64 361	0.64 281	1.68 391	0.13 275	0.12 302	0.17 326	0.17 336	0.20 333	0.17 305

ADCS	0.58 358	0.40 357	1.35 383	0.29 315	0.24 333	0.55 341	0.45 353	0.67 360	0.83 368	0.76 365	0.71 342	0.68 354	0.60 351	0.76 322	2.23 402	0.16 321	0.16 337	0.16 320	0.17 336	0.22 342	0.22 347

AnyNet_C01	0.65 366	0.58 375	2.60 401	0.32 335	0.26 345	0.88 375	0.61 375	0.63 347	0.62 335	0.68 356	0.96 367	0.76 362	0.60 351	0.96 363	1.43 386	0.16 321	0.16 337	0.17 326	0.17 336	0.23 345	0.23 353

AnyNet_C32	0.51 347	0.40 357	1.10 369	0.29 315	0.28 350	0.59 347	0.58 372	0.54 278	0.60 330	0.62 349	0.66 333	0.54 313	0.54 342	0.78 329	1.74 394	0.15 309	0.14 316	0.15 311	0.17 336	0.20 333	0.20 335

PVD	0.58 358	0.34 342	0.84 334	0.39 361	0.31 360	0.59 347	0.47 359	0.80 377	1.25 388	0.92 372	1.09 371	0.79 363	0.82 373	0.85 344	0.76 348	0.21 350	0.18 348	0.22 351	0.18 341	0.27 358	0.35 371

SAMSARA	0.56 354	0.39 356	0.80 324	0.60 380	0.46 373	1.00 381	1.23 407	0.67 360	0.68 347	0.71 359	0.54 298	0.89 369	0.57 348	0.81 338	0.62 338	0.19 346	0.22 362	0.18 333	0.18 341	0.27 358	0.25 358

GANetREF_RVC	0.43 327	0.47 363	0.69 301	0.38 359	0.20 294	0.51 330	0.48 363	0.66 355	0.66 341	0.46 312	0.46 260	0.50 300	0.44 316	0.90 354	0.39 280	0.27 363	0.21 358	0.32 367	0.18 341	0.27 358	0.22 347
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
SGM-ForestM	1.36 392	0.28 317	0.79 322	0.26 272	0.16 228	2.26 406	1.00 399	1.42 394	1.46 393	2.38 405	2.05 400	5.95 414	2.66 407	2.95 406	2.46 404	0.17 331	0.18 348	0.18 333	0.18 341	0.15 287	0.18 318

PDISCO_ROB	0.43 327	0.30 330	0.67 296	0.43 366	0.36 366	0.67 357	0.32 306	0.72 368	0.76 359	0.43 300	0.53 295	0.63 343	0.40 300	0.66 291	0.47 311	0.21 350	0.12 302	0.21 345	0.19 345	0.25 349	0.20 335

HBP-ISP	0.33 276	0.30 330	0.72 310	0.22 128	0.16 228	0.32 226	0.22 199	0.54 278	0.44 239	0.41 286	0.49 274	0.33 192	0.38 292	0.73 309	0.25 206	0.18 341	0.19 352	0.24 354	0.20 346	0.16 295	0.13 264

RGC	0.39 313	0.32 340	0.64 291	0.34 342	0.27 347	0.40 286	0.29 288	0.57 309	0.53 309	0.45 309	0.64 330	0.62 335	0.45 319	0.72 307	0.39 280	0.15 309	0.15 330	0.21 345	0.20 346	0.18 321	0.19 325

CSAN	0.50 343	0.35 345	0.78 316	0.36 352	0.23 328	0.56 342	0.59 374	0.61 333	0.70 351	0.64 352	0.78 352	0.65 346	0.60 351	1.38 387	0.62 338	0.21 350	0.17 342	0.20 343	0.20 346	0.18 321	0.18 318

SQANet	0.40 319	0.48 365	0.67 296	0.48 372	0.39 367	0.48 323	0.22 199	0.51 250	0.43 225	0.40 277	0.47 267	0.47 285	0.33 265	0.54 237	0.32 248	0.36 374	0.15 330	0.40 373	0.21 349	0.45 374	0.31 366

ccnet	0.42 324	0.31 335	0.48 220	0.27 295	0.32 361	0.60 350	0.32 306	0.65 349	0.46 265	0.53 339	0.66 333	0.56 317	0.45 319	0.72 307	0.61 336	0.26 358	0.19 352	0.24 354	0.21 349	0.26 355	0.22 347

Nwc_Net	0.37 301	0.25 296	0.68 300	0.31 329	0.24 333	0.44 306	0.30 298	0.65 349	0.50 296	0.37 246	0.69 341	0.58 324	0.45 319	0.60 261	0.40 286	0.15 309	0.12 302	0.19 340	0.21 349	0.14 275	0.13 264

DeepPrunerF	0.44 333	0.29 324	1.29 380	0.33 340	0.30 358	0.35 257	0.36 324	0.62 341	1.15 387	0.40 277	0.44 238	0.39 237	0.41 304	0.80 335	0.52 323	0.18 341	0.14 316	0.23 352	0.21 349	0.17 310	0.17 305

LSM	1.64 400	0.40 357	2.56 400	2.02 410	17.61 421	0.51 330	0.52 367	0.61 333	0.76 359	0.82 367	1.11 373	0.63 343	0.54 342	0.75 317	0.49 315	0.16 321	0.24 367	0.18 333	0.21 349	0.25 349	2.42 413

NCCL2	0.35 288	0.26 307	0.49 225	0.36 352	0.22 317	0.41 289	0.41 343	0.53 271	0.42 220	0.47 319	0.46 260	0.61 333	0.39 297	0.55 238	0.37 270	0.16 321	0.13 312	0.21 345	0.21 349	0.16 295	0.16 297

CBMV_ROB	0.33 276	0.18 234	0.53 248	0.21 86	0.14 164	0.33 235	0.20 160	0.51 250	0.45 251	0.51 328	0.55 302	0.45 277	0.42 312	0.71 302	0.32 248	0.18 341	0.19 352	0.23 352	0.21 349	0.14 275	0.15 290

UDG	0.40 319	0.46 361	0.49 225	0.40 363	0.35 365	0.47 319	0.27 271	0.54 278	0.47 270	0.39 269	0.45 250	0.59 326	0.44 316	0.46 205	0.39 280	0.26 358	0.19 352	0.48 377	0.22 356	0.34 368	0.26 359

NOSS_ROB	0.31 261	0.20 257	0.35 86	0.24 207	0.16 228	0.32 226	0.19 122	0.52 260	0.48 279	0.33 194	0.36 158	0.42 260	0.28 222	0.93 357	0.24 197	0.19 346	0.20 357	0.24 354	0.22 356	0.17 310	0.17 305

ADCPNet	0.48 339	0.29 324	1.60 388	0.27 295	0.23 328	0.70 361	0.38 334	0.53 271	0.51 299	0.51 328	0.59 312	0.67 351	0.56 346	0.60 261	1.14 374	0.15 309	0.18 348	0.14 299	0.23 358	0.19 325	0.19 325

PA-Net	0.37 301	0.28 317	0.83 330	0.31 329	0.28 350	0.39 281	0.42 346	0.51 250	0.55 318	0.34 210	0.42 217	0.41 253	0.36 280	0.79 331	0.49 315	0.12 259	0.23 365	0.16 320	0.23 358	0.12 250	0.18 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DDUNet	0.41 321	0.50 370	0.48 220	0.44 368	0.39 367	0.46 313	0.32 306	0.50 237	0.43 225	0.45 309	0.52 290	0.57 321	0.36 280	0.48 210	0.33 255	0.33 372	0.21 358	0.55 381	0.25 360	0.37 371	0.32 369

NCC-stereo	0.39 313	0.25 296	0.69 301	0.32 335	0.28 350	0.46 313	0.36 324	0.65 349	0.52 305	0.40 277	0.57 308	0.56 317	0.47 328	0.73 309	0.45 303	0.17 331	0.14 316	0.18 333	0.25 360	0.16 295	0.16 297

Abc-Net	0.39 313	0.25 296	0.69 301	0.32 335	0.28 350	0.46 313	0.36 324	0.65 349	0.52 305	0.40 277	0.57 308	0.56 317	0.47 328	0.73 309	0.45 303	0.17 331	0.14 316	0.18 333	0.25 360	0.16 295	0.16 297
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.43 327	0.47 363	0.65 292	0.37 357	0.23 328	0.51 330	0.29 288	0.66 355	0.49 288	0.46 312	0.51 282	0.48 290	0.38 292	0.96 363	0.35 263	0.34 373	0.23 365	0.55 381	0.25 360	0.31 365	0.20 335

FCDSN-DC	0.63 364	0.31 335	0.61 277	0.36 352	0.30 358	0.65 354	0.37 328	0.66 355	0.68 347	1.14 385	1.54 391	1.71 390	1.26 392	0.92 356	0.64 342	0.24 356	0.22 362	0.27 357	0.26 364	0.27 358	0.27 362
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 371	0.30 330	0.69 301	0.32 335	0.27 347	0.81 372	0.39 339	0.79 376	0.82 365	1.41 394	1.58 393	1.98 393	1.26 392	1.02 369	0.77 351	0.24 356	0.22 362	0.27 357	0.26 364	0.26 355	0.26 359

MADNet+	1.01 385	1.16 401	4.72 408	0.70 384	0.47 374	1.24 391	0.96 397	0.97 385	0.89 371	0.65 354	0.77 351	0.87 366	0.85 377	2.09 401	1.68 391	0.38 377	0.39 383	0.31 366	0.27 366	0.43 372	0.39 374

MSMD_ROB	0.60 362	0.33 341	0.61 277	0.30 322	0.25 340	0.86 374	0.35 321	0.55 288	0.67 344	1.10 383	1.49 388	1.76 391	0.97 383	0.88 350	0.49 315	0.23 353	0.21 358	0.27 357	0.27 366	0.25 349	0.24 357

ELAS_RVC	0.74 376	0.36 348	1.00 357	0.37 357	0.33 362	0.88 375	0.93 396	0.83 380	1.08 383	1.35 390	1.33 382	1.24 379	1.33 395	1.06 371	0.95 362	0.27 363	0.25 369	0.29 363	0.27 366	0.30 364	0.30 364
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 376	0.36 348	0.85 337	0.36 352	0.33 362	1.36 396	0.77 387	0.93 384	0.92 375	1.41 394	1.53 390	1.16 378	1.17 388	0.95 362	1.03 366	0.26 358	0.25 369	0.28 362	0.28 369	0.31 365	0.30 364
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.66 367	0.89 390	1.59 387	0.77 387	1.21 404	0.51 330	0.23 219	0.59 321	0.72 354	0.69 358	0.61 324	0.69 356	0.91 379	0.79 331	0.48 312	0.27 363	0.12 302	0.73 389	0.30 370	0.65 385	0.40 375

PASM	0.45 334	0.35 345	0.90 344	0.35 351	0.33 362	0.39 281	0.38 334	0.50 237	0.61 333	0.52 334	0.51 282	0.62 335	0.45 319	0.93 357	0.48 312	0.26 358	0.29 375	0.29 363	0.33 371	0.29 363	0.26 359

Ntro	0.58 358	0.64 379	0.92 347	0.66 383	0.50 376	0.77 366	0.36 324	0.66 355	0.70 351	0.50 323	0.59 312	0.65 346	0.51 339	0.75 317	0.45 303	0.56 384	0.32 379	0.56 384	0.34 372	0.63 382	0.46 381

otaku	0.57 357	0.62 378	0.87 340	0.63 382	0.44 372	0.73 362	0.37 328	0.65 349	0.66 341	0.51 328	0.75 348	0.66 350	0.45 319	0.69 296	0.46 309	0.53 380	0.34 380	0.55 381	0.35 373	0.60 381	0.45 378

ACVNet_1	0.72 372	0.81 385	1.37 384	0.72 385	0.53 379	0.77 366	0.42 346	0.85 383	0.90 373	0.74 363	0.75 348	1.32 383	0.72 366	1.02 369	0.55 326	0.54 382	0.31 378	0.71 388	0.35 373	0.64 384	0.45 378

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 347	0.50 370	0.86 338	0.39 361	0.24 333	0.84 373	0.55 370	0.56 302	0.62 335	0.60 347	0.68 337	0.62 335	0.42 312	1.13 375	0.43 296	0.23 353	0.27 371	0.27 357	0.35 373	0.25 349	0.29 363

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 369	0.64 379	1.06 365	0.45 369	0.27 347	1.40 398	0.58 372	0.78 373	0.92 375	0.84 368	0.86 360	0.88 368	0.68 362	1.33 386	0.68 345	0.37 376	0.29 375	0.34 369	0.36 376	0.43 372	0.37 372

MFN_U_SF_RVC	0.56 354	0.51 372	1.19 372	0.38 359	0.22 317	0.69 358	0.27 271	0.80 377	0.67 344	0.73 360	0.74 347	0.87 366	0.61 360	0.81 338	0.76 348	0.29 368	0.27 371	0.32 367	0.37 377	0.32 367	0.31 366

BEATNet-Init1	4.73 411	2.61 411	13.29 421	0.58 378	0.53 379	10.12 416	3.33 412	4.83 412	5.01 411	8.75 415	8.51 413	14.08 422	7.60 414	7.70 415	5.34 412	0.28 366	0.28 374	0.34 369	0.37 377	0.57 379	0.45 378

JetBlue	1.14 390	0.76 383	2.36 396	0.59 379	0.75 389	3.04 409	1.78 409	1.11 387	0.90 373	0.94 373	1.10 372	1.66 389	1.28 394	2.09 401	1.72 393	0.43 379	0.36 381	0.38 371	0.38 379	0.58 380	0.56 385

ACVNet-4b	0.72 372	0.81 385	1.33 382	0.72 385	0.50 376	0.80 371	0.31 302	0.71 367	0.80 364	0.50 323	0.72 346	0.95 372	0.43 315	0.96 363	1.20 381	1.13 406	0.21 358	0.76 390	0.45 380	0.65 385	0.46 381

MANE	1.41 393	0.36 348	0.74 314	0.43 366	0.41 370	2.16 405	0.80 389	2.39 409	3.38 403	2.22 404	3.06 406	3.54 407	2.73 408	2.15 403	1.94 399	0.28 366	0.27 371	0.30 365	0.46 381	0.28 362	0.34 370

NVStereoNet_ROB	0.67 368	0.49 369	0.83 330	0.48 372	0.40 369	0.51 330	0.46 355	0.70 365	0.77 361	0.84 368	1.72 394	1.02 374	0.83 374	1.23 381	0.79 353	0.32 371	0.38 382	0.40 373	0.46 381	0.36 370	0.41 376
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	0.72 372	0.89 390	1.02 361	0.82 388	0.63 385	0.78 369	0.52 367	0.81 379	0.93 377	0.60 347	0.79 353	0.80 364	0.60 351	0.80 335	0.57 327	0.78 393	0.55 394	0.78 391	0.49 383	0.76 390	0.58 387

ACVNet_2	0.89 381	0.87 389	1.25 376	0.82 388	0.62 384	0.97 380	0.62 376	1.14 388	1.42 391	1.00 378	1.40 383	1.47 386	0.84 375	1.11 372	0.66 344	0.61 387	0.43 385	0.78 391	0.49 383	0.75 389	0.52 383

SPS-STEREO	0.69 370	0.61 377	0.98 355	0.52 377	0.57 381	0.74 363	0.50 366	0.78 373	0.62 335	0.95 375	0.86 360	0.94 370	0.70 364	1.01 368	0.87 359	0.58 386	0.51 388	0.50 378	0.50 385	0.55 378	0.58 387
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.55 353	0.48 365	1.02 361	0.45 369	0.49 375	0.49 326	0.47 359	0.72 368	0.72 354	0.45 309	0.82 356	0.47 285	0.60 351	0.50 217	0.63 341	0.39 378	0.39 383	0.44 375	0.51 386	0.52 376	0.37 372

SGM+DAISY	0.87 380	0.66 381	1.30 381	0.51 375	0.60 382	1.03 382	0.84 393	0.76 371	0.73 357	1.39 392	1.51 389	1.31 382	1.22 390	1.11 372	1.08 368	0.57 385	0.53 391	0.51 380	0.51 386	0.54 377	0.61 392

PWCK	1.00 384	1.17 402	1.70 391	0.91 391	0.41 370	1.19 389	0.92 395	1.10 386	1.14 386	1.16 386	1.14 374	1.25 380	0.88 378	1.75 397	1.04 367	0.87 397	0.50 386	0.87 393	0.53 388	0.96 399	0.52 383

anonymity	0.56 354	0.54 374	0.70 307	0.47 371	0.61 383	0.56 342	0.43 348	0.69 364	0.49 288	0.63 350	0.55 302	0.54 313	0.60 351	0.61 266	0.57 327	0.55 383	0.53 391	0.50 378	0.54 389	0.51 375	0.56 385

IMH-64-1	0.91 382	0.86 387	0.84 334	0.97 393	0.75 389	0.92 378	0.71 380	1.27 389	1.10 384	0.89 370	1.45 385	1.14 376	0.96 381	1.19 377	0.84 355	0.74 390	0.51 388	0.97 395	0.55 390	0.84 392	0.60 389

IMH-64	0.91 382	0.86 387	0.84 334	0.97 393	0.75 389	0.92 378	0.71 380	1.27 389	1.10 384	0.89 370	1.45 385	1.14 376	0.96 381	1.19 377	0.84 355	0.74 390	0.51 388	0.97 395	0.55 390	0.84 392	0.60 389

IMH	1.05 387	0.95 394	1.00 357	1.01 395	0.78 392	1.11 384	0.68 379	1.38 392	1.43 392	1.00 378	1.72 394	1.43 384	1.14 385	1.73 396	0.89 360	1.09 403	0.55 394	0.99 397	0.57 392	0.87 394	0.62 394

MFMNet_re	0.72 372	0.76 383	0.99 356	0.62 381	0.70 387	0.77 366	0.67 378	0.75 370	0.83 368	0.78 366	0.86 360	0.69 356	0.78 368	0.71 302	0.61 336	0.66 389	0.59 397	0.61 385	0.58 393	0.68 388	0.71 396

DGSMNet	0.61 363	0.29 324	0.91 345	0.51 375	0.70 387	0.62 352	1.38 408	0.59 321	0.55 318	0.37 246	0.61 324	0.52 307	0.33 265	0.65 287	0.43 296	0.53 380	0.60 398	0.67 386	0.61 394	0.63 382	0.61 392

TorneroNet-64	1.43 394	1.03 396	1.20 373	1.10 398	0.86 398	2.26 406	0.73 383	1.84 402	3.84 408	1.25 387	2.25 404	2.69 403	1.42 396	1.76 398	1.43 386	0.76 392	0.50 386	1.09 400	0.66 395	1.23 403	0.76 401

WAO-7	1.01 385	0.89 390	0.93 349	0.83 390	0.66 386	1.18 387	0.81 391	1.40 393	1.57 394	1.11 384	1.76 396	1.45 385	1.19 389	1.50 390	1.14 374	0.61 387	0.62 401	0.70 387	0.68 396	0.66 387	0.60 389

LVE	1.13 389	1.02 395	1.28 379	1.01 395	0.80 395	1.29 394	0.81 391	1.47 396	1.96 396	1.07 382	1.90 397	1.90 392	1.01 384	1.48 389	0.91 361	0.93 400	0.61 400	0.94 394	0.69 397	0.87 394	0.75 400

Dean	1.17 391	1.04 397	1.49 386	1.03 397	0.78 392	1.20 390	0.77 387	1.48 397	1.96 396	1.28 388	1.99 399	2.15 395	1.14 385	1.25 382	1.00 365	0.81 395	0.60 398	1.01 398	0.69 397	0.92 398	0.74 399

TorneroNet	2.22 404	1.08 398	1.24 375	1.14 402	0.90 399	5.58 411	0.80 389	2.12 407	8.69 414	2.58 406	5.42 411	3.88 408	1.97 402	1.78 400	1.87 396	0.86 396	0.54 393	1.15 404	0.74 399	1.23 403	0.85 402

WAO-6	1.07 388	0.93 393	0.92 347	0.96 392	0.78 392	1.28 393	0.75 384	1.34 391	2.00 398	1.02 380	1.54 391	1.59 387	1.22 390	1.31 385	1.14 374	0.78 393	0.55 394	1.02 399	0.75 400	0.83 391	0.69 395

WAO-8	1.46 396	1.10 399	1.09 366	1.10 398	0.84 396	2.06 402	0.75 384	1.84 402	3.83 406	1.44 398	2.21 402	2.15 395	1.43 397	3.17 407	1.19 379	0.91 398	0.65 403	1.09 400	0.79 401	0.90 396	0.71 396

Venus	1.46 396	1.10 399	1.09 366	1.10 398	0.84 396	2.06 402	0.75 384	1.84 402	3.83 406	1.44 398	2.21 402	2.15 395	1.43 397	3.17 407	1.19 379	0.91 398	0.65 403	1.09 400	0.79 401	0.90 396	0.71 396

notaker	1.45 395	1.34 405	1.48 385	1.40 405	1.07 402	1.18 387	0.85 394	1.48 397	1.40 390	1.51 402	3.46 407	2.40 400	1.81 401	1.76 398	1.45 389	1.11 404	0.69 406	1.38 407	0.87 403	1.31 405	0.97 404

UNDER WATER-64	1.55 398	1.19 403	2.52 399	1.31 403	0.95 400	2.12 404	1.21 406	1.45 395	3.19 402	1.43 397	1.32 381	2.64 402	2.04 403	1.63 393	1.83 395	1.11 404	0.67 405	1.28 405	0.92 404	1.19 401	1.02 405

UNDER WATER	1.59 399	1.22 404	2.36 396	1.38 404	1.03 401	1.67 401	1.10 403	1.54 400	3.63 404	1.44 398	1.47 387	2.85 404	2.25 405	1.67 394	1.94 399	1.06 402	0.62 401	1.31 406	0.93 405	1.21 402	1.02 405

ktn	1.77 402	1.36 406	1.22 374	1.43 406	1.14 403	1.52 399	1.08 402	1.51 399	3.96 409	2.77 408	4.69 409	3.35 406	1.46 399	1.69 395	1.25 383	1.43 408	0.77 407	1.45 408	0.99 406	1.32 407	0.96 403

JetRed	2.30 406	2.64 412	6.12 409	1.12 401	1.38 407	5.85 412	3.29 411	1.99 405	1.67 395	1.98 403	1.95 398	2.16 398	1.60 400	2.48 405	4.10 410	1.05 401	1.60 410	1.09 400	1.01 407	1.67 409	1.28 408

KSHMR	1.89 403	1.36 406	1.60 388	1.47 407	1.22 405	1.38 397	1.06 401	1.79 401	5.97 412	1.42 396	5.65 412	2.98 405	1.14 385	2.23 404	1.20 381	1.27 407	1.12 408	1.46 409	1.10 408	1.32 407	1.15 407

Anonymous_2	0.37 301	0.21 270	0.47 211	0.20 57	0.21 302	0.42 296	0.26 266	0.38 134	0.29 105	0.33 194	0.30 99	0.44 273	0.38 292	0.36 180	0.29 233	0.26 358	0.29 375	0.44 375	1.41 409	0.34 368	0.21 342

MADNet++	2.26 405	1.80 410	2.06 393	2.13 412	1.97 410	2.61 408	1.79 410	2.38 408	2.16 399	2.75 407	2.65 405	2.38 399	2.43 406	3.17 407	3.21 406	2.17 410	1.95 411	1.94 411	1.63 410	2.06 410	2.01 412

SPstereo	14.25 419	1.73 409	2.83 403	1.84 409	1.57 409	23.16 426	43.27 426	35.72 433	29.56 433	20.86 430	20.62 424	26.34 433	21.82 426	25.23 433	19.62 425	1.56 409	1.42 409	2.96 413	2.17 411	1.31 405	1.33 410

PML	16.10 423	12.82 424	6.78 410	5.23 414	7.76 413	33.92 427	66.56 433	5.30 413	10.28 415	26.12 432	68.59 433	20.51 424	13.49 423	10.06 417	6.78 415	5.96 417	2.00 412	6.04 419	2.18 412	8.96 418	2.60 414

tt	4.71 410	0.10 24	3.94 405	2.06 411	1.53 408	10.14 417	16.88 417	9.27 417	4.98 410	1.39 392	1.02 369	4.68 409	4.90 410	3.35 410	5.86 413	5.76 416	9.15 421	2.24 412	2.53 413	3.10 412	1.32 409

HanzoNet	2.97 407	1.69 408	2.29 395	1.74 408	1.33 406	1.53 400	1.03 400	1.99 405	2.64 401	5.51 411	5.16 410	5.90 413	6.82 413	4.32 412	3.29 407	3.16 412	2.02 413	1.92 410	2.87 414	2.24 411	1.89 411

DPSimNet_ROB	4.34 409	4.23 413	6.89 411	3.67 413	3.68 411	4.75 410	5.21 413	2.67 410	3.68 405	5.82 412	3.95 408	5.57 410	6.72 412	3.46 411	4.48 411	4.05 415	2.88 414	4.68 416	3.12 415	3.69 413	3.62 415

DPSM_ROB	11.49 417	9.87 421	10.35 417	11.13 418	11.31 417	19.11 424	27.51 424	13.37 422	14.21 423	10.31 419	11.06 420	10.96 420	11.27 421	11.96 422	13.59 419	6.78 418	8.19 419	6.03 417	7.09 416	7.93 416	7.73 419

DPSM	11.49 417	9.87 421	10.35 417	11.13 418	11.31 417	19.11 424	27.51 424	13.37 422	14.21 423	10.31 419	11.06 420	10.96 420	11.27 421	11.96 422	13.59 419	6.78 418	8.19 419	6.03 417	7.09 416	7.93 416	7.73 419

DGTPSM_ROB	8.34 413	5.10 414	10.37 419	5.31 415	10.18 415	8.33 413	23.60 421	6.06 414	13.41 420	4.90 409	10.87 418	5.65 411	10.44 415	6.17 413	12.59 416	3.74 413	7.55 416	3.69 414	7.26 418	4.14 414	7.46 416

DPSMNet_ROB	8.40 414	5.11 415	10.49 420	5.58 416	10.25 416	8.34 414	23.62 422	6.07 415	13.45 421	4.93 410	10.88 419	5.66 412	10.44 415	6.24 414	12.64 417	3.98 414	7.61 417	3.76 415	7.30 419	4.20 415	7.51 417

LSM0	24.24 432	19.98 431	22.32 429	24.22 431	40.14 433	38.48 432	55.20 427	26.95 431	28.57 427	20.49 424	21.83 425	22.26 431	22.75 430	24.22 431	27.30 428	13.66 428	16.32 425	12.19 425	14.15 420	16.10 428	17.66 430

CasAABBNet	23.10 427	19.86 426	20.64 424	22.47 426	22.73 429	38.41 428	55.50 429	26.89 430	28.70 428	20.61 425	22.15 427	22.08 429	22.75 430	23.99 429	27.36 429	13.59 423	16.48 426	12.14 420	14.27 421	15.95 423	15.53 425

MyStereo03	23.12 428	19.90 427	20.85 425	22.49 427	22.71 426	38.42 429	55.53 430	26.80 427	28.72 429	20.77 427	22.25 428	22.03 426	22.69 427	23.90 426	27.38 431	13.62 425	16.50 428	12.15 421	14.28 422	15.95 423	15.53 425

MyStereo02	23.12 428	19.90 427	20.85 425	22.49 427	22.71 426	38.42 429	55.53 430	26.80 427	28.72 429	20.77 427	22.25 428	22.03 426	22.69 427	23.90 426	27.38 431	13.62 425	16.50 428	12.15 421	14.28 422	15.95 423	15.53 425

MyStereo	23.12 428	19.90 427	20.85 425	22.49 427	22.71 426	38.42 429	55.53 430	26.80 427	28.72 429	20.77 427	22.25 428	22.03 426	22.69 427	23.90 426	27.38 431	13.62 425	16.50 428	12.15 421	14.28 422	15.95 423	15.53 425

Selective-RAFT-Error	23.16 431	19.93 430	20.87 428	22.54 430	22.81 430	38.52 433	55.47 428	27.01 432	28.83 432	20.66 426	22.25 428	22.09 430	22.80 432	24.09 430	27.36 429	13.61 424	16.48 426	12.15 421	14.28 422	15.99 427	15.57 429

HaxPig	17.72 425	20.22 432	19.73 422	16.53 421	16.51 420	9.27 415	9.33 414	14.34 424	13.27 419	18.65 423	18.70 423	17.35 423	16.77 424	17.04 424	16.45 424	22.05 431	20.89 431	22.27 427	21.53 426	21.29 429	22.13 431

LRCNet_RVC	10.90 416	14.34 425	9.35 412	15.35 420	8.04 414	1.08 383	0.34 318	8.78 416	0.70 351	12.63 422	16.05 422	9.85 415	6.54 411	8.57 416	6.34 414	20.27 430	5.40 415	23.70 428	21.88 427	14.87 422	13.83 424

MEDIAN_ROB	21.21 426	24.62 433	23.47 430	19.58 422	19.65 425	13.22 418	10.96 415	17.88 425	17.00 425	22.14 431	22.02 426	20.86 425	20.36 425	21.06 425	19.71 426	25.63 432	24.13 432	26.21 429	25.20 428	25.17 430	25.38 432

AVERAGE_ROB	25.43 433	29.06 434	27.24 431	24.63 432	24.20 432	17.73 422	12.61 416	22.29 426	21.39 426	26.79 433	26.16 432	25.20 432	24.64 433	25.07 432	23.53 427	29.96 433	28.40 433	30.60 430	29.58 429	29.72 431	29.84 433

Anonymous_1	16.62 424	9.35 417	9.84 413	10.66 417	14.64 419	18.66 423	27.12 423	12.64 421	13.51 422	10.76 421	10.30 417	10.13 416	10.60 417	11.06 421	12.74 418	15.87 429	7.74 418	16.92 426	43.48 430	58.66 433	7.68 418

xxxxx1	15.27 420	9.54 418	10.31 414	20.13 423	18.88 422	17.08 419	23.03 418	10.36 418	10.99 416	9.21 416	9.62 414	10.74 417	10.61 418	10.72 418	13.89 421	7.97 420	9.20 422	31.85 431	44.72 431	12.84 419	13.69 421

tt_ll	15.27 420	9.54 418	10.31 414	20.13 423	18.88 422	17.08 419	23.03 418	10.36 418	10.99 416	9.21 416	9.62 414	10.74 417	10.61 418	10.72 418	13.89 421	7.97 420	9.20 422	31.85 431	44.72 431	12.84 419	13.69 421

ff	15.27 420	9.54 418	10.31 414	20.13 423	18.88 422	17.08 419	23.03 418	10.36 418	10.99 416	9.21 416	9.62 414	10.74 417	10.61 418	10.72 418	13.89 421	7.97 420	9.20 422	31.85 431	44.72 431	12.84 419	13.69 421

test_example2	101.33 434	108.28 435	68.15 433	98.43 433	106.93 434	89.75 434	102.43 434	36.80 434	97.65 434	129.04 434	130.15 434	65.26 434	66.62 434	92.11 434	80.24 434	144.10 434	199.48 434	81.81 434	103.01 434	125.01 434	101.27 434

ASD4		6.65 416

Low-res two-view benchmark