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

CREStereo	0.09 11	0.04 1	0.08 11	0.11 1	0.06 2	0.13 129	0.14 69	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.13 70	0.09 37	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.08 189	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 101	0.06 98
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
UCFNet_RVC	0.14 185	0.08 140	0.13 127	0.11 1	0.10 215	0.20 264	0.10 6	0.24 189	0.22 172	0.17 184	0.20 158	0.23 244	0.15 205	0.17 218	0.15 207	0.12 310	0.07 245	0.10 266	0.13 331	0.11 287	0.10 268

CFNet-ft	0.14 185	0.07 69	0.15 190	0.12 3	0.09 130	0.16 198	0.18 230	0.22 155	0.24 191	0.17 184	0.26 239	0.24 250	0.14 192	0.16 196	0.14 184	0.11 286	0.06 188	0.08 162	0.09 249	0.09 245	0.08 216

PMTNet	0.09 11	0.05 6	0.09 28	0.12 3	0.06 2	0.12 104	0.14 69	0.15 26	0.11 17	0.09 15	0.13 70	0.10 57	0.07 31	0.13 132	0.10 49	0.15 344	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 155	0.06 98

CFNet_RVC	0.14 185	0.07 69	0.15 190	0.12 3	0.09 130	0.16 198	0.18 230	0.22 155	0.24 191	0.17 184	0.26 239	0.24 250	0.14 192	0.16 196	0.14 184	0.11 286	0.06 188	0.08 162	0.09 249	0.09 245	0.08 216

IGEV_Zeroshot_test	0.09 11	0.05 6	0.12 90	0.13 6	0.08 47	0.12 104	0.13 43	0.17 72	0.11 17	0.10 40	0.06 2	0.09 37	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.05 51

LoS	0.09 11	0.05 6	0.11 70	0.13 6	0.07 18	0.14 153	0.11 11	0.15 26	0.15 69	0.09 15	0.09 23	0.12 88	0.09 66	0.15 165	0.10 49	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

knoymous	0.11 79	0.05 6	0.12 90	0.13 6	0.07 18	0.15 175	0.14 69	0.19 115	0.13 41	0.11 58	0.17 119	0.13 111	0.09 66	0.13 132	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 197	0.07 156

CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.06 1	0.13 6	0.07 18	0.09 35	0.12 21	0.14 15	0.14 58	0.10 40	0.14 79	0.08 25	0.07 31	0.09 10	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.04 1	0.04 7
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	0.09 11	0.04 1	0.08 11	0.13 6	0.06 2	0.11 82	0.14 69	0.15 26	0.19 127	0.11 58	0.15 93	0.10 57	0.06 6	0.12 100	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

ACVNet	0.15 218	0.09 189	0.15 190	0.13 6	0.12 282	0.14 153	0.20 276	0.22 155	0.33 273	0.17 184	0.26 239	0.21 215	0.16 225	0.17 218	0.21 280	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.08 197	0.06 98

GANet-RSSM	0.14 185	0.07 69	0.13 127	0.13 6	0.08 47	0.14 153	0.17 190	0.22 155	0.21 161	0.17 184	0.24 195	0.23 244	0.15 205	0.16 196	0.15 207	0.10 265	0.06 188	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

SMFormer	0.14 185	0.07 69	0.17 245	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 190	0.26 214	0.27 230	0.19 223	0.20 158	0.18 191	0.15 205	0.15 165	0.17 232	0.08 189	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.06 98

tta	0.14 185	0.07 69	0.17 245	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 190	0.26 214	0.27 230	0.19 223	0.20 158	0.18 191	0.15 205	0.15 165	0.17 232	0.08 189	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.06 98

qqq1	0.13 156	0.07 69	0.17 245	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 190	0.26 214	0.27 230	0.19 223	0.20 158	0.18 191	0.15 205	0.15 165	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

fff1	0.13 156	0.07 69	0.17 245	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 190	0.26 214	0.27 230	0.19 223	0.20 158	0.18 191	0.15 205	0.15 165	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

11t1	0.12 134	0.06 19	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.17 217	0.15 115	0.18 96	0.15 69	0.15 147	0.15 93	0.16 161	0.16 225	0.15 165	0.13 156	0.08 189	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 197	0.07 156

AEACV	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.13 299	0.14 153	0.13 43	0.14 15	0.09 2	0.07 2	0.09 23	0.07 17	0.08 49	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

Any-RAFT	0.10 50	0.05 6	0.09 28	0.14 13	0.07 18	0.13 129	0.14 69	0.21 139	0.15 69	0.11 58	0.12 60	0.12 88	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.07 141	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

iinet-f	0.16 236	0.06 19	0.45 357	0.14 13	0.10 215	0.21 278	0.14 69	0.27 232	0.23 181	0.21 248	0.24 195	0.21 215	0.15 205	0.18 229	0.21 280	0.09 234	0.07 245	0.07 98	0.06 86	0.09 245	0.10 268

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 11	0.14 13	0.07 18	0.09 35	0.14 69	0.11 1	0.09 2	0.08 5	0.09 23	0.11 73	0.06 6	0.12 100	0.08 11	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

EGLCR-Stereo	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.06 2	0.10 56	0.12 21	0.11 1	0.16 87	0.06 1	0.05 1	0.07 17	0.05 2	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

riskmin	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.14 153	0.14 69	0.18 96	0.14 58	0.11 58	0.14 79	0.16 161	0.11 108	0.14 147	0.12 127	0.09 234	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 197	0.08 216

x	0.13 156	0.07 69	0.14 153	0.14 13	0.08 47	0.18 232	0.14 69	0.22 155	0.20 148	0.15 147	0.19 147	0.19 199	0.17 244	0.18 229	0.18 246	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 156

iRaft-Stereo_20w	0.09 11	0.05 6	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.10 7	0.11 58	0.08 17	0.08 25	0.05 2	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

CrosDoStereo	0.12 134	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.22 172	0.19 223	0.24 195	0.15 150	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 160	0.05 40	0.05 51

DeepStereo_LL	0.12 134	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.22 172	0.19 223	0.24 195	0.15 150	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 160	0.05 40	0.05 51

DEmStereo	0.12 134	0.06 19	0.14 153	0.14 13	0.10 215	0.16 198	0.15 115	0.16 42	0.24 191	0.17 184	0.24 195	0.13 111	0.14 192	0.12 100	0.13 156	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

DRaft	0.12 134	0.06 19	0.11 70	0.14 13	0.09 130	0.14 153	0.17 190	0.21 139	0.30 255	0.17 184	0.28 255	0.10 57	0.15 205	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

AnonymousM	0.09 11	0.05 6	0.10 44	0.14 13	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.19 115	0.14 58	0.13 103	0.11 52	0.09 37	0.08 49	0.13 132	0.10 49	0.08 189	0.05 106	0.08 162	0.05 31	0.05 40	0.05 51

XX-TBD	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.14 13	0.07 18	0.12 104	0.16 170	0.14 15	0.13 41	0.11 58	0.12 60	0.09 37	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 101	0.05 51

222	0.16 236	0.07 69	0.14 153	0.14 13	0.08 47	0.24 304	0.18 230	0.30 270	0.20 148	0.17 184	0.28 255	0.17 180	0.16 225	0.15 165	0.40 375	0.10 265	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 216

xxxx	0.15 218	0.07 69	0.14 153	0.14 13	0.08 47	0.23 299	0.18 230	0.31 276	0.19 127	0.14 123	0.28 255	0.22 232	0.14 192	0.15 165	0.26 328	0.09 234	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.08 197	0.07 156

test_xeample	0.15 218	0.06 19	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.21 278	0.20 276	0.28 246	0.20 148	0.16 172	0.29 266	0.19 199	0.16 225	0.15 165	0.26 328	0.09 234	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.07 155	0.07 156

hitnet-ft	0.18 267	0.09 189	0.17 245	0.14 13	0.09 130	0.26 322	0.20 276	0.25 202	0.26 223	0.24 281	0.32 282	0.31 307	0.22 289	0.24 305	0.21 280	0.12 310	0.07 245	0.10 266	0.08 210	0.12 301	0.11 291

HITNet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.06 2	0.11 82	0.10 6	0.18 96	0.18 116	0.13 103	0.16 101	0.14 126	0.11 108	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.04 2	0.04 1	0.04 8	0.06 101	0.05 51
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.14 185	0.07 69	0.13 127	0.14 13	0.07 18	0.18 232	0.14 69	0.26 214	0.31 261	0.22 261	0.25 224	0.23 244	0.15 205	0.15 165	0.13 156	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.08 197	0.08 216

MyStereo8	0.12 134	0.07 69	0.15 190	0.15 38	0.09 130	0.18 232	0.14 69	0.19 115	0.22 172	0.12 82	0.18 141	0.11 73	0.10 87	0.16 196	0.18 246	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 197	0.09 249

IGEVStereo-DCA	0.09 11	0.06 19	0.11 70	0.15 38	0.10 215	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

rrr	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.10 215	0.11 82	0.16 170	0.16 42	0.15 69	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

ttt	0.14 185	0.08 140	0.14 153	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.18 230	0.27 232	0.29 248	0.16 172	0.24 195	0.17 180	0.13 169	0.13 132	0.14 184	0.11 286	0.08 267	0.09 225	0.08 210	0.09 245	0.08 216

MSKI-zero shot	0.09 11	0.05 6	0.09 28	0.15 38	0.07 18	0.10 56	0.13 43	0.14 15	0.13 41	0.09 15	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.12 100	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

EKT-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.14 153	0.15 38	0.10 215	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.21 161	0.11 58	0.08 17	0.12 88	0.09 66	0.11 45	0.12 127	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.06 86	0.08 197	0.07 156

MIM_Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.07 18	0.06 2	0.12 21	0.20 122	0.14 58	0.13 103	0.13 70	0.09 37	0.05 2	0.12 100	0.08 11	0.05 2	0.06 188	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.05 51

RAFT-Test	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.15 38	0.07 18	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.13 41	0.09 15	0.10 37	0.10 57	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

LoS_RVC	0.08 2	0.05 6	0.07 2	0.15 38	0.07 18	0.08 23	0.15 115	0.11 1	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.06 3	0.09 66	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1

Anonymous_2	0.22 304	0.17 327	0.28 319	0.15 38	0.16 337	0.32 344	0.22 301	0.22 155	0.17 99	0.23 273	0.24 195	0.26 268	0.27 320	0.27 315	0.23 299	0.22 373	0.25 381	0.17 349	0.17 355	0.17 355	0.17 359

HBP-ISP	0.18 267	0.13 291	0.16 220	0.15 38	0.11 253	0.08 23	0.13 43	0.28 246	0.29 248	0.22 261	0.33 295	0.21 215	0.25 309	0.23 297	0.17 232	0.14 341	0.16 356	0.21 362	0.17 355	0.10 272	0.08 216

fff	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 190	0.16 42	0.20 148	0.13 103	0.16 101	0.10 57	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 267	0.09 189	0.29 325	0.15 38	0.10 215	0.22 286	0.20 276	0.26 214	0.39 310	0.25 294	0.42 346	0.24 250	0.15 205	0.20 259	0.19 255	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.10 272	0.09 249

AACVNet	0.16 236	0.08 140	0.14 153	0.15 38	0.10 215	0.18 232	0.15 115	0.23 172	0.24 191	0.27 305	0.27 246	0.28 282	0.17 244	0.19 240	0.16 221	0.09 234	0.07 245	0.09 225	0.07 160	0.10 272	0.09 249

TRStereo	0.09 11	0.05 6	0.12 90	0.15 38	0.12 282	0.10 56	0.13 43	0.18 96	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.04 1	0.04 7

HHNet	0.11 79	0.06 19	0.16 220	0.15 38	0.14 316	0.07 16	0.13 43	0.20 122	0.17 99	0.14 123	0.25 224	0.11 73	0.08 49	0.13 132	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.09 249

THIR-Stereo	0.12 134	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.14 153	0.16 170	0.17 72	0.25 210	0.16 172	0.24 195	0.14 126	0.12 137	0.12 100	0.14 184	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 160	0.05 40	0.05 51

s12784h	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.15 38	0.05 1	0.16 198	0.18 230	0.15 26	0.15 69	0.10 40	0.11 52	0.11 73	0.11 108	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

GES	0.14 185	0.08 140	0.16 220	0.15 38	0.10 215	0.13 129	0.13 43	0.28 246	0.25 210	0.16 172	0.23 187	0.18 191	0.13 169	0.16 196	0.13 156	0.08 189	0.07 245	0.07 98	0.06 86	0.08 197	0.09 249

csc	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 190	0.16 42	0.20 148	0.13 103	0.16 101	0.10 57	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

cscssc	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 190	0.16 42	0.20 148	0.13 103	0.16 101	0.10 57	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

111	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.21 139	0.23 181	0.11 58	0.12 60	0.14 126	0.11 108	0.13 132	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.05 40	0.05 51

EAI-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.06 2	0.10 56	0.15 115	0.16 42	0.09 2	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.09 10	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.05 40	0.04 7

PSMNet-RSSM	0.14 185	0.07 69	0.13 127	0.15 38	0.08 47	0.13 129	0.16 170	0.24 189	0.24 191	0.16 172	0.28 255	0.22 232	0.14 192	0.15 165	0.13 156	0.11 286	0.06 188	0.09 225	0.12 322	0.08 197	0.07 156

GwcNet-RSSM	0.14 185	0.07 69	0.12 90	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.20 276	0.21 139	0.27 230	0.18 210	0.27 246	0.22 232	0.16 225	0.14 147	0.15 207	0.10 265	0.05 106	0.07 98	0.09 249	0.07 155	0.07 156

HSM-Net_RVC	0.14 185	0.08 140	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.15 115	0.27 232	0.29 248	0.19 223	0.21 172	0.29 289	0.14 192	0.17 218	0.13 156	0.06 54	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	0.50 382	0.07 69	0.14 153	0.15 38	0.08 47	0.24 304	0.16 170	0.22 155	1.81 413	4.63 417	0.67 378	0.47 368	0.44 374	0.20 259	0.29 346	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.08 197	0.06 98

SGM_RVC	0.23 319	0.12 270	0.15 190	0.15 38	0.09 130	0.33 350	0.18 230	0.34 312	0.31 261	0.44 368	0.37 312	0.53 374	0.35 355	0.35 354	0.24 309	0.13 330	0.13 340	0.13 322	0.13 331	0.10 272	0.11 291
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.15 218	0.07 69	0.19 271	0.15 38	0.07 18	0.20 264	0.15 115	0.24 189	0.26 223	0.21 248	0.34 299	0.28 282	0.18 253	0.18 229	0.17 232	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.07 155	0.06 98

MeshStereo	0.27 345	0.13 291	0.18 262	0.15 38	0.11 253	0.32 344	0.24 320	0.40 351	0.36 296	0.52 374	0.57 372	0.67 385	0.40 365	0.35 354	0.26 328	0.14 341	0.13 340	0.13 322	0.11 304	0.11 287	0.10 268
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
ff7	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

ffff	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

DualNet	0.13 156	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.10 18	0.20 261	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.06 98

ffm	0.12 134	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.06 98

ff1	0.13 156	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.14 147	0.20 261	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.06 98

mmx	0.14 185	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.27 232	0.25 210	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.14 147	0.20 261	0.08 189	0.06 188	0.09 225	0.08 210	0.08 197	0.08 216

11t	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

xxx	0.14 185	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.27 232	0.25 210	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.14 147	0.20 261	0.08 189	0.06 188	0.09 225	0.08 210	0.08 197	0.08 216

CFNet_ucs	0.15 218	0.08 140	0.16 220	0.16 68	0.11 253	0.14 153	0.14 69	0.30 270	0.34 284	0.16 172	0.24 195	0.23 244	0.14 192	0.18 229	0.15 207	0.09 234	0.06 188	0.08 162	0.07 160	0.09 245	0.09 249

SDNR	0.19 277	0.08 140	0.19 271	0.16 68	0.12 282	0.77 399	0.14 69	0.25 202	0.32 267	0.19 223	0.24 195	0.19 199	0.13 169	0.19 240	0.15 207	0.16 355	0.18 363	0.14 332	0.11 304	0.08 197	0.11 291

anonymousdsp2	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.16 68	0.09 130	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.22 172	0.13 103	0.14 79	0.12 88	0.09 66	0.14 147	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

anonymousdsp	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

DCRE	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.16 68	0.11 253	0.11 82	0.17 190	0.18 96	0.17 99	0.11 58	0.18 141	0.10 57	0.10 87	0.15 165	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.04 7

RCA-Stereo	0.09 11	0.06 19	0.09 28	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.18 96	0.14 58	0.09 15	0.10 37	0.08 25	0.07 31	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

DCANet-4	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 190	0.18 96	0.19 127	0.13 103	0.16 101	0.09 37	0.14 192	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

qqq	0.13 156	0.09 189	0.15 190	0.16 68	0.08 47	0.13 129	0.15 115	0.23 172	0.16 87	0.15 147	0.19 147	0.16 161	0.16 225	0.15 165	0.16 221	0.07 141	0.06 188	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.07 156

ccc-4	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

ADStereo(finetuned)	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.13 103	0.17 119	0.10 57	0.12 137	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

DisPM	0.11 79	0.07 69	0.12 90	0.16 68	0.09 130	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.17 99	0.14 123	0.20 158	0.12 88	0.10 87	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.11 291

IGEV-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 236	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.09 130	0.19 252	0.17 190	0.25 202	0.32 267	0.25 294	0.30 270	0.24 250	0.15 205	0.21 275	0.18 246	0.09 234	0.06 188	0.07 98	0.07 160	0.08 197	0.07 156

dad	0.17 255	0.20 345	0.20 279	0.16 68	0.11 253	0.20 264	0.18 230	0.21 139	0.28 241	0.30 325	0.24 195	0.29 289	0.13 169	0.19 240	0.16 221	0.18 361	0.09 290	0.11 293	0.09 249	0.11 287	0.07 156

ADLNet2	0.16 236	0.09 189	0.13 127	0.16 68	0.09 130	0.20 264	0.16 170	0.31 276	0.39 310	0.16 172	0.20 158	0.20 209	0.18 253	0.21 275	0.22 289	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.07 160	0.09 245	0.07 156

PFNet+	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.16 68	0.09 130	0.05 1	0.12 21	0.17 72	0.21 161	0.16 172	0.19 147	0.14 126	0.10 87	0.11 45	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.11 291

ASMatch	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.16 68	0.10 215	0.07 16	0.14 69	0.17 72	0.17 99	0.12 82	0.16 101	0.16 161	0.10 87	0.13 132	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.08 216

RAFT-RH_RVC	0.11 79	0.06 19	0.14 153	0.16 68	0.09 130	0.12 104	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 103	0.41 340	0.11 73	0.10 87	0.13 132	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.05 31	0.04 1	0.06 98

RAFT-345	0.11 79	0.07 69	0.15 190	0.16 68	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.15 26	0.10 7	0.11 58	0.36 306	0.09 37	0.09 66	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.04 1	0.05 51

raft+_RVC	0.11 79	0.07 69	0.09 28	0.16 68	0.07 18	0.10 56	0.11 11	0.24 189	0.20 148	0.12 82	0.15 93	0.12 88	0.08 49	0.12 100	0.13 156	0.07 141	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

CFNet_pseudo	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.16 68	0.09 130	0.13 129	0.14 69	0.27 232	0.34 284	0.14 123	0.21 172	0.22 232	0.13 169	0.18 229	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.07 155	0.07 156

RALCasStereoNet	0.10 50	0.06 19	0.09 28	0.16 68	0.08 47	0.12 104	0.14 69	0.17 72	0.11 17	0.12 82	0.17 119	0.14 126	0.10 87	0.12 100	0.11 85	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.05 31	0.08 197	0.07 156

ADLNet	0.16 236	0.08 140	0.15 190	0.16 68	0.10 215	0.16 198	0.17 190	0.32 285	0.27 230	0.22 261	0.27 246	0.24 250	0.16 225	0.18 229	0.21 280	0.10 265	0.06 188	0.10 266	0.10 281	0.08 197	0.09 249

DCANet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.13 103	0.17 119	0.10 57	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

test_xeample3	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.13 41	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

CFNet-RSSM	0.09 11	0.07 69	0.09 28	0.16 68	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.16 42	0.17 99	0.08 5	0.12 60	0.10 57	0.09 66	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

Gwc-CoAtRS	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.16 68	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.17 72	0.17 99	0.08 5	0.10 37	0.12 88	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

FENet	0.13 156	0.08 140	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.14 153	0.15 115	0.22 155	0.23 181	0.17 184	0.23 187	0.16 161	0.12 137	0.14 147	0.15 207	0.08 189	0.05 106	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.07 156

cf-r	0.13 156	0.07 69	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.14 153	0.19 261	0.20 122	0.25 210	0.17 184	0.25 224	0.21 215	0.16 225	0.14 147	0.14 184	0.10 265	0.05 106	0.06 31	0.08 210	0.06 101	0.06 98

DSFCA	0.16 236	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.10 215	0.20 264	0.19 261	0.28 246	0.31 261	0.23 273	0.24 195	0.22 232	0.15 205	0.19 240	0.20 261	0.10 265	0.07 245	0.09 225	0.09 249	0.08 197	0.08 216

SuperB	0.20 286	0.10 236	0.56 371	0.16 68	0.09 130	0.18 232	0.18 230	0.24 189	0.50 351	0.26 299	0.39 325	0.17 180	0.21 280	0.22 286	0.21 280	0.08 189	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.12 301	0.10 268

RASNet	0.14 185	0.07 69	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.18 232	0.14 69	0.29 256	0.20 148	0.17 184	0.25 224	0.21 215	0.18 253	0.20 259	0.19 255	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.08 210	0.06 101	0.06 98

ccs_rob	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.16 68	0.09 130	0.12 104	0.14 69	0.27 232	0.34 284	0.14 123	0.21 172	0.22 232	0.13 169	0.18 229	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.07 155	0.07 156

SGM-ForestM	0.32 360	0.12 270	0.16 220	0.16 68	0.11 253	0.39 367	0.19 261	0.41 356	0.50 351	0.52 374	0.54 365	1.32 404	0.42 372	0.40 371	0.27 335	0.14 341	0.16 356	0.16 346	0.16 348	0.12 301	0.12 302

iResNetv2_ROB	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.16 68	0.08 47	0.16 198	0.12 21	0.25 202	0.35 291	0.21 248	0.29 266	0.24 250	0.13 169	0.14 147	0.14 184	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.04 8	0.09 245	0.08 216

HSM	0.15 218	0.08 140	0.14 153	0.16 68	0.09 130	0.16 198	0.14 69	0.28 246	0.25 210	0.19 223	0.23 187	0.37 335	0.16 225	0.20 259	0.15 207	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.06 98

CBMV_ROB	0.19 277	0.13 291	0.17 245	0.16 68	0.11 253	0.15 175	0.13 43	0.26 214	0.28 241	0.27 305	0.30 270	0.27 275	0.24 301	0.23 297	0.16 221	0.15 344	0.17 361	0.22 366	0.20 361	0.10 272	0.11 291

NOSS_ROB	0.19 277	0.12 270	0.18 262	0.16 68	0.12 282	0.15 175	0.12 21	0.30 270	0.32 267	0.20 240	0.22 181	0.27 275	0.23 295	0.21 275	0.16 221	0.16 355	0.18 363	0.23 367	0.21 363	0.12 301	0.13 316

MyStereo07	0.10 50	0.07 69	0.10 44	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.18 230	0.15 26	0.15 69	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.07 31	0.12 100	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.06 98

MyStereo06	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.18 230	0.19 115	0.12 25	0.12 82	0.08 17	0.07 17	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.06 101	0.06 98

MyStereo05	0.13 156	0.07 69	0.10 44	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.18 230	0.27 232	0.35 291	0.17 184	0.14 79	0.15 150	0.11 108	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.06 101	0.06 98

MyStereo04	0.13 156	0.07 69	0.10 44	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.18 230	0.29 256	0.38 307	0.17 184	0.14 79	0.16 161	0.10 87	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.06 98

CoDeX	0.12 134	0.07 69	0.12 90	0.17 114	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.23 172	0.27 230	0.13 103	0.17 119	0.16 161	0.11 108	0.14 147	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.05 51

ACVNet-DCA	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.23 172	0.16 87	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.07 156

xx1	0.11 79	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.16 42	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.16 161	0.16 225	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.07 156

1test111	0.11 79	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.23 172	0.16 87	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.15 165	0.16 221	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.07 156

cc1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.16 42	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.06 98

mmm	0.14 185	0.08 140	0.17 245	0.17 114	0.09 130	0.17 217	0.18 230	0.21 139	0.15 69	0.15 147	0.23 187	0.21 215	0.16 225	0.16 196	0.17 232	0.08 189	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.07 155	0.07 156

tt1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.12 104	0.16 170	0.15 26	0.19 127	0.09 15	0.08 17	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.06 98

StereoIM	0.09 11	0.09 189	0.08 11	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.10 6	0.16 42	0.16 87	0.09 15	0.11 52	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 156	0.07 141	0.06 188	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.04 7

PCWNet_CMD	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.14 69	0.29 256	0.36 296	0.14 123	0.20 158	0.21 215	0.12 137	0.17 218	0.13 156	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.07 155	0.07 156

HH	0.09 11	0.06 19	0.13 127	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.16 170	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

HanStereo	0.09 11	0.06 19	0.13 127	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.16 170	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 2	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.13 43	0.12 4	0.09 2	0.09 15	0.10 37	0.08 25	0.06 6	0.09 10	0.08 11	0.08 189	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.04 7

CBFPSM	0.14 185	0.06 19	0.26 308	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.22 155	0.23 181	0.20 240	0.27 246	0.24 250	0.16 225	0.16 196	0.18 246	0.06 54	0.06 188	0.06 31	0.07 160	0.07 155	0.07 156

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 19	0.08 11	0.17 114	0.06 2	0.08 23	0.12 21	0.13 9	0.07 1	0.08 5	0.07 14	0.06 3	0.04 1	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.03 1

ToySt	0.17 255	0.11 256	0.18 262	0.17 114	0.11 253	0.16 198	0.25 334	0.24 189	0.33 273	0.19 223	0.24 195	0.26 268	0.24 301	0.19 240	0.20 261	0.07 141	0.08 267	0.09 225	0.10 281	0.09 245	0.08 216

ProNet	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.15 115	0.15 26	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.07 17	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.06 98

ssnet_v2	0.17 255	0.10 236	0.17 245	0.17 114	0.11 253	0.21 278	0.21 292	0.33 302	0.25 210	0.22 261	0.22 181	0.27 275	0.18 253	0.22 286	0.20 261	0.11 286	0.09 290	0.09 225	0.09 249	0.08 197	0.08 216

MC-Stereo	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 114	0.06 2	0.10 56	0.14 69	0.12 4	0.10 7	0.09 15	0.12 60	0.09 37	0.06 6	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

IER	0.14 185	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.16 170	0.25 202	0.26 223	0.18 210	0.25 224	0.17 180	0.20 276	0.16 196	0.14 184	0.08 189	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.08 197	0.07 156

CRFU-Net	0.16 236	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.09 130	0.19 252	0.14 69	0.26 214	0.20 148	0.28 316	0.27 246	0.29 289	0.17 244	0.19 240	0.17 232	0.09 234	0.09 290	0.07 98	0.07 160	0.08 197	0.08 216

NINENet	0.16 236	0.10 236	0.15 190	0.17 114	0.11 253	0.19 252	0.14 69	0.40 351	0.36 296	0.18 210	0.21 172	0.16 161	0.13 169	0.15 165	0.13 156	0.08 189	0.08 267	0.10 266	0.07 160	0.10 272	0.09 249

psmg	0.14 185	0.09 189	0.14 153	0.17 114	0.10 215	0.15 175	0.17 190	0.29 256	0.19 127	0.17 184	0.21 172	0.25 260	0.16 225	0.15 165	0.14 184	0.08 189	0.06 188	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.06 98

CIPLG	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.14 123	0.11 52	0.16 161	0.09 66	0.16 196	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

UDGNet	0.14 185	0.13 291	0.16 220	0.17 114	0.10 215	0.12 104	0.16 170	0.21 139	0.27 230	0.20 240	0.20 158	0.16 161	0.13 169	0.16 196	0.13 156	0.10 265	0.06 188	0.09 225	0.07 160	0.06 101	0.07 156

GLC_STEREO	0.11 79	0.07 69	0.11 70	0.17 114	0.07 18	0.09 35	0.13 43	0.15 26	0.24 191	0.12 82	0.13 70	0.12 88	0.08 49	0.18 229	0.11 85	0.06 54	0.08 267	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

IPLG	0.10 50	0.07 69	0.15 190	0.17 114	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.20 122	0.15 69	0.12 82	0.17 119	0.07 17	0.07 31	0.14 147	0.13 156	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

IPLGR_C	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.14 123	0.10 37	0.16 161	0.09 66	0.16 196	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

MIPNet	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.09 130	0.12 104	0.14 69	0.20 122	0.24 191	0.11 58	0.10 37	0.09 37	0.07 31	0.13 132	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

test-3	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 114	0.07 18	0.07 16	0.14 69	0.12 4	0.15 69	0.09 15	0.08 17	0.07 17	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 7

test_1	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 114	0.07 18	0.07 16	0.14 69	0.12 4	0.15 69	0.09 15	0.08 17	0.07 17	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 7

ACRE	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.14 58	0.14 123	0.10 37	0.16 161	0.09 66	0.16 196	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

SACVNet	0.18 267	0.12 270	0.14 153	0.17 114	0.13 299	0.22 286	0.18 230	0.31 276	0.30 255	0.23 273	0.31 278	0.30 297	0.22 289	0.22 286	0.17 232	0.11 286	0.08 267	0.10 266	0.10 281	0.12 301	0.14 333

GANet-ADL	0.13 156	0.07 69	0.15 190	0.17 114	0.10 215	0.18 232	0.15 115	0.30 270	0.20 148	0.13 103	0.18 141	0.19 199	0.12 137	0.16 196	0.13 156	0.08 189	0.06 188	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.08 216

IIG-Stereo	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.17 114	0.08 47	0.11 82	0.12 21	0.22 155	0.17 99	0.14 123	0.17 119	0.11 73	0.12 137	0.12 100	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

NF-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 172	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 88	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 302

OCTAStereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 172	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 88	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 302

PSM-softLoss	0.12 134	0.07 69	0.15 190	0.17 114	0.09 130	0.08 23	0.13 43	0.24 189	0.17 99	0.14 123	0.19 147	0.13 111	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.12 302

KMStereo	0.12 134	0.07 69	0.15 190	0.17 114	0.09 130	0.08 23	0.13 43	0.24 189	0.17 99	0.14 123	0.19 147	0.13 111	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.12 302

PFNet	0.12 134	0.06 19	0.17 245	0.17 114	0.08 47	0.09 35	0.15 115	0.26 214	0.20 148	0.16 172	0.16 101	0.14 126	0.11 108	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

RE-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 172	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 88	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 302

Pruner-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.17 99	0.13 103	0.19 147	0.13 111	0.09 66	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.08 216

TVStereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 172	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 88	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 302

rafts_anoy	0.11 79	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.13 103	0.13 70	0.12 88	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.07 141	0.04 2	0.09 225	0.11 304	0.07 155	0.06 98

iRaftStereo_RVC	0.10 50	0.07 69	0.09 28	0.17 114	0.09 130	0.11 82	0.17 190	0.18 96	0.12 25	0.09 15	0.12 60	0.10 57	0.07 31	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 210	0.04 1	0.04 7

raftrobust	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.09 35	0.10 6	0.18 96	0.16 87	0.10 40	0.09 23	0.12 88	0.07 31	0.12 100	0.10 49	0.08 189	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51

pcwnet_v2	0.19 277	0.10 236	0.26 308	0.17 114	0.14 316	0.18 232	0.15 115	0.37 336	0.46 342	0.19 223	0.24 195	0.21 215	0.19 268	0.20 259	0.19 255	0.13 330	0.10 308	0.10 266	0.10 281	0.11 287	0.13 316

RALAANet	0.11 79	0.08 140	0.10 44	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.10 6	0.20 122	0.15 69	0.14 123	0.13 70	0.16 161	0.09 66	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

XX-Stereo	0.09 11	0.05 6	0.08 11	0.17 114	0.09 130	0.15 175	0.12 21	0.20 122	0.10 7	0.10 40	0.14 79	0.07 17	0.06 6	0.12 100	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.06 2	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.14 58	0.09 15	0.10 37	0.08 25	0.09 66	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.03 1

AFF-stereo	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.07 18	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.09 2	0.10 40	0.12 60	0.09 37	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 160	0.04 1	0.03 1

SFCPSM	0.13 156	0.07 69	0.14 153	0.17 114	0.09 130	0.15 175	0.16 170	0.28 246	0.27 230	0.14 123	0.17 119	0.12 88	0.13 169	0.14 147	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.07 155	0.06 98

psmorigin	0.25 336	0.15 309	0.34 343	0.17 114	0.13 299	0.23 299	0.14 69	0.34 312	0.33 273	0.41 360	0.55 366	0.41 352	0.37 359	0.34 348	0.27 335	0.11 286	0.15 353	0.11 293	0.11 304	0.12 301	0.16 352

aanetorigin	0.22 304	0.17 327	0.56 371	0.17 114	0.10 215	0.15 175	0.19 261	0.20 122	0.33 273	0.49 372	0.48 356	0.29 289	0.27 320	0.20 259	0.23 299	0.08 189	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.10 272	0.09 249

HGLStereo	0.17 255	0.08 140	0.19 271	0.17 114	0.12 282	0.18 232	0.18 230	0.31 276	0.32 267	0.21 248	0.32 282	0.25 260	0.18 253	0.19 240	0.20 261	0.09 234	0.09 290	0.07 98	0.07 160	0.09 245	0.10 268

DIP-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.14 153	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.09 3	0.16 42	0.16 87	0.11 58	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98
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	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 172	0.11 17	0.12 82	0.19 147	0.11 73	0.08 49	0.09 10	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51

RAFT-Stereo	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 172	0.11 17	0.12 82	0.19 147	0.11 73	0.08 49	0.09 10	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.14 69	0.29 256	0.36 296	0.14 123	0.21 172	0.21 215	0.12 137	0.17 218	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.07 155	0.07 156

CFNet	0.15 218	0.10 236	0.17 245	0.17 114	0.08 47	0.18 232	0.09 3	0.28 246	0.25 210	0.19 223	0.24 195	0.24 250	0.17 244	0.17 218	0.14 184	0.08 189	0.06 188	0.09 225	0.10 281	0.07 155	0.06 98

NVstereo2D	0.19 277	0.10 236	0.15 190	0.17 114	0.15 327	0.28 335	0.23 311	0.44 366	0.42 325	0.15 147	0.27 246	0.25 260	0.19 268	0.22 286	0.17 232	0.09 234	0.06 188	0.10 266	0.08 210	0.15 341	0.09 249

DeepPruner_ROB	0.16 236	0.11 256	0.15 190	0.17 114	0.10 215	0.17 217	0.15 115	0.32 285	0.21 161	0.19 223	0.21 172	0.22 232	0.18 253	0.20 259	0.15 207	0.13 330	0.09 290	0.09 225	0.09 249	0.11 287	0.10 268

DISCO	0.19 277	0.09 189	0.22 289	0.17 114	0.10 215	0.25 314	0.18 230	0.27 232	0.44 334	0.22 261	0.31 278	0.33 319	0.26 312	0.28 326	0.28 343	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.07 160	0.09 245	0.09 249

WCMA_ROB	0.24 327	0.11 256	0.22 289	0.17 114	0.14 316	0.32 344	0.15 115	0.32 285	0.32 267	0.38 351	0.53 363	0.40 350	0.34 353	0.34 348	0.25 318	0.11 286	0.12 327	0.12 308	0.10 281	0.14 330	0.14 333

AE-Stereo	0.10 50	0.08 140	0.10 44	0.18 181	0.09 130	0.10 56	0.15 115	0.14 15	0.19 127	0.09 15	0.14 79	0.12 88	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.06 188	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

1111x	0.15 218	0.08 140	0.12 90	0.18 181	0.07 18	0.18 232	0.25 334	0.31 276	0.24 191	0.17 184	0.24 195	0.26 268	0.15 205	0.13 132	0.23 299	0.07 141	0.07 245	0.08 162	0.09 249	0.07 155	0.06 98

MIF-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.08 11	0.18 181	0.08 47	0.13 129	0.11 11	0.12 4	0.11 17	0.10 40	0.12 60	0.05 1	0.07 31	0.09 10	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.05 40	0.05 51

LL-Strereo2	0.10 50	0.10 236	0.15 190	0.18 181	0.08 47	0.15 175	0.09 3	0.17 72	0.14 58	0.14 123	0.10 37	0.09 37	0.07 31	0.16 196	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.10 266	0.07 160	0.06 101	0.05 51

4D-IteraStereo	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.18 181	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.10 40	0.11 52	0.10 57	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.03 1	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.05 51

coex-ft	3.30 413	0.34 378	59.09 437	0.18 181	0.13 299	0.26 322	0.22 301	0.27 232	0.72 384	1.90 414	0.70 382	0.44 359	0.45 375	0.29 333	0.41 378	0.09 234	0.09 290	0.12 308	0.09 249	0.14 330	0.13 316

gwcnet-sp	0.14 185	0.07 69	0.12 90	0.18 181	0.09 130	0.16 198	0.17 190	0.24 189	0.24 191	0.18 210	0.24 195	0.15 150	0.16 225	0.15 165	0.15 207	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

scenet	0.14 185	0.07 69	0.12 90	0.18 181	0.09 130	0.16 198	0.17 190	0.24 189	0.24 191	0.18 210	0.24 195	0.15 150	0.16 225	0.15 165	0.15 207	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

anonymousa	0.13 156	0.07 69	0.13 127	0.18 181	0.09 130	0.13 129	0.17 190	0.19 115	0.29 248	0.15 147	0.24 195	0.15 150	0.14 192	0.14 147	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.09 249	0.05 40	0.06 98

ssnet	0.14 185	0.07 69	0.12 90	0.18 181	0.09 130	0.16 198	0.17 190	0.24 189	0.24 191	0.18 210	0.24 195	0.15 150	0.16 225	0.15 165	0.15 207	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

raft_robust	0.13 156	0.10 236	0.07 2	0.18 181	0.08 47	0.13 129	0.24 320	0.28 246	0.33 273	0.20 240	0.19 147	0.14 126	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.05 40	0.04 7

Sa-1000	0.12 134	0.08 140	0.08 11	0.18 181	0.08 47	0.14 153	0.22 301	0.22 155	0.18 116	0.15 147	0.20 158	0.17 180	0.11 108	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.05 106	0.09 225	0.09 249	0.05 40	0.05 51

SA	0.12 134	0.09 189	0.08 11	0.18 181	0.08 47	0.12 104	0.24 320	0.23 172	0.18 116	0.17 184	0.27 246	0.14 126	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.08 210	0.05 40	0.04 7

IPLGR	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.12 104	0.17 190	0.21 139	0.24 191	0.11 58	0.12 60	0.11 73	0.08 49	0.12 100	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

Patchmatch Stereo++	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156
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
STrans-v2	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.18 181	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.21 139	0.11 17	0.11 58	0.15 93	0.12 88	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

TransformOpticalFlow	0.10 50	0.08 140	0.13 127	0.18 181	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.19 115	0.15 69	0.12 82	0.17 119	0.11 73	0.11 108	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.05 51

OMP-Stereo	0.11 79	0.06 19	0.14 153	0.18 181	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 139	0.21 161	0.13 103	0.14 79	0.11 73	0.12 137	0.11 45	0.13 156	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

NRIStereo	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.18 181	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.16 42	0.15 69	0.12 82	0.14 79	0.13 111	0.12 137	0.13 132	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.07 156

PSM-adaLoss	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

FTStereo	0.12 134	0.06 19	0.14 153	0.18 181	0.09 130	0.07 16	0.15 115	0.21 139	0.18 116	0.12 82	0.24 195	0.12 88	0.12 137	0.13 132	0.13 156	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.10 268

HUI-Stereo	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

SST-Stereo	0.10 50	0.07 69	0.15 190	0.18 181	0.09 130	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.11 17	0.15 147	0.17 119	0.13 111	0.12 137	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.05 51

RAFT_R40	0.11 79	0.07 69	0.14 153	0.18 181	0.09 130	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.16 87	0.14 123	0.18 141	0.15 150	0.12 137	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.05 51

DeepStereo_RVC	0.11 79	0.08 140	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 103	0.14 79	0.12 88	0.12 137	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 216

iRAFT	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

RAFT	0.13 156	0.09 189	0.11 70	0.18 181	0.08 47	0.15 175	0.24 320	0.20 122	0.19 127	0.21 248	0.21 172	0.17 180	0.12 137	0.16 196	0.09 19	0.06 54	0.07 245	0.10 266	0.09 249	0.05 40	0.05 51

GMM-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.18 181	0.09 130	0.08 23	0.15 115	0.23 172	0.16 87	0.11 58	0.15 93	0.13 111	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.09 249

Prome-Stereo	0.11 79	0.06 19	0.10 44	0.18 181	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.22 155	0.13 41	0.12 82	0.17 119	0.13 111	0.08 49	0.12 100	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.09 249

GMStereo	0.13 156	0.14 303	0.14 153	0.18 181	0.09 130	0.15 175	0.16 170	0.20 122	0.24 191	0.16 172	0.17 119	0.10 57	0.10 87	0.16 196	0.13 156	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.21 295	0.18 337	0.26 308	0.18 181	0.16 337	0.23 299	0.23 311	0.32 285	0.48 344	0.25 294	0.32 282	0.22 232	0.22 289	0.22 286	0.17 232	0.18 361	0.16 356	0.11 293	0.10 281	0.15 341	0.13 316

APVNet	0.22 304	0.12 270	0.19 271	0.18 181	0.14 316	0.32 344	0.31 374	0.39 347	0.32 267	0.27 305	0.40 330	0.30 297	0.29 336	0.26 312	0.25 318	0.11 286	0.12 327	0.11 293	0.14 335	0.12 301	0.12 302

EDNetEfficient	0.29 352	0.24 359	1.13 402	0.18 181	0.10 215	0.19 252	0.20 276	0.20 122	0.60 372	0.74 391	0.56 371	0.31 307	0.39 362	0.22 286	0.30 350	0.09 234	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.11 287	0.09 249

GwcNet	0.20 286	0.13 291	0.19 271	0.18 181	0.12 282	0.24 304	0.19 261	0.35 325	0.43 330	0.20 240	0.32 282	0.33 319	0.20 276	0.22 286	0.24 309	0.11 286	0.09 290	0.09 225	0.09 249	0.09 245	0.10 268

ac_64	0.16 236	0.08 140	0.15 190	0.18 181	0.10 215	0.22 286	0.18 230	0.24 189	0.21 161	0.18 210	0.24 195	0.29 289	0.18 253	0.19 240	0.22 289	0.09 234	0.07 245	0.08 162	0.09 249	0.07 155	0.06 98

FADNet	0.21 295	0.22 355	0.36 344	0.18 181	0.17 350	0.24 304	0.13 43	0.31 276	0.31 261	0.23 273	0.25 224	0.27 275	0.21 280	0.19 240	0.15 207	0.13 330	0.15 353	0.12 308	0.15 346	0.16 348	0.18 361

BEATNet_4x	0.12 134	0.08 140	0.14 153	0.18 181	0.07 18	0.15 175	0.07 1	0.22 155	0.18 116	0.16 172	0.19 147	0.18 191	0.14 192	0.16 196	0.15 207	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

AANet_RVC	0.16 236	0.10 236	0.10 44	0.18 181	0.09 130	0.18 232	0.19 261	0.26 214	0.31 261	0.22 261	0.35 303	0.21 215	0.21 280	0.22 286	0.16 221	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98

AdaStereo	0.15 218	0.11 256	0.15 190	0.18 181	0.09 130	0.20 264	0.11 11	0.32 285	0.28 241	0.20 240	0.23 187	0.20 209	0.13 169	0.19 240	0.14 184	0.12 310	0.05 106	0.10 266	0.07 160	0.09 245	0.07 156
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.
MLCV	0.12 134	0.07 69	0.16 220	0.18 181	0.06 2	0.15 175	0.17 190	0.19 115	0.21 161	0.18 210	0.25 224	0.17 180	0.13 169	0.14 147	0.13 156	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

DPSNet	0.28 348	0.16 316	0.31 330	0.18 181	0.13 299	0.54 378	0.42 387	0.51 378	0.67 380	0.29 322	0.38 317	0.38 339	0.29 336	0.31 337	0.23 299	0.11 286	0.10 308	0.11 293	0.08 210	0.20 363	0.16 352

MDST_ROB	0.22 304	0.10 236	0.17 245	0.18 181	0.11 253	0.37 364	0.19 261	0.43 364	0.41 319	0.39 353	0.39 325	0.29 289	0.21 280	0.26 312	0.18 246	0.11 286	0.10 308	0.14 332	0.11 304	0.10 272	0.08 216

DN-CSS_ROB	0.13 156	0.13 291	0.16 220	0.18 181	0.10 215	0.16 198	0.08 2	0.22 155	0.18 116	0.17 184	0.22 181	0.13 111	0.13 169	0.12 100	0.13 156	0.05 2	0.05 106	0.10 266	0.10 281	0.08 197	0.06 98

PWC_ROB	0.21 295	0.16 316	0.26 308	0.18 181	0.11 253	0.22 286	0.13 43	0.32 285	0.49 349	0.30 325	0.40 330	0.32 316	0.24 301	0.31 337	0.22 289	0.10 265	0.07 245	0.11 293	0.08 210	0.11 287	0.10 268

CBMV	0.19 277	0.14 303	0.17 245	0.18 181	0.10 215	0.20 264	0.11 11	0.29 256	0.30 255	0.29 322	0.30 270	0.30 297	0.23 295	0.27 315	0.19 255	0.13 330	0.15 353	0.17 349	0.16 348	0.10 272	0.10 268
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test croco	0.10 50	0.08 140	0.10 44	0.19 226	0.09 130	0.10 56	0.15 115	0.14 15	0.13 41	0.13 103	0.15 93	0.09 37	0.12 137	0.13 132	0.12 127	0.07 141	0.05 106	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.06 98

MIF-Stereo (partial)	0.11 79	0.06 19	0.10 44	0.19 226	0.10 215	0.10 56	0.11 11	0.17 72	0.18 116	0.14 123	0.16 101	0.09 37	0.11 108	0.12 100	0.12 127	0.08 189	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.07 156

CASnet	0.09 11	0.09 189	0.09 28	0.19 226	0.06 2	0.07 16	0.11 11	0.18 96	0.14 58	0.11 58	0.10 37	0.09 37	0.07 31	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.10 266	0.08 210	0.05 40	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fast-acv-ft	0.18 267	0.11 256	0.19 271	0.19 226	0.12 282	0.24 304	0.21 292	0.25 202	0.34 284	0.22 261	0.34 299	0.27 275	0.20 276	0.21 275	0.23 299	0.09 234	0.09 290	0.08 162	0.10 281	0.08 197	0.07 156

Wz-Net-TNSev	0.29 352	0.20 345	0.65 378	0.19 226	0.15 327	0.38 366	0.27 347	0.35 325	0.55 361	0.34 342	0.42 346	0.45 361	0.38 360	0.32 343	0.30 350	0.12 310	0.13 340	0.10 266	0.12 322	0.15 341	0.14 333

TestStereo1	0.13 156	0.08 140	0.08 11	0.19 226	0.08 47	0.18 232	0.29 360	0.23 172	0.16 87	0.17 184	0.20 158	0.16 161	0.10 87	0.12 100	0.13 156	0.06 54	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

RAFT+CT+SA	0.13 156	0.11 256	0.09 28	0.19 226	0.09 130	0.15 175	0.28 352	0.22 155	0.22 172	0.15 147	0.26 239	0.10 57	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 210	0.07 155	0.06 98

SA-5K	0.13 156	0.08 140	0.08 11	0.19 226	0.08 47	0.18 232	0.29 360	0.23 172	0.16 87	0.17 184	0.20 158	0.16 161	0.10 87	0.12 100	0.13 156	0.06 54	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

test_4	0.10 50	0.10 236	0.08 11	0.19 226	0.09 130	0.08 23	0.22 301	0.15 26	0.17 99	0.12 82	0.18 141	0.12 88	0.09 66	0.08 6	0.11 85	0.04 1	0.04 2	0.08 162	0.08 210	0.04 1	0.03 1

iRaft-Stereo_5w	0.12 134	0.09 189	0.12 90	0.19 226	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 139	0.21 161	0.19 223	0.14 79	0.11 73	0.09 66	0.20 259	0.16 221	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.06 98

dd	0.15 218	0.16 316	0.16 220	0.19 226	0.09 130	0.15 175	0.18 230	0.21 139	0.25 210	0.23 273	0.20 158	0.21 215	0.09 66	0.21 275	0.16 221	0.10 265	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.06 98

DAS	0.15 218	0.08 140	0.18 262	0.19 226	0.10 215	0.19 252	0.17 190	0.27 232	0.29 248	0.18 210	0.25 224	0.21 215	0.15 205	0.16 196	0.12 127	0.08 189	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 156

SepStereo	0.15 218	0.08 140	0.18 262	0.19 226	0.10 215	0.19 252	0.17 190	0.27 232	0.29 248	0.18 210	0.25 224	0.21 215	0.15 205	0.25 310	0.12 127	0.08 189	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 156

AASNet	0.16 236	0.08 140	0.12 90	0.19 226	0.09 130	0.18 232	0.15 115	0.37 336	0.37 302	0.19 223	0.23 187	0.20 209	0.16 225	0.17 218	0.20 261	0.10 265	0.08 267	0.08 162	0.07 160	0.09 245	0.09 249

GMOStereo	0.11 79	0.09 189	0.07 2	0.19 226	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 126	0.12 137	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.07 160	0.04 1	0.04 7

error version	0.11 79	0.09 189	0.07 2	0.19 226	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 126	0.12 137	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.07 160	0.04 1	0.04 7

test-v	0.11 79	0.09 189	0.07 2	0.19 226	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 126	0.12 137	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.07 160	0.04 1	0.04 7

LCNet	0.11 79	0.07 69	0.09 28	0.19 226	0.09 130	0.08 23	0.15 115	0.21 139	0.15 69	0.11 58	0.15 93	0.16 161	0.11 108	0.12 100	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.15 341

AAGNet	0.11 79	0.07 69	0.16 220	0.19 226	0.09 130	0.08 23	0.13 43	0.18 96	0.13 41	0.16 172	0.21 172	0.13 111	0.14 192	0.11 45	0.14 184	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.05 51

PSM-AAD	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.19 226	0.09 130	0.10 56	0.15 115	0.20 122	0.13 41	0.12 82	0.14 79	0.18 191	0.11 108	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.14 333

ROB_FTStereo_v2	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

ROB_FTStereo	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

KYRaft	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.19 226	0.09 130	0.08 23	0.15 115	0.22 155	0.12 25	0.13 103	0.16 101	0.20 209	0.10 87	0.12 100	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 210	0.06 101	0.16 352

GrayStereo	0.11 79	0.06 19	0.11 70	0.19 226	0.09 130	0.09 35	0.16 170	0.18 96	0.17 99	0.14 123	0.17 119	0.17 180	0.11 108	0.12 100	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.10 268

iGMRVC	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

IRAFT_RVC	0.12 134	0.08 140	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.07 16	0.15 115	0.24 189	0.23 181	0.14 123	0.14 79	0.15 150	0.12 137	0.12 100	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.06 98

CRE-IMP	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.10 56	0.12 21	0.18 96	0.10 7	0.14 123	0.13 70	0.13 111	0.12 137	0.12 100	0.11 85	0.07 141	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.08 216

test-2	0.11 79	0.09 189	0.07 2	0.19 226	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 126	0.12 137	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.07 160	0.04 1	0.04 7

cross-raft	0.10 50	0.09 189	0.09 28	0.19 226	0.07 18	0.11 82	0.25 334	0.13 9	0.15 69	0.08 5	0.11 52	0.12 88	0.10 87	0.09 10	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

test-1	0.10 50	0.07 69	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.11 82	0.24 320	0.14 15	0.18 116	0.09 15	0.07 14	0.09 37	0.08 49	0.07 1	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

RAFT-IKP	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

ARAFT	0.12 134	0.08 140	0.17 245	0.19 226	0.09 130	0.14 153	0.18 230	0.20 122	0.12 25	0.12 82	0.13 70	0.14 126	0.11 108	0.15 165	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.10 266	0.09 249	0.05 40	0.04 7

delet	0.17 255	0.08 140	0.17 245	0.19 226	0.11 253	0.20 264	0.21 292	0.30 270	0.37 302	0.17 184	0.26 239	0.19 199	0.19 268	0.19 240	0.21 280	0.08 189	0.08 267	0.09 225	0.11 304	0.06 101	0.06 98

UNet	0.17 255	0.09 189	0.18 262	0.19 226	0.12 282	0.27 329	0.19 261	0.33 302	0.29 248	0.21 248	0.24 195	0.23 244	0.19 268	0.19 240	0.18 246	0.07 141	0.06 188	0.08 162	0.07 160	0.08 197	0.06 98

EDNetEfficientorigin	7.91 419	0.31 375	153.02 438	0.19 226	0.09 130	0.21 278	0.16 170	0.22 155	0.59 369	0.72 387	0.67 378	0.42 353	0.50 379	0.24 305	0.39 373	0.08 189	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.12 301	0.10 268

acv_ft	0.15 218	0.09 189	0.15 190	0.19 226	0.10 215	0.16 198	0.17 190	0.25 202	0.33 273	0.19 223	0.26 239	0.21 215	0.17 244	0.17 218	0.18 246	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.08 197	0.06 98

DMCA	0.14 185	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.09 130	0.15 175	0.17 190	0.23 172	0.27 230	0.14 123	0.19 147	0.17 180	0.18 253	0.15 165	0.17 232	0.10 265	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.09 245	0.10 268

STTRV1_RVC	0.25 336	0.26 365	0.39 350	0.19 226	0.26 376	0.30 341	0.24 320	0.34 312	0.35 291	0.36 345	0.34 299	0.31 307	0.31 344	0.28 326	0.25 318	0.17 359	0.10 308	0.16 346	0.14 335	0.17 355	0.12 302

RYNet	0.22 304	0.12 270	0.22 289	0.19 226	0.17 350	0.46 370	0.26 340	0.38 343	0.48 344	0.24 281	0.28 255	0.34 325	0.23 295	0.20 259	0.30 350	0.10 265	0.06 188	0.09 225	0.09 249	0.13 318	0.15 341

iResNet	0.13 156	0.10 236	0.18 262	0.19 226	0.08 47	0.13 129	0.18 230	0.20 122	0.26 223	0.15 147	0.23 187	0.15 150	0.13 169	0.14 147	0.14 184	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

SGM-Forest	0.20 286	0.14 303	0.18 262	0.19 226	0.13 299	0.20 264	0.22 301	0.33 302	0.30 255	0.24 281	0.29 266	0.28 282	0.19 268	0.23 297	0.17 232	0.15 344	0.16 356	0.15 340	0.14 335	0.12 301	0.12 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
whm_eth	0.14 185	0.09 189	0.20 279	0.20 267	0.12 282	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.28 241	0.17 184	0.32 282	0.09 37	0.12 137	0.18 229	0.14 184	0.07 141	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.07 155	0.07 156

GMStereo_Zeroshot	0.16 236	0.13 291	0.24 301	0.20 267	0.10 215	0.17 217	0.13 43	0.29 256	0.25 210	0.23 273	0.32 282	0.25 260	0.11 108	0.19 240	0.14 184	0.09 234	0.06 188	0.11 293	0.06 86	0.12 301	0.08 216

LL-Strereo	0.13 156	0.09 189	0.11 70	0.20 267	0.10 215	0.11 82	0.18 230	0.32 285	0.24 191	0.15 147	0.15 93	0.14 126	0.13 169	0.19 240	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.08 210	0.04 1	0.05 51

Wz-Net-MNSev	0.22 304	0.13 291	0.31 330	0.20 267	0.14 316	0.36 363	0.24 320	0.33 302	0.44 334	0.28 316	0.40 330	0.38 339	0.19 268	0.24 305	0.25 318	0.09 234	0.07 245	0.09 225	0.09 249	0.12 301	0.10 268

test_5	0.14 185	0.12 270	0.08 11	0.20 267	0.10 215	0.14 153	0.29 360	0.21 139	0.24 191	0.18 210	0.28 255	0.11 73	0.15 205	0.12 100	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

test_3	0.10 50	0.09 189	0.10 44	0.20 267	0.08 47	0.13 129	0.26 340	0.14 15	0.21 161	0.10 40	0.10 37	0.09 37	0.09 66	0.08 6	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 160	0.04 1	0.04 7

GwcNet-ADL	0.13 156	0.08 140	0.14 153	0.20 267	0.09 130	0.11 82	0.20 276	0.30 270	0.24 191	0.13 103	0.14 79	0.18 191	0.14 192	0.13 132	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.06 98

sAnonymous2	0.13 156	0.12 270	0.24 301	0.20 267	0.12 282	0.17 217	0.13 43	0.26 214	0.21 161	0.11 58	0.11 52	0.13 111	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 234	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 341	0.10 268

CroCo_RVC	0.13 156	0.12 270	0.24 301	0.20 267	0.12 282	0.17 217	0.13 43	0.26 214	0.21 161	0.11 58	0.11 52	0.13 111	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 234	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 341	0.10 268

RAFT + AFF	0.13 156	0.07 69	0.20 279	0.20 267	0.10 215	0.14 153	0.24 320	0.26 214	0.20 148	0.11 58	0.10 37	0.12 88	0.10 87	0.15 165	0.12 127	0.07 141	0.06 188	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.08 216

ccnet	0.29 352	0.28 370	0.23 298	0.20 267	0.28 378	0.41 369	0.21 292	0.45 369	0.33 273	0.36 345	0.46 353	0.36 331	0.30 340	0.39 367	0.42 379	0.23 377	0.14 347	0.21 362	0.17 355	0.23 367	0.18 361

MMNet	0.17 255	0.09 189	0.16 220	0.20 267	0.11 253	0.27 329	0.20 276	0.25 202	0.41 319	0.22 261	0.30 270	0.21 215	0.20 276	0.17 218	0.20 261	0.06 54	0.06 188	0.07 98	0.07 160	0.08 197	0.07 156

psm_up	0.18 267	0.10 236	0.18 262	0.20 267	0.11 253	0.17 217	0.19 261	0.37 336	0.34 284	0.21 248	0.28 255	0.29 289	0.24 301	0.20 259	0.22 289	0.09 234	0.10 308	0.11 293	0.11 304	0.08 197	0.08 216

UPFNet	0.16 236	0.08 140	0.12 90	0.20 267	0.12 282	0.20 264	0.23 311	0.28 246	0.26 223	0.17 184	0.24 195	0.22 232	0.19 268	0.19 240	0.21 280	0.09 234	0.07 245	0.08 162	0.09 249	0.08 197	0.06 98

FADNet_RVC	0.16 236	0.14 303	0.40 352	0.20 267	0.11 253	0.13 129	0.13 43	0.26 214	0.22 172	0.21 248	0.23 187	0.20 209	0.17 244	0.14 147	0.16 221	0.08 189	0.08 267	0.12 308	0.09 249	0.11 287	0.10 268

STTStereo	0.18 267	0.12 270	0.27 314	0.20 267	0.11 253	0.16 198	0.21 292	0.29 256	0.23 181	0.21 248	0.30 270	0.29 289	0.18 253	0.20 259	0.19 255	0.12 310	0.11 318	0.11 293	0.14 335	0.09 245	0.08 216

stereogan	0.22 304	0.11 256	0.21 284	0.20 267	0.12 282	0.31 343	0.19 261	0.35 325	0.44 334	0.22 261	0.39 325	0.35 329	0.27 320	0.33 345	0.22 289	0.10 265	0.12 327	0.10 266	0.10 281	0.14 330	0.13 316

ADCMid	0.25 336	0.15 309	0.40 352	0.20 267	0.14 316	0.25 314	0.26 340	0.34 312	0.38 307	0.36 345	0.44 351	0.34 325	0.40 365	0.35 354	0.33 361	0.10 265	0.09 290	0.11 293	0.11 304	0.13 318	0.12 302

ADCRef	0.19 277	0.12 270	0.41 354	0.20 267	0.12 282	0.22 286	0.18 230	0.32 285	0.36 296	0.26 299	0.32 282	0.17 180	0.23 295	0.24 305	0.24 309	0.07 141	0.06 188	0.09 225	0.09 249	0.08 197	0.08 216

AnyNet_C32	0.26 343	0.16 316	0.36 344	0.20 267	0.16 337	0.25 314	0.30 368	0.32 285	0.44 334	0.31 331	0.49 357	0.30 297	0.33 349	0.40 371	0.33 361	0.12 310	0.12 327	0.12 308	0.14 335	0.14 330	0.15 341

ADCP+	0.20 286	0.10 236	0.33 335	0.20 267	0.12 282	0.22 286	0.26 340	0.31 276	0.34 284	0.26 299	0.37 312	0.22 232	0.22 289	0.27 315	0.27 335	0.09 234	0.06 188	0.08 162	0.08 210	0.09 245	0.10 268

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 255	0.10 236	0.22 289	0.20 267	0.10 215	0.15 175	0.18 230	0.31 276	0.25 210	0.21 248	0.30 270	0.25 260	0.17 244	0.21 275	0.20 261	0.09 234	0.06 188	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.08 216
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 286	0.21 351	0.23 298	0.20 267	0.10 215	0.19 252	0.17 190	0.36 331	0.25 210	0.27 305	0.33 295	0.27 275	0.24 301	0.20 259	0.20 261	0.15 344	0.12 327	0.17 349	0.14 335	0.10 272	0.08 216

StereoDRNet-Refined	0.17 255	0.12 270	0.15 190	0.20 267	0.09 130	0.18 232	0.18 230	0.26 214	0.23 181	0.26 299	0.40 330	0.22 232	0.17 244	0.21 275	0.20 261	0.08 189	0.05 106	0.09 225	0.10 281	0.07 155	0.07 156
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Selective-RAFT	0.11 79	0.10 236	0.11 70	0.21 291	0.08 47	0.16 198	0.13 43	0.20 122	0.22 172	0.10 40	0.10 37	0.11 73	0.10 87	0.15 165	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

Wz-Net-LNSev	0.22 304	0.16 316	0.38 348	0.21 291	0.13 299	0.25 314	0.23 311	0.32 285	0.43 330	0.30 325	0.41 340	0.31 307	0.18 253	0.22 286	0.25 318	0.10 265	0.09 290	0.08 162	0.08 210	0.12 301	0.11 291

LMCR-Stereo	0.15 218	0.08 140	0.13 127	0.21 291	0.09 130	0.17 217	0.20 276	0.27 232	0.19 127	0.24 281	0.24 195	0.23 244	0.17 244	0.20 259	0.17 232	0.07 141	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.10 272	0.08 216

DGSMNet	0.24 327	0.19 340	0.33 335	0.21 291	0.24 369	0.24 304	0.20 276	0.35 325	0.41 319	0.24 281	0.32 282	0.38 339	0.21 280	0.29 333	0.23 299	0.12 310	0.11 318	0.14 332	0.16 348	0.23 367	0.23 373

FAT-Stereo	0.20 286	0.12 270	0.22 289	0.21 291	0.12 282	0.17 217	0.18 230	0.34 312	0.39 310	0.27 305	0.37 312	0.34 325	0.32 348	0.21 275	0.20 261	0.09 234	0.11 318	0.10 266	0.09 249	0.11 287	0.14 333

FADNet-RVC	0.20 286	0.20 345	0.38 348	0.21 291	0.16 337	0.20 264	0.15 115	0.26 214	0.26 223	0.26 299	0.32 282	0.26 268	0.21 280	0.22 286	0.19 255	0.12 310	0.13 340	0.12 308	0.14 335	0.13 318	0.18 361

S-Stereo	0.20 286	0.12 270	0.25 307	0.21 291	0.13 299	0.20 264	0.18 230	0.32 285	0.43 330	0.23 273	0.36 306	0.28 282	0.30 340	0.19 240	0.22 289	0.09 234	0.12 327	0.10 266	0.10 281	0.13 318	0.13 316

edge stereo	0.22 304	0.13 291	0.20 279	0.21 291	0.13 299	0.23 299	0.16 170	0.32 285	0.42 325	0.32 337	0.40 330	0.38 339	0.35 355	0.25 310	0.24 309	0.13 330	0.11 318	0.14 332	0.11 304	0.12 301	0.13 316

RTSC	0.23 319	0.12 270	0.28 319	0.21 291	0.13 299	0.28 335	0.16 170	0.35 325	0.66 379	0.27 305	0.33 295	0.30 297	0.21 280	0.31 337	0.29 346	0.10 265	0.08 267	0.09 225	0.10 281	0.13 318	0.13 316

ADCS	0.29 352	0.18 337	0.45 357	0.21 291	0.17 350	0.28 335	0.23 311	0.41 356	0.63 375	0.40 356	0.49 357	0.40 350	0.36 357	0.39 367	0.40 375	0.13 330	0.12 327	0.13 322	0.14 335	0.16 348	0.16 352

ADCPNet	0.25 336	0.16 316	0.61 375	0.21 291	0.15 327	0.35 361	0.25 334	0.32 285	0.35 291	0.30 325	0.40 330	0.36 331	0.28 328	0.28 326	0.32 358	0.12 310	0.10 308	0.11 293	0.12 322	0.14 330	0.13 316

CVANet_RVC	0.18 267	0.10 236	0.14 153	0.21 291	0.10 215	0.18 232	0.17 190	0.34 312	0.33 273	0.22 261	0.31 278	0.28 282	0.18 253	0.23 297	0.17 232	0.12 310	0.08 267	0.12 308	0.11 304	0.09 245	0.07 156

SANet	0.24 327	0.14 303	0.28 319	0.21 291	0.11 253	0.27 329	0.24 320	0.38 343	0.64 376	0.36 345	0.40 330	0.43 357	0.26 312	0.27 315	0.24 309	0.12 310	0.09 290	0.10 266	0.09 249	0.13 318	0.11 291

CroCo-Stereo Lap2	0.09 11	0.09 189	0.08 11	0.22 304	0.09 130	0.09 35	0.19 261	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.10 37	0.05 1	0.05 2	0.08 6	0.08 11	0.06 54	0.06 188	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.05 51

BUS	0.14 185	0.09 189	0.14 153	0.22 304	0.10 215	0.19 252	0.14 69	0.34 312	0.19 127	0.17 184	0.22 181	0.16 161	0.13 169	0.15 165	0.13 156	0.08 189	0.06 188	0.10 266	0.09 249	0.07 155	0.07 156

RAFT_CTSACE	0.12 134	0.09 189	0.10 44	0.22 304	0.08 47	0.12 104	0.24 320	0.18 96	0.16 87	0.20 240	0.27 246	0.13 111	0.07 31	0.13 132	0.09 19	0.05 2	0.06 188	0.08 162	0.07 160	0.04 1	0.04 7

BSDual-CNN	0.15 218	0.09 189	0.14 153	0.22 304	0.10 215	0.14 153	0.15 115	0.34 312	0.19 127	0.17 184	0.22 181	0.25 260	0.16 225	0.15 165	0.14 184	0.08 189	0.06 188	0.10 266	0.09 249	0.07 155	0.07 156

hknet	0.15 218	0.11 256	0.13 127	0.22 304	0.11 253	0.14 153	0.15 115	0.34 312	0.25 210	0.17 184	0.22 181	0.22 232	0.18 253	0.17 218	0.12 127	0.07 141	0.06 188	0.10 266	0.09 249	0.07 155	0.07 156

WZ-Net	0.28 348	0.17 327	0.78 392	0.22 304	0.16 337	0.34 353	0.29 360	0.39 347	0.57 365	0.24 281	0.55 366	0.37 335	0.24 301	0.33 345	0.35 364	0.09 234	0.08 267	0.09 225	0.10 281	0.14 330	0.16 352

DDUNet	0.22 304	0.17 327	0.21 284	0.22 304	0.15 327	0.25 314	0.24 320	0.29 256	0.30 255	0.31 331	0.36 306	0.33 319	0.25 309	0.24 305	0.20 261	0.18 361	0.13 340	0.17 349	0.11 304	0.16 348	0.16 352

PSMNet-ADL	0.15 218	0.12 270	0.13 127	0.22 304	0.09 130	0.13 129	0.20 276	0.26 214	0.23 181	0.18 210	0.20 158	0.24 250	0.16 225	0.18 229	0.17 232	0.08 189	0.08 267	0.08 162	0.11 304	0.08 197	0.07 156

CroCo-Stereo	0.09 11	0.08 140	0.08 11	0.22 304	0.09 130	0.09 35	0.19 261	0.15 26	0.12 25	0.07 2	0.07 14	0.08 25	0.06 6	0.08 6	0.07 1	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.04 8	0.05 40	0.04 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.15 218	0.09 189	0.12 90	0.22 304	0.09 130	0.17 217	0.21 292	0.25 202	0.23 181	0.18 210	0.30 270	0.26 268	0.18 253	0.17 218	0.14 184	0.09 234	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.07 155	0.07 156
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 255	0.12 270	0.15 190	0.22 304	0.11 253	0.19 252	0.17 190	0.32 285	0.48 344	0.20 240	0.25 224	0.17 180	0.13 169	0.21 275	0.16 221	0.10 265	0.06 188	0.08 162	0.07 160	0.09 245	0.08 216

Anonymous	0.14 185	0.10 236	0.24 301	0.22 304	0.13 299	0.18 232	0.22 301	0.20 122	0.19 127	0.14 123	0.12 60	0.11 73	0.13 169	0.16 196	0.13 156	0.08 189	0.07 245	0.08 162	0.08 210	0.12 301	0.10 268

FADNet-RVC-Resample	0.16 236	0.11 256	0.31 330	0.22 304	0.11 253	0.19 252	0.14 69	0.25 202	0.24 191	0.24 281	0.27 246	0.20 209	0.15 205	0.16 196	0.15 207	0.07 141	0.08 267	0.12 308	0.10 281	0.09 245	0.10 268

G-Net	0.24 327	0.16 316	0.36 344	0.22 304	0.16 337	0.51 376	0.23 311	0.29 256	0.34 284	0.36 345	0.38 317	0.31 307	0.29 336	0.27 315	0.26 328	0.11 286	0.09 290	0.12 308	0.09 249	0.16 348	0.13 316

ADCL	0.24 327	0.11 256	0.47 361	0.22 304	0.12 282	0.34 353	0.29 360	0.29 256	0.56 363	0.24 281	0.46 353	0.30 297	0.30 340	0.29 333	0.29 346	0.08 189	0.07 245	0.09 225	0.09 249	0.10 272	0.10 268

AnyNet_C01	0.36 366	0.25 364	1.37 405	0.22 304	0.17 350	0.48 374	0.27 347	0.35 325	0.39 310	0.39 353	0.74 386	0.46 365	0.38 360	0.45 375	0.47 384	0.13 330	0.13 340	0.13 322	0.14 335	0.14 330	0.15 341

DRN-Test	0.19 277	0.11 256	0.20 279	0.22 304	0.10 215	0.22 286	0.22 301	0.39 347	0.37 302	0.24 281	0.32 282	0.26 268	0.21 280	0.22 286	0.24 309	0.11 286	0.07 245	0.11 293	0.10 281	0.09 245	0.07 156

StereoDRNet	0.18 267	0.11 256	0.17 245	0.22 304	0.11 253	0.21 278	0.22 301	0.37 336	0.33 273	0.24 281	0.28 255	0.30 297	0.19 268	0.20 259	0.20 261	0.09 234	0.08 267	0.11 293	0.09 249	0.09 245	0.07 156

XPNet_ROB	0.22 304	0.11 256	0.19 271	0.22 304	0.13 299	0.22 286	0.19 261	0.34 312	0.40 316	0.30 325	0.39 325	0.39 347	0.26 312	0.26 312	0.28 343	0.15 344	0.10 308	0.10 266	0.10 281	0.13 318	0.12 302

CASS	0.13 156	0.12 270	0.11 70	0.23 323	0.09 130	0.15 175	0.17 190	0.18 96	0.19 127	0.17 184	0.18 141	0.15 150	0.15 205	0.14 147	0.14 184	0.09 234	0.06 188	0.10 266	0.08 210	0.09 245	0.07 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDG	0.21 295	0.17 327	0.19 271	0.23 323	0.15 327	0.30 341	0.20 276	0.33 302	0.35 291	0.23 273	0.28 255	0.31 307	0.27 320	0.20 259	0.22 289	0.15 344	0.12 327	0.13 322	0.09 249	0.14 330	0.14 333

TestStereo	0.13 156	0.14 303	0.11 70	0.23 323	0.08 47	0.15 175	0.21 292	0.20 122	0.23 181	0.14 123	0.24 195	0.16 161	0.12 137	0.16 196	0.14 184	0.05 2	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.09 245	0.05 51

RP	0.21 295	0.13 291	0.21 284	0.23 323	0.11 253	0.21 278	0.20 276	0.25 202	0.44 334	0.21 248	0.38 317	0.36 331	0.24 301	0.27 315	0.25 318	0.11 286	0.12 327	0.13 322	0.12 322	0.12 301	0.14 333

DLCB_ROB	0.18 267	0.10 236	0.15 190	0.23 323	0.11 253	0.24 304	0.18 230	0.29 256	0.28 241	0.27 305	0.28 255	0.28 282	0.24 301	0.19 240	0.20 261	0.08 189	0.08 267	0.09 225	0.09 249	0.07 155	0.07 156

StereoVision	0.13 156	0.12 270	0.09 28	0.24 328	0.10 215	0.15 175	0.21 292	0.21 139	0.20 148	0.12 82	0.24 195	0.10 57	0.10 87	0.16 196	0.10 49	0.09 234	0.11 318	0.12 308	0.12 322	0.06 101	0.05 51

sCroCo_RVC	0.12 134	0.09 189	0.23 298	0.24 328	0.11 253	0.19 252	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.10 40	0.13 70	0.12 88	0.07 31	0.14 147	0.11 85	0.08 189	0.08 267	0.08 162	0.08 210	0.05 40	0.07 156

DMCA-RVC	0.17 255	0.10 236	0.15 190	0.24 328	0.11 253	0.18 232	0.18 230	0.25 202	0.24 191	0.21 248	0.26 239	0.25 260	0.27 320	0.18 229	0.20 261	0.12 310	0.08 267	0.13 322	0.10 281	0.10 272	0.08 216

SHD	0.26 343	0.15 309	0.30 328	0.24 328	0.18 357	0.22 286	0.15 115	0.38 343	0.71 383	0.32 337	0.41 340	0.36 331	0.28 328	0.32 343	0.29 346	0.12 310	0.11 318	0.14 332	0.13 331	0.16 348	0.20 367

RTS	0.45 377	0.19 340	3.26 412	0.24 328	0.15 327	0.74 393	0.20 276	0.36 331	0.76 389	0.42 363	0.43 349	0.31 307	0.41 369	0.53 383	0.35 364	0.10 265	0.08 267	0.13 322	0.12 322	0.15 341	0.15 341

RTSA	0.45 377	0.19 340	3.26 412	0.24 328	0.15 327	0.74 393	0.20 276	0.36 331	0.76 389	0.42 363	0.43 349	0.31 307	0.41 369	0.53 383	0.35 364	0.10 265	0.08 267	0.13 322	0.12 322	0.15 341	0.15 341

GANet	0.21 295	0.12 270	0.21 284	0.24 328	0.13 299	0.22 286	0.22 301	0.41 356	0.26 223	0.31 331	0.42 346	0.37 335	0.28 328	0.23 297	0.22 289	0.10 265	0.12 327	0.10 266	0.09 249	0.10 272	0.08 216

TDLM	0.17 255	0.12 270	0.13 127	0.24 328	0.10 215	0.18 232	0.18 230	0.36 331	0.30 255	0.21 248	0.28 255	0.28 282	0.18 253	0.23 297	0.18 246	0.11 286	0.07 245	0.10 266	0.10 281	0.08 197	0.08 216

Anonymous Stereo	0.23 319	0.19 340	0.50 363	0.24 328	0.17 350	0.21 278	0.21 292	0.33 302	0.44 334	0.25 294	0.34 299	0.26 268	0.18 253	0.31 337	0.27 335	0.13 330	0.12 327	0.12 308	0.13 331	0.11 287	0.14 333

MSMD_ROB	0.31 358	0.26 365	0.26 308	0.24 328	0.21 364	0.34 353	0.25 334	0.34 312	0.39 310	0.40 356	0.69 380	0.45 361	0.40 365	0.34 348	0.27 335	0.20 367	0.19 366	0.26 369	0.25 372	0.23 367	0.22 371

PWCDC_ROB	0.20 286	0.13 291	0.22 289	0.24 328	0.11 253	0.19 252	0.15 115	0.33 302	0.54 360	0.29 322	0.50 361	0.21 215	0.15 205	0.27 315	0.20 261	0.11 286	0.09 290	0.10 266	0.08 210	0.11 287	0.09 249

Wz-Net-SNSev	0.25 336	0.17 327	0.44 356	0.25 339	0.14 316	0.26 322	0.23 311	0.38 343	0.56 363	0.30 325	0.55 366	0.39 347	0.26 312	0.23 297	0.30 350	0.10 265	0.09 290	0.09 225	0.10 281	0.11 287	0.11 291

Nwc_Net	0.23 319	0.16 316	0.21 284	0.25 339	0.14 316	0.24 304	0.26 340	0.37 336	0.38 307	0.22 261	0.41 340	0.30 297	0.28 328	0.28 326	0.25 318	0.11 286	0.10 308	0.17 349	0.20 361	0.10 272	0.10 268

DANet	0.21 295	0.15 309	0.28 319	0.25 339	0.13 299	0.22 286	0.19 261	0.27 232	0.27 230	0.28 316	0.32 282	0.35 329	0.31 344	0.31 337	0.23 299	0.11 286	0.09 290	0.11 293	0.10 281	0.13 318	0.11 291
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.22 304	0.19 340	0.24 301	0.25 339	0.13 299	0.29 338	0.26 340	0.33 302	0.41 319	0.31 331	0.31 278	0.32 316	0.23 295	0.30 336	0.21 280	0.11 286	0.17 361	0.10 266	0.10 281	0.08 197	0.09 249

ETE_ROB	0.23 319	0.17 327	0.22 289	0.25 339	0.13 299	0.26 322	0.29 360	0.31 276	0.36 296	0.28 316	0.36 306	0.45 361	0.26 312	0.27 315	0.26 328	0.11 286	0.08 267	0.12 308	0.09 249	0.14 330	0.13 316

GASNet	0.22 304	0.23 356	0.33 335	0.26 344	0.17 350	0.26 322	0.16 170	0.44 366	0.42 325	0.27 305	0.24 195	0.30 297	0.15 205	0.27 315	0.18 246	0.12 310	0.08 267	0.12 308	0.11 304	0.16 348	0.07 156

Anonymous3	0.16 236	0.13 291	0.33 335	0.26 344	0.14 316	0.27 329	0.17 190	0.28 246	0.28 241	0.15 147	0.17 119	0.14 126	0.10 87	0.15 165	0.12 127	0.08 189	0.08 267	0.08 162	0.08 210	0.08 197	0.11 291

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 304	0.21 351	0.24 301	0.26 344	0.11 253	0.23 299	0.14 69	0.39 347	0.24 191	0.32 337	0.36 306	0.30 297	0.21 280	0.19 240	0.21 280	0.17 359	0.14 347	0.21 362	0.16 348	0.12 301	0.12 302

AF-Net	0.22 304	0.17 327	0.17 245	0.26 344	0.13 299	0.25 314	0.24 320	0.32 285	0.50 351	0.25 294	0.33 295	0.38 339	0.26 312	0.28 326	0.25 318	0.11 286	0.10 308	0.16 346	0.11 304	0.11 287	0.10 268

NCC-stereo	0.24 327	0.15 309	0.31 330	0.26 344	0.16 337	0.20 264	0.30 368	0.40 351	0.40 316	0.24 281	0.38 317	0.33 319	0.28 328	0.36 359	0.27 335	0.12 310	0.11 318	0.15 340	0.22 366	0.13 318	0.13 316

Abc-Net	0.24 327	0.15 309	0.31 330	0.26 344	0.16 337	0.20 264	0.30 368	0.40 351	0.40 316	0.24 281	0.38 317	0.33 319	0.28 328	0.36 359	0.27 335	0.12 310	0.11 318	0.15 340	0.22 366	0.13 318	0.13 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 327	0.17 327	0.42 355	0.26 344	0.16 337	0.22 286	0.28 352	0.37 336	0.50 351	0.26 299	0.29 266	0.24 250	0.28 328	0.21 275	0.22 289	0.15 344	0.11 318	0.20 361	0.18 359	0.12 301	0.13 316

FC-DCNN	0.33 363	0.27 367	0.28 319	0.26 344	0.23 368	0.37 364	0.28 352	0.40 351	0.43 330	0.45 369	0.55 366	0.51 371	0.40 365	0.37 363	0.30 350	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.24 374

LSM	0.33 363	0.20 345	0.58 373	0.26 344	0.60 399	0.34 353	0.25 334	0.42 361	0.48 344	0.45 369	0.58 374	0.42 353	0.36 357	0.35 354	0.25 318	0.12 310	0.20 369	0.14 332	0.16 348	0.19 362	0.33 387

FBW_ROB	0.24 327	0.17 327	0.22 289	0.26 344	0.14 316	0.25 314	0.22 301	0.41 356	0.41 319	0.41 360	0.41 340	0.42 353	0.27 320	0.31 337	0.23 299	0.09 234	0.14 347	0.14 332	0.12 322	0.11 287	0.09 249

LALA_ROB	0.25 336	0.16 316	0.22 289	0.26 344	0.17 350	0.27 329	0.27 347	0.42 361	0.37 302	0.33 341	0.38 317	0.51 371	0.26 312	0.28 326	0.27 335	0.16 355	0.09 290	0.12 308	0.11 304	0.13 318	0.12 302

MANE	0.45 377	0.27 367	0.27 314	0.27 355	0.24 369	0.47 372	0.31 374	0.55 383	0.59 369	0.72 387	1.13 406	1.15 398	0.61 388	0.52 381	0.37 369	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.31 382	0.25 375	0.24 374

PSMNet_ROB	0.21 295	0.11 256	0.15 190	0.27 355	0.15 327	0.24 304	0.35 378	0.43 364	0.37 302	0.27 305	0.32 282	0.32 316	0.22 289	0.21 275	0.26 328	0.12 310	0.08 267	0.13 322	0.11 304	0.09 245	0.09 249

ELAS	0.41 372	0.29 373	0.33 335	0.27 355	0.24 369	0.60 383	0.36 379	0.50 377	0.50 351	0.71 385	0.79 390	0.67 385	0.54 381	0.51 379	0.42 379	0.22 373	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.26 378	0.25 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	0.25 336	0.20 345	0.29 325	0.28 358	0.16 337	0.22 286	0.23 311	0.32 285	0.44 334	0.27 305	0.40 330	0.38 339	0.27 320	0.36 359	0.22 289	0.11 286	0.13 340	0.17 349	0.17 355	0.14 330	0.16 352

XQC	0.28 348	0.23 356	0.51 364	0.28 358	0.19 359	0.34 353	0.27 347	0.36 331	0.57 365	0.31 331	0.30 270	0.37 335	0.30 340	0.38 364	0.38 371	0.13 330	0.09 290	0.15 340	0.12 322	0.17 355	0.18 361

PA-Net	0.23 319	0.18 337	0.33 335	0.28 358	0.22 366	0.21 278	0.38 383	0.29 256	0.39 310	0.22 261	0.32 282	0.25 260	0.26 312	0.20 259	0.25 318	0.09 234	0.23 379	0.15 340	0.22 366	0.09 245	0.13 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.32 360	0.24 359	0.48 362	0.28 358	0.27 377	0.29 338	0.30 368	0.34 312	0.49 349	0.35 343	0.39 325	0.46 365	0.34 353	0.34 348	0.35 364	0.23 377	0.25 381	0.26 369	0.28 377	0.23 367	0.21 369

PDISCO_ROB	0.27 345	0.16 316	0.26 308	0.28 358	0.20 362	0.32 344	0.26 340	0.44 366	0.57 365	0.28 316	0.40 330	0.45 361	0.29 336	0.33 345	0.34 363	0.12 310	0.09 290	0.17 349	0.16 348	0.17 355	0.13 316

DispFullNet	0.27 345	0.21 351	0.65 378	0.28 358	0.16 337	0.26 322	0.17 190	0.33 302	0.58 368	0.27 305	0.38 317	0.43 357	0.23 295	0.38 364	0.23 299	0.12 310	0.06 188	0.19 359	0.11 304	0.21 364	0.15 341

ELAS_RVC	0.41 372	0.29 373	0.33 335	0.28 358	0.24 369	0.54 378	0.36 379	0.49 375	0.59 369	0.72 387	0.74 386	0.65 383	0.54 381	0.54 385	0.40 375	0.22 373	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.26 378	0.25 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	0.21 295	0.16 316	0.27 314	0.29 365	0.14 316	0.26 322	0.20 276	0.33 302	0.31 261	0.28 316	0.36 306	0.27 275	0.25 309	0.19 240	0.24 309	0.16 355	0.12 327	0.14 332	0.11 304	0.09 245	0.08 216

CC-Net-ROB	0.28 348	0.31 375	0.36 344	0.29 365	0.15 327	0.25 314	0.19 261	0.45 369	0.33 273	0.39 353	0.37 312	0.39 347	0.31 344	0.27 315	0.26 328	0.24 379	0.19 366	0.30 380	0.23 370	0.18 359	0.15 341

SQANet	0.23 319	0.23 356	0.30 328	0.30 367	0.19 359	0.27 329	0.13 43	0.29 256	0.33 273	0.24 281	0.37 312	0.31 307	0.22 289	0.27 315	0.23 299	0.15 344	0.10 308	0.21 362	0.16 348	0.21 364	0.15 341

FCDSN-DC	0.33 363	0.28 370	0.28 319	0.30 367	0.24 369	0.39 367	0.28 352	0.42 361	0.42 325	0.43 366	0.53 363	0.51 371	0.41 369	0.36 359	0.30 350	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.24 374
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	0.32 360	0.21 351	0.55 369	0.30 367	0.15 327	0.34 353	0.17 190	0.52 379	0.46 342	0.46 371	0.55 366	0.59 377	0.39 362	0.35 354	0.37 369	0.15 344	0.14 347	0.18 357	0.21 363	0.16 348	0.15 341

BEATNet-Init1	0.52 383	0.27 367	0.62 376	0.30 367	0.21 364	0.76 397	0.29 360	0.54 382	0.65 378	0.86 396	0.95 397	2.07 414	0.62 390	0.56 387	0.42 379	0.18 361	0.18 363	0.23 367	0.22 366	0.22 366	0.21 369

PVD	0.39 367	0.20 345	0.39 350	0.31 371	0.22 366	0.29 338	0.43 389	0.52 379	0.96 396	0.55 377	0.79 390	0.53 374	0.59 387	0.52 381	0.38 371	0.19 365	0.14 347	0.17 349	0.14 335	0.24 374	0.31 385

FADE	0.45 377	0.33 377	1.03 401	0.33 372	0.25 375	0.35 361	0.29 360	0.64 390	1.07 397	0.43 366	0.41 340	0.42 353	0.53 380	0.70 393	0.51 390	0.30 382	0.21 378	0.41 386	0.38 386	0.23 367	0.22 371

NCCL2	0.23 319	0.15 309	0.17 245	0.34 373	0.18 357	0.24 304	0.23 311	0.34 312	0.28 241	0.31 331	0.38 317	0.38 339	0.28 328	0.23 297	0.24 309	0.15 344	0.12 327	0.18 357	0.21 363	0.13 318	0.13 316

CSAN	0.29 352	0.24 359	0.27 314	0.34 373	0.19 359	0.33 350	0.42 387	0.37 336	0.50 351	0.38 351	0.40 330	0.44 359	0.33 349	0.28 326	0.30 350	0.20 367	0.16 356	0.19 359	0.19 360	0.14 330	0.15 341

HCRNet	0.16 236	0.24 359	0.12 90	0.35 375	0.11 253	0.15 175	0.17 190	0.26 214	0.22 172	0.19 223	0.24 195	0.21 215	0.14 192	0.15 165	0.13 156	0.11 286	0.07 245	0.11 293	0.10 281	0.09 245	0.07 156

GANetREF_RVC	0.31 358	0.34 378	0.27 314	0.35 375	0.16 337	0.32 344	0.41 384	0.48 373	0.51 358	0.35 343	0.35 303	0.34 325	0.33 349	0.39 367	0.32 358	0.27 381	0.20 369	0.29 378	0.15 346	0.18 359	0.17 359
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 357	0.24 359	0.29 325	0.36 377	0.16 337	0.34 353	0.30 368	0.32 285	0.42 325	0.40 356	0.46 353	0.38 339	0.31 344	0.34 348	0.28 343	0.19 365	0.20 369	0.26 369	0.29 378	0.18 359	0.19 366

Consistency-Raft	0.44 375	0.40 383	0.45 357	0.37 378	0.43 387	0.46 370	0.41 384	0.57 386	0.55 361	0.32 337	0.73 384	0.33 319	0.48 377	0.42 374	0.49 386	0.39 387	0.35 387	0.45 387	0.51 395	0.42 387	0.29 382

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 374	0.39 382	0.54 367	0.40 379	0.20 362	0.64 385	0.32 376	0.53 381	0.72 384	0.71 385	0.72 383	0.61 379	0.54 381	0.51 379	0.46 383	0.20 367	0.19 366	0.29 378	0.30 380	0.23 367	0.18 361

SGM+DAISY	0.56 386	0.57 388	0.65 378	0.40 379	0.54 392	0.66 388	0.49 391	0.56 384	0.45 341	0.66 381	0.69 380	0.67 385	0.56 385	0.63 390	0.56 392	0.59 399	0.48 395	0.50 389	0.50 394	0.52 390	0.58 397

anonymity	0.53 384	0.58 389	0.65 378	0.41 381	0.61 400	0.53 377	0.41 384	0.56 384	0.41 319	0.55 377	0.50 361	0.49 370	0.55 384	0.58 388	0.50 389	0.58 398	0.50 399	0.51 390	0.51 395	0.51 389	0.57 396

NVStereoNet_ROB	0.46 381	0.36 380	0.46 360	0.41 381	0.28 378	0.34 353	0.34 377	0.48 373	0.60 372	0.72 387	0.93 395	0.70 388	0.66 391	0.47 376	0.60 394	0.22 373	0.33 386	0.34 382	0.34 385	0.30 381	0.30 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 367	0.37 381	0.52 365	0.44 383	0.28 378	0.58 380	0.24 320	0.41 356	0.62 374	0.40 356	0.49 357	0.46 365	0.33 349	0.40 371	0.32 358	0.30 382	0.30 385	0.39 384	0.33 383	0.29 380	0.28 381

ACVNet_1	0.44 375	0.49 386	0.60 374	0.45 384	0.28 378	0.49 375	0.27 347	0.57 386	0.72 384	0.62 380	0.58 374	0.74 389	0.49 378	0.50 378	0.35 364	0.26 380	0.24 380	0.39 384	0.29 378	0.31 384	0.24 374

ACVNet-4b	0.39 367	0.53 387	0.55 369	0.45 384	0.24 369	0.47 372	0.18 230	0.49 375	0.64 376	0.42 363	0.45 352	0.60 378	0.27 320	0.34 348	0.24 309	0.33 385	0.14 347	0.48 388	0.42 388	0.30 381	0.26 380

SPS-STEREO	0.57 387	0.58 389	0.65 378	0.45 384	0.55 394	0.62 384	0.44 390	0.62 389	0.50 351	0.68 383	0.64 376	0.66 384	0.57 386	0.61 389	0.60 394	0.62 401	0.47 394	0.51 390	0.49 392	0.55 394	0.58 397
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.40 370	0.40 383	0.53 366	0.46 387	0.30 382	0.65 386	0.24 320	0.46 371	0.68 381	0.41 360	0.49 357	0.48 369	0.42 372	0.39 367	0.31 357	0.32 384	0.28 383	0.37 383	0.30 380	0.32 385	0.29 382

JetBlue	0.71 392	0.45 385	1.14 403	0.51 388	0.47 389	2.02 414	0.64 401	0.75 393	0.70 382	0.69 384	0.77 389	1.22 400	0.83 398	1.03 410	1.01 410	0.40 388	0.28 383	0.33 381	0.33 383	0.30 381	0.34 388

MFMNet_re	0.64 388	0.66 395	0.65 378	0.51 388	0.69 404	0.69 389	0.57 397	0.64 390	0.73 387	0.60 379	0.73 384	0.62 380	0.67 392	0.65 391	0.60 394	0.66 402	0.58 408	0.63 394	0.59 398	0.68 400	0.69 406

SAMSARA	0.40 370	0.28 370	0.33 335	0.55 390	0.39 384	0.82 400	1.23 414	0.47 372	0.51 358	0.36 345	0.35 303	0.55 376	0.39 362	0.38 364	0.39 373	0.15 344	0.20 369	0.15 340	0.14 335	0.23 367	0.20 367

RainbowNet	0.54 385	0.61 391	0.70 390	0.57 391	0.43 387	0.65 386	0.37 382	0.60 388	0.87 393	0.50 373	0.66 377	0.64 381	0.47 376	0.49 377	0.43 382	0.47 393	0.48 395	0.52 392	0.41 387	0.52 390	0.40 392

ACVNet_2	0.66 391	0.66 395	0.68 386	0.63 392	0.41 385	0.71 391	0.49 391	0.96 402	1.39 406	0.89 397	1.09 402	1.04 394	0.73 394	0.54 385	0.47 384	0.43 391	0.40 389	0.53 393	0.44 389	0.47 388	0.35 389

MADNet+	0.75 395	0.71 397	3.70 415	0.66 393	0.41 385	0.98 405	0.97 412	0.69 392	0.73 387	0.52 374	0.57 372	0.64 381	0.68 393	0.86 402	1.01 410	0.34 386	0.36 388	0.28 377	0.23 370	0.36 386	0.31 385

IMH-64-1	0.65 389	0.61 391	0.68 386	0.71 394	0.51 390	0.59 381	0.49 391	0.91 398	0.85 391	0.74 391	1.02 399	0.81 390	0.78 396	0.79 395	0.49 386	0.42 389	0.46 390	0.71 396	0.47 390	0.52 390	0.39 390

IMH-64	0.65 389	0.61 391	0.68 386	0.71 394	0.51 390	0.59 381	0.49 391	0.91 398	0.85 391	0.74 391	1.02 399	0.81 390	0.78 396	0.79 395	0.49 386	0.42 389	0.46 390	0.71 396	0.47 390	0.52 390	0.39 390

IMH	0.71 392	0.64 394	0.68 386	0.76 396	0.54 392	0.69 389	0.54 395	0.98 404	1.10 399	0.82 395	1.09 402	0.89 392	0.88 401	0.87 403	0.52 391	0.44 392	0.50 399	0.75 399	0.51 395	0.56 395	0.41 393

PWCK	0.71 392	0.94 407	0.95 399	0.76 396	0.31 383	0.74 393	0.36 379	0.90 397	0.90 394	0.96 400	0.75 388	0.95 393	0.61 388	0.87 403	0.66 397	0.72 403	0.46 390	0.75 399	0.49 392	0.69 402	0.44 394

TorneroNet-64	0.76 396	0.72 398	0.74 391	0.78 398	0.58 398	0.91 404	0.56 396	0.84 396	1.29 403	0.66 381	0.90 393	1.40 406	0.75 395	0.85 401	0.67 400	0.49 394	0.46 390	0.72 398	0.59 398	0.67 399	0.53 395

LVE	0.83 400	0.85 404	0.85 397	0.80 399	0.56 395	1.04 410	0.65 402	1.05 407	1.47 409	0.96 400	1.22 410	1.10 397	0.85 399	0.83 398	0.71 402	0.49 394	0.55 405	0.76 401	0.60 400	0.65 397	0.59 402

Dean	0.87 401	0.86 405	0.79 394	0.81 400	0.56 395	0.90 401	0.63 399	1.15 412	1.73 412	1.15 407	1.15 407	1.31 403	0.99 405	0.81 397	0.81 406	0.57 397	0.56 406	0.77 402	0.64 401	0.66 398	0.58 397

TorneroNet	0.82 399	0.74 399	0.81 396	0.84 401	0.63 401	0.99 406	0.63 399	0.96 402	1.16 400	0.80 394	1.11 404	1.36 405	0.86 400	0.93 406	0.80 405	0.56 396	0.49 397	0.78 403	0.66 402	0.73 405	0.63 405

WAO-7	0.79 397	0.78 400	0.54 367	0.85 402	0.67 403	0.74 393	0.68 405	1.05 407	1.32 404	0.90 398	1.20 409	1.04 394	0.92 402	0.69 392	0.66 397	0.60 400	0.62 409	0.67 395	0.68 403	0.64 396	0.58 397

WAO-6	0.81 398	0.80 401	0.62 376	0.86 403	0.63 401	0.76 397	0.58 398	0.98 404	1.54 411	0.90 398	0.96 398	1.07 396	1.03 406	0.70 393	0.66 397	0.72 403	0.49 397	0.90 406	0.71 404	0.68 400	0.58 397

UNDER WATER-64	0.95 404	0.94 407	1.43 407	0.87 404	0.56 395	1.18 413	0.87 409	0.77 394	0.94 395	1.04 403	0.85 392	1.58 411	1.21 412	0.94 407	0.96 408	0.87 409	0.57 407	1.03 409	0.88 410	0.78 407	0.73 407

JetRed	1.62 411	1.46 415	2.98 411	0.92 405	1.21 414	4.99 416	1.53 416	1.27 414	1.39 406	1.83 413	1.74 415	1.60 412	0.95 403	1.41 413	2.45 416	0.90 411	1.60 416	0.93 407	0.90 411	1.35 414	0.99 414

WAO-8	0.91 402	0.81 402	0.65 378	0.94 406	0.69 404	0.90 401	0.67 403	1.07 409	1.83 414	1.06 405	1.45 412	1.30 401	1.07 407	0.84 399	0.78 403	0.74 405	0.53 402	0.86 404	0.75 405	0.69 402	0.62 403

Venus	0.91 402	0.81 402	0.65 378	0.94 406	0.69 404	0.90 401	0.67 403	1.07 409	1.83 414	1.06 405	1.45 412	1.30 401	1.07 407	0.84 399	0.78 403	0.74 405	0.53 402	0.86 404	0.75 405	0.69 402	0.62 403

UNDER WATER	0.97 405	0.97 409	1.42 406	0.99 408	0.70 407	1.12 412	0.84 408	0.80 395	1.08 398	1.01 402	0.90 393	1.55 410	1.22 413	1.03 410	1.00 409	0.78 407	0.53 402	1.02 408	0.87 409	0.80 408	0.74 408

HanzoNet	1.29 410	1.26 414	1.19 404	1.12 409	0.85 409	1.02 409	0.83 407	1.03 406	1.48 410	1.64 412	1.61 414	2.50 416	1.72 414	1.61 414	1.61 413	1.26 414	0.80 413	1.31 414	1.01 412	1.02 412	0.86 412

notaker	0.97 405	1.11 410	0.98 400	1.13 410	0.81 408	0.73 392	0.68 405	0.93 400	1.16 400	1.18 409	1.18 408	1.41 407	1.16 411	1.08 412	0.69 401	0.81 408	0.64 410	1.17 411	0.79 407	0.98 410	0.80 411

DPSimNet_ROB	1.11 409	1.23 413	0.78 392	1.13 410	0.88 411	1.10 411	1.13 413	1.16 413	1.23 402	1.43 411	1.02 399	1.41 407	1.10 410	0.90 405	1.60 412	1.46 416	0.51 401	1.21 413	1.03 413	0.90 409	1.01 415

SPstereo	13.84 428	0.93 406	1.50 408	1.22 412	0.88 411	28.82 431	48.26 431	26.77 438	29.54 437	22.37 436	22.60 435	23.23 436	24.68 436	24.53 436	15.06 428	0.88 410	0.69 411	1.83 417	1.60 417	0.74 406	0.77 410

ktn	1.01 407	1.21 412	0.80 395	1.23 413	0.86 410	1.01 408	0.87 409	0.94 401	1.39 406	1.04 403	1.12 405	1.15 398	1.07 407	0.94 407	0.59 393	1.28 415	0.71 412	1.38 415	0.83 408	1.02 412	0.75 409

KSHMR	1.09 408	1.17 411	0.88 398	1.25 414	1.00 413	0.99 406	0.96 411	1.13 411	1.37 405	1.16 408	1.29 411	1.41 407	0.96 404	1.01 409	0.92 407	1.03 412	1.08 414	1.20 412	1.03 413	1.01 411	0.97 413

ASD4	3.54 414	3.38 418	2.05 410	1.72 415	2.51 418	9.03 420	17.71 421	2.25 415	5.51 418	2.46 415	2.81 417	2.03 413	3.36 416	2.73 416	5.06 417	1.22 413	1.34 415	1.13 410	1.33 415	1.68 415	1.49 417

MADNet++	1.95 412	1.75 416	1.59 409	1.82 416	1.69 416	2.33 415	1.40 415	2.35 416	2.09 416	2.57 416	2.36 416	2.24 415	2.17 415	2.28 415	2.34 415	1.87 417	1.66 417	1.54 416	1.34 416	1.92 416	1.77 418

tt	4.67 415	0.06 19	3.55 414	2.02 417	1.55 415	10.25 421	16.71 420	8.91 424	5.03 417	1.31 410	0.94 396	4.71 417	4.76 417	3.33 417	5.87 419	6.06 424	10.30 428	1.88 418	2.11 419	2.75 417	1.21 416

xxxxx1	7.79 416	5.02 421	7.31 418	3.12 418	3.85 419	16.35 424	22.88 422	5.86 421	8.69 420	7.97 420	8.54 418	9.12 422	8.27 420	10.18 422	10.92 420	2.42 418	2.45 419	3.56 421	12.37 425	3.77 418	3.06 420

tt_ll	7.79 416	5.02 421	7.31 418	3.12 418	3.85 419	16.35 424	22.88 422	5.86 421	8.69 420	7.97 420	8.54 418	9.12 422	8.27 420	10.18 422	10.92 420	2.42 418	2.45 419	3.56 421	12.37 425	3.77 418	3.06 420

ff	7.79 416	5.02 421	7.31 418	3.12 418	3.85 419	16.35 424	22.88 422	5.86 421	8.69 420	7.97 420	8.54 418	9.12 422	8.27 420	10.18 422	10.92 420	2.42 418	2.45 419	3.56 421	12.37 425	3.77 418	3.06 420

PML	8.91 422	9.34 427	6.13 416	5.35 421	6.41 422	14.99 423	23.38 427	5.27 417	6.83 419	18.04 428	28.19 437	7.67 420	6.83 419	7.85 421	5.75 418	5.35 423	1.83 418	5.95 427	1.93 418	8.64 425	2.52 419

DGTPSM_ROB	8.06 420	4.48 419	8.63 424	5.35 421	10.72 424	8.32 418	22.97 425	5.46 418	13.35 424	5.12 418	9.92 421	5.08 418	10.40 423	5.52 419	12.58 423	3.79 421	8.00 423	3.50 419	7.02 422	3.83 421	7.14 424

DPSMNet_ROB	8.06 420	4.48 419	8.63 424	5.37 423	10.74 425	8.32 418	22.98 426	5.46 418	13.36 425	5.12 418	9.92 421	5.08 418	10.40 423	5.53 420	12.58 423	3.80 422	8.00 423	3.50 419	7.02 422	3.83 421	7.14 424

Anonymous_1	10.96 425	7.92 424	7.46 421	10.33 424	10.06 423	18.65 428	26.34 428	11.06 425	13.44 426	9.40 423	10.05 423	9.67 425	11.23 425	10.73 425	12.72 425	6.42 425	8.38 425	5.77 424	10.61 424	12.12 426	6.77 423

DPSM_ROB	11.15 426	8.58 425	8.00 422	10.88 425	11.58 426	19.10 429	26.71 429	12.05 426	14.07 427	10.36 424	10.84 424	10.33 426	11.86 426	11.70 426	13.54 426	6.99 426	8.79 426	5.89 425	6.95 420	7.29 423	7.42 426

DPSM	11.15 426	8.58 425	8.00 422	10.88 425	11.58 426	19.10 429	26.71 429	12.05 426	14.07 427	10.36 424	10.84 424	10.33 426	11.86 426	11.70 426	13.54 426	6.99 426	8.79 426	5.89 425	6.95 420	7.29 423	7.42 426

HaxPig	15.71 429	18.52 435	19.18 432	16.89 427	15.89 429	7.73 417	7.60 417	13.31 428	10.82 423	15.42 427	14.91 426	15.98 428	14.92 428	15.58 428	15.98 429	18.95 434	16.73 429	19.46 434	18.08 434	19.26 434	19.05 435

LRCNet_RVC	10.62 424	13.42 428	7.30 417	18.92 428	2.07 417	0.33 350	0.30 368	5.59 420	0.48 344	13.03 426	17.94 427	8.87 421	5.65 418	4.79 418	1.89 414	23.51 435	2.73 422	27.55 436	25.71 436	16.07 433	16.33 434

MEDIAN_ROB	20.38 430	24.04 436	23.31 434	21.23 429	21.71 430	10.40 422	7.92 418	17.64 429	15.50 429	20.12 429	19.70 428	20.34 429	20.32 429	21.19 429	21.13 430	23.81 436	21.81 436	24.98 435	23.76 435	24.71 435	23.93 436

MyStereo03	22.45 432	17.33 430	16.21 428	21.95 430	23.27 431	38.32 432	53.79 433	24.21 432	28.46 433	20.87 433	21.85 432	20.80 430	23.87 430	23.46 431	27.40 434	14.08 429	17.71 433	11.82 428	14.03 430	14.65 427	14.89 428

MyStereo02	22.45 432	17.33 430	16.21 428	21.95 430	23.27 431	38.32 432	53.79 433	24.21 432	28.46 433	20.87 433	21.85 432	20.80 430	23.87 430	23.46 431	27.40 434	14.08 429	17.71 433	11.82 428	14.03 430	14.65 427	14.89 428

MyStereo	22.45 432	17.33 430	16.21 428	21.95 430	23.27 431	38.32 432	53.79 433	24.21 432	28.46 433	20.87 433	21.85 432	20.80 430	23.87 430	23.46 431	27.40 434	14.08 429	17.71 433	11.82 428	14.03 430	14.65 427	14.89 428

CasAABBNet	22.42 431	17.33 430	16.01 426	22.01 433	23.28 434	38.32 432	53.80 436	24.14 431	28.41 432	20.60 430	21.77 430	20.89 434	23.91 434	23.43 430	27.36 432	14.07 428	17.69 431	11.83 432	14.01 429	14.67 430	14.95 432

Selective-RAFT-Error	22.47 435	17.37 434	16.09 427	22.06 434	23.34 435	38.39 436	53.83 437	24.29 436	28.47 436	20.74 431	21.83 431	20.81 433	23.90 433	23.54 435	27.53 437	14.08 429	17.69 431	11.82 428	14.00 428	14.69 431	15.00 433

LSM0	22.87 436	17.28 429	18.96 431	22.19 435	29.04 437	38.42 437	53.71 432	24.28 435	28.31 431	20.78 432	21.00 429	21.43 435	24.16 435	23.50 434	27.39 433	14.09 433	17.38 430	11.84 433	14.04 433	14.73 432	14.89 428

AVERAGE_ROB	24.90 437	29.20 437	28.14 435	24.89 436	24.64 436	17.75 427	11.12 419	21.45 430	19.93 430	25.12 437	24.46 436	25.12 437	25.46 437	24.69 437	22.83 431	29.76 437	27.13 437	28.97 437	27.95 437	29.91 436	29.47 437

test_example2	98.32 438	94.13 438	45.89 436	96.35 437	109.85 438	88.61 438	95.45 438	25.75 437	94.37 438	130.00 438	126.06 438	58.17 438	74.63 438	88.51 438	79.96 438	150.23 438	221.02 438	77.62 438	99.10 438	113.75 438	96.94 438

DLNR_Zeroshot_test	10.40 423	1.82 417	19.49 433	120.77 438	13.11 428	0.06 2	0.13 43	0.23 172	0.10 7	0.07 2	0.10 37	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.13 330	0.04 2	0.06 31	0.04 8	51.54 437	0.04 7

Low-res two-view benchmark