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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

CroCo-Stereo	0.09 11	0.08 140	0.08 11	0.22 305	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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	10.40 423	1.82 418	19.49 433	120.77 439	13.11 429	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	51.54 438	0.04 7

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)
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

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

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

Selective-RAFT	0.11 80	0.10 237	0.11 70	0.21 292	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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.09 11	0.09 190	0.08 11	0.22 305	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

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

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

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

test_3	0.10 50	0.09 190	0.10 44	0.20 268	0.08 47	0.13 129	0.26 341	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

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

RAFT + AFF	0.13 157	0.07 69	0.20 280	0.20 268	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

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

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

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

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

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

cross-raft	0.10 50	0.09 190	0.09 28	0.19 227	0.07 18	0.11 82	0.25 335	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

sAnonymous2	0.13 157	0.12 271	0.24 302	0.20 268	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	0.20 268	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

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

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

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

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

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

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

Anonymous	0.14 186	0.10 237	0.24 302	0.22 305	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

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

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

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

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

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

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

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

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

sCroCo_RVC	0.12 135	0.09 190	0.23 299	0.24 329	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

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

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
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

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

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	0.38 308	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

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

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

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

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

GwcNet-ADL	0.13 157	0.08 140	0.14 154	0.20 268	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

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

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

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	0.14 334

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

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

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
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

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

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

LL-Strereo	0.13 157	0.09 190	0.11 70	0.20 268	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

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	0.15 342

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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	0.16 353

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

GMOStereo	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 353	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	0.28 353	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	0.28 353	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

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

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

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

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

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

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

test-2	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 353	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

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

Anonymous3	0.16 237	0.13 292	0.33 336	0.26 345	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

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

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

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
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

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

CASS	0.13 157	0.12 271	0.11 70	0.23 324	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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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	0.36 297	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

TestStereo1	0.13 157	0.08 140	0.08 11	0.19 227	0.08 47	0.18 233	0.29 361	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

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

SA-5K	0.13 157	0.08 140	0.08 11	0.19 227	0.08 47	0.18 233	0.29 361	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

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

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

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

PSMNet-ADL	0.15 219	0.12 271	0.13 128	0.22 305	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

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	0.39 311	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

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

NINENet	0.16 237	0.10 237	0.15 191	0.17 115	0.11 254	0.19 253	0.14 69	0.40 352	0.36 297	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

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

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

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

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

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	0.36 297	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

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
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

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

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

BUS	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.22 305	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	0.22 305	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

hknet	0.15 219	0.11 257	0.13 128	0.22 305	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

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	0.18 364	0.23 368	0.21 364	0.12 302	0.13 317

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

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

AASNet	0.16 237	0.08 140	0.12 90	0.19 227	0.09 131	0.18 233	0.15 115	0.37 337	0.37 303	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

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

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

FADNet_RVC	0.16 237	0.14 304	0.40 353	0.20 268	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

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.
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	0.37 336	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

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

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

1111x	0.15 219	0.08 140	0.12 90	0.18 182	0.07 18	0.18 233	0.25 335	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

StereoVision	0.13 157	0.12 271	0.09 28	0.24 329	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	0.11 319	0.12 309	0.12 323	0.06 101	0.05 51

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

SDNR	0.19 278	0.08 140	0.19 272	0.16 68	0.12 283	0.77 399	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	0.18 364	0.14 333	0.11 305	0.08 198	0.11 292

iinet-f	0.16 237	0.06 19	0.45 358	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

GASNet	0.22 305	0.23 357	0.33 336	0.26 345	0.17 351	0.26 323	0.16 170	0.44 367	0.42 326	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

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

ToySt	0.17 256	0.11 257	0.18 263	0.17 115	0.11 254	0.16 199	0.25 335	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

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

Anonymous_2	0.22 305	0.17 328	0.28 320	0.15 38	0.16 338	0.32 345	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	0.22 374	0.25 382	0.17 350	0.17 356	0.17 356	0.17 360

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

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	0.18 362	0.09 291	0.11 294	0.09 250	0.11 288	0.07 157

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

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

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

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

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

LMCR-Stereo	0.15 219	0.08 140	0.13 128	0.21 292	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

TestStereo	0.13 157	0.14 304	0.11 70	0.23 324	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

pcwnet_v2	0.19 278	0.10 237	0.26 309	0.17 115	0.14 317	0.18 233	0.15 115	0.37 337	0.46 343	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	0.13 317

HCRNet	0.16 237	0.24 360	0.12 90	0.35 376	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

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

UPFNet	0.16 237	0.08 140	0.12 90	0.20 268	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

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

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

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

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

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

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

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

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

GEStereo_RVC	0.17 256	0.12 271	0.15 191	0.22 305	0.11 254	0.19 253	0.17 191	0.32 286	0.48 345	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

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

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	0.15 354	0.12 309	0.15 347	0.16 349	0.18 362

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

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

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

RAFT+CT+SA	0.13 157	0.11 257	0.09 28	0.19 227	0.09 131	0.15 175	0.28 353	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

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	0.37 303	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

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

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	0.24 329	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

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

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

RAFT_CTSACE	0.12 135	0.09 190	0.10 44	0.22 305	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

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

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

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

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

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

FADNet-RVC-Resample	0.16 237	0.11 257	0.31 331	0.22 305	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

NVstereo2D	0.19 278	0.10 237	0.15 191	0.17 115	0.15 328	0.28 336	0.23 312	0.44 367	0.42 326	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

test_5	0.14 186	0.12 271	0.08 11	0.20 268	0.10 216	0.14 153	0.29 361	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

UDG	0.21 296	0.17 328	0.19 272	0.23 324	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	0.12 328	0.13 323	0.09 250	0.14 331	0.14 334

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

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	0.40 376	0.10 266	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 217

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	0.26 329	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.07 157

psm_up	0.18 268	0.10 237	0.18 263	0.20 268	0.11 254	0.17 218	0.19 262	0.37 337	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

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

RYNet	0.22 305	0.12 271	0.22 290	0.19 227	0.17 351	0.46 370	0.26 341	0.38 344	0.48 345	0.24 282	0.28 256	0.34 326	0.23 296	0.20 260	0.30 351	0.10 266	0.06 189	0.09 226	0.09 250	0.13 319	0.15 342

TDLM	0.17 256	0.12 271	0.13 128	0.24 329	0.10 216	0.18 233	0.18 231	0.36 332	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

StereoDRNet	0.18 268	0.11 257	0.17 246	0.22 305	0.11 254	0.21 279	0.22 302	0.37 337	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

DLCB_ROB	0.18 268	0.10 237	0.15 191	0.23 324	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

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	0.26 329	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.07 157

DeepPrunerF	0.24 328	0.17 328	0.42 356	0.26 345	0.16 338	0.22 287	0.28 353	0.37 337	0.50 352	0.26 300	0.29 267	0.24 251	0.28 329	0.21 276	0.22 290	0.15 345	0.11 319	0.20 362	0.18 360	0.12 302	0.13 317

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

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	0.16 357	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
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

ICVP	0.15 219	0.09 190	0.12 90	0.22 305	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)
MMNet	0.17 256	0.09 190	0.16 221	0.20 268	0.11 254	0.27 330	0.20 277	0.25 203	0.41 320	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

STTStereo	0.18 268	0.12 271	0.27 315	0.20 268	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	0.11 319	0.11 294	0.14 336	0.09 246	0.08 217

XQC	0.28 349	0.23 357	0.51 365	0.28 359	0.19 360	0.34 354	0.27 348	0.36 332	0.57 366	0.31 332	0.30 271	0.37 336	0.30 341	0.38 365	0.38 372	0.13 331	0.09 291	0.15 341	0.12 323	0.17 356	0.18 362

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 256	0.10 237	0.22 290	0.20 268	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.
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	0.17 362	0.22 367	0.20 362	0.10 273	0.11 292

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	0.15 354	0.17 350	0.16 349	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
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	0.14 334

CVANet_RVC	0.18 268	0.10 237	0.14 154	0.21 292	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

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	0.44 335	0.22 262	0.31 279	0.33 320	0.26 313	0.28 327	0.28 344	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.09 246	0.09 250

NaN_ROB	0.22 305	0.19 341	0.24 302	0.25 340	0.13 300	0.29 339	0.26 341	0.33 303	0.41 320	0.31 332	0.31 279	0.32 317	0.23 296	0.30 337	0.21 281	0.11 287	0.17 362	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.09 250

whm_eth	0.14 186	0.09 190	0.20 280	0.20 268	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

GMStereo_Zeroshot	0.16 237	0.13 292	0.24 302	0.20 268	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

DGSMNet	0.24 328	0.19 341	0.33 336	0.21 292	0.24 370	0.24 305	0.20 277	0.35 326	0.41 320	0.24 282	0.32 283	0.38 340	0.21 281	0.29 334	0.23 300	0.12 311	0.11 319	0.14 333	0.16 349	0.23 368	0.23 373

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	0.48 345	0.25 295	0.32 283	0.22 233	0.22 290	0.22 287	0.17 233	0.18 362	0.16 357	0.11 294	0.10 282	0.15 342	0.13 317

GwcNet	0.20 287	0.13 292	0.19 272	0.18 182	0.12 283	0.24 305	0.19 262	0.35 326	0.43 331	0.20 241	0.32 283	0.33 320	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

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

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	0.21 292	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	0.13 341	0.12 309	0.14 336	0.13 319	0.18 362

ADCRef	0.19 278	0.12 271	0.41 355	0.20 268	0.12 283	0.22 287	0.18 231	0.32 286	0.36 297	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

PA-Net	0.23 320	0.18 338	0.33 336	0.28 359	0.22 367	0.21 279	0.38 383	0.29 257	0.39 311	0.22 262	0.32 283	0.25 261	0.26 313	0.20 260	0.25 319	0.09 235	0.23 380	0.15 341	0.22 367	0.09 246	0.13 317
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.21 296	0.15 310	0.28 320	0.25 340	0.13 300	0.22 287	0.19 262	0.27 233	0.27 231	0.28 317	0.32 283	0.35 330	0.31 345	0.31 338	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
DRN-Test	0.19 278	0.11 257	0.20 280	0.22 305	0.10 216	0.22 287	0.22 302	0.39 348	0.37 303	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

PSMNet_ROB	0.21 296	0.11 257	0.15 191	0.27 356	0.15 328	0.24 305	0.35 378	0.43 365	0.37 303	0.27 306	0.32 283	0.32 317	0.22 290	0.21 276	0.26 329	0.12 311	0.08 268	0.13 323	0.11 305	0.09 246	0.09 250

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	0.16 357	0.21 363	0.17 356	0.10 273	0.08 217

AF-Net	0.22 305	0.17 328	0.17 246	0.26 345	0.13 300	0.25 315	0.24 321	0.32 286	0.50 352	0.25 295	0.33 296	0.38 340	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

RTSC	0.23 320	0.12 271	0.28 320	0.21 292	0.13 300	0.28 336	0.16 170	0.35 326	0.66 380	0.27 306	0.33 296	0.30 298	0.21 281	0.31 338	0.29 347	0.10 266	0.08 268	0.09 226	0.10 282	0.13 319	0.13 317

PS-NSSS	0.20 287	0.21 352	0.23 299	0.20 268	0.10 216	0.19 253	0.17 191	0.36 332	0.25 211	0.27 306	0.33 296	0.27 276	0.24 302	0.20 260	0.20 262	0.15 345	0.12 328	0.17 350	0.14 336	0.10 273	0.08 217

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

STTRV1_RVC	0.25 337	0.26 366	0.39 351	0.19 227	0.26 377	0.30 342	0.24 321	0.34 313	0.35 292	0.36 346	0.34 300	0.31 308	0.31 345	0.28 327	0.25 319	0.17 360	0.10 309	0.16 347	0.14 336	0.17 356	0.12 303

Anonymous Stereo	0.23 320	0.19 341	0.50 364	0.24 329	0.17 351	0.21 279	0.21 293	0.33 303	0.44 335	0.25 295	0.34 300	0.26 269	0.18 254	0.31 338	0.27 336	0.13 331	0.12 328	0.12 309	0.13 332	0.11 288	0.14 334

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

SAMSARA	0.40 371	0.28 371	0.33 336	0.55 391	0.39 385	0.82 400	1.23 414	0.47 373	0.51 359	0.36 346	0.35 304	0.55 377	0.39 363	0.38 365	0.39 374	0.15 345	0.20 370	0.15 341	0.14 336	0.23 368	0.20 368

GANetREF_RVC	0.31 359	0.34 379	0.27 315	0.35 376	0.16 338	0.32 345	0.41 384	0.48 374	0.51 359	0.35 344	0.35 304	0.34 326	0.33 350	0.39 368	0.32 359	0.27 382	0.20 370	0.29 379	0.15 347	0.18 360	0.17 360
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
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	0.35 304	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

DDUNet	0.22 305	0.17 328	0.21 285	0.22 305	0.15 328	0.25 315	0.24 321	0.29 257	0.30 256	0.31 332	0.36 307	0.33 320	0.25 310	0.24 306	0.20 262	0.18 362	0.13 341	0.17 350	0.11 305	0.16 349	0.16 353

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	0.36 307	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

Syn2CoEx	0.21 296	0.16 317	0.27 315	0.29 366	0.14 317	0.26 323	0.20 277	0.33 303	0.31 262	0.28 317	0.36 307	0.27 276	0.25 310	0.19 241	0.24 310	0.16 356	0.12 328	0.14 333	0.11 305	0.09 246	0.08 217

S-Stereo	0.20 287	0.12 271	0.25 308	0.21 292	0.13 300	0.20 265	0.18 231	0.32 286	0.43 331	0.23 274	0.36 307	0.28 283	0.30 341	0.19 241	0.22 290	0.09 235	0.12 328	0.10 267	0.10 282	0.13 319	0.13 317

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 305	0.21 352	0.24 302	0.26 345	0.11 254	0.23 300	0.14 69	0.39 348	0.24 192	0.32 338	0.36 307	0.30 298	0.21 281	0.19 241	0.21 281	0.17 360	0.14 348	0.21 363	0.16 349	0.12 302	0.12 303

ETE_ROB	0.23 320	0.17 328	0.22 290	0.25 340	0.13 300	0.26 323	0.29 361	0.31 277	0.36 297	0.28 317	0.36 307	0.45 362	0.26 313	0.27 316	0.26 329	0.11 287	0.08 268	0.12 309	0.09 250	0.14 331	0.13 317

SQANet	0.23 320	0.23 357	0.30 329	0.30 368	0.19 360	0.27 330	0.13 43	0.29 257	0.33 274	0.24 282	0.37 313	0.31 308	0.22 290	0.27 316	0.23 300	0.15 345	0.10 309	0.21 363	0.16 349	0.21 365	0.15 342

FAT-Stereo	0.20 287	0.12 271	0.22 290	0.21 292	0.12 283	0.17 218	0.18 231	0.34 313	0.39 311	0.27 306	0.37 313	0.34 326	0.32 349	0.21 276	0.20 262	0.09 235	0.11 319	0.10 267	0.09 250	0.11 288	0.14 334

ADCP+	0.20 287	0.10 237	0.33 336	0.20 268	0.12 283	0.22 287	0.26 341	0.31 277	0.34 285	0.26 300	0.37 313	0.22 233	0.22 290	0.27 316	0.27 336	0.09 235	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.09 246	0.10 269

CC-Net-ROB	0.28 349	0.31 376	0.36 345	0.29 366	0.15 328	0.25 315	0.19 262	0.45 370	0.33 274	0.39 354	0.37 313	0.39 348	0.31 345	0.27 316	0.26 329	0.24 380	0.19 367	0.30 381	0.23 371	0.18 360	0.15 342

SGM_RVC	0.23 320	0.12 271	0.15 191	0.15 38	0.09 131	0.33 351	0.18 231	0.34 313	0.31 262	0.44 368	0.37 313	0.53 375	0.35 356	0.35 355	0.24 310	0.13 331	0.13 341	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
RP	0.21 296	0.13 292	0.21 285	0.23 324	0.11 254	0.21 279	0.20 277	0.25 203	0.44 335	0.21 249	0.38 318	0.36 332	0.24 302	0.27 316	0.25 319	0.11 287	0.12 328	0.13 323	0.12 323	0.12 302	0.14 334

G-Net	0.24 328	0.16 317	0.36 345	0.22 305	0.16 338	0.51 376	0.23 312	0.29 257	0.34 285	0.36 346	0.38 318	0.31 308	0.29 337	0.27 316	0.26 329	0.11 287	0.09 291	0.12 309	0.09 250	0.16 349	0.13 317

NCC-stereo	0.24 328	0.15 310	0.31 331	0.26 345	0.16 338	0.20 265	0.30 368	0.40 352	0.40 317	0.24 282	0.38 318	0.33 320	0.28 329	0.36 360	0.27 336	0.12 311	0.11 319	0.15 341	0.22 367	0.13 319	0.13 317

Abc-Net	0.24 328	0.15 310	0.31 331	0.26 345	0.16 338	0.20 265	0.30 368	0.40 352	0.40 317	0.24 282	0.38 318	0.33 320	0.28 329	0.36 360	0.27 336	0.12 311	0.11 319	0.15 341	0.22 367	0.13 319	0.13 317
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	0.28 349	0.16 317	0.31 331	0.18 182	0.13 300	0.54 378	0.42 387	0.51 379	0.67 381	0.29 323	0.38 318	0.38 340	0.29 337	0.31 338	0.23 300	0.11 287	0.10 309	0.11 294	0.08 211	0.20 364	0.16 353

NCCL2	0.23 320	0.15 310	0.17 246	0.34 374	0.18 358	0.24 305	0.23 312	0.34 313	0.28 242	0.31 332	0.38 318	0.38 340	0.28 329	0.23 298	0.24 310	0.15 345	0.12 328	0.18 358	0.21 364	0.13 319	0.13 317

DispFullNet	0.27 346	0.21 352	0.65 379	0.28 359	0.16 338	0.26 323	0.17 191	0.33 303	0.58 369	0.27 306	0.38 318	0.43 358	0.23 296	0.38 365	0.23 300	0.12 311	0.06 189	0.19 360	0.11 305	0.21 365	0.15 342

LALA_ROB	0.25 337	0.16 317	0.22 290	0.26 345	0.17 351	0.27 330	0.27 348	0.42 362	0.37 303	0.33 342	0.38 318	0.51 372	0.26 313	0.28 327	0.27 336	0.16 356	0.09 291	0.12 309	0.11 305	0.13 319	0.12 303

SuperB	0.20 287	0.10 237	0.56 372	0.16 68	0.09 131	0.18 233	0.18 231	0.24 190	0.50 352	0.26 300	0.39 326	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

stereogan	0.22 305	0.11 257	0.21 285	0.20 268	0.12 283	0.31 344	0.19 262	0.35 326	0.44 335	0.22 262	0.39 326	0.35 330	0.27 321	0.33 346	0.22 290	0.10 266	0.12 328	0.10 267	0.10 282	0.14 331	0.13 317

PASM	0.32 361	0.24 360	0.48 363	0.28 359	0.27 378	0.29 339	0.30 368	0.34 313	0.49 350	0.35 344	0.39 326	0.46 366	0.34 354	0.34 349	0.35 365	0.23 378	0.25 382	0.26 370	0.28 378	0.23 368	0.21 370

MDST_ROB	0.22 305	0.10 237	0.17 246	0.18 182	0.11 254	0.37 364	0.19 262	0.43 365	0.41 320	0.39 354	0.39 326	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

XPNet_ROB	0.22 305	0.11 257	0.19 272	0.22 305	0.13 300	0.22 287	0.19 262	0.34 313	0.40 317	0.30 326	0.39 326	0.39 348	0.26 313	0.26 313	0.28 344	0.15 345	0.10 309	0.10 267	0.10 282	0.13 319	0.12 303

Wz-Net-MNSev	0.22 305	0.13 292	0.31 331	0.20 268	0.14 317	0.36 363	0.24 321	0.33 303	0.44 335	0.28 317	0.40 331	0.38 340	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

APVNet	0.22 305	0.12 271	0.19 272	0.18 182	0.14 317	0.32 345	0.31 374	0.39 348	0.32 268	0.27 306	0.40 331	0.30 298	0.29 337	0.26 313	0.25 319	0.11 287	0.12 328	0.11 294	0.14 336	0.12 302	0.12 303

RGC	0.25 337	0.20 346	0.29 326	0.28 359	0.16 338	0.22 287	0.23 312	0.32 286	0.44 335	0.27 306	0.40 331	0.38 340	0.27 321	0.36 360	0.22 290	0.11 287	0.13 341	0.17 350	0.17 356	0.14 331	0.16 353

edge stereo	0.22 305	0.13 292	0.20 280	0.21 292	0.13 300	0.23 300	0.16 170	0.32 286	0.42 326	0.32 338	0.40 331	0.38 340	0.35 356	0.25 311	0.24 310	0.13 331	0.11 319	0.14 333	0.11 305	0.12 302	0.13 317

ADCPNet	0.25 337	0.16 317	0.61 376	0.21 292	0.15 328	0.35 362	0.25 335	0.32 286	0.35 292	0.30 326	0.40 331	0.36 332	0.28 329	0.28 327	0.32 359	0.12 311	0.10 309	0.11 294	0.12 323	0.14 331	0.13 317

StereoDRNet-Refined	0.17 256	0.12 271	0.15 191	0.20 268	0.09 131	0.18 233	0.18 231	0.26 215	0.23 182	0.26 300	0.40 331	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
CSAN	0.29 353	0.24 360	0.27 315	0.34 374	0.19 360	0.33 351	0.42 387	0.37 337	0.50 352	0.38 352	0.40 331	0.44 360	0.33 350	0.28 327	0.30 351	0.20 368	0.16 357	0.19 360	0.19 361	0.14 331	0.15 342

SANet	0.24 328	0.14 304	0.28 320	0.21 292	0.11 254	0.27 330	0.24 321	0.38 344	0.64 377	0.36 346	0.40 331	0.43 358	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

PDISCO_ROB	0.27 346	0.16 317	0.26 309	0.28 359	0.20 363	0.32 345	0.26 341	0.44 367	0.57 366	0.28 317	0.40 331	0.45 362	0.29 337	0.33 346	0.34 364	0.12 311	0.09 291	0.17 350	0.16 349	0.17 356	0.13 317

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	0.49 350	0.30 326	0.40 331	0.32 317	0.24 302	0.31 338	0.22 290	0.10 266	0.07 246	0.11 294	0.08 211	0.11 288	0.10 269

Wz-Net-LNSev	0.22 305	0.16 317	0.38 349	0.21 292	0.13 300	0.25 315	0.23 312	0.32 286	0.43 331	0.30 326	0.41 341	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

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	0.41 341	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

Nwc_Net	0.23 320	0.16 317	0.21 285	0.25 340	0.14 317	0.24 305	0.26 341	0.37 337	0.38 308	0.22 262	0.41 341	0.30 298	0.28 329	0.28 327	0.25 319	0.11 287	0.10 309	0.17 350	0.20 362	0.10 273	0.10 269

SHD	0.26 344	0.15 310	0.30 329	0.24 329	0.18 358	0.22 287	0.15 115	0.38 344	0.71 384	0.32 338	0.41 341	0.36 332	0.28 329	0.32 344	0.29 347	0.12 311	0.11 319	0.14 333	0.13 332	0.16 349	0.20 368

FBW_ROB	0.24 328	0.17 328	0.22 290	0.26 345	0.14 317	0.25 315	0.22 302	0.41 357	0.41 320	0.41 361	0.41 341	0.42 354	0.27 321	0.31 338	0.23 300	0.09 235	0.14 348	0.14 333	0.12 323	0.11 288	0.09 250

Wz-Net-TNSev	0.29 353	0.20 346	0.65 379	0.19 227	0.15 328	0.38 366	0.27 348	0.35 326	0.55 362	0.34 343	0.42 346	0.45 362	0.38 361	0.32 344	0.30 351	0.12 311	0.13 341	0.10 267	0.12 323	0.15 342	0.14 334

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	0.39 311	0.25 295	0.42 346	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

GANet	0.21 296	0.12 271	0.21 285	0.24 329	0.13 300	0.22 287	0.22 302	0.41 357	0.26 224	0.31 332	0.42 346	0.37 336	0.28 329	0.23 298	0.22 290	0.10 266	0.12 328	0.10 267	0.09 250	0.10 273	0.08 217

RTS	0.45 378	0.19 341	3.26 412	0.24 329	0.15 328	0.74 393	0.20 277	0.36 332	0.76 390	0.42 364	0.43 349	0.31 308	0.41 370	0.53 384	0.35 365	0.10 266	0.08 268	0.13 323	0.12 323	0.15 342	0.15 342

RTSA	0.45 378	0.19 341	3.26 412	0.24 329	0.15 328	0.74 393	0.20 277	0.36 332	0.76 390	0.42 364	0.43 349	0.31 308	0.41 370	0.53 384	0.35 365	0.10 266	0.08 268	0.13 323	0.12 323	0.15 342	0.15 342

ADCMid	0.25 337	0.15 310	0.40 353	0.20 268	0.14 317	0.25 315	0.26 341	0.34 313	0.38 308	0.36 346	0.44 351	0.34 326	0.40 366	0.35 355	0.33 362	0.10 266	0.09 291	0.11 294	0.11 305	0.13 319	0.12 303

ACVNet-4b	0.39 368	0.53 388	0.55 370	0.45 385	0.24 370	0.47 372	0.18 231	0.49 376	0.64 377	0.42 364	0.45 352	0.60 379	0.27 321	0.34 349	0.24 310	0.33 386	0.14 348	0.48 389	0.42 389	0.30 382	0.26 380

ccnet	0.29 353	0.28 371	0.23 299	0.20 268	0.28 379	0.41 369	0.21 293	0.45 370	0.33 274	0.36 346	0.46 353	0.36 332	0.30 341	0.39 368	0.42 380	0.23 378	0.14 348	0.21 363	0.17 356	0.23 368	0.18 362

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 358	0.24 360	0.29 326	0.36 378	0.16 338	0.34 354	0.30 368	0.32 286	0.42 326	0.40 357	0.46 353	0.38 340	0.31 345	0.34 349	0.28 344	0.19 366	0.20 370	0.26 370	0.29 379	0.18 360	0.19 367

ADCL	0.24 328	0.11 257	0.47 362	0.22 305	0.12 283	0.34 354	0.29 361	0.29 257	0.56 364	0.24 282	0.46 353	0.30 298	0.30 341	0.29 334	0.29 347	0.08 190	0.07 246	0.09 226	0.09 250	0.10 273	0.10 269

aanetorigin	0.22 305	0.17 328	0.56 372	0.17 115	0.10 216	0.15 175	0.19 262	0.20 123	0.33 274	0.49 372	0.48 356	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

otaku	0.39 368	0.37 382	0.52 366	0.44 384	0.28 379	0.58 380	0.24 321	0.41 357	0.62 375	0.40 357	0.49 357	0.46 366	0.33 350	0.40 372	0.32 359	0.30 383	0.30 386	0.39 385	0.33 384	0.29 381	0.28 381

Ntro	0.40 371	0.40 384	0.53 367	0.46 388	0.30 383	0.65 386	0.24 321	0.46 372	0.68 382	0.41 361	0.49 357	0.48 370	0.42 373	0.39 368	0.31 358	0.32 385	0.28 384	0.37 384	0.30 381	0.32 386	0.29 382

ADCS	0.29 353	0.18 338	0.45 358	0.21 292	0.17 351	0.28 336	0.23 312	0.41 357	0.63 376	0.40 357	0.49 357	0.40 351	0.36 358	0.39 368	0.40 376	0.13 331	0.12 328	0.13 323	0.14 336	0.16 349	0.16 353

AnyNet_C32	0.26 344	0.16 317	0.36 345	0.20 268	0.16 338	0.25 315	0.30 368	0.32 286	0.44 335	0.31 332	0.49 357	0.30 298	0.33 350	0.40 372	0.33 362	0.12 311	0.12 328	0.12 309	0.14 336	0.14 331	0.15 342

anonymity	0.53 384	0.58 390	0.65 379	0.41 382	0.61 401	0.53 377	0.41 384	0.56 385	0.41 320	0.55 377	0.50 361	0.49 371	0.55 384	0.58 389	0.50 390	0.58 399	0.50 400	0.51 391	0.51 396	0.51 390	0.57 396

PWCDC_ROB	0.20 287	0.13 292	0.22 290	0.24 329	0.11 254	0.19 253	0.15 115	0.33 303	0.54 361	0.29 323	0.50 361	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

FCDSN-DC	0.33 364	0.28 371	0.28 320	0.30 368	0.24 370	0.39 367	0.28 353	0.42 362	0.42 326	0.43 367	0.53 363	0.51 372	0.41 370	0.36 360	0.30 351	0.21 371	0.20 370	0.27 373	0.26 374	0.25 376	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.
WCMA_ROB	0.24 328	0.11 257	0.22 290	0.17 115	0.14 317	0.32 345	0.15 115	0.32 286	0.32 268	0.38 352	0.53 363	0.40 351	0.34 354	0.34 349	0.25 319	0.11 287	0.12 328	0.12 309	0.10 282	0.14 331	0.14 334

SGM-ForestM	0.32 361	0.12 271	0.16 221	0.16 68	0.11 254	0.39 367	0.19 262	0.41 357	0.50 352	0.52 374	0.54 365	1.32 405	0.42 373	0.40 372	0.27 336	0.14 342	0.16 357	0.16 347	0.16 349	0.12 302	0.12 303

Wz-Net-SNSev	0.25 337	0.17 328	0.44 357	0.25 340	0.14 317	0.26 323	0.23 312	0.38 344	0.56 364	0.30 326	0.55 366	0.39 348	0.26 313	0.23 298	0.30 351	0.10 266	0.09 291	0.09 226	0.10 282	0.11 288	0.11 292

WZ-Net	0.28 349	0.17 328	0.78 393	0.22 305	0.16 338	0.34 354	0.29 361	0.39 348	0.57 366	0.24 282	0.55 366	0.37 336	0.24 302	0.33 346	0.35 365	0.09 235	0.08 268	0.09 226	0.10 282	0.14 331	0.16 353

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	0.41 361	0.55 366	0.41 353	0.37 360	0.34 349	0.27 336	0.11 287	0.15 354	0.11 294	0.11 305	0.12 302	0.16 353

MFN_U_SF_RVC	0.32 361	0.21 352	0.55 370	0.30 368	0.15 328	0.34 354	0.17 191	0.52 380	0.46 343	0.46 371	0.55 366	0.59 378	0.39 363	0.35 355	0.37 370	0.15 345	0.14 348	0.18 358	0.21 364	0.16 349	0.15 342

FC-DCNN	0.33 364	0.27 368	0.28 320	0.26 345	0.23 369	0.37 364	0.28 353	0.40 352	0.43 331	0.45 369	0.55 366	0.51 372	0.40 366	0.37 364	0.30 351	0.21 371	0.20 370	0.27 373	0.26 374	0.25 376	0.24 374

EDNetEfficient	0.29 353	0.24 360	1.13 402	0.18 182	0.10 216	0.19 253	0.20 277	0.20 123	0.60 373	0.74 391	0.56 371	0.31 308	0.39 363	0.22 287	0.30 351	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.11 288	0.09 250

MADNet+	0.75 395	0.71 398	3.70 415	0.66 394	0.41 386	0.98 405	0.97 412	0.69 392	0.73 388	0.52 374	0.57 372	0.64 382	0.68 393	0.86 402	1.01 410	0.34 387	0.36 389	0.28 378	0.23 371	0.36 387	0.31 385

MeshStereo	0.27 346	0.13 292	0.18 263	0.15 38	0.11 254	0.32 345	0.24 321	0.40 352	0.36 297	0.52 374	0.57 372	0.67 386	0.40 366	0.35 355	0.26 329	0.14 342	0.13 341	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
ACVNet_1	0.44 376	0.49 387	0.60 375	0.45 385	0.28 379	0.49 375	0.27 348	0.57 387	0.72 385	0.62 380	0.58 374	0.74 390	0.49 379	0.50 379	0.35 365	0.26 381	0.24 381	0.39 385	0.29 379	0.31 385	0.24 374

LSM	0.33 364	0.20 346	0.58 374	0.26 345	0.60 400	0.34 354	0.25 335	0.42 362	0.48 345	0.45 369	0.58 374	0.42 354	0.36 358	0.35 355	0.25 319	0.12 311	0.20 370	0.14 333	0.16 349	0.19 363	0.33 387

SPS-STEREO	0.57 387	0.58 390	0.65 379	0.45 385	0.55 395	0.62 384	0.44 390	0.62 390	0.50 352	0.68 383	0.64 376	0.66 385	0.57 386	0.61 390	0.60 394	0.62 402	0.47 395	0.51 391	0.49 393	0.55 395	0.58 397
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 385	0.61 392	0.70 391	0.57 392	0.43 388	0.65 386	0.37 382	0.60 389	0.87 394	0.50 373	0.66 377	0.64 382	0.47 377	0.49 378	0.43 383	0.47 394	0.48 396	0.52 393	0.41 388	0.52 391	0.40 392

EDNetEfficientorigin	7.91 419	0.31 376	153.02 438	0.19 227	0.09 131	0.21 279	0.16 170	0.22 156	0.59 370	0.72 387	0.67 378	0.42 354	0.50 380	0.24 306	0.39 374	0.08 190	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.12 302	0.10 269

LE_ROB	0.50 382	0.07 69	0.14 154	0.15 38	0.08 47	0.24 305	0.16 170	0.22 156	1.81 413	4.63 417	0.67 378	0.47 369	0.44 375	0.20 260	0.29 347	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.08 198	0.06 98

MSMD_ROB	0.31 359	0.26 366	0.26 309	0.24 329	0.21 365	0.34 354	0.25 335	0.34 313	0.39 311	0.40 357	0.69 380	0.45 362	0.40 366	0.34 349	0.27 336	0.20 368	0.19 367	0.26 370	0.25 373	0.23 368	0.22 372

SGM+DAISY	0.56 386	0.57 389	0.65 379	0.40 380	0.54 393	0.66 388	0.49 391	0.56 385	0.45 342	0.66 381	0.69 380	0.67 386	0.56 385	0.63 391	0.56 392	0.59 400	0.48 396	0.50 390	0.50 395	0.52 391	0.58 397

coex-ft	3.30 413	0.34 379	59.09 437	0.18 182	0.13 300	0.26 323	0.22 302	0.27 233	0.72 385	1.90 414	0.70 382	0.44 360	0.45 376	0.29 334	0.41 379	0.09 235	0.09 291	0.12 309	0.09 250	0.14 331	0.13 317

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 375	0.39 383	0.54 368	0.40 380	0.20 363	0.64 385	0.32 376	0.53 382	0.72 385	0.71 385	0.72 383	0.61 380	0.54 381	0.51 380	0.46 384	0.20 368	0.19 367	0.29 379	0.30 381	0.23 368	0.18 362

Consistency-Raft	0.44 376	0.40 384	0.45 358	0.37 379	0.43 388	0.46 370	0.41 384	0.57 387	0.55 362	0.32 338	0.73 384	0.33 320	0.48 378	0.42 375	0.49 387	0.39 388	0.35 388	0.45 388	0.51 396	0.42 388	0.29 382

MFMNet_re	0.64 388	0.66 396	0.65 379	0.51 389	0.69 405	0.69 389	0.57 397	0.64 391	0.73 388	0.60 379	0.73 384	0.62 381	0.67 392	0.65 392	0.60 394	0.66 403	0.58 409	0.63 395	0.59 399	0.68 401	0.69 406

AnyNet_C01	0.36 367	0.25 365	1.37 405	0.22 305	0.17 351	0.48 374	0.27 348	0.35 326	0.39 311	0.39 354	0.74 386	0.46 366	0.38 361	0.45 376	0.47 385	0.13 331	0.13 341	0.13 323	0.14 336	0.14 331	0.15 342

ELAS_RVC	0.41 373	0.29 374	0.33 336	0.28 359	0.24 370	0.54 378	0.36 379	0.49 376	0.59 370	0.72 387	0.74 386	0.65 384	0.54 381	0.54 386	0.40 376	0.22 374	0.20 370	0.27 373	0.26 374	0.26 379	0.25 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	0.71 392	0.94 408	0.95 400	0.76 397	0.31 384	0.74 393	0.36 379	0.90 397	0.90 395	0.96 400	0.75 388	0.95 394	0.61 388	0.87 403	0.66 397	0.72 404	0.46 391	0.75 400	0.49 393	0.69 403	0.44 394

JetBlue	0.71 392	0.45 386	1.14 403	0.51 389	0.47 390	2.02 414	0.64 401	0.75 393	0.70 383	0.69 384	0.77 389	1.22 401	0.83 398	1.03 410	1.01 410	0.40 389	0.28 384	0.33 382	0.33 384	0.30 382	0.34 388

PVD	0.39 368	0.20 346	0.39 351	0.31 372	0.22 367	0.29 339	0.43 389	0.52 380	0.96 397	0.55 377	0.79 390	0.53 375	0.59 387	0.52 382	0.38 372	0.19 366	0.14 348	0.17 350	0.14 336	0.24 375	0.31 385

ELAS	0.41 373	0.29 374	0.33 336	0.27 356	0.24 370	0.60 383	0.36 379	0.50 378	0.50 352	0.71 385	0.79 390	0.67 386	0.54 381	0.51 380	0.42 380	0.22 374	0.20 370	0.27 373	0.26 374	0.26 379	0.25 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	0.95 404	0.94 408	1.43 407	0.87 405	0.56 396	1.18 413	0.87 409	0.77 394	0.94 396	1.04 403	0.85 392	1.58 412	1.21 412	0.94 407	0.96 408	0.87 410	0.57 408	1.03 410	0.88 411	0.78 408	0.73 407

TorneroNet-64	0.76 396	0.72 399	0.74 392	0.78 399	0.58 399	0.91 404	0.56 396	0.84 396	1.29 403	0.66 381	0.90 393	1.40 407	0.75 395	0.85 401	0.67 400	0.49 395	0.46 391	0.72 399	0.59 399	0.67 400	0.53 395

UNDER WATER	0.97 405	0.97 410	1.42 406	0.99 409	0.70 408	1.12 412	0.84 408	0.80 395	1.08 398	1.01 402	0.90 393	1.55 411	1.22 413	1.03 410	1.00 409	0.78 408	0.53 403	1.02 409	0.87 410	0.80 409	0.74 408

NVStereoNet_ROB	0.46 381	0.36 381	0.46 361	0.41 382	0.28 379	0.34 354	0.34 377	0.48 374	0.60 373	0.72 387	0.93 395	0.70 389	0.66 391	0.47 377	0.60 394	0.22 374	0.33 387	0.34 383	0.34 386	0.30 382	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
tt	4.67 415	0.06 19	3.55 414	2.02 418	1.55 416	10.25 421	16.71 420	8.91 424	5.03 417	1.31 410	0.94 396	4.71 418	4.76 417	3.33 417	5.87 419	6.06 425	10.30 429	1.88 419	2.11 420	2.75 418	1.21 416

BEATNet-Init1	0.52 383	0.27 368	0.62 377	0.30 368	0.21 365	0.76 397	0.29 361	0.54 383	0.65 379	0.86 396	0.95 397	2.07 415	0.62 390	0.56 388	0.42 380	0.18 362	0.18 364	0.23 368	0.22 367	0.22 367	0.21 370

WAO-6	0.81 398	0.80 402	0.62 377	0.86 404	0.63 402	0.76 397	0.58 398	0.98 404	1.54 411	0.90 398	0.96 398	1.07 397	1.03 406	0.70 394	0.66 397	0.72 404	0.49 398	0.90 407	0.71 405	0.68 401	0.58 397

IMH-64-1	0.65 389	0.61 392	0.68 387	0.71 395	0.51 391	0.59 381	0.49 391	0.91 398	0.85 392	0.74 391	1.02 399	0.81 391	0.78 396	0.79 395	0.49 387	0.42 390	0.46 391	0.71 397	0.47 391	0.52 391	0.39 390

IMH-64	0.65 389	0.61 392	0.68 387	0.71 395	0.51 391	0.59 381	0.49 391	0.91 398	0.85 392	0.74 391	1.02 399	0.81 391	0.78 396	0.79 395	0.49 387	0.42 390	0.46 391	0.71 397	0.47 391	0.52 391	0.39 390

DPSimNet_ROB	1.11 409	1.23 414	0.78 393	1.13 411	0.88 412	1.10 411	1.13 413	1.16 413	1.23 402	1.43 411	1.02 399	1.41 408	1.10 410	0.90 405	1.60 412	1.46 417	0.51 402	1.21 414	1.03 414	0.90 410	1.01 415

IMH	0.71 392	0.64 395	0.68 387	0.76 397	0.54 393	0.69 389	0.54 395	0.98 404	1.10 399	0.82 395	1.09 402	0.89 393	0.88 401	0.87 403	0.52 391	0.44 393	0.50 400	0.75 400	0.51 396	0.56 396	0.41 393

ACVNet_2	0.66 391	0.66 396	0.68 387	0.63 393	0.41 386	0.71 391	0.49 391	0.96 402	1.39 406	0.89 397	1.09 402	1.04 395	0.73 394	0.54 386	0.47 385	0.43 392	0.40 390	0.53 394	0.44 390	0.47 389	0.35 389

TorneroNet	0.82 399	0.74 400	0.81 397	0.84 402	0.63 402	0.99 406	0.63 399	0.96 402	1.16 400	0.80 394	1.11 404	1.36 406	0.86 400	0.93 406	0.80 405	0.56 397	0.49 398	0.78 404	0.66 403	0.73 406	0.63 405

ktn	1.01 407	1.21 413	0.80 396	1.23 414	0.86 411	1.01 408	0.87 409	0.94 401	1.39 406	1.04 403	1.12 405	1.15 399	1.07 407	0.94 407	0.59 393	1.28 416	0.71 413	1.38 416	0.83 409	1.02 413	0.75 409

MANE	0.45 378	0.27 368	0.27 315	0.27 356	0.24 370	0.47 372	0.31 374	0.55 384	0.59 370	0.72 387	1.13 406	1.15 399	0.61 388	0.52 382	0.37 370	0.21 371	0.20 370	0.27 373	0.31 383	0.25 376	0.24 374

Dean	0.87 401	0.86 406	0.79 395	0.81 401	0.56 396	0.90 401	0.63 399	1.15 412	1.73 412	1.15 407	1.15 407	1.31 404	0.99 405	0.81 397	0.81 406	0.57 398	0.56 407	0.77 403	0.64 402	0.66 399	0.58 397

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

WAO-7	0.79 397	0.78 401	0.54 368	0.85 403	0.67 404	0.74 393	0.68 405	1.05 407	1.32 404	0.90 398	1.20 409	1.04 395	0.92 402	0.69 393	0.66 397	0.60 401	0.62 410	0.67 396	0.68 404	0.64 397	0.58 397

LVE	0.83 400	0.85 405	0.85 398	0.80 400	0.56 396	1.04 410	0.65 402	1.05 407	1.47 409	0.96 400	1.22 410	1.10 398	0.85 399	0.83 398	0.71 402	0.49 395	0.55 406	0.76 402	0.60 401	0.65 398	0.59 402

KSHMR	1.09 408	1.17 412	0.88 399	1.25 415	1.00 414	0.99 406	0.96 411	1.13 411	1.37 405	1.16 408	1.29 411	1.41 408	0.96 404	1.01 409	0.92 407	1.03 413	1.08 415	1.20 413	1.03 414	1.01 412	0.97 413

WAO-8	0.91 402	0.81 403	0.65 379	0.94 407	0.69 405	0.90 401	0.67 403	1.07 409	1.83 414	1.06 405	1.45 412	1.30 402	1.07 407	0.84 399	0.78 403	0.74 406	0.53 403	0.86 405	0.75 406	0.69 403	0.62 403

Venus	0.91 402	0.81 403	0.65 379	0.94 407	0.69 405	0.90 401	0.67 403	1.07 409	1.83 414	1.06 405	1.45 412	1.30 402	1.07 407	0.84 399	0.78 403	0.74 406	0.53 403	0.86 405	0.75 406	0.69 403	0.62 403

HanzoNet	1.29 410	1.26 415	1.19 404	1.12 410	0.85 410	1.02 409	0.83 407	1.03 406	1.48 410	1.64 412	1.61 414	2.50 417	1.72 414	1.61 414	1.61 413	1.26 415	0.80 414	1.31 415	1.01 413	1.02 413	0.86 412

JetRed	1.62 411	1.46 416	2.98 411	0.92 406	1.21 415	4.99 416	1.53 416	1.27 414	1.39 406	1.83 413	1.74 415	1.60 413	0.95 403	1.41 413	2.45 416	0.90 412	1.60 417	0.93 408	0.90 412	1.35 415	0.99 414

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

ASD4	3.54 414	3.38 419	2.05 410	1.72 416	2.51 419	9.03 420	17.71 421	2.25 415	5.51 418	2.46 415	2.81 417	2.03 414	3.36 416	2.73 416	5.06 417	1.22 414	1.34 416	1.13 411	1.33 416	1.68 416	1.49 417

xxxxx1	7.79 416	5.02 422	7.31 418	3.12 419	3.85 420	16.35 424	22.88 422	5.86 421	8.69 420	7.97 420	8.54 418	9.12 423	8.27 420	10.18 422	10.92 420	2.42 419	2.45 420	3.56 422	12.37 426	3.77 419	3.06 420

tt_ll	7.79 416	5.02 422	7.31 418	3.12 419	3.85 420	16.35 424	22.88 422	5.86 421	8.69 420	7.97 420	8.54 418	9.12 423	8.27 420	10.18 422	10.92 420	2.42 419	2.45 420	3.56 422	12.37 426	3.77 419	3.06 420

ff	7.79 416	5.02 422	7.31 418	3.12 419	3.85 420	16.35 424	22.88 422	5.86 421	8.69 420	7.97 420	8.54 418	9.12 423	8.27 420	10.18 422	10.92 420	2.42 419	2.45 420	3.56 422	12.37 426	3.77 419	3.06 420

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

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

Anonymous_1	10.96 425	7.92 425	7.46 421	10.33 425	10.06 424	18.65 428	26.34 428	11.06 425	13.44 426	9.40 423	10.05 423	9.67 426	11.23 425	10.73 425	12.72 425	6.42 426	8.38 426	5.77 425	10.61 425	12.12 427	6.77 423

DPSM_ROB	11.15 426	8.58 426	8.00 422	10.88 426	11.58 427	19.10 429	26.71 429	12.05 426	14.07 427	10.36 424	10.84 424	10.33 427	11.86 426	11.70 426	13.54 426	6.99 427	8.79 427	5.89 426	6.95 421	7.29 424	7.42 426

DPSM	11.15 426	8.58 426	8.00 422	10.88 426	11.58 427	19.10 429	26.71 429	12.05 426	14.07 427	10.36 424	10.84 424	10.33 427	11.86 426	11.70 426	13.54 426	6.99 427	8.79 427	5.89 426	6.95 421	7.29 424	7.42 426

HaxPig	15.71 429	18.52 436	19.18 432	16.89 428	15.89 430	7.73 417	7.60 417	13.31 428	10.82 423	15.42 427	14.91 426	15.98 429	14.92 428	15.58 428	15.98 429	18.95 435	16.73 430	19.46 435	18.08 435	19.26 435	19.05 435

LRCNet_RVC	10.62 424	13.42 429	7.30 417	18.92 429	2.07 418	0.33 351	0.30 368	5.59 420	0.48 345	13.03 426	17.94 427	8.87 422	5.65 418	4.79 418	1.89 414	23.51 436	2.73 423	27.55 437	25.71 437	16.07 434	16.33 434

MEDIAN_ROB	20.38 430	24.04 437	23.31 434	21.23 430	21.71 431	10.40 422	7.92 418	17.64 429	15.50 429	20.12 429	19.70 428	20.34 430	20.32 429	21.19 429	21.13 430	23.81 437	21.81 437	24.98 436	23.76 436	24.71 436	23.93 436

LSM0	22.87 436	17.28 430	18.96 431	22.19 436	29.04 438	38.42 437	53.71 432	24.28 435	28.31 431	20.78 432	21.00 429	21.43 436	24.16 435	23.50 434	27.39 433	14.09 434	17.38 431	11.84 434	14.04 434	14.73 433	14.89 428

CasAABBNet	22.42 431	17.33 431	16.01 426	22.01 434	23.28 435	38.32 432	53.80 436	24.14 431	28.41 432	20.60 430	21.77 430	20.89 435	23.91 434	23.43 430	27.36 432	14.07 429	17.69 432	11.83 433	14.01 430	14.67 431	14.95 432

Selective-RAFT-Error	22.47 435	17.37 435	16.09 427	22.06 435	23.34 436	38.39 436	53.83 437	24.29 436	28.47 436	20.74 431	21.83 431	20.81 434	23.90 433	23.54 435	27.53 437	14.08 430	17.69 432	11.82 429	14.00 429	14.69 432	15.00 433

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

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

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

SPstereo	13.84 428	0.93 407	1.50 408	1.22 413	0.88 412	28.82 431	48.26 431	26.77 438	29.54 437	22.37 436	22.60 435	23.23 437	24.68 436	24.53 436	15.06 428	0.88 411	0.69 412	1.83 418	1.60 418	0.74 407	0.77 410

AVERAGE_ROB	24.90 437	29.20 438	28.14 435	24.89 437	24.64 437	17.75 427	11.12 419	21.45 430	19.93 430	25.12 437	24.46 436	25.12 438	25.46 437	24.69 437	22.83 431	29.76 438	27.13 438	28.97 438	27.95 438	29.91 437	29.47 437

PML	8.91 422	9.34 428	6.13 416	5.35 422	6.41 423	14.99 423	23.38 427	5.27 417	6.83 419	18.04 428	28.19 437	7.67 421	6.83 419	7.85 421	5.75 418	5.35 424	1.83 419	5.95 428	1.93 419	8.64 426	2.52 419

test_example2	98.32 438	94.13 439	45.89 436	96.35 438	109.85 439	88.61 438	95.45 438	25.75 437	94.37 438	130.00 438	126.06 438	58.17 439	74.63 438	88.51 438	79.96 438	150.23 439	221.02 439	77.62 439	99.10 439	113.75 439	96.94 438

FADE		0.33 378		0.33 373	0.25 376							0.42 354				0.30 383	0.21 379	0.41 387	0.38 387	0.23 368

Low-res two-view benchmark