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

CAS	0.15 23	0.07 1	0.21 4	0.41 369	0.16 231	0.20 57	0.18 89	0.22 4	0.19 8	0.15 13	0.19 27	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 25	0.29 373	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 286

Any-RAFT	0.17 38	0.08 2	0.31 56	0.19 26	0.10 20	0.29 195	0.16 39	0.42 178	0.30 116	0.24 72	0.27 78	0.27 141	0.16 66	0.21 42	0.12 6	0.08 101	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

LoS	0.14 7	0.08 2	0.27 23	0.16 3	0.09 7	0.22 95	0.14 13	0.26 15	0.26 67	0.15 13	0.18 24	0.18 49	0.13 35	0.22 47	0.14 41	0.08 101	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 18

CES	0.14 7	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 322	0.18 14	0.16 39	0.23 7	0.19 8	0.14 9	0.17 20	0.14 23	0.10 4	0.18 20	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 82	0.18 323

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 8	0.09 7	0.21 75	0.13 3	0.27 22	0.21 27	0.13 3	0.10 1	0.15 29	0.09 2	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

CREStereo++_RVC	0.15 23	0.08 2	0.26 18	0.17 5	0.11 43	0.18 14	0.13 3	0.22 4	0.30 116	0.21 52	0.30 102	0.13 12	0.11 9	0.16 7	0.15 53	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 321	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
CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 95	0.15 26	0.25 12	0.24 56	0.16 26	0.21 45	0.14 23	0.13 35	0.18 20	0.13 25	0.09 167	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 23	0.08 2	0.23 8	0.15 2	0.09 7	0.23 112	0.16 39	0.25 12	0.23 46	0.17 30	0.21 45	0.16 37	0.14 45	0.22 47	0.13 25	0.29 373	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

MSKI-zero shot	0.17 38	0.09 9	0.43 185	0.20 59	0.11 43	0.21 75	0.15 26	0.32 70	0.21 27	0.23 59	0.24 61	0.23 96	0.10 4	0.31 153	0.13 25	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 285	0.19 36	0.16 39	0.23 7	0.14 1	0.13 3	0.17 20	0.13 12	0.16 66	0.16 7	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.08 112	0.07 37	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 22	0.15 2	0.13 3	0.14 14	0.13 12	0.08 1	0.21 42	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

knoymous	0.17 38	0.09 9	0.32 62	0.17 5	0.11 43	0.21 75	0.17 60	0.32 70	0.23 46	0.23 59	0.28 82	0.27 141	0.16 66	0.23 54	0.16 70	0.09 167	0.06 72	0.09 122	0.06 24	0.09 143	0.09 165

riskmin	0.18 56	0.09 9	0.34 81	0.18 8	0.12 79	0.24 127	0.16 39	0.34 90	0.28 89	0.21 52	0.23 51	0.33 196	0.24 172	0.23 54	0.17 93	0.09 167	0.06 72	0.09 122	0.06 24	0.10 192	0.10 210

MC-Stereo	0.14 7	0.09 9	0.25 15	0.21 88	0.09 7	0.18 14	0.16 39	0.23 7	0.19 8	0.18 41	0.23 51	0.16 37	0.13 35	0.22 47	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 30	0.09 9	0.25 15	0.20 59	0.10 20	0.19 36	0.17 60	0.36 126	0.35 158	0.20 43	0.25 67	0.17 42	0.17 89	0.18 20	0.14 41	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.05 1

test-3	0.16 30	0.09 9	0.31 56	0.21 88	0.11 43	0.18 14	0.16 39	0.30 56	0.27 76	0.26 87	0.16 17	0.22 77	0.12 15	0.26 96	0.18 107	0.06 1	0.04 1	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.06 18

test_1	0.16 30	0.09 9	0.31 56	0.21 88	0.11 43	0.18 14	0.16 39	0.30 56	0.27 76	0.25 78	0.16 17	0.22 77	0.12 15	0.26 96	0.18 107	0.06 1	0.04 1	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.06 18

DEmStereo	0.26 217	0.09 9	0.47 214	0.19 26	0.12 79	0.30 212	0.25 259	0.28 34	0.36 168	0.36 245	0.58 315	0.25 114	0.48 339	0.53 237	0.44 305	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.06 6	0.07 66

GrayStereo	0.25 207	0.09 9	0.32 62	0.26 277	0.13 133	0.23 112	0.47 364	0.34 90	0.30 116	0.39 273	0.47 272	0.30 173	0.79 374	0.29 136	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.09 187	0.07 37	0.13 269

s12784h	0.17 38	0.09 9	0.26 18	0.18 8	0.07 1	0.32 231	0.19 126	0.37 132	0.32 134	0.23 59	0.25 67	0.18 49	0.17 89	0.25 83	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

TANstereo	0.15 23	0.09 9	0.28 31	0.16 3	0.08 2	0.25 138	0.14 13	0.23 7	0.28 89	0.24 72	0.30 102	0.16 37	0.12 15	0.17 11	0.13 25	0.08 101	0.07 160	0.06 1	0.05 9	0.06 6	0.07 66

R-Stereo Train	0.18 56	0.09 9	0.32 62	0.22 132	0.12 79	0.22 95	0.19 126	0.42 178	0.19 8	0.31 170	0.45 255	0.20 62	0.14 45	0.18 20	0.15 53	0.08 101	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 56	0.09 9	0.32 62	0.22 132	0.12 79	0.22 95	0.19 126	0.42 178	0.19 8	0.31 170	0.45 255	0.20 62	0.14 45	0.18 20	0.15 53	0.08 101	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV+	0.13 2	0.10 24	0.23 8	0.21 88	0.10 20	0.15 4	0.15 26	0.29 41	0.16 3	0.12 1	0.15 16	0.12 3	0.12 15	0.17 11	0.14 41	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.07 66

11t1	0.18 56	0.10 24	0.30 44	0.20 59	0.11 43	0.27 163	0.17 60	0.35 107	0.23 46	0.25 78	0.23 51	0.23 96	0.23 157	0.25 83	0.18 107	0.09 167	0.07 160	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.09 165

IGEV_Zeroshot_test	0.18 56	0.10 24	0.65 296	0.20 59	0.12 79	0.19 36	0.15 26	0.34 90	0.19 8	0.28 100	0.22 49	0.27 141	0.13 35	0.23 54	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.06 18

MIF-Stereo (partial)	0.16 30	0.10 24	0.34 81	0.21 88	0.15 208	0.15 4	0.13 3	0.28 34	0.25 60	0.17 30	0.26 73	0.15 29	0.16 66	0.25 83	0.17 93	0.09 167	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.09 143	0.08 113

MIF-Stereo	0.14 7	0.10 24	0.30 44	0.21 88	0.13 133	0.17 10	0.13 3	0.19 1	0.18 6	0.15 13	0.20 37	0.10 1	0.11 9	0.18 20	0.16 70	0.08 101	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.06 18

RAFT-Test	0.17 38	0.10 24	0.38 130	0.19 26	0.12 79	0.25 138	0.17 60	0.33 84	0.23 46	0.23 59	0.29 91	0.27 141	0.14 45	0.20 31	0.14 41	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

LoS_RVC	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 231	0.20 57	0.18 89	0.20 2	0.17 4	0.13 3	0.19 27	0.12 3	0.15 52	0.17 11	0.13 25	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 257

anonymousdsp2	0.17 38	0.10 24	0.28 31	0.20 59	0.11 43	0.25 138	0.17 60	0.41 166	0.31 126	0.23 59	0.23 51	0.22 77	0.15 52	0.25 83	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.08 82	0.07 66

DCANet-4	0.19 92	0.10 24	0.52 248	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 89	0.36 126	0.39 196	0.29 125	0.30 102	0.17 42	0.22 148	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 66

tt	4.71 415	0.10 24	3.94 410	2.06 416	1.53 413	10.14 422	16.88 422	9.27 422	4.98 415	1.39 397	1.02 374	4.68 414	4.90 415	3.35 415	5.86 418	5.76 421	9.15 426	2.24 417	2.53 418	3.10 417	1.32 414

DisPM	0.19 92	0.10 24	0.35 89	0.23 174	0.13 133	0.18 14	0.20 164	0.29 41	0.29 107	0.33 197	0.34 144	0.23 96	0.16 66	0.33 165	0.16 70	0.09 167	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.11 235

iRaft-Stereo_20w	0.19 92	0.10 24	0.46 207	0.19 26	0.13 133	0.25 138	0.19 126	0.52 265	0.19 8	0.29 125	0.21 45	0.22 77	0.20 132	0.28 123	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 112	0.08 82	0.08 113

GLC_STEREO	0.15 23	0.10 24	0.24 11	0.21 88	0.09 7	0.17 10	0.15 26	0.23 7	0.27 76	0.17 30	0.20 37	0.17 42	0.11 9	0.23 54	0.16 70	0.07 16	0.09 255	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.06 18

CrosDoStereo	0.31 266	0.10 24	0.49 228	0.18 8	0.12 79	0.22 95	1.11 409	0.34 90	0.37 177	0.38 258	0.61 329	0.28 156	0.46 330	0.61 270	0.57 332	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.07 66

PFNet+	0.20 105	0.10 24	0.37 111	0.21 88	0.12 79	0.17 10	0.19 126	0.29 41	0.34 152	0.33 197	0.32 119	0.24 107	0.16 66	0.32 159	0.17 93	0.10 209	0.07 160	0.11 233	0.10 219	0.08 82	0.12 257

NF-Stereo	0.20 105	0.10 24	0.35 89	0.24 211	0.12 79	0.21 75	0.18 89	0.38 138	0.32 134	0.28 100	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 226	0.20 142	0.08 101	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.13 269

OCTAStereo	0.20 105	0.10 24	0.35 89	0.24 211	0.12 79	0.21 75	0.18 89	0.38 138	0.32 134	0.28 100	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 226	0.20 142	0.08 101	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.13 269

PSM-softLoss	0.21 119	0.10 24	0.39 141	0.24 211	0.12 79	0.20 57	0.18 89	0.38 138	0.26 67	0.29 125	0.32 119	0.24 107	0.16 66	0.52 232	0.20 142	0.09 167	0.06 72	0.10 186	0.09 187	0.08 82	0.12 257

KMStereo	0.21 119	0.10 24	0.39 141	0.24 211	0.12 79	0.20 57	0.18 89	0.38 138	0.26 67	0.29 125	0.32 119	0.24 107	0.16 66	0.52 232	0.20 142	0.09 167	0.06 72	0.10 186	0.09 187	0.08 82	0.12 257

PSM-AAD	0.25 207	0.10 24	0.30 44	0.24 211	0.12 79	0.26 156	0.38 339	0.34 90	0.28 89	0.35 229	0.39 192	0.28 156	0.79 374	0.30 148	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.12 266	0.11 252	0.08 82	0.21 347

FTStereo	0.28 241	0.10 24	0.43 185	0.23 174	0.13 133	0.21 75	0.53 374	0.34 90	0.26 67	0.38 258	0.95 371	0.30 173	0.56 351	0.32 159	0.18 107	0.08 101	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.07 37	0.19 330

KYRaft	0.22 145	0.10 24	0.30 44	0.23 174	0.12 79	0.23 112	0.23 223	0.35 107	0.24 56	0.35 229	0.54 303	0.34 202	0.26 196	0.29 136	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.10 219	0.08 82	0.31 371

DeepStereo_LL	0.31 266	0.10 24	0.49 228	0.18 8	0.12 79	0.22 95	1.11 409	0.34 90	0.37 177	0.38 258	0.61 329	0.28 156	0.46 330	0.61 270	0.57 332	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.07 66

SST-Stereo	0.21 119	0.10 24	0.37 111	0.24 211	0.13 133	0.19 36	0.17 60	0.31 62	0.24 56	0.34 213	0.33 138	0.29 163	0.25 187	0.56 250	0.17 93	0.08 101	0.05 6	0.10 186	0.08 112	0.09 143	0.07 66

RAFT_R40	0.21 119	0.10 24	0.37 111	0.24 211	0.13 133	0.18 14	0.18 89	0.31 62	0.29 107	0.33 197	0.33 138	0.30 173	0.24 172	0.55 242	0.18 107	0.08 101	0.05 6	0.10 186	0.08 112	0.08 82	0.07 66

DRaft	0.24 185	0.10 24	0.34 81	0.18 8	0.12 79	0.28 176	0.23 223	0.33 84	0.39 196	0.38 258	0.61 329	0.21 70	0.41 309	0.48 214	0.42 300	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.08 113

PFNet	0.23 162	0.10 24	0.57 267	0.24 211	0.14 167	0.22 95	0.19 126	0.39 149	0.33 145	0.35 229	0.32 119	0.27 141	0.19 124	0.64 285	0.22 177	0.09 167	0.05 6	0.09 122	0.07 52	0.08 82	0.07 66

RE-Stereo	0.20 105	0.10 24	0.35 89	0.24 211	0.12 79	0.21 75	0.18 89	0.38 138	0.32 134	0.28 100	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 226	0.20 142	0.08 101	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.13 269

TVStereo	0.20 105	0.10 24	0.35 89	0.24 211	0.12 79	0.21 75	0.18 89	0.38 138	0.32 134	0.28 100	0.30 102	0.22 77	0.16 66	0.51 226	0.20 142	0.08 101	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.13 269

RAFT-345	0.21 119	0.10 24	0.46 207	0.22 132	0.11 43	0.20 57	0.16 39	0.26 15	0.25 60	0.27 91	0.66 338	0.21 70	0.16 66	0.55 242	0.21 163	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.06 18

GMM-Stereo	0.21 119	0.10 24	0.43 185	0.23 174	0.13 133	0.24 127	0.25 259	0.37 132	0.27 76	0.30 153	0.45 255	0.27 141	0.21 137	0.31 153	0.17 93	0.07 16	0.05 6	0.10 186	0.09 187	0.08 82	0.19 330

Prome-Stereo	0.21 119	0.10 24	0.30 44	0.24 211	0.12 79	0.23 112	0.23 223	0.36 126	0.25 60	0.33 197	0.59 317	0.24 107	0.28 226	0.29 136	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.20 340

XX-Stereo	0.21 119	0.10 24	0.83 335	0.26 277	0.17 248	0.23 112	0.13 3	0.40 156	0.18 6	0.20 43	0.41 207	0.31 181	0.10 4	0.32 159	0.12 6	0.08 101	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.05 1

222	0.41 326	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.36 267	0.20 164	0.57 314	0.39 196	0.35 229	0.44 243	0.30 173	0.27 213	0.55 242	3.56 413	0.11 237	0.07 160	0.08 67	0.08 112	0.09 143	0.09 165

xxxx	0.34 288	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.37 272	0.20 164	0.58 321	0.38 190	0.29 125	0.42 221	0.38 231	0.24 172	0.46 209	2.20 406	0.11 237	0.07 160	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.09 165

test_xeample	0.34 288	0.10 24	0.29 38	0.19 26	0.11 43	0.33 240	0.23 223	0.55 293	0.38 190	0.32 188	0.45 255	0.29 163	0.26 196	0.57 253	2.24 408	0.10 209	0.07 160	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.09 165

EAI-Stereo	0.21 119	0.10 24	0.33 76	0.21 88	0.12 79	0.30 212	0.46 360	0.46 210	0.20 17	0.25 78	0.50 281	0.17 42	0.16 66	0.24 60	0.23 191	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 219	0.06 6	0.07 66

CFNet-RSSM	0.17 38	0.10 24	0.40 146	0.20 59	0.11 43	0.20 57	0.15 26	0.36 126	0.30 116	0.23 59	0.21 45	0.26 133	0.15 52	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

SFCPSM	0.22 145	0.10 24	0.51 244	0.21 88	0.14 167	0.34 253	0.22 203	0.55 293	0.39 196	0.29 125	0.32 119	0.23 96	0.21 137	0.27 111	0.19 131	0.09 167	0.07 160	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.08 113

Gwc-CoAtRS	0.17 38	0.10 24	0.37 111	0.20 59	0.12 79	0.19 36	0.15 26	0.32 70	0.28 89	0.23 59	0.23 51	0.27 141	0.15 52	0.20 31	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.06 18

MGS-Stereo	0.14 7	0.11 64	0.32 62	0.19 26	0.11 43	0.18 14	0.17 60	0.20 2	0.22 34	0.14 9	0.24 61	0.15 29	0.10 4	0.18 20	0.12 6	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.10 192	0.06 18

AE-Stereo	0.17 38	0.11 64	0.31 56	0.24 211	0.14 167	0.23 112	0.18 89	0.34 90	0.29 107	0.15 13	0.25 67	0.21 70	0.13 35	0.20 31	0.14 41	0.07 16	0.08 226	0.09 122	0.10 219	0.07 37	0.06 18

IGEVStereo-DCA	0.14 7	0.11 64	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 89	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.12 2	0.14 23	0.12 15	0.28 123	0.14 41	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 66

rrr	0.17 38	0.11 64	0.57 267	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 89	0.35 107	0.22 34	0.15 13	0.12 2	0.14 23	0.12 15	0.28 123	0.14 41	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 66

1111x	0.32 275	0.11 64	0.40 146	0.22 132	0.11 43	0.32 231	0.26 270	0.59 326	0.43 229	0.31 170	0.41 207	0.39 242	0.28 226	0.76 327	1.37 390	0.09 167	0.08 226	0.09 122	0.10 219	0.09 143	0.08 113

anonymousa	0.23 162	0.11 64	0.50 238	0.21 88	0.16 231	0.31 223	0.20 164	0.36 126	0.35 158	0.32 188	0.50 281	0.39 242	0.26 196	0.22 47	0.20 142	0.08 101	0.06 72	0.09 122	0.11 252	0.07 37	0.08 113

x	0.19 92	0.11 64	0.29 38	0.20 59	0.11 43	0.26 156	0.18 89	0.41 166	0.29 107	0.25 78	0.29 91	0.28 156	0.24 172	0.26 96	0.23 191	0.09 167	0.07 160	0.08 67	0.07 52	0.09 143	0.08 113

test_3	0.18 56	0.11 64	0.32 62	0.24 211	0.11 43	0.22 95	0.25 259	0.31 62	0.31 126	0.25 78	0.18 24	0.23 96	0.13 35	0.25 83	0.19 131	0.06 1	0.05 6	0.09 122	0.10 219	0.07 37	0.06 18

LCNet	0.21 119	0.11 64	0.29 38	0.25 248	0.12 79	0.23 112	0.19 126	0.34 90	0.26 67	0.28 100	0.35 151	0.26 133	0.30 248	0.35 180	0.17 93	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.10 219	0.13 268	0.22 352

AAGNet	0.33 281	0.11 64	0.37 111	0.25 248	0.16 231	0.20 57	0.19 126	0.30 56	0.27 76	0.35 229	0.35 151	0.27 141	0.30 248	0.44 205	2.66 410	0.08 101	0.05 6	0.10 186	0.07 52	0.08 82	0.06 18

NRIStereo	0.18 56	0.11 64	0.35 89	0.23 174	0.11 43	0.24 127	0.20 164	0.29 41	0.26 67	0.26 87	0.25 67	0.25 114	0.18 111	0.34 171	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.08 113

ASMatch	0.23 162	0.11 64	0.51 244	0.24 211	0.14 167	0.19 36	0.17 60	0.31 62	0.28 89	0.28 100	0.68 342	0.27 141	0.26 196	0.50 221	0.22 177	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.11 235

Pruner-Stereo	0.19 92	0.11 64	0.34 81	0.29 320	0.12 79	0.19 36	0.17 60	0.31 62	0.29 107	0.33 197	0.32 119	0.25 114	0.15 52	0.24 60	0.21 163	0.09 167	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.09 165

DeepStereo_RVC	0.18 56	0.11 64	0.40 146	0.21 88	0.11 43	0.19 36	0.16 39	0.28 34	0.22 34	0.27 91	0.27 78	0.23 96	0.28 226	0.24 60	0.18 107	0.08 101	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.10 210

RAFT-RH_RVC	0.25 207	0.11 64	0.45 201	0.21 88	0.12 79	0.25 138	0.14 13	0.27 22	0.27 76	0.38 258	1.15 380	0.23 96	0.17 89	0.57 253	0.24 200	0.07 16	0.05 6	0.10 186	0.07 52	0.06 6	0.07 66

test-1	0.17 38	0.11 64	0.40 146	0.23 174	0.13 133	0.22 95	0.23 223	0.34 90	0.26 67	0.20 43	0.24 61	0.22 77	0.14 45	0.16 7	0.20 142	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.08 113

test_xeample3	0.16 30	0.11 64	0.56 263	0.19 26	0.12 79	0.20 57	0.18 89	0.35 107	0.20 17	0.16 26	0.12 2	0.13 12	0.12 15	0.24 60	0.15 53	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.07 66

FENet	0.21 119	0.11 64	0.45 201	0.21 88	0.12 79	0.26 156	0.17 60	0.41 166	0.35 158	0.30 153	0.31 116	0.29 163	0.23 157	0.26 96	0.23 191	0.09 167	0.06 72	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 165

HSM-Net_RVC	0.27 224	0.11 64	0.42 175	0.19 26	0.11 43	0.34 253	0.20 164	0.62 346	0.43 229	0.40 281	0.43 233	0.50 305	0.26 196	0.76 327	0.22 177	0.08 101	0.07 160	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.08 113
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.25 207	0.12 83	0.40 146	0.19 26	0.10 20	0.27 163	0.19 126	0.51 255	0.45 255	0.34 213	0.41 207	0.31 181	0.26 196	0.58 258	0.28 227	0.10 209	0.07 160	0.08 67	0.08 112	0.09 143	0.09 165

tta	0.24 185	0.12 83	0.40 146	0.19 26	0.10 20	0.27 163	0.19 126	0.51 255	0.45 255	0.34 213	0.41 207	0.31 181	0.26 196	0.58 258	0.28 227	0.10 209	0.07 160	0.08 67	0.08 112	0.08 82	0.07 66

qqq1	0.24 185	0.12 83	0.40 146	0.19 26	0.10 20	0.27 163	0.19 126	0.51 255	0.45 255	0.34 213	0.41 207	0.31 181	0.26 196	0.58 258	0.16 70	0.10 209	0.07 160	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 66

fff1	0.24 185	0.12 83	0.40 146	0.19 26	0.10 20	0.27 163	0.19 126	0.51 255	0.45 255	0.34 213	0.41 207	0.31 181	0.26 196	0.58 258	0.16 70	0.10 209	0.07 160	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 66

MyStereo07	0.16 30	0.12 83	0.26 18	0.22 132	0.14 167	0.25 138	0.23 223	0.29 41	0.21 27	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.13 35	0.25 83	0.13 25	0.07 16	0.07 160	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.08 113

MyStereo06	0.20 105	0.12 83	0.57 267	0.21 88	0.14 167	0.25 138	0.23 223	0.40 156	0.21 27	0.30 153	0.24 61	0.31 181	0.18 111	0.22 47	0.18 107	0.07 16	0.07 160	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.08 113

MyStereo05	0.23 162	0.12 83	0.57 267	0.21 88	0.14 167	0.25 138	0.23 223	0.48 228	0.52 309	0.31 170	0.23 51	0.25 114	0.22 148	0.30 148	0.21 163	0.07 16	0.07 160	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.08 113

MyStereo04	0.23 162	0.12 83	0.55 259	0.22 132	0.14 167	0.25 138	0.23 223	0.49 234	0.52 309	0.28 100	0.23 51	0.27 141	0.23 157	0.30 148	0.22 177	0.07 16	0.07 160	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.08 113

CoDeX	0.23 162	0.12 83	0.46 207	0.21 88	0.14 167	0.29 195	0.21 187	0.53 276	0.41 220	0.29 125	0.35 151	0.29 163	0.22 148	0.48 214	0.19 131	0.09 167	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.07 66

mmm	0.21 119	0.12 83	0.31 56	0.22 132	0.12 79	0.28 176	0.21 187	0.41 166	0.27 76	0.29 125	0.38 180	0.29 163	0.24 172	0.29 136	0.22 177	0.09 167	0.07 160	0.11 233	0.09 187	0.10 192	0.09 165

ff7	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 75	0.18 89	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 66

ffff	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 75	0.18 89	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 66

DualNet	0.26 217	0.12 83	0.42 175	0.20 59	0.13 133	0.28 176	0.20 164	0.35 107	0.44 243	0.30 153	0.42 221	0.34 202	0.23 157	0.27 111	1.08 373	0.08 101	0.05 6	0.11 233	0.10 219	0.08 82	0.08 113

ffm	0.22 145	0.12 83	0.42 175	0.20 59	0.13 133	0.28 176	0.20 164	0.35 107	0.44 243	0.30 153	0.42 221	0.34 202	0.23 157	0.27 111	0.11 1	0.08 101	0.05 6	0.11 233	0.10 219	0.08 82	0.08 113

ff1	0.29 251	0.12 83	0.42 175	0.20 59	0.13 133	0.28 176	0.20 164	0.35 107	0.44 243	0.30 153	0.42 221	0.34 202	0.23 157	0.81 343	1.08 373	0.08 101	0.05 6	0.11 233	0.10 219	0.08 82	0.08 113

mmx	0.31 266	0.12 83	0.42 175	0.20 59	0.13 133	0.28 176	0.20 164	0.55 293	0.45 255	0.30 153	0.42 221	0.34 202	0.23 157	0.81 343	1.08 373	0.10 209	0.07 160	0.11 233	0.10 219	0.11 229	0.10 210

11t	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 75	0.18 89	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 66

ttt	0.29 251	0.12 83	0.34 81	0.21 88	0.13 133	0.29 195	0.20 164	0.56 307	0.47 274	0.31 170	0.44 243	0.30 173	0.22 148	0.65 291	0.85 363	0.13 280	0.10 273	0.10 186	0.10 219	0.11 229	0.11 235

xxx	0.31 266	0.12 83	0.42 175	0.20 59	0.13 133	0.28 176	0.20 164	0.55 293	0.45 255	0.30 153	0.42 221	0.34 202	0.23 157	0.81 343	1.08 373	0.10 209	0.07 160	0.11 233	0.10 219	0.11 229	0.10 210

EKT-Stereo	0.38 312	0.12 83	0.38 130	0.42 370	3.88 417	0.21 75	0.17 60	0.35 107	0.28 89	0.20 43	0.20 37	0.23 96	0.15 52	0.28 123	0.16 70	0.09 167	0.07 160	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.09 165

MIM_Stereo	0.18 56	0.12 83	0.38 130	0.20 59	0.11 43	0.17 10	0.14 13	0.35 107	0.25 60	0.27 91	0.35 151	0.23 96	0.13 35	0.27 111	0.16 70	0.06 1	0.07 160	0.08 67	0.08 112	0.08 82	0.06 18

CASnet	0.14 7	0.12 83	0.22 6	0.22 132	0.08 2	0.16 7	0.15 26	0.27 22	0.25 60	0.22 56	0.20 37	0.15 29	0.11 9	0.17 11	0.13 25	0.07 16	0.05 6	0.11 233	0.09 187	0.08 82	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 56	0.12 83	0.55 259	0.22 132	0.12 79	0.18 14	0.18 89	0.34 90	0.19 8	0.20 43	0.24 61	0.34 202	0.18 111	0.29 136	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.06 18

HanStereo	0.18 56	0.12 83	0.55 259	0.22 132	0.12 79	0.18 14	0.18 89	0.34 90	0.19 8	0.20 43	0.24 61	0.34 202	0.18 111	0.29 136	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.06 18

anonymousdsp	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 75	0.18 89	0.28 34	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.07 66

Selective-RAFT	0.17 38	0.12 83	0.30 44	0.24 211	0.10 20	0.29 195	0.15 26	0.32 70	0.31 126	0.17 30	0.17 20	0.21 70	0.18 111	0.28 123	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.06 18

ProNet	0.14 7	0.12 83	0.25 15	0.19 26	0.11 43	0.19 36	0.19 126	0.27 22	0.20 17	0.14 9	0.13 6	0.13 12	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.07 66

qqq	0.20 105	0.12 83	0.31 56	0.20 59	0.11 43	0.23 112	0.19 126	0.41 166	0.27 76	0.24 72	0.28 82	0.28 156	0.24 172	0.34 171	0.22 177	0.08 101	0.07 160	0.10 186	0.09 187	0.09 143	0.09 165

ccc-4	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 75	0.18 89	0.27 22	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.07 66

BUS	0.23 162	0.12 83	0.28 31	0.25 248	0.14 167	0.43 309	0.17 60	0.56 307	0.34 152	0.34 213	0.35 151	0.32 189	0.20 132	0.26 96	0.21 163	0.10 209	0.07 160	0.11 233	0.10 219	0.09 143	0.09 165

IER	0.23 162	0.12 83	0.39 141	0.20 59	0.14 167	0.31 223	0.19 126	0.42 178	0.36 168	0.33 197	0.40 199	0.32 189	0.33 270	0.29 136	0.22 177	0.09 167	0.07 160	0.08 67	0.08 112	0.09 143	0.08 113

BSDual-CNN	0.23 162	0.12 83	0.28 31	0.25 248	0.14 167	0.35 262	0.21 187	0.56 307	0.34 152	0.34 213	0.35 151	0.38 231	0.24 172	0.26 96	0.21 163	0.10 209	0.07 160	0.11 233	0.10 219	0.09 143	0.09 165

test_4	0.18 56	0.12 83	0.34 81	0.23 174	0.12 79	0.18 14	0.22 203	0.26 15	0.24 56	0.24 72	0.47 272	0.22 77	0.13 35	0.24 60	0.16 70	0.06 1	0.05 6	0.09 122	0.09 187	0.07 37	0.05 1

IGEV-Stereo	0.14 7	0.12 83	0.27 23	0.19 26	0.12 79	0.21 75	0.18 89	0.28 34	0.20 17	0.15 13	0.13 6	0.12 3	0.12 15	0.24 60	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.07 66
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 162	0.12 83	0.28 31	0.21 88	0.14 167	0.35 262	0.23 223	0.51 255	0.34 152	0.35 229	0.38 180	0.38 231	0.24 172	0.26 96	0.21 163	0.10 209	0.08 226	0.10 186	0.10 219	0.09 143	0.08 113

DAS	0.27 224	0.12 83	0.42 175	0.24 211	0.18 267	0.29 195	0.24 245	0.45 200	0.45 255	0.41 290	0.44 243	0.34 202	0.29 239	0.75 322	0.21 163	0.09 167	0.07 160	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.09 165

SepStereo	0.26 217	0.12 83	0.42 175	0.24 211	0.18 267	0.29 195	0.24 245	0.45 200	0.45 255	0.41 290	0.44 243	0.34 202	0.29 239	0.64 285	0.21 163	0.09 167	0.07 160	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.09 165

GANet-ADL	0.21 119	0.12 83	0.45 201	0.23 174	0.14 167	0.29 195	0.19 126	0.46 210	0.35 158	0.25 78	0.32 119	0.32 189	0.19 124	0.24 60	0.20 142	0.10 209	0.07 160	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.10 210

HHNet	0.22 145	0.12 83	0.52 248	0.18 8	0.18 267	0.20 57	0.20 164	0.34 90	0.31 126	0.32 188	0.59 317	0.20 62	0.21 137	0.24 60	0.31 247	0.08 101	0.05 6	0.09 122	0.07 52	0.08 82	0.11 235

Patchmatch Stereo++	0.18 56	0.12 83	0.37 111	0.22 132	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 41	0.22 34	0.28 100	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.26 96	0.16 70	0.08 101	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 192	0.08 113
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 56	0.12 83	0.37 111	0.22 132	0.10 20	0.18 14	0.16 39	0.29 41	0.22 34	0.28 100	0.29 91	0.25 114	0.18 111	0.24 60	0.16 70	0.08 101	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 192	0.08 113

ROB_FTStereo_v2	0.18 56	0.12 83	0.37 111	0.22 132	0.10 20	0.18 14	0.16 39	0.29 41	0.22 34	0.28 100	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.16 70	0.08 101	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 192	0.08 113

ROB_FTStereo	0.18 56	0.12 83	0.37 111	0.22 132	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 41	0.22 34	0.28 100	0.28 82	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.16 70	0.08 101	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 192	0.08 113

HUI-Stereo	0.18 56	0.12 83	0.37 111	0.22 132	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 41	0.22 34	0.28 100	0.28 82	0.25 114	0.17 89	0.22 47	0.16 70	0.08 101	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 192	0.08 113

THIR-Stereo	0.29 251	0.12 83	0.41 168	0.19 26	0.11 43	0.28 176	0.72 387	0.32 70	0.35 158	0.37 250	0.65 336	0.34 202	0.50 341	0.57 253	0.45 308	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.09 187	0.07 37	0.07 66

iGMRVC	0.18 56	0.12 83	0.37 111	0.22 132	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 41	0.22 34	0.28 100	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.27 111	0.17 93	0.08 101	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 192	0.08 113

IRAFT_RVC	0.22 145	0.12 83	0.39 141	0.26 277	0.11 43	0.18 14	0.24 245	0.40 156	0.37 177	0.31 170	0.30 102	0.29 163	0.24 172	0.55 242	0.22 177	0.08 101	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.08 82	0.07 66

iRAFT	0.18 56	0.12 83	0.37 111	0.22 132	0.10 20	0.18 14	0.14 13	0.29 41	0.22 34	0.28 100	0.29 91	0.25 114	0.17 89	0.26 96	0.16 70	0.08 101	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 192	0.08 113

CRE-IMP	0.18 56	0.12 83	0.37 111	0.22 132	0.11 43	0.24 127	0.17 60	0.29 41	0.21 27	0.27 91	0.26 73	0.24 107	0.17 89	0.23 54	0.18 107	0.08 101	0.05 6	0.10 186	0.07 52	0.10 192	0.10 210

cross-raft	0.17 38	0.12 83	0.41 168	0.23 174	0.10 20	0.20 57	0.24 245	0.33 84	0.23 46	0.23 59	0.28 82	0.29 163	0.15 52	0.17 11	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.06 6	0.05 1

RAFT-IKP	0.18 56	0.12 83	0.37 111	0.22 132	0.10 20	0.18 14	0.15 26	0.29 41	0.22 34	0.28 100	0.29 91	0.25 114	0.18 111	0.25 83	0.16 70	0.08 101	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.10 192	0.08 113

iRaftStereo_RVC	0.16 30	0.12 83	0.26 18	0.21 88	0.11 43	0.20 57	0.17 60	0.32 70	0.23 46	0.20 43	0.25 67	0.18 49	0.12 15	0.20 31	0.15 53	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.09 187	0.08 82	0.07 66

GES	0.22 145	0.12 83	0.42 175	0.20 59	0.14 167	0.27 163	0.19 126	0.49 234	0.33 145	0.30 153	0.36 161	0.25 114	0.23 157	0.29 136	0.22 177	0.10 209	0.08 226	0.08 67	0.07 52	0.10 192	0.11 235

UPFNet	0.25 207	0.12 83	0.38 130	0.24 211	0.19 285	0.37 272	0.28 288	0.48 228	0.38 190	0.34 213	0.37 170	0.37 226	0.28 226	0.39 192	0.33 260	0.10 209	0.09 255	0.10 186	0.10 219	0.10 192	0.08 113

DIP-Stereo	0.18 56	0.12 83	0.33 76	0.20 59	0.13 133	0.28 176	0.12 1	0.42 178	0.25 60	0.27 91	0.32 119	0.21 70	0.17 89	0.25 83	0.20 142	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.06 24	0.07 37	0.08 113
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 38	0.13 138	0.24 11	0.19 26	0.13 133	0.24 127	0.17 60	0.30 56	0.37 177	0.43 304	0.17 20	0.13 12	0.12 15	0.19 27	0.15 53	0.08 101	0.07 160	0.09 122	0.07 52	0.09 143	0.08 113

test croco	0.17 38	0.13 138	0.43 185	0.21 88	0.13 133	0.16 7	0.17 60	0.27 22	0.22 34	0.16 26	0.26 73	0.13 12	0.16 66	0.27 111	0.16 70	0.08 101	0.06 72	0.10 186	0.07 52	0.10 192	0.07 66

StereoIM	0.14 7	0.13 138	0.26 18	0.19 26	0.14 167	0.16 7	0.13 3	0.25 12	0.21 27	0.13 3	0.14 14	0.14 23	0.11 9	0.17 11	0.17 93	0.08 101	0.07 160	0.08 67	0.06 24	0.07 37	0.06 18

PCWNet_CMD	0.23 162	0.13 138	0.48 223	0.20 59	0.13 133	0.28 176	0.16 39	0.46 210	0.46 269	0.29 125	0.36 161	0.37 226	0.24 172	0.28 123	0.20 142	0.09 167	0.06 72	0.10 186	0.08 112	0.11 229	0.09 165

CFNet_ucs	0.24 185	0.13 138	0.50 238	0.20 59	0.15 208	0.28 176	0.17 60	0.49 234	0.45 255	0.32 188	0.42 221	0.39 242	0.22 148	0.31 153	0.21 163	0.11 237	0.08 226	0.12 266	0.09 187	0.12 255	0.11 235

gwcnet-sp	0.24 185	0.13 138	0.63 290	0.22 132	0.14 167	0.34 253	0.22 203	0.44 192	0.39 196	0.35 229	0.34 144	0.27 141	0.27 213	0.35 180	0.25 209	0.09 167	0.08 226	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 165

scenet	0.24 185	0.13 138	0.63 290	0.22 132	0.14 167	0.34 253	0.22 203	0.44 192	0.39 196	0.35 229	0.34 144	0.27 141	0.27 213	0.35 180	0.25 209	0.09 167	0.08 226	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 165

DCRE	0.20 105	0.13 138	0.40 146	0.21 88	0.15 208	0.20 57	0.19 126	0.30 56	0.27 76	0.22 56	0.80 359	0.23 96	0.16 66	0.23 54	0.15 53	0.07 16	0.07 160	0.07 14	0.08 112	0.07 37	0.06 18

ssnet	0.24 185	0.13 138	0.63 290	0.22 132	0.14 167	0.34 253	0.22 203	0.44 192	0.39 196	0.35 229	0.34 144	0.27 141	0.27 213	0.35 180	0.25 209	0.09 167	0.08 226	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 165

fff	0.19 92	0.13 138	0.40 146	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 89	0.35 107	0.43 229	0.29 125	0.30 102	0.18 49	0.28 226	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 66

ADStereo(finetuned)	0.19 92	0.13 138	0.49 228	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 89	0.34 90	0.39 196	0.29 125	0.31 116	0.18 49	0.31 260	0.21 42	0.19 131	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 66

IPLGR	0.21 119	0.13 138	0.61 280	0.21 88	0.11 43	0.25 138	0.18 89	0.41 166	0.37 177	0.28 100	0.27 78	0.21 70	0.19 124	0.37 186	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

STrans-v2	0.24 185	0.13 138	0.54 254	0.21 88	0.12 79	0.23 112	0.21 187	0.47 217	0.28 89	0.31 170	0.42 221	0.36 221	0.35 281	0.62 278	0.23 191	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.06 18

TransformOpticalFlow	0.24 185	0.13 138	0.56 263	0.23 174	0.11 43	0.21 75	0.19 126	0.40 156	0.32 134	0.30 153	0.43 233	0.36 221	0.31 260	0.61 270	0.20 142	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.06 6	0.07 66

IIG-Stereo	0.23 162	0.13 138	0.35 89	0.29 320	0.12 79	0.23 112	0.14 13	0.38 138	0.31 126	0.34 213	0.37 170	0.33 196	0.21 137	0.70 303	0.26 221	0.08 101	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.07 37	0.06 18

CroCo-Stereo	0.14 7	0.13 138	0.24 11	0.25 248	0.11 43	0.11 1	0.18 89	0.32 70	0.23 46	0.12 1	0.12 2	0.18 49	0.12 15	0.14 1	0.13 25	0.08 101	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
ICVP	0.23 162	0.13 138	0.44 191	0.26 277	0.14 167	0.29 195	0.25 259	0.45 200	0.33 145	0.29 125	0.43 233	0.35 216	0.25 187	0.26 96	0.23 191	0.12 264	0.09 255	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.10 210
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 30	0.13 138	0.29 38	0.22 132	0.15 208	0.19 36	0.13 3	0.32 70	0.26 67	0.26 87	0.20 37	0.19 60	0.17 89	0.21 42	0.15 53	0.08 101	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.06 6	0.07 66

CFNet_pseudo	0.23 162	0.13 138	0.47 214	0.19 26	0.13 133	0.26 156	0.16 39	0.44 192	0.44 243	0.29 125	0.37 170	0.38 231	0.23 157	0.29 136	0.21 163	0.09 167	0.06 72	0.11 233	0.08 112	0.11 229	0.09 165

DCANet	0.18 56	0.13 138	0.40 146	0.19 26	0.09 7	0.19 36	0.18 89	0.34 90	0.39 196	0.29 125	0.31 116	0.18 49	0.23 157	0.20 31	0.19 131	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 66

csc	0.19 92	0.13 138	0.40 146	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 89	0.35 107	0.43 229	0.29 125	0.30 102	0.18 49	0.28 226	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 66

cscssc	0.19 92	0.13 138	0.40 146	0.18 8	0.09 7	0.19 36	0.18 89	0.35 107	0.43 229	0.29 125	0.30 102	0.18 49	0.28 226	0.20 31	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 66

ac_64	0.27 224	0.13 138	0.41 168	0.24 211	0.17 248	0.36 267	0.22 203	0.46 210	0.33 145	0.35 229	0.36 161	0.52 312	0.30 248	0.62 278	0.32 253	0.11 237	0.09 255	0.10 186	0.10 219	0.09 143	0.08 113

ACVNet	0.23 162	0.13 138	0.35 89	0.18 8	0.15 208	0.27 163	0.23 223	0.39 149	0.44 243	0.28 100	0.41 207	0.38 231	0.26 196	0.27 111	0.32 253	0.08 101	0.07 160	0.08 67	0.07 52	0.10 192	0.07 66

acv_ft	0.25 207	0.13 138	0.40 146	0.23 174	0.19 285	0.34 253	0.21 187	0.45 200	0.44 243	0.38 258	0.41 207	0.38 231	0.27 213	0.27 111	0.35 268	0.08 101	0.07 160	0.08 67	0.07 52	0.11 229	0.07 66

DSFCA	0.27 224	0.13 138	0.36 106	0.20 59	0.17 248	0.38 279	0.31 307	0.47 217	0.43 229	0.43 304	0.37 170	0.39 242	0.29 239	0.52 232	0.32 253	0.12 264	0.10 273	0.10 186	0.11 252	0.11 229	0.10 210

MSMDNet	0.23 162	0.13 138	0.48 223	0.20 59	0.13 133	0.28 176	0.16 39	0.46 210	0.46 269	0.29 125	0.36 161	0.37 226	0.24 172	0.28 123	0.20 142	0.09 167	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.11 229	0.09 165

ccs_rob	0.23 162	0.13 138	0.47 214	0.20 59	0.13 133	0.26 156	0.17 60	0.44 192	0.44 243	0.29 125	0.37 170	0.38 231	0.23 157	0.29 136	0.21 163	0.09 167	0.06 72	0.11 233	0.08 112	0.11 229	0.09 165

DISCO	0.32 275	0.13 138	0.51 244	0.25 248	0.16 231	0.48 328	0.25 259	0.50 242	0.57 329	0.37 250	0.45 255	0.62 340	0.36 285	0.64 285	0.49 320	0.09 167	0.07 160	0.09 122	0.08 112	0.12 255	0.11 235

ACVNet-DCA	0.18 56	0.14 167	0.38 130	0.23 174	0.11 43	0.31 223	0.19 126	0.41 166	0.27 76	0.17 30	0.19 27	0.13 12	0.18 111	0.28 123	0.11 1	0.08 101	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.09 143	0.09 165

xx1	0.20 105	0.14 167	0.38 130	0.23 174	0.11 43	0.31 223	0.19 126	0.35 107	0.47 274	0.17 30	0.19 27	0.28 156	0.24 172	0.28 123	0.11 1	0.08 101	0.05 6	0.10 186	0.09 187	0.09 143	0.09 165

1test111	0.19 92	0.14 167	0.38 130	0.23 174	0.11 43	0.31 223	0.19 126	0.41 166	0.27 76	0.17 30	0.19 27	0.13 12	0.18 111	0.34 171	0.22 177	0.08 101	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.09 143	0.09 165

cc1	0.18 56	0.14 167	0.38 130	0.23 174	0.11 43	0.31 223	0.19 126	0.35 107	0.47 274	0.17 30	0.19 27	0.13 12	0.18 111	0.28 123	0.11 1	0.08 101	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.08 82	0.08 113

tt1	0.18 56	0.14 167	0.35 89	0.23 174	0.11 43	0.30 212	0.19 126	0.35 107	0.44 243	0.17 30	0.19 27	0.13 12	0.16 66	0.27 111	0.11 1	0.08 101	0.05 6	0.08 67	0.06 24	0.08 82	0.08 113

CRFU-Net	0.28 241	0.14 167	0.45 201	0.25 248	0.15 208	0.45 316	0.23 223	0.50 242	0.30 116	0.43 304	0.41 207	0.48 295	0.46 330	0.43 201	0.29 237	0.11 237	0.10 273	0.09 122	0.08 112	0.10 192	0.10 210

hknet	0.25 207	0.14 167	0.40 146	0.25 248	0.15 208	0.35 262	0.21 187	0.56 307	0.37 177	0.34 213	0.35 151	0.43 268	0.27 213	0.37 186	0.21 163	0.09 167	0.07 160	0.11 233	0.10 219	0.09 143	0.09 165

GMOStereo	0.18 56	0.14 167	0.30 44	0.22 132	0.12 79	0.20 57	0.27 275	0.26 15	0.28 89	0.31 170	0.32 119	0.26 133	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 160	0.10 186	0.08 112	0.08 82	0.05 1

error version	0.18 56	0.14 167	0.30 44	0.22 132	0.12 79	0.20 57	0.27 275	0.26 15	0.28 89	0.31 170	0.32 119	0.26 133	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 160	0.10 186	0.08 112	0.08 82	0.05 1

test-v	0.18 56	0.14 167	0.30 44	0.22 132	0.12 79	0.20 57	0.27 275	0.26 15	0.28 89	0.31 170	0.32 119	0.26 133	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 160	0.10 186	0.08 112	0.08 82	0.05 1

GwcNet-ADL	0.22 145	0.14 167	0.58 271	0.24 211	0.13 133	0.22 95	0.23 223	0.49 234	0.40 209	0.27 91	0.29 91	0.30 173	0.20 132	0.26 96	0.23 191	0.09 167	0.07 160	0.07 14	0.07 52	0.09 143	0.09 165

OMP-Stereo	0.23 162	0.14 167	0.35 89	0.29 320	0.13 133	0.21 75	0.16 39	0.37 132	0.33 145	0.34 213	0.30 102	0.34 202	0.19 124	0.70 303	0.24 200	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.07 52	0.07 37	0.06 18

test-2	0.18 56	0.14 167	0.30 44	0.22 132	0.12 79	0.20 57	0.27 275	0.26 15	0.28 89	0.31 170	0.32 119	0.26 133	0.17 89	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 160	0.10 186	0.08 112	0.08 82	0.05 1

raft+_RVC	0.18 56	0.14 167	0.32 62	0.21 88	0.15 208	0.21 75	0.16 39	0.38 138	0.34 152	0.21 52	0.28 82	0.20 62	0.15 52	0.24 60	0.19 131	0.08 101	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.08 113

sCroCo_RVC	0.18 56	0.14 167	0.49 228	0.27 300	0.18 267	0.22 95	0.17 60	0.27 22	0.23 46	0.14 9	0.22 49	0.17 42	0.14 45	0.21 42	0.15 53	0.10 209	0.11 290	0.09 122	0.09 187	0.09 143	0.09 165

Anonymous	0.20 105	0.14 167	0.47 214	0.27 300	0.20 299	0.25 138	0.25 259	0.32 70	0.26 67	0.18 41	0.18 24	0.15 29	0.19 124	0.24 60	0.18 107	0.10 209	0.09 255	0.09 122	0.09 187	0.15 292	0.13 269

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 38	0.14 167	0.32 62	0.20 59	0.09 7	0.19 36	0.17 60	0.32 70	0.30 116	0.25 78	0.33 138	0.20 62	0.17 89	0.19 27	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 52	0.07 37	0.05 1

MMNet	0.27 224	0.14 167	0.49 228	0.24 211	0.17 248	0.47 324	0.22 203	0.45 200	0.51 303	0.39 273	0.41 207	0.36 221	0.33 270	0.39 192	0.34 264	0.08 101	0.07 160	0.09 122	0.09 187	0.10 192	0.08 113

delet	0.27 224	0.14 167	0.40 146	0.23 174	0.19 285	0.41 294	0.29 292	0.49 234	0.48 283	0.33 197	0.41 207	0.37 226	0.30 248	0.48 214	0.34 264	0.09 167	0.09 255	0.11 233	0.12 284	0.08 82	0.08 113

UNet	0.28 241	0.14 167	0.69 305	0.23 174	0.20 299	0.44 311	0.22 203	0.50 242	0.40 209	0.34 213	0.39 192	0.43 268	0.33 270	0.40 195	0.31 247	0.09 167	0.07 160	0.10 186	0.08 112	0.10 192	0.08 113

HGLStereo	0.27 224	0.14 167	0.46 207	0.24 211	0.21 307	0.33 240	0.23 223	0.50 242	0.42 224	0.35 229	0.48 278	0.41 258	0.33 270	0.45 207	0.33 260	0.11 237	0.10 273	0.09 122	0.09 187	0.10 192	0.12 257

GANet-RSSM	0.24 185	0.14 167	0.36 106	0.21 88	0.14 167	0.27 163	0.21 187	0.45 200	0.33 145	0.29 125	0.39 192	0.39 242	0.28 226	0.58 258	0.23 191	0.11 237	0.07 160	0.09 122	0.09 187	0.10 192	0.09 165

DMCA	0.22 145	0.14 167	0.36 106	0.22 132	0.14 167	0.27 163	0.20 164	0.43 188	0.38 190	0.31 170	0.32 119	0.33 196	0.24 172	0.24 60	0.28 227	0.11 237	0.08 226	0.10 186	0.08 112	0.10 192	0.11 235

RASNet	0.28 241	0.14 167	0.44 191	0.22 132	0.18 267	0.32 231	0.19 126	0.48 228	0.38 190	0.29 125	0.43 233	0.47 290	0.37 293	0.79 336	0.36 274	0.09 167	0.07 160	0.07 14	0.09 187	0.07 37	0.07 66

MDST_ROB	0.48 344	0.14 167	0.95 357	0.30 327	0.21 307	1.33 400	0.32 311	0.77 377	0.56 326	1.06 386	0.71 347	0.49 299	0.35 281	1.26 388	0.38 277	0.13 280	0.11 290	0.16 325	0.13 302	0.12 255	0.12 257

MyStereo8	0.22 145	0.15 192	0.63 290	0.21 88	0.17 248	0.31 223	0.16 39	0.36 126	0.32 134	0.28 100	0.36 161	0.25 114	0.18 111	0.25 83	0.28 227	0.08 101	0.07 160	0.08 67	0.07 52	0.10 192	0.12 257

CASS	0.21 119	0.15 192	0.32 62	0.26 277	0.11 43	0.28 176	0.19 126	0.39 149	0.30 116	0.32 188	0.34 144	0.25 114	0.24 172	0.25 83	0.20 142	0.13 280	0.08 226	0.11 233	0.09 187	0.11 229	0.11 235
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 23	0.15 192	0.28 31	0.25 248	0.18 267	0.11 1	0.19 126	0.28 34	0.21 27	0.13 3	0.16 17	0.15 29	0.12 15	0.17 11	0.14 41	0.07 16	0.07 160	0.08 67	0.06 24	0.08 82	0.07 66

NINENet	0.25 207	0.15 192	0.37 111	0.23 174	0.16 231	0.43 309	0.17 60	0.60 334	0.46 269	0.32 188	0.37 170	0.32 189	0.20 132	0.42 199	0.21 163	0.10 209	0.10 273	0.12 266	0.08 112	0.11 229	0.10 210

Sa-1000	0.22 145	0.15 192	0.35 89	0.23 174	0.13 133	0.28 176	0.23 223	0.47 217	0.39 196	0.30 153	0.50 281	0.26 133	0.19 124	0.33 165	0.16 70	0.07 16	0.06 72	0.10 186	0.11 252	0.08 82	0.06 18

CSP-Net	0.27 224	0.15 192	0.30 44	0.21 88	0.14 167	0.44 311	0.24 245	0.50 242	0.40 209	0.41 290	0.43 233	0.42 265	0.26 196	0.66 295	0.28 227	0.12 264	0.08 226	0.08 67	0.08 112	0.10 192	0.09 165

IPLG	0.21 119	0.15 192	0.53 251	0.21 88	0.12 79	0.28 176	0.17 60	0.42 178	0.30 116	0.33 197	0.32 119	0.15 29	0.17 89	0.50 221	0.21 163	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

MIPNet	0.21 119	0.15 192	0.52 248	0.21 88	0.12 79	0.27 163	0.20 164	0.45 200	0.37 177	0.30 153	0.23 51	0.19 60	0.24 172	0.27 111	0.19 131	0.07 16	0.05 6	0.08 67	0.07 52	0.07 37	0.06 18

PSMNet-ADL	0.25 207	0.15 192	0.32 62	0.26 277	0.14 167	0.31 223	0.22 203	0.44 192	0.36 168	0.27 91	0.33 138	0.41 258	0.28 226	0.61 270	0.29 237	0.11 237	0.09 255	0.09 122	0.11 252	0.10 192	0.10 210

rafts_anoy	0.18 56	0.15 192	0.35 89	0.22 132	0.14 167	0.19 36	0.17 60	0.32 70	0.30 116	0.23 59	0.25 67	0.20 62	0.16 66	0.22 47	0.19 131	0.08 101	0.07 160	0.10 186	0.12 284	0.09 143	0.08 113

pcwnet_v2	0.32 275	0.15 192	1.26 382	0.23 174	0.18 267	0.32 231	0.18 89	0.59 326	0.60 335	0.36 245	0.45 255	0.35 216	0.29 239	0.36 184	0.25 209	0.14 303	0.11 290	0.12 266	0.11 252	0.14 280	0.15 295

RALCasStereoNet	0.18 56	0.15 192	0.33 76	0.21 88	0.14 167	0.21 75	0.18 89	0.31 62	0.25 60	0.21 52	0.29 91	0.22 77	0.15 52	0.27 111	0.17 93	0.08 101	0.10 273	0.07 14	0.06 24	0.09 143	0.09 165

ADLNet	0.28 241	0.15 192	0.42 175	0.23 174	0.19 285	0.34 253	0.23 223	0.53 276	0.43 229	0.42 298	0.41 207	0.44 278	0.27 213	0.55 242	0.35 268	0.11 237	0.08 226	0.11 233	0.11 252	0.11 229	0.12 257

AFF-stereo	0.18 56	0.15 192	0.32 62	0.21 88	0.10 20	0.18 14	0.18 89	0.33 84	0.27 76	0.25 78	0.37 170	0.25 114	0.17 89	0.24 60	0.15 53	0.06 1	0.05 6	0.08 67	0.08 112	0.07 37	0.05 1

cf-r	0.24 185	0.15 192	0.44 191	0.21 88	0.14 167	0.27 163	0.22 203	0.42 178	0.40 209	0.30 153	0.42 221	0.42 265	0.26 196	0.43 201	0.25 209	0.11 237	0.06 72	0.08 67	0.10 219	0.08 82	0.08 113

PSMNet-RSSM	0.24 185	0.15 192	0.36 106	0.21 88	0.14 167	0.25 138	0.20 164	0.48 228	0.37 177	0.30 153	0.44 243	0.38 231	0.26 196	0.52 232	0.22 177	0.12 264	0.07 160	0.11 233	0.13 302	0.10 192	0.09 165

CFNet-ft	0.24 185	0.15 192	0.35 89	0.18 8	0.15 208	0.30 212	0.21 187	0.39 149	0.36 168	0.28 100	0.40 199	0.43 268	0.25 187	0.47 212	0.24 200	0.12 264	0.07 160	0.12 266	0.11 252	0.12 255	0.09 165

CFNet_RVC	0.24 185	0.15 192	0.35 89	0.18 8	0.15 208	0.30 212	0.21 187	0.39 149	0.36 168	0.28 100	0.40 199	0.43 268	0.25 187	0.47 212	0.24 200	0.12 264	0.07 160	0.12 266	0.11 252	0.12 255	0.09 165

4D-IteraStereo	0.17 38	0.16 210	0.50 238	0.21 88	0.14 167	0.19 36	0.17 60	0.28 34	0.28 89	0.23 59	0.20 37	0.20 62	0.11 9	0.19 27	0.14 41	0.06 1	0.04 1	0.10 186	0.08 112	0.08 82	0.06 18

CBFPSM	0.27 224	0.16 210	0.67 300	0.20 59	0.14 167	0.38 279	0.25 259	0.40 156	0.36 168	0.33 197	0.36 161	0.56 322	0.38 297	0.32 159	0.38 277	0.08 101	0.08 226	0.07 14	0.08 112	0.09 143	0.11 235

ToySt	0.24 185	0.16 210	0.48 223	0.21 88	0.13 133	0.29 195	0.29 292	0.39 149	0.39 196	0.27 91	0.35 151	0.39 242	0.31 260	0.31 153	0.29 237	0.08 101	0.09 255	0.10 186	0.11 252	0.11 229	0.10 210

ssnet_v2	0.28 241	0.16 210	0.44 191	0.22 132	0.15 208	0.40 291	0.30 302	0.57 314	0.46 269	0.38 258	0.36 161	0.47 290	0.29 239	0.38 190	0.39 285	0.13 280	0.11 290	0.11 233	0.11 252	0.11 229	0.11 235

TestStereo1	0.21 119	0.16 210	0.32 62	0.26 277	0.13 133	0.26 156	0.27 275	0.40 156	0.36 168	0.29 125	0.39 192	0.22 77	0.21 137	0.33 165	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.07 66

RAFT_CTSACE	0.21 119	0.16 210	0.41 168	0.25 248	0.15 208	0.22 95	0.24 245	0.32 70	0.28 89	0.33 197	0.51 287	0.29 163	0.17 89	0.32 159	0.13 25	0.06 1	0.07 160	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.06 18

SA-5K	0.21 119	0.16 210	0.32 62	0.26 277	0.13 133	0.26 156	0.27 275	0.40 156	0.36 168	0.29 125	0.39 192	0.22 77	0.21 137	0.33 165	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.08 82	0.07 66

SA	0.22 145	0.16 210	0.36 106	0.23 174	0.13 133	0.24 127	0.23 223	0.45 200	0.40 209	0.27 91	0.44 243	0.23 96	0.23 157	0.33 165	0.17 93	0.07 16	0.06 72	0.10 186	0.11 252	0.08 82	0.06 18

AACVNet	0.26 217	0.16 210	0.37 111	0.22 132	0.14 167	0.29 195	0.19 126	0.41 166	0.31 126	0.38 258	0.42 221	0.43 268	0.28 226	0.73 313	0.25 209	0.11 237	0.08 226	0.11 233	0.09 187	0.13 268	0.11 235

psm_up	0.29 251	0.16 210	0.41 168	0.26 277	0.17 248	0.32 231	0.26 270	0.55 293	0.43 229	0.36 245	0.40 199	0.45 282	0.37 293	0.58 258	0.30 243	0.11 237	0.12 307	0.13 285	0.12 284	0.10 192	0.10 210

UCFNet_RVC	0.24 185	0.16 210	0.34 81	0.18 8	0.15 208	0.33 240	0.16 39	0.46 210	0.35 158	0.29 125	0.35 151	0.39 242	0.25 187	0.34 171	0.22 177	0.13 280	0.08 226	0.13 285	0.14 313	0.13 268	0.12 257

AdaStereo	0.24 185	0.16 210	0.37 111	0.24 211	0.12 79	0.32 231	0.17 60	0.54 283	0.42 224	0.33 197	0.38 180	0.35 216	0.21 137	0.30 148	0.22 177	0.14 303	0.06 72	0.13 285	0.08 112	0.11 229	0.08 113
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.
NVstereo2D	0.31 266	0.16 210	0.54 254	0.24 211	0.22 322	0.42 301	0.28 288	0.58 321	0.56 326	0.28 100	0.38 180	0.40 255	0.30 248	0.71 306	0.28 227	0.13 280	0.08 226	0.13 285	0.10 219	0.19 330	0.16 302

MLCV	0.22 145	0.16 210	0.44 191	0.21 88	0.08 2	0.29 195	0.19 126	0.38 138	0.37 177	0.38 258	0.44 243	0.31 181	0.21 137	0.41 197	0.24 200	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

HSM	0.28 241	0.16 210	0.35 89	0.20 59	0.15 208	0.33 240	0.19 126	0.53 276	0.37 177	0.36 245	0.38 180	0.67 356	0.31 260	0.89 356	0.23 191	0.08 101	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.08 82	0.08 113

DLCB_ROB	0.28 241	0.16 210	0.34 81	0.27 300	0.16 231	0.38 279	0.25 259	0.48 228	0.43 229	0.46 317	0.46 265	0.51 309	0.33 270	0.53 237	0.33 260	0.10 209	0.10 273	0.11 233	0.11 252	0.10 192	0.09 165

raft_robust	0.22 145	0.17 226	0.30 44	0.22 132	0.12 79	0.23 112	0.22 203	0.49 234	0.48 283	0.32 188	0.32 119	0.26 133	0.23 157	0.53 237	0.15 53	0.07 16	0.06 72	0.08 67	0.10 219	0.08 82	0.06 18

ADLNet2	0.30 259	0.17 226	0.72 315	0.23 174	0.17 248	0.36 267	0.24 245	0.52 265	0.51 303	0.32 188	0.38 180	0.45 282	0.30 248	0.69 300	0.35 268	0.10 209	0.08 226	0.09 122	0.09 187	0.12 255	0.10 210

TRStereo	0.19 92	0.17 226	0.47 214	0.23 174	0.19 285	0.19 36	0.16 39	0.52 265	0.28 89	0.20 43	0.19 27	0.21 70	0.13 35	0.24 60	0.13 25	0.09 167	0.06 72	0.09 122	0.11 252	0.06 6	0.06 18

RAFT	0.21 119	0.17 226	0.32 62	0.24 211	0.12 79	0.25 138	0.27 275	0.35 107	0.28 89	0.33 197	0.33 138	0.38 231	0.22 148	0.29 136	0.17 93	0.08 101	0.08 226	0.11 233	0.10 219	0.10 192	0.06 18

111	0.20 105	0.17 226	0.40 146	0.18 8	0.09 7	0.24 127	0.17 60	0.41 166	0.45 255	0.23 59	0.29 91	0.29 163	0.21 137	0.24 60	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.07 37	0.08 113

hitnet-ft	0.29 251	0.17 226	0.40 146	0.19 26	0.14 167	0.39 286	0.23 223	0.44 192	0.41 220	0.36 245	0.46 265	0.53 316	0.34 277	0.76 327	0.32 253	0.14 303	0.10 273	0.13 285	0.10 219	0.15 292	0.13 269

GwcNet-RSSM	0.26 217	0.17 226	0.46 207	0.21 88	0.13 133	0.28 176	0.23 223	0.44 192	0.42 224	0.31 170	0.45 255	0.40 255	0.26 196	0.55 242	0.28 227	0.11 237	0.07 160	0.09 122	0.10 219	0.09 143	0.08 113

stereogan	0.37 306	0.17 226	0.65 296	0.27 300	0.22 322	0.62 357	0.26 270	0.59 326	0.63 343	0.43 304	0.60 322	0.67 356	0.42 317	0.68 298	0.35 268	0.13 280	0.14 321	0.14 304	0.12 284	0.19 330	0.17 310

HITNet	0.20 105	0.17 226	0.43 185	0.19 26	0.08 2	0.27 163	0.14 13	0.42 178	0.30 116	0.29 125	0.32 119	0.27 141	0.21 137	0.28 123	0.25 209	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.09 143	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
StereoDRNet-Refined	0.27 224	0.17 226	0.35 89	0.25 248	0.14 167	0.37 272	0.21 187	0.47 217	0.41 220	0.44 310	0.51 287	0.41 258	0.28 226	0.45 207	0.37 275	0.09 167	0.06 72	0.11 233	0.11 252	0.10 192	0.10 210
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 281	0.17 226	0.61 280	0.27 300	0.19 285	0.46 318	0.29 292	0.65 354	0.51 303	0.47 324	0.46 265	0.44 278	0.34 277	0.62 278	0.41 297	0.12 264	0.08 226	0.13 285	0.12 284	0.12 255	0.10 210

SGM-Forest	0.36 297	0.17 226	0.47 214	0.23 174	0.16 231	0.45 316	0.41 348	0.55 293	0.48 283	0.52 339	0.60 322	0.52 312	0.41 309	0.85 349	0.50 325	0.17 336	0.17 347	0.17 331	0.15 321	0.15 292	0.15 295
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
whm_eth	0.23 162	0.18 238	0.56 263	0.24 211	0.19 285	0.21 75	0.18 89	0.37 132	0.40 209	0.31 170	0.60 322	0.15 29	0.17 89	0.26 96	0.19 131	0.09 167	0.08 226	0.10 186	0.09 187	0.09 143	0.11 235

StereoVision	0.22 145	0.18 238	0.37 111	0.27 300	0.17 248	0.23 112	0.22 203	0.38 138	0.31 126	0.20 43	0.51 287	0.22 77	0.16 66	0.28 123	0.18 107	0.11 237	0.12 307	0.13 285	0.13 302	0.10 192	0.07 66

LL-Strereo2	0.18 56	0.18 238	0.39 141	0.22 132	0.12 79	0.24 127	0.13 3	0.31 62	0.23 46	0.24 72	0.20 37	0.24 107	0.12 15	0.26 96	0.15 53	0.06 1	0.06 72	0.12 266	0.09 187	0.08 82	0.07 66

iinet-f	0.30 259	0.18 238	1.03 368	0.20 59	0.15 208	0.44 311	0.22 203	0.45 200	0.37 177	0.35 229	0.44 243	0.41 258	0.34 277	0.34 171	0.40 291	0.10 209	0.09 255	0.08 67	0.08 112	0.13 268	0.11 235

RAFT+CT+SA	0.21 119	0.18 238	0.33 76	0.25 248	0.18 267	0.23 112	0.29 292	0.40 156	0.36 168	0.24 72	0.38 180	0.18 49	0.16 66	0.32 159	0.16 70	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.12 284	0.09 143	0.09 165

iRaft-Stereo_5w	0.23 162	0.18 238	0.44 191	0.22 132	0.13 133	0.19 36	0.19 126	0.37 132	0.32 134	0.28 100	0.37 170	0.34 202	0.23 157	0.65 291	0.27 225	0.06 1	0.06 72	0.08 67	0.07 52	0.09 143	0.08 113

LMCR-Stereo	0.26 217	0.18 238	0.49 228	0.28 317	0.14 167	0.36 267	0.23 223	0.54 283	0.34 152	0.39 273	0.40 199	0.29 163	0.29 239	0.37 186	0.27 225	0.11 237	0.07 160	0.09 122	0.07 52	0.13 268	0.09 165

Anonymous3	0.23 162	0.18 238	0.63 290	0.27 300	0.18 267	0.41 294	0.23 223	0.43 188	0.35 158	0.23 59	0.27 78	0.20 62	0.18 111	0.27 111	0.18 107	0.12 264	0.11 290	0.10 186	0.10 219	0.11 229	0.12 257

XX-TBD	0.15 23	0.18 238	0.28 31	0.22 132	0.10 20	0.22 95	0.15 26	0.22 4	0.27 76	0.22 56	0.26 73	0.14 23	0.12 15	0.16 7	0.13 25	0.08 101	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

RALAANet	0.19 92	0.18 238	0.37 111	0.23 174	0.14 167	0.23 112	0.13 3	0.37 132	0.29 107	0.28 100	0.26 73	0.25 114	0.15 52	0.26 96	0.18 107	0.08 101	0.06 72	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.06 18

FAT-Stereo	0.36 297	0.18 238	0.73 318	0.26 277	0.18 267	0.33 240	0.29 292	0.60 334	0.59 332	0.46 317	0.60 322	0.60 334	0.50 341	0.61 270	0.34 264	0.13 280	0.14 321	0.13 285	0.12 284	0.14 280	0.18 323

BEATNet_4x	0.22 145	0.18 238	0.47 214	0.22 132	0.10 20	0.28 176	0.14 13	0.46 210	0.32 134	0.31 170	0.34 144	0.31 181	0.25 187	0.31 153	0.29 237	0.08 101	0.06 72	0.08 67	0.06 24	0.10 192	0.08 113

RYNet	0.37 306	0.18 238	0.59 275	0.25 248	0.28 355	0.61 356	0.32 311	0.59 326	0.59 332	0.41 290	0.38 180	0.57 326	0.39 302	0.87 352	0.53 330	0.11 237	0.08 226	0.12 266	0.11 252	0.18 326	0.18 323

iResNet	0.24 185	0.18 238	0.61 280	0.25 248	0.11 43	0.29 195	0.21 187	0.42 178	0.43 229	0.33 197	0.43 233	0.27 141	0.22 148	0.34 171	0.26 221	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 24	0.08 82	0.07 66

CBMV_ROB	0.33 281	0.18 238	0.53 251	0.21 88	0.14 167	0.33 240	0.20 164	0.51 255	0.45 255	0.51 333	0.55 307	0.45 282	0.42 317	0.71 306	0.32 253	0.18 346	0.19 357	0.23 357	0.21 354	0.14 280	0.15 295

test_5	0.23 162	0.19 253	0.38 130	0.26 277	0.18 267	0.25 138	0.29 292	0.40 156	0.37 177	0.29 125	0.40 199	0.25 114	0.22 148	0.34 171	0.18 107	0.07 16	0.05 6	0.09 122	0.09 187	0.10 192	0.10 210

AASNet	0.27 224	0.19 253	0.49 228	0.26 277	0.17 248	0.34 253	0.20 164	0.62 346	0.48 283	0.35 229	0.40 199	0.32 189	0.25 187	0.28 123	0.34 264	0.11 237	0.09 255	0.10 186	0.08 112	0.13 268	0.11 235

AnonymousM	0.17 38	0.19 253	0.24 11	0.18 8	0.10 20	0.18 14	0.17 60	0.30 56	0.23 46	0.26 87	0.20 37	0.18 49	0.14 45	0.19 27	0.14 41	0.09 167	0.06 72	0.38 376	0.15 321	0.06 6	0.05 1

TestStereo	0.21 119	0.19 253	0.40 146	0.25 248	0.10 20	0.22 95	0.21 187	0.31 62	0.31 126	0.23 59	0.34 144	0.22 77	0.18 111	0.62 278	0.18 107	0.08 101	0.06 72	0.10 186	0.07 52	0.11 229	0.06 18

CVANet_RVC	0.30 259	0.19 253	0.41 168	0.26 277	0.16 231	0.33 240	0.26 270	0.52 265	0.47 274	0.40 281	0.46 265	0.43 268	0.31 260	0.89 356	0.26 221	0.14 303	0.09 255	0.14 304	0.13 302	0.14 280	0.10 210

DeepPruner_ROB	0.26 217	0.19 253	0.44 191	0.21 88	0.16 231	0.30 212	0.21 187	0.52 265	0.32 134	0.35 229	0.38 180	0.39 242	0.26 196	0.42 199	0.24 200	0.15 314	0.11 290	0.11 233	0.11 252	0.14 280	0.13 269

iResNet_ROB	0.25 207	0.19 253	0.40 146	0.20 59	0.12 79	0.30 212	0.16 39	0.55 293	0.53 314	0.38 258	0.43 233	0.37 226	0.26 196	0.38 190	0.22 177	0.08 101	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 143	0.09 165

SGM_RVC	0.50 348	0.19 253	0.50 238	0.25 248	0.15 208	0.69 363	0.39 344	0.68 368	0.82 370	0.95 380	0.84 363	1.13 380	0.76 372	1.16 381	0.60 340	0.16 326	0.16 342	0.16 325	0.16 332	0.16 300	0.17 310
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispNO	0.29 251	0.20 261	0.71 314	0.25 248	0.16 231	0.25 138	0.30 302	0.45 200	0.52 309	0.35 229	0.43 233	0.36 221	0.30 248	0.74 320	0.31 247	0.10 209	0.08 226	0.09 122	0.08 112	0.09 143	0.08 113

fast-acv-ft	0.31 266	0.20 261	0.81 331	0.24 211	0.18 267	0.46 318	0.27 275	0.41 166	0.49 292	0.39 273	0.55 307	0.49 299	0.35 281	0.37 186	0.38 277	0.11 237	0.11 290	0.11 233	0.12 284	0.12 255	0.09 165

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 259	0.20 261	0.70 311	0.21 88	0.17 248	0.46 318	0.27 275	0.50 242	0.49 292	0.42 298	0.55 307	0.43 268	0.30 248	0.46 209	0.38 277	0.09 167	0.06 72	0.07 14	0.06 24	0.11 229	0.10 210

ACRE	0.21 119	0.20 261	0.62 288	0.23 174	0.15 208	0.24 127	0.20 164	0.35 107	0.28 89	0.31 170	0.32 119	0.22 77	0.15 52	0.25 83	0.20 142	0.08 101	0.07 160	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.08 113

SACVNet	0.30 259	0.20 261	0.41 168	0.25 248	0.18 267	0.34 253	0.25 259	0.52 265	0.40 209	0.41 290	0.44 243	0.46 288	0.32 267	0.71 306	0.25 209	0.13 280	0.10 273	0.12 266	0.12 284	0.16 300	0.17 310

GEStereo_RVC	0.27 224	0.20 261	0.44 191	0.27 300	0.16 231	0.33 240	0.25 259	0.56 307	0.54 317	0.34 213	0.38 180	0.34 202	0.25 187	0.51 226	0.28 227	0.12 264	0.08 226	0.09 122	0.08 112	0.11 229	0.11 235

APVNet	0.36 297	0.20 261	0.70 311	0.26 277	0.22 322	0.52 344	0.35 326	0.61 338	0.44 243	0.38 258	0.52 295	0.48 295	0.38 297	0.84 348	0.46 314	0.13 280	0.14 321	0.15 316	0.16 332	0.16 300	0.15 295

S-Stereo	0.38 312	0.20 261	1.05 369	0.27 300	0.22 322	0.38 279	0.32 311	0.55 293	0.66 346	0.39 273	0.59 317	0.49 299	0.41 309	0.75 322	0.40 291	0.12 264	0.15 335	0.13 285	0.13 302	0.16 300	0.21 347

STTStereo	0.28 241	0.20 261	0.61 280	0.25 248	0.17 248	0.29 195	0.24 245	0.47 217	0.39 196	0.39 273	0.41 207	0.44 278	0.28 226	0.40 195	0.28 227	0.13 280	0.12 307	0.13 285	0.16 332	0.12 255	0.11 235

CFNet	0.27 224	0.20 261	0.44 191	0.22 132	0.14 167	0.33 240	0.14 13	0.51 255	0.45 255	0.30 153	0.40 199	0.38 231	0.27 213	0.76 327	0.25 209	0.09 167	0.07 160	0.11 233	0.11 252	0.11 229	0.08 113

LE_ROB	1.76 406	0.20 261	2.68 407	0.48 377	0.52 383	0.78 374	0.96 402	0.84 386	6.61 418	7.40 419	2.08 406	2.08 399	4.83 414	1.27 389	3.79 414	0.10 209	0.08 226	0.12 266	0.11 252	0.11 229	0.10 210

NOSS_ROB	0.31 266	0.20 261	0.35 89	0.24 211	0.16 231	0.32 231	0.19 126	0.52 265	0.48 283	0.33 197	0.36 161	0.42 265	0.28 226	0.93 362	0.24 200	0.19 351	0.20 362	0.24 359	0.22 361	0.17 315	0.17 310

XPNet_ROB	0.33 281	0.20 261	0.43 185	0.27 300	0.18 267	0.37 272	0.31 307	0.55 293	0.50 300	0.51 333	0.53 300	0.58 329	0.37 293	0.63 283	0.45 308	0.17 336	0.12 307	0.13 285	0.12 284	0.15 292	0.14 286

pmcnn	0.50 348	0.20 261	0.78 321	0.24 211	0.26 350	0.39 286	0.30 302	0.51 255	0.50 300	0.54 346	1.23 383	2.52 406	0.37 293	0.77 333	0.95 367	0.08 101	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 192	0.08 113

GMStereo_Zeroshot	0.24 185	0.21 275	0.45 201	0.26 277	0.13 133	0.28 176	0.15 26	0.39 149	0.35 158	0.37 250	0.43 233	0.40 255	0.17 89	0.34 171	0.20 142	0.12 264	0.07 160	0.13 285	0.07 52	0.16 300	0.09 165

SDNR	0.42 329	0.21 275	0.82 334	0.21 88	0.18 267	1.27 397	0.17 60	0.50 242	0.49 292	0.42 298	0.81 360	0.38 231	0.27 213	1.19 382	0.38 277	0.23 358	0.24 372	0.17 331	0.13 302	0.17 315	0.20 340

Anonymous_2	0.37 306	0.21 275	0.47 214	0.20 59	0.21 307	0.42 301	0.26 270	0.38 138	0.29 107	0.33 197	0.30 102	0.44 278	0.38 297	0.36 184	0.29 237	0.26 363	0.29 380	0.44 380	1.41 414	0.34 373	0.21 347

CIPLG	0.21 119	0.21 275	0.55 259	0.23 174	0.15 208	0.25 138	0.20 164	0.35 107	0.29 107	0.31 170	0.33 138	0.22 77	0.15 52	0.26 96	0.20 142	0.08 101	0.07 160	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.08 113

sAnonymous2	0.20 105	0.21 275	0.58 271	0.24 211	0.17 248	0.22 95	0.19 126	0.34 90	0.28 89	0.17 30	0.19 27	0.17 42	0.16 66	0.17 11	0.14 41	0.10 209	0.07 160	0.09 122	0.08 112	0.23 350	0.17 310

CroCo_RVC	0.20 105	0.21 275	0.58 271	0.24 211	0.17 248	0.22 95	0.19 126	0.34 90	0.28 89	0.17 30	0.19 27	0.17 42	0.16 66	0.17 11	0.14 41	0.10 209	0.07 160	0.09 122	0.08 112	0.23 350	0.17 310

ARAFT	0.24 185	0.21 275	0.78 321	0.22 132	0.12 79	0.29 195	0.24 245	0.43 188	0.32 134	0.33 197	0.28 82	0.28 156	0.19 124	0.49 219	0.18 107	0.07 16	0.06 72	0.12 266	0.11 252	0.09 143	0.06 18

DMCA-RVC	0.27 224	0.21 275	0.61 280	0.28 317	0.17 248	0.29 195	0.21 187	0.42 178	0.35 158	0.40 281	0.37 170	0.39 242	0.36 285	0.43 201	0.30 243	0.13 280	0.10 273	0.15 316	0.11 252	0.13 268	0.10 210

TDLM	0.30 259	0.21 275	0.38 130	0.28 317	0.15 208	0.33 240	0.32 311	0.52 265	0.47 274	0.38 258	0.43 233	0.39 242	0.29 239	0.91 360	0.28 227	0.14 303	0.08 226	0.13 285	0.11 252	0.12 255	0.10 210

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 224	0.21 275	0.59 275	0.25 248	0.18 267	0.29 195	0.22 203	0.50 242	0.40 209	0.38 258	0.41 207	0.43 268	0.27 213	0.43 201	0.29 237	0.11 237	0.08 226	0.10 186	0.10 219	0.10 192	0.11 235
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 352	0.21 275	0.65 296	0.25 248	0.21 307	0.58 351	0.32 311	0.54 283	0.55 323	0.95 380	1.40 388	1.28 386	0.81 377	0.73 313	0.62 343	0.18 346	0.15 335	0.15 316	0.15 321	0.19 330	0.19 330

CBMV	0.33 281	0.21 275	0.54 254	0.23 174	0.13 133	0.42 301	0.33 321	0.53 276	0.48 283	0.52 339	0.49 279	0.50 305	0.41 309	0.56 250	0.31 247	0.15 314	0.16 342	0.18 338	0.16 332	0.13 268	0.13 269
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IPLGR_C	0.21 119	0.22 287	0.60 277	0.23 174	0.15 208	0.24 127	0.20 164	0.35 107	0.29 107	0.31 170	0.32 119	0.22 77	0.15 52	0.25 83	0.20 142	0.08 101	0.07 160	0.07 14	0.07 52	0.08 82	0.08 113

RP	0.35 293	0.22 287	0.51 244	0.31 334	0.24 338	0.37 272	0.28 288	0.50 242	0.58 331	0.40 281	0.63 334	0.61 338	0.47 333	0.61 270	0.39 285	0.16 326	0.15 335	0.17 331	0.15 321	0.17 315	0.17 310

edge stereo	0.39 318	0.22 287	0.81 331	0.27 300	0.22 322	0.37 272	0.24 245	0.56 307	0.54 317	0.53 344	0.60 322	0.71 364	0.50 341	0.78 334	0.40 291	0.16 326	0.14 321	0.19 345	0.14 313	0.16 300	0.17 310

ADCL	0.47 342	0.22 287	1.00 362	0.27 300	0.19 285	0.74 368	0.64 382	0.54 283	0.69 354	0.56 348	0.71 347	0.55 320	0.60 356	0.60 265	1.43 391	0.11 237	0.09 255	0.13 285	0.13 302	0.14 280	0.14 286

GANet	0.36 297	0.22 287	0.49 228	0.29 320	0.17 248	0.41 294	0.38 339	0.57 314	0.45 255	0.46 317	0.75 353	0.55 320	0.40 305	0.94 365	0.41 297	0.13 280	0.13 317	0.13 285	0.11 252	0.14 280	0.11 235

AANet_RVC	0.31 266	0.22 287	0.50 238	0.23 174	0.14 167	0.30 212	0.24 245	0.47 217	0.54 317	0.38 258	0.60 322	0.43 268	0.29 239	0.87 352	0.40 291	0.11 237	0.07 160	0.07 14	0.07 52	0.09 143	0.09 165

StereoDRNet	0.32 275	0.22 287	0.61 280	0.27 300	0.21 307	0.42 301	0.30 302	0.61 338	0.48 283	0.46 317	0.39 192	0.48 295	0.30 248	0.57 253	0.40 291	0.11 237	0.09 255	0.12 266	0.11 252	0.12 255	0.10 210

RAFT + AFF	0.27 224	0.23 294	0.50 238	0.25 248	0.17 248	0.30 212	0.33 321	0.52 265	0.40 209	0.28 100	0.30 102	0.30 173	0.31 260	0.62 278	0.24 200	0.09 167	0.10 273	0.11 233	0.10 219	0.11 229	0.11 235

GwcNet	0.35 293	0.23 294	0.88 346	0.25 248	0.24 338	0.48 328	0.27 275	0.55 293	0.57 329	0.38 258	0.52 295	0.51 309	0.32 267	0.60 265	0.41 297	0.13 280	0.11 290	0.12 266	0.11 252	0.13 268	0.14 286

DANet	0.35 293	0.23 294	0.60 277	0.36 357	0.22 322	0.39 286	0.25 259	0.48 228	0.43 229	0.52 339	0.50 281	0.59 331	0.41 309	0.76 327	0.49 320	0.13 280	0.11 290	0.14 304	0.12 284	0.17 315	0.15 295
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCRef	0.38 312	0.24 297	0.88 346	0.26 277	0.21 307	0.49 331	0.27 275	0.52 265	0.48 283	0.50 328	0.58 315	0.35 216	0.47 333	0.48 214	1.29 389	0.09 167	0.08 226	0.12 266	0.12 284	0.11 229	0.11 235

ADCP+	0.45 339	0.24 297	1.15 376	0.25 248	0.22 322	0.56 347	0.39 344	0.54 283	0.51 303	0.44 310	0.51 287	0.46 288	0.52 346	0.56 250	1.89 402	0.10 209	0.08 226	0.11 233	0.10 219	0.14 280	0.13 269

DPSNet	0.47 342	0.24 297	0.93 354	0.27 300	0.20 299	0.75 370	0.57 376	0.84 386	0.79 368	0.47 324	0.51 287	0.60 334	0.69 368	0.87 352	0.71 351	0.16 326	0.13 317	0.12 266	0.10 219	0.25 354	0.21 347

PSMNet_ROB	0.33 281	0.24 297	0.54 254	0.31 334	0.21 307	0.42 301	0.43 353	0.59 326	0.47 274	0.37 250	0.44 243	0.49 299	0.31 260	0.64 285	0.43 301	0.14 303	0.10 273	0.15 316	0.14 313	0.13 268	0.11 235

LL-Strereo	0.29 251	0.25 301	0.58 271	0.25 248	0.21 307	0.23 112	0.24 245	0.55 293	0.42 224	0.34 213	0.32 119	0.41 258	0.40 305	0.94 365	0.23 191	0.08 101	0.07 160	0.11 233	0.09 187	0.09 143	0.09 165

HCRNet	0.24 185	0.25 301	0.33 76	0.34 347	0.16 231	0.27 163	0.18 89	0.43 188	0.35 158	0.30 153	0.35 151	0.32 189	0.22 148	0.44 205	0.20 142	0.13 280	0.08 226	0.13 285	0.11 252	0.10 192	0.09 165

GMStereo	0.19 92	0.25 301	0.40 146	0.21 88	0.12 79	0.22 95	0.19 126	0.29 41	0.40 209	0.25 78	0.23 51	0.16 37	0.15 52	0.25 83	0.19 131	0.09 167	0.06 72	0.08 67	0.08 112	0.10 192	0.08 113
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 348	0.25 301	3.03 409	0.24 211	0.19 285	0.38 279	0.22 203	0.50 242	0.44 243	0.64 357	0.68 342	0.71 364	0.51 344	0.85 349	0.45 308	0.14 303	0.17 347	0.13 285	0.14 313	0.16 300	0.21 347

FADNet-RVC-Resample	0.29 251	0.25 301	0.93 354	0.26 277	0.16 231	0.32 231	0.21 187	0.47 217	0.39 196	0.35 229	0.38 180	0.33 196	0.27 213	0.53 237	0.24 200	0.10 209	0.10 273	0.14 304	0.13 302	0.13 268	0.16 302

G-Net	0.46 341	0.25 301	0.86 343	0.34 347	0.28 355	0.90 382	0.35 326	0.47 217	0.45 255	0.68 361	1.22 382	0.64 350	0.60 356	0.61 270	0.57 332	0.16 326	0.14 321	0.17 331	0.13 302	0.22 347	0.19 330

NCC-stereo	0.39 318	0.25 301	0.69 305	0.32 340	0.28 355	0.46 318	0.36 329	0.65 354	0.52 309	0.40 281	0.57 313	0.56 322	0.47 333	0.73 313	0.45 308	0.17 336	0.14 321	0.18 338	0.25 365	0.16 300	0.16 302

Nwc_Net	0.37 306	0.25 301	0.68 304	0.31 334	0.24 338	0.44 311	0.30 302	0.65 354	0.50 300	0.37 250	0.69 346	0.58 329	0.45 324	0.60 265	0.40 291	0.15 314	0.12 307	0.19 345	0.21 354	0.14 280	0.13 269

Abc-Net	0.39 318	0.25 301	0.69 305	0.32 340	0.28 355	0.46 318	0.36 329	0.65 354	0.52 309	0.40 281	0.57 313	0.56 322	0.47 333	0.73 313	0.45 308	0.17 336	0.14 321	0.18 338	0.25 365	0.16 300	0.16 302
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 145	0.25 301	0.47 214	0.24 211	0.14 167	0.25 138	0.12 1	0.40 156	0.33 145	0.29 125	0.42 221	0.22 77	0.20 132	0.33 165	0.19 131	0.07 16	0.06 72	0.11 233	0.11 252	0.11 229	0.07 66

LALA_ROB	0.36 297	0.25 301	0.46 207	0.30 327	0.21 307	0.47 324	0.39 344	0.61 338	0.51 303	0.52 339	0.51 287	0.69 361	0.36 285	0.50 221	0.43 301	0.17 336	0.11 290	0.16 325	0.14 313	0.17 315	0.15 295

Wz-Net-MNSev	0.36 297	0.26 312	0.79 327	0.26 277	0.21 307	0.59 352	0.38 339	0.55 293	0.56 326	0.48 327	0.54 303	0.53 316	0.36 285	0.60 265	0.44 305	0.11 237	0.09 255	0.11 233	0.11 252	0.15 292	0.13 269

dd	0.22 145	0.26 312	0.40 146	0.22 132	0.12 79	0.25 138	0.21 187	0.32 70	0.44 243	0.29 125	0.28 82	0.25 114	0.16 66	0.30 148	0.25 209	0.12 264	0.07 160	0.10 186	0.08 112	0.11 229	0.09 165

AF-Net	0.37 306	0.26 312	0.56 263	0.32 340	0.23 333	0.41 294	0.29 292	0.61 338	0.64 344	0.42 298	0.68 342	0.65 351	0.49 340	0.57 253	0.44 305	0.15 314	0.11 290	0.19 345	0.14 313	0.15 292	0.13 269

iResNetv2_ROB	0.27 224	0.26 312	0.72 315	0.23 174	0.13 133	0.29 195	0.18 89	0.52 265	0.49 292	0.37 250	0.45 255	0.39 242	0.25 187	0.34 171	0.20 142	0.08 101	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 255	0.09 165

NCCL2	0.35 293	0.26 312	0.49 228	0.36 357	0.22 322	0.41 294	0.41 348	0.53 276	0.42 224	0.47 324	0.46 265	0.61 338	0.39 302	0.55 242	0.37 275	0.16 326	0.13 317	0.21 350	0.21 354	0.16 300	0.16 302

FBW_ROB	0.43 332	0.26 312	0.54 254	0.31 334	0.20 299	0.51 335	0.32 311	0.70 370	0.60 335	0.59 351	0.55 307	0.65 351	0.41 309	1.40 393	0.51 327	0.13 280	0.17 347	0.21 350	0.16 332	0.17 315	0.18 323

ETE_ROB	0.34 288	0.26 312	0.45 201	0.29 320	0.18 267	0.40 291	0.37 333	0.57 314	0.47 274	0.50 328	0.50 281	0.62 340	0.36 285	0.55 242	0.38 277	0.13 280	0.10 273	0.14 304	0.12 284	0.16 300	0.16 302

FINET	0.34 288	0.27 319	0.80 329	0.24 211	0.24 338	0.36 267	0.34 323	0.54 283	0.72 359	0.39 273	0.47 272	0.32 189	0.30 248	0.51 226	0.32 253	0.19 351	0.17 347	0.13 285	0.12 284	0.18 326	0.16 302

SHD	0.42 329	0.27 319	0.81 331	0.31 334	0.25 345	0.42 301	0.22 203	0.66 360	0.94 383	0.63 355	0.60 322	0.59 331	0.47 333	0.59 264	0.58 337	0.15 314	0.13 317	0.16 325	0.16 332	0.20 338	0.22 352

MeshStereo	0.58 363	0.27 319	0.67 300	0.22 132	0.17 248	0.66 361	0.37 333	0.78 378	0.61 338	1.47 406	1.30 385	1.65 393	0.79 374	1.12 379	0.59 338	0.17 336	0.17 347	0.17 331	0.14 313	0.17 315	0.14 286
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
FADNet_RVC	0.30 259	0.28 322	0.83 335	0.23 174	0.15 208	0.30 212	0.17 60	0.49 234	0.37 177	0.30 153	0.38 180	0.30 173	0.27 213	0.52 232	0.31 247	0.14 303	0.14 321	0.14 304	0.16 332	0.21 341	0.23 358

SuperB	0.49 346	0.28 322	2.23 399	0.23 174	0.15 208	0.41 294	0.32 311	0.47 217	0.82 370	0.43 304	0.50 281	0.33 196	0.45 324	0.68 298	1.08 373	0.10 209	0.07 160	0.09 122	0.08 112	0.98 405	0.14 286

RTSC	0.39 318	0.28 322	0.78 321	0.27 300	0.18 267	0.49 331	0.22 203	0.59 326	0.84 375	0.55 347	0.53 300	0.49 299	0.36 285	0.67 297	0.82 359	0.13 280	0.10 273	0.11 233	0.12 284	0.17 315	0.17 310

PA-Net	0.37 306	0.28 322	0.83 335	0.31 334	0.28 355	0.39 286	0.42 351	0.51 255	0.55 323	0.34 213	0.42 221	0.41 258	0.36 285	0.79 336	0.49 320	0.12 264	0.23 370	0.16 325	0.23 363	0.12 255	0.18 323
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 397	0.28 322	0.79 327	0.26 277	0.16 231	2.26 411	1.00 404	1.42 399	1.46 398	2.38 410	2.05 405	5.95 419	2.66 412	2.95 411	2.46 409	0.17 336	0.18 353	0.18 338	0.18 346	0.15 292	0.18 323

NaN_ROB	0.41 326	0.28 322	0.62 288	0.30 327	0.19 285	0.51 335	0.47 364	0.58 321	0.59 332	0.56 348	0.47 272	0.49 299	0.41 309	1.21 385	0.64 347	0.12 264	0.18 353	0.12 266	0.13 302	0.11 229	0.14 286

SANet	0.53 357	0.28 322	0.96 358	0.26 277	0.15 208	0.69 363	0.44 356	0.67 365	1.34 394	0.67 360	0.98 373	0.94 375	0.71 370	0.89 356	0.76 353	0.14 303	0.12 307	0.12 266	0.11 252	0.17 315	0.16 302

Wz-Net-LNSev	0.34 288	0.29 329	0.91 350	0.26 277	0.21 307	0.47 324	0.31 307	0.54 283	0.54 317	0.44 310	0.52 295	0.50 305	0.35 281	0.39 192	0.39 285	0.11 237	0.11 290	0.10 186	0.09 187	0.14 280	0.13 269

DGSMNet	0.61 368	0.29 329	0.91 350	0.51 380	0.70 392	0.62 357	1.38 413	0.59 326	0.55 323	0.37 250	0.61 329	0.52 312	0.33 270	0.65 291	0.43 301	0.53 385	0.60 403	0.67 391	0.61 399	0.63 387	0.61 397

aanetorigin	0.39 318	0.29 329	1.09 371	0.24 211	0.19 285	0.28 176	0.37 333	0.33 84	0.47 274	0.94 378	0.82 361	0.52 312	0.54 347	0.49 219	0.50 325	0.11 237	0.09 255	0.10 186	0.10 219	0.16 300	0.15 295

DeepPrunerF	0.44 338	0.29 329	1.29 385	0.33 345	0.30 363	0.35 262	0.36 329	0.62 346	1.15 392	0.40 281	0.44 243	0.39 242	0.41 309	0.80 340	0.52 328	0.18 346	0.14 321	0.23 357	0.21 354	0.17 315	0.17 310

ADCPNet	0.48 344	0.29 329	1.60 393	0.27 300	0.23 333	0.70 366	0.38 339	0.53 276	0.51 303	0.51 333	0.59 317	0.67 356	0.56 351	0.60 265	1.14 379	0.15 314	0.18 353	0.14 304	0.23 363	0.19 330	0.19 330

PWC_ROB	0.38 312	0.29 329	0.69 305	0.25 248	0.20 299	0.38 279	0.19 126	0.58 321	0.67 349	0.57 350	0.85 364	0.51 309	0.40 305	0.71 306	0.52 328	0.13 280	0.09 255	0.14 304	0.10 219	0.17 315	0.14 286

HBP-ISP	0.33 281	0.30 335	0.72 315	0.22 132	0.16 231	0.32 231	0.22 203	0.54 283	0.44 243	0.41 290	0.49 279	0.33 196	0.38 297	0.73 313	0.25 209	0.18 346	0.19 357	0.24 359	0.20 351	0.16 300	0.13 269

FC-DCNN	0.70 376	0.30 335	0.69 305	0.32 340	0.27 352	0.81 377	0.39 344	0.79 381	0.82 370	1.41 399	1.58 398	1.98 398	1.26 397	1.02 374	0.77 356	0.24 361	0.22 367	0.27 362	0.26 369	0.26 360	0.26 364

PS-NSSS	0.32 275	0.30 335	0.46 207	0.23 174	0.17 248	0.33 240	0.24 245	0.57 314	0.41 220	0.37 250	0.52 295	0.35 216	0.30 248	0.80 340	0.30 243	0.17 336	0.14 321	0.21 350	0.15 321	0.15 292	0.13 269

PDISCO_ROB	0.43 332	0.30 335	0.67 300	0.43 371	0.36 371	0.67 362	0.32 311	0.72 373	0.76 364	0.43 304	0.53 300	0.63 348	0.40 305	0.66 295	0.47 316	0.21 355	0.12 307	0.21 350	0.19 350	0.25 354	0.20 340

PWCDC_ROB	0.38 312	0.30 335	0.60 277	0.33 345	0.20 299	0.42 301	0.19 126	0.58 321	0.89 376	0.42 298	1.26 384	0.36 221	0.34 277	0.50 221	0.38 277	0.18 346	0.11 290	0.11 233	0.09 187	0.19 330	0.13 269

UDGNet	0.23 162	0.31 340	0.38 130	0.24 211	0.14 167	0.24 127	0.18 89	0.32 70	0.43 229	0.29 125	0.28 82	0.24 107	0.19 124	0.29 136	0.20 142	0.15 314	0.07 160	0.21 350	0.11 252	0.14 280	0.10 210

dad	0.28 241	0.31 340	0.44 191	0.21 88	0.14 167	0.30 212	0.20 164	0.33 84	0.49 292	0.44 310	0.44 243	0.45 282	0.21 137	0.41 197	0.26 221	0.20 354	0.11 290	0.20 348	0.11 252	0.14 280	0.10 210

ccnet	0.42 329	0.31 340	0.48 223	0.27 300	0.32 366	0.60 355	0.32 311	0.65 354	0.46 269	0.53 344	0.66 338	0.56 322	0.45 324	0.72 311	0.61 341	0.26 363	0.19 357	0.24 359	0.21 354	0.26 360	0.22 352

Syn2CoEx	0.36 297	0.31 340	0.78 321	0.34 347	0.21 307	0.41 294	0.28 288	0.61 338	0.49 292	0.42 298	0.56 312	0.45 282	0.44 321	0.69 300	0.38 277	0.17 336	0.14 321	0.15 316	0.12 284	0.13 268	0.12 257

FCDSN-DC	0.63 369	0.31 340	0.61 280	0.36 357	0.30 363	0.65 359	0.37 333	0.66 360	0.68 352	1.14 390	1.54 396	1.71 395	1.26 397	0.92 361	0.64 347	0.24 361	0.22 367	0.27 362	0.26 369	0.27 363	0.27 367
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 318	0.32 345	0.64 295	0.34 347	0.27 352	0.40 291	0.29 292	0.57 314	0.53 314	0.45 314	0.64 335	0.62 340	0.45 324	0.72 311	0.39 285	0.15 314	0.15 335	0.21 350	0.20 351	0.18 326	0.19 330

MSMD_ROB	0.60 367	0.33 346	0.61 280	0.30 327	0.25 345	0.86 379	0.35 326	0.55 293	0.67 349	1.10 388	1.49 393	1.76 396	0.97 388	0.88 355	0.49 320	0.23 358	0.21 363	0.27 362	0.27 371	0.25 354	0.24 362

PVD	0.58 363	0.34 347	0.84 339	0.39 366	0.31 365	0.59 352	0.47 364	0.80 382	1.25 393	0.92 377	1.09 376	0.79 368	0.82 378	0.85 349	0.76 353	0.21 355	0.18 353	0.22 356	0.18 346	0.27 363	0.35 376

ADCMid	0.49 346	0.34 347	1.13 375	0.26 277	0.21 307	0.51 335	0.37 333	0.57 314	0.54 317	0.75 369	0.66 338	0.62 340	0.64 366	0.64 285	1.68 396	0.13 280	0.12 307	0.17 331	0.17 341	0.20 338	0.17 310

Anonymous Stereo	0.38 312	0.34 347	1.00 362	0.30 327	0.25 345	0.33 240	0.44 356	0.50 242	0.54 317	0.41 290	0.45 255	0.39 242	0.26 196	0.93 362	0.48 317	0.15 314	0.14 321	0.15 316	0.16 332	0.16 300	0.17 310

FADNet-RVC	0.31 266	0.35 350	0.78 321	0.25 248	0.20 299	0.33 240	0.20 164	0.49 234	0.40 209	0.34 213	0.39 192	0.41 258	0.29 239	0.63 283	0.31 247	0.13 280	0.14 321	0.14 304	0.15 321	0.19 330	0.19 330

PASM	0.45 339	0.35 350	0.90 349	0.35 356	0.33 367	0.39 286	0.38 339	0.50 242	0.61 338	0.52 339	0.51 287	0.62 340	0.45 324	0.93 362	0.48 317	0.26 363	0.29 380	0.29 368	0.33 376	0.29 368	0.26 364

CSAN	0.50 348	0.35 350	0.78 321	0.36 357	0.23 333	0.56 347	0.59 379	0.61 338	0.70 356	0.64 357	0.78 357	0.65 351	0.60 356	1.38 392	0.62 343	0.21 355	0.17 347	0.20 348	0.20 351	0.18 326	0.18 323

FADNet	0.32 275	0.36 353	0.74 319	0.23 174	0.22 322	0.37 272	0.19 126	0.53 276	0.48 283	0.32 188	0.36 161	0.43 268	0.32 267	0.64 285	0.25 209	0.16 326	0.16 342	0.14 304	0.16 332	0.24 353	0.19 330

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 297	0.36 353	0.53 251	0.34 347	0.19 285	0.51 335	0.24 245	0.55 293	0.38 190	0.41 290	0.47 272	0.47 290	0.27 213	0.73 313	0.30 243	0.36 379	0.19 357	0.27 362	0.17 341	0.26 360	0.23 358

MANE	1.41 398	0.36 353	0.74 319	0.43 371	0.41 375	2.16 410	0.80 394	2.39 414	3.38 408	2.22 409	3.06 411	3.54 412	2.73 413	2.15 408	1.94 404	0.28 371	0.27 376	0.30 370	0.46 386	0.28 367	0.34 375

ELAS_RVC	0.74 381	0.36 353	1.00 362	0.37 362	0.33 367	0.88 380	0.93 401	0.83 385	1.08 388	1.35 395	1.33 387	1.24 384	1.33 400	1.06 376	0.95 367	0.27 368	0.25 374	0.29 368	0.27 371	0.30 369	0.30 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 381	0.36 353	0.85 342	0.36 357	0.33 367	1.36 401	0.77 392	0.93 389	0.92 380	1.41 399	1.53 395	1.16 383	1.17 393	0.95 367	1.03 371	0.26 363	0.25 374	0.28 367	0.28 374	0.31 370	0.30 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 369	0.37 358	2.40 403	0.26 277	0.25 345	0.38 279	0.49 370	0.41 166	1.06 387	1.38 396	0.87 368	0.62 340	0.95 385	0.65 291	1.65 395	0.11 237	0.09 255	0.10 186	0.11 252	0.19 330	0.17 310

XQC	0.43 332	0.37 358	0.96 358	0.34 347	0.25 345	0.53 345	0.34 323	0.60 334	0.73 362	0.51 333	0.46 265	0.57 326	0.47 333	0.70 303	0.72 352	0.17 336	0.12 307	0.18 338	0.15 321	0.25 354	0.23 358

WZ-Net	0.52 356	0.38 360	1.90 397	0.30 327	0.24 338	0.57 350	0.48 368	0.62 346	0.78 367	0.50 328	0.71 347	0.68 359	0.54 347	0.98 371	0.84 360	0.13 280	0.10 273	0.11 233	0.12 284	0.19 330	0.20 340

SAMSARA	0.56 359	0.39 361	0.80 329	0.60 385	0.46 378	1.00 386	1.23 412	0.67 365	0.68 352	0.71 364	0.54 303	0.89 374	0.57 353	0.81 343	0.62 343	0.19 351	0.22 367	0.18 338	0.18 346	0.27 363	0.25 363

ADCS	0.58 363	0.40 362	1.35 388	0.29 320	0.24 338	0.55 346	0.45 358	0.67 365	0.83 373	0.76 370	0.71 347	0.68 359	0.60 356	0.76 327	2.23 407	0.16 326	0.16 342	0.16 325	0.17 341	0.22 347	0.22 352

AnyNet_C32	0.51 352	0.40 362	1.10 374	0.29 320	0.28 355	0.59 352	0.58 377	0.54 283	0.60 335	0.62 354	0.66 338	0.54 318	0.54 347	0.78 334	1.74 399	0.15 314	0.14 321	0.15 316	0.17 341	0.20 338	0.20 340

LSM	1.64 405	0.40 362	2.56 405	2.02 415	17.61 426	0.51 335	0.52 372	0.61 338	0.76 364	0.82 372	1.11 378	0.63 348	0.54 347	0.75 322	0.49 320	0.16 326	0.24 372	0.18 338	0.21 354	0.25 354	2.42 418

Wz-Net-SNSev	0.43 332	0.41 365	1.27 383	0.30 327	0.21 307	0.44 311	0.41 348	0.61 338	0.65 345	0.46 317	0.65 336	0.62 340	0.39 302	0.74 320	0.59 338	0.12 264	0.11 290	0.12 266	0.13 302	0.16 300	0.14 286

GASNet	0.36 297	0.46 366	0.88 346	0.34 347	0.23 333	0.35 262	0.22 203	0.60 334	0.53 314	0.40 281	0.37 170	0.45 282	0.30 248	0.79 336	0.35 268	0.15 314	0.10 273	0.14 304	0.14 313	0.22 347	0.12 257

UDG	0.40 324	0.46 366	0.49 228	0.40 368	0.35 370	0.47 324	0.27 275	0.54 283	0.47 274	0.39 273	0.45 255	0.59 331	0.44 321	0.46 209	0.39 285	0.26 363	0.19 357	0.48 382	0.22 361	0.34 373	0.26 364

CC-Net-ROB	0.43 332	0.47 368	0.65 296	0.37 362	0.23 333	0.51 335	0.29 292	0.66 360	0.49 292	0.46 317	0.51 287	0.48 295	0.38 297	0.96 368	0.35 268	0.34 378	0.23 370	0.55 386	0.25 365	0.31 370	0.20 340

GANetREF_RVC	0.43 332	0.47 368	0.69 305	0.38 364	0.20 299	0.51 335	0.48 368	0.66 360	0.66 346	0.46 317	0.46 265	0.50 305	0.44 321	0.90 359	0.39 285	0.27 368	0.21 363	0.32 372	0.18 346	0.27 363	0.22 352
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	0.40 324	0.48 370	0.67 300	0.48 377	0.39 372	0.48 328	0.22 203	0.51 255	0.43 229	0.40 281	0.47 272	0.47 290	0.33 270	0.54 241	0.32 253	0.36 379	0.15 335	0.40 378	0.21 354	0.45 379	0.31 371

Consistency-Raft	0.55 358	0.48 370	1.02 366	0.45 374	0.49 380	0.49 331	0.47 364	0.72 373	0.72 359	0.45 314	0.82 361	0.47 290	0.60 356	0.50 221	0.63 346	0.39 383	0.39 388	0.44 380	0.51 391	0.52 381	0.37 377

RTS	0.78 383	0.48 370	4.68 411	0.34 347	0.28 355	1.12 390	0.46 360	0.62 346	1.03 384	0.73 365	0.89 369	0.60 334	0.59 354	1.61 396	1.16 382	0.14 303	0.11 290	0.15 316	0.15 321	0.21 341	0.19 330

RTSA	0.78 383	0.48 370	4.68 411	0.34 347	0.28 355	1.12 390	0.46 360	0.62 346	1.03 384	0.73 365	0.89 369	0.60 334	0.59 354	1.61 396	1.16 382	0.14 303	0.11 290	0.15 316	0.15 321	0.21 341	0.19 330

NVStereoNet_ROB	0.67 373	0.49 374	0.83 335	0.48 377	0.40 374	0.51 335	0.46 360	0.70 370	0.77 366	0.84 373	1.72 399	1.02 379	0.83 379	1.23 386	0.79 358	0.32 376	0.38 387	0.40 378	0.46 386	0.36 375	0.41 381
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 326	0.50 375	0.48 223	0.44 373	0.39 372	0.46 318	0.32 311	0.50 242	0.43 229	0.45 314	0.52 295	0.57 326	0.36 285	0.48 214	0.33 260	0.33 377	0.21 363	0.55 386	0.25 365	0.37 376	0.32 374

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 352	0.50 375	0.86 343	0.39 366	0.24 338	0.84 378	0.55 375	0.56 307	0.62 340	0.60 352	0.68 342	0.62 340	0.42 317	1.13 380	0.43 301	0.23 358	0.27 376	0.27 362	0.35 378	0.25 354	0.29 368

MFN_U_SF_RVC	0.56 359	0.51 377	1.19 377	0.38 364	0.22 322	0.69 363	0.27 275	0.80 382	0.67 349	0.73 365	0.74 352	0.87 371	0.61 365	0.81 343	0.76 353	0.29 373	0.27 376	0.32 372	0.37 382	0.32 372	0.31 371

EDNetEfficientorigin	7.51 417	0.52 378	140.47 439	0.25 248	0.17 248	0.42 301	0.29 292	0.47 217	1.03 384	1.28 393	1.02 374	0.83 370	0.84 380	0.75 322	0.99 369	0.10 209	0.09 255	0.12 266	0.10 219	0.21 341	0.22 352

anonymity	0.56 359	0.54 379	0.70 311	0.47 376	0.61 388	0.56 347	0.43 353	0.69 369	0.49 292	0.63 355	0.55 307	0.54 318	0.60 356	0.61 270	0.57 332	0.55 388	0.53 396	0.50 383	0.54 394	0.51 380	0.56 390

Wz-Net-TNSev	0.51 352	0.58 380	1.61 395	0.25 248	0.21 307	0.65 359	0.45 358	0.63 352	0.69 354	0.51 333	0.54 303	0.71 364	0.60 356	1.00 372	0.77 356	0.15 314	0.15 335	0.13 285	0.15 321	0.21 341	0.20 340

AnyNet_C01	0.65 371	0.58 380	2.60 406	0.32 340	0.26 350	0.88 380	0.61 380	0.63 352	0.62 340	0.68 361	0.96 372	0.76 367	0.60 356	0.96 368	1.43 391	0.16 326	0.16 342	0.17 331	0.17 341	0.23 350	0.23 358

SPS-STEREO	0.69 375	0.61 382	0.98 360	0.52 382	0.57 386	0.74 368	0.50 371	0.78 378	0.62 340	0.95 380	0.86 365	0.94 375	0.70 369	1.01 373	0.87 364	0.58 391	0.51 393	0.50 383	0.50 390	0.55 383	0.58 392
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 362	0.62 383	0.87 345	0.63 387	0.44 377	0.73 367	0.37 333	0.65 354	0.66 346	0.51 333	0.75 353	0.66 355	0.45 324	0.69 300	0.46 314	0.53 385	0.34 385	0.55 386	0.35 378	0.60 386	0.45 383

Ntro	0.58 363	0.64 384	0.92 352	0.66 388	0.50 381	0.77 371	0.36 329	0.66 360	0.70 356	0.50 328	0.59 317	0.65 351	0.51 344	0.75 322	0.45 308	0.56 389	0.32 384	0.56 389	0.34 377	0.63 387	0.46 386

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 374	0.64 384	1.06 370	0.45 374	0.27 352	1.40 403	0.58 377	0.78 378	0.92 380	0.84 373	0.86 365	0.88 373	0.68 367	1.33 391	0.68 350	0.37 381	0.29 380	0.34 374	0.36 381	0.43 377	0.37 377

SGM+DAISY	0.87 385	0.66 386	1.30 386	0.51 380	0.60 387	1.03 387	0.84 398	0.76 376	0.73 362	1.39 397	1.51 394	1.31 387	1.22 395	1.11 377	1.08 373	0.57 390	0.53 396	0.51 385	0.51 391	0.54 382	0.61 397

coex-ft	3.44 413	0.73 387	48.55 437	0.24 211	0.19 285	0.50 334	0.43 353	0.47 217	2.40 405	7.03 418	1.20 381	0.97 378	2.23 409	0.73 313	1.92 403	0.12 264	0.15 335	0.14 304	0.12 284	0.21 341	0.43 382

JetBlue	1.14 395	0.76 388	2.36 401	0.59 384	0.75 394	3.04 414	1.78 414	1.11 392	0.90 378	0.94 378	1.10 377	1.66 394	1.28 399	2.09 406	1.72 398	0.43 384	0.36 386	0.38 376	0.38 384	0.58 385	0.56 390

MFMNet_re	0.72 377	0.76 388	0.99 361	0.62 386	0.70 392	0.77 371	0.67 383	0.75 375	0.83 373	0.78 371	0.86 365	0.69 361	0.78 373	0.71 306	0.61 341	0.66 394	0.59 402	0.61 390	0.58 398	0.68 393	0.71 401

ACVNet_1	0.72 377	0.81 390	1.37 389	0.72 390	0.53 384	0.77 371	0.42 351	0.85 388	0.90 378	0.74 368	0.75 353	1.32 388	0.72 371	1.02 374	0.55 331	0.54 387	0.31 383	0.71 393	0.35 378	0.64 389	0.45 383

ACVNet-4b	0.72 377	0.81 390	1.33 387	0.72 390	0.50 381	0.80 376	0.31 307	0.71 372	0.80 369	0.50 328	0.72 351	0.95 377	0.43 320	0.96 368	1.20 386	1.13 411	0.21 363	0.76 395	0.45 385	0.65 390	0.46 386

IMH-64-1	0.91 387	0.86 392	0.84 339	0.97 398	0.75 394	0.92 383	0.71 385	1.27 394	1.10 389	0.89 375	1.45 390	1.14 381	0.96 386	1.19 382	0.84 360	0.74 395	0.51 393	0.97 400	0.55 395	0.84 397	0.60 394

IMH-64	0.91 387	0.86 392	0.84 339	0.97 398	0.75 394	0.92 383	0.71 385	1.27 394	1.10 389	0.89 375	1.45 390	1.14 381	0.96 386	1.19 382	0.84 360	0.74 395	0.51 393	0.97 400	0.55 395	0.84 397	0.60 394

ACVNet_2	0.89 386	0.87 394	1.25 381	0.82 393	0.62 389	0.97 385	0.62 381	1.14 393	1.42 396	1.00 383	1.40 388	1.47 391	0.84 380	1.11 377	0.66 349	0.61 392	0.43 390	0.78 396	0.49 388	0.75 394	0.52 388

WAO-7	1.01 390	0.89 395	0.93 354	0.83 395	0.66 391	1.18 392	0.81 396	1.40 398	1.57 399	1.11 389	1.76 401	1.45 390	1.19 394	1.50 395	1.14 379	0.61 392	0.62 406	0.70 392	0.68 401	0.66 392	0.60 394

RainbowNet	0.72 377	0.89 395	1.02 366	0.82 393	0.63 390	0.78 374	0.52 372	0.81 384	0.93 382	0.60 352	0.79 358	0.80 369	0.60 356	0.80 340	0.57 332	0.78 398	0.55 399	0.78 396	0.49 388	0.76 395	0.58 392

DispFullNet	0.66 372	0.89 395	1.59 392	0.77 392	1.21 409	0.51 335	0.23 223	0.59 326	0.72 359	0.69 363	0.61 329	0.69 361	0.91 384	0.79 336	0.48 317	0.27 368	0.12 307	0.73 394	0.30 375	0.65 390	0.40 380

WAO-6	1.07 393	0.93 398	0.92 352	0.96 397	0.78 397	1.28 398	0.75 389	1.34 396	2.00 403	1.02 385	1.54 396	1.59 392	1.22 395	1.31 390	1.14 379	0.78 398	0.55 399	1.02 404	0.75 405	0.83 396	0.69 400

IMH	1.05 392	0.95 399	1.00 362	1.01 400	0.78 397	1.11 389	0.68 384	1.38 397	1.43 397	1.00 383	1.72 399	1.43 389	1.14 390	1.73 401	0.89 365	1.09 408	0.55 399	0.99 402	0.57 397	0.87 399	0.62 399

LVE	1.13 394	1.02 400	1.28 384	1.01 400	0.80 400	1.29 399	0.81 396	1.47 401	1.96 401	1.07 387	1.90 402	1.90 397	1.01 389	1.48 394	0.91 366	0.93 405	0.61 405	0.94 399	0.69 402	0.87 399	0.75 405

TorneroNet-64	1.43 399	1.03 401	1.20 378	1.10 403	0.86 403	2.26 411	0.73 388	1.84 407	3.84 413	1.25 392	2.25 409	2.69 408	1.42 401	1.76 403	1.43 391	0.76 397	0.50 391	1.09 405	0.66 400	1.23 408	0.76 406

Dean	1.17 396	1.04 402	1.49 391	1.03 402	0.78 397	1.20 395	0.77 392	1.48 402	1.96 401	1.28 393	1.99 404	2.15 400	1.14 390	1.25 387	1.00 370	0.81 400	0.60 403	1.01 403	0.69 402	0.92 403	0.74 404

TorneroNet	2.22 409	1.08 403	1.24 380	1.14 407	0.90 404	5.58 416	0.80 394	2.12 412	8.69 419	2.58 411	5.42 416	3.88 413	1.97 407	1.78 405	1.87 401	0.86 401	0.54 398	1.15 409	0.74 404	1.23 408	0.85 407

WAO-8	1.46 401	1.10 404	1.09 371	1.10 403	0.84 401	2.06 407	0.75 389	1.84 407	3.83 411	1.44 403	2.21 407	2.15 400	1.43 402	3.17 412	1.19 384	0.91 403	0.65 408	1.09 405	0.79 406	0.90 401	0.71 401

Venus	1.46 401	1.10 404	1.09 371	1.10 403	0.84 401	2.06 407	0.75 389	1.84 407	3.83 411	1.44 403	2.21 407	2.15 400	1.43 402	3.17 412	1.19 384	0.91 403	0.65 408	1.09 405	0.79 406	0.90 401	0.71 401

MADNet+	1.01 390	1.16 406	4.72 413	0.70 389	0.47 379	1.24 396	0.96 402	0.97 390	0.89 376	0.65 359	0.77 356	0.87 371	0.85 382	2.09 406	1.68 396	0.38 382	0.39 388	0.31 371	0.27 371	0.43 377	0.39 379

PWCK	1.00 389	1.17 407	1.70 396	0.91 396	0.41 375	1.19 394	0.92 400	1.10 391	1.14 391	1.16 391	1.14 379	1.25 385	0.88 383	1.75 402	1.04 372	0.87 402	0.50 391	0.87 398	0.53 393	0.96 404	0.52 388

UNDER WATER-64	1.55 403	1.19 408	2.52 404	1.31 408	0.95 405	2.12 409	1.21 411	1.45 400	3.19 407	1.43 402	1.32 386	2.64 407	2.04 408	1.63 398	1.83 400	1.11 409	0.67 410	1.28 410	0.92 409	1.19 406	1.02 410

UNDER WATER	1.59 404	1.22 409	2.36 401	1.38 409	1.03 406	1.67 406	1.10 408	1.54 405	3.63 409	1.44 403	1.47 392	2.85 409	2.25 410	1.67 399	1.94 404	1.06 407	0.62 406	1.31 411	0.93 410	1.21 407	1.02 410

notaker	1.45 400	1.34 410	1.48 390	1.40 410	1.07 407	1.18 392	0.85 399	1.48 402	1.40 395	1.51 407	3.46 412	2.40 405	1.81 406	1.76 403	1.45 394	1.11 409	0.69 411	1.38 412	0.87 408	1.31 410	0.97 409

ktn	1.77 407	1.36 411	1.22 379	1.43 411	1.14 408	1.52 404	1.08 407	1.51 404	3.96 414	2.77 413	4.69 414	3.35 411	1.46 404	1.69 400	1.25 388	1.43 413	0.77 412	1.45 413	0.99 411	1.32 412	0.96 408

KSHMR	1.89 408	1.36 411	1.60 393	1.47 412	1.22 410	1.38 402	1.06 406	1.79 406	5.97 417	1.42 401	5.65 417	2.98 410	1.14 390	2.23 409	1.20 386	1.27 412	1.12 413	1.46 414	1.10 413	1.32 412	1.15 412

HanzoNet	2.97 412	1.69 413	2.29 400	1.74 413	1.33 411	1.53 405	1.03 405	1.99 410	2.64 406	5.51 416	5.16 415	5.90 418	6.82 418	4.32 417	3.29 412	3.16 417	2.02 418	1.92 415	2.87 419	2.24 416	1.89 416

SPstereo	14.25 424	1.73 414	2.83 408	1.84 414	1.57 414	23.16 431	43.27 431	35.72 438	29.56 438	20.86 435	20.62 429	26.34 438	21.82 431	25.23 438	19.62 430	1.56 414	1.42 414	2.96 418	2.17 416	1.31 410	1.33 415

MADNet++	2.26 410	1.80 415	2.06 398	2.13 417	1.97 415	2.61 413	1.79 415	2.38 413	2.16 404	2.75 412	2.65 410	2.38 404	2.43 411	3.17 412	3.21 411	2.17 415	1.95 416	1.94 416	1.63 415	2.06 415	2.01 417

BEATNet-Init1	4.73 416	2.61 416	13.29 426	0.58 383	0.53 384	10.12 421	3.33 417	4.83 417	5.01 416	8.75 420	8.51 418	14.08 427	7.60 419	7.70 420	5.34 417	0.28 371	0.28 379	0.34 374	0.37 382	0.57 384	0.45 383

JetRed	2.30 411	2.64 417	6.12 414	1.12 406	1.38 412	5.85 417	3.29 416	1.99 410	1.67 400	1.98 408	1.95 403	2.16 403	1.60 405	2.48 410	4.10 415	1.05 406	1.60 415	1.09 405	1.01 412	1.67 414	1.28 413

DPSimNet_ROB	4.34 414	4.23 418	6.89 416	3.67 418	3.68 416	4.75 415	5.21 418	2.67 415	3.68 410	5.82 417	3.95 413	5.57 415	6.72 417	3.46 416	4.48 416	4.05 420	2.88 419	4.68 421	3.12 420	3.69 418	3.62 420

DGTPSM_ROB	8.34 418	5.10 419	10.37 424	5.31 420	10.18 420	8.33 418	23.60 426	6.06 419	13.41 425	4.90 414	10.87 423	5.65 416	10.44 420	6.17 418	12.59 421	3.74 418	7.55 421	3.69 419	7.26 423	4.14 419	7.46 421

DPSMNet_ROB	8.40 419	5.11 420	10.49 425	5.58 421	10.25 421	8.34 419	23.62 427	6.07 420	13.45 426	4.93 415	10.88 424	5.66 417	10.44 420	6.24 419	12.64 422	3.98 419	7.61 422	3.76 420	7.30 424	4.20 420	7.51 422

ASD4		6.65 421

Anonymous_1	16.62 429	9.35 422	9.84 418	10.66 422	14.64 424	18.66 428	27.12 428	12.64 426	13.51 427	10.76 426	10.30 422	10.13 421	10.60 422	11.06 426	12.74 423	15.87 434	7.74 423	16.92 431	43.48 435	58.66 438	7.68 423

xxxxx1	15.27 425	9.54 423	10.31 419	20.13 428	18.88 427	17.08 424	23.03 423	10.36 423	10.99 421	9.21 421	9.62 419	10.74 422	10.61 423	10.72 423	13.89 426	7.97 425	9.20 427	31.85 436	44.72 436	12.84 424	13.69 426

tt_ll	15.27 425	9.54 423	10.31 419	20.13 428	18.88 427	17.08 424	23.03 423	10.36 423	10.99 421	9.21 421	9.62 419	10.74 422	10.61 423	10.72 423	13.89 426	7.97 425	9.20 427	31.85 436	44.72 436	12.84 424	13.69 426

ff	15.27 425	9.54 423	10.31 419	20.13 428	18.88 427	17.08 424	23.03 423	10.36 423	10.99 421	9.21 421	9.62 419	10.74 422	10.61 423	10.72 423	13.89 426	7.97 425	9.20 427	31.85 436	44.72 436	12.84 424	13.69 426

DPSM_ROB	11.49 422	9.87 426	10.35 422	11.13 423	11.31 422	19.11 429	27.51 429	13.37 427	14.21 428	10.31 424	11.06 425	10.96 425	11.27 426	11.96 427	13.59 424	6.78 423	8.19 424	6.03 422	7.09 421	7.93 421	7.73 424

DPSM	11.49 422	9.87 426	10.35 422	11.13 423	11.31 422	19.11 429	27.51 429	13.37 427	14.21 428	10.31 424	11.06 425	10.96 425	11.27 426	11.96 427	13.59 424	6.78 423	8.19 424	6.03 422	7.09 421	7.93 421	7.73 424

DLNR_Zeroshot_test	10.44 420	12.10 428	19.93 428	106.08 439	23.66 436	0.14 3	0.13 3	3.22 416	0.17 4	0.16 26	0.23 51	0.16 37	0.10 4	0.31 153	0.15 53	2.36 416	0.06 72	0.07 14	0.07 52	39.70 437	0.06 18

PML	16.10 428	12.82 429	6.78 415	5.23 419	7.76 418	33.92 432	66.56 438	5.30 418	10.28 420	26.12 437	68.59 438	20.51 429	13.49 428	10.06 422	6.78 420	5.96 422	2.00 417	6.04 424	2.18 417	8.96 423	2.60 419

LRCNet_RVC	10.90 421	14.34 430	9.35 417	15.35 425	8.04 419	1.08 388	0.34 323	8.78 421	0.70 356	12.63 427	16.05 427	9.85 420	6.54 416	8.57 421	6.34 419	20.27 435	5.40 420	23.70 433	21.88 432	14.87 427	13.83 429

CasAABBNet	23.10 432	19.86 431	20.64 429	22.47 431	22.73 434	38.41 433	55.50 434	26.89 435	28.70 433	20.61 430	22.15 432	22.08 434	22.75 435	23.99 434	27.36 434	13.59 428	16.48 431	12.14 425	14.27 426	15.95 428	15.53 430

MyStereo03	23.12 433	19.90 432	20.85 430	22.49 432	22.71 431	38.42 434	55.53 435	26.80 432	28.72 434	20.77 432	22.25 433	22.03 431	22.69 432	23.90 431	27.38 436	13.62 430	16.50 433	12.15 426	14.28 427	15.95 428	15.53 430

MyStereo02	23.12 433	19.90 432	20.85 430	22.49 432	22.71 431	38.42 434	55.53 435	26.80 432	28.72 434	20.77 432	22.25 433	22.03 431	22.69 432	23.90 431	27.38 436	13.62 430	16.50 433	12.15 426	14.28 427	15.95 428	15.53 430

MyStereo	23.12 433	19.90 432	20.85 430	22.49 432	22.71 431	38.42 434	55.53 435	26.80 432	28.72 434	20.77 432	22.25 433	22.03 431	22.69 432	23.90 431	27.38 436	13.62 430	16.50 433	12.15 426	14.28 427	15.95 428	15.53 430

Selective-RAFT-Error	23.16 436	19.93 435	20.87 433	22.54 435	22.81 435	38.52 438	55.47 433	27.01 437	28.83 437	20.66 431	22.25 433	22.09 435	22.80 437	24.09 435	27.36 434	13.61 429	16.48 431	12.15 426	14.28 427	15.99 432	15.57 434

LSM0	24.24 437	19.98 436	22.32 434	24.22 436	40.14 438	38.48 437	55.20 432	26.95 436	28.57 432	20.49 429	21.83 430	22.26 436	22.75 435	24.22 436	27.30 433	13.66 433	16.32 430	12.19 430	14.15 425	16.10 433	17.66 435

HaxPig	17.72 430	20.22 437	19.73 427	16.53 426	16.51 425	9.27 420	9.33 419	14.34 429	13.27 424	18.65 428	18.70 428	17.35 428	16.77 429	17.04 429	16.45 429	22.05 436	20.89 436	22.27 432	21.53 431	21.29 434	22.13 436

MEDIAN_ROB	21.21 431	24.62 438	23.47 435	19.58 427	19.65 430	13.22 423	10.96 420	17.88 430	17.00 430	22.14 436	22.02 431	20.86 430	20.36 430	21.06 430	19.71 431	25.63 437	24.13 437	26.21 434	25.20 433	25.17 435	25.38 437

AVERAGE_ROB	25.43 438	29.06 439	27.24 436	24.63 437	24.20 437	17.73 427	12.61 421	22.29 431	21.39 431	26.79 438	26.16 437	25.20 437	24.64 438	25.07 437	23.53 432	29.96 438	28.40 438	30.60 435	29.58 434	29.72 436	29.84 438

test_example2	101.33 439	108.28 440	68.15 438	98.43 438	106.93 439	89.75 439	102.43 439	36.80 439	97.65 439	129.04 439	130.15 439	65.26 439	66.62 439	92.11 439	80.24 439	144.10 439	199.48 439	81.81 439	103.01 439	125.01 439	101.27 439

Low-res two-view benchmark