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

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 10	0.28 57	0.11 1	0.47 33	0.19 13	0.44 8	0.44 37	0.38 52	0.31 28	0.23 13	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 78	0.06 1	0.15 244	0.12 154	0.16 109	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 23	0.28 57	0.12 3	0.41 16	0.20 22	0.37 2	0.38 10	0.26 26	0.30 25	0.25 26	0.19 9	0.33 26	0.24 47	0.09 17	0.11 172	0.12 135	0.10 75	0.13 51	0.09 16

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 20	0.19 1	0.13 5	0.55 88	0.17 5	0.48 23	0.46 50	0.27 29	0.33 34	0.24 20	0.21 15	0.31 16	0.21 22	0.11 123	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.07 3
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	0.29 4	0.54 172	1.44 34	0.24 7	0.29 207	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 9	0.19 1	0.21 2	0.28 40	0.22 19	0.30 14	0.29 86	0.10 78	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.11 22	0.11 37

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 9	0.25 15	0.34 257	0.43 17	0.22 43	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 34	0.23 13	0.24 30	0.31 16	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 302

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 14	0.27 39	0.30 217	0.35 10	0.20 22	0.56 62	0.38 10	0.21 2	0.30 25	0.22 8	0.18 6	0.37 43	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 223	0.16 109	0.29 287

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 1	0.30 91	0.19 96	0.56 97	0.17 5	0.68 109	0.36 6	0.30 33	0.18 1	0.27 37	0.17 1	0.38 47	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.10 11	0.35 318

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 103	1.68 68	0.27 39	0.24 158	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 26	0.37 45	0.18 1	0.18 6	0.31 16	0.27 64	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 229	0.08 10

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 3	0.23 3	0.50 335	0.40 15	0.20 22	0.46 12	0.44 37	0.22 5	0.28 17	0.26 31	0.19 9	0.33 26	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 358

ProNet	0.30 8	0.54 172	1.29 15	0.25 15	0.15 24	0.47 33	0.25 97	0.48 23	0.39 15	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 67	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.23 203	0.12 63

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 142	1.08 2	0.31 116	0.17 61	0.19 1	0.21 31	0.73 130	0.50 74	0.21 2	0.24 11	0.55 165	0.22 19	0.27 1	0.26 56	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 16
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
LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 46	0.23 3	0.13 5	0.54 78	0.20 22	0.48 23	0.49 68	0.25 19	0.28 17	0.37 67	0.24 30	0.38 47	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

PMTNet	0.31 12	0.35 98	1.30 17	0.20 2	0.14 12	0.57 114	0.25 97	0.46 12	0.42 28	0.27 29	0.32 31	0.27 37	0.24 30	0.39 50	0.23 33	0.43 359	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 147	0.07 3

ff7	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 59	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 263	0.23 203	0.22 224

ffff	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 59	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 263	0.23 203	0.22 224

11t	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 59	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 263	0.23 203	0.22 224

MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 36	0.31 116	0.15 24	0.53 75	0.19 13	0.44 8	0.35 4	0.36 43	0.38 52	0.27 37	0.27 67	0.42 59	0.19 3	0.09 17	0.13 211	0.09 20	0.16 238	0.20 176	0.13 94

ccc-4	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 59	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 263	0.23 203	0.22 224

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 31	0.33 151	0.16 37	0.48 39	0.21 31	0.67 106	0.48 64	0.40 59	0.34 38	0.32 53	0.33 112	0.42 59	0.27 64	0.11 123	0.12 197	0.10 48	0.08 29	0.13 51	0.14 107

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 92	1.38 26	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.23 59	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.18 263	0.16 109	0.22 224

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 34	0.28 57	0.35 267	0.47 33	0.21 31	0.43 6	0.28 1	0.26 26	0.25 14	0.22 8	0.38 138	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 351	0.09 20	0.36 354	0.23 203	0.25 258

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 191	1.47 38	0.32 137	0.38 291	0.23 2	0.22 43	0.58 69	0.46 50	0.22 5	0.27 16	0.29 44	0.23 24	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.21 184	0.14 107

CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 85	0.24 7	0.16 37	0.54 78	0.15 1	0.40 3	0.55 110	0.37 47	0.51 128	0.24 20	0.19 9	0.27 1	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 332	0.08 1	0.06 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	0.33 19	0.49 155	1.75 91	0.23 3	0.12 3	0.54 78	0.16 3	0.40 3	0.45 47	0.45 86	0.51 128	0.26 31	0.22 19	0.29 11	0.20 19	0.10 78	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 161	0.34 174	0.27 194	0.30 5	0.22 43	0.48 23	0.44 37	0.22 5	0.33 34	0.25 26	0.25 41	0.32 20	0.24 47	0.14 226	0.16 260	0.12 135	0.12 154	0.15 83	0.13 94

MyStereo07	0.34 26	0.40 119	1.46 36	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 182	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.25 14	0.20 2	0.26 53	0.57 127	0.19 3	0.09 17	0.18 278	0.12 135	0.11 124	0.16 109	0.19 195

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 122	1.93 175	0.26 31	0.24 158	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.37 45	0.25 26	0.26 53	0.44 67	0.31 107	0.11 123	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.19 164	0.14 107

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 7	0.28 57	0.15 24	0.57 114	0.23 59	0.79 190	0.47 63	0.38 52	0.37 45	0.40 85	0.25 41	0.47 86	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.13 179	0.19 164	0.27 275

anonymousdsp	0.34 26	0.53 169	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 59	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.55 124	0.19 3	0.09 17	0.11 172	0.10 48	0.18 263	0.24 218	0.29 287

knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 91	0.24 7	0.18 83	0.45 19	0.24 82	0.57 65	0.38 10	0.41 65	0.39 59	0.55 165	0.25 41	0.38 47	0.23 33	0.11 123	0.08 58	0.12 135	0.07 13	0.13 51	0.12 63

RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 17	0.26 31	0.14 12	0.58 129	0.23 59	0.78 178	0.62 171	0.40 59	0.44 81	0.28 40	0.35 121	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 140	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.08 10

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 172	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 59	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.54 120	0.19 3	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.18 263	0.24 218	0.29 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 26	0.77 247	1.75 91	0.34 174	0.13 5	0.51 56	0.17 5	0.43 6	0.50 74	0.37 47	0.49 118	0.23 13	0.18 6	0.28 3	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 17	0.79 363	0.34 257	0.51 56	0.23 59	0.46 12	0.39 15	0.22 5	0.31 28	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 33	0.73 377	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 333

Selective-RAFT	0.35 34	0.26 41	1.48 41	0.31 116	0.15 24	0.61 174	0.19 13	0.60 81	0.54 106	0.28 31	0.29 20	0.40 85	0.33 112	0.50 104	0.27 64	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.35 348	0.19 164	0.08 10

x	0.35 34	0.20 4	1.36 23	0.33 151	0.17 61	0.47 33	0.24 82	0.75 145	0.54 106	0.40 59	0.40 62	0.42 102	0.34 119	0.45 74	0.32 117	0.11 123	0.14 225	0.11 91	0.09 44	0.12 32	0.14 107

Anonymous	0.35 34	0.32 80	1.87 155	0.34 174	0.31 233	0.37 11	0.31 182	0.54 58	0.40 19	0.25 19	0.28 17	0.23 13	0.29 90	0.36 36	0.27 64	0.14 226	0.13 211	0.11 91	0.12 154	0.24 218	0.20 208

s12784h	0.36 38	0.28 62	1.58 52	0.23 3	0.11 1	0.62 194	0.24 82	0.79 190	0.64 187	0.44 79	0.52 135	0.28 40	0.26 53	0.50 104	0.24 47	0.11 123	0.06 1	0.09 20	0.06 7	0.16 109	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 38	0.21 9	1.70 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 113	0.78 178	0.36 6	0.57 202	0.67 249	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63

RAFT-Stereo	0.36 38	0.21 9	1.70 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 113	0.78 178	0.36 6	0.57 202	0.67 249	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test croco	0.37 41	0.47 152	2.15 230	0.27 39	0.19 96	0.33 7	0.20 22	0.58 69	0.46 50	0.23 10	0.37 45	0.23 13	0.25 41	0.45 74	0.28 73	0.11 123	0.08 58	0.13 189	0.09 44	0.42 337	0.12 63

riskmin	0.37 41	0.22 17	1.74 85	0.32 137	0.20 106	0.48 39	0.20 22	0.66 97	0.46 50	0.36 43	0.34 38	0.69 243	0.45 206	0.39 50	0.27 64	0.11 123	0.08 58	0.12 135	0.08 29	0.13 51	0.16 159

AnonymousM	0.37 41	0.44 137	1.50 43	0.25 15	0.15 24	0.52 69	0.23 59	0.60 81	0.42 28	0.42 69	0.32 31	0.30 45	0.25 41	0.34 30	0.23 33	0.11 123	0.09 112	0.71 377	0.36 354	0.12 32	0.07 3

iRaftStereo_RVC	0.37 41	0.53 169	1.41 31	0.28 57	0.15 24	0.52 69	0.20 22	0.54 58	0.46 50	0.37 47	0.43 71	0.41 89	0.23 24	0.36 36	0.26 56	0.09 17	0.15 246	0.12 135	0.11 124	0.41 333	0.37 333

DIP-Stereo	0.37 41	0.34 92	1.50 43	0.27 39	0.18 83	0.63 210	0.17 5	0.92 273	0.53 99	0.49 124	0.48 101	0.30 45	0.30 98	0.39 50	0.30 97	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
mmm	0.38 46	0.21 9	1.18 8	0.35 188	0.17 61	0.49 44	0.26 113	0.78 178	0.52 83	0.50 131	0.57 177	0.41 89	0.37 133	0.71 167	0.31 107	0.11 123	0.13 211	0.14 218	0.13 179	0.15 83	0.14 107

Any-RAFT	0.38 46	0.25 32	1.89 161	0.27 39	0.17 61	0.68 254	0.21 31	0.78 178	0.53 99	0.43 74	0.43 71	0.54 162	0.30 98	0.41 56	0.20 19	0.10 78	0.12 197	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

qqq	0.38 46	0.21 9	1.34 22	0.28 57	0.15 24	0.45 19	0.26 113	0.76 154	0.52 83	0.39 57	0.41 66	0.46 131	0.36 125	0.96 197	0.30 97	0.11 123	0.14 225	0.12 135	0.12 154	0.12 32	0.14 107

PSM-adaLoss	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 279	0.17 61	0.60 154	0.29 166	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

ROB_FTStereo_v2	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 279	0.17 61	0.61 174	0.28 146	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

ROB_FTStereo	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 279	0.17 61	0.61 174	0.26 113	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.49 99	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

HUI-Stereo	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 279	0.17 61	0.61 174	0.28 146	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.45 74	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

RAFT-IKP	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 279	0.16 37	0.60 154	0.28 146	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.50 104	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

raftrobust	0.38 46	0.68 217	1.54 47	0.32 137	0.46 329	0.52 69	0.21 31	0.56 62	0.42 28	0.52 149	0.35 41	0.31 47	0.33 112	0.37 43	0.30 97	0.10 78	0.11 172	0.08 3	0.07 13	0.21 184	0.19 195

sAnonymous2	0.38 46	0.62 194	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 136	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 170	0.09 112	0.11 91	0.13 179	0.38 319	0.35 318

CroCo_RVC	0.38 46	0.62 194	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 136	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 170	0.09 112	0.11 91	0.13 179	0.38 319	0.35 318

GMStereo	0.38 46	0.99 320	1.91 169	0.27 39	0.16 37	0.39 14	0.23 59	0.47 20	0.62 171	0.38 52	0.34 38	0.25 26	0.25 41	0.39 50	0.29 86	0.14 226	0.08 58	0.10 48	0.12 154	0.15 83	0.11 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 46	0.33 85	1.92 172	0.27 39	0.41 307	0.48 39	0.19 13	0.59 74	0.46 50	0.43 74	0.39 59	0.57 180	0.26 53	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.09 20	0.31 336	0.11 22	0.09 16

CASS	0.39 59	0.30 71	1.61 59	0.32 137	0.17 61	0.53 75	0.24 82	0.70 115	0.49 68	0.59 227	0.54 153	0.40 85	0.40 159	0.41 56	0.30 97	0.17 271	0.10 140	0.14 218	0.11 124	0.18 147	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 279	0.16 37	0.61 174	0.27 136	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63
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
iGMRVC	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 279	0.17 61	0.61 174	0.27 136	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.55 124	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 279	0.16 37	0.61 174	0.27 136	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

DCANet-4	0.40 63	0.27 42	2.21 239	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 43	0.77 164	0.72 248	0.54 169	0.47 89	0.28 40	0.37 133	0.37 43	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

test_4	0.40 63	0.37 105	2.01 197	0.29 78	0.21 113	0.50 50	0.28 146	0.47 20	0.39 15	0.42 69	0.76 291	0.38 73	0.22 19	0.52 111	0.33 127	0.08 4	0.07 11	0.11 91	0.15 223	0.28 256	0.07 3

cross-raft	0.40 63	0.27 42	2.22 242	0.30 91	0.17 61	0.49 44	0.35 221	0.71 117	0.39 15	0.43 74	0.45 82	0.64 212	0.25 41	0.32 20	0.25 53	0.08 4	0.08 58	0.09 20	0.23 302	0.11 22	0.14 107

GMStereo_Zeroshot	0.41 66	0.36 103	1.54 47	0.41 261	0.19 96	0.52 69	0.19 13	0.59 74	0.52 83	0.57 202	0.59 186	0.63 204	0.29 90	0.58 129	0.33 127	0.15 240	0.09 112	0.16 259	0.09 44	0.24 218	0.12 63

MIM_Stereo	0.41 66	0.60 187	1.88 157	0.31 116	0.21 113	0.50 50	0.19 13	0.64 91	0.44 37	0.43 74	0.53 143	0.43 105	0.27 67	0.51 107	0.28 73	0.08 4	0.14 225	0.11 91	0.10 75	0.26 243	0.26 267

LL-Strereo2	0.41 66	0.90 288	1.83 139	0.44 279	0.24 158	0.54 78	0.27 136	0.58 69	0.45 47	0.41 65	0.33 34	0.44 116	0.21 15	0.44 67	0.34 131	0.09 17	0.08 58	0.16 259	0.14 203	0.17 128	0.17 170

BUS	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.91 332	0.23 59	1.00 327	0.61 155	0.63 262	0.53 143	0.66 220	0.30 98	0.43 62	0.32 117	0.13 198	0.10 140	0.14 218	0.12 154	0.12 32	0.11 37

BSDual-CNN	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.76 285	0.31 182	1.00 327	0.61 155	0.63 262	0.53 143	0.63 204	0.37 133	0.43 62	0.38 147	0.13 198	0.10 140	0.14 218	0.12 154	0.12 32	0.11 37

psmg	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.27 39	0.21 113	0.75 283	0.36 227	0.90 255	0.61 155	0.59 227	0.59 186	0.63 204	0.37 133	0.43 62	0.38 147	0.13 198	0.10 140	0.13 189	0.12 154	0.13 51	0.11 37

GMOStereo	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 274	0.51 56	0.31 182	0.53 48	0.44 37	0.57 202	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 357	0.13 189	0.11 124	0.34 293	0.11 37

error version	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 274	0.51 56	0.31 182	0.53 48	0.44 37	0.57 202	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 357	0.13 189	0.11 124	0.34 293	0.11 37

test-v	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 274	0.51 56	0.31 182	0.53 48	0.44 37	0.57 202	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 357	0.13 189	0.11 124	0.34 293	0.11 37

CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 95	0.48 309	0.17 61	0.79 302	0.69 338	0.52 43	0.52 83	0.47 94	0.42 69	0.45 123	0.26 53	0.41 56	0.31 107	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.09 44	0.17 128	0.23 242

test-2	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 274	0.51 56	0.31 182	0.53 48	0.44 37	0.57 202	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 357	0.13 189	0.11 124	0.34 293	0.11 37

CFNet-RSSM	0.41 66	0.32 80	2.20 238	0.27 39	0.44 315	0.52 69	0.19 13	0.76 154	0.48 64	0.43 74	0.36 42	0.54 162	0.26 53	0.33 26	0.25 53	0.09 17	0.08 58	0.09 20	0.38 357	0.10 11	0.09 16

DMCA	0.41 66	0.52 164	1.26 13	0.31 116	0.24 158	0.59 145	0.26 113	0.77 164	0.63 180	0.58 214	0.48 101	0.57 180	0.35 121	0.40 54	0.50 205	0.14 226	0.10 140	0.14 218	0.10 75	0.15 83	0.15 137

AE-Stereo	0.42 79	0.29 66	1.65 62	0.43 274	0.47 331	0.56 97	0.23 59	0.86 230	0.46 50	0.31 34	0.41 66	0.43 105	0.24 30	0.34 30	0.24 47	0.09 17	0.48 373	0.11 91	0.45 365	0.22 195	0.19 195

ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 203	2.07 209	0.35 188	0.14 12	0.76 285	0.25 97	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 138	0.69 161	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 91	0.09 44	0.12 32	0.14 107

dd	0.42 79	0.96 306	1.77 103	0.31 116	0.17 61	0.57 114	0.26 113	0.49 27	0.68 214	0.41 65	0.40 62	0.34 60	0.27 67	0.45 74	0.40 159	0.17 271	0.10 140	0.13 189	0.12 154	0.21 184	0.12 63

Anonymous3	0.42 79	0.35 98	2.09 215	0.33 151	0.24 158	0.72 269	0.31 182	0.74 135	0.55 110	0.35 41	0.40 62	0.33 56	0.29 90	0.44 67	0.28 73	0.18 281	0.18 278	0.13 189	0.13 179	0.17 128	0.17 170

DCANet	0.42 79	0.77 247	1.95 182	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 43	0.77 164	0.72 248	0.54 169	0.48 101	0.31 47	0.41 170	0.36 36	0.39 154	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 79	0.86 277	1.78 107	0.28 57	0.17 61	0.52 69	0.20 22	0.62 87	0.61 155	0.50 131	0.61 204	0.39 77	0.32 109	0.35 32	0.30 97	0.07 1	0.10 140	0.09 20	0.09 44	0.35 301	0.10 27

fff	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 43	0.77 164	0.75 278	0.54 169	0.47 89	0.31 47	0.65 287	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

DisPM	0.43 85	0.33 85	1.78 107	0.57 339	0.18 83	0.59 145	0.63 329	0.53 48	0.61 155	0.60 235	0.53 143	0.38 73	0.26 53	0.75 172	0.29 86	0.12 170	0.07 11	0.12 135	0.11 124	0.11 22	0.14 107

IER	0.43 85	0.38 110	1.69 70	0.26 31	0.25 170	0.66 238	0.26 113	0.71 117	0.55 110	0.54 169	0.59 186	0.60 195	0.53 243	0.52 111	0.39 154	0.11 123	0.08 58	0.11 91	0.11 124	0.14 69	0.11 37

test-3	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 174	0.32 241	0.45 19	0.23 59	0.71 117	0.46 50	0.51 143	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 292	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 348	0.29 259	0.28 281

test_1	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 174	0.32 241	0.45 19	0.23 59	0.71 117	0.46 50	0.50 131	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 292	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 348	0.29 259	0.29 287

rafts_anoy	0.43 85	0.89 286	1.96 191	0.32 137	0.30 217	0.48 39	0.24 82	0.62 87	0.49 68	0.37 47	0.38 52	0.33 56	0.30 98	0.51 107	0.34 131	0.10 78	0.39 363	0.13 189	0.15 223	0.17 128	0.15 137

RALAANet	0.43 85	0.98 317	1.90 164	0.32 137	0.23 145	0.48 39	0.19 13	0.67 106	0.53 99	0.48 113	0.45 82	0.39 77	0.30 98	0.48 90	0.37 142	0.10 78	0.08 58	0.11 91	0.14 203	0.27 250	0.10 27

csc	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 43	0.77 164	0.75 278	0.54 169	0.47 89	0.31 47	0.65 287	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

cscssc	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 43	0.77 164	0.75 278	0.54 169	0.47 89	0.31 47	0.65 287	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

1test111	0.44 94	0.64 203	2.07 209	0.35 188	0.14 12	0.76 285	0.25 97	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 138	0.96 197	0.30 97	0.10 78	0.24 318	0.11 91	0.09 44	0.12 32	0.14 107

tt1	0.44 94	0.64 203	1.83 139	0.35 188	0.14 12	0.76 285	0.25 97	0.74 135	0.88 325	0.31 34	0.37 45	0.25 26	0.35 121	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 91	0.09 44	0.25 229	0.36 326

RAFT-Test	0.44 94	0.38 110	2.01 197	0.27 39	0.44 315	0.64 221	0.37 234	0.72 122	0.57 121	0.45 86	0.48 101	0.65 215	0.24 30	0.35 32	0.29 86	0.09 17	0.11 172	0.09 20	0.38 357	0.10 11	0.11 37

4D-IteraStereo	0.44 94	0.96 306	2.63 311	0.27 39	0.30 217	0.45 19	0.25 97	0.52 43	0.50 74	0.40 59	0.31 28	0.40 85	0.19 9	0.35 32	0.32 117	0.09 17	0.06 1	0.12 135	0.11 124	0.19 164	0.30 295

ToySt	0.44 94	0.61 191	1.89 161	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.35 221	0.67 106	0.53 99	0.39 57	0.50 124	0.59 189	0.43 195	0.51 107	0.49 200	0.10 78	0.12 197	0.13 189	0.16 238	0.24 218	0.19 195

UDGNet	0.44 94	1.02 329	1.74 85	0.35 188	0.19 96	0.58 129	0.23 59	0.49 27	0.66 209	0.41 65	0.38 52	0.34 60	0.29 90	0.53 117	0.30 97	0.24 327	0.10 140	0.37 358	0.19 281	0.27 250	0.15 137

test_3	0.44 94	0.20 4	1.70 74	0.36 206	0.32 241	0.47 33	0.30 172	0.73 130	0.49 68	0.50 131	0.30 25	0.45 123	0.22 19	0.59 132	0.98 292	0.08 4	0.10 140	0.11 91	0.35 348	0.29 259	0.28 281

GANet-ADL	0.44 94	0.41 122	2.31 256	0.33 151	0.20 106	0.57 114	0.25 97	0.75 145	0.54 106	0.42 69	0.59 186	0.56 174	0.30 98	0.40 54	0.38 147	0.14 226	0.11 172	0.09 20	0.08 29	0.22 195	0.17 170

DeepStereo_RVC	0.44 94	0.28 62	1.92 172	0.49 311	0.17 61	0.60 154	0.59 318	0.50 31	0.52 83	0.49 124	0.45 82	0.39 77	0.86 328	0.45 74	0.33 127	0.11 123	0.08 58	0.11 91	0.09 44	0.15 83	0.19 195

test-1	0.44 94	0.48 153	1.69 70	0.30 91	0.27 194	0.50 50	0.28 146	0.80 192	0.43 35	0.40 59	0.54 153	0.41 89	0.24 30	0.31 16	1.16 315	0.09 17	0.20 297	0.10 48	0.17 253	0.11 22	0.26 267

raft+_RVC	0.44 94	0.67 215	1.85 142	0.34 174	0.71 365	0.51 56	0.25 97	0.64 91	0.51 78	0.35 41	0.45 82	0.32 53	0.28 77	0.43 62	0.32 117	0.09 17	0.19 288	0.10 48	0.09 44	0.20 176	0.40 343

GES	0.44 94	0.28 62	1.88 157	0.30 91	0.18 83	0.61 174	0.30 172	0.88 243	0.46 50	0.47 94	0.52 135	0.39 77	0.42 185	0.58 129	0.67 252	0.15 240	0.11 172	0.12 135	0.10 75	0.15 83	0.17 170

AFF-stereo	0.44 94	0.96 306	1.78 107	0.31 116	0.15 24	0.50 50	0.21 31	0.64 91	0.63 180	0.47 94	0.64 235	0.49 145	0.34 119	0.46 80	0.31 107	0.08 4	0.09 112	0.10 48	0.10 75	0.37 313	0.10 27

FENet	0.44 94	0.30 71	2.42 277	0.32 137	0.17 61	0.58 129	0.22 43	0.77 164	0.59 137	0.47 94	0.42 69	0.55 165	0.38 138	0.49 99	0.47 192	0.12 170	0.09 112	0.12 135	0.11 124	0.13 51	0.16 159

AdaStereo	0.44 94	0.38 110	1.79 125	0.34 174	0.20 106	0.57 114	0.28 146	0.92 273	0.69 222	0.52 149	0.55 161	0.61 197	0.33 112	0.48 90	0.39 154	0.17 271	0.08 58	0.17 275	0.11 124	0.18 147	0.12 63
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.
whm_eth	0.45 109	0.73 232	2.23 246	0.30 91	0.31 233	0.49 44	0.24 82	0.73 130	0.69 222	0.47 94	0.87 310	0.26 31	0.26 53	0.36 36	0.28 73	0.12 170	0.11 172	0.13 189	0.12 154	0.14 69	0.26 267

StereoVision	0.45 109	0.72 229	1.94 179	0.33 151	0.32 241	0.47 33	0.26 113	0.68 109	0.57 121	0.32 40	0.89 315	0.45 123	0.27 67	0.49 99	0.36 140	0.13 198	0.15 246	0.16 259	0.15 223	0.19 164	0.13 94

ADStereo(finetuned)	0.45 109	0.77 247	2.12 222	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 43	0.77 164	0.72 248	0.54 169	0.48 101	0.31 47	0.76 314	0.37 43	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

PFNet+	0.45 109	0.37 105	1.86 150	0.46 296	0.18 83	0.58 129	0.77 350	0.52 43	0.64 187	0.56 192	0.48 101	0.39 77	0.26 53	0.93 194	0.32 117	0.13 198	0.09 112	0.14 218	0.13 179	0.12 32	0.15 137

RAFT	0.45 109	0.92 290	1.59 53	0.34 174	0.19 96	0.46 31	0.35 221	0.65 95	0.49 68	0.49 124	0.49 118	0.70 253	0.40 159	0.47 86	0.32 117	0.11 123	0.16 260	0.14 218	0.13 179	0.51 353	0.13 94

TestStereo	0.45 109	0.54 172	2.11 219	0.29 78	0.16 37	0.43 17	0.24 82	0.54 58	0.45 47	0.37 47	0.46 86	0.34 60	0.27 67	1.98 320	0.27 64	0.11 123	0.08 58	0.12 135	0.09 44	0.14 69	0.08 10

CFNet_pseudo	0.45 109	0.46 144	2.23 246	0.25 15	0.19 96	0.56 97	0.21 31	0.77 164	0.60 141	0.49 124	0.56 172	0.69 243	0.47 219	0.52 111	0.31 107	0.11 123	0.10 140	0.15 244	0.10 75	0.17 128	0.14 107

RALCasStereoNet	0.45 109	0.88 283	1.85 142	0.30 91	0.26 183	0.49 44	0.26 113	0.58 69	0.51 78	0.36 43	0.48 101	0.36 66	0.28 77	0.55 124	0.34 131	0.10 78	0.53 375	0.09 20	0.08 29	0.25 229	0.34 317

ACVNet	0.45 109	0.44 137	1.79 125	0.28 57	0.21 113	0.59 145	0.36 227	0.66 97	0.68 214	0.45 86	0.59 186	0.69 243	0.40 159	0.44 67	0.55 219	0.11 123	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.34 293	0.10 27

ccs_rob	0.45 109	0.46 144	2.22 242	0.26 31	0.19 96	0.56 97	0.21 31	0.77 164	0.60 141	0.49 124	0.56 172	0.69 243	0.47 219	0.52 111	0.31 107	0.11 123	0.09 112	0.16 259	0.10 75	0.17 128	0.14 107

xx1	0.46 119	0.64 203	2.07 209	0.35 188	0.14 12	0.76 285	0.25 97	0.74 135	1.01 347	0.31 34	0.38 52	0.46 131	0.36 125	0.69 161	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.12 135	0.12 154	0.12 32	0.14 107

rrr	0.46 119	0.34 92	3.08 358	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.28 146	1.09 356	0.51 78	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.29 327	0.16 109	0.25 258

MSKI-zero shot	0.46 119	0.38 110	2.47 288	0.27 39	0.43 314	0.56 97	0.20 22	0.77 164	0.43 35	0.60 235	0.51 128	0.44 116	0.17 1	0.68 156	0.21 22	0.09 17	0.29 342	0.09 20	0.32 339	0.14 69	0.10 27

PCWNet_CMD	0.46 119	0.45 142	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 31	0.75 145	0.64 187	0.48 113	0.55 161	0.68 236	0.57 260	0.46 80	0.30 97	0.11 123	0.10 140	0.14 218	0.10 75	0.18 147	0.14 107

RAFT_CTSACE	0.46 119	0.76 239	2.07 209	0.35 188	0.30 217	0.54 78	0.30 172	0.61 83	0.48 64	0.49 124	0.76 291	0.55 165	0.36 125	0.58 129	0.22 30	0.08 4	0.13 211	0.11 91	0.10 75	0.41 333	0.08 10

NRIStereo	0.46 119	0.25 32	1.77 103	0.47 301	0.16 37	0.95 336	0.74 346	0.51 33	0.56 118	0.48 113	0.39 59	0.59 189	0.29 90	0.77 179	0.32 117	0.11 123	0.13 211	0.11 91	0.09 44	0.21 184	0.24 249

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 275	0.33 151	0.22 134	0.59 145	0.55 305	0.75 145	0.50 74	0.44 79	0.60 197	0.49 145	0.35 121	0.53 117	0.37 142	0.16 257	0.16 260	0.14 218	0.11 124	0.15 83	0.15 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 119	0.49 155	1.65 62	0.38 238	0.29 207	0.58 129	0.22 43	0.75 145	0.62 171	0.47 94	0.49 118	0.48 143	0.36 125	1.12 214	0.37 142	0.15 240	0.10 140	0.15 244	0.13 179	0.17 128	0.17 170

test_xeample3	0.46 119	0.34 92	2.99 353	0.37 224	0.16 37	0.49 44	0.33 211	1.06 351	0.44 37	0.25 19	0.23 5	0.24 20	0.25 41	0.49 99	0.56 225	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.40 360	0.17 128	0.26 267

SFCPSM	0.46 119	0.24 29	2.35 265	0.27 39	0.27 194	0.70 262	0.32 203	0.96 297	0.63 180	0.49 124	0.52 135	0.43 105	0.36 125	0.52 111	0.43 175	0.12 170	0.09 112	0.12 135	0.16 238	0.16 109	0.12 63

UPFNet	0.46 119	0.28 62	1.73 81	0.33 151	0.32 241	0.65 233	0.38 240	0.83 208	0.59 137	0.57 202	0.52 135	0.61 197	0.40 159	0.75 172	0.52 210	0.13 198	0.12 197	0.13 189	0.12 154	0.15 83	0.11 37

MSMDNet	0.46 119	0.44 137	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 31	0.75 145	0.64 187	0.48 113	0.55 161	0.68 236	0.56 255	0.46 80	0.30 97	0.11 123	0.10 140	0.13 189	0.10 75	0.18 147	0.15 137

HITNet	0.46 119	0.92 290	2.09 215	0.33 151	0.14 12	0.55 88	0.22 43	0.83 208	0.56 118	0.51 143	0.49 118	0.48 143	0.37 133	0.48 90	0.54 218	0.09 17	0.06 1	0.10 48	0.08 29	0.23 203	0.09 16
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
cc1	0.47 132	0.64 203	2.07 209	0.35 188	0.14 12	0.76 285	0.25 97	0.74 135	1.01 347	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 138	0.69 161	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 91	0.09 44	0.25 229	0.40 343

ffm	0.47 132	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 113	0.74 135	0.88 325	0.53 158	0.63 219	0.66 220	0.39 152	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.15 244	0.13 179	0.25 229	0.36 326

hknet	0.47 132	0.29 66	1.70 74	0.30 91	0.24 158	0.76 285	0.31 182	1.00 327	0.64 187	0.63 262	0.53 143	0.80 288	0.38 138	0.77 179	0.37 142	0.11 123	0.10 140	0.14 218	0.12 154	0.12 32	0.11 37

BEATNet_4x	0.47 132	0.73 232	1.91 169	0.33 151	0.15 24	0.56 97	0.25 97	0.85 222	0.58 130	0.54 169	0.51 128	0.57 180	0.42 185	0.57 127	0.61 239	0.11 123	0.08 58	0.12 135	0.09 44	0.20 176	0.16 159

qqq1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 82	0.90 255	0.72 248	0.56 192	0.64 235	0.51 150	0.41 170	1.87 308	0.23 33	0.13 198	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 82	0.90 255	0.72 248	0.56 192	0.64 235	0.51 150	0.41 170	1.87 308	0.23 33	0.13 198	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

MyStereo04	0.48 136	0.40 119	2.65 315	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 182	0.83 208	0.75 278	0.47 94	0.36 42	0.53 158	0.42 185	0.53 117	0.39 154	0.09 17	0.18 278	0.12 135	0.11 124	0.16 109	0.19 195

CFNet_ucs	0.48 136	0.50 161	2.32 257	0.26 31	0.22 134	0.57 114	0.22 43	0.85 222	0.65 199	0.53 158	0.64 235	0.68 236	0.44 202	0.54 120	0.31 107	0.13 198	0.12 197	0.16 259	0.11 124	0.19 164	0.17 170

anonymousa	0.48 136	0.46 144	2.44 283	0.29 78	0.34 257	0.61 174	0.25 97	0.66 97	0.54 106	0.53 158	0.77 294	0.73 262	0.46 214	0.33 26	0.31 107	0.10 78	0.09 112	0.12 135	0.29 327	0.10 11	0.19 195

NF-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 320	0.16 37	0.61 174	0.44 269	0.66 97	0.61 155	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.45 242	0.79 279	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.13 51	0.16 159

OCTAStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 320	0.16 37	0.61 174	0.43 261	0.66 97	0.61 155	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 238	0.80 280	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.13 51	0.17 170

PSM-softLoss	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 316	0.17 61	0.61 174	0.40 246	0.61 83	0.57 121	0.52 149	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 243	0.77 272	0.12 170	0.08 58	0.13 189	0.12 154	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 316	0.17 61	0.61 174	0.40 246	0.61 83	0.57 121	0.52 149	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 243	0.77 272	0.12 170	0.08 58	0.13 189	0.12 154	0.12 32	0.14 107

KYRaft	0.48 136	0.29 66	1.75 91	0.33 151	0.21 113	0.75 283	0.44 269	0.58 69	0.57 121	0.64 271	0.93 321	0.53 158	0.72 304	0.60 137	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.12 135	0.14 203	0.12 32	0.54 360

RE-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 320	0.16 37	0.61 174	0.43 261	0.66 97	0.60 141	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 238	0.78 274	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.13 51	0.17 170

TVStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 320	0.16 37	0.61 174	0.43 261	0.66 97	0.60 141	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 238	0.78 274	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.13 51	0.17 170

111	0.48 136	1.09 337	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.59 145	0.26 113	0.83 208	0.78 297	0.48 113	0.52 135	0.56 174	0.38 138	0.49 99	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.23 203	0.35 318

acv_ft	0.48 136	0.44 137	1.76 95	0.32 137	0.41 307	0.63 210	0.28 146	0.81 196	0.68 214	0.61 242	0.59 186	0.69 243	0.45 206	0.44 67	0.63 243	0.11 123	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.41 333	0.10 27

UCFNet_RVC	0.48 136	0.82 267	1.85 142	0.30 91	0.27 194	0.64 221	0.26 113	0.74 135	0.55 110	0.48 113	0.53 143	0.63 204	0.41 170	0.88 193	0.38 147	0.15 240	0.10 140	0.17 275	0.17 253	0.18 147	0.15 137

MLCV	0.48 136	0.89 286	1.85 142	0.29 78	0.14 12	0.59 145	0.23 59	0.72 122	0.59 137	0.66 281	0.66 246	0.55 165	0.36 125	1.03 205	0.49 200	0.09 17	0.06 1	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.11 37

DN-CSS_ROB	0.48 136	1.23 356	1.99 194	0.39 246	0.22 134	0.56 97	0.19 13	0.75 145	0.61 155	0.45 86	0.62 209	0.41 89	0.31 106	0.70 165	0.32 117	0.11 123	0.08 58	0.14 218	0.13 179	0.36 306	0.12 63

MyStereo05	0.49 153	0.41 122	2.72 324	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 172	0.82 202	0.77 292	0.52 149	0.37 45	0.51 150	0.42 185	0.52 111	0.38 147	0.09 17	0.17 270	0.12 135	0.10 75	0.16 109	0.20 208

HH	0.49 153	0.49 155	2.78 333	0.50 313	0.41 307	0.38 12	0.23 59	0.72 122	0.38 10	0.63 262	0.48 101	0.87 307	0.41 170	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

HanStereo	0.49 153	0.49 155	2.78 333	0.50 313	0.41 307	0.38 12	0.23 59	0.72 122	0.38 10	0.63 262	0.48 101	0.87 307	0.41 170	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

gwcnet-sp	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 182	0.78 178	0.65 199	0.58 214	0.47 89	0.46 131	0.43 195	0.76 175	0.46 183	0.11 123	0.11 172	0.11 91	0.11 124	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 182	0.78 178	0.65 199	0.58 214	0.47 89	0.46 131	0.43 195	0.76 175	0.46 183	0.11 123	0.11 172	0.11 91	0.11 124	0.15 83	0.14 107

ssnet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 182	0.78 178	0.65 199	0.58 214	0.47 89	0.46 131	0.43 195	0.76 175	0.46 183	0.11 123	0.11 172	0.11 91	0.11 124	0.15 83	0.14 107

TestStereo1	0.49 153	0.81 263	1.85 142	0.39 246	0.57 350	0.56 97	0.34 215	0.75 145	0.69 222	0.44 79	0.63 219	0.35 64	0.42 185	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.33 286	0.26 267

SA-5K	0.49 153	0.81 263	1.85 142	0.39 246	0.57 350	0.56 97	0.34 215	0.75 145	0.69 222	0.44 79	0.63 219	0.35 64	0.42 185	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.33 286	0.26 267

Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 95	0.60 347	0.23 145	0.63 210	0.42 255	0.62 87	0.60 141	0.59 227	1.03 337	0.43 105	0.72 304	0.60 137	0.33 127	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 350

SMFormer	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 82	0.90 255	0.72 248	0.56 192	0.64 235	0.51 150	0.41 170	1.87 308	0.49 200	0.13 198	0.10 140	0.11 91	0.10 75	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 82	0.90 255	0.72 248	0.56 192	0.64 235	0.51 150	0.41 170	1.87 308	0.49 200	0.13 198	0.10 140	0.11 91	0.10 75	0.14 69	0.11 37

DCRE	0.50 162	0.63 201	2.13 224	0.30 91	0.23 145	0.45 19	0.24 82	0.59 74	0.53 99	0.50 131	2.10 376	0.42 102	0.26 53	0.35 32	0.23 33	0.09 17	0.14 225	0.10 48	0.32 339	0.16 109	0.15 137

RAFT+CT+SA	0.50 162	0.86 277	1.82 137	0.37 224	0.75 367	0.54 78	0.34 215	0.77 164	0.63 180	0.38 52	0.55 161	0.34 60	0.29 90	0.68 156	0.27 64	0.09 17	0.07 11	0.11 91	0.51 370	0.29 259	0.41 348

NINENet	0.50 162	0.33 85	1.69 70	0.55 335	0.25 170	0.91 332	0.23 59	0.98 308	0.71 240	0.53 158	0.55 161	0.66 220	0.30 98	1.22 224	0.32 117	0.15 240	0.13 211	0.16 259	0.11 124	0.16 109	0.13 94

SA	0.50 162	0.75 238	1.95 182	0.31 116	0.61 358	0.57 114	0.31 182	0.91 265	0.73 262	0.42 69	0.62 209	0.38 73	0.47 219	0.68 156	0.29 86	0.09 17	0.09 112	0.13 189	0.32 339	0.30 268	0.10 27

CSP-Net	0.50 162	0.39 117	1.25 12	0.29 78	0.23 145	0.77 293	0.35 221	0.86 230	0.57 121	0.59 227	0.59 186	0.65 215	0.40 159	1.77 290	0.44 179	0.16 257	0.11 172	0.10 48	0.10 75	0.20 176	0.14 107

GwcNet-ADL	0.50 162	0.74 236	2.90 345	0.31 116	0.20 106	0.58 129	0.29 166	0.87 239	0.64 187	0.47 94	0.47 89	0.56 174	0.33 112	0.46 80	0.46 183	0.13 198	0.12 197	0.09 20	0.09 44	0.14 69	0.21 214

RAFT_R40	0.50 162	0.21 9	1.76 95	0.50 313	0.40 300	0.61 174	0.53 299	0.56 62	0.60 141	0.56 192	0.54 153	0.55 165	0.51 236	1.57 260	0.53 214	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.16 109	0.09 16

GMM-Stereo	0.50 162	0.23 21	2.41 275	0.54 329	0.24 158	0.77 293	0.46 278	0.59 74	0.57 121	0.58 214	0.73 284	0.47 137	0.43 195	0.68 156	0.27 64	0.10 78	0.06 1	0.13 189	0.13 179	0.14 69	0.44 352

MMNet	0.50 162	0.48 153	1.93 175	0.33 151	0.27 194	0.79 302	0.28 146	0.81 196	0.74 266	0.60 235	0.56 172	0.59 189	0.55 251	0.79 184	0.59 235	0.10 78	0.09 112	0.12 135	0.11 124	0.13 51	0.14 107

DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 223	1.94 179	0.29 78	0.26 183	0.63 210	0.31 182	0.80 192	0.48 64	0.61 242	0.55 161	0.66 220	0.38 138	0.98 199	0.40 159	0.19 291	0.14 225	0.14 218	0.14 203	0.23 203	0.17 170

StereoDRNet-Refined	0.50 162	0.41 122	1.50 43	0.33 151	0.21 113	0.68 254	0.26 113	0.81 196	0.68 214	0.67 285	0.68 257	0.73 262	0.42 185	1.10 211	0.59 235	0.11 123	0.08 58	0.14 218	0.14 203	0.25 229	0.21 214
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 162	1.15 347	1.73 81	0.31 116	0.21 113	0.58 129	0.22 43	0.95 293	0.82 310	0.58 214	0.62 209	0.57 180	0.39 152	0.84 188	0.40 159	0.11 123	0.08 58	0.09 20	0.06 7	0.21 184	0.13 94

test_5	0.51 176	0.87 280	1.99 194	0.37 224	0.65 360	0.58 129	0.35 221	0.78 178	0.62 171	0.48 113	0.55 161	0.45 123	0.40 159	0.72 169	0.30 97	0.09 17	0.07 11	0.12 135	0.12 154	0.33 286	0.38 336

Sa-1000	0.51 176	0.72 229	1.90 164	0.31 116	0.60 357	0.60 154	0.31 182	0.94 282	0.71 240	0.52 149	0.83 300	0.42 102	0.33 112	0.68 156	0.28 73	0.10 78	0.09 112	0.13 189	0.29 327	0.29 259	0.10 27

dad	0.51 176	1.01 326	1.74 85	0.29 78	0.19 96	0.60 154	0.26 113	0.52 43	0.75 278	0.63 262	0.63 219	0.63 204	0.33 112	0.85 190	0.47 192	0.27 340	0.15 246	0.40 361	0.18 263	0.22 195	0.14 107

PSMNet-ADL	0.51 176	0.38 110	1.65 62	0.35 188	0.21 113	0.67 243	0.26 113	0.74 135	0.55 110	0.42 69	0.52 135	0.70 253	0.45 206	1.91 316	0.57 228	0.15 240	0.13 211	0.11 91	0.13 179	0.15 83	0.20 208

Pruner-Stereo	0.51 176	0.27 42	1.78 107	1.79 398	0.19 96	0.62 194	0.45 276	0.57 65	0.60 141	0.61 242	0.48 101	0.41 89	0.24 30	0.46 80	1.00 298	0.12 170	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.12 32	0.13 94

CFNet-ft	0.51 176	0.76 239	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 146	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 268	0.41 170	1.46 243	0.42 167	0.14 226	0.10 140	0.28 338	0.13 179	0.18 147	0.14 107

STTStereo	0.51 176	0.69 220	2.14 229	0.36 206	0.30 217	0.61 174	0.32 203	0.77 164	0.60 141	0.60 235	0.54 153	0.67 230	0.43 195	0.86 191	0.42 167	0.16 257	0.15 246	0.17 275	0.20 291	0.16 109	0.15 137

CFNet_RVC	0.51 176	0.76 239	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 146	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 268	0.41 170	1.46 243	0.42 167	0.14 226	0.10 140	0.28 338	0.13 179	0.18 147	0.14 107

iResNet	0.51 176	0.76 239	2.59 308	0.41 261	0.17 61	0.64 221	0.27 136	0.82 202	0.70 231	0.57 202	0.64 235	0.43 105	0.36 125	0.70 165	0.52 210	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.08 29	0.21 184	0.13 94

CoDeX	0.52 185	0.43 131	2.25 249	0.29 78	0.26 183	0.61 174	0.32 203	0.99 319	0.68 214	0.48 113	0.55 161	0.52 156	0.40 159	1.60 267	0.35 138	0.12 170	0.09 112	0.11 91	0.10 75	0.13 51	0.12 63

SepStereo	0.52 185	0.35 98	1.55 49	0.33 151	0.34 257	0.50 50	0.42 255	0.83 208	0.74 266	0.83 328	0.68 257	0.56 174	0.48 226	1.56 258	0.46 183	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.09 44	0.18 147	0.15 137

SST-Stereo	0.52 185	0.20 4	1.76 95	0.62 349	0.53 342	0.62 194	0.66 331	0.55 61	0.61 155	0.58 214	0.53 143	0.52 156	0.60 269	1.59 266	0.29 86	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.16 109	0.10 27

LMCR-Stereo	0.52 185	0.71 225	2.39 272	0.40 255	0.21 113	0.74 277	0.31 182	1.02 338	0.64 187	0.61 242	0.63 219	0.39 77	0.51 236	0.62 140	0.42 167	0.19 291	0.09 112	0.12 135	0.09 44	0.23 203	0.12 63

delet	0.52 185	0.54 172	1.62 60	0.31 116	0.35 267	0.74 277	0.46 278	0.85 222	0.74 266	0.55 183	0.60 197	0.67 230	0.50 234	1.12 214	0.57 228	0.11 123	0.11 172	0.13 189	0.14 203	0.16 109	0.12 63

IGEV_Zeroshot_test	0.53 190	0.33 85	2.91 346	0.32 137	0.18 83	0.54 78	0.21 31	0.72 122	0.42 28	0.81 323	0.51 128	0.71 256	0.41 170	0.48 90	1.13 311	0.09 17	0.15 246	0.10 48	0.35 348	0.19 164	0.09 16

TRStereo	0.53 190	0.76 239	2.38 270	0.42 269	0.29 207	0.69 257	0.23 59	1.81 389	0.55 110	0.36 43	0.32 31	0.47 137	0.40 159	0.46 80	0.25 53	0.12 170	0.11 172	0.11 91	0.41 363	0.13 51	0.32 306

RAFT-345	0.53 190	0.30 71	2.34 262	0.38 238	0.34 257	0.58 129	0.42 255	0.47 20	0.61 155	0.51 143	1.00 332	0.43 105	0.28 77	1.57 260	0.82 282	0.10 78	0.07 11	0.11 91	0.09 44	0.10 11	0.08 10

cf-r	0.53 190	0.81 263	2.15 230	0.33 151	0.28 202	0.60 154	0.28 146	0.78 178	0.64 187	0.51 143	0.60 197	0.75 273	0.40 159	1.32 230	0.43 175	0.13 198	0.09 112	0.11 91	0.12 154	0.15 83	0.14 107

PSMNet-RSSM	0.53 190	0.82 267	1.78 107	0.31 116	0.25 170	0.58 129	0.28 146	0.84 218	0.60 141	0.50 131	0.61 204	0.67 230	0.43 195	1.68 277	0.42 167	0.15 240	0.10 140	0.14 218	0.16 238	0.15 83	0.13 94

MyStereo06	0.54 195	0.41 122	2.68 318	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 172	0.81 196	0.44 37	0.84 330	0.52 135	0.78 282	0.58 264	0.48 90	1.10 309	0.09 17	0.17 270	0.12 135	0.10 75	0.16 109	0.20 208

iRaft-Stereo_5w	0.54 195	1.01 326	2.08 214	0.27 39	0.21 113	0.49 44	0.28 146	0.73 130	0.58 130	0.40 59	0.61 204	0.62 201	0.46 214	1.78 291	0.47 192	0.09 17	0.07 11	0.11 91	0.10 75	0.39 327	0.12 63

IPLGR	0.54 195	0.56 182	2.68 318	0.36 206	0.18 83	0.62 194	0.54 302	1.02 338	0.64 187	0.73 307	0.46 86	0.47 137	0.45 206	1.12 214	0.29 86	0.09 17	0.08 58	0.11 91	0.09 44	0.19 164	0.12 63

AACVNet	0.54 195	0.78 255	1.73 81	0.36 206	0.21 113	0.57 114	0.25 97	0.71 117	0.51 78	0.55 183	0.59 186	0.64 212	0.41 170	2.13 333	0.41 165	0.14 226	0.11 172	0.14 218	0.11 124	0.33 286	0.15 137

LCNet	0.54 195	0.37 105	1.78 107	0.92 373	0.22 134	0.96 337	0.30 172	0.59 74	0.58 130	0.51 143	0.55 161	0.41 89	0.76 314	0.84 188	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.12 135	0.18 263	0.98 379	0.39 339

IRAFT_RVC	0.54 195	0.53 169	1.78 107	0.46 296	0.21 113	0.58 129	0.43 261	0.65 95	0.66 209	0.54 169	0.50 124	0.49 145	0.51 236	1.58 264	1.01 302	0.11 123	0.25 332	0.13 189	0.10 75	0.15 83	0.13 94

GEStereo_RVC	0.54 195	0.87 280	1.95 182	0.47 301	0.25 170	0.62 194	0.37 234	1.00 327	0.74 266	0.53 158	0.54 153	0.59 189	0.44 202	1.10 211	0.46 183	0.15 240	0.11 172	0.12 135	0.10 75	0.26 243	0.19 195

UNet	0.54 195	0.44 137	2.83 336	0.31 116	0.33 252	0.74 277	0.27 136	0.82 202	0.61 155	0.53 158	0.54 153	0.72 258	0.54 246	0.78 183	0.56 225	0.11 123	0.09 112	0.13 189	0.11 124	0.14 69	0.12 63

HGLStereo	0.54 195	0.69 220	2.00 196	0.35 188	0.40 300	0.66 238	0.30 172	0.83 208	0.62 171	0.57 202	0.69 264	0.69 243	0.54 246	1.07 208	0.55 219	0.13 198	0.13 211	0.13 189	0.11 124	0.19 164	0.17 170

DSFCA	0.54 195	0.35 98	1.41 31	0.28 57	0.28 202	0.79 302	0.88 359	0.76 154	0.70 231	0.72 303	0.66 246	0.67 230	0.57 260	1.17 220	0.63 243	0.16 257	0.14 225	0.13 189	0.14 203	0.16 109	0.13 94

DLCB_ROB	0.54 195	0.55 180	1.49 42	0.36 206	0.25 170	0.65 233	0.36 227	0.80 192	0.70 231	0.72 303	0.69 264	0.83 296	0.46 214	1.53 255	0.60 237	0.13 198	0.12 197	0.14 218	0.14 203	0.14 69	0.13 94

ssnet_v2	0.55 206	0.60 187	1.86 150	0.32 137	0.22 134	0.72 269	0.44 269	0.94 282	0.74 266	0.63 262	0.54 153	0.81 291	0.47 219	0.77 179	0.70 257	0.16 257	0.14 225	0.14 218	0.14 203	0.30 268	0.30 295

raft_robust	0.55 206	0.84 272	1.73 81	0.28 57	0.54 344	0.53 75	0.25 97	0.88 243	0.75 278	0.48 113	0.46 86	0.76 277	0.75 313	1.46 243	0.27 64	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.30 332	0.26 243	0.16 159

XX-Stereo	0.55 206	0.54 172	3.50 381	0.48 309	0.39 293	0.54 78	0.17 5	0.89 249	0.40 19	0.44 79	0.65 244	0.85 301	0.19 9	0.77 179	0.21 22	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.32 339	0.17 128	0.14 107

ac_64	0.55 206	0.46 144	1.92 172	0.36 206	0.34 257	0.63 210	0.31 182	0.82 202	0.61 155	0.55 183	0.51 128	0.89 313	0.48 226	1.83 301	0.55 219	0.14 226	0.11 172	0.12 135	0.12 154	0.18 147	0.12 63

GANet-RSSM	0.55 206	0.73 232	1.90 164	0.36 206	0.26 183	0.59 145	0.27 136	0.78 178	0.52 83	0.47 94	0.57 177	0.63 204	0.45 206	1.92 318	0.43 175	0.14 226	0.10 140	0.25 330	0.11 124	0.34 293	0.14 107

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 206	0.92 290	2.36 268	0.38 238	0.37 286	0.60 154	0.28 146	0.82 202	0.62 171	0.62 253	0.55 161	0.72 258	0.45 206	1.00 201	0.43 175	0.15 240	0.11 172	0.14 218	0.14 203	0.15 83	0.16 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBFPSM	0.56 212	0.91 289	1.82 137	0.28 57	0.23 145	0.71 264	0.37 234	0.72 122	0.64 187	0.50 131	0.49 118	1.03 341	0.83 321	0.62 140	1.35 327	0.10 78	0.12 197	0.10 48	0.10 75	0.18 147	0.19 195

CRFU-Net	0.56 212	0.38 110	1.86 150	0.46 296	0.26 183	0.82 313	0.36 227	0.90 255	0.49 68	0.62 253	0.59 186	0.78 282	1.35 365	1.00 201	0.48 195	0.15 240	0.14 225	0.17 275	0.10 75	0.19 164	0.14 107

CIPLG	0.56 212	1.19 352	2.46 286	0.80 364	0.31 233	0.61 174	0.57 314	0.76 154	0.57 121	0.56 192	0.63 219	0.41 89	0.30 98	0.45 74	0.40 159	0.11 123	0.20 297	0.13 189	0.13 179	0.35 301	0.19 195

DAS	0.56 212	0.35 98	1.55 49	0.33 151	0.34 257	0.50 50	0.42 255	0.83 208	0.74 266	0.83 328	0.68 257	0.56 174	0.48 226	2.40 353	0.46 183	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.09 44	0.18 147	0.15 137

AASNet	0.56 212	1.03 330	2.34 262	0.37 224	0.33 252	0.65 233	0.29 166	0.96 297	0.73 262	0.54 169	0.60 197	0.55 165	0.38 138	0.59 132	0.58 233	0.14 226	0.12 197	0.13 189	0.10 75	0.43 338	0.24 249

ACRE	0.56 212	1.14 343	2.77 331	0.76 360	0.28 202	0.60 154	0.56 310	0.76 154	0.58 130	0.55 183	0.62 209	0.41 89	0.29 90	0.44 67	0.39 154	0.11 123	0.19 288	0.13 189	0.14 203	0.36 306	0.18 187

iinet-f	0.57 218	0.93 296	2.27 252	0.31 116	0.25 170	0.83 315	0.33 211	0.81 196	0.65 199	0.54 169	0.63 219	0.73 262	0.67 293	0.73 170	0.67 252	0.13 198	0.13 211	0.11 91	0.10 75	0.43 338	0.16 159

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 218	0.87 280	2.11 219	0.32 137	0.30 217	0.84 317	0.40 246	0.88 243	0.72 248	0.65 278	0.73 284	0.66 220	0.57 260	0.93 194	0.71 259	0.13 198	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.14 107

psm_up	0.57 218	0.61 191	1.83 139	0.35 188	0.30 217	0.64 221	0.37 234	0.90 255	0.68 214	0.59 227	0.55 161	0.68 236	0.54 246	1.91 316	0.46 183	0.16 257	0.15 246	0.16 259	0.15 223	0.23 203	0.13 94

GwcNet-RSSM	0.57 218	0.94 298	2.13 224	0.32 137	0.25 170	0.60 154	0.30 172	0.80 192	0.66 209	0.52 149	0.64 235	0.71 256	0.40 159	1.79 295	0.50 205	0.13 198	0.09 112	0.12 135	0.12 154	0.21 184	0.15 137

DISCO	0.57 218	0.34 92	1.87 155	0.45 292	0.34 257	0.84 317	0.35 221	0.84 218	0.78 297	0.59 227	0.63 219	1.06 348	0.53 243	1.10 211	0.82 282	0.12 170	0.09 112	0.11 91	0.10 75	0.22 195	0.18 187

iRaft-Stereo_20w	0.58 223	0.39 117	1.96 191	0.45 292	0.32 241	0.92 334	0.57 314	1.14 361	0.56 118	0.81 323	0.40 62	0.55 165	0.69 297	0.65 152	1.04 306	0.09 17	0.16 260	0.09 20	0.36 354	0.17 128	0.25 258

IPLGR_C	0.58 223	1.25 359	2.72 324	0.80 364	0.31 233	0.60 154	0.61 323	0.76 154	0.58 130	0.56 192	0.62 209	0.41 89	0.31 106	0.43 62	0.40 159	0.11 123	0.22 310	0.13 189	0.15 223	0.35 301	0.19 195

CFNet	0.58 223	0.96 306	1.78 107	0.33 151	0.25 170	0.63 210	0.22 43	0.88 243	0.75 278	0.46 93	0.59 186	0.58 187	0.40 159	2.29 342	0.48 195	0.12 170	0.09 112	0.15 244	0.14 203	0.30 268	0.15 137

NVstereo2D	0.58 223	0.40 119	2.03 205	0.35 188	0.35 267	0.69 257	0.39 244	0.91 265	0.80 305	0.47 94	0.53 143	0.67 230	0.46 214	1.99 323	0.48 195	0.19 291	0.11 172	0.17 275	0.13 179	0.25 229	0.25 258

Wz-Net-LNSev	0.59 227	0.96 306	2.47 288	0.34 174	0.37 286	0.79 302	0.44 269	0.86 230	0.77 292	0.61 242	0.67 249	0.79 286	0.56 255	0.64 145	0.62 241	0.15 240	0.14 225	0.12 135	0.12 154	0.18 147	0.19 195

OMP-Stereo	0.59 227	0.65 209	1.74 85	0.56 337	0.37 286	0.60 154	0.26 113	0.70 115	0.65 199	0.66 281	0.60 197	0.69 243	0.32 109	2.09 331	1.20 317	0.10 78	0.07 11	0.12 135	0.09 44	0.17 128	0.10 27

IIG-Stereo	0.59 227	0.65 209	1.74 85	0.54 329	0.23 145	0.61 174	0.21 31	0.73 130	0.65 199	0.64 271	0.69 264	0.69 243	0.38 138	2.09 331	1.39 330	0.11 123	0.07 11	0.11 91	0.09 44	0.15 83	0.09 16

iResNetv2_ROB	0.59 227	1.43 372	2.96 348	0.40 255	0.22 134	0.58 129	0.28 146	0.91 265	0.73 262	0.57 202	0.63 219	0.60 195	0.41 170	0.74 171	0.35 138	0.11 123	0.08 58	0.10 48	0.07 13	0.43 338	0.17 170

SACVNet	0.60 231	0.74 236	1.90 164	0.37 224	0.28 202	0.64 221	0.37 234	0.86 230	0.61 155	0.65 278	0.62 209	0.69 243	0.44 202	2.08 329	0.42 167	0.18 281	0.14 225	0.16 259	0.15 223	0.38 319	0.24 249

HHNet	0.60 231	0.65 209	2.60 310	0.36 206	0.25 170	0.64 221	0.61 323	0.64 91	0.62 171	0.55 183	1.13 346	0.32 53	0.60 269	0.42 59	1.79 348	0.15 240	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.18 147	0.15 137

ASMatch	0.60 231	0.43 131	2.58 307	0.91 372	0.36 274	0.56 97	0.25 97	0.52 43	0.61 155	0.47 94	1.21 348	0.47 137	0.66 291	1.34 232	0.94 288	0.10 78	0.08 58	0.11 91	0.11 124	0.10 11	0.16 159

PFNet	0.60 231	0.33 85	2.47 288	0.41 261	0.55 347	0.62 194	0.27 136	0.61 83	0.63 180	0.61 242	0.56 172	0.45 123	0.32 109	1.88 313	1.14 312	0.28 344	0.09 112	0.12 135	0.16 238	0.26 243	0.20 208

ADLNet	0.60 231	0.71 225	1.95 182	0.35 188	0.34 257	0.67 243	0.34 215	0.90 255	0.74 266	0.68 291	0.62 209	0.80 288	0.45 206	1.78 291	0.64 246	0.14 226	0.11 172	0.14 218	0.14 203	0.29 259	0.21 214

ARAFT	0.60 231	1.23 356	3.10 360	0.28 57	0.16 37	0.64 221	0.36 227	0.90 255	0.67 212	0.61 242	0.49 118	0.55 165	0.31 106	1.24 228	0.32 117	0.10 78	0.08 58	0.14 218	0.13 179	0.37 313	0.21 214

ETE_ROB	0.60 231	0.71 225	1.55 49	0.37 224	0.25 170	0.69 257	0.51 293	1.47 378	0.70 231	0.80 318	0.69 264	0.85 301	0.49 231	1.36 234	0.58 233	0.16 257	0.13 211	0.19 297	0.16 238	0.21 184	0.23 242

LALA_ROB	0.60 231	0.76 239	1.69 70	0.36 206	0.29 207	0.79 302	0.55 305	0.94 282	0.77 292	0.81 323	0.67 249	0.94 325	0.49 231	0.99 200	0.73 266	0.21 304	0.15 246	0.20 305	0.18 263	0.23 203	0.21 214

RAFT-RH_RVC	0.61 239	0.50 161	2.33 260	0.36 206	0.29 207	0.60 154	0.18 11	0.44 8	0.58 130	0.76 312	1.91 372	0.47 137	0.29 90	1.60 267	1.23 321	0.14 226	0.07 11	0.13 189	0.13 179	0.10 11	0.09 16

FADNet-RVC	0.61 239	1.26 360	2.12 222	0.33 151	0.26 183	0.59 145	0.29 166	0.86 230	0.62 171	0.45 86	0.50 124	0.62 201	0.46 214	1.73 284	0.55 219	0.17 271	0.20 297	0.17 275	0.18 263	0.59 361	0.28 281

RASNet	0.61 239	0.68 217	2.03 205	0.35 188	0.46 329	0.65 233	0.28 146	0.78 178	0.70 231	0.48 113	0.64 235	0.93 321	0.61 276	2.21 338	0.73 266	0.12 170	0.09 112	0.09 20	0.10 75	0.14 69	0.11 37

XPNet_ROB	0.61 239	0.72 229	1.66 66	0.37 224	0.27 194	0.67 243	0.47 286	0.89 249	0.71 240	0.78 316	0.70 274	0.81 291	0.53 243	1.70 280	0.76 270	0.21 304	0.16 260	0.16 259	0.15 223	0.20 176	0.21 214

DRaft	0.62 243	0.38 110	1.76 95	0.24 7	0.16 37	0.64 221	0.66 331	0.53 48	0.53 99	0.67 285	0.99 330	0.38 73	1.00 343	1.44 238	2.10 361	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.14 203	0.18 147	0.21 214

DMCA-RVC	0.62 243	0.96 306	2.63 311	0.36 206	0.90 376	0.56 97	0.31 182	0.69 111	0.57 121	0.68 291	0.52 135	0.59 189	0.56 255	1.23 225	0.53 214	0.16 257	0.38 357	0.20 305	0.15 223	0.20 176	0.15 137

HSM	0.62 243	0.76 239	1.72 80	0.30 91	0.29 207	0.64 221	0.28 146	0.94 282	0.62 171	0.58 214	0.57 177	1.40 369	0.64 285	2.59 368	0.42 167	0.11 123	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fast-acv-ft	0.63 246	0.88 283	3.10 360	0.38 238	0.30 217	0.79 302	0.48 289	0.69 111	0.72 248	0.58 214	0.78 295	0.76 277	0.60 269	0.67 155	0.73 266	0.15 240	0.15 246	0.18 292	0.17 253	0.37 313	0.16 159

PSM-AAD	0.63 246	0.22 17	1.77 103	0.37 224	0.23 145	0.86 323	1.17 380	0.59 74	0.60 141	0.64 271	0.71 278	0.68 236	2.93 396	0.65 152	0.31 107	0.09 17	0.07 11	0.17 275	0.15 223	0.13 51	0.33 313

PS-NSSS	0.63 246	1.00 322	1.81 132	0.30 91	0.31 233	0.63 210	0.34 215	0.98 308	0.69 222	0.54 169	0.74 286	0.51 150	0.41 170	2.43 357	0.48 195	0.24 327	0.17 270	0.27 334	0.18 263	0.27 250	0.21 214

DualNet	0.64 249	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 113	0.74 135	0.88 325	0.53 158	0.63 219	0.66 220	0.39 152	0.63 142	3.43 388	0.10 78	0.24 318	0.15 244	0.13 179	0.25 229	0.36 326

TransformOpticalFlow	0.64 249	0.56 182	2.66 316	0.44 279	0.26 183	0.62 194	0.28 146	0.83 208	0.71 240	0.76 312	0.74 286	0.91 316	0.85 325	1.83 301	0.81 281	0.10 78	0.07 11	0.11 91	0.09 44	0.11 22	0.12 63

pcwnet_v2	0.64 249	0.49 155	4.41 396	0.32 137	0.27 194	0.60 154	0.25 97	0.97 304	0.88 325	0.59 227	0.70 274	0.63 204	0.55 251	0.66 154	0.37 142	0.17 271	0.15 246	0.15 244	0.14 203	0.21 184	0.23 242

RAFT + AFF	0.64 249	1.20 353	1.95 182	0.34 174	0.33 252	0.67 243	0.52 296	0.99 319	0.74 266	0.53 158	0.58 183	0.57 180	0.80 318	1.76 288	0.51 208	0.12 170	0.27 339	0.15 244	0.14 203	0.43 338	0.29 287

FADNet	0.64 249	1.22 355	2.06 207	0.32 137	0.30 217	0.66 238	0.29 166	0.88 243	0.72 248	0.44 79	0.48 101	0.66 220	0.57 260	1.84 306	0.45 182	0.46 364	0.20 297	0.17 275	0.19 281	0.59 361	0.24 249

DRN-Test	0.64 249	0.43 131	2.44 283	0.39 246	0.44 315	0.80 309	0.41 252	1.02 338	0.78 297	0.80 318	0.63 219	0.69 243	0.56 255	1.79 295	0.69 256	0.15 240	0.12 197	0.17 275	0.16 238	0.18 147	0.17 170

StereoDRNet	0.64 249	0.88 283	2.35 265	0.41 261	0.45 323	0.73 274	0.47 286	0.94 282	0.74 266	0.75 309	0.54 153	0.74 268	0.47 219	1.70 280	0.72 263	0.15 240	0.14 225	0.15 244	0.14 203	0.20 176	0.19 195

NOSS_ROB	0.64 249	0.65 209	1.62 60	0.46 296	0.25 170	0.67 243	0.30 172	0.93 278	0.77 292	0.59 227	0.57 177	0.77 279	0.38 138	2.78 379	0.44 179	0.23 320	0.24 318	0.28 338	0.26 317	0.27 250	0.39 339

Wz-Net-MNSev	0.65 257	0.97 314	2.19 237	0.36 206	0.33 252	0.90 330	0.60 320	0.92 273	0.81 309	0.75 309	0.72 282	0.73 262	0.65 287	1.39 235	0.71 259	0.16 257	0.13 211	0.14 218	0.14 203	0.24 218	0.18 187

FINET	0.65 257	0.95 304	3.06 357	0.35 188	0.40 300	0.58 129	0.48 289	0.92 273	1.10 358	0.57 202	0.68 257	0.47 137	0.44 202	1.15 219	0.60 237	0.23 320	0.21 305	0.17 275	0.15 223	0.26 243	0.25 258

CVANet_RVC	0.65 257	0.80 259	2.13 224	0.36 206	0.26 183	0.62 194	0.42 255	0.84 218	0.72 248	0.69 293	0.68 257	0.68 236	0.52 241	2.64 370	0.42 167	0.19 291	0.12 197	0.22 313	0.17 253	0.37 313	0.15 137

NCCL2	0.65 257	0.94 298	1.96 191	0.43 274	0.30 217	0.71 264	0.68 336	0.84 218	0.65 199	0.70 296	0.60 197	0.86 305	0.54 246	1.56 258	0.57 228	0.20 300	0.16 260	0.67 375	0.25 311	0.22 195	0.24 249

ttt	0.66 261	0.22 17	1.68 68	0.34 174	0.24 158	0.60 154	0.26 113	1.00 327	0.77 292	0.55 183	0.67 249	0.54 162	0.36 125	2.14 334	3.03 377	0.16 257	0.13 211	0.13 189	0.12 154	0.15 83	0.17 170

GrayStereo	0.66 261	0.19 2	1.76 95	0.90 371	0.23 145	0.62 194	1.42 394	0.62 87	0.60 141	0.72 303	0.78 295	0.56 174	3.07 399	0.60 137	0.26 56	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.21 296	0.11 22	0.18 187

PSMNet_ROB	0.66 261	1.01 326	2.33 260	0.38 238	0.31 233	0.72 269	0.55 305	0.86 230	0.69 222	0.54 169	0.60 197	0.75 273	0.47 219	2.00 324	0.82 282	0.17 271	0.13 211	0.19 297	0.19 281	0.24 218	0.27 275

STrans-v2	0.67 264	0.56 182	2.64 313	0.27 39	0.23 145	0.57 114	0.33 211	0.96 297	0.69 222	0.92 339	0.85 307	0.89 313	0.93 336	1.83 301	1.21 319	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.12 63

hitnet-ft	0.67 264	0.80 259	1.90 164	0.28 57	0.22 134	0.69 257	0.36 227	0.85 222	0.65 199	0.56 192	0.84 303	1.03 341	0.95 341	2.32 344	0.55 219	0.23 320	0.14 225	0.41 362	0.13 179	0.24 218	0.17 170

FADNet-RVC-Resample	0.67 264	1.16 351	3.16 366	0.37 224	0.29 207	0.62 194	0.38 240	0.86 230	0.63 180	0.51 143	0.50 124	0.57 180	0.45 206	1.57 260	0.49 200	0.24 327	0.32 349	0.23 319	0.19 281	0.27 250	0.62 367

RP	0.67 264	0.82 267	1.94 179	0.43 274	0.44 315	0.65 233	0.45 276	0.89 249	0.82 310	0.66 281	0.92 318	0.99 335	0.76 314	1.55 257	0.66 249	0.25 332	0.18 278	0.23 319	0.20 291	0.31 276	0.22 224

HSM-Net_RVC	0.67 264	0.34 92	2.23 246	0.26 31	0.19 96	0.67 243	0.29 166	1.26 371	0.69 222	0.72 303	0.70 274	0.78 282	0.42 185	3.77 398	0.41 165	0.13 198	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.12 32	0.11 37
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 264	0.92 290	1.76 95	0.37 224	0.24 158	0.66 238	0.56 310	0.82 202	0.74 266	1.16 357	0.62 209	0.61 197	0.48 226	2.70 375	0.50 205	0.20 300	0.11 172	0.35 352	0.14 203	0.32 280	0.16 159

ADLNet2	0.68 270	0.84 272	3.19 370	0.33 151	0.36 274	0.64 221	0.37 234	0.89 249	0.79 302	0.54 169	0.65 244	0.93 321	0.48 226	2.07 328	0.56 225	0.13 198	0.11 172	0.11 91	0.11 124	0.33 286	0.18 187

DEmStereo	0.68 270	0.31 77	2.25 249	0.42 269	0.17 61	0.66 238	0.89 360	0.51 33	0.59 137	0.60 235	1.01 333	0.45 123	1.26 358	1.54 256	2.26 367	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.10 75	0.10 11	0.11 37

Nwc_Net	0.68 270	0.83 270	2.53 297	0.41 261	0.39 293	0.77 293	0.38 240	1.01 335	0.70 231	0.60 235	0.99 330	0.98 332	0.68 296	1.41 236	0.63 243	0.23 320	0.15 246	0.23 319	0.25 311	0.23 203	0.18 187

AANet_RVC	0.68 270	1.00 322	2.09 215	0.33 151	0.25 170	0.58 129	0.32 203	0.81 196	0.80 305	0.61 242	0.94 322	0.80 288	0.41 170	2.46 360	1.02 303	0.36 356	0.14 225	0.10 48	0.09 44	0.23 203	0.22 224

IPLG	0.69 274	0.84 272	2.43 281	0.35 188	0.21 113	1.65 378	0.61 323	1.36 375	0.58 130	1.39 377	0.51 128	0.37 67	0.87 329	1.41 236	0.36 140	0.09 17	0.07 11	0.14 218	0.12 154	0.32 280	0.11 37

GwcNet	0.69 274	0.71 225	3.12 363	0.36 206	0.45 323	0.81 310	0.44 269	0.86 230	0.84 316	0.60 235	0.74 286	0.82 294	0.49 231	1.65 273	0.66 249	0.16 257	0.15 246	0.15 244	0.15 223	0.31 276	0.24 249

AF-Net	0.69 274	0.92 290	2.21 239	0.41 261	0.40 300	0.68 254	0.40 246	1.02 338	0.86 319	0.69 293	1.03 337	1.04 344	0.84 324	1.19 221	0.78 274	0.22 317	0.14 225	0.25 330	0.17 253	0.30 268	0.18 187

stereogan	0.69 274	0.51 163	2.44 283	0.39 246	0.39 293	1.01 344	0.41 252	0.94 282	0.92 336	0.73 307	0.85 307	1.15 359	0.69 297	1.57 260	0.53 214	0.19 291	0.18 278	0.20 305	0.16 238	0.36 306	0.24 249

xxxx	0.70 278	0.21 9	1.33 20	0.28 57	0.18 83	0.63 210	0.24 82	1.02 338	0.69 222	0.50 131	0.62 209	0.58 187	0.38 138	1.47 250	5.21 403	0.13 198	0.12 197	0.11 91	0.10 75	0.12 32	0.15 137

APVNet	0.70 278	0.67 215	2.71 322	0.38 238	0.36 274	0.85 321	0.43 261	0.91 265	0.68 214	0.55 183	0.69 264	0.75 273	0.55 251	2.31 343	0.78 274	0.17 271	0.17 270	0.24 325	0.19 281	0.33 286	0.23 242

Syn2CoEx	0.70 278	1.07 335	2.74 328	0.43 274	0.30 217	0.64 221	0.42 255	0.99 319	0.78 297	0.62 253	0.78 295	0.74 268	0.72 304	1.92 318	0.61 239	0.20 300	0.17 270	0.19 297	0.15 223	0.29 259	0.22 224

FAT-Stereo	0.70 278	0.54 172	2.88 338	0.36 206	0.29 207	0.62 194	0.54 302	0.97 304	0.87 322	0.76 312	0.92 318	0.94 325	0.80 318	1.84 306	0.57 228	0.18 281	0.19 288	0.17 275	0.16 238	0.22 195	0.25 258

RYNet	0.70 278	0.56 182	2.25 249	0.35 188	0.41 307	0.86 323	0.43 261	0.94 282	0.82 310	0.62 253	0.53 143	0.91 316	0.60 269	2.70 375	1.00 298	0.14 226	0.11 172	0.16 259	0.14 203	0.25 229	0.27 275

Anonymous Stereo	0.70 278	1.08 336	2.47 288	0.42 269	0.36 274	0.60 154	0.78 351	0.83 208	0.75 278	0.65 278	0.63 219	0.62 201	0.38 138	2.43 357	0.78 274	0.19 291	0.18 278	0.19 297	0.20 291	0.30 268	0.23 242

PWC_ROB	0.70 278	0.94 298	1.88 157	0.39 246	0.39 293	0.62 194	0.30 172	0.98 308	0.94 337	0.91 338	1.29 353	0.77 279	0.62 281	1.62 271	1.03 305	0.18 281	0.11 172	0.18 292	0.13 179	0.51 353	0.22 224

ccnet	0.71 285	0.41 122	1.59 53	0.40 255	0.45 323	1.06 347	0.55 305	0.98 308	0.71 240	0.88 334	0.97 327	0.82 294	0.88 332	1.68 277	0.94 288	0.32 350	0.26 334	0.32 349	0.27 321	0.34 293	0.30 295

RGC	0.71 285	0.97 314	2.18 236	0.44 279	0.44 315	0.73 274	0.40 246	0.94 282	0.71 240	0.71 300	1.04 340	1.01 337	0.71 301	1.74 286	0.70 257	0.23 320	0.18 278	0.28 338	0.26 317	0.29 259	0.27 275

CBMV	0.71 285	0.76 239	2.64 313	0.33 151	0.20 106	0.78 298	0.79 352	0.98 308	0.78 297	0.85 333	0.71 278	0.86 305	1.10 353	1.46 243	0.62 241	0.18 281	0.20 297	0.21 311	0.19 281	0.25 229	0.33 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
mmx	0.72 288	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 113	0.99 319	0.76 288	0.53 158	0.63 219	0.66 220	0.39 152	2.52 364	3.43 388	0.13 198	0.10 140	0.15 244	0.13 179	0.15 83	0.15 137

xxx	0.72 288	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 113	0.99 319	0.76 288	0.53 158	0.63 219	0.66 220	0.39 152	2.52 364	3.43 388	0.13 198	0.10 140	0.15 244	0.13 179	0.15 83	0.15 137

LL-Strereo	0.72 288	1.29 362	2.49 292	0.36 206	0.45 323	0.55 88	0.32 203	0.93 278	0.71 240	0.67 285	0.58 183	0.85 301	0.79 317	2.67 373	0.46 183	0.10 78	0.18 278	0.14 218	0.12 154	0.40 331	0.42 349

test_xeample	0.72 288	0.21 9	1.36 23	0.27 39	0.17 61	0.59 145	0.28 146	1.01 335	0.70 231	0.55 183	0.67 249	0.44 116	0.39 152	1.88 313	5.17 402	0.12 170	0.10 140	0.11 91	0.10 75	0.13 51	0.15 137

SHD	0.72 288	0.77 247	2.36 268	0.45 292	0.40 300	0.71 264	0.32 203	1.02 338	1.25 368	1.07 350	0.84 303	0.90 315	0.73 307	1.09 210	0.98 292	0.21 304	0.18 278	0.20 305	0.21 296	0.32 280	0.31 302

RTSC	0.72 288	1.00 322	2.22 242	0.40 255	0.29 207	0.82 313	0.31 182	0.96 297	1.10 358	0.92 339	0.81 298	0.78 282	0.58 264	1.23 225	1.55 339	0.18 281	0.17 270	0.14 218	0.17 253	0.43 338	0.30 295

PASM	0.72 288	0.68 217	1.91 169	0.47 301	0.44 315	0.60 154	0.51 293	0.76 154	0.80 305	0.77 315	0.67 249	0.87 307	0.61 276	2.40 353	0.67 252	0.32 350	0.35 351	0.36 354	0.41 363	0.45 346	0.39 339

PWCDC_ROB	0.72 288	1.06 333	2.09 215	0.47 301	0.36 274	0.78 298	0.26 113	0.98 308	1.34 372	0.61 242	2.07 374	0.64 212	0.61 276	0.83 186	0.71 259	0.31 349	0.14 225	0.15 244	0.12 154	0.60 364	0.21 214

ff1	0.73 296	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 113	0.74 135	0.88 325	0.53 158	0.63 219	0.66 220	0.39 152	2.52 364	3.43 388	0.10 78	0.24 318	0.15 244	0.13 179	0.25 229	0.36 326

GASNet	0.73 296	1.47 374	3.04 355	0.47 301	0.33 252	0.57 114	0.34 215	0.91 265	0.75 278	0.58 214	0.58 183	0.74 268	0.55 251	2.03 325	0.65 248	0.21 304	0.15 246	0.19 297	0.17 253	0.51 353	0.28 281

XQC	0.73 296	0.98 317	2.39 272	0.46 296	0.35 267	0.81 310	0.46 278	1.00 327	1.00 345	0.80 318	0.69 264	0.88 311	0.74 312	1.32 230	1.20 317	0.24 327	0.16 260	0.23 319	0.20 291	0.41 333	0.33 313

1111x	0.74 299	0.21 9	1.93 175	0.31 116	0.17 61	0.63 210	0.32 203	1.03 345	0.74 266	0.52 149	0.62 209	0.57 180	0.47 219	2.38 349	4.25 397	0.12 170	0.14 225	0.11 91	0.12 154	0.12 32	0.14 107

Anonymous_2	0.74 299	0.32 80	1.65 62	0.33 151	0.30 217	0.67 243	0.32 203	0.69 111	0.46 50	0.48 113	0.41 66	0.84 298	0.58 264	0.51 107	0.40 159	0.32 350	0.38 357	1.43 399	3.69 413	0.80 375	0.27 275

GANetREF_RVC	0.75 301	1.15 347	2.46 286	0.47 301	0.26 183	0.83 315	0.61 323	0.97 304	0.89 330	0.62 253	0.61 204	0.72 258	0.59 267	2.42 355	0.55 219	0.32 350	0.25 332	0.36 354	0.24 304	0.39 327	0.31 302
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
GANet	0.75 301	0.84 272	2.01 197	0.40 255	0.25 170	0.74 277	0.66 331	0.87 239	0.73 262	0.71 300	1.07 342	0.84 298	0.59 267	2.71 377	1.15 314	0.17 271	0.16 260	0.44 365	0.16 238	0.31 276	0.20 208

PDISCO_ROB	0.75 301	1.06 333	2.11 219	0.64 351	0.59 353	1.13 356	0.43 261	1.14 361	1.05 351	0.64 271	0.71 278	0.96 328	0.61 276	1.21 222	0.76 270	0.37 357	0.18 278	0.27 334	0.24 304	0.56 360	0.32 306

HBP-ISP	0.76 304	1.30 363	3.19 370	0.35 188	0.26 183	0.85 321	0.54 302	1.03 345	0.72 248	0.80 318	0.69 264	0.68 236	0.83 321	2.04 326	0.44 179	0.23 320	0.24 318	0.29 345	0.25 311	0.28 256	0.24 249

Wz-Net-SNSev	0.76 304	1.32 367	3.11 362	0.40 255	0.31 233	0.71 264	0.60 320	0.98 308	0.87 322	0.67 285	0.83 300	0.96 328	0.60 269	1.67 276	0.97 291	0.16 257	0.15 246	0.16 259	0.17 253	0.36 306	0.24 249

FTStereo	0.76 304	0.18 1	2.35 265	0.71 357	0.21 113	0.73 274	1.79 397	0.57 65	0.53 99	1.07 350	1.63 366	1.29 363	2.13 388	0.75 172	0.29 86	0.19 291	0.08 58	0.12 135	0.11 124	0.11 22	0.40 343

CBMV_ROB	0.76 304	0.42 128	2.68 318	0.33 151	0.22 134	0.74 277	0.47 286	0.96 297	0.76 288	1.04 349	0.96 325	0.88 311	0.93 336	2.06 327	1.19 316	0.22 317	0.24 318	0.27 334	0.25 311	0.25 229	0.28 281

DDUNet	0.77 308	1.12 339	1.88 157	0.76 360	0.69 363	0.84 317	0.43 261	0.85 222	0.65 199	0.67 285	0.75 289	0.91 316	0.52 241	1.03 205	0.57 228	0.54 369	0.37 355	0.95 383	0.52 372	0.71 369	0.57 363

UDG	0.77 308	1.23 356	2.15 230	0.67 355	0.59 353	0.78 298	0.38 240	0.90 255	0.70 231	0.61 242	0.69 264	1.01 337	0.67 293	1.02 203	0.73 266	0.45 362	0.34 350	0.87 380	0.51 370	0.67 368	0.46 354

aanetorigin	0.77 308	0.80 259	2.59 308	0.43 274	0.44 315	0.58 129	1.01 370	0.57 65	0.68 214	1.53 382	1.23 349	0.81 291	1.08 351	1.07 208	1.07 307	0.18 281	0.15 246	0.17 275	0.21 296	0.54 358	0.30 295

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 308	1.04 331	2.06 207	0.94 375	0.35 267	0.89 329	0.40 246	0.85 222	0.63 180	0.55 183	0.63 219	0.75 273	0.38 138	2.38 349	0.48 195	1.10 388	0.31 345	0.36 354	0.21 296	0.53 357	0.55 362

222	0.78 312	0.23 21	1.23 11	0.28 57	0.18 83	0.62 194	0.24 82	1.02 338	0.70 231	0.58 214	0.66 246	0.46 131	0.42 185	1.80 297	6.53 407	0.13 198	0.10 140	0.11 91	0.10 75	0.12 32	0.17 170

EAI-Stereo	0.78 312	0.25 32	1.67 67	0.54 329	0.59 353	1.95 387	2.05 399	1.11 360	0.64 187	0.95 343	1.49 361	0.50 148	0.67 293	0.59 132	1.44 334	0.09 17	0.19 288	0.09 20	0.49 368	0.13 51	0.22 224

NCC-stereo	0.79 314	0.94 298	2.42 277	0.59 344	0.45 323	1.90 385	0.46 278	0.99 319	0.72 248	0.64 271	0.84 303	0.91 316	0.73 307	1.80 297	1.00 298	0.27 340	0.19 288	0.23 319	0.31 336	0.24 218	0.22 224

Abc-Net	0.79 314	0.94 298	2.42 277	0.59 344	0.45 323	1.90 385	0.46 278	0.99 319	0.72 248	0.64 271	0.84 303	0.91 316	0.73 307	1.80 297	1.00 298	0.27 340	0.19 288	0.23 319	0.31 336	0.24 218	0.22 224
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SQANet	0.80 316	1.58 377	2.53 297	0.76 360	0.83 371	0.76 285	0.36 227	0.83 208	0.64 187	0.63 262	0.69 264	0.73 262	0.51 236	1.21 222	0.53 214	0.77 378	0.29 342	0.59 372	0.29 327	0.86 377	0.61 366

anonymity	0.80 316	0.66 214	1.29 15	0.59 344	0.75 367	0.67 243	0.52 296	0.95 293	0.71 240	0.94 341	0.70 274	0.67 230	0.87 329	0.71 167	1.35 327	0.64 372	0.62 380	0.58 370	1.44 405	0.60 364	0.65 370

S-Stereo	0.80 316	0.69 220	3.89 387	0.39 246	0.37 286	0.69 257	0.70 341	0.94 282	0.98 344	0.62 253	0.91 317	0.83 296	0.60 269	2.37 346	0.66 249	0.18 281	0.21 305	0.17 275	0.18 263	0.30 268	0.35 318

ADCRef	0.80 316	0.96 306	2.29 255	0.37 224	0.35 267	0.96 337	0.51 293	0.87 239	0.75 278	0.88 334	0.83 300	0.61 197	1.36 366	1.02 203	3.27 383	0.13 198	0.11 172	0.17 275	0.19 281	0.25 229	0.21 214

STTRV1_RVC	0.80 316	0.55 180	2.89 341	0.42 269	0.49 334	0.79 302	0.44 269	1.15 364	0.82 310	0.62 253	0.89 315	0.72 258	0.63 284	2.69 374	0.64 246	0.48 365	0.64 381	0.27 334	0.24 304	0.35 301	0.27 275

DANet	0.80 316	0.65 209	2.21 239	1.19 387	0.48 333	0.74 277	1.25 383	0.89 249	1.53 379	0.89 336	0.71 278	0.96 328	0.56 255	1.83 301	0.96 290	0.18 281	0.16 260	0.19 297	0.16 238	0.26 243	0.29 287
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 322	1.14 343	2.42 277	0.30 91	0.24 158	0.71 264	0.24 82	0.95 293	0.61 155	0.44 79	0.56 172	0.59 189	0.42 185	1.52 254	0.68 255	0.94 382	0.96 399	0.28 338	1.00 398	0.90 378	1.36 401

edge stereo	0.81 322	0.73 232	3.30 376	0.37 224	1.21 392	0.62 194	0.39 244	0.93 278	0.79 302	0.80 318	0.88 313	1.14 358	0.71 301	2.18 336	0.71 259	0.21 304	0.20 297	0.26 333	0.18 263	0.38 319	0.26 267

MIPNet	0.83 324	0.81 263	2.40 274	0.61 348	0.18 83	1.48 368	1.39 390	1.60 384	0.74 266	1.94 387	0.85 307	0.73 262	1.68 380	0.87 192	0.31 107	0.09 17	0.08 58	0.11 91	0.32 339	0.25 229	0.12 63

FBW_ROB	0.83 324	0.77 247	1.77 103	0.44 279	0.30 217	0.87 327	0.46 278	1.10 357	0.91 333	0.81 323	0.75 289	1.01 337	0.61 276	3.66 397	1.23 321	0.26 335	0.23 315	0.36 354	0.25 311	0.27 250	0.62 367

PA-Net	0.84 326	1.00 322	3.49 380	0.63 350	0.40 300	0.70 262	0.52 296	0.86 230	0.84 316	0.52 149	0.59 186	0.70 253	0.54 246	2.35 345	2.23 365	0.17 271	0.27 339	0.19 297	0.28 324	0.22 195	0.36 326
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 327	1.15 347	2.13 224	0.88 370	0.38 291	0.88 328	0.44 269	1.06 351	0.79 302	0.58 214	0.69 264	0.65 215	0.50 234	2.74 378	0.51 208	0.93 381	0.39 363	0.87 380	0.29 327	0.54 358	0.54 360

THIR-Stereo	0.86 328	0.62 194	2.13 224	0.25 15	0.16 37	0.58 129	2.74 405	0.59 74	0.51 78	0.62 253	1.62 365	0.97 331	1.80 384	1.69 279	2.25 366	0.10 78	0.08 58	0.14 218	0.11 124	0.15 83	0.11 37

DeepPrunerF	0.86 328	0.86 277	2.91 346	0.45 292	0.50 335	0.64 221	0.48 289	1.14 361	2.64 397	0.63 262	0.61 204	0.65 215	0.62 281	2.21 338	1.31 324	0.23 320	0.19 288	0.30 346	0.28 324	0.36 306	0.25 258

DPSNet	0.86 328	0.60 187	2.34 262	0.58 341	0.36 274	1.07 352	0.75 347	1.30 372	1.05 351	0.70 296	0.68 257	0.94 325	1.29 359	2.08 329	1.82 349	0.26 335	0.23 315	0.16 259	0.17 253	0.48 347	0.40 343

AAGNet	0.88 331	0.33 85	1.79 125	0.54 329	0.98 380	0.62 194	0.46 278	0.50 31	0.60 141	0.58 214	0.53 143	0.50 148	0.73 307	1.23 225	7.48 408	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.14 69	0.09 16

Consistency-Raft	0.88 331	0.93 296	3.23 374	0.99 379	0.64 359	0.77 293	0.55 305	0.98 308	0.97 341	0.61 242	1.03 337	0.65 215	1.05 348	0.79 184	1.38 329	0.44 360	0.46 367	0.51 368	0.58 378	0.65 366	0.47 355

PVD	0.90 333	0.85 276	2.15 230	0.53 326	0.50 335	0.99 340	0.56 310	1.15 364	1.64 382	1.41 378	1.41 360	1.11 356	1.13 355	1.35 233	1.31 324	0.26 335	0.28 341	0.28 338	0.26 317	0.37 313	0.49 358

Wz-Net-TNSev	0.91 334	1.73 388	3.08 358	0.36 206	0.31 233	1.00 343	0.71 342	1.06 351	0.97 341	0.71 300	0.72 282	1.09 352	0.87 329	2.42 355	1.59 340	0.20 300	0.20 297	0.16 259	0.20 291	0.44 345	0.35 318

SAMSARA	0.91 334	0.97 314	2.22 242	0.80 364	0.58 352	1.32 362	1.31 385	1.01 335	0.94 337	1.36 373	0.87 310	1.38 368	0.90 334	1.72 283	1.02 303	0.24 327	0.30 344	0.22 313	0.25 311	0.36 306	0.35 318

WZ-Net	0.92 336	1.31 364	3.76 384	0.41 261	0.36 274	0.86 323	0.71 342	1.00 327	1.06 354	0.82 327	0.92 318	1.06 348	1.05 348	2.16 335	1.61 341	0.19 291	0.13 211	0.15 244	0.16 238	0.32 280	0.28 281

MFMNet_re	0.92 336	1.28 361	2.53 297	0.82 368	0.76 370	0.90 330	0.75 347	0.98 308	1.04 350	1.03 347	1.05 341	0.84 298	0.94 339	0.83 186	0.72 263	0.68 374	0.60 378	0.63 373	0.60 380	0.77 373	0.74 373

CrosDoStereo	0.94 338	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 409	0.72 122	0.60 141	0.70 296	1.40 358	0.53 158	1.49 373	1.78 291	3.09 378	0.10 78	0.08 58	0.11 91	0.11 124	0.21 184	0.11 37

DeepStereo_LL	0.94 338	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 409	0.72 122	0.60 141	0.70 296	1.40 358	0.53 158	1.49 373	1.78 291	3.09 378	0.10 78	0.08 58	0.11 91	0.11 124	0.21 184	0.11 37

ADCP+	0.94 338	1.12 339	3.14 364	0.34 174	0.39 293	1.06 347	0.79 352	0.89 249	0.80 305	0.66 281	0.67 249	0.85 301	1.55 376	0.93 194	4.55 399	0.13 198	0.11 172	0.16 259	0.15 223	0.26 243	0.25 258

ADCMid	0.96 341	1.32 367	2.74 328	0.38 238	0.35 267	0.99 340	0.58 316	0.94 282	0.86 319	1.23 365	1.01 333	1.01 337	1.00 343	1.05 207	3.97 392	0.21 304	0.19 288	0.42 363	0.32 339	0.40 331	0.29 287

G-Net	0.99 342	0.64 203	2.76 330	0.57 339	0.67 361	2.03 392	0.72 345	0.76 154	0.67 212	1.14 356	2.56 388	1.30 366	1.02 345	1.48 251	1.74 346	0.25 332	0.24 318	0.24 325	0.26 317	0.37 313	0.31 302

ADCL	0.99 342	0.79 257	2.43 281	0.39 246	0.32 241	1.50 370	1.90 398	0.92 273	0.97 341	1.26 370	1.27 351	1.00 336	1.42 371	1.14 217	3.31 384	0.17 271	0.14 225	0.22 313	0.21 296	0.30 268	0.22 224

ADCPNet	0.99 342	0.99 320	3.93 390	0.37 224	0.68 362	1.36 364	0.62 327	0.87 239	0.76 288	0.78 316	0.81 298	1.08 350	1.18 356	1.14 217	2.49 371	0.21 304	0.69 389	0.21 311	0.95 396	0.29 259	0.37 333

Ntro	1.00 345	1.68 384	2.80 335	0.95 376	0.85 372	1.06 347	0.53 299	0.98 308	0.90 332	0.62 253	0.76 291	0.93 321	0.66 291	1.66 274	0.98 292	0.99 385	0.45 366	0.75 379	0.40 360	1.19 384	0.75 375

AnyNet_C32	1.00 345	1.33 369	2.53 297	0.49 311	0.54 344	1.15 358	1.14 378	0.91 265	0.89 330	1.11 353	0.95 324	0.87 307	0.93 336	1.50 252	4.07 394	0.21 304	0.20 297	0.25 330	0.24 304	0.38 319	0.33 313

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 347	1.67 382	2.32 257	0.47 301	0.39 293	1.47 367	0.95 363	0.95 293	0.91 333	0.84 330	0.94 322	1.05 346	0.60 269	2.95 384	0.72 263	0.41 358	0.72 393	0.32 349	0.55 373	0.74 370	1.22 397

otaku	1.03 348	1.68 384	2.72 324	0.95 376	0.73 366	1.03 345	0.59 318	0.99 319	0.86 319	0.69 293	1.61 364	0.98 332	0.64 285	1.46 243	1.14 312	0.95 383	0.46 367	0.72 378	0.40 360	1.24 388	0.78 378

SGM-Forest	1.04 349	0.42 128	3.59 383	0.41 261	0.32 241	1.05 346	1.32 386	0.94 282	0.83 314	1.16 357	2.23 382	1.03 341	1.39 369	2.49 362	2.35 368	0.21 304	0.21 305	0.20 305	0.19 281	0.23 203	0.32 306
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 350	1.36 371	2.98 352	0.42 269	0.36 274	0.96 337	0.81 356	1.06 351	1.12 360	1.25 366	0.97 327	1.08 350	0.90 334	1.25 229	4.86 401	0.21 304	0.21 305	0.22 313	0.23 302	0.36 306	0.38 336

SPS-STEREO	1.07 351	1.13 342	2.88 338	0.65 353	0.69 363	0.99 340	0.68 336	1.05 350	0.87 322	1.36 373	1.23 349	1.46 371	0.94 339	1.87 308	1.72 345	0.66 373	0.61 379	0.58 370	0.57 376	0.65 366	0.77 377
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WCMA_ROB	1.12 352	0.83 270	2.66 316	0.58 341	0.34 257	1.17 360	0.71 342	0.93 278	0.94 337	1.74 385	2.63 391	3.09 392	1.71 382	1.70 280	1.84 350	0.26 335	0.21 305	0.20 305	0.21 296	0.28 256	0.43 350

AnyNet_C01	1.14 353	1.49 375	4.23 395	0.54 329	0.53 342	1.51 371	1.37 388	1.04 349	1.07 355	1.17 362	1.33 356	1.15 359	1.08 351	1.61 270	2.74 373	0.25 332	0.22 310	0.28 338	0.24 304	0.48 347	0.40 343

NaN_ROB	1.14 353	0.94 298	2.96 348	0.53 326	0.56 349	1.13 356	0.99 366	0.98 308	1.00 345	1.09 352	0.87 310	0.77 279	1.06 350	5.90 406	2.72 372	0.16 257	0.23 315	0.16 259	0.24 304	0.22 195	0.36 326

RainbowNet	1.15 355	1.78 389	2.72 324	1.12 385	0.91 377	1.06 347	0.76 349	1.16 366	1.13 362	0.75 309	0.97 327	1.09 352	0.80 318	1.60 267	1.21 319	1.17 390	1.26 402	1.01 386	0.57 376	1.13 382	0.88 385

SuperB	1.15 355	1.14 343	5.43 404	0.36 206	0.26 183	0.81 310	0.89 360	0.88 243	1.17 363	0.67 285	0.68 257	0.63 204	1.39 369	1.74 286	3.37 386	0.15 240	0.12 197	0.17 275	0.16 238	2.80 408	0.25 258

NVStereoNet_ROB	1.16 357	0.95 304	2.54 303	0.58 341	0.55 347	0.78 298	0.63 329	1.00 327	1.08 356	1.03 347	4.07 403	1.48 372	1.22 357	2.88 383	1.27 323	0.50 366	0.46 367	0.54 369	0.62 381	0.50 351	0.63 369
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 358	0.42 128	3.87 386	0.54 329	0.44 315	4.11 407	0.58 316	1.31 373	0.84 316	2.12 389	1.12 345	0.98 332	0.71 301	4.24 402	0.99 297	0.16 257	0.14 225	0.19 297	0.17 253	0.18 147	0.35 318

SANet	1.20 359	1.21 354	3.33 379	0.38 238	0.27 194	1.73 382	0.85 357	1.10 357	2.49 395	1.16 357	1.83 370	1.72 376	1.50 375	2.37 346	2.84 375	0.18 281	0.16 260	0.16 259	0.15 223	0.32 280	0.32 306

RTS	1.21 360	1.31 364	6.39 406	0.52 320	0.51 340	1.61 374	0.79 352	1.03 345	1.37 373	1.13 354	1.30 354	1.10 354	0.85 325	2.65 371	2.08 358	0.21 304	0.24 318	0.18 292	0.18 263	0.43 338	0.32 306

RTSA	1.21 360	1.31 364	6.39 406	0.52 320	0.51 340	1.61 374	0.79 352	1.03 345	1.37 373	1.13 354	1.30 354	1.10 354	0.85 325	2.65 371	2.08 358	0.21 304	0.24 318	0.18 292	0.18 263	0.43 338	0.32 306

MeshStereo	1.21 360	1.15 347	3.01 354	0.34 174	0.28 202	1.10 353	0.69 338	1.35 374	1.01 347	2.71 402	2.41 385	2.96 389	1.45 372	2.80 381	1.40 332	0.22 317	0.22 310	0.22 313	0.19 281	0.50 351	0.26 267
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
SDNR	1.22 363	0.80 259	2.71 322	0.33 151	1.48 400	1.98 391	0.23 59	1.93 392	2.44 393	0.89 336	2.52 386	1.36 367	0.51 236	3.65 396	1.93 351	0.30 347	0.31 345	0.22 313	0.16 238	0.33 286	0.36 326

CSAN	1.25 364	1.12 339	3.04 355	0.51 316	0.37 286	1.06 347	1.15 379	1.22 367	1.08 356	1.17 362	1.91 372	1.04 344	1.31 362	5.96 407	2.43 370	0.26 335	0.22 310	0.24 325	0.24 304	0.31 276	0.30 295

EDNetEfficient	1.27 365	0.70 223	4.05 392	0.64 351	0.98 380	0.94 335	1.40 391	0.85 222	1.75 386	2.34 398	1.33 356	1.05 346	2.21 390	1.58 264	4.15 395	0.15 240	0.19 288	0.14 218	0.27 321	0.38 319	0.32 306

FCDSN-DC	1.29 366	0.54 172	2.50 294	0.47 301	0.41 307	1.12 354	0.60 320	1.10 357	1.27 370	2.23 395	2.87 394	3.67 396	3.12 400	2.39 352	1.69 343	0.30 347	0.26 334	0.31 347	0.30 332	0.35 301	0.38 336
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 367	1.05 332	2.77 331	0.74 359	1.43 395	0.72 269	0.56 310	0.96 297	0.91 333	0.99 345	2.92 397	6.01 408	0.70 299	2.38 349	3.32 385	0.13 198	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.34 293	0.22 224

ACVNet_1	1.33 368	1.91 397	4.03 391	1.09 383	0.88 374	1.19 361	0.66 331	1.24 369	1.17 363	0.94 341	0.96 325	3.09 392	1.04 347	2.37 346	1.11 310	1.04 386	0.48 373	1.03 387	0.48 367	1.12 381	0.83 380

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 369	1.70 386	2.50 294	0.56 337	0.40 300	2.15 394	0.99 366	1.24 369	1.26 369	1.02 346	1.10 344	1.29 363	0.88 332	3.10 388	1.08 308	1.66 400	0.83 395	0.68 376	0.88 393	1.57 395	1.80 408

MSMD_ROB	1.34 369	0.96 306	2.38 270	0.39 246	0.32 241	1.96 388	0.62 327	0.91 265	1.43 375	2.94 405	2.60 389	4.77 404	1.95 386	2.43 357	1.33 326	0.29 345	0.26 334	0.32 349	0.32 339	0.30 268	0.30 295

psmorigin	1.36 371	0.60 187	13.80 417	0.37 224	0.29 207	0.62 194	0.33 211	0.77 164	0.61 155	0.96 344	0.88 313	1.17 361	0.73 307	4.00 399	0.86 285	0.19 291	0.22 310	0.17 275	0.18 263	0.24 218	0.29 287

MADNet+	1.36 371	1.93 399	5.95 405	0.81 367	0.59 353	1.57 373	1.09 374	1.39 377	1.22 366	0.84 330	1.01 333	1.25 362	1.12 354	3.19 389	2.36 369	0.45 362	0.47 370	0.38 360	0.34 346	0.59 361	0.57 363

ELAS_RVC	1.37 373	0.78 255	3.21 372	0.55 335	0.50 335	1.49 369	2.48 403	1.48 379	1.71 385	2.13 392	2.09 375	2.07 381	2.56 394	1.90 315	2.02 355	0.35 354	0.36 353	0.37 358	0.34 346	0.49 349	0.47 355
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 374	1.64 380	1.86 150	1.36 389	1.11 388	1.39 365	1.19 381	1.76 387	1.45 376	1.16 357	2.21 380	1.53 373	1.38 367	1.98 320	1.52 337	1.29 392	0.67 384	1.27 393	0.69 384	1.29 390	0.98 388

IMH-64	1.39 374	1.64 380	1.86 150	1.36 389	1.11 388	1.39 365	1.19 381	1.76 387	1.45 376	1.16 357	2.21 380	1.53 373	1.38 367	1.98 320	1.52 337	1.29 392	0.67 384	1.27 393	0.69 384	1.29 390	0.98 388

ELAS	1.39 374	0.79 257	2.86 337	0.53 326	0.50 335	2.81 401	2.20 400	1.61 385	1.50 378	2.28 397	2.35 383	1.82 377	2.13 388	1.73 284	2.22 364	0.35 354	0.37 355	0.35 352	0.35 348	0.49 349	0.47 355
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 377	1.81 390	3.23 374	1.08 382	0.92 378	1.32 362	0.85 357	1.49 380	1.69 383	1.19 364	1.73 368	2.13 382	1.03 346	2.50 363	1.40 332	0.91 380	0.53 375	1.00 385	0.55 373	2.11 403	0.85 381

EKT-Stereo	1.47 378	0.49 155	1.93 175	2.57 407	19.31 422	0.55 88	0.22 43	0.69 111	0.42 28	0.38 52	0.36 42	0.43 105	0.27 67	0.69 161	0.26 56	0.12 170	0.14 225	0.11 91	0.16 238	0.20 176	0.15 137

WAO-7	1.48 379	1.63 378	2.49 292	0.93 374	0.75 367	1.72 381	1.10 375	1.84 391	1.96 390	1.43 379	2.54 387	1.97 379	1.61 379	3.06 386	2.08 358	0.69 375	0.66 383	0.94 382	0.74 387	0.80 375	0.69 372

FC-DCNN	1.49 380	0.59 186	2.88 338	0.44 279	0.39 293	1.97 390	0.66 331	1.67 386	1.70 384	2.72 403	2.89 395	4.22 399	2.97 398	2.55 367	2.19 363	0.29 345	0.26 334	0.31 347	0.30 332	0.32 280	0.39 339

PWCK	1.49 380	1.90 396	3.22 373	1.09 383	0.54 344	1.71 380	1.73 396	1.49 380	1.53 379	1.44 380	1.80 369	1.82 377	1.30 361	3.34 392	1.76 347	1.07 387	0.56 377	0.97 384	0.58 378	1.38 394	0.65 370

MFN_U_SF_RVC	1.55 382	2.39 409	3.16 366	0.65 353	0.41 307	1.12 354	0.46 278	1.23 368	1.33 371	1.61 383	1.20 347	1.43 370	0.98 342	1.76 288	1.97 352	1.90 403	1.80 404	1.98 408	2.15 407	1.63 396	1.77 407

WAO-6	1.58 383	1.54 376	2.32 257	1.14 386	1.00 382	2.30 396	1.03 371	1.82 390	2.85 399	1.25 366	2.61 390	2.20 383	1.56 377	2.47 361	1.99 354	0.95 383	0.67 384	1.19 392	0.83 391	1.08 380	0.88 385

DispFullNet	1.67 384	2.10 402	5.22 401	1.53 394	8.90 412	0.86 323	0.31 182	0.96 297	0.96 340	1.37 376	1.01 333	1.13 357	1.98 387	1.51 253	0.91 287	0.54 369	0.31 345	1.18 389	0.63 383	1.13 382	0.80 379

JetBlue	1.78 385	1.63 378	3.92 388	0.73 358	1.21 392	4.38 408	3.35 406	1.59 383	1.20 365	1.26 370	1.52 363	2.37 385	1.88 385	3.23 390	3.00 376	0.53 367	0.47 370	0.48 367	0.49 368	1.29 390	0.97 387

Dean	1.79 386	1.83 391	3.92 388	1.29 388	1.07 387	1.55 372	1.00 369	1.95 393	2.33 392	1.47 381	4.19 404	4.26 402	1.33 364	2.21 338	1.48 336	1.14 389	0.68 388	1.18 389	0.74 387	1.24 388	0.98 388

SGM+DAISY	1.83 387	1.43 372	3.81 385	0.87 369	1.01 383	2.38 398	2.53 404	1.36 375	1.75 386	2.92 404	3.22 399	2.65 387	2.93 396	2.22 341	3.10 380	0.72 376	0.69 389	0.63 373	0.62 381	0.77 373	0.98 388

SGM_RVC	1.89 388	0.92 290	2.50 294	0.96 378	0.93 379	1.63 376	1.37 388	1.52 382	12.43 411	1.85 386	1.69 367	2.40 386	1.74 383	2.81 382	1.71 344	0.53 367	0.47 370	0.42 363	0.47 366	0.74 370	0.74 373
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 389	1.85 393	4.10 393	1.07 381	0.86 373	1.15 358	0.53 299	1.06 351	1.12 360	0.64 271	1.09 343	1.99 380	0.70 299	2.20 337	9.86 413	5.62 412	0.41 365	1.03 387	0.55 373	1.86 401	0.85 381

LVE	1.96 390	2.17 408	3.14 364	1.68 395	1.80 404	1.63 376	1.03 371	2.34 396	2.81 398	1.25 366	2.89 395	4.24 401	1.29 359	2.79 380	1.44 334	2.85 408	0.91 398	1.18 389	1.46 406	1.23 387	1.10 394

IMH	2.02 391	2.15 407	2.69 321	1.68 395	1.12 390	1.66 379	0.92 362	2.10 394	1.92 389	1.32 372	2.66 392	2.21 384	1.69 381	5.78 405	1.68 342	5.54 411	0.96 399	1.31 395	0.71 386	1.32 393	0.99 392

UNDER WATER-64	2.47 392	1.89 395	4.86 399	1.82 401	1.44 397	3.18 403	1.57 395	2.62 397	5.64 404	2.05 388	2.13 377	4.13 398	3.76 402	2.62 369	3.42 387	1.47 397	0.85 396	1.57 403	1.07 400	1.82 400	1.49 403

TorneroNet-64	2.65 393	1.83 391	3.30 376	1.46 392	1.20 391	3.89 404	0.99 366	3.51 408	6.71 408	2.56 400	4.60 405	4.22 399	3.85 403	3.33 391	3.14 381	1.19 391	0.65 382	1.39 398	0.79 390	3.31 410	1.15 395

notaker	2.66 394	2.07 401	3.31 378	2.61 408	1.43 395	1.76 383	1.11 376	2.76 400	1.79 388	2.26 396	11.53 414	3.96 397	4.29 404	3.09 387	2.76 374	1.55 399	0.88 397	1.70 406	1.07 400	2.00 402	1.35 400

UNDER WATER	2.74 395	1.85 393	4.54 397	1.81 400	1.44 397	2.34 397	1.40 391	3.24 403	6.60 407	2.60 401	2.76 393	5.75 406	5.24 407	3.02 385	4.01 393	1.45 396	0.81 394	1.59 404	1.06 399	1.80 399	1.51 404

MADNet++	2.79 396	2.11 404	2.97 351	2.49 406	2.28 405	2.95 402	2.31 401	2.67 398	2.47 394	3.03 406	3.13 398	2.70 388	2.92 395	4.10 400	4.48 398	2.68 407	2.24 411	3.04 411	2.44 409	2.37 406	2.34 410

WAO-8	2.80 397	2.14 405	2.89 341	1.91 402	1.04 385	3.98 405	0.96 364	3.26 404	6.17 405	2.15 393	3.37 400	3.31 394	2.41 392	11.84 414	2.03 356	2.05 404	1.86 406	1.54 401	0.92 394	1.22 385	0.87 383

Venus	2.80 397	2.14 405	2.89 341	1.91 402	1.04 385	3.98 405	0.96 364	3.26 404	6.17 405	2.15 393	3.37 400	3.31 394	2.41 392	11.84 414	2.03 356	2.05 404	1.86 406	1.54 401	0.92 394	1.22 385	0.87 383

DGSMNet	2.89 399	0.63 201	3.18 369	3.43 412	4.17 411	2.57 400	6.98 412	0.97 304	0.83 314	0.56 192	1.86 371	0.79 286	0.62 281	1.64 272	1.39 330	4.61 410	5.01 413	5.17 415	4.71 414	4.44 414	4.19 413

MANE	2.90 400	1.14 343	2.96 348	1.03 380	1.01 383	5.01 409	2.45 402	5.36 411	6.88 409	3.58 407	4.76 407	5.99 407	4.99 405	4.23 401	4.61 400	0.56 371	0.67 384	0.44 365	0.78 389	0.51 353	1.03 393

SGM-ForestM	2.98 401	1.70 386	3.52 382	0.67 355	0.47 331	5.18 410	3.36 407	3.30 406	2.86 400	4.44 408	3.79 402	9.80 412	5.50 408	6.29 408	6.52 406	0.27 340	0.36 353	0.24 325	0.27 321	0.38 319	0.58 365

JetRed	3.29 402	4.93 413	10.17 410	1.45 391	1.72 403	7.44 411	5.05 411	3.06 401	2.12 391	2.41 399	2.39 384	2.99 390	2.37 391	3.51 395	6.44 405	1.32 395	1.90 408	1.37 397	1.23 404	2.21 405	1.76 406

LSM	3.31 403	1.11 338	5.29 403	9.40 417	30.65 431	0.84 317	1.12 377	0.91 265	1.22 366	1.36 373	2.19 379	0.93 321	0.83 321	1.66 274	0.90 286	0.21 304	0.31 345	0.24 325	0.28 324	0.39 327	6.33 415

KSHMR	4.10 404	1.97 400	5.27 402	1.71 397	1.47 399	1.96 388	1.28 384	3.19 402	17.33 422	2.12 389	15.91 417	9.18 411	1.57 378	8.42 412	1.98 353	1.52 398	1.26 402	1.67 405	1.19 402	1.67 398	1.40 402

ktn	4.35 405	2.10 402	2.89 341	1.80 399	1.49 401	2.13 393	1.41 393	2.26 395	12.72 412	11.41 414	16.43 418	11.15 414	3.75 401	4.36 403	3.18 382	1.82 402	0.98 401	1.73 407	1.21 403	2.97 409	1.27 398

LE_ROB	4.43 406	1.35 370	9.38 409	2.79 410	3.93 409	2.43 399	3.46 408	2.68 399	11.19 410	11.66 415	4.73 406	5.26 405	10.46 412	4.50 404	9.49 411	0.82 379	0.69 389	1.34 396	0.98 397	0.75 372	0.76 376

tt	4.93 407	0.27 42	4.20 394	2.29 405	1.58 402	10.20 414	16.97 417	9.42 416	5.02 403	1.67 384	1.28 352	4.68 403	5.03 406	3.37 394	5.92 404	6.16 413	9.47 420	2.82 410	3.18 412	3.60 411	1.53 405

TorneroNet	5.50 408	1.92 398	3.16 366	1.47 393	1.25 394	14.07 416	1.06 373	4.90 409	20.99 428	10.17 411	16.48 419	11.88 416	6.93 409	3.34 392	4.20 396	1.30 394	0.69 389	1.45 400	0.86 392	2.61 407	1.20 396

coex-ft	5.95 409	1.67 382	60.57 434	0.34 174	0.30 217	0.77 293	0.69 338	0.74 135	4.41 402	19.22 422	2.15 378	1.62 375	7.97 410	1.81 300	8.96 410	0.44 360	2.08 409	0.18 292	0.19 281	0.38 319	4.62 414

HanzoNet	7.64 410	2.86 410	5.05 400	7.01 415	3.97 410	2.18 395	1.34 387	3.37 407	4.05 401	13.17 416	10.58 408	10.73 413	16.52 419	8.45 413	10.51 414	10.48 419	9.72 421	5.59 416	13.46 420	6.84 416	6.83 416

EDNetEfficientorigin	8.18 411	0.98 317	145.96 436	0.51 316	0.89 375	0.72 269	0.48 289	0.85 222	1.56 381	2.12 389	1.49 361	1.29 363	1.31 362	1.83 301	2.13 362	0.13 198	0.12 197	0.17 275	0.18 263	0.39 327	0.45 353

DGTPSM_ROB	8.89 412	5.62 414	12.25 412	5.92 414	11.32 414	8.54 412	24.18 419	6.40 413	13.49 413	5.15 409	11.46 412	6.19 409	10.92 413	7.00 409	13.72 415	4.47 409	7.65 414	3.92 412	7.45 417	4.38 413	7.87 417

DPSMNet_ROB	9.48 413	5.64 415	13.01 416	8.82 416	11.82 415	8.54 412	24.20 420	6.41 414	13.65 416	5.32 410	11.47 413	6.33 410	10.92 413	7.69 410	13.89 416	7.25 418	8.19 416	5.06 414	7.78 418	5.31 415	8.26 418

BEATNet-Init1	12.10 414	11.19 416	27.29 432	2.99 411	3.51 408	21.84 426	11.10 413	14.34 420	13.83 417	20.34 423	20.33 424	26.35 434	20.03 421	19.06 425	14.80 419	1.74 401	1.81 405	2.05 409	2.49 410	3.69 412	3.12 412

DPSM_ROB	12.34 415	11.21 418	12.51 413	12.91 419	12.80 417	19.84 423	28.28 425	14.38 421	14.28 418	10.58 412	11.26 410	12.03 417	11.85 416	13.15 420	15.34 420	7.11 416	8.31 417	6.50 418	7.35 415	8.84 417	8.31 419

DPSM	12.34 415	11.21 418	12.51 413	12.91 419	12.80 417	19.84 423	28.28 425	14.38 421	14.28 418	10.58 412	11.26 410	12.03 417	11.85 416	13.15 420	15.34 420	7.11 416	8.31 417	6.50 418	7.35 415	8.84 417	8.31 419

DLNR_Zeroshot_test	13.43 417	19.94 423	23.55 423	121.61 437	35.03 432	0.46 31	0.15 1	8.02 415	0.35 4	0.28 31	0.37 45	0.26 31	0.17 1	0.76 175	0.29 86	6.42 415	0.26 334	0.09 20	0.38 357	50.13 435	0.18 187

LRCNet_RVC	13.74 418	19.30 421	12.75 415	19.46 423	12.69 416	1.86 384	0.41 252	12.33 417	1.05 351	15.77 418	18.83 423	12.62 419	8.70 411	12.21 417	9.62 412	22.22 428	8.37 419	25.85 428	24.01 429	19.32 427	17.44 428

SPstereo	16.50 419	2.87 411	4.74 398	2.64 409	2.53 406	29.48 428	52.22 428	39.30 436	29.70 436	21.90 431	21.75 426	27.53 435	23.84 430	28.05 436	26.36 429	2.38 406	2.58 412	4.92 413	3.03 411	2.19 404	2.05 409

DPSimNet_ROB	17.97 420	20.20 427	24.98 425	17.62 421	15.92 419	21.53 425	21.00 418	13.70 418	15.61 420	23.89 432	14.69 416	22.87 425	24.58 434	12.70 419	14.56 417	18.48 426	12.91 422	20.21 426	12.05 419	17.76 420	14.17 422

HaxPig	19.86 421	22.40 428	22.34 422	17.95 422	17.95 421	11.77 415	11.89 414	16.02 423	15.89 421	21.10 424	21.41 425	18.74 423	18.39 420	20.08 426	19.69 423	23.63 432	23.22 430	24.06 427	23.69 428	23.00 428	23.95 431

ASD4	21.52 422	19.65 422	22.13 421	22.45 425	16.42 420	23.29 427	30.71 427	33.06 435	17.47 423	24.18 433	14.11 415	21.71 424	15.88 418	21.06 427	18.11 422	19.78 427	17.78 429	26.52 429	20.33 427	27.03 429	18.73 429

Anonymous_1	22.91 423	11.20 417	12.13 411	12.75 418	26.28 430	19.43 421	27.92 424	14.08 419	13.61 414	14.96 417	10.58 408	11.26 415	11.19 415	12.55 418	14.57 418	38.28 435	7.88 415	34.96 432	63.99 432	89.57 436	10.94 421

PML	23.15 424	16.83 420	7.78 408	5.49 413	9.93 413	51.13 435	104.50 435	5.76 412	13.62 415	37.30 436	105.93 435	30.86 436	23.50 426	12.07 416	7.87 409	6.30 414	2.12 410	6.32 417	2.43 408	10.44 419	2.90 411

MEDIAN_ROB	23.96 425	27.05 435	26.39 431	22.16 424	22.13 423	16.12 417	13.97 415	20.24 424	20.05 424	25.50 434	25.31 433	22.96 426	22.63 425	24.39 428	23.24 427	28.20 433	27.23 434	28.62 430	27.75 430	27.50 430	27.76 432

CasAABBNet	24.81 426	22.53 429	24.83 424	26.08 427	25.74 428	39.86 429	57.06 431	28.87 432	28.83 431	21.16 426	22.54 428	24.22 430	23.89 432	26.38 432	30.87 431	14.25 420	16.71 424	13.09 420	14.81 422	17.78 424	16.71 423

MyStereo03	24.83 427	22.55 430	25.13 426	26.08 427	25.72 425	39.87 430	57.07 432	28.77 429	28.85 432	21.33 428	22.66 430	24.16 427	23.82 427	26.32 429	30.89 433	14.27 421	16.73 426	13.09 420	14.82 423	17.77 421	16.71 423

MyStereo02	24.83 427	22.55 430	25.13 426	26.08 427	25.72 425	39.87 430	57.07 432	28.77 429	28.85 432	21.33 428	22.66 430	24.16 427	23.82 427	26.32 429	30.89 433	14.27 421	16.73 426	13.09 420	14.82 423	17.77 421	16.71 423

MyStereo	24.83 427	22.55 430	25.13 426	26.08 427	25.72 425	39.87 430	57.07 432	28.77 429	28.85 432	21.33 428	22.66 430	24.16 427	23.82 427	26.32 429	30.89 433	14.27 421	16.73 426	13.09 420	14.82 423	17.77 421	16.71 423

Selective-RAFT-Error	24.87 430	22.59 433	25.14 429	26.13 431	25.82 429	39.93 433	57.03 430	28.97 433	28.95 435	21.21 427	22.65 429	24.25 431	23.98 433	26.43 433	30.83 430	14.27 421	16.71 424	13.10 424	14.82 423	17.82 425	16.76 427

LSM0	26.58 431	22.63 434	25.88 430	30.13 432	52.21 436	39.94 434	56.74 429	28.97 433	28.72 430	21.14 425	22.26 427	24.43 432	23.88 431	26.54 434	30.87 431	14.32 425	16.55 423	13.12 425	14.71 421	17.92 426	20.60 430

AVERAGE_ROB	26.93 432	30.34 436	29.27 433	25.82 426	25.34 424	19.48 422	15.17 416	23.55 428	23.00 429	28.45 435	27.87 434	26.25 433	25.86 435	26.96 435	25.55 428	31.30 434	30.07 435	31.76 431	30.81 431	30.79 434	30.93 433

xxxxx1	28.96 433	20.11 424	14.07 418	49.74 433	39.15 433	18.98 418	26.64 421	21.94 425	20.21 425	16.45 419	17.48 420	18.36 420	21.56 422	16.21 422	20.88 424	23.07 429	26.55 431	66.40 434	78.70 434	30.27 431	32.51 434

tt_ll	28.96 433	20.11 424	14.07 418	49.74 433	39.15 433	18.98 418	26.64 421	21.94 425	20.21 425	16.45 419	17.48 420	18.36 420	21.56 422	16.21 422	20.88 424	23.07 429	26.55 431	66.40 434	78.70 434	30.27 431	32.51 434

ff	28.96 433	20.11 424	14.07 418	49.74 433	39.15 433	18.98 418	26.64 421	21.94 425	20.21 425	16.45 419	17.48 420	18.36 420	21.56 422	16.21 422	20.88 424	23.07 429	26.55 431	66.40 434	78.70 434	30.27 431	32.51 434

test_example2	115.39 436	123.23 437	94.57 435	115.52 436	123.55 437	101.63 436	114.33 436	53.41 437	99.48 437	134.90 437	135.05 436	85.83 437	85.11 436	111.32 437	106.15 436	152.55 437	205.26 437	99.78 437	114.96 437	140.96 437	110.20 437

FADE		3.00 412		2.11 404	2.94 407			5.00 410	2.49 395	1.25 366		3.05 391		8.02 411		94.83 436	35.90 436	65.83 433	66.18 433	1.66 397	1.30 399

Low-res two-view benchmark