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

LoS_RVC	0.14 1	0.11 27	0.32 8	0.18 8	0.16 186	0.20 48	0.18 90	0.21 2	0.18 1	0.14 5	0.20 29	0.12 3	0.17 76	0.17 8	0.14 24	0.06 1	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.14 205

CES	0.14 1	0.08 2	0.24 1	0.17 4	0.23 307	0.18 13	0.15 25	0.24 7	0.20 5	0.14 5	0.18 21	0.14 21	0.10 3	0.19 21	0.12 1	0.07 13	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.08 64	0.20 265

CREStereo	0.14 1	0.09 3	0.27 2	0.14 1	0.08 2	0.22 86	0.15 25	0.26 10	0.26 48	0.16 11	0.21 41	0.14 21	0.13 30	0.19 21	0.14 24	0.09 141	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4
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
StereoIM	0.15 4	0.17 166	0.39 26	0.19 13	0.15 157	0.16 5	0.13 2	0.26 10	0.22 12	0.13 1	0.15 15	0.14 21	0.11 9	0.17 8	0.17 58	0.08 87	0.07 92	0.08 59	0.06 22	0.07 30	0.06 4

MIF-Stereo	0.15 4	0.12 57	0.45 55	0.21 53	0.14 107	0.17 9	0.13 2	0.20 1	0.19 3	0.16 11	0.20 29	0.10 1	0.11 9	0.18 12	0.17 58	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.08 64	0.07 11

CASnet	0.15 4	0.13 73	0.30 4	0.22 85	0.08 2	0.15 4	0.14 12	0.28 17	0.26 48	0.23 54	0.20 29	0.15 27	0.11 9	0.18 12	0.13 7	0.07 13	0.05 3	0.11 226	0.09 163	0.08 64	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.15 4	0.09 3	0.34 12	0.17 4	0.09 5	0.22 86	0.14 12	0.27 13	0.27 57	0.15 9	0.18 21	0.19 52	0.14 40	0.23 39	0.14 24	0.08 87	0.06 34	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.06 4

Selective-IGEV	0.15 4	0.10 11	0.34 12	0.32 318	0.19 253	0.16 5	0.14 12	0.29 28	0.20 5	0.13 1	0.14 14	0.13 11	0.08 1	0.23 39	0.14 24	0.06 1	0.13 242	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.11 127

GLC_STEREO	0.15 4	0.11 27	0.31 6	0.22 85	0.09 5	0.17 9	0.15 25	0.24 7	0.28 65	0.17 15	0.20 29	0.17 38	0.11 9	0.24 45	0.17 58	0.07 13	0.09 167	0.09 118	0.08 103	0.07 30	0.07 11

CroCo-Stereo	0.15 4	0.16 143	0.34 12	0.25 196	0.12 48	0.11 1	0.18 90	0.35 80	0.24 24	0.13 1	0.13 5	0.18 46	0.12 15	0.15 1	0.13 7	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.06 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
CAS	0.16 11	0.07 1	0.29 3	0.42 363	0.17 211	0.20 48	0.18 90	0.23 3	0.20 5	0.15 9	0.19 24	0.11 2	0.10 3	0.15 1	0.14 24	0.31 368	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 2	0.16 226

ProNet	0.16 11	0.13 73	0.36 18	0.21 53	0.15 157	0.20 48	0.19 122	0.29 28	0.23 15	0.14 5	0.13 5	0.13 11	0.12 15	0.25 53	0.13 7	0.06 1	0.09 167	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.22 282

CroCo-Stereo Lap2	0.16 11	0.18 183	0.39 26	0.26 228	0.18 230	0.11 1	0.19 122	0.30 37	0.22 12	0.13 1	0.16 16	0.15 27	0.11 9	0.17 8	0.15 37	0.07 13	0.07 92	0.08 59	0.06 22	0.08 64	0.07 11

CREStereo++_RVC	0.16 11	0.09 3	0.42 40	0.17 4	0.11 25	0.18 13	0.13 2	0.23 3	0.31 99	0.21 31	0.31 105	0.13 11	0.11 9	0.17 8	0.16 46	0.07 13	0.04 1	0.06 1	0.15 315	0.06 2	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
TANstereo	0.16 11	0.11 27	0.43 45	0.16 3	0.08 2	0.25 129	0.14 12	0.23 3	0.29 78	0.25 71	0.30 95	0.16 31	0.12 15	0.18 12	0.13 7	0.08 87	0.07 92	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.08 37

XX-TBD	0.16 11	0.21 209	0.43 45	0.22 85	0.10 17	0.23 102	0.15 25	0.23 3	0.28 65	0.22 47	0.26 65	0.14 21	0.12 15	0.16 3	0.14 24	0.08 87	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.06 4

PMTNet	0.16 11	0.09 3	0.31 6	0.15 2	0.09 5	0.23 102	0.15 25	0.26 10	0.24 24	0.17 15	0.21 41	0.16 31	0.14 40	0.23 39	0.14 24	0.29 364	0.05 3	0.06 1	0.04 1	0.07 30	0.07 11

RCA-Stereo	0.17 18	0.10 11	0.33 10	0.20 34	0.11 25	0.19 22	0.17 53	0.39 122	0.36 148	0.21 31	0.25 58	0.17 38	0.17 76	0.18 12	0.15 37	0.07 13	0.14 251	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.08 37

iRaftStereo_RVC	0.17 18	0.16 143	0.35 16	0.21 53	0.11 25	0.20 48	0.17 53	0.34 71	0.25 42	0.20 27	0.25 58	0.19 52	0.12 15	0.21 24	0.16 46	0.07 13	0.12 228	0.10 180	0.09 163	0.09 131	0.14 205

Gwc-CoAtRS	0.17 18	0.10 11	0.41 32	0.20 34	0.12 48	0.20 48	0.15 25	0.34 71	0.29 78	0.23 54	0.23 49	0.27 130	0.15 49	0.21 24	0.14 24	0.07 13	0.06 34	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.07 11

MyStereo07	0.18 21	0.15 123	0.44 52	0.22 85	0.16 186	0.25 129	0.22 194	0.31 51	0.26 48	0.22 47	0.13 5	0.12 3	0.13 30	0.33 146	0.14 24	0.07 13	0.13 242	0.09 118	0.09 163	0.09 131	0.11 127

ff7	0.18 21	0.13 73	0.41 32	0.21 53	0.15 157	0.21 64	0.17 53	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 79	0.13 7	0.07 13	0.25 344	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 348

ffff	0.18 21	0.13 73	0.41 32	0.21 53	0.15 157	0.21 64	0.17 53	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 79	0.13 7	0.07 13	0.25 344	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 348

11t	0.18 21	0.13 73	0.41 32	0.21 53	0.15 157	0.21 64	0.17 53	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 79	0.13 7	0.07 13	0.25 344	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 348

test croco	0.18 21	0.16 143	0.59 210	0.21 53	0.13 80	0.16 5	0.17 53	0.29 28	0.23 15	0.16 11	0.26 65	0.13 11	0.17 76	0.27 79	0.17 58	0.09 141	0.06 34	0.10 180	0.07 44	0.10 177	0.07 11

MIF-Stereo (partial)	0.18 21	0.13 73	0.50 119	0.22 85	0.15 157	0.16 5	0.13 2	0.29 28	0.26 48	0.17 15	0.26 65	0.16 31	0.17 76	0.25 53	0.18 77	0.09 141	0.06 34	0.10 180	0.08 103	0.09 131	0.08 37

Any-RAFT	0.18 21	0.09 3	0.33 10	0.19 13	0.10 17	0.29 179	0.16 40	0.44 173	0.32 107	0.25 71	0.27 74	0.29 154	0.16 61	0.23 39	0.13 7	0.08 87	0.07 92	0.06 1	0.05 8	0.07 30	0.07 11

knoymous	0.18 21	0.10 11	0.35 16	0.17 4	0.11 25	0.21 64	0.17 53	0.33 67	0.24 24	0.24 60	0.28 78	0.27 130	0.16 61	0.24 45	0.17 58	0.09 141	0.06 34	0.09 118	0.06 22	0.09 131	0.10 98

MC-Stereo	0.18 21	0.10 11	0.36 18	0.28 284	0.14 107	0.18 13	0.15 25	0.24 7	0.20 5	0.21 31	0.24 54	0.16 31	0.13 30	0.25 53	0.14 24	0.07 13	0.17 299	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.30 334

ccc-4	0.18 21	0.13 73	0.41 32	0.21 53	0.15 157	0.21 64	0.17 53	0.28 17	0.23 15	0.21 31	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.27 79	0.13 7	0.07 13	0.25 344	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 348

test-3	0.18 21	0.10 11	0.48 84	0.23 128	0.14 107	0.18 13	0.16 40	0.32 55	0.29 78	0.26 76	0.17 17	0.22 72	0.13 30	0.26 70	0.19 98	0.06 1	0.14 251	0.08 59	0.08 103	0.06 2	0.10 98

test_1	0.18 21	0.10 11	0.48 84	0.23 128	0.14 107	0.18 13	0.16 40	0.32 55	0.29 78	0.26 76	0.17 17	0.22 72	0.13 30	0.26 70	0.19 98	0.06 1	0.14 251	0.08 59	0.08 103	0.06 2	0.10 98

cross-raft	0.18 21	0.12 57	0.40 30	0.27 260	0.16 186	0.20 48	0.24 239	0.34 71	0.24 24	0.23 54	0.28 78	0.29 154	0.15 49	0.19 21	0.16 46	0.06 1	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.07 11

s12784h	0.18 21	0.09 3	0.38 24	0.18 8	0.07 1	0.33 226	0.19 122	0.39 122	0.34 128	0.24 60	0.25 58	0.18 46	0.18 102	0.25 53	0.17 58	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.05 1

CFNet-RSSM	0.18 21	0.10 11	0.45 55	0.20 34	0.12 48	0.20 48	0.16 40	0.40 131	0.31 99	0.23 54	0.21 41	0.26 126	0.15 49	0.21 24	0.14 24	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.06 4

MSKI-zero shot	0.19 36	0.10 11	0.47 72	0.30 303	0.14 107	0.21 64	0.14 12	0.33 67	0.22 12	0.24 60	0.25 58	0.22 72	0.10 3	0.32 137	0.14 24	0.07 13	0.30 369	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.09 57

RAFT-Test	0.19 36	0.11 27	0.41 32	0.26 228	0.21 283	0.26 142	0.17 53	0.37 97	0.26 48	0.24 60	0.29 84	0.32 183	0.14 40	0.22 35	0.15 37	0.07 13	0.08 138	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.07 11

EGLCR-Stereo	0.19 36	0.09 3	0.34 12	0.29 297	0.17 211	0.28 162	0.16 40	0.30 37	0.23 15	0.22 47	0.11 1	0.16 31	0.09 2	0.28 97	0.15 37	0.07 13	0.25 344	0.07 13	0.07 44	0.06 2	0.37 356

Selective-RAFT	0.19 36	0.14 107	0.37 23	0.24 165	0.11 25	0.30 190	0.15 25	0.35 80	0.34 128	0.17 15	0.17 17	0.22 72	0.18 102	0.29 114	0.18 77	0.07 13	0.16 281	0.07 13	0.07 44	0.08 64	0.08 37

test_4	0.19 36	0.16 143	0.39 26	0.24 165	0.13 80	0.19 22	0.21 172	0.27 13	0.24 24	0.24 60	0.47 261	0.22 72	0.13 30	0.27 79	0.18 77	0.06 1	0.06 34	0.09 118	0.09 163	0.07 30	0.06 4

Patchmatch Stereo++	0.19 36	0.13 73	0.51 131	0.22 85	0.11 25	0.19 22	0.14 12	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 84	0.25 111	0.18 102	0.27 79	0.18 77	0.09 141	0.06 34	0.10 180	0.08 103	0.10 177	0.09 57
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.19 36	0.13 73	0.51 131	0.22 85	0.11 25	0.19 22	0.15 25	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 84	0.25 111	0.18 102	0.25 53	0.17 58	0.09 141	0.06 34	0.10 180	0.08 103	0.10 177	0.09 57

ROB_FTStereo_v2	0.19 36	0.13 73	0.51 131	0.22 85	0.11 25	0.19 22	0.15 25	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 84	0.25 111	0.18 102	0.25 53	0.18 77	0.09 141	0.06 34	0.10 180	0.08 103	0.10 177	0.09 57

ROB_FTStereo	0.19 36	0.13 73	0.51 131	0.22 85	0.11 25	0.19 22	0.13 2	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 84	0.25 111	0.18 102	0.25 53	0.17 58	0.09 141	0.06 34	0.10 180	0.08 103	0.10 177	0.09 57

HUI-Stereo	0.19 36	0.13 73	0.52 147	0.22 85	0.11 25	0.19 22	0.14 12	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 84	0.25 111	0.18 102	0.23 39	0.17 58	0.09 141	0.06 34	0.10 180	0.08 103	0.10 177	0.09 57

DeepStereo_RVC	0.19 36	0.12 57	0.47 72	0.22 85	0.11 25	0.19 22	0.16 40	0.29 28	0.24 24	0.28 91	0.27 74	0.23 85	0.28 211	0.24 45	0.19 98	0.08 87	0.06 34	0.09 118	0.07 44	0.09 131	0.10 98

iGMRVC	0.19 36	0.13 73	0.51 131	0.22 85	0.11 25	0.19 22	0.15 25	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 84	0.25 111	0.18 102	0.27 79	0.18 77	0.09 141	0.06 34	0.10 180	0.08 103	0.10 177	0.09 57

iRAFT	0.19 36	0.13 73	0.51 131	0.22 85	0.11 25	0.19 22	0.14 12	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 84	0.25 111	0.18 102	0.27 79	0.18 77	0.09 141	0.06 34	0.10 180	0.08 103	0.10 177	0.09 57

AnonymousM	0.19 36	0.20 203	0.30 4	0.18 8	0.10 17	0.19 22	0.17 53	0.32 55	0.27 57	0.27 85	0.21 41	0.18 46	0.14 40	0.21 24	0.16 46	0.09 141	0.08 138	0.38 371	0.15 315	0.06 2	0.08 37

CRE-IMP	0.19 36	0.13 73	0.51 131	0.23 128	0.11 25	0.24 120	0.17 53	0.31 51	0.24 24	0.27 85	0.26 65	0.24 100	0.17 76	0.24 45	0.19 98	0.09 141	0.05 3	0.10 180	0.07 44	0.10 177	0.10 98

RAFT-IKP	0.19 36	0.13 73	0.51 131	0.22 85	0.11 25	0.18 13	0.15 25	0.30 37	0.24 24	0.28 91	0.29 84	0.25 111	0.18 102	0.26 70	0.18 77	0.09 141	0.06 34	0.10 180	0.08 103	0.10 177	0.09 57

raftrobust	0.19 36	0.19 191	0.42 40	0.23 128	0.24 318	0.19 22	0.13 2	0.33 67	0.28 65	0.26 76	0.20 29	0.19 52	0.17 76	0.23 39	0.17 58	0.08 87	0.10 192	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.09 57

sCroCo_RVC	0.19 36	0.15 123	0.60 217	0.27 260	0.18 230	0.23 102	0.16 40	0.28 17	0.24 24	0.14 5	0.22 47	0.17 38	0.14 40	0.22 35	0.16 46	0.11 227	0.11 212	0.09 118	0.09 163	0.09 131	0.10 98

R-Stereo Train	0.19 36	0.10 11	0.49 101	0.22 85	0.12 48	0.23 102	0.18 90	0.43 155	0.20 5	0.31 149	0.45 242	0.20 59	0.14 40	0.18 12	0.18 77	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.07 11

RAFT-Stereo	0.19 36	0.10 11	0.49 101	0.22 85	0.12 48	0.23 102	0.18 90	0.43 155	0.20 5	0.31 149	0.45 242	0.20 59	0.14 40	0.18 12	0.18 77	0.08 87	0.06 34	0.07 13	0.06 22	0.06 2	0.07 11
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEVStereo-DCA	0.20 56	0.17 166	0.41 32	0.22 85	0.15 157	0.20 48	0.17 53	0.28 17	0.23 15	0.19 23	0.12 2	0.14 21	0.12 15	0.38 180	0.31 223	0.07 13	0.16 281	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.36 348

MIM_Stereo	0.20 56	0.17 166	0.55 173	0.20 34	0.21 283	0.17 9	0.14 12	0.37 97	0.27 57	0.28 91	0.35 143	0.23 85	0.13 30	0.28 97	0.16 46	0.06 1	0.08 138	0.09 118	0.08 103	0.08 64	0.15 216

AEACV	0.20 56	0.09 3	0.32 8	0.39 353	0.34 354	0.21 64	0.16 40	0.30 37	0.18 1	0.17 15	0.17 17	0.13 11	0.16 61	0.27 79	0.13 7	0.07 13	0.29 368	0.07 13	0.09 163	0.07 30	0.37 356

4D-IteraStereo	0.20 56	0.21 209	0.62 226	0.21 53	0.14 107	0.19 22	0.17 53	0.29 28	0.28 65	0.24 60	0.20 29	0.20 59	0.10 3	0.22 35	0.18 77	0.07 13	0.07 92	0.10 180	0.08 103	0.08 64	0.33 342

anonymousdsp	0.20 56	0.13 73	0.49 101	0.28 284	0.20 270	0.21 64	0.17 53	0.29 28	0.24 24	0.22 47	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.32 137	0.13 7	0.07 13	0.26 350	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.48 375

DCANet-4	0.20 56	0.11 27	0.58 203	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 90	0.39 122	0.42 204	0.29 114	0.31 105	0.17 38	0.22 136	0.21 24	0.20 114	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 57

fff	0.20 56	0.15 123	0.57 190	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 90	0.38 106	0.46 241	0.29 114	0.31 105	0.18 46	0.28 211	0.21 24	0.20 114	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 57

DisPM	0.20 56	0.11 27	0.52 147	0.24 165	0.13 80	0.18 13	0.19 122	0.30 37	0.31 99	0.33 183	0.34 137	0.23 85	0.16 61	0.34 159	0.17 58	0.09 141	0.06 34	0.09 118	0.08 103	0.08 64	0.12 162

IGEV-Stereo	0.20 56	0.13 73	0.49 101	0.28 284	0.20 270	0.21 64	0.17 53	0.29 28	0.24 24	0.22 47	0.13 5	0.12 3	0.12 15	0.32 137	0.13 7	0.07 13	0.26 350	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.48 375
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.20 56	0.17 166	0.45 55	0.23 128	0.18 230	0.21 64	0.27 267	0.28 17	0.28 65	0.31 149	0.32 114	0.28 142	0.17 76	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 335	0.10 180	0.08 103	0.08 64	0.07 11

error version	0.20 56	0.17 166	0.45 55	0.23 128	0.18 230	0.21 64	0.27 267	0.28 17	0.28 65	0.31 149	0.32 114	0.28 142	0.17 76	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 335	0.10 180	0.08 103	0.08 64	0.07 11

test-v	0.20 56	0.17 166	0.45 55	0.23 128	0.18 230	0.21 64	0.27 267	0.28 17	0.28 65	0.31 149	0.32 114	0.28 142	0.17 76	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 335	0.10 180	0.08 103	0.08 64	0.07 11

test_3	0.20 56	0.12 57	0.49 101	0.26 228	0.14 107	0.22 86	0.25 252	0.34 71	0.33 120	0.25 71	0.18 21	0.23 85	0.13 30	0.25 53	0.20 114	0.06 1	0.14 251	0.09 118	0.10 207	0.07 30	0.10 98

NRIStereo	0.20 56	0.12 57	0.50 119	0.23 128	0.11 25	0.24 120	0.19 122	0.30 37	0.28 65	0.26 76	0.26 65	0.25 111	0.18 102	0.34 159	0.19 98	0.08 87	0.06 34	0.09 118	0.07 44	0.09 131	0.09 57

Pruner-Stereo	0.20 56	0.12 57	0.49 101	0.29 297	0.12 48	0.19 22	0.17 53	0.32 55	0.31 99	0.33 183	0.32 114	0.25 111	0.15 49	0.25 53	0.22 146	0.09 141	0.06 34	0.09 118	0.08 103	0.08 64	0.10 98

test-2	0.20 56	0.17 166	0.45 55	0.23 128	0.18 230	0.21 64	0.27 267	0.28 17	0.28 65	0.31 149	0.32 114	0.28 142	0.17 76	0.16 3	0.13 7	0.07 13	0.23 335	0.10 180	0.08 103	0.08 64	0.07 11

test-1	0.20 56	0.12 57	0.49 101	0.23 128	0.23 307	0.22 86	0.23 217	0.36 85	0.29 78	0.21 31	0.25 58	0.24 100	0.14 40	0.18 12	0.22 146	0.07 13	0.14 251	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.14 205

DCANet	0.20 56	0.15 123	0.57 190	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 90	0.37 97	0.41 192	0.30 134	0.31 105	0.19 52	0.23 145	0.21 24	0.20 114	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.10 98

csc	0.20 56	0.15 123	0.57 190	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 90	0.38 106	0.46 241	0.29 114	0.31 105	0.18 46	0.28 211	0.21 24	0.20 114	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 57

cscssc	0.20 56	0.15 123	0.57 190	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 90	0.38 106	0.46 241	0.29 114	0.31 105	0.18 46	0.28 211	0.21 24	0.20 114	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.06 2	0.09 57

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 56	0.23 236	0.49 101	0.21 53	0.16 186	0.19 22	0.17 53	0.35 80	0.32 107	0.26 76	0.33 129	0.20 59	0.17 76	0.21 24	0.17 58	0.06 1	0.10 192	0.07 13	0.07 44	0.07 30	0.11 127

AFF-stereo	0.20 56	0.24 246	0.49 101	0.22 85	0.11 25	0.18 13	0.18 90	0.35 80	0.29 78	0.25 71	0.36 156	0.25 111	0.17 76	0.25 53	0.17 58	0.06 1	0.09 167	0.08 59	0.08 103	0.08 64	0.11 127

DIP-Stereo	0.20 56	0.13 73	0.48 84	0.20 34	0.13 80	0.28 162	0.12 1	0.43 155	0.26 48	0.27 85	0.32 114	0.21 69	0.17 76	0.26 70	0.20 114	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.06 22	0.07 30	0.10 98
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AE-Stereo	0.21 79	0.12 57	0.50 119	0.25 196	0.15 157	0.24 120	0.18 90	0.40 131	0.34 128	0.19 23	0.26 65	0.21 69	0.13 30	0.22 35	0.16 46	0.07 13	0.26 350	0.09 118	0.10 207	0.07 30	0.31 337

ACVNet-DCA	0.21 79	0.16 143	0.50 119	0.27 260	0.13 80	0.31 208	0.19 122	0.43 155	0.32 107	0.21 31	0.20 29	0.13 11	0.17 76	0.28 97	0.12 1	0.08 87	0.28 357	0.08 59	0.06 22	0.09 131	0.23 289

11t1	0.21 79	0.12 57	0.45 55	0.20 34	0.15 157	0.27 148	0.17 53	0.37 97	0.28 65	0.27 85	0.25 58	0.24 100	0.23 145	0.28 97	0.25 178	0.09 141	0.19 310	0.07 13	0.07 44	0.09 131	0.23 289

LL-Strereo2	0.21 79	0.25 259	0.53 157	0.32 318	0.20 270	0.25 129	0.14 12	0.32 55	0.25 42	0.25 71	0.20 29	0.24 100	0.12 15	0.28 97	0.18 77	0.07 13	0.07 92	0.12 256	0.09 163	0.09 131	0.16 226

ADStereo(finetuned)	0.21 79	0.15 123	0.59 210	0.19 13	0.09 5	0.19 22	0.18 90	0.37 97	0.41 192	0.30 134	0.31 105	0.19 52	0.31 247	0.21 24	0.20 114	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.05 8	0.07 30	0.10 98

PFNet+	0.21 79	0.11 27	0.54 167	0.22 85	0.12 48	0.17 9	0.18 90	0.31 51	0.36 148	0.33 183	0.32 114	0.24 100	0.16 61	0.33 146	0.18 77	0.10 196	0.07 92	0.11 226	0.10 207	0.08 64	0.12 162

rafts_anoy	0.21 79	0.22 223	0.49 101	0.25 196	0.24 318	0.19 22	0.17 53	0.34 71	0.32 107	0.24 60	0.25 58	0.20 59	0.16 61	0.25 53	0.21 131	0.08 87	0.19 310	0.11 226	0.12 268	0.09 131	0.09 57

raft+_RVC	0.21 79	0.21 209	0.46 67	0.22 85	0.35 357	0.21 64	0.16 40	0.39 122	0.35 135	0.22 47	0.28 78	0.20 59	0.15 49	0.25 53	0.20 114	0.08 87	0.16 281	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.12 162

sAnonymous2	0.21 79	0.24 246	0.79 282	0.24 165	0.17 211	0.22 86	0.20 153	0.36 85	0.29 78	0.17 15	0.19 24	0.17 38	0.16 61	0.18 12	0.15 37	0.10 196	0.07 92	0.09 118	0.08 103	0.23 343	0.18 239

CroCo_RVC	0.21 79	0.24 246	0.79 282	0.24 165	0.17 211	0.22 86	0.20 153	0.36 85	0.29 78	0.17 15	0.19 24	0.17 38	0.16 61	0.18 12	0.15 37	0.10 196	0.07 92	0.09 118	0.08 103	0.23 343	0.18 239

RALAANet	0.21 79	0.24 246	0.53 157	0.23 128	0.14 107	0.22 86	0.13 2	0.38 106	0.30 92	0.29 114	0.26 65	0.25 111	0.15 49	0.28 97	0.20 114	0.08 87	0.08 138	0.09 118	0.08 103	0.10 177	0.07 11

Anonymous	0.21 79	0.15 123	0.63 231	0.27 260	0.20 270	0.26 142	0.27 267	0.34 71	0.27 57	0.18 22	0.19 24	0.15 27	0.19 119	0.25 53	0.19 98	0.10 196	0.09 167	0.09 118	0.09 163	0.15 281	0.13 182

GMStereo	0.21 79	0.30 291	0.57 190	0.21 53	0.12 48	0.24 120	0.18 90	0.30 37	0.41 192	0.26 76	0.24 54	0.17 38	0.16 61	0.25 53	0.19 98	0.10 196	0.07 92	0.08 59	0.08 103	0.11 217	0.09 57
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
1test111	0.22 92	0.16 143	0.50 119	0.27 260	0.13 80	0.31 208	0.19 122	0.43 155	0.32 107	0.21 31	0.20 29	0.13 11	0.17 76	0.36 170	0.28 200	0.08 87	0.28 357	0.08 59	0.06 22	0.09 131	0.23 289

cc1	0.22 92	0.16 143	0.50 119	0.27 260	0.13 80	0.31 208	0.19 122	0.39 122	0.48 260	0.21 31	0.20 29	0.13 11	0.17 76	0.28 97	0.12 1	0.08 87	0.28 357	0.08 59	0.06 22	0.08 64	0.37 356

rrr	0.22 92	0.17 166	0.79 282	0.22 85	0.15 157	0.20 48	0.18 90	0.40 131	0.27 57	0.19 23	0.12 2	0.14 21	0.12 15	0.38 180	0.31 223	0.07 13	0.16 281	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.28 328

tt1	0.22 92	0.16 143	0.49 101	0.26 228	0.15 157	0.31 208	0.19 122	0.38 106	0.46 241	0.21 31	0.19 24	0.13 11	0.16 61	0.28 97	0.12 1	0.08 87	0.28 357	0.08 59	0.06 22	0.08 64	0.37 356

HH	0.22 92	0.12 57	0.55 173	0.32 318	0.16 186	0.27 148	0.18 90	0.36 85	0.25 42	0.20 27	0.26 65	0.34 196	0.18 102	0.33 146	0.15 37	0.07 13	0.16 281	0.07 13	0.07 44	0.07 30	0.31 337

HanStereo	0.22 92	0.12 57	0.55 173	0.32 318	0.16 186	0.27 148	0.18 90	0.36 85	0.25 42	0.20 27	0.26 65	0.34 196	0.18 102	0.33 146	0.15 37	0.07 13	0.16 281	0.07 13	0.07 44	0.07 30	0.31 337

CASS	0.22 92	0.16 143	0.40 30	0.26 228	0.12 48	0.29 179	0.19 122	0.40 131	0.32 107	0.34 197	0.35 143	0.25 111	0.25 174	0.26 70	0.21 131	0.13 272	0.08 138	0.11 226	0.09 163	0.11 217	0.12 162
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 92	0.19 191	0.64 235	0.22 85	0.12 48	0.28 162	0.20 153	0.48 204	0.39 179	0.31 149	0.24 54	0.19 52	0.24 163	0.28 97	0.20 114	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.08 37

IPLGR	0.22 92	0.14 107	0.75 267	0.21 53	0.11 25	0.25 129	0.18 90	0.44 173	0.38 168	0.29 114	0.28 78	0.21 69	0.19 119	0.37 178	0.19 98	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.07 11

GANet-ADL	0.22 92	0.14 107	0.51 131	0.23 128	0.14 107	0.29 179	0.19 122	0.48 204	0.36 148	0.26 76	0.33 129	0.32 183	0.20 124	0.26 70	0.22 146	0.11 227	0.07 92	0.07 13	0.06 22	0.09 131	0.11 127

TRStereo	0.22 92	0.21 209	0.62 226	0.40 357	0.19 253	0.22 86	0.16 40	0.58 292	0.30 92	0.21 31	0.21 41	0.22 72	0.13 30	0.27 79	0.14 24	0.09 141	0.09 167	0.09 118	0.11 231	0.06 2	0.19 253

LCNet	0.22 92	0.12 57	0.42 40	0.26 228	0.12 48	0.23 102	0.19 122	0.36 85	0.28 65	0.28 91	0.35 143	0.26 126	0.30 234	0.35 166	0.17 58	0.07 13	0.05 3	0.09 118	0.10 207	0.13 254	0.22 282

NF-Stereo	0.22 92	0.11 27	0.52 147	0.25 196	0.12 48	0.21 64	0.18 90	0.40 131	0.35 135	0.28 91	0.30 95	0.22 72	0.17 76	0.52 223	0.21 131	0.09 141	0.06 34	0.09 118	0.08 103	0.08 64	0.13 182

OCTAStereo	0.22 92	0.11 27	0.52 147	0.25 196	0.12 48	0.21 64	0.18 90	0.40 131	0.35 135	0.28 91	0.30 95	0.22 72	0.17 76	0.51 217	0.21 131	0.09 141	0.06 34	0.09 118	0.08 103	0.08 64	0.13 182

PSM-softLoss	0.22 92	0.11 27	0.53 157	0.25 196	0.12 48	0.20 48	0.17 53	0.39 122	0.29 78	0.29 114	0.32 114	0.24 100	0.16 61	0.53 225	0.21 131	0.09 141	0.06 34	0.10 180	0.09 163	0.08 64	0.12 162

KMStereo	0.22 92	0.11 27	0.53 157	0.25 196	0.12 48	0.20 48	0.17 53	0.39 122	0.29 78	0.29 114	0.32 114	0.24 100	0.16 61	0.53 225	0.21 131	0.09 141	0.06 34	0.10 180	0.09 163	0.08 64	0.12 162

SST-Stereo	0.22 92	0.11 27	0.52 147	0.25 196	0.14 107	0.19 22	0.17 53	0.32 55	0.26 48	0.34 197	0.33 129	0.29 154	0.25 174	0.56 238	0.18 77	0.08 87	0.05 3	0.10 180	0.08 103	0.09 131	0.07 11

RAFT_R40	0.22 92	0.11 27	0.52 147	0.25 196	0.13 80	0.18 13	0.18 90	0.32 55	0.31 99	0.33 183	0.33 129	0.30 164	0.23 145	0.55 233	0.19 98	0.08 87	0.05 3	0.10 180	0.08 103	0.09 131	0.07 11

RE-Stereo	0.22 92	0.11 27	0.52 147	0.25 196	0.12 48	0.21 64	0.18 90	0.40 131	0.35 135	0.28 91	0.30 95	0.22 72	0.17 76	0.51 217	0.21 131	0.09 141	0.06 34	0.09 118	0.08 103	0.08 64	0.13 182

TVStereo	0.22 92	0.11 27	0.52 147	0.25 196	0.12 48	0.21 64	0.18 90	0.40 131	0.35 135	0.28 91	0.30 95	0.22 72	0.17 76	0.51 217	0.21 131	0.09 141	0.06 34	0.09 118	0.08 103	0.08 64	0.13 182

RAFT-345	0.22 92	0.11 27	0.55 173	0.22 85	0.12 48	0.20 48	0.16 40	0.27 13	0.28 65	0.27 85	0.65 330	0.20 59	0.17 76	0.55 233	0.22 146	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.07 11

GMM-Stereo	0.22 92	0.10 11	0.56 183	0.23 128	0.13 80	0.24 120	0.24 239	0.38 106	0.29 78	0.31 149	0.44 229	0.27 130	0.21 131	0.31 132	0.17 58	0.07 13	0.05 3	0.10 180	0.09 163	0.08 64	0.19 253

Prome-Stereo	0.22 92	0.10 11	0.43 45	0.24 165	0.13 80	0.23 102	0.23 217	0.37 97	0.27 57	0.33 183	0.58 307	0.24 100	0.28 211	0.30 123	0.16 46	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.20 265

TestStereo	0.22 92	0.24 246	0.48 84	0.25 196	0.11 25	0.22 86	0.22 194	0.32 55	0.31 99	0.24 60	0.34 137	0.23 85	0.19 119	0.62 267	0.19 98	0.08 87	0.07 92	0.10 180	0.07 44	0.11 217	0.07 11

RALCasStereoNet	0.22 92	0.22 223	0.48 84	0.23 128	0.23 307	0.22 86	0.18 90	0.32 55	0.27 57	0.22 47	0.30 95	0.22 72	0.15 49	0.29 114	0.20 114	0.08 87	0.22 327	0.07 13	0.06 22	0.10 177	0.25 310

111	0.22 92	0.22 223	0.57 190	0.19 13	0.09 5	0.24 120	0.17 53	0.44 173	0.46 241	0.24 60	0.30 95	0.29 154	0.22 136	0.25 53	0.19 98	0.08 87	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.15 216

test_xeample3	0.22 92	0.17 166	0.81 286	0.21 53	0.15 157	0.20 48	0.18 90	0.40 131	0.25 42	0.19 23	0.12 2	0.13 11	0.12 15	0.34 159	0.33 237	0.07 13	0.20 318	0.07 13	0.08 103	0.08 64	0.34 345

FENet	0.22 92	0.13 73	0.48 84	0.22 85	0.12 48	0.27 148	0.18 90	0.43 155	0.37 161	0.31 149	0.32 114	0.29 154	0.23 145	0.27 79	0.24 166	0.10 196	0.07 92	0.09 118	0.09 163	0.09 131	0.11 127

HITNet	0.22 92	0.23 236	0.60 217	0.20 34	0.09 5	0.27 148	0.15 25	0.45 180	0.33 120	0.29 114	0.33 129	0.27 130	0.22 136	0.29 114	0.27 194	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.09 131	0.11 127
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
MyStereo06	0.23 121	0.15 123	0.74 264	0.22 85	0.14 107	0.25 129	0.22 194	0.43 155	0.25 42	0.36 223	0.24 54	0.34 196	0.18 102	0.24 45	0.20 114	0.07 13	0.12 228	0.09 118	0.09 163	0.09 131	0.11 127

xx1	0.23 121	0.16 143	0.50 119	0.27 260	0.13 80	0.31 208	0.19 122	0.39 122	0.48 260	0.21 31	0.20 29	0.28 142	0.25 174	0.28 97	0.12 1	0.08 87	0.28 357	0.10 180	0.11 231	0.09 131	0.23 289

IGEV_Zeroshot_test	0.23 121	0.11 27	0.82 289	0.21 53	0.23 307	0.20 48	0.19 122	0.38 106	0.23 15	0.34 197	0.22 47	0.29 154	0.14 40	0.24 45	0.20 114	0.07 13	0.09 167	0.08 59	0.08 103	0.08 64	0.35 347

StereoVision	0.23 121	0.23 236	0.55 173	0.27 260	0.17 211	0.23 102	0.22 194	0.40 131	0.32 107	0.21 31	0.51 277	0.22 72	0.16 61	0.29 114	0.19 98	0.11 227	0.12 228	0.13 279	0.13 292	0.10 177	0.08 37

PCWNet_CMD	0.23 121	0.14 107	0.48 84	0.21 53	0.13 80	0.28 162	0.17 53	0.47 195	0.47 254	0.30 134	0.36 156	0.37 219	0.24 163	0.29 114	0.21 131	0.09 141	0.06 34	0.10 180	0.08 103	0.11 217	0.11 127

anonymousdsp2	0.23 121	0.11 27	0.42 40	0.26 228	0.24 318	0.25 129	0.17 53	0.43 155	0.37 161	0.30 134	0.23 49	0.24 100	0.15 49	0.32 137	0.17 58	0.07 13	0.28 357	0.07 13	0.05 8	0.08 64	0.44 369

TestStereo1	0.23 121	0.22 223	0.50 119	0.27 260	0.14 107	0.26 142	0.27 267	0.43 155	0.38 168	0.29 114	0.39 183	0.23 85	0.21 131	0.33 146	0.18 77	0.08 87	0.08 138	0.09 118	0.08 103	0.08 64	0.10 98

x	0.23 121	0.15 123	0.45 55	0.20 34	0.15 157	0.27 148	0.17 53	0.43 155	0.35 135	0.26 76	0.31 105	0.29 154	0.25 174	0.29 114	0.30 214	0.09 141	0.22 327	0.08 59	0.09 163	0.09 131	0.24 301

RAFT_CTSACE	0.23 121	0.21 209	0.57 190	0.26 228	0.15 157	0.22 86	0.23 217	0.34 71	0.30 92	0.34 197	0.51 277	0.31 173	0.17 76	0.33 146	0.15 37	0.06 1	0.09 167	0.09 118	0.08 103	0.08 64	0.07 11

RAFT+CT+SA	0.23 121	0.24 246	0.48 84	0.25 196	0.18 230	0.23 102	0.29 285	0.42 150	0.38 168	0.24 60	0.39 183	0.20 59	0.17 76	0.34 159	0.17 58	0.07 13	0.07 92	0.09 118	0.12 268	0.09 131	0.13 182

SA-5K	0.23 121	0.22 223	0.50 119	0.27 260	0.14 107	0.26 142	0.27 267	0.43 155	0.38 168	0.29 114	0.39 183	0.23 85	0.21 131	0.33 146	0.18 77	0.08 87	0.08 138	0.09 118	0.08 103	0.08 64	0.10 98

CIPLG	0.23 121	0.28 282	0.75 267	0.24 165	0.16 186	0.25 129	0.20 153	0.38 106	0.33 120	0.32 174	0.34 137	0.23 85	0.15 49	0.27 79	0.22 146	0.09 141	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 57

dd	0.23 121	0.32 301	0.55 173	0.23 128	0.12 48	0.27 148	0.21 172	0.32 55	0.45 232	0.30 134	0.29 84	0.25 111	0.17 76	0.31 132	0.26 187	0.13 272	0.07 92	0.10 180	0.08 103	0.12 242	0.09 57

IPLG	0.23 121	0.19 191	0.65 238	0.21 53	0.12 48	0.28 162	0.17 53	0.45 180	0.32 107	0.33 183	0.32 114	0.16 31	0.17 76	0.50 212	0.23 161	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.07 30	0.08 37

IPLGR_C	0.23 121	0.29 285	0.81 286	0.24 165	0.16 186	0.24 120	0.20 153	0.38 106	0.33 120	0.32 174	0.33 129	0.23 85	0.15 49	0.26 70	0.22 146	0.09 141	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 57

ACRE	0.23 121	0.27 275	0.83 291	0.24 165	0.15 157	0.24 120	0.20 153	0.38 106	0.32 107	0.32 174	0.33 129	0.23 85	0.15 49	0.26 70	0.22 146	0.09 141	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 57

GwcNet-ADL	0.23 121	0.15 123	0.58 203	0.24 165	0.13 80	0.23 102	0.24 239	0.51 228	0.41 192	0.28 91	0.29 84	0.30 164	0.20 124	0.27 79	0.28 200	0.09 141	0.07 92	0.07 13	0.07 44	0.09 131	0.11 127

HHNet	0.23 121	0.12 57	0.66 241	0.19 13	0.18 230	0.20 48	0.20 153	0.36 85	0.32 107	0.33 183	0.59 311	0.19 52	0.21 131	0.24 45	0.31 223	0.08 87	0.06 34	0.09 118	0.07 44	0.08 64	0.12 162

KYRaft	0.23 121	0.11 27	0.43 45	0.23 128	0.12 48	0.23 102	0.23 217	0.37 97	0.26 48	0.35 212	0.53 290	0.34 196	0.26 186	0.29 114	0.16 46	0.07 13	0.05 3	0.09 118	0.10 207	0.08 64	0.30 334

ASMatch	0.23 121	0.11 27	0.55 173	0.25 196	0.14 107	0.19 22	0.16 40	0.32 55	0.30 92	0.28 91	0.68 336	0.28 142	0.26 186	0.50 212	0.22 146	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.11 127

IRAFT_RVC	0.23 121	0.15 123	0.54 167	0.26 228	0.12 48	0.19 22	0.23 217	0.41 149	0.39 179	0.31 149	0.30 95	0.29 154	0.24 163	0.55 233	0.23 161	0.08 87	0.06 34	0.10 180	0.08 103	0.08 64	0.08 37

CFNet_pseudo	0.23 121	0.14 107	0.48 84	0.20 34	0.13 80	0.27 148	0.17 53	0.46 186	0.45 232	0.30 134	0.37 164	0.38 225	0.23 145	0.30 123	0.22 146	0.09 141	0.06 34	0.11 226	0.08 103	0.11 217	0.11 127

GES	0.23 121	0.14 107	0.54 167	0.21 53	0.14 107	0.28 162	0.19 122	0.51 228	0.35 135	0.31 149	0.36 156	0.25 111	0.24 163	0.30 123	0.23 161	0.11 227	0.09 167	0.08 59	0.08 103	0.10 177	0.12 162

SFCPSM	0.23 121	0.12 57	0.51 131	0.21 53	0.14 107	0.34 240	0.22 194	0.57 280	0.41 192	0.29 114	0.32 114	0.23 85	0.22 136	0.28 97	0.20 114	0.10 196	0.07 92	0.09 118	0.10 207	0.09 131	0.09 57

MSMDNet	0.23 121	0.14 107	0.49 101	0.20 34	0.13 80	0.28 162	0.17 53	0.47 195	0.47 254	0.30 134	0.36 156	0.37 219	0.24 163	0.29 114	0.21 131	0.09 141	0.07 92	0.09 118	0.08 103	0.11 217	0.11 127

ccs_rob	0.23 121	0.14 107	0.48 84	0.20 34	0.13 80	0.27 148	0.17 53	0.46 186	0.45 232	0.30 134	0.37 164	0.38 225	0.23 145	0.30 123	0.22 146	0.09 141	0.06 34	0.11 226	0.08 103	0.12 242	0.11 127

MyStereo05	0.24 147	0.15 123	0.58 203	0.22 85	0.14 107	0.25 129	0.22 194	0.50 219	0.54 300	0.32 174	0.23 49	0.26 126	0.23 145	0.32 137	0.25 178	0.07 13	0.12 228	0.09 118	0.09 163	0.09 131	0.11 127

MyStereo04	0.24 147	0.15 123	0.58 203	0.22 85	0.16 186	0.25 129	0.22 194	0.51 228	0.54 300	0.29 114	0.23 49	0.27 130	0.23 145	0.32 137	0.25 178	0.07 13	0.13 242	0.09 118	0.09 163	0.09 131	0.11 127

CoDeX	0.24 147	0.13 73	0.48 84	0.22 85	0.14 107	0.29 179	0.21 172	0.55 261	0.42 204	0.29 114	0.36 156	0.28 142	0.23 145	0.48 206	0.20 114	0.09 141	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.08 37

whm_eth	0.24 147	0.21 209	0.72 262	0.24 165	0.19 253	0.21 64	0.19 122	0.40 131	0.43 214	0.31 149	0.60 315	0.15 27	0.18 102	0.26 70	0.19 98	0.09 141	0.08 138	0.10 180	0.09 163	0.09 131	0.13 182

DCRE	0.24 147	0.15 123	0.45 55	0.26 228	0.26 331	0.23 102	0.21 172	0.37 97	0.29 78	0.23 54	0.81 354	0.23 85	0.16 61	0.24 45	0.18 77	0.07 13	0.14 251	0.07 13	0.08 103	0.07 30	0.25 310

riskmin	0.24 147	0.10 11	0.43 45	0.32 318	0.26 331	0.33 226	0.19 122	0.44 173	0.30 92	0.24 60	0.27 74	0.37 219	0.25 174	0.30 123	0.22 146	0.09 141	0.18 306	0.09 118	0.13 292	0.10 177	0.27 322

qqq	0.24 147	0.16 143	0.46 67	0.20 34	0.15 157	0.23 102	0.20 153	0.43 155	0.32 107	0.26 76	0.31 105	0.28 142	0.25 174	0.36 170	0.28 200	0.08 87	0.22 327	0.10 180	0.11 231	0.09 131	0.23 289

BUS	0.24 147	0.13 73	0.36 18	0.25 196	0.14 107	0.44 299	0.17 53	0.59 300	0.36 148	0.34 197	0.35 143	0.31 173	0.22 136	0.27 79	0.22 146	0.10 196	0.07 92	0.11 226	0.10 207	0.09 131	0.10 98

IER	0.24 147	0.15 123	0.50 119	0.21 53	0.15 157	0.31 208	0.20 153	0.44 173	0.38 168	0.34 197	0.41 201	0.32 183	0.34 263	0.31 132	0.23 161	0.09 141	0.07 92	0.08 59	0.08 103	0.09 131	0.09 57

BSDual-CNN	0.24 147	0.13 73	0.36 18	0.25 196	0.14 107	0.35 253	0.22 194	0.59 300	0.36 148	0.34 197	0.35 143	0.38 225	0.25 174	0.27 79	0.28 200	0.10 196	0.07 92	0.11 226	0.10 207	0.09 131	0.10 98

Sa-1000	0.24 147	0.20 203	0.53 157	0.23 128	0.14 107	0.30 190	0.23 217	0.50 219	0.41 192	0.30 134	0.50 274	0.26 126	0.19 119	0.33 146	0.16 46	0.08 87	0.10 192	0.10 180	0.11 231	0.08 64	0.08 37

SA	0.24 147	0.22 223	0.55 173	0.23 128	0.14 107	0.25 129	0.23 217	0.48 204	0.42 204	0.28 91	0.44 229	0.23 85	0.23 145	0.34 159	0.17 58	0.07 13	0.09 167	0.11 226	0.11 231	0.08 64	0.09 57

psmg	0.24 147	0.13 73	0.36 18	0.21 53	0.14 107	0.35 253	0.23 217	0.54 250	0.36 148	0.36 223	0.38 170	0.38 225	0.25 174	0.27 79	0.28 200	0.10 196	0.08 138	0.10 180	0.10 207	0.09 131	0.09 57

UDGNet	0.24 147	0.37 325	0.53 157	0.25 196	0.14 107	0.24 120	0.18 90	0.32 55	0.44 221	0.29 114	0.28 78	0.24 100	0.20 124	0.30 123	0.21 131	0.16 313	0.07 92	0.21 345	0.11 231	0.16 290	0.11 127

TransformOpticalFlow	0.24 147	0.14 107	0.57 190	0.24 165	0.11 25	0.21 64	0.19 122	0.43 155	0.34 128	0.30 134	0.43 220	0.36 215	0.31 247	0.61 259	0.20 114	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.08 37

OMP-Stereo	0.24 147	0.16 143	0.48 84	0.30 303	0.13 80	0.21 64	0.16 40	0.38 106	0.35 135	0.34 197	0.30 95	0.33 189	0.20 124	0.70 295	0.24 166	0.08 87	0.06 34	0.09 118	0.07 44	0.08 64	0.07 11

IIG-Stereo	0.24 147	0.16 143	0.47 72	0.29 297	0.12 48	0.23 102	0.14 12	0.40 131	0.33 120	0.35 212	0.37 164	0.33 189	0.22 136	0.70 295	0.26 187	0.08 87	0.06 34	0.09 118	0.07 44	0.08 64	0.07 11

PFNet	0.24 147	0.11 27	0.63 231	0.25 196	0.14 107	0.22 86	0.19 122	0.40 131	0.35 135	0.36 223	0.32 114	0.27 130	0.20 124	0.63 270	0.23 161	0.09 141	0.05 3	0.09 118	0.08 103	0.08 64	0.08 37

RAFT	0.24 147	0.24 246	0.46 67	0.27 260	0.15 157	0.26 142	0.26 262	0.37 97	0.31 99	0.34 197	0.34 137	0.41 245	0.22 136	0.30 123	0.18 77	0.08 87	0.15 272	0.11 226	0.10 207	0.11 217	0.13 182

ICVP	0.24 147	0.13 73	0.45 55	0.26 228	0.14 107	0.30 190	0.25 252	0.47 195	0.35 135	0.29 114	0.43 220	0.35 210	0.25 174	0.28 97	0.25 178	0.12 255	0.09 167	0.09 118	0.09 163	0.09 131	0.11 127
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.24 147	0.19 191	0.76 271	0.27 260	0.18 230	0.41 285	0.24 239	0.45 180	0.36 148	0.23 54	0.27 74	0.20 59	0.18 102	0.28 97	0.19 98	0.12 255	0.11 212	0.10 180	0.10 207	0.11 217	0.13 182

ACVNet	0.24 147	0.18 183	0.51 131	0.18 8	0.15 157	0.27 148	0.23 217	0.40 131	0.45 232	0.29 114	0.41 201	0.38 225	0.28 211	0.28 97	0.35 247	0.09 141	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.10 177	0.09 57

DMCA	0.24 147	0.18 183	0.51 131	0.23 128	0.14 107	0.27 148	0.20 153	0.45 180	0.40 187	0.32 174	0.33 129	0.33 189	0.25 174	0.27 79	0.30 214	0.11 227	0.08 138	0.10 180	0.08 103	0.11 217	0.12 162

DN-CSS_ROB	0.24 147	0.33 305	0.69 250	0.25 196	0.14 107	0.26 142	0.13 2	0.42 150	0.35 135	0.30 134	0.42 208	0.22 72	0.20 124	0.34 159	0.22 146	0.07 13	0.06 34	0.11 226	0.11 231	0.11 217	0.09 57

mmm	0.25 171	0.15 123	0.44 52	0.23 128	0.20 270	0.28 162	0.21 172	0.43 155	0.32 107	0.31 149	0.40 190	0.30 164	0.24 163	0.31 132	0.28 200	0.09 141	0.21 322	0.11 226	0.12 268	0.10 177	0.26 319

GMStereo_Zeroshot	0.25 171	0.22 223	0.51 131	0.27 260	0.14 107	0.28 162	0.15 25	0.40 131	0.36 148	0.37 238	0.43 220	0.40 238	0.17 76	0.35 166	0.21 131	0.12 255	0.07 92	0.13 279	0.07 44	0.17 302	0.10 98

CFNet_ucs	0.25 171	0.14 107	0.51 131	0.20 34	0.15 157	0.29 179	0.18 90	0.51 228	0.46 241	0.32 174	0.42 208	0.38 225	0.23 145	0.31 132	0.22 146	0.11 227	0.08 138	0.12 256	0.09 163	0.13 254	0.13 182

gwcnet-sp	0.25 171	0.16 143	0.70 252	0.23 128	0.14 107	0.34 240	0.22 194	0.46 186	0.41 192	0.37 238	0.35 143	0.27 130	0.27 192	0.36 170	0.26 187	0.09 141	0.08 138	0.09 118	0.09 163	0.10 177	0.10 98

scenet	0.25 171	0.16 143	0.70 252	0.23 128	0.14 107	0.34 240	0.22 194	0.46 186	0.41 192	0.37 238	0.35 143	0.27 130	0.27 192	0.36 170	0.26 187	0.09 141	0.08 138	0.09 118	0.09 163	0.10 177	0.10 98

ssnet	0.25 171	0.16 143	0.70 252	0.23 128	0.14 107	0.34 240	0.22 194	0.46 186	0.41 192	0.37 238	0.35 143	0.27 130	0.27 192	0.36 170	0.26 187	0.09 141	0.08 138	0.09 118	0.09 163	0.10 177	0.10 98

raft_robust	0.25 171	0.23 236	0.44 52	0.22 85	0.13 80	0.23 102	0.22 194	0.52 233	0.50 278	0.33 183	0.32 114	0.33 189	0.23 145	0.55 233	0.18 77	0.07 13	0.11 212	0.08 59	0.10 207	0.08 64	0.07 11

test_5	0.25 171	0.25 259	0.57 190	0.27 260	0.18 230	0.25 129	0.29 285	0.42 150	0.39 179	0.29 114	0.40 190	0.27 130	0.23 145	0.35 166	0.19 98	0.07 13	0.07 92	0.09 118	0.09 163	0.10 177	0.14 205

iRaft-Stereo_5w	0.25 171	0.24 246	0.50 119	0.23 128	0.18 230	0.19 22	0.19 122	0.39 122	0.35 135	0.28 91	0.36 156	0.34 196	0.23 145	0.66 285	0.28 200	0.07 13	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.09 131	0.14 205

STrans-v2	0.25 171	0.14 107	0.56 183	0.21 53	0.12 48	0.23 102	0.20 153	0.50 219	0.31 99	0.31 149	0.42 208	0.35 210	0.35 270	0.62 267	0.24 166	0.07 13	0.05 3	0.08 59	0.07 44	0.06 2	0.08 37

DRaft	0.25 171	0.11 27	0.47 72	0.18 8	0.12 48	0.28 162	0.23 217	0.34 71	0.40 187	0.38 246	0.60 315	0.20 59	0.41 300	0.48 206	0.41 268	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.08 103	0.07 30	0.08 37

XX-Stereo	0.25 171	0.11 27	1.09 340	0.35 338	0.38 365	0.23 102	0.13 2	0.43 155	0.19 3	0.20 27	0.40 190	0.31 173	0.10 3	0.33 146	0.13 7	0.08 87	0.11 212	0.08 59	0.09 163	0.07 30	0.10 98

HCRNet	0.25 171	0.27 275	0.42 40	0.34 333	0.17 211	0.27 148	0.18 90	0.45 180	0.37 161	0.31 149	0.35 143	0.32 183	0.23 145	0.44 195	0.21 131	0.13 272	0.08 138	0.13 279	0.11 231	0.11 217	0.09 57

BEATNet_4x	0.25 171	0.25 259	0.66 241	0.23 128	0.10 17	0.29 179	0.14 12	0.49 211	0.34 128	0.31 149	0.35 143	0.32 183	0.26 186	0.34 159	0.33 237	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.07 44	0.11 217	0.13 182

UCFNet_RVC	0.25 171	0.21 209	0.49 101	0.19 13	0.15 157	0.34 240	0.18 90	0.47 195	0.36 148	0.30 134	0.35 143	0.40 238	0.26 186	0.35 166	0.24 166	0.13 272	0.08 138	0.13 279	0.14 306	0.13 254	0.13 182

AdaStereo	0.25 171	0.17 166	0.47 72	0.25 196	0.13 80	0.33 226	0.17 53	0.57 280	0.43 214	0.34 197	0.38 170	0.35 210	0.21 131	0.32 137	0.24 166	0.14 293	0.06 34	0.13 279	0.09 163	0.11 217	0.09 57
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.25 171	0.23 236	0.59 210	0.22 85	0.09 5	0.30 190	0.18 90	0.40 131	0.38 168	0.38 246	0.44 229	0.31 173	0.22 136	0.44 195	0.32 229	0.07 13	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.07 30	0.08 37

iResNet	0.25 171	0.22 223	0.62 226	0.26 228	0.11 25	0.31 208	0.23 217	0.46 186	0.45 232	0.34 197	0.43 220	0.27 130	0.23 145	0.36 170	0.37 256	0.08 87	0.05 3	0.07 13	0.06 22	0.08 64	0.10 98

qqq1	0.26 189	0.13 73	0.47 72	0.20 34	0.10 17	0.28 162	0.19 122	0.54 250	0.48 260	0.35 212	0.42 208	0.31 173	0.27 192	0.60 253	0.21 131	0.10 196	0.16 281	0.07 13	0.07 44	0.08 64	0.13 182

fff1	0.26 189	0.13 73	0.47 72	0.20 34	0.10 17	0.28 162	0.19 122	0.54 250	0.48 260	0.35 212	0.42 208	0.31 173	0.27 192	0.60 253	0.21 131	0.10 196	0.16 281	0.07 13	0.07 44	0.08 64	0.13 182

anonymousa	0.26 189	0.13 73	0.56 183	0.29 297	0.30 348	0.31 208	0.20 153	0.38 106	0.36 148	0.33 183	0.51 277	0.41 245	0.27 192	0.25 53	0.24 166	0.08 87	0.18 306	0.09 118	0.18 339	0.08 64	0.17 237

hknet	0.26 189	0.15 123	0.49 101	0.25 196	0.16 186	0.35 253	0.22 194	0.59 300	0.40 187	0.34 197	0.35 143	0.43 261	0.28 211	0.38 180	0.26 187	0.09 141	0.07 92	0.11 226	0.10 207	0.09 131	0.10 98

PSMNet-ADL	0.26 189	0.16 143	0.39 26	0.27 260	0.14 107	0.32 220	0.22 194	0.45 180	0.37 161	0.28 91	0.34 137	0.41 245	0.28 211	0.61 259	0.32 229	0.11 227	0.10 192	0.09 118	0.11 231	0.10 177	0.13 182

PSM-AAD	0.26 189	0.11 27	0.43 45	0.24 165	0.12 48	0.27 148	0.37 323	0.36 85	0.30 92	0.36 223	0.39 183	0.28 142	0.77 364	0.30 123	0.16 46	0.07 13	0.06 34	0.12 256	0.11 231	0.09 131	0.21 274

DEmStereo	0.26 189	0.10 11	0.52 147	0.19 13	0.13 80	0.31 208	0.25 252	0.29 28	0.38 168	0.36 223	0.57 304	0.24 100	0.48 324	0.53 225	0.44 281	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.08 103	0.07 30	0.08 37

GrayStereo	0.26 189	0.10 11	0.45 55	0.27 260	0.14 107	0.23 102	0.46 350	0.36 85	0.33 120	0.40 266	0.47 261	0.30 164	0.78 365	0.29 114	0.17 58	0.07 13	0.06 34	0.08 59	0.09 163	0.07 30	0.15 216

RAFT-RH_RVC	0.26 189	0.13 73	0.57 190	0.22 85	0.12 48	0.25 129	0.14 12	0.27 13	0.29 78	0.38 246	1.14 374	0.23 85	0.18 102	0.58 242	0.24 166	0.07 13	0.06 34	0.10 180	0.07 44	0.06 2	0.08 37

ARAFT	0.26 189	0.30 291	0.87 303	0.22 85	0.12 48	0.30 190	0.24 239	0.46 186	0.34 128	0.33 183	0.28 78	0.29 154	0.20 124	0.49 208	0.19 98	0.08 87	0.06 34	0.12 256	0.11 231	0.09 131	0.09 57

acv_ft	0.26 189	0.18 183	0.56 183	0.24 165	0.19 253	0.34 240	0.21 172	0.47 195	0.45 232	0.39 257	0.41 201	0.38 225	0.28 211	0.28 97	0.36 250	0.09 141	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.11 217	0.09 57

cf-r	0.26 189	0.22 223	0.66 241	0.22 85	0.14 107	0.28 162	0.22 194	0.44 173	0.42 204	0.32 174	0.42 208	0.43 261	0.27 192	0.44 195	0.27 194	0.11 227	0.07 92	0.08 59	0.10 207	0.08 64	0.09 57

GANet-RSSM	0.26 189	0.19 191	0.54 167	0.21 53	0.14 107	0.27 148	0.22 194	0.47 195	0.34 128	0.30 134	0.40 190	0.41 245	0.30 234	0.59 248	0.25 178	0.11 227	0.08 138	0.09 118	0.09 163	0.10 177	0.10 98

PSMNet-RSSM	0.26 189	0.21 209	0.50 119	0.21 53	0.14 107	0.25 129	0.21 172	0.50 219	0.38 168	0.31 149	0.45 242	0.40 238	0.27 192	0.53 225	0.24 166	0.12 255	0.08 138	0.11 226	0.13 292	0.10 177	0.10 98

CFNet-ft	0.26 189	0.21 209	0.51 131	0.19 13	0.16 186	0.31 208	0.21 172	0.40 131	0.37 161	0.29 114	0.40 190	0.46 278	0.27 192	0.49 208	0.28 200	0.12 255	0.07 92	0.12 256	0.11 231	0.12 242	0.11 127

CFNet_RVC	0.26 189	0.21 209	0.51 131	0.19 13	0.16 186	0.31 208	0.21 172	0.40 131	0.37 161	0.29 114	0.40 190	0.46 278	0.27 192	0.49 208	0.28 200	0.12 255	0.07 92	0.12 256	0.11 231	0.12 242	0.11 127

SMFormer	0.27 205	0.13 73	0.47 72	0.20 34	0.10 17	0.28 162	0.19 122	0.54 250	0.48 260	0.35 212	0.42 208	0.31 173	0.27 192	0.60 253	0.34 241	0.10 196	0.16 281	0.08 59	0.09 163	0.10 177	0.16 226

tta	0.27 205	0.13 73	0.47 72	0.20 34	0.10 17	0.28 162	0.19 122	0.54 250	0.48 260	0.35 212	0.42 208	0.31 173	0.27 192	0.60 253	0.34 241	0.10 196	0.16 281	0.08 59	0.09 163	0.08 64	0.13 182

ffm	0.27 205	0.17 166	0.84 294	0.21 53	0.13 80	0.29 179	0.21 172	0.38 106	0.46 241	0.31 149	0.44 229	0.34 196	0.24 163	0.28 97	0.12 1	0.08 87	0.28 357	0.12 256	0.11 231	0.08 64	0.37 356

NINENet	0.27 205	0.16 143	0.49 101	0.23 128	0.16 186	0.44 299	0.17 53	0.63 328	0.49 273	0.33 183	0.38 170	0.31 173	0.22 136	0.43 192	0.22 146	0.11 227	0.10 192	0.12 256	0.08 103	0.12 242	0.11 127

SepStereo	0.27 205	0.13 73	0.49 101	0.24 165	0.18 230	0.30 190	0.24 239	0.48 204	0.48 260	0.42 280	0.45 242	0.34 196	0.31 247	0.64 275	0.24 166	0.09 141	0.07 92	0.09 118	0.07 44	0.10 177	0.11 127

UPFNet	0.27 205	0.15 123	0.47 72	0.25 196	0.20 270	0.37 266	0.27 267	0.50 219	0.40 187	0.36 223	0.38 170	0.37 219	0.29 227	0.40 184	0.34 241	0.10 196	0.10 192	0.10 180	0.10 207	0.10 177	0.08 37

iResNet_ROB	0.27 205	0.27 275	0.48 84	0.21 53	0.12 48	0.32 220	0.17 53	0.57 280	0.55 307	0.39 257	0.44 229	0.37 219	0.28 211	0.43 192	0.28 200	0.08 87	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.09 131	0.11 127

CBFPSM	0.28 212	0.23 236	0.76 271	0.21 53	0.14 107	0.38 272	0.26 262	0.42 150	0.37 161	0.34 197	0.36 156	0.55 313	0.38 285	0.33 146	0.40 264	0.08 87	0.08 138	0.07 13	0.08 103	0.09 131	0.12 162

ToySt	0.28 212	0.19 191	0.68 249	0.22 85	0.19 253	0.31 208	0.31 300	0.43 155	0.43 214	0.28 91	0.38 170	0.42 255	0.32 258	0.33 146	0.32 229	0.08 87	0.14 251	0.10 180	0.12 268	0.11 217	0.24 301

CSP-Net	0.28 212	0.17 166	0.41 32	0.22 85	0.14 107	0.44 299	0.24 239	0.52 233	0.42 204	0.42 280	0.44 229	0.42 255	0.27 192	0.66 285	0.30 214	0.12 255	0.09 167	0.08 59	0.08 103	0.10 177	0.10 98

DAS	0.28 212	0.13 73	0.49 101	0.24 165	0.18 230	0.30 190	0.24 239	0.48 204	0.48 260	0.42 280	0.45 242	0.34 196	0.31 247	0.76 317	0.24 166	0.09 141	0.07 92	0.09 118	0.07 44	0.10 177	0.11 127

AACVNet	0.28 212	0.22 223	0.55 173	0.23 128	0.14 107	0.30 190	0.19 122	0.43 155	0.33 120	0.39 257	0.42 208	0.44 267	0.29 227	0.73 302	0.28 200	0.11 227	0.09 167	0.11 226	0.09 163	0.13 254	0.12 162

FTStereo	0.28 212	0.11 27	0.56 183	0.24 165	0.13 80	0.21 64	0.52 363	0.36 85	0.28 65	0.38 246	0.94 366	0.30 164	0.56 342	0.33 146	0.18 77	0.08 87	0.06 34	0.09 118	0.08 103	0.08 64	0.19 253

LMCR-Stereo	0.28 212	0.22 223	0.56 183	0.29 297	0.14 107	0.37 266	0.23 217	0.57 280	0.36 148	0.40 266	0.40 190	0.29 154	0.30 234	0.41 187	0.38 258	0.11 227	0.07 92	0.09 118	0.07 44	0.13 254	0.10 98

MMNet	0.28 212	0.19 191	0.54 167	0.24 165	0.17 211	0.47 315	0.22 194	0.47 195	0.53 296	0.40 266	0.43 220	0.36 215	0.34 263	0.40 184	0.35 247	0.08 87	0.08 138	0.09 118	0.09 163	0.10 177	0.09 57

UNet	0.28 212	0.16 143	0.70 252	0.24 165	0.20 270	0.44 299	0.21 172	0.52 233	0.42 204	0.36 223	0.40 190	0.43 261	0.33 262	0.41 187	0.32 229	0.09 141	0.07 92	0.10 180	0.09 163	0.10 177	0.09 57

ac_64	0.28 212	0.16 143	0.62 226	0.25 196	0.17 211	0.36 261	0.22 194	0.48 204	0.35 135	0.36 223	0.37 164	0.51 301	0.30 234	0.62 267	0.34 241	0.11 227	0.09 167	0.10 180	0.10 207	0.09 131	0.09 57

GwcNet-RSSM	0.28 212	0.25 259	0.61 223	0.22 85	0.14 107	0.28 162	0.24 239	0.46 186	0.44 221	0.33 183	0.46 254	0.41 245	0.28 211	0.55 233	0.31 223	0.11 227	0.07 92	0.09 118	0.10 207	0.10 177	0.09 57

HSM-Net_RVC	0.28 212	0.12 57	0.48 84	0.19 13	0.11 25	0.35 253	0.21 172	0.64 333	0.44 221	0.40 266	0.43 220	0.50 298	0.27 192	0.75 311	0.25 178	0.08 87	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.08 64	0.09 57
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.28 212	0.25 259	0.64 235	0.22 85	0.16 186	0.30 190	0.21 172	0.54 250	0.33 120	0.36 223	0.38 170	0.38 225	0.26 186	0.45 201	0.28 200	0.15 305	0.11 212	0.11 226	0.11 231	0.14 274	0.14 205

StereoDRNet-Refined	0.28 212	0.19 191	0.47 72	0.25 196	0.14 107	0.36 261	0.21 172	0.49 211	0.43 214	0.46 307	0.52 283	0.42 255	0.30 234	0.46 202	0.38 258	0.10 196	0.07 92	0.11 226	0.11 231	0.10 177	0.11 127
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CRFU-Net	0.29 226	0.14 107	0.48 84	0.26 228	0.15 157	0.46 309	0.22 194	0.52 233	0.32 107	0.44 295	0.42 208	0.48 288	0.47 320	0.44 195	0.31 223	0.12 255	0.10 192	0.09 118	0.08 103	0.10 177	0.11 127

iRaft-Stereo_20w	0.29 226	0.11 27	0.86 301	0.33 329	0.24 318	0.32 220	0.26 262	0.60 309	0.26 48	0.41 276	0.21 41	0.28 142	0.19 119	0.32 137	0.24 166	0.07 13	0.31 373	0.07 13	0.09 163	0.08 64	0.47 373

AASNet	0.29 226	0.27 275	0.67 244	0.26 228	0.18 230	0.34 240	0.21 172	0.64 333	0.49 273	0.36 223	0.41 201	0.32 183	0.26 186	0.33 146	0.39 262	0.12 255	0.09 167	0.10 180	0.08 103	0.14 274	0.12 162

GEStereo_RVC	0.29 226	0.24 246	0.60 217	0.27 260	0.16 186	0.33 226	0.25 252	0.58 292	0.56 311	0.35 212	0.38 170	0.34 196	0.25 174	0.51 217	0.29 213	0.12 255	0.08 138	0.09 118	0.08 103	0.11 217	0.13 182

EAI-Stereo	0.29 226	0.11 27	0.38 24	0.22 85	0.18 230	0.33 226	1.66 406	0.53 243	0.27 57	0.27 85	0.50 274	0.17 38	0.16 61	0.25 53	0.25 178	0.07 13	0.07 92	0.07 13	0.11 231	0.07 30	0.10 98

delet	0.29 226	0.18 183	0.58 203	0.24 165	0.19 253	0.41 285	0.30 291	0.52 233	0.51 284	0.35 212	0.42 208	0.37 219	0.31 247	0.49 208	0.36 250	0.10 196	0.09 167	0.11 226	0.12 268	0.09 131	0.09 57

HGLStereo	0.29 226	0.19 191	0.60 217	0.24 165	0.21 283	0.33 226	0.23 217	0.52 233	0.44 221	0.36 223	0.49 272	0.41 245	0.35 270	0.46 202	0.34 241	0.11 227	0.11 212	0.09 118	0.09 163	0.11 217	0.12 162

DSFCA	0.29 226	0.18 183	0.48 84	0.21 53	0.17 211	0.39 275	0.32 305	0.49 211	0.44 221	0.44 295	0.38 170	0.40 238	0.30 234	0.53 225	0.38 258	0.12 255	0.10 192	0.10 180	0.11 231	0.11 217	0.11 127

CFNet	0.29 226	0.29 285	0.57 190	0.23 128	0.14 107	0.34 240	0.15 25	0.53 243	0.46 241	0.31 149	0.40 190	0.38 225	0.27 192	0.76 317	0.28 200	0.10 196	0.07 92	0.11 226	0.11 231	0.11 217	0.09 57

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 226	0.24 246	0.81 286	0.26 228	0.18 230	0.30 190	0.22 194	0.52 233	0.41 192	0.38 246	0.42 208	0.42 255	0.28 211	0.46 202	0.31 223	0.11 227	0.08 138	0.10 180	0.11 231	0.10 177	0.12 162
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.29 226	0.37 325	0.92 315	0.24 165	0.13 80	0.30 190	0.19 122	0.55 261	0.51 284	0.39 257	0.46 254	0.39 235	0.27 192	0.36 170	0.30 214	0.09 141	0.06 34	0.07 13	0.05 8	0.13 254	0.11 127

HSM	0.29 226	0.18 183	0.48 84	0.21 53	0.15 157	0.33 226	0.20 153	0.55 261	0.39 179	0.36 223	0.39 183	0.67 352	0.32 258	0.88 342	0.24 166	0.09 141	0.07 92	0.08 59	0.07 44	0.09 131	0.10 98

ssnet_v2	0.30 238	0.21 209	0.63 231	0.23 128	0.15 157	0.40 281	0.30 291	0.59 300	0.48 260	0.40 266	0.37 164	0.46 278	0.30 234	0.41 187	0.44 281	0.13 272	0.11 212	0.11 226	0.11 231	0.12 242	0.11 127

dad	0.30 238	0.38 331	0.60 217	0.22 85	0.14 107	0.32 220	0.21 172	0.35 80	0.51 284	0.45 302	0.45 242	0.46 278	0.23 145	0.41 187	0.27 194	0.21 347	0.11 212	0.20 343	0.11 231	0.15 281	0.11 127

THIR-Stereo	0.30 238	0.15 123	0.46 67	0.19 13	0.11 25	0.28 162	0.70 377	0.33 67	0.36 148	0.37 238	0.64 328	0.33 189	0.49 328	0.58 242	0.44 281	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.09 163	0.07 30	0.08 37

ADLNet	0.30 238	0.19 191	0.59 210	0.23 128	0.19 253	0.34 240	0.23 217	0.56 271	0.44 221	0.43 289	0.41 201	0.43 261	0.28 211	0.56 238	0.36 250	0.11 227	0.08 138	0.11 226	0.11 231	0.11 217	0.15 216

RAFT + AFF	0.30 238	0.33 305	0.76 271	0.25 196	0.17 211	0.30 190	0.33 310	0.55 261	0.42 204	0.28 91	0.30 95	0.31 173	0.31 247	0.64 275	0.32 229	0.09 141	0.11 212	0.11 226	0.10 207	0.12 242	0.16 226

psm_up	0.30 238	0.21 209	0.58 203	0.26 228	0.18 230	0.32 220	0.27 267	0.57 280	0.45 232	0.38 246	0.41 201	0.45 272	0.40 295	0.59 248	0.32 229	0.11 227	0.12 228	0.13 279	0.12 268	0.11 217	0.11 127

DMCA-RVC	0.30 238	0.27 275	0.93 319	0.28 284	0.17 211	0.30 190	0.21 172	0.43 155	0.36 148	0.40 266	0.38 170	0.39 235	0.36 275	0.44 195	0.34 241	0.13 272	0.10 192	0.16 317	0.12 268	0.13 254	0.11 127

STTStereo	0.30 238	0.24 246	0.83 291	0.25 196	0.17 211	0.30 190	0.24 239	0.49 211	0.39 179	0.39 257	0.41 201	0.44 267	0.28 211	0.41 187	0.30 214	0.13 272	0.13 242	0.13 279	0.16 324	0.12 242	0.12 162

RASNet	0.30 238	0.19 191	0.59 210	0.23 128	0.19 253	0.33 226	0.20 153	0.50 219	0.41 192	0.31 149	0.44 229	0.47 285	0.38 285	0.79 324	0.40 264	0.09 141	0.07 92	0.07 13	0.09 163	0.08 64	0.10 98

DLCB_ROB	0.30 238	0.20 203	0.45 55	0.28 284	0.17 211	0.37 266	0.25 252	0.50 219	0.45 232	0.46 307	0.47 261	0.51 301	0.34 263	0.56 238	0.38 258	0.10 196	0.10 192	0.11 226	0.11 231	0.10 177	0.11 127

iinet-f	0.31 248	0.23 236	1.16 348	0.20 34	0.16 186	0.44 299	0.23 217	0.47 195	0.38 168	0.36 223	0.44 229	0.41 245	0.35 270	0.36 170	0.43 274	0.10 196	0.09 167	0.08 59	0.08 103	0.13 254	0.12 162

ADLNet2	0.31 248	0.23 236	0.77 277	0.23 128	0.18 230	0.36 261	0.24 239	0.55 261	0.54 300	0.33 183	0.38 170	0.45 272	0.31 247	0.70 295	0.36 250	0.10 196	0.08 138	0.09 118	0.09 163	0.12 242	0.11 127

hitnet-ft	0.31 248	0.21 209	0.56 183	0.19 13	0.14 107	0.40 281	0.23 217	0.46 186	0.42 204	0.37 238	0.46 254	0.53 310	0.35 270	0.76 317	0.35 247	0.14 293	0.10 192	0.14 297	0.10 207	0.15 281	0.14 205

FADNet-RVC-Resample	0.31 248	0.32 301	1.16 348	0.27 260	0.17 211	0.33 226	0.21 172	0.49 211	0.40 187	0.36 223	0.38 170	0.34 196	0.27 192	0.54 230	0.27 194	0.10 196	0.10 192	0.14 297	0.13 292	0.13 254	0.18 239

FADNet_RVC	0.31 248	0.35 316	0.98 326	0.24 165	0.16 186	0.30 190	0.17 53	0.52 233	0.39 179	0.30 134	0.38 170	0.30 164	0.29 227	0.54 230	0.33 237	0.14 293	0.14 251	0.14 297	0.16 324	0.21 334	0.24 301

LL-Strereo	0.32 253	0.33 305	0.77 277	0.26 228	0.24 318	0.22 86	0.23 217	0.58 292	0.44 221	0.35 212	0.32 114	0.41 245	0.40 295	0.93 355	0.25 178	0.08 87	0.13 242	0.11 226	0.09 163	0.09 131	0.22 282

SACVNet	0.32 253	0.25 259	0.59 210	0.26 228	0.19 253	0.35 253	0.25 252	0.54 250	0.41 192	0.43 289	0.45 242	0.46 278	0.34 263	0.71 298	0.30 214	0.14 293	0.10 192	0.12 256	0.12 268	0.16 290	0.20 265

CrosDoStereo	0.32 253	0.11 27	0.53 157	0.19 13	0.12 48	0.22 86	1.07 396	0.36 85	0.38 168	0.38 246	0.60 315	0.28 142	0.45 311	0.61 259	0.56 315	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.09 163	0.08 64	0.09 57

DeepStereo_LL	0.32 253	0.11 27	0.53 157	0.19 13	0.12 48	0.22 86	1.07 396	0.36 85	0.38 168	0.38 246	0.60 315	0.28 142	0.45 311	0.61 259	0.56 315	0.08 87	0.06 34	0.08 59	0.09 163	0.08 64	0.09 57

pcwnet_v2	0.32 253	0.16 143	1.22 359	0.23 128	0.19 253	0.32 220	0.19 122	0.61 316	0.61 326	0.37 238	0.45 242	0.35 210	0.29 227	0.37 178	0.26 187	0.14 293	0.11 212	0.12 256	0.11 231	0.14 274	0.18 239

TDLM	0.32 253	0.27 275	0.52 147	0.30 303	0.15 157	0.33 226	0.32 305	0.54 250	0.50 278	0.44 295	0.43 220	0.39 235	0.30 234	0.92 354	0.30 214	0.14 293	0.09 167	0.13 279	0.12 268	0.13 254	0.14 205

NVstereo2D	0.32 253	0.18 183	0.63 231	0.24 165	0.23 307	0.43 294	0.28 281	0.60 309	0.58 315	0.28 91	0.39 183	0.42 255	0.30 234	0.71 298	0.30 214	0.13 272	0.09 167	0.13 279	0.10 207	0.20 328	0.18 239

DualNet	0.33 260	0.17 166	0.84 294	0.21 53	0.13 80	0.29 179	0.21 172	0.38 106	0.46 241	0.31 149	0.44 229	0.34 196	0.24 163	0.28 97	1.30 373	0.08 87	0.28 357	0.12 256	0.11 231	0.08 64	0.37 356

ttt	0.33 260	0.14 107	0.54 167	0.22 85	0.14 107	0.30 190	0.22 194	0.59 300	0.51 284	0.31 149	0.46 254	0.30 164	0.23 145	0.71 298	1.07 362	0.13 272	0.22 327	0.10 180	0.11 231	0.12 242	0.24 301

fast-acv-ft	0.33 260	0.26 269	0.88 309	0.25 196	0.18 230	0.49 324	0.27 267	0.44 173	0.50 278	0.40 266	0.55 298	0.49 294	0.36 275	0.39 183	0.41 268	0.11 227	0.11 212	0.11 226	0.12 268	0.13 254	0.11 127

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 260	0.25 259	0.82 289	0.22 85	0.17 211	0.46 309	0.28 281	0.53 243	0.53 296	0.43 289	0.57 304	0.44 267	0.31 247	0.50 212	0.48 292	0.10 196	0.06 34	0.08 59	0.06 22	0.11 217	0.12 162

AANet_RVC	0.33 260	0.31 294	0.69 250	0.23 128	0.14 107	0.30 190	0.23 217	0.49 211	0.55 307	0.39 257	0.60 315	0.43 261	0.30 234	0.88 342	0.54 311	0.11 227	0.08 138	0.07 13	0.07 44	0.10 177	0.12 162

PS-NSSS	0.33 260	0.36 322	0.61 223	0.24 165	0.18 230	0.33 226	0.24 239	0.59 300	0.42 204	0.38 246	0.52 283	0.36 215	0.31 247	0.80 327	0.32 229	0.18 335	0.14 251	0.21 345	0.15 315	0.17 302	0.14 205

DISCO	0.33 260	0.16 143	0.55 173	0.26 228	0.16 186	0.48 321	0.25 252	0.52 233	0.58 315	0.38 246	0.45 242	0.63 338	0.37 280	0.65 279	0.50 299	0.10 196	0.07 92	0.09 118	0.08 103	0.13 254	0.13 182

NOSS_ROB	0.33 260	0.24 246	0.49 101	0.27 260	0.16 186	0.34 240	0.19 122	0.55 261	0.50 278	0.34 197	0.37 164	0.42 255	0.30 234	0.93 355	0.25 178	0.19 344	0.20 318	0.24 354	0.22 354	0.17 302	0.25 310

HBP-ISP	0.34 268	0.35 316	0.76 271	0.23 128	0.17 211	0.33 226	0.22 194	0.56 271	0.47 254	0.42 280	0.49 272	0.33 189	0.41 300	0.73 302	0.27 194	0.18 335	0.19 310	0.24 354	0.20 345	0.16 290	0.16 226

AAGNet	0.34 268	0.12 57	0.53 157	0.26 228	0.16 186	0.20 48	0.19 122	0.31 51	0.29 78	0.35 212	0.35 143	0.27 130	0.30 234	0.44 195	2.56 404	0.08 87	0.05 3	0.10 180	0.07 44	0.09 131	0.07 11

FADNet-RVC	0.34 268	0.43 344	0.97 324	0.25 196	0.20 270	0.33 226	0.20 153	0.51 228	0.42 204	0.34 197	0.40 190	0.41 245	0.29 227	0.65 279	0.36 250	0.14 293	0.14 251	0.14 297	0.15 315	0.19 321	0.20 265

FADNet	0.34 268	0.43 344	0.88 309	0.24 165	0.22 298	0.37 266	0.19 122	0.56 271	0.49 273	0.32 174	0.36 156	0.43 261	0.32 258	0.65 279	0.30 214	0.17 325	0.16 281	0.14 297	0.16 324	0.25 348	0.21 274

CVANet_RVC	0.34 268	0.25 259	0.77 277	0.27 260	0.17 211	0.34 240	0.28 281	0.55 261	0.50 278	0.43 289	0.46 254	0.44 267	0.31 247	0.90 347	0.27 194	0.15 305	0.10 192	0.14 297	0.14 306	0.15 281	0.15 216

StereoDRNet	0.34 268	0.28 282	0.70 252	0.28 284	0.21 283	0.43 294	0.30 291	0.63 328	0.51 284	0.47 313	0.40 190	0.48 288	0.31 247	0.58 242	0.44 281	0.12 255	0.10 192	0.12 256	0.11 231	0.13 254	0.13 182

DRN-Test	0.35 274	0.20 203	0.75 267	0.28 284	0.19 253	0.46 309	0.29 285	0.68 350	0.54 300	0.49 319	0.47 261	0.44 267	0.35 270	0.63 270	0.44 281	0.13 272	0.09 167	0.13 279	0.12 268	0.13 254	0.13 182

XPNet_ROB	0.35 274	0.26 269	0.58 203	0.28 284	0.19 253	0.37 266	0.31 300	0.57 280	0.51 284	0.52 328	0.54 293	0.57 318	0.38 285	0.65 279	0.48 292	0.17 325	0.12 228	0.13 279	0.12 268	0.16 290	0.17 237

ff1	0.36 276	0.17 166	0.84 294	0.21 53	0.13 80	0.29 179	0.21 172	0.38 106	0.46 241	0.31 149	0.44 229	0.34 196	0.24 163	0.91 349	1.30 373	0.08 87	0.28 357	0.12 256	0.11 231	0.08 64	0.37 356

Wz-Net-LNSev	0.36 276	0.35 316	1.06 334	0.26 228	0.21 283	0.47 315	0.33 310	0.56 271	0.58 315	0.45 302	0.54 293	0.50 298	0.37 280	0.40 184	0.42 271	0.12 255	0.11 212	0.10 180	0.09 163	0.14 274	0.15 216

FAT-Stereo	0.36 276	0.19 191	0.75 267	0.26 228	0.18 230	0.34 240	0.30 291	0.62 324	0.61 326	0.47 313	0.61 324	0.59 324	0.50 329	0.61 259	0.36 250	0.13 272	0.14 251	0.13 279	0.12 268	0.14 274	0.20 265

CBMV_ROB	0.36 276	0.21 209	0.57 190	0.22 85	0.14 107	0.35 253	0.20 153	0.55 261	0.47 254	0.52 328	0.58 307	0.45 272	0.53 338	0.75 311	0.50 299	0.18 335	0.19 310	0.23 352	0.21 347	0.15 281	0.20 265

ETE_ROB	0.36 276	0.32 301	0.64 235	0.30 303	0.18 230	0.40 281	0.38 331	0.59 300	0.49 273	0.50 322	0.52 283	0.62 334	0.37 280	0.58 242	0.43 274	0.13 272	0.10 192	0.14 297	0.12 268	0.17 302	0.18 239

PSMNet_ROB	0.36 276	0.31 294	0.71 258	0.31 313	0.21 283	0.44 299	0.44 346	0.61 316	0.49 273	0.39 257	0.45 242	0.49 294	0.32 258	0.66 285	0.53 307	0.14 293	0.10 192	0.15 311	0.14 306	0.13 254	0.13 182

CBMV	0.36 276	0.25 259	0.61 223	0.24 165	0.14 107	0.42 290	0.33 310	0.56 271	0.52 295	0.54 337	0.52 283	0.51 301	0.58 345	0.63 270	0.43 274	0.15 305	0.16 281	0.18 333	0.16 324	0.13 254	0.19 253
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.37 283	0.17 166	0.84 294	0.21 53	0.13 80	0.29 179	0.21 172	0.57 280	0.48 260	0.31 149	0.44 229	0.34 196	0.24 163	0.91 349	1.30 373	0.10 196	0.20 318	0.12 256	0.11 231	0.11 217	0.23 289

xxx	0.37 283	0.17 166	0.84 294	0.21 53	0.13 80	0.29 179	0.21 172	0.57 280	0.48 260	0.31 149	0.44 229	0.34 196	0.24 163	0.91 349	1.30 373	0.10 196	0.20 318	0.12 256	0.11 231	0.11 217	0.23 289

GwcNet	0.37 283	0.29 285	1.12 342	0.25 196	0.24 318	0.48 321	0.27 267	0.58 292	0.60 324	0.39 257	0.54 293	0.51 301	0.34 263	0.60 253	0.46 287	0.13 272	0.12 228	0.12 256	0.11 231	0.13 254	0.15 216

DANet	0.37 283	0.25 259	0.67 244	0.37 343	0.22 298	0.42 290	0.25 252	0.50 219	0.44 221	0.52 328	0.50 274	0.59 324	0.42 304	0.78 321	0.53 307	0.13 272	0.12 228	0.14 297	0.12 268	0.17 302	0.21 274
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.37 283	0.33 305	0.59 210	0.37 343	0.23 307	0.42 290	0.41 341	0.56 271	0.44 221	0.47 313	0.47 261	0.61 331	0.39 292	0.58 242	0.41 268	0.16 313	0.13 242	0.21 345	0.22 354	0.16 290	0.18 239

APVNet	0.38 288	0.26 269	0.87 303	0.26 228	0.22 298	0.52 332	0.35 316	0.64 333	0.46 241	0.40 266	0.52 283	0.48 288	0.39 292	0.84 336	0.48 292	0.13 272	0.14 251	0.15 311	0.16 324	0.16 290	0.16 226

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 288	0.43 344	0.72 262	0.35 338	0.19 253	0.51 327	0.25 252	0.56 271	0.39 179	0.42 280	0.47 261	0.47 285	0.27 192	0.74 306	0.32 229	0.38 375	0.19 310	0.27 357	0.17 335	0.29 361	0.27 322

RP	0.38 288	0.26 269	0.67 244	0.31 313	0.24 318	0.37 266	0.29 285	0.53 243	0.61 326	0.42 280	0.65 330	0.62 334	0.51 331	0.63 270	0.43 274	0.17 325	0.15 272	0.17 326	0.15 315	0.17 302	0.19 253

RYNet	0.38 288	0.23 236	0.65 238	0.26 228	0.28 337	0.62 348	0.33 310	0.61 316	0.62 330	0.42 280	0.39 183	0.58 323	0.40 295	0.89 344	0.57 318	0.11 227	0.09 167	0.12 256	0.11 231	0.19 321	0.22 282

LALA_ROB	0.38 288	0.31 294	0.65 238	0.30 303	0.21 283	0.46 309	0.39 334	0.63 328	0.54 300	0.53 334	0.52 283	0.69 356	0.36 275	0.52 223	0.48 292	0.18 335	0.11 212	0.16 317	0.14 306	0.17 302	0.16 226

1111x	0.39 293	0.17 166	0.80 285	0.23 128	0.15 157	0.33 226	0.27 267	0.62 324	0.48 260	0.32 174	0.43 220	0.40 238	0.29 227	0.86 339	1.60 389	0.09 141	0.23 335	0.09 118	0.12 268	0.10 177	0.23 289

EKT-Stereo	0.39 293	0.13 73	0.53 157	0.42 363	3.94 411	0.22 86	0.17 53	0.38 106	0.30 92	0.21 31	0.20 29	0.23 85	0.15 49	0.30 123	0.18 77	0.10 196	0.08 138	0.09 118	0.08 103	0.09 131	0.12 162

GASNet	0.39 293	0.58 369	1.27 361	0.35 338	0.23 307	0.35 253	0.23 217	0.63 328	0.56 311	0.41 276	0.38 170	0.45 272	0.30 234	0.81 330	0.42 271	0.16 313	0.11 212	0.14 297	0.14 306	0.23 343	0.12 162

Wz-Net-MNSev	0.39 293	0.35 316	0.99 328	0.26 228	0.21 283	0.59 345	0.39 334	0.58 292	0.61 326	0.49 319	0.56 302	0.53 310	0.37 280	0.61 259	0.47 290	0.11 227	0.09 167	0.11 226	0.11 231	0.15 281	0.15 216

xxxx	0.39 293	0.14 107	0.47 72	0.20 34	0.16 186	0.38 272	0.20 153	0.61 316	0.43 214	0.30 134	0.44 229	0.38 225	0.25 174	0.50 212	2.41 402	0.11 227	0.21 322	0.09 118	0.10 207	0.10 177	0.26 319

test_xeample	0.39 293	0.14 107	0.46 67	0.19 13	0.16 186	0.34 240	0.22 194	0.59 300	0.43 214	0.33 183	0.47 261	0.30 164	0.27 192	0.60 253	2.44 403	0.10 196	0.21 322	0.09 118	0.09 163	0.09 131	0.25 310

Syn2CoEx	0.39 293	0.39 335	1.08 339	0.35 338	0.21 283	0.41 285	0.29 285	0.63 328	0.51 284	0.43 289	0.56 302	0.45 272	0.45 311	0.69 292	0.39 262	0.17 325	0.14 251	0.16 317	0.12 268	0.13 254	0.16 226

S-Stereo	0.39 293	0.20 203	1.04 331	0.28 284	0.22 298	0.39 275	0.31 300	0.58 292	0.69 345	0.40 266	0.59 311	0.48 288	0.41 300	0.75 311	0.42 271	0.12 255	0.15 272	0.13 279	0.13 292	0.16 290	0.25 310

stereogan	0.39 293	0.20 203	0.78 281	0.28 284	0.22 298	0.65 353	0.26 262	0.62 324	0.65 335	0.45 302	0.60 315	0.67 352	0.45 311	0.69 292	0.37 256	0.14 293	0.14 251	0.14 297	0.12 268	0.20 328	0.19 253

Nwc_Net	0.39 293	0.29 285	0.84 294	0.32 318	0.24 318	0.45 307	0.30 291	0.67 345	0.51 284	0.39 257	0.70 340	0.59 324	0.48 324	0.61 259	0.45 286	0.16 313	0.12 228	0.19 339	0.21 347	0.14 274	0.15 216

aanetorigin	0.40 303	0.33 305	1.14 345	0.25 196	0.19 253	0.30 190	0.37 323	0.34 71	0.47 254	0.95 373	0.82 355	0.52 306	0.56 342	0.50 212	0.52 303	0.11 227	0.09 167	0.10 180	0.10 207	0.16 290	0.19 253

AF-Net	0.40 303	0.31 294	0.74 264	0.33 329	0.24 318	0.43 294	0.30 291	0.64 333	0.67 339	0.44 295	0.69 339	0.65 345	0.52 333	0.59 248	0.48 292	0.16 313	0.12 228	0.19 339	0.14 306	0.16 290	0.14 205

edge stereo	0.40 303	0.22 223	0.87 303	0.27 260	0.22 298	0.38 272	0.26 262	0.59 300	0.56 311	0.53 334	0.60 315	0.71 360	0.50 329	0.78 321	0.43 274	0.16 313	0.15 272	0.19 339	0.14 306	0.17 302	0.19 253

PA-Net	0.40 303	0.35 316	1.05 332	0.32 318	0.28 337	0.39 275	0.43 344	0.53 243	0.56 311	0.35 212	0.43 220	0.41 245	0.36 275	0.83 335	0.61 325	0.12 255	0.23 335	0.16 317	0.23 358	0.13 254	0.20 265
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.40 303	0.28 282	0.67 244	0.31 313	0.18 230	0.43 294	0.39 334	0.60 309	0.46 241	0.48 318	0.78 350	0.55 313	0.45 311	0.96 359	0.55 314	0.13 272	0.14 251	0.13 279	0.12 268	0.15 281	0.16 226

RGC	0.41 308	0.35 316	0.76 271	0.35 338	0.28 337	0.41 285	0.29 285	0.60 309	0.55 307	0.47 313	0.64 328	0.63 338	0.47 320	0.74 306	0.46 287	0.16 313	0.15 272	0.21 345	0.21 347	0.19 321	0.21 274

ADCRef	0.41 308	0.33 305	1.05 332	0.26 228	0.21 283	0.49 324	0.27 267	0.54 250	0.51 284	0.51 325	0.59 311	0.35 210	0.47 320	0.54 230	1.35 380	0.09 141	0.08 138	0.12 256	0.12 268	0.12 242	0.13 182

PWC_ROB	0.41 308	0.38 331	0.92 315	0.26 228	0.20 270	0.39 275	0.19 122	0.61 316	0.69 345	0.58 345	0.84 357	0.52 306	0.44 309	0.74 306	0.62 326	0.13 272	0.09 167	0.14 297	0.10 207	0.17 302	0.18 239

PWCDC_ROB	0.41 308	0.41 340	0.77 277	0.34 333	0.21 283	0.43 294	0.20 153	0.60 309	0.90 368	0.44 295	1.24 379	0.36 215	0.38 285	0.56 238	0.48 292	0.18 335	0.11 212	0.11 226	0.10 207	0.20 328	0.16 226

UDG	0.42 312	0.54 360	0.67 244	0.41 361	0.35 357	0.47 315	0.27 267	0.57 280	0.48 260	0.40 266	0.46 254	0.59 324	0.45 311	0.47 205	0.46 287	0.26 357	0.19 310	0.49 377	0.22 354	0.37 369	0.30 334

NCC-stereo	0.42 312	0.31 294	0.87 303	0.32 318	0.29 346	0.47 315	0.37 323	0.68 350	0.53 296	0.42 280	0.58 307	0.57 318	0.52 333	0.75 311	0.54 311	0.18 335	0.14 251	0.18 333	0.25 360	0.17 302	0.18 239

Abc-Net	0.42 312	0.31 294	0.87 303	0.32 318	0.29 346	0.47 315	0.37 323	0.68 350	0.53 296	0.42 280	0.58 307	0.57 318	0.52 333	0.75 311	0.54 311	0.18 335	0.14 251	0.18 333	0.25 360	0.17 302	0.18 239
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Anonymous Stereo	0.42 312	0.43 344	1.38 367	0.32 318	0.26 331	0.35 253	0.48 354	0.55 261	0.58 315	0.43 289	0.48 270	0.40 238	0.29 227	0.93 355	0.56 315	0.16 313	0.16 281	0.15 311	0.16 324	0.16 290	0.20 265

SGM-Forest	0.42 312	0.44 348	0.92 315	0.24 165	0.16 186	0.45 307	0.40 338	0.58 292	0.50 278	0.54 337	0.63 327	0.52 306	0.51 331	0.91 349	0.66 332	0.17 325	0.17 299	0.17 326	0.15 315	0.15 281	0.21 274
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.43 317	0.34 312	0.62 226	0.28 284	0.33 353	0.60 346	0.34 314	0.68 350	0.47 254	0.54 337	0.66 332	0.56 317	0.46 318	0.73 302	0.66 332	0.26 357	0.19 310	0.24 354	0.22 354	0.27 356	0.25 310

RTSC	0.43 317	0.37 325	0.95 323	0.30 303	0.20 270	0.50 326	0.23 217	0.65 339	0.86 365	0.56 341	0.54 293	0.51 301	0.36 275	0.71 298	0.92 350	0.13 272	0.14 251	0.11 226	0.13 292	0.18 317	0.19 253

SQANet	0.44 319	0.57 367	0.89 311	0.49 371	0.39 366	0.47 315	0.23 217	0.53 243	0.44 221	0.41 276	0.48 270	0.47 285	0.34 263	0.58 242	0.43 274	0.38 375	0.15 272	0.40 373	0.21 347	0.50 374	0.34 345

Anonymous_2	0.44 319	0.23 236	0.57 190	0.34 333	0.34 354	0.53 335	0.28 281	0.49 211	0.39 179	0.36 223	0.34 137	0.48 288	0.38 285	0.43 192	0.33 237	0.26 357	0.41 382	0.44 375	1.45 409	0.33 367	0.37 356

NaN_ROB	0.44 319	0.38 331	0.94 322	0.30 303	0.20 270	0.52 332	0.49 358	0.61 316	0.60 324	0.56 341	0.47 261	0.49 294	0.42 304	1.24 377	0.76 340	0.12 255	0.18 306	0.12 256	0.13 292	0.12 242	0.18 239

Wz-Net-SNSev	0.45 322	0.53 359	1.42 371	0.31 313	0.21 283	0.44 299	0.45 347	0.64 333	0.68 343	0.46 307	0.66 332	0.62 334	0.40 295	0.78 321	0.65 330	0.12 255	0.11 212	0.12 256	0.13 292	0.17 302	0.19 253

DDUNet	0.45 322	0.60 372	0.71 258	0.45 367	0.39 366	0.46 309	0.32 305	0.53 243	0.44 221	0.46 307	0.53 290	0.57 318	0.38 285	0.51 217	0.43 274	0.34 370	0.21 322	0.56 381	0.25 360	0.41 371	0.36 348

222	0.45 322	0.14 107	0.43 45	0.19 13	0.15 157	0.36 261	0.20 153	0.60 309	0.43 214	0.37 238	0.45 242	0.30 164	0.28 211	0.59 248	3.72 408	0.11 227	0.19 310	0.08 59	0.09 163	0.09 131	0.27 322

SHD	0.45 322	0.34 312	0.89 311	0.37 343	0.28 337	0.46 309	0.23 217	0.72 361	0.96 375	0.65 351	0.61 324	0.61 331	0.48 324	0.64 275	0.69 335	0.16 313	0.16 281	0.16 317	0.16 324	0.21 334	0.25 310

GANetREF_RVC	0.45 322	0.52 357	0.87 303	0.39 353	0.20 270	0.51 327	0.50 360	0.68 350	0.67 339	0.47 313	0.46 254	0.50 298	0.43 307	0.91 349	0.40 264	0.28 363	0.21 322	0.32 366	0.19 341	0.28 359	0.23 289
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
PDISCO_ROB	0.45 322	0.37 325	0.89 311	0.44 365	0.37 362	0.70 356	0.35 316	0.75 365	0.78 357	0.45 302	0.53 290	0.65 345	0.40 295	0.68 291	0.52 303	0.22 350	0.12 228	0.21 345	0.19 341	0.26 352	0.22 282

DeepPrunerF	0.46 328	0.37 325	1.50 375	0.34 333	0.30 348	0.36 261	0.37 323	0.64 333	1.15 387	0.41 276	0.45 242	0.40 238	0.41 300	0.82 331	0.53 307	0.18 335	0.14 251	0.23 352	0.21 347	0.17 302	0.18 239

CC-Net-ROB	0.46 328	0.55 361	0.86 301	0.38 351	0.23 307	0.51 327	0.30 291	0.69 356	0.51 284	0.46 307	0.51 277	0.48 288	0.38 285	0.96 359	0.40 264	0.36 372	0.23 335	0.56 381	0.25 360	0.34 368	0.22 282

FBW_ROB	0.46 328	0.34 312	0.71 258	0.32 318	0.20 270	0.51 327	0.32 305	0.73 362	0.63 332	0.60 346	0.57 304	0.65 345	0.44 309	1.42 388	0.62 326	0.14 293	0.17 299	0.22 350	0.16 324	0.17 302	0.23 289

SDNR	0.47 331	0.29 285	0.92 315	0.24 165	0.37 362	1.27 390	0.17 53	0.54 250	0.58 315	0.44 295	0.85 358	0.55 313	0.28 211	1.19 375	0.52 303	0.23 351	0.24 343	0.17 326	0.13 292	0.19 321	0.26 319

G-Net	0.47 331	0.26 269	1.02 330	0.34 333	0.28 337	0.89 373	0.35 316	0.47 195	0.46 241	0.68 355	1.20 376	0.64 343	0.59 347	0.61 259	0.60 322	0.16 313	0.14 251	0.17 326	0.13 292	0.22 338	0.21 274

XQC	0.47 331	0.45 349	1.07 336	0.40 357	0.28 337	0.58 343	0.38 331	0.67 345	0.76 356	0.53 334	0.47 261	0.59 324	0.47 320	0.74 306	0.80 344	0.18 335	0.14 251	0.18 333	0.16 324	0.26 352	0.24 301

ADCP+	0.48 334	0.36 322	1.47 373	0.26 228	0.22 298	0.57 341	0.40 338	0.56 271	0.54 300	0.46 307	0.52 283	0.46 278	0.53 338	0.59 248	1.93 395	0.10 196	0.08 138	0.11 226	0.11 231	0.14 274	0.15 216

PASM	0.49 335	0.41 340	1.15 346	0.37 343	0.35 357	0.42 290	0.42 342	0.54 250	0.65 335	0.54 337	0.54 293	0.63 338	0.48 324	0.94 358	0.51 302	0.27 361	0.30 369	0.30 362	0.33 371	0.29 361	0.29 332

SuperB	0.50 336	0.37 325	2.16 393	0.23 128	0.15 157	0.41 285	0.32 305	0.50 219	0.83 362	0.44 295	0.51 277	0.33 189	0.45 311	0.69 292	1.07 362	0.10 196	0.08 138	0.09 118	0.08 103	0.95 398	0.18 239

ADCL	0.50 336	0.30 291	1.15 346	0.28 284	0.19 253	0.77 364	0.64 373	0.57 280	0.73 354	0.57 344	0.73 345	0.55 313	0.60 348	0.66 285	1.53 386	0.11 227	0.10 192	0.13 279	0.13 292	0.15 281	0.16 226

ADCPNet	0.51 338	0.36 322	1.82 387	0.27 260	0.23 307	0.71 357	0.39 334	0.56 271	0.54 300	0.52 328	0.60 315	0.66 349	0.57 344	0.64 275	1.23 369	0.15 305	0.18 306	0.14 297	0.23 358	0.19 321	0.22 282

DPSNet	0.51 338	0.26 269	1.16 348	0.28 284	0.21 283	0.76 361	0.56 368	0.89 381	0.82 361	0.49 319	0.51 277	0.64 343	0.81 369	0.89 344	0.85 348	0.17 325	0.16 281	0.13 279	0.13 292	0.26 352	0.27 322

MDST_ROB	0.51 338	0.16 143	0.97 324	0.31 313	0.21 283	1.35 394	0.34 314	0.80 370	0.59 323	1.09 382	0.74 346	0.49 294	0.37 280	1.31 383	0.60 322	0.14 293	0.12 228	0.16 317	0.13 292	0.13 254	0.18 239

psmorigin	0.52 341	0.29 285	3.10 403	0.24 165	0.19 253	0.39 275	0.24 239	0.52 233	0.45 232	0.66 353	0.68 336	0.70 359	0.52 333	0.86 339	0.49 298	0.15 305	0.17 299	0.13 279	0.14 306	0.16 290	0.23 289

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 342	0.60 372	0.98 326	0.40 357	0.25 328	0.87 371	0.57 369	0.60 309	0.64 334	0.60 346	0.67 334	0.63 338	0.42 304	1.13 371	0.50 299	0.23 351	0.28 357	0.27 357	0.35 373	0.25 348	0.33 342

ADCMid	0.53 342	0.45 349	1.46 372	0.27 260	0.22 298	0.51 327	0.38 331	0.61 316	0.58 315	0.75 360	0.67 334	0.62 334	0.66 361	0.66 285	1.75 391	0.13 272	0.12 228	0.17 326	0.17 335	0.20 328	0.21 274

pmcnn	0.54 344	0.24 246	1.06 334	0.25 196	0.26 331	0.40 281	0.31 300	0.55 261	0.55 307	0.56 341	1.22 378	2.53 401	0.39 292	0.84 336	1.08 364	0.09 141	0.06 34	0.06 1	0.05 8	0.10 177	0.14 205

Wz-Net-TNSev	0.55 345	0.72 376	1.90 388	0.26 228	0.21 283	0.64 352	0.45 347	0.66 343	0.71 349	0.52 328	0.55 298	0.71 360	0.63 358	1.04 366	0.94 353	0.16 313	0.15 272	0.13 279	0.15 315	0.21 334	0.24 301

AnyNet_C32	0.55 345	0.51 356	1.34 365	0.29 297	0.28 337	0.61 347	0.62 372	0.57 280	0.62 330	0.63 349	0.68 336	0.54 312	0.55 340	0.82 331	1.81 392	0.15 305	0.15 272	0.15 311	0.18 339	0.21 334	0.25 310

CSAN	0.55 345	0.47 351	1.19 356	0.37 343	0.23 307	0.57 341	0.61 371	0.65 339	0.72 351	0.65 351	0.78 350	0.66 349	0.65 360	1.41 387	0.77 341	0.21 347	0.17 299	0.20 343	0.21 347	0.18 317	0.21 274

WCMA_ROB	0.55 345	0.27 275	0.76 271	0.26 228	0.22 298	0.62 348	0.36 321	0.57 280	0.58 315	0.97 375	1.40 384	1.28 381	0.94 378	0.80 327	0.80 344	0.20 346	0.17 299	0.16 317	0.16 324	0.19 321	0.29 332

WZ-Net	0.56 349	0.49 355	2.14 392	0.30 303	0.24 318	0.58 343	0.48 354	0.65 339	0.80 359	0.51 325	0.72 342	0.68 354	0.60 348	1.06 368	1.01 357	0.13 272	0.10 192	0.11 226	0.12 268	0.19 321	0.23 289

Consistency-Raft	0.56 349	0.52 357	1.12 342	0.45 367	0.49 372	0.48 321	0.45 347	0.73 362	0.74 355	0.45 302	0.82 355	0.46 278	0.60 348	0.51 217	0.63 329	0.39 377	0.40 380	0.44 375	0.51 386	0.53 376	0.38 364

anonymity	0.57 351	0.55 361	0.74 264	0.48 370	0.63 381	0.56 339	0.43 344	0.71 358	0.51 284	0.64 350	0.55 298	0.57 318	0.61 352	0.65 279	0.57 318	0.55 381	0.55 392	0.50 378	0.54 387	0.51 375	0.61 383

SGM_RVC	0.57 351	0.22 223	0.60 217	0.26 228	0.16 186	0.97 379	0.46 350	0.76 367	0.90 368	1.03 379	0.92 365	1.16 377	0.93 377	1.21 376	0.72 337	0.17 325	0.16 281	0.16 317	0.16 324	0.16 290	0.24 301
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	0.58 353	0.48 353	1.35 366	0.38 351	0.37 362	0.96 378	1.13 400	0.84 377	1.05 378	0.50 322	0.70 340	0.45 272	0.61 352	0.63 270	0.62 326	0.26 357	0.28 357	0.14 297	0.13 292	0.20 328	0.44 369

MFN_U_SF_RVC	0.58 353	0.58 369	1.31 364	0.39 353	0.23 307	0.72 358	0.30 291	0.83 375	0.68 343	0.74 359	0.74 346	0.86 366	0.60 348	0.84 336	0.83 346	0.29 364	0.27 353	0.32 366	0.37 377	0.31 363	0.33 342

SANet	0.58 353	0.41 340	1.38 367	0.27 260	0.16 186	0.72 358	0.48 354	0.71 358	1.34 389	0.69 356	0.97 367	0.94 370	0.78 365	0.97 361	0.93 351	0.14 293	0.12 228	0.12 256	0.12 268	0.18 317	0.20 265

otaku	0.60 356	0.73 378	1.13 344	0.64 378	0.45 371	0.73 360	0.37 323	0.67 345	0.67 339	0.52 328	0.75 348	0.66 349	0.46 318	0.74 306	0.59 321	0.55 381	0.34 377	0.56 381	0.36 375	0.65 381	0.49 377

MeshStereo	0.60 356	0.31 294	0.71 258	0.22 85	0.17 211	0.66 354	0.36 321	0.81 372	0.63 332	1.48 400	1.32 381	1.65 388	0.83 370	1.18 374	0.74 338	0.17 325	0.17 299	0.17 326	0.14 306	0.17 302	0.19 253
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
Ntro	0.61 358	0.75 380	1.16 348	0.67 380	0.50 373	0.76 361	0.37 323	0.68 350	0.71 349	0.50 322	0.59 311	0.65 345	0.52 333	0.79 324	0.58 320	0.58 384	0.32 374	0.57 384	0.34 372	0.69 386	0.50 378

PVD	0.62 359	0.41 340	0.93 319	0.44 365	0.39 366	0.63 351	0.51 362	0.86 378	1.27 388	0.93 372	1.09 371	0.81 364	0.85 371	0.89 344	0.89 349	0.21 347	0.23 335	0.22 350	0.19 341	0.28 359	0.41 365

SAMSARA	0.62 359	0.47 351	0.93 319	0.70 383	0.50 373	1.15 385	1.29 403	0.79 369	0.70 347	0.77 364	0.55 298	0.92 369	0.58 345	0.87 341	0.77 341	0.19 344	0.27 353	0.18 333	0.19 341	0.27 356	0.28 328

ADCS	0.62 359	0.56 363	1.54 378	0.30 303	0.25 328	0.56 339	0.46 350	0.71 358	0.86 365	0.77 364	0.72 342	0.68 354	0.62 356	0.82 331	2.33 401	0.17 325	0.16 281	0.16 317	0.17 335	0.23 343	0.27 322

DGSMNet	0.63 362	0.32 301	1.01 329	0.54 374	0.73 387	0.62 348	1.36 404	0.62 324	0.58 315	0.38 246	0.62 326	0.52 306	0.34 263	0.65 279	0.47 290	0.54 380	0.61 397	0.67 386	0.61 394	0.65 381	0.69 392

MSMD_ROB	0.63 362	0.34 312	0.70 252	0.30 303	0.25 328	0.88 372	0.35 316	0.58 292	0.67 339	1.13 383	1.52 388	1.75 391	1.05 383	0.90 347	0.60 322	0.24 353	0.22 327	0.27 357	0.27 366	0.25 348	0.27 322

EDNetEfficient	0.64 364	0.39 335	2.52 395	0.26 228	0.26 331	0.39 275	0.49 358	0.42 150	1.06 379	1.38 390	0.86 359	0.61 331	0.97 379	0.66 285	1.62 390	0.11 227	0.10 192	0.10 180	0.12 268	0.20 328	0.19 253

FCDSN-DC	0.67 365	0.38 331	0.83 291	0.37 343	0.30 348	0.66 354	0.37 323	0.69 356	0.70 347	1.15 385	1.53 389	1.70 390	1.38 392	1.00 362	0.83 346	0.24 353	0.22 327	0.27 357	0.26 364	0.27 356	0.32 340
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	0.67 365	0.94 387	1.63 380	0.77 387	1.19 404	0.53 335	0.25 252	0.61 316	0.72 351	0.70 357	0.60 315	0.69 356	0.90 375	0.80 327	0.52 303	0.27 361	0.13 242	0.74 389	0.31 370	0.68 384	0.44 369

AnyNet_C01	0.68 367	0.69 375	2.64 397	0.33 329	0.27 336	0.93 374	0.64 373	0.66 343	0.65 335	0.70 357	0.97 367	0.75 362	0.63 358	1.01 363	1.52 385	0.17 325	0.16 281	0.17 326	0.17 335	0.24 347	0.28 328

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 368	0.73 378	1.26 360	0.47 369	0.28 337	1.42 396	0.60 370	0.82 373	0.94 374	0.85 368	0.86 359	0.88 368	0.70 362	1.32 384	0.75 339	0.37 373	0.30 369	0.34 369	0.36 375	0.44 372	0.42 366

FC-DCNN	0.73 369	0.33 305	0.84 294	0.33 329	0.28 337	0.82 370	0.40 338	0.82 373	0.83 362	1.43 393	1.60 392	1.97 393	1.38 392	1.10 370	0.93 351	0.24 353	0.22 327	0.27 357	0.26 364	0.26 352	0.32 340

MFMNet_re	0.74 370	0.84 382	1.16 348	0.64 378	0.70 386	0.79 366	0.71 378	0.77 368	0.85 364	0.79 366	0.86 359	0.69 356	0.80 367	0.73 302	0.65 330	0.66 388	0.59 396	0.61 385	0.58 392	0.68 384	0.71 393

NVStereoNet_ROB	0.74 370	0.64 374	1.20 358	0.55 375	0.43 370	0.54 338	0.48 354	0.75 365	0.87 367	0.88 369	1.72 394	1.06 374	1.03 382	1.29 381	0.98 356	0.35 371	0.42 383	0.41 374	0.48 381	0.38 370	0.43 367
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	0.74 370	0.72 376	1.18 355	0.52 373	0.57 379	0.76 361	0.50 360	0.80 370	0.66 338	0.97 375	0.88 362	0.94 370	0.74 363	1.08 369	1.04 360	0.58 384	0.51 386	0.50 378	0.50 385	0.56 377	0.72 394
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.76 373	1.00 391	1.29 362	0.82 388	0.63 381	0.79 366	0.52 363	0.83 375	0.93 371	0.61 348	0.79 353	0.79 363	0.62 356	0.82 331	0.67 334	0.80 394	0.55 392	0.79 392	0.49 382	0.81 390	0.62 384

ACVNet-4b	0.76 373	0.90 385	1.67 382	0.73 384	0.51 376	0.80 369	0.31 300	0.74 364	0.81 360	0.51 325	0.72 342	0.94 370	0.43 307	1.01 363	1.32 378	1.18 406	0.22 327	0.77 390	0.45 380	0.70 387	0.50 378

ACVNet_1	0.77 375	0.92 386	1.79 386	0.73 384	0.53 377	0.78 365	0.42 342	0.88 380	0.90 368	0.75 360	0.76 349	1.32 382	0.80 367	1.04 366	0.70 336	0.57 383	0.32 374	0.72 388	0.35 373	0.70 387	0.50 378

ELAS_RVC	0.80 376	0.40 338	1.10 341	0.40 357	0.35 357	0.93 374	1.10 399	0.87 379	1.12 385	1.40 391	1.39 382	1.27 380	1.55 399	1.13 371	1.13 365	0.29 364	0.27 353	0.30 362	0.28 367	0.31 363	0.36 348
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 376	0.40 338	0.91 314	0.39 353	0.35 357	1.52 398	0.81 386	0.97 383	0.98 376	1.47 399	1.58 391	1.19 378	1.33 391	1.01 363	1.21 368	0.29 364	0.27 353	0.30 362	0.29 369	0.32 366	0.36 348
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	0.81 378	0.56 363	4.76 406	0.37 343	0.30 348	1.11 382	0.52 363	0.67 345	1.07 380	0.76 362	0.91 363	0.60 329	0.61 352	1.64 391	1.24 370	0.15 305	0.13 242	0.15 311	0.15 315	0.22 338	0.24 301

RTSA	0.81 378	0.56 363	4.76 406	0.37 343	0.30 348	1.11 382	0.52 363	0.67 345	1.07 380	0.76 362	0.91 363	0.60 329	0.61 352	1.64 391	1.24 370	0.15 305	0.13 242	0.15 311	0.15 315	0.22 338	0.24 301

IMH-64-1	0.94 380	0.95 388	1.07 336	0.98 393	0.76 388	0.93 374	0.72 379	1.30 389	1.11 383	0.91 370	1.45 385	1.14 375	1.00 380	1.25 379	0.97 354	0.77 390	0.51 386	0.97 395	0.55 390	0.90 392	0.66 389

IMH-64	0.94 380	0.95 388	1.07 336	0.98 393	0.76 388	0.93 374	0.72 379	1.30 389	1.11 383	0.91 370	1.45 385	1.14 375	1.00 380	1.25 379	0.97 354	0.77 390	0.51 386	0.97 395	0.55 390	0.90 392	0.66 389

ACVNet_2	0.94 380	0.98 390	1.71 384	0.83 389	0.63 381	1.02 380	0.64 373	1.16 387	1.43 392	1.02 377	1.39 382	1.47 385	0.86 373	1.16 373	0.79 343	0.63 387	0.43 385	0.78 391	0.49 382	0.80 389	0.57 381

WAO-7	1.05 383	1.00 391	1.19 356	0.83 389	0.67 385	1.22 388	0.84 388	1.43 393	1.56 393	1.13 383	1.75 395	1.46 384	1.25 388	1.56 390	1.28 372	0.61 386	0.62 400	0.70 387	0.68 396	0.66 383	0.62 384

MADNet+	1.05 383	1.26 401	4.77 408	0.73 384	0.50 373	1.25 389	0.97 391	1.05 384	0.93 371	0.67 354	0.78 350	0.87 367	0.85 371	2.14 401	1.83 393	0.40 378	0.42 383	0.32 366	0.28 367	0.45 373	0.43 367

PWCK	1.05 383	1.29 402	2.12 391	0.92 391	0.42 369	1.27 390	1.01 393	1.14 386	1.14 386	1.16 386	1.14 374	1.25 379	0.90 375	1.77 396	1.15 366	0.89 397	0.51 386	0.87 393	0.54 387	1.02 400	0.57 381

IMH	1.09 386	1.04 394	1.29 362	1.03 395	0.79 391	1.11 382	0.69 376	1.40 392	1.42 391	1.02 377	1.71 393	1.42 383	1.19 387	1.78 397	1.03 359	1.14 404	0.56 395	1.00 397	0.58 392	0.93 395	0.68 391

WAO-6	1.11 387	1.01 393	1.17 354	0.96 392	0.79 391	1.30 392	0.78 383	1.36 391	1.99 398	1.04 380	1.54 390	1.59 387	1.27 389	1.37 386	1.30 373	0.78 392	0.55 392	1.03 399	0.75 400	0.87 391	0.72 394

SGM+DAISY	1.12 388	0.86 383	1.64 381	0.68 381	0.80 394	1.68 400	1.68 408	1.08 385	1.10 382	1.53 401	1.76 396	1.47 385	1.53 398	1.24 377	1.42 384	0.66 388	0.65 402	0.52 380	0.54 387	0.57 378	0.91 401

LVE	1.18 389	1.16 396	1.67 382	1.04 396	0.81 395	1.32 393	0.82 387	1.49 395	1.94 396	1.08 381	1.90 397	1.89 392	1.07 384	1.51 389	1.04 360	0.96 400	0.61 397	0.94 394	0.69 397	0.92 394	0.79 399

JetBlue	1.20 390	0.89 384	2.53 396	0.59 376	0.76 388	3.16 409	2.09 409	1.16 387	0.93 371	0.95 373	1.12 373	1.65 388	1.27 389	2.15 402	1.87 394	0.43 379	0.37 379	0.38 371	0.39 379	0.62 379	0.63 386

Dean	1.22 391	1.17 397	1.97 389	1.04 396	0.79 391	1.21 387	0.76 381	1.51 396	1.96 397	1.30 389	1.98 399	2.14 395	1.18 386	1.30 382	1.15 366	0.83 395	0.61 397	1.01 398	0.69 397	0.97 399	0.77 398

TorneroNet-64	1.47 392	1.15 395	1.51 376	1.11 400	0.86 398	2.27 405	0.76 381	1.84 402	3.76 405	1.29 387	2.22 403	2.68 403	1.46 394	1.81 398	1.55 387	0.79 393	0.51 386	1.10 400	0.67 395	1.31 403	0.81 400

notaker	1.49 393	1.44 405	1.77 385	1.42 405	1.08 402	1.19 386	0.87 390	1.51 396	1.40 390	1.53 401	3.41 407	2.40 399	1.94 401	1.83 399	1.57 388	1.14 404	0.69 406	1.38 407	0.88 403	1.39 407	1.03 404

WAO-8	1.50 394	1.22 399	1.39 369	1.10 398	0.85 396	2.15 402	0.78 383	1.84 402	3.76 405	1.46 395	2.18 401	2.15 396	1.50 396	3.20 408	1.35 380	0.92 398	0.66 403	1.10 400	0.79 401	0.94 396	0.74 396

Venus	1.50 394	1.22 399	1.39 369	1.10 398	0.85 396	2.15 402	0.78 383	1.84 402	3.76 405	1.46 395	2.18 401	2.15 396	1.50 396	3.20 408	1.35 380	0.92 398	0.66 403	1.10 400	0.79 401	0.94 396	0.74 396

SGM-ForestM	1.59 396	0.56 363	1.52 377	0.41 361	0.34 354	2.77 407	1.67 407	1.69 400	1.73 395	2.48 405	2.27 404	6.02 413	2.90 407	3.08 406	2.83 405	0.25 356	0.30 369	0.19 339	0.20 345	0.18 317	0.45 372

UNDER WATER-64	1.61 397	1.30 403	2.93 401	1.33 403	0.96 400	2.20 404	1.25 402	1.47 394	3.15 402	1.46 395	1.31 380	2.61 402	2.22 403	1.69 393	1.93 395	1.13 403	0.67 405	1.29 405	0.94 404	1.26 401	1.09 405

MANE	1.63 398	0.58 369	1.16 348	0.59 376	0.60 380	2.71 406	1.53 405	2.63 409	3.62 404	2.33 404	3.26 406	3.66 407	2.98 408	2.26 404	2.26 400	0.37 373	0.40 380	0.31 365	0.49 382	0.31 363	0.63 386

UNDER WATER	1.64 399	1.34 404	2.72 399	1.40 404	1.04 401	1.70 401	1.14 401	1.57 399	3.58 403	1.46 395	1.46 387	2.82 404	2.43 404	1.74 394	2.04 398	1.08 402	0.63 401	1.31 406	0.94 404	1.29 402	1.10 406

LSM	1.68 400	0.48 353	2.91 400	2.28 412	17.60 421	0.52 332	0.55 367	0.65 339	0.78 357	0.84 367	1.11 372	0.63 338	0.55 340	0.79 324	0.53 307	0.16 313	0.25 344	0.18 333	0.21 347	0.25 348	2.37 413

ktn	1.80 401	1.46 406	1.49 374	1.44 406	1.14 403	1.50 397	1.07 396	1.53 398	3.90 408	2.77 407	4.62 408	3.42 406	1.49 395	1.74 394	1.40 383	1.45 408	0.77 407	1.46 408	0.99 406	1.41 408	1.00 403

LE_ROB	1.82 402	0.39 335	3.15 404	0.50 372	0.55 378	0.79 366	1.00 392	0.89 381	6.48 412	7.40 414	2.07 400	2.07 394	5.08 410	1.33 385	3.96 409	0.11 227	0.09 167	0.12 256	0.11 231	0.11 217	0.13 182

KSHMR	1.92 403	1.47 407	1.97 389	1.48 407	1.22 405	1.39 395	1.06 395	1.81 401	5.83 411	1.43 393	5.56 411	2.95 405	1.17 385	2.24 403	1.33 379	1.29 407	1.13 408	1.47 409	1.11 408	1.37 406	1.21 407

TorneroNet	2.26 404	1.20 398	1.55 379	1.15 402	0.91 399	5.84 410	0.84 388	2.12 406	8.45 414	2.59 406	5.32 410	3.84 408	2.15 402	1.84 400	1.98 397	0.88 396	0.54 391	1.16 404	0.74 399	1.31 403	0.91 401

MADNet++	2.34 405	1.81 408	2.24 394	2.15 411	1.97 410	2.79 408	2.19 410	2.42 408	2.26 399	2.79 408	2.70 405	2.43 400	2.60 406	3.18 407	3.32 406	2.19 410	1.97 411	1.93 410	1.62 410	2.02 410	2.10 411

JetRed	2.35 406	2.70 411	6.11 409	1.14 401	1.38 407	6.03 411	3.61 411	2.12 406	1.72 394	1.99 403	1.97 398	2.15 396	1.59 400	2.49 405	4.19 410	1.05 401	1.60 410	1.10 400	1.02 407	1.72 409	1.41 409

HanzoNet	3.08 407	1.87 410	2.70 398	1.81 408	1.34 406	1.60 399	1.05 394	2.06 405	2.62 401	5.63 411	5.12 409	5.96 412	7.09 412	4.39 412	3.43 407	3.29 412	2.06 413	1.98 411	2.94 414	2.47 411	2.15 412

coex-ft	3.48 408	0.81 381	48.53 432	0.24 165	0.19 253	0.53 335	0.47 353	0.49 211	2.36 400	7.18 413	1.20 376	0.96 373	2.53 405	0.75 311	2.14 399	0.13 272	0.15 272	0.14 297	0.12 268	0.22 338	0.47 373

tt	4.71 409	0.11 27	3.94 405	2.06 410	1.54 408	10.14 416	16.85 417	9.28 417	4.99 409	1.41 392	1.05 370	4.68 409	4.89 409	3.36 410	5.86 413	5.73 416	9.15 421	2.23 412	2.51 413	3.02 412	1.34 408

BEATNet-Init1	4.91 410	3.27 412	14.39 421	0.69 382	0.65 384	10.19 417	3.83 412	5.04 412	5.11 410	8.73 415	8.52 413	13.95 422	7.66 413	7.79 415	5.79 412	0.32 369	0.34 377	0.34 369	0.38 378	0.64 380	0.64 388

DPSimNet_ROB	6.21 411	5.16 413	9.50 411	5.59 415	5.56 412	7.64 412	10.02 414	4.07 411	7.33 413	6.84 412	6.26 412	7.17 414	10.55 414	4.07 411	5.68 411	5.50 415	4.29 414	5.24 416	3.66 415	4.05 413	5.96 415

EDNetEfficientorigin	7.48 412	0.57 367	139.59 434	0.25 196	0.17 211	0.44 299	0.30 291	0.48 204	1.04 377	1.29 387	1.02 369	0.82 365	0.87 374	0.76 317	1.02 358	0.10 196	0.09 167	0.12 256	0.11 231	0.22 338	0.25 310

DGTPSM_ROB	8.38 413	5.24 414	10.71 419	5.32 414	10.19 415	8.34 413	23.49 421	6.11 414	13.43 420	4.93 409	10.93 418	5.64 410	10.55 414	6.17 413	12.73 417	3.74 413	7.56 416	3.68 414	7.24 418	4.09 414	7.49 416

DPSMNet_ROB	8.44 414	5.25 415	10.87 420	5.59 415	10.27 416	8.34 413	23.51 422	6.12 415	13.47 421	4.96 410	10.94 419	5.65 411	10.55 414	6.25 414	12.77 418	4.01 414	7.62 417	3.75 415	7.27 419	4.16 415	7.54 417

DLNR_Zeroshot_test	10.53 415	12.28 422	20.32 423	105.84 434	23.88 431	0.14 3	0.13 2	3.20 410	0.20 5	0.16 11	0.23 49	0.16 31	0.10 3	0.32 137	0.16 46	2.54 411	0.32 374	0.07 13	0.07 44	40.17 432	0.28 328

LRCNet_RVC	10.94 416	14.45 424	9.66 412	15.38 420	8.02 414	1.08 381	0.35 316	8.72 416	0.72 351	12.63 422	15.84 422	9.73 415	6.52 411	8.58 416	6.38 414	20.33 430	5.39 415	23.79 428	21.95 427	15.35 422	13.96 424

DPSM_ROB	11.46 417	9.79 420	10.18 414	11.11 418	11.31 417	19.08 424	27.38 424	13.42 422	14.23 423	10.34 419	11.13 420	10.97 420	11.33 421	11.89 422	13.49 419	6.74 418	8.19 419	6.00 417	7.05 416	7.74 416	7.76 418

DPSM	11.46 417	9.79 420	10.18 414	11.11 418	11.31 417	19.08 424	27.38 424	13.42 422	14.23 423	10.34 419	11.13 420	10.97 420	11.33 421	11.89 422	13.49 419	6.74 418	8.19 419	6.00 417	7.05 416	7.74 416	7.76 418

SPstereo	14.29 419	1.85 409	2.95 402	1.89 409	1.68 409	23.50 426	43.36 426	35.81 433	29.54 433	20.90 427	20.49 424	26.26 433	21.86 426	25.13 433	19.49 425	1.60 409	1.44 409	2.99 413	2.21 412	1.34 405	1.43 410

xxxxx1	15.30 420	9.78 417	10.23 416	20.34 423	19.47 422	17.10 419	23.00 418	10.36 418	11.04 416	9.25 416	9.66 414	10.74 417	10.66 417	10.60 418	13.72 421	8.14 420	9.35 422	31.88 431	44.61 431	12.63 419	13.46 421

tt_ll	15.30 420	9.78 417	10.23 416	20.34 423	19.47 422	17.10 419	23.00 418	10.36 418	11.04 416	9.25 416	9.66 414	10.74 417	10.66 417	10.60 418	13.72 421	8.14 420	9.35 422	31.88 431	44.61 431	12.63 419	13.46 421

ff	15.30 420	9.78 417	10.23 416	20.34 423	19.47 422	17.10 419	23.00 418	10.36 418	11.04 416	9.25 416	9.66 414	10.74 417	10.66 417	10.60 418	13.72 421	8.14 420	9.35 422	31.88 431	44.61 431	12.63 419	13.46 421

PML	15.86 423	13.12 423	7.07 410	5.22 413	7.66 413	32.93 427	64.30 433	5.37 413	10.12 415	25.87 432	67.29 433	20.25 424	13.20 423	10.09 417	6.81 415	5.94 417	2.00 412	6.03 419	2.18 411	9.13 418	2.62 414

Anonymous_1	16.44 424	9.26 416	9.67 413	10.63 417	14.54 419	18.62 423	26.98 423	12.68 421	13.53 422	10.78 421	10.37 417	10.15 416	10.66 417	10.99 421	12.64 416	15.61 429	7.73 418	16.87 426	43.01 430	56.14 433	7.86 420

HaxPig	17.72 425	20.23 431	19.76 422	16.55 421	16.52 420	9.46 415	9.42 413	14.48 424	13.31 419	18.59 423	18.67 423	17.39 423	16.68 424	17.07 424	16.43 424	21.99 431	20.86 431	22.28 427	21.55 426	21.30 429	21.88 431

MEDIAN_ROB	21.20 426	24.56 432	23.42 430	19.57 422	19.62 425	13.29 418	11.21 415	18.04 425	17.02 425	22.07 431	21.92 425	20.84 425	20.24 425	21.02 425	19.68 426	25.59 432	24.08 432	26.20 429	25.19 428	25.31 430	25.19 432

CasAABBNet	23.04 427	19.69 425	20.32 423	22.42 426	22.73 426	38.35 428	55.23 429	26.99 430	28.74 428	20.67 425	22.28 427	22.11 429	22.86 430	23.84 429	27.17 429	13.52 423	16.47 426	12.08 420	14.21 421	15.57 423	15.60 425

Selective-RAFT-Error	23.11 428	19.77 429	20.60 425	22.49 427	22.80 427	38.46 433	55.19 428	27.13 432	28.90 432	20.73 426	22.38 428	22.11 429	22.91 432	23.94 430	27.18 430	13.54 424	16.57 427	12.09 421	14.21 421	15.61 427	15.65 426

MyStereo03	23.12 429	19.74 426	20.70 426	22.51 428	22.82 428	38.36 429	55.25 430	26.92 427	28.81 429	20.90 427	22.38 428	22.06 426	22.80 427	23.83 426	27.20 431	13.55 425	16.70 428	12.09 421	14.22 423	15.58 424	16.03 427

MyStereo02	23.12 429	19.74 426	20.70 426	22.51 428	22.82 428	38.36 429	55.25 430	26.92 427	28.81 429	20.90 427	22.38 428	22.06 426	22.80 427	23.83 426	27.20 431	13.55 425	16.70 428	12.09 421	14.22 423	15.58 424	16.03 427

MyStereo	23.12 429	19.74 426	20.70 426	22.51 428	22.82 428	38.36 429	55.25 430	26.92 427	28.81 429	20.90 427	22.38 428	22.06 426	22.80 427	23.83 426	27.20 431	13.55 425	16.70 428	12.09 421	14.22 423	15.58 424	16.03 427

LSM0	24.21 432	19.88 430	22.33 429	24.42 431	40.13 433	38.41 432	54.99 427	27.05 431	28.61 427	20.59 424	22.00 426	22.29 431	22.86 430	24.12 431	27.16 428	13.59 428	16.33 425	12.13 425	14.08 420	15.72 428	17.53 430

AVERAGE_ROB	25.43 433	29.01 433	27.22 431	24.60 432	24.16 432	17.78 422	12.87 416	22.39 426	21.40 426	26.72 433	26.08 432	25.18 432	24.52 433	25.07 432	23.57 427	29.94 433	28.36 433	30.60 430	29.57 429	29.83 431	29.66 433

test_example2	100.95 434	107.33 434	67.16 433	98.17 433	106.88 434	89.44 434	101.34 434	37.23 434	97.88 434	129.56 434	131.26 434	65.41 434	67.34 434	91.22 434	79.29 434	143.32 434	199.32 434	81.12 434	102.17 434	121.89 434	101.70 434

Low-res two-view benchmark