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	0.12 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

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

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

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

CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 93	0.15 26	0.25 11	0.24 54	0.16 24	0.21 43	0.14 21	0.13 32	0.18 19	0.13 24	0.09 163	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ff7	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

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

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

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

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

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

CASnet	0.14 6	0.12 81	0.22 6	0.22 128	0.08 2	0.16 6	0.15 26	0.27 21	0.25 58	0.22 54	0.20 35	0.15 27	0.11 8	0.17 11	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.11 228	0.09 182	0.08 81	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65

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

CES	0.14 6	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 317	0.18 13	0.16 38	0.23 6	0.19 7	0.14 8	0.17 19	0.14 21	0.10 4	0.18 19	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 81	0.18 319

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 6	0.13 136	0.24 10	0.25 244	0.11 42	0.11 1	0.18 85	0.32 67	0.23 44	0.12 1	0.12 2	0.18 46	0.12 14	0.14 1	0.13 24	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.06 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CAS	0.15 21	0.07 1	0.21 4	0.41 365	0.16 228	0.20 55	0.18 85	0.22 3	0.19 7	0.15 11	0.19 25	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 24	0.29 369	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 281

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 21	0.08 2	0.26 16	0.17 5	0.11 42	0.18 13	0.13 3	0.22 3	0.30 114	0.21 50	0.30 99	0.13 11	0.11 8	0.16 7	0.15 51	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 316	0.06 6	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
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

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

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	0.29 369	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AnonymousM	0.17 36	0.19 249	0.24 10	0.18 8	0.10 20	0.18 13	0.17 58	0.30 54	0.23 44	0.26 85	0.20 35	0.18 46	0.14 42	0.19 25	0.14 40	0.09 163	0.06 72	0.38 372	0.15 316	0.06 6	0.05 1

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

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

s12784h	0.17 36	0.09 9	0.26 16	0.18 8	0.07 1	0.32 226	0.19 122	0.37 128	0.32 132	0.23 57	0.25 64	0.18 46	0.17 86	0.25 80	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.17 86	0.26 92	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 53	0.11 63	0.35 86	0.23 170	0.11 42	0.24 125	0.20 160	0.29 40	0.26 65	0.26 85	0.25 64	0.25 111	0.18 108	0.34 167	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.09 119	0.07 50	0.09 142	0.08 111

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.18 53	0.12 81	0.33 73	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.12 1	0.42 174	0.25 58	0.27 89	0.32 116	0.21 67	0.17 86	0.25 80	0.20 139	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.07 37	0.08 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 53	0.09 9	0.32 60	0.22 128	0.12 77	0.22 93	0.19 122	0.42 174	0.19 7	0.31 167	0.45 250	0.20 59	0.14 42	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 53	0.09 9	0.32 60	0.22 128	0.12 77	0.22 93	0.19 122	0.42 174	0.19 7	0.31 167	0.45 250	0.20 59	0.14 42	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
1test111	0.19 89	0.14 164	0.38 127	0.23 170	0.11 42	0.31 219	0.19 122	0.41 162	0.27 74	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.34 167	0.22 174	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.09 142	0.09 161

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.19 89	0.25 296	0.40 143	0.21 86	0.12 77	0.22 93	0.19 122	0.29 40	0.40 205	0.25 76	0.23 49	0.16 34	0.15 49	0.25 80	0.19 128	0.09 163	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.10 189	0.08 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MyStereo06	0.20 102	0.12 81	0.57 264	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.23 219	0.40 152	0.21 26	0.30 150	0.24 59	0.31 177	0.18 108	0.22 44	0.18 104	0.07 16	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.08 111

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

DCRE	0.20 102	0.13 136	0.40 143	0.21 86	0.15 205	0.20 55	0.19 122	0.30 54	0.27 74	0.22 54	0.80 356	0.23 93	0.16 63	0.23 51	0.15 51	0.07 16	0.07 158	0.07 14	0.08 108	0.07 37	0.06 18

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.20 102	0.17 222	0.43 182	0.19 26	0.08 2	0.27 159	0.14 13	0.42 174	0.30 114	0.29 122	0.32 116	0.27 137	0.21 133	0.28 119	0.25 206	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.06 18
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
mmm	0.21 116	0.12 81	0.31 54	0.22 128	0.12 77	0.28 172	0.21 183	0.41 162	0.27 74	0.29 122	0.38 176	0.29 159	0.24 168	0.29 132	0.22 174	0.09 163	0.07 158	0.11 228	0.09 182	0.10 189	0.09 161

CASS	0.21 116	0.15 189	0.32 60	0.26 272	0.11 42	0.28 172	0.19 122	0.39 145	0.30 114	0.32 185	0.34 141	0.25 111	0.24 168	0.25 80	0.20 139	0.13 275	0.08 222	0.11 228	0.09 182	0.11 224	0.11 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 116	0.16 206	0.32 60	0.26 272	0.13 131	0.26 152	0.27 271	0.40 152	0.36 165	0.29 122	0.39 188	0.22 74	0.21 133	0.33 161	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.07 65

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LCNet	0.21 116	0.11 63	0.29 36	0.25 244	0.12 77	0.23 110	0.19 122	0.34 87	0.26 65	0.28 98	0.35 148	0.26 129	0.30 244	0.35 176	0.17 90	0.07 16	0.05 6	0.09 119	0.10 214	0.13 263	0.22 348

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

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

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

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

RAFT-345	0.21 116	0.10 24	0.46 204	0.22 128	0.11 42	0.20 55	0.16 38	0.26 14	0.25 58	0.27 89	0.66 334	0.21 67	0.16 63	0.55 238	0.21 160	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

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

GMM-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.43 182	0.23 170	0.13 131	0.24 125	0.25 255	0.37 128	0.27 74	0.30 150	0.45 250	0.27 137	0.21 133	0.31 149	0.17 90	0.07 16	0.05 6	0.10 181	0.09 182	0.08 81	0.19 326

Prome-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.30 42	0.24 207	0.12 77	0.23 110	0.23 219	0.36 123	0.25 58	0.33 194	0.59 313	0.24 104	0.28 222	0.29 132	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.20 336

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

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

EAI-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.33 73	0.21 86	0.12 77	0.30 208	0.46 356	0.46 205	0.20 16	0.25 76	0.50 276	0.17 39	0.16 63	0.24 57	0.23 188	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 214	0.06 6	0.07 65

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

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

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

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

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

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

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

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

HHNet	0.22 142	0.12 81	0.52 245	0.18 8	0.18 262	0.20 55	0.20 160	0.34 87	0.31 124	0.32 185	0.59 313	0.20 59	0.21 133	0.24 57	0.31 243	0.08 99	0.05 6	0.09 119	0.07 50	0.08 81	0.11 231

KYRaft	0.22 142	0.10 24	0.30 42	0.23 170	0.12 77	0.23 110	0.23 219	0.35 104	0.24 54	0.35 226	0.54 298	0.34 198	0.26 192	0.29 132	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 119	0.10 214	0.08 81	0.31 367

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

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

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

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

BEATNet_4x	0.22 142	0.18 234	0.47 211	0.22 128	0.10 20	0.28 172	0.14 13	0.46 205	0.32 132	0.31 167	0.34 141	0.31 177	0.25 183	0.31 149	0.29 233	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.10 189	0.08 111

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

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

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

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

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

whm_eth	0.23 158	0.18 234	0.56 260	0.24 207	0.19 280	0.21 73	0.18 85	0.37 128	0.40 205	0.31 167	0.60 318	0.15 27	0.17 86	0.26 92	0.19 128	0.09 163	0.08 222	0.10 181	0.09 182	0.09 142	0.11 231

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

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

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

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

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

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

iRaft-Stereo_5w	0.23 158	0.18 234	0.44 188	0.22 128	0.13 131	0.19 34	0.19 122	0.37 128	0.32 132	0.28 98	0.37 166	0.34 198	0.23 153	0.65 287	0.27 222	0.06 1	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

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

UDGNet	0.23 158	0.31 335	0.38 127	0.24 207	0.14 164	0.24 125	0.18 85	0.32 67	0.43 225	0.29 122	0.28 79	0.24 104	0.19 120	0.29 132	0.20 139	0.15 309	0.07 158	0.21 346	0.11 247	0.14 275	0.10 206

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

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

ASMatch	0.23 158	0.11 63	0.51 241	0.24 207	0.14 164	0.19 34	0.17 58	0.31 59	0.28 87	0.28 98	0.68 339	0.27 137	0.26 192	0.50 217	0.22 174	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.11 231

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

ICVP	0.23 158	0.13 136	0.44 188	0.26 272	0.14 164	0.29 191	0.25 255	0.45 196	0.33 142	0.29 122	0.43 229	0.35 212	0.25 183	0.26 92	0.23 188	0.12 259	0.09 250	0.09 119	0.08 108	0.09 142	0.10 206
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 158	0.18 234	0.63 287	0.27 295	0.18 262	0.41 289	0.23 219	0.43 184	0.35 155	0.23 57	0.27 75	0.20 59	0.18 108	0.27 107	0.18 104	0.12 259	0.11 285	0.10 181	0.10 214	0.11 224	0.12 253

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet_ucs	0.24 181	0.13 136	0.50 235	0.20 57	0.15 205	0.28 172	0.17 58	0.49 229	0.45 251	0.32 185	0.42 217	0.39 237	0.22 144	0.31 149	0.21 160	0.11 232	0.08 222	0.12 261	0.09 182	0.12 250	0.11 231

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

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

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

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

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

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

DRaft	0.24 181	0.10 24	0.34 78	0.18 8	0.12 77	0.28 172	0.23 219	0.33 81	0.39 192	0.38 254	0.61 325	0.21 67	0.41 304	0.48 210	0.42 296	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.07 37	0.08 111

HCRNet	0.24 181	0.25 296	0.33 73	0.34 343	0.16 228	0.27 159	0.18 85	0.43 184	0.35 155	0.30 150	0.35 148	0.32 185	0.22 144	0.44 201	0.20 139	0.13 275	0.08 222	0.13 280	0.11 247	0.10 189	0.09 161

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.24 181	0.16 206	0.37 108	0.24 207	0.12 77	0.32 226	0.17 58	0.54 278	0.42 220	0.33 194	0.38 176	0.35 212	0.21 133	0.30 144	0.22 174	0.14 298	0.06 72	0.13 280	0.08 108	0.11 224	0.08 111
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 181	0.18 234	0.61 277	0.25 244	0.11 42	0.29 191	0.21 183	0.42 174	0.43 225	0.33 194	0.43 229	0.27 137	0.22 144	0.34 167	0.26 218	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

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

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

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

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

PSM-AAD	0.25 203	0.10 24	0.30 42	0.24 207	0.12 77	0.26 152	0.38 335	0.34 87	0.28 87	0.35 226	0.39 188	0.28 152	0.79 370	0.30 144	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.12 261	0.11 247	0.08 81	0.21 343

GrayStereo	0.25 203	0.09 9	0.32 60	0.26 272	0.13 131	0.23 110	0.47 360	0.34 87	0.30 114	0.39 269	0.47 267	0.30 169	0.79 370	0.29 132	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 182	0.07 37	0.13 264

RAFT-RH_RVC	0.25 203	0.11 63	0.45 198	0.21 86	0.12 77	0.25 135	0.14 13	0.27 21	0.27 74	0.38 254	1.15 377	0.23 93	0.17 86	0.57 249	0.24 197	0.07 16	0.05 6	0.10 181	0.07 50	0.06 6	0.07 65

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

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

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

DualNet	0.26 213	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 160	0.35 104	0.44 239	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.27 107	1.08 369	0.08 99	0.05 6	0.11 228	0.10 214	0.08 81	0.08 111

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

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

DEmStereo	0.26 213	0.09 9	0.47 211	0.19 26	0.12 77	0.30 208	0.25 255	0.28 33	0.36 165	0.36 241	0.58 311	0.25 111	0.48 335	0.53 233	0.44 301	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.06 6	0.07 65

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

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

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

CBFPSM	0.27 220	0.16 206	0.67 296	0.20 57	0.14 164	0.38 274	0.25 255	0.40 152	0.36 165	0.33 194	0.36 158	0.56 318	0.38 292	0.32 155	0.38 272	0.08 99	0.08 222	0.07 14	0.08 108	0.09 142	0.11 231

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

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

AASNet	0.27 220	0.19 249	0.49 225	0.26 272	0.17 244	0.34 248	0.20 160	0.62 342	0.48 279	0.35 226	0.40 195	0.32 185	0.25 183	0.28 119	0.34 259	0.11 232	0.09 250	0.10 181	0.08 108	0.13 263	0.11 231

GEStereo_RVC	0.27 220	0.20 257	0.44 188	0.27 295	0.16 228	0.33 235	0.25 255	0.56 302	0.54 313	0.34 210	0.38 176	0.34 198	0.25 183	0.51 222	0.28 224	0.12 259	0.08 222	0.09 119	0.08 108	0.11 224	0.11 231

RAFT + AFF	0.27 220	0.23 289	0.50 235	0.25 244	0.17 244	0.30 208	0.33 317	0.52 260	0.40 205	0.28 98	0.30 99	0.30 169	0.31 255	0.62 274	0.24 197	0.09 163	0.10 268	0.11 228	0.10 214	0.11 224	0.11 231

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

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

ac_64	0.27 220	0.13 136	0.41 165	0.24 207	0.17 244	0.36 262	0.22 199	0.46 205	0.33 142	0.35 226	0.36 158	0.52 308	0.30 244	0.62 274	0.32 248	0.11 232	0.09 250	0.10 181	0.10 214	0.09 142	0.08 111

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.27 220	0.11 63	0.42 172	0.19 26	0.11 42	0.34 248	0.20 160	0.62 342	0.43 225	0.40 277	0.43 229	0.50 301	0.26 192	0.76 322	0.22 174	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 220	0.20 257	0.44 188	0.22 128	0.14 164	0.33 235	0.14 13	0.51 250	0.45 251	0.30 150	0.40 195	0.38 226	0.27 209	0.76 322	0.25 206	0.09 163	0.07 158	0.11 228	0.11 247	0.11 224	0.08 111

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 220	0.21 270	0.59 272	0.25 244	0.18 262	0.29 191	0.22 199	0.50 237	0.40 205	0.38 254	0.41 203	0.43 263	0.27 209	0.43 197	0.29 233	0.11 232	0.08 222	0.10 181	0.10 214	0.10 189	0.11 231
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 220	0.26 307	0.72 310	0.23 170	0.13 131	0.29 191	0.18 85	0.52 260	0.49 288	0.37 246	0.45 250	0.39 237	0.25 183	0.34 167	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 250	0.09 161

StereoDRNet-Refined	0.27 220	0.17 222	0.35 86	0.25 244	0.14 164	0.37 267	0.21 183	0.47 212	0.41 216	0.44 305	0.51 282	0.41 253	0.28 222	0.45 203	0.37 270	0.09 163	0.06 72	0.11 228	0.11 247	0.10 189	0.10 206
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ssnet_v2	0.28 237	0.16 206	0.44 188	0.22 128	0.15 205	0.40 286	0.30 298	0.57 309	0.46 265	0.38 254	0.36 158	0.47 285	0.29 235	0.38 186	0.39 280	0.13 275	0.11 285	0.11 228	0.11 247	0.11 224	0.11 231

CRFU-Net	0.28 237	0.14 164	0.45 198	0.25 244	0.15 205	0.45 311	0.23 219	0.50 237	0.30 114	0.43 300	0.41 203	0.48 291	0.46 326	0.43 197	0.29 233	0.11 232	0.10 268	0.09 119	0.08 108	0.10 189	0.10 206

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

FTStereo	0.28 237	0.10 24	0.43 182	0.23 170	0.13 131	0.21 73	0.53 371	0.34 87	0.26 65	0.38 254	0.95 368	0.30 169	0.56 347	0.32 155	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.07 37	0.19 326

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

UNet	0.28 237	0.14 164	0.69 301	0.23 170	0.20 294	0.44 306	0.22 199	0.50 237	0.40 205	0.34 210	0.39 188	0.43 263	0.33 265	0.40 191	0.31 243	0.09 163	0.07 158	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

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

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

HSM	0.28 237	0.16 206	0.35 86	0.20 57	0.15 205	0.33 235	0.19 122	0.53 271	0.37 174	0.36 241	0.38 176	0.67 352	0.31 255	0.89 351	0.23 188	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.08 111

DLCB_ROB	0.28 237	0.16 206	0.34 78	0.27 295	0.16 228	0.38 274	0.25 255	0.48 223	0.43 225	0.46 312	0.46 260	0.51 305	0.33 265	0.53 233	0.33 255	0.10 205	0.10 268	0.11 228	0.11 247	0.10 189	0.09 161

ff1	0.29 247	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 160	0.35 104	0.44 239	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.81 338	1.08 369	0.08 99	0.05 6	0.11 228	0.10 214	0.08 81	0.08 111

ttt	0.29 247	0.12 81	0.34 78	0.21 86	0.13 131	0.29 191	0.20 160	0.56 302	0.47 270	0.31 167	0.44 238	0.30 169	0.22 144	0.65 287	0.85 359	0.13 275	0.10 268	0.10 181	0.10 214	0.11 224	0.11 231

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

THIR-Stereo	0.29 247	0.12 81	0.41 165	0.19 26	0.11 42	0.28 172	0.72 384	0.32 67	0.35 155	0.37 246	0.65 332	0.34 198	0.50 337	0.57 249	0.45 304	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 182	0.07 37	0.07 65

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

hitnet-ft	0.29 247	0.17 222	0.40 143	0.19 26	0.14 164	0.39 281	0.23 219	0.44 188	0.41 216	0.36 241	0.46 260	0.53 312	0.34 272	0.76 322	0.32 248	0.14 298	0.10 268	0.13 280	0.10 214	0.15 287	0.13 264

FADNet-RVC-Resample	0.29 247	0.25 296	0.93 350	0.26 272	0.16 228	0.32 226	0.21 183	0.47 212	0.39 192	0.35 226	0.38 176	0.33 192	0.27 209	0.53 233	0.24 197	0.10 205	0.10 268	0.14 299	0.13 297	0.13 263	0.16 297

iinet-f	0.30 254	0.18 234	1.03 364	0.20 57	0.15 205	0.44 306	0.22 199	0.45 196	0.37 174	0.35 226	0.44 238	0.41 253	0.34 272	0.34 167	0.40 287	0.10 205	0.09 250	0.08 65	0.08 108	0.13 263	0.11 231

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

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

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

FADNet_RVC	0.30 254	0.28 317	0.83 330	0.23 170	0.15 205	0.30 208	0.17 58	0.49 229	0.37 174	0.30 150	0.38 176	0.30 169	0.27 209	0.52 228	0.31 243	0.14 298	0.14 316	0.14 299	0.16 327	0.21 336	0.23 354

TDLM	0.30 254	0.21 270	0.38 127	0.28 312	0.15 205	0.33 235	0.32 307	0.52 260	0.47 270	0.38 254	0.43 229	0.39 237	0.29 235	0.91 355	0.28 224	0.14 298	0.08 222	0.13 280	0.11 247	0.12 250	0.10 206

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

mmx	0.31 261	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 160	0.55 288	0.45 251	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.81 338	1.08 369	0.10 205	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.11 224	0.10 206

xxx	0.31 261	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 160	0.55 288	0.45 251	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.81 338	1.08 369	0.10 205	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.11 224	0.10 206

fast-acv-ft	0.31 261	0.20 257	0.81 326	0.24 207	0.18 262	0.46 313	0.27 271	0.41 162	0.49 288	0.39 269	0.55 302	0.49 295	0.35 276	0.37 182	0.38 272	0.11 232	0.11 285	0.11 228	0.12 279	0.12 250	0.09 161

CrosDoStereo	0.31 261	0.10 24	0.49 225	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 406	0.34 87	0.37 174	0.38 254	0.61 325	0.28 152	0.46 326	0.61 266	0.57 328	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.07 37	0.07 65

DeepStereo_LL	0.31 261	0.10 24	0.49 225	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 406	0.34 87	0.37 174	0.38 254	0.61 325	0.28 152	0.46 326	0.61 266	0.57 328	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.07 37	0.07 65

FADNet-RVC	0.31 261	0.35 346	0.78 316	0.25 244	0.20 294	0.33 235	0.20 160	0.49 229	0.40 205	0.34 210	0.39 188	0.41 253	0.29 235	0.63 279	0.31 243	0.13 275	0.14 316	0.14 299	0.15 316	0.19 325	0.19 326

AANet_RVC	0.31 261	0.22 282	0.50 235	0.23 170	0.14 164	0.30 208	0.24 241	0.47 212	0.54 313	0.38 254	0.60 318	0.43 263	0.29 235	0.87 347	0.40 287	0.11 232	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 161

NVstereo2D	0.31 261	0.16 206	0.54 251	0.24 207	0.22 317	0.42 296	0.28 284	0.58 316	0.56 322	0.28 98	0.38 176	0.40 250	0.30 244	0.71 302	0.28 224	0.13 275	0.08 222	0.13 280	0.10 214	0.19 325	0.16 297

NOSS_ROB	0.31 261	0.20 257	0.35 86	0.24 207	0.16 228	0.32 226	0.19 122	0.52 260	0.48 279	0.33 194	0.36 158	0.42 260	0.28 222	0.93 357	0.24 197	0.19 346	0.20 357	0.24 355	0.22 357	0.17 310	0.17 305

1111x	0.32 270	0.11 63	0.40 143	0.22 128	0.11 42	0.32 226	0.26 266	0.59 321	0.43 225	0.31 167	0.41 203	0.39 237	0.28 222	0.76 322	1.37 386	0.09 163	0.08 222	0.09 119	0.10 214	0.09 142	0.08 111

pcwnet_v2	0.32 270	0.15 189	1.26 378	0.23 170	0.18 262	0.32 226	0.18 85	0.59 321	0.60 331	0.36 241	0.45 250	0.35 212	0.29 235	0.36 180	0.25 206	0.14 298	0.11 285	0.12 261	0.11 247	0.14 275	0.15 290

FADNet	0.32 270	0.36 349	0.74 314	0.23 170	0.22 317	0.37 267	0.19 122	0.53 271	0.48 279	0.32 185	0.36 158	0.43 263	0.32 262	0.64 281	0.25 206	0.16 321	0.16 337	0.14 299	0.16 327	0.24 348	0.19 326

PS-NSSS	0.32 270	0.30 330	0.46 204	0.23 170	0.17 244	0.33 235	0.24 241	0.57 309	0.41 216	0.37 246	0.52 290	0.35 212	0.30 244	0.80 335	0.30 239	0.17 331	0.14 316	0.21 346	0.15 316	0.15 287	0.13 264

StereoDRNet	0.32 270	0.22 282	0.61 277	0.27 295	0.21 302	0.42 296	0.30 298	0.61 333	0.48 279	0.46 312	0.39 188	0.48 291	0.30 244	0.57 249	0.40 287	0.11 232	0.09 250	0.12 261	0.11 247	0.12 250	0.10 206

DISCO	0.32 270	0.13 136	0.51 241	0.25 244	0.16 228	0.48 323	0.25 255	0.50 237	0.57 325	0.37 246	0.45 250	0.62 336	0.36 280	0.64 281	0.49 316	0.09 163	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.12 250	0.11 231

HBP-ISP	0.33 276	0.30 330	0.72 310	0.22 128	0.16 228	0.32 226	0.22 199	0.54 278	0.44 239	0.41 286	0.49 274	0.33 192	0.38 292	0.73 309	0.25 206	0.18 341	0.19 352	0.24 355	0.20 347	0.16 295	0.13 264

AAGNet	0.33 276	0.11 63	0.37 108	0.25 244	0.16 228	0.20 55	0.19 122	0.30 54	0.27 74	0.35 226	0.35 148	0.27 137	0.30 244	0.44 201	2.66 407	0.08 99	0.05 6	0.10 181	0.07 50	0.08 81	0.06 18

DRN-Test	0.33 276	0.17 222	0.61 277	0.27 295	0.19 280	0.46 313	0.29 288	0.65 350	0.51 299	0.47 320	0.46 260	0.44 273	0.34 272	0.62 274	0.41 293	0.12 259	0.08 222	0.13 280	0.12 279	0.12 250	0.10 206

CBMV_ROB	0.33 276	0.18 234	0.53 248	0.21 86	0.14 164	0.33 235	0.20 160	0.51 250	0.45 251	0.51 329	0.55 302	0.45 277	0.42 312	0.71 302	0.32 248	0.18 341	0.19 352	0.23 353	0.21 350	0.14 275	0.15 290

XPNet_ROB	0.33 276	0.20 257	0.43 182	0.27 295	0.18 262	0.37 267	0.31 302	0.55 288	0.50 296	0.51 329	0.53 295	0.58 325	0.37 288	0.63 279	0.45 304	0.17 331	0.12 302	0.13 280	0.12 279	0.15 287	0.14 281

PSMNet_ROB	0.33 276	0.24 292	0.54 251	0.31 330	0.21 302	0.42 296	0.43 349	0.59 321	0.47 270	0.37 246	0.44 238	0.49 295	0.31 255	0.64 281	0.43 297	0.14 298	0.10 268	0.15 311	0.14 308	0.13 263	0.11 231

CBMV	0.33 276	0.21 270	0.54 251	0.23 170	0.13 131	0.42 296	0.33 317	0.53 271	0.48 279	0.52 335	0.49 274	0.50 301	0.41 304	0.56 246	0.31 243	0.15 309	0.16 337	0.18 333	0.16 327	0.13 263	0.13 264
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 283	0.29 324	0.91 346	0.26 272	0.21 302	0.47 319	0.31 302	0.54 278	0.54 313	0.44 305	0.52 290	0.50 301	0.35 276	0.39 188	0.39 280	0.11 232	0.11 285	0.10 181	0.09 182	0.14 275	0.13 264

xxxx	0.34 283	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.37 267	0.20 160	0.58 316	0.38 186	0.29 122	0.42 217	0.38 226	0.24 168	0.46 205	2.20 403	0.11 232	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.09 142	0.09 161

test_xeample	0.34 283	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.33 235	0.23 219	0.55 288	0.38 186	0.32 185	0.45 250	0.29 159	0.26 192	0.57 249	2.24 405	0.10 205	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.09 142	0.09 161

FINET	0.34 283	0.27 314	0.80 324	0.24 207	0.24 333	0.36 262	0.34 319	0.54 278	0.72 355	0.39 269	0.47 267	0.32 185	0.30 244	0.51 222	0.32 248	0.19 346	0.17 342	0.13 280	0.12 279	0.18 321	0.16 297

ETE_ROB	0.34 283	0.26 307	0.45 198	0.29 315	0.18 262	0.40 286	0.37 329	0.57 309	0.47 270	0.50 324	0.50 276	0.62 336	0.36 280	0.55 238	0.38 272	0.13 275	0.10 268	0.14 299	0.12 279	0.16 295	0.16 297

GwcNet	0.35 288	0.23 289	0.88 341	0.25 244	0.24 333	0.48 323	0.27 271	0.55 288	0.57 325	0.38 254	0.52 290	0.51 305	0.32 262	0.60 261	0.41 293	0.13 275	0.11 285	0.12 261	0.11 247	0.13 263	0.14 281

RP	0.35 288	0.22 282	0.51 241	0.31 330	0.24 333	0.37 267	0.28 284	0.50 237	0.58 327	0.40 277	0.63 330	0.61 334	0.47 329	0.61 266	0.39 280	0.16 321	0.15 330	0.17 326	0.15 316	0.17 310	0.17 305

DANet	0.35 288	0.23 289	0.60 274	0.36 353	0.22 317	0.39 281	0.25 255	0.48 223	0.43 225	0.52 335	0.50 276	0.59 327	0.41 304	0.76 322	0.49 316	0.13 275	0.11 285	0.14 299	0.12 279	0.17 310	0.15 290
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 288	0.26 307	0.49 225	0.36 353	0.22 317	0.41 289	0.41 344	0.53 271	0.42 220	0.47 320	0.46 260	0.61 334	0.39 297	0.55 238	0.37 270	0.16 321	0.13 312	0.21 346	0.21 350	0.16 295	0.16 297

GASNet	0.36 292	0.46 362	0.88 341	0.34 343	0.23 328	0.35 257	0.22 199	0.60 329	0.53 309	0.40 277	0.37 166	0.45 277	0.30 244	0.79 331	0.35 263	0.15 309	0.10 268	0.14 299	0.14 308	0.22 342	0.12 253

Wz-Net-MNSev	0.36 292	0.26 307	0.79 322	0.26 272	0.21 302	0.59 348	0.38 335	0.55 288	0.56 322	0.48 323	0.54 298	0.53 312	0.36 280	0.60 261	0.44 301	0.11 232	0.09 250	0.11 228	0.11 247	0.15 287	0.13 264

APVNet	0.36 292	0.20 257	0.70 307	0.26 272	0.22 317	0.52 340	0.35 322	0.61 333	0.44 239	0.38 254	0.52 290	0.48 291	0.38 292	0.84 343	0.46 310	0.13 275	0.14 316	0.15 311	0.16 327	0.16 295	0.15 290

Syn2CoEx	0.36 292	0.31 335	0.78 316	0.34 343	0.21 302	0.41 289	0.28 284	0.61 333	0.49 288	0.42 294	0.56 307	0.45 277	0.44 317	0.69 296	0.38 272	0.17 331	0.14 316	0.15 311	0.12 279	0.13 263	0.12 253

FAT-Stereo	0.36 292	0.18 234	0.73 313	0.26 272	0.18 262	0.33 235	0.29 288	0.60 329	0.59 328	0.46 312	0.60 318	0.60 330	0.50 337	0.61 266	0.34 259	0.13 275	0.14 316	0.13 280	0.12 279	0.14 275	0.18 319

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 292	0.36 349	0.53 248	0.34 343	0.19 280	0.51 331	0.24 241	0.55 288	0.38 186	0.41 286	0.47 267	0.47 285	0.27 209	0.73 309	0.30 239	0.36 375	0.19 352	0.27 358	0.17 336	0.26 356	0.23 354

GANet	0.36 292	0.22 282	0.49 225	0.29 315	0.17 244	0.41 289	0.38 335	0.57 309	0.45 251	0.46 312	0.75 350	0.55 316	0.40 300	0.94 360	0.41 293	0.13 275	0.13 312	0.13 280	0.11 247	0.14 275	0.11 231

LALA_ROB	0.36 292	0.25 296	0.46 204	0.30 323	0.21 302	0.47 319	0.39 340	0.61 333	0.51 299	0.52 335	0.51 282	0.69 357	0.36 280	0.50 217	0.43 297	0.17 331	0.11 285	0.16 320	0.14 308	0.17 310	0.15 290

SGM-Forest	0.36 292	0.17 222	0.47 211	0.23 170	0.16 228	0.45 311	0.41 344	0.55 288	0.48 279	0.52 335	0.60 318	0.52 308	0.41 304	0.85 344	0.50 321	0.17 331	0.17 342	0.17 326	0.15 316	0.15 287	0.15 290
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous_2	0.37 301	0.21 270	0.47 211	0.20 57	0.21 302	0.42 296	0.26 266	0.38 134	0.29 105	0.33 194	0.30 99	0.44 273	0.38 292	0.36 180	0.29 233	0.26 358	0.29 376	0.44 376	1.41 410	0.34 369	0.21 343

AF-Net	0.37 301	0.26 307	0.56 260	0.32 336	0.23 328	0.41 289	0.29 288	0.61 333	0.64 340	0.42 294	0.68 339	0.65 347	0.49 336	0.57 249	0.44 301	0.15 309	0.11 285	0.19 340	0.14 308	0.15 287	0.13 264

stereogan	0.37 301	0.17 222	0.65 292	0.27 295	0.22 317	0.62 353	0.26 266	0.59 321	0.63 339	0.43 300	0.60 318	0.67 352	0.42 312	0.68 294	0.35 263	0.13 275	0.14 316	0.14 299	0.12 279	0.19 325	0.17 305

Nwc_Net	0.37 301	0.25 296	0.68 300	0.31 330	0.24 333	0.44 306	0.30 298	0.65 350	0.50 296	0.37 246	0.69 343	0.58 325	0.45 320	0.60 261	0.40 287	0.15 309	0.12 302	0.19 340	0.21 350	0.14 275	0.13 264

RYNet	0.37 301	0.18 234	0.59 272	0.25 244	0.28 350	0.61 352	0.32 307	0.59 321	0.59 328	0.41 286	0.38 176	0.57 322	0.39 297	0.87 347	0.53 326	0.11 232	0.08 222	0.12 261	0.11 247	0.18 321	0.18 319

PA-Net	0.37 301	0.28 317	0.83 330	0.31 330	0.28 350	0.39 281	0.42 347	0.51 250	0.55 319	0.34 210	0.42 217	0.41 253	0.36 280	0.79 331	0.49 316	0.12 259	0.23 366	0.16 320	0.23 359	0.12 250	0.18 319
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 307	0.12 81	0.38 127	0.42 366	3.88 414	0.21 73	0.17 58	0.35 104	0.28 87	0.20 41	0.20 35	0.23 93	0.15 49	0.28 119	0.16 67	0.09 163	0.07 158	0.09 119	0.07 50	0.09 142	0.09 161

S-Stereo	0.38 307	0.20 257	1.05 365	0.27 295	0.22 317	0.38 274	0.32 307	0.55 288	0.66 342	0.39 269	0.59 313	0.49 295	0.41 304	0.75 317	0.40 287	0.12 259	0.15 330	0.13 280	0.13 297	0.16 295	0.21 343

ADCRef	0.38 307	0.24 292	0.88 341	0.26 272	0.21 302	0.49 326	0.27 271	0.52 260	0.48 279	0.50 324	0.58 311	0.35 212	0.47 329	0.48 210	1.29 385	0.09 163	0.08 222	0.12 261	0.12 279	0.11 224	0.11 231

Anonymous Stereo	0.38 307	0.34 343	1.00 358	0.30 323	0.25 340	0.33 235	0.44 352	0.50 237	0.54 313	0.41 286	0.45 250	0.39 237	0.26 192	0.93 357	0.48 313	0.15 309	0.14 316	0.15 311	0.16 327	0.16 295	0.17 305

PWC_ROB	0.38 307	0.29 324	0.69 301	0.25 244	0.20 294	0.38 274	0.19 122	0.58 316	0.67 345	0.57 346	0.85 361	0.51 305	0.40 300	0.71 302	0.52 324	0.13 275	0.09 250	0.14 299	0.10 214	0.17 310	0.14 281

PWCDC_ROB	0.38 307	0.30 330	0.60 274	0.33 341	0.20 294	0.42 296	0.19 122	0.58 316	0.89 372	0.42 294	1.26 381	0.36 217	0.34 272	0.50 217	0.38 272	0.18 341	0.11 285	0.11 228	0.09 182	0.19 325	0.13 264

aanetorigin	0.39 313	0.29 324	1.09 367	0.24 207	0.19 280	0.28 172	0.37 329	0.33 81	0.47 270	0.94 375	0.82 358	0.52 308	0.54 343	0.49 215	0.50 321	0.11 232	0.09 250	0.10 181	0.10 214	0.16 295	0.15 290

RGC	0.39 313	0.32 340	0.64 291	0.34 343	0.27 347	0.40 286	0.29 288	0.57 309	0.53 309	0.45 309	0.64 331	0.62 336	0.45 320	0.72 307	0.39 280	0.15 309	0.15 330	0.21 346	0.20 347	0.18 321	0.19 326

NCC-stereo	0.39 313	0.25 296	0.69 301	0.32 336	0.28 350	0.46 313	0.36 325	0.65 350	0.52 305	0.40 277	0.57 309	0.56 318	0.47 329	0.73 309	0.45 304	0.17 331	0.14 316	0.18 333	0.25 361	0.16 295	0.16 297

edge stereo	0.39 313	0.22 282	0.81 326	0.27 295	0.22 317	0.37 267	0.24 241	0.56 302	0.54 313	0.53 340	0.60 318	0.71 360	0.50 337	0.78 329	0.40 287	0.16 321	0.14 316	0.19 340	0.14 308	0.16 295	0.17 305

Abc-Net	0.39 313	0.25 296	0.69 301	0.32 336	0.28 350	0.46 313	0.36 325	0.65 350	0.52 305	0.40 277	0.57 309	0.56 318	0.47 329	0.73 309	0.45 304	0.17 331	0.14 316	0.18 333	0.25 361	0.16 295	0.16 297
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 313	0.28 317	0.78 316	0.27 295	0.18 262	0.49 326	0.22 199	0.59 321	0.84 371	0.55 343	0.53 295	0.49 295	0.36 280	0.67 293	0.82 355	0.13 275	0.10 268	0.11 228	0.12 279	0.17 310	0.17 305

SQANet	0.40 319	0.48 366	0.67 296	0.48 373	0.39 368	0.48 323	0.22 199	0.51 250	0.43 225	0.40 277	0.47 267	0.47 285	0.33 265	0.54 237	0.32 248	0.36 375	0.15 330	0.40 374	0.21 350	0.45 375	0.31 367

UDG	0.40 319	0.46 362	0.49 225	0.40 364	0.35 365	0.47 319	0.27 271	0.54 278	0.47 270	0.39 269	0.45 250	0.59 327	0.44 317	0.46 205	0.39 280	0.26 358	0.19 352	0.48 378	0.22 357	0.34 369	0.26 360

DDUNet	0.41 321	0.50 371	0.48 220	0.44 369	0.39 368	0.46 313	0.32 307	0.50 237	0.43 225	0.45 309	0.52 290	0.57 322	0.36 280	0.48 210	0.33 255	0.33 373	0.21 358	0.55 382	0.25 361	0.37 372	0.32 370

222	0.41 321	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.36 262	0.20 160	0.57 309	0.39 192	0.35 226	0.44 238	0.30 169	0.27 209	0.55 238	3.56 410	0.11 232	0.07 158	0.08 65	0.08 108	0.09 142	0.09 161

NaN_ROB	0.41 321	0.28 317	0.62 285	0.30 323	0.19 280	0.51 331	0.47 360	0.58 316	0.59 328	0.56 344	0.47 267	0.49 295	0.41 304	1.21 381	0.64 343	0.12 259	0.18 348	0.12 261	0.13 297	0.11 224	0.14 281

SDNR	0.42 324	0.21 270	0.82 329	0.21 86	0.18 262	1.27 394	0.17 58	0.50 237	0.49 288	0.42 294	0.81 357	0.38 226	0.27 209	1.19 378	0.38 272	0.23 353	0.24 368	0.17 326	0.13 297	0.17 310	0.20 336

ccnet	0.42 324	0.31 335	0.48 220	0.27 295	0.32 361	0.60 351	0.32 307	0.65 350	0.46 265	0.53 340	0.66 334	0.56 318	0.45 320	0.72 307	0.61 337	0.26 358	0.19 352	0.24 355	0.21 350	0.26 356	0.22 348

SHD	0.42 324	0.27 314	0.81 326	0.31 330	0.25 340	0.42 296	0.22 199	0.66 356	0.94 379	0.63 351	0.60 318	0.59 327	0.47 329	0.59 260	0.58 333	0.15 309	0.13 312	0.16 320	0.16 327	0.20 333	0.22 348

STTRV1_RVC	0.42 324	0.32 340	0.89 344	0.29 315	0.36 366	0.49 326	0.31 302	0.61 333	0.53 309	0.46 312	0.56 307	0.47 285	0.43 315	1.00 367	0.39 280	0.27 363	0.21 358	0.20 343	0.18 341	0.25 349	0.17 305

Wz-Net-SNSev	0.43 328	0.41 361	1.27 379	0.30 323	0.21 302	0.44 306	0.41 344	0.61 333	0.65 341	0.46 312	0.65 332	0.62 336	0.39 297	0.74 316	0.59 334	0.12 259	0.11 285	0.12 261	0.13 297	0.16 295	0.14 281

XQC	0.43 328	0.37 354	0.96 354	0.34 343	0.25 340	0.53 341	0.34 319	0.60 329	0.73 358	0.51 329	0.46 260	0.57 322	0.47 329	0.70 299	0.72 348	0.17 331	0.12 302	0.18 333	0.15 316	0.25 349	0.23 354

CC-Net-ROB	0.43 328	0.47 364	0.65 292	0.37 358	0.23 328	0.51 331	0.29 288	0.66 356	0.49 288	0.46 312	0.51 282	0.48 291	0.38 292	0.96 363	0.35 263	0.34 374	0.23 366	0.55 382	0.25 361	0.31 366	0.20 336

GANetREF_RVC	0.43 328	0.47 364	0.69 301	0.38 360	0.20 294	0.51 331	0.48 364	0.66 356	0.66 342	0.46 312	0.46 260	0.50 301	0.44 317	0.90 354	0.39 280	0.27 363	0.21 358	0.32 368	0.18 341	0.27 359	0.22 348
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
FBW_ROB	0.43 328	0.26 307	0.54 251	0.31 330	0.20 294	0.51 331	0.32 307	0.70 366	0.60 331	0.59 347	0.55 302	0.65 347	0.41 304	1.40 389	0.51 323	0.13 275	0.17 342	0.21 346	0.16 327	0.17 310	0.18 319

PDISCO_ROB	0.43 328	0.30 330	0.67 296	0.43 367	0.36 366	0.67 358	0.32 307	0.72 369	0.76 360	0.43 300	0.53 295	0.63 344	0.40 300	0.66 291	0.47 312	0.21 350	0.12 302	0.21 346	0.19 346	0.25 349	0.20 336

DeepPrunerF	0.44 334	0.29 324	1.29 381	0.33 341	0.30 358	0.35 257	0.36 325	0.62 342	1.15 388	0.40 277	0.44 238	0.39 237	0.41 304	0.80 335	0.52 324	0.18 341	0.14 316	0.23 353	0.21 350	0.17 310	0.17 305

ADCP+	0.45 335	0.24 292	1.15 372	0.25 244	0.22 317	0.56 343	0.39 340	0.54 278	0.51 299	0.44 305	0.51 282	0.46 283	0.52 342	0.56 246	1.89 398	0.10 205	0.08 222	0.11 228	0.10 214	0.14 275	0.13 264

PASM	0.45 335	0.35 346	0.90 345	0.35 352	0.33 362	0.39 281	0.38 335	0.50 237	0.61 334	0.52 335	0.51 282	0.62 336	0.45 320	0.93 357	0.48 313	0.26 358	0.29 376	0.29 364	0.33 372	0.29 364	0.26 360

G-Net	0.46 337	0.25 296	0.86 338	0.34 343	0.28 350	0.90 379	0.35 322	0.47 212	0.45 251	0.68 357	1.22 379	0.64 346	0.60 352	0.61 266	0.57 328	0.16 321	0.14 316	0.17 326	0.13 297	0.22 342	0.19 326

ADCL	0.47 338	0.22 282	1.00 358	0.27 295	0.19 280	0.74 365	0.64 379	0.54 278	0.69 350	0.56 344	0.71 344	0.55 316	0.60 352	0.60 261	1.43 387	0.11 232	0.09 250	0.13 280	0.13 297	0.14 275	0.14 281

DPSNet	0.47 338	0.24 292	0.93 350	0.27 295	0.20 294	0.75 367	0.57 373	0.84 382	0.79 364	0.47 320	0.51 282	0.60 330	0.69 364	0.87 347	0.71 347	0.16 321	0.13 312	0.12 261	0.10 214	0.25 349	0.21 343

ADCPNet	0.48 340	0.29 324	1.60 389	0.27 295	0.23 328	0.70 362	0.38 335	0.53 271	0.51 299	0.51 329	0.59 313	0.67 352	0.56 347	0.60 261	1.14 375	0.15 309	0.18 348	0.14 299	0.23 359	0.19 325	0.19 326

MDST_ROB	0.48 340	0.14 164	0.95 353	0.30 323	0.21 302	1.33 397	0.32 307	0.77 373	0.56 322	1.06 383	0.71 344	0.49 295	0.35 276	1.26 384	0.38 272	0.13 275	0.11 285	0.16 320	0.13 297	0.12 250	0.12 253

SuperB	0.49 342	0.28 317	2.23 395	0.23 170	0.15 205	0.41 289	0.32 307	0.47 212	0.82 366	0.43 300	0.50 276	0.33 192	0.45 320	0.68 294	1.08 369	0.10 205	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.98 402	0.14 281

ADCMid	0.49 342	0.34 343	1.13 371	0.26 272	0.21 302	0.51 331	0.37 329	0.57 309	0.54 313	0.75 365	0.66 334	0.62 336	0.64 362	0.64 281	1.68 392	0.13 275	0.12 302	0.17 326	0.17 336	0.20 333	0.17 305

psmorigin	0.50 344	0.25 296	3.03 405	0.24 207	0.19 280	0.38 274	0.22 199	0.50 237	0.44 239	0.64 353	0.68 339	0.71 360	0.51 340	0.85 344	0.45 304	0.14 298	0.17 342	0.13 280	0.14 308	0.16 295	0.21 343

CSAN	0.50 344	0.35 346	0.78 316	0.36 353	0.23 328	0.56 343	0.59 376	0.61 333	0.70 352	0.64 353	0.78 354	0.65 347	0.60 352	1.38 388	0.62 339	0.21 350	0.17 342	0.20 343	0.20 347	0.18 321	0.18 319

SGM_RVC	0.50 344	0.19 249	0.50 235	0.25 244	0.15 205	0.69 359	0.39 340	0.68 364	0.82 366	0.95 377	0.84 360	1.13 376	0.76 368	1.16 377	0.60 336	0.16 321	0.16 337	0.16 320	0.16 327	0.16 295	0.17 305
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 344	0.20 257	0.78 316	0.24 207	0.26 345	0.39 281	0.30 298	0.51 250	0.50 296	0.54 342	1.23 380	2.52 403	0.37 288	0.77 328	0.95 363	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 189	0.08 111

Wz-Net-TNSev	0.51 348	0.58 376	1.61 391	0.25 244	0.21 302	0.65 355	0.45 354	0.63 348	0.69 350	0.51 329	0.54 298	0.71 360	0.60 352	1.00 367	0.77 352	0.15 309	0.15 330	0.13 280	0.15 316	0.21 336	0.20 336

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 348	0.50 371	0.86 338	0.39 362	0.24 333	0.84 375	0.55 372	0.56 302	0.62 336	0.60 348	0.68 339	0.62 336	0.42 312	1.13 376	0.43 297	0.23 353	0.27 372	0.27 358	0.35 374	0.25 349	0.29 364

AnyNet_C32	0.51 348	0.40 358	1.10 370	0.29 315	0.28 350	0.59 348	0.58 374	0.54 278	0.60 331	0.62 350	0.66 334	0.54 314	0.54 343	0.78 329	1.74 395	0.15 309	0.14 316	0.15 311	0.17 336	0.20 333	0.20 336

WCMA_ROB	0.51 348	0.21 270	0.65 292	0.25 244	0.21 302	0.58 347	0.32 307	0.54 278	0.55 319	0.95 377	1.40 385	1.28 383	0.81 373	0.73 309	0.62 339	0.18 341	0.15 330	0.15 311	0.15 316	0.19 325	0.19 326

WZ-Net	0.52 352	0.38 356	1.90 393	0.30 323	0.24 333	0.57 346	0.48 364	0.62 342	0.78 363	0.50 324	0.71 344	0.68 355	0.54 343	0.98 366	0.84 356	0.13 275	0.10 268	0.11 228	0.12 279	0.19 325	0.20 336

SANet	0.53 353	0.28 317	0.96 354	0.26 272	0.15 205	0.69 359	0.44 352	0.67 361	1.34 390	0.67 356	0.98 370	0.94 371	0.71 366	0.89 351	0.76 349	0.14 298	0.12 302	0.12 261	0.11 247	0.17 310	0.16 297

Consistency-Raft	0.55 354	0.48 366	1.02 362	0.45 370	0.49 376	0.49 326	0.47 360	0.72 369	0.72 355	0.45 309	0.82 358	0.47 285	0.60 352	0.50 217	0.63 342	0.39 379	0.39 384	0.44 376	0.51 387	0.52 378	0.37 373

anonymity	0.56 355	0.54 375	0.70 307	0.47 372	0.61 384	0.56 343	0.43 349	0.69 365	0.49 288	0.63 351	0.55 302	0.54 314	0.60 352	0.61 266	0.57 328	0.55 384	0.53 392	0.50 379	0.54 390	0.51 377	0.56 387

MFN_U_SF_RVC	0.56 355	0.51 373	1.19 373	0.38 360	0.22 317	0.69 359	0.27 271	0.80 378	0.67 345	0.73 361	0.74 349	0.87 367	0.61 361	0.81 338	0.76 349	0.29 369	0.27 372	0.32 368	0.37 378	0.32 368	0.31 367

SAMSARA	0.56 355	0.39 357	0.80 324	0.60 381	0.46 374	1.00 383	1.23 409	0.67 361	0.68 348	0.71 360	0.54 298	0.89 370	0.57 349	0.81 338	0.62 339	0.19 346	0.22 363	0.18 333	0.18 341	0.27 359	0.25 359

otaku	0.57 358	0.62 379	0.87 340	0.63 383	0.44 373	0.73 363	0.37 329	0.65 350	0.66 342	0.51 329	0.75 350	0.66 351	0.45 320	0.69 296	0.46 310	0.53 381	0.34 381	0.55 382	0.35 374	0.60 383	0.45 380

Ntro	0.58 359	0.64 380	0.92 348	0.66 384	0.50 377	0.77 368	0.36 325	0.66 356	0.70 352	0.50 324	0.59 313	0.65 347	0.51 340	0.75 317	0.45 304	0.56 385	0.32 380	0.56 385	0.34 373	0.63 384	0.46 383

PVD	0.58 359	0.34 343	0.84 334	0.39 362	0.31 360	0.59 348	0.47 360	0.80 378	1.25 389	0.92 374	1.09 373	0.79 364	0.82 374	0.85 344	0.76 349	0.21 350	0.18 348	0.22 352	0.18 341	0.27 359	0.35 372

ADCS	0.58 359	0.40 358	1.35 384	0.29 315	0.24 333	0.55 342	0.45 354	0.67 361	0.83 369	0.76 367	0.71 344	0.68 355	0.60 352	0.76 322	2.23 404	0.16 321	0.16 337	0.16 320	0.17 336	0.22 342	0.22 348

MeshStereo	0.58 359	0.27 314	0.67 296	0.22 128	0.17 244	0.66 357	0.37 329	0.78 374	0.61 334	1.47 403	1.30 382	1.65 390	0.79 370	1.12 375	0.59 334	0.17 331	0.17 342	0.17 326	0.14 308	0.17 310	0.14 281
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSMD_ROB	0.60 363	0.33 342	0.61 277	0.30 323	0.25 340	0.86 376	0.35 322	0.55 288	0.67 345	1.10 385	1.49 390	1.76 393	0.97 384	0.88 350	0.49 316	0.23 353	0.21 358	0.27 358	0.27 367	0.25 349	0.24 358

DGSMNet	0.61 364	0.29 324	0.91 346	0.51 376	0.70 388	0.62 353	1.38 410	0.59 321	0.55 319	0.37 246	0.61 325	0.52 308	0.33 265	0.65 287	0.43 297	0.53 381	0.60 399	0.67 387	0.61 395	0.63 384	0.61 394

FCDSN-DC	0.63 365	0.31 335	0.61 277	0.36 353	0.30 358	0.65 355	0.37 329	0.66 356	0.68 348	1.14 387	1.54 393	1.71 392	1.26 393	0.92 356	0.64 343	0.24 356	0.22 363	0.27 358	0.26 365	0.27 359	0.27 363
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 365	0.37 354	2.40 399	0.26 272	0.25 340	0.38 274	0.49 366	0.41 162	1.06 383	1.38 393	0.87 365	0.62 336	0.95 381	0.65 287	1.65 391	0.11 232	0.09 250	0.10 181	0.11 247	0.19 325	0.17 305

AnyNet_C01	0.65 367	0.58 376	2.60 402	0.32 336	0.26 345	0.88 377	0.61 377	0.63 348	0.62 336	0.68 357	0.96 369	0.76 363	0.60 352	0.96 363	1.43 387	0.16 321	0.16 337	0.17 326	0.17 336	0.23 345	0.23 354

DispFullNet	0.66 368	0.89 391	1.59 388	0.77 389	1.21 406	0.51 331	0.23 219	0.59 321	0.72 355	0.69 359	0.61 325	0.69 357	0.91 380	0.79 331	0.48 313	0.27 363	0.12 302	0.73 390	0.30 371	0.65 387	0.40 376

NVStereoNet_ROB	0.67 369	0.49 370	0.83 330	0.48 373	0.40 370	0.51 331	0.46 356	0.70 366	0.77 362	0.84 370	1.72 396	1.02 375	0.83 375	1.23 382	0.79 354	0.32 372	0.38 383	0.40 374	0.46 382	0.36 371	0.41 377
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 370	0.64 380	1.06 366	0.45 370	0.27 347	1.40 400	0.58 374	0.78 374	0.92 376	0.84 370	0.86 362	0.88 369	0.68 363	1.33 387	0.68 346	0.37 377	0.29 376	0.34 370	0.36 377	0.43 373	0.37 373

SPS-STEREO	0.69 371	0.61 378	0.98 356	0.52 378	0.57 382	0.74 365	0.50 367	0.78 374	0.62 336	0.95 377	0.86 362	0.94 371	0.70 365	1.01 369	0.87 360	0.58 387	0.51 389	0.50 379	0.50 386	0.55 380	0.58 389
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 372	0.30 330	0.69 301	0.32 336	0.27 347	0.81 374	0.39 340	0.79 377	0.82 366	1.41 396	1.58 395	1.98 395	1.26 393	1.02 370	0.77 352	0.24 356	0.22 363	0.27 358	0.26 365	0.26 356	0.26 360

RainbowNet	0.72 373	0.89 391	1.02 362	0.82 390	0.63 386	0.78 371	0.52 369	0.81 380	0.93 378	0.60 348	0.79 355	0.80 365	0.60 352	0.80 335	0.57 328	0.78 394	0.55 395	0.78 392	0.49 384	0.76 392	0.58 389

ACVNet_1	0.72 373	0.81 386	1.37 385	0.72 387	0.53 380	0.77 368	0.42 347	0.85 384	0.90 374	0.74 364	0.75 350	1.32 385	0.72 367	1.02 370	0.55 327	0.54 383	0.31 379	0.71 389	0.35 374	0.64 386	0.45 380

ACVNet-4b	0.72 373	0.81 386	1.33 383	0.72 387	0.50 377	0.80 373	0.31 302	0.71 368	0.80 365	0.50 324	0.72 348	0.95 373	0.43 315	0.96 363	1.20 382	1.13 407	0.21 358	0.76 391	0.45 381	0.65 387	0.46 383

MFMNet_re	0.72 373	0.76 384	0.99 357	0.62 382	0.70 388	0.77 368	0.67 380	0.75 371	0.83 369	0.78 368	0.86 362	0.69 357	0.78 369	0.71 302	0.61 337	0.66 390	0.59 398	0.61 386	0.58 394	0.68 390	0.71 398

ELAS_RVC	0.74 377	0.36 349	1.00 358	0.37 358	0.33 362	0.88 377	0.93 398	0.83 381	1.08 384	1.35 392	1.33 384	1.24 381	1.33 396	1.06 372	0.95 363	0.27 363	0.25 370	0.29 364	0.27 367	0.30 365	0.30 365
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 377	0.36 349	0.85 337	0.36 353	0.33 362	1.36 398	0.77 389	0.93 385	0.92 376	1.41 396	1.53 392	1.16 379	1.17 389	0.95 362	1.03 367	0.26 358	0.25 370	0.28 363	0.28 370	0.31 366	0.30 365
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.78 379	0.48 366	4.68 408	0.34 343	0.28 350	1.12 387	0.46 356	0.62 342	1.03 380	0.73 361	0.89 366	0.60 330	0.59 350	1.61 392	1.16 378	0.14 298	0.11 285	0.15 311	0.15 316	0.21 336	0.19 326

RTSA	0.78 379	0.48 366	4.68 408	0.34 343	0.28 350	1.12 387	0.46 356	0.62 342	1.03 380	0.73 361	0.89 366	0.60 330	0.59 350	1.61 392	1.16 378	0.14 298	0.11 285	0.15 311	0.15 316	0.21 336	0.19 326

SGM+DAISY	0.87 381	0.66 382	1.30 382	0.51 376	0.60 383	1.03 384	0.84 395	0.76 372	0.73 358	1.39 394	1.51 391	1.31 384	1.22 391	1.11 373	1.08 369	0.57 386	0.53 392	0.51 381	0.51 387	0.54 379	0.61 394

ACVNet_2	0.89 382	0.87 390	1.25 377	0.82 390	0.62 385	0.97 382	0.62 378	1.14 389	1.42 392	1.00 380	1.40 385	1.47 388	0.84 376	1.11 373	0.66 345	0.61 388	0.43 386	0.78 392	0.49 384	0.75 391	0.52 385

IMH-64-1	0.91 383	0.86 388	0.84 334	0.97 395	0.75 390	0.92 380	0.71 382	1.27 390	1.10 385	0.89 372	1.45 387	1.14 377	0.96 382	1.19 378	0.84 356	0.74 391	0.51 389	0.97 396	0.55 391	0.84 394	0.60 391

IMH-64	0.91 383	0.86 388	0.84 334	0.97 395	0.75 390	0.92 380	0.71 382	1.27 390	1.10 385	0.89 372	1.45 387	1.14 377	0.96 382	1.19 378	0.84 356	0.74 391	0.51 389	0.97 396	0.55 391	0.84 394	0.60 391

PWCK	1.00 385	1.17 404	1.70 392	0.91 393	0.41 371	1.19 391	0.92 397	1.10 387	1.14 387	1.16 388	1.14 376	1.25 382	0.88 379	1.75 398	1.04 368	0.87 398	0.50 387	0.87 394	0.53 389	0.96 401	0.52 385

WAO-7	1.01 386	0.89 391	0.93 350	0.83 392	0.66 387	1.18 389	0.81 393	1.40 394	1.57 396	1.11 386	1.76 398	1.45 387	1.19 390	1.50 391	1.14 375	0.61 388	0.62 402	0.70 388	0.68 397	0.66 389	0.60 391

MADNet+	1.01 386	1.16 403	4.72 410	0.70 385	0.47 375	1.24 393	0.96 399	0.97 386	0.89 372	0.65 355	0.77 353	0.87 367	0.85 378	2.09 402	1.68 392	0.38 378	0.39 384	0.31 367	0.27 367	0.43 373	0.39 375

IMH	1.05 388	0.95 395	1.00 358	1.01 397	0.78 394	1.11 386	0.68 381	1.38 393	1.43 393	1.00 380	1.72 396	1.43 386	1.14 386	1.73 397	0.89 361	1.09 404	0.55 395	0.99 398	0.57 393	0.87 396	0.62 396

WAO-6	1.07 389	0.93 394	0.92 348	0.96 394	0.78 394	1.28 395	0.75 386	1.34 392	2.00 400	1.02 382	1.54 393	1.59 389	1.22 391	1.31 386	1.14 375	0.78 394	0.55 395	1.02 400	0.75 401	0.83 393	0.69 397

LVE	1.13 390	1.02 396	1.28 380	1.01 397	0.80 397	1.29 396	0.81 393	1.47 397	1.96 398	1.07 384	1.90 399	1.90 394	1.01 385	1.48 390	0.91 362	0.93 401	0.61 401	0.94 395	0.69 398	0.87 396	0.75 402

JetBlue	1.14 391	0.76 384	2.36 397	0.59 380	0.75 390	3.04 411	1.78 411	1.11 388	0.90 374	0.94 375	1.10 374	1.66 391	1.28 395	2.09 402	1.72 394	0.43 380	0.36 382	0.38 372	0.38 380	0.58 382	0.56 387

Dean	1.17 392	1.04 398	1.49 387	1.03 399	0.78 394	1.20 392	0.77 389	1.48 398	1.96 398	1.28 390	1.99 401	2.15 397	1.14 386	1.25 383	1.00 366	0.81 396	0.60 399	1.01 399	0.69 398	0.92 400	0.74 401

SGM-ForestM	1.36 393	0.28 317	0.79 322	0.26 272	0.16 228	2.26 408	1.00 401	1.42 395	1.46 394	2.38 407	2.05 402	5.95 416	2.66 408	2.95 408	2.46 406	0.17 331	0.18 348	0.18 333	0.18 341	0.15 287	0.18 319

MANE	1.41 394	0.36 349	0.74 314	0.43 367	0.41 371	2.16 407	0.80 391	2.39 411	3.38 405	2.22 406	3.06 408	3.54 409	2.73 410	2.15 404	1.94 400	0.28 367	0.27 372	0.30 366	0.46 382	0.28 363	0.34 371

TorneroNet-64	1.43 395	1.03 397	1.20 374	1.10 400	0.86 400	2.26 408	0.73 385	1.84 403	3.84 410	1.25 389	2.25 406	2.69 405	1.42 397	1.76 399	1.43 387	0.76 393	0.50 387	1.09 401	0.66 396	1.23 405	0.76 403

notaker	1.45 396	1.34 407	1.48 386	1.40 407	1.07 404	1.18 389	0.85 396	1.48 398	1.40 391	1.51 404	3.46 409	2.40 402	1.81 402	1.76 399	1.45 390	1.11 405	0.69 407	1.38 408	0.87 404	1.31 407	0.97 406

WAO-8	1.46 397	1.10 401	1.09 367	1.10 400	0.84 398	2.06 404	0.75 386	1.84 403	3.83 408	1.44 400	2.21 404	2.15 397	1.43 398	3.17 409	1.19 380	0.91 399	0.65 404	1.09 401	0.79 402	0.90 398	0.71 398

Venus	1.46 397	1.10 401	1.09 367	1.10 400	0.84 398	2.06 404	0.75 386	1.84 403	3.83 408	1.44 400	2.21 404	2.15 397	1.43 398	3.17 409	1.19 380	0.91 399	0.65 404	1.09 401	0.79 402	0.90 398	0.71 398

UNDER WATER-64	1.55 399	1.19 405	2.52 400	1.31 405	0.95 402	2.12 406	1.21 408	1.45 396	3.19 404	1.43 399	1.32 383	2.64 404	2.04 404	1.63 394	1.83 396	1.11 405	0.67 406	1.28 406	0.92 405	1.19 403	1.02 407

UNDER WATER	1.59 400	1.22 406	2.36 397	1.38 406	1.03 403	1.67 403	1.10 405	1.54 401	3.63 406	1.44 400	1.47 389	2.85 406	2.25 406	1.67 395	1.94 400	1.06 403	0.62 402	1.31 407	0.93 406	1.21 404	1.02 407

LSM	1.64 401	0.40 358	2.56 401	2.02 412	17.61 424	0.51 331	0.52 369	0.61 333	0.76 360	0.82 369	1.11 375	0.63 344	0.54 343	0.75 317	0.49 316	0.16 321	0.24 368	0.18 333	0.21 350	0.25 349	2.42 415

LE_ROB	1.76 402	0.20 257	2.68 403	0.48 373	0.52 379	0.78 371	0.96 399	0.84 382	6.61 415	7.40 417	2.08 403	2.08 396	4.83 411	1.27 385	3.79 411	0.10 205	0.08 222	0.12 261	0.11 247	0.11 224	0.10 206

ktn	1.77 403	1.36 408	1.22 375	1.43 408	1.14 405	1.52 401	1.08 404	1.51 400	3.96 411	2.77 410	4.69 411	3.35 408	1.46 400	1.69 396	1.25 384	1.43 409	0.77 408	1.45 409	0.99 407	1.32 409	0.96 405

KSHMR	1.89 404	1.36 408	1.60 389	1.47 409	1.22 407	1.38 399	1.06 403	1.79 402	5.97 414	1.42 398	5.65 415	2.98 407	1.14 386	2.23 405	1.20 382	1.27 408	1.12 409	1.46 410	1.10 409	1.32 409	1.15 409

TorneroNet	2.22 405	1.08 400	1.24 376	1.14 404	0.90 401	5.58 413	0.80 391	2.12 409	8.69 417	2.58 408	5.42 413	3.88 410	1.97 403	1.78 401	1.87 397	0.86 397	0.54 394	1.15 405	0.74 400	1.23 405	0.85 404

MADNet++	2.26 406	1.80 412	2.06 394	2.13 414	1.97 412	2.61 410	1.79 412	2.38 410	2.16 401	2.75 409	2.65 407	2.38 401	2.43 407	3.17 409	3.21 408	2.17 411	1.95 412	1.94 412	1.63 411	2.06 412	2.01 414

JetRed	2.30 407	2.64 414	6.12 411	1.12 403	1.38 409	5.85 414	3.29 413	1.99 407	1.67 397	1.98 405	1.95 400	2.16 400	1.60 401	2.48 406	4.10 412	1.05 402	1.60 411	1.09 401	1.01 408	1.67 411	1.28 410

HanzoNet	2.97 408	1.69 410	2.29 396	1.74 410	1.33 408	1.53 402	1.03 402	1.99 407	2.64 403	5.51 413	5.16 412	5.90 415	6.82 416	4.32 414	3.29 409	3.16 413	2.02 414	1.92 411	2.87 415	2.24 413	1.89 413

coex-ft	3.44 409	0.73 383	48.55 435	0.24 207	0.19 280	0.50 330	0.43 349	0.47 212	2.40 402	7.03 416	1.20 378	0.97 374	2.23 405	0.73 309	1.92 399	0.12 259	0.15 330	0.14 299	0.12 279	0.21 336	0.43 378

FADE	4.32 410	1.06 399	4.35 407	0.71 386	0.76 393	0.73 363	0.50 367	1.85 406	1.52 395	0.75 365	0.66 334	1.17 380	2.69 409	2.83 407	1.96 402	24.23 434	4.70 417	17.35 429	17.61 428	0.49 376	0.44 379

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

tt	4.71 412	0.10 24	3.94 406	2.06 413	1.53 410	10.14 419	16.88 419	9.27 420	4.98 412	1.39 394	1.02 371	4.68 411	4.90 412	3.35 412	5.86 415	5.76 418	9.15 424	2.24 413	2.53 414	3.10 414	1.32 411

BEATNet-Init1	4.73 413	2.61 413	13.29 424	0.58 379	0.53 380	10.12 418	3.33 414	4.83 414	5.01 413	8.75 418	8.51 416	14.08 425	7.60 417	7.70 418	5.34 414	0.28 367	0.28 375	0.34 370	0.37 378	0.57 381	0.45 380

ASD4	7.23 414	6.65 418	7.69 414	5.24 417	5.62 415	11.85 420	20.36 420	7.57 418	7.14 416	6.55 415	5.47 414	5.99 417	5.78 413	7.22 417	9.24 418	4.85 417	4.44 416	6.40 421	5.19 417	6.53 418	4.89 418

EDNetEfficientorigin	7.51 415	0.52 374	140.47 437	0.25 244	0.17 244	0.42 296	0.29 288	0.47 212	1.03 380	1.28 390	1.02 371	0.83 366	0.84 376	0.75 317	0.99 365	0.10 205	0.09 250	0.12 261	0.10 214	0.21 336	0.22 348

DGTPSM_ROB	8.34 416	5.10 416	10.37 422	5.31 418	10.18 418	8.33 415	23.60 424	6.06 416	13.41 423	4.90 411	10.87 421	5.65 413	10.44 418	6.17 415	12.59 419	3.74 414	7.55 419	3.69 415	7.26 420	4.14 416	7.46 419

DPSMNet_ROB	8.40 417	5.11 417	10.49 423	5.58 419	10.25 419	8.34 416	23.62 425	6.07 417	13.45 424	4.93 412	10.88 422	5.66 414	10.44 418	6.24 416	12.64 420	3.98 415	7.61 420	3.76 416	7.30 421	4.20 417	7.51 420

DLNR_Zeroshot_test	10.44 418	12.10 425	19.93 426	106.08 437	23.66 434	0.14 3	0.13 3	3.22 413	0.17 3	0.16 24	0.23 49	0.16 34	0.10 4	0.31 149	0.15 51	2.36 412	0.06 72	0.07 14	0.07 50	39.70 435	0.06 18

LRCNet_RVC	10.90 419	14.34 427	9.35 415	15.35 423	8.04 417	1.08 385	0.34 319	8.78 419	0.70 352	12.63 425	16.05 425	9.85 418	6.54 414	8.57 419	6.34 416	20.27 432	5.40 418	23.70 431	21.88 430	14.87 425	13.83 427

DPSM_ROB	11.49 420	9.87 423	10.35 420	11.13 421	11.31 420	19.11 427	27.51 427	13.37 425	14.21 426	10.31 422	11.06 423	10.96 423	11.27 424	11.96 425	13.59 422	6.78 420	8.19 422	6.03 418	7.09 418	7.93 419	7.73 422

DPSM	11.49 420	9.87 423	10.35 420	11.13 421	11.31 420	19.11 427	27.51 427	13.37 425	14.21 426	10.31 422	11.06 423	10.96 423	11.27 424	11.96 425	13.59 422	6.78 420	8.19 422	6.03 418	7.09 418	7.93 419	7.73 422

SPstereo	14.25 422	1.73 411	2.83 404	1.84 411	1.57 411	23.16 429	43.27 429	35.72 436	29.56 436	20.86 433	20.62 427	26.34 436	21.82 429	25.23 436	19.62 428	1.56 410	1.42 410	2.96 414	2.17 412	1.31 407	1.33 412

xxxxx1	15.27 423	9.54 420	10.31 417	20.13 426	18.88 425	17.08 422	23.03 421	10.36 421	10.99 419	9.21 419	9.62 417	10.74 420	10.61 421	10.72 421	13.89 424	7.97 422	9.20 425	31.85 434	44.72 434	12.84 422	13.69 424

tt_ll	15.27 423	9.54 420	10.31 417	20.13 426	18.88 425	17.08 422	23.03 421	10.36 421	10.99 419	9.21 419	9.62 417	10.74 420	10.61 421	10.72 421	13.89 424	7.97 422	9.20 425	31.85 434	44.72 434	12.84 422	13.69 424

ff	15.27 423	9.54 420	10.31 417	20.13 426	18.88 425	17.08 422	23.03 421	10.36 421	10.99 419	9.21 419	9.62 417	10.74 420	10.61 421	10.72 421	13.89 424	7.97 422	9.20 425	31.85 434	44.72 434	12.84 422	13.69 424

PML	16.10 426	12.82 426	6.78 412	5.23 416	7.76 416	33.92 430	66.56 436	5.30 415	10.28 418	26.12 435	68.59 436	20.51 427	13.49 426	10.06 420	6.78 417	5.96 419	2.00 413	6.04 420	2.18 413	8.96 421	2.60 416

Anonymous_1	16.62 427	9.35 419	9.84 416	10.66 420	14.64 422	18.66 426	27.12 426	12.64 424	13.51 425	10.76 424	10.30 420	10.13 419	10.60 420	11.06 424	12.74 421	15.87 431	7.74 421	16.92 428	43.48 433	58.66 436	7.68 421

HaxPig	17.72 428	20.22 434	19.73 425	16.53 424	16.51 423	9.27 417	9.33 416	14.34 427	13.27 422	18.65 426	18.70 426	17.35 426	16.77 427	17.04 427	16.45 427	22.05 433	20.89 434	22.27 430	21.53 429	21.29 432	22.13 434

MEDIAN_ROB	21.21 429	24.62 435	23.47 433	19.58 425	19.65 428	13.22 421	10.96 417	17.88 428	17.00 428	22.14 434	22.02 429	20.86 428	20.36 428	21.06 428	19.71 429	25.63 435	24.13 435	26.21 432	25.20 431	25.17 433	25.38 435

CasAABBNet	23.10 430	19.86 428	20.64 427	22.47 429	22.73 432	38.41 431	55.50 432	26.89 433	28.70 431	20.61 428	22.15 430	22.08 432	22.75 433	23.99 432	27.36 432	13.59 425	16.48 429	12.14 422	14.27 423	15.95 426	15.53 428

MyStereo03	23.12 431	19.90 429	20.85 428	22.49 430	22.71 429	38.42 432	55.53 433	26.80 430	28.72 432	20.77 430	22.25 431	22.03 429	22.69 430	23.90 429	27.38 434	13.62 427	16.50 431	12.15 423	14.28 424	15.95 426	15.53 428

MyStereo02	23.12 431	19.90 429	20.85 428	22.49 430	22.71 429	38.42 432	55.53 433	26.80 430	28.72 432	20.77 430	22.25 431	22.03 429	22.69 430	23.90 429	27.38 434	13.62 427	16.50 431	12.15 423	14.28 424	15.95 426	15.53 428

MyStereo	23.12 431	19.90 429	20.85 428	22.49 430	22.71 429	38.42 432	55.53 433	26.80 430	28.72 432	20.77 430	22.25 431	22.03 429	22.69 430	23.90 429	27.38 434	13.62 427	16.50 431	12.15 423	14.28 424	15.95 426	15.53 428

Selective-RAFT-Error	23.16 434	19.93 432	20.87 431	22.54 433	22.81 433	38.52 436	55.47 431	27.01 435	28.83 435	20.66 429	22.25 431	22.09 433	22.80 435	24.09 433	27.36 432	13.61 426	16.48 429	12.15 423	14.28 424	15.99 430	15.57 432

LSM0	24.24 435	19.98 433	22.32 432	24.22 434	40.14 436	38.48 435	55.20 430	26.95 434	28.57 430	20.49 427	21.83 428	22.26 434	22.75 433	24.22 434	27.30 431	13.66 430	16.32 428	12.19 427	14.15 422	16.10 431	17.66 433

AVERAGE_ROB	25.43 436	29.06 436	27.24 434	24.63 435	24.20 435	17.73 425	12.61 418	22.29 429	21.39 429	26.79 436	26.16 435	25.20 435	24.64 436	25.07 435	23.53 430	29.96 436	28.40 436	30.60 433	29.58 432	29.72 434	29.84 436

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

Low-res two-view benchmark