Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

CREStereo	0.09 7	0.05 5	0.08 6	0.11 1	0.06 2	0.14 150	0.14 75	0.14 15	0.10 6	0.09 14	0.13 71	0.09 37	0.08 48	0.12 91	0.10 43	0.08 189	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 92	0.06 95
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
UCFNet_RVC	0.15 212	0.08 133	0.13 108	0.11 1	0.10 214	0.20 260	0.10 5	0.24 182	0.23 179	0.17 180	0.21 173	0.24 251	0.15 206	0.18 222	0.15 200	0.12 310	0.07 240	0.11 292	0.13 330	0.11 287	0.10 264

CFNet-ft	0.14 180	0.07 51	0.15 170	0.12 3	0.09 121	0.17 212	0.18 227	0.22 151	0.24 189	0.17 180	0.26 230	0.24 251	0.14 188	0.16 184	0.15 200	0.11 287	0.06 186	0.08 158	0.09 248	0.09 246	0.08 210

PMTNet	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.12 3	0.06 2	0.13 121	0.14 75	0.16 35	0.11 15	0.09 14	0.13 71	0.10 56	0.07 28	0.14 145	0.10 43	0.15 344	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 147	0.06 95

CFNet_RVC	0.14 180	0.07 51	0.15 170	0.12 3	0.09 121	0.17 212	0.18 227	0.22 151	0.24 189	0.17 180	0.26 230	0.24 251	0.14 188	0.16 184	0.15 200	0.11 287	0.06 186	0.08 158	0.09 248	0.09 246	0.08 210

LoS	0.09 7	0.05 5	0.11 62	0.13 6	0.07 14	0.14 150	0.11 10	0.15 21	0.15 66	0.09 14	0.09 23	0.12 89	0.09 65	0.15 159	0.10 43	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.05 42

CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.07 1	0.13 6	0.07 14	0.09 36	0.12 23	0.14 15	0.14 54	0.10 33	0.14 78	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.04 1	0.04 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.09 7	0.04 1	0.08 6	0.13 6	0.06 2	0.11 77	0.13 45	0.15 21	0.19 121	0.11 59	0.15 89	0.10 56	0.07 28	0.12 91	0.09 16	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

ACVNet	0.15 212	0.09 180	0.15 170	0.13 6	0.12 280	0.14 150	0.20 276	0.22 151	0.34 278	0.17 180	0.26 230	0.21 215	0.17 238	0.18 222	0.21 269	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.08 194	0.06 95

GANet-RSSM	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.13 6	0.08 45	0.14 150	0.18 227	0.23 165	0.21 152	0.17 180	0.25 218	0.24 251	0.16 217	0.16 184	0.16 217	0.10 262	0.06 186	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

SMFormer	0.14 180	0.07 51	0.18 250	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.27 227	0.19 218	0.20 157	0.19 194	0.15 206	0.15 159	0.17 228	0.08 189	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.07 147

tta	0.14 180	0.07 51	0.18 250	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.27 227	0.19 218	0.20 157	0.19 194	0.15 206	0.15 159	0.17 228	0.08 189	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.06 95

qqq1	0.14 180	0.07 51	0.18 250	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.27 227	0.19 218	0.20 157	0.19 194	0.15 206	0.15 159	0.12 119	0.08 189	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.06 95

fff1	0.14 180	0.07 51	0.18 250	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.27 227	0.19 218	0.20 157	0.19 194	0.15 206	0.15 159	0.12 119	0.08 189	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.06 95

11t1	0.12 131	0.07 51	0.14 144	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.15 120	0.19 110	0.15 66	0.15 143	0.15 89	0.17 178	0.16 217	0.15 159	0.13 146	0.08 189	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.08 194	0.07 147

IGEV_Zeroshot_test	0.09 7	0.05 5	0.13 108	0.14 11	0.08 45	0.12 102	0.13 45	0.17 62	0.11 15	0.10 33	0.06 2	0.09 37	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

AEACV	0.09 7	0.05 5	0.08 6	0.14 11	0.13 300	0.14 150	0.13 45	0.15 21	0.09 2	0.07 2	0.09 23	0.07 17	0.08 48	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

iinet-f	0.17 253	0.07 51	0.46 356	0.14 11	0.10 214	0.21 270	0.14 75	0.27 219	0.23 179	0.22 256	0.25 218	0.21 215	0.16 217	0.18 222	0.22 282	0.09 231	0.07 240	0.07 98	0.06 81	0.09 246	0.10 264

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 6	0.14 11	0.07 14	0.09 36	0.14 75	0.11 1	0.09 2	0.08 4	0.09 23	0.11 70	0.07 28	0.12 91	0.08 9	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.05 42

EGLCR-Stereo	0.08 2	0.05 5	0.08 6	0.14 11	0.07 14	0.11 77	0.12 23	0.11 1	0.16 82	0.06 1	0.05 1	0.07 17	0.05 2	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

knoymous	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.07 14	0.15 170	0.13 45	0.20 121	0.14 54	0.11 59	0.17 117	0.13 111	0.09 65	0.14 145	0.11 69	0.09 231	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 147

riskmin	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.14 11	0.08 45	0.14 150	0.14 75	0.18 86	0.15 66	0.12 77	0.15 89	0.17 178	0.11 102	0.14 145	0.12 119	0.09 231	0.05 79	0.07 98	0.05 31	0.08 194	0.08 210

x	0.13 155	0.08 133	0.15 170	0.14 11	0.08 45	0.19 243	0.14 75	0.22 151	0.21 152	0.15 143	0.20 157	0.20 209	0.18 248	0.18 222	0.18 240	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 147

iRaft-Stereo_20w	0.09 7	0.05 5	0.13 108	0.14 11	0.09 121	0.12 102	0.15 120	0.19 110	0.11 15	0.11 59	0.08 17	0.08 23	0.05 2	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

CrosDoStereo	0.12 131	0.07 51	0.12 85	0.14 11	0.09 121	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.22 170	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.11 102	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.05 42

DeepStereo_LL	0.12 131	0.07 51	0.12 85	0.14 11	0.09 121	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.22 170	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.11 102	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.05 42

DEmStereo	0.12 131	0.06 17	0.14 144	0.14 11	0.10 214	0.16 192	0.15 120	0.16 35	0.24 189	0.17 180	0.23 183	0.12 89	0.14 188	0.12 91	0.14 170	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

DRaft	0.12 131	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.09 121	0.14 150	0.17 189	0.21 132	0.30 251	0.18 208	0.27 245	0.10 56	0.16 217	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.05 42

AnonymousM	0.10 45	0.06 17	0.10 38	0.14 11	0.07 14	0.09 36	0.13 45	0.19 110	0.14 54	0.13 101	0.12 60	0.09 37	0.08 48	0.13 128	0.10 43	0.08 189	0.05 79	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.05 42

XX-TBD	0.09 7	0.06 17	0.07 1	0.14 11	0.07 14	0.13 121	0.16 169	0.14 15	0.14 54	0.11 59	0.12 60	0.09 37	0.08 48	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

222	0.16 235	0.07 51	0.15 170	0.14 11	0.08 45	0.25 308	0.18 227	0.30 264	0.21 152	0.18 208	0.29 264	0.17 178	0.16 217	0.16 184	0.44 379	0.10 262	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.08 210

xxxx	0.15 212	0.07 51	0.14 144	0.14 11	0.08 45	0.24 300	0.18 227	0.32 281	0.20 139	0.14 122	0.28 254	0.22 231	0.14 188	0.15 159	0.29 340	0.09 231	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.08 194	0.08 210

hitnet-ft	0.18 266	0.10 234	0.17 224	0.14 11	0.09 121	0.27 326	0.20 276	0.25 199	0.26 217	0.24 280	0.32 282	0.32 314	0.23 292	0.24 303	0.21 269	0.12 310	0.07 240	0.10 266	0.08 210	0.12 300	0.11 285

HITNet	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.06 2	0.12 102	0.10 5	0.18 86	0.18 107	0.13 101	0.17 117	0.15 148	0.11 102	0.15 159	0.14 170	0.06 50	0.04 2	0.04 1	0.04 7	0.06 92	0.05 42
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
MyStereo8	0.12 131	0.07 51	0.15 170	0.15 35	0.09 121	0.18 228	0.14 75	0.19 110	0.22 170	0.12 77	0.18 137	0.11 70	0.10 78	0.16 184	0.18 240	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.05 31	0.08 194	0.09 242

ttt	0.14 180	0.08 133	0.14 144	0.15 35	0.08 45	0.15 170	0.18 227	0.27 219	0.30 251	0.16 170	0.24 192	0.17 178	0.14 188	0.13 128	0.14 170	0.11 287	0.08 266	0.09 225	0.08 210	0.09 246	0.09 242

MIM_Stereo	0.10 45	0.07 51	0.11 62	0.15 35	0.07 14	0.07 15	0.12 23	0.20 121	0.14 54	0.13 101	0.14 78	0.09 37	0.05 2	0.12 91	0.08 9	0.05 2	0.06 186	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

Any-RAFT	0.10 45	0.05 5	0.10 38	0.15 35	0.07 14	0.13 121	0.14 75	0.21 132	0.15 66	0.11 59	0.12 60	0.13 111	0.10 78	0.13 128	0.10 43	0.07 140	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

LoS_RVC	0.08 2	0.05 5	0.07 1	0.15 35	0.07 14	0.08 22	0.15 120	0.12 3	0.11 15	0.08 4	0.09 23	0.06 3	0.09 65	0.10 15	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.04 4

Anonymous_2	0.22 300	0.17 324	0.28 313	0.15 35	0.16 337	0.33 345	0.22 299	0.23 165	0.18 107	0.23 269	0.24 192	0.26 269	0.27 317	0.27 314	0.24 303	0.22 372	0.26 380	0.17 349	0.17 355	0.16 349	0.18 359

HBP-ISP	0.18 266	0.13 286	0.17 224	0.15 35	0.11 252	0.08 22	0.13 45	0.28 240	0.30 251	0.22 256	0.33 289	0.21 215	0.25 305	0.23 293	0.18 240	0.15 344	0.17 360	0.21 362	0.17 355	0.10 271	0.09 242

fff	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.21 152	0.13 101	0.17 117	0.10 56	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 266	0.09 180	0.30 326	0.15 35	0.11 252	0.23 294	0.20 276	0.27 219	0.40 312	0.26 297	0.43 346	0.25 260	0.15 206	0.21 269	0.20 258	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.10 271	0.09 242

AACVNet	0.16 235	0.08 133	0.15 170	0.15 35	0.10 214	0.18 228	0.15 120	0.24 182	0.25 205	0.27 304	0.27 245	0.28 282	0.18 248	0.19 241	0.17 228	0.09 231	0.07 240	0.09 225	0.07 158	0.10 271	0.09 242

HHNet	0.11 69	0.06 17	0.16 205	0.15 35	0.14 315	0.07 15	0.13 45	0.20 121	0.18 107	0.15 143	0.25 218	0.11 70	0.09 65	0.13 128	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.09 242

THIR-Stereo	0.12 131	0.07 51	0.11 62	0.15 35	0.08 45	0.14 150	0.16 169	0.18 86	0.25 205	0.17 180	0.24 192	0.13 111	0.13 159	0.12 91	0.14 170	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.05 42

s12784h	0.10 45	0.06 17	0.08 6	0.15 35	0.05 1	0.16 192	0.18 227	0.16 35	0.15 66	0.10 33	0.11 50	0.11 70	0.11 102	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.04 4

GES	0.14 180	0.08 133	0.16 205	0.15 35	0.10 214	0.13 121	0.13 45	0.28 240	0.26 217	0.17 180	0.24 192	0.19 194	0.14 188	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.08 266	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.09 242

csc	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.21 152	0.13 101	0.17 117	0.10 56	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

cscssc	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.21 152	0.13 101	0.17 117	0.10 56	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

111	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.10 56	0.14 75	0.21 132	0.24 189	0.11 59	0.12 60	0.14 127	0.12 130	0.13 128	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.06 92	0.05 42

test_xeample	0.15 212	0.07 51	0.14 144	0.15 35	0.08 45	0.22 283	0.20 276	0.29 254	0.21 152	0.16 170	0.29 264	0.19 194	0.17 238	0.16 184	0.28 333	0.09 231	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.07 147	0.07 147

PSMNet-RSSM	0.14 180	0.07 51	0.14 144	0.15 35	0.08 45	0.13 121	0.16 169	0.25 199	0.24 189	0.17 180	0.28 254	0.23 242	0.14 188	0.16 184	0.14 170	0.11 287	0.06 186	0.09 225	0.12 320	0.08 194	0.07 147

HSM-Net_RVC	0.14 180	0.08 133	0.12 85	0.15 35	0.08 45	0.16 192	0.15 120	0.27 219	0.29 246	0.20 238	0.21 173	0.29 289	0.14 188	0.18 222	0.13 146	0.06 50	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.15 35	0.07 14	0.19 243	0.14 75	0.26 207	0.32 263	0.23 269	0.26 230	0.23 242	0.16 217	0.15 159	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.08 194	0.08 210

LE_ROB	0.50 381	0.07 51	0.14 144	0.15 35	0.08 45	0.26 318	0.17 189	0.23 165	1.71 411	4.68 415	0.67 376	0.46 364	0.47 374	0.21 269	0.30 346	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.08 194	0.06 95

SGM_RVC	0.24 323	0.12 267	0.16 205	0.15 35	0.09 121	0.34 349	0.19 262	0.35 320	0.32 263	0.44 366	0.38 317	0.53 373	0.36 356	0.36 355	0.26 321	0.13 324	0.13 339	0.13 322	0.13 330	0.11 287	0.11 285
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.15 212	0.07 51	0.20 274	0.15 35	0.07 14	0.21 270	0.16 169	0.25 199	0.26 217	0.21 247	0.33 289	0.29 289	0.19 262	0.18 222	0.17 228	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.07 147	0.06 95

MeshStereo	0.27 345	0.13 286	0.18 250	0.15 35	0.11 252	0.33 345	0.24 318	0.41 352	0.36 294	0.53 374	0.58 371	0.67 383	0.41 365	0.36 355	0.27 326	0.14 342	0.13 339	0.13 322	0.11 302	0.11 287	0.11 285
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
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.16 169	0.18 86	0.19 121	0.10 33	0.09 23	0.09 37	0.08 48	0.11 41	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.07 147	0.06 95

ff7	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

IGEVStereo-DCA	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.10 214	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

ffff	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

rrr	0.09 7	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.10 214	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.15 66	0.10 33	0.06 2	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

DualNet	0.13 155	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.15 21	0.19 121	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.10 15	0.22 282	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.06 95

ffm	0.12 131	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.15 21	0.19 121	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.10 15	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.06 95

ff1	0.13 155	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.15 21	0.19 121	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.15 159	0.22 282	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.06 95

mmx	0.15 212	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.26 217	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.15 159	0.22 282	0.08 189	0.06 186	0.09 225	0.08 210	0.08 194	0.08 210

11t	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

xxx	0.15 212	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.26 217	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.15 159	0.22 282	0.08 189	0.06 186	0.09 225	0.08 210	0.08 194	0.08 210

MSKI-zero shot	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.13 45	0.15 21	0.14 54	0.09 14	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

EKT-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.14 144	0.16 60	0.10 214	0.13 121	0.14 75	0.19 110	0.21 152	0.11 59	0.08 17	0.13 111	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.08 189	0.06 186	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.07 147

CFNet_ucs	0.15 212	0.09 180	0.17 224	0.16 60	0.11 252	0.14 150	0.14 75	0.30 264	0.34 278	0.16 170	0.24 192	0.23 242	0.14 188	0.18 222	0.15 200	0.09 231	0.06 186	0.08 158	0.07 158	0.09 246	0.09 242

RAFT-Test	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.13 40	0.09 14	0.10 36	0.11 70	0.09 65	0.12 91	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

SDNR	0.20 282	0.09 180	0.19 271	0.16 60	0.12 280	0.79 395	0.13 45	0.26 207	0.33 268	0.19 218	0.25 218	0.19 194	0.12 130	0.19 241	0.15 200	0.16 356	0.18 362	0.14 333	0.11 302	0.08 194	0.12 303

anonymousdsp2	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.13 121	0.14 75	0.19 110	0.23 179	0.13 101	0.14 78	0.12 89	0.09 65	0.14 145	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.06 95

DCRE	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.11 252	0.11 77	0.17 189	0.18 86	0.17 97	0.11 59	0.18 137	0.11 70	0.10 78	0.15 159	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

RCA-Stereo	0.09 7	0.06 17	0.09 24	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.13 45	0.18 86	0.14 54	0.10 33	0.11 50	0.08 23	0.07 28	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

DCANet-4	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 189	0.18 86	0.20 139	0.13 101	0.17 117	0.09 37	0.14 188	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

qqq	0.13 155	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.24 182	0.16 82	0.15 143	0.19 148	0.16 162	0.16 217	0.15 159	0.16 217	0.07 140	0.06 186	0.08 158	0.08 210	0.07 147	0.07 147

ccc-4	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

ADStereo(finetuned)	0.10 45	0.06 17	0.13 108	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.20 139	0.13 101	0.18 137	0.10 56	0.12 130	0.12 91	0.12 119	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

DisPM	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.09 121	0.06 2	0.13 45	0.18 86	0.17 97	0.14 122	0.19 148	0.12 89	0.10 78	0.12 91	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.11 285

PFNet+	0.12 131	0.06 17	0.14 144	0.16 60	0.09 121	0.05 1	0.12 23	0.18 86	0.21 152	0.16 170	0.19 148	0.14 127	0.10 78	0.11 41	0.11 69	0.08 189	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.11 285

TRStereo	0.10 45	0.05 5	0.12 85	0.16 60	0.12 280	0.10 56	0.13 45	0.18 86	0.19 121	0.09 14	0.09 23	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.08 9	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.04 1	0.04 4

RAFT-RH_RVC	0.12 131	0.06 17	0.14 144	0.16 60	0.09 121	0.12 102	0.12 23	0.17 62	0.12 25	0.13 101	0.40 327	0.11 70	0.10 78	0.13 128	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.06 95

raft+_RVC	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.11 10	0.24 182	0.20 139	0.12 77	0.15 89	0.12 89	0.08 48	0.12 91	0.13 146	0.07 140	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

CFNet_pseudo	0.14 180	0.08 133	0.16 205	0.16 60	0.09 121	0.13 121	0.14 75	0.27 219	0.34 278	0.15 143	0.21 173	0.22 231	0.13 159	0.18 222	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.07 147	0.07 147

RALCasStereoNet	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.16 60	0.08 45	0.13 121	0.14 75	0.17 62	0.11 15	0.12 77	0.17 117	0.14 127	0.10 78	0.12 91	0.11 69	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.05 31	0.08 194	0.07 147

ADLNet	0.16 235	0.08 133	0.15 170	0.16 60	0.10 214	0.16 192	0.17 189	0.33 291	0.27 227	0.23 269	0.27 245	0.24 251	0.16 217	0.18 222	0.21 269	0.10 262	0.06 186	0.10 266	0.10 279	0.08 194	0.09 242

DCANet	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.20 139	0.13 101	0.18 137	0.10 56	0.11 102	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

test_xeample3	0.09 7	0.07 51	0.12 85	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.14 54	0.10 33	0.07 13	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

EAI-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.16 35	0.09 2	0.08 4	0.09 23	0.08 23	0.07 28	0.09 10	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.05 36	0.04 4

CFNet-RSSM	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.17 62	0.18 107	0.08 4	0.12 60	0.11 70	0.09 65	0.12 91	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.04 4

Gwc-CoAtRS	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.18 86	0.17 97	0.08 4	0.10 36	0.12 89	0.09 65	0.12 91	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.05 42

FENet	0.13 155	0.08 133	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.16 169	0.23 165	0.23 179	0.17 180	0.24 192	0.16 162	0.13 159	0.14 145	0.15 200	0.08 189	0.05 79	0.08 158	0.08 210	0.08 194	0.08 210

cf-r	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.14 150	0.19 262	0.21 132	0.25 205	0.17 180	0.26 230	0.22 231	0.17 238	0.14 145	0.15 200	0.10 262	0.05 79	0.06 30	0.08 210	0.06 92	0.06 95

GwcNet-RSSM	0.14 180	0.07 51	0.12 85	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.20 276	0.22 151	0.28 240	0.18 208	0.28 254	0.23 242	0.17 238	0.15 159	0.16 217	0.10 262	0.06 186	0.07 98	0.09 248	0.07 147	0.07 147

DSFCA	0.16 235	0.09 180	0.14 144	0.16 60	0.10 214	0.21 270	0.19 262	0.28 240	0.31 258	0.23 269	0.25 218	0.22 231	0.16 217	0.20 254	0.20 258	0.10 262	0.07 240	0.09 225	0.09 248	0.08 194	0.08 210

SuperB	0.20 282	0.10 234	0.57 369	0.16 60	0.09 121	0.19 243	0.18 227	0.25 199	0.51 350	0.27 304	0.39 324	0.17 178	0.22 286	0.22 286	0.21 269	0.08 189	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.12 300	0.11 285

RASNet	0.15 212	0.07 51	0.15 170	0.16 60	0.08 45	0.19 243	0.14 75	0.30 264	0.21 152	0.17 180	0.25 218	0.21 215	0.19 262	0.20 254	0.20 258	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.08 210	0.06 92	0.06 95

ccs_rob	0.14 180	0.09 180	0.16 205	0.16 60	0.09 121	0.13 121	0.14 75	0.27 219	0.34 278	0.15 143	0.21 173	0.22 231	0.13 159	0.18 222	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.07 147

SGM-ForestM	0.33 360	0.12 267	0.17 224	0.16 60	0.11 252	0.42 368	0.20 276	0.43 361	0.53 359	0.53 374	0.57 369	1.41 405	0.44 373	0.42 373	0.29 340	0.14 342	0.16 356	0.16 347	0.16 348	0.12 300	0.13 312

iResNetv2_ROB	0.15 212	0.08 133	0.16 205	0.16 60	0.08 45	0.16 192	0.13 45	0.26 207	0.36 294	0.21 247	0.29 264	0.24 251	0.13 159	0.14 145	0.14 170	0.06 50	0.06 186	0.06 30	0.04 7	0.09 246	0.08 210

HSM	0.15 212	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.16 192	0.14 75	0.28 240	0.25 205	0.20 238	0.24 192	0.37 333	0.17 238	0.20 254	0.15 200	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.06 95

CBMV_ROB	0.19 275	0.13 286	0.18 250	0.16 60	0.11 252	0.16 192	0.12 23	0.27 219	0.29 246	0.27 304	0.31 273	0.27 274	0.24 299	0.24 303	0.16 217	0.15 344	0.18 362	0.22 366	0.20 361	0.10 271	0.12 303

NOSS_ROB	0.19 275	0.13 286	0.18 250	0.16 60	0.12 280	0.16 192	0.12 23	0.30 264	0.33 268	0.20 238	0.22 182	0.27 274	0.24 299	0.21 269	0.16 217	0.16 356	0.18 362	0.23 367	0.21 363	0.13 315	0.13 312

MyStereo07	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.17 189	0.15 21	0.15 66	0.09 14	0.06 2	0.06 3	0.07 28	0.12 91	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.06 95

MyStereo06	0.10 45	0.07 51	0.12 85	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.18 227	0.19 110	0.12 25	0.13 101	0.08 17	0.07 17	0.07 28	0.11 41	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.06 95

MyStereo05	0.13 155	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.18 227	0.28 240	0.35 289	0.17 180	0.14 78	0.15 148	0.11 102	0.15 159	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.06 95

MyStereo04	0.13 155	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.17 189	0.29 254	0.38 304	0.17 180	0.14 78	0.16 162	0.11 102	0.15 159	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.06 95

CoDeX	0.12 131	0.07 51	0.13 108	0.17 108	0.08 45	0.12 102	0.16 169	0.23 165	0.27 227	0.13 101	0.17 117	0.15 148	0.12 130	0.14 145	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

ACVNet-DCA	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.24 182	0.16 82	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 147

xx1	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.16 35	0.18 107	0.09 14	0.09 23	0.16 162	0.16 217	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.08 210	0.07 147	0.07 147

1test111	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.24 182	0.16 82	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.15 159	0.16 217	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 147

cc1	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.16 35	0.18 107	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.06 95

mmm	0.14 180	0.08 133	0.18 250	0.17 108	0.09 121	0.17 212	0.18 227	0.21 132	0.16 82	0.16 170	0.23 183	0.21 215	0.16 217	0.16 184	0.17 228	0.08 189	0.05 79	0.08 158	0.08 210	0.08 194	0.07 147

tt1	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.15 21	0.19 121	0.09 14	0.08 17	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.06 95

StereoIM	0.09 7	0.09 180	0.08 6	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.11 10	0.16 35	0.16 82	0.09 14	0.11 50	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 146	0.07 140	0.06 186	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.04 4

PCWNet_CMD	0.14 180	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.14 75	0.29 254	0.36 294	0.14 122	0.20 157	0.21 215	0.13 159	0.17 213	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.07 147	0.07 147

HH	0.09 7	0.06 17	0.13 108	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.16 169	0.15 21	0.10 6	0.08 4	0.10 36	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

HanStereo	0.09 7	0.06 17	0.13 108	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.16 169	0.15 21	0.10 6	0.08 4	0.10 36	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 1	0.17 108	0.08 45	0.10 56	0.13 45	0.12 3	0.09 2	0.09 14	0.10 36	0.08 23	0.06 6	0.09 10	0.09 16	0.08 189	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.04 4

anonymousdsp	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 108	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

CBFPSM	0.15 212	0.07 51	0.27 311	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.22 151	0.23 179	0.20 238	0.27 245	0.23 242	0.16 217	0.16 184	0.19 250	0.06 50	0.06 186	0.06 30	0.07 158	0.07 147	0.07 147

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 17	0.09 24	0.17 108	0.06 2	0.08 22	0.12 23	0.13 9	0.08 1	0.08 4	0.07 13	0.06 3	0.04 1	0.10 15	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.03 1

ToySt	0.17 253	0.11 252	0.19 271	0.17 108	0.11 252	0.16 192	0.26 339	0.24 182	0.33 268	0.19 218	0.24 192	0.26 269	0.24 299	0.19 241	0.21 269	0.07 140	0.08 266	0.09 225	0.10 279	0.09 246	0.08 210

ProNet	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.15 120	0.15 21	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.07 17	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.06 95

ssnet_v2	0.17 253	0.10 234	0.18 250	0.17 108	0.11 252	0.21 270	0.22 299	0.34 305	0.25 205	0.23 269	0.23 183	0.27 274	0.19 262	0.22 286	0.21 269	0.11 287	0.10 308	0.09 225	0.09 248	0.08 194	0.08 210

MC-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.09 24	0.17 108	0.06 2	0.10 56	0.14 75	0.12 3	0.11 15	0.09 14	0.12 60	0.09 37	0.06 6	0.11 41	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

IER	0.14 180	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.16 169	0.26 207	0.27 227	0.18 208	0.26 230	0.17 178	0.20 275	0.17 213	0.14 170	0.08 189	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.07 147

CRFU-Net	0.16 235	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.20 260	0.14 75	0.27 219	0.21 152	0.28 316	0.28 254	0.29 289	0.18 248	0.19 241	0.18 240	0.09 231	0.09 287	0.07 98	0.07 158	0.08 194	0.09 242

NINENet	0.16 235	0.10 234	0.16 205	0.17 108	0.11 252	0.20 260	0.14 75	0.41 352	0.37 298	0.18 208	0.21 173	0.16 162	0.14 188	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.08 266	0.10 266	0.07 158	0.10 271	0.09 242

IGEV-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 108	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.14 180	0.09 180	0.14 144	0.17 108	0.10 214	0.15 170	0.17 189	0.29 254	0.20 139	0.17 180	0.21 173	0.25 260	0.16 217	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.07 240	0.08 158	0.08 210	0.07 147	0.07 147

CSP-Net	0.16 235	0.09 180	0.14 144	0.17 108	0.09 121	0.19 243	0.18 227	0.25 199	0.33 268	0.26 297	0.31 273	0.25 260	0.16 217	0.21 269	0.19 250	0.09 231	0.06 186	0.07 98	0.07 158	0.08 194	0.08 210

CIPLG	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.17 62	0.16 82	0.14 122	0.11 50	0.16 162	0.10 78	0.17 213	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

dad	0.18 266	0.20 345	0.21 280	0.17 108	0.11 252	0.20 260	0.19 262	0.21 132	0.28 240	0.30 326	0.24 192	0.30 296	0.13 159	0.19 241	0.17 228	0.18 361	0.09 287	0.11 292	0.09 248	0.11 287	0.07 147

IPLG	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.20 121	0.15 66	0.13 101	0.18 137	0.07 17	0.07 28	0.14 145	0.14 170	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

IPLGR_C	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.08 45	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.15 66	0.14 122	0.11 50	0.16 162	0.10 78	0.16 184	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

MIPNet	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.12 102	0.14 75	0.21 132	0.25 205	0.12 77	0.10 36	0.09 37	0.07 28	0.13 128	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

ACRE	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.17 62	0.14 54	0.14 122	0.11 50	0.16 162	0.10 78	0.16 184	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

SACVNet	0.19 275	0.12 267	0.15 170	0.17 108	0.13 300	0.22 283	0.18 227	0.31 277	0.31 258	0.24 280	0.31 273	0.30 296	0.23 292	0.23 293	0.17 228	0.11 287	0.08 266	0.10 266	0.10 279	0.12 300	0.14 325

GANet-ADL	0.13 155	0.07 51	0.15 170	0.17 108	0.10 214	0.19 243	0.15 120	0.30 264	0.21 152	0.13 101	0.18 137	0.19 194	0.13 159	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.06 186	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.08 210

ADLNet2	0.16 235	0.09 180	0.14 144	0.17 108	0.09 121	0.20 260	0.16 169	0.32 281	0.39 308	0.17 180	0.20 157	0.20 209	0.19 262	0.21 269	0.23 292	0.08 189	0.07 240	0.07 98	0.07 158	0.09 246	0.07 147

IIG-Stereo	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.12 23	0.22 151	0.18 107	0.14 122	0.17 117	0.12 89	0.13 159	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

NF-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.10 56	0.13 45	0.23 165	0.19 121	0.12 77	0.17 117	0.12 89	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.12 303

OCTAStereo	0.11 69	0.07 51	0.14 144	0.17 108	0.09 121	0.10 56	0.13 45	0.23 165	0.19 121	0.12 77	0.17 117	0.12 89	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 285

PSM-softLoss	0.12 131	0.07 51	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.08 22	0.12 23	0.24 182	0.17 97	0.15 143	0.19 148	0.13 111	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.12 303

KMStereo	0.12 131	0.07 51	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.08 22	0.12 23	0.24 182	0.17 97	0.15 143	0.19 148	0.13 111	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.12 303

ASMatch	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.17 108	0.10 214	0.08 22	0.14 75	0.18 86	0.16 82	0.12 77	0.16 101	0.16 162	0.11 102	0.13 128	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.09 242

RE-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.10 56	0.13 45	0.23 165	0.19 121	0.12 77	0.17 117	0.12 89	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 285

Pruner-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.12 85	0.17 108	0.09 121	0.06 2	0.12 23	0.18 86	0.17 97	0.14 122	0.19 148	0.13 111	0.10 78	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.08 210

TVStereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.10 56	0.13 45	0.23 165	0.19 121	0.12 77	0.17 117	0.12 89	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 285

RAFT-345	0.11 69	0.07 51	0.16 205	0.17 108	0.08 45	0.08 22	0.12 23	0.16 35	0.10 6	0.11 59	0.34 299	0.09 37	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.04 1	0.05 42

rafts_anoy	0.11 69	0.06 17	0.10 38	0.17 108	0.08 45	0.10 56	0.14 75	0.18 86	0.14 54	0.13 101	0.13 71	0.12 89	0.11 102	0.11 41	0.13 146	0.07 140	0.05 79	0.09 225	0.11 302	0.07 147	0.06 95

iRaftStereo_RVC	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.11 77	0.17 189	0.18 86	0.12 25	0.09 14	0.11 50	0.10 56	0.07 28	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.08 210	0.04 1	0.04 4

raftrobust	0.09 7	0.06 17	0.11 62	0.17 108	0.08 45	0.09 36	0.10 5	0.18 86	0.16 82	0.10 33	0.09 23	0.12 89	0.08 48	0.12 91	0.10 43	0.08 189	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

RALAANet	0.11 69	0.08 133	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.10 5	0.20 121	0.16 82	0.14 122	0.13 71	0.16 162	0.09 65	0.12 91	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.04 4

XX-Stereo	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.17 108	0.09 121	0.15 170	0.12 23	0.21 132	0.10 6	0.10 33	0.14 78	0.07 17	0.06 6	0.13 128	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.04 4

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.17 108	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.10 36	0.08 23	0.09 65	0.12 91	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.03 1

AFF-stereo	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.18 86	0.10 6	0.10 33	0.11 50	0.09 37	0.10 78	0.12 91	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 158	0.04 1	0.04 4

SFCPSM	0.13 155	0.07 51	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.15 170	0.16 169	0.28 240	0.27 227	0.14 122	0.18 137	0.12 89	0.13 159	0.14 145	0.11 69	0.08 189	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.07 147	0.06 95

psmorigin	0.25 330	0.16 315	0.35 343	0.17 108	0.13 300	0.24 300	0.14 75	0.34 305	0.34 278	0.41 359	0.55 364	0.41 352	0.38 359	0.35 351	0.28 333	0.11 287	0.15 351	0.11 292	0.11 302	0.12 300	0.17 357

HGLStereo	0.17 253	0.09 180	0.19 271	0.17 108	0.12 280	0.18 228	0.18 227	0.31 277	0.33 268	0.22 256	0.33 289	0.24 251	0.18 248	0.20 254	0.21 269	0.10 262	0.09 287	0.07 98	0.07 158	0.09 246	0.10 264

DIP-Stereo	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.09 3	0.16 35	0.16 82	0.12 77	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.16 184	0.14 170	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.07 147
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.10 45	0.06 17	0.11 62	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 182	0.11 15	0.12 77	0.19 148	0.11 70	0.08 48	0.10 15	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.05 42

RAFT-Stereo	0.10 45	0.06 17	0.11 62	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 182	0.11 15	0.12 77	0.19 148	0.11 70	0.08 48	0.10 15	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.05 42
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 180	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.14 75	0.29 254	0.36 294	0.14 122	0.20 157	0.21 215	0.13 159	0.18 222	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.07 147	0.07 147

CFNet	0.15 212	0.11 252	0.17 224	0.17 108	0.08 45	0.19 243	0.10 5	0.29 254	0.26 217	0.19 218	0.24 192	0.24 251	0.18 248	0.18 222	0.15 200	0.08 189	0.06 186	0.09 225	0.10 279	0.08 194	0.07 147

NVstereo2D	0.19 275	0.11 252	0.16 205	0.17 108	0.16 337	0.28 334	0.23 310	0.44 365	0.42 321	0.15 143	0.28 254	0.25 260	0.19 262	0.23 293	0.18 240	0.09 231	0.06 186	0.10 266	0.08 210	0.15 341	0.10 264

DeepPruner_ROB	0.16 235	0.11 252	0.16 205	0.17 108	0.10 214	0.17 212	0.15 120	0.32 281	0.21 152	0.19 218	0.21 173	0.22 231	0.19 262	0.21 269	0.16 217	0.13 324	0.09 287	0.09 225	0.10 279	0.11 287	0.11 285

DISCO	0.20 282	0.09 180	0.22 287	0.17 108	0.10 214	0.25 308	0.18 227	0.28 240	0.45 333	0.23 269	0.32 282	0.34 324	0.26 312	0.29 329	0.29 340	0.08 189	0.06 186	0.07 98	0.07 158	0.09 246	0.10 264

WCMA_ROB	0.24 323	0.11 252	0.24 299	0.17 108	0.14 315	0.34 349	0.16 169	0.33 291	0.33 268	0.39 352	0.54 363	0.40 350	0.35 353	0.35 351	0.26 321	0.12 310	0.12 327	0.12 309	0.11 302	0.14 330	0.14 325

1111x	0.16 235	0.09 180	0.13 108	0.18 175	0.08 45	0.18 228	0.25 333	0.32 281	0.25 205	0.17 180	0.24 192	0.27 274	0.15 206	0.14 145	0.24 303	0.07 140	0.07 240	0.08 158	0.09 248	0.07 147	0.07 147

MIF-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.08 6	0.18 175	0.08 45	0.13 121	0.11 10	0.12 3	0.11 15	0.10 33	0.12 60	0.05 1	0.06 6	0.09 10	0.10 43	0.07 140	0.06 186	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.05 42

LL-Strereo2	0.11 69	0.10 234	0.16 205	0.18 175	0.08 45	0.15 170	0.09 3	0.17 62	0.14 54	0.14 122	0.11 50	0.09 37	0.07 28	0.16 184	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.11 292	0.07 158	0.06 92	0.05 42

4D-IteraStereo	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.18 175	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.18 86	0.15 66	0.10 33	0.11 50	0.10 56	0.07 28	0.12 91	0.09 16	0.05 2	0.03 1	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.05 42

coex-ft	3.24 412	0.35 378	57.83 435	0.18 175	0.13 300	0.27 326	0.23 310	0.28 240	0.72 383	1.89 413	0.70 380	0.43 356	0.47 374	0.29 329	0.43 376	0.09 231	0.09 287	0.12 309	0.09 248	0.14 330	0.14 325

gwcnet-sp	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.18 175	0.09 121	0.16 192	0.18 227	0.24 182	0.24 189	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.16 217	0.16 184	0.15 200	0.08 189	0.07 240	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

scenet	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.18 175	0.09 121	0.16 192	0.18 227	0.24 182	0.24 189	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.16 217	0.16 184	0.15 200	0.08 189	0.07 240	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

anonymousa	0.13 155	0.07 51	0.14 144	0.18 175	0.09 121	0.13 121	0.17 189	0.20 121	0.29 246	0.15 143	0.24 192	0.16 162	0.14 188	0.14 145	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.09 248	0.05 36	0.07 147

ssnet	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.18 175	0.09 121	0.16 192	0.18 227	0.24 182	0.24 189	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.16 217	0.16 184	0.15 200	0.08 189	0.07 240	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

raft_robust	0.13 155	0.10 234	0.07 1	0.18 175	0.08 45	0.13 121	0.24 318	0.29 254	0.34 278	0.20 238	0.20 157	0.15 148	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.04 4

Sa-1000	0.12 131	0.08 133	0.09 24	0.18 175	0.08 45	0.15 170	0.22 299	0.22 151	0.19 121	0.15 143	0.20 157	0.17 178	0.11 102	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.09 248	0.05 36	0.05 42

SA	0.13 155	0.09 180	0.09 24	0.18 175	0.08 45	0.12 102	0.24 318	0.23 165	0.19 121	0.17 180	0.27 245	0.15 148	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.05 36	0.05 42

UDGNet	0.14 180	0.13 286	0.17 224	0.18 175	0.10 214	0.12 102	0.16 169	0.21 132	0.27 227	0.20 238	0.20 157	0.17 178	0.13 159	0.16 184	0.14 170	0.10 262	0.06 186	0.09 225	0.07 158	0.07 147	0.07 147

GLC_STEREO	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.18 175	0.07 14	0.08 22	0.13 45	0.16 35	0.24 189	0.12 77	0.13 71	0.12 89	0.08 48	0.18 222	0.12 119	0.06 50	0.08 266	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

IPLGR	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.18 175	0.08 45	0.13 121	0.16 169	0.21 132	0.24 189	0.12 77	0.12 60	0.11 70	0.09 65	0.13 128	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.04 4

test-3	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.18 175	0.07 14	0.07 15	0.14 75	0.12 3	0.16 82	0.10 33	0.08 17	0.08 23	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 4

test_1	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.18 175	0.07 14	0.07 15	0.14 75	0.12 3	0.16 82	0.10 33	0.08 17	0.08 23	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 4

STrans-v2	0.10 45	0.07 51	0.13 108	0.18 175	0.08 45	0.10 56	0.14 75	0.22 151	0.11 15	0.11 59	0.15 89	0.12 89	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

TransformOpticalFlow	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.18 175	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.19 110	0.16 82	0.12 77	0.16 101	0.11 70	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

OMP-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.14 144	0.18 175	0.08 45	0.09 36	0.12 23	0.21 132	0.21 152	0.13 101	0.14 78	0.11 70	0.12 130	0.11 41	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.04 4

NRIStereo	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.18 175	0.08 45	0.10 56	0.13 45	0.17 62	0.15 66	0.12 77	0.15 89	0.13 111	0.13 159	0.13 128	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.07 147

FTStereo	0.12 131	0.07 51	0.14 144	0.18 175	0.09 121	0.07 15	0.15 120	0.22 151	0.18 107	0.12 77	0.24 192	0.11 70	0.13 159	0.13 128	0.14 170	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.06 92	0.10 264

SST-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.16 205	0.18 175	0.09 121	0.06 2	0.12 23	0.18 86	0.10 6	0.15 143	0.18 137	0.13 111	0.12 130	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 225	0.06 81	0.07 147	0.06 95

RAFT_R40	0.11 69	0.07 51	0.15 170	0.18 175	0.09 121	0.06 2	0.13 45	0.17 62	0.15 66	0.14 122	0.18 137	0.15 148	0.12 130	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 225	0.06 81	0.06 92	0.05 42

PFNet	0.12 131	0.06 17	0.17 224	0.18 175	0.08 45	0.09 36	0.15 120	0.26 207	0.20 139	0.16 170	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.13 128	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

DeepStereo_RVC	0.11 69	0.08 133	0.17 224	0.18 175	0.08 45	0.08 22	0.11 10	0.17 62	0.12 25	0.13 101	0.15 89	0.12 89	0.12 130	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.08 210

RAFT	0.13 155	0.09 180	0.11 62	0.18 175	0.08 45	0.15 170	0.23 310	0.21 132	0.20 139	0.21 247	0.21 173	0.18 190	0.13 159	0.17 213	0.10 43	0.06 50	0.07 240	0.10 266	0.09 248	0.06 92	0.05 42

GMM-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.10 38	0.18 175	0.09 121	0.08 22	0.14 75	0.24 182	0.16 82	0.11 59	0.15 89	0.13 111	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.09 242

Prome-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.18 175	0.09 121	0.12 102	0.14 75	0.23 165	0.13 40	0.13 101	0.16 101	0.13 111	0.08 48	0.12 91	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.10 264

pcwnet_v2	0.19 275	0.11 252	0.26 309	0.18 175	0.14 315	0.18 228	0.15 120	0.37 332	0.46 341	0.19 218	0.24 192	0.21 215	0.19 262	0.21 269	0.20 258	0.13 324	0.10 308	0.10 266	0.10 279	0.11 287	0.13 312

GMStereo	0.13 155	0.15 307	0.14 144	0.18 175	0.09 121	0.16 192	0.16 169	0.20 121	0.25 205	0.17 180	0.17 117	0.11 70	0.11 102	0.16 184	0.13 146	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.23 313	0.12 267	0.20 274	0.18 175	0.14 315	0.32 343	0.31 366	0.40 347	0.33 268	0.27 304	0.40 327	0.30 296	0.29 329	0.27 314	0.25 310	0.11 287	0.12 327	0.11 292	0.14 336	0.12 300	0.13 312

aanetorigin	0.22 300	0.17 324	0.57 369	0.18 175	0.10 214	0.16 192	0.19 262	0.20 121	0.33 268	0.49 371	0.48 355	0.30 296	0.28 326	0.21 269	0.24 303	0.08 189	0.07 240	0.08 158	0.07 158	0.10 271	0.09 242

EDNetEfficient	0.30 353	0.24 359	1.18 401	0.18 175	0.10 214	0.20 260	0.20 276	0.21 132	0.61 370	0.74 388	0.56 365	0.30 296	0.40 364	0.23 293	0.32 355	0.09 231	0.07 240	0.08 158	0.07 158	0.11 287	0.10 264

GwcNet	0.20 282	0.14 301	0.20 274	0.18 175	0.12 280	0.25 308	0.20 276	0.36 325	0.45 333	0.20 238	0.33 289	0.33 320	0.21 279	0.22 286	0.25 310	0.11 287	0.09 287	0.09 225	0.09 248	0.09 246	0.10 264

ac_64	0.16 235	0.09 180	0.15 170	0.18 175	0.10 214	0.22 283	0.17 189	0.24 182	0.22 170	0.19 218	0.24 192	0.29 289	0.18 248	0.19 241	0.22 282	0.09 231	0.08 266	0.08 158	0.09 248	0.07 147	0.06 95

FADNet	0.21 292	0.23 356	0.37 346	0.18 175	0.17 347	0.25 308	0.13 45	0.32 281	0.32 263	0.23 269	0.25 218	0.27 274	0.21 279	0.19 241	0.16 217	0.13 324	0.15 351	0.12 309	0.15 346	0.17 356	0.18 359

BEATNet_4x	0.12 131	0.09 180	0.15 170	0.18 175	0.07 14	0.15 170	0.07 1	0.23 165	0.19 121	0.16 170	0.19 148	0.19 194	0.14 188	0.17 213	0.15 200	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.07 147

AANet_RVC	0.16 235	0.10 234	0.11 62	0.18 175	0.09 121	0.19 243	0.18 227	0.27 219	0.32 263	0.22 256	0.35 303	0.21 215	0.22 286	0.22 286	0.17 228	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95

MLCV	0.13 155	0.08 133	0.17 224	0.18 175	0.06 2	0.16 192	0.17 189	0.19 110	0.22 170	0.19 218	0.25 218	0.17 178	0.13 159	0.15 159	0.14 170	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.04 4

DPSNet	0.28 347	0.16 315	0.33 334	0.18 175	0.13 300	0.55 377	0.42 385	0.52 377	0.68 378	0.29 321	0.38 317	0.39 344	0.30 340	0.32 340	0.23 292	0.11 287	0.10 308	0.11 292	0.08 210	0.20 363	0.16 349

MDST_ROB	0.22 300	0.10 234	0.18 250	0.18 175	0.11 252	0.40 366	0.19 262	0.44 365	0.42 321	0.40 355	0.40 327	0.29 289	0.21 279	0.27 314	0.19 250	0.11 287	0.10 308	0.14 333	0.11 302	0.10 271	0.08 210

DN-CSS_ROB	0.13 155	0.13 286	0.17 224	0.18 175	0.10 214	0.16 192	0.08 2	0.22 151	0.19 121	0.17 180	0.23 183	0.13 111	0.13 159	0.13 128	0.14 170	0.05 2	0.05 79	0.10 266	0.10 279	0.08 194	0.06 95

PWC_ROB	0.21 292	0.16 315	0.27 311	0.18 175	0.11 252	0.22 283	0.13 45	0.33 291	0.49 345	0.30 326	0.40 327	0.32 314	0.25 305	0.31 336	0.23 292	0.10 262	0.07 240	0.11 292	0.08 210	0.11 287	0.10 264

CBMV	0.20 282	0.15 307	0.18 250	0.18 175	0.10 214	0.20 260	0.11 10	0.30 264	0.31 258	0.29 321	0.31 273	0.31 308	0.23 292	0.28 322	0.19 250	0.13 324	0.15 351	0.17 349	0.16 348	0.10 271	0.10 264
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AE-Stereo	0.10 45	0.08 133	0.11 62	0.19 220	0.09 121	0.10 56	0.15 120	0.14 15	0.20 139	0.09 14	0.15 89	0.12 89	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.06 186	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.04 4

test croco	0.11 69	0.09 180	0.10 38	0.19 220	0.09 121	0.11 77	0.14 75	0.14 15	0.13 40	0.13 101	0.15 89	0.09 37	0.12 130	0.13 128	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.09 225	0.06 81	0.06 92	0.06 95

MIF-Stereo (partial)	0.11 69	0.06 17	0.10 38	0.19 220	0.10 214	0.10 56	0.12 23	0.17 62	0.19 121	0.14 122	0.16 101	0.10 56	0.11 102	0.12 91	0.12 119	0.08 189	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.07 147

CASnet	0.09 7	0.09 180	0.09 24	0.19 220	0.06 2	0.07 15	0.11 10	0.18 86	0.14 54	0.11 59	0.10 36	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.10 266	0.08 210	0.06 92	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fast-acv-ft	0.18 266	0.11 252	0.20 274	0.19 220	0.12 280	0.26 318	0.21 289	0.26 207	0.35 289	0.22 256	0.34 299	0.27 274	0.21 279	0.21 269	0.23 292	0.09 231	0.09 287	0.08 158	0.10 279	0.08 194	0.07 147

Wz-Net-TNSev	0.29 350	0.20 345	0.69 385	0.19 220	0.15 325	0.38 363	0.27 343	0.36 325	0.56 362	0.35 343	0.42 343	0.45 360	0.39 360	0.33 343	0.31 350	0.13 324	0.13 339	0.10 266	0.12 320	0.15 341	0.15 340

RAFT+CT+SA	0.13 155	0.11 252	0.09 24	0.19 220	0.09 121	0.15 170	0.28 349	0.22 151	0.22 170	0.15 143	0.26 230	0.10 56	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 210	0.07 147	0.06 95

test_4	0.11 69	0.10 234	0.08 6	0.19 220	0.09 121	0.08 22	0.21 289	0.15 21	0.18 107	0.12 77	0.18 137	0.12 89	0.09 65	0.08 5	0.11 69	0.04 1	0.04 2	0.08 158	0.08 210	0.04 1	0.04 4

dd	0.15 212	0.17 324	0.17 224	0.19 220	0.09 121	0.15 170	0.18 227	0.22 151	0.26 217	0.23 269	0.20 157	0.21 215	0.10 78	0.21 269	0.17 228	0.10 262	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

DAS	0.15 212	0.08 133	0.18 250	0.19 220	0.10 214	0.19 243	0.17 189	0.28 240	0.30 251	0.18 208	0.26 230	0.21 215	0.16 217	0.16 184	0.13 146	0.08 189	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 147

SepStereo	0.15 212	0.08 133	0.18 250	0.19 220	0.10 214	0.19 243	0.17 189	0.28 240	0.30 251	0.18 208	0.26 230	0.21 215	0.16 217	0.26 312	0.13 146	0.08 189	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 147

AASNet	0.16 235	0.08 133	0.13 108	0.19 220	0.09 121	0.19 243	0.15 120	0.38 339	0.37 298	0.20 238	0.24 192	0.20 209	0.17 238	0.17 213	0.21 269	0.10 262	0.08 266	0.08 158	0.07 158	0.09 246	0.09 242

GMOStereo	0.11 69	0.09 180	0.08 6	0.19 220	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 59	0.17 117	0.14 127	0.12 130	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.07 158	0.04 1	0.04 4

error version	0.11 69	0.09 180	0.08 6	0.19 220	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 59	0.17 117	0.14 127	0.12 130	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.07 158	0.04 1	0.04 4

test-v	0.11 69	0.09 180	0.08 6	0.19 220	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 59	0.17 117	0.14 127	0.12 130	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.07 158	0.04 1	0.04 4

LCNet	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.19 220	0.09 121	0.08 22	0.14 75	0.21 132	0.15 66	0.12 77	0.15 89	0.16 162	0.11 102	0.12 91	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.14 325

Patchmatch Stereo++	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147
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	0.12 131	0.08 133	0.17 224	0.19 220	0.09 121	0.08 22	0.13 45	0.19 110	0.13 40	0.16 170	0.21 173	0.13 111	0.14 188	0.11 41	0.14 170	0.06 50	0.04 2	0.09 225	0.06 81	0.06 92	0.05 42

PSM-adaLoss	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

ROB_FTStereo_v2	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

ROB_FTStereo	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

KYRaft	0.12 131	0.07 51	0.10 38	0.19 220	0.09 121	0.08 22	0.15 120	0.23 165	0.12 25	0.13 101	0.16 101	0.20 209	0.10 78	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.08 158	0.08 210	0.06 92	0.15 340

HUI-Stereo	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

GrayStereo	0.11 69	0.06 17	0.11 62	0.19 220	0.09 121	0.09 36	0.16 169	0.18 86	0.17 97	0.14 122	0.17 117	0.17 178	0.11 102	0.12 91	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.10 264

iGMRVC	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

IRAFT_RVC	0.12 131	0.08 133	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.07 15	0.14 75	0.25 199	0.23 179	0.14 122	0.15 89	0.15 148	0.12 130	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 225	0.06 81	0.06 92	0.06 95

iRAFT	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

CRE-IMP	0.11 69	0.09 180	0.16 205	0.19 220	0.09 121	0.10 56	0.12 23	0.18 86	0.10 6	0.14 122	0.14 78	0.14 127	0.13 159	0.12 91	0.12 119	0.07 140	0.04 2	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.08 210

test-2	0.11 69	0.09 180	0.08 6	0.19 220	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 59	0.17 117	0.14 127	0.12 130	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.07 158	0.04 1	0.04 4

cross-raft	0.10 45	0.09 180	0.09 24	0.19 220	0.07 14	0.11 77	0.24 318	0.13 9	0.15 66	0.08 4	0.10 36	0.12 89	0.10 78	0.09 10	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

test-1	0.10 45	0.07 51	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.11 77	0.24 318	0.15 21	0.18 107	0.09 14	0.07 13	0.10 56	0.08 48	0.08 5	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.05 42

RAFT-IKP	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

ARAFT	0.12 131	0.08 133	0.18 250	0.19 220	0.09 121	0.15 170	0.17 189	0.20 121	0.13 40	0.12 77	0.13 71	0.14 127	0.12 130	0.15 159	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.10 266	0.09 248	0.06 92	0.04 4

FINET	0.22 300	0.18 337	0.28 313	0.19 220	0.16 337	0.24 300	0.24 318	0.33 291	0.49 345	0.26 297	0.33 289	0.22 231	0.23 292	0.23 293	0.18 240	0.18 361	0.16 356	0.11 292	0.10 279	0.15 341	0.14 325

delet	0.17 253	0.09 180	0.18 250	0.19 220	0.11 252	0.21 270	0.22 299	0.30 264	0.38 304	0.17 180	0.27 245	0.19 194	0.19 262	0.19 241	0.21 269	0.08 189	0.08 266	0.09 225	0.11 302	0.06 92	0.07 147

UNet	0.17 253	0.09 180	0.18 250	0.19 220	0.12 280	0.28 334	0.19 262	0.33 291	0.30 251	0.21 247	0.25 218	0.23 242	0.19 262	0.20 254	0.19 250	0.07 140	0.06 186	0.08 158	0.07 158	0.08 194	0.07 147

acv_ft	0.15 212	0.09 180	0.16 205	0.19 220	0.10 214	0.16 192	0.17 189	0.25 199	0.34 278	0.19 218	0.26 230	0.21 215	0.17 238	0.18 222	0.19 250	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.08 194	0.06 95

DMCA	0.14 180	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.09 121	0.15 170	0.17 189	0.23 165	0.28 240	0.14 122	0.20 157	0.17 178	0.18 248	0.15 159	0.17 228	0.10 262	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.09 246	0.10 264

RYNet	0.23 313	0.12 267	0.22 287	0.19 220	0.17 347	0.47 371	0.26 339	0.39 344	0.49 345	0.24 280	0.29 264	0.34 324	0.24 299	0.20 254	0.31 350	0.10 262	0.06 186	0.09 225	0.09 248	0.14 330	0.15 340

AdaStereo	0.15 212	0.11 252	0.16 205	0.19 220	0.09 121	0.21 270	0.11 10	0.33 291	0.28 240	0.21 247	0.23 183	0.21 215	0.13 159	0.19 241	0.15 200	0.13 324	0.05 79	0.10 266	0.07 158	0.09 246	0.07 147
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.13 155	0.10 234	0.18 250	0.19 220	0.08 45	0.14 150	0.18 227	0.21 132	0.27 227	0.16 170	0.24 192	0.15 148	0.13 159	0.14 145	0.15 200	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

GMStereo_Zeroshot	0.16 235	0.13 286	0.25 303	0.20 261	0.10 214	0.17 212	0.13 45	0.30 264	0.25 205	0.23 269	0.32 282	0.25 260	0.11 102	0.19 241	0.14 170	0.09 231	0.06 186	0.11 292	0.06 81	0.12 300	0.08 210

LL-Strereo	0.13 155	0.10 234	0.12 85	0.20 261	0.10 214	0.11 77	0.18 227	0.33 291	0.25 205	0.16 170	0.16 101	0.14 127	0.14 188	0.19 241	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.04 1	0.05 42

TestStereo1	0.13 155	0.08 133	0.08 6	0.20 261	0.08 45	0.18 228	0.29 359	0.23 165	0.17 97	0.17 180	0.20 157	0.16 162	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

Wz-Net-MNSev	0.23 313	0.13 286	0.33 334	0.20 261	0.15 325	0.36 357	0.25 333	0.34 305	0.45 333	0.29 321	0.41 337	0.39 344	0.19 262	0.25 308	0.27 326	0.09 231	0.07 240	0.09 225	0.09 248	0.12 300	0.10 264

test_5	0.14 180	0.12 267	0.08 6	0.20 261	0.10 214	0.14 150	0.28 349	0.21 132	0.24 189	0.19 218	0.28 254	0.11 70	0.15 206	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

SA-5K	0.13 155	0.08 133	0.08 6	0.20 261	0.08 45	0.18 228	0.29 359	0.23 165	0.17 97	0.17 180	0.20 157	0.16 162	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

iRaft-Stereo_5w	0.12 131	0.09 180	0.12 85	0.20 261	0.08 45	0.09 36	0.12 23	0.22 151	0.22 170	0.19 218	0.14 78	0.11 70	0.09 65	0.20 254	0.16 217	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.06 95

GwcNet-ADL	0.13 155	0.08 133	0.14 144	0.20 261	0.09 121	0.12 102	0.20 276	0.30 264	0.25 205	0.14 122	0.14 78	0.18 190	0.14 188	0.13 128	0.15 200	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.06 95

PSM-AAD	0.11 69	0.07 51	0.10 38	0.20 261	0.09 121	0.10 56	0.14 75	0.21 132	0.13 40	0.12 77	0.14 78	0.18 190	0.11 102	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.14 325

sAnonymous2	0.13 155	0.12 267	0.25 303	0.20 261	0.12 280	0.18 228	0.14 75	0.27 219	0.21 152	0.11 59	0.12 60	0.13 111	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 231	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 341	0.10 264

CroCo_RVC	0.13 155	0.12 267	0.25 303	0.20 261	0.12 280	0.18 228	0.14 75	0.27 219	0.21 152	0.11 59	0.12 60	0.13 111	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 231	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 341	0.10 264

RAFT + AFF	0.13 155	0.08 133	0.21 280	0.20 261	0.10 214	0.14 150	0.23 310	0.27 219	0.21 152	0.12 77	0.10 36	0.12 89	0.10 78	0.16 184	0.12 119	0.08 189	0.07 240	0.09 225	0.09 248	0.06 92	0.09 242

ccnet	0.30 353	0.28 367	0.24 299	0.20 261	0.28 377	0.41 367	0.22 299	0.46 370	0.33 268	0.37 349	0.46 352	0.37 333	0.30 340	0.40 367	0.43 376	0.23 377	0.14 347	0.21 362	0.17 355	0.23 366	0.19 364

MMNet	0.17 253	0.10 234	0.17 224	0.20 261	0.11 252	0.27 326	0.20 276	0.26 207	0.42 321	0.22 256	0.30 270	0.22 231	0.20 275	0.18 222	0.20 258	0.06 50	0.06 186	0.07 98	0.07 158	0.08 194	0.07 147

UPFNet	0.16 235	0.08 133	0.12 85	0.20 261	0.12 280	0.20 260	0.23 310	0.28 240	0.26 217	0.18 208	0.24 192	0.22 231	0.20 275	0.19 241	0.22 282	0.09 231	0.07 240	0.08 158	0.09 248	0.08 194	0.06 95

EDNetEfficientorigin	7.92 417	0.32 376	152.98 436	0.20 261	0.10 214	0.22 283	0.17 189	0.23 165	0.60 369	0.73 386	0.67 376	0.41 352	0.51 379	0.24 303	0.41 373	0.08 189	0.07 240	0.09 225	0.07 158	0.12 300	0.11 285

FADNet_RVC	0.17 253	0.14 301	0.41 351	0.20 261	0.11 252	0.13 121	0.13 45	0.27 219	0.22 170	0.21 247	0.23 183	0.20 209	0.18 248	0.15 159	0.17 228	0.08 189	0.08 266	0.12 309	0.09 248	0.11 287	0.10 264

STTStereo	0.18 266	0.13 286	0.28 313	0.20 261	0.11 252	0.16 192	0.21 289	0.29 254	0.23 179	0.22 256	0.30 270	0.29 289	0.18 248	0.20 254	0.20 258	0.12 310	0.11 319	0.11 292	0.14 336	0.09 246	0.08 210

stereogan	0.22 300	0.11 252	0.21 280	0.20 261	0.12 280	0.32 343	0.19 262	0.36 325	0.45 333	0.23 269	0.39 324	0.35 329	0.27 317	0.33 343	0.23 292	0.10 262	0.12 327	0.10 266	0.10 279	0.14 330	0.14 325

ADCMid	0.26 340	0.15 307	0.42 353	0.20 261	0.14 315	0.25 308	0.26 339	0.35 320	0.40 312	0.37 349	0.45 350	0.34 324	0.42 368	0.36 355	0.36 362	0.10 262	0.09 287	0.11 292	0.11 302	0.13 315	0.13 312

ADCRef	0.20 282	0.12 267	0.43 354	0.20 261	0.12 280	0.23 294	0.18 227	0.32 281	0.37 298	0.26 297	0.33 289	0.18 190	0.23 292	0.25 308	0.26 321	0.07 140	0.06 186	0.09 225	0.09 248	0.08 194	0.09 242

AnyNet_C32	0.26 340	0.16 315	0.39 348	0.20 261	0.17 347	0.26 318	0.31 366	0.32 281	0.45 333	0.31 331	0.50 358	0.30 296	0.34 350	0.41 372	0.36 362	0.12 310	0.12 327	0.12 309	0.14 336	0.14 330	0.15 340

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 253	0.10 234	0.23 293	0.20 261	0.10 214	0.15 170	0.18 227	0.31 277	0.25 205	0.21 247	0.31 273	0.25 260	0.17 238	0.21 269	0.20 258	0.09 231	0.06 186	0.08 158	0.09 248	0.07 147	0.08 210
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	0.20 282	0.21 350	0.23 293	0.20 261	0.10 214	0.19 243	0.17 189	0.36 325	0.26 217	0.27 304	0.34 299	0.27 274	0.24 299	0.20 254	0.20 258	0.15 344	0.12 327	0.17 349	0.14 336	0.10 271	0.09 242

StereoDRNet-Refined	0.17 253	0.12 267	0.16 205	0.20 261	0.10 214	0.18 228	0.18 227	0.27 219	0.24 189	0.26 297	0.41 337	0.23 242	0.18 248	0.21 269	0.21 269	0.09 231	0.05 79	0.09 225	0.10 279	0.07 147	0.07 147
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.20 282	0.14 301	0.18 250	0.20 261	0.13 300	0.21 270	0.22 299	0.33 291	0.31 258	0.24 280	0.29 264	0.28 282	0.20 275	0.23 293	0.18 240	0.15 344	0.16 356	0.15 340	0.14 336	0.13 315	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
whm_eth	0.14 180	0.09 180	0.21 280	0.21 287	0.12 280	0.12 102	0.16 169	0.18 86	0.29 246	0.17 180	0.32 282	0.09 37	0.13 159	0.18 222	0.14 170	0.07 140	0.07 240	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.07 147

Selective-RAFT	0.11 69	0.11 252	0.12 85	0.21 287	0.08 45	0.16 192	0.13 45	0.21 132	0.23 179	0.10 33	0.10 36	0.11 70	0.10 78	0.15 159	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

test_3	0.11 69	0.09 180	0.10 38	0.21 287	0.08 45	0.13 121	0.25 333	0.14 15	0.21 152	0.10 33	0.10 36	0.09 37	0.10 78	0.08 5	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 158	0.04 1	0.04 4

LMCR-Stereo	0.15 212	0.08 133	0.14 144	0.21 287	0.09 121	0.18 228	0.19 262	0.28 240	0.19 121	0.24 280	0.24 192	0.23 242	0.17 238	0.20 254	0.17 228	0.07 140	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.10 271	0.09 242

DGSMNet	0.25 330	0.19 340	0.34 337	0.21 287	0.24 370	0.24 300	0.21 289	0.36 325	0.42 321	0.25 293	0.32 282	0.38 339	0.21 279	0.29 329	0.24 303	0.13 324	0.11 319	0.14 333	0.16 348	0.23 366	0.23 372

psm_up	0.19 275	0.10 234	0.18 250	0.21 287	0.11 252	0.17 212	0.19 262	0.38 339	0.34 278	0.22 256	0.28 254	0.29 289	0.25 305	0.20 254	0.22 282	0.09 231	0.10 308	0.11 292	0.11 302	0.08 194	0.08 210

FAT-Stereo	0.21 292	0.13 286	0.22 287	0.21 287	0.12 280	0.18 228	0.18 227	0.35 320	0.40 312	0.28 316	0.37 310	0.33 320	0.33 349	0.21 269	0.20 258	0.09 231	0.11 319	0.10 266	0.09 248	0.11 287	0.14 325

FADNet-RVC	0.21 292	0.20 345	0.40 349	0.21 287	0.16 337	0.21 270	0.15 120	0.27 219	0.27 227	0.26 297	0.32 282	0.26 269	0.21 279	0.22 286	0.19 250	0.12 310	0.13 339	0.12 309	0.14 336	0.13 315	0.18 359

S-Stereo	0.21 292	0.12 267	0.25 303	0.21 287	0.13 300	0.21 270	0.19 262	0.33 291	0.45 333	0.23 269	0.36 307	0.28 282	0.29 329	0.20 254	0.23 292	0.09 231	0.12 327	0.10 266	0.10 279	0.13 315	0.14 325

edge stereo	0.23 313	0.14 301	0.21 280	0.21 287	0.13 300	0.24 300	0.16 169	0.32 281	0.42 321	0.32 338	0.40 327	0.39 344	0.35 353	0.25 308	0.25 310	0.13 324	0.11 319	0.14 333	0.11 302	0.12 300	0.14 325

RTSC	0.23 313	0.13 286	0.30 326	0.21 287	0.13 300	0.29 336	0.17 189	0.36 325	0.68 378	0.27 304	0.34 299	0.30 296	0.22 286	0.32 340	0.31 350	0.10 262	0.08 266	0.09 225	0.10 279	0.13 315	0.14 325

ADCS	0.30 353	0.19 340	0.48 360	0.21 287	0.18 356	0.29 336	0.24 318	0.42 356	0.64 375	0.40 355	0.50 358	0.40 350	0.37 357	0.40 367	0.43 376	0.13 324	0.13 339	0.13 322	0.14 336	0.16 349	0.16 349

ADCP+	0.20 282	0.10 234	0.35 343	0.21 287	0.12 280	0.22 283	0.27 343	0.31 277	0.35 289	0.26 297	0.37 310	0.22 231	0.22 286	0.27 314	0.28 333	0.09 231	0.06 186	0.08 158	0.08 210	0.10 271	0.10 264

ADCPNet	0.26 340	0.17 324	0.62 374	0.21 287	0.15 325	0.36 357	0.25 333	0.33 291	0.37 298	0.31 331	0.41 337	0.36 331	0.29 329	0.29 329	0.34 360	0.12 310	0.10 308	0.11 292	0.12 320	0.14 330	0.13 312

CVANet_RVC	0.18 266	0.11 252	0.14 144	0.21 287	0.11 252	0.19 243	0.18 227	0.34 305	0.34 278	0.22 256	0.31 273	0.28 282	0.18 248	0.24 303	0.18 240	0.12 310	0.08 266	0.12 309	0.12 320	0.09 246	0.08 210

SANet	0.25 330	0.14 301	0.29 321	0.21 287	0.11 252	0.29 336	0.25 333	0.40 347	0.65 377	0.36 345	0.40 327	0.42 354	0.27 317	0.27 314	0.25 310	0.12 310	0.09 287	0.10 266	0.09 248	0.13 315	0.12 303

CroCo-Stereo Lap2	0.09 7	0.09 180	0.08 6	0.22 303	0.09 121	0.09 36	0.18 227	0.16 35	0.12 25	0.09 14	0.10 36	0.05 1	0.05 2	0.08 5	0.08 9	0.06 50	0.06 186	0.07 98	0.05 31	0.06 92	0.05 42

BUS	0.15 212	0.09 180	0.14 144	0.22 303	0.10 214	0.20 260	0.14 75	0.34 305	0.20 139	0.17 180	0.23 183	0.16 162	0.14 188	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.06 186	0.10 266	0.09 248	0.07 147	0.07 147

Wz-Net-LNSev	0.22 300	0.16 315	0.41 351	0.22 303	0.13 300	0.25 308	0.24 318	0.33 291	0.44 330	0.30 326	0.42 343	0.32 314	0.19 262	0.23 293	0.27 326	0.10 262	0.09 287	0.08 158	0.08 210	0.12 300	0.11 285

RAFT_CTSACE	0.12 131	0.09 180	0.10 38	0.22 303	0.08 45	0.12 102	0.24 318	0.18 86	0.17 97	0.21 247	0.27 245	0.13 111	0.07 28	0.13 128	0.09 16	0.05 2	0.06 186	0.08 158	0.07 158	0.04 1	0.04 4

BSDual-CNN	0.15 212	0.09 180	0.14 144	0.22 303	0.10 214	0.15 170	0.15 120	0.34 305	0.20 139	0.17 180	0.23 183	0.25 260	0.16 217	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.06 186	0.10 266	0.09 248	0.07 147	0.07 147

hknet	0.15 212	0.11 252	0.14 144	0.22 303	0.11 252	0.15 170	0.15 120	0.34 305	0.26 217	0.17 180	0.23 183	0.22 231	0.18 248	0.17 213	0.13 146	0.07 140	0.06 186	0.10 266	0.09 248	0.07 147	0.07 147

DDUNet	0.23 313	0.18 337	0.22 287	0.22 303	0.15 325	0.25 308	0.24 318	0.30 264	0.31 258	0.31 331	0.37 310	0.34 324	0.26 312	0.25 308	0.21 269	0.18 361	0.13 339	0.17 349	0.11 302	0.16 349	0.17 357

PSMNet-ADL	0.15 212	0.12 267	0.13 108	0.22 303	0.09 121	0.13 121	0.20 276	0.26 207	0.23 179	0.18 208	0.20 157	0.23 242	0.17 238	0.18 222	0.18 240	0.09 231	0.08 266	0.08 158	0.11 302	0.08 194	0.07 147

CroCo-Stereo	0.09 7	0.08 133	0.08 6	0.22 303	0.09 121	0.09 36	0.18 227	0.16 35	0.12 25	0.07 2	0.07 13	0.08 23	0.06 6	0.08 5	0.07 1	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.04 7	0.05 36	0.04 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.16 235	0.09 180	0.12 85	0.22 303	0.09 121	0.18 228	0.21 289	0.26 207	0.24 189	0.18 208	0.30 270	0.27 274	0.18 248	0.18 222	0.15 200	0.10 262	0.07 240	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.08 210
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 253	0.12 267	0.16 205	0.22 303	0.11 252	0.19 243	0.18 227	0.32 281	0.49 345	0.20 238	0.25 218	0.17 178	0.13 159	0.21 269	0.16 217	0.10 262	0.06 186	0.08 158	0.07 158	0.09 246	0.08 210

FADNet-RVC-Resample	0.17 253	0.12 267	0.32 333	0.22 303	0.12 280	0.19 243	0.14 75	0.25 199	0.24 189	0.24 280	0.27 245	0.20 209	0.15 206	0.17 213	0.16 217	0.07 140	0.08 266	0.12 309	0.10 279	0.09 246	0.11 285

ADCL	0.25 330	0.12 267	0.49 361	0.22 303	0.12 280	0.36 357	0.29 359	0.30 264	0.57 363	0.24 280	0.47 354	0.30 296	0.31 345	0.30 335	0.30 346	0.09 231	0.07 240	0.09 225	0.09 248	0.10 271	0.10 264

AnyNet_C01	0.37 366	0.26 365	1.41 404	0.22 303	0.17 347	0.51 374	0.28 349	0.36 325	0.40 312	0.39 352	0.75 385	0.46 364	0.39 360	0.46 375	0.50 386	0.13 324	0.13 339	0.13 322	0.14 336	0.14 330	0.16 349

DRN-Test	0.20 282	0.11 252	0.21 280	0.22 303	0.10 214	0.22 283	0.22 299	0.40 347	0.38 304	0.24 280	0.33 289	0.26 269	0.22 286	0.22 286	0.25 310	0.11 287	0.07 240	0.11 292	0.10 279	0.09 246	0.08 210

StereoDRNet	0.19 275	0.11 252	0.18 250	0.22 303	0.11 252	0.22 283	0.22 299	0.37 332	0.34 278	0.24 280	0.28 254	0.30 296	0.19 262	0.20 254	0.21 269	0.10 262	0.08 266	0.11 292	0.09 248	0.09 246	0.07 147

XPNet_ROB	0.22 300	0.12 267	0.20 274	0.22 303	0.13 300	0.22 283	0.19 262	0.35 320	0.40 312	0.30 326	0.40 327	0.38 339	0.27 317	0.26 312	0.29 340	0.15 344	0.10 308	0.10 266	0.10 279	0.13 315	0.12 303

CASS	0.14 180	0.12 267	0.12 85	0.23 320	0.09 121	0.15 170	0.17 189	0.19 110	0.20 139	0.17 180	0.18 137	0.15 148	0.15 206	0.15 159	0.14 170	0.09 231	0.06 186	0.10 266	0.08 210	0.09 246	0.07 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
WZ-Net	0.29 350	0.17 324	0.82 393	0.23 320	0.16 337	0.35 353	0.29 359	0.40 347	0.59 368	0.24 280	0.57 369	0.37 333	0.25 305	0.34 346	0.37 366	0.09 231	0.08 266	0.09 225	0.10 279	0.14 330	0.16 349

UDG	0.21 292	0.17 324	0.20 274	0.23 320	0.15 325	0.31 341	0.20 276	0.33 291	0.35 289	0.24 280	0.28 254	0.31 308	0.29 329	0.21 269	0.23 292	0.15 344	0.12 327	0.13 322	0.09 248	0.14 330	0.15 340

TestStereo	0.14 180	0.15 307	0.11 62	0.23 320	0.08 45	0.15 170	0.21 289	0.20 121	0.23 179	0.14 122	0.25 218	0.16 162	0.13 159	0.16 184	0.14 170	0.06 50	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.09 246	0.05 42

Anonymous	0.14 180	0.10 234	0.24 299	0.23 320	0.13 300	0.18 228	0.23 310	0.20 121	0.19 121	0.14 122	0.12 60	0.11 70	0.13 159	0.17 213	0.13 146	0.08 189	0.07 240	0.08 158	0.08 210	0.12 300	0.10 264

RP	0.22 300	0.13 286	0.22 287	0.23 320	0.12 280	0.21 270	0.20 276	0.26 207	0.45 333	0.22 256	0.38 317	0.37 333	0.25 305	0.28 322	0.25 310	0.11 287	0.12 327	0.13 322	0.12 320	0.13 315	0.14 325

G-Net	0.25 330	0.17 324	0.38 347	0.23 320	0.16 337	0.51 374	0.23 310	0.29 254	0.35 289	0.36 345	0.38 317	0.31 308	0.29 329	0.28 322	0.27 326	0.11 287	0.09 287	0.12 309	0.10 279	0.16 349	0.14 325

DLCB_ROB	0.18 266	0.10 234	0.16 205	0.23 320	0.11 252	0.24 300	0.18 227	0.30 264	0.28 240	0.27 304	0.29 264	0.28 282	0.25 305	0.20 254	0.20 258	0.08 189	0.08 266	0.09 225	0.09 248	0.07 147	0.07 147

StereoVision	0.14 180	0.13 286	0.10 38	0.24 328	0.10 214	0.16 192	0.21 289	0.21 132	0.20 139	0.12 77	0.25 218	0.10 56	0.10 78	0.16 184	0.10 43	0.09 231	0.10 308	0.12 309	0.12 320	0.06 92	0.05 42

sCroCo_RVC	0.12 131	0.09 180	0.24 299	0.24 328	0.11 252	0.19 243	0.14 75	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.13 71	0.12 89	0.07 28	0.14 145	0.11 69	0.08 189	0.08 266	0.08 158	0.08 210	0.05 36	0.07 147

DMCA-RVC	0.17 253	0.10 234	0.16 205	0.24 328	0.11 252	0.19 243	0.18 227	0.26 207	0.24 189	0.21 247	0.27 245	0.25 260	0.27 317	0.18 222	0.21 269	0.12 310	0.08 266	0.13 322	0.10 279	0.10 271	0.08 210

SHD	0.26 340	0.15 307	0.31 329	0.24 328	0.18 356	0.23 294	0.15 120	0.39 344	0.72 383	0.32 338	0.42 343	0.36 331	0.29 329	0.33 343	0.30 346	0.13 324	0.11 319	0.14 333	0.13 330	0.16 349	0.20 367

TDLM	0.18 266	0.12 267	0.14 144	0.24 328	0.10 214	0.18 228	0.18 227	0.37 332	0.30 251	0.22 256	0.28 254	0.28 282	0.18 248	0.23 293	0.19 250	0.11 287	0.07 240	0.10 266	0.10 279	0.08 194	0.08 210

MSMD_ROB	0.31 358	0.26 365	0.26 309	0.24 328	0.21 365	0.34 349	0.25 333	0.34 305	0.39 308	0.40 355	0.69 379	0.45 360	0.41 365	0.34 346	0.28 333	0.20 368	0.20 368	0.26 369	0.25 372	0.23 366	0.22 371

Wz-Net-SNSev	0.26 340	0.17 324	0.46 356	0.25 334	0.14 315	0.26 318	0.24 318	0.38 339	0.57 363	0.30 326	0.56 365	0.39 344	0.26 312	0.24 303	0.32 355	0.10 262	0.09 287	0.10 266	0.11 302	0.11 287	0.11 285

Nwc_Net	0.23 313	0.17 324	0.22 287	0.25 334	0.15 325	0.25 308	0.27 343	0.38 339	0.39 308	0.22 256	0.41 337	0.30 296	0.29 329	0.28 322	0.25 310	0.11 287	0.10 308	0.17 349	0.20 361	0.10 271	0.11 285

RTS	0.46 377	0.19 340	3.33 410	0.25 334	0.15 325	0.72 390	0.21 289	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 348	0.31 308	0.43 371	0.55 383	0.37 366	0.10 262	0.09 287	0.13 322	0.13 330	0.15 341	0.15 340

RTSA	0.46 377	0.19 340	3.33 410	0.25 334	0.15 325	0.72 390	0.21 289	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 348	0.31 308	0.43 371	0.55 383	0.37 366	0.10 262	0.09 287	0.13 322	0.13 330	0.15 341	0.15 340

DANet	0.21 292	0.16 315	0.29 321	0.25 334	0.13 300	0.23 294	0.19 262	0.28 240	0.27 227	0.28 316	0.32 282	0.35 329	0.32 347	0.31 336	0.24 303	0.11 287	0.09 287	0.11 292	0.10 279	0.13 315	0.11 285
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 300	0.13 286	0.21 280	0.25 334	0.14 315	0.23 294	0.22 299	0.42 356	0.27 227	0.31 331	0.43 346	0.37 333	0.29 329	0.23 293	0.23 292	0.10 262	0.12 327	0.10 266	0.09 248	0.10 271	0.08 210

Anonymous Stereo	0.24 323	0.19 340	0.52 363	0.25 334	0.18 356	0.21 270	0.22 299	0.34 305	0.45 333	0.25 293	0.35 303	0.26 269	0.19 262	0.31 336	0.29 340	0.13 324	0.12 327	0.12 309	0.13 330	0.12 300	0.14 325

NaN_ROB	0.23 313	0.20 345	0.25 303	0.25 334	0.13 300	0.31 341	0.27 343	0.34 305	0.41 319	0.31 331	0.31 273	0.32 314	0.23 292	0.31 336	0.22 282	0.11 287	0.17 360	0.10 266	0.11 302	0.08 194	0.09 242

ETE_ROB	0.23 313	0.17 324	0.23 293	0.25 334	0.14 315	0.26 318	0.29 359	0.32 281	0.37 298	0.28 316	0.37 310	0.45 360	0.27 317	0.28 322	0.27 326	0.11 287	0.09 287	0.12 309	0.10 279	0.14 330	0.13 312

PWCDC_ROB	0.21 292	0.13 286	0.23 293	0.25 334	0.12 280	0.20 260	0.15 120	0.34 305	0.55 360	0.29 321	0.49 356	0.21 215	0.15 206	0.28 322	0.20 258	0.11 287	0.09 287	0.10 266	0.08 210	0.11 287	0.09 242

GASNet	0.22 300	0.24 359	0.34 337	0.26 344	0.17 347	0.27 326	0.16 169	0.45 367	0.42 321	0.27 304	0.24 192	0.30 296	0.16 217	0.27 314	0.18 240	0.12 310	0.09 287	0.12 309	0.11 302	0.16 349	0.08 210

Anonymous3	0.16 235	0.14 301	0.34 337	0.26 344	0.14 315	0.27 326	0.18 227	0.28 240	0.28 240	0.15 143	0.17 117	0.14 127	0.11 102	0.16 184	0.12 119	0.08 189	0.08 266	0.08 158	0.08 210	0.08 194	0.11 285

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 300	0.21 350	0.25 303	0.26 344	0.11 252	0.24 300	0.14 75	0.39 344	0.24 189	0.32 338	0.36 307	0.30 296	0.21 279	0.19 241	0.22 282	0.17 360	0.14 347	0.21 362	0.16 348	0.13 315	0.12 303

NCC-stereo	0.25 330	0.15 307	0.31 329	0.26 344	0.17 347	0.21 270	0.31 366	0.41 352	0.40 312	0.24 280	0.38 317	0.33 320	0.29 329	0.37 359	0.28 333	0.13 324	0.11 319	0.15 340	0.22 366	0.13 315	0.13 312

Abc-Net	0.25 330	0.15 307	0.31 329	0.26 344	0.17 347	0.21 270	0.31 366	0.41 352	0.40 312	0.24 280	0.38 317	0.33 320	0.29 329	0.37 359	0.28 333	0.13 324	0.11 319	0.15 340	0.22 366	0.13 315	0.13 312
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.24 323	0.17 324	0.45 355	0.26 344	0.16 337	0.23 294	0.29 359	0.37 332	0.51 350	0.27 304	0.31 273	0.24 251	0.28 326	0.22 286	0.23 292	0.15 344	0.11 319	0.20 361	0.18 359	0.12 300	0.14 325

FC-DCNN	0.33 360	0.28 367	0.28 313	0.26 344	0.23 368	0.38 363	0.29 359	0.40 347	0.44 330	0.46 369	0.56 365	0.51 370	0.41 365	0.38 363	0.31 350	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 374	0.24 373

AF-Net	0.23 313	0.17 324	0.17 224	0.27 351	0.13 300	0.26 318	0.24 318	0.33 291	0.51 350	0.25 293	0.33 289	0.39 344	0.27 317	0.28 322	0.26 321	0.11 287	0.10 308	0.16 347	0.12 320	0.11 287	0.11 285

MANE	0.47 379	0.28 367	0.28 313	0.27 351	0.24 370	0.50 372	0.32 374	0.57 382	0.62 373	0.74 388	1.20 407	1.21 398	0.64 388	0.54 382	0.39 370	0.22 372	0.20 368	0.27 372	0.31 381	0.26 376	0.25 374

LSM	0.34 365	0.21 350	0.62 374	0.27 351	0.62 399	0.35 353	0.26 339	0.43 361	0.49 345	0.45 368	0.60 374	0.42 354	0.37 357	0.35 351	0.26 321	0.13 324	0.21 375	0.14 333	0.16 348	0.18 358	0.34 386

FBW_ROB	0.25 330	0.17 324	0.23 293	0.27 351	0.14 315	0.26 318	0.22 299	0.42 356	0.43 328	0.42 361	0.41 337	0.43 356	0.27 317	0.32 340	0.24 303	0.09 231	0.15 351	0.15 340	0.12 320	0.12 300	0.10 264

LALA_ROB	0.25 330	0.16 315	0.23 293	0.27 351	0.17 347	0.27 326	0.27 343	0.42 356	0.38 304	0.33 342	0.39 324	0.51 370	0.26 312	0.29 329	0.28 333	0.16 356	0.09 287	0.13 322	0.12 320	0.13 315	0.13 312

PSMNet_ROB	0.22 300	0.12 267	0.15 170	0.27 351	0.15 325	0.25 308	0.36 377	0.43 361	0.37 298	0.27 304	0.33 289	0.32 314	0.23 292	0.21 269	0.27 326	0.12 310	0.08 266	0.13 322	0.11 302	0.10 271	0.09 242

RGC	0.25 330	0.20 345	0.29 321	0.28 357	0.16 337	0.22 283	0.23 310	0.33 291	0.44 330	0.27 304	0.40 327	0.38 339	0.28 326	0.37 359	0.23 292	0.11 287	0.13 339	0.17 349	0.17 355	0.15 341	0.16 349

PA-Net	0.24 323	0.18 337	0.34 337	0.28 357	0.22 367	0.22 283	0.39 382	0.29 254	0.39 308	0.22 256	0.33 289	0.25 260	0.26 312	0.21 269	0.25 310	0.10 262	0.23 378	0.15 340	0.22 366	0.09 246	0.13 312
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.33 360	0.25 364	0.51 362	0.28 357	0.27 376	0.30 339	0.31 366	0.35 320	0.51 350	0.36 345	0.40 327	0.47 367	0.35 353	0.34 346	0.36 362	0.23 377	0.26 380	0.26 369	0.28 377	0.23 366	0.21 368

PDISCO_ROB	0.28 347	0.16 315	0.28 313	0.28 357	0.20 363	0.33 345	0.27 343	0.45 367	0.58 366	0.28 316	0.41 337	0.45 360	0.30 340	0.34 346	0.35 361	0.12 310	0.09 287	0.17 349	0.16 348	0.17 356	0.13 312

DispFullNet	0.27 345	0.22 354	0.66 377	0.28 357	0.17 347	0.27 326	0.17 189	0.34 305	0.57 363	0.27 304	0.37 310	0.43 356	0.24 299	0.39 364	0.25 310	0.12 310	0.06 186	0.19 359	0.11 302	0.23 366	0.16 349

ELAS_RVC	0.42 372	0.29 373	0.33 334	0.28 357	0.24 370	0.56 378	0.38 380	0.50 374	0.61 370	0.74 388	0.76 386	0.67 383	0.56 382	0.55 383	0.42 375	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.27 378	0.26 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 372	0.29 373	0.34 337	0.28 357	0.24 370	0.63 382	0.37 378	0.52 377	0.52 356	0.72 385	0.82 390	0.68 385	0.56 382	0.52 379	0.45 382	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.26 376	0.26 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	0.22 300	0.16 315	0.29 321	0.29 364	0.15 325	0.26 318	0.21 289	0.34 305	0.32 263	0.29 321	0.36 307	0.28 282	0.25 305	0.20 254	0.25 310	0.16 356	0.12 327	0.14 333	0.11 302	0.09 246	0.08 210

XQC	0.29 350	0.23 356	0.53 364	0.29 364	0.19 360	0.36 357	0.28 349	0.37 332	0.58 366	0.31 331	0.31 273	0.37 333	0.30 340	0.39 364	0.39 370	0.13 324	0.09 287	0.15 340	0.12 320	0.18 358	0.18 359

FCDSN-DC	0.33 360	0.28 367	0.28 313	0.30 366	0.24 370	0.39 365	0.28 349	0.43 361	0.42 321	0.44 366	0.53 362	0.51 370	0.42 368	0.37 359	0.30 346	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 374	0.25 374
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.28 347	0.31 375	0.36 345	0.30 366	0.15 325	0.25 308	0.19 262	0.45 367	0.34 278	0.39 352	0.37 310	0.39 344	0.31 345	0.27 314	0.27 326	0.24 379	0.18 362	0.30 380	0.23 370	0.19 361	0.15 340

SQANet	0.24 323	0.24 359	0.31 329	0.31 368	0.19 360	0.27 326	0.13 45	0.30 264	0.33 268	0.25 293	0.37 310	0.31 308	0.22 286	0.27 314	0.23 292	0.15 344	0.10 308	0.21 362	0.16 348	0.22 364	0.16 349

MFN_U_SF_RVC	0.33 360	0.22 354	0.58 372	0.31 368	0.15 325	0.36 357	0.17 189	0.54 380	0.46 341	0.47 370	0.56 365	0.58 376	0.39 360	0.36 355	0.38 369	0.15 344	0.15 351	0.18 357	0.21 363	0.16 349	0.16 349

BEATNet-Init1	0.54 383	0.28 367	0.68 384	0.31 368	0.21 365	0.85 398	0.31 366	0.57 382	0.69 381	0.89 395	1.00 397	2.17 412	0.66 389	0.58 387	0.44 379	0.19 364	0.18 362	0.23 367	0.22 366	0.22 364	0.21 368

PVD	0.40 369	0.21 350	0.40 349	0.32 371	0.23 368	0.30 339	0.45 389	0.53 379	0.97 396	0.55 376	0.80 389	0.54 374	0.60 386	0.53 381	0.40 372	0.19 364	0.14 347	0.17 349	0.14 336	0.24 372	0.32 384

NCCL2	0.24 323	0.15 307	0.18 250	0.34 372	0.18 356	0.24 300	0.24 318	0.34 305	0.29 246	0.31 331	0.38 317	0.38 339	0.29 329	0.23 293	0.25 310	0.15 344	0.12 327	0.18 357	0.21 363	0.13 315	0.13 312

CSAN	0.30 353	0.24 359	0.28 313	0.34 372	0.19 360	0.34 349	0.42 385	0.38 339	0.51 350	0.38 351	0.40 327	0.44 359	0.34 350	0.29 329	0.31 350	0.19 364	0.16 356	0.19 359	0.19 360	0.14 330	0.15 340

HCRNet	0.16 235	0.23 356	0.12 85	0.35 374	0.11 252	0.15 170	0.17 189	0.26 207	0.22 170	0.19 218	0.24 192	0.21 215	0.14 188	0.15 159	0.13 146	0.11 287	0.07 240	0.11 292	0.10 279	0.09 246	0.07 147

GANetREF_RVC	0.31 358	0.34 377	0.29 321	0.35 374	0.16 337	0.33 345	0.42 385	0.48 372	0.52 356	0.35 343	0.35 303	0.34 324	0.32 347	0.40 367	0.33 358	0.27 381	0.20 368	0.29 378	0.15 346	0.19 361	0.18 359
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 353	0.24 359	0.30 326	0.36 376	0.16 337	0.36 357	0.31 366	0.34 305	0.43 328	0.41 359	0.46 352	0.38 339	0.30 340	0.35 351	0.29 340	0.19 364	0.20 368	0.26 369	0.29 378	0.18 358	0.19 364

Consistency-Raft	0.44 374	0.40 382	0.46 356	0.37 377	0.43 386	0.42 368	0.41 383	0.57 382	0.55 360	0.32 338	0.73 383	0.32 314	0.50 377	0.42 373	0.49 385	0.39 386	0.36 386	0.45 386	0.52 396	0.42 386	0.30 382

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 374	0.39 381	0.56 367	0.40 378	0.20 363	0.66 385	0.33 375	0.54 380	0.72 383	0.71 384	0.72 382	0.62 378	0.55 380	0.52 379	0.47 383	0.20 368	0.19 367	0.29 378	0.30 380	0.24 372	0.19 364

anonymity	0.53 382	0.58 387	0.66 377	0.41 379	0.61 398	0.54 376	0.41 383	0.57 382	0.41 319	0.56 377	0.50 358	0.50 369	0.55 380	0.59 388	0.50 386	0.58 397	0.50 398	0.51 389	0.51 394	0.52 388	0.58 395

SGM+DAISY	0.57 385	0.58 387	0.67 381	0.41 379	0.55 392	0.68 387	0.51 391	0.57 382	0.46 341	0.67 380	0.70 380	0.69 386	0.57 384	0.64 390	0.58 391	0.59 398	0.49 395	0.50 388	0.50 393	0.52 388	0.59 398

NVStereoNet_ROB	0.47 379	0.37 379	0.47 359	0.42 381	0.29 380	0.35 353	0.35 376	0.50 374	0.61 370	0.73 386	0.94 394	0.70 387	0.68 390	0.48 376	0.62 393	0.22 372	0.33 385	0.34 382	0.34 385	0.30 379	0.31 383
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	0.38 380	0.53 364	0.44 382	0.28 377	0.57 379	0.24 318	0.42 356	0.62 373	0.40 355	0.50 358	0.46 364	0.34 350	0.40 367	0.33 358	0.30 382	0.30 384	0.39 384	0.33 383	0.30 379	0.29 380

ACVNet_1	0.45 376	0.51 385	0.61 373	0.45 383	0.28 377	0.50 372	0.28 349	0.58 387	0.71 382	0.63 379	0.59 373	0.74 388	0.50 377	0.50 377	0.36 362	0.26 380	0.25 379	0.39 384	0.29 378	0.32 383	0.25 374

ACVNet-4b	0.39 367	0.53 386	0.56 367	0.45 383	0.24 370	0.46 370	0.18 227	0.50 374	0.64 375	0.42 361	0.45 350	0.60 377	0.27 317	0.34 346	0.24 303	0.33 384	0.14 347	0.48 387	0.42 387	0.31 382	0.27 379

SPS-STEREO	0.58 386	0.59 389	0.66 377	0.45 383	0.55 392	0.65 384	0.44 388	0.63 389	0.51 350	0.69 382	0.65 375	0.66 382	0.58 385	0.62 389	0.62 393	0.62 400	0.47 393	0.51 389	0.49 391	0.55 391	0.58 395
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.41 370	0.40 382	0.54 366	0.46 386	0.30 381	0.64 383	0.24 318	0.47 371	0.68 378	0.42 361	0.49 356	0.47 367	0.42 368	0.40 367	0.32 355	0.32 383	0.28 382	0.37 383	0.31 381	0.33 384	0.29 380

MFMNet_re	0.65 387	0.66 394	0.66 377	0.51 387	0.69 403	0.70 388	0.58 395	0.65 390	0.75 387	0.61 378	0.73 383	0.63 379	0.68 390	0.65 391	0.60 392	0.66 401	0.58 407	0.63 393	0.59 397	0.68 398	0.69 405

JetBlue	0.73 393	0.46 384	1.21 402	0.52 388	0.47 388	2.16 413	0.67 401	0.78 392	0.72 383	0.70 383	0.79 388	1.21 398	0.84 397	1.06 409	1.04 409	0.40 387	0.28 382	0.33 381	0.33 383	0.30 379	0.34 386

SAMSARA	0.41 370	0.28 367	0.34 337	0.55 389	0.39 383	0.85 398	1.25 413	0.49 373	0.52 356	0.36 345	0.35 303	0.56 375	0.39 360	0.39 364	0.41 373	0.15 344	0.20 368	0.15 340	0.14 336	0.23 366	0.21 368

RainbowNet	0.54 383	0.61 390	0.71 390	0.57 390	0.43 386	0.66 385	0.37 378	0.60 388	0.87 393	0.51 372	0.67 376	0.63 379	0.47 374	0.50 377	0.44 379	0.47 392	0.48 394	0.53 391	0.41 386	0.53 390	0.41 391

ACVNet_2	0.67 390	0.68 395	0.70 388	0.64 391	0.41 384	0.75 393	0.50 390	0.98 402	1.38 406	0.90 396	1.09 401	1.04 393	0.74 393	0.55 383	0.48 384	0.43 388	0.40 388	0.53 391	0.45 388	0.48 387	0.36 388

MADNet+	0.76 394	0.72 396	3.76 413	0.67 392	0.41 384	0.99 404	0.97 411	0.72 391	0.75 387	0.52 373	0.58 371	0.64 381	0.68 390	0.89 403	1.04 409	0.35 385	0.36 386	0.28 377	0.23 370	0.38 385	0.33 385

IMH-64-1	0.66 388	0.62 391	0.69 385	0.72 393	0.51 389	0.60 380	0.51 391	0.92 396	0.84 391	0.75 391	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.80 394	0.50 386	0.43 388	0.46 389	0.72 395	0.48 389	0.55 391	0.40 389

IMH-64	0.66 388	0.62 391	0.69 385	0.72 393	0.51 389	0.60 380	0.51 391	0.92 396	0.84 391	0.75 391	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.80 394	0.50 386	0.43 388	0.46 389	0.72 395	0.48 389	0.55 391	0.40 389

IMH	0.72 391	0.65 393	0.70 388	0.77 395	0.54 391	0.71 389	0.56 394	0.99 404	1.08 397	0.82 394	1.09 401	0.89 391	0.88 399	0.88 402	0.53 390	0.44 391	0.50 398	0.75 398	0.51 394	0.58 394	0.42 392

PWCK	0.72 391	0.95 405	0.99 399	0.77 395	0.32 382	0.79 395	0.38 380	0.92 396	0.90 394	0.96 399	0.76 386	0.97 392	0.62 387	0.87 400	0.68 396	0.73 403	0.46 389	0.76 399	0.49 391	0.71 401	0.44 393

TorneroNet-64	0.76 394	0.73 397	0.77 391	0.78 397	0.58 397	0.94 403	0.58 395	0.85 395	1.26 401	0.67 380	0.88 392	1.41 405	0.76 394	0.87 400	0.68 396	0.49 393	0.46 389	0.73 397	0.59 397	0.68 398	0.54 394

LVE	0.84 399	0.87 403	0.86 396	0.81 398	0.56 394	1.09 409	0.66 400	1.07 406	1.45 408	0.97 400	1.23 409	1.11 396	0.86 398	0.84 397	0.72 400	0.49 393	0.56 404	0.76 399	0.60 399	0.66 396	0.60 401

Dean	0.88 400	0.88 404	0.81 392	0.82 399	0.57 395	0.91 400	0.62 398	1.17 411	1.71 411	1.15 406	1.16 405	1.31 402	1.00 404	0.82 396	0.83 405	0.57 395	0.56 404	0.78 401	0.65 400	0.67 397	0.58 395

WAO-7	0.80 396	0.78 399	0.57 369	0.85 400	0.67 402	0.76 394	0.69 404	1.07 406	1.30 403	0.90 396	1.20 407	1.05 394	0.93 401	0.71 392	0.68 396	0.60 399	0.62 408	0.67 394	0.68 402	0.64 395	0.59 398

TorneroNet	0.83 398	0.75 398	0.83 395	0.85 400	0.63 400	1.03 407	0.65 399	0.96 400	1.14 399	0.80 393	1.10 403	1.36 403	0.88 399	0.95 405	0.82 404	0.57 395	0.49 395	0.79 402	0.66 401	0.74 404	0.64 404

WAO-6	0.82 397	0.81 400	0.63 376	0.87 402	0.63 400	0.79 395	0.60 397	0.98 402	1.52 410	0.91 398	0.97 396	1.08 395	1.04 405	0.72 393	0.70 399	0.72 402	0.49 395	0.91 405	0.71 403	0.70 400	0.59 398

UNDER WATER-64	0.97 403	0.96 407	1.48 406	0.88 403	0.57 395	1.24 412	0.90 409	0.78 392	0.96 395	1.05 402	0.85 391	1.56 410	1.26 411	0.97 407	0.99 407	0.88 408	0.57 406	1.04 408	0.88 408	0.81 406	0.75 406

JetRed	1.66 410	1.51 414	3.09 409	0.93 404	1.21 413	5.28 415	1.61 415	1.29 413	1.42 407	1.84 412	1.77 414	1.59 411	0.95 402	1.43 412	2.51 415	0.91 409	1.61 414	0.93 406	0.91 410	1.36 413	1.03 413

WAO-8	0.92 401	0.83 401	0.67 381	0.94 405	0.70 404	0.92 401	0.68 402	1.08 408	1.80 413	1.06 404	1.42 411	1.29 400	1.08 407	0.86 398	0.80 402	0.74 404	0.54 401	0.86 403	0.75 404	0.71 401	0.63 402

Venus	0.92 401	0.83 401	0.67 381	0.94 405	0.70 404	0.92 401	0.68 402	1.08 408	1.80 413	1.06 404	1.42 411	1.29 400	1.08 407	0.86 398	0.80 402	0.74 404	0.54 401	0.86 403	0.75 404	0.71 401	0.63 402

UNDER WATER	0.99 405	1.00 408	1.47 405	1.00 407	0.71 406	1.18 411	0.86 407	0.81 394	1.09 398	1.02 401	0.90 393	1.53 409	1.26 411	1.06 409	1.02 408	0.79 406	0.54 401	1.02 407	0.88 408	0.83 407	0.75 406

HanzoNet	1.31 409	1.29 413	1.22 403	1.13 408	0.85 408	1.05 408	0.84 406	1.06 405	1.47 409	1.66 411	1.63 413	2.48 414	1.78 413	1.63 413	1.69 411	1.27 412	0.80 412	1.32 412	1.02 411	1.07 412	0.90 411

notaker	0.98 404	1.13 409	1.02 400	1.14 409	0.81 407	0.73 392	0.69 404	0.94 399	1.15 400	1.19 408	1.19 406	1.41 405	1.17 410	1.10 411	0.74 401	0.82 407	0.64 409	1.18 409	0.79 406	1.02 409	0.82 410

DPSimNet_ROB	1.14 408	1.25 412	0.87 397	1.15 410	0.90 410	1.15 410	1.18 412	1.20 412	1.26 401	1.45 410	1.05 400	1.44 408	1.13 409	0.92 404	1.70 412	1.47 414	0.52 400	1.22 411	1.04 413	0.92 408	1.03 413

ktn	1.02 406	1.23 411	0.82 393	1.24 411	0.86 409	1.00 406	0.86 407	0.96 400	1.37 405	1.05 402	1.12 404	1.16 397	1.06 406	0.95 405	0.62 393	1.28 413	0.71 410	1.39 413	0.83 407	1.06 411	0.77 408

SPstereo	13.84 426	0.95 405	1.53 407	1.24 411	0.90 410	29.09 429	47.98 429	26.78 436	29.57 435	22.38 434	22.47 433	23.18 434	24.63 434	24.46 434	15.07 426	0.91 409	0.71 410	1.85 415	1.62 415	0.74 404	0.79 409

KSHMR	1.10 407	1.19 410	0.90 398	1.26 413	1.00 412	0.99 404	0.96 410	1.13 410	1.35 404	1.16 407	1.28 410	1.40 404	0.97 403	1.03 408	0.93 406	1.03 411	1.08 413	1.20 410	1.03 412	1.03 410	0.98 412

MADNet++	1.97 411	1.75 415	1.66 408	1.83 414	1.69 415	2.38 414	1.45 414	2.36 414	2.11 415	2.58 414	2.37 415	2.25 413	2.21 414	2.28 414	2.36 414	1.87 415	1.67 415	1.53 414	1.34 414	1.87 414	1.78 416

tt	4.65 413	0.07 51	3.54 412	2.01 415	1.55 414	10.25 419	16.66 419	8.90 422	5.03 416	1.33 409	0.96 395	4.71 415	4.74 415	3.33 415	5.86 417	6.06 422	10.30 426	1.87 416	2.09 417	2.61 415	1.19 415

xxxxx1	7.75 414	5.06 419	7.26 415	3.15 416	3.91 417	16.37 422	22.88 423	5.87 419	8.68 418	7.99 418	8.55 416	9.13 420	8.46 418	10.05 420	10.47 418	2.43 416	2.48 417	3.56 419	12.26 423	3.48 416	3.02 418

tt_ll	7.75 414	5.06 419	7.26 415	3.15 416	3.91 417	16.37 422	22.88 423	5.87 419	8.68 418	7.99 418	8.55 416	9.13 420	8.46 418	10.05 420	10.47 418	2.43 416	2.48 417	3.56 419	12.26 423	3.48 416	3.02 418

ff	7.75 414	5.06 419	7.26 415	3.15 416	3.91 417	16.37 422	22.88 423	5.87 419	8.68 418	7.99 418	8.55 416	9.13 420	8.46 418	10.05 420	10.47 418	2.43 416	2.48 417	3.56 419	12.26 423	3.48 416	3.02 418

PML	8.57 420	9.39 425	6.24 414	5.34 419	6.36 420	13.21 421	20.99 420	5.35 416	6.68 417	17.75 426	26.46 435	7.58 418	6.08 417	7.89 419	5.76 416	5.33 421	1.83 416	5.95 425	1.93 416	8.75 423	2.53 417

DGTPSM_ROB	8.06 418	4.50 417	8.69 422	5.34 419	10.73 422	8.32 417	22.71 421	5.47 417	13.38 422	5.13 416	9.98 419	5.10 416	10.47 421	5.53 417	12.77 422	3.79 419	8.00 421	3.49 417	6.95 420	3.74 419	7.09 422

DPSMNet_ROB	8.06 418	4.50 417	8.69 422	5.36 421	10.74 423	8.32 417	22.71 421	5.47 417	13.38 422	5.13 416	9.98 419	5.10 416	10.47 421	5.53 417	12.77 422	3.80 420	8.00 421	3.49 417	6.95 420	3.75 420	7.09 422

Anonymous_1	10.87 423	7.82 422	7.41 418	10.29 422	10.08 421	18.64 426	26.11 426	11.02 423	13.45 424	9.43 421	10.10 421	9.73 423	11.31 423	10.69 423	12.47 421	6.42 423	8.38 423	5.70 422	10.22 422	11.41 424	6.65 421

DPSM_ROB	11.10 424	8.47 423	7.95 419	10.84 423	11.58 424	19.10 427	26.50 427	12.02 424	14.09 425	10.38 422	10.91 422	10.39 424	11.92 424	11.67 424	13.39 424	6.99 424	8.79 424	5.82 423	6.92 418	6.97 421	7.31 424

DPSM	11.10 424	8.47 423	7.95 419	10.84 423	11.58 424	19.10 427	26.50 427	12.02 424	14.09 425	10.38 422	10.91 422	10.39 424	11.92 424	11.67 424	13.39 424	6.99 424	8.79 424	5.82 423	6.92 418	6.97 421	7.31 424

HaxPig	15.73 427	18.55 433	19.19 430	16.92 425	15.89 427	7.80 416	7.57 416	13.37 426	10.80 421	15.40 425	14.87 424	15.95 426	14.81 426	15.67 426	15.97 427	18.96 432	16.72 427	19.47 432	18.10 432	19.45 432	19.06 433

LRCNet_RVC	10.76 422	13.97 426	7.97 421	19.07 426	2.04 416	0.35 353	0.31 366	5.29 415	0.48 344	13.02 424	17.65 425	8.69 419	5.73 416	4.78 416	2.22 413	23.53 433	2.69 420	27.60 434	25.75 434	17.60 431	16.54 432

MEDIAN_ROB	20.38 428	24.05 434	23.36 432	21.18 427	21.62 428	10.51 420	8.17 417	17.68 427	15.46 427	20.04 427	19.65 426	20.30 427	20.16 427	21.17 427	21.03 428	23.81 434	21.77 434	24.98 433	23.75 433	25.01 433	23.94 434

MyStereo03	22.37 430	17.11 427	16.16 426	21.87 428	23.27 429	38.30 430	53.36 431	24.10 430	28.51 431	20.93 431	21.96 430	20.94 428	24.00 428	23.43 430	27.22 432	14.07 427	17.72 431	11.70 426	13.96 428	14.00 425	14.72 427

MyStereo02	22.37 430	17.11 427	16.16 426	21.87 428	23.27 429	38.30 430	53.36 431	24.10 430	28.51 431	20.93 431	21.96 430	20.94 428	24.00 428	23.43 430	27.22 432	14.07 427	17.72 431	11.70 426	13.96 428	14.00 425	14.72 427

MyStereo	22.37 430	17.11 427	16.16 426	21.87 428	23.27 429	38.30 430	53.36 431	24.10 430	28.51 431	20.93 431	21.96 430	20.94 428	24.00 428	23.43 430	27.22 432	14.07 427	17.72 431	11.70 426	13.96 428	14.00 425	14.72 427

CasAABBNet	22.33 429	17.11 427	15.84 424	21.94 431	23.28 432	38.30 430	53.40 435	24.05 429	28.44 430	20.66 428	21.86 428	21.03 432	24.04 432	23.35 428	27.03 431	14.06 426	17.69 429	11.70 426	13.94 427	14.04 428	14.76 430

Selective-RAFT-Error	22.39 433	17.14 431	16.01 425	22.00 432	23.34 433	38.37 434	53.36 431	24.24 434	28.53 434	20.80 429	21.94 429	20.94 428	24.02 431	23.48 433	27.33 435	14.07 427	17.70 430	11.70 426	13.93 426	14.05 429	14.83 431

LSM0	22.80 434	17.22 432	19.17 429	22.12 433	28.90 435	38.38 435	53.27 430	24.21 433	28.36 429	20.84 430	21.11 427	21.63 433	24.25 433	23.42 429	26.98 430	14.08 431	17.39 428	11.72 431	13.98 431	14.22 430	14.66 426

AVERAGE_ROB	24.89 435	29.12 435	27.98 433	24.83 434	24.59 434	17.82 425	11.61 418	21.45 428	19.91 428	25.04 435	24.38 434	25.06 435	25.31 435	24.69 435	22.86 429	29.74 435	27.09 435	28.97 435	27.94 435	30.07 434	29.35 435

test_example2	97.69 436	92.93 436	45.57 434	96.02 435	109.84 436	88.44 436	93.70 436	25.54 435	94.63 436	130.46 436	126.87 436	58.93 436	75.48 436	87.99 436	77.94 436	150.16 436	221.11 436	76.29 436	98.21 436	108.42 436	95.33 436

DLNR_Zeroshot_test	10.48 421	2.27 416	19.78 431	120.28 436	13.29 426	0.06 2	0.13 45	0.24 182	0.10 6	0.08 4	0.10 36	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.13 324	0.04 2	0.06 30	0.04 7	52.68 435	0.04 4

Low-res two-view benchmark