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

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 34	0.35 29	0.35 29	0.19 9	0.27 25	0.25 31	0.55 27	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 20	0.19 2	0.58 104	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.12 8	0.10 3

EGLCR-Stereo	0.25 2	0.16 8	0.33 20	0.34 11	0.20 20	0.35 78	0.20 1	0.52 19	0.36 21	0.28 4	0.27 4	0.41 42	0.18 1	0.45 30	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.16 60	0.14 72	0.13 20	0.11 9

StereoIM	0.26 3	0.18 34	0.36 34	0.36 37	0.26 147	0.27 25	0.27 43	0.43 5	0.35 16	0.27 2	0.26 3	0.41 42	0.28 32	0.40 16	0.28 43	0.16 109	0.14 177	0.16 60	0.13 50	0.14 45	0.12 33

CroCo-Stereo	0.26 3	0.22 127	0.36 34	0.48 254	0.22 42	0.20 1	0.29 57	0.51 16	0.44 52	0.28 4	0.23 1	0.42 48	0.26 17	0.29 1	0.26 25	0.15 79	0.13 151	0.13 9	0.11 15	0.16 108	0.12 33
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
MIF-Stereo	0.27 5	0.17 19	0.37 44	0.40 107	0.27 171	0.30 43	0.28 50	0.39 2	0.31 5	0.29 6	0.46 23	0.27 2	0.25 11	0.47 44	0.34 95	0.17 141	0.13 151	0.13 9	0.12 29	0.14 45	0.12 33

AEACV	0.27 5	0.17 19	0.31 13	0.34 11	0.45 327	0.26 17	0.28 50	0.37 1	0.32 7	0.30 7	0.46 23	0.31 7	0.37 88	0.36 5	0.24 6	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.12 29	0.13 20	0.11 9

LoS_RVC	0.27 5	0.16 8	0.27 8	0.32 8	0.30 222	0.44 126	0.34 116	0.41 4	0.33 8	0.31 8	0.51 37	0.29 4	0.32 60	0.36 5	0.28 43	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 203

CES	0.28 8	0.14 2	0.23 1	0.30 4	0.70 368	0.37 86	0.27 43	0.48 11	0.46 56	0.34 14	0.48 29	0.27 2	0.22 6	0.39 14	0.23 4	0.13 12	0.11 57	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.17 161

MC-Stereo	0.28 8	0.17 19	0.32 17	0.38 65	0.20 20	0.26 17	0.26 37	0.49 13	0.37 31	0.37 17	0.61 62	0.41 42	0.31 56	0.55 69	0.25 9	0.13 12	0.09 2	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.11 9

CroCo-Stereo Lap2	0.28 8	0.24 179	0.39 70	0.50 283	0.29 213	0.20 1	0.31 84	0.49 13	0.38 35	0.24 1	0.27 4	0.46 66	0.31 56	0.39 14	0.30 59	0.14 32	0.15 200	0.16 60	0.13 50	0.16 108	0.15 106

CREStereo	0.28 8	0.15 3	0.24 3	0.27 1	0.17 3	0.37 86	0.25 31	0.51 16	0.72 131	0.42 37	0.51 37	0.32 9	0.26 17	0.38 12	0.25 9	0.16 109	0.11 57	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9
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
ff7	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 104	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

IGEVStereo-DCA	0.29 12	0.22 127	0.38 53	0.35 29	0.27 171	0.37 86	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.30 6	0.35 25	0.27 23	0.51 54	0.22 1	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.12 29	0.13 20	0.15 106

ffff	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 104	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

rrr	0.29 12	0.22 127	0.41 81	0.35 29	0.27 171	0.37 86	0.32 100	0.52 19	0.42 46	0.38 21	0.30 6	0.35 25	0.27 23	0.51 54	0.22 1	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.14 87

11t	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 104	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

anonymousdsp	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.37 44	0.25 112	0.30 43	0.35 133	0.63 60	0.35 16	0.39 29	0.33 10	0.33 17	0.28 32	0.59 118	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

LoS	0.29 12	0.15 3	0.30 11	0.29 2	0.18 7	0.33 67	0.29 57	0.51 16	0.72 131	0.34 14	0.52 41	0.41 42	0.28 32	0.47 44	0.28 43	0.15 79	0.11 57	0.13 9	0.09 6	0.11 1	0.11 9

ProNet	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.35 29	0.24 86	0.32 63	0.43 228	0.57 31	0.37 31	0.33 13	0.30 6	0.32 9	0.28 32	0.57 87	0.26 25	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.13 58

ccc-4	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 104	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

IGEV-Stereo	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.37 44	0.25 112	0.30 43	0.35 133	0.63 60	0.35 16	0.39 29	0.33 10	0.33 17	0.28 32	0.59 118	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 12	0.19 49	0.27 8	0.44 200	0.19 9	0.31 53	0.26 37	0.47 9	0.43 48	0.37 17	0.47 28	0.41 42	0.23 7	0.50 51	0.34 95	0.14 32	0.18 252	0.19 153	0.16 121	0.16 108	0.13 58

test_xeample3	0.29 12	0.21 100	0.41 81	0.35 29	0.26 147	0.35 78	0.32 100	0.56 28	0.36 21	0.43 38	0.32 9	0.34 20	0.28 32	0.54 67	0.23 4	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.12 29	0.14 45	0.13 58

CASnet	0.30 24	0.20 70	0.33 20	0.41 131	0.16 2	0.26 17	0.24 24	0.52 19	0.53 68	0.52 58	0.54 45	0.39 37	0.24 10	0.40 16	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.22 228	0.18 183	0.18 157	0.11 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 24	0.15 3	0.31 13	0.30 4	0.17 3	0.55 162	0.23 18	0.44 6	0.55 76	0.59 72	0.68 79	0.37 32	0.26 17	0.35 4	0.27 33	0.15 79	0.16 227	0.12 2	0.10 10	0.13 20	0.14 87

test croco	0.31 26	0.20 70	0.50 193	0.39 84	0.29 213	0.27 25	0.30 69	0.44 6	0.35 16	0.31 8	0.66 73	0.30 5	0.31 56	0.65 161	0.31 65	0.17 141	0.13 151	0.20 177	0.15 93	0.17 139	0.12 33

MIF-Stereo (partial)	0.31 26	0.18 34	0.37 44	0.41 131	0.31 239	0.28 32	0.23 18	0.47 9	0.42 46	0.31 8	0.63 64	0.36 30	0.35 76	0.57 87	0.31 65	0.17 141	0.13 151	0.19 153	0.17 161	0.18 157	0.14 87

MyStereo07	0.32 28	0.22 127	0.34 26	0.42 167	0.28 190	0.40 102	0.50 260	0.72 130	0.37 31	0.37 17	0.34 16	0.32 9	0.31 56	0.59 118	0.27 33	0.14 32	0.13 151	0.18 118	0.17 161	0.17 139	0.16 144

MSKI-zero shot	0.32 28	0.17 19	0.34 26	0.39 84	0.21 29	0.32 63	0.22 8	0.61 51	0.43 48	0.52 58	0.64 67	0.61 130	0.20 4	0.74 211	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.10 10	0.12 8	0.12 33

iRaftStereo_RVC	0.32 28	0.19 49	0.37 44	0.39 84	0.22 42	0.31 53	0.29 57	0.68 98	0.51 62	0.49 50	0.66 73	0.37 32	0.23 7	0.45 30	0.33 85	0.14 32	0.10 9	0.18 118	0.17 161	0.15 77	0.12 33

CREStereo++_RVC	0.32 28	0.15 3	0.23 1	0.31 6	0.24 86	0.27 25	0.22 8	0.46 8	0.88 210	0.46 45	0.80 123	0.30 5	0.26 17	0.36 5	0.33 85	0.13 12	0.09 2	0.13 9	0.51 372	0.13 20	0.09 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
XX-TBD	0.32 28	0.53 338	0.26 7	0.51 295	0.20 20	0.37 86	0.24 24	0.40 3	0.73 136	0.54 63	0.69 80	0.31 7	0.25 11	0.32 3	0.27 33	0.16 109	0.10 9	0.12 2	0.09 6	0.13 20	0.11 9

PMTNet	0.32 28	0.16 8	0.24 3	0.29 2	0.18 7	0.45 131	0.22 8	0.56 28	0.63 97	0.46 45	0.54 45	0.39 37	0.34 74	0.48 49	0.24 6	0.75 379	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9

4D-IteraStereo	0.33 34	0.18 34	0.40 77	0.40 107	0.24 86	0.32 63	0.27 43	0.58 35	0.72 131	0.65 105	0.54 45	0.42 48	0.23 7	0.45 30	0.28 43	0.14 32	0.09 2	0.19 153	0.16 121	0.16 108	0.11 9

AE-Stereo	0.34 35	0.21 100	0.42 100	0.48 254	0.31 239	0.48 137	0.35 133	0.61 51	0.62 87	0.32 12	0.55 50	0.52 82	0.27 23	0.47 44	0.29 54	0.13 12	0.13 151	0.18 118	0.16 121	0.15 77	0.12 33

IGEV_Zeroshot_test	0.34 35	0.18 34	0.67 269	0.39 84	0.28 190	0.30 43	0.25 31	0.74 139	0.31 5	0.62 82	0.57 53	0.54 90	0.25 11	0.53 64	0.27 33	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

RAFT-Test	0.34 35	0.18 34	0.37 44	0.38 65	0.23 69	0.50 141	0.23 18	0.69 107	0.40 39	0.60 76	0.85 151	0.61 130	0.28 32	0.46 37	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

CAS	0.34 35	0.13 1	0.25 6	1.28 386	0.30 222	0.46 133	0.38 183	0.48 11	0.47 59	0.34 14	0.52 41	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 33	0.69 377	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.15 106

test-3	0.34 35	0.16 8	0.43 109	0.39 84	0.21 29	0.43 122	0.22 8	0.63 60	0.78 162	0.71 140	0.45 20	0.64 144	0.27 23	0.43 24	0.31 65	0.12 4	0.09 2	0.17 84	0.13 50	0.12 8	0.10 3

test_1	0.34 35	0.16 8	0.43 109	0.39 84	0.21 29	0.43 122	0.23 18	0.63 60	0.78 162	0.68 123	0.45 20	0.64 144	0.27 23	0.43 24	0.31 65	0.12 4	0.09 2	0.17 84	0.13 50	0.12 8	0.10 3

cross-raft	0.34 35	0.20 70	0.37 44	0.44 200	0.23 69	0.32 63	0.35 133	0.74 139	0.40 39	0.60 76	0.77 104	0.57 100	0.27 23	0.43 24	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.15 42	0.13 50	0.15 77	0.11 9

raftrobust	0.34 35	0.19 49	0.36 34	0.41 131	0.27 171	0.30 43	0.25 31	0.71 126	0.63 97	0.58 70	0.55 50	0.45 60	0.46 136	0.51 54	0.29 54	0.16 109	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.13 58

EAI-Stereo	0.34 35	0.19 49	0.44 119	0.39 84	0.21 29	0.31 53	0.30 69	1.15 280	0.30 3	0.49 50	0.75 98	0.36 30	0.28 32	0.62 137	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.13 50	0.13 20	0.12 33

CFNet-RSSM	0.34 35	0.17 19	0.45 130	0.39 84	0.22 42	0.35 78	0.23 18	0.73 137	0.84 185	0.65 105	0.54 45	0.57 100	0.28 32	0.46 37	0.26 25	0.13 12	0.10 9	0.14 16	0.12 29	0.13 20	0.11 9

Gwc-CoAtRS	0.34 35	0.17 19	0.44 119	0.39 84	0.23 69	0.34 73	0.22 8	0.70 121	0.75 143	0.60 76	0.59 58	0.58 108	0.29 42	0.45 30	0.26 25	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.12 33

ACVNet-DCA	0.35 46	0.23 144	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 162	0.38 183	0.85 175	0.54 72	0.41 32	0.50 32	0.34 20	0.49 146	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.19 153	0.13 50	0.18 157	0.17 161

EKT-Stereo	0.35 46	0.23 144	0.39 70	0.43 185	0.29 213	0.38 98	0.31 84	0.69 107	0.64 104	0.45 43	0.63 64	0.49 76	0.27 23	0.56 77	0.33 85	0.18 169	0.14 177	0.18 118	0.15 93	0.16 108	0.16 144

Any-RAFT	0.35 46	0.16 8	0.30 11	0.34 11	0.21 29	0.52 148	0.22 8	0.88 189	0.73 136	0.53 61	0.73 88	0.64 144	0.28 32	0.46 37	0.24 6	0.15 79	0.10 9	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.12 33

HH	0.35 46	0.20 70	0.47 155	0.40 107	0.25 112	0.33 67	0.31 84	0.76 150	0.38 35	0.43 38	0.57 53	0.79 214	0.44 129	0.71 195	0.25 9	0.15 79	0.11 57	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

HanStereo	0.35 46	0.20 70	0.47 155	0.40 107	0.25 112	0.33 67	0.31 84	0.76 150	0.38 35	0.43 38	0.57 53	0.79 214	0.44 129	0.71 195	0.25 9	0.15 79	0.11 57	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

LL-Strereo2	0.35 46	0.24 179	0.48 171	0.41 131	0.26 147	0.35 78	0.24 24	0.67 89	0.44 52	0.54 63	0.51 37	0.66 159	0.25 11	0.66 166	0.30 59	0.14 32	0.12 98	0.23 242	0.20 229	0.18 157	0.13 58

anonymousdsp2	0.35 46	0.20 70	0.43 109	0.37 44	0.24 86	0.48 137	0.31 84	0.86 178	0.65 109	0.55 65	0.50 32	0.50 77	0.34 74	0.56 77	0.31 65	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.10 10	0.16 108	0.14 87

Selective-RAFT	0.35 46	0.23 144	0.51 200	0.44 200	0.21 29	0.64 220	0.27 43	0.59 36	0.63 97	0.40 31	0.38 17	0.55 93	0.40 108	0.57 87	0.35 110	0.13 12	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.16 108	0.13 58

RCA-Stereo	0.35 46	0.17 19	0.34 26	0.38 65	0.22 42	0.31 53	0.34 116	0.68 98	1.24 330	0.45 43	0.65 69	0.47 68	0.43 122	0.38 12	0.27 33	0.13 12	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.11 9

Patchmatch Stereo++	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.58 104	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106
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	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.31 84	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.56 77	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

ROB_FTStereo_v2	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.31 84	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.57 100	0.38 91	0.57 87	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

ROB_FTStereo	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.25 15	0.21 4	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.57 87	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

HUI-Stereo	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.60 45	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.50 51	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

iGMRVC	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.30 69	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.58 104	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

iRAFT	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.58 104	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

RAFT-IKP	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.28 50	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.57 100	0.38 91	0.58 104	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

sCroCo_RVC	0.35 46	0.28 238	0.69 278	0.51 295	0.39 293	0.41 115	0.31 84	0.49 13	0.45 55	0.31 8	0.48 29	0.38 36	0.32 60	0.46 37	0.32 73	0.21 233	0.22 287	0.19 153	0.19 207	0.21 220	0.20 222

1test111	0.36 64	0.23 144	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 162	0.38 183	0.85 175	0.54 72	0.41 32	0.50 32	0.34 20	0.49 146	0.55 69	0.45 187	0.16 109	0.10 9	0.19 153	0.13 50	0.18 157	0.17 161

11t1	0.36 64	0.21 100	0.42 100	0.35 29	0.22 42	0.62 205	0.29 57	0.69 107	0.43 48	0.60 76	0.53 43	0.53 86	0.48 143	0.56 77	0.40 157	0.18 169	0.14 177	0.16 60	0.13 50	0.17 139	0.17 161

tt1	0.36 64	0.24 179	0.32 17	0.41 131	0.22 42	0.54 157	0.38 183	0.68 98	1.04 284	0.41 32	0.46 23	0.35 25	0.45 133	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.19 153	0.13 50	0.16 108	0.16 144

knoymous	0.36 64	0.20 70	0.31 13	0.31 6	0.22 42	0.36 84	0.29 57	0.61 51	0.64 104	0.67 117	0.70 82	0.60 126	0.40 108	0.58 104	0.34 95	0.17 141	0.11 57	0.20 177	0.11 15	0.17 139	0.18 175

DCANet-4	0.36 64	0.20 70	0.48 171	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 69	0.66 79	0.92 231	0.69 128	0.78 112	0.40 40	0.47 139	0.45 30	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

test_4	0.36 64	0.18 34	0.31 13	0.44 200	0.25 112	0.20 1	0.34 116	0.56 28	0.41 42	0.59 72	1.45 328	0.43 54	0.25 11	0.63 147	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.17 84	0.19 207	0.15 77	0.11 9

test_3	0.36 64	0.19 49	0.44 119	0.44 200	0.23 69	0.48 137	0.36 151	0.66 79	0.82 177	0.64 98	0.45 20	0.68 165	0.25 11	0.41 19	0.31 65	0.12 4	0.10 9	0.18 118	0.16 121	0.15 77	0.11 9

NRIStereo	0.36 64	0.20 70	0.45 130	0.41 131	0.23 69	0.34 73	0.26 37	0.65 71	0.55 76	0.64 98	0.63 64	0.56 95	0.37 88	0.65 161	0.37 138	0.15 79	0.11 57	0.18 118	0.15 93	0.17 139	0.14 87

DeepStereo_RVC	0.36 64	0.21 100	0.47 155	0.40 107	0.24 86	0.26 17	0.22 8	0.60 45	0.38 35	0.69 128	0.67 77	0.57 100	0.51 159	0.56 77	0.39 152	0.16 109	0.12 98	0.18 118	0.15 93	0.19 190	0.18 175

CRE-IMP	0.36 64	0.23 144	0.49 181	0.42 167	0.24 86	0.41 115	0.21 4	0.57 31	0.41 42	0.65 105	0.72 84	0.53 86	0.37 88	0.61 131	0.38 146	0.17 141	0.11 57	0.19 153	0.15 93	0.21 220	0.18 175

test-1	0.36 64	0.19 49	0.71 285	0.46 240	0.26 147	0.44 126	0.36 151	0.60 45	0.59 83	0.48 49	0.67 77	0.53 86	0.36 85	0.40 16	0.29 54	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.14 72	0.15 77	0.16 144

s12784h	0.36 64	0.15 3	0.24 3	0.34 11	0.15 1	0.77 254	0.29 57	0.80 164	0.83 182	0.56 67	0.57 53	0.43 54	0.40 108	0.57 87	0.33 85	0.12 4	0.10 9	0.14 16	0.09 6	0.14 45	0.09 1

RALCasStereoNet	0.36 64	0.21 100	0.37 44	0.42 167	0.26 147	0.35 78	0.38 183	0.63 60	0.64 104	0.50 53	0.72 84	0.51 80	0.29 42	0.59 118	0.36 126	0.16 109	0.14 177	0.15 42	0.13 50	0.17 139	0.16 144

DCANet	0.36 64	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.30 43	0.30 69	0.68 98	0.91 226	0.70 134	0.77 104	0.43 54	0.57 183	0.45 30	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 64	0.17 19	0.41 81	0.35 29	0.19 9	0.33 67	0.29 57	0.65 71	0.73 136	0.68 123	1.01 217	0.56 95	0.40 108	0.42 21	0.30 59	0.11 1	0.09 2	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.10 3

cc1	0.37 79	0.23 144	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 162	0.38 183	0.67 89	1.06 296	0.41 32	0.50 32	0.34 20	0.49 146	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.19 153	0.13 50	0.16 108	0.15 106

DCRE	0.37 79	0.18 34	0.46 145	0.45 221	0.32 251	0.42 120	0.37 163	0.63 60	0.51 62	0.47 48	0.94 182	0.56 95	0.36 85	0.52 59	0.32 73	0.14 32	0.13 151	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.13 58

fff	0.37 79	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 69	0.69 107	1.06 296	0.69 128	0.78 112	0.42 48	0.63 216	0.46 37	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

ADStereo(finetuned)	0.37 79	0.16 8	0.49 181	0.34 11	0.19 9	0.30 43	0.30 69	0.68 98	0.91 226	0.70 134	0.77 104	0.43 54	0.69 250	0.45 30	0.33 85	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

MIPNet	0.37 79	0.21 100	0.59 232	0.39 84	0.25 112	0.50 141	0.28 50	0.77 153	0.70 120	0.65 105	0.60 59	0.40 40	0.49 146	0.44 29	0.37 138	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.14 45	0.13 58

GMOStereo	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 185	0.24 86	0.37 86	0.38 183	0.52 19	0.62 87	0.87 231	0.84 143	0.64 144	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.18 183	0.15 77	0.11 9

error version	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 185	0.24 86	0.37 86	0.38 183	0.52 19	0.62 87	0.87 231	0.84 143	0.64 144	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.18 183	0.15 77	0.11 9

test-v	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 185	0.24 86	0.37 86	0.38 183	0.52 19	0.62 87	0.87 231	0.84 143	0.64 144	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.18 183	0.15 77	0.11 9

TRStereo	0.37 79	0.27 225	0.59 232	0.47 249	0.41 305	0.29 36	0.30 69	0.84 172	0.59 83	0.52 58	0.41 18	0.52 82	0.26 17	0.73 205	0.27 33	0.17 141	0.12 98	0.19 153	0.19 207	0.13 20	0.11 9

test-2	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 185	0.24 86	0.37 86	0.38 183	0.52 19	0.62 87	0.87 231	0.84 143	0.64 144	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.18 183	0.15 77	0.11 9

rafts_anoy	0.37 79	0.21 100	0.36 34	0.41 131	0.26 147	0.30 43	0.33 109	0.67 89	0.90 222	0.58 70	0.66 73	0.45 60	0.33 68	0.47 44	0.39 152	0.16 109	0.11 57	0.21 216	0.23 272	0.17 139	0.14 87

XX-Stereo	0.37 79	0.17 19	0.45 130	0.55 320	0.36 275	0.38 98	0.20 1	0.60 45	0.30 3	0.46 45	1.30 301	0.73 194	0.26 17	0.56 77	0.26 25	0.16 109	0.11 57	0.17 84	0.16 121	0.14 45	0.10 3

csc	0.37 79	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 69	0.69 107	1.06 296	0.69 128	0.78 112	0.42 48	0.63 216	0.46 37	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

cscssc	0.37 79	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 69	0.69 107	1.06 296	0.69 128	0.78 112	0.42 48	0.63 216	0.46 37	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

MyStereo06	0.38 93	0.21 100	0.61 239	0.41 131	0.28 190	0.41 115	0.50 260	0.95 212	0.35 16	0.62 82	0.54 45	0.76 206	0.27 23	0.50 51	0.29 54	0.14 32	0.13 151	0.18 118	0.17 161	0.17 139	0.15 106

MIM_Stereo	0.38 93	0.17 19	0.53 211	0.37 44	0.24 86	0.27 25	0.24 24	0.70 121	0.54 72	0.72 150	1.00 214	0.63 137	0.29 42	0.64 154	0.38 146	0.13 12	0.14 177	0.17 84	0.16 121	0.14 45	0.11 9

riskmin	0.38 93	0.20 70	0.39 70	0.32 8	0.23 69	0.53 154	0.30 69	0.63 60	0.80 170	0.49 50	0.56 52	0.73 194	0.58 190	0.55 69	0.36 126	0.17 141	0.11 57	0.19 153	0.13 50	0.19 190	0.20 222

NF-Stereo	0.38 93	0.20 70	0.45 130	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 84	0.69 107	0.70 120	0.65 105	0.77 104	0.57 100	0.30 52	0.67 176	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.16 108	0.27 278

OCTAStereo	0.38 93	0.20 70	0.46 145	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 84	0.69 107	0.70 120	0.65 105	0.77 104	0.58 108	0.30 52	0.67 176	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.16 108	0.27 278

PSM-softLoss	0.38 93	0.20 70	0.48 171	0.41 131	0.26 147	0.30 43	0.35 133	0.69 107	0.46 56	0.62 82	0.82 133	0.59 121	0.33 68	0.70 190	0.39 152	0.19 198	0.12 98	0.20 177	0.18 183	0.16 108	0.22 248

KMStereo	0.38 93	0.20 70	0.48 171	0.41 131	0.26 147	0.30 43	0.35 133	0.69 107	0.46 56	0.62 82	0.82 133	0.59 121	0.33 68	0.70 190	0.39 152	0.19 198	0.12 98	0.20 177	0.18 183	0.16 108	0.22 248

RE-Stereo	0.38 93	0.20 70	0.46 145	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 84	0.69 107	0.70 120	0.65 105	0.77 104	0.58 108	0.30 52	0.67 176	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.16 108	0.27 278

Pruner-Stereo	0.38 93	0.20 70	0.45 130	0.40 107	0.25 112	0.22 4	0.24 24	0.67 89	0.55 76	0.89 243	0.76 100	0.68 165	0.29 42	0.62 137	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.17 161	0.17 139	0.18 175

TVStereo	0.38 93	0.20 70	0.46 145	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 84	0.69 107	0.70 120	0.65 105	0.77 104	0.58 108	0.30 52	0.67 176	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.16 108	0.27 278

TestStereo	0.38 93	0.31 257	0.40 77	0.45 221	0.20 20	0.40 102	0.37 163	0.66 79	0.65 109	0.53 61	0.78 112	0.47 68	0.40 108	0.55 69	0.37 138	0.18 169	0.13 151	0.20 177	0.15 93	0.22 236	0.13 58

raft+_RVC	0.38 93	0.19 49	0.35 29	0.37 44	0.25 112	0.45 131	0.37 163	0.78 158	0.89 220	0.51 55	0.78 112	0.50 77	0.29 42	0.53 64	0.40 157	0.15 79	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.14 45	0.12 33

RALAANet	0.38 93	0.23 144	0.48 171	0.42 167	0.29 213	0.35 78	0.25 31	0.86 178	0.64 104	0.67 117	0.65 69	0.60 126	0.29 42	0.60 124	0.34 95	0.15 79	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.21 220	0.13 58

AFF-stereo	0.38 93	0.19 49	0.39 70	0.37 44	0.21 29	0.27 25	0.31 84	0.65 71	0.66 112	0.64 98	1.13 264	0.76 206	0.39 103	0.55 69	0.33 85	0.11 1	0.09 2	0.16 60	0.16 121	0.13 20	0.11 9

xx1	0.39 107	0.23 144	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 162	0.38 183	0.67 89	1.06 296	0.41 32	0.50 32	0.65 154	0.53 164	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.20 177	0.19 207	0.18 157	0.17 161

x	0.39 107	0.24 179	0.41 81	0.34 11	0.23 69	0.52 148	0.32 100	0.86 178	0.52 65	0.57 69	0.70 82	0.59 121	0.50 156	0.49 50	0.46 197	0.17 141	0.15 200	0.17 84	0.15 93	0.17 139	0.16 144

DisPM	0.39 107	0.19 49	0.44 119	0.41 131	0.27 171	0.24 7	0.31 84	0.65 71	0.57 81	0.87 231	0.87 158	0.60 126	0.32 60	0.76 218	0.32 73	0.18 169	0.12 98	0.19 153	0.17 161	0.15 77	0.20 222

RAFT+CT+SA	0.39 107	0.23 144	0.36 34	0.51 295	0.27 171	0.29 36	0.46 239	0.75 145	0.80 170	0.51 55	0.89 169	0.41 42	0.40 108	0.78 229	0.32 73	0.14 32	0.11 57	0.18 118	0.18 183	0.15 77	0.14 87

iRaft-Stereo_20w	0.39 107	0.19 49	0.57 227	0.37 44	0.27 171	0.31 53	0.24 24	1.44 355	0.29 2	0.69 128	0.53 43	0.60 126	0.42 115	0.83 245	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.13 50	0.15 77	0.13 58

IPLG	0.39 107	0.20 70	0.59 232	0.40 107	0.24 86	0.54 157	0.27 43	0.75 145	0.63 97	0.84 218	0.81 130	0.32 9	0.32 60	0.60 124	0.45 187	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.12 33

IPLGR	0.39 107	0.21 100	0.63 250	0.39 84	0.22 42	0.49 140	0.29 57	0.76 150	0.74 141	0.78 178	0.77 104	0.44 59	0.42 115	0.47 44	0.38 146	0.13 12	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.15 77	0.13 58

Anonymous	0.39 107	0.27 225	0.66 265	0.53 311	0.43 316	0.55 162	0.49 256	0.63 60	0.50 61	0.37 17	0.42 19	0.33 17	0.42 115	0.56 77	0.38 146	0.20 219	0.19 266	0.17 84	0.18 183	0.30 291	0.24 261

GMStereo	0.39 107	0.37 284	0.54 214	0.40 107	0.26 147	0.42 120	0.36 151	0.59 36	1.04 284	0.55 65	0.51 37	0.37 32	0.35 76	0.54 67	0.41 160	0.19 198	0.13 151	0.16 60	0.17 161	0.24 255	0.18 175
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 107	0.21 100	0.50 193	0.41 131	0.28 190	0.62 205	0.27 43	0.77 153	0.40 39	0.64 98	0.86 154	0.52 82	0.33 68	0.66 166	0.42 164	0.15 79	0.13 151	0.17 84	0.14 72	0.15 77	0.15 106
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 107	0.18 34	0.42 100	0.42 167	0.26 147	0.40 102	0.32 100	0.72 130	0.34 9	0.89 243	1.28 297	0.57 100	0.35 76	0.42 21	0.32 73	0.15 79	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.14 45	0.13 58

RAFT-Stereo	0.39 107	0.18 34	0.42 100	0.42 167	0.26 147	0.40 102	0.32 100	0.72 130	0.34 9	0.89 243	1.28 297	0.57 100	0.35 76	0.42 21	0.32 73	0.15 79	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.14 45	0.13 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
qqq	0.40 119	0.26 211	0.44 119	0.36 37	0.22 42	0.46 133	0.36 151	0.85 175	0.54 72	0.56 67	0.69 80	0.65 154	0.53 164	0.55 69	0.45 187	0.17 141	0.16 227	0.20 177	0.19 207	0.18 157	0.17 161

IPLGR_C	0.40 119	0.21 100	0.64 255	0.45 221	0.33 260	0.52 148	0.34 116	0.66 79	0.62 87	0.82 199	0.92 178	0.45 60	0.32 60	0.52 59	0.46 197	0.17 141	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

ACRE	0.40 119	0.21 100	0.65 260	0.45 221	0.33 260	0.51 145	0.33 109	0.66 79	0.63 97	0.80 182	0.92 178	0.45 60	0.32 60	0.52 59	0.45 187	0.16 109	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

PFNet+	0.40 119	0.19 49	0.49 181	0.39 84	0.25 112	0.28 32	0.23 18	0.64 70	0.70 120	0.85 219	0.79 121	0.64 144	0.35 76	0.72 200	0.34 95	0.19 198	0.14 177	0.23 242	0.20 229	0.16 108	0.20 222

SST-Stereo	0.40 119	0.19 49	0.45 130	0.42 167	0.25 112	0.25 15	0.21 4	0.66 79	0.47 59	1.08 319	0.79 121	0.72 185	0.43 122	0.77 225	0.35 110	0.16 109	0.11 57	0.20 177	0.16 121	0.19 190	0.15 106

RAFT_R40	0.40 119	0.19 49	0.44 119	0.43 185	0.25 112	0.23 5	0.26 37	0.67 89	0.67 114	0.98 284	0.78 112	0.72 185	0.43 122	0.76 218	0.35 110	0.16 109	0.11 57	0.20 177	0.16 121	0.18 157	0.14 87

RAFT-345	0.40 119	0.18 34	0.40 77	0.38 65	0.22 42	0.33 67	0.26 37	0.61 51	0.51 62	0.74 163	1.79 352	0.45 60	0.33 68	0.66 166	0.36 126	0.14 32	0.11 57	0.18 118	0.14 72	0.13 20	0.13 58

sAnonymous2	0.40 119	0.39 297	0.85 310	0.48 254	0.37 280	0.40 102	0.46 239	0.57 31	0.52 65	0.38 21	0.46 23	0.35 25	0.42 115	0.43 24	0.30 59	0.19 198	0.14 177	0.18 118	0.17 161	0.57 366	0.44 351

CroCo_RVC	0.40 119	0.39 297	0.85 310	0.48 254	0.37 280	0.40 102	0.46 239	0.57 31	0.52 65	0.38 21	0.46 23	0.35 25	0.42 115	0.43 24	0.30 59	0.19 198	0.14 177	0.18 118	0.17 161	0.57 366	0.44 351

111	0.40 119	0.17 19	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.52 148	0.28 50	0.74 139	1.16 317	0.50 53	0.91 174	0.63 137	0.48 143	0.61 131	0.35 110	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.12 29	0.13 20	0.13 58

raft_robust	0.41 129	0.23 144	0.36 34	0.42 167	0.21 29	0.40 102	0.33 109	0.79 160	0.98 256	0.79 180	0.87 158	0.39 37	0.33 68	0.84 250	0.29 54	0.13 12	0.12 98	0.16 60	0.17 161	0.15 77	0.12 33

CIPLG	0.41 129	0.21 100	0.63 250	0.45 221	0.33 260	0.52 148	0.33 109	0.65 71	0.60 85	0.82 199	0.96 193	0.46 66	0.32 60	0.55 69	0.44 181	0.16 109	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

LCNet	0.41 129	0.20 70	0.32 17	0.44 200	0.24 86	0.47 135	0.29 57	0.67 89	0.53 68	0.72 150	1.03 229	0.66 159	0.60 200	0.58 104	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.19 153	0.19 207	0.21 220	0.36 323

HHNet	0.41 129	0.17 19	0.41 81	0.34 11	0.37 280	0.33 67	0.34 116	0.69 107	0.75 143	0.86 224	1.30 301	0.52 82	0.32 60	0.52 59	0.35 110	0.15 79	0.11 57	0.19 153	0.15 93	0.15 77	0.24 261

AnonymousM	0.41 129	0.81 365	0.29 10	0.34 11	0.22 42	0.28 32	0.38 183	0.53 26	0.41 42	0.70 134	0.49 31	0.47 68	0.27 23	0.41 19	0.31 65	0.15 79	0.12 98	1.51 385	0.26 304	0.12 8	0.10 3

HITNet	0.41 129	0.26 211	0.45 130	0.33 10	0.17 3	0.63 214	0.30 69	0.93 202	0.64 104	0.71 140	0.82 133	0.64 144	0.52 161	0.59 118	0.43 169	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.13 50	0.19 190	0.12 33
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
StereoVision	0.42 135	0.28 238	0.45 130	0.49 269	0.28 190	0.38 98	0.38 183	0.72 130	0.62 87	0.44 41	1.14 266	0.54 90	0.39 103	0.56 77	0.34 95	0.21 233	0.24 304	0.25 267	0.24 285	0.26 267	0.16 144

GANet-ADL	0.42 135	0.25 197	0.45 130	0.43 185	0.29 213	0.54 157	0.35 133	0.89 191	0.86 197	0.63 89	0.72 84	0.68 165	0.42 115	0.52 59	0.41 160	0.21 233	0.14 177	0.15 42	0.13 50	0.18 157	0.19 203

OMP-Stereo	0.42 135	0.22 127	0.46 145	0.52 306	0.24 86	0.36 84	0.25 31	0.71 126	0.78 162	0.77 175	0.64 67	0.89 248	0.39 103	0.91 277	0.35 110	0.15 79	0.12 98	0.20 177	0.15 93	0.15 77	0.12 33

PFNet	0.42 135	0.18 34	0.58 231	0.43 185	0.24 86	0.43 122	0.32 100	0.74 139	0.78 162	1.00 292	0.74 97	0.68 165	0.39 103	0.72 200	0.37 138	0.16 109	0.10 9	0.20 177	0.15 93	0.16 108	0.13 58

IRAFT_RVC	0.42 135	0.20 70	0.48 171	0.44 200	0.24 86	0.27 25	0.54 284	0.74 139	0.77 156	0.76 170	0.80 123	0.73 194	0.51 159	0.70 190	0.36 126	0.17 141	0.10 9	0.21 216	0.16 121	0.16 108	0.14 87

FENet	0.42 135	0.22 127	0.38 53	0.39 84	0.24 86	0.55 162	0.32 100	0.79 160	0.70 120	0.71 140	0.72 84	0.63 137	0.57 183	0.62 137	0.44 181	0.19 198	0.13 151	0.19 153	0.17 161	0.18 157	0.19 203

TestStereo1	0.43 141	0.23 144	0.41 81	0.51 295	0.24 86	0.34 73	0.40 208	0.77 153	0.90 222	0.68 123	0.96 193	0.48 72	0.46 136	0.91 277	0.32 73	0.16 109	0.13 151	0.18 118	0.15 93	0.14 45	0.13 58

test_5	0.43 141	0.24 179	0.43 109	0.52 306	0.28 190	0.28 32	0.42 227	0.72 130	0.82 177	0.62 82	0.91 174	0.72 185	0.55 177	0.79 232	0.35 110	0.14 32	0.11 57	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.16 144

SA-5K	0.43 141	0.23 144	0.41 81	0.51 295	0.24 86	0.34 73	0.40 208	0.77 153	0.90 222	0.68 123	0.96 193	0.48 72	0.46 136	0.91 277	0.32 73	0.16 109	0.13 151	0.18 118	0.15 93	0.14 45	0.13 58

dd	0.43 141	0.38 293	0.55 218	0.44 200	0.25 112	0.47 135	0.38 183	0.70 121	1.05 289	0.59 72	0.65 69	0.42 48	0.39 103	0.66 166	0.50 207	0.24 265	0.15 200	0.21 216	0.15 93	0.22 236	0.18 175

IIG-Stereo	0.43 141	0.21 100	0.44 119	0.50 283	0.25 112	0.44 126	0.21 4	0.71 126	0.76 149	0.83 211	0.95 189	0.83 226	0.43 122	0.90 270	0.35 110	0.15 79	0.12 98	0.19 153	0.14 72	0.15 77	0.11 9

DN-CSS_ROB	0.43 141	0.26 211	0.62 242	0.40 107	0.29 213	0.44 126	0.27 43	0.77 153	0.75 143	0.72 150	1.09 253	0.48 72	0.43 122	0.69 187	0.37 138	0.15 79	0.12 98	0.21 216	0.19 207	0.18 157	0.16 144

MyStereo05	0.44 147	0.21 100	0.45 130	0.41 131	0.28 190	0.41 115	0.50 260	0.93 202	1.09 307	0.76 170	0.61 62	0.51 80	0.57 183	0.73 205	0.42 164	0.14 32	0.13 151	0.18 118	0.17 161	0.17 139	0.15 106

MyStereo04	0.44 147	0.22 127	0.44 119	0.42 167	0.28 190	0.40 102	0.50 260	1.00 226	1.08 305	0.62 82	0.58 57	0.55 93	0.57 183	0.71 195	0.44 181	0.14 32	0.13 151	0.18 118	0.17 161	0.17 139	0.16 144

mmm	0.44 147	0.27 225	0.46 145	0.38 65	0.24 86	0.61 198	0.35 133	0.94 206	0.53 68	0.72 150	1.05 237	0.63 137	0.50 156	0.57 87	0.45 187	0.18 169	0.15 200	0.23 242	0.20 229	0.20 202	0.18 175

ffm	0.44 147	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	0.68 98	1.04 284	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.25 267	0.21 246	0.16 108	0.16 144

SA	0.44 147	0.25 197	0.46 145	0.46 240	0.24 86	0.43 122	0.36 151	0.75 145	0.96 249	0.59 72	1.03 229	0.48 72	0.52 161	0.94 292	0.32 73	0.16 109	0.12 98	0.21 216	0.19 207	0.15 77	0.13 58

GwcNet-ADL	0.44 147	0.22 127	0.48 171	0.45 221	0.30 222	0.40 102	0.37 163	0.92 200	0.97 252	0.71 140	0.78 112	0.61 130	0.42 115	0.62 137	0.50 207	0.19 198	0.14 177	0.15 42	0.14 72	0.18 157	0.18 175

TransformOpticalFlow	0.44 147	0.20 70	0.47 155	0.41 131	0.23 69	0.37 86	0.47 244	0.94 206	0.76 149	0.65 105	1.14 266	0.73 194	0.56 182	0.76 218	0.32 73	0.15 79	0.10 9	0.17 84	0.15 93	0.14 45	0.13 58

GMM-Stereo	0.44 147	0.19 49	0.36 34	0.42 167	0.25 112	0.51 145	0.47 244	0.71 126	0.53 68	0.76 170	1.37 311	0.76 206	0.38 91	0.60 124	0.33 85	0.15 79	0.10 9	0.20 177	0.19 207	0.16 108	0.27 278

GES	0.44 147	0.23 144	0.57 227	0.40 107	0.30 222	0.59 192	0.36 151	0.96 214	0.68 115	0.74 163	0.83 138	0.47 68	0.48 143	0.67 176	0.43 169	0.22 251	0.16 227	0.17 84	0.16 121	0.18 157	0.23 255

HCRNet	0.44 147	0.34 272	0.41 81	0.53 311	0.26 147	0.53 154	0.29 57	0.83 169	0.63 97	0.71 140	0.81 130	0.77 212	0.50 156	0.66 166	0.36 126	0.24 265	0.16 227	0.24 256	0.20 229	0.21 220	0.18 175

CASS	0.45 157	0.27 225	0.42 100	0.48 254	0.22 42	0.61 198	0.34 116	0.97 218	0.62 87	0.71 140	0.85 151	0.61 130	0.55 177	0.57 87	0.41 160	0.29 304	0.16 227	0.22 228	0.18 183	0.22 236	0.28 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 157	0.25 197	0.43 109	0.45 221	0.28 190	0.70 238	0.34 116	0.94 206	0.76 149	0.75 165	0.80 123	0.65 154	0.49 146	0.64 154	0.51 215	0.20 219	0.14 177	0.22 228	0.19 207	0.18 157	0.18 175

RAFT_CTSACE	0.45 157	0.20 70	0.44 119	0.45 221	0.27 171	0.34 73	0.39 202	0.60 45	0.73 136	0.76 170	1.44 325	0.83 226	0.38 91	1.08 313	0.26 25	0.12 4	0.13 151	0.18 118	0.16 121	0.15 77	0.11 9

iRaft-Stereo_5w	0.45 157	0.21 100	0.48 171	0.42 167	0.28 190	0.31 53	0.54 284	0.63 60	0.62 87	0.62 82	0.89 169	1.01 275	0.69 250	0.75 215	0.66 252	0.13 12	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.14 45	0.15 106

RAFT	0.45 157	0.22 127	0.45 130	0.47 249	0.26 147	0.54 157	0.47 244	0.66 79	0.58 82	0.80 182	0.82 133	0.94 259	0.57 183	0.75 215	0.34 95	0.17 141	0.15 200	0.22 228	0.20 229	0.16 108	0.12 33

DMCA	0.45 157	0.26 211	0.50 193	0.38 65	0.28 190	0.51 145	0.34 116	0.93 202	0.68 115	0.75 165	0.83 138	0.79 214	0.53 164	0.51 54	0.54 227	0.21 233	0.16 227	0.21 216	0.16 121	0.19 190	0.21 235

IER	0.46 163	0.23 144	0.50 193	0.38 65	0.28 190	0.69 236	0.35 133	0.80 164	0.66 112	0.83 211	0.94 182	0.75 200	0.77 280	0.60 124	0.42 164	0.17 141	0.14 177	0.17 84	0.17 161	0.17 139	0.15 106

BSDual-CNN	0.46 163	0.25 197	0.43 109	0.45 221	0.28 190	0.77 254	0.40 208	0.94 206	0.76 149	0.75 165	0.80 123	0.76 206	0.54 175	0.64 154	0.43 169	0.20 219	0.14 177	0.22 228	0.19 207	0.18 157	0.18 175

STrans-v2	0.46 163	0.20 70	0.48 171	0.40 107	0.24 86	0.55 162	0.50 260	1.07 252	0.73 136	0.65 105	1.05 237	0.72 185	0.69 250	0.72 200	0.33 85	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.14 72	0.13 20	0.12 33

Prome-Stereo	0.46 163	0.19 49	0.35 29	0.44 200	0.26 147	0.40 102	0.45 236	0.68 98	0.44 52	0.96 275	1.84 354	0.59 121	0.67 240	0.61 131	0.32 73	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.14 72	0.16 108	0.29 291

ICVP	0.46 163	0.25 197	0.38 53	0.48 254	0.28 190	0.58 183	0.43 228	1.00 226	0.70 120	0.67 117	0.95 189	0.75 200	0.55 177	0.53 64	0.54 227	0.23 256	0.17 241	0.19 153	0.17 161	0.19 190	0.20 222
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 163	0.34 272	0.86 315	0.50 283	0.37 280	0.81 269	0.50 260	0.72 130	0.65 109	0.51 55	0.65 69	0.45 60	0.45 133	0.64 154	0.38 146	0.24 265	0.24 304	0.22 228	0.21 246	0.23 245	0.23 255

CFNet_pseudo	0.46 163	0.24 179	0.52 205	0.37 44	0.27 171	0.58 183	0.30 69	0.86 178	0.88 210	0.82 199	1.03 229	0.75 200	0.47 139	0.58 104	0.44 181	0.17 141	0.12 98	0.24 256	0.16 121	0.24 255	0.19 203

ACVNet	0.46 163	0.23 144	0.36 34	0.39 84	0.28 190	0.58 183	0.40 208	0.87 185	0.80 170	0.64 98	0.96 193	0.79 214	0.60 200	0.63 147	0.67 255	0.17 141	0.15 200	0.16 60	0.15 93	0.18 157	0.15 106

BEATNet_4x	0.46 163	0.32 259	0.56 224	0.37 44	0.19 9	0.63 214	0.35 133	1.01 233	0.72 131	0.77 175	0.83 138	0.70 171	0.59 196	0.68 184	0.53 224	0.16 109	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.24 255	0.16 144

ccs_rob	0.46 163	0.24 179	0.52 205	0.37 44	0.27 171	0.58 183	0.31 84	0.86 178	0.88 210	0.82 199	1.02 225	0.75 200	0.47 139	0.58 104	0.44 181	0.17 141	0.12 98	0.24 256	0.16 121	0.24 255	0.19 203

CoDeX	0.47 173	0.20 70	0.49 181	0.42 167	0.25 112	0.75 251	0.36 151	1.27 324	0.80 170	0.82 199	0.96 193	0.62 136	0.57 183	0.60 124	0.36 126	0.17 141	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.16 108	0.14 87

DualNet	0.47 173	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	0.68 98	1.04 284	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	0.57 87	0.88 300	0.16 109	0.10 9	0.25 267	0.21 246	0.16 108	0.16 144

ARAFT	0.47 173	0.24 179	0.79 305	0.42 167	0.25 112	0.55 162	0.55 288	0.75 145	0.81 176	0.89 243	0.75 98	0.73 194	0.47 139	0.88 263	0.37 138	0.15 79	0.12 98	0.23 242	0.22 261	0.14 45	0.13 58

SFCPSM	0.47 173	0.21 100	0.55 218	0.40 107	0.27 171	0.87 287	0.37 163	1.33 335	0.77 156	0.80 182	0.84 143	0.54 90	0.49 146	0.57 87	0.37 138	0.18 169	0.13 151	0.18 118	0.20 229	0.16 108	0.15 106

cf-r	0.47 173	0.23 144	0.41 81	0.39 84	0.23 69	0.59 192	0.37 163	0.88 189	0.85 192	0.72 150	1.05 237	0.94 259	0.62 210	0.56 77	0.54 227	0.21 233	0.14 177	0.17 84	0.19 207	0.15 77	0.15 106

GANet-RSSM	0.47 173	0.21 100	0.37 44	0.38 65	0.25 112	0.58 183	0.36 151	1.07 252	0.78 162	0.68 123	1.01 217	0.86 234	0.67 240	0.62 137	0.44 181	0.21 233	0.15 200	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.17 161

MLCV	0.47 173	0.24 179	0.61 239	0.37 44	0.17 3	0.61 198	0.33 109	0.80 164	0.87 206	0.94 267	1.13 264	0.72 185	0.43 122	0.89 268	0.51 215	0.13 12	0.10 9	0.13 9	0.11 15	0.14 45	0.12 33

whm_eth	0.48 180	0.30 252	0.74 292	0.46 240	0.38 288	0.37 86	0.37 163	0.79 160	0.78 162	0.82 199	1.74 349	0.37 32	0.38 91	0.60 124	0.38 146	0.18 169	0.16 227	0.20 177	0.20 229	0.19 190	0.22 248

PCWNet_CMD	0.48 180	0.24 179	0.52 205	0.39 84	0.27 171	0.63 214	0.30 69	0.95 212	0.96 249	0.86 224	1.07 246	0.79 214	0.44 129	0.57 87	0.43 169	0.17 141	0.12 98	0.21 216	0.16 121	0.24 255	0.19 203

gwcnet-sp	0.48 180	0.23 144	0.70 282	0.40 107	0.26 147	0.81 269	0.41 220	0.89 191	0.84 185	0.91 255	0.76 100	0.66 159	0.61 205	0.66 166	0.50 207	0.18 169	0.17 241	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.18 175

scenet	0.48 180	0.23 144	0.70 282	0.40 107	0.26 147	0.81 269	0.41 220	0.89 191	0.84 185	0.91 255	0.76 100	0.66 159	0.61 205	0.66 166	0.50 207	0.18 169	0.17 241	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.18 175

ssnet	0.48 180	0.23 144	0.70 282	0.40 107	0.26 147	0.81 269	0.41 220	0.89 191	0.84 185	0.91 255	0.76 100	0.66 159	0.61 205	0.66 166	0.50 207	0.18 169	0.17 241	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.18 175

Sa-1000	0.48 180	0.24 179	0.41 81	0.45 221	0.25 112	0.59 192	0.34 116	0.81 167	0.93 236	0.82 199	1.50 332	0.53 86	0.45 133	0.92 280	0.30 59	0.15 79	0.12 98	0.21 216	0.19 207	0.15 77	0.13 58

UDGNet	0.48 180	0.77 362	0.50 193	0.48 254	0.31 239	0.41 115	0.34 116	0.70 121	0.92 231	0.65 105	0.60 59	0.58 108	0.43 122	0.63 147	0.41 160	0.32 325	0.15 200	0.66 373	0.19 207	0.36 321	0.21 235

PSMNet-ADL	0.48 180	0.27 225	0.40 77	0.48 254	0.30 222	0.68 234	0.37 163	0.90 195	0.80 170	0.61 81	0.80 123	0.92 256	0.62 210	0.72 200	0.63 247	0.23 256	0.18 252	0.18 118	0.20 229	0.22 236	0.20 222

PSM-AAD	0.48 180	0.20 70	0.37 44	0.43 185	0.23 69	0.56 177	0.50 260	0.65 71	0.70 120	1.07 316	1.12 258	0.58 108	0.92 316	0.61 131	0.32 73	0.15 79	0.11 57	0.25 267	0.26 304	0.18 157	0.43 350

KYRaft	0.48 180	0.20 70	0.38 53	0.44 200	0.23 69	0.44 126	0.37 163	0.66 79	0.41 42	0.94 267	1.73 347	0.79 214	0.41 114	0.63 147	0.31 65	0.16 109	0.11 57	0.18 118	0.22 261	0.16 108	0.78 378

ASMatch	0.48 180	0.19 49	0.45 130	0.39 84	0.28 190	0.37 86	0.26 37	0.74 139	0.68 115	0.76 170	2.34 367	0.61 130	0.52 161	0.62 137	0.37 138	0.14 32	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.14 45	0.21 235

DEmStereo	0.48 180	0.17 19	0.50 193	0.38 65	0.25 112	0.59 192	0.34 116	0.63 60	0.74 141	0.89 243	1.66 343	0.58 108	1.06 336	0.60 124	0.42 164	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.16 121	0.14 45	0.15 106

PSMNet-RSSM	0.48 180	0.22 127	0.38 53	0.42 167	0.25 112	0.50 141	0.37 163	1.10 261	0.77 156	0.70 134	1.06 243	0.84 230	0.64 226	0.62 137	0.47 201	0.23 256	0.15 200	0.23 242	0.25 294	0.20 202	0.19 203

CFNet-ft	0.48 180	0.23 144	0.36 34	0.40 107	0.26 147	0.64 220	0.37 163	0.87 185	0.85 192	0.64 98	1.00 214	1.01 275	0.64 226	0.61 131	0.53 224	0.23 256	0.15 200	0.24 256	0.21 246	0.23 245	0.18 175

MSMDNet	0.48 180	0.24 179	0.52 205	0.39 84	0.27 171	0.63 214	0.30 69	0.96 214	0.96 249	0.86 224	1.07 246	0.79 214	0.44 129	0.57 87	0.43 169	0.17 141	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.23 245	0.19 203

CFNet_RVC	0.48 180	0.23 144	0.36 34	0.40 107	0.26 147	0.64 220	0.37 163	0.87 185	0.85 192	0.64 98	1.00 214	1.01 275	0.64 226	0.61 131	0.53 224	0.23 256	0.15 200	0.24 256	0.21 246	0.23 245	0.18 175

qqq1	0.49 196	0.23 144	0.62 242	0.34 11	0.20 20	0.62 205	0.34 116	1.21 299	1.02 275	0.81 190	1.01 217	0.71 175	0.65 232	0.84 250	0.34 95	0.19 198	0.15 200	0.14 16	0.12 29	0.15 77	0.14 87

fff1	0.49 196	0.23 144	0.62 242	0.34 11	0.20 20	0.62 205	0.34 116	1.21 299	1.02 275	0.81 190	1.01 217	0.71 175	0.65 232	0.84 250	0.34 95	0.19 198	0.15 200	0.14 16	0.12 29	0.15 77	0.14 87

ff1	0.49 196	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	0.68 98	1.04 284	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	1.01 298	0.88 300	0.16 109	0.10 9	0.25 267	0.21 246	0.16 108	0.16 144

GMStereo_Zeroshot	0.49 196	0.44 312	0.74 292	0.49 269	0.27 171	0.56 177	0.29 57	0.73 137	0.76 149	0.86 224	0.94 182	0.91 254	0.36 85	0.74 211	0.43 169	0.26 285	0.14 177	0.26 281	0.15 93	0.36 321	0.18 175

ToySt	0.49 196	0.27 225	0.75 295	0.40 107	0.27 171	0.64 220	0.49 256	0.84 172	0.77 156	0.60 76	0.83 138	0.88 244	0.66 237	0.70 190	0.56 233	0.16 109	0.17 241	0.21 216	0.20 229	0.21 220	0.19 203

anonymousa	0.49 196	0.20 70	0.42 100	0.38 65	0.23 69	0.91 289	0.35 133	0.75 145	0.62 87	0.85 219	1.54 336	1.06 289	0.66 237	0.51 54	0.43 169	0.16 109	0.13 151	0.19 153	0.21 246	0.16 108	0.14 87

hknet	0.49 196	0.25 197	0.51 200	0.45 221	0.29 213	0.77 254	0.40 208	0.94 206	0.83 182	0.75 165	0.80 123	0.97 265	0.61 205	0.73 205	0.45 187	0.18 169	0.14 177	0.22 228	0.19 207	0.18 157	0.18 175

psmg	0.49 196	0.25 197	0.43 109	0.41 131	0.28 190	0.85 283	0.43 228	0.99 223	0.76 149	0.91 255	0.94 182	0.76 206	0.54 175	0.64 154	0.43 169	0.20 219	0.15 200	0.20 177	0.20 229	0.18 157	0.18 175

DRaft	0.49 196	0.17 19	0.47 155	0.37 44	0.25 112	0.58 183	0.40 208	0.65 71	0.85 192	1.02 299	1.75 351	0.50 77	0.82 295	0.63 147	0.40 157	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.16 121	0.14 45	0.15 106

GrayStereo	0.49 196	0.19 49	0.42 100	0.46 240	0.28 190	0.53 154	0.67 315	0.69 107	0.63 97	1.02 299	1.47 331	0.78 213	0.76 276	0.56 77	0.33 85	0.14 32	0.12 98	0.17 84	0.17 161	0.15 77	0.29 291

GwcNet-RSSM	0.49 196	0.24 179	0.42 100	0.40 107	0.23 69	0.55 162	0.38 183	0.93 202	0.93 236	0.71 140	1.16 276	0.86 234	0.60 200	0.62 137	0.66 252	0.21 233	0.14 177	0.19 153	0.20 229	0.16 108	0.15 106

UCFNet_RVC	0.49 196	0.26 211	0.35 29	0.39 84	0.26 147	0.64 220	0.36 151	1.15 280	0.84 185	0.67 117	0.88 165	0.88 244	0.59 196	0.58 104	0.45 187	0.24 265	0.17 241	0.27 293	0.27 309	0.25 263	0.23 255

iResNet	0.49 196	0.29 246	0.79 305	0.42 167	0.21 29	0.61 198	0.40 208	0.82 168	0.99 261	0.87 231	1.12 258	0.69 169	0.53 164	0.78 229	0.51 215	0.15 79	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.17 139	0.15 106

CFNet_ucs	0.50 209	0.24 179	0.55 218	0.38 65	0.31 239	0.58 183	0.33 109	0.98 221	0.93 236	0.88 239	1.19 284	0.80 222	0.49 146	0.63 147	0.43 169	0.21 233	0.15 200	0.26 281	0.18 183	0.26 267	0.22 248

NINENet	0.50 209	0.29 246	0.51 200	0.45 221	0.32 251	0.70 238	0.34 116	1.10 261	0.88 210	0.80 182	0.94 182	0.65 154	0.49 146	0.73 205	0.51 215	0.22 251	0.20 274	0.25 267	0.18 183	0.22 236	0.21 235

AACVNet	0.50 209	0.23 144	0.49 181	0.46 240	0.29 213	0.52 148	0.38 183	0.90 195	0.55 76	0.81 190	1.03 229	1.00 272	0.70 260	0.83 245	0.54 227	0.21 233	0.18 252	0.24 256	0.18 183	0.23 245	0.20 222

CrosDoStereo	0.50 209	0.18 34	0.45 130	0.38 65	0.24 86	0.40 102	1.18 372	0.67 89	0.86 197	0.94 267	1.37 311	0.63 137	0.77 280	0.65 161	0.45 187	0.15 79	0.12 98	0.17 84	0.18 183	0.14 45	0.14 87

DeepStereo_LL	0.50 209	0.18 34	0.45 130	0.38 65	0.24 86	0.40 102	1.18 372	0.67 89	0.86 197	0.94 267	1.37 311	0.63 137	0.77 280	0.65 161	0.45 187	0.15 79	0.12 98	0.17 84	0.18 183	0.14 45	0.14 87

THIR-Stereo	0.50 209	0.18 34	0.45 130	0.38 65	0.23 69	0.75 251	0.67 315	0.66 79	0.87 206	1.02 299	1.40 317	0.72 185	0.76 276	0.62 137	0.42 164	0.15 79	0.11 57	0.17 84	0.18 183	0.14 45	0.15 106

AdaStereo	0.50 209	0.32 259	0.47 155	0.48 254	0.25 112	0.67 232	0.32 100	1.17 288	0.88 210	0.75 165	0.99 212	0.75 200	0.49 146	0.67 176	0.46 197	0.27 292	0.12 98	0.28 300	0.18 183	0.23 245	0.18 175
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.
SMFormer	0.51 216	0.23 144	0.62 242	0.34 11	0.20 20	0.62 205	0.34 116	1.21 299	1.02 275	0.81 190	1.01 217	0.71 175	0.65 232	0.84 250	0.55 231	0.19 198	0.15 200	0.18 118	0.16 121	0.18 157	0.18 175

tta	0.51 216	0.23 144	0.62 242	0.34 11	0.20 20	0.62 205	0.34 116	1.21 299	1.02 275	0.81 190	1.01 217	0.71 175	0.65 232	0.84 250	0.55 231	0.19 198	0.15 200	0.18 118	0.16 121	0.15 77	0.14 87

ttt	0.51 216	0.25 197	0.43 109	0.38 65	0.24 86	0.65 225	0.38 183	1.18 291	1.05 289	0.72 150	1.08 249	0.63 137	0.49 146	0.84 250	0.59 238	0.24 265	0.21 281	0.22 228	0.20 229	0.24 255	0.24 261

DAS	0.51 216	0.25 197	0.60 237	0.48 254	0.31 239	0.58 183	0.41 220	0.83 169	0.97 252	0.89 243	1.12 258	0.70 171	0.75 273	0.82 238	0.43 169	0.17 141	0.13 151	0.18 118	0.15 93	0.20 202	0.18 175

SepStereo	0.51 216	0.25 197	0.60 237	0.48 254	0.31 239	0.58 183	0.41 220	0.83 169	0.97 252	0.89 243	1.12 258	0.70 171	0.75 273	0.93 285	0.43 169	0.17 141	0.13 151	0.18 118	0.15 93	0.20 202	0.18 175

acv_ft	0.51 216	0.23 144	0.56 224	0.44 200	0.28 190	0.86 286	0.39 202	0.91 199	0.80 170	0.97 280	0.96 193	0.79 214	0.59 196	0.63 147	0.87 297	0.17 141	0.15 200	0.16 60	0.15 93	0.17 139	0.15 106

DMCA-RVC	0.51 216	0.30 252	0.59 232	0.50 283	0.32 251	0.54 157	0.38 183	0.86 178	0.68 115	0.94 267	0.86 154	0.91 254	0.68 246	0.70 190	0.59 238	0.23 256	0.18 252	0.31 316	0.23 272	0.26 267	0.19 203

CFNet	0.51 216	0.29 246	0.46 145	0.41 131	0.27 171	0.70 238	0.32 100	1.13 271	1.00 268	0.72 150	1.07 246	0.85 232	0.60 200	0.76 218	0.52 221	0.19 198	0.14 177	0.23 242	0.23 272	0.21 220	0.16 144

HSM	0.51 216	0.24 179	0.41 81	0.39 84	0.24 86	0.75 251	0.40 208	1.22 307	0.75 143	0.81 190	0.91 174	1.21 312	0.69 250	0.87 260	0.46 197	0.17 141	0.13 151	0.17 84	0.14 72	0.17 139	0.17 161

ac_64	0.52 225	0.22 127	0.50 193	0.45 221	0.28 190	0.80 264	0.45 236	1.02 236	0.61 86	0.91 255	0.83 138	1.07 294	0.68 246	0.74 211	0.70 262	0.21 233	0.18 252	0.20 177	0.19 207	0.18 157	0.15 106

iResNetv2_ROB	0.52 225	0.27 225	0.69 278	0.38 65	0.25 112	0.62 205	0.35 133	1.17 288	1.01 272	0.99 287	1.06 243	0.88 244	0.67 240	0.66 166	0.39 152	0.19 198	0.13 151	0.15 42	0.11 15	0.18 157	0.16 144

iResNet_ROB	0.52 225	0.21 100	0.53 211	0.37 44	0.21 29	0.61 198	0.29 57	1.51 364	1.32 342	0.90 250	1.02 225	0.80 222	0.62 210	0.76 218	0.43 169	0.16 109	0.12 98	0.13 9	0.09 6	0.15 77	0.18 175

mmx	0.53 228	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	1.16 283	1.03 280	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	1.01 298	0.88 300	0.20 219	0.15 200	0.25 267	0.21 246	0.22 236	0.20 222

xxx	0.53 228	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	1.16 283	1.03 280	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	1.01 298	0.88 300	0.20 219	0.15 200	0.25 267	0.21 246	0.22 236	0.20 222

AASNet	0.53 228	0.25 197	0.52 205	0.49 269	0.32 251	0.74 248	0.40 208	1.50 361	0.86 197	0.86 224	0.92 178	0.64 144	0.59 196	0.59 118	0.79 279	0.23 256	0.19 266	0.20 177	0.16 121	0.21 220	0.19 203

LMCR-Stereo	0.53 228	0.30 252	0.53 211	0.58 330	0.30 222	0.83 279	0.36 151	1.19 293	0.76 149	0.88 239	1.04 233	0.56 95	0.62 210	0.82 238	0.67 255	0.19 198	0.15 200	0.19 153	0.14 72	0.23 245	0.17 161

RAFT + AFF	0.53 228	0.29 246	0.75 295	0.51 295	0.32 251	0.63 214	0.60 301	1.00 226	0.91 226	0.78 178	0.87 158	0.83 226	0.58 190	0.80 233	0.47 201	0.17 141	0.20 274	0.23 242	0.22 261	0.18 157	0.18 175

UPFNet	0.53 228	0.24 179	0.51 200	0.45 221	0.38 288	0.84 282	0.49 256	0.99 223	0.75 143	0.87 231	0.88 165	0.86 234	0.64 226	0.80 233	0.71 266	0.20 219	0.20 274	0.20 177	0.20 229	0.19 190	0.15 106

RASNet	0.53 228	0.22 127	0.52 205	0.38 65	0.22 42	0.68 234	0.38 183	0.97 218	0.88 210	0.73 157	1.04 233	1.03 282	0.92 316	0.90 270	0.86 293	0.16 109	0.14 177	0.14 16	0.17 161	0.15 77	0.13 58

HSM-Net_RVC	0.53 228	0.22 127	0.35 29	0.37 44	0.21 29	0.85 283	0.37 163	1.23 311	0.93 236	0.90 250	1.15 271	1.26 316	0.63 216	0.72 200	0.48 204	0.17 141	0.13 151	0.16 60	0.15 93	0.17 139	0.15 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 228	0.32 259	0.64 255	0.44 200	0.30 222	0.66 228	0.44 234	1.04 243	0.88 210	0.91 255	0.91 174	0.99 269	0.60 200	0.68 184	0.60 241	0.21 233	0.17 241	0.22 228	0.22 261	0.21 220	0.21 235
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 228	0.34 272	0.59 232	0.41 131	0.30 222	0.50 141	0.43 228	1.19 293	0.70 120	0.85 219	1.05 237	0.86 234	0.55 177	0.84 250	0.51 215	0.29 304	0.23 297	0.22 228	0.22 261	0.26 267	0.25 267

UNet	0.54 238	0.26 211	0.66 265	0.44 200	0.40 298	0.99 306	0.41 220	0.98 221	0.75 143	0.83 211	0.89 169	1.04 284	0.72 268	0.73 205	0.62 244	0.19 198	0.14 177	0.20 177	0.17 161	0.20 202	0.17 161

1111x	0.55 239	0.22 127	0.46 145	0.38 65	0.20 20	0.66 228	0.43 228	1.23 311	0.99 261	0.71 140	0.99 212	0.95 261	0.69 250	0.90 270	1.08 337	0.18 169	0.17 241	0.18 118	0.19 207	0.20 202	0.18 175

ADLNet2	0.55 239	0.25 197	0.65 260	0.47 249	0.30 222	0.83 279	0.50 260	1.05 248	0.95 248	0.80 182	0.98 208	0.99 269	0.69 250	0.77 225	0.73 269	0.20 219	0.16 227	0.17 84	0.18 183	0.21 220	0.21 235

GEStereo_RVC	0.55 239	0.29 246	0.63 250	0.49 269	0.31 239	0.70 238	0.54 284	1.22 307	0.92 231	0.82 199	0.85 151	0.85 232	0.63 216	0.90 270	0.65 250	0.24 265	0.16 227	0.19 153	0.16 121	0.21 220	0.22 248

ADLNet	0.55 239	0.27 225	0.51 200	0.44 200	0.35 273	0.78 258	0.46 239	1.08 256	0.86 197	0.99 287	0.98 208	0.92 256	0.63 216	0.69 187	0.81 284	0.22 251	0.16 227	0.22 228	0.22 261	0.21 220	0.21 235

MMNet	0.55 239	0.25 197	0.61 239	0.43 185	0.34 267	1.07 319	0.39 202	0.87 185	0.91 226	0.91 255	0.93 181	0.86 234	0.76 276	0.81 236	0.76 274	0.15 79	0.14 177	0.18 118	0.19 207	0.20 202	0.16 144

delet	0.55 239	0.24 179	0.55 218	0.44 200	0.33 260	1.07 319	0.50 260	1.00 226	0.86 197	0.85 219	0.96 193	0.90 252	0.63 216	0.83 245	0.74 272	0.18 169	0.18 252	0.20 177	0.21 246	0.16 108	0.15 106

psm_up	0.55 239	0.26 211	0.47 155	0.49 269	0.32 251	0.65 225	0.56 293	1.04 243	0.82 177	0.82 199	0.88 165	1.01 275	0.94 322	0.74 211	0.61 242	0.21 233	0.25 312	0.26 281	0.23 272	0.21 220	0.20 222

hitnet-ft	0.55 239	0.27 225	0.39 70	0.41 131	0.28 190	0.78 258	0.40 208	0.92 200	0.90 222	0.82 199	1.01 217	1.13 307	0.70 260	0.78 229	0.67 255	0.28 298	0.20 274	0.28 300	0.22 261	0.29 282	0.26 271

DSFCA	0.55 239	0.25 197	0.62 242	0.40 107	0.36 275	0.74 248	0.52 277	1.04 243	0.82 177	1.06 313	0.84 143	0.89 248	0.63 216	0.99 295	0.58 234	0.25 275	0.21 281	0.21 216	0.21 246	0.21 220	0.19 203

FADNet_RVC	0.55 239	0.37 284	1.17 345	0.44 200	0.31 239	0.56 177	0.34 116	1.06 251	0.88 210	0.67 117	0.90 172	0.61 130	0.65 232	0.93 285	0.70 262	0.21 233	0.18 252	0.26 281	0.23 272	0.31 296	0.28 285

STTStereo	0.55 239	0.37 284	0.76 300	0.44 200	0.31 239	0.60 197	0.44 234	0.96 214	0.86 197	0.99 287	0.90 172	0.96 263	0.58 190	0.71 195	0.61 242	0.25 275	0.23 297	0.26 281	0.32 333	0.24 255	0.23 255

CSP-Net	0.56 250	0.27 225	0.49 181	0.41 131	0.28 190	1.22 340	0.50 260	1.23 311	0.72 131	0.95 274	0.95 189	0.89 248	0.62 210	0.83 245	0.62 244	0.26 285	0.17 241	0.17 84	0.17 161	0.18 157	0.17 161

FTStereo	0.56 250	0.20 70	0.37 44	0.41 131	0.25 112	0.40 102	0.79 342	0.66 79	0.43 48	1.09 321	3.27 387	0.70 171	0.73 269	0.55 69	0.33 85	0.14 32	0.13 151	0.19 153	0.17 161	0.15 77	0.30 298

RAFT-RH_RVC	0.56 250	0.17 19	0.41 81	0.37 44	0.23 69	0.57 181	0.24 24	0.60 45	0.70 120	1.19 332	3.94 398	0.56 95	0.38 91	0.65 161	0.36 126	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.14 72	0.12 8	0.13 58

HGLStereo	0.56 250	0.28 238	0.57 227	0.50 283	0.37 280	0.80 264	0.45 236	1.02 236	0.78 162	0.86 224	1.14 266	0.89 248	0.82 295	0.76 218	0.73 269	0.21 233	0.20 274	0.19 153	0.18 183	0.19 190	0.21 235

FADNet-RVC-Resample	0.56 250	0.33 267	1.16 340	0.49 269	0.34 267	0.71 243	0.43 228	1.01 233	0.93 236	0.82 199	0.87 158	0.74 199	0.67 240	0.73 205	0.45 187	0.18 169	0.18 252	0.26 281	0.27 309	0.26 267	0.27 278

LL-Strereo	0.57 255	0.27 225	0.68 272	0.48 254	0.34 267	0.39 101	0.48 250	0.94 206	0.97 252	0.83 211	0.78 112	1.10 300	1.18 348	1.33 343	0.49 206	0.17 141	0.14 177	0.22 228	0.19 207	0.16 108	0.17 161

CRFU-Net	0.57 255	0.27 225	0.57 227	0.46 240	0.30 222	1.20 339	0.52 277	1.10 261	0.56 80	1.00 292	0.98 208	1.06 289	0.79 287	0.81 236	0.71 266	0.21 233	0.19 266	0.18 118	0.16 121	0.18 157	0.19 203

TDLM	0.57 255	0.33 267	0.49 181	0.51 295	0.30 222	0.66 228	0.73 335	1.03 240	1.01 272	0.82 199	1.10 255	0.84 230	0.70 260	0.86 259	0.58 234	0.28 298	0.17 241	0.25 267	0.22 261	0.26 267	0.19 203

CVANet_RVC	0.57 255	0.33 267	0.44 119	0.47 249	0.32 251	0.67 232	0.61 306	1.05 248	0.93 236	0.85 219	1.04 233	1.01 275	0.73 269	0.83 245	0.52 221	0.29 304	0.19 266	0.27 293	0.25 294	0.31 296	0.21 235

AANet_RVC	0.57 255	0.32 259	0.54 214	0.45 221	0.27 171	0.57 181	0.48 250	1.00 226	1.28 338	0.86 224	1.33 305	0.87 239	0.58 190	1.07 311	0.75 273	0.18 169	0.12 98	0.15 42	0.13 50	0.18 157	0.18 175

NOSS_ROB	0.57 255	0.39 297	0.39 70	0.44 200	0.30 222	0.73 247	0.54 284	1.03 240	1.08 305	0.67 117	0.87 158	0.76 206	0.57 183	0.77 225	0.47 201	0.38 348	0.38 360	0.44 351	0.42 358	0.37 323	0.34 316

ssnet_v2	0.58 261	0.28 238	0.56 224	0.43 185	0.29 213	0.95 297	0.59 299	1.13 271	0.99 261	0.93 264	0.80 123	0.99 269	0.64 226	0.82 238	0.94 317	0.25 275	0.22 287	0.23 242	0.24 285	0.20 202	0.19 203

dad	0.58 261	0.50 326	0.64 255	0.43 185	0.30 222	0.59 192	0.36 151	0.78 158	1.25 334	1.01 297	1.17 278	1.15 310	0.53 164	0.68 184	0.50 207	0.35 341	0.23 297	0.37 337	0.21 246	0.29 282	0.20 222

SACVNet	0.58 261	0.34 272	0.55 218	0.55 320	0.36 275	0.63 214	0.48 250	1.13 271	0.77 156	1.02 299	1.06 243	1.02 280	0.74 271	0.90 270	0.51 215	0.27 292	0.21 281	0.25 267	0.24 285	0.29 282	0.36 323

pcwnet_v2	0.58 261	0.28 238	0.84 309	0.45 221	0.35 273	0.61 198	0.35 133	1.27 324	1.21 325	0.99 287	1.27 295	0.72 185	0.58 190	0.67 176	0.48 204	0.27 292	0.21 281	0.24 256	0.23 272	0.29 282	0.29 291

PS-NSSS	0.58 261	0.44 312	0.62 242	0.42 167	0.33 260	0.66 228	0.58 297	1.02 236	0.86 197	0.77 175	1.28 297	0.72 185	0.64 226	0.82 238	0.59 238	0.31 313	0.26 318	0.40 345	0.27 309	0.33 306	0.26 271

StereoDRNet-Refined	0.58 261	0.32 259	0.54 214	0.46 240	0.30 222	0.96 300	0.40 208	1.00 226	0.94 243	1.12 325	1.08 249	0.96 263	0.67 240	0.90 270	0.89 311	0.17 141	0.13 151	0.22 228	0.21 246	0.20 202	0.19 203
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 261	0.28 238	0.47 155	0.49 269	0.32 251	0.77 254	0.50 260	0.99 223	0.92 231	1.04 308	1.14 266	1.21 312	0.69 250	0.88 263	0.69 259	0.20 219	0.20 274	0.22 228	0.22 261	0.21 220	0.18 175

CBFPSM	0.59 268	0.22 127	1.31 357	0.38 65	0.27 171	1.12 328	0.65 312	0.79 160	0.82 177	0.80 182	0.81 130	1.35 336	0.87 307	0.67 176	0.76 274	0.16 109	0.15 200	0.15 42	0.16 121	0.17 139	0.22 248

HBP-ISP	0.59 268	0.45 316	0.43 109	0.45 221	0.33 260	0.70 238	0.28 50	1.11 266	1.00 268	0.83 211	1.18 280	0.65 154	0.68 246	0.88 263	0.52 221	0.35 341	0.38 360	0.47 356	0.41 357	0.38 327	0.31 304

CBMV_ROB	0.59 268	0.37 284	0.38 53	0.39 84	0.28 190	0.74 248	0.28 50	1.00 226	0.98 256	0.94 267	1.25 293	0.81 224	0.78 285	0.87 260	0.50 207	0.36 344	0.37 358	0.43 348	0.40 352	0.33 306	0.30 298

FADNet-RVC	0.60 271	0.53 338	1.14 339	0.46 240	0.39 293	0.61 198	0.39 202	1.12 270	0.87 206	0.70 134	0.84 143	1.04 284	0.55 177	0.94 292	0.69 259	0.26 285	0.25 312	0.28 300	0.28 314	0.31 296	0.31 304

NVstereo2D	0.60 271	0.30 252	0.75 295	0.48 254	0.43 316	0.89 288	0.48 250	1.05 248	1.15 316	0.66 116	0.86 154	0.88 244	0.70 260	0.99 295	0.65 250	0.32 325	0.15 200	0.28 300	0.20 229	0.40 330	0.36 323

FADNet	0.61 273	0.51 329	1.10 334	0.45 221	0.44 323	0.65 225	0.41 220	1.19 293	1.05 289	0.70 134	0.84 143	0.98 268	0.66 237	0.82 238	0.50 207	0.29 304	0.30 332	0.27 293	0.30 320	0.46 348	0.35 321

SGM-Forest	0.62 274	0.32 259	0.39 70	0.43 185	0.30 222	1.02 310	0.55 288	1.09 260	1.05 289	1.06 313	1.18 280	1.10 300	0.67 240	0.88 263	0.62 244	0.31 313	0.33 351	0.33 326	0.30 320	0.30 291	0.28 285
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 275	0.28 238	0.99 326	0.40 107	0.30 222	1.03 313	0.56 293	1.10 261	0.99 261	0.97 280	1.22 286	1.06 289	0.69 250	1.07 311	0.95 320	0.19 198	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.22 236	0.21 235

fast-acv-ft	0.64 276	0.30 252	0.73 288	0.45 221	0.34 267	1.17 335	0.49 256	0.86 178	0.98 256	1.02 299	1.36 308	1.29 320	0.85 302	0.76 218	0.81 284	0.21 233	0.23 297	0.23 242	0.23 272	0.21 220	0.20 222

StereoDRNet	0.64 276	0.33 267	0.68 272	0.51 295	0.43 316	1.03 313	0.53 280	1.47 357	0.99 261	1.10 323	0.87 158	1.07 294	0.71 264	0.82 238	0.88 300	0.23 256	0.19 266	0.25 267	0.23 272	0.27 277	0.19 203

PSMNet_ROB	0.64 276	0.37 284	0.65 260	0.56 323	0.42 311	0.97 301	0.83 345	1.21 299	0.92 231	0.79 180	1.02 225	1.08 296	0.63 216	0.82 238	0.91 315	0.29 304	0.20 274	0.31 316	0.31 327	0.26 267	0.23 255

CBMV	0.64 276	0.35 276	0.41 81	0.42 167	0.25 112	1.01 308	0.77 339	1.13 271	1.09 307	1.17 330	1.22 286	1.04 284	0.75 273	0.88 263	0.63 247	0.28 298	0.30 332	0.34 328	0.30 320	0.26 267	0.26 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DRN-Test	0.66 280	0.32 259	0.66 265	0.50 283	0.39 293	1.15 332	0.61 306	1.49 360	1.01 272	1.12 325	1.08 249	1.06 289	0.69 250	0.77 225	0.94 317	0.23 256	0.17 241	0.26 281	0.25 294	0.25 263	0.21 235

iinet-f	0.67 281	0.26 211	2.15 385	0.39 84	0.31 239	1.19 338	0.56 293	0.84 172	0.84 185	0.80 182	1.17 278	1.05 288	0.84 301	0.71 195	1.21 347	0.20 219	0.18 252	0.17 84	0.15 93	0.20 202	0.20 222

GASNet	0.67 281	0.72 358	0.96 323	0.70 363	0.48 335	0.62 205	0.47 244	1.08 256	1.03 280	0.94 267	0.82 133	0.93 258	0.83 299	1.33 343	0.80 281	0.31 313	0.22 287	0.29 308	0.28 314	0.44 341	0.24 261

FINET	0.67 281	0.42 306	1.00 327	0.46 240	0.43 316	0.83 279	0.89 353	1.08 256	1.50 357	0.87 231	1.14 266	0.71 175	0.68 246	0.92 280	0.70 262	0.36 344	0.30 332	0.26 281	0.24 285	0.35 317	0.33 312

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 281	0.81 365	0.73 288	0.53 311	0.37 280	1.40 351	0.53 280	1.04 243	0.79 169	0.88 239	0.94 182	0.95 261	0.53 164	0.93 285	0.58 234	0.39 350	0.30 332	0.57 369	0.31 327	0.53 360	0.30 298

PA-Net	0.67 281	0.43 308	0.83 308	0.50 283	0.53 345	0.94 294	0.68 320	1.10 261	1.14 315	0.80 182	0.88 165	0.87 239	0.77 280	1.02 303	0.88 300	0.24 265	0.41 367	0.29 308	0.44 359	0.26 267	0.34 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 286	0.36 281	1.10 334	0.51 295	0.42 311	1.08 323	0.50 260	1.21 299	1.16 317	1.00 292	1.37 311	1.06 289	0.79 287	0.92 280	0.94 317	0.25 275	0.24 304	0.24 256	0.22 261	0.23 245	0.26 271

NaN_ROB	0.69 286	0.44 312	0.69 278	0.51 295	0.33 260	0.97 301	1.06 366	1.22 307	1.19 322	1.24 340	0.96 193	1.08 296	0.78 285	1.20 327	0.67 255	0.24 265	0.30 332	0.23 242	0.24 285	0.23 245	0.25 267

GANet	0.70 288	0.37 284	0.55 218	0.51 295	0.34 267	0.94 294	0.96 359	1.08 256	0.94 243	1.04 308	1.98 360	1.13 307	0.88 310	1.12 319	0.66 252	0.25 275	0.26 318	0.27 293	0.22 261	0.31 296	0.22 248

DISCO	0.70 288	0.26 211	0.68 272	0.44 200	0.31 239	1.14 330	0.51 274	1.23 311	1.23 328	0.81 190	1.05 237	1.50 350	0.85 302	1.82 373	1.03 331	0.19 198	0.15 200	0.18 118	0.16 121	0.24 255	0.23 255

XPNet_ROB	0.70 288	0.35 276	0.68 272	0.52 306	0.40 298	0.79 261	0.85 351	1.16 283	0.94 243	1.33 346	1.15 271	1.38 338	0.83 299	1.03 305	0.90 313	0.32 325	0.25 312	0.26 281	0.24 285	0.31 296	0.28 285

ETE_ROB	0.70 288	0.49 322	0.73 288	0.56 323	0.36 275	0.79 261	0.87 352	1.14 277	0.93 236	1.19 332	1.18 280	1.39 339	0.82 295	0.99 295	0.80 281	0.26 285	0.21 281	0.31 316	0.26 304	0.33 306	0.34 316

Wz-Net-LNSev	0.71 292	0.51 329	1.36 365	0.50 283	0.41 305	1.15 332	0.69 324	1.21 299	1.07 302	1.02 299	1.12 258	1.08 296	0.87 307	0.89 268	0.89 311	0.24 265	0.22 287	0.21 216	0.19 207	0.26 267	0.26 271

APVNet	0.71 292	0.37 284	0.89 318	0.56 323	0.45 327	1.18 337	0.68 320	1.41 351	0.85 192	0.81 190	1.15 271	1.04 284	0.81 291	1.10 316	1.17 344	0.26 285	0.28 324	0.32 321	0.31 327	0.29 282	0.30 298

Syn2CoEx	0.71 292	0.51 329	0.95 321	0.64 345	0.45 327	0.91 289	0.53 280	1.48 358	1.13 313	0.93 264	1.35 307	1.02 280	0.99 330	0.92 280	0.80 281	0.30 310	0.27 322	0.28 300	0.24 285	0.23 245	0.24 261

DANet	0.71 292	0.45 316	0.91 319	0.59 333	0.40 298	0.81 269	0.40 208	0.97 218	0.84 185	1.20 335	1.22 286	1.33 330	0.88 310	1.16 322	1.24 349	0.27 292	0.23 297	0.31 316	0.25 294	0.35 317	0.32 308
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 296	0.35 276	0.64 255	0.53 311	0.67 364	1.31 347	0.67 315	1.20 297	1.18 320	1.05 310	0.87 158	1.27 317	0.93 321	0.93 285	1.27 353	0.22 251	0.16 227	0.26 281	0.23 272	0.40 330	0.39 337

NCCL2	0.72 296	0.41 304	0.65 260	0.64 345	0.44 323	0.98 305	1.20 374	1.11 266	1.00 268	0.98 284	0.96 193	1.49 349	0.87 307	0.90 270	0.79 279	0.31 313	0.26 318	0.39 342	0.39 349	0.32 301	0.32 308

FAT-Stereo	0.73 298	0.33 267	0.75 295	0.49 269	0.37 280	0.71 243	0.59 299	1.36 343	1.30 340	1.03 307	1.40 317	1.59 359	1.15 344	0.87 260	0.86 293	0.28 298	0.28 324	0.28 300	0.23 272	0.28 279	0.38 335

S-Stereo	0.74 299	0.35 276	0.96 323	0.56 323	0.45 327	0.82 277	0.60 301	1.24 318	1.60 366	0.96 275	1.41 319	1.12 304	0.94 322	0.80 233	1.04 334	0.26 285	0.31 342	0.28 300	0.25 294	0.32 301	0.47 360

LALA_ROB	0.74 299	0.43 308	0.69 278	0.54 317	0.40 298	1.01 308	0.95 358	1.21 299	1.07 302	1.22 337	1.12 258	1.56 356	0.79 287	1.04 307	0.86 293	0.33 331	0.22 287	0.35 330	0.30 320	0.35 317	0.31 304

Anonymous Stereo	0.75 301	0.54 340	1.78 378	0.57 328	0.56 352	0.62 205	1.25 380	0.96 214	0.99 261	0.96 275	0.95 189	0.83 226	0.58 190	1.27 337	1.21 347	0.31 313	0.30 332	0.31 316	0.33 336	0.33 306	0.36 323

Wz-Net-MNSev	0.76 302	0.40 301	1.34 360	0.50 283	0.40 298	1.44 356	0.83 345	1.15 280	1.16 317	1.25 341	1.20 285	1.13 307	0.81 291	1.16 322	1.00 330	0.22 251	0.19 266	0.24 256	0.23 272	0.28 279	0.26 271

DGSMNet	0.76 302	0.55 341	1.29 356	0.58 330	0.62 361	0.94 294	0.70 329	1.26 322	1.11 309	0.83 211	1.24 291	1.00 272	0.71 264	1.03 305	0.81 284	0.34 337	0.29 329	0.41 346	0.40 352	0.57 366	0.55 371

RP	0.76 302	0.36 281	0.63 250	0.66 353	0.58 358	0.80 264	0.55 288	1.14 277	1.22 327	0.97 280	1.65 341	1.43 343	1.32 358	1.01 298	0.84 288	0.33 331	0.30 332	0.36 333	0.30 320	0.34 313	0.34 316

edge stereo	0.76 302	0.38 293	0.74 292	0.52 306	0.43 316	0.80 264	0.53 280	1.28 326	1.06 296	1.28 342	1.38 316	1.81 363	1.11 341	1.08 313	0.85 292	0.33 331	0.32 345	0.41 346	0.28 314	0.32 301	0.36 323

NCC-stereo	0.78 306	0.40 301	0.76 300	0.61 340	0.67 364	0.81 269	0.69 324	1.54 368	1.11 309	0.90 250	1.36 308	1.33 330	1.16 345	1.19 325	0.88 300	0.31 313	0.30 332	0.37 337	0.48 365	0.33 306	0.33 312

Nwc_Net	0.78 306	0.38 293	0.73 288	0.60 338	0.55 349	1.05 318	0.55 288	1.67 376	1.05 289	0.88 239	1.86 356	1.40 341	1.09 339	1.10 316	0.87 297	0.30 310	0.25 312	0.36 333	0.38 345	0.29 282	0.29 291

Abc-Net	0.78 306	0.40 301	0.76 300	0.61 340	0.67 364	0.81 269	0.69 324	1.54 368	1.11 309	0.90 250	1.36 308	1.33 330	1.16 345	1.19 325	0.88 300	0.31 313	0.30 332	0.37 337	0.48 365	0.33 306	0.33 312
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 309	0.59 346	0.71 285	0.65 350	0.65 363	0.92 293	0.58 297	1.29 327	1.05 289	1.07 316	1.45 328	1.47 347	1.03 334	1.21 329	0.88 300	0.32 325	0.30 332	0.48 359	0.40 352	0.37 323	0.37 329

stereogan	0.80 310	0.31 257	0.71 285	0.59 333	0.50 338	1.72 372	0.48 250	1.35 340	1.37 345	1.00 292	1.46 330	1.56 356	0.95 325	1.29 339	0.84 288	0.28 298	0.29 329	0.29 308	0.25 294	0.38 327	0.38 335

ADCRef	0.80 310	0.43 308	1.32 359	0.50 283	0.45 327	1.07 319	0.51 274	1.07 252	0.98 256	1.17 330	1.42 320	0.87 239	0.91 313	0.85 257	3.19 386	0.18 169	0.16 227	0.23 242	0.23 272	0.22 236	0.21 235

GANetREF_RVC	0.80 310	0.75 361	0.86 315	0.66 353	0.42 311	1.15 332	0.98 360	1.14 277	1.19 322	1.01 297	1.02 225	1.10 300	0.90 312	1.15 321	0.76 274	0.48 361	0.39 364	0.57 369	0.38 345	0.63 372	0.46 356
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
AF-Net	0.81 313	0.39 297	0.68 272	0.64 345	0.54 347	0.91 289	0.51 274	1.61 372	1.31 341	0.96 275	2.02 361	1.46 344	1.26 356	1.11 318	0.99 327	0.32 325	0.24 304	0.39 342	0.27 309	0.30 291	0.25 267

SQANet	0.82 314	0.74 360	0.67 269	1.13 381	0.98 379	1.11 325	0.47 244	1.07 252	0.83 182	0.91 255	1.05 237	1.03 282	0.74 271	1.01 298	0.64 249	0.61 374	0.24 304	1.03 381	0.35 340	1.18 385	0.58 372

Anonymous_2	0.82 314	0.44 312	0.63 250	0.40 107	0.43 316	0.80 264	0.52 277	0.72 130	0.77 156	0.71 140	0.60 59	0.87 239	0.76 276	0.75 215	0.58 234	0.52 367	0.54 380	0.54 367	4.82 416	0.56 364	0.40 340

ccnet	0.82 314	0.57 344	0.75 295	0.54 317	0.59 359	1.09 324	0.66 313	1.38 346	0.94 243	1.12 325	1.44 325	1.29 320	0.92 316	0.95 294	1.24 349	0.49 363	0.42 369	0.50 364	0.47 363	0.51 355	0.46 356

psmorigin	0.82 314	0.51 329	2.09 383	0.49 269	0.41 305	0.85 283	0.50 260	1.04 243	0.88 210	1.45 350	1.43 323	1.50 350	1.06 336	1.22 330	0.97 323	0.31 313	0.32 345	0.27 293	0.27 309	0.33 306	0.42 345

STTRV1_RVC	0.82 314	0.59 346	1.16 340	0.67 356	0.81 369	1.11 325	0.63 308	1.30 330	1.11 309	0.98 284	1.33 305	1.08 296	0.95 325	1.26 334	0.87 297	0.55 372	0.25 312	0.43 348	0.39 349	0.58 369	0.40 340

CC-Net-ROB	0.82 314	0.96 376	0.85 310	0.58 330	0.45 327	1.27 345	0.70 329	1.17 288	1.02 275	0.83 211	1.23 290	0.90 252	0.77 280	1.06 308	0.69 259	0.46 358	0.34 353	1.71 387	0.38 345	0.59 370	0.36 323

aanetorigin	0.83 320	0.56 342	1.87 380	0.49 269	0.38 288	0.56 177	0.66 313	0.70 121	1.00 268	2.42 386	2.02 361	1.31 323	1.18 348	0.93 285	1.13 343	0.20 219	0.18 252	0.20 177	0.19 207	0.27 277	0.30 298

CSAN	0.83 320	0.49 322	0.77 304	0.60 338	0.41 305	1.14 330	1.06 366	1.19 293	1.46 355	1.32 344	1.43 323	1.37 337	1.19 350	1.27 337	0.86 293	0.39 350	0.31 342	0.36 333	0.37 342	0.35 317	0.34 316

SDNR	0.86 322	0.37 284	1.47 370	0.40 107	0.38 288	3.38 399	0.33 109	0.90 195	0.98 256	0.99 287	2.09 364	0.59 121	0.71 264	1.29 339	0.70 262	0.51 366	0.56 381	0.36 333	0.26 304	0.43 340	0.46 356

RTSC	0.87 323	0.48 319	1.23 351	0.52 306	0.37 280	1.13 329	0.50 260	1.34 337	1.79 371	1.51 352	1.24 291	1.12 304	0.81 291	1.62 362	2.16 375	0.25 275	0.19 266	0.23 242	0.24 285	0.30 291	0.31 304

PWC_ROB	0.87 323	0.52 335	1.28 354	0.50 283	0.32 251	0.91 289	0.37 163	1.36 343	1.46 355	1.61 358	2.59 376	1.16 311	1.01 333	1.34 345	1.40 358	0.25 275	0.18 252	0.28 300	0.20 229	0.29 282	0.28 285

UDG	0.88 325	0.82 368	0.67 269	1.00 377	0.96 376	1.02 310	0.57 296	1.13 271	0.99 261	0.90 250	0.97 207	1.31 323	0.99 330	0.85 257	0.84 288	0.54 371	0.32 345	1.77 388	0.40 352	0.94 378	0.66 375

FBW_ROB	0.88 325	0.50 326	0.85 310	0.55 320	0.40 298	1.17 335	0.78 341	1.50 361	1.37 345	1.33 346	1.27 295	1.48 348	1.00 332	2.57 392	0.98 326	0.25 275	0.32 345	0.45 352	0.30 320	0.34 313	0.28 285

XQC	0.89 327	0.65 355	1.31 357	0.67 356	0.52 344	1.22 340	0.68 320	1.26 322	1.52 358	1.14 328	1.11 256	1.28 319	1.04 335	1.40 353	1.77 366	0.38 348	0.24 304	0.37 337	0.31 327	0.53 360	0.47 360

DeepPrunerF	0.89 327	0.52 335	3.43 393	0.68 360	0.81 369	0.72 246	0.72 334	1.22 307	1.99 376	0.93 264	1.01 217	0.87 239	0.86 304	1.08 313	0.95 320	0.34 337	0.28 324	0.43 348	0.39 349	0.30 291	0.32 308

PWCDC_ROB	0.89 327	0.49 322	0.80 307	0.74 367	0.40 298	1.03 313	0.39 202	1.33 335	2.35 384	1.02 299	3.77 393	0.81 224	0.92 316	1.20 327	0.90 313	0.34 337	0.22 287	0.24 256	0.20 229	0.34 313	0.29 291

PASM	0.90 330	0.64 354	1.69 374	0.69 362	0.69 367	0.78 258	0.84 348	1.03 240	1.26 337	1.19 332	1.15 271	1.31 323	0.98 329	1.24 332	1.03 331	0.52 367	0.56 381	0.59 372	0.66 379	0.56 364	0.54 370

Wz-Net-SNSev	0.91 331	0.73 359	2.13 384	0.56 323	0.45 327	0.95 297	1.13 371	1.34 337	1.24 330	1.02 299	1.30 301	1.46 344	0.86 304	1.81 372	1.50 359	0.25 275	0.23 297	0.25 267	0.26 304	0.32 301	0.29 291

MDST_ROB	0.91 331	0.27 225	0.85 310	0.63 344	0.41 305	2.53 383	0.71 333	1.60 371	1.13 313	2.83 393	1.73 347	0.97 265	0.69 250	1.61 361	0.73 269	0.25 275	0.22 287	0.32 321	0.28 314	0.25 263	0.24 261

PDISCO_ROB	0.91 331	0.48 319	1.06 331	0.99 375	0.97 377	1.67 370	0.63 308	1.64 374	1.59 363	1.06 313	1.18 280	1.31 323	0.79 287	1.55 356	0.97 323	0.49 363	0.22 287	0.45 352	0.40 352	0.45 345	0.37 329

SHD	0.93 334	0.50 326	1.18 346	0.59 333	0.46 334	0.97 301	0.48 250	1.70 377	2.15 378	1.58 355	1.37 311	1.42 342	1.19 350	1.31 341	1.60 360	0.31 313	0.26 318	0.32 321	0.33 336	0.40 330	0.42 345

G-Net	0.95 335	0.46 318	1.04 329	0.64 345	0.48 335	2.12 379	0.64 311	1.01 233	0.87 206	1.75 366	2.82 383	1.30 322	1.64 374	1.06 308	0.96 322	0.36 344	0.29 329	0.35 330	0.25 294	0.45 345	0.42 345

anonymity	0.97 336	0.89 371	1.05 330	0.92 373	1.03 382	0.97 301	0.81 344	1.29 327	0.91 226	1.07 316	0.98 208	1.00 272	0.95 325	1.02 303	0.92 316	0.96 385	0.95 403	0.90 378	0.91 391	0.92 377	0.94 385

SGM_RVC	0.97 336	0.28 238	0.41 81	0.39 84	0.22 42	1.55 362	0.73 335	1.51 364	1.25 334	2.25 383	1.92 357	2.58 380	1.56 369	2.02 380	1.19 346	0.27 292	0.27 322	0.27 293	0.25 294	0.25 263	0.25 267
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 338	0.42 306	1.88 381	0.53 311	0.41 305	1.59 365	1.26 381	2.21 386	1.43 351	1.10 323	1.11 256	1.46 344	1.95 384	1.34 345	1.26 351	0.34 337	0.25 312	0.25 267	0.21 246	0.46 348	0.37 329

Consistency-Raft	1.01 339	0.81 365	1.24 352	0.84 370	0.97 377	0.81 269	0.84 348	1.30 330	1.59 363	1.05 310	1.68 346	1.12 304	0.91 313	0.92 280	1.11 339	0.65 375	0.74 388	0.79 376	0.90 388	1.06 383	0.79 380

xxxx	1.01 339	0.22 127	0.43 109	0.36 37	0.21 29	0.82 277	0.36 151	1.32 333	0.88 210	0.71 140	0.94 182	0.97 265	0.63 216	0.64 154	10.58 408	0.20 219	0.16 227	0.18 118	0.17 161	0.19 190	0.19 203

test_xeample	1.01 339	0.21 100	0.42 100	0.35 29	0.21 29	0.71 243	0.39 202	1.23 311	0.86 197	0.81 190	1.04 233	0.69 169	0.61 205	0.69 187	10.93 409	0.19 198	0.15 200	0.18 118	0.17 161	0.18 157	0.17 161

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 342	0.57 344	1.51 372	0.67 356	0.50 338	2.57 384	1.66 396	1.20 297	1.43 351	1.38 348	1.57 338	1.33 330	0.92 316	1.64 365	0.88 300	0.37 347	0.39 364	0.46 355	0.60 377	0.41 336	0.40 340

ADCPNet	1.03 343	0.48 319	2.70 388	0.54 317	0.42 311	1.40 351	0.75 337	1.13 271	1.07 302	1.22 337	1.42 320	1.68 361	1.09 339	1.36 350	3.45 390	0.30 310	0.28 324	0.29 308	0.32 333	0.37 323	0.35 321

otaku	1.04 344	0.93 373	0.88 317	1.33 387	1.05 384	1.66 368	0.70 329	1.40 350	1.18 320	1.08 319	1.32 304	1.33 330	0.91 313	1.23 331	0.76 274	0.72 378	0.46 377	1.24 383	0.50 370	1.40 386	0.75 376

SuperB	1.04 344	0.37 284	4.81 400	0.43 185	0.31 239	0.99 306	0.46 239	1.02 236	2.09 377	1.09 321	1.09 253	0.75 200	0.81 291	1.06 308	1.76 365	0.19 198	0.15 200	0.17 84	0.15 93	2.82 408	0.26 271

ADCL	1.04 344	0.38 293	1.35 361	0.50 283	0.39 293	1.61 366	0.89 353	1.29 327	1.39 348	1.29 343	1.50 332	1.24 315	1.24 353	1.37 351	4.87 398	0.21 233	0.19 266	0.25 267	0.25 294	0.29 282	0.27 278

DDUNet	1.06 347	2.56 411	0.68 272	1.21 383	1.26 387	1.03 313	0.69 324	1.11 266	0.94 243	0.96 275	1.22 286	1.27 317	0.82 295	0.93 285	0.72 268	0.84 382	0.38 360	1.99 391	0.60 377	1.10 384	0.85 382

ADCP+	1.06 347	0.35 276	1.51 372	0.49 269	0.51 341	1.45 357	0.55 288	1.25 321	1.03 280	1.16 329	1.15 271	1.10 300	1.07 338	1.56 358	6.75 405	0.19 198	0.16 227	0.23 242	0.21 246	0.28 279	0.21 235

SAMSARA	1.07 349	0.65 355	1.19 347	1.06 380	0.90 372	1.76 373	1.76 400	1.46 356	1.44 353	1.51 352	1.16 276	2.00 370	1.14 343	1.48 354	1.31 355	0.39 350	0.44 374	0.35 330	0.38 345	0.49 352	0.49 365

SANet	1.07 349	0.41 304	1.06 331	0.48 254	0.30 222	1.41 353	0.94 357	1.42 352	3.36 396	1.58 355	2.43 370	2.33 376	1.70 375	1.34 345	1.07 336	0.28 298	0.24 304	0.26 281	0.23 272	0.34 313	0.30 298

Ntro	1.09 351	0.97 379	0.91 319	1.44 388	1.19 386	1.69 371	0.80 343	1.35 340	1.25 334	1.00 292	1.29 300	1.31 323	0.97 328	1.26 334	0.84 288	0.84 382	0.43 372	1.36 384	0.50 370	1.56 387	0.78 378

MFN_U_SF_RVC	1.09 351	0.59 346	1.97 382	0.67 356	0.44 323	1.93 376	0.60 301	1.85 379	1.36 343	1.61 358	1.54 336	1.95 369	1.37 360	1.64 365	1.73 363	0.40 354	0.37 358	0.45 352	0.48 365	0.44 341	0.44 351

Wz-Net-TNSev	1.14 353	1.06 382	4.32 399	0.49 269	0.42 311	1.51 360	1.11 370	1.48 358	1.40 350	1.22 337	1.26 294	1.58 358	1.43 364	1.76 370	1.70 362	0.32 325	0.31 342	0.26 281	0.30 320	0.41 336	0.41 344

ADCMid	1.14 353	0.52 335	2.23 386	0.53 311	0.43 316	1.07 319	0.75 337	1.23 311	1.05 289	2.15 380	1.44 325	1.50 350	1.43 364	1.56 358	5.01 399	0.26 285	0.24 304	0.29 308	0.31 327	0.37 323	0.33 312

MFMNet_re	1.14 353	0.97 379	1.19 347	0.99 375	0.95 375	1.25 344	1.22 377	1.39 347	1.55 361	1.69 365	1.67 345	1.21 312	1.53 366	1.12 319	0.99 327	0.87 384	0.75 392	0.79 376	0.75 383	0.90 376	0.94 385

WCMA_ROB	1.14 353	0.36 281	0.76 300	0.49 269	0.44 323	1.23 342	0.67 315	1.11 266	1.23 328	2.84 394	3.95 399	3.28 390	1.83 380	1.25 333	0.99 327	0.44 356	0.34 353	0.34 328	0.37 342	0.41 336	0.40 340

AnyNet_C32	1.16 357	0.62 353	2.40 387	0.57 328	0.55 349	1.41 353	1.34 386	1.18 291	1.24 330	1.49 351	1.42 320	1.39 339	1.20 352	1.55 356	4.82 397	0.29 304	0.28 324	0.29 308	0.34 338	0.38 327	0.42 345

222	1.18 358	0.22 127	0.44 119	0.37 44	0.22 42	0.79 261	0.37 163	1.31 332	0.89 220	0.92 263	1.08 249	0.72 185	0.71 264	0.66 166	13.89 412	0.20 219	0.15 200	0.17 84	0.16 121	0.18 157	0.19 203

WZ-Net	1.19 359	0.59 346	4.07 397	0.62 343	0.51 341	1.34 348	1.31 385	1.32 333	1.74 370	1.53 354	1.65 341	1.74 362	1.28 357	2.25 386	2.01 372	0.27 292	0.21 281	0.23 242	0.25 294	0.40 330	0.39 337

MSMD_ROB	1.21 360	0.49 322	0.62 242	0.59 333	0.50 338	1.62 367	0.67 315	1.23 311	1.24 330	2.45 387	3.77 393	3.09 387	2.98 399	1.32 342	0.81 284	0.45 357	0.41 367	0.49 362	0.51 372	0.47 350	0.44 351

pmcnn	1.23 361	0.29 246	0.96 323	0.40 107	0.23 69	0.95 297	0.69 324	1.16 283	1.28 338	1.67 364	2.33 366	11.15 415	0.86 304	0.93 285	0.88 300	0.15 79	0.12 98	0.12 2	0.10 10	0.15 77	0.15 106

NVStereoNet_ROB	1.24 362	0.90 372	1.13 338	0.86 371	0.88 371	1.11 325	0.99 362	1.42 352	1.53 359	1.59 357	2.48 371	2.24 373	1.53 366	1.96 379	1.30 354	0.76 380	0.70 385	0.78 375	1.00 393	0.71 374	0.88 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	1.25 363	0.93 373	1.06 331	1.04 379	1.03 382	1.41 353	0.91 356	1.51 364	1.19 322	2.09 378	1.83 353	1.94 368	1.39 361	1.62 362	1.39 357	0.97 386	0.94 402	0.90 378	0.89 387	0.96 380	0.96 388
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 364	0.67 357	1.28 354	0.74 367	0.62 361	1.50 359	0.84 348	1.99 382	2.96 390	2.18 381	2.36 369	1.85 366	1.95 384	1.92 376	1.94 370	0.39 350	0.36 357	0.49 362	0.37 342	0.51 355	0.64 373

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 365	0.87 370	1.76 377	0.86 371	0.56 352	4.29 403	1.79 401	1.50 361	1.98 375	1.61 358	1.85 355	1.84 364	1.41 362	1.89 375	1.36 356	0.48 361	0.40 366	0.56 368	0.57 375	0.69 373	0.48 362

MeshStereo	1.34 365	0.43 308	0.54 214	0.44 200	0.34 267	1.66 368	0.60 301	1.94 380	1.37 345	4.47 407	3.25 385	4.71 398	1.94 383	1.92 376	1.17 344	0.35 341	0.35 355	0.37 337	0.31 327	0.32 301	0.32 308
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
RainbowNet	1.35 367	1.49 391	1.19 347	1.88 394	1.45 388	1.48 358	1.07 368	1.61 372	1.55 361	1.20 335	1.59 339	1.54 354	1.13 342	1.34 345	0.97 323	1.36 396	0.70 385	1.82 389	0.79 385	1.71 389	1.07 393

ACVNet-4b	1.35 367	1.31 387	1.10 334	1.90 395	1.59 390	1.92 375	0.77 339	1.52 367	1.62 367	1.05 310	1.60 340	2.11 371	0.94 322	1.64 365	0.77 278	1.30 393	0.35 355	2.03 395	0.67 380	1.88 395	0.84 381

SGM+DAISY	1.35 367	0.94 375	1.25 353	0.96 374	1.00 381	1.52 361	1.02 365	1.34 337	1.21 325	2.64 389	2.65 378	2.44 377	1.56 369	1.64 365	1.26 351	0.97 386	0.95 403	0.90 378	0.90 388	0.94 378	0.96 388

FCDSN-DC	1.39 370	0.56 342	0.65 260	0.74 367	0.59 359	1.38 350	0.63 308	1.35 340	1.39 348	3.26 401	4.50 404	4.61 396	2.63 394	1.58 360	1.03 331	0.46 358	0.42 369	0.48 359	0.47 363	0.50 354	0.50 366
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 371	0.20 70	0.48 171	0.44 200	0.25 112	0.29 36	0.31 84	0.65 71	0.68 115	0.97 280	0.86 154	0.67 164	0.62 210	0.64 154	20.63 417	0.16 109	0.11 57	0.19 153	0.15 93	0.19 190	0.12 33

ACVNet_1	1.46 372	1.33 388	1.12 337	1.91 396	1.62 391	1.83 374	0.98 360	2.00 383	1.85 373	1.39 349	1.53 335	2.32 375	1.53 366	1.34 345	1.11 339	1.30 393	0.50 379	2.06 397	0.58 376	1.93 397	0.95 387

EDNetEfficient	1.46 372	0.80 364	6.12 402	0.47 249	0.39 293	0.69 236	0.83 345	0.90 195	2.77 389	3.50 403	1.96 359	1.66 360	2.03 386	1.26 334	4.18 395	0.21 233	0.18 252	0.21 216	0.20 229	0.41 336	0.39 337

ADCS	1.51 374	0.61 350	3.42 392	0.59 333	0.51 341	1.27 345	1.08 369	1.59 370	1.81 372	1.91 374	1.66 343	1.51 353	1.42 363	1.94 378	8.60 407	0.33 331	0.32 345	0.33 326	0.36 341	0.44 341	0.42 345

AnyNet_C01	1.56 375	1.05 381	7.45 405	0.64 345	0.54 347	1.99 377	1.38 388	1.43 354	1.36 343	1.63 361	1.92 357	1.84 364	1.33 359	2.40 388	4.03 392	0.33 331	0.32 345	0.32 321	0.34 338	0.44 341	0.45 355

FC-DCNN	1.59 376	0.51 329	0.66 265	0.61 340	0.49 337	1.56 363	0.70 329	1.66 375	1.53 359	4.64 408	4.62 405	5.85 405	3.34 402	1.84 374	1.11 339	0.46 358	0.42 369	0.47 356	0.46 360	0.48 351	0.46 356

DispFullNet	1.60 377	2.63 412	2.75 389	2.56 405	1.79 397	1.24 343	0.47 244	1.37 345	1.45 354	1.87 370	1.50 332	1.55 355	2.46 390	2.04 381	1.04 334	0.59 373	0.18 252	2.32 400	0.68 381	2.29 401	1.14 394

ELAS_RVC	1.60 377	0.61 350	1.01 328	0.70 363	0.56 352	2.00 378	1.89 403	1.96 381	2.65 387	3.33 402	3.26 386	3.03 384	3.41 403	2.49 390	2.09 374	0.52 367	0.45 375	0.50 364	0.48 365	0.54 362	0.52 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 379	0.61 350	0.95 321	0.68 360	0.55 349	3.01 397	1.55 394	2.39 388	2.33 383	3.64 404	3.89 397	2.75 382	2.90 398	2.15 384	2.27 381	0.52 367	0.45 375	0.50 364	0.48 365	0.54 362	0.52 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.65 380	1.27 386	1.41 368	1.75 391	1.62 391	2.22 380	1.20 374	2.30 387	2.62 386	1.78 368	2.56 373	3.03 384	1.61 371	1.54 355	1.12 342	1.06 389	0.58 383	1.82 389	0.70 382	1.82 391	0.96 388

IMH-64-1	1.86 381	1.62 396	1.16 340	2.20 399	1.89 399	2.33 381	1.30 382	2.89 391	2.29 381	1.66 362	2.80 381	2.49 378	1.61 371	2.10 382	1.78 367	1.60 397	0.74 388	2.43 401	1.02 394	2.12 398	1.17 397

IMH-64	1.86 381	1.62 396	1.16 340	2.20 399	1.89 399	2.33 381	1.30 382	2.89 391	2.29 381	1.66 362	2.80 381	2.49 378	1.61 371	2.10 382	1.78 367	1.60 397	0.74 388	2.43 401	1.02 394	2.12 398	1.17 397

WAO-7	1.90 383	1.20 384	1.35 361	1.27 385	1.06 385	2.84 391	1.56 395	3.23 396	3.06 394	2.23 382	3.33 390	3.17 388	2.28 389	3.12 393	2.21 376	1.02 388	0.91 398	1.06 382	1.03 396	1.04 382	0.97 391

PWCK	1.92 384	1.66 399	3.12 391	1.65 389	0.91 373	2.84 391	2.26 406	2.10 384	2.41 385	2.36 385	2.31 365	2.22 372	1.82 378	3.43 396	2.03 373	1.61 399	0.71 387	1.51 385	0.82 386	1.69 388	0.91 384

Dean	1.98 385	1.36 389	1.36 365	2.12 398	1.81 398	2.74 386	1.36 387	3.37 400	3.80 400	2.08 377	3.32 389	3.21 389	1.82 378	1.71 369	1.67 361	1.27 390	0.77 394	1.99 391	0.90 388	1.86 392	1.03 392

RTS	1.98 385	0.96 376	11.36 409	0.65 350	0.57 356	2.77 389	1.40 389	1.39 347	2.26 379	1.89 371	2.56 373	1.32 328	1.25 354	5.20 405	4.05 393	0.31 313	0.22 287	0.29 308	0.29 318	0.40 330	0.37 329

RTSA	1.98 385	0.96 376	11.36 409	0.65 350	0.57 356	2.77 389	1.40 389	1.39 347	2.26 379	1.89 371	2.56 373	1.32 328	1.25 354	5.20 405	4.05 393	0.31 313	0.22 287	0.29 308	0.29 318	0.40 330	0.37 329

WAO-6	2.04 388	1.50 392	1.16 340	1.70 390	1.67 395	2.69 385	1.44 392	3.06 393	3.63 399	1.98 375	3.27 387	3.54 394	2.07 387	2.36 387	2.22 378	1.31 395	0.91 398	2.04 396	1.22 403	1.73 390	1.27 401

IMH	2.04 388	1.62 396	1.20 350	2.20 399	1.89 399	2.91 396	1.30 382	3.11 394	3.03 392	1.81 369	3.35 391	3.03 384	1.90 381	2.48 389	1.80 369	1.66 400	0.77 394	2.45 403	1.04 397	2.15 400	1.19 400

LVE	2.12 390	1.44 390	1.36 365	1.99 397	1.78 396	2.75 387	1.79 401	2.82 390	3.95 401	1.90 373	4.33 403	3.52 393	1.81 377	2.24 385	1.74 364	1.74 401	0.87 397	2.06 397	1.13 399	1.91 396	1.35 402

MADNet+	2.23 391	2.43 408	10.85 408	1.22 384	0.91 373	2.76 388	1.40 389	2.12 385	1.67 369	1.32 344	1.74 349	1.86 367	1.74 376	6.25 408	4.41 396	0.65 375	0.64 384	0.58 371	0.54 374	0.80 375	0.76 377

KSHMR	2.57 392	1.93 402	1.69 374	2.63 407	2.42 406	2.86 393	2.07 404	3.27 398	6.50 405	2.49 388	3.36 392	3.41 392	1.92 382	2.49 390	1.94 370	2.13 406	1.40 408	2.79 410	1.50 406	2.73 406	1.77 405

notaker	2.76 393	2.29 407	1.80 379	2.96 409	2.58 410	2.90 395	1.75 399	3.24 397	3.05 393	2.78 392	4.24 402	6.15 408	2.51 392	3.34 395	2.75 384	2.31 408	1.18 406	3.00 411	1.65 407	2.84 409	1.97 406

JetBlue	2.78 394	1.26 385	7.04 404	1.16 382	1.48 389	8.00 411	6.02 412	2.60 389	1.92 374	2.12 379	2.64 377	3.34 391	3.05 400	6.49 409	3.39 388	0.78 381	0.76 393	0.75 374	0.76 384	0.97 381	1.18 399

WAO-8	2.92 395	1.55 394	1.35 361	1.79 392	1.63 393	5.23 405	1.22 377	4.58 407	12.56 412	2.84 394	4.07 401	4.83 399	2.72 396	3.49 397	2.25 379	1.27 390	0.91 398	1.99 391	1.15 401	1.86 392	1.15 395

Venus	2.92 395	1.55 394	1.35 361	1.79 392	1.63 393	5.23 405	1.22 377	4.58 407	12.56 412	2.84 394	4.06 400	4.83 399	2.72 396	3.49 397	2.25 379	1.27 390	0.91 398	1.99 391	1.15 401	1.86 392	1.15 395

ktn	2.98 397	2.25 406	1.73 376	2.84 408	2.53 409	3.76 402	2.15 405	3.70 402	5.47 404	2.75 391	5.17 408	5.94 406	2.48 391	3.23 394	2.46 382	2.34 410	1.44 409	2.78 409	2.03 409	2.45 404	2.01 408

TorneroNet-64	3.44 398	1.86 400	1.42 369	2.58 406	2.28 404	6.87 408	1.68 397	4.70 409	12.03 409	2.31 384	5.59 409	8.25 410	2.55 393	3.97 402	2.73 383	1.81 402	0.74 388	2.57 405	1.07 398	2.35 402	1.44 403

UNDER WATER	3.46 399	2.07 405	3.64 395	3.09 410	2.48 407	3.75 401	2.42 408	3.31 399	13.77 414	2.90 398	2.95 384	5.84 404	3.69 404	3.69 399	3.48 391	2.07 405	1.11 405	2.70 408	1.40 404	2.84 409	1.98 407

UNDER WATER-64	3.53 400	2.01 403	3.94 396	3.22 412	2.49 408	5.41 407	2.60 409	3.43 401	12.41 411	3.03 399	2.68 379	6.07 407	4.04 405	3.79 401	3.33 387	2.02 404	1.24 407	2.63 406	1.46 405	2.78 407	2.08 409

DPSimNet_ROB	3.58 401	2.45 409	8.57 406	2.53 403	2.37 405	2.88 394	3.77 411	3.14 395	3.23 395	4.71 409	3.86 396	4.68 397	4.87 408	4.07 403	5.62 400	2.33 409	2.33 412	2.47 404	2.52 410	2.51 405	2.64 411

MADNet++	4.03 402	2.70 413	3.44 394	3.72 414	3.44 413	4.44 404	3.52 410	3.95 405	3.61 398	4.46 406	4.98 407	4.10 395	4.58 407	7.00 411	5.89 401	3.74 411	3.67 415	3.27 413	2.71 412	3.70 414	3.66 415

SGM-ForestM	4.04 403	0.32 259	0.46 145	0.43 185	0.27 171	7.50 410	1.45 393	3.84 403	4.24 402	8.19 414	6.76 410	19.00 421	9.08 410	10.74 415	6.62 404	0.31 313	0.33 351	0.32 321	0.32 333	0.29 282	0.29 291

MANE	4.13 404	0.51 329	0.64 255	0.66 353	0.56 352	6.89 409	0.99 362	7.55 412	12.04 410	6.68 412	8.57 413	10.69 414	9.45 411	7.59 412	6.39 403	0.49 363	0.43 372	0.48 359	0.98 392	0.49 352	0.48 362

LE_ROB	4.42 405	0.24 179	2.75 389	0.42 167	0.23 69	1.57 364	0.90 355	1.71 378	17.88 421	16.56 423	4.88 406	5.17 403	18.85 422	1.63 364	14.62 413	0.17 141	0.14 177	0.16 60	0.16 121	0.19 190	0.17 161

TorneroNet	4.53 406	1.89 401	1.48 371	2.55 404	2.27 403	13.78 416	1.69 398	4.84 411	23.73 426	2.89 397	7.70 412	7.06 409	2.69 395	4.26 404	3.42 389	1.84 403	0.77 394	2.68 407	1.13 399	2.42 403	1.47 404

LSM	4.74 407	0.77 362	10.16 407	0.70 363	56.56 431	1.02 310	1.00 364	1.24 318	1.62 367	2.04 376	2.34 367	1.33 330	1.17 347	1.38 352	1.09 338	0.33 331	0.49 378	0.39 342	0.46 360	0.51 355	10.09 418

JetRed	5.27 408	5.84 415	12.81 412	2.36 402	2.83 411	12.23 415	10.50 414	4.46 406	3.60 397	3.86 405	3.83 395	4.85 401	4.18 406	6.78 410	11.96 410	2.17 407	2.96 414	2.18 399	1.97 408	3.38 413	2.68 412

tt	6.20 409	0.20 70	5.89 401	3.55 413	2.07 402	11.26 414	19.21 415	11.74 417	5.46 403	2.69 390	2.04 363	4.87 402	6.25 409	3.70 400	7.09 406	8.32 418	11.17 423	4.93 414	5.41 417	5.74 416	2.37 410

coex-ft	6.43 410	1.51 393	87.33 434	0.49 269	0.38 288	1.34 348	1.21 376	1.16 283	8.09 407	12.12 415	2.79 380	2.77 383	3.31 401	1.16 322	3.15 385	0.24 265	0.23 297	0.27 293	0.24 285	0.45 345	0.37 329

HanzoNet	6.76 411	2.45 409	4.22 398	3.19 411	2.94 412	3.62 400	2.28 407	4.79 410	7.20 406	14.00 419	13.19 417	17.49 419	22.30 423	13.25 417	6.19 402	4.20 414	1.93 411	3.10 412	2.56 411	3.35 412	2.88 413

EDNetEfficientorigin	9.93 412	1.15 383	175.16 435	0.48 254	0.36 275	1.04 317	0.68 320	1.24 318	2.69 388	3.17 400	2.50 372	2.30 374	2.07 387	1.76 370	2.21 376	0.20 219	0.18 252	0.24 256	0.19 207	0.51 355	0.50 366

ASD4	9.96 413	8.86 418	17.78 413	7.17 416	9.80 415	16.08 417	28.92 419	9.77 416	8.20 408	7.02 413	7.08 411	8.47 411	9.57 412	11.17 416	20.26 416	4.12 413	4.14 417	5.57 417	4.74 415	5.53 415	4.90 417

DGTPSM_ROB	12.07 414	8.00 416	20.99 414	8.93 418	16.78 417	10.67 412	30.87 420	9.01 414	15.16 416	6.50 410	15.41 421	9.04 412	14.85 414	9.25 413	21.67 418	4.57 415	8.57 418	5.08 415	9.28 418	5.90 417	10.95 419

DPSMNet_ROB	12.08 415	8.00 416	21.00 415	8.97 419	16.79 418	10.67 412	30.89 421	9.02 415	15.17 417	6.51 411	15.41 421	9.04 412	14.85 414	9.27 414	21.67 418	4.58 416	8.57 418	5.09 416	9.29 419	5.90 417	10.95 419

BEATNet-Init1	15.13 416	0.82 368	50.86 433	0.72 366	0.53 345	38.10 427	7.03 413	11.83 418	14.25 415	29.78 432	30.17 431	48.21 435	22.64 424	26.78 426	18.11 415	0.42 355	0.38 360	0.47 356	0.46 360	0.51 355	0.48 362

DPSM_ROB	17.78 417	18.63 420	24.31 421	20.90 421	19.47 419	25.97 420	36.21 423	21.23 425	16.24 419	13.38 417	14.06 419	19.18 422	16.30 417	20.78 419	25.67 421	9.38 420	9.23 421	9.49 420	9.82 420	13.51 420	11.91 422

DPSM	17.78 417	18.63 420	24.31 421	20.90 421	19.47 419	25.97 420	36.21 423	21.23 425	16.24 419	13.38 417	14.06 419	19.18 422	16.30 417	20.78 419	25.67 421	9.38 420	9.23 421	9.49 420	9.82 420	13.51 420	11.91 422

DLNR_Zeroshot_test	20.09 419	36.28 427	38.04 424	169.85 436	61.80 432	0.23 5	0.20 1	13.88 419	0.37 31	0.44 41	0.66 73	0.43 54	0.21 5	0.62 137	0.28 43	5.46 417	0.10 9	0.15 42	0.11 15	72.60 435	0.11 9

LRCNet_RVC	21.24 420	31.15 426	21.41 416	28.98 424	23.82 422	3.13 398	0.60 301	20.96 424	1.59 363	25.58 424	28.15 426	21.99 424	14.79 413	21.94 425	16.41 414	28.89 433	14.87 424	33.53 429	31.28 429	29.51 431	26.16 429

SPstereo	24.26 421	4.19 414	6.66 403	4.29 415	3.79 414	45.68 428	78.09 434	63.52 436	33.36 435	27.50 431	26.65 423	39.53 434	33.55 433	42.77 436	51.02 429	3.90 412	3.72 416	5.95 418	4.66 414	3.15 411	3.30 414

HaxPig	31.96 422	37.24 428	34.27 423	24.37 423	24.88 423	18.26 418	19.86 416	20.64 423	28.52 427	35.97 433	38.75 432	25.57 425	28.72 426	33.88 427	34.39 426	35.94 434	38.87 434	37.80 430	40.48 430	39.68 432	41.15 434

Anonymous_1	33.25 423	18.26 419	23.92 417	20.54 420	21.28 421	25.59 419	35.94 422	22.01 427	15.57 418	13.33 416	13.49 418	18.08 420	15.29 416	20.36 418	24.60 420	16.28 426	8.84 420	66.59 433	118.00 433	155.73 436	11.23 421

CasAABBNet	35.74 424	37.43 429	48.72 428	42.22 430	39.20 429	52.24 429	73.12 430	42.61 433	32.62 432	26.78 425	27.95 424	38.58 431	32.60 427	41.67 433	51.65 434	18.74 427	18.57 429	19.15 426	19.77 424	27.20 425	23.98 427

MyStereo03	35.77 425	37.55 431	48.75 429	42.19 427	39.18 426	52.27 430	73.13 431	42.32 430	32.61 428	27.03 428	28.40 428	38.50 428	32.89 428	41.62 430	51.63 431	18.78 428	18.59 431	19.11 422	19.80 425	27.18 422	23.95 424

MyStereo02	35.77 425	37.55 431	48.75 429	42.19 427	39.18 426	52.27 430	73.13 431	42.32 430	32.61 428	27.03 428	28.40 428	38.50 428	32.89 428	41.62 430	51.63 431	18.78 428	18.59 431	19.11 422	19.80 425	27.18 422	23.95 424

MyStereo	35.77 425	37.55 431	48.75 429	42.19 427	39.18 426	52.27 430	73.13 431	42.32 430	32.61 428	27.03 428	28.40 428	38.50 428	32.89 428	41.62 430	51.63 431	18.78 428	18.59 431	19.11 422	19.80 425	27.18 422	23.95 424

Selective-RAFT-Error	35.84 428	37.49 430	48.83 432	42.26 431	39.24 430	52.30 433	73.09 429	42.66 434	32.61 428	26.80 426	28.30 427	38.84 433	33.51 432	41.68 434	51.59 430	18.82 431	18.58 430	19.17 427	19.80 425	27.28 426	24.05 428

xxxxx1	36.64 429	19.51 422	24.21 418	61.66 433	64.63 433	27.28 423	40.10 425	20.25 420	18.63 422	14.07 420	12.97 414	17.26 416	17.36 419	21.70 422	27.93 423	13.18 423	18.50 426	111.26 434	133.37 434	29.24 428	39.73 431

tt_ll	36.64 429	19.51 422	24.21 418	61.66 433	64.63 433	27.28 423	40.10 425	20.25 420	18.63 422	14.07 420	12.97 414	17.26 416	17.36 419	21.70 422	27.93 423	13.18 423	18.50 426	111.26 434	133.37 434	29.24 428	39.73 431

ff	36.64 429	19.51 422	24.21 418	61.66 433	64.63 433	27.28 423	40.10 425	20.25 420	18.63 422	14.07 420	12.97 414	17.26 416	17.36 419	21.70 422	27.93 423	13.18 423	18.50 426	111.26 434	133.37 434	29.24 428	39.73 431

MEDIAN_ROB	37.38 432	40.85 436	40.60 426	32.31 425	31.85 424	27.20 422	24.55 417	29.10 428	33.19 434	42.09 435	41.76 434	33.35 426	34.39 434	39.78 429	37.07 427	43.64 436	44.10 436	44.12 432	43.40 432	41.51 434	42.76 436

AVERAGE_ROB	37.58 433	40.13 435	40.15 425	34.81 426	33.82 425	28.55 426	25.10 418	32.02 429	34.06 436	41.28 434	40.66 433	34.46 427	34.81 435	39.18 428	37.57 428	42.78 435	43.44 435	43.82 431	43.03 431	40.47 433	41.51 435

LSM0	38.95 434	37.60 434	48.58 427	43.57 432	91.06 436	52.57 434	72.57 428	43.17 435	32.63 433	26.97 427	27.97 425	38.65 432	32.94 431	41.86 435	51.78 435	18.89 432	18.41 425	19.13 425	19.63 423	27.29 427	33.77 430

PML	40.80 435	29.24 425	11.87 411	7.20 417	14.47 416	92.13 435	213.69 436	7.63 413	23.35 425	74.72 436	190.14 436	50.17 436	26.15 425	21.39 421	12.70 411	8.76 419	2.92 413	8.45 419	3.25 413	13.26 419	4.42 416

test_example2	176.61 436	205.14 437	198.86 436	188.60 437	190.98 437	152.67 436	170.61 435	94.86 437	123.55 437	178.88 437	179.48 435	158.94 437	141.34 436	192.61 437	198.96 436	203.76 437	236.37 437	164.13 437	173.55 437	218.58 437	160.41 437

FADE		2.05 404		1.03 378	0.99 380			3.91 404	3.00 391	1.76 367		2.73 381		5.95 407		11.57 422	1.70 410	23.09 428	15.86 422	0.62 371	0.65 374

Low-res two-view benchmark