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 86	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	0.41 366	0.16 228	0.20 55	0.18 86	0.22 3	0.19 7	0.15 11	0.19 25	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 24	0.29 370	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 282

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	0.22 318	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	0.18 320

XX-TBD	0.15 21	0.18 235	0.28 29	0.22 129	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	0.09 164	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	0.29 370	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

iResNet_ROB	0.25 204	0.19 250	0.40 143	0.20 57	0.12 77	0.30 208	0.16 38	0.55 289	0.53 310	0.38 255	0.43 230	0.37 222	0.26 193	0.38 187	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	0.42 175	0.30 114	0.24 70	0.27 75	0.27 138	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 59	0.41 163	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 86	0.36 123	0.39 193	0.29 123	0.30 99	0.17 39	0.22 145	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 86	0.35 104	0.43 226	0.29 123	0.30 99	0.18 46	0.28 223	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 86	0.34 87	0.39 193	0.29 123	0.31 113	0.18 46	0.31 256	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	0.25 245	0.11 42	0.11 1	0.18 86	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	0.32 227	0.19 123	0.37 129	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 86	0.34 87	0.39 193	0.29 123	0.31 113	0.18 46	0.23 154	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 86	0.35 104	0.43 226	0.29 123	0.30 99	0.18 46	0.28 223	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 86	0.35 104	0.43 226	0.29 123	0.30 99	0.18 46	0.28 223	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	0.27 221	0.26 308	0.72 311	0.23 171	0.13 131	0.29 191	0.18 86	0.52 261	0.49 289	0.37 247	0.45 251	0.39 238	0.25 184	0.34 168	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 251	0.09 161

MLCV	0.22 142	0.16 207	0.44 188	0.21 86	0.08 2	0.29 191	0.19 123	0.38 135	0.37 175	0.38 255	0.44 239	0.31 178	0.21 134	0.41 194	0.24 197	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

pmcnn	0.50 345	0.20 258	0.78 317	0.24 208	0.26 346	0.39 282	0.30 299	0.51 251	0.50 297	0.54 343	1.23 380	2.52 404	0.37 289	0.77 329	0.95 364	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 189	0.08 111

qqq1	0.24 182	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 123	0.51 251	0.45 252	0.34 211	0.41 204	0.31 178	0.26 193	0.58 255	0.16 67	0.10 206	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

fff1	0.24 182	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 123	0.51 251	0.45 252	0.34 211	0.41 204	0.31 178	0.26 193	0.58 255	0.16 67	0.10 206	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	0.23 171	0.11 42	0.31 219	0.19 123	0.41 163	0.27 74	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.28 120	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	0.23 171	0.11 42	0.31 219	0.19 123	0.41 163	0.27 74	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.34 168	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	0.23 171	0.11 42	0.31 219	0.19 123	0.35 104	0.47 271	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.28 120	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 59	0.35 104	0.23 44	0.25 76	0.23 49	0.23 93	0.23 154	0.25 80	0.18 104	0.09 164	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	0.23 171	0.11 42	0.30 208	0.19 123	0.35 104	0.44 240	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.16 63	0.27 108	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	0.31 150	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 59	0.32 67	0.23 44	0.23 57	0.28 79	0.27 138	0.16 63	0.23 51	0.16 67	0.09 164	0.06 72	0.09 120	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	0.33 193	0.24 169	0.23 51	0.17 90	0.09 164	0.06 72	0.09 120	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	0.19 123	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 59	0.36 123	0.35 156	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	0.25 245	0.18 263	0.11 1	0.19 123	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	0.30 255	0.20 258	0.70 308	0.21 86	0.17 244	0.46 314	0.27 272	0.50 238	0.49 289	0.42 295	0.55 303	0.43 264	0.30 245	0.46 206	0.38 273	0.09 164	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.11 225	0.10 206

GANet-ADL	0.21 116	0.12 81	0.45 198	0.23 171	0.14 164	0.29 191	0.19 123	0.46 206	0.35 156	0.25 76	0.32 116	0.32 186	0.19 121	0.24 57	0.20 139	0.10 206	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	0.22 129	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 86	0.31 59	0.25 58	0.21 50	0.29 88	0.22 74	0.15 49	0.27 108	0.17 90	0.08 99	0.10 269	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 161

111	0.20 102	0.17 223	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.24 125	0.17 59	0.41 163	0.45 252	0.23 57	0.29 88	0.29 160	0.21 134	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	0.42 175	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	0.18 235	0.47 211	0.22 129	0.10 20	0.28 172	0.14 13	0.46 206	0.32 132	0.31 168	0.34 141	0.31 178	0.25 184	0.31 150	0.29 234	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	0.22 129	0.12 77	0.22 93	0.19 123	0.42 175	0.19 7	0.31 168	0.45 251	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	0.22 129	0.12 77	0.22 93	0.19 123	0.42 175	0.19 7	0.31 168	0.45 251	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	0.17 223	0.43 182	0.19 26	0.08 2	0.27 159	0.14 13	0.42 175	0.30 114	0.29 123	0.32 116	0.27 138	0.21 134	0.28 120	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	0.24 182	0.18 235	0.61 277	0.25 245	0.11 42	0.29 191	0.21 184	0.42 175	0.43 226	0.33 195	0.43 230	0.27 138	0.22 145	0.34 168	0.26 218	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

MyStereo8	0.22 142	0.15 189	0.63 287	0.21 86	0.17 244	0.31 219	0.16 38	0.36 123	0.32 132	0.28 98	0.36 158	0.25 111	0.18 108	0.25 80	0.28 224	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 189	0.12 253

CoDeX	0.23 159	0.12 81	0.46 204	0.21 86	0.14 164	0.29 191	0.21 184	0.53 272	0.41 217	0.29 123	0.35 148	0.29 160	0.22 145	0.48 211	0.19 128	0.09 164	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 86	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 86	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.12 2	0.14 21	0.12 14	0.28 120	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 86	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 86	0.35 104	0.22 33	0.15 11	0.12 2	0.14 21	0.12 14	0.28 120	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 86	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	0.24 182	0.21 271	0.45 198	0.26 273	0.13 131	0.28 172	0.15 26	0.39 146	0.35 156	0.37 247	0.43 230	0.40 251	0.17 86	0.34 168	0.20 139	0.12 260	0.07 158	0.13 281	0.07 50	0.16 296	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 59	0.27 21	0.22 33	0.16 24	0.26 70	0.13 11	0.16 63	0.27 108	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.07 50	0.10 189	0.07 65

EKT-Stereo	0.38 308	0.12 81	0.38 127	0.42 367	3.88 415	0.21 73	0.17 59	0.35 104	0.28 87	0.20 41	0.20 35	0.23 93	0.15 49	0.28 120	0.16 67	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 161

DLNR_Zeroshot_test	10.44 418	12.10 426	19.93 426	106.08 438	23.66 435	0.14 3	0.13 3	3.22 413	0.17 3	0.16 24	0.23 49	0.16 34	0.10 4	0.31 150	0.15 51	2.36 413	0.06 72	0.07 14	0.07 50	39.70 436	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 59	0.33 81	0.23 44	0.23 57	0.29 88	0.27 138	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	0.22 129	0.12 77	0.18 13	0.18 86	0.34 87	0.19 7	0.20 41	0.24 59	0.34 199	0.18 108	0.29 133	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	0.22 129	0.12 77	0.18 13	0.18 86	0.34 87	0.19 7	0.20 41	0.24 59	0.34 199	0.18 108	0.29 133	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 86	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	0.24 208	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	0.28 120	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 86	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 86	0.41 163	0.29 105	0.25 76	0.29 88	0.28 153	0.24 169	0.26 93	0.23 188	0.09 164	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 86	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	0.23 159	0.18 235	0.44 188	0.22 129	0.13 131	0.19 34	0.19 123	0.37 129	0.32 132	0.28 98	0.37 167	0.34 199	0.23 154	0.65 288	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	0.21 271	0.55 256	0.23 171	0.15 205	0.25 135	0.20 161	0.35 104	0.29 105	0.31 168	0.33 135	0.22 74	0.15 49	0.26 93	0.20 139	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

DAS	0.27 221	0.12 81	0.42 172	0.24 208	0.18 263	0.29 191	0.24 242	0.45 197	0.45 252	0.41 287	0.44 239	0.34 199	0.29 236	0.75 318	0.21 160	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 161

SepStereo	0.26 214	0.12 81	0.42 172	0.24 208	0.18 263	0.29 191	0.24 242	0.45 197	0.45 252	0.41 287	0.44 239	0.34 199	0.29 236	0.64 282	0.21 160	0.09 164	0.07 158	0.09 120	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 59	0.42 175	0.30 114	0.33 195	0.32 116	0.15 27	0.17 86	0.50 218	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	0.22 283	0.60 274	0.23 171	0.15 205	0.24 125	0.20 161	0.35 104	0.29 105	0.31 168	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	0.20 161	0.45 197	0.37 175	0.30 151	0.23 49	0.19 57	0.24 169	0.27 108	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 86	0.41 163	0.37 175	0.28 98	0.27 75	0.21 67	0.19 121	0.37 183	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	0.20 258	0.62 285	0.23 171	0.15 205	0.24 125	0.20 161	0.35 104	0.28 87	0.31 168	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	0.24 208	0.13 131	0.22 93	0.23 220	0.49 230	0.40 206	0.27 89	0.29 88	0.30 170	0.20 129	0.26 93	0.23 188	0.09 164	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	0.18 263	0.20 55	0.20 161	0.34 87	0.31 124	0.32 186	0.59 314	0.20 59	0.21 134	0.24 57	0.31 244	0.08 99	0.05 6	0.09 120	0.07 50	0.08 81	0.11 231

AAGNet	0.33 277	0.11 63	0.37 108	0.25 245	0.16 228	0.20 55	0.19 123	0.30 54	0.27 74	0.35 227	0.35 148	0.27 138	0.30 245	0.44 202	2.66 407	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.07 50	0.08 81	0.06 18

STrans-v2	0.24 182	0.13 136	0.54 251	0.21 86	0.12 77	0.23 110	0.21 184	0.47 213	0.28 87	0.31 168	0.42 218	0.36 218	0.35 277	0.62 275	0.23 188	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

TransformOpticalFlow	0.24 182	0.13 136	0.56 260	0.23 171	0.11 42	0.21 73	0.19 123	0.40 153	0.32 132	0.30 151	0.43 230	0.36 218	0.31 256	0.61 267	0.20 139	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.07 65

OMP-Stereo	0.23 159	0.14 164	0.35 86	0.29 316	0.13 131	0.21 73	0.16 38	0.37 129	0.33 143	0.34 211	0.30 99	0.34 199	0.19 121	0.70 300	0.24 197	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.07 37	0.06 18

IIG-Stereo	0.23 159	0.13 136	0.35 86	0.29 316	0.12 77	0.23 110	0.14 13	0.38 135	0.31 124	0.34 211	0.37 167	0.33 193	0.21 134	0.70 300	0.26 218	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.07 37	0.06 18

NRIStereo	0.18 53	0.11 63	0.35 86	0.23 171	0.11 42	0.24 125	0.20 161	0.29 40	0.26 65	0.26 85	0.25 64	0.25 111	0.18 108	0.34 168	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.08 111

ASMatch	0.23 159	0.11 63	0.51 241	0.24 208	0.14 164	0.19 34	0.17 59	0.31 59	0.28 87	0.28 98	0.68 339	0.27 138	0.26 193	0.50 218	0.22 174	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.11 231

PFNet	0.23 159	0.10 24	0.57 264	0.24 208	0.14 164	0.22 93	0.19 123	0.39 146	0.33 143	0.35 227	0.32 116	0.27 138	0.19 121	0.64 282	0.22 174	0.09 164	0.05 6	0.09 120	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	0.28 223	0.24 57	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.10 206

RAFT-RH_RVC	0.25 204	0.11 63	0.45 198	0.21 86	0.12 77	0.25 135	0.14 13	0.27 21	0.27 74	0.38 255	1.15 377	0.23 93	0.17 86	0.57 250	0.24 197	0.07 16	0.05 6	0.10 182	0.07 50	0.06 6	0.07 65

RAFT-345	0.21 116	0.10 24	0.46 204	0.22 129	0.11 42	0.20 55	0.16 38	0.26 14	0.25 58	0.27 89	0.66 335	0.21 67	0.16 63	0.55 239	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	0.22 129	0.11 42	0.24 125	0.17 59	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	0.10 182	0.07 50	0.10 189	0.10 206

cross-raft	0.17 36	0.12 81	0.41 165	0.23 171	0.10 20	0.20 55	0.24 242	0.33 81	0.23 44	0.23 57	0.28 79	0.29 160	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	0.23 171	0.13 131	0.22 93	0.23 220	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	0.24 208	0.12 77	0.23 110	0.23 220	0.36 123	0.25 58	0.33 195	0.59 314	0.24 104	0.28 223	0.29 133	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.20 337

LMCR-Stereo	0.26 214	0.18 235	0.49 225	0.28 313	0.14 164	0.36 263	0.23 220	0.54 279	0.34 150	0.39 270	0.40 196	0.29 160	0.29 236	0.37 183	0.27 222	0.11 233	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.13 264	0.09 161

TestStereo	0.21 116	0.19 250	0.40 143	0.25 245	0.10 20	0.22 93	0.21 184	0.31 59	0.31 124	0.23 57	0.34 141	0.22 74	0.18 108	0.62 275	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.07 50	0.11 225	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	0.38 135	0.34 150	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	0.19 123	0.49 230	0.33 143	0.30 151	0.36 158	0.25 111	0.23 154	0.29 133	0.22 174	0.10 206	0.08 223	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 59	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	0.26 130	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	0.27 138	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	0.23 159	0.13 136	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.27 159	0.23 220	0.39 146	0.44 240	0.28 98	0.41 204	0.38 227	0.26 193	0.27 108	0.32 249	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 189	0.07 65

acv_ft	0.25 204	0.13 136	0.40 143	0.23 171	0.19 281	0.34 249	0.21 184	0.45 197	0.44 240	0.38 255	0.41 204	0.38 227	0.27 210	0.27 108	0.35 264	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.11 225	0.07 65

HSM-Net_RVC	0.27 221	0.11 63	0.42 172	0.19 26	0.11 42	0.34 249	0.20 161	0.62 343	0.43 226	0.40 278	0.43 230	0.50 302	0.26 193	0.76 323	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	0.31 262	0.22 283	0.50 235	0.23 171	0.14 164	0.30 208	0.24 242	0.47 213	0.54 314	0.38 255	0.60 319	0.43 264	0.29 236	0.87 348	0.40 288	0.11 233	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 161

HSM	0.28 238	0.16 207	0.35 86	0.20 57	0.15 205	0.33 236	0.19 123	0.53 272	0.37 175	0.36 242	0.38 177	0.67 353	0.31 256	0.89 352	0.23 188	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.08 111

SMFormer	0.25 204	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 123	0.51 251	0.45 252	0.34 211	0.41 204	0.31 178	0.26 193	0.58 255	0.28 224	0.10 206	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.09 142	0.09 161

tta	0.24 182	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 123	0.51 251	0.45 252	0.34 211	0.41 204	0.31 178	0.26 193	0.58 255	0.28 224	0.10 206	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.08 81	0.07 65

MyStereo07	0.16 28	0.12 81	0.26 16	0.22 129	0.14 164	0.25 135	0.23 220	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	0.09 120	0.08 109	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	0.23 220	0.40 153	0.21 26	0.30 151	0.24 59	0.31 178	0.18 108	0.22 44	0.18 104	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.08 111

MyStereo05	0.23 159	0.12 81	0.57 264	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.23 220	0.48 224	0.52 306	0.31 168	0.23 49	0.25 111	0.22 145	0.30 145	0.21 160	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.08 111

MyStereo04	0.23 159	0.12 81	0.55 256	0.22 129	0.14 164	0.25 135	0.23 220	0.49 230	0.52 306	0.28 98	0.23 49	0.27 138	0.23 154	0.30 145	0.22 174	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.08 111

IGEV_Zeroshot_test	0.18 53	0.10 24	0.65 293	0.20 57	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.34 87	0.19 7	0.28 98	0.22 47	0.27 138	0.13 32	0.23 51	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	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	0.09 164	0.06 72	0.10 182	0.08 109	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	0.27 108	0.16 67	0.06 1	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.08 81	0.06 18

PCWNet_CMD	0.23 159	0.13 136	0.48 220	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.16 38	0.46 206	0.46 266	0.29 123	0.36 158	0.37 222	0.24 169	0.28 120	0.20 139	0.09 164	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.11 225	0.09 161

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 281	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	0.08 109	0.07 37	0.06 18

4D-IteraStereo	0.17 36	0.16 207	0.50 235	0.21 86	0.14 164	0.19 34	0.17 59	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	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.06 18

CBFPSM	0.27 221	0.16 207	0.67 297	0.20 57	0.14 164	0.38 275	0.25 256	0.40 153	0.36 166	0.33 195	0.36 158	0.56 319	0.38 293	0.32 156	0.38 273	0.08 99	0.08 223	0.07 14	0.08 109	0.09 142	0.11 231

iinet-f	0.30 255	0.18 235	1.03 365	0.20 57	0.15 205	0.44 307	0.22 200	0.45 197	0.37 175	0.35 227	0.44 239	0.41 254	0.34 273	0.34 168	0.40 288	0.10 206	0.09 251	0.08 65	0.08 109	0.13 264	0.11 231

DCRE	0.20 102	0.13 136	0.40 143	0.21 86	0.15 205	0.20 55	0.19 123	0.30 54	0.27 74	0.22 54	0.80 356	0.23 93	0.16 63	0.23 51	0.15 51	0.07 16	0.07 158	0.07 14	0.08 109	0.07 37	0.06 18

TestStereo1	0.21 116	0.16 207	0.32 60	0.26 273	0.13 131	0.26 152	0.27 272	0.40 153	0.36 166	0.29 123	0.39 189	0.22 74	0.21 134	0.33 162	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.07 65

DisPM	0.19 89	0.10 24	0.35 86	0.23 171	0.13 131	0.18 13	0.20 161	0.29 40	0.29 105	0.33 195	0.34 141	0.23 93	0.16 63	0.33 162	0.16 67	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.07 37	0.11 231

IER	0.23 159	0.12 81	0.39 138	0.20 57	0.14 164	0.31 219	0.19 123	0.42 175	0.36 166	0.33 195	0.40 196	0.32 186	0.33 266	0.29 133	0.22 174	0.09 164	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.09 142	0.08 111

RAFT_CTSACE	0.21 116	0.16 207	0.41 165	0.25 245	0.15 205	0.22 93	0.24 242	0.32 67	0.28 87	0.33 195	0.51 283	0.29 160	0.17 86	0.32 156	0.13 24	0.06 1	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.06 18

CRFU-Net	0.28 238	0.14 164	0.45 198	0.25 245	0.15 205	0.45 312	0.23 220	0.50 238	0.30 114	0.43 301	0.41 204	0.48 292	0.46 327	0.43 198	0.29 234	0.11 233	0.10 269	0.09 120	0.08 109	0.10 189	0.10 206

NINENet	0.25 204	0.15 189	0.37 108	0.23 171	0.16 228	0.43 305	0.17 59	0.60 330	0.46 266	0.32 186	0.37 167	0.32 186	0.20 129	0.42 196	0.21 160	0.10 206	0.10 269	0.12 262	0.08 109	0.11 225	0.10 206

SA-5K	0.21 116	0.16 207	0.32 60	0.26 273	0.13 131	0.26 152	0.27 272	0.40 153	0.36 166	0.29 123	0.39 189	0.22 74	0.21 134	0.33 162	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.07 65

CSP-Net	0.27 221	0.15 189	0.30 42	0.21 86	0.14 164	0.44 307	0.24 242	0.50 238	0.40 206	0.41 287	0.43 230	0.42 261	0.26 193	0.66 292	0.28 224	0.12 260	0.08 223	0.08 65	0.08 109	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	0.19 123	0.52 261	0.19 7	0.29 123	0.21 43	0.22 74	0.20 129	0.28 120	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 109	0.08 81	0.08 111

dd	0.22 142	0.26 308	0.40 143	0.22 129	0.12 77	0.25 135	0.21 184	0.32 67	0.44 240	0.29 123	0.28 79	0.25 111	0.16 63	0.30 145	0.25 206	0.12 260	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.11 225	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	0.09 251	0.09 120	0.08 109	0.07 37	0.06 18

AASNet	0.27 221	0.19 250	0.49 225	0.26 273	0.17 244	0.34 249	0.20 161	0.62 343	0.48 280	0.35 227	0.40 196	0.32 186	0.25 184	0.28 120	0.34 260	0.11 233	0.09 251	0.10 182	0.08 109	0.13 264	0.11 231

GMOStereo	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.20 55	0.27 272	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.26 130	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.05 1

error version	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.20 55	0.27 272	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.26 130	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.05 1

test-v	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.20 55	0.27 272	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.26 130	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 182	0.08 109	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 93	0.18 104	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 109	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 93	0.18 104	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 109	0.06 6	0.06 18

CrosDoStereo	0.31 262	0.10 24	0.49 225	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 406	0.34 87	0.37 175	0.38 255	0.61 326	0.28 153	0.46 327	0.61 267	0.57 329	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.07 65

Patchmatch Stereo++	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	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 93	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	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	0.24 208	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.38 135	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 223	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.13 265

OCTAStereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 208	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.38 135	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 223	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.13 265

PSM-adaLoss	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	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	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

FTStereo	0.28 238	0.10 24	0.43 182	0.23 171	0.13 131	0.21 73	0.53 371	0.34 87	0.26 65	0.38 255	0.95 368	0.30 170	0.56 348	0.32 156	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.07 37	0.19 327

ROB_FTStereo_v2	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	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	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

ROB_FTStereo	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	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	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

HUI-Stereo	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	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	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

DeepStereo_LL	0.31 262	0.10 24	0.49 225	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 406	0.34 87	0.37 175	0.38 255	0.61 326	0.28 153	0.46 327	0.61 267	0.57 329	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.07 65

DEmStereo	0.26 214	0.09 9	0.47 211	0.19 26	0.12 77	0.30 208	0.25 256	0.28 33	0.36 166	0.36 242	0.58 312	0.25 111	0.48 336	0.53 234	0.44 302	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.06 6	0.07 65

SST-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.37 108	0.24 208	0.13 131	0.19 34	0.17 59	0.31 59	0.24 54	0.34 211	0.33 135	0.29 160	0.25 184	0.56 247	0.17 90	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.08 109	0.09 142	0.07 65

RAFT_R40	0.21 116	0.10 24	0.37 108	0.24 208	0.13 131	0.18 13	0.18 86	0.31 59	0.29 105	0.33 195	0.33 135	0.30 170	0.24 169	0.55 239	0.18 104	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.07 65

DRaft	0.24 182	0.10 24	0.34 78	0.18 8	0.12 77	0.28 172	0.23 220	0.33 81	0.39 193	0.38 255	0.61 326	0.21 67	0.41 305	0.48 211	0.42 297	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.08 111

RE-Stereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 208	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.38 135	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 223	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.13 265

Pruner-Stereo	0.19 89	0.11 63	0.34 78	0.29 316	0.12 77	0.19 34	0.17 59	0.31 59	0.29 105	0.33 195	0.32 116	0.25 111	0.15 49	0.24 57	0.21 160	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.09 161

TVStereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 208	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.38 135	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 223	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.13 265

iGMRVC	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	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	0.27 108	0.17 90	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

IRAFT_RVC	0.22 142	0.12 81	0.39 138	0.26 273	0.11 42	0.18 13	0.24 242	0.40 153	0.37 175	0.31 168	0.30 99	0.29 160	0.24 169	0.55 239	0.22 174	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.07 65

iRAFT	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	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 93	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

test-2	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.20 55	0.27 272	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.26 130	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.05 1

RAFT-IKP	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	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	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

ICVP	0.23 159	0.13 136	0.44 188	0.26 273	0.14 164	0.29 191	0.25 256	0.45 197	0.33 143	0.29 123	0.43 230	0.35 213	0.25 184	0.26 93	0.23 188	0.12 260	0.09 251	0.09 120	0.08 109	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	0.27 221	0.20 258	0.44 188	0.27 296	0.16 228	0.33 236	0.25 256	0.56 303	0.54 314	0.34 211	0.38 177	0.34 199	0.25 184	0.51 223	0.28 224	0.12 260	0.08 223	0.09 120	0.08 109	0.11 225	0.11 231

sAnonymous2	0.20 102	0.21 271	0.58 268	0.24 208	0.17 244	0.22 93	0.19 123	0.34 87	0.28 87	0.17 28	0.19 25	0.17 39	0.16 63	0.17 11	0.14 40	0.10 206	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.23 346	0.17 306

CroCo_RVC	0.20 102	0.21 271	0.58 268	0.24 208	0.17 244	0.22 93	0.19 123	0.34 87	0.28 87	0.17 28	0.19 25	0.17 39	0.16 63	0.17 11	0.14 40	0.10 206	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.23 346	0.17 306

CFNet_pseudo	0.23 159	0.13 136	0.47 211	0.19 26	0.13 131	0.26 152	0.16 38	0.44 189	0.44 240	0.29 123	0.37 167	0.38 227	0.23 154	0.29 133	0.21 160	0.09 164	0.06 72	0.11 229	0.08 109	0.11 225	0.09 161

RALAANet	0.19 89	0.18 235	0.37 108	0.23 171	0.14 164	0.23 110	0.13 3	0.37 129	0.29 105	0.28 98	0.26 70	0.25 111	0.15 49	0.26 93	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.09 142	0.06 18

XX-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.83 331	0.26 273	0.17 244	0.23 110	0.13 3	0.40 153	0.18 5	0.20 41	0.41 204	0.31 178	0.10 4	0.32 156	0.12 6	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.05 1

222	0.41 322	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.36 263	0.20 161	0.57 310	0.39 193	0.35 227	0.44 239	0.30 170	0.27 210	0.55 239	3.56 410	0.11 233	0.07 158	0.08 65	0.08 109	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 86	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	0.08 109	0.07 37	0.07 65

xxxx	0.34 284	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.37 268	0.20 161	0.58 317	0.38 187	0.29 123	0.42 218	0.38 227	0.24 169	0.46 206	2.20 403	0.11 233	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.09 142	0.09 161

test_xeample	0.34 284	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.33 236	0.23 220	0.55 289	0.38 187	0.32 186	0.45 251	0.29 160	0.26 193	0.57 250	2.24 405	0.10 206	0.07 158	0.09 120	0.08 109	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 86	0.33 81	0.27 74	0.25 76	0.37 167	0.25 111	0.17 86	0.24 57	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.05 1

GMStereo	0.19 89	0.25 297	0.40 143	0.21 86	0.12 77	0.22 93	0.19 123	0.29 40	0.40 206	0.25 76	0.23 49	0.16 34	0.15 49	0.25 80	0.19 128	0.09 164	0.06 72	0.08 65	0.08 109	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	0.28 238	0.14 164	0.69 302	0.23 171	0.20 295	0.44 307	0.22 200	0.50 238	0.40 206	0.34 211	0.39 189	0.43 264	0.33 266	0.40 192	0.31 244	0.09 164	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

DMCA	0.22 142	0.14 164	0.36 103	0.22 129	0.14 164	0.27 159	0.20 161	0.43 185	0.38 187	0.31 168	0.32 116	0.33 193	0.24 169	0.24 57	0.28 224	0.11 233	0.08 223	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.11 231

SuperB	0.49 343	0.28 318	2.23 396	0.23 171	0.15 205	0.41 290	0.32 308	0.47 213	0.82 367	0.43 301	0.50 277	0.33 193	0.45 321	0.68 295	1.08 370	0.10 206	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.98 403	0.14 282

MSMDNet	0.23 159	0.13 136	0.48 220	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.16 38	0.46 206	0.46 266	0.29 123	0.36 158	0.37 222	0.24 169	0.28 120	0.20 139	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.11 225	0.09 161

ccs_rob	0.23 159	0.13 136	0.47 211	0.20 57	0.13 131	0.26 152	0.17 59	0.44 189	0.44 240	0.29 123	0.37 167	0.38 227	0.23 154	0.29 133	0.21 160	0.09 164	0.06 72	0.11 229	0.08 109	0.11 225	0.09 161

AdaStereo	0.24 182	0.16 207	0.37 108	0.24 208	0.12 77	0.32 227	0.17 59	0.54 279	0.42 221	0.33 195	0.38 177	0.35 213	0.21 134	0.30 145	0.22 174	0.14 299	0.06 72	0.13 281	0.08 109	0.11 225	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	0.32 271	0.13 136	0.51 241	0.25 245	0.16 228	0.48 324	0.25 256	0.50 238	0.57 326	0.37 247	0.45 251	0.62 337	0.36 281	0.64 282	0.49 317	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.12 251	0.11 231

xx1	0.20 102	0.14 164	0.38 127	0.23 171	0.11 42	0.31 219	0.19 123	0.35 104	0.47 271	0.17 28	0.19 25	0.28 153	0.24 169	0.28 120	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.09 183	0.09 142	0.09 161

mmm	0.21 116	0.12 81	0.31 54	0.22 129	0.12 77	0.28 172	0.21 184	0.41 163	0.27 74	0.29 123	0.38 177	0.29 160	0.24 169	0.29 133	0.22 174	0.09 164	0.07 158	0.11 229	0.09 183	0.10 189	0.09 161

whm_eth	0.23 159	0.18 235	0.56 260	0.24 208	0.19 281	0.21 73	0.18 86	0.37 129	0.40 206	0.31 168	0.60 319	0.15 27	0.17 86	0.26 93	0.19 128	0.09 164	0.08 223	0.10 182	0.09 183	0.09 142	0.11 231

CASnet	0.14 6	0.12 81	0.22 6	0.22 129	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	0.11 229	0.09 183	0.08 81	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.24 182	0.13 136	0.50 235	0.20 57	0.15 205	0.28 172	0.17 59	0.49 230	0.45 252	0.32 186	0.42 218	0.39 238	0.22 145	0.31 150	0.21 160	0.11 233	0.08 223	0.12 262	0.09 183	0.12 251	0.11 231

LL-Strereo2	0.18 53	0.18 235	0.39 138	0.22 129	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 93	0.15 51	0.06 1	0.06 72	0.12 262	0.09 183	0.08 81	0.07 65

LL-Strereo	0.29 248	0.25 297	0.58 268	0.25 245	0.21 303	0.23 110	0.24 242	0.55 289	0.42 221	0.34 211	0.32 116	0.41 254	0.40 301	0.94 361	0.23 188	0.08 99	0.07 158	0.11 229	0.09 183	0.09 142	0.09 161

gwcnet-sp	0.24 182	0.13 136	0.63 287	0.22 129	0.14 164	0.34 249	0.22 200	0.44 189	0.39 193	0.35 227	0.34 141	0.27 138	0.27 210	0.35 177	0.25 206	0.09 164	0.08 223	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

scenet	0.24 182	0.13 136	0.63 287	0.22 129	0.14 164	0.34 249	0.22 200	0.44 189	0.39 193	0.35 227	0.34 141	0.27 138	0.27 210	0.35 177	0.25 206	0.09 164	0.08 223	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

CASS	0.21 116	0.15 189	0.32 60	0.26 273	0.11 42	0.28 172	0.19 123	0.39 146	0.30 114	0.32 186	0.34 141	0.25 111	0.24 169	0.25 80	0.20 139	0.13 276	0.08 223	0.11 229	0.09 183	0.11 225	0.11 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 182	0.13 136	0.63 287	0.22 129	0.14 164	0.34 249	0.22 200	0.44 189	0.39 193	0.35 227	0.34 141	0.27 138	0.27 210	0.35 177	0.25 206	0.09 164	0.08 223	0.09 120	0.09 183	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	0.19 123	0.41 163	0.27 74	0.24 70	0.28 79	0.28 153	0.24 169	0.34 168	0.22 174	0.08 99	0.07 158	0.10 182	0.09 183	0.09 142	0.09 161

Wz-Net-LNSev	0.34 284	0.29 325	0.91 347	0.26 273	0.21 303	0.47 320	0.31 303	0.54 279	0.54 314	0.44 306	0.52 291	0.50 302	0.35 277	0.39 189	0.39 281	0.11 233	0.11 286	0.10 182	0.09 183	0.14 276	0.13 265

test_5	0.23 159	0.19 250	0.38 127	0.26 273	0.18 263	0.25 135	0.29 289	0.40 153	0.37 175	0.29 123	0.40 196	0.25 111	0.22 145	0.34 168	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.09 183	0.10 189	0.10 206

test_4	0.18 53	0.12 81	0.34 78	0.23 171	0.12 77	0.18 13	0.22 200	0.26 14	0.24 54	0.24 70	0.47 268	0.22 74	0.13 32	0.24 57	0.16 67	0.06 1	0.05 6	0.09 120	0.09 183	0.07 37	0.05 1

AACVNet	0.26 214	0.16 207	0.37 108	0.22 129	0.14 164	0.29 191	0.19 123	0.41 163	0.31 124	0.38 255	0.42 218	0.43 264	0.28 223	0.73 310	0.25 206	0.11 233	0.08 223	0.11 229	0.09 183	0.13 264	0.11 231

ADLNet2	0.30 255	0.17 223	0.72 311	0.23 171	0.17 244	0.36 263	0.24 242	0.52 261	0.51 300	0.32 186	0.38 177	0.45 278	0.30 245	0.69 297	0.35 264	0.10 206	0.08 223	0.09 120	0.09 183	0.12 251	0.10 206

PSM-softLoss	0.21 116	0.10 24	0.39 138	0.24 208	0.12 77	0.20 55	0.18 86	0.38 135	0.26 65	0.29 123	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.52 229	0.20 139	0.09 164	0.06 72	0.10 182	0.09 183	0.08 81	0.12 253

KMStereo	0.21 116	0.10 24	0.39 138	0.24 208	0.12 77	0.20 55	0.18 86	0.38 135	0.26 65	0.29 123	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.52 229	0.20 139	0.09 164	0.06 72	0.10 182	0.09 183	0.08 81	0.12 253

THIR-Stereo	0.29 248	0.12 81	0.41 165	0.19 26	0.11 42	0.28 172	0.72 384	0.32 67	0.35 156	0.37 247	0.65 333	0.34 199	0.50 338	0.57 250	0.45 305	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 183	0.07 37	0.07 65

GrayStereo	0.25 204	0.09 9	0.32 60	0.26 273	0.13 131	0.23 110	0.47 361	0.34 87	0.30 114	0.39 270	0.47 268	0.30 170	0.79 371	0.29 133	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 183	0.07 37	0.13 265

GMM-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.43 182	0.23 171	0.13 131	0.24 125	0.25 256	0.37 129	0.27 74	0.30 151	0.45 251	0.27 138	0.21 134	0.31 150	0.17 90	0.07 16	0.05 6	0.10 182	0.09 183	0.08 81	0.19 327

iRaftStereo_RVC	0.16 28	0.12 81	0.26 16	0.21 86	0.11 42	0.20 55	0.17 59	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	0.09 120	0.09 183	0.08 81	0.07 65

sCroCo_RVC	0.18 53	0.14 164	0.49 225	0.27 296	0.18 263	0.22 93	0.17 59	0.27 21	0.23 44	0.14 8	0.22 47	0.17 39	0.14 42	0.21 39	0.15 51	0.10 206	0.11 286	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

Anonymous	0.20 102	0.14 164	0.47 211	0.27 296	0.20 295	0.25 135	0.25 256	0.32 67	0.26 65	0.18 39	0.18 22	0.15 27	0.19 121	0.24 57	0.18 104	0.10 206	0.09 251	0.09 120	0.09 183	0.15 288	0.13 265

SFCPSM	0.22 142	0.10 24	0.51 241	0.21 86	0.14 164	0.34 249	0.22 200	0.55 289	0.39 193	0.29 123	0.32 116	0.23 93	0.21 134	0.27 108	0.19 128	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.08 111

MMNet	0.27 221	0.14 164	0.49 225	0.24 208	0.17 244	0.47 320	0.22 200	0.45 197	0.51 300	0.39 270	0.41 204	0.36 218	0.33 266	0.39 189	0.34 260	0.08 99	0.07 158	0.09 120	0.09 183	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 59	0.41 163	0.35 156	0.30 151	0.31 113	0.29 160	0.23 154	0.26 93	0.23 188	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

HGLStereo	0.27 221	0.14 164	0.46 204	0.24 208	0.21 303	0.33 236	0.23 220	0.50 238	0.42 221	0.35 227	0.48 274	0.41 254	0.33 266	0.45 204	0.33 256	0.11 233	0.10 269	0.09 120	0.09 183	0.10 189	0.12 253

GANet-RSSM	0.24 182	0.14 164	0.36 103	0.21 86	0.14 164	0.27 159	0.21 184	0.45 197	0.33 143	0.29 123	0.39 189	0.39 238	0.28 223	0.58 255	0.23 188	0.11 233	0.07 158	0.09 120	0.09 183	0.10 189	0.09 161

RASNet	0.28 238	0.14 164	0.44 188	0.22 129	0.18 263	0.32 227	0.19 123	0.48 224	0.38 187	0.29 123	0.43 230	0.47 286	0.37 289	0.79 332	0.36 270	0.09 164	0.07 158	0.07 14	0.09 183	0.07 37	0.07 65

PWCDC_ROB	0.38 308	0.30 331	0.60 274	0.33 342	0.20 295	0.42 297	0.19 123	0.58 317	0.89 373	0.42 295	1.26 381	0.36 218	0.34 273	0.50 218	0.38 273	0.18 342	0.11 286	0.11 229	0.09 183	0.19 326	0.13 265

AE-Stereo	0.17 36	0.11 63	0.31 54	0.24 208	0.14 164	0.23 110	0.18 86	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	0.08 223	0.09 120	0.10 215	0.07 37	0.06 18

DualNet	0.26 214	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.35 104	0.44 240	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.27 108	1.08 370	0.08 99	0.05 6	0.11 229	0.10 215	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	0.20 161	0.35 104	0.44 240	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.27 108	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.11 229	0.10 215	0.08 81	0.08 111

ff1	0.29 248	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.35 104	0.44 240	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.81 339	1.08 370	0.08 99	0.05 6	0.11 229	0.10 215	0.08 81	0.08 111

mmx	0.31 262	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.55 289	0.45 252	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.81 339	1.08 370	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.11 225	0.10 206

ttt	0.29 248	0.12 81	0.34 78	0.21 86	0.13 131	0.29 191	0.20 161	0.56 303	0.47 271	0.31 168	0.44 239	0.30 170	0.22 145	0.65 288	0.85 360	0.13 276	0.10 269	0.10 182	0.10 215	0.11 225	0.11 231

1111x	0.32 271	0.11 63	0.40 143	0.22 129	0.11 42	0.32 227	0.26 267	0.59 322	0.43 226	0.31 168	0.41 204	0.39 238	0.28 223	0.76 323	1.37 387	0.09 164	0.08 223	0.09 120	0.10 215	0.09 142	0.08 111

xxx	0.31 262	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.55 289	0.45 252	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.81 339	1.08 370	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.11 225	0.10 206

BUS	0.23 159	0.12 81	0.28 29	0.25 245	0.14 164	0.43 305	0.17 59	0.56 303	0.34 150	0.34 211	0.35 148	0.32 186	0.20 129	0.26 93	0.21 160	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.09 142	0.09 161

raft_robust	0.22 142	0.17 223	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.23 110	0.22 200	0.49 230	0.48 280	0.32 186	0.32 116	0.26 130	0.23 154	0.53 234	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.10 215	0.08 81	0.06 18

BSDual-CNN	0.23 159	0.12 81	0.28 29	0.25 245	0.14 164	0.35 258	0.21 184	0.56 303	0.34 150	0.34 211	0.35 148	0.38 227	0.24 169	0.26 93	0.21 160	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.09 142	0.09 161

hknet	0.25 204	0.14 164	0.40 143	0.25 245	0.15 205	0.35 258	0.21 184	0.56 303	0.37 175	0.34 211	0.35 148	0.43 264	0.27 210	0.37 183	0.21 160	0.09 164	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.09 142	0.09 161

psmg	0.23 159	0.12 81	0.28 29	0.21 86	0.14 164	0.35 258	0.23 220	0.51 251	0.34 150	0.35 227	0.38 177	0.38 227	0.24 169	0.26 93	0.21 160	0.10 206	0.08 223	0.10 182	0.10 215	0.09 142	0.08 111

test_3	0.18 53	0.11 63	0.32 60	0.24 208	0.11 42	0.22 93	0.25 256	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	0.09 120	0.10 215	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	0.19 123	0.29 40	0.34 150	0.33 195	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.32 156	0.17 90	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.08 81	0.12 253

LCNet	0.21 116	0.11 63	0.29 36	0.25 245	0.12 77	0.23 110	0.19 123	0.34 87	0.26 65	0.28 98	0.35 148	0.26 130	0.30 245	0.35 177	0.17 90	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.10 215	0.13 264	0.22 349

KYRaft	0.22 142	0.10 24	0.30 42	0.23 171	0.12 77	0.23 110	0.23 220	0.35 104	0.24 54	0.35 227	0.54 299	0.34 199	0.26 193	0.29 133	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.10 215	0.08 81	0.31 368

RAFT	0.21 116	0.17 223	0.32 60	0.24 208	0.12 77	0.25 135	0.27 272	0.35 104	0.28 87	0.33 195	0.33 135	0.38 227	0.22 145	0.29 133	0.17 90	0.08 99	0.08 223	0.11 229	0.10 215	0.10 189	0.06 18

Anonymous3	0.23 159	0.18 235	0.63 287	0.27 296	0.18 263	0.41 290	0.23 220	0.43 185	0.35 156	0.23 57	0.27 75	0.20 59	0.18 108	0.27 108	0.18 104	0.12 260	0.11 286	0.10 182	0.10 215	0.11 225	0.12 253

RAFT + AFF	0.27 221	0.23 290	0.50 235	0.25 245	0.17 244	0.30 208	0.33 318	0.52 261	0.40 206	0.28 98	0.30 99	0.30 170	0.31 256	0.62 275	0.24 197	0.09 164	0.10 269	0.11 229	0.10 215	0.11 225	0.11 231

EAI-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.33 73	0.21 86	0.12 77	0.30 208	0.46 357	0.46 206	0.20 16	0.25 76	0.50 277	0.17 39	0.16 63	0.24 57	0.23 188	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 215	0.06 6	0.07 65

UPFNet	0.25 204	0.12 81	0.38 127	0.24 208	0.19 281	0.37 268	0.28 285	0.48 224	0.38 187	0.34 211	0.37 167	0.37 222	0.28 223	0.39 189	0.33 256	0.10 206	0.09 251	0.10 182	0.10 215	0.10 189	0.08 111

aanetorigin	0.39 314	0.29 325	1.09 368	0.24 208	0.19 281	0.28 172	0.37 330	0.33 81	0.47 271	0.94 375	0.82 358	0.52 309	0.54 344	0.49 216	0.50 322	0.11 233	0.09 251	0.10 182	0.10 215	0.16 296	0.15 291

EDNetEfficientorigin	7.51 415	0.52 375	140.47 437	0.25 245	0.17 244	0.42 297	0.29 289	0.47 213	1.03 381	1.28 390	1.02 371	0.83 367	0.84 377	0.75 318	0.99 366	0.10 206	0.09 251	0.12 262	0.10 215	0.21 337	0.22 349

ac_64	0.27 221	0.13 136	0.41 165	0.24 208	0.17 244	0.36 263	0.22 200	0.46 206	0.33 143	0.35 227	0.36 158	0.52 309	0.30 245	0.62 275	0.32 249	0.11 233	0.09 251	0.10 182	0.10 215	0.09 142	0.08 111

cf-r	0.24 182	0.15 189	0.44 188	0.21 86	0.14 164	0.27 159	0.22 200	0.42 175	0.40 206	0.30 151	0.42 218	0.42 261	0.26 193	0.43 198	0.25 206	0.11 233	0.06 72	0.08 65	0.10 215	0.08 81	0.08 111

hitnet-ft	0.29 248	0.17 223	0.40 143	0.19 26	0.14 164	0.39 282	0.23 220	0.44 189	0.41 217	0.36 242	0.46 261	0.53 313	0.34 273	0.76 323	0.32 249	0.14 299	0.10 269	0.13 281	0.10 215	0.15 288	0.13 265

GwcNet-RSSM	0.26 214	0.17 223	0.46 204	0.21 86	0.13 131	0.28 172	0.23 220	0.44 189	0.42 221	0.31 168	0.45 251	0.40 251	0.26 193	0.55 239	0.28 224	0.11 233	0.07 158	0.09 120	0.10 215	0.09 142	0.08 111

ADCP+	0.45 336	0.24 293	1.15 373	0.25 245	0.22 318	0.56 344	0.39 341	0.54 279	0.51 300	0.44 306	0.51 283	0.46 284	0.52 343	0.56 247	1.89 399	0.10 206	0.08 223	0.11 229	0.10 215	0.14 276	0.13 265

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 221	0.21 271	0.59 272	0.25 245	0.18 263	0.29 191	0.22 200	0.50 238	0.40 206	0.38 255	0.41 204	0.43 264	0.27 210	0.43 198	0.29 234	0.11 233	0.08 223	0.10 182	0.10 215	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	0.31 262	0.16 207	0.54 251	0.24 208	0.22 318	0.42 297	0.28 285	0.58 317	0.56 323	0.28 98	0.38 177	0.40 251	0.30 245	0.71 303	0.28 224	0.13 276	0.08 223	0.13 281	0.10 215	0.19 326	0.16 298

DPSNet	0.47 339	0.24 293	0.93 351	0.27 296	0.20 295	0.75 367	0.57 373	0.84 383	0.79 365	0.47 321	0.51 283	0.60 331	0.69 365	0.87 348	0.71 348	0.16 322	0.13 313	0.12 262	0.10 215	0.25 350	0.21 344

PWC_ROB	0.38 308	0.29 325	0.69 302	0.25 245	0.20 295	0.38 275	0.19 123	0.58 317	0.67 346	0.57 347	0.85 361	0.51 306	0.40 301	0.71 303	0.52 325	0.13 276	0.09 251	0.14 300	0.10 215	0.17 311	0.14 282

ToySt	0.24 182	0.16 207	0.48 220	0.21 86	0.13 131	0.29 191	0.29 289	0.39 146	0.39 193	0.27 89	0.35 148	0.39 238	0.31 256	0.31 150	0.29 234	0.08 99	0.09 251	0.10 182	0.11 248	0.11 225	0.10 206

anonymousa	0.23 159	0.11 63	0.50 235	0.21 86	0.16 228	0.31 219	0.20 161	0.36 123	0.35 156	0.32 186	0.50 277	0.39 238	0.26 193	0.22 44	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.11 248	0.07 37	0.08 111

ssnet_v2	0.28 238	0.16 207	0.44 188	0.22 129	0.15 205	0.40 287	0.30 299	0.57 310	0.46 266	0.38 255	0.36 158	0.47 286	0.29 236	0.38 187	0.39 281	0.13 276	0.11 286	0.11 229	0.11 248	0.11 225	0.11 231

Wz-Net-MNSev	0.36 293	0.26 308	0.79 323	0.26 273	0.21 303	0.59 349	0.38 336	0.55 289	0.56 323	0.48 324	0.54 299	0.53 313	0.36 281	0.60 262	0.44 302	0.11 233	0.09 251	0.11 229	0.11 248	0.15 288	0.13 265

Sa-1000	0.22 142	0.15 189	0.35 86	0.23 171	0.13 131	0.28 172	0.23 220	0.47 213	0.39 193	0.30 151	0.50 277	0.26 130	0.19 121	0.33 162	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.10 182	0.11 248	0.08 81	0.06 18

SA	0.22 142	0.16 207	0.36 103	0.23 171	0.13 131	0.24 125	0.23 220	0.45 197	0.40 206	0.27 89	0.44 239	0.23 93	0.23 154	0.33 162	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.10 182	0.11 248	0.08 81	0.06 18

UDGNet	0.23 159	0.31 336	0.38 127	0.24 208	0.14 164	0.24 125	0.18 86	0.32 67	0.43 226	0.29 123	0.28 79	0.24 104	0.19 121	0.29 133	0.20 139	0.15 310	0.07 158	0.21 347	0.11 248	0.14 276	0.10 206

dad	0.28 238	0.31 336	0.44 188	0.21 86	0.14 164	0.30 208	0.20 161	0.33 81	0.49 289	0.44 306	0.44 239	0.45 278	0.21 134	0.41 194	0.26 218	0.20 350	0.11 286	0.20 344	0.11 248	0.14 276	0.10 206

PSMNet-ADL	0.25 204	0.15 189	0.32 60	0.26 273	0.14 164	0.31 219	0.22 200	0.44 189	0.36 166	0.27 89	0.33 135	0.41 254	0.28 223	0.61 267	0.29 234	0.11 233	0.09 251	0.09 120	0.11 248	0.10 189	0.10 206

TRStereo	0.19 89	0.17 223	0.47 211	0.23 171	0.19 281	0.19 34	0.16 38	0.52 261	0.28 87	0.20 41	0.19 25	0.21 67	0.13 32	0.24 57	0.13 24	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.11 248	0.06 6	0.06 18

PSM-AAD	0.25 204	0.10 24	0.30 42	0.24 208	0.12 77	0.26 152	0.38 336	0.34 87	0.28 87	0.35 227	0.39 189	0.28 153	0.79 371	0.30 145	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.12 262	0.11 248	0.08 81	0.21 344

pcwnet_v2	0.32 271	0.15 189	1.26 379	0.23 171	0.18 263	0.32 227	0.18 86	0.59 322	0.60 332	0.36 242	0.45 251	0.35 213	0.29 236	0.36 181	0.25 206	0.14 299	0.11 286	0.12 262	0.11 248	0.14 276	0.15 291

ADLNet	0.28 238	0.15 189	0.42 172	0.23 171	0.19 281	0.34 249	0.23 220	0.53 272	0.43 226	0.42 295	0.41 204	0.44 274	0.27 210	0.55 239	0.35 264	0.11 233	0.08 223	0.11 229	0.11 248	0.11 225	0.12 253

HCRNet	0.24 182	0.25 297	0.33 73	0.34 344	0.16 228	0.27 159	0.18 86	0.43 185	0.35 156	0.30 151	0.35 148	0.32 186	0.22 145	0.44 202	0.20 139	0.13 276	0.08 223	0.13 281	0.11 248	0.10 189	0.09 161

ARAFT	0.24 182	0.21 271	0.78 317	0.22 129	0.12 77	0.29 191	0.24 242	0.43 185	0.32 132	0.33 195	0.28 79	0.28 153	0.19 121	0.49 216	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.12 262	0.11 248	0.09 142	0.06 18

EDNetEfficient	0.63 366	0.37 355	2.40 400	0.26 273	0.25 341	0.38 275	0.49 367	0.41 163	1.06 384	1.38 393	0.87 365	0.62 337	0.95 382	0.65 288	1.65 392	0.11 233	0.09 251	0.10 182	0.11 248	0.19 326	0.17 306

GwcNet	0.35 289	0.23 290	0.88 342	0.25 245	0.24 334	0.48 324	0.27 272	0.55 289	0.57 326	0.38 255	0.52 291	0.51 306	0.32 263	0.60 262	0.41 294	0.13 276	0.11 286	0.12 262	0.11 248	0.13 264	0.14 282

CFNet-ft	0.24 182	0.15 189	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.30 208	0.21 184	0.39 146	0.36 166	0.28 98	0.40 196	0.43 264	0.25 184	0.47 209	0.24 197	0.12 260	0.07 158	0.12 262	0.11 248	0.12 251	0.09 161

DSFCA	0.27 221	0.13 136	0.36 103	0.20 57	0.17 244	0.38 275	0.31 303	0.47 213	0.43 226	0.43 301	0.37 167	0.39 238	0.29 236	0.52 229	0.32 249	0.12 260	0.10 269	0.10 182	0.11 248	0.11 225	0.10 206

DMCA-RVC	0.27 221	0.21 271	0.61 277	0.28 313	0.17 244	0.29 191	0.21 184	0.42 175	0.35 156	0.40 278	0.37 167	0.39 238	0.36 281	0.43 198	0.30 240	0.13 276	0.10 269	0.15 312	0.11 248	0.13 264	0.10 206

RYNet	0.37 302	0.18 235	0.59 272	0.25 245	0.28 351	0.61 353	0.32 308	0.59 322	0.59 329	0.41 287	0.38 177	0.57 323	0.39 298	0.87 348	0.53 327	0.11 233	0.08 223	0.12 262	0.11 248	0.18 322	0.18 320

GANet	0.36 293	0.22 283	0.49 225	0.29 316	0.17 244	0.41 290	0.38 336	0.57 310	0.45 252	0.46 313	0.75 350	0.55 317	0.40 301	0.94 361	0.41 294	0.13 276	0.13 313	0.13 281	0.11 248	0.14 276	0.11 231

TDLM	0.30 255	0.21 271	0.38 127	0.28 313	0.15 205	0.33 236	0.32 308	0.52 261	0.47 271	0.38 255	0.43 230	0.39 238	0.29 236	0.91 356	0.28 224	0.14 299	0.08 223	0.13 281	0.11 248	0.12 251	0.10 206

CFNet	0.27 221	0.20 258	0.44 188	0.22 129	0.14 164	0.33 236	0.14 13	0.51 251	0.45 252	0.30 151	0.40 196	0.38 227	0.27 210	0.76 323	0.25 206	0.09 164	0.07 158	0.11 229	0.11 248	0.11 225	0.08 111

CFNet_RVC	0.24 182	0.15 189	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.30 208	0.21 184	0.39 146	0.36 166	0.28 98	0.40 196	0.43 264	0.25 184	0.47 209	0.24 197	0.12 260	0.07 158	0.12 262	0.11 248	0.12 251	0.09 161

DeepPruner_ROB	0.26 214	0.19 250	0.44 188	0.21 86	0.16 228	0.30 208	0.21 184	0.52 261	0.32 132	0.35 227	0.38 177	0.39 238	0.26 193	0.42 196	0.24 197	0.15 310	0.11 286	0.11 229	0.11 248	0.14 276	0.13 265

StereoDRNet-Refined	0.27 221	0.17 223	0.35 86	0.25 245	0.14 164	0.37 268	0.21 184	0.47 213	0.41 217	0.44 306	0.51 283	0.41 254	0.28 223	0.45 204	0.37 271	0.09 164	0.06 72	0.11 229	0.11 248	0.10 189	0.10 206
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.32 271	0.22 283	0.61 277	0.27 296	0.21 303	0.42 297	0.30 299	0.61 334	0.48 280	0.46 313	0.39 189	0.48 292	0.30 245	0.57 250	0.40 288	0.11 233	0.09 251	0.12 262	0.11 248	0.12 251	0.10 206

SANet	0.53 354	0.28 318	0.96 355	0.26 273	0.15 205	0.69 360	0.44 353	0.67 362	1.34 391	0.67 357	0.98 370	0.94 372	0.71 367	0.89 352	0.76 350	0.14 299	0.12 303	0.12 262	0.11 248	0.17 311	0.16 298

DLCB_ROB	0.28 238	0.16 207	0.34 78	0.27 296	0.16 228	0.38 275	0.25 256	0.48 224	0.43 226	0.46 313	0.46 261	0.51 306	0.33 266	0.53 234	0.33 256	0.10 206	0.10 269	0.11 229	0.11 248	0.10 189	0.09 161

LE_ROB	1.76 403	0.20 258	2.68 404	0.48 374	0.52 380	0.78 371	0.96 399	0.84 383	6.61 415	7.40 417	2.08 403	2.08 397	4.83 411	1.27 386	3.79 411	0.10 206	0.08 223	0.12 262	0.11 248	0.11 225	0.10 206

DN-CSS_ROB	0.22 142	0.25 297	0.47 211	0.24 208	0.14 164	0.25 135	0.12 1	0.40 153	0.33 143	0.29 123	0.42 218	0.22 74	0.20 129	0.33 162	0.19 128	0.07 16	0.06 72	0.11 229	0.11 248	0.11 225	0.07 65

coex-ft	3.44 410	0.73 384	48.55 435	0.24 208	0.19 281	0.50 331	0.43 350	0.47 213	2.40 402	7.03 416	1.20 378	0.97 375	2.23 406	0.73 310	1.92 400	0.12 260	0.15 331	0.14 300	0.12 280	0.21 337	0.43 379

fast-acv-ft	0.31 262	0.20 258	0.81 327	0.24 208	0.18 263	0.46 314	0.27 272	0.41 163	0.49 289	0.39 270	0.55 303	0.49 296	0.35 277	0.37 183	0.38 273	0.11 233	0.11 286	0.11 229	0.12 280	0.12 251	0.09 161

RAFT+CT+SA	0.21 116	0.18 235	0.33 73	0.25 245	0.18 263	0.23 110	0.29 289	0.40 153	0.36 166	0.24 70	0.38 177	0.18 46	0.16 63	0.32 156	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.12 280	0.09 142	0.09 161

WZ-Net	0.52 353	0.38 357	1.90 394	0.30 324	0.24 334	0.57 347	0.48 365	0.62 343	0.78 364	0.50 325	0.71 344	0.68 356	0.54 344	0.98 367	0.84 357	0.13 276	0.10 269	0.11 229	0.12 280	0.19 326	0.20 337

SACVNet	0.30 255	0.20 258	0.41 165	0.25 245	0.18 263	0.34 249	0.25 256	0.52 261	0.40 206	0.41 287	0.44 239	0.46 284	0.32 263	0.71 303	0.25 206	0.13 276	0.10 269	0.12 262	0.12 280	0.16 296	0.17 306

rafts_anoy	0.18 53	0.15 189	0.35 86	0.22 129	0.14 164	0.19 34	0.17 59	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	0.10 182	0.12 280	0.09 142	0.08 111

FINET	0.34 284	0.27 315	0.80 325	0.24 208	0.24 334	0.36 263	0.34 320	0.54 279	0.72 356	0.39 270	0.47 268	0.32 186	0.30 245	0.51 223	0.32 249	0.19 347	0.17 343	0.13 281	0.12 280	0.18 322	0.16 298

Syn2CoEx	0.36 293	0.31 336	0.78 317	0.34 344	0.21 303	0.41 290	0.28 285	0.61 334	0.49 289	0.42 295	0.56 308	0.45 278	0.44 318	0.69 297	0.38 273	0.17 332	0.14 317	0.15 312	0.12 280	0.13 264	0.12 253

delet	0.27 221	0.14 164	0.40 143	0.23 171	0.19 281	0.41 290	0.29 289	0.49 230	0.48 280	0.33 195	0.41 204	0.37 222	0.30 245	0.48 211	0.34 260	0.09 164	0.09 251	0.11 229	0.12 280	0.08 81	0.08 111

psm_up	0.29 248	0.16 207	0.41 165	0.26 273	0.17 244	0.32 227	0.26 267	0.55 289	0.43 226	0.36 242	0.40 196	0.45 278	0.37 289	0.58 255	0.30 240	0.11 233	0.12 303	0.13 281	0.12 280	0.10 189	0.10 206

FAT-Stereo	0.36 293	0.18 235	0.73 314	0.26 273	0.18 263	0.33 236	0.29 289	0.60 330	0.59 329	0.46 313	0.60 319	0.60 331	0.50 338	0.61 267	0.34 260	0.13 276	0.14 317	0.13 281	0.12 280	0.14 276	0.18 320

stereogan	0.37 302	0.17 223	0.65 293	0.27 296	0.22 318	0.62 354	0.26 267	0.59 322	0.63 340	0.43 301	0.60 319	0.67 353	0.42 313	0.68 295	0.35 264	0.13 276	0.14 317	0.14 300	0.12 280	0.19 326	0.17 306

RTSC	0.39 314	0.28 318	0.78 317	0.27 296	0.18 263	0.49 327	0.22 200	0.59 322	0.84 372	0.55 344	0.53 296	0.49 296	0.36 281	0.67 294	0.82 356	0.13 276	0.10 269	0.11 229	0.12 280	0.17 311	0.17 306

ADCRef	0.38 308	0.24 293	0.88 342	0.26 273	0.21 303	0.49 327	0.27 272	0.52 261	0.48 280	0.50 325	0.58 312	0.35 213	0.47 330	0.48 211	1.29 386	0.09 164	0.08 223	0.12 262	0.12 280	0.11 225	0.11 231

DANet	0.35 289	0.23 290	0.60 274	0.36 354	0.22 318	0.39 282	0.25 256	0.48 224	0.43 226	0.52 336	0.50 277	0.59 328	0.41 305	0.76 323	0.49 317	0.13 276	0.11 286	0.14 300	0.12 280	0.17 311	0.15 291
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	0.33 277	0.17 223	0.61 277	0.27 296	0.19 281	0.46 314	0.29 289	0.65 351	0.51 300	0.47 321	0.46 261	0.44 274	0.34 273	0.62 275	0.41 294	0.12 260	0.08 223	0.13 281	0.12 280	0.12 251	0.10 206

XPNet_ROB	0.33 277	0.20 258	0.43 182	0.27 296	0.18 263	0.37 268	0.31 303	0.55 289	0.50 297	0.51 330	0.53 296	0.58 326	0.37 289	0.63 280	0.45 305	0.17 332	0.12 303	0.13 281	0.12 280	0.15 288	0.14 282

ETE_ROB	0.34 284	0.26 308	0.45 198	0.29 316	0.18 263	0.40 287	0.37 330	0.57 310	0.47 271	0.50 325	0.50 277	0.62 337	0.36 281	0.55 239	0.38 273	0.13 276	0.10 269	0.14 300	0.12 280	0.16 296	0.16 298

StereoVision	0.22 142	0.18 235	0.37 108	0.27 296	0.17 244	0.23 110	0.22 200	0.38 135	0.31 124	0.20 41	0.51 283	0.22 74	0.16 63	0.28 120	0.18 104	0.11 233	0.12 303	0.13 281	0.13 298	0.10 189	0.07 65

SDNR	0.42 325	0.21 271	0.82 330	0.21 86	0.18 263	1.27 394	0.17 59	0.50 238	0.49 289	0.42 295	0.81 357	0.38 227	0.27 210	1.19 379	0.38 273	0.23 354	0.24 369	0.17 327	0.13 298	0.17 311	0.20 337

Wz-Net-SNSev	0.43 329	0.41 362	1.27 380	0.30 324	0.21 303	0.44 307	0.41 345	0.61 334	0.65 342	0.46 313	0.65 333	0.62 337	0.39 298	0.74 317	0.59 335	0.12 260	0.11 286	0.12 262	0.13 298	0.16 296	0.14 282

PSMNet-RSSM	0.24 182	0.15 189	0.36 103	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.20 161	0.48 224	0.37 175	0.30 151	0.44 239	0.38 227	0.26 193	0.52 229	0.22 174	0.12 260	0.07 158	0.11 229	0.13 298	0.10 189	0.09 161

FADNet-RVC-Resample	0.29 248	0.25 297	0.93 351	0.26 273	0.16 228	0.32 227	0.21 184	0.47 213	0.39 193	0.35 227	0.38 177	0.33 193	0.27 210	0.53 234	0.24 197	0.10 206	0.10 269	0.14 300	0.13 298	0.13 264	0.16 298

S-Stereo	0.38 308	0.20 258	1.05 366	0.27 296	0.22 318	0.38 275	0.32 308	0.55 289	0.66 343	0.39 270	0.59 314	0.49 296	0.41 305	0.75 318	0.40 288	0.12 260	0.15 331	0.13 281	0.13 298	0.16 296	0.21 344

G-Net	0.46 338	0.25 297	0.86 339	0.34 344	0.28 351	0.90 379	0.35 323	0.47 213	0.45 252	0.68 358	1.22 379	0.64 347	0.60 353	0.61 267	0.57 329	0.16 322	0.14 317	0.17 327	0.13 298	0.22 343	0.19 327

ADCL	0.47 339	0.22 283	1.00 359	0.27 296	0.19 281	0.74 365	0.64 379	0.54 279	0.69 351	0.56 345	0.71 344	0.55 317	0.60 353	0.60 262	1.43 388	0.11 233	0.09 251	0.13 281	0.13 298	0.14 276	0.14 282

CVANet_RVC	0.30 255	0.19 250	0.41 165	0.26 273	0.16 228	0.33 236	0.26 267	0.52 261	0.47 271	0.40 278	0.46 261	0.43 264	0.31 256	0.89 352	0.26 218	0.14 299	0.09 251	0.14 300	0.13 298	0.14 276	0.10 206

NaN_ROB	0.41 322	0.28 318	0.62 285	0.30 324	0.19 281	0.51 332	0.47 361	0.58 317	0.59 329	0.56 345	0.47 268	0.49 296	0.41 305	1.21 382	0.64 344	0.12 260	0.18 349	0.12 262	0.13 298	0.11 225	0.14 282

MDST_ROB	0.48 341	0.14 164	0.95 354	0.30 324	0.21 303	1.33 397	0.32 308	0.77 374	0.56 323	1.06 383	0.71 344	0.49 296	0.35 277	1.26 385	0.38 273	0.13 276	0.11 286	0.16 321	0.13 298	0.12 251	0.12 253

GASNet	0.36 293	0.46 363	0.88 342	0.34 344	0.23 329	0.35 258	0.22 200	0.60 330	0.53 310	0.40 278	0.37 167	0.45 278	0.30 245	0.79 332	0.35 264	0.15 310	0.10 269	0.14 300	0.14 309	0.22 343	0.12 253

psmorigin	0.50 345	0.25 297	3.03 406	0.24 208	0.19 281	0.38 275	0.22 200	0.50 238	0.44 240	0.64 354	0.68 339	0.71 361	0.51 341	0.85 345	0.45 305	0.14 299	0.17 343	0.13 281	0.14 309	0.16 296	0.21 344

AF-Net	0.37 302	0.26 308	0.56 260	0.32 337	0.23 329	0.41 290	0.29 289	0.61 334	0.64 341	0.42 295	0.68 339	0.65 348	0.49 337	0.57 250	0.44 302	0.15 310	0.11 286	0.19 341	0.14 309	0.15 288	0.13 265

edge stereo	0.39 314	0.22 283	0.81 327	0.27 296	0.22 318	0.37 268	0.24 242	0.56 303	0.54 314	0.53 341	0.60 319	0.71 361	0.50 338	0.78 330	0.40 288	0.16 322	0.14 317	0.19 341	0.14 309	0.16 296	0.17 306

UCFNet_RVC	0.24 182	0.16 207	0.34 78	0.18 8	0.15 205	0.33 236	0.16 38	0.46 206	0.35 156	0.29 123	0.35 148	0.39 238	0.25 184	0.34 168	0.22 174	0.13 276	0.08 223	0.13 281	0.14 309	0.13 264	0.12 253

LALA_ROB	0.36 293	0.25 297	0.46 204	0.30 324	0.21 303	0.47 320	0.39 341	0.61 334	0.51 300	0.52 336	0.51 283	0.69 358	0.36 281	0.50 218	0.43 298	0.17 332	0.11 286	0.16 321	0.14 309	0.17 311	0.15 291

PSMNet_ROB	0.33 277	0.24 293	0.54 251	0.31 331	0.21 303	0.42 297	0.43 350	0.59 322	0.47 271	0.37 247	0.44 239	0.49 296	0.31 256	0.64 282	0.43 298	0.14 299	0.10 269	0.15 312	0.14 309	0.13 264	0.11 231

MeshStereo	0.58 360	0.27 315	0.67 297	0.22 129	0.17 244	0.66 358	0.37 330	0.78 375	0.61 335	1.47 403	1.30 382	1.65 391	0.79 371	1.12 376	0.59 335	0.17 332	0.17 343	0.17 327	0.14 309	0.17 311	0.14 282
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	0.51 349	0.58 377	1.61 392	0.25 245	0.21 303	0.65 356	0.45 355	0.63 349	0.69 351	0.51 330	0.54 299	0.71 361	0.60 353	1.00 368	0.77 353	0.15 310	0.15 331	0.13 281	0.15 317	0.21 337	0.20 337

AnonymousM	0.17 36	0.19 250	0.24 10	0.18 8	0.10 20	0.18 13	0.17 59	0.30 54	0.23 44	0.26 85	0.20 35	0.18 46	0.14 42	0.19 25	0.14 40	0.09 164	0.06 72	0.38 373	0.15 317	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	0.15 317	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	0.31 262	0.35 347	0.78 317	0.25 245	0.20 295	0.33 236	0.20 161	0.49 230	0.40 206	0.34 211	0.39 189	0.41 254	0.29 236	0.63 280	0.31 244	0.13 276	0.14 317	0.14 300	0.15 317	0.19 326	0.19 327

RP	0.35 289	0.22 283	0.51 241	0.31 331	0.24 334	0.37 268	0.28 285	0.50 238	0.58 328	0.40 278	0.63 331	0.61 335	0.47 330	0.61 267	0.39 281	0.16 322	0.15 331	0.17 327	0.15 317	0.17 311	0.17 306

XQC	0.43 329	0.37 355	0.96 355	0.34 344	0.25 341	0.53 342	0.34 320	0.60 330	0.73 359	0.51 330	0.46 261	0.57 323	0.47 330	0.70 300	0.72 349	0.17 332	0.12 303	0.18 334	0.15 317	0.25 350	0.23 355

RTS	0.78 380	0.48 367	4.68 408	0.34 344	0.28 351	1.12 387	0.46 357	0.62 343	1.03 381	0.73 362	0.89 366	0.60 331	0.59 351	1.61 393	1.16 379	0.14 299	0.11 286	0.15 312	0.15 317	0.21 337	0.19 327

RTSA	0.78 380	0.48 367	4.68 408	0.34 344	0.28 351	1.12 387	0.46 357	0.62 343	1.03 381	0.73 362	0.89 366	0.60 331	0.59 351	1.61 393	1.16 379	0.14 299	0.11 286	0.15 312	0.15 317	0.21 337	0.19 327

PS-NSSS	0.32 271	0.30 331	0.46 204	0.23 171	0.17 244	0.33 236	0.24 242	0.57 310	0.41 217	0.37 247	0.52 291	0.35 213	0.30 245	0.80 336	0.30 240	0.17 332	0.14 317	0.21 347	0.15 317	0.15 288	0.13 265

WCMA_ROB	0.51 349	0.21 271	0.65 293	0.25 245	0.21 303	0.58 348	0.32 308	0.54 279	0.55 320	0.95 377	1.40 385	1.28 384	0.81 374	0.73 310	0.62 340	0.18 342	0.15 331	0.15 312	0.15 317	0.19 326	0.19 327

SGM-Forest	0.36 293	0.17 223	0.47 211	0.23 171	0.16 228	0.45 312	0.41 345	0.55 289	0.48 280	0.52 336	0.60 319	0.52 309	0.41 305	0.85 345	0.50 322	0.17 332	0.17 343	0.17 327	0.15 317	0.15 288	0.15 291
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
APVNet	0.36 293	0.20 258	0.70 308	0.26 273	0.22 318	0.52 341	0.35 323	0.61 334	0.44 240	0.38 255	0.52 291	0.48 292	0.38 293	0.84 344	0.46 311	0.13 276	0.14 317	0.15 312	0.16 328	0.16 296	0.15 291

FADNet_RVC	0.30 255	0.28 318	0.83 331	0.23 171	0.15 205	0.30 208	0.17 59	0.49 230	0.37 175	0.30 151	0.38 177	0.30 170	0.27 210	0.52 229	0.31 244	0.14 299	0.14 317	0.14 300	0.16 328	0.21 337	0.23 355

FADNet	0.32 271	0.36 350	0.74 315	0.23 171	0.22 318	0.37 268	0.19 123	0.53 272	0.48 280	0.32 186	0.36 158	0.43 264	0.32 263	0.64 282	0.25 206	0.16 322	0.16 338	0.14 300	0.16 328	0.24 349	0.19 327

STTStereo	0.28 238	0.20 258	0.61 277	0.25 245	0.17 244	0.29 191	0.24 242	0.47 213	0.39 193	0.39 270	0.41 204	0.44 274	0.28 223	0.40 192	0.28 224	0.13 276	0.12 303	0.13 281	0.16 328	0.12 251	0.11 231

SHD	0.42 325	0.27 315	0.81 327	0.31 331	0.25 341	0.42 297	0.22 200	0.66 357	0.94 380	0.63 352	0.60 319	0.59 328	0.47 330	0.59 261	0.58 334	0.15 310	0.13 313	0.16 321	0.16 328	0.20 334	0.22 349

Anonymous Stereo	0.38 308	0.34 344	1.00 359	0.30 324	0.25 341	0.33 236	0.44 353	0.50 238	0.54 314	0.41 287	0.45 251	0.39 238	0.26 193	0.93 358	0.48 314	0.15 310	0.14 317	0.15 312	0.16 328	0.16 296	0.17 306

FBW_ROB	0.43 329	0.26 308	0.54 251	0.31 331	0.20 295	0.51 332	0.32 308	0.70 367	0.60 332	0.59 348	0.55 303	0.65 348	0.41 305	1.40 390	0.51 324	0.13 276	0.17 343	0.21 347	0.16 328	0.17 311	0.18 320

SGM_RVC	0.50 345	0.19 250	0.50 235	0.25 245	0.15 205	0.69 360	0.39 341	0.68 365	0.82 367	0.95 377	0.84 360	1.13 377	0.76 369	1.16 378	0.60 337	0.16 322	0.16 338	0.16 321	0.16 328	0.16 296	0.17 306
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 277	0.21 271	0.54 251	0.23 171	0.13 131	0.42 297	0.33 318	0.53 272	0.48 280	0.52 336	0.49 275	0.50 302	0.41 305	0.56 247	0.31 244	0.15 310	0.16 338	0.18 334	0.16 328	0.13 264	0.13 265
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MaskLacGwcNet_RVC	0.36 293	0.36 350	0.53 248	0.34 344	0.19 281	0.51 332	0.24 242	0.55 289	0.38 187	0.41 287	0.47 268	0.47 286	0.27 210	0.73 310	0.30 240	0.36 376	0.19 353	0.27 359	0.17 337	0.26 357	0.23 355

ADCMid	0.49 343	0.34 344	1.13 372	0.26 273	0.21 303	0.51 332	0.37 330	0.57 310	0.54 314	0.75 366	0.66 335	0.62 337	0.64 363	0.64 282	1.68 393	0.13 276	0.12 303	0.17 327	0.17 337	0.20 334	0.17 306

ADCS	0.58 360	0.40 359	1.35 385	0.29 316	0.24 334	0.55 343	0.45 355	0.67 362	0.83 370	0.76 367	0.71 344	0.68 356	0.60 353	0.76 323	2.23 404	0.16 322	0.16 338	0.16 321	0.17 337	0.22 343	0.22 349

AnyNet_C01	0.65 368	0.58 377	2.60 403	0.32 337	0.26 346	0.88 377	0.61 377	0.63 349	0.62 337	0.68 358	0.96 369	0.76 364	0.60 353	0.96 364	1.43 388	0.16 322	0.16 338	0.17 327	0.17 337	0.23 346	0.23 355

AnyNet_C32	0.51 349	0.40 359	1.10 371	0.29 316	0.28 351	0.59 349	0.58 374	0.54 279	0.60 332	0.62 351	0.66 335	0.54 315	0.54 344	0.78 330	1.74 396	0.15 310	0.14 317	0.15 312	0.17 337	0.20 334	0.20 337

PVD	0.58 360	0.34 344	0.84 335	0.39 363	0.31 361	0.59 349	0.47 361	0.80 379	1.25 390	0.92 374	1.09 373	0.79 365	0.82 375	0.85 345	0.76 350	0.21 351	0.18 349	0.22 353	0.18 342	0.27 360	0.35 373

SAMSARA	0.56 356	0.39 358	0.80 325	0.60 382	0.46 375	1.00 383	1.23 409	0.67 362	0.68 349	0.71 361	0.54 299	0.89 371	0.57 350	0.81 339	0.62 340	0.19 347	0.22 364	0.18 334	0.18 342	0.27 360	0.25 360

STTRV1_RVC	0.42 325	0.32 341	0.89 345	0.29 316	0.36 367	0.49 327	0.31 303	0.61 334	0.53 310	0.46 313	0.56 308	0.47 286	0.43 316	1.00 368	0.39 281	0.27 364	0.21 359	0.20 344	0.18 342	0.25 350	0.17 306

GANetREF_RVC	0.43 329	0.47 365	0.69 302	0.38 361	0.20 295	0.51 332	0.48 365	0.66 357	0.66 343	0.46 313	0.46 261	0.50 302	0.44 318	0.90 355	0.39 281	0.27 364	0.21 359	0.32 369	0.18 342	0.27 360	0.22 349
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	1.36 394	0.28 318	0.79 323	0.26 273	0.16 228	2.26 408	1.00 401	1.42 396	1.46 395	2.38 407	2.05 402	5.95 417	2.66 409	2.95 408	2.46 406	0.17 332	0.18 349	0.18 334	0.18 342	0.15 288	0.18 320

PDISCO_ROB	0.43 329	0.30 331	0.67 297	0.43 368	0.36 367	0.67 359	0.32 308	0.72 370	0.76 361	0.43 301	0.53 296	0.63 345	0.40 301	0.66 292	0.47 313	0.21 351	0.12 303	0.21 347	0.19 347	0.25 350	0.20 337

HBP-ISP	0.33 277	0.30 331	0.72 311	0.22 129	0.16 228	0.32 227	0.22 200	0.54 279	0.44 240	0.41 287	0.49 275	0.33 193	0.38 293	0.73 310	0.25 206	0.18 342	0.19 353	0.24 356	0.20 348	0.16 296	0.13 265

RGC	0.39 314	0.32 341	0.64 292	0.34 344	0.27 348	0.40 287	0.29 289	0.57 310	0.53 310	0.45 310	0.64 332	0.62 337	0.45 321	0.72 308	0.39 281	0.15 310	0.15 331	0.21 347	0.20 348	0.18 322	0.19 327

CSAN	0.50 345	0.35 347	0.78 317	0.36 354	0.23 329	0.56 344	0.59 376	0.61 334	0.70 353	0.64 354	0.78 354	0.65 348	0.60 353	1.38 389	0.62 340	0.21 351	0.17 343	0.20 344	0.20 348	0.18 322	0.18 320

SQANet	0.40 320	0.48 367	0.67 297	0.48 374	0.39 369	0.48 324	0.22 200	0.51 251	0.43 226	0.40 278	0.47 268	0.47 286	0.33 266	0.54 238	0.32 249	0.36 376	0.15 331	0.40 375	0.21 351	0.45 376	0.31 368

ccnet	0.42 325	0.31 336	0.48 220	0.27 296	0.32 362	0.60 352	0.32 308	0.65 351	0.46 266	0.53 341	0.66 335	0.56 319	0.45 321	0.72 308	0.61 338	0.26 359	0.19 353	0.24 356	0.21 351	0.26 357	0.22 349

Nwc_Net	0.37 302	0.25 297	0.68 301	0.31 331	0.24 334	0.44 307	0.30 299	0.65 351	0.50 297	0.37 247	0.69 343	0.58 326	0.45 321	0.60 262	0.40 288	0.15 310	0.12 303	0.19 341	0.21 351	0.14 276	0.13 265

DeepPrunerF	0.44 335	0.29 325	1.29 382	0.33 342	0.30 359	0.35 258	0.36 326	0.62 343	1.15 389	0.40 278	0.44 239	0.39 238	0.41 305	0.80 336	0.52 325	0.18 342	0.14 317	0.23 354	0.21 351	0.17 311	0.17 306

LSM	1.64 402	0.40 359	2.56 402	2.02 413	17.61 425	0.51 332	0.52 369	0.61 334	0.76 361	0.82 369	1.11 375	0.63 345	0.54 344	0.75 318	0.49 317	0.16 322	0.24 369	0.18 334	0.21 351	0.25 350	2.42 415

NCCL2	0.35 289	0.26 308	0.49 225	0.36 354	0.22 318	0.41 290	0.41 345	0.53 272	0.42 221	0.47 321	0.46 261	0.61 335	0.39 298	0.55 239	0.37 271	0.16 322	0.13 313	0.21 347	0.21 351	0.16 296	0.16 298

CBMV_ROB	0.33 277	0.18 235	0.53 248	0.21 86	0.14 164	0.33 236	0.20 161	0.51 251	0.45 252	0.51 330	0.55 303	0.45 278	0.42 313	0.71 303	0.32 249	0.18 342	0.19 353	0.23 354	0.21 351	0.14 276	0.15 291

UDG	0.40 320	0.46 363	0.49 225	0.40 365	0.35 366	0.47 320	0.27 272	0.54 279	0.47 271	0.39 270	0.45 251	0.59 328	0.44 318	0.46 206	0.39 281	0.26 359	0.19 353	0.48 379	0.22 358	0.34 370	0.26 361

NOSS_ROB	0.31 262	0.20 258	0.35 86	0.24 208	0.16 228	0.32 227	0.19 123	0.52 261	0.48 280	0.33 195	0.36 158	0.42 261	0.28 223	0.93 358	0.24 197	0.19 347	0.20 358	0.24 356	0.22 358	0.17 311	0.17 306

ADCPNet	0.48 341	0.29 325	1.60 390	0.27 296	0.23 329	0.70 363	0.38 336	0.53 272	0.51 300	0.51 330	0.59 314	0.67 353	0.56 348	0.60 262	1.14 376	0.15 310	0.18 349	0.14 300	0.23 360	0.19 326	0.19 327

PA-Net	0.37 302	0.28 318	0.83 331	0.31 331	0.28 351	0.39 282	0.42 348	0.51 251	0.55 320	0.34 211	0.42 218	0.41 254	0.36 281	0.79 332	0.49 317	0.12 260	0.23 367	0.16 321	0.23 360	0.12 251	0.18 320
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DDUNet	0.41 322	0.50 372	0.48 220	0.44 370	0.39 369	0.46 314	0.32 308	0.50 238	0.43 226	0.45 310	0.52 291	0.57 323	0.36 281	0.48 211	0.33 256	0.33 374	0.21 359	0.55 383	0.25 362	0.37 373	0.32 371

NCC-stereo	0.39 314	0.25 297	0.69 302	0.32 337	0.28 351	0.46 314	0.36 326	0.65 351	0.52 306	0.40 278	0.57 310	0.56 319	0.47 330	0.73 310	0.45 305	0.17 332	0.14 317	0.18 334	0.25 362	0.16 296	0.16 298

Abc-Net	0.39 314	0.25 297	0.69 302	0.32 337	0.28 351	0.46 314	0.36 326	0.65 351	0.52 306	0.40 278	0.57 310	0.56 319	0.47 330	0.73 310	0.45 305	0.17 332	0.14 317	0.18 334	0.25 362	0.16 296	0.16 298
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	0.43 329	0.47 365	0.65 293	0.37 359	0.23 329	0.51 332	0.29 289	0.66 357	0.49 289	0.46 313	0.51 283	0.48 292	0.38 293	0.96 364	0.35 264	0.34 375	0.23 367	0.55 383	0.25 362	0.31 367	0.20 337

FCDSN-DC	0.63 366	0.31 336	0.61 277	0.36 354	0.30 359	0.65 356	0.37 330	0.66 357	0.68 349	1.14 387	1.54 393	1.71 393	1.26 394	0.92 357	0.64 344	0.24 357	0.22 364	0.27 359	0.26 366	0.27 360	0.27 364
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 373	0.30 331	0.69 302	0.32 337	0.27 348	0.81 374	0.39 341	0.79 378	0.82 367	1.41 396	1.58 395	1.98 396	1.26 394	1.02 371	0.77 353	0.24 357	0.22 364	0.27 359	0.26 366	0.26 357	0.26 361

MADNet+	1.01 387	1.16 404	4.72 410	0.70 386	0.47 376	1.24 393	0.96 399	0.97 387	0.89 373	0.65 356	0.77 353	0.87 368	0.85 379	2.09 403	1.68 393	0.38 379	0.39 385	0.31 368	0.27 368	0.43 374	0.39 376

MSMD_ROB	0.60 364	0.33 343	0.61 277	0.30 324	0.25 341	0.86 376	0.35 323	0.55 289	0.67 346	1.10 385	1.49 390	1.76 394	0.97 385	0.88 351	0.49 317	0.23 354	0.21 359	0.27 359	0.27 368	0.25 350	0.24 359

ELAS_RVC	0.74 378	0.36 350	1.00 359	0.37 359	0.33 363	0.88 377	0.93 398	0.83 382	1.08 385	1.35 392	1.33 384	1.24 382	1.33 397	1.06 373	0.95 364	0.27 364	0.25 371	0.29 365	0.27 368	0.30 366	0.30 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 378	0.36 350	0.85 338	0.36 354	0.33 363	1.36 398	0.77 389	0.93 386	0.92 377	1.41 396	1.53 392	1.16 380	1.17 390	0.95 363	1.03 368	0.26 359	0.25 371	0.28 364	0.28 371	0.31 367	0.30 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	0.66 369	0.89 392	1.59 389	0.77 390	1.21 407	0.51 332	0.23 220	0.59 322	0.72 356	0.69 360	0.61 326	0.69 358	0.91 381	0.79 332	0.48 314	0.27 364	0.12 303	0.73 391	0.30 372	0.65 388	0.40 377

PASM	0.45 336	0.35 347	0.90 346	0.35 353	0.33 363	0.39 282	0.38 336	0.50 238	0.61 335	0.52 336	0.51 283	0.62 337	0.45 321	0.93 358	0.48 314	0.26 359	0.29 377	0.29 365	0.33 373	0.29 365	0.26 361

Ntro	0.58 360	0.64 381	0.92 349	0.66 385	0.50 378	0.77 368	0.36 326	0.66 357	0.70 353	0.50 325	0.59 314	0.65 348	0.51 341	0.75 318	0.45 305	0.56 386	0.32 381	0.56 386	0.34 374	0.63 385	0.46 383

otaku	0.57 359	0.62 380	0.87 341	0.63 384	0.44 374	0.73 364	0.37 330	0.65 351	0.66 343	0.51 330	0.75 350	0.66 352	0.45 321	0.69 297	0.46 311	0.53 382	0.34 382	0.55 383	0.35 375	0.60 384	0.45 380

ACVNet_1	0.72 374	0.81 387	1.37 386	0.72 388	0.53 381	0.77 368	0.42 348	0.85 385	0.90 375	0.74 365	0.75 350	1.32 386	0.72 368	1.02 371	0.55 328	0.54 384	0.31 380	0.71 390	0.35 375	0.64 387	0.45 380

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 349	0.50 372	0.86 339	0.39 363	0.24 334	0.84 375	0.55 372	0.56 303	0.62 337	0.60 349	0.68 339	0.62 337	0.42 313	1.13 377	0.43 298	0.23 354	0.27 373	0.27 359	0.35 375	0.25 350	0.29 365

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 371	0.64 381	1.06 367	0.45 371	0.27 348	1.40 400	0.58 374	0.78 375	0.92 377	0.84 370	0.86 362	0.88 370	0.68 364	1.33 388	0.68 347	0.37 378	0.29 377	0.34 371	0.36 378	0.43 374	0.37 374

MFN_U_SF_RVC	0.56 356	0.51 374	1.19 374	0.38 361	0.22 318	0.69 360	0.27 272	0.80 379	0.67 346	0.73 362	0.74 349	0.87 368	0.61 362	0.81 339	0.76 350	0.29 370	0.27 373	0.32 369	0.37 379	0.32 369	0.31 368

BEATNet-Init1	4.73 413	2.61 414	13.29 424	0.58 380	0.53 381	10.12 418	3.33 414	4.83 414	5.01 413	8.75 418	8.51 416	14.08 426	7.60 417	7.70 418	5.34 414	0.28 368	0.28 376	0.34 371	0.37 379	0.57 382	0.45 380

JetBlue	1.14 392	0.76 385	2.36 398	0.59 381	0.75 391	3.04 411	1.78 411	1.11 389	0.90 375	0.94 375	1.10 374	1.66 392	1.28 396	2.09 403	1.72 395	0.43 381	0.36 383	0.38 373	0.38 381	0.58 383	0.56 387

ACVNet-4b	0.72 374	0.81 387	1.33 384	0.72 388	0.50 378	0.80 373	0.31 303	0.71 369	0.80 366	0.50 325	0.72 348	0.95 374	0.43 316	0.96 364	1.20 383	1.13 408	0.21 359	0.76 392	0.45 382	0.65 388	0.46 383

MANE	1.41 395	0.36 350	0.74 315	0.43 368	0.41 372	2.16 407	0.80 391	2.39 411	3.38 405	2.22 406	3.06 408	3.54 410	2.73 410	2.15 405	1.94 401	0.28 368	0.27 373	0.30 367	0.46 383	0.28 364	0.34 372

NVStereoNet_ROB	0.67 370	0.49 371	0.83 331	0.48 374	0.40 371	0.51 332	0.46 357	0.70 367	0.77 363	0.84 370	1.72 396	1.02 376	0.83 376	1.23 383	0.79 355	0.32 373	0.38 384	0.40 375	0.46 383	0.36 372	0.41 378
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	0.72 374	0.89 392	1.02 363	0.82 391	0.63 387	0.78 371	0.52 369	0.81 381	0.93 379	0.60 349	0.79 355	0.80 366	0.60 353	0.80 336	0.57 329	0.78 395	0.55 396	0.78 393	0.49 385	0.76 393	0.58 389

ACVNet_2	0.89 383	0.87 391	1.25 378	0.82 391	0.62 386	0.97 382	0.62 378	1.14 390	1.42 393	1.00 380	1.40 385	1.47 389	0.84 377	1.11 374	0.66 346	0.61 389	0.43 387	0.78 393	0.49 385	0.75 392	0.52 385

SPS-STEREO	0.69 372	0.61 379	0.98 357	0.52 379	0.57 383	0.74 365	0.50 368	0.78 375	0.62 337	0.95 377	0.86 362	0.94 372	0.70 366	1.01 370	0.87 361	0.58 388	0.51 390	0.50 380	0.50 387	0.55 381	0.58 389
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.55 355	0.48 367	1.02 363	0.45 371	0.49 377	0.49 327	0.47 361	0.72 370	0.72 356	0.45 310	0.82 358	0.47 286	0.60 353	0.50 218	0.63 343	0.39 380	0.39 385	0.44 377	0.51 388	0.52 379	0.37 374

SGM+DAISY	0.87 382	0.66 383	1.30 383	0.51 377	0.60 384	1.03 384	0.84 395	0.76 373	0.73 359	1.39 394	1.51 391	1.31 385	1.22 392	1.11 374	1.08 370	0.57 387	0.53 393	0.51 382	0.51 388	0.54 380	0.61 394

PWCK	1.00 386	1.17 405	1.70 393	0.91 394	0.41 372	1.19 391	0.92 397	1.10 388	1.14 388	1.16 388	1.14 376	1.25 383	0.88 380	1.75 399	1.04 369	0.87 399	0.50 388	0.87 395	0.53 390	0.96 402	0.52 385

anonymity	0.56 356	0.54 376	0.70 308	0.47 373	0.61 385	0.56 344	0.43 350	0.69 366	0.49 289	0.63 352	0.55 303	0.54 315	0.60 353	0.61 267	0.57 329	0.55 385	0.53 393	0.50 380	0.54 391	0.51 378	0.56 387

IMH-64-1	0.91 384	0.86 389	0.84 335	0.97 396	0.75 391	0.92 380	0.71 382	1.27 391	1.10 386	0.89 372	1.45 387	1.14 378	0.96 383	1.19 379	0.84 357	0.74 392	0.51 390	0.97 397	0.55 392	0.84 395	0.60 391

IMH-64	0.91 384	0.86 389	0.84 335	0.97 396	0.75 391	0.92 380	0.71 382	1.27 391	1.10 386	0.89 372	1.45 387	1.14 378	0.96 383	1.19 379	0.84 357	0.74 392	0.51 390	0.97 397	0.55 392	0.84 395	0.60 391

IMH	1.05 389	0.95 396	1.00 359	1.01 398	0.78 395	1.11 386	0.68 381	1.38 394	1.43 394	1.00 380	1.72 396	1.43 387	1.14 387	1.73 398	0.89 362	1.09 405	0.55 396	0.99 399	0.57 394	0.87 397	0.62 396

MFMNet_re	0.72 374	0.76 385	0.99 358	0.62 383	0.70 389	0.77 368	0.67 380	0.75 372	0.83 370	0.78 368	0.86 362	0.69 358	0.78 370	0.71 303	0.61 338	0.66 391	0.59 399	0.61 387	0.58 395	0.68 391	0.71 398

DGSMNet	0.61 365	0.29 325	0.91 347	0.51 377	0.70 389	0.62 354	1.38 410	0.59 322	0.55 320	0.37 247	0.61 326	0.52 309	0.33 266	0.65 288	0.43 298	0.53 382	0.60 400	0.67 388	0.61 396	0.63 385	0.61 394

TorneroNet-64	1.43 396	1.03 398	1.20 375	1.10 401	0.86 401	2.26 408	0.73 385	1.84 404	3.84 410	1.25 389	2.25 406	2.69 406	1.42 398	1.76 400	1.43 388	0.76 394	0.50 388	1.09 402	0.66 397	1.23 406	0.76 403

WAO-7	1.01 387	0.89 392	0.93 351	0.83 393	0.66 388	1.18 389	0.81 393	1.40 395	1.57 396	1.11 386	1.76 398	1.45 388	1.19 391	1.50 392	1.14 376	0.61 389	0.62 403	0.70 389	0.68 398	0.66 390	0.60 391

LVE	1.13 391	1.02 397	1.28 381	1.01 398	0.80 398	1.29 396	0.81 393	1.47 398	1.96 398	1.07 384	1.90 399	1.90 395	1.01 386	1.48 391	0.91 363	0.93 402	0.61 402	0.94 396	0.69 399	0.87 397	0.75 402

Dean	1.17 393	1.04 399	1.49 388	1.03 400	0.78 395	1.20 392	0.77 389	1.48 399	1.96 398	1.28 390	1.99 401	2.15 398	1.14 387	1.25 384	1.00 367	0.81 397	0.60 400	1.01 400	0.69 399	0.92 401	0.74 401

TorneroNet	2.22 406	1.08 401	1.24 377	1.14 405	0.90 402	5.58 413	0.80 391	2.12 409	8.69 417	2.58 408	5.42 413	3.88 411	1.97 404	1.78 402	1.87 398	0.86 398	0.54 395	1.15 406	0.74 401	1.23 406	0.85 404

WAO-6	1.07 390	0.93 395	0.92 349	0.96 395	0.78 395	1.28 395	0.75 386	1.34 393	2.00 400	1.02 382	1.54 393	1.59 390	1.22 392	1.31 387	1.14 376	0.78 395	0.55 396	1.02 401	0.75 402	0.83 394	0.69 397

WAO-8	1.46 398	1.10 402	1.09 368	1.10 401	0.84 399	2.06 404	0.75 386	1.84 404	3.83 408	1.44 400	2.21 404	2.15 398	1.43 399	3.17 409	1.19 381	0.91 400	0.65 405	1.09 402	0.79 403	0.90 399	0.71 398

Venus	1.46 398	1.10 402	1.09 368	1.10 401	0.84 399	2.06 404	0.75 386	1.84 404	3.83 408	1.44 400	2.21 404	2.15 398	1.43 399	3.17 409	1.19 381	0.91 400	0.65 405	1.09 402	0.79 403	0.90 399	0.71 398

notaker	1.45 397	1.34 408	1.48 387	1.40 408	1.07 405	1.18 389	0.85 396	1.48 399	1.40 392	1.51 404	3.46 409	2.40 403	1.81 403	1.76 400	1.45 391	1.11 406	0.69 408	1.38 409	0.87 405	1.31 408	0.97 406

UNDER WATER-64	1.55 400	1.19 406	2.52 401	1.31 406	0.95 403	2.12 406	1.21 408	1.45 397	3.19 404	1.43 399	1.32 383	2.64 405	2.04 405	1.63 395	1.83 397	1.11 406	0.67 407	1.28 407	0.92 406	1.19 404	1.02 407

UNDER WATER	1.59 401	1.22 407	2.36 398	1.38 407	1.03 404	1.67 403	1.10 405	1.54 402	3.63 406	1.44 400	1.47 389	2.85 407	2.25 407	1.67 396	1.94 401	1.06 404	0.62 403	1.31 408	0.93 407	1.21 405	1.02 407

ktn	1.77 404	1.36 409	1.22 376	1.43 409	1.14 406	1.52 401	1.08 404	1.51 401	3.96 411	2.77 410	4.69 411	3.35 409	1.46 401	1.69 397	1.25 385	1.43 410	0.77 409	1.45 410	0.99 408	1.32 410	0.96 405

JetRed	2.30 408	2.64 415	6.12 411	1.12 404	1.38 410	5.85 414	3.29 413	1.99 407	1.67 397	1.98 405	1.95 400	2.16 401	1.60 402	2.48 407	4.10 412	1.05 403	1.60 412	1.09 402	1.01 409	1.67 412	1.28 410

KSHMR	1.89 405	1.36 409	1.60 390	1.47 410	1.22 408	1.38 399	1.06 403	1.79 403	5.97 414	1.42 398	5.65 415	2.98 408	1.14 387	2.23 406	1.20 383	1.27 409	1.12 410	1.46 411	1.10 410	1.32 410	1.15 409

Anonymous_2	0.37 302	0.21 271	0.47 211	0.20 57	0.21 303	0.42 297	0.26 267	0.38 135	0.29 105	0.33 195	0.30 99	0.44 274	0.38 293	0.36 181	0.29 234	0.26 359	0.29 377	0.44 377	1.41 411	0.34 370	0.21 344

MADNet++	2.26 407	1.80 413	2.06 395	2.13 415	1.97 413	2.61 410	1.79 412	2.38 410	2.16 401	2.75 409	2.65 407	2.38 402	2.43 408	3.17 409	3.21 408	2.17 412	1.95 413	1.94 413	1.63 412	2.06 413	2.01 414

SPstereo	14.25 422	1.73 412	2.83 405	1.84 412	1.57 412	23.16 429	43.27 429	35.72 436	29.56 436	20.86 433	20.62 427	26.34 437	21.82 429	25.23 436	19.62 428	1.56 411	1.42 411	2.96 415	2.17 413	1.31 408	1.33 412

PML	16.10 426	12.82 427	6.78 412	5.23 417	7.76 417	33.92 430	66.56 436	5.30 415	10.28 418	26.12 435	68.59 436	20.51 428	13.49 426	10.06 420	6.78 417	5.96 420	2.00 414	6.04 421	2.18 414	8.96 422	2.60 416

tt	4.71 412	0.10 24	3.94 407	2.06 414	1.53 411	10.14 419	16.88 419	9.27 420	4.98 412	1.39 394	1.02 371	4.68 412	4.90 412	3.35 412	5.86 415	5.76 419	9.15 425	2.24 414	2.53 415	3.10 415	1.32 411

HanzoNet	2.97 409	1.69 411	2.29 397	1.74 411	1.33 409	1.53 402	1.03 402	1.99 407	2.64 403	5.51 413	5.16 412	5.90 416	6.82 416	4.32 414	3.29 409	3.16 414	2.02 415	1.92 412	2.87 416	2.24 414	1.89 413

DPSimNet_ROB	4.34 411	4.23 416	6.89 413	3.67 416	3.68 414	4.75 412	5.21 415	2.67 412	3.68 407	5.82 414	3.95 410	5.57 413	6.72 415	3.46 413	4.48 413	4.05 417	2.88 416	4.68 418	3.12 417	3.69 416	3.62 417

ASD4	7.23 414	6.65 419	7.69 414	5.24 418	5.62 416	11.85 420	20.36 420	7.57 418	7.14 416	6.55 415	5.47 414	5.99 418	5.78 413	7.22 417	9.24 418	4.85 418	4.44 417	6.40 422	5.19 418	6.53 419	4.89 418

DPSM_ROB	11.49 420	9.87 424	10.35 420	11.13 422	11.31 421	19.11 427	27.51 427	13.37 425	14.21 426	10.31 422	11.06 423	10.96 424	11.27 424	11.96 425	13.59 422	6.78 421	8.19 423	6.03 419	7.09 419	7.93 420	7.73 422

DPSM	11.49 420	9.87 424	10.35 420	11.13 422	11.31 421	19.11 427	27.51 427	13.37 425	14.21 426	10.31 422	11.06 423	10.96 424	11.27 424	11.96 425	13.59 422	6.78 421	8.19 423	6.03 419	7.09 419	7.93 420	7.73 422

DGTPSM_ROB	8.34 416	5.10 417	10.37 422	5.31 419	10.18 419	8.33 415	23.60 424	6.06 416	13.41 423	4.90 411	10.87 421	5.65 414	10.44 418	6.17 415	12.59 419	3.74 415	7.55 420	3.69 416	7.26 421	4.14 417	7.46 419

DPSMNet_ROB	8.40 417	5.11 418	10.49 423	5.58 420	10.25 420	8.34 416	23.62 425	6.07 417	13.45 424	4.93 412	10.88 422	5.66 415	10.44 418	6.24 416	12.64 420	3.98 416	7.61 421	3.76 417	7.30 422	4.20 418	7.51 420

LSM0	24.24 435	19.98 434	22.32 432	24.22 435	40.14 437	38.48 435	55.20 430	26.95 434	28.57 430	20.49 427	21.83 428	22.26 435	22.75 433	24.22 434	27.30 431	13.66 431	16.32 429	12.19 428	14.15 423	16.10 432	17.66 433

CasAABBNet	23.10 430	19.86 429	20.64 427	22.47 430	22.73 433	38.41 431	55.50 432	26.89 433	28.70 431	20.61 428	22.15 430	22.08 433	22.75 433	23.99 432	27.36 432	13.59 426	16.48 430	12.14 423	14.27 424	15.95 427	15.53 428

MyStereo03	23.12 431	19.90 430	20.85 428	22.49 431	22.71 430	38.42 432	55.53 433	26.80 430	28.72 432	20.77 430	22.25 431	22.03 430	22.69 430	23.90 429	27.38 434	13.62 428	16.50 432	12.15 424	14.28 425	15.95 427	15.53 428

MyStereo02	23.12 431	19.90 430	20.85 428	22.49 431	22.71 430	38.42 432	55.53 433	26.80 430	28.72 432	20.77 430	22.25 431	22.03 430	22.69 430	23.90 429	27.38 434	13.62 428	16.50 432	12.15 424	14.28 425	15.95 427	15.53 428

MyStereo	23.12 431	19.90 430	20.85 428	22.49 431	22.71 430	38.42 432	55.53 433	26.80 430	28.72 432	20.77 430	22.25 431	22.03 430	22.69 430	23.90 429	27.38 434	13.62 428	16.50 432	12.15 424	14.28 425	15.95 427	15.53 428

Selective-RAFT-Error	23.16 434	19.93 433	20.87 431	22.54 434	22.81 434	38.52 436	55.47 431	27.01 435	28.83 435	20.66 429	22.25 431	22.09 434	22.80 435	24.09 433	27.36 432	13.61 427	16.48 430	12.15 424	14.28 425	15.99 431	15.57 432

FADE		1.06 400		0.71 387	0.76 394							1.17 381				24.23 435	4.70 418	17.35 430	17.61 429	0.49 377

HaxPig	17.72 428	20.22 435	19.73 425	16.53 425	16.51 424	9.27 417	9.33 416	14.34 427	13.27 422	18.65 426	18.70 426	17.35 427	16.77 427	17.04 427	16.45 427	22.05 434	20.89 435	22.27 431	21.53 430	21.29 433	22.13 434

LRCNet_RVC	10.90 419	14.34 428	9.35 415	15.35 424	8.04 418	1.08 385	0.34 320	8.78 419	0.70 353	12.63 425	16.05 425	9.85 419	6.54 414	8.57 419	6.34 416	20.27 433	5.40 419	23.70 432	21.88 431	14.87 426	13.83 427

MEDIAN_ROB	21.21 429	24.62 436	23.47 433	19.58 426	19.65 429	13.22 421	10.96 417	17.88 428	17.00 428	22.14 434	22.02 429	20.86 429	20.36 428	21.06 428	19.71 429	25.63 436	24.13 436	26.21 433	25.20 432	25.17 434	25.38 435

AVERAGE_ROB	25.43 436	29.06 437	27.24 434	24.63 436	24.20 436	17.73 425	12.61 418	22.29 429	21.39 429	26.79 436	26.16 435	25.20 436	24.64 436	25.07 435	23.53 430	29.96 437	28.40 437	30.60 434	29.58 433	29.72 435	29.84 436

Anonymous_1	16.62 427	9.35 420	9.84 416	10.66 421	14.64 423	18.66 426	27.12 426	12.64 424	13.51 425	10.76 424	10.30 420	10.13 420	10.60 420	11.06 424	12.74 421	15.87 432	7.74 422	16.92 429	43.48 434	58.66 437	7.68 421

xxxxx1	15.27 423	9.54 421	10.31 417	20.13 427	18.88 426	17.08 422	23.03 421	10.36 421	10.99 419	9.21 419	9.62 417	10.74 421	10.61 421	10.72 421	13.89 424	7.97 423	9.20 426	31.85 435	44.72 435	12.84 423	13.69 424

tt_ll	15.27 423	9.54 421	10.31 417	20.13 427	18.88 426	17.08 422	23.03 421	10.36 421	10.99 419	9.21 419	9.62 417	10.74 421	10.61 421	10.72 421	13.89 424	7.97 423	9.20 426	31.85 435	44.72 435	12.84 423	13.69 424

ff	15.27 423	9.54 421	10.31 417	20.13 427	18.88 426	17.08 422	23.03 421	10.36 421	10.99 419	9.21 419	9.62 417	10.74 421	10.61 421	10.72 421	13.89 424	7.97 423	9.20 426	31.85 435	44.72 435	12.84 423	13.69 424

test_example2	101.33 437	108.28 438	68.15 436	98.43 437	106.93 438	89.75 437	102.43 437	36.80 437	97.65 437	129.04 437	130.15 437	65.26 438	66.62 437	92.11 437	80.24 437	144.10 438	199.48 438	81.81 438	103.01 438	125.01 438	101.27 437

Low-res two-view benchmark