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

MIF-Stereo	0.14 6	0.10 24	0.30 43	0.21 87	0.13 131	0.17 9	0.13 3	0.19 1	0.18 5	0.15 11	0.20 36	0.10 1	0.11 8	0.18 19	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.06 18

CAS	0.15 21	0.07 1	0.21 4	0.41 367	0.16 229	0.20 55	0.18 87	0.22 3	0.19 7	0.15 11	0.19 26	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 24	0.29 371	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 283

MyStereo07	0.16 28	0.12 81	0.26 17	0.22 130	0.14 165	0.25 136	0.23 221	0.29 40	0.21 26	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.13 33	0.25 81	0.13 24	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.08 111

ff7	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

ffff	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

11t	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

LoS_RVC	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 229	0.20 55	0.18 87	0.20 2	0.17 3	0.13 2	0.19 26	0.12 3	0.15 50	0.17 11	0.13 24	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 254

anonymousdsp	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65

ccc-4	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

IGEV-Stereo	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 36	0.13 136	0.24 10	0.19 26	0.13 131	0.24 125	0.17 59	0.30 54	0.37 175	0.43 301	0.17 19	0.13 11	0.12 14	0.19 25	0.15 51	0.08 99	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.08 111

ACVNet-DCA	0.18 54	0.14 165	0.38 128	0.23 172	0.11 42	0.31 220	0.19 124	0.41 164	0.27 74	0.17 28	0.19 26	0.13 11	0.18 109	0.28 121	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.09 142	0.09 162

1test111	0.19 90	0.14 165	0.38 128	0.23 172	0.11 42	0.31 220	0.19 124	0.41 164	0.27 74	0.17 28	0.19 26	0.13 11	0.18 109	0.34 169	0.22 175	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.09 142	0.09 162

cc1	0.18 54	0.14 165	0.38 128	0.23 172	0.11 42	0.31 220	0.19 124	0.35 105	0.47 272	0.17 28	0.19 26	0.13 11	0.18 109	0.28 121	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

tt1	0.18 54	0.14 165	0.35 87	0.23 172	0.11 42	0.30 209	0.19 124	0.35 105	0.44 241	0.17 28	0.19 26	0.13 11	0.16 64	0.27 109	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

test croco	0.17 36	0.13 136	0.43 183	0.21 87	0.13 131	0.16 6	0.17 59	0.27 21	0.22 33	0.16 24	0.26 71	0.13 11	0.16 64	0.27 109	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.07 50	0.10 190	0.07 65

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 282	0.19 34	0.16 38	0.23 6	0.14 1	0.13 2	0.17 19	0.13 11	0.16 64	0.16 7	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.08 110	0.07 37	0.06 18

Selective-IGEV	0.12 1	0.09 9	0.22 6	0.19 26	0.10 20	0.15 4	0.14 13	0.27 21	0.15 2	0.13 2	0.14 14	0.13 11	0.08 1	0.21 40	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.05 1

ProNet	0.14 6	0.12 81	0.25 14	0.19 26	0.11 42	0.19 34	0.19 124	0.27 21	0.20 16	0.14 8	0.13 6	0.13 11	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.07 37	0.07 65

CREStereo++_RVC	0.15 21	0.08 2	0.26 17	0.17 5	0.11 42	0.18 13	0.13 3	0.22 3	0.30 114	0.21 50	0.30 100	0.13 11	0.11 8	0.16 7	0.15 51	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 318	0.06 6	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
test_xeample3	0.16 28	0.11 63	0.56 261	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.35 105	0.20 16	0.16 24	0.12 2	0.13 11	0.12 14	0.24 58	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 110	0.07 37	0.07 65

IGEVStereo-DCA	0.14 6	0.11 63	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.12 2	0.14 22	0.12 14	0.28 121	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

rrr	0.17 36	0.11 63	0.57 265	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.35 105	0.22 33	0.15 11	0.12 2	0.14 22	0.12 14	0.28 121	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

StereoIM	0.14 6	0.13 136	0.26 17	0.19 26	0.14 165	0.16 6	0.13 3	0.25 11	0.21 26	0.13 2	0.14 14	0.14 22	0.11 8	0.17 11	0.17 91	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.06 23	0.07 37	0.06 18

CES	0.14 6	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 319	0.18 13	0.16 38	0.23 6	0.19 7	0.14 8	0.17 19	0.14 22	0.10 4	0.18 19	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 81	0.18 321

XX-TBD	0.15 21	0.18 236	0.28 30	0.22 130	0.10 20	0.22 93	0.15 26	0.22 3	0.27 74	0.22 54	0.26 71	0.14 22	0.12 14	0.16 7	0.13 24	0.08 99	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 93	0.15 26	0.25 11	0.24 54	0.16 24	0.21 44	0.14 22	0.13 33	0.18 19	0.13 24	0.09 165	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
whm_eth	0.23 160	0.18 236	0.56 261	0.24 209	0.19 282	0.21 73	0.18 87	0.37 130	0.40 207	0.31 168	0.60 320	0.15 28	0.17 87	0.26 94	0.19 129	0.09 165	0.08 224	0.10 183	0.09 184	0.09 142	0.11 232

MIF-Stereo (partial)	0.16 28	0.10 24	0.34 79	0.21 87	0.15 206	0.15 4	0.13 3	0.28 33	0.25 58	0.17 28	0.26 71	0.15 28	0.16 64	0.25 81	0.17 91	0.09 165	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.09 142	0.08 111

CASnet	0.14 6	0.12 81	0.22 6	0.22 130	0.08 2	0.16 6	0.15 26	0.27 21	0.25 58	0.22 54	0.20 36	0.15 28	0.11 8	0.17 11	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.11 230	0.09 184	0.08 81	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 8	0.09 7	0.21 73	0.13 3	0.27 21	0.21 26	0.13 2	0.10 1	0.15 28	0.09 2	0.20 29	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

CroCo-Stereo Lap2	0.15 21	0.15 190	0.28 30	0.25 246	0.18 264	0.11 1	0.19 124	0.28 33	0.21 26	0.13 2	0.16 16	0.15 28	0.12 14	0.17 11	0.14 40	0.07 16	0.07 158	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.07 65

IPLG	0.21 117	0.15 190	0.53 249	0.21 87	0.12 77	0.28 173	0.17 59	0.42 176	0.30 114	0.33 195	0.32 117	0.15 28	0.17 87	0.50 219	0.21 161	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

Anonymous	0.20 103	0.14 165	0.47 212	0.27 297	0.20 296	0.25 136	0.25 257	0.32 68	0.26 65	0.18 39	0.18 23	0.15 28	0.19 122	0.24 58	0.18 105	0.10 207	0.09 252	0.09 120	0.09 184	0.15 289	0.13 266

DLNR_Zeroshot_test	10.44 419	12.10 427	19.93 427	106.08 439	23.66 436	0.14 3	0.13 3	3.22 414	0.17 3	0.16 24	0.23 50	0.16 35	0.10 4	0.31 151	0.15 51	2.36 414	0.06 72	0.07 14	0.07 50	39.70 437	0.06 18

MC-Stereo	0.14 6	0.09 9	0.25 14	0.21 87	0.09 7	0.18 13	0.16 38	0.23 6	0.19 7	0.18 39	0.23 50	0.16 35	0.13 33	0.22 45	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

TANstereo	0.15 21	0.09 9	0.28 30	0.16 3	0.08 2	0.25 136	0.14 13	0.23 6	0.28 87	0.24 70	0.30 100	0.16 35	0.12 14	0.17 11	0.13 24	0.08 99	0.07 158	0.06 1	0.05 9	0.06 6	0.07 65

GMStereo	0.19 90	0.25 298	0.40 144	0.21 87	0.12 77	0.22 93	0.19 124	0.29 40	0.40 207	0.25 76	0.23 50	0.16 35	0.15 50	0.25 81	0.19 129	0.09 165	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.10 190	0.08 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.15 21	0.08 2	0.23 8	0.15 2	0.09 7	0.23 110	0.16 38	0.25 11	0.23 44	0.17 28	0.21 44	0.16 35	0.14 43	0.22 45	0.13 24	0.29 371	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

RCA-Stereo	0.16 28	0.09 9	0.25 14	0.20 58	0.10 20	0.19 34	0.17 59	0.36 124	0.35 156	0.20 41	0.25 65	0.17 40	0.17 87	0.18 19	0.14 40	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.05 1

DCANet-4	0.19 90	0.10 24	0.52 246	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.36 124	0.39 194	0.29 123	0.30 100	0.17 40	0.22 146	0.20 29	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

GLC_STEREO	0.15 21	0.10 24	0.24 10	0.21 87	0.09 7	0.17 9	0.15 26	0.23 6	0.27 74	0.17 28	0.20 36	0.17 40	0.11 8	0.23 52	0.16 68	0.07 16	0.09 252	0.09 120	0.08 110	0.07 37	0.06 18

sAnonymous2	0.20 103	0.21 272	0.58 269	0.24 209	0.17 245	0.22 93	0.19 124	0.34 88	0.28 87	0.17 28	0.19 26	0.17 40	0.16 64	0.17 11	0.14 40	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.23 347	0.17 307

CroCo_RVC	0.20 103	0.21 272	0.58 269	0.24 209	0.17 245	0.22 93	0.19 124	0.34 88	0.28 87	0.17 28	0.19 26	0.17 40	0.16 64	0.17 11	0.14 40	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.23 347	0.17 307

sCroCo_RVC	0.18 54	0.14 165	0.49 226	0.27 297	0.18 264	0.22 93	0.17 59	0.27 21	0.23 44	0.14 8	0.22 48	0.17 40	0.14 43	0.21 40	0.15 51	0.10 207	0.11 287	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

EAI-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.33 74	0.21 87	0.12 77	0.30 209	0.46 358	0.46 207	0.20 16	0.25 76	0.50 278	0.17 40	0.16 64	0.24 58	0.23 189	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 216	0.06 6	0.07 65

LoS	0.14 6	0.08 2	0.27 22	0.16 3	0.09 7	0.22 93	0.14 13	0.26 14	0.26 65	0.15 11	0.18 23	0.18 47	0.13 33	0.22 45	0.14 40	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 18

fff	0.19 90	0.13 136	0.40 144	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.35 105	0.43 227	0.29 123	0.30 100	0.18 47	0.28 224	0.20 29	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

ADStereo(finetuned)	0.19 90	0.13 136	0.49 226	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.34 88	0.39 194	0.29 123	0.31 114	0.18 47	0.31 257	0.21 40	0.19 129	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

RAFT+CT+SA	0.21 117	0.18 236	0.33 74	0.25 246	0.18 264	0.23 110	0.29 290	0.40 154	0.36 166	0.24 70	0.38 178	0.18 47	0.16 64	0.32 157	0.16 68	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.12 281	0.09 142	0.09 162

AnonymousM	0.17 36	0.19 251	0.24 10	0.18 8	0.10 20	0.18 13	0.17 59	0.30 54	0.23 44	0.26 85	0.20 36	0.18 47	0.14 43	0.19 25	0.14 40	0.09 165	0.06 72	0.38 374	0.15 318	0.06 6	0.05 1

CroCo-Stereo	0.14 6	0.13 136	0.24 10	0.25 246	0.11 42	0.11 1	0.18 87	0.32 68	0.23 44	0.12 1	0.12 2	0.18 47	0.12 14	0.14 1	0.13 24	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.06 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.16 28	0.12 81	0.26 17	0.21 87	0.11 42	0.20 55	0.17 59	0.32 68	0.23 44	0.20 41	0.25 65	0.18 47	0.12 14	0.20 29	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.09 184	0.08 81	0.07 65

s12784h	0.17 36	0.09 9	0.26 17	0.18 8	0.07 1	0.32 228	0.19 124	0.37 130	0.32 132	0.23 57	0.25 65	0.18 47	0.17 87	0.25 81	0.16 68	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

DCANet	0.18 54	0.13 136	0.40 144	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.34 88	0.39 194	0.29 123	0.31 114	0.18 47	0.23 155	0.20 29	0.19 129	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

csc	0.19 90	0.13 136	0.40 144	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.35 105	0.43 227	0.29 123	0.30 100	0.18 47	0.28 224	0.20 29	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

cscssc	0.19 90	0.13 136	0.40 144	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.35 105	0.43 227	0.29 123	0.30 100	0.18 47	0.28 224	0.20 29	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

MIPNet	0.21 117	0.15 190	0.52 246	0.21 87	0.12 77	0.27 160	0.20 162	0.45 198	0.37 175	0.30 151	0.23 50	0.19 58	0.24 170	0.27 109	0.19 129	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

raftrobust	0.16 28	0.13 136	0.29 37	0.22 130	0.15 206	0.19 34	0.13 3	0.32 68	0.26 65	0.26 85	0.20 36	0.19 58	0.17 87	0.21 40	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.07 65

4D-IteraStereo	0.17 36	0.16 208	0.50 236	0.21 87	0.14 165	0.19 34	0.17 59	0.28 33	0.28 87	0.23 57	0.20 36	0.20 60	0.11 8	0.19 25	0.14 40	0.06 1	0.04 1	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.06 18

HHNet	0.22 143	0.12 81	0.52 246	0.18 8	0.18 264	0.20 55	0.20 162	0.34 88	0.31 124	0.32 186	0.59 315	0.20 60	0.21 135	0.24 58	0.31 245	0.08 99	0.05 6	0.09 120	0.07 50	0.08 81	0.11 232

rafts_anoy	0.18 54	0.15 190	0.35 87	0.22 130	0.14 165	0.19 34	0.17 59	0.32 68	0.30 114	0.23 57	0.25 65	0.20 60	0.16 64	0.22 45	0.19 129	0.08 99	0.07 158	0.10 183	0.12 281	0.09 142	0.08 111

Anonymous3	0.23 160	0.18 236	0.63 288	0.27 297	0.18 264	0.41 291	0.23 221	0.43 186	0.35 156	0.23 57	0.27 76	0.20 60	0.18 109	0.27 109	0.18 105	0.12 261	0.11 287	0.10 183	0.10 216	0.11 226	0.12 254

raft+_RVC	0.18 54	0.14 165	0.32 61	0.21 87	0.15 206	0.21 73	0.16 38	0.38 136	0.34 150	0.21 50	0.28 80	0.20 60	0.15 50	0.24 58	0.19 129	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.08 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 36	0.14 165	0.32 61	0.20 58	0.09 7	0.19 34	0.17 59	0.32 68	0.30 114	0.25 76	0.33 136	0.20 60	0.17 87	0.19 25	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.05 1

R-Stereo Train	0.18 54	0.09 9	0.32 61	0.22 130	0.12 77	0.22 93	0.19 124	0.42 176	0.19 7	0.31 168	0.45 252	0.20 60	0.14 43	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 54	0.09 9	0.32 61	0.22 130	0.12 77	0.22 93	0.19 124	0.42 176	0.19 7	0.31 168	0.45 252	0.20 60	0.14 43	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AE-Stereo	0.17 36	0.11 63	0.31 55	0.24 209	0.14 165	0.23 110	0.18 87	0.34 88	0.29 105	0.15 11	0.25 65	0.21 68	0.13 33	0.20 29	0.14 40	0.07 16	0.08 224	0.09 120	0.10 216	0.07 37	0.06 18

Selective-RAFT	0.17 36	0.12 81	0.30 43	0.24 209	0.10 20	0.29 192	0.15 26	0.32 68	0.31 124	0.17 28	0.17 19	0.21 68	0.18 109	0.28 121	0.17 91	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.06 18

IPLGR	0.21 117	0.13 136	0.61 278	0.21 87	0.11 42	0.25 136	0.18 87	0.41 164	0.37 175	0.28 98	0.27 76	0.21 68	0.19 122	0.37 184	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

TRStereo	0.19 90	0.17 224	0.47 212	0.23 172	0.19 282	0.19 34	0.16 38	0.52 262	0.28 87	0.20 41	0.19 26	0.21 68	0.13 33	0.24 58	0.13 24	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.11 249	0.06 6	0.06 18

DRaft	0.24 183	0.10 24	0.34 79	0.18 8	0.12 77	0.28 173	0.23 221	0.33 82	0.39 194	0.38 255	0.61 327	0.21 68	0.41 306	0.48 212	0.42 298	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.08 111

RAFT-345	0.21 117	0.10 24	0.46 205	0.22 130	0.11 42	0.20 55	0.16 38	0.26 14	0.25 58	0.27 89	0.66 336	0.21 68	0.16 64	0.55 240	0.21 161	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

DIP-Stereo	0.18 54	0.12 81	0.33 74	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.12 1	0.42 176	0.25 58	0.27 89	0.32 117	0.21 68	0.17 87	0.25 81	0.20 140	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.07 37	0.08 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoVision	0.22 143	0.18 236	0.37 109	0.27 297	0.17 245	0.23 110	0.22 201	0.38 136	0.31 124	0.20 41	0.51 284	0.22 75	0.16 64	0.28 121	0.18 105	0.11 234	0.12 304	0.13 282	0.13 299	0.10 190	0.07 65

anonymousdsp2	0.17 36	0.10 24	0.28 30	0.20 58	0.11 42	0.25 136	0.17 59	0.41 164	0.31 124	0.23 57	0.23 50	0.22 75	0.15 50	0.25 81	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.08 81	0.07 65

TestStereo1	0.21 117	0.16 208	0.32 61	0.26 274	0.13 131	0.26 153	0.27 273	0.40 154	0.36 166	0.29 123	0.39 190	0.22 75	0.21 135	0.33 163	0.17 91	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.07 65

SA-5K	0.21 117	0.16 208	0.32 61	0.26 274	0.13 131	0.26 153	0.27 273	0.40 154	0.36 166	0.29 123	0.39 190	0.22 75	0.21 135	0.33 163	0.17 91	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.07 65

test_4	0.18 54	0.12 81	0.34 79	0.23 172	0.12 77	0.18 13	0.22 201	0.26 14	0.24 54	0.24 70	0.47 269	0.22 75	0.13 33	0.24 58	0.16 68	0.06 1	0.05 6	0.09 120	0.09 184	0.07 37	0.05 1

CIPLG	0.21 117	0.21 272	0.55 257	0.23 172	0.15 206	0.25 136	0.20 162	0.35 105	0.29 105	0.31 168	0.33 136	0.22 75	0.15 50	0.26 94	0.20 140	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

iRaft-Stereo_20w	0.19 90	0.10 24	0.46 205	0.19 26	0.13 131	0.25 136	0.19 124	0.52 262	0.19 7	0.29 123	0.21 44	0.22 75	0.20 130	0.28 121	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 110	0.08 81	0.08 111

IPLGR_C	0.21 117	0.22 284	0.60 275	0.23 172	0.15 206	0.24 125	0.20 162	0.35 105	0.29 105	0.31 168	0.32 117	0.22 75	0.15 50	0.25 81	0.20 140	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

test-3	0.16 28	0.09 9	0.31 55	0.21 87	0.11 42	0.18 13	0.16 38	0.30 54	0.27 74	0.26 85	0.16 16	0.22 75	0.12 14	0.26 94	0.18 105	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 110	0.06 6	0.06 18

test_1	0.16 28	0.09 9	0.31 55	0.21 87	0.11 42	0.18 13	0.16 38	0.30 54	0.27 74	0.25 76	0.16 16	0.22 75	0.12 14	0.26 94	0.18 105	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 110	0.06 6	0.06 18

ACRE	0.21 117	0.20 259	0.62 286	0.23 172	0.15 206	0.24 125	0.20 162	0.35 105	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.22 75	0.15 50	0.25 81	0.20 140	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

NF-Stereo	0.20 103	0.10 24	0.35 87	0.24 209	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.38 136	0.32 132	0.28 98	0.30 100	0.22 75	0.16 64	0.51 224	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.13 266

OCTAStereo	0.20 103	0.10 24	0.35 87	0.24 209	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.38 136	0.32 132	0.28 98	0.30 100	0.22 75	0.16 64	0.51 224	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.13 266

RE-Stereo	0.20 103	0.10 24	0.35 87	0.24 209	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.38 136	0.32 132	0.28 98	0.30 100	0.22 75	0.16 64	0.51 224	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.13 266

TVStereo	0.20 103	0.10 24	0.35 87	0.24 209	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.38 136	0.32 132	0.28 98	0.30 100	0.22 75	0.16 64	0.51 224	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.13 266

test-1	0.17 36	0.11 63	0.40 144	0.23 172	0.13 131	0.22 93	0.23 221	0.34 88	0.26 65	0.20 41	0.24 60	0.22 75	0.14 43	0.16 7	0.20 140	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.08 111

TestStereo	0.21 117	0.19 251	0.40 144	0.25 246	0.10 20	0.22 93	0.21 185	0.31 60	0.31 124	0.23 57	0.34 142	0.22 75	0.18 109	0.62 276	0.18 105	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.07 50	0.11 226	0.06 18

RALCasStereoNet	0.18 54	0.15 190	0.33 74	0.21 87	0.14 165	0.21 73	0.18 87	0.31 60	0.25 58	0.21 50	0.29 89	0.22 75	0.15 50	0.27 109	0.17 91	0.08 99	0.10 270	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 162

DN-CSS_ROB	0.22 143	0.25 298	0.47 212	0.24 209	0.14 165	0.25 136	0.12 1	0.40 154	0.33 143	0.29 123	0.42 219	0.22 75	0.20 130	0.33 163	0.19 129	0.07 16	0.06 72	0.11 230	0.11 249	0.11 226	0.07 65

11t1	0.18 54	0.10 24	0.30 43	0.20 58	0.11 42	0.27 160	0.17 59	0.35 105	0.23 44	0.25 76	0.23 50	0.23 94	0.23 155	0.25 81	0.18 105	0.09 165	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 162

MSKI-zero shot	0.17 36	0.09 9	0.43 183	0.20 58	0.11 42	0.21 73	0.15 26	0.32 68	0.21 26	0.23 57	0.24 60	0.23 94	0.10 4	0.31 151	0.13 24	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

EKT-Stereo	0.38 309	0.12 81	0.38 128	0.42 368	3.88 416	0.21 73	0.17 59	0.35 105	0.28 87	0.20 41	0.20 36	0.23 94	0.15 50	0.28 121	0.16 68	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 162

MIM_Stereo	0.18 54	0.12 81	0.38 128	0.20 58	0.11 42	0.17 9	0.14 13	0.35 105	0.25 58	0.27 89	0.35 149	0.23 94	0.13 33	0.27 109	0.16 68	0.06 1	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.08 81	0.06 18

DCRE	0.20 103	0.13 136	0.40 144	0.21 87	0.15 206	0.20 55	0.19 124	0.30 54	0.27 74	0.22 54	0.80 357	0.23 94	0.16 64	0.23 52	0.15 51	0.07 16	0.07 158	0.07 14	0.08 110	0.07 37	0.06 18

DisPM	0.19 90	0.10 24	0.35 87	0.23 172	0.13 131	0.18 13	0.20 162	0.29 40	0.29 105	0.33 195	0.34 142	0.23 94	0.16 64	0.33 163	0.16 68	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.07 37	0.11 232

SA	0.22 143	0.16 208	0.36 104	0.23 172	0.13 131	0.24 125	0.23 221	0.45 198	0.40 207	0.27 89	0.44 240	0.23 94	0.23 155	0.33 163	0.17 91	0.07 16	0.06 72	0.10 183	0.11 249	0.08 81	0.06 18

test_3	0.18 54	0.11 63	0.32 61	0.24 209	0.11 42	0.22 93	0.25 257	0.31 60	0.31 124	0.25 76	0.18 23	0.23 94	0.13 33	0.25 81	0.19 129	0.06 1	0.05 6	0.09 120	0.10 216	0.07 37	0.06 18

DeepStereo_RVC	0.18 54	0.11 63	0.40 144	0.21 87	0.11 42	0.19 34	0.16 38	0.28 33	0.22 33	0.27 89	0.27 76	0.23 94	0.28 224	0.24 58	0.18 105	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.10 207

RAFT-RH_RVC	0.25 205	0.11 63	0.45 199	0.21 87	0.12 77	0.25 136	0.14 13	0.27 21	0.27 74	0.38 255	1.15 378	0.23 94	0.17 87	0.57 251	0.24 198	0.07 16	0.05 6	0.10 183	0.07 50	0.06 6	0.07 65

SFCPSM	0.22 143	0.10 24	0.51 242	0.21 87	0.14 165	0.34 250	0.22 201	0.55 290	0.39 194	0.29 123	0.32 117	0.23 94	0.21 135	0.27 109	0.19 129	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.08 111

LL-Strereo2	0.18 54	0.18 236	0.39 139	0.22 130	0.12 77	0.24 125	0.13 3	0.31 60	0.23 44	0.24 70	0.20 36	0.24 105	0.12 14	0.26 94	0.15 51	0.06 1	0.06 72	0.12 263	0.09 184	0.08 81	0.07 65

UDGNet	0.23 160	0.31 337	0.38 128	0.24 209	0.14 165	0.24 125	0.18 87	0.32 68	0.43 227	0.29 123	0.28 80	0.24 105	0.19 122	0.29 134	0.20 140	0.15 311	0.07 158	0.21 348	0.11 249	0.14 277	0.10 207

PFNet+	0.20 103	0.10 24	0.37 109	0.21 87	0.12 77	0.17 9	0.19 124	0.29 40	0.34 150	0.33 195	0.32 117	0.24 105	0.16 64	0.32 157	0.17 91	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.08 81	0.12 254

PSM-softLoss	0.21 117	0.10 24	0.39 139	0.24 209	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.38 136	0.26 65	0.29 123	0.32 117	0.24 105	0.16 64	0.52 230	0.20 140	0.09 165	0.06 72	0.10 183	0.09 184	0.08 81	0.12 254

KMStereo	0.21 117	0.10 24	0.39 139	0.24 209	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.38 136	0.26 65	0.29 123	0.32 117	0.24 105	0.16 64	0.52 230	0.20 140	0.09 165	0.06 72	0.10 183	0.09 184	0.08 81	0.12 254

CRE-IMP	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.11 42	0.24 125	0.17 59	0.29 40	0.21 26	0.27 89	0.26 71	0.24 105	0.17 87	0.23 52	0.18 105	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.07 50	0.10 190	0.10 207

Prome-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.30 43	0.24 209	0.12 77	0.23 110	0.23 221	0.36 124	0.25 58	0.33 195	0.59 315	0.24 105	0.28 224	0.29 134	0.16 68	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.20 338

MyStereo8	0.22 143	0.15 190	0.63 288	0.21 87	0.17 245	0.31 220	0.16 38	0.36 124	0.32 132	0.28 98	0.36 159	0.25 112	0.18 109	0.25 81	0.28 225	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 190	0.12 254

MyStereo05	0.23 160	0.12 81	0.57 265	0.21 87	0.14 165	0.25 136	0.23 221	0.48 225	0.52 307	0.31 168	0.23 50	0.25 112	0.22 146	0.30 146	0.21 161	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.08 111

CASS	0.21 117	0.15 190	0.32 61	0.26 274	0.11 42	0.28 173	0.19 124	0.39 147	0.30 114	0.32 186	0.34 142	0.25 112	0.24 170	0.25 81	0.20 140	0.13 277	0.08 224	0.11 230	0.09 184	0.11 226	0.11 232
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.23 160	0.19 251	0.38 128	0.26 274	0.18 264	0.25 136	0.29 290	0.40 154	0.37 175	0.29 123	0.40 197	0.25 112	0.22 146	0.34 169	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.09 184	0.10 190	0.10 207

dd	0.22 143	0.26 309	0.40 144	0.22 130	0.12 77	0.25 136	0.21 185	0.32 68	0.44 241	0.29 123	0.28 80	0.25 112	0.16 64	0.30 146	0.25 207	0.12 261	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.11 226	0.09 162

Patchmatch Stereo++	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.17 87	0.26 94	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 54	0.11 63	0.35 87	0.23 172	0.11 42	0.24 125	0.20 162	0.29 40	0.26 65	0.26 85	0.25 65	0.25 112	0.18 109	0.34 169	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.08 111

PSM-adaLoss	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.16 38	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.18 109	0.24 58	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

ROB_FTStereo_v2	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.16 38	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.17 87	0.24 58	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

ROB_FTStereo	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.28 80	0.25 112	0.17 87	0.24 58	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

HUI-Stereo	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.28 80	0.25 112	0.17 87	0.22 45	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

DEmStereo	0.26 215	0.09 9	0.47 212	0.19 26	0.12 77	0.30 209	0.25 257	0.28 33	0.36 166	0.36 242	0.58 313	0.25 112	0.48 337	0.53 235	0.44 303	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.06 6	0.07 65

Pruner-Stereo	0.19 90	0.11 63	0.34 79	0.29 317	0.12 77	0.19 34	0.17 59	0.31 60	0.29 105	0.33 195	0.32 117	0.25 112	0.15 50	0.24 58	0.21 161	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.09 162

iGMRVC	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.15 26	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.17 87	0.27 109	0.17 91	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

iRAFT	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.17 87	0.26 94	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

RAFT-IKP	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.15 26	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.18 109	0.25 81	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

RALAANet	0.19 90	0.18 236	0.37 109	0.23 172	0.14 165	0.23 110	0.13 3	0.37 130	0.29 105	0.28 98	0.26 71	0.25 112	0.15 50	0.26 94	0.18 105	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.06 18

GES	0.22 143	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.14 165	0.27 160	0.19 124	0.49 231	0.33 143	0.30 151	0.36 159	0.25 112	0.23 155	0.29 134	0.22 175	0.10 207	0.08 224	0.08 65	0.07 50	0.10 190	0.11 232

AFF-stereo	0.18 54	0.15 190	0.32 61	0.21 87	0.10 20	0.18 13	0.18 87	0.33 82	0.27 74	0.25 76	0.37 168	0.25 112	0.17 87	0.24 58	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.05 1

raft_robust	0.22 143	0.17 224	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.23 110	0.22 201	0.49 231	0.48 281	0.32 186	0.32 117	0.26 131	0.23 155	0.53 235	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.10 216	0.08 81	0.06 18

Sa-1000	0.22 143	0.15 190	0.35 87	0.23 172	0.13 131	0.28 173	0.23 221	0.47 214	0.39 194	0.30 151	0.50 278	0.26 131	0.19 122	0.33 163	0.16 68	0.07 16	0.06 72	0.10 183	0.11 249	0.08 81	0.06 18

GMOStereo	0.18 54	0.14 165	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.20 55	0.27 273	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.26 131	0.17 87	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.05 1

error version	0.18 54	0.14 165	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.20 55	0.27 273	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.26 131	0.17 87	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.05 1

test-v	0.18 54	0.14 165	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.20 55	0.27 273	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.26 131	0.17 87	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.05 1

LCNet	0.21 117	0.11 63	0.29 37	0.25 246	0.12 77	0.23 110	0.19 124	0.34 88	0.26 65	0.28 98	0.35 149	0.26 131	0.30 246	0.35 178	0.17 91	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.10 216	0.13 265	0.22 350

test-2	0.18 54	0.14 165	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.20 55	0.27 273	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.26 131	0.17 87	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.05 1

CFNet-RSSM	0.17 36	0.10 24	0.40 144	0.20 58	0.11 42	0.20 55	0.15 26	0.36 124	0.30 114	0.23 57	0.21 44	0.26 131	0.15 50	0.20 29	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

MyStereo04	0.23 160	0.12 81	0.55 257	0.22 130	0.14 165	0.25 136	0.23 221	0.49 231	0.52 307	0.28 98	0.23 50	0.27 139	0.23 155	0.30 146	0.22 175	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.08 111

IGEV_Zeroshot_test	0.18 54	0.10 24	0.65 294	0.20 58	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.34 88	0.19 7	0.28 98	0.22 48	0.27 139	0.13 33	0.23 52	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.06 18

Any-RAFT	0.17 36	0.08 2	0.31 55	0.19 26	0.10 20	0.29 192	0.16 38	0.42 176	0.30 114	0.24 70	0.27 76	0.27 139	0.16 64	0.21 40	0.12 6	0.08 99	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

RAFT-Test	0.17 36	0.10 24	0.38 128	0.19 26	0.12 77	0.25 136	0.17 59	0.33 82	0.23 44	0.23 57	0.29 89	0.27 139	0.14 43	0.20 29	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

gwcnet-sp	0.24 183	0.13 136	0.63 288	0.22 130	0.14 165	0.34 250	0.22 201	0.44 190	0.39 194	0.35 227	0.34 142	0.27 139	0.27 211	0.35 178	0.25 207	0.09 165	0.08 224	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

scenet	0.24 183	0.13 136	0.63 288	0.22 130	0.14 165	0.34 250	0.22 201	0.44 190	0.39 194	0.35 227	0.34 142	0.27 139	0.27 211	0.35 178	0.25 207	0.09 165	0.08 224	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

knoymous	0.17 36	0.09 9	0.32 61	0.17 5	0.11 42	0.21 73	0.17 59	0.32 68	0.23 44	0.23 57	0.28 80	0.27 139	0.16 64	0.23 52	0.16 68	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.06 23	0.09 142	0.09 162

ssnet	0.24 183	0.13 136	0.63 288	0.22 130	0.14 165	0.34 250	0.22 201	0.44 190	0.39 194	0.35 227	0.34 142	0.27 139	0.27 211	0.35 178	0.25 207	0.09 165	0.08 224	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

AAGNet	0.33 278	0.11 63	0.37 109	0.25 246	0.16 229	0.20 55	0.19 124	0.30 54	0.27 74	0.35 227	0.35 149	0.27 139	0.30 246	0.44 203	2.66 408	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.07 50	0.08 81	0.06 18

ASMatch	0.23 160	0.11 63	0.51 242	0.24 209	0.14 165	0.19 34	0.17 59	0.31 60	0.28 87	0.28 98	0.68 340	0.27 139	0.26 194	0.50 219	0.22 175	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.11 232

PFNet	0.23 160	0.10 24	0.57 265	0.24 209	0.14 165	0.22 93	0.19 124	0.39 147	0.33 143	0.35 227	0.32 117	0.27 139	0.19 122	0.64 283	0.22 175	0.09 165	0.05 6	0.09 120	0.07 50	0.08 81	0.07 65

GMM-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.43 183	0.23 172	0.13 131	0.24 125	0.25 257	0.37 130	0.27 74	0.30 151	0.45 252	0.27 139	0.21 135	0.31 151	0.17 91	0.07 16	0.05 6	0.10 183	0.09 184	0.08 81	0.19 328

Gwc-CoAtRS	0.17 36	0.10 24	0.37 109	0.20 58	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.32 68	0.28 87	0.23 57	0.23 50	0.27 139	0.15 50	0.20 29	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

HITNet	0.20 103	0.17 224	0.43 183	0.19 26	0.08 2	0.27 160	0.14 13	0.42 176	0.30 114	0.29 123	0.32 117	0.27 139	0.21 135	0.28 121	0.25 207	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.06 18
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	0.24 183	0.18 236	0.61 278	0.25 246	0.11 42	0.29 192	0.21 185	0.42 176	0.43 227	0.33 195	0.43 231	0.27 139	0.22 146	0.34 169	0.26 219	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

xx1	0.20 103	0.14 165	0.38 128	0.23 172	0.11 42	0.31 220	0.19 124	0.35 105	0.47 272	0.17 28	0.19 26	0.28 154	0.24 170	0.28 121	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.09 184	0.09 142	0.09 162

qqq	0.20 103	0.12 81	0.31 55	0.20 58	0.11 42	0.23 110	0.19 124	0.41 164	0.27 74	0.24 70	0.28 80	0.28 154	0.24 170	0.34 169	0.22 175	0.08 99	0.07 158	0.10 183	0.09 184	0.09 142	0.09 162

x	0.19 90	0.11 63	0.29 37	0.20 58	0.11 42	0.26 153	0.18 87	0.41 164	0.29 105	0.25 76	0.29 89	0.28 154	0.24 170	0.26 94	0.23 189	0.09 165	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

CrosDoStereo	0.31 263	0.10 24	0.49 226	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 407	0.34 88	0.37 175	0.38 255	0.61 327	0.28 154	0.46 328	0.61 268	0.57 330	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.07 65

PSM-AAD	0.25 205	0.10 24	0.30 43	0.24 209	0.12 77	0.26 153	0.38 337	0.34 88	0.28 87	0.35 227	0.39 190	0.28 154	0.79 372	0.30 146	0.16 68	0.07 16	0.06 72	0.12 263	0.11 249	0.08 81	0.21 345

DeepStereo_LL	0.31 263	0.10 24	0.49 226	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 407	0.34 88	0.37 175	0.38 255	0.61 327	0.28 154	0.46 328	0.61 268	0.57 330	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.07 65

ARAFT	0.24 183	0.21 272	0.78 318	0.22 130	0.12 77	0.29 192	0.24 243	0.43 186	0.32 132	0.33 195	0.28 80	0.28 154	0.19 122	0.49 217	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.12 263	0.11 249	0.09 142	0.06 18

CoDeX	0.23 160	0.12 81	0.46 205	0.21 87	0.14 165	0.29 192	0.21 185	0.53 273	0.41 218	0.29 123	0.35 149	0.29 161	0.22 146	0.48 212	0.19 129	0.09 165	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65

mmm	0.21 117	0.12 81	0.31 55	0.22 130	0.12 77	0.28 173	0.21 185	0.41 164	0.27 74	0.29 123	0.38 178	0.29 161	0.24 170	0.29 134	0.22 175	0.09 165	0.07 158	0.11 230	0.09 184	0.10 190	0.09 162

RAFT_CTSACE	0.21 117	0.16 208	0.41 166	0.25 246	0.15 206	0.22 93	0.24 243	0.32 68	0.28 87	0.33 195	0.51 284	0.29 161	0.17 87	0.32 157	0.13 24	0.06 1	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.06 18

SST-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.37 109	0.24 209	0.13 131	0.19 34	0.17 59	0.31 60	0.24 54	0.34 211	0.33 136	0.29 161	0.25 185	0.56 248	0.17 91	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.08 110	0.09 142	0.07 65

IRAFT_RVC	0.22 143	0.12 81	0.39 139	0.26 274	0.11 42	0.18 13	0.24 243	0.40 154	0.37 175	0.31 168	0.30 100	0.29 161	0.24 170	0.55 240	0.22 175	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.07 65

cross-raft	0.17 36	0.12 81	0.41 166	0.23 172	0.10 20	0.20 55	0.24 243	0.33 82	0.23 44	0.23 57	0.28 80	0.29 161	0.15 50	0.17 11	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

LMCR-Stereo	0.26 215	0.18 236	0.49 226	0.28 314	0.14 165	0.36 264	0.23 221	0.54 280	0.34 150	0.39 270	0.40 197	0.29 161	0.29 237	0.37 184	0.27 223	0.11 234	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.13 265	0.09 162

111	0.20 103	0.17 224	0.40 144	0.18 8	0.09 7	0.24 125	0.17 59	0.41 164	0.45 253	0.23 57	0.29 89	0.29 161	0.21 135	0.24 58	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.07 37	0.08 111

test_xeample	0.34 285	0.10 24	0.29 37	0.19 26	0.11 42	0.33 237	0.23 221	0.55 290	0.38 188	0.32 186	0.45 252	0.29 161	0.26 194	0.57 251	2.24 406	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.09 162

FENet	0.21 117	0.11 63	0.45 199	0.21 87	0.12 77	0.26 153	0.17 59	0.41 164	0.35 156	0.30 151	0.31 114	0.29 161	0.23 155	0.26 94	0.23 189	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

ttt	0.29 249	0.12 81	0.34 79	0.21 87	0.13 131	0.29 192	0.20 162	0.56 304	0.47 272	0.31 168	0.44 240	0.30 171	0.22 146	0.65 289	0.85 361	0.13 277	0.10 270	0.10 183	0.10 216	0.11 226	0.11 232

GwcNet-ADL	0.22 143	0.14 165	0.58 269	0.24 209	0.13 131	0.22 93	0.23 221	0.49 231	0.40 207	0.27 89	0.29 89	0.30 171	0.20 130	0.26 94	0.23 189	0.09 165	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 162

FTStereo	0.28 239	0.10 24	0.43 183	0.23 172	0.13 131	0.21 73	0.53 372	0.34 88	0.26 65	0.38 255	0.95 369	0.30 171	0.56 349	0.32 157	0.18 105	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.07 37	0.19 328

RAFT_R40	0.21 117	0.10 24	0.37 109	0.24 209	0.13 131	0.18 13	0.18 87	0.31 60	0.29 105	0.33 195	0.33 136	0.30 171	0.24 170	0.55 240	0.18 105	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.07 65

GrayStereo	0.25 205	0.09 9	0.32 61	0.26 274	0.13 131	0.23 110	0.47 362	0.34 88	0.30 114	0.39 270	0.47 269	0.30 171	0.79 372	0.29 134	0.16 68	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 184	0.07 37	0.13 266

222	0.41 323	0.10 24	0.29 37	0.19 26	0.11 42	0.36 264	0.20 162	0.57 311	0.39 194	0.35 227	0.44 240	0.30 171	0.27 211	0.55 240	3.56 411	0.11 234	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.09 142	0.09 162

RAFT + AFF	0.27 222	0.23 291	0.50 236	0.25 246	0.17 245	0.30 209	0.33 319	0.52 262	0.40 207	0.28 98	0.30 100	0.30 171	0.31 257	0.62 276	0.24 198	0.09 165	0.10 270	0.11 230	0.10 216	0.11 226	0.11 232

FADNet_RVC	0.30 256	0.28 319	0.83 332	0.23 172	0.15 206	0.30 209	0.17 59	0.49 231	0.37 175	0.30 151	0.38 178	0.30 171	0.27 211	0.52 230	0.31 245	0.14 300	0.14 318	0.14 301	0.16 329	0.21 338	0.23 356

SMFormer	0.25 205	0.12 81	0.40 144	0.19 26	0.10 20	0.27 160	0.19 124	0.51 252	0.45 253	0.34 211	0.41 205	0.31 179	0.26 194	0.58 256	0.28 225	0.10 207	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.09 142	0.09 162

tta	0.24 183	0.12 81	0.40 144	0.19 26	0.10 20	0.27 160	0.19 124	0.51 252	0.45 253	0.34 211	0.41 205	0.31 179	0.26 194	0.58 256	0.28 225	0.10 207	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.08 81	0.07 65

qqq1	0.24 183	0.12 81	0.40 144	0.19 26	0.10 20	0.27 160	0.19 124	0.51 252	0.45 253	0.34 211	0.41 205	0.31 179	0.26 194	0.58 256	0.16 68	0.10 207	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

fff1	0.24 183	0.12 81	0.40 144	0.19 26	0.10 20	0.27 160	0.19 124	0.51 252	0.45 253	0.34 211	0.41 205	0.31 179	0.26 194	0.58 256	0.16 68	0.10 207	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

MyStereo06	0.20 103	0.12 81	0.57 265	0.21 87	0.14 165	0.25 136	0.23 221	0.40 154	0.21 26	0.30 151	0.24 60	0.31 179	0.18 109	0.22 45	0.18 105	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.08 111

XX-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.83 332	0.26 274	0.17 245	0.23 110	0.13 3	0.40 154	0.18 5	0.20 41	0.41 205	0.31 179	0.10 4	0.32 157	0.12 6	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.05 1

BEATNet_4x	0.22 143	0.18 236	0.47 212	0.22 130	0.10 20	0.28 173	0.14 13	0.46 207	0.32 132	0.31 168	0.34 142	0.31 179	0.25 185	0.31 151	0.29 235	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.10 190	0.08 111

MLCV	0.22 143	0.16 208	0.44 189	0.21 87	0.08 2	0.29 192	0.19 124	0.38 136	0.37 175	0.38 255	0.44 240	0.31 179	0.21 135	0.41 195	0.24 198	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

BUS	0.23 160	0.12 81	0.28 30	0.25 246	0.14 165	0.43 306	0.17 59	0.56 304	0.34 150	0.34 211	0.35 149	0.32 187	0.20 130	0.26 94	0.21 161	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.09 142	0.09 162

IER	0.23 160	0.12 81	0.39 139	0.20 58	0.14 165	0.31 220	0.19 124	0.42 176	0.36 166	0.33 195	0.40 197	0.32 187	0.33 267	0.29 134	0.22 175	0.09 165	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.09 142	0.08 111

NINENet	0.25 205	0.15 190	0.37 109	0.23 172	0.16 229	0.43 306	0.17 59	0.60 331	0.46 267	0.32 186	0.37 168	0.32 187	0.20 130	0.42 197	0.21 161	0.10 207	0.10 270	0.12 263	0.08 110	0.11 226	0.10 207

AASNet	0.27 222	0.19 251	0.49 226	0.26 274	0.17 245	0.34 250	0.20 162	0.62 344	0.48 281	0.35 227	0.40 197	0.32 187	0.25 185	0.28 121	0.34 261	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.08 110	0.13 265	0.11 232

GANet-ADL	0.21 117	0.12 81	0.45 199	0.23 172	0.14 165	0.29 192	0.19 124	0.46 207	0.35 156	0.25 76	0.32 117	0.32 187	0.19 122	0.24 58	0.20 140	0.10 207	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.10 207

HCRNet	0.24 183	0.25 298	0.33 74	0.34 345	0.16 229	0.27 160	0.18 87	0.43 186	0.35 156	0.30 151	0.35 149	0.32 187	0.22 146	0.44 203	0.20 140	0.13 277	0.08 224	0.13 282	0.11 249	0.10 190	0.09 162

FINET	0.34 285	0.27 316	0.80 326	0.24 209	0.24 335	0.36 264	0.34 321	0.54 280	0.72 357	0.39 270	0.47 269	0.32 187	0.30 246	0.51 224	0.32 250	0.19 348	0.17 344	0.13 282	0.12 281	0.18 323	0.16 299

riskmin	0.18 54	0.09 9	0.34 79	0.18 8	0.12 77	0.24 125	0.16 38	0.34 88	0.28 87	0.21 50	0.23 50	0.33 194	0.24 170	0.23 52	0.17 91	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.06 23	0.10 190	0.10 207

HBP-ISP	0.33 278	0.30 332	0.72 312	0.22 130	0.16 229	0.32 228	0.22 201	0.54 280	0.44 241	0.41 287	0.49 276	0.33 194	0.38 294	0.73 311	0.25 207	0.18 343	0.19 354	0.24 357	0.20 349	0.16 297	0.13 266

IIG-Stereo	0.23 160	0.13 136	0.35 87	0.29 317	0.12 77	0.23 110	0.14 13	0.38 136	0.31 124	0.34 211	0.37 168	0.33 194	0.21 135	0.70 301	0.26 219	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.07 37	0.06 18

DMCA	0.22 143	0.14 165	0.36 104	0.22 130	0.14 165	0.27 160	0.20 162	0.43 186	0.38 188	0.31 168	0.32 117	0.33 194	0.24 170	0.24 58	0.28 225	0.11 234	0.08 224	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.11 232

FADNet-RVC-Resample	0.29 249	0.25 298	0.93 352	0.26 274	0.16 229	0.32 228	0.21 185	0.47 214	0.39 194	0.35 227	0.38 178	0.33 194	0.27 211	0.53 235	0.24 198	0.10 207	0.10 270	0.14 301	0.13 299	0.13 265	0.16 299

SuperB	0.49 344	0.28 319	2.23 397	0.23 172	0.15 206	0.41 291	0.32 309	0.47 214	0.82 368	0.43 301	0.50 278	0.33 194	0.45 322	0.68 296	1.08 371	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.98 404	0.14 283

DualNet	0.26 215	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.35 105	0.44 241	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.27 109	1.08 371	0.08 99	0.05 6	0.11 230	0.10 216	0.08 81	0.08 111

ffm	0.22 143	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.35 105	0.44 241	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.27 109	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.11 230	0.10 216	0.08 81	0.08 111

ff1	0.29 249	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.35 105	0.44 241	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.81 340	1.08 371	0.08 99	0.05 6	0.11 230	0.10 216	0.08 81	0.08 111

mmx	0.31 263	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.55 290	0.45 253	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.81 340	1.08 371	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.11 226	0.10 207

xxx	0.31 263	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.55 290	0.45 253	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.81 340	1.08 371	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.11 226	0.10 207

HH	0.18 54	0.12 81	0.55 257	0.22 130	0.12 77	0.18 13	0.18 87	0.34 88	0.19 7	0.20 41	0.24 60	0.34 200	0.18 109	0.29 134	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.06 18

HanStereo	0.18 54	0.12 81	0.55 257	0.22 130	0.12 77	0.18 13	0.18 87	0.34 88	0.19 7	0.20 41	0.24 60	0.34 200	0.18 109	0.29 134	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.06 18

iRaft-Stereo_5w	0.23 160	0.18 236	0.44 189	0.22 130	0.13 131	0.19 34	0.19 124	0.37 130	0.32 132	0.28 98	0.37 168	0.34 200	0.23 155	0.65 289	0.27 223	0.06 1	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

DAS	0.27 222	0.12 81	0.42 173	0.24 209	0.18 264	0.29 192	0.24 243	0.45 198	0.45 253	0.41 287	0.44 240	0.34 200	0.29 237	0.75 319	0.21 161	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 162

SepStereo	0.26 215	0.12 81	0.42 173	0.24 209	0.18 264	0.29 192	0.24 243	0.45 198	0.45 253	0.41 287	0.44 240	0.34 200	0.29 237	0.64 283	0.21 161	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 162

OMP-Stereo	0.23 160	0.14 165	0.35 87	0.29 317	0.13 131	0.21 73	0.16 38	0.37 130	0.33 143	0.34 211	0.30 100	0.34 200	0.19 122	0.70 301	0.24 198	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.07 37	0.06 18

KYRaft	0.22 143	0.10 24	0.30 43	0.23 172	0.12 77	0.23 110	0.23 221	0.35 105	0.24 54	0.35 227	0.54 300	0.34 200	0.26 194	0.29 134	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.10 216	0.08 81	0.31 369

THIR-Stereo	0.29 249	0.12 81	0.41 166	0.19 26	0.11 42	0.28 173	0.72 385	0.32 68	0.35 156	0.37 247	0.65 334	0.34 200	0.50 339	0.57 251	0.45 306	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 184	0.07 37	0.07 65

GEStereo_RVC	0.27 222	0.20 259	0.44 189	0.27 297	0.16 229	0.33 237	0.25 257	0.56 304	0.54 315	0.34 211	0.38 178	0.34 200	0.25 185	0.51 224	0.28 225	0.12 261	0.08 224	0.09 120	0.08 110	0.11 226	0.11 232

ICVP	0.23 160	0.13 136	0.44 189	0.26 274	0.14 165	0.29 192	0.25 257	0.45 198	0.33 143	0.29 123	0.43 231	0.35 214	0.25 185	0.26 94	0.23 189	0.12 261	0.09 252	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.10 207
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 272	0.15 190	1.26 380	0.23 172	0.18 264	0.32 228	0.18 87	0.59 323	0.60 333	0.36 242	0.45 252	0.35 214	0.29 237	0.36 182	0.25 207	0.14 300	0.11 287	0.12 263	0.11 249	0.14 277	0.15 292

ADCRef	0.38 309	0.24 294	0.88 343	0.26 274	0.21 304	0.49 328	0.27 273	0.52 262	0.48 281	0.50 326	0.58 313	0.35 214	0.47 331	0.48 212	1.29 387	0.09 165	0.08 224	0.12 263	0.12 281	0.11 226	0.11 232

AdaStereo	0.24 183	0.16 208	0.37 109	0.24 209	0.12 77	0.32 228	0.17 59	0.54 280	0.42 222	0.33 195	0.38 178	0.35 214	0.21 135	0.30 146	0.22 175	0.14 300	0.06 72	0.13 282	0.08 110	0.11 226	0.08 111
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.32 272	0.30 332	0.46 205	0.23 172	0.17 245	0.33 237	0.24 243	0.57 311	0.41 218	0.37 247	0.52 292	0.35 214	0.30 246	0.80 337	0.30 241	0.17 333	0.14 318	0.21 348	0.15 318	0.15 289	0.13 266

STrans-v2	0.24 183	0.13 136	0.54 252	0.21 87	0.12 77	0.23 110	0.21 185	0.47 214	0.28 87	0.31 168	0.42 219	0.36 219	0.35 278	0.62 276	0.23 189	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

TransformOpticalFlow	0.24 183	0.13 136	0.56 261	0.23 172	0.11 42	0.21 73	0.19 124	0.40 154	0.32 132	0.30 151	0.43 231	0.36 219	0.31 257	0.61 268	0.20 140	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.07 65

MMNet	0.27 222	0.14 165	0.49 226	0.24 209	0.17 245	0.47 321	0.22 201	0.45 198	0.51 301	0.39 270	0.41 205	0.36 219	0.33 267	0.39 190	0.34 261	0.08 99	0.07 158	0.09 120	0.09 184	0.10 190	0.08 111

PWCDC_ROB	0.38 309	0.30 332	0.60 275	0.33 343	0.20 296	0.42 298	0.19 124	0.58 318	0.89 374	0.42 295	1.26 382	0.36 219	0.34 274	0.50 219	0.38 274	0.18 343	0.11 287	0.11 230	0.09 184	0.19 327	0.13 266

PCWNet_CMD	0.23 160	0.13 136	0.48 221	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.16 38	0.46 207	0.46 267	0.29 123	0.36 159	0.37 223	0.24 170	0.28 121	0.20 140	0.09 165	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.11 226	0.09 162

delet	0.27 222	0.14 165	0.40 144	0.23 172	0.19 282	0.41 291	0.29 290	0.49 231	0.48 281	0.33 195	0.41 205	0.37 223	0.30 246	0.48 212	0.34 261	0.09 165	0.09 252	0.11 230	0.12 281	0.08 81	0.08 111

UPFNet	0.25 205	0.12 81	0.38 128	0.24 209	0.19 282	0.37 269	0.28 286	0.48 225	0.38 188	0.34 211	0.37 168	0.37 223	0.28 224	0.39 190	0.33 257	0.10 207	0.09 252	0.10 183	0.10 216	0.10 190	0.08 111

MSMDNet	0.23 160	0.13 136	0.48 221	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.16 38	0.46 207	0.46 267	0.29 123	0.36 159	0.37 223	0.24 170	0.28 121	0.20 140	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.11 226	0.09 162

iResNet_ROB	0.25 205	0.19 251	0.40 144	0.20 58	0.12 77	0.30 209	0.16 38	0.55 290	0.53 311	0.38 255	0.43 231	0.37 223	0.26 194	0.38 188	0.22 175	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 142	0.09 162

SDNR	0.42 326	0.21 272	0.82 331	0.21 87	0.18 264	1.27 395	0.17 59	0.50 239	0.49 290	0.42 295	0.81 358	0.38 228	0.27 211	1.19 380	0.38 274	0.23 355	0.24 370	0.17 328	0.13 299	0.17 312	0.20 338

BSDual-CNN	0.23 160	0.12 81	0.28 30	0.25 246	0.14 165	0.35 259	0.21 185	0.56 304	0.34 150	0.34 211	0.35 149	0.38 228	0.24 170	0.26 94	0.21 161	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.09 142	0.09 162

psmg	0.23 160	0.12 81	0.28 30	0.21 87	0.14 165	0.35 259	0.23 221	0.51 252	0.34 150	0.35 227	0.38 178	0.38 228	0.24 170	0.26 94	0.21 161	0.10 207	0.08 224	0.10 183	0.10 216	0.09 142	0.08 111

RAFT	0.21 117	0.17 224	0.32 61	0.24 209	0.12 77	0.25 136	0.27 273	0.35 105	0.28 87	0.33 195	0.33 136	0.38 228	0.22 146	0.29 134	0.17 91	0.08 99	0.08 224	0.11 230	0.10 216	0.10 190	0.06 18

CFNet_pseudo	0.23 160	0.13 136	0.47 212	0.19 26	0.13 131	0.26 153	0.16 38	0.44 190	0.44 241	0.29 123	0.37 168	0.38 228	0.23 155	0.29 134	0.21 161	0.09 165	0.06 72	0.11 230	0.08 110	0.11 226	0.09 162

xxxx	0.34 285	0.10 24	0.29 37	0.19 26	0.11 42	0.37 269	0.20 162	0.58 318	0.38 188	0.29 123	0.42 219	0.38 228	0.24 170	0.46 207	2.20 404	0.11 234	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.09 162

ACVNet	0.23 160	0.13 136	0.35 87	0.18 8	0.15 206	0.27 160	0.23 221	0.39 147	0.44 241	0.28 98	0.41 205	0.38 228	0.26 194	0.27 109	0.32 250	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 190	0.07 65

acv_ft	0.25 205	0.13 136	0.40 144	0.23 172	0.19 282	0.34 250	0.21 185	0.45 198	0.44 241	0.38 255	0.41 205	0.38 228	0.27 211	0.27 109	0.35 265	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.11 226	0.07 65

PSMNet-RSSM	0.24 183	0.15 190	0.36 104	0.21 87	0.14 165	0.25 136	0.20 162	0.48 225	0.37 175	0.30 151	0.44 240	0.38 228	0.26 194	0.52 230	0.22 175	0.12 261	0.07 158	0.11 230	0.13 299	0.10 190	0.09 162

CFNet	0.27 222	0.20 259	0.44 189	0.22 130	0.14 165	0.33 237	0.14 13	0.51 252	0.45 253	0.30 151	0.40 197	0.38 228	0.27 211	0.76 324	0.25 207	0.09 165	0.07 158	0.11 230	0.11 249	0.11 226	0.08 111

ccs_rob	0.23 160	0.13 136	0.47 212	0.20 58	0.13 131	0.26 153	0.17 59	0.44 190	0.44 241	0.29 123	0.37 168	0.38 228	0.23 155	0.29 134	0.21 161	0.09 165	0.06 72	0.11 230	0.08 110	0.11 226	0.09 162

1111x	0.32 272	0.11 63	0.40 144	0.22 130	0.11 42	0.32 228	0.26 268	0.59 323	0.43 227	0.31 168	0.41 205	0.39 239	0.28 224	0.76 324	1.37 388	0.09 165	0.08 224	0.09 120	0.10 216	0.09 142	0.08 111

CFNet_ucs	0.24 183	0.13 136	0.50 236	0.20 58	0.15 206	0.28 173	0.17 59	0.49 231	0.45 253	0.32 186	0.42 219	0.39 239	0.22 146	0.31 151	0.21 161	0.11 234	0.08 224	0.12 263	0.09 184	0.12 252	0.11 232

ToySt	0.24 183	0.16 208	0.48 221	0.21 87	0.13 131	0.29 192	0.29 290	0.39 147	0.39 194	0.27 89	0.35 149	0.39 239	0.31 257	0.31 151	0.29 235	0.08 99	0.09 252	0.10 183	0.11 249	0.11 226	0.10 207

anonymousa	0.23 160	0.11 63	0.50 236	0.21 87	0.16 229	0.31 220	0.20 162	0.36 124	0.35 156	0.32 186	0.50 278	0.39 239	0.26 194	0.22 45	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.11 249	0.07 37	0.08 111

GANet-RSSM	0.24 183	0.14 165	0.36 104	0.21 87	0.14 165	0.27 160	0.21 185	0.45 198	0.33 143	0.29 123	0.39 190	0.39 239	0.28 224	0.58 256	0.23 189	0.11 234	0.07 158	0.09 120	0.09 184	0.10 190	0.09 162

DSFCA	0.27 222	0.13 136	0.36 104	0.20 58	0.17 245	0.38 276	0.31 304	0.47 214	0.43 227	0.43 301	0.37 168	0.39 239	0.29 237	0.52 230	0.32 250	0.12 261	0.10 270	0.10 183	0.11 249	0.11 226	0.10 207

DMCA-RVC	0.27 222	0.21 272	0.61 278	0.28 314	0.17 245	0.29 192	0.21 185	0.42 176	0.35 156	0.40 278	0.37 168	0.39 239	0.36 282	0.43 199	0.30 241	0.13 277	0.10 270	0.15 313	0.11 249	0.13 265	0.10 207

DeepPrunerF	0.44 336	0.29 326	1.29 383	0.33 343	0.30 360	0.35 259	0.36 327	0.62 344	1.15 390	0.40 278	0.44 240	0.39 239	0.41 306	0.80 337	0.52 326	0.18 343	0.14 318	0.23 355	0.21 352	0.17 312	0.17 307

TDLM	0.30 256	0.21 272	0.38 128	0.28 314	0.15 206	0.33 237	0.32 309	0.52 262	0.47 272	0.38 255	0.43 231	0.39 239	0.29 237	0.91 357	0.28 225	0.14 300	0.08 224	0.13 282	0.11 249	0.12 252	0.10 207

UCFNet_RVC	0.24 183	0.16 208	0.34 79	0.18 8	0.15 206	0.33 237	0.16 38	0.46 207	0.35 156	0.29 123	0.35 149	0.39 239	0.25 185	0.34 169	0.22 175	0.13 277	0.08 224	0.13 282	0.14 310	0.13 265	0.12 254

Anonymous Stereo	0.38 309	0.34 345	1.00 360	0.30 325	0.25 342	0.33 237	0.44 354	0.50 239	0.54 315	0.41 287	0.45 252	0.39 239	0.26 194	0.93 359	0.48 315	0.15 311	0.14 318	0.15 313	0.16 329	0.16 297	0.17 307

DeepPruner_ROB	0.26 215	0.19 251	0.44 189	0.21 87	0.16 229	0.30 209	0.21 185	0.52 262	0.32 132	0.35 227	0.38 178	0.39 239	0.26 194	0.42 197	0.24 198	0.15 311	0.11 287	0.11 230	0.11 249	0.14 277	0.13 266

iResNetv2_ROB	0.27 222	0.26 309	0.72 312	0.23 172	0.13 131	0.29 192	0.18 87	0.52 262	0.49 290	0.37 247	0.45 252	0.39 239	0.25 185	0.34 169	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 252	0.09 162

GMStereo_Zeroshot	0.24 183	0.21 272	0.45 199	0.26 274	0.13 131	0.28 173	0.15 26	0.39 147	0.35 156	0.37 247	0.43 231	0.40 252	0.17 87	0.34 169	0.20 140	0.12 261	0.07 158	0.13 282	0.07 50	0.16 297	0.09 162

GwcNet-RSSM	0.26 215	0.17 224	0.46 205	0.21 87	0.13 131	0.28 173	0.23 221	0.44 190	0.42 222	0.31 168	0.45 252	0.40 252	0.26 194	0.55 240	0.28 225	0.11 234	0.07 158	0.09 120	0.10 216	0.09 142	0.08 111

NVstereo2D	0.31 263	0.16 208	0.54 252	0.24 209	0.22 319	0.42 298	0.28 286	0.58 318	0.56 324	0.28 98	0.38 178	0.40 252	0.30 246	0.71 304	0.28 225	0.13 277	0.08 224	0.13 282	0.10 216	0.19 327	0.16 299

LL-Strereo	0.29 249	0.25 298	0.58 269	0.25 246	0.21 304	0.23 110	0.24 243	0.55 290	0.42 222	0.34 211	0.32 117	0.41 255	0.40 302	0.94 362	0.23 189	0.08 99	0.07 158	0.11 230	0.09 184	0.09 142	0.09 162

iinet-f	0.30 256	0.18 236	1.03 366	0.20 58	0.15 206	0.44 308	0.22 201	0.45 198	0.37 175	0.35 227	0.44 240	0.41 255	0.34 274	0.34 169	0.40 289	0.10 207	0.09 252	0.08 65	0.08 110	0.13 265	0.11 232

PSMNet-ADL	0.25 205	0.15 190	0.32 61	0.26 274	0.14 165	0.31 220	0.22 201	0.44 190	0.36 166	0.27 89	0.33 136	0.41 255	0.28 224	0.61 268	0.29 235	0.11 234	0.09 252	0.09 120	0.11 249	0.10 190	0.10 207

HGLStereo	0.27 222	0.14 165	0.46 205	0.24 209	0.21 304	0.33 237	0.23 221	0.50 239	0.42 222	0.35 227	0.48 275	0.41 255	0.33 267	0.45 205	0.33 257	0.11 234	0.10 270	0.09 120	0.09 184	0.10 190	0.12 254

FADNet-RVC	0.31 263	0.35 348	0.78 318	0.25 246	0.20 296	0.33 237	0.20 162	0.49 231	0.40 207	0.34 211	0.39 190	0.41 255	0.29 237	0.63 281	0.31 245	0.13 277	0.14 318	0.14 301	0.15 318	0.19 327	0.19 328

PA-Net	0.37 303	0.28 319	0.83 332	0.31 332	0.28 352	0.39 283	0.42 349	0.51 252	0.55 321	0.34 211	0.42 219	0.41 255	0.36 282	0.79 333	0.49 318	0.12 261	0.23 368	0.16 322	0.23 361	0.12 252	0.18 321
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.27 222	0.17 224	0.35 87	0.25 246	0.14 165	0.37 269	0.21 185	0.47 214	0.41 218	0.44 307	0.51 284	0.41 255	0.28 224	0.45 205	0.37 272	0.09 165	0.06 72	0.11 230	0.11 249	0.10 190	0.10 207
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	0.27 222	0.15 190	0.30 43	0.21 87	0.14 165	0.44 308	0.24 243	0.50 239	0.40 207	0.41 287	0.43 231	0.42 262	0.26 194	0.66 293	0.28 225	0.12 261	0.08 224	0.08 65	0.08 110	0.10 190	0.09 162

cf-r	0.24 183	0.15 190	0.44 189	0.21 87	0.14 165	0.27 160	0.22 201	0.42 176	0.40 207	0.30 151	0.42 219	0.42 262	0.26 194	0.43 199	0.25 207	0.11 234	0.06 72	0.08 65	0.10 216	0.08 81	0.08 111

NOSS_ROB	0.31 263	0.20 259	0.35 87	0.24 209	0.16 229	0.32 228	0.19 124	0.52 262	0.48 281	0.33 195	0.36 159	0.42 262	0.28 224	0.93 359	0.24 198	0.19 348	0.20 359	0.24 357	0.22 359	0.17 312	0.17 307

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 256	0.20 259	0.70 309	0.21 87	0.17 245	0.46 315	0.27 273	0.50 239	0.49 290	0.42 295	0.55 304	0.43 265	0.30 246	0.46 207	0.38 274	0.09 165	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.11 226	0.10 207

hknet	0.25 205	0.14 165	0.40 144	0.25 246	0.15 206	0.35 259	0.21 185	0.56 304	0.37 175	0.34 211	0.35 149	0.43 265	0.27 211	0.37 184	0.21 161	0.09 165	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.09 142	0.09 162

AACVNet	0.26 215	0.16 208	0.37 109	0.22 130	0.14 165	0.29 192	0.19 124	0.41 164	0.31 124	0.38 255	0.42 219	0.43 265	0.28 224	0.73 311	0.25 207	0.11 234	0.08 224	0.11 230	0.09 184	0.13 265	0.11 232

UNet	0.28 239	0.14 165	0.69 303	0.23 172	0.20 296	0.44 308	0.22 201	0.50 239	0.40 207	0.34 211	0.39 190	0.43 265	0.33 267	0.40 193	0.31 245	0.09 165	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

CFNet-ft	0.24 183	0.15 190	0.35 87	0.18 8	0.15 206	0.30 209	0.21 185	0.39 147	0.36 166	0.28 98	0.40 197	0.43 265	0.25 185	0.47 210	0.24 198	0.12 261	0.07 158	0.12 263	0.11 249	0.12 252	0.09 162

FADNet	0.32 272	0.36 351	0.74 316	0.23 172	0.22 319	0.37 269	0.19 124	0.53 273	0.48 281	0.32 186	0.36 159	0.43 265	0.32 264	0.64 283	0.25 207	0.16 323	0.16 339	0.14 301	0.16 329	0.24 350	0.19 328

CFNet_RVC	0.24 183	0.15 190	0.35 87	0.18 8	0.15 206	0.30 209	0.21 185	0.39 147	0.36 166	0.28 98	0.40 197	0.43 265	0.25 185	0.47 210	0.24 198	0.12 261	0.07 158	0.12 263	0.11 249	0.12 252	0.09 162

CVANet_RVC	0.30 256	0.19 251	0.41 166	0.26 274	0.16 229	0.33 237	0.26 268	0.52 262	0.47 272	0.40 278	0.46 262	0.43 265	0.31 257	0.89 353	0.26 219	0.14 300	0.09 252	0.14 301	0.13 299	0.14 277	0.10 207

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 222	0.21 272	0.59 273	0.25 246	0.18 264	0.29 192	0.22 201	0.50 239	0.40 207	0.38 255	0.41 205	0.43 265	0.27 211	0.43 199	0.29 235	0.11 234	0.08 224	0.10 183	0.10 216	0.10 190	0.11 232
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 263	0.22 284	0.50 236	0.23 172	0.14 165	0.30 209	0.24 243	0.47 214	0.54 315	0.38 255	0.60 320	0.43 265	0.29 237	0.87 349	0.40 289	0.11 234	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 162

Anonymous_2	0.37 303	0.21 272	0.47 212	0.20 58	0.21 304	0.42 298	0.26 268	0.38 136	0.29 105	0.33 195	0.30 100	0.44 275	0.38 294	0.36 182	0.29 235	0.26 360	0.29 378	0.44 378	1.41 412	0.34 371	0.21 345

ADLNet	0.28 239	0.15 190	0.42 173	0.23 172	0.19 282	0.34 250	0.23 221	0.53 273	0.43 227	0.42 295	0.41 205	0.44 275	0.27 211	0.55 240	0.35 265	0.11 234	0.08 224	0.11 230	0.11 249	0.11 226	0.12 254

STTStereo	0.28 239	0.20 259	0.61 278	0.25 246	0.17 245	0.29 192	0.24 243	0.47 214	0.39 194	0.39 270	0.41 205	0.44 275	0.28 224	0.40 193	0.28 225	0.13 277	0.12 304	0.13 282	0.16 329	0.12 252	0.11 232

DRN-Test	0.33 278	0.17 224	0.61 278	0.27 297	0.19 282	0.46 315	0.29 290	0.65 352	0.51 301	0.47 322	0.46 262	0.44 275	0.34 274	0.62 276	0.41 295	0.12 261	0.08 224	0.13 282	0.12 281	0.12 252	0.10 207

GASNet	0.36 294	0.46 364	0.88 343	0.34 345	0.23 330	0.35 259	0.22 201	0.60 331	0.53 311	0.40 278	0.37 168	0.45 279	0.30 246	0.79 333	0.35 265	0.15 311	0.10 270	0.14 301	0.14 310	0.22 344	0.12 254

dad	0.28 239	0.31 337	0.44 189	0.21 87	0.14 165	0.30 209	0.20 162	0.33 82	0.49 290	0.44 307	0.44 240	0.45 279	0.21 135	0.41 195	0.26 219	0.20 351	0.11 287	0.20 345	0.11 249	0.14 277	0.10 207

ADLNet2	0.30 256	0.17 224	0.72 312	0.23 172	0.17 245	0.36 264	0.24 243	0.52 262	0.51 301	0.32 186	0.38 178	0.45 279	0.30 246	0.69 298	0.35 265	0.10 207	0.08 224	0.09 120	0.09 184	0.12 252	0.10 207

Syn2CoEx	0.36 294	0.31 337	0.78 318	0.34 345	0.21 304	0.41 291	0.28 286	0.61 335	0.49 290	0.42 295	0.56 309	0.45 279	0.44 319	0.69 298	0.38 274	0.17 333	0.14 318	0.15 313	0.12 281	0.13 265	0.12 254

psm_up	0.29 249	0.16 208	0.41 166	0.26 274	0.17 245	0.32 228	0.26 268	0.55 290	0.43 227	0.36 242	0.40 197	0.45 279	0.37 290	0.58 256	0.30 241	0.11 234	0.12 304	0.13 282	0.12 281	0.10 190	0.10 207

CBMV_ROB	0.33 278	0.18 236	0.53 249	0.21 87	0.14 165	0.33 237	0.20 162	0.51 252	0.45 253	0.51 331	0.55 304	0.45 279	0.42 314	0.71 304	0.32 250	0.18 343	0.19 354	0.23 355	0.21 352	0.14 277	0.15 292

SACVNet	0.30 256	0.20 259	0.41 166	0.25 246	0.18 264	0.34 250	0.25 257	0.52 262	0.40 207	0.41 287	0.44 240	0.46 285	0.32 264	0.71 304	0.25 207	0.13 277	0.10 270	0.12 263	0.12 281	0.16 297	0.17 307

ADCP+	0.45 337	0.24 294	1.15 374	0.25 246	0.22 319	0.56 345	0.39 342	0.54 280	0.51 301	0.44 307	0.51 284	0.46 285	0.52 344	0.56 248	1.89 400	0.10 207	0.08 224	0.11 230	0.10 216	0.14 277	0.13 266

SQANet	0.40 321	0.48 368	0.67 298	0.48 375	0.39 370	0.48 325	0.22 201	0.51 252	0.43 227	0.40 278	0.47 269	0.47 287	0.33 267	0.54 239	0.32 250	0.36 377	0.15 332	0.40 376	0.21 352	0.45 377	0.31 369

ssnet_v2	0.28 239	0.16 208	0.44 189	0.22 130	0.15 206	0.40 288	0.30 300	0.57 311	0.46 267	0.38 255	0.36 159	0.47 287	0.29 237	0.38 188	0.39 282	0.13 277	0.11 287	0.11 230	0.11 249	0.11 226	0.11 232

Consistency-Raft	0.55 356	0.48 368	1.02 364	0.45 372	0.49 378	0.49 328	0.47 362	0.72 371	0.72 357	0.45 311	0.82 359	0.47 287	0.60 354	0.50 219	0.63 344	0.39 381	0.39 386	0.44 378	0.51 389	0.52 380	0.37 375

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 294	0.36 351	0.53 249	0.34 345	0.19 282	0.51 333	0.24 243	0.55 290	0.38 188	0.41 287	0.47 269	0.47 287	0.27 211	0.73 311	0.30 241	0.36 377	0.19 354	0.27 360	0.17 338	0.26 358	0.23 356

RASNet	0.28 239	0.14 165	0.44 189	0.22 130	0.18 264	0.32 228	0.19 124	0.48 225	0.38 188	0.29 123	0.43 231	0.47 287	0.37 290	0.79 333	0.36 271	0.09 165	0.07 158	0.07 14	0.09 184	0.07 37	0.07 65

STTRV1_RVC	0.42 326	0.32 342	0.89 346	0.29 317	0.36 368	0.49 328	0.31 304	0.61 335	0.53 311	0.46 314	0.56 309	0.47 287	0.43 317	1.00 369	0.39 282	0.27 365	0.21 360	0.20 345	0.18 343	0.25 351	0.17 307

CRFU-Net	0.28 239	0.14 165	0.45 199	0.25 246	0.15 206	0.45 313	0.23 221	0.50 239	0.30 114	0.43 301	0.41 205	0.48 293	0.46 328	0.43 199	0.29 235	0.11 234	0.10 270	0.09 120	0.08 110	0.10 190	0.10 207

APVNet	0.36 294	0.20 259	0.70 309	0.26 274	0.22 319	0.52 342	0.35 324	0.61 335	0.44 241	0.38 255	0.52 292	0.48 293	0.38 294	0.84 345	0.46 312	0.13 277	0.14 318	0.15 313	0.16 329	0.16 297	0.15 292

CC-Net-ROB	0.43 330	0.47 366	0.65 294	0.37 360	0.23 330	0.51 333	0.29 290	0.66 358	0.49 290	0.46 314	0.51 284	0.48 293	0.38 294	0.96 365	0.35 265	0.34 376	0.23 368	0.55 384	0.25 363	0.31 368	0.20 338

StereoDRNet	0.32 272	0.22 284	0.61 278	0.27 297	0.21 304	0.42 298	0.30 300	0.61 335	0.48 281	0.46 314	0.39 190	0.48 293	0.30 246	0.57 251	0.40 289	0.11 234	0.09 252	0.12 263	0.11 249	0.12 252	0.10 207

fast-acv-ft	0.31 263	0.20 259	0.81 328	0.24 209	0.18 264	0.46 315	0.27 273	0.41 164	0.49 290	0.39 270	0.55 304	0.49 297	0.35 278	0.37 184	0.38 274	0.11 234	0.11 287	0.11 230	0.12 281	0.12 252	0.09 162

S-Stereo	0.38 309	0.20 259	1.05 367	0.27 297	0.22 319	0.38 276	0.32 309	0.55 290	0.66 344	0.39 270	0.59 315	0.49 297	0.41 306	0.75 319	0.40 289	0.12 261	0.15 332	0.13 282	0.13 299	0.16 297	0.21 345

RTSC	0.39 315	0.28 319	0.78 318	0.27 297	0.18 264	0.49 328	0.22 201	0.59 323	0.84 373	0.55 345	0.53 297	0.49 297	0.36 282	0.67 295	0.82 357	0.13 277	0.10 270	0.11 230	0.12 281	0.17 312	0.17 307

NaN_ROB	0.41 323	0.28 319	0.62 286	0.30 325	0.19 282	0.51 333	0.47 362	0.58 318	0.59 330	0.56 346	0.47 269	0.49 297	0.41 306	1.21 383	0.64 345	0.12 261	0.18 350	0.12 263	0.13 299	0.11 226	0.14 283

MDST_ROB	0.48 342	0.14 165	0.95 355	0.30 325	0.21 304	1.33 398	0.32 309	0.77 375	0.56 324	1.06 384	0.71 345	0.49 297	0.35 278	1.26 386	0.38 274	0.13 277	0.11 287	0.16 322	0.13 299	0.12 252	0.12 254

PSMNet_ROB	0.33 278	0.24 294	0.54 252	0.31 332	0.21 304	0.42 298	0.43 351	0.59 323	0.47 272	0.37 247	0.44 240	0.49 297	0.31 257	0.64 283	0.43 299	0.14 300	0.10 270	0.15 313	0.14 310	0.13 265	0.11 232

Wz-Net-LNSev	0.34 285	0.29 326	0.91 348	0.26 274	0.21 304	0.47 321	0.31 304	0.54 280	0.54 315	0.44 307	0.52 292	0.50 303	0.35 278	0.39 190	0.39 282	0.11 234	0.11 287	0.10 183	0.09 184	0.14 277	0.13 266

HSM-Net_RVC	0.27 222	0.11 63	0.42 173	0.19 26	0.11 42	0.34 250	0.20 162	0.62 344	0.43 227	0.40 278	0.43 231	0.50 303	0.26 194	0.76 324	0.22 175	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.43 330	0.47 366	0.69 303	0.38 362	0.20 296	0.51 333	0.48 366	0.66 358	0.66 344	0.46 314	0.46 262	0.50 303	0.44 319	0.90 356	0.39 282	0.27 365	0.21 360	0.32 370	0.18 343	0.27 361	0.22 350
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
CBMV	0.33 278	0.21 272	0.54 252	0.23 172	0.13 131	0.42 298	0.33 319	0.53 273	0.48 281	0.52 337	0.49 276	0.50 303	0.41 306	0.56 248	0.31 245	0.15 311	0.16 339	0.18 335	0.16 329	0.13 265	0.13 266
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GwcNet	0.35 290	0.23 291	0.88 343	0.25 246	0.24 335	0.48 325	0.27 273	0.55 290	0.57 327	0.38 255	0.52 292	0.51 307	0.32 264	0.60 263	0.41 295	0.13 277	0.11 287	0.12 263	0.11 249	0.13 265	0.14 283

DLCB_ROB	0.28 239	0.16 208	0.34 79	0.27 297	0.16 229	0.38 276	0.25 257	0.48 225	0.43 227	0.46 314	0.46 262	0.51 307	0.33 267	0.53 235	0.33 257	0.10 207	0.10 270	0.11 230	0.11 249	0.10 190	0.09 162

PWC_ROB	0.38 309	0.29 326	0.69 303	0.25 246	0.20 296	0.38 276	0.19 124	0.58 318	0.67 347	0.57 348	0.85 362	0.51 307	0.40 302	0.71 304	0.52 326	0.13 277	0.09 252	0.14 301	0.10 216	0.17 312	0.14 283

DGSMNet	0.61 366	0.29 326	0.91 348	0.51 378	0.70 390	0.62 355	1.38 411	0.59 323	0.55 321	0.37 247	0.61 327	0.52 310	0.33 267	0.65 289	0.43 299	0.53 383	0.60 401	0.67 389	0.61 397	0.63 386	0.61 395

aanetorigin	0.39 315	0.29 326	1.09 369	0.24 209	0.19 282	0.28 173	0.37 331	0.33 82	0.47 272	0.94 376	0.82 359	0.52 310	0.54 345	0.49 217	0.50 323	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.10 216	0.16 297	0.15 292

ac_64	0.27 222	0.13 136	0.41 166	0.24 209	0.17 245	0.36 264	0.22 201	0.46 207	0.33 143	0.35 227	0.36 159	0.52 310	0.30 246	0.62 276	0.32 250	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.10 216	0.09 142	0.08 111

SGM-Forest	0.36 294	0.17 224	0.47 212	0.23 172	0.16 229	0.45 313	0.41 346	0.55 290	0.48 281	0.52 337	0.60 320	0.52 310	0.41 306	0.85 346	0.50 323	0.17 333	0.17 344	0.17 328	0.15 318	0.15 289	0.15 292
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	0.36 294	0.26 309	0.79 324	0.26 274	0.21 304	0.59 350	0.38 337	0.55 290	0.56 324	0.48 325	0.54 300	0.53 314	0.36 282	0.60 263	0.44 303	0.11 234	0.09 252	0.11 230	0.11 249	0.15 289	0.13 266

hitnet-ft	0.29 249	0.17 224	0.40 144	0.19 26	0.14 165	0.39 283	0.23 221	0.44 190	0.41 218	0.36 242	0.46 262	0.53 314	0.34 274	0.76 324	0.32 250	0.14 300	0.10 270	0.13 282	0.10 216	0.15 289	0.13 266

anonymity	0.56 357	0.54 377	0.70 309	0.47 374	0.61 386	0.56 345	0.43 351	0.69 367	0.49 290	0.63 353	0.55 304	0.54 316	0.60 354	0.61 268	0.57 330	0.55 386	0.53 394	0.50 381	0.54 392	0.51 379	0.56 388

AnyNet_C32	0.51 350	0.40 360	1.10 372	0.29 317	0.28 352	0.59 350	0.58 375	0.54 280	0.60 333	0.62 352	0.66 336	0.54 316	0.54 345	0.78 331	1.74 397	0.15 311	0.14 318	0.15 313	0.17 338	0.20 335	0.20 338

ADCL	0.47 340	0.22 284	1.00 360	0.27 297	0.19 282	0.74 366	0.64 380	0.54 280	0.69 352	0.56 346	0.71 345	0.55 318	0.60 354	0.60 263	1.43 389	0.11 234	0.09 252	0.13 282	0.13 299	0.14 277	0.14 283

GANet	0.36 294	0.22 284	0.49 226	0.29 317	0.17 245	0.41 291	0.38 337	0.57 311	0.45 253	0.46 314	0.75 351	0.55 318	0.40 302	0.94 362	0.41 295	0.13 277	0.13 314	0.13 282	0.11 249	0.14 277	0.11 232

CBFPSM	0.27 222	0.16 208	0.67 298	0.20 58	0.14 165	0.38 276	0.25 257	0.40 154	0.36 166	0.33 195	0.36 159	0.56 320	0.38 294	0.32 157	0.38 274	0.08 99	0.08 224	0.07 14	0.08 110	0.09 142	0.11 232

ccnet	0.42 326	0.31 337	0.48 221	0.27 297	0.32 363	0.60 353	0.32 309	0.65 352	0.46 267	0.53 342	0.66 336	0.56 320	0.45 322	0.72 309	0.61 339	0.26 360	0.19 354	0.24 357	0.21 352	0.26 358	0.22 350

NCC-stereo	0.39 315	0.25 298	0.69 303	0.32 338	0.28 352	0.46 315	0.36 327	0.65 352	0.52 307	0.40 278	0.57 311	0.56 320	0.47 331	0.73 311	0.45 306	0.17 333	0.14 318	0.18 335	0.25 363	0.16 297	0.16 299

Abc-Net	0.39 315	0.25 298	0.69 303	0.32 338	0.28 352	0.46 315	0.36 327	0.65 352	0.52 307	0.40 278	0.57 311	0.56 320	0.47 331	0.73 311	0.45 306	0.17 333	0.14 318	0.18 335	0.25 363	0.16 297	0.16 299
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDUNet	0.41 323	0.50 373	0.48 221	0.44 371	0.39 370	0.46 315	0.32 309	0.50 239	0.43 227	0.45 311	0.52 292	0.57 324	0.36 282	0.48 212	0.33 257	0.33 375	0.21 360	0.55 384	0.25 363	0.37 374	0.32 372

XQC	0.43 330	0.37 356	0.96 356	0.34 345	0.25 342	0.53 343	0.34 321	0.60 331	0.73 360	0.51 331	0.46 262	0.57 324	0.47 331	0.70 301	0.72 350	0.17 333	0.12 304	0.18 335	0.15 318	0.25 351	0.23 356

RYNet	0.37 303	0.18 236	0.59 273	0.25 246	0.28 352	0.61 354	0.32 309	0.59 323	0.59 330	0.41 287	0.38 178	0.57 324	0.39 299	0.87 349	0.53 328	0.11 234	0.08 224	0.12 263	0.11 249	0.18 323	0.18 321

Nwc_Net	0.37 303	0.25 298	0.68 302	0.31 332	0.24 335	0.44 308	0.30 300	0.65 352	0.50 298	0.37 247	0.69 344	0.58 327	0.45 322	0.60 263	0.40 289	0.15 311	0.12 304	0.19 342	0.21 352	0.14 277	0.13 266

XPNet_ROB	0.33 278	0.20 259	0.43 183	0.27 297	0.18 264	0.37 269	0.31 304	0.55 290	0.50 298	0.51 331	0.53 297	0.58 327	0.37 290	0.63 281	0.45 306	0.17 333	0.12 304	0.13 282	0.12 281	0.15 289	0.14 283

UDG	0.40 321	0.46 364	0.49 226	0.40 366	0.35 367	0.47 321	0.27 273	0.54 280	0.47 272	0.39 270	0.45 252	0.59 329	0.44 319	0.46 207	0.39 282	0.26 360	0.19 354	0.48 380	0.22 359	0.34 371	0.26 362

SHD	0.42 326	0.27 316	0.81 328	0.31 332	0.25 342	0.42 298	0.22 201	0.66 358	0.94 381	0.63 353	0.60 320	0.59 329	0.47 331	0.59 262	0.58 335	0.15 311	0.13 314	0.16 322	0.16 329	0.20 335	0.22 350

DANet	0.35 290	0.23 291	0.60 275	0.36 355	0.22 319	0.39 283	0.25 257	0.48 225	0.43 227	0.52 337	0.50 278	0.59 329	0.41 306	0.76 324	0.49 318	0.13 277	0.11 287	0.14 301	0.12 281	0.17 312	0.15 292
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.36 294	0.18 236	0.73 315	0.26 274	0.18 264	0.33 237	0.29 290	0.60 331	0.59 330	0.46 314	0.60 320	0.60 332	0.50 339	0.61 268	0.34 261	0.13 277	0.14 318	0.13 282	0.12 281	0.14 277	0.18 321

RTS	0.78 381	0.48 368	4.68 409	0.34 345	0.28 352	1.12 388	0.46 358	0.62 344	1.03 382	0.73 363	0.89 367	0.60 332	0.59 352	1.61 394	1.16 380	0.14 300	0.11 287	0.15 313	0.15 318	0.21 338	0.19 328

RTSA	0.78 381	0.48 368	4.68 409	0.34 345	0.28 352	1.12 388	0.46 358	0.62 344	1.03 382	0.73 363	0.89 367	0.60 332	0.59 352	1.61 394	1.16 380	0.14 300	0.11 287	0.15 313	0.15 318	0.21 338	0.19 328

DPSNet	0.47 340	0.24 294	0.93 352	0.27 297	0.20 296	0.75 368	0.57 374	0.84 384	0.79 366	0.47 322	0.51 284	0.60 332	0.69 366	0.87 349	0.71 349	0.16 323	0.13 314	0.12 263	0.10 216	0.25 351	0.21 345

RP	0.35 290	0.22 284	0.51 242	0.31 332	0.24 335	0.37 269	0.28 286	0.50 239	0.58 329	0.40 278	0.63 332	0.61 336	0.47 331	0.61 268	0.39 282	0.16 323	0.15 332	0.17 328	0.15 318	0.17 312	0.17 307

NCCL2	0.35 290	0.26 309	0.49 226	0.36 355	0.22 319	0.41 291	0.41 346	0.53 273	0.42 222	0.47 322	0.46 262	0.61 336	0.39 299	0.55 240	0.37 272	0.16 323	0.13 314	0.21 348	0.21 352	0.16 297	0.16 299

Wz-Net-SNSev	0.43 330	0.41 363	1.27 381	0.30 325	0.21 304	0.44 308	0.41 346	0.61 335	0.65 343	0.46 314	0.65 334	0.62 338	0.39 299	0.74 318	0.59 336	0.12 261	0.11 287	0.12 263	0.13 299	0.16 297	0.14 283

EDNetEfficient	0.63 367	0.37 356	2.40 401	0.26 274	0.25 342	0.38 276	0.49 368	0.41 164	1.06 385	1.38 394	0.87 366	0.62 338	0.95 383	0.65 289	1.65 393	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.11 249	0.19 327	0.17 307

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 350	0.50 373	0.86 340	0.39 364	0.24 335	0.84 376	0.55 373	0.56 304	0.62 338	0.60 350	0.68 340	0.62 338	0.42 314	1.13 378	0.43 299	0.23 355	0.27 374	0.27 360	0.35 376	0.25 351	0.29 366

RGC	0.39 315	0.32 342	0.64 293	0.34 345	0.27 349	0.40 288	0.29 290	0.57 311	0.53 311	0.45 311	0.64 333	0.62 338	0.45 322	0.72 309	0.39 282	0.15 311	0.15 332	0.21 348	0.20 349	0.18 323	0.19 328

ADCMid	0.49 344	0.34 345	1.13 373	0.26 274	0.21 304	0.51 333	0.37 331	0.57 311	0.54 315	0.75 367	0.66 336	0.62 338	0.64 364	0.64 283	1.68 394	0.13 277	0.12 304	0.17 328	0.17 338	0.20 335	0.17 307

PASM	0.45 337	0.35 348	0.90 347	0.35 354	0.33 364	0.39 283	0.38 337	0.50 239	0.61 336	0.52 337	0.51 284	0.62 338	0.45 322	0.93 359	0.48 315	0.26 360	0.29 378	0.29 366	0.33 374	0.29 366	0.26 362

DISCO	0.32 272	0.13 136	0.51 242	0.25 246	0.16 229	0.48 325	0.25 257	0.50 239	0.57 327	0.37 247	0.45 252	0.62 338	0.36 282	0.64 283	0.49 318	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.12 252	0.11 232

ETE_ROB	0.34 285	0.26 309	0.45 199	0.29 317	0.18 264	0.40 288	0.37 331	0.57 311	0.47 272	0.50 326	0.50 278	0.62 338	0.36 282	0.55 240	0.38 274	0.13 277	0.10 270	0.14 301	0.12 281	0.16 297	0.16 299

LSM	1.64 403	0.40 360	2.56 403	2.02 414	17.61 426	0.51 333	0.52 370	0.61 335	0.76 362	0.82 370	1.11 376	0.63 346	0.54 345	0.75 319	0.49 318	0.16 323	0.24 370	0.18 335	0.21 352	0.25 351	2.42 416

PDISCO_ROB	0.43 330	0.30 332	0.67 298	0.43 369	0.36 368	0.67 360	0.32 309	0.72 371	0.76 362	0.43 301	0.53 297	0.63 346	0.40 302	0.66 293	0.47 314	0.21 352	0.12 304	0.21 348	0.19 348	0.25 351	0.20 338

G-Net	0.46 339	0.25 298	0.86 340	0.34 345	0.28 352	0.90 380	0.35 324	0.47 214	0.45 253	0.68 359	1.22 380	0.64 348	0.60 354	0.61 268	0.57 330	0.16 323	0.14 318	0.17 328	0.13 299	0.22 344	0.19 328

Ntro	0.58 361	0.64 382	0.92 350	0.66 386	0.50 379	0.77 369	0.36 327	0.66 358	0.70 354	0.50 326	0.59 315	0.65 349	0.51 342	0.75 319	0.45 306	0.56 387	0.32 382	0.56 387	0.34 375	0.63 386	0.46 384

AF-Net	0.37 303	0.26 309	0.56 261	0.32 338	0.23 330	0.41 291	0.29 290	0.61 335	0.64 342	0.42 295	0.68 340	0.65 349	0.49 338	0.57 251	0.44 303	0.15 311	0.11 287	0.19 342	0.14 310	0.15 289	0.13 266

FBW_ROB	0.43 330	0.26 309	0.54 252	0.31 332	0.20 296	0.51 333	0.32 309	0.70 368	0.60 333	0.59 349	0.55 304	0.65 349	0.41 306	1.40 391	0.51 325	0.13 277	0.17 344	0.21 348	0.16 329	0.17 312	0.18 321

CSAN	0.50 346	0.35 348	0.78 318	0.36 355	0.23 330	0.56 345	0.59 377	0.61 335	0.70 354	0.64 355	0.78 355	0.65 349	0.60 354	1.38 390	0.62 341	0.21 352	0.17 344	0.20 345	0.20 349	0.18 323	0.18 321

otaku	0.57 360	0.62 381	0.87 342	0.63 385	0.44 375	0.73 365	0.37 331	0.65 352	0.66 344	0.51 331	0.75 351	0.66 353	0.45 322	0.69 298	0.46 312	0.53 383	0.34 383	0.55 384	0.35 376	0.60 385	0.45 381

stereogan	0.37 303	0.17 224	0.65 294	0.27 297	0.22 319	0.62 355	0.26 268	0.59 323	0.63 341	0.43 301	0.60 320	0.67 354	0.42 314	0.68 296	0.35 265	0.13 277	0.14 318	0.14 301	0.12 281	0.19 327	0.17 307

ADCPNet	0.48 342	0.29 326	1.60 391	0.27 297	0.23 330	0.70 364	0.38 337	0.53 273	0.51 301	0.51 331	0.59 315	0.67 354	0.56 349	0.60 263	1.14 377	0.15 311	0.18 350	0.14 301	0.23 361	0.19 327	0.19 328

HSM	0.28 239	0.16 208	0.35 87	0.20 58	0.15 206	0.33 237	0.19 124	0.53 273	0.37 175	0.36 242	0.38 178	0.67 354	0.31 257	0.89 353	0.23 189	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.08 111

WZ-Net	0.52 354	0.38 358	1.90 395	0.30 325	0.24 335	0.57 348	0.48 366	0.62 344	0.78 365	0.50 326	0.71 345	0.68 357	0.54 345	0.98 368	0.84 358	0.13 277	0.10 270	0.11 230	0.12 281	0.19 327	0.20 338

ADCS	0.58 361	0.40 360	1.35 386	0.29 317	0.24 335	0.55 344	0.45 356	0.67 363	0.83 371	0.76 368	0.71 345	0.68 357	0.60 354	0.76 324	2.23 405	0.16 323	0.16 339	0.16 322	0.17 338	0.22 344	0.22 350

MFMNet_re	0.72 375	0.76 386	0.99 359	0.62 384	0.70 390	0.77 369	0.67 381	0.75 373	0.83 371	0.78 369	0.86 363	0.69 359	0.78 371	0.71 304	0.61 339	0.66 392	0.59 400	0.61 388	0.58 396	0.68 392	0.71 399

DispFullNet	0.66 370	0.89 393	1.59 390	0.77 391	1.21 408	0.51 333	0.23 221	0.59 323	0.72 357	0.69 361	0.61 327	0.69 359	0.91 382	0.79 333	0.48 315	0.27 365	0.12 304	0.73 392	0.30 373	0.65 389	0.40 378

LALA_ROB	0.36 294	0.25 298	0.46 205	0.30 325	0.21 304	0.47 321	0.39 342	0.61 335	0.51 301	0.52 337	0.51 284	0.69 359	0.36 282	0.50 219	0.43 299	0.17 333	0.11 287	0.16 322	0.14 310	0.17 312	0.15 292

Wz-Net-TNSev	0.51 350	0.58 378	1.61 393	0.25 246	0.21 304	0.65 357	0.45 356	0.63 350	0.69 352	0.51 331	0.54 300	0.71 362	0.60 354	1.00 369	0.77 354	0.15 311	0.15 332	0.13 282	0.15 318	0.21 338	0.20 338

psmorigin	0.50 346	0.25 298	3.03 407	0.24 209	0.19 282	0.38 276	0.22 201	0.50 239	0.44 241	0.64 355	0.68 340	0.71 362	0.51 342	0.85 346	0.45 306	0.14 300	0.17 344	0.13 282	0.14 310	0.16 297	0.21 345

edge stereo	0.39 315	0.22 284	0.81 328	0.27 297	0.22 319	0.37 269	0.24 243	0.56 304	0.54 315	0.53 342	0.60 320	0.71 362	0.50 339	0.78 331	0.40 289	0.16 323	0.14 318	0.19 342	0.14 310	0.16 297	0.17 307

AnyNet_C01	0.65 369	0.58 378	2.60 404	0.32 338	0.26 347	0.88 378	0.61 378	0.63 350	0.62 338	0.68 359	0.96 370	0.76 365	0.60 354	0.96 365	1.43 389	0.16 323	0.16 339	0.17 328	0.17 338	0.23 347	0.23 356

PVD	0.58 361	0.34 345	0.84 336	0.39 364	0.31 362	0.59 350	0.47 362	0.80 380	1.25 391	0.92 375	1.09 374	0.79 366	0.82 376	0.85 346	0.76 351	0.21 352	0.18 350	0.22 354	0.18 343	0.27 361	0.35 374

RainbowNet	0.72 375	0.89 393	1.02 364	0.82 392	0.63 388	0.78 372	0.52 370	0.81 382	0.93 380	0.60 350	0.79 356	0.80 367	0.60 354	0.80 337	0.57 330	0.78 396	0.55 397	0.78 394	0.49 386	0.76 394	0.58 390

EDNetEfficientorigin	7.51 416	0.52 376	140.47 438	0.25 246	0.17 245	0.42 298	0.29 290	0.47 214	1.03 382	1.28 391	1.02 372	0.83 368	0.84 378	0.75 319	0.99 367	0.10 207	0.09 252	0.12 263	0.10 216	0.21 338	0.22 350

MFN_U_SF_RVC	0.56 357	0.51 375	1.19 375	0.38 362	0.22 319	0.69 361	0.27 273	0.80 380	0.67 347	0.73 363	0.74 350	0.87 369	0.61 363	0.81 340	0.76 351	0.29 371	0.27 374	0.32 370	0.37 380	0.32 370	0.31 369

MADNet+	1.01 388	1.16 405	4.72 411	0.70 387	0.47 377	1.24 394	0.96 400	0.97 388	0.89 374	0.65 357	0.77 354	0.87 369	0.85 380	2.09 404	1.68 394	0.38 380	0.39 386	0.31 369	0.27 369	0.43 375	0.39 377

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 372	0.64 382	1.06 368	0.45 372	0.27 349	1.40 401	0.58 375	0.78 376	0.92 378	0.84 371	0.86 363	0.88 371	0.68 365	1.33 389	0.68 348	0.37 379	0.29 378	0.34 372	0.36 379	0.43 375	0.37 375

SAMSARA	0.56 357	0.39 359	0.80 326	0.60 383	0.46 376	1.00 384	1.23 410	0.67 363	0.68 350	0.71 362	0.54 300	0.89 372	0.57 351	0.81 340	0.62 341	0.19 348	0.22 365	0.18 335	0.18 343	0.27 361	0.25 361

SANet	0.53 355	0.28 319	0.96 356	0.26 274	0.15 206	0.69 361	0.44 354	0.67 363	1.34 392	0.67 358	0.98 371	0.94 373	0.71 368	0.89 353	0.76 351	0.14 300	0.12 304	0.12 263	0.11 249	0.17 312	0.16 299

SPS-STEREO	0.69 373	0.61 380	0.98 358	0.52 380	0.57 384	0.74 366	0.50 369	0.78 376	0.62 338	0.95 378	0.86 363	0.94 373	0.70 367	1.01 371	0.87 362	0.58 389	0.51 391	0.50 381	0.50 388	0.55 382	0.58 390
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	0.72 375	0.81 388	1.33 385	0.72 389	0.50 379	0.80 374	0.31 304	0.71 370	0.80 367	0.50 326	0.72 349	0.95 375	0.43 317	0.96 365	1.20 384	1.13 409	0.21 360	0.76 393	0.45 383	0.65 389	0.46 384

coex-ft	3.44 411	0.73 385	48.55 436	0.24 209	0.19 282	0.50 332	0.43 351	0.47 214	2.40 403	7.03 417	1.20 379	0.97 376	2.23 407	0.73 311	1.92 401	0.12 261	0.15 332	0.14 301	0.12 281	0.21 338	0.43 380

NVStereoNet_ROB	0.67 371	0.49 372	0.83 332	0.48 375	0.40 372	0.51 333	0.46 358	0.70 368	0.77 364	0.84 371	1.72 397	1.02 377	0.83 377	1.23 384	0.79 356	0.32 374	0.38 385	0.40 376	0.46 384	0.36 373	0.41 379
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	0.50 346	0.19 251	0.50 236	0.25 246	0.15 206	0.69 361	0.39 342	0.68 366	0.82 368	0.95 378	0.84 361	1.13 378	0.76 370	1.16 379	0.60 338	0.16 323	0.16 339	0.16 322	0.16 329	0.16 297	0.17 307
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 385	0.86 390	0.84 336	0.97 397	0.75 392	0.92 381	0.71 383	1.27 392	1.10 387	0.89 373	1.45 388	1.14 379	0.96 384	1.19 380	0.84 358	0.74 393	0.51 391	0.97 398	0.55 393	0.84 396	0.60 392

IMH-64	0.91 385	0.86 390	0.84 336	0.97 397	0.75 392	0.92 381	0.71 383	1.27 392	1.10 387	0.89 373	1.45 388	1.14 379	0.96 384	1.19 380	0.84 358	0.74 393	0.51 391	0.97 398	0.55 393	0.84 396	0.60 392

ELAS	0.74 379	0.36 351	0.85 339	0.36 355	0.33 364	1.36 399	0.77 390	0.93 387	0.92 378	1.41 397	1.53 393	1.16 381	1.17 391	0.95 364	1.03 369	0.26 360	0.25 372	0.28 365	0.28 372	0.31 368	0.30 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE		1.06 401		0.71 388	0.76 395							1.17 382				24.23 436	4.70 419	17.35 431	17.61 430	0.49 378

ELAS_RVC	0.74 379	0.36 351	1.00 360	0.37 360	0.33 364	0.88 378	0.93 399	0.83 383	1.08 386	1.35 393	1.33 385	1.24 383	1.33 398	1.06 374	0.95 365	0.27 365	0.25 372	0.29 366	0.27 369	0.30 367	0.30 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.00 387	1.17 406	1.70 394	0.91 395	0.41 373	1.19 392	0.92 398	1.10 389	1.14 389	1.16 389	1.14 377	1.25 384	0.88 381	1.75 400	1.04 370	0.87 400	0.50 389	0.87 396	0.53 391	0.96 403	0.52 386

WCMA_ROB	0.51 350	0.21 272	0.65 294	0.25 246	0.21 304	0.58 349	0.32 309	0.54 280	0.55 321	0.95 378	1.40 386	1.28 385	0.81 375	0.73 311	0.62 341	0.18 343	0.15 332	0.15 313	0.15 318	0.19 327	0.19 328

SGM+DAISY	0.87 383	0.66 384	1.30 384	0.51 378	0.60 385	1.03 385	0.84 396	0.76 374	0.73 360	1.39 395	1.51 392	1.31 386	1.22 393	1.11 375	1.08 371	0.57 388	0.53 394	0.51 383	0.51 389	0.54 381	0.61 395

ACVNet_1	0.72 375	0.81 388	1.37 387	0.72 389	0.53 382	0.77 369	0.42 349	0.85 386	0.90 376	0.74 366	0.75 351	1.32 387	0.72 369	1.02 372	0.55 329	0.54 385	0.31 381	0.71 391	0.35 376	0.64 388	0.45 381

IMH	1.05 390	0.95 397	1.00 360	1.01 399	0.78 396	1.11 387	0.68 382	1.38 395	1.43 395	1.00 381	1.72 397	1.43 388	1.14 388	1.73 399	0.89 363	1.09 406	0.55 397	0.99 400	0.57 395	0.87 398	0.62 397

WAO-7	1.01 388	0.89 393	0.93 352	0.83 394	0.66 389	1.18 390	0.81 394	1.40 396	1.57 397	1.11 387	1.76 399	1.45 389	1.19 392	1.50 393	1.14 377	0.61 390	0.62 404	0.70 390	0.68 399	0.66 391	0.60 392

ACVNet_2	0.89 384	0.87 392	1.25 379	0.82 392	0.62 387	0.97 383	0.62 379	1.14 391	1.42 394	1.00 381	1.40 386	1.47 390	0.84 378	1.11 375	0.66 347	0.61 390	0.43 388	0.78 394	0.49 386	0.75 393	0.52 386

WAO-6	1.07 391	0.93 396	0.92 350	0.96 396	0.78 396	1.28 396	0.75 387	1.34 394	2.00 401	1.02 383	1.54 394	1.59 391	1.22 393	1.31 388	1.14 377	0.78 396	0.55 397	1.02 402	0.75 403	0.83 395	0.69 398

MeshStereo	0.58 361	0.27 316	0.67 298	0.22 130	0.17 245	0.66 359	0.37 331	0.78 376	0.61 336	1.47 404	1.30 383	1.65 392	0.79 372	1.12 377	0.59 336	0.17 333	0.17 344	0.17 328	0.14 310	0.17 312	0.14 283
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
JetBlue	1.14 393	0.76 386	2.36 399	0.59 382	0.75 392	3.04 412	1.78 412	1.11 390	0.90 376	0.94 376	1.10 375	1.66 393	1.28 397	2.09 404	1.72 396	0.43 382	0.36 384	0.38 374	0.38 382	0.58 384	0.56 388

FCDSN-DC	0.63 367	0.31 337	0.61 278	0.36 355	0.30 360	0.65 357	0.37 331	0.66 358	0.68 350	1.14 388	1.54 394	1.71 394	1.26 395	0.92 358	0.64 345	0.24 358	0.22 365	0.27 360	0.26 367	0.27 361	0.27 365
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.60 365	0.33 344	0.61 278	0.30 325	0.25 342	0.86 377	0.35 324	0.55 290	0.67 347	1.10 386	1.49 391	1.76 395	0.97 386	0.88 352	0.49 318	0.23 355	0.21 360	0.27 360	0.27 369	0.25 351	0.24 360

LVE	1.13 392	1.02 398	1.28 382	1.01 399	0.80 399	1.29 397	0.81 394	1.47 399	1.96 399	1.07 385	1.90 400	1.90 396	1.01 387	1.48 392	0.91 364	0.93 403	0.61 403	0.94 397	0.69 400	0.87 398	0.75 403

FC-DCNN	0.70 374	0.30 332	0.69 303	0.32 338	0.27 349	0.81 375	0.39 342	0.79 379	0.82 368	1.41 397	1.58 396	1.98 397	1.26 395	1.02 372	0.77 354	0.24 358	0.22 365	0.27 360	0.26 367	0.26 358	0.26 362

LE_ROB	1.76 404	0.20 259	2.68 405	0.48 375	0.52 381	0.78 372	0.96 400	0.84 384	6.61 416	7.40 418	2.08 404	2.08 398	4.83 412	1.27 387	3.79 412	0.10 207	0.08 224	0.12 263	0.11 249	0.11 226	0.10 207

WAO-8	1.46 399	1.10 403	1.09 369	1.10 402	0.84 400	2.06 405	0.75 387	1.84 405	3.83 409	1.44 401	2.21 405	2.15 399	1.43 400	3.17 410	1.19 382	0.91 401	0.65 406	1.09 403	0.79 404	0.90 400	0.71 399

Venus	1.46 399	1.10 403	1.09 369	1.10 402	0.84 400	2.06 405	0.75 387	1.84 405	3.83 409	1.44 401	2.21 405	2.15 399	1.43 400	3.17 410	1.19 382	0.91 401	0.65 406	1.09 403	0.79 404	0.90 400	0.71 399

Dean	1.17 394	1.04 400	1.49 389	1.03 401	0.78 396	1.20 393	0.77 390	1.48 400	1.96 399	1.28 391	1.99 402	2.15 399	1.14 388	1.25 385	1.00 368	0.81 398	0.60 401	1.01 401	0.69 400	0.92 402	0.74 402

JetRed	2.30 409	2.64 416	6.12 412	1.12 405	1.38 411	5.85 415	3.29 414	1.99 408	1.67 398	1.98 406	1.95 401	2.16 402	1.60 403	2.48 408	4.10 413	1.05 404	1.60 413	1.09 403	1.01 410	1.67 413	1.28 411

MADNet++	2.26 408	1.80 414	2.06 396	2.13 416	1.97 414	2.61 411	1.79 413	2.38 411	2.16 402	2.75 410	2.65 408	2.38 403	2.43 409	3.17 410	3.21 409	2.17 413	1.95 414	1.94 414	1.63 413	2.06 414	2.01 415

notaker	1.45 398	1.34 409	1.48 388	1.40 409	1.07 406	1.18 390	0.85 397	1.48 400	1.40 393	1.51 405	3.46 410	2.40 404	1.81 404	1.76 401	1.45 392	1.11 407	0.69 409	1.38 410	0.87 406	1.31 409	0.97 407

pmcnn	0.50 346	0.20 259	0.78 318	0.24 209	0.26 347	0.39 283	0.30 300	0.51 252	0.50 298	0.54 344	1.23 381	2.52 405	0.37 290	0.77 330	0.95 365	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 190	0.08 111

UNDER WATER-64	1.55 401	1.19 407	2.52 402	1.31 407	0.95 404	2.12 407	1.21 409	1.45 398	3.19 405	1.43 400	1.32 384	2.64 406	2.04 406	1.63 396	1.83 398	1.11 407	0.67 408	1.28 408	0.92 407	1.19 405	1.02 408

TorneroNet-64	1.43 397	1.03 399	1.20 376	1.10 402	0.86 402	2.26 409	0.73 386	1.84 405	3.84 411	1.25 390	2.25 407	2.69 407	1.42 399	1.76 401	1.43 389	0.76 395	0.50 389	1.09 403	0.66 398	1.23 407	0.76 404

UNDER WATER	1.59 402	1.22 408	2.36 399	1.38 408	1.03 405	1.67 404	1.10 406	1.54 403	3.63 407	1.44 401	1.47 390	2.85 408	2.25 408	1.67 397	1.94 402	1.06 405	0.62 404	1.31 409	0.93 408	1.21 406	1.02 408

KSHMR	1.89 406	1.36 410	1.60 391	1.47 411	1.22 409	1.38 400	1.06 404	1.79 404	5.97 415	1.42 399	5.65 416	2.98 409	1.14 388	2.23 407	1.20 384	1.27 410	1.12 411	1.46 412	1.10 411	1.32 411	1.15 410

ktn	1.77 405	1.36 410	1.22 377	1.43 410	1.14 407	1.52 402	1.08 405	1.51 402	3.96 412	2.77 411	4.69 412	3.35 410	1.46 402	1.69 398	1.25 386	1.43 411	0.77 410	1.45 411	0.99 409	1.32 411	0.96 406

MANE	1.41 396	0.36 351	0.74 316	0.43 369	0.41 373	2.16 408	0.80 392	2.39 412	3.38 406	2.22 407	3.06 409	3.54 411	2.73 411	2.15 406	1.94 402	0.28 369	0.27 374	0.30 368	0.46 384	0.28 365	0.34 373

TorneroNet	2.22 407	1.08 402	1.24 378	1.14 406	0.90 403	5.58 414	0.80 392	2.12 410	8.69 418	2.58 409	5.42 414	3.88 412	1.97 405	1.78 403	1.87 399	0.86 399	0.54 396	1.15 407	0.74 402	1.23 407	0.85 405

tt	4.71 413	0.10 24	3.94 408	2.06 415	1.53 412	10.14 420	16.88 420	9.27 421	4.98 413	1.39 395	1.02 372	4.68 413	4.90 413	3.35 413	5.86 416	5.76 420	9.15 426	2.24 415	2.53 416	3.10 416	1.32 412

DPSimNet_ROB	4.34 412	4.23 417	6.89 414	3.67 417	3.68 415	4.75 413	5.21 416	2.67 413	3.68 408	5.82 415	3.95 411	5.57 414	6.72 416	3.46 414	4.48 414	4.05 418	2.88 417	4.68 419	3.12 418	3.69 417	3.62 418

DGTPSM_ROB	8.34 417	5.10 418	10.37 423	5.31 420	10.18 420	8.33 416	23.60 425	6.06 417	13.41 424	4.90 412	10.87 422	5.65 415	10.44 419	6.17 416	12.59 420	3.74 416	7.55 421	3.69 417	7.26 422	4.14 418	7.46 420

DPSMNet_ROB	8.40 418	5.11 419	10.49 424	5.58 421	10.25 421	8.34 417	23.62 426	6.07 418	13.45 425	4.93 413	10.88 423	5.66 416	10.44 419	6.24 417	12.64 421	3.98 417	7.61 422	3.76 418	7.30 423	4.20 419	7.51 421

HanzoNet	2.97 410	1.69 412	2.29 398	1.74 412	1.33 410	1.53 403	1.03 403	1.99 408	2.64 404	5.51 414	5.16 413	5.90 417	6.82 417	4.32 415	3.29 410	3.16 415	2.02 416	1.92 413	2.87 417	2.24 415	1.89 414

SGM-ForestM	1.36 395	0.28 319	0.79 324	0.26 274	0.16 229	2.26 409	1.00 402	1.42 397	1.46 396	2.38 408	2.05 403	5.95 418	2.66 410	2.95 409	2.46 407	0.17 333	0.18 350	0.18 335	0.18 343	0.15 289	0.18 321

ASD4	7.23 415	6.65 420	7.69 415	5.24 419	5.62 417	11.85 421	20.36 421	7.57 419	7.14 417	6.55 416	5.47 415	5.99 419	5.78 414	7.22 418	9.24 419	4.85 419	4.44 418	6.40 423	5.19 419	6.53 420	4.89 419

LRCNet_RVC	10.90 420	14.34 429	9.35 416	15.35 425	8.04 419	1.08 386	0.34 321	8.78 420	0.70 354	12.63 426	16.05 426	9.85 420	6.54 415	8.57 420	6.34 417	20.27 434	5.40 420	23.70 433	21.88 432	14.87 427	13.83 428

Anonymous_1	16.62 428	9.35 421	9.84 417	10.66 422	14.64 424	18.66 427	27.12 427	12.64 425	13.51 426	10.76 425	10.30 421	10.13 421	10.60 421	11.06 425	12.74 422	15.87 433	7.74 423	16.92 430	43.48 435	58.66 438	7.68 422

xxxxx1	15.27 424	9.54 422	10.31 418	20.13 428	18.88 427	17.08 423	23.03 422	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 418	10.74 422	10.61 422	10.72 422	13.89 425	7.97 424	9.20 427	31.85 436	44.72 436	12.84 424	13.69 425

tt_ll	15.27 424	9.54 422	10.31 418	20.13 428	18.88 427	17.08 423	23.03 422	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 418	10.74 422	10.61 422	10.72 422	13.89 425	7.97 424	9.20 427	31.85 436	44.72 436	12.84 424	13.69 425

ff	15.27 424	9.54 422	10.31 418	20.13 428	18.88 427	17.08 423	23.03 422	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 418	10.74 422	10.61 422	10.72 422	13.89 425	7.97 424	9.20 427	31.85 436	44.72 436	12.84 424	13.69 425

DPSM_ROB	11.49 421	9.87 425	10.35 421	11.13 423	11.31 422	19.11 428	27.51 428	13.37 426	14.21 427	10.31 423	11.06 424	10.96 425	11.27 425	11.96 426	13.59 423	6.78 422	8.19 424	6.03 420	7.09 420	7.93 421	7.73 423

DPSM	11.49 421	9.87 425	10.35 421	11.13 423	11.31 422	19.11 428	27.51 428	13.37 426	14.21 427	10.31 423	11.06 424	10.96 425	11.27 425	11.96 426	13.59 423	6.78 422	8.19 424	6.03 420	7.09 420	7.93 421	7.73 423

BEATNet-Init1	4.73 414	2.61 415	13.29 425	0.58 381	0.53 382	10.12 419	3.33 415	4.83 415	5.01 414	8.75 419	8.51 417	14.08 427	7.60 418	7.70 419	5.34 415	0.28 369	0.28 377	0.34 372	0.37 380	0.57 383	0.45 381

HaxPig	17.72 429	20.22 436	19.73 426	16.53 426	16.51 425	9.27 418	9.33 417	14.34 428	13.27 423	18.65 427	18.70 427	17.35 428	16.77 428	17.04 428	16.45 428	22.05 435	20.89 436	22.27 432	21.53 431	21.29 434	22.13 435

PML	16.10 427	12.82 428	6.78 413	5.23 418	7.76 418	33.92 431	66.56 437	5.30 416	10.28 419	26.12 436	68.59 437	20.51 429	13.49 427	10.06 421	6.78 418	5.96 421	2.00 415	6.04 422	2.18 415	8.96 423	2.60 417

MEDIAN_ROB	21.21 430	24.62 437	23.47 434	19.58 427	19.65 430	13.22 422	10.96 418	17.88 429	17.00 429	22.14 435	22.02 430	20.86 430	20.36 429	21.06 429	19.71 430	25.63 437	24.13 437	26.21 434	25.20 433	25.17 435	25.38 436

MyStereo03	23.12 432	19.90 431	20.85 429	22.49 432	22.71 431	38.42 433	55.53 434	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 432	22.03 431	22.69 431	23.90 430	27.38 435	13.62 429	16.50 433	12.15 425	14.28 426	15.95 428	15.53 429

MyStereo02	23.12 432	19.90 431	20.85 429	22.49 432	22.71 431	38.42 433	55.53 434	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 432	22.03 431	22.69 431	23.90 430	27.38 435	13.62 429	16.50 433	12.15 425	14.28 426	15.95 428	15.53 429

MyStereo	23.12 432	19.90 431	20.85 429	22.49 432	22.71 431	38.42 433	55.53 434	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 432	22.03 431	22.69 431	23.90 430	27.38 435	13.62 429	16.50 433	12.15 425	14.28 426	15.95 428	15.53 429

CasAABBNet	23.10 431	19.86 430	20.64 428	22.47 431	22.73 434	38.41 432	55.50 433	26.89 434	28.70 432	20.61 429	22.15 431	22.08 434	22.75 434	23.99 433	27.36 433	13.59 427	16.48 431	12.14 424	14.27 425	15.95 428	15.53 429

Selective-RAFT-Error	23.16 435	19.93 434	20.87 432	22.54 435	22.81 435	38.52 437	55.47 432	27.01 436	28.83 436	20.66 430	22.25 432	22.09 435	22.80 436	24.09 434	27.36 433	13.61 428	16.48 431	12.15 425	14.28 426	15.99 432	15.57 433

LSM0	24.24 436	19.98 435	22.32 433	24.22 436	40.14 438	38.48 436	55.20 431	26.95 435	28.57 431	20.49 428	21.83 429	22.26 436	22.75 434	24.22 435	27.30 432	13.66 432	16.32 430	12.19 429	14.15 424	16.10 433	17.66 434

AVERAGE_ROB	25.43 437	29.06 438	27.24 435	24.63 437	24.20 437	17.73 426	12.61 419	22.29 430	21.39 430	26.79 437	26.16 436	25.20 437	24.64 437	25.07 436	23.53 431	29.96 438	28.40 438	30.60 435	29.58 434	29.72 436	29.84 437

SPstereo	14.25 423	1.73 413	2.83 406	1.84 413	1.57 413	23.16 430	43.27 430	35.72 437	29.56 437	20.86 434	20.62 428	26.34 438	21.82 430	25.23 437	19.62 429	1.56 412	1.42 412	2.96 416	2.17 414	1.31 409	1.33 413

test_example2	101.33 438	108.28 439	68.15 437	98.43 438	106.93 439	89.75 438	102.43 438	36.80 438	97.65 438	129.04 438	130.15 438	65.26 439	66.62 438	92.11 438	80.24 438	144.10 439	199.48 439	81.81 439	103.01 439	125.01 439	101.27 438

Low-res two-view benchmark