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	0.07 1	0.06 19	0.08 11	0.17 115	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

AEACV	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.13 300	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

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 2	0.17 115	0.08 47	0.10 56	0.13 43	0.12 4	0.09 2	0.09 15	0.10 38	0.08 25	0.06 6	0.09 10	0.08 11	0.08 190	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.04 7

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 74	0.06 6	0.12 101	0.08 11	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

AFF-stereo	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.07 18	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.09 2	0.10 40	0.12 61	0.09 37	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 161	0.04 1	0.03 1

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

DLNR_Zeroshot_test	10.40 421	1.82 416	19.49 431	120.77 436	13.11 426	0.06 2	0.13 43	0.23 173	0.10 7	0.07 2	0.10 38	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.13 331	0.04 2	0.06 31	0.04 8	51.54 435	0.04 7

HH	0.09 11	0.06 19	0.13 128	0.17 115	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	0.13 128	0.17 115	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

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 67	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1

MC-Stereo	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 115	0.06 2	0.10 56	0.14 69	0.12 4	0.10 7	0.09 15	0.12 61	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

iRaft-Stereo_20w	0.09 11	0.05 6	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.10 7	0.11 59	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

RAFT-345	0.11 80	0.07 69	0.15 191	0.16 68	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.15 26	0.10 7	0.11 59	0.36 306	0.09 37	0.09 67	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.04 1	0.05 51

CRE-IMP	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.10 56	0.12 21	0.18 96	0.10 7	0.14 124	0.13 71	0.13 112	0.12 138	0.12 101	0.11 85	0.07 141	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.08 217

XX-Stereo	0.09 11	0.05 6	0.08 11	0.17 115	0.09 131	0.15 175	0.12 21	0.20 123	0.10 7	0.10 40	0.14 80	0.07 17	0.06 6	0.12 101	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

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 71	0.09 37	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.08 190	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
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

MIF-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.08 11	0.18 182	0.08 47	0.13 129	0.11 11	0.12 4	0.11 17	0.10 40	0.12 61	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

STrans-v2	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.18 182	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.21 140	0.11 17	0.11 59	0.15 94	0.12 89	0.10 88	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

SST-Stereo	0.10 50	0.07 69	0.15 191	0.18 182	0.09 131	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.11 17	0.15 148	0.17 120	0.13 112	0.12 138	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.05 51

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 83	0.17 120	0.14 127	0.10 88	0.12 101	0.11 85	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.05 31	0.08 198	0.07 157

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 71	0.10 58	0.07 31	0.13 133	0.10 49	0.15 345	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 155	0.06 98

R-Stereo Train	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 173	0.11 17	0.12 83	0.19 148	0.11 74	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	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 173	0.11 17	0.12 83	0.19 148	0.11 74	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
MyStereo06	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.18 231	0.19 116	0.12 25	0.12 83	0.08 17	0.07 17	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.06 101	0.06 98

ff7	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	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

IGEVStereo-DCA	0.09 11	0.06 19	0.11 70	0.15 38	0.10 216	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

ffff	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	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

11t	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	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

anonymousdsp	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	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

ProNet	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.17 115	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

CroCo-Stereo Lap2	0.09 11	0.09 190	0.08 11	0.22 304	0.09 131	0.09 35	0.19 262	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.10 38	0.05 1	0.05 2	0.08 6	0.08 11	0.06 54	0.06 189	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.05 51

ccc-4	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	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

IGEV-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	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
KYRaft	0.11 80	0.07 69	0.10 44	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.15 115	0.22 156	0.12 25	0.13 104	0.16 102	0.20 210	0.10 88	0.12 101	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.06 101	0.16 352

DeepStereo_RVC	0.11 80	0.08 140	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 104	0.14 80	0.12 89	0.12 138	0.12 101	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 217

RAFT-RH_RVC	0.11 80	0.06 19	0.14 154	0.16 68	0.09 131	0.12 104	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 104	0.41 340	0.11 74	0.10 88	0.13 133	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.05 31	0.04 1	0.06 98

CroCo-Stereo	0.09 11	0.08 140	0.08 11	0.22 304	0.09 131	0.09 35	0.19 262	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
iRaftStereo_RVC	0.10 50	0.07 69	0.09 28	0.17 115	0.09 131	0.11 82	0.17 191	0.18 96	0.12 25	0.09 15	0.12 61	0.10 58	0.07 31	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.04 1	0.04 7

ARAFT	0.12 135	0.08 140	0.17 246	0.19 227	0.09 131	0.14 153	0.18 231	0.20 123	0.12 25	0.12 83	0.13 71	0.14 127	0.11 109	0.15 166	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.10 267	0.09 250	0.05 40	0.04 7

test croco	0.10 50	0.08 140	0.10 44	0.19 227	0.09 131	0.10 56	0.15 115	0.14 15	0.13 41	0.13 104	0.15 94	0.09 37	0.12 138	0.13 133	0.12 127	0.07 141	0.05 106	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.06 98

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	0.12 101	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

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 38	0.10 58	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

knoymous	0.11 80	0.05 6	0.12 90	0.13 6	0.07 18	0.15 175	0.14 69	0.19 116	0.13 41	0.11 59	0.17 120	0.13 112	0.09 67	0.13 133	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 198	0.07 157

Patchmatch Stereo++	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157
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
AAGNet	0.11 80	0.07 69	0.16 221	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.13 43	0.18 96	0.13 41	0.16 173	0.21 173	0.13 112	0.14 193	0.11 45	0.14 185	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.05 51

PSM-adaLoss	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

PSM-AAD	0.11 80	0.07 69	0.10 44	0.19 227	0.09 131	0.10 56	0.15 115	0.20 123	0.13 41	0.12 83	0.14 80	0.18 192	0.11 109	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.14 333

ROB_FTStereo_v2	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

ROB_FTStereo	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

HUI-Stereo	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

iGMRVC	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

iRAFT	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

RAFT-IKP	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

Prome-Stereo	0.11 80	0.06 19	0.10 44	0.18 182	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.22 156	0.13 41	0.12 83	0.17 120	0.13 112	0.08 49	0.12 101	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.09 250

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 59	0.12 61	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

test_xeample3	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.09 131	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

MIM_Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.07 18	0.06 2	0.12 21	0.20 123	0.14 58	0.13 104	0.13 71	0.09 37	0.05 2	0.12 101	0.08 11	0.05 2	0.06 189	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.05 51

CASnet	0.09 11	0.09 190	0.09 28	0.19 227	0.06 2	0.07 16	0.11 11	0.18 96	0.14 58	0.11 59	0.10 38	0.09 37	0.07 31	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.10 267	0.08 211	0.05 40	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.10 50	0.10 237	0.15 191	0.18 182	0.08 47	0.15 175	0.09 3	0.17 72	0.14 58	0.14 124	0.10 38	0.09 37	0.07 31	0.16 197	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.10 267	0.07 161	0.06 101	0.05 51

riskmin	0.11 80	0.06 19	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.14 153	0.14 69	0.18 96	0.14 58	0.11 59	0.14 80	0.16 162	0.11 109	0.14 148	0.12 127	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 198	0.08 217

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 38	0.08 25	0.07 31	0.12 101	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

ACRE	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.14 58	0.14 124	0.10 38	0.16 162	0.09 67	0.16 197	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

AnonymousM	0.09 11	0.05 6	0.10 44	0.14 13	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.19 116	0.14 58	0.13 104	0.11 53	0.09 37	0.08 49	0.13 133	0.10 49	0.08 190	0.05 106	0.08 162	0.05 31	0.05 40	0.05 51

rafts_anoy	0.11 80	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.13 104	0.13 71	0.12 89	0.10 88	0.11 45	0.12 127	0.07 141	0.04 2	0.09 226	0.11 305	0.07 155	0.06 98

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 80	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
sCroCo_RVC	0.12 135	0.09 190	0.23 299	0.24 328	0.11 254	0.19 253	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.10 40	0.13 71	0.12 89	0.07 31	0.14 148	0.11 85	0.08 190	0.08 268	0.08 162	0.08 211	0.05 40	0.07 157

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.06 2	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.14 58	0.09 15	0.10 38	0.08 25	0.09 67	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.03 1

MyStereo07	0.10 50	0.07 69	0.10 44	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.18 231	0.15 26	0.15 69	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.07 31	0.12 101	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.06 98

mmm	0.14 186	0.08 140	0.17 246	0.17 115	0.09 131	0.17 218	0.18 231	0.21 140	0.15 69	0.15 148	0.23 188	0.21 216	0.16 226	0.16 197	0.17 233	0.08 190	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157

11t1	0.12 135	0.06 19	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.17 218	0.15 115	0.18 96	0.15 69	0.15 148	0.15 94	0.16 162	0.16 226	0.15 166	0.13 157	0.08 190	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 198	0.07 157

rrr	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.10 216	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

Any-RAFT	0.10 50	0.05 6	0.09 28	0.14 13	0.07 18	0.13 129	0.14 69	0.21 140	0.15 69	0.11 59	0.12 61	0.12 89	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.07 141	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

4D-IteraStereo	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.18 182	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.10 40	0.11 53	0.10 58	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.03 1	0.08 162	0.07 161	0.06 101	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 89	0.09 67	0.15 166	0.10 49	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

CIPLG	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.14 124	0.11 53	0.16 162	0.09 67	0.16 197	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

IPLG	0.10 50	0.07 69	0.15 191	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.20 123	0.15 69	0.12 83	0.17 120	0.07 17	0.07 31	0.14 148	0.13 157	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

IPLGR_C	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.14 124	0.10 38	0.16 162	0.09 67	0.16 197	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

test-3	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 115	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	0.17 115	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

LCNet	0.11 80	0.07 69	0.09 28	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.15 115	0.21 140	0.15 69	0.11 59	0.15 94	0.16 162	0.11 109	0.12 101	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.15 341

TransformOpticalFlow	0.10 50	0.08 140	0.13 128	0.18 182	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.19 116	0.15 69	0.12 83	0.17 120	0.11 74	0.11 109	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.05 51

NRIStereo	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.18 182	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.16 42	0.15 69	0.12 83	0.14 80	0.13 112	0.12 138	0.13 133	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.07 157

cross-raft	0.10 50	0.09 190	0.09 28	0.19 227	0.07 18	0.11 82	0.25 334	0.13 9	0.15 69	0.08 5	0.11 53	0.12 89	0.10 88	0.09 10	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

s12784h	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.15 38	0.05 1	0.16 199	0.18 231	0.15 26	0.15 69	0.10 40	0.11 53	0.11 74	0.11 109	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

RALAANet	0.11 80	0.08 140	0.10 44	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.10 6	0.20 123	0.15 69	0.14 124	0.13 71	0.16 162	0.09 67	0.12 101	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

ACVNet-DCA	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.23 173	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	0.07 157

1test111	0.11 80	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.23 173	0.16 87	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.15 166	0.16 222	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.07 157

StereoIM	0.09 11	0.09 190	0.08 11	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.10 6	0.16 42	0.16 87	0.09 15	0.11 53	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 157	0.07 141	0.06 189	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.04 7

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

TestStereo1	0.13 157	0.08 140	0.08 11	0.19 227	0.08 47	0.18 233	0.29 360	0.23 173	0.16 87	0.17 185	0.20 159	0.16 162	0.10 88	0.12 101	0.13 157	0.06 54	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

qqq	0.13 157	0.09 190	0.15 191	0.16 68	0.08 47	0.13 129	0.15 115	0.23 173	0.16 87	0.15 148	0.19 148	0.16 162	0.16 226	0.15 166	0.16 222	0.07 141	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.07 157

RAFT_CTSACE	0.12 135	0.09 190	0.10 44	0.22 304	0.08 47	0.12 104	0.24 321	0.18 96	0.16 87	0.20 241	0.27 247	0.13 112	0.07 31	0.13 133	0.09 19	0.05 2	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.04 1	0.04 7

SA-5K	0.13 157	0.08 140	0.08 11	0.19 227	0.08 47	0.18 233	0.29 360	0.23 173	0.16 87	0.17 185	0.20 159	0.16 162	0.10 88	0.12 101	0.13 157	0.06 54	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

RAFT_R40	0.11 80	0.07 69	0.14 154	0.18 182	0.09 131	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.16 87	0.14 124	0.18 142	0.15 151	0.12 138	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.05 51

GMM-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.10 44	0.18 182	0.09 131	0.08 23	0.15 115	0.23 173	0.16 87	0.11 59	0.15 94	0.13 112	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.09 250

raftrobust	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.09 35	0.10 6	0.18 96	0.16 87	0.10 40	0.09 23	0.12 89	0.07 31	0.12 101	0.10 49	0.08 190	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51

DIP-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.14 154	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.09 3	0.16 42	0.16 87	0.11 59	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.15 166	0.13 157	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
DCRE	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.16 68	0.11 254	0.11 82	0.17 191	0.18 96	0.17 99	0.11 59	0.18 142	0.10 58	0.10 88	0.15 166	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.04 7

Anonymous_2	0.22 305	0.17 328	0.28 320	0.15 38	0.16 338	0.32 344	0.22 302	0.22 156	0.17 99	0.23 274	0.24 196	0.26 269	0.27 321	0.27 316	0.23 300	0.22 373	0.25 380	0.17 349	0.17 355	0.17 356	0.17 359

DisPM	0.11 80	0.07 69	0.12 90	0.16 68	0.09 131	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.17 99	0.14 124	0.20 159	0.12 89	0.10 88	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.11 292

test_4	0.10 50	0.10 237	0.08 11	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.22 302	0.15 26	0.17 99	0.12 83	0.18 142	0.12 89	0.09 67	0.08 6	0.11 85	0.04 1	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.04 1	0.03 1

GMOStereo	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

error version	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

test-v	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

HHNet	0.11 80	0.06 19	0.16 221	0.15 38	0.14 317	0.07 16	0.13 43	0.20 123	0.17 99	0.14 124	0.25 225	0.11 74	0.08 49	0.13 133	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.09 250

IIG-Stereo	0.11 80	0.06 19	0.13 128	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.12 21	0.22 156	0.17 99	0.14 124	0.17 120	0.11 74	0.12 138	0.12 101	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

PSM-softLoss	0.12 135	0.07 69	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.08 23	0.13 43	0.24 190	0.17 99	0.14 124	0.19 148	0.13 112	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.12 303

KMStereo	0.12 135	0.07 69	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.08 23	0.13 43	0.24 190	0.17 99	0.14 124	0.19 148	0.13 112	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.12 303

ASMatch	0.11 80	0.06 19	0.13 128	0.16 68	0.10 216	0.07 16	0.14 69	0.17 72	0.17 99	0.12 83	0.16 102	0.16 162	0.10 88	0.13 133	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.08 217

GrayStereo	0.11 80	0.06 19	0.11 70	0.19 227	0.09 131	0.09 35	0.16 170	0.18 96	0.17 99	0.14 124	0.17 120	0.17 181	0.11 109	0.12 101	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.10 269

Pruner-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.17 99	0.13 104	0.19 148	0.13 112	0.09 67	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.08 217

test-2	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

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 61	0.10 58	0.09 67	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 38	0.12 89	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.15 175	0.16 170	0.18 96	0.18 116	0.10 40	0.09 23	0.09 37	0.08 49	0.11 45	0.12 127	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.07 155	0.06 98

xx1	0.11 80	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.16 42	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.16 162	0.16 226	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.07 157

cc1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	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

MIF-Stereo (partial)	0.11 80	0.06 19	0.10 44	0.19 227	0.10 216	0.10 56	0.11 11	0.17 72	0.18 116	0.14 124	0.16 102	0.09 37	0.11 109	0.12 101	0.12 127	0.08 190	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.07 157

Sa-1000	0.12 135	0.08 140	0.08 11	0.18 182	0.08 47	0.14 153	0.22 302	0.22 156	0.18 116	0.15 148	0.20 159	0.17 181	0.11 109	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.05 106	0.09 226	0.09 250	0.05 40	0.05 51

SA	0.12 135	0.09 190	0.08 11	0.18 182	0.08 47	0.12 104	0.24 321	0.23 173	0.18 116	0.17 185	0.27 247	0.14 127	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.08 211	0.05 40	0.04 7

TRStereo	0.09 11	0.05 6	0.12 90	0.15 38	0.12 283	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	0.07 161	0.04 1	0.04 7

FTStereo	0.12 135	0.06 19	0.14 154	0.18 182	0.09 131	0.07 16	0.15 115	0.21 140	0.18 116	0.12 83	0.24 196	0.12 89	0.12 138	0.13 133	0.13 157	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.10 269

test-1	0.10 50	0.07 69	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.11 82	0.24 321	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

BEATNet_4x	0.12 135	0.08 140	0.14 154	0.18 182	0.07 18	0.15 175	0.07 1	0.22 156	0.18 116	0.16 173	0.19 148	0.18 192	0.14 193	0.16 197	0.15 208	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

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	0.13 104	0.16 102	0.14 127	0.11 109	0.15 166	0.13 157	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
DN-CSS_ROB	0.13 157	0.13 292	0.16 221	0.18 182	0.10 216	0.16 199	0.08 2	0.22 156	0.18 116	0.17 185	0.22 182	0.13 112	0.13 170	0.12 101	0.13 157	0.05 2	0.05 106	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.06 98

AE-Stereo	0.10 50	0.08 140	0.10 44	0.18 182	0.09 131	0.10 56	0.15 115	0.14 15	0.19 128	0.09 15	0.14 80	0.12 89	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.06 189	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

DualNet	0.13 157	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.10 18	0.20 262	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.06 98

ffm	0.12 135	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.06 98

ff1	0.13 157	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.14 148	0.20 262	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.06 98

tt1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.12 104	0.16 170	0.15 26	0.19 128	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

CASS	0.13 157	0.12 271	0.11 70	0.23 323	0.09 131	0.15 175	0.17 191	0.18 96	0.19 128	0.17 185	0.18 142	0.15 151	0.15 206	0.14 148	0.14 185	0.09 235	0.06 189	0.10 267	0.08 211	0.09 246	0.07 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 191	0.18 96	0.19 128	0.13 104	0.16 102	0.09 37	0.14 193	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

ADStereo(finetuned)	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.13 104	0.17 120	0.10 58	0.12 138	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

BUS	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.22 304	0.10 216	0.19 253	0.14 69	0.34 313	0.19 128	0.17 185	0.22 182	0.16 162	0.13 170	0.15 166	0.13 157	0.08 190	0.06 189	0.10 267	0.09 250	0.07 155	0.07 157

BSDual-CNN	0.15 219	0.09 190	0.14 154	0.22 304	0.10 216	0.14 153	0.15 115	0.34 313	0.19 128	0.17 185	0.22 182	0.25 261	0.16 226	0.15 166	0.14 185	0.08 190	0.06 189	0.10 267	0.09 250	0.07 155	0.07 157

psmg	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.17 115	0.10 216	0.15 175	0.17 191	0.29 257	0.19 128	0.17 185	0.21 173	0.25 261	0.16 226	0.15 166	0.14 185	0.08 190	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.06 98

NF-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.10 56	0.14 69	0.23 173	0.19 128	0.12 83	0.17 120	0.12 89	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 303

OCTAStereo	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.10 56	0.14 69	0.23 173	0.19 128	0.12 83	0.17 120	0.12 89	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 303

RE-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.10 56	0.14 69	0.23 173	0.19 128	0.12 83	0.17 120	0.12 89	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 303

TVStereo	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.10 56	0.14 69	0.23 173	0.19 128	0.12 83	0.17 120	0.12 89	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 303

RAFT	0.13 157	0.09 190	0.11 70	0.18 182	0.08 47	0.15 175	0.24 321	0.20 123	0.19 128	0.21 249	0.21 173	0.17 181	0.12 138	0.16 197	0.09 19	0.06 54	0.07 246	0.10 267	0.09 250	0.05 40	0.05 51

LMCR-Stereo	0.15 219	0.08 140	0.13 128	0.21 291	0.09 131	0.17 218	0.20 277	0.27 233	0.19 128	0.24 282	0.24 196	0.23 245	0.17 245	0.20 260	0.17 233	0.07 141	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.10 273	0.08 217

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	0.19 128	0.11 59	0.15 94	0.10 58	0.06 6	0.12 101	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

Anonymous	0.14 186	0.10 237	0.24 302	0.22 304	0.13 300	0.18 233	0.22 302	0.20 123	0.19 128	0.14 124	0.12 61	0.11 74	0.13 170	0.16 197	0.13 157	0.08 190	0.07 246	0.08 162	0.08 211	0.12 302	0.10 269

DCANet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.13 104	0.17 120	0.10 58	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

xxxx	0.15 219	0.07 69	0.14 154	0.14 13	0.08 47	0.23 300	0.18 231	0.31 277	0.19 128	0.14 124	0.28 256	0.22 233	0.14 193	0.15 166	0.26 328	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.07 157

StereoVision	0.13 157	0.12 271	0.09 28	0.24 328	0.10 216	0.15 175	0.21 293	0.21 140	0.20 149	0.12 83	0.24 196	0.10 58	0.10 88	0.16 197	0.10 49	0.09 235	0.11 318	0.12 309	0.12 323	0.06 101	0.05 51

fff	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 191	0.16 42	0.20 149	0.13 104	0.16 102	0.10 58	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

x	0.13 157	0.07 69	0.14 154	0.14 13	0.08 47	0.18 233	0.14 69	0.22 156	0.20 149	0.15 148	0.19 148	0.19 200	0.17 245	0.18 230	0.18 247	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 157

CRFU-Net	0.16 237	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.09 131	0.19 253	0.14 69	0.26 215	0.20 149	0.28 317	0.27 247	0.29 290	0.17 245	0.19 241	0.17 233	0.09 235	0.09 291	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.08 217

GANet-ADL	0.13 157	0.07 69	0.15 191	0.17 115	0.10 216	0.18 233	0.15 115	0.30 271	0.20 149	0.13 104	0.18 142	0.19 200	0.12 138	0.16 197	0.13 157	0.08 190	0.06 189	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.08 217

PFNet	0.12 135	0.06 19	0.17 246	0.17 115	0.08 47	0.09 35	0.15 115	0.26 215	0.20 149	0.16 173	0.16 102	0.14 127	0.11 109	0.12 101	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

raft+_RVC	0.11 80	0.07 69	0.09 28	0.16 68	0.07 18	0.10 56	0.11 11	0.24 190	0.20 149	0.12 83	0.15 94	0.12 89	0.08 49	0.12 101	0.13 157	0.07 141	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

csc	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 191	0.16 42	0.20 149	0.13 104	0.16 102	0.10 58	0.11 109	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	0.17 191	0.16 42	0.20 149	0.13 104	0.16 102	0.10 58	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

222	0.16 237	0.07 69	0.14 154	0.14 13	0.08 47	0.24 305	0.18 231	0.30 271	0.20 149	0.17 185	0.28 256	0.17 181	0.16 226	0.15 166	0.40 375	0.10 266	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 217

test_xeample	0.15 219	0.06 19	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.21 279	0.20 277	0.28 247	0.20 149	0.16 173	0.29 267	0.19 200	0.16 226	0.15 166	0.26 328	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.07 157

RAFT + AFF	0.13 157	0.07 69	0.20 280	0.20 267	0.10 216	0.14 153	0.24 321	0.26 215	0.20 149	0.11 59	0.10 38	0.12 89	0.10 88	0.15 166	0.12 127	0.07 141	0.06 189	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.08 217

RASNet	0.14 186	0.07 69	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.18 233	0.14 69	0.29 257	0.20 149	0.17 185	0.25 225	0.21 216	0.18 254	0.20 260	0.19 256	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.08 211	0.06 101	0.06 98

EKT-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.14 154	0.15 38	0.10 216	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.21 162	0.11 59	0.08 17	0.12 89	0.09 67	0.11 45	0.12 127	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.06 86	0.08 198	0.07 157

iRaft-Stereo_5w	0.12 135	0.09 190	0.12 90	0.19 227	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 140	0.21 162	0.19 224	0.14 80	0.11 74	0.09 67	0.20 260	0.16 222	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.06 98

test_3	0.10 50	0.09 190	0.10 44	0.20 267	0.08 47	0.13 129	0.26 340	0.14 15	0.21 162	0.10 40	0.10 38	0.09 37	0.09 67	0.08 6	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 161	0.04 1	0.04 7

PFNet+	0.11 80	0.06 19	0.13 128	0.16 68	0.09 131	0.05 1	0.12 21	0.17 72	0.21 162	0.16 173	0.19 148	0.14 127	0.10 88	0.11 45	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.11 292

OMP-Stereo	0.11 80	0.06 19	0.14 154	0.18 182	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 140	0.21 162	0.13 104	0.14 80	0.11 74	0.12 138	0.11 45	0.13 157	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

sAnonymous2	0.13 157	0.12 271	0.24 302	0.20 267	0.12 283	0.17 218	0.13 43	0.26 215	0.21 162	0.11 59	0.11 53	0.13 112	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 235	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 342	0.10 269

CroCo_RVC	0.13 157	0.12 271	0.24 302	0.20 267	0.12 283	0.17 218	0.13 43	0.26 215	0.21 162	0.11 59	0.11 53	0.13 112	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 235	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 342	0.10 269

ac_64	0.16 237	0.08 140	0.15 191	0.18 182	0.10 216	0.22 287	0.18 231	0.24 190	0.21 162	0.18 211	0.24 196	0.29 290	0.18 254	0.19 241	0.22 290	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.09 250	0.07 155	0.06 98

GANet-RSSM	0.14 186	0.07 69	0.13 128	0.13 6	0.08 47	0.14 153	0.17 191	0.22 156	0.21 162	0.17 185	0.24 196	0.23 245	0.15 206	0.16 197	0.15 208	0.10 266	0.06 189	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

DeepPruner_ROB	0.16 237	0.11 257	0.15 191	0.17 115	0.10 216	0.17 218	0.15 115	0.32 286	0.21 162	0.19 224	0.21 173	0.22 233	0.18 254	0.20 260	0.15 208	0.13 331	0.09 291	0.09 226	0.09 250	0.11 288	0.10 269

MLCV	0.12 135	0.07 69	0.16 221	0.18 182	0.06 2	0.15 175	0.17 191	0.19 116	0.21 162	0.18 211	0.25 225	0.17 181	0.13 170	0.14 148	0.13 157	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

MyStereo8	0.12 135	0.07 69	0.15 191	0.15 38	0.09 131	0.18 233	0.14 69	0.19 116	0.22 173	0.12 83	0.18 142	0.11 74	0.10 88	0.16 197	0.18 247	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 198	0.09 250

anonymousdsp2	0.11 80	0.07 69	0.10 44	0.16 68	0.09 131	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.22 173	0.13 104	0.14 80	0.12 89	0.09 67	0.14 148	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

Selective-RAFT	0.11 80	0.10 237	0.11 70	0.21 291	0.08 47	0.16 199	0.13 43	0.20 123	0.22 173	0.10 40	0.10 38	0.11 74	0.10 88	0.15 166	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

RAFT+CT+SA	0.13 157	0.11 257	0.09 28	0.19 227	0.09 131	0.15 175	0.28 352	0.22 156	0.22 173	0.15 148	0.26 240	0.10 58	0.10 88	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 211	0.07 155	0.06 98

CrosDoStereo	0.12 135	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.22 173	0.19 224	0.24 196	0.15 151	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 161	0.05 40	0.05 51

DeepStereo_LL	0.12 135	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.22 173	0.19 224	0.24 196	0.15 151	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 161	0.05 40	0.05 51

HCRNet	0.16 237	0.24 360	0.12 90	0.35 374	0.11 254	0.15 175	0.17 191	0.26 215	0.22 173	0.19 224	0.24 196	0.21 216	0.14 193	0.15 166	0.13 157	0.11 287	0.07 246	0.11 294	0.10 282	0.09 246	0.07 157

FADNet_RVC	0.16 237	0.14 304	0.40 352	0.20 267	0.11 254	0.13 129	0.13 43	0.26 215	0.22 173	0.21 249	0.23 188	0.20 210	0.17 245	0.14 148	0.16 222	0.08 190	0.08 268	0.12 309	0.09 250	0.11 288	0.10 269

UCFNet_RVC	0.14 186	0.08 140	0.13 128	0.11 1	0.10 216	0.20 265	0.10 6	0.24 190	0.22 173	0.17 185	0.20 159	0.23 245	0.15 206	0.17 219	0.15 208	0.12 311	0.07 246	0.10 267	0.13 332	0.11 288	0.10 269

CBFPSM	0.14 186	0.06 19	0.26 309	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.22 156	0.23 182	0.20 241	0.27 247	0.24 251	0.16 226	0.16 197	0.18 247	0.06 54	0.06 189	0.06 31	0.07 161	0.07 155	0.07 157

iinet-f	0.16 237	0.06 19	0.45 357	0.14 13	0.10 216	0.21 279	0.14 69	0.27 233	0.23 182	0.21 249	0.24 196	0.21 216	0.15 206	0.18 230	0.21 281	0.09 235	0.07 246	0.07 98	0.06 86	0.09 246	0.10 269

PSMNet-ADL	0.15 219	0.12 271	0.13 128	0.22 304	0.09 131	0.13 129	0.20 277	0.26 215	0.23 182	0.18 211	0.20 159	0.24 251	0.16 226	0.18 230	0.17 233	0.08 190	0.08 268	0.08 162	0.11 305	0.08 198	0.07 157

IRAFT_RVC	0.12 135	0.08 140	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.07 16	0.15 115	0.24 190	0.23 182	0.14 124	0.14 80	0.15 151	0.12 138	0.12 101	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.06 98

ICVP	0.15 219	0.09 190	0.12 90	0.22 304	0.09 131	0.17 218	0.21 293	0.25 203	0.23 182	0.18 211	0.30 271	0.26 269	0.18 254	0.17 219	0.14 185	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 157	0.14 304	0.11 70	0.23 323	0.08 47	0.15 175	0.21 293	0.20 123	0.23 182	0.14 124	0.24 196	0.16 162	0.12 138	0.16 197	0.14 185	0.05 2	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.09 246	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	0.21 140	0.23 182	0.11 59	0.12 61	0.14 127	0.11 109	0.13 133	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.05 40	0.05 51

FENet	0.13 157	0.08 140	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.14 153	0.15 115	0.22 156	0.23 182	0.17 185	0.23 188	0.16 162	0.12 138	0.14 148	0.15 208	0.08 190	0.05 106	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.07 157

STTStereo	0.18 268	0.12 271	0.27 315	0.20 267	0.11 254	0.16 199	0.21 293	0.29 257	0.23 182	0.21 249	0.30 271	0.29 290	0.18 254	0.20 260	0.19 256	0.12 311	0.11 318	0.11 294	0.14 336	0.09 246	0.08 217

StereoDRNet-Refined	0.17 256	0.12 271	0.15 191	0.20 267	0.09 131	0.18 233	0.18 231	0.26 215	0.23 182	0.26 300	0.40 330	0.22 233	0.17 245	0.21 276	0.20 262	0.08 190	0.05 106	0.09 226	0.10 282	0.07 155	0.07 157
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
1111x	0.15 219	0.08 140	0.12 90	0.18 182	0.07 18	0.18 233	0.25 334	0.31 277	0.24 192	0.17 185	0.24 196	0.26 269	0.15 206	0.13 133	0.23 300	0.07 141	0.07 246	0.08 162	0.09 250	0.07 155	0.06 98

LL-Strereo	0.13 157	0.09 190	0.11 70	0.20 267	0.10 216	0.11 82	0.18 231	0.32 286	0.24 192	0.15 148	0.15 94	0.14 127	0.13 170	0.19 241	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.08 211	0.04 1	0.05 51

gwcnet-sp	0.14 186	0.07 69	0.12 90	0.18 182	0.09 131	0.16 199	0.17 191	0.24 190	0.24 192	0.18 211	0.24 196	0.15 151	0.16 226	0.15 166	0.15 208	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

scenet	0.14 186	0.07 69	0.12 90	0.18 182	0.09 131	0.16 199	0.17 191	0.24 190	0.24 192	0.18 211	0.24 196	0.15 151	0.16 226	0.15 166	0.15 208	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

ssnet	0.14 186	0.07 69	0.12 90	0.18 182	0.09 131	0.16 199	0.17 191	0.24 190	0.24 192	0.18 211	0.24 196	0.15 151	0.16 226	0.15 166	0.15 208	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

test_5	0.14 186	0.12 271	0.08 11	0.20 267	0.10 216	0.14 153	0.29 360	0.21 140	0.24 192	0.18 211	0.28 256	0.11 74	0.15 206	0.12 101	0.13 157	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

GLC_STEREO	0.11 80	0.07 69	0.11 70	0.17 115	0.07 18	0.09 35	0.13 43	0.15 26	0.24 192	0.12 83	0.13 71	0.12 89	0.08 49	0.18 230	0.11 85	0.06 54	0.08 268	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

MIPNet	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.09 131	0.12 104	0.14 69	0.20 123	0.24 192	0.11 59	0.10 38	0.09 37	0.07 31	0.13 133	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

IPLGR	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.12 104	0.17 191	0.21 140	0.24 192	0.11 59	0.12 61	0.11 74	0.08 49	0.12 101	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

AACVNet	0.16 237	0.08 140	0.14 154	0.15 38	0.10 216	0.18 233	0.15 115	0.23 173	0.24 192	0.27 306	0.27 247	0.28 283	0.17 245	0.19 241	0.16 222	0.09 235	0.07 246	0.09 226	0.07 161	0.10 273	0.09 250

GwcNet-ADL	0.13 157	0.08 140	0.14 154	0.20 267	0.09 131	0.11 82	0.20 277	0.30 271	0.24 192	0.13 104	0.14 80	0.18 192	0.14 193	0.13 133	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.06 98

DEmStereo	0.12 135	0.06 19	0.14 154	0.14 13	0.10 216	0.16 199	0.15 115	0.16 42	0.24 192	0.17 185	0.24 196	0.13 112	0.14 193	0.12 101	0.13 157	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

GMStereo	0.13 157	0.14 304	0.14 154	0.18 182	0.09 131	0.15 175	0.16 170	0.20 123	0.24 192	0.16 173	0.17 120	0.10 58	0.10 88	0.16 197	0.13 157	0.07 141	0.06 189	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
PSMNet-RSSM	0.14 186	0.07 69	0.13 128	0.15 38	0.08 47	0.13 129	0.16 170	0.24 190	0.24 192	0.16 173	0.28 256	0.22 233	0.14 193	0.15 166	0.13 157	0.11 287	0.06 189	0.09 226	0.12 323	0.08 198	0.07 157

CFNet-ft	0.14 186	0.07 69	0.15 191	0.12 3	0.09 131	0.16 199	0.18 231	0.22 156	0.24 192	0.17 185	0.26 240	0.24 251	0.14 193	0.16 197	0.14 185	0.11 287	0.06 189	0.08 162	0.09 250	0.09 246	0.08 217

DMCA-RVC	0.17 256	0.10 237	0.15 191	0.24 328	0.11 254	0.18 233	0.18 231	0.25 203	0.24 192	0.21 249	0.26 240	0.25 261	0.27 321	0.18 230	0.20 262	0.12 311	0.08 268	0.13 323	0.10 282	0.10 273	0.08 217

FADNet-RVC-Resample	0.16 237	0.11 257	0.31 331	0.22 304	0.11 254	0.19 253	0.14 69	0.25 203	0.24 192	0.24 282	0.27 247	0.20 210	0.15 206	0.16 197	0.15 208	0.07 141	0.08 268	0.12 309	0.10 282	0.09 246	0.10 269

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 305	0.21 352	0.24 302	0.26 344	0.11 254	0.23 300	0.14 69	0.39 347	0.24 192	0.32 338	0.36 306	0.30 298	0.21 281	0.19 241	0.21 281	0.17 360	0.14 347	0.21 362	0.16 348	0.12 302	0.12 303

CFNet_RVC	0.14 186	0.07 69	0.15 191	0.12 3	0.09 131	0.16 199	0.18 231	0.22 156	0.24 192	0.17 185	0.26 240	0.24 251	0.14 193	0.16 197	0.14 185	0.11 287	0.06 189	0.08 162	0.09 250	0.09 246	0.08 217

mmx	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.27 233	0.25 211	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.14 148	0.20 262	0.08 190	0.06 189	0.09 226	0.08 211	0.08 198	0.08 217

xxx	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.27 233	0.25 211	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.14 148	0.20 262	0.08 190	0.06 189	0.09 226	0.08 211	0.08 198	0.08 217

GMStereo_Zeroshot	0.16 237	0.13 292	0.24 302	0.20 267	0.10 216	0.17 218	0.13 43	0.29 257	0.25 211	0.23 274	0.32 283	0.25 261	0.11 109	0.19 241	0.14 185	0.09 235	0.06 189	0.11 294	0.06 86	0.12 302	0.08 217

ssnet_v2	0.17 256	0.10 237	0.17 246	0.17 115	0.11 254	0.21 279	0.21 293	0.33 303	0.25 211	0.22 262	0.22 182	0.27 276	0.18 254	0.22 287	0.20 262	0.11 287	0.09 291	0.09 226	0.09 250	0.08 198	0.08 217

hknet	0.15 219	0.11 257	0.13 128	0.22 304	0.11 254	0.14 153	0.15 115	0.34 313	0.25 211	0.17 185	0.22 182	0.22 233	0.18 254	0.17 219	0.12 127	0.07 141	0.06 189	0.10 267	0.09 250	0.07 155	0.07 157

dd	0.15 219	0.16 317	0.16 221	0.19 227	0.09 131	0.15 175	0.18 231	0.21 140	0.25 211	0.23 274	0.20 159	0.21 216	0.09 67	0.21 276	0.16 222	0.10 266	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.06 98

THIR-Stereo	0.12 135	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.14 153	0.16 170	0.17 72	0.25 211	0.16 173	0.24 196	0.14 127	0.12 138	0.12 101	0.14 185	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 161	0.05 40	0.05 51

GES	0.14 186	0.08 140	0.16 221	0.15 38	0.10 216	0.13 129	0.13 43	0.28 247	0.25 211	0.16 173	0.23 188	0.18 192	0.13 170	0.16 197	0.13 157	0.08 190	0.07 246	0.07 98	0.06 86	0.08 198	0.09 250

cf-r	0.13 157	0.07 69	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.14 153	0.19 262	0.20 123	0.25 211	0.17 185	0.25 225	0.21 216	0.16 226	0.14 148	0.14 185	0.10 266	0.05 106	0.06 31	0.08 211	0.06 101	0.06 98

CFNet	0.15 219	0.10 237	0.17 246	0.17 115	0.08 47	0.18 233	0.09 3	0.28 247	0.25 211	0.19 224	0.24 196	0.24 251	0.17 245	0.17 219	0.14 185	0.08 190	0.06 189	0.09 226	0.10 282	0.07 155	0.06 98

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 256	0.10 237	0.22 290	0.20 267	0.10 216	0.15 175	0.18 231	0.31 277	0.25 211	0.21 249	0.30 271	0.25 261	0.17 245	0.21 276	0.20 262	0.09 235	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.08 217
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	0.20 287	0.21 352	0.23 299	0.20 267	0.10 216	0.19 253	0.17 191	0.36 331	0.25 211	0.27 306	0.33 296	0.27 276	0.24 302	0.20 260	0.20 262	0.15 345	0.12 327	0.17 349	0.14 336	0.10 273	0.08 217

HSM	0.15 219	0.08 140	0.14 154	0.16 68	0.09 131	0.16 199	0.14 69	0.28 247	0.25 211	0.19 224	0.23 188	0.37 335	0.16 226	0.20 260	0.15 208	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.06 98

IER	0.14 186	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.16 170	0.25 203	0.26 224	0.18 211	0.25 225	0.17 181	0.20 277	0.16 197	0.14 185	0.08 190	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.08 198	0.07 157

UPFNet	0.16 237	0.08 140	0.12 90	0.20 267	0.12 283	0.20 265	0.23 312	0.28 247	0.26 224	0.17 185	0.24 196	0.22 233	0.19 269	0.19 241	0.21 281	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.09 250	0.08 198	0.06 98

hitnet-ft	0.18 268	0.09 190	0.17 246	0.14 13	0.09 131	0.26 323	0.20 277	0.25 203	0.26 224	0.24 282	0.32 283	0.31 308	0.22 290	0.24 306	0.21 281	0.12 311	0.07 246	0.10 267	0.08 211	0.12 302	0.11 292

FADNet-RVC	0.20 287	0.20 346	0.38 349	0.21 291	0.16 338	0.20 265	0.15 115	0.26 215	0.26 224	0.26 300	0.32 283	0.26 269	0.21 281	0.22 287	0.19 256	0.12 311	0.13 340	0.12 309	0.14 336	0.13 319	0.18 361

GANet	0.21 296	0.12 271	0.21 285	0.24 328	0.13 300	0.22 287	0.22 302	0.41 356	0.26 224	0.31 332	0.42 345	0.37 335	0.28 329	0.23 298	0.22 290	0.10 266	0.12 327	0.10 267	0.09 250	0.10 273	0.08 217

iResNet	0.13 157	0.10 237	0.18 263	0.19 227	0.08 47	0.13 129	0.18 231	0.20 123	0.26 224	0.15 148	0.23 188	0.15 151	0.13 170	0.14 148	0.14 185	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

pmcnn	0.15 219	0.07 69	0.19 272	0.15 38	0.07 18	0.20 265	0.15 115	0.24 190	0.26 224	0.21 249	0.34 300	0.28 283	0.18 254	0.18 230	0.17 233	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.07 155	0.06 98

SMFormer	0.14 186	0.07 69	0.17 246	0.14 13	0.08 47	0.16 199	0.17 191	0.26 215	0.27 231	0.19 224	0.20 159	0.18 192	0.15 206	0.15 166	0.17 233	0.08 190	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.06 98

tta	0.14 186	0.07 69	0.17 246	0.14 13	0.08 47	0.16 199	0.17 191	0.26 215	0.27 231	0.19 224	0.20 159	0.18 192	0.15 206	0.15 166	0.17 233	0.08 190	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.06 98

qqq1	0.13 157	0.07 69	0.17 246	0.14 13	0.08 47	0.16 199	0.17 191	0.26 215	0.27 231	0.19 224	0.20 159	0.18 192	0.15 206	0.15 166	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

fff1	0.13 157	0.07 69	0.17 246	0.14 13	0.08 47	0.16 199	0.17 191	0.26 215	0.27 231	0.19 224	0.20 159	0.18 192	0.15 206	0.15 166	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

CoDeX	0.12 135	0.07 69	0.12 90	0.17 115	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.23 173	0.27 231	0.13 104	0.17 120	0.16 162	0.11 109	0.14 148	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.05 51

UDGNet	0.14 186	0.13 292	0.16 221	0.17 115	0.10 216	0.12 104	0.16 170	0.21 140	0.27 231	0.20 241	0.20 159	0.16 162	0.13 170	0.16 197	0.13 157	0.10 266	0.06 189	0.09 226	0.07 161	0.06 101	0.07 157

ADLNet	0.16 237	0.08 140	0.15 191	0.16 68	0.10 216	0.16 199	0.17 191	0.32 286	0.27 231	0.22 262	0.27 247	0.24 251	0.16 226	0.18 230	0.21 281	0.10 266	0.06 189	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.09 250

SFCPSM	0.13 157	0.07 69	0.14 154	0.17 115	0.09 131	0.15 175	0.16 170	0.28 247	0.27 231	0.14 124	0.17 120	0.12 89	0.13 170	0.14 148	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.06 98

GwcNet-RSSM	0.14 186	0.07 69	0.12 90	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.20 277	0.21 140	0.27 231	0.18 211	0.27 247	0.22 233	0.16 226	0.14 148	0.15 208	0.10 266	0.05 106	0.07 98	0.09 250	0.07 155	0.07 157

DMCA	0.14 186	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.09 131	0.15 175	0.17 191	0.23 173	0.27 231	0.14 124	0.19 148	0.17 181	0.18 254	0.15 166	0.17 233	0.10 266	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.09 246	0.10 269

DANet	0.21 296	0.15 310	0.28 320	0.25 339	0.13 300	0.22 287	0.19 262	0.27 233	0.27 231	0.28 317	0.32 283	0.35 329	0.31 345	0.31 337	0.23 300	0.11 287	0.09 291	0.11 294	0.10 282	0.13 319	0.11 292
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
whm_eth	0.14 186	0.09 190	0.20 280	0.20 267	0.12 283	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.28 242	0.17 185	0.32 283	0.09 37	0.12 138	0.18 230	0.14 185	0.07 141	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157

dad	0.17 256	0.20 346	0.20 280	0.16 68	0.11 254	0.20 265	0.18 231	0.21 140	0.28 242	0.30 326	0.24 196	0.29 290	0.13 170	0.19 241	0.16 222	0.18 361	0.09 291	0.11 294	0.09 250	0.11 288	0.07 157

Anonymous3	0.16 237	0.13 292	0.33 336	0.26 344	0.14 317	0.27 330	0.17 191	0.28 247	0.28 242	0.15 148	0.17 120	0.14 127	0.10 88	0.15 166	0.12 127	0.08 190	0.08 268	0.08 162	0.08 211	0.08 198	0.11 292

AdaStereo	0.15 219	0.11 257	0.15 191	0.18 182	0.09 131	0.20 265	0.11 11	0.32 286	0.28 242	0.20 241	0.23 188	0.20 210	0.13 170	0.19 241	0.14 185	0.12 311	0.05 106	0.10 267	0.07 161	0.09 246	0.07 157
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.
NCCL2	0.23 320	0.15 310	0.17 246	0.34 372	0.18 358	0.24 305	0.23 312	0.34 313	0.28 242	0.31 332	0.38 317	0.38 339	0.28 329	0.23 298	0.24 310	0.15 345	0.12 327	0.18 357	0.21 363	0.13 319	0.13 316

CBMV_ROB	0.19 278	0.13 292	0.17 246	0.16 68	0.11 254	0.15 175	0.13 43	0.26 215	0.28 242	0.27 306	0.30 271	0.27 276	0.24 302	0.23 298	0.16 222	0.15 345	0.17 361	0.22 366	0.20 361	0.10 273	0.11 292

DLCB_ROB	0.18 268	0.10 237	0.15 191	0.23 323	0.11 254	0.24 305	0.18 231	0.29 257	0.28 242	0.27 306	0.28 256	0.28 283	0.24 302	0.19 241	0.20 262	0.08 190	0.08 268	0.09 226	0.09 250	0.07 155	0.07 157

ttt	0.14 186	0.08 140	0.14 154	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.18 231	0.27 233	0.29 249	0.16 173	0.24 196	0.17 181	0.13 170	0.13 133	0.14 185	0.11 287	0.08 268	0.09 226	0.08 211	0.09 246	0.08 217

anonymousa	0.13 157	0.07 69	0.13 128	0.18 182	0.09 131	0.13 129	0.17 191	0.19 116	0.29 249	0.15 148	0.24 196	0.15 151	0.14 193	0.14 148	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.09 250	0.05 40	0.06 98

HBP-ISP	0.18 268	0.13 292	0.16 221	0.15 38	0.11 254	0.08 23	0.13 43	0.28 247	0.29 249	0.22 262	0.33 296	0.21 216	0.25 310	0.23 298	0.17 233	0.14 342	0.16 356	0.21 362	0.17 355	0.10 273	0.08 217

DAS	0.15 219	0.08 140	0.18 263	0.19 227	0.10 216	0.19 253	0.17 191	0.27 233	0.29 249	0.18 211	0.25 225	0.21 216	0.15 206	0.16 197	0.12 127	0.08 190	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 157

SepStereo	0.15 219	0.08 140	0.18 263	0.19 227	0.10 216	0.19 253	0.17 191	0.27 233	0.29 249	0.18 211	0.25 225	0.21 216	0.15 206	0.25 311	0.12 127	0.08 190	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 157

UNet	0.17 256	0.09 190	0.18 263	0.19 227	0.12 283	0.27 330	0.19 262	0.33 303	0.29 249	0.21 249	0.24 196	0.23 245	0.19 269	0.19 241	0.18 247	0.07 141	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.08 198	0.06 98

HSM-Net_RVC	0.14 186	0.08 140	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.15 115	0.27 233	0.29 249	0.19 224	0.21 173	0.29 290	0.14 193	0.17 219	0.13 157	0.06 54	0.06 189	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
DDUNet	0.22 305	0.17 328	0.21 285	0.22 304	0.15 328	0.25 315	0.24 321	0.29 257	0.30 256	0.31 332	0.36 306	0.33 319	0.25 310	0.24 306	0.20 262	0.18 361	0.13 340	0.17 349	0.11 305	0.16 349	0.16 352

SACVNet	0.18 268	0.12 271	0.14 154	0.17 115	0.13 300	0.22 287	0.18 231	0.31 277	0.30 256	0.23 274	0.31 279	0.30 298	0.22 290	0.22 287	0.17 233	0.11 287	0.08 268	0.10 267	0.10 282	0.12 302	0.14 333

DRaft	0.12 135	0.06 19	0.11 70	0.14 13	0.09 131	0.14 153	0.17 191	0.21 140	0.30 256	0.17 185	0.28 256	0.10 58	0.15 206	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

TDLM	0.17 256	0.12 271	0.13 128	0.24 328	0.10 216	0.18 233	0.18 231	0.36 331	0.30 256	0.21 249	0.28 256	0.28 283	0.18 254	0.23 298	0.18 247	0.11 287	0.07 246	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.08 217

SGM-Forest	0.20 287	0.14 304	0.18 263	0.19 227	0.13 300	0.20 265	0.22 302	0.33 303	0.30 256	0.24 282	0.29 267	0.28 283	0.19 269	0.23 298	0.17 233	0.15 345	0.16 356	0.15 341	0.14 336	0.12 302	0.12 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 278	0.14 304	0.17 246	0.18 182	0.10 216	0.20 265	0.11 11	0.29 257	0.30 256	0.29 323	0.30 271	0.30 298	0.23 296	0.27 316	0.19 256	0.13 331	0.15 353	0.17 349	0.16 348	0.10 273	0.10 269
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Syn2CoEx	0.21 296	0.16 317	0.27 315	0.29 365	0.14 317	0.26 323	0.20 277	0.33 303	0.31 262	0.28 317	0.36 306	0.27 276	0.25 310	0.19 241	0.24 310	0.16 356	0.12 327	0.14 333	0.11 305	0.09 246	0.08 217

DSFCA	0.16 237	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.10 216	0.20 265	0.19 262	0.28 247	0.31 262	0.23 274	0.24 196	0.22 233	0.15 206	0.19 241	0.20 262	0.10 266	0.07 246	0.09 226	0.09 250	0.08 198	0.08 217

FADNet	0.21 296	0.22 356	0.36 345	0.18 182	0.17 351	0.24 305	0.13 43	0.31 277	0.31 262	0.23 274	0.25 225	0.27 276	0.21 281	0.19 241	0.15 208	0.13 331	0.15 353	0.12 309	0.15 346	0.16 349	0.18 361

AANet_RVC	0.16 237	0.10 237	0.10 44	0.18 182	0.09 131	0.18 233	0.19 262	0.26 215	0.31 262	0.22 262	0.35 303	0.21 216	0.21 281	0.22 287	0.16 222	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98

iResNet_ROB	0.14 186	0.07 69	0.13 128	0.14 13	0.07 18	0.18 233	0.14 69	0.26 215	0.31 262	0.22 262	0.25 225	0.23 245	0.15 206	0.15 166	0.13 157	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.08 198	0.08 217

SGM_RVC	0.23 320	0.12 271	0.15 191	0.15 38	0.09 131	0.33 350	0.18 231	0.34 313	0.31 262	0.44 367	0.37 312	0.53 373	0.35 355	0.35 354	0.24 310	0.13 331	0.13 340	0.13 323	0.13 332	0.10 273	0.11 292
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SDNR	0.19 278	0.08 140	0.19 272	0.16 68	0.12 283	0.77 398	0.14 69	0.25 203	0.32 268	0.19 224	0.24 196	0.19 200	0.13 170	0.19 241	0.15 208	0.16 356	0.18 363	0.14 333	0.11 305	0.08 198	0.11 292

CSP-Net	0.16 237	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.09 131	0.19 253	0.17 191	0.25 203	0.32 268	0.25 295	0.30 271	0.24 251	0.15 206	0.21 276	0.18 247	0.09 235	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.07 157

APVNet	0.22 305	0.12 271	0.19 272	0.18 182	0.14 317	0.32 344	0.31 373	0.39 347	0.32 268	0.27 306	0.40 330	0.30 298	0.29 337	0.26 313	0.25 319	0.11 287	0.12 327	0.11 294	0.14 336	0.12 302	0.12 303

HGLStereo	0.17 256	0.08 140	0.19 272	0.17 115	0.12 283	0.18 233	0.18 231	0.31 277	0.32 268	0.21 249	0.32 283	0.25 261	0.18 254	0.19 241	0.20 262	0.09 235	0.09 291	0.07 98	0.07 161	0.09 246	0.10 269

NOSS_ROB	0.19 278	0.12 271	0.18 263	0.16 68	0.12 283	0.15 175	0.12 21	0.30 271	0.32 268	0.20 241	0.22 182	0.27 276	0.23 296	0.21 276	0.16 222	0.16 356	0.18 363	0.23 367	0.21 363	0.12 302	0.13 316

WCMA_ROB	0.24 328	0.11 257	0.22 290	0.17 115	0.14 317	0.32 344	0.15 115	0.32 286	0.32 268	0.38 351	0.53 362	0.40 350	0.34 353	0.34 348	0.25 319	0.11 287	0.12 327	0.12 309	0.10 282	0.14 331	0.14 333

SQANet	0.23 320	0.23 357	0.30 329	0.30 367	0.19 360	0.27 330	0.13 43	0.29 257	0.33 274	0.24 282	0.37 312	0.31 308	0.22 290	0.27 316	0.23 300	0.15 345	0.10 309	0.21 362	0.16 348	0.21 364	0.15 341

ToySt	0.17 256	0.11 257	0.18 263	0.17 115	0.11 254	0.16 199	0.25 334	0.24 190	0.33 274	0.19 224	0.24 196	0.26 269	0.24 302	0.19 241	0.20 262	0.07 141	0.08 268	0.09 226	0.10 282	0.09 246	0.08 217

raft_robust	0.13 157	0.10 237	0.07 2	0.18 182	0.08 47	0.13 129	0.24 321	0.28 247	0.33 274	0.20 241	0.19 148	0.14 127	0.10 88	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.05 40	0.04 7

ccnet	0.29 352	0.28 370	0.23 299	0.20 267	0.28 377	0.41 368	0.21 293	0.45 369	0.33 274	0.36 346	0.46 352	0.36 331	0.30 341	0.39 367	0.42 379	0.23 377	0.14 347	0.21 362	0.17 355	0.23 367	0.18 361

psmorigin	0.25 337	0.15 310	0.34 344	0.17 115	0.13 300	0.23 300	0.14 69	0.34 313	0.33 274	0.41 360	0.55 365	0.41 352	0.37 359	0.34 348	0.27 335	0.11 287	0.15 353	0.11 294	0.11 305	0.12 302	0.16 352

aanetorigin	0.22 305	0.17 328	0.56 371	0.17 115	0.10 216	0.15 175	0.19 262	0.20 123	0.33 274	0.49 371	0.48 355	0.29 290	0.27 321	0.20 260	0.23 300	0.08 190	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.10 273	0.09 250

ACVNet	0.15 219	0.09 190	0.15 191	0.13 6	0.12 283	0.14 153	0.20 277	0.22 156	0.33 274	0.17 185	0.26 240	0.21 216	0.16 226	0.17 219	0.21 281	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.08 198	0.06 98

acv_ft	0.15 219	0.09 190	0.15 191	0.19 227	0.10 216	0.16 199	0.17 191	0.25 203	0.33 274	0.19 224	0.26 240	0.21 216	0.17 245	0.17 219	0.18 247	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.08 198	0.06 98

CC-Net-ROB	0.28 348	0.31 375	0.36 345	0.29 365	0.15 328	0.25 315	0.19 262	0.45 369	0.33 274	0.39 353	0.37 312	0.39 347	0.31 345	0.27 316	0.26 328	0.24 379	0.19 366	0.30 380	0.23 370	0.18 359	0.15 341

CVANet_RVC	0.18 268	0.10 237	0.14 154	0.21 291	0.10 216	0.18 233	0.17 191	0.34 313	0.33 274	0.22 262	0.31 279	0.28 283	0.18 254	0.23 298	0.17 233	0.12 311	0.08 268	0.12 309	0.11 305	0.09 246	0.07 157

StereoDRNet	0.18 268	0.11 257	0.17 246	0.22 304	0.11 254	0.21 279	0.22 302	0.37 336	0.33 274	0.24 282	0.28 256	0.30 298	0.19 269	0.20 260	0.20 262	0.09 235	0.08 268	0.11 294	0.09 250	0.09 246	0.07 157

CFNet_ucs	0.15 219	0.08 140	0.16 221	0.16 68	0.11 254	0.14 153	0.14 69	0.30 271	0.34 285	0.16 173	0.24 196	0.23 245	0.14 193	0.18 230	0.15 208	0.09 235	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.09 246	0.09 250

fast-acv-ft	0.18 268	0.11 257	0.19 272	0.19 227	0.12 283	0.24 305	0.21 293	0.25 203	0.34 285	0.22 262	0.34 300	0.27 276	0.20 277	0.21 276	0.23 300	0.09 235	0.09 291	0.08 162	0.10 282	0.08 198	0.07 157

CFNet_pseudo	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.16 68	0.09 131	0.13 129	0.14 69	0.27 233	0.34 285	0.14 124	0.21 173	0.22 233	0.13 170	0.18 230	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.07 155	0.07 157

psm_up	0.18 268	0.10 237	0.18 263	0.20 267	0.11 254	0.17 218	0.19 262	0.37 336	0.34 285	0.21 249	0.28 256	0.29 290	0.24 302	0.20 260	0.22 290	0.09 235	0.10 309	0.11 294	0.11 305	0.08 198	0.08 217

G-Net	0.24 328	0.16 317	0.36 345	0.22 304	0.16 338	0.51 375	0.23 312	0.29 257	0.34 285	0.36 346	0.38 317	0.31 308	0.29 337	0.27 316	0.26 328	0.11 287	0.09 291	0.12 309	0.09 250	0.16 349	0.13 316

ADCP+	0.20 287	0.10 237	0.33 336	0.20 267	0.12 283	0.22 287	0.26 340	0.31 277	0.34 285	0.26 300	0.37 312	0.22 233	0.22 290	0.27 316	0.27 335	0.09 235	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.09 246	0.10 269

ccs_rob	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.16 68	0.09 131	0.12 104	0.14 69	0.27 233	0.34 285	0.14 124	0.21 173	0.22 233	0.13 170	0.18 230	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157

MyStereo05	0.13 157	0.07 69	0.10 44	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.18 231	0.27 233	0.35 292	0.17 185	0.14 80	0.15 151	0.11 109	0.15 166	0.13 157	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.06 101	0.06 98

UDG	0.21 296	0.17 328	0.19 272	0.23 323	0.15 328	0.30 342	0.20 277	0.33 303	0.35 292	0.23 274	0.28 256	0.31 308	0.27 321	0.20 260	0.22 290	0.15 345	0.12 327	0.13 323	0.09 250	0.14 331	0.14 333

ADCPNet	0.25 337	0.16 317	0.61 375	0.21 291	0.15 328	0.35 361	0.25 334	0.32 286	0.35 292	0.30 326	0.40 330	0.36 331	0.28 329	0.28 327	0.32 358	0.12 311	0.10 309	0.11 294	0.12 323	0.14 331	0.13 316

iResNetv2_ROB	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.16 68	0.08 47	0.16 199	0.12 21	0.25 203	0.35 292	0.21 249	0.29 267	0.24 251	0.13 170	0.14 148	0.14 185	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.04 8	0.09 246	0.08 217

PCWNet_CMD	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.14 69	0.29 257	0.36 296	0.14 124	0.20 159	0.21 216	0.12 138	0.17 219	0.13 157	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.07 157

NINENet	0.16 237	0.10 237	0.15 191	0.17 115	0.11 254	0.19 253	0.14 69	0.40 351	0.36 296	0.18 211	0.21 173	0.16 162	0.13 170	0.15 166	0.13 157	0.08 190	0.08 268	0.10 267	0.07 161	0.10 273	0.09 250

ADCRef	0.19 278	0.12 271	0.41 354	0.20 267	0.12 283	0.22 287	0.18 231	0.32 286	0.36 296	0.26 300	0.32 283	0.17 181	0.23 296	0.24 306	0.24 310	0.07 141	0.06 189	0.09 226	0.09 250	0.08 198	0.08 217

MSMDNet	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.14 69	0.29 257	0.36 296	0.14 124	0.21 173	0.21 216	0.12 138	0.17 219	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.07 157

ETE_ROB	0.23 320	0.17 328	0.22 290	0.25 339	0.13 300	0.26 323	0.29 360	0.31 277	0.36 296	0.28 317	0.36 306	0.45 360	0.26 313	0.27 316	0.26 328	0.11 287	0.08 268	0.12 309	0.09 250	0.14 331	0.13 316

MeshStereo	0.27 345	0.13 292	0.18 263	0.15 38	0.11 254	0.32 344	0.24 321	0.40 351	0.36 296	0.52 373	0.57 371	0.67 384	0.40 365	0.35 354	0.26 328	0.14 342	0.13 340	0.13 323	0.11 305	0.11 288	0.10 269
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
AASNet	0.16 237	0.08 140	0.12 90	0.19 227	0.09 131	0.18 233	0.15 115	0.37 336	0.37 302	0.19 224	0.23 188	0.20 210	0.16 226	0.17 219	0.20 262	0.10 266	0.08 268	0.08 162	0.07 161	0.09 246	0.09 250

delet	0.17 256	0.08 140	0.17 246	0.19 227	0.11 254	0.20 265	0.21 293	0.30 271	0.37 302	0.17 185	0.26 240	0.19 200	0.19 269	0.19 241	0.21 281	0.08 190	0.08 268	0.09 226	0.11 305	0.06 101	0.06 98

DRN-Test	0.19 278	0.11 257	0.20 280	0.22 304	0.10 216	0.22 287	0.22 302	0.39 347	0.37 302	0.24 282	0.32 283	0.26 269	0.21 281	0.22 287	0.24 310	0.11 287	0.07 246	0.11 294	0.10 282	0.09 246	0.07 157

LALA_ROB	0.25 337	0.16 317	0.22 290	0.26 344	0.17 351	0.27 330	0.27 347	0.42 361	0.37 302	0.33 342	0.38 317	0.51 370	0.26 313	0.28 327	0.27 335	0.16 356	0.09 291	0.12 309	0.11 305	0.13 319	0.12 303

PSMNet_ROB	0.21 296	0.11 257	0.15 191	0.27 355	0.15 328	0.24 305	0.35 377	0.43 364	0.37 302	0.27 306	0.32 283	0.32 316	0.22 290	0.21 276	0.26 328	0.12 311	0.08 268	0.13 323	0.11 305	0.09 246	0.09 250

MyStereo04	0.13 157	0.07 69	0.10 44	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.18 231	0.29 257	0.38 307	0.17 185	0.14 80	0.16 162	0.10 88	0.15 166	0.13 157	0.06 54	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.06 98

Nwc_Net	0.23 320	0.16 317	0.21 285	0.25 339	0.14 317	0.24 305	0.26 340	0.37 336	0.38 307	0.22 262	0.41 340	0.30 298	0.28 329	0.28 327	0.25 319	0.11 287	0.10 309	0.17 349	0.20 361	0.10 273	0.10 269

ADCMid	0.25 337	0.15 310	0.40 352	0.20 267	0.14 317	0.25 315	0.26 340	0.34 313	0.38 307	0.36 346	0.44 350	0.34 325	0.40 365	0.35 354	0.33 361	0.10 266	0.09 291	0.11 294	0.11 305	0.13 319	0.12 303

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 268	0.09 190	0.29 326	0.15 38	0.10 216	0.22 287	0.20 277	0.26 215	0.39 310	0.25 295	0.42 345	0.24 251	0.15 206	0.20 260	0.19 256	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.10 273	0.09 250

ADLNet2	0.16 237	0.09 190	0.13 128	0.16 68	0.09 131	0.20 265	0.16 170	0.31 277	0.39 310	0.16 173	0.20 159	0.20 210	0.18 254	0.21 276	0.22 290	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.09 246	0.07 157

FAT-Stereo	0.20 287	0.12 271	0.22 290	0.21 291	0.12 283	0.17 218	0.18 231	0.34 313	0.39 310	0.27 306	0.37 312	0.34 325	0.32 348	0.21 276	0.20 262	0.09 235	0.11 318	0.10 267	0.09 250	0.11 288	0.14 333

AnyNet_C01	0.36 366	0.25 365	1.37 404	0.22 304	0.17 351	0.48 373	0.27 347	0.35 325	0.39 310	0.39 353	0.74 385	0.46 364	0.38 360	0.45 375	0.47 384	0.13 331	0.13 340	0.13 323	0.14 336	0.14 331	0.15 341

PA-Net	0.23 320	0.18 338	0.33 336	0.28 358	0.22 367	0.21 279	0.38 382	0.29 257	0.39 310	0.22 262	0.32 283	0.25 261	0.26 313	0.20 260	0.25 319	0.09 235	0.23 378	0.15 341	0.22 366	0.09 246	0.13 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	0.31 358	0.26 366	0.26 309	0.24 328	0.21 365	0.34 353	0.25 334	0.34 313	0.39 310	0.40 356	0.69 379	0.45 360	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

NCC-stereo	0.24 328	0.15 310	0.31 331	0.26 344	0.16 338	0.20 265	0.30 367	0.40 351	0.40 316	0.24 282	0.38 317	0.33 319	0.28 329	0.36 359	0.27 335	0.12 311	0.11 318	0.15 341	0.22 366	0.13 319	0.13 316

Abc-Net	0.24 328	0.15 310	0.31 331	0.26 344	0.16 338	0.20 265	0.30 367	0.40 351	0.40 316	0.24 282	0.38 317	0.33 319	0.28 329	0.36 359	0.27 335	0.12 311	0.11 318	0.15 341	0.22 366	0.13 319	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
XPNet_ROB	0.22 305	0.11 257	0.19 272	0.22 304	0.13 300	0.22 287	0.19 262	0.34 313	0.40 316	0.30 326	0.39 325	0.39 347	0.26 313	0.26 313	0.28 343	0.15 345	0.10 309	0.10 267	0.10 282	0.13 319	0.12 303

anonymity	0.53 383	0.58 388	0.65 378	0.41 380	0.61 399	0.53 376	0.41 383	0.56 384	0.41 319	0.55 376	0.50 360	0.49 369	0.55 383	0.58 388	0.50 389	0.58 397	0.50 398	0.51 389	0.51 394	0.51 388	0.57 395

DGSMNet	0.24 328	0.19 341	0.33 336	0.21 291	0.24 370	0.24 305	0.20 277	0.35 325	0.41 319	0.24 282	0.32 283	0.38 339	0.21 281	0.29 333	0.23 300	0.12 311	0.11 318	0.14 333	0.16 348	0.23 367	0.23 372

MMNet	0.17 256	0.09 190	0.16 221	0.20 267	0.11 254	0.27 330	0.20 277	0.25 203	0.41 319	0.22 262	0.30 271	0.21 216	0.20 277	0.17 219	0.20 262	0.06 54	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.07 157

NaN_ROB	0.22 305	0.19 341	0.24 302	0.25 339	0.13 300	0.29 339	0.26 340	0.33 303	0.41 319	0.31 332	0.31 279	0.32 316	0.23 296	0.30 336	0.21 281	0.11 287	0.17 361	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.09 250

MDST_ROB	0.22 305	0.10 237	0.17 246	0.18 182	0.11 254	0.37 363	0.19 262	0.43 364	0.41 319	0.39 353	0.39 325	0.29 290	0.21 281	0.26 313	0.18 247	0.11 287	0.10 309	0.14 333	0.11 305	0.10 273	0.08 217

FBW_ROB	0.24 328	0.17 328	0.22 290	0.26 344	0.14 317	0.25 315	0.22 302	0.41 356	0.41 319	0.41 360	0.41 340	0.42 353	0.27 321	0.31 337	0.23 300	0.09 235	0.14 347	0.14 333	0.12 323	0.11 288	0.09 250

GASNet	0.22 305	0.23 357	0.33 336	0.26 344	0.17 351	0.26 323	0.16 170	0.44 366	0.42 325	0.27 306	0.24 196	0.30 298	0.15 206	0.27 316	0.18 247	0.12 311	0.08 268	0.12 309	0.11 305	0.16 349	0.07 157

FCDSN-DC	0.33 363	0.28 370	0.28 320	0.30 367	0.24 370	0.39 366	0.28 352	0.42 361	0.42 325	0.43 366	0.53 362	0.51 370	0.41 369	0.36 359	0.30 350	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.25 374	0.24 373
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_DS_RVC	0.30 357	0.24 360	0.29 326	0.36 376	0.16 338	0.34 353	0.30 367	0.32 286	0.42 325	0.40 356	0.46 352	0.38 339	0.31 345	0.34 348	0.28 343	0.19 365	0.20 369	0.26 369	0.29 378	0.18 359	0.19 366

edge stereo	0.22 305	0.13 292	0.20 280	0.21 291	0.13 300	0.23 300	0.16 170	0.32 286	0.42 325	0.32 338	0.40 330	0.38 339	0.35 355	0.25 311	0.24 310	0.13 331	0.11 318	0.14 333	0.11 305	0.12 302	0.13 316

NVstereo2D	0.19 278	0.10 237	0.15 191	0.17 115	0.15 328	0.28 336	0.23 312	0.44 366	0.42 325	0.15 148	0.27 247	0.25 261	0.19 269	0.22 287	0.17 233	0.09 235	0.06 189	0.10 267	0.08 211	0.15 342	0.09 250

Wz-Net-LNSev	0.22 305	0.16 317	0.38 349	0.21 291	0.13 300	0.25 315	0.23 312	0.32 286	0.43 330	0.30 326	0.41 340	0.31 308	0.18 254	0.22 287	0.25 319	0.10 266	0.09 291	0.08 162	0.08 211	0.12 302	0.11 292

GwcNet	0.20 287	0.13 292	0.19 272	0.18 182	0.12 283	0.24 305	0.19 262	0.35 325	0.43 330	0.20 241	0.32 283	0.33 319	0.20 277	0.22 287	0.24 310	0.11 287	0.09 291	0.09 226	0.09 250	0.09 246	0.10 269

S-Stereo	0.20 287	0.12 271	0.25 308	0.21 291	0.13 300	0.20 265	0.18 231	0.32 286	0.43 330	0.23 274	0.36 306	0.28 283	0.30 341	0.19 241	0.22 290	0.09 235	0.12 327	0.10 267	0.10 282	0.13 319	0.13 316

FC-DCNN	0.33 363	0.27 367	0.28 320	0.26 344	0.23 369	0.37 363	0.28 352	0.40 351	0.43 330	0.45 368	0.55 365	0.51 370	0.40 365	0.37 363	0.30 350	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.25 374	0.24 373

Wz-Net-MNSev	0.22 305	0.13 292	0.31 331	0.20 267	0.14 317	0.36 362	0.24 321	0.33 303	0.44 334	0.28 317	0.40 330	0.38 339	0.19 269	0.24 306	0.25 319	0.09 235	0.07 246	0.09 226	0.09 250	0.12 302	0.10 269

RP	0.21 296	0.13 292	0.21 285	0.23 323	0.11 254	0.21 279	0.20 277	0.25 203	0.44 334	0.21 249	0.38 317	0.36 331	0.24 302	0.27 316	0.25 319	0.11 287	0.12 327	0.13 323	0.12 323	0.12 302	0.14 333

RGC	0.25 337	0.20 346	0.29 326	0.28 358	0.16 338	0.22 287	0.23 312	0.32 286	0.44 334	0.27 306	0.40 330	0.38 339	0.27 321	0.36 359	0.22 290	0.11 287	0.13 340	0.17 349	0.17 355	0.14 331	0.16 352

stereogan	0.22 305	0.11 257	0.21 285	0.20 267	0.12 283	0.31 343	0.19 262	0.35 325	0.44 334	0.22 262	0.39 325	0.35 329	0.27 321	0.33 345	0.22 290	0.10 266	0.12 327	0.10 267	0.10 282	0.14 331	0.13 316

AnyNet_C32	0.26 343	0.16 317	0.36 345	0.20 267	0.16 338	0.25 315	0.30 367	0.32 286	0.44 334	0.31 332	0.49 356	0.30 298	0.33 349	0.40 371	0.33 361	0.12 311	0.12 327	0.12 309	0.14 336	0.14 331	0.15 341

Anonymous Stereo	0.23 320	0.19 341	0.50 363	0.24 328	0.17 351	0.21 279	0.21 293	0.33 303	0.44 334	0.25 295	0.34 300	0.26 269	0.18 254	0.31 337	0.27 335	0.13 331	0.12 327	0.12 309	0.13 332	0.11 288	0.14 333

DISCO	0.19 278	0.09 190	0.22 290	0.17 115	0.10 216	0.25 315	0.18 231	0.27 233	0.44 334	0.22 262	0.31 279	0.33 319	0.26 313	0.28 327	0.28 343	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.09 246	0.09 250

SGM+DAISY	0.56 385	0.57 387	0.65 378	0.40 378	0.54 391	0.66 387	0.49 390	0.56 384	0.45 341	0.66 380	0.69 379	0.67 384	0.56 384	0.63 390	0.56 391	0.59 398	0.48 394	0.50 388	0.50 393	0.52 389	0.58 396

pcwnet_v2	0.19 278	0.10 237	0.26 309	0.17 115	0.14 317	0.18 233	0.15 115	0.37 336	0.46 342	0.19 224	0.24 196	0.21 216	0.19 269	0.20 260	0.19 256	0.13 331	0.10 309	0.10 267	0.10 282	0.11 288	0.13 316

MFN_U_SF_RVC	0.32 360	0.21 352	0.55 369	0.30 367	0.15 328	0.34 353	0.17 191	0.52 379	0.46 342	0.46 370	0.55 365	0.59 376	0.39 362	0.35 354	0.37 369	0.15 345	0.14 347	0.18 357	0.21 363	0.16 349	0.15 341

LRCNet_RVC	10.62 422	13.42 427	7.30 415	18.92 426	2.07 416	0.33 350	0.30 367	5.59 418	0.48 344	13.03 424	17.94 425	8.87 419	5.65 416	4.79 416	1.89 413	23.51 433	2.73 420	27.55 434	25.71 434	16.07 431	16.33 432

GEStereo_RVC	0.17 256	0.12 271	0.15 191	0.22 304	0.11 254	0.19 253	0.17 191	0.32 286	0.48 344	0.20 241	0.25 225	0.17 181	0.13 170	0.21 276	0.16 222	0.10 266	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.09 246	0.08 217

FINET	0.21 296	0.18 338	0.26 309	0.18 182	0.16 338	0.23 300	0.23 312	0.32 286	0.48 344	0.25 295	0.32 283	0.22 233	0.22 290	0.22 287	0.17 233	0.18 361	0.16 356	0.11 294	0.10 282	0.15 342	0.13 316

RYNet	0.22 305	0.12 271	0.22 290	0.19 227	0.17 351	0.46 369	0.26 340	0.38 343	0.48 344	0.24 282	0.28 256	0.34 325	0.23 296	0.20 260	0.30 350	0.10 266	0.06 189	0.09 226	0.09 250	0.13 319	0.15 341

LSM	0.33 363	0.20 346	0.58 373	0.26 344	0.60 398	0.34 353	0.25 334	0.42 361	0.48 344	0.45 368	0.58 373	0.42 353	0.36 357	0.35 354	0.25 319	0.12 311	0.20 369	0.14 333	0.16 348	0.19 362	0.33 386

PASM	0.32 360	0.24 360	0.48 362	0.28 358	0.27 376	0.29 339	0.30 367	0.34 313	0.49 349	0.35 344	0.39 325	0.46 364	0.34 353	0.34 348	0.35 364	0.23 377	0.25 380	0.26 369	0.28 377	0.23 367	0.21 369

PWC_ROB	0.21 296	0.16 317	0.26 309	0.18 182	0.11 254	0.22 287	0.13 43	0.32 286	0.49 349	0.30 326	0.40 330	0.32 316	0.24 302	0.31 337	0.22 290	0.10 266	0.07 246	0.11 294	0.08 211	0.11 288	0.10 269

SuperB	0.20 287	0.10 237	0.56 371	0.16 68	0.09 131	0.18 233	0.18 231	0.24 190	0.50 351	0.26 300	0.39 325	0.17 181	0.21 281	0.22 287	0.21 281	0.08 190	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.12 302	0.10 269

AF-Net	0.22 305	0.17 328	0.17 246	0.26 344	0.13 300	0.25 315	0.24 321	0.32 286	0.50 351	0.25 295	0.33 296	0.38 339	0.26 313	0.28 327	0.25 319	0.11 287	0.10 309	0.16 347	0.11 305	0.11 288	0.10 269

DeepPrunerF	0.24 328	0.17 328	0.42 355	0.26 344	0.16 338	0.22 287	0.28 352	0.37 336	0.50 351	0.26 300	0.29 267	0.24 251	0.28 329	0.21 276	0.22 290	0.15 345	0.11 318	0.20 361	0.18 359	0.12 302	0.13 316

SGM-ForestM	0.32 360	0.12 271	0.16 221	0.16 68	0.11 254	0.39 366	0.19 262	0.41 356	0.50 351	0.52 373	0.54 364	1.32 403	0.42 372	0.40 371	0.27 335	0.14 342	0.16 356	0.16 347	0.16 348	0.12 302	0.12 303

CSAN	0.29 352	0.24 360	0.27 315	0.34 372	0.19 360	0.33 350	0.42 386	0.37 336	0.50 351	0.38 351	0.40 330	0.44 358	0.33 349	0.28 327	0.30 350	0.20 367	0.16 356	0.19 359	0.19 360	0.14 331	0.15 341

SPS-STEREO	0.57 386	0.58 388	0.65 378	0.45 383	0.55 393	0.62 383	0.44 389	0.62 389	0.50 351	0.68 382	0.64 375	0.66 383	0.57 385	0.61 389	0.60 393	0.62 400	0.47 393	0.51 389	0.49 391	0.55 393	0.58 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.41 372	0.29 373	0.33 336	0.27 355	0.24 370	0.60 382	0.36 378	0.50 377	0.50 351	0.71 384	0.79 389	0.67 384	0.54 380	0.51 379	0.42 379	0.22 373	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.26 377	0.25 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	0.40 370	0.28 370	0.33 336	0.55 389	0.39 383	0.82 399	1.23 413	0.47 372	0.51 358	0.36 346	0.35 303	0.55 375	0.39 362	0.38 364	0.39 373	0.15 345	0.20 369	0.15 341	0.14 336	0.23 367	0.20 367

GANetREF_RVC	0.31 358	0.34 377	0.27 315	0.35 374	0.16 338	0.32 344	0.41 383	0.48 373	0.51 358	0.35 344	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
PWCDC_ROB	0.20 287	0.13 292	0.22 290	0.24 328	0.11 254	0.19 253	0.15 115	0.33 303	0.54 360	0.29 323	0.50 360	0.21 216	0.15 206	0.27 316	0.20 262	0.11 287	0.09 291	0.10 267	0.08 211	0.11 288	0.09 250

Wz-Net-TNSev	0.29 352	0.20 346	0.65 378	0.19 227	0.15 328	0.38 365	0.27 347	0.35 325	0.55 361	0.34 343	0.42 345	0.45 360	0.38 360	0.32 343	0.30 350	0.12 311	0.13 340	0.10 267	0.12 323	0.15 342	0.14 333

Consistency-Raft	0.44 375	0.40 382	0.45 357	0.37 377	0.43 386	0.46 369	0.41 383	0.57 386	0.55 361	0.32 338	0.73 383	0.33 319	0.48 377	0.42 374	0.49 386	0.39 386	0.35 386	0.45 386	0.51 394	0.42 386	0.29 381

Wz-Net-SNSev	0.25 337	0.17 328	0.44 356	0.25 339	0.14 317	0.26 323	0.23 312	0.38 343	0.56 363	0.30 326	0.55 365	0.39 347	0.26 313	0.23 298	0.30 350	0.10 266	0.09 291	0.09 226	0.10 282	0.11 288	0.11 292

ADCL	0.24 328	0.11 257	0.47 361	0.22 304	0.12 283	0.34 353	0.29 360	0.29 257	0.56 363	0.24 282	0.46 352	0.30 298	0.30 341	0.29 333	0.29 346	0.08 190	0.07 246	0.09 226	0.09 250	0.10 273	0.10 269

WZ-Net	0.28 348	0.17 328	0.78 392	0.22 304	0.16 338	0.34 353	0.29 360	0.39 347	0.57 365	0.24 282	0.55 365	0.37 335	0.24 302	0.33 345	0.35 364	0.09 235	0.08 268	0.09 226	0.10 282	0.14 331	0.16 352

XQC	0.28 348	0.23 357	0.51 364	0.28 358	0.19 360	0.34 353	0.27 347	0.36 331	0.57 365	0.31 332	0.30 271	0.37 335	0.30 341	0.38 364	0.38 371	0.13 331	0.09 291	0.15 341	0.12 323	0.17 356	0.18 361

PDISCO_ROB	0.27 345	0.16 317	0.26 309	0.28 358	0.20 363	0.32 344	0.26 340	0.44 366	0.57 365	0.28 317	0.40 330	0.45 360	0.29 337	0.33 345	0.34 363	0.12 311	0.09 291	0.17 349	0.16 348	0.17 356	0.13 316

DispFullNet	0.27 345	0.21 352	0.65 378	0.28 358	0.16 338	0.26 323	0.17 191	0.33 303	0.58 368	0.27 306	0.38 317	0.43 356	0.23 296	0.38 364	0.23 300	0.12 311	0.06 189	0.19 359	0.11 305	0.21 364	0.15 341

EDNetEfficientorigin	7.91 417	0.31 375	153.02 436	0.19 227	0.09 131	0.21 279	0.16 170	0.22 156	0.59 369	0.72 386	0.67 377	0.42 353	0.50 379	0.24 306	0.39 373	0.08 190	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.12 302	0.10 269

MANE	0.45 377	0.27 367	0.27 315	0.27 355	0.24 370	0.47 371	0.31 373	0.55 383	0.59 369	0.72 386	1.13 405	1.15 397	0.61 387	0.52 381	0.37 369	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.31 382	0.25 374	0.24 373

ELAS_RVC	0.41 372	0.29 373	0.33 336	0.28 358	0.24 370	0.54 377	0.36 378	0.49 375	0.59 369	0.72 386	0.74 385	0.65 382	0.54 380	0.54 385	0.40 375	0.22 373	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.26 377	0.25 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.29 352	0.24 360	1.13 401	0.18 182	0.10 216	0.19 253	0.20 277	0.20 123	0.60 372	0.74 390	0.56 370	0.31 308	0.39 362	0.22 287	0.30 350	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.11 288	0.09 250

NVStereoNet_ROB	0.46 380	0.36 379	0.46 360	0.41 380	0.28 377	0.34 353	0.34 376	0.48 373	0.60 372	0.72 386	0.93 394	0.70 387	0.66 390	0.47 376	0.60 393	0.22 373	0.33 385	0.34 382	0.34 385	0.30 380	0.30 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 367	0.37 380	0.52 365	0.44 382	0.28 377	0.58 379	0.24 321	0.41 356	0.62 374	0.40 356	0.49 356	0.46 364	0.33 349	0.40 371	0.32 358	0.30 382	0.30 384	0.39 384	0.33 383	0.29 379	0.28 380

ADCS	0.29 352	0.18 338	0.45 357	0.21 291	0.17 351	0.28 336	0.23 312	0.41 356	0.63 375	0.40 356	0.49 356	0.40 350	0.36 357	0.39 367	0.40 375	0.13 331	0.12 327	0.13 323	0.14 336	0.16 349	0.16 352

ACVNet-4b	0.39 367	0.53 386	0.55 369	0.45 383	0.24 370	0.47 371	0.18 231	0.49 375	0.64 376	0.42 363	0.45 351	0.60 377	0.27 321	0.34 348	0.24 310	0.33 384	0.14 347	0.48 387	0.42 387	0.30 380	0.26 379

SANet	0.24 328	0.14 304	0.28 320	0.21 291	0.11 254	0.27 330	0.24 321	0.38 343	0.64 376	0.36 346	0.40 330	0.43 356	0.26 313	0.27 316	0.24 310	0.12 311	0.09 291	0.10 267	0.09 250	0.13 319	0.11 292

BEATNet-Init1	0.52 382	0.27 367	0.62 376	0.30 367	0.21 365	0.76 396	0.29 360	0.54 382	0.65 378	0.86 395	0.95 396	2.07 412	0.62 389	0.56 387	0.42 379	0.18 361	0.18 363	0.23 367	0.22 366	0.22 366	0.21 369

RTSC	0.23 320	0.12 271	0.28 320	0.21 291	0.13 300	0.28 336	0.16 170	0.35 325	0.66 379	0.27 306	0.33 296	0.30 298	0.21 281	0.31 337	0.29 346	0.10 266	0.08 268	0.09 226	0.10 282	0.13 319	0.13 316

DPSNet	0.28 348	0.16 317	0.31 331	0.18 182	0.13 300	0.54 377	0.42 386	0.51 378	0.67 380	0.29 323	0.38 317	0.38 339	0.29 337	0.31 337	0.23 300	0.11 287	0.10 309	0.11 294	0.08 211	0.20 363	0.16 352

Ntro	0.40 370	0.40 382	0.53 366	0.46 386	0.30 381	0.65 385	0.24 321	0.46 371	0.68 381	0.41 360	0.49 356	0.48 368	0.42 372	0.39 367	0.31 357	0.32 383	0.28 382	0.37 383	0.30 380	0.32 384	0.29 381

JetBlue	0.71 391	0.45 384	1.14 402	0.51 387	0.47 388	2.02 413	0.64 400	0.75 392	0.70 382	0.69 383	0.77 388	1.22 399	0.83 397	1.03 409	1.01 409	0.40 387	0.28 382	0.33 381	0.33 383	0.30 380	0.34 387

SHD	0.26 343	0.15 310	0.30 329	0.24 328	0.18 358	0.22 287	0.15 115	0.38 343	0.71 383	0.32 338	0.41 340	0.36 331	0.28 329	0.32 343	0.29 346	0.12 311	0.11 318	0.14 333	0.13 332	0.16 349	0.20 367

ACVNet_1	0.44 375	0.49 385	0.60 374	0.45 383	0.28 377	0.49 374	0.27 347	0.57 386	0.72 384	0.62 379	0.58 373	0.74 388	0.49 378	0.50 378	0.35 364	0.26 380	0.24 379	0.39 384	0.29 378	0.31 383	0.24 373

coex-ft	3.30 412	0.34 377	59.09 435	0.18 182	0.13 300	0.26 323	0.22 302	0.27 233	0.72 384	1.90 413	0.70 381	0.44 358	0.45 375	0.29 333	0.41 378	0.09 235	0.09 291	0.12 309	0.09 250	0.14 331	0.13 316

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 374	0.39 381	0.54 367	0.40 378	0.20 363	0.64 384	0.32 375	0.53 381	0.72 384	0.71 384	0.72 382	0.61 378	0.54 380	0.51 379	0.46 383	0.20 367	0.19 366	0.29 378	0.30 380	0.23 367	0.18 361

MADNet+	0.75 394	0.71 396	3.70 413	0.66 392	0.41 384	0.98 404	0.97 411	0.69 391	0.73 387	0.52 373	0.57 371	0.64 380	0.68 392	0.86 401	1.01 409	0.34 385	0.36 387	0.28 377	0.23 370	0.36 385	0.31 384

MFMNet_re	0.64 387	0.66 394	0.65 378	0.51 387	0.69 403	0.69 388	0.57 396	0.64 390	0.73 387	0.60 378	0.73 383	0.62 379	0.67 391	0.65 391	0.60 393	0.66 401	0.58 407	0.63 393	0.59 397	0.68 399	0.69 405

RTS	0.45 377	0.19 341	3.26 410	0.24 328	0.15 328	0.74 392	0.20 277	0.36 331	0.76 389	0.42 363	0.43 348	0.31 308	0.41 369	0.53 383	0.35 364	0.10 266	0.08 268	0.13 323	0.12 323	0.15 342	0.15 341

RTSA	0.45 377	0.19 341	3.26 410	0.24 328	0.15 328	0.74 392	0.20 277	0.36 331	0.76 389	0.42 363	0.43 348	0.31 308	0.41 369	0.53 383	0.35 364	0.10 266	0.08 268	0.13 323	0.12 323	0.15 342	0.15 341

IMH-64-1	0.65 388	0.61 390	0.68 386	0.71 393	0.51 389	0.59 380	0.49 390	0.91 397	0.85 391	0.74 390	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.79 394	0.49 386	0.42 388	0.46 389	0.71 395	0.47 389	0.52 389	0.39 389

IMH-64	0.65 388	0.61 390	0.68 386	0.71 393	0.51 389	0.59 380	0.49 390	0.91 397	0.85 391	0.74 390	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.79 394	0.49 386	0.42 388	0.46 389	0.71 395	0.47 389	0.52 389	0.39 389

RainbowNet	0.54 384	0.61 390	0.70 390	0.57 390	0.43 386	0.65 385	0.37 381	0.60 388	0.87 393	0.50 372	0.66 376	0.64 380	0.47 376	0.49 377	0.43 382	0.47 392	0.48 394	0.52 391	0.41 386	0.52 389	0.40 391

PWCK	0.71 391	0.94 406	0.95 399	0.76 395	0.31 382	0.74 392	0.36 378	0.90 396	0.90 394	0.96 399	0.75 387	0.95 392	0.61 387	0.87 402	0.66 396	0.72 402	0.46 389	0.75 398	0.49 391	0.69 401	0.44 393

UNDER WATER-64	0.95 403	0.94 406	1.43 406	0.87 403	0.56 394	1.18 412	0.87 408	0.77 393	0.94 395	1.04 402	0.85 391	1.58 410	1.21 411	0.94 406	0.96 407	0.87 408	0.57 406	1.03 408	0.88 409	0.78 406	0.73 406

PVD	0.39 367	0.20 346	0.39 351	0.31 371	0.22 367	0.29 339	0.43 388	0.52 379	0.96 396	0.55 376	0.79 389	0.53 373	0.59 386	0.52 381	0.38 371	0.19 365	0.14 347	0.17 349	0.14 336	0.24 373	0.31 384

UNDER WATER	0.97 404	0.97 408	1.42 405	0.99 407	0.70 406	1.12 411	0.84 407	0.80 394	1.08 397	1.01 401	0.90 392	1.55 409	1.22 412	1.03 409	1.00 408	0.78 406	0.53 401	1.02 407	0.87 408	0.80 407	0.74 407

IMH	0.71 391	0.64 393	0.68 386	0.76 395	0.54 391	0.69 388	0.54 394	0.98 403	1.10 398	0.82 394	1.09 401	0.89 391	0.88 400	0.87 402	0.52 390	0.44 391	0.50 398	0.75 398	0.51 394	0.56 394	0.41 392

TorneroNet	0.82 398	0.74 398	0.81 396	0.84 400	0.63 400	0.99 405	0.63 398	0.96 401	1.16 399	0.80 393	1.11 403	1.36 404	0.86 399	0.93 405	0.80 404	0.56 395	0.49 396	0.78 402	0.66 401	0.73 404	0.63 404

notaker	0.97 404	1.11 409	0.98 400	1.13 409	0.81 407	0.73 391	0.68 404	0.93 399	1.16 399	1.18 408	1.18 407	1.41 406	1.16 410	1.08 411	0.69 400	0.81 407	0.64 409	1.17 409	0.79 406	0.98 409	0.80 410

DPSimNet_ROB	1.11 408	1.23 412	0.78 392	1.13 409	0.88 410	1.10 410	1.13 412	1.16 412	1.23 401	1.43 410	1.02 398	1.41 406	1.10 409	0.90 404	1.60 411	1.46 414	0.51 400	1.21 411	1.03 412	0.90 408	1.01 414

TorneroNet-64	0.76 395	0.72 397	0.74 391	0.78 397	0.58 397	0.91 403	0.56 395	0.84 395	1.29 402	0.66 380	0.90 392	1.40 405	0.75 394	0.85 400	0.67 399	0.49 393	0.46 389	0.72 397	0.59 397	0.67 398	0.53 394

WAO-7	0.79 396	0.78 399	0.54 367	0.85 401	0.67 402	0.74 392	0.68 404	1.05 406	1.32 403	0.90 397	1.20 408	1.04 393	0.92 401	0.69 392	0.66 396	0.60 399	0.62 408	0.67 394	0.68 402	0.64 395	0.58 396

KSHMR	1.09 407	1.17 410	0.88 398	1.25 413	1.00 412	0.99 405	0.96 410	1.13 410	1.37 404	1.16 407	1.29 410	1.41 406	0.96 403	1.01 408	0.92 406	1.03 411	1.08 413	1.20 410	1.03 412	1.01 410	0.97 412

JetRed	1.62 410	1.46 414	2.98 409	0.92 404	1.21 413	4.99 415	1.53 415	1.27 413	1.39 405	1.83 412	1.74 414	1.60 411	0.95 402	1.41 412	2.45 415	0.90 410	1.60 414	0.93 406	0.90 410	1.35 413	0.99 413

ktn	1.01 406	1.21 411	0.80 395	1.23 412	0.86 409	1.01 407	0.87 408	0.94 400	1.39 405	1.04 402	1.12 404	1.15 397	1.07 406	0.94 406	0.59 392	1.28 413	0.71 411	1.38 413	0.83 407	1.02 411	0.75 408

ACVNet_2	0.66 390	0.66 394	0.68 386	0.63 391	0.41 384	0.71 390	0.49 390	0.96 401	1.39 405	0.89 396	1.09 401	1.04 393	0.73 393	0.54 385	0.47 384	0.43 390	0.40 388	0.53 392	0.44 388	0.47 387	0.35 388

LVE	0.83 399	0.85 403	0.85 397	0.80 398	0.56 394	1.04 409	0.65 401	1.05 406	1.47 408	0.96 399	1.22 409	1.10 396	0.85 398	0.83 397	0.71 401	0.49 393	0.55 404	0.76 400	0.60 399	0.65 396	0.59 401

HanzoNet	1.29 409	1.26 413	1.19 403	1.12 408	0.85 408	1.02 408	0.83 406	1.03 405	1.48 409	1.64 411	1.61 413	2.50 414	1.72 413	1.61 413	1.61 412	1.26 412	0.80 412	1.31 412	1.01 411	1.02 411	0.86 411

WAO-6	0.81 397	0.80 400	0.62 376	0.86 402	0.63 400	0.76 396	0.58 397	0.98 403	1.54 410	0.90 397	0.96 397	1.07 395	1.03 405	0.70 393	0.66 396	0.72 402	0.49 396	0.90 405	0.71 403	0.68 399	0.58 396

Dean	0.87 400	0.86 404	0.79 394	0.81 399	0.56 394	0.90 400	0.63 398	1.15 411	1.73 411	1.15 406	1.15 406	1.31 402	0.99 404	0.81 396	0.81 405	0.57 396	0.56 405	0.77 401	0.64 400	0.66 397	0.58 396

LE_ROB	0.50 381	0.07 69	0.14 154	0.15 38	0.08 47	0.24 305	0.16 170	0.22 156	1.81 412	4.63 415	0.67 377	0.47 367	0.44 374	0.20 260	0.29 346	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.08 198	0.06 98

WAO-8	0.91 401	0.81 401	0.65 378	0.94 405	0.69 403	0.90 400	0.67 402	1.07 408	1.83 413	1.06 404	1.45 411	1.30 400	1.07 406	0.84 398	0.78 402	0.74 404	0.53 401	0.86 403	0.75 404	0.69 401	0.62 402

Venus	0.91 401	0.81 401	0.65 378	0.94 405	0.69 403	0.90 400	0.67 402	1.07 408	1.83 413	1.06 404	1.45 411	1.30 400	1.07 406	0.84 398	0.78 402	0.74 404	0.53 401	0.86 403	0.75 404	0.69 401	0.62 402

MADNet++	1.95 411	1.75 415	1.59 408	1.82 414	1.69 415	2.33 414	1.40 414	2.35 414	2.09 415	2.57 414	2.36 415	2.24 413	2.17 414	2.28 414	2.34 414	1.87 415	1.66 415	1.54 414	1.34 414	1.92 414	1.77 416

tt	4.67 413	0.06 19	3.55 412	2.02 415	1.55 414	10.25 419	16.71 419	8.91 422	5.03 416	1.31 409	0.94 395	4.71 415	4.76 415	3.33 415	5.87 417	6.06 422	10.30 426	1.88 416	2.11 417	2.75 415	1.21 415

PML	8.91 420	9.34 426	6.13 414	5.35 419	6.41 420	14.99 421	23.38 425	5.27 415	6.83 417	18.04 426	28.19 435	7.67 418	6.83 417	7.85 419	5.75 416	5.35 421	1.83 416	5.95 425	1.93 416	8.64 423	2.52 417

xxxxx1	7.79 414	5.02 420	7.31 416	3.12 416	3.85 417	16.35 422	22.88 420	5.86 419	8.69 418	7.97 418	8.54 416	9.12 420	8.27 418	10.18 420	10.92 418	2.42 416	2.45 417	3.56 419	12.37 423	3.77 416	3.06 418

tt_ll	7.79 414	5.02 420	7.31 416	3.12 416	3.85 417	16.35 422	22.88 420	5.86 419	8.69 418	7.97 418	8.54 416	9.12 420	8.27 418	10.18 420	10.92 418	2.42 416	2.45 417	3.56 419	12.37 423	3.77 416	3.06 418

ff	7.79 414	5.02 420	7.31 416	3.12 416	3.85 417	16.35 422	22.88 420	5.86 419	8.69 418	7.97 418	8.54 416	9.12 420	8.27 418	10.18 420	10.92 418	2.42 416	2.45 417	3.56 419	12.37 423	3.77 416	3.06 418

HaxPig	15.71 427	18.52 434	19.18 430	16.89 425	15.89 427	7.73 416	7.60 416	13.31 426	10.82 421	15.42 425	14.91 424	15.98 426	14.92 426	15.58 426	15.98 427	18.95 432	16.73 427	19.46 432	18.08 432	19.26 432	19.05 433

DGTPSM_ROB	8.06 418	4.48 418	8.63 422	5.35 419	10.72 422	8.32 417	22.97 423	5.46 416	13.35 422	5.12 416	9.92 419	5.08 416	10.40 421	5.52 417	12.58 421	3.79 419	8.00 421	3.50 417	7.02 420	3.83 419	7.14 422

DPSMNet_ROB	8.06 418	4.48 418	8.63 422	5.37 421	10.74 423	8.32 417	22.98 424	5.46 416	13.36 423	5.12 416	9.92 419	5.08 416	10.40 421	5.53 418	12.58 421	3.80 420	8.00 421	3.50 417	7.02 420	3.83 419	7.14 422

Anonymous_1	10.96 423	7.92 423	7.46 419	10.33 422	10.06 421	18.65 426	26.34 426	11.06 423	13.44 424	9.40 421	10.05 421	9.67 423	11.23 423	10.73 423	12.72 423	6.42 423	8.38 423	5.77 422	10.61 422	12.12 424	6.77 421

DPSM_ROB	11.15 424	8.58 424	8.00 420	10.88 423	11.58 424	19.10 427	26.71 427	12.05 424	14.07 425	10.36 422	10.84 422	10.33 424	11.86 424	11.70 424	13.54 424	6.99 424	8.79 424	5.89 423	6.95 418	7.29 421	7.42 424

DPSM	11.15 424	8.58 424	8.00 420	10.88 423	11.58 424	19.10 427	26.71 427	12.05 424	14.07 425	10.36 422	10.84 422	10.33 424	11.86 424	11.70 424	13.54 424	6.99 424	8.79 424	5.89 423	6.95 418	7.29 421	7.42 424

MEDIAN_ROB	20.38 428	24.04 435	23.31 432	21.23 427	21.71 428	10.40 420	7.92 417	17.64 427	15.50 427	20.12 427	19.70 426	20.34 427	20.32 427	21.19 427	21.13 428	23.81 434	21.81 434	24.98 433	23.76 433	24.71 433	23.93 434

AVERAGE_ROB	24.90 435	29.20 436	28.14 433	24.89 434	24.64 434	17.75 425	11.12 418	21.45 428	19.93 428	25.12 435	24.46 434	25.12 435	25.46 435	24.69 435	22.83 429	29.76 435	27.13 435	28.97 435	27.95 435	29.91 434	29.47 435

LSM0	22.87 434	17.28 428	18.96 429	22.19 433	29.04 435	38.42 435	53.71 430	24.28 433	28.31 429	20.78 430	21.00 427	21.43 433	24.16 433	23.50 432	27.39 431	14.09 431	17.38 428	11.84 431	14.04 431	14.73 430	14.89 426

CasAABBNet	22.42 429	17.33 429	16.01 424	22.01 431	23.28 432	38.32 430	53.80 434	24.14 429	28.41 430	20.60 428	21.77 428	20.89 432	23.91 432	23.43 428	27.36 430	14.07 426	17.69 429	11.83 430	14.01 427	14.67 428	14.95 430

MyStereo03	22.45 430	17.33 429	16.21 426	21.95 428	23.27 429	38.32 430	53.79 431	24.21 430	28.46 431	20.87 431	21.85 430	20.80 428	23.87 428	23.46 429	27.40 432	14.08 427	17.71 431	11.82 426	14.03 428	14.65 425	14.89 426

MyStereo02	22.45 430	17.33 429	16.21 426	21.95 428	23.27 429	38.32 430	53.79 431	24.21 430	28.46 431	20.87 431	21.85 430	20.80 428	23.87 428	23.46 429	27.40 432	14.08 427	17.71 431	11.82 426	14.03 428	14.65 425	14.89 426

MyStereo	22.45 430	17.33 429	16.21 426	21.95 428	23.27 429	38.32 430	53.79 431	24.21 430	28.46 431	20.87 431	21.85 430	20.80 428	23.87 428	23.46 429	27.40 432	14.08 427	17.71 431	11.82 426	14.03 428	14.65 425	14.89 426

Selective-RAFT-Error	22.47 433	17.37 433	16.09 425	22.06 432	23.34 433	38.39 434	53.83 435	24.29 434	28.47 434	20.74 429	21.83 429	20.81 431	23.90 431	23.54 433	27.53 435	14.08 427	17.69 429	11.82 426	14.00 426	14.69 429	15.00 431

SPstereo	13.84 426	0.93 405	1.50 407	1.22 411	0.88 410	28.82 429	48.26 429	26.77 436	29.54 435	22.37 434	22.60 433	23.23 434	24.68 434	24.53 434	15.06 426	0.88 409	0.69 410	1.83 415	1.60 415	0.74 405	0.77 409

test_example2	98.32 436	94.13 437	45.89 434	96.35 435	109.85 436	88.61 436	95.45 436	25.75 435	94.37 436	130.00 436	126.06 436	58.17 436	74.63 436	88.51 436	79.96 436	150.23 436	221.02 436	77.62 436	99.10 436	113.75 436	96.94 436

ASD4		3.38 417

Low-res two-view benchmark