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

4D-IteraStereo	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.18 182	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.10 40	0.11 53	0.10 58	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.03 1	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.05 51

ACVNet-DCA	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.23 173	0.16 87	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.07 157

xx1	0.11 80	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.16 42	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.16 162	0.16 226	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.07 157

1test111	0.11 80	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.23 173	0.16 87	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.15 166	0.16 222	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.07 157

cc1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.16 42	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.06 98

ff7	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

ffff	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

DualNet	0.13 157	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.10 18	0.20 262	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.06 98

ffm	0.12 135	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.06 98

ff1	0.13 157	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.14 148	0.20 262	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.06 98

11t	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

tt1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.12 104	0.16 170	0.15 26	0.19 128	0.09 15	0.08 17	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.06 98

IGEV_Zeroshot_test	0.09 11	0.05 6	0.12 90	0.13 6	0.08 47	0.12 104	0.13 43	0.17 72	0.11 17	0.10 40	0.06 2	0.09 37	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.05 51

MSKI-zero shot	0.09 11	0.05 6	0.09 28	0.15 38	0.07 18	0.10 56	0.13 43	0.14 15	0.13 41	0.09 15	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.12 101	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

DLNR_Zeroshot_test	10.40 424	1.82 418	19.49 434	120.77 439	13.11 429	0.06 2	0.13 43	0.23 173	0.10 7	0.07 2	0.10 38	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.13 331	0.04 2	0.06 31	0.04 8	51.54 438	0.04 7

CASnet	0.09 11	0.09 190	0.09 28	0.19 227	0.06 2	0.07 16	0.11 11	0.18 96	0.14 58	0.11 59	0.10 38	0.09 37	0.07 31	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.10 267	0.08 211	0.05 40	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.13 300	0.14 153	0.13 43	0.14 15	0.09 2	0.07 2	0.09 23	0.07 17	0.08 49	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

Any-RAFT	0.10 50	0.05 6	0.09 28	0.14 13	0.07 18	0.13 129	0.14 69	0.21 140	0.15 69	0.11 59	0.12 61	0.12 89	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.07 141	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

RAFT-Test	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.15 38	0.07 18	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.13 41	0.09 15	0.10 38	0.10 58	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

HH	0.09 11	0.06 19	0.13 128	0.17 115	0.08 47	0.10 56	0.16 170	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

HanStereo	0.09 11	0.06 19	0.13 128	0.17 115	0.08 47	0.10 56	0.16 170	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

LL-Strereo	0.13 157	0.09 190	0.11 70	0.20 268	0.10 216	0.11 82	0.18 231	0.32 286	0.24 192	0.15 148	0.15 94	0.14 127	0.13 170	0.19 241	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.08 211	0.04 1	0.05 51

LoS_RVC	0.08 2	0.05 6	0.07 2	0.15 38	0.07 18	0.08 23	0.15 115	0.11 1	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.06 3	0.09 67	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 2	0.17 115	0.08 47	0.10 56	0.13 43	0.12 4	0.09 2	0.09 15	0.10 38	0.08 25	0.06 6	0.09 10	0.08 11	0.08 190	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.04 7

anonymousdsp2	0.11 80	0.07 69	0.10 44	0.16 68	0.09 131	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.22 173	0.13 104	0.14 80	0.12 89	0.09 67	0.14 148	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

anonymousdsp	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 11	0.14 13	0.07 18	0.09 35	0.14 69	0.11 1	0.09 2	0.08 5	0.09 23	0.11 74	0.06 6	0.12 101	0.08 11	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 19	0.08 11	0.17 115	0.06 2	0.08 23	0.12 21	0.13 9	0.07 1	0.08 5	0.07 14	0.06 3	0.04 1	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.06 2	0.10 56	0.12 21	0.11 1	0.16 87	0.06 1	0.05 1	0.07 17	0.05 2	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

ProNet	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.10 56	0.15 115	0.15 26	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.07 17	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.06 98

MC-Stereo	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 115	0.06 2	0.10 56	0.14 69	0.12 4	0.10 7	0.09 15	0.12 61	0.09 37	0.06 6	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

RCA-Stereo	0.09 11	0.06 19	0.09 28	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.18 96	0.14 58	0.09 15	0.10 38	0.08 25	0.07 31	0.12 101	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

DCANet-4	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 191	0.18 96	0.19 128	0.13 104	0.16 102	0.09 37	0.14 193	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

ccc-4	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

fff	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 191	0.16 42	0.20 149	0.13 104	0.16 102	0.10 58	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

ADStereo(finetuned)	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.13 104	0.17 120	0.10 58	0.12 138	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

DisPM	0.11 80	0.07 69	0.12 90	0.16 68	0.09 131	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.17 99	0.14 124	0.20 159	0.12 89	0.10 88	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.11 292

RAFT+CT+SA	0.13 157	0.11 257	0.09 28	0.19 227	0.09 131	0.15 175	0.28 353	0.22 156	0.22 173	0.15 148	0.26 240	0.10 58	0.10 88	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 211	0.07 155	0.06 98

test_4	0.10 50	0.10 237	0.08 11	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.22 302	0.15 26	0.17 99	0.12 83	0.18 142	0.12 89	0.09 67	0.08 6	0.11 85	0.04 1	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.04 1	0.03 1

IGEV-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 11	0.05 6	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.10 7	0.11 59	0.08 17	0.08 25	0.05 2	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

IPLG	0.10 50	0.07 69	0.15 191	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.20 123	0.15 69	0.12 83	0.17 120	0.07 17	0.07 31	0.14 148	0.13 157	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

MIPNet	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.09 131	0.12 104	0.14 69	0.20 123	0.24 192	0.11 59	0.10 38	0.09 37	0.07 31	0.13 133	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

test-3	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 115	0.07 18	0.07 16	0.14 69	0.12 4	0.15 69	0.09 15	0.08 17	0.07 17	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 7

test_1	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 115	0.07 18	0.07 16	0.14 69	0.12 4	0.15 69	0.09 15	0.08 17	0.07 17	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 7

test_3	0.10 50	0.09 190	0.10 44	0.20 268	0.08 47	0.13 129	0.26 341	0.14 15	0.21 162	0.10 40	0.10 38	0.09 37	0.09 67	0.08 6	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 161	0.04 1	0.04 7

CrosDoStereo	0.12 135	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.22 173	0.19 224	0.24 196	0.15 151	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 161	0.05 40	0.05 51

LCNet	0.11 80	0.07 69	0.09 28	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.15 115	0.21 140	0.15 69	0.11 59	0.15 94	0.16 162	0.11 109	0.12 101	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.15 342

HHNet	0.11 80	0.06 19	0.16 221	0.15 38	0.14 317	0.07 16	0.13 43	0.20 123	0.17 99	0.14 124	0.25 225	0.11 74	0.08 49	0.13 133	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.09 250

Patchmatch Stereo++	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.11 80	0.07 69	0.16 221	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.13 43	0.18 96	0.13 41	0.16 173	0.21 173	0.13 112	0.14 193	0.11 45	0.14 185	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.05 51

STrans-v2	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.18 182	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.21 140	0.11 17	0.11 59	0.15 94	0.12 89	0.10 88	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

TransformOpticalFlow	0.10 50	0.08 140	0.13 128	0.18 182	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.19 116	0.15 69	0.12 83	0.17 120	0.11 74	0.11 109	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.05 51

OMP-Stereo	0.11 80	0.06 19	0.14 154	0.18 182	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 140	0.21 162	0.13 104	0.14 80	0.11 74	0.12 138	0.11 45	0.13 157	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

NF-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.10 56	0.14 69	0.23 173	0.19 128	0.12 83	0.17 120	0.12 89	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 303

OCTAStereo	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.10 56	0.14 69	0.23 173	0.19 128	0.12 83	0.17 120	0.12 89	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 303

NRIStereo	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.18 182	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.16 42	0.15 69	0.12 83	0.14 80	0.13 112	0.12 138	0.13 133	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.07 157

PSM-adaLoss	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

ROB_FTStereo_v2	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

ROB_FTStereo	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

KYRaft	0.11 80	0.07 69	0.10 44	0.19 227	0.09 131	0.08 23	0.15 115	0.22 156	0.12 25	0.13 104	0.16 102	0.20 210	0.10 88	0.12 101	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.06 101	0.16 353

HUI-Stereo	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

ASMatch	0.11 80	0.06 19	0.13 128	0.16 68	0.10 216	0.07 16	0.14 69	0.17 72	0.17 99	0.12 83	0.16 102	0.16 162	0.10 88	0.13 133	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.08 217

DeepStereo_LL	0.12 135	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.22 173	0.19 224	0.24 196	0.15 151	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 161	0.05 40	0.05 51

DEmStereo	0.12 135	0.06 19	0.14 154	0.14 13	0.10 216	0.16 199	0.15 115	0.16 42	0.24 192	0.17 185	0.24 196	0.13 112	0.14 193	0.12 101	0.13 157	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

SST-Stereo	0.10 50	0.07 69	0.15 191	0.18 182	0.09 131	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.11 17	0.15 148	0.17 120	0.13 112	0.12 138	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.05 51

THIR-Stereo	0.12 135	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.14 153	0.16 170	0.17 72	0.25 211	0.16 173	0.24 196	0.14 127	0.12 138	0.12 101	0.14 185	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 161	0.05 40	0.05 51

RAFT_R40	0.11 80	0.07 69	0.14 154	0.18 182	0.09 131	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.16 87	0.14 124	0.18 142	0.15 151	0.12 138	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.05 51

DRaft	0.12 135	0.06 19	0.11 70	0.14 13	0.09 131	0.14 153	0.17 191	0.21 140	0.30 256	0.17 185	0.28 256	0.10 58	0.15 206	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

PFNet	0.12 135	0.06 19	0.17 246	0.17 115	0.08 47	0.09 35	0.15 115	0.26 215	0.20 149	0.16 173	0.16 102	0.14 127	0.11 109	0.12 101	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

RE-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.10 56	0.14 69	0.23 173	0.19 128	0.12 83	0.17 120	0.12 89	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 303

Pruner-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.17 99	0.13 104	0.19 148	0.13 112	0.09 67	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.08 217

TVStereo	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.10 56	0.14 69	0.23 173	0.19 128	0.12 83	0.17 120	0.12 89	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 303

DeepStereo_RVC	0.11 80	0.08 140	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 104	0.14 80	0.12 89	0.12 138	0.12 101	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 217

iGMRVC	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

RAFT-RH_RVC	0.11 80	0.06 19	0.14 154	0.16 68	0.09 131	0.12 104	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 104	0.41 341	0.11 74	0.10 88	0.13 133	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.05 31	0.04 1	0.06 98

IRAFT_RVC	0.12 135	0.08 140	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.07 16	0.15 115	0.24 190	0.23 182	0.14 124	0.14 80	0.15 151	0.12 138	0.12 101	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.06 98

iRAFT	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

CRE-IMP	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.10 56	0.12 21	0.18 96	0.10 7	0.14 124	0.13 71	0.13 112	0.12 138	0.12 101	0.11 85	0.07 141	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.08 217

cross-raft	0.10 50	0.09 190	0.09 28	0.19 227	0.07 18	0.11 82	0.25 335	0.13 9	0.15 69	0.08 5	0.11 53	0.12 89	0.10 88	0.09 10	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

test-1	0.10 50	0.07 69	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.11 82	0.24 321	0.14 15	0.18 116	0.09 15	0.07 14	0.09 37	0.08 49	0.07 1	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

GMM-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.10 44	0.18 182	0.09 131	0.08 23	0.15 115	0.23 173	0.16 87	0.11 59	0.15 94	0.13 112	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.09 250

RAFT-IKP	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 148	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.07 157

Prome-Stereo	0.11 80	0.06 19	0.10 44	0.18 182	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.22 156	0.13 41	0.12 83	0.17 120	0.13 112	0.08 49	0.12 101	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.09 250

rafts_anoy	0.11 80	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.13 104	0.13 71	0.12 89	0.10 88	0.11 45	0.12 127	0.07 141	0.04 2	0.09 226	0.11 305	0.07 155	0.06 98

iRaftStereo_RVC	0.10 50	0.07 69	0.09 28	0.17 115	0.09 131	0.11 82	0.17 191	0.18 96	0.12 25	0.09 15	0.12 61	0.10 58	0.07 31	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 211	0.04 1	0.04 7

CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.06 1	0.13 6	0.07 18	0.09 35	0.12 21	0.14 15	0.14 58	0.10 40	0.14 80	0.08 25	0.07 31	0.09 10	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.04 1	0.04 7
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.15 38	0.05 1	0.16 199	0.18 231	0.15 26	0.15 69	0.10 40	0.11 53	0.11 74	0.11 109	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

raft+_RVC	0.11 80	0.07 69	0.09 28	0.16 68	0.07 18	0.10 56	0.11 11	0.24 190	0.20 149	0.12 83	0.15 94	0.12 89	0.08 49	0.12 101	0.13 157	0.07 141	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

XX-TBD	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.14 13	0.07 18	0.12 104	0.16 170	0.14 15	0.13 41	0.11 59	0.12 61	0.09 37	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 101	0.05 51

DCANet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 191	0.15 26	0.19 128	0.13 104	0.17 120	0.10 58	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

csc	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 191	0.16 42	0.20 149	0.13 104	0.16 102	0.10 58	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

cscssc	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 191	0.16 42	0.20 149	0.13 104	0.16 102	0.10 58	0.11 109	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

111	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.21 140	0.23 182	0.11 59	0.12 61	0.14 127	0.11 109	0.13 133	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.05 40	0.05 51

test_xeample3	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.09 131	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.13 41	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.06 2	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.14 58	0.09 15	0.10 38	0.08 25	0.09 67	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.03 1

AFF-stereo	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.07 18	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.09 2	0.10 40	0.12 61	0.09 37	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 161	0.04 1	0.03 1

EAI-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.06 2	0.10 56	0.15 115	0.16 42	0.09 2	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.09 10	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.05 40	0.04 7

CFNet-RSSM	0.09 11	0.07 69	0.09 28	0.16 68	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.16 42	0.17 99	0.08 5	0.12 61	0.10 58	0.09 67	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

Gwc-CoAtRS	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.16 68	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.17 72	0.17 99	0.08 5	0.10 38	0.12 89	0.09 67	0.12 101	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

CREStereo	0.09 11	0.04 1	0.08 11	0.11 1	0.06 2	0.13 129	0.14 69	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.13 71	0.09 37	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.08 190	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 101	0.06 98
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 11	0.05 6	0.09 28	0.12 3	0.06 2	0.12 104	0.14 69	0.15 26	0.11 17	0.09 15	0.13 71	0.10 58	0.07 31	0.13 133	0.10 49	0.15 345	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 155	0.06 98

HITNet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.06 2	0.11 82	0.10 6	0.18 96	0.18 116	0.13 104	0.16 102	0.14 127	0.11 109	0.15 166	0.13 157	0.06 54	0.04 2	0.04 1	0.04 8	0.06 101	0.05 51
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.12 135	0.07 69	0.16 221	0.18 182	0.06 2	0.15 175	0.17 191	0.19 116	0.21 162	0.18 211	0.25 225	0.17 181	0.13 170	0.14 148	0.13 157	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

iResNet	0.13 157	0.10 237	0.18 263	0.19 227	0.08 47	0.13 129	0.18 231	0.20 123	0.26 224	0.15 148	0.23 188	0.15 151	0.13 170	0.14 148	0.14 185	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.15 175	0.16 170	0.18 96	0.18 116	0.10 40	0.09 23	0.09 37	0.08 49	0.11 45	0.12 127	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.07 155	0.06 98

MyStereo8	0.12 135	0.07 69	0.15 191	0.15 38	0.09 131	0.18 233	0.14 69	0.19 116	0.22 173	0.12 83	0.18 142	0.11 74	0.10 88	0.16 197	0.18 247	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 198	0.09 250

SMFormer	0.14 186	0.07 69	0.17 246	0.14 13	0.08 47	0.16 199	0.17 191	0.26 215	0.27 231	0.19 224	0.20 159	0.18 192	0.15 206	0.15 166	0.17 233	0.08 190	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.06 98

tta	0.14 186	0.07 69	0.17 246	0.14 13	0.08 47	0.16 199	0.17 191	0.26 215	0.27 231	0.19 224	0.20 159	0.18 192	0.15 206	0.15 166	0.17 233	0.08 190	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.06 98

qqq1	0.13 157	0.07 69	0.17 246	0.14 13	0.08 47	0.16 199	0.17 191	0.26 215	0.27 231	0.19 224	0.20 159	0.18 192	0.15 206	0.15 166	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

fff1	0.13 157	0.07 69	0.17 246	0.14 13	0.08 47	0.16 199	0.17 191	0.26 215	0.27 231	0.19 224	0.20 159	0.18 192	0.15 206	0.15 166	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

MyStereo07	0.10 50	0.07 69	0.10 44	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.18 231	0.15 26	0.15 69	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.07 31	0.12 101	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.06 98

MyStereo06	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.18 231	0.19 116	0.12 25	0.12 83	0.08 17	0.07 17	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.06 101	0.06 98

MyStereo05	0.13 157	0.07 69	0.10 44	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.18 231	0.27 233	0.35 292	0.17 185	0.14 80	0.15 151	0.11 109	0.15 166	0.13 157	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.06 101	0.06 98

MyStereo04	0.13 157	0.07 69	0.10 44	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.18 231	0.29 257	0.38 308	0.17 185	0.14 80	0.16 162	0.10 88	0.15 166	0.13 157	0.06 54	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.06 98

CoDeX	0.12 135	0.07 69	0.12 90	0.17 115	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.23 173	0.27 231	0.13 104	0.17 120	0.16 162	0.11 109	0.14 148	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.05 51

mmm	0.14 186	0.08 140	0.17 246	0.17 115	0.09 131	0.17 218	0.18 231	0.21 140	0.15 69	0.15 148	0.23 188	0.21 216	0.16 226	0.16 197	0.17 233	0.08 190	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157

11t1	0.12 135	0.06 19	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.17 218	0.15 115	0.18 96	0.15 69	0.15 148	0.15 94	0.16 162	0.16 226	0.15 166	0.13 157	0.08 190	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 198	0.07 157

IGEVStereo-DCA	0.09 11	0.06 19	0.11 70	0.15 38	0.10 216	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

rrr	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.10 216	0.11 82	0.16 170	0.16 42	0.15 69	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

test croco	0.10 50	0.08 140	0.10 44	0.19 227	0.09 131	0.10 56	0.15 115	0.14 15	0.13 41	0.13 104	0.15 94	0.09 37	0.12 138	0.13 133	0.12 127	0.07 141	0.05 106	0.09 226	0.06 86	0.06 101	0.06 98

MIF-Stereo (partial)	0.11 80	0.06 19	0.10 44	0.19 227	0.10 216	0.10 56	0.11 11	0.17 72	0.18 116	0.14 124	0.16 102	0.09 37	0.11 109	0.12 101	0.12 127	0.08 190	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.07 157

MIF-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.08 11	0.18 182	0.08 47	0.13 129	0.11 11	0.12 4	0.11 17	0.10 40	0.12 61	0.05 1	0.07 31	0.09 10	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.05 40	0.05 51

PCWNet_CMD	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.14 69	0.29 257	0.36 297	0.14 124	0.20 159	0.21 216	0.12 138	0.17 219	0.13 157	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.07 157

LL-Strereo2	0.10 50	0.10 237	0.15 191	0.18 182	0.08 47	0.15 175	0.09 3	0.17 72	0.14 58	0.14 124	0.10 38	0.09 37	0.07 31	0.16 197	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.10 267	0.07 161	0.06 101	0.05 51

LoS	0.09 11	0.05 6	0.11 70	0.13 6	0.07 18	0.14 153	0.11 11	0.15 26	0.15 69	0.09 15	0.09 23	0.12 89	0.09 67	0.15 166	0.10 49	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

DCRE	0.11 80	0.07 69	0.13 128	0.16 68	0.11 254	0.11 82	0.17 191	0.18 96	0.17 99	0.11 59	0.18 142	0.10 58	0.10 88	0.15 166	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.04 7

knoymous	0.11 80	0.05 6	0.12 90	0.13 6	0.07 18	0.15 175	0.14 69	0.19 116	0.13 41	0.11 59	0.17 120	0.13 112	0.09 67	0.13 133	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 198	0.07 157

anonymousa	0.13 157	0.07 69	0.13 128	0.18 182	0.09 131	0.13 129	0.17 191	0.19 116	0.29 249	0.15 148	0.24 196	0.15 151	0.14 193	0.14 148	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.09 250	0.05 40	0.06 98

riskmin	0.11 80	0.06 19	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.14 153	0.14 69	0.18 96	0.14 58	0.11 59	0.14 80	0.16 162	0.11 109	0.14 148	0.12 127	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 198	0.08 217

Selective-RAFT	0.11 80	0.10 237	0.11 70	0.21 292	0.08 47	0.16 199	0.13 43	0.20 123	0.22 173	0.10 40	0.10 38	0.11 74	0.10 88	0.15 166	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

x	0.13 157	0.07 69	0.14 154	0.14 13	0.08 47	0.18 233	0.14 69	0.22 156	0.20 149	0.15 148	0.19 148	0.19 200	0.17 245	0.18 230	0.18 247	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 157

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 268	0.09 190	0.29 326	0.15 38	0.10 216	0.22 287	0.20 277	0.26 215	0.39 311	0.25 295	0.42 347	0.24 251	0.15 206	0.20 260	0.19 256	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.10 273	0.09 250

IER	0.14 186	0.07 69	0.13 128	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.16 170	0.25 203	0.26 224	0.18 211	0.25 225	0.17 181	0.20 277	0.16 197	0.14 185	0.08 190	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.08 198	0.07 157

raft_robust	0.13 157	0.10 237	0.07 2	0.18 182	0.08 47	0.13 129	0.24 321	0.28 247	0.33 274	0.20 241	0.19 148	0.14 127	0.10 88	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.05 40	0.04 7

test_5	0.14 186	0.12 271	0.08 11	0.20 268	0.10 216	0.14 153	0.29 361	0.21 140	0.24 192	0.18 211	0.28 256	0.11 74	0.15 206	0.12 101	0.13 157	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

Sa-1000	0.12 135	0.08 140	0.08 11	0.18 182	0.08 47	0.14 153	0.22 302	0.22 156	0.18 116	0.15 148	0.20 159	0.17 181	0.11 109	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.05 106	0.09 226	0.09 250	0.05 40	0.05 51

SA	0.12 135	0.09 190	0.08 11	0.18 182	0.08 47	0.12 104	0.24 321	0.23 173	0.18 116	0.17 185	0.27 247	0.14 127	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.08 211	0.05 40	0.04 7

iRaft-Stereo_5w	0.12 135	0.09 190	0.12 90	0.19 227	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 140	0.21 162	0.19 224	0.14 80	0.11 74	0.09 67	0.20 260	0.16 222	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.06 98

CIPLG	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.14 124	0.11 53	0.16 162	0.09 67	0.16 197	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

IPLGR_C	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.14 124	0.10 38	0.16 162	0.09 67	0.16 197	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

IPLGR	0.11 80	0.09 190	0.16 221	0.18 182	0.08 47	0.12 104	0.17 191	0.21 140	0.24 192	0.11 59	0.12 61	0.11 74	0.08 49	0.12 101	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

GMOStereo	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 353	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

error version	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 353	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

test-v	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 353	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

ACRE	0.11 80	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.14 58	0.14 124	0.10 38	0.16 162	0.09 67	0.16 197	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

GwcNet-ADL	0.13 157	0.08 140	0.14 154	0.20 268	0.09 131	0.11 82	0.20 277	0.30 271	0.24 192	0.13 104	0.14 80	0.18 192	0.14 193	0.13 133	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.06 98

PFNet+	0.11 80	0.06 19	0.13 128	0.16 68	0.09 131	0.05 1	0.12 21	0.17 72	0.21 162	0.16 173	0.19 148	0.14 127	0.10 88	0.11 45	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.11 292

TRStereo	0.09 11	0.05 6	0.12 90	0.15 38	0.12 283	0.10 56	0.13 43	0.18 96	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.04 1	0.04 7

IIG-Stereo	0.11 80	0.06 19	0.13 128	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.12 21	0.22 156	0.17 99	0.14 124	0.17 120	0.11 74	0.12 138	0.12 101	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

PSM-softLoss	0.12 135	0.07 69	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.08 23	0.13 43	0.24 190	0.17 99	0.14 124	0.19 148	0.13 112	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.12 303

KMStereo	0.12 135	0.07 69	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.08 23	0.13 43	0.24 190	0.17 99	0.14 124	0.19 148	0.13 112	0.11 109	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.06 101	0.12 303

PSM-AAD	0.11 80	0.07 69	0.10 44	0.19 227	0.09 131	0.10 56	0.15 115	0.20 123	0.13 41	0.12 83	0.14 80	0.18 192	0.11 109	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.14 334

FTStereo	0.12 135	0.06 19	0.14 154	0.18 182	0.09 131	0.07 16	0.15 115	0.21 140	0.18 116	0.12 83	0.24 196	0.12 89	0.12 138	0.13 133	0.13 157	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.10 269

GrayStereo	0.11 80	0.06 19	0.11 70	0.19 227	0.09 131	0.09 35	0.16 170	0.18 96	0.17 99	0.14 124	0.17 120	0.17 181	0.11 109	0.12 101	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.10 269

RAFT-345	0.11 80	0.07 69	0.15 191	0.16 68	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.15 26	0.10 7	0.11 59	0.36 307	0.09 37	0.09 67	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.04 1	0.05 51

AnonymousM	0.09 11	0.05 6	0.10 44	0.14 13	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.19 116	0.14 58	0.13 104	0.11 53	0.09 37	0.08 49	0.13 133	0.10 49	0.08 190	0.05 106	0.08 162	0.05 31	0.05 40	0.05 51

CroCo-Stereo	0.09 11	0.08 140	0.08 11	0.22 305	0.09 131	0.09 35	0.19 262	0.15 26	0.12 25	0.07 2	0.07 14	0.08 25	0.06 6	0.08 6	0.07 1	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.04 8	0.05 40	0.04 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.11 80	0.09 190	0.07 2	0.19 227	0.08 47	0.12 104	0.28 353	0.13 9	0.17 99	0.11 59	0.17 120	0.14 127	0.12 138	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 226	0.07 161	0.04 1	0.04 7

TANstereo	0.09 11	0.04 1	0.08 11	0.13 6	0.06 2	0.11 82	0.14 69	0.15 26	0.19 128	0.11 59	0.15 94	0.10 58	0.06 6	0.12 101	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

raftrobust	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.09 35	0.10 6	0.18 96	0.16 87	0.10 40	0.09 23	0.12 89	0.07 31	0.12 101	0.10 49	0.08 190	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51

sAnonymous2	0.13 157	0.12 271	0.24 302	0.20 268	0.12 283	0.17 218	0.13 43	0.26 215	0.21 162	0.11 59	0.11 53	0.13 112	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 235	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 342	0.10 269

CroCo_RVC	0.13 157	0.12 271	0.24 302	0.20 268	0.12 283	0.17 218	0.13 43	0.26 215	0.21 162	0.11 59	0.11 53	0.13 112	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 235	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 342	0.10 269

CFNet_pseudo	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.16 68	0.09 131	0.13 129	0.14 69	0.27 233	0.34 285	0.14 124	0.21 173	0.22 233	0.13 170	0.18 230	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.07 155	0.07 157

RALAANet	0.11 80	0.08 140	0.10 44	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.10 6	0.20 123	0.15 69	0.14 124	0.13 71	0.16 162	0.09 67	0.12 101	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

XX-Stereo	0.09 11	0.05 6	0.08 11	0.17 115	0.09 131	0.15 175	0.12 21	0.20 123	0.10 7	0.10 40	0.14 80	0.07 17	0.06 6	0.12 101	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

222	0.16 237	0.07 69	0.14 154	0.14 13	0.08 47	0.24 305	0.18 231	0.30 271	0.20 149	0.17 185	0.28 256	0.17 181	0.16 226	0.15 166	0.40 376	0.10 266	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 217

xxxx	0.15 219	0.07 69	0.14 154	0.14 13	0.08 47	0.23 300	0.18 231	0.31 277	0.19 128	0.14 124	0.28 256	0.22 233	0.14 193	0.15 166	0.26 329	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.07 157

test_xeample	0.15 219	0.06 19	0.13 128	0.14 13	0.08 47	0.21 279	0.20 277	0.28 247	0.20 149	0.16 173	0.29 267	0.19 200	0.16 226	0.15 166	0.26 329	0.09 235	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.07 157

ARAFT	0.12 135	0.08 140	0.17 246	0.19 227	0.09 131	0.14 153	0.18 231	0.20 123	0.12 25	0.12 83	0.13 71	0.14 127	0.11 109	0.15 166	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.10 267	0.09 250	0.05 40	0.04 7

SFCPSM	0.13 157	0.07 69	0.14 154	0.17 115	0.09 131	0.15 175	0.16 170	0.28 247	0.27 231	0.14 124	0.17 120	0.12 89	0.13 170	0.14 148	0.11 85	0.08 190	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.06 98

FENet	0.13 157	0.08 140	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.14 153	0.15 115	0.22 156	0.23 182	0.17 185	0.23 188	0.16 162	0.12 138	0.14 148	0.15 208	0.08 190	0.05 106	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.07 157

cf-r	0.13 157	0.07 69	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.14 153	0.19 262	0.20 123	0.25 211	0.17 185	0.25 225	0.21 216	0.16 226	0.14 148	0.14 185	0.10 266	0.05 106	0.06 31	0.08 211	0.06 101	0.06 98

GwcNet-RSSM	0.14 186	0.07 69	0.12 90	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.20 277	0.21 140	0.27 231	0.18 211	0.27 247	0.22 233	0.16 226	0.14 148	0.15 208	0.10 266	0.05 106	0.07 98	0.09 250	0.07 155	0.07 157

DIP-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.14 154	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.09 3	0.16 42	0.16 87	0.11 59	0.16 102	0.14 127	0.12 138	0.15 166	0.13 157	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 135	0.08 140	0.14 154	0.18 182	0.07 18	0.15 175	0.07 1	0.22 156	0.18 116	0.16 173	0.19 148	0.18 192	0.14 193	0.16 197	0.15 208	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

R-Stereo Train	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 173	0.11 17	0.12 83	0.19 148	0.11 74	0.08 49	0.09 10	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51

RAFT-Stereo	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 115	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 173	0.11 17	0.12 83	0.19 148	0.11 74	0.08 49	0.09 10	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.17 115	0.09 131	0.14 153	0.14 69	0.29 257	0.36 297	0.14 124	0.21 173	0.21 216	0.12 138	0.17 219	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 161	0.07 155	0.07 157

ccs_rob	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.16 68	0.09 131	0.12 104	0.14 69	0.27 233	0.34 285	0.14 124	0.21 173	0.22 233	0.13 170	0.18 230	0.14 185	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157

AANet_RVC	0.16 237	0.10 237	0.10 44	0.18 182	0.09 131	0.18 233	0.19 262	0.26 215	0.31 262	0.22 262	0.35 304	0.21 216	0.21 281	0.22 287	0.16 222	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98

AdaStereo	0.15 219	0.11 257	0.15 191	0.18 182	0.09 131	0.20 265	0.11 11	0.32 286	0.28 242	0.20 241	0.23 188	0.20 210	0.13 170	0.19 241	0.14 185	0.12 311	0.05 106	0.10 267	0.07 161	0.09 246	0.07 157
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.14 186	0.08 140	0.15 191	0.16 68	0.08 47	0.16 199	0.12 21	0.25 203	0.35 292	0.21 249	0.29 267	0.24 251	0.13 170	0.14 148	0.14 185	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.04 8	0.09 246	0.08 217

HSM	0.15 219	0.08 140	0.14 154	0.16 68	0.09 131	0.16 199	0.14 69	0.28 247	0.25 211	0.19 224	0.23 188	0.37 336	0.16 226	0.20 260	0.15 208	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.06 98

StereoDRNet-Refined	0.17 256	0.12 271	0.15 191	0.20 268	0.09 131	0.18 233	0.18 231	0.26 215	0.23 182	0.26 300	0.40 331	0.22 233	0.17 245	0.21 276	0.20 262	0.08 190	0.05 106	0.09 226	0.10 282	0.07 155	0.07 157
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.14 186	0.07 69	0.13 128	0.14 13	0.07 18	0.18 233	0.14 69	0.26 215	0.31 262	0.22 262	0.25 225	0.23 245	0.15 206	0.15 166	0.13 157	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.08 198	0.08 217

DN-CSS_ROB	0.13 157	0.13 292	0.16 221	0.18 182	0.10 216	0.16 199	0.08 2	0.22 156	0.18 116	0.17 185	0.22 182	0.13 112	0.13 170	0.12 101	0.13 157	0.05 2	0.05 106	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.06 98

pmcnn	0.15 219	0.07 69	0.19 272	0.15 38	0.07 18	0.20 265	0.15 115	0.24 190	0.26 224	0.21 249	0.34 300	0.28 283	0.18 254	0.18 230	0.17 233	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.07 155	0.06 98

AE-Stereo	0.10 50	0.08 140	0.10 44	0.18 182	0.09 131	0.10 56	0.15 115	0.14 15	0.19 128	0.09 15	0.14 80	0.12 89	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.06 189	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

mmx	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.27 233	0.25 211	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.14 148	0.20 262	0.08 190	0.06 189	0.09 226	0.08 211	0.08 198	0.08 217

xxx	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.17 218	0.17 191	0.27 233	0.25 211	0.15 148	0.25 225	0.19 200	0.13 170	0.14 148	0.20 262	0.08 190	0.06 189	0.09 226	0.08 211	0.08 198	0.08 217

GMStereo_Zeroshot	0.16 237	0.13 292	0.24 302	0.20 268	0.10 216	0.17 218	0.13 43	0.29 257	0.25 211	0.23 274	0.32 283	0.25 261	0.11 109	0.19 241	0.14 185	0.09 235	0.06 189	0.11 294	0.06 86	0.12 302	0.08 217

StereoIM	0.09 11	0.09 190	0.08 11	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.10 6	0.16 42	0.16 87	0.09 15	0.11 53	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 157	0.07 141	0.06 189	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.04 7

EKT-Stereo	0.11 80	0.07 69	0.14 154	0.15 38	0.10 216	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.21 162	0.11 59	0.08 17	0.12 89	0.09 67	0.11 45	0.12 127	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.06 86	0.08 198	0.07 157

MIM_Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.07 18	0.06 2	0.12 21	0.20 123	0.14 58	0.13 104	0.13 71	0.09 37	0.05 2	0.12 101	0.08 11	0.05 2	0.06 189	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.05 51

CFNet_ucs	0.15 219	0.08 140	0.16 221	0.16 68	0.11 254	0.14 153	0.14 69	0.30 271	0.34 285	0.16 173	0.24 196	0.23 245	0.14 193	0.18 230	0.15 208	0.09 235	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.09 246	0.09 250

CBFPSM	0.14 186	0.06 19	0.26 309	0.17 115	0.09 131	0.13 129	0.15 115	0.22 156	0.23 182	0.20 241	0.27 247	0.24 251	0.16 226	0.16 197	0.18 247	0.06 54	0.06 189	0.06 31	0.07 161	0.07 155	0.07 157

gwcnet-sp	0.14 186	0.07 69	0.12 90	0.18 182	0.09 131	0.16 199	0.17 191	0.24 190	0.24 192	0.18 211	0.24 196	0.15 151	0.16 226	0.15 166	0.15 208	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

scenet	0.14 186	0.07 69	0.12 90	0.18 182	0.09 131	0.16 199	0.17 191	0.24 190	0.24 192	0.18 211	0.24 196	0.15 151	0.16 226	0.15 166	0.15 208	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

CASS	0.13 157	0.12 271	0.11 70	0.23 324	0.09 131	0.15 175	0.17 191	0.18 96	0.19 128	0.17 185	0.18 142	0.15 151	0.15 206	0.14 148	0.14 185	0.09 235	0.06 189	0.10 267	0.08 211	0.09 246	0.07 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 186	0.07 69	0.12 90	0.18 182	0.09 131	0.16 199	0.17 191	0.24 190	0.24 192	0.18 211	0.24 196	0.15 151	0.16 226	0.15 166	0.15 208	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

CroCo-Stereo Lap2	0.09 11	0.09 190	0.08 11	0.22 305	0.09 131	0.09 35	0.19 262	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.10 38	0.05 1	0.05 2	0.08 6	0.08 11	0.06 54	0.06 189	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.05 51

TestStereo1	0.13 157	0.08 140	0.08 11	0.19 227	0.08 47	0.18 233	0.29 361	0.23 173	0.16 87	0.17 185	0.20 159	0.16 162	0.10 88	0.12 101	0.13 157	0.06 54	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

qqq	0.13 157	0.09 190	0.15 191	0.16 68	0.08 47	0.13 129	0.15 115	0.23 173	0.16 87	0.15 148	0.19 148	0.16 162	0.16 226	0.15 166	0.16 222	0.07 141	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.07 157

BUS	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.22 305	0.10 216	0.19 253	0.14 69	0.34 313	0.19 128	0.17 185	0.22 182	0.16 162	0.13 170	0.15 166	0.13 157	0.08 190	0.06 189	0.10 267	0.09 250	0.07 155	0.07 157

RAFT_CTSACE	0.12 135	0.09 190	0.10 44	0.22 305	0.08 47	0.12 104	0.24 321	0.18 96	0.16 87	0.20 241	0.27 247	0.13 112	0.07 31	0.13 133	0.09 19	0.05 2	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.04 1	0.04 7

BSDual-CNN	0.15 219	0.09 190	0.14 154	0.22 305	0.10 216	0.14 153	0.15 115	0.34 313	0.19 128	0.17 185	0.22 182	0.25 261	0.16 226	0.15 166	0.14 185	0.08 190	0.06 189	0.10 267	0.09 250	0.07 155	0.07 157

hknet	0.15 219	0.11 257	0.13 128	0.22 305	0.11 254	0.14 153	0.15 115	0.34 313	0.25 211	0.17 185	0.22 182	0.22 233	0.18 254	0.17 219	0.12 127	0.07 141	0.06 189	0.10 267	0.09 250	0.07 155	0.07 157

SA-5K	0.13 157	0.08 140	0.08 11	0.19 227	0.08 47	0.18 233	0.29 361	0.23 173	0.16 87	0.17 185	0.20 159	0.16 162	0.10 88	0.12 101	0.13 157	0.06 54	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

psmg	0.14 186	0.09 190	0.14 154	0.17 115	0.10 216	0.15 175	0.17 191	0.29 257	0.19 128	0.17 185	0.21 173	0.25 261	0.16 226	0.15 166	0.14 185	0.08 190	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.06 98

CSP-Net	0.16 237	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.09 131	0.19 253	0.17 191	0.25 203	0.32 268	0.25 295	0.30 271	0.24 251	0.15 206	0.21 276	0.18 247	0.09 235	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.07 157

UDGNet	0.14 186	0.13 292	0.16 221	0.17 115	0.10 216	0.12 104	0.16 170	0.21 140	0.27 231	0.20 241	0.20 159	0.16 162	0.13 170	0.16 197	0.13 157	0.10 266	0.06 189	0.09 226	0.07 161	0.06 101	0.07 157

dd	0.15 219	0.16 317	0.16 221	0.19 227	0.09 131	0.15 175	0.18 231	0.21 140	0.25 211	0.23 274	0.20 159	0.21 216	0.09 67	0.21 276	0.16 222	0.10 266	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.08 198	0.06 98

DAS	0.15 219	0.08 140	0.18 263	0.19 227	0.10 216	0.19 253	0.17 191	0.27 233	0.29 249	0.18 211	0.25 225	0.21 216	0.15 206	0.16 197	0.12 127	0.08 190	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 157

SepStereo	0.15 219	0.08 140	0.18 263	0.19 227	0.10 216	0.19 253	0.17 191	0.27 233	0.29 249	0.18 211	0.25 225	0.21 216	0.15 206	0.25 311	0.12 127	0.08 190	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 157

GANet-ADL	0.13 157	0.07 69	0.15 191	0.17 115	0.10 216	0.18 233	0.15 115	0.30 271	0.20 149	0.13 104	0.18 142	0.19 200	0.12 138	0.16 197	0.13 157	0.08 190	0.06 189	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.08 217

ADLNet2	0.16 237	0.09 190	0.13 128	0.16 68	0.09 131	0.20 265	0.16 170	0.31 277	0.39 311	0.16 173	0.20 159	0.20 210	0.18 254	0.21 276	0.22 290	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.09 246	0.07 157

LMCR-Stereo	0.15 219	0.08 140	0.13 128	0.21 292	0.09 131	0.17 218	0.20 277	0.27 233	0.19 128	0.24 282	0.24 196	0.23 245	0.17 245	0.20 260	0.17 233	0.07 141	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.10 273	0.08 217

GEStereo_RVC	0.17 256	0.12 271	0.15 191	0.22 305	0.11 254	0.19 253	0.17 191	0.32 286	0.48 345	0.20 241	0.25 225	0.17 181	0.13 170	0.21 276	0.16 222	0.10 266	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.09 246	0.08 217

TestStereo	0.13 157	0.14 304	0.11 70	0.23 324	0.08 47	0.15 175	0.21 293	0.20 123	0.23 182	0.14 124	0.24 196	0.16 162	0.12 138	0.16 197	0.14 185	0.05 2	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.09 246	0.05 51

RALCasStereoNet	0.10 50	0.06 19	0.09 28	0.16 68	0.08 47	0.12 104	0.14 69	0.17 72	0.11 17	0.12 83	0.17 120	0.14 127	0.10 88	0.12 101	0.11 85	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.05 31	0.08 198	0.07 157

ADLNet	0.16 237	0.08 140	0.15 191	0.16 68	0.10 216	0.16 199	0.17 191	0.32 286	0.27 231	0.22 262	0.27 247	0.24 251	0.16 226	0.18 230	0.21 281	0.10 266	0.06 189	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.09 250

RAFT + AFF	0.13 157	0.07 69	0.20 280	0.20 268	0.10 216	0.14 153	0.24 321	0.26 215	0.20 149	0.11 59	0.10 38	0.12 89	0.10 88	0.15 166	0.12 127	0.07 141	0.06 189	0.09 226	0.08 211	0.06 101	0.08 217

GMStereo	0.13 157	0.14 304	0.14 154	0.18 182	0.09 131	0.15 175	0.16 170	0.20 123	0.24 192	0.16 173	0.17 120	0.10 58	0.10 88	0.16 197	0.13 157	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.17 256	0.09 190	0.16 221	0.20 268	0.11 254	0.27 330	0.20 277	0.25 203	0.41 320	0.22 262	0.30 271	0.21 216	0.20 277	0.17 219	0.20 262	0.06 54	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.07 157

UNet	0.17 256	0.09 190	0.18 263	0.19 227	0.12 283	0.27 330	0.19 262	0.33 303	0.29 249	0.21 249	0.24 196	0.23 245	0.19 269	0.19 241	0.18 247	0.07 141	0.06 189	0.08 162	0.07 161	0.08 198	0.06 98

ACVNet	0.15 219	0.09 190	0.15 191	0.13 6	0.12 283	0.14 153	0.20 277	0.22 156	0.33 274	0.17 185	0.26 240	0.21 216	0.16 226	0.17 219	0.21 281	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.08 198	0.06 98

acv_ft	0.15 219	0.09 190	0.15 191	0.19 227	0.10 216	0.16 199	0.17 191	0.25 203	0.33 274	0.19 224	0.26 240	0.21 216	0.17 245	0.17 219	0.18 247	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.08 198	0.06 98

GANet-RSSM	0.14 186	0.07 69	0.13 128	0.13 6	0.08 47	0.14 153	0.17 191	0.22 156	0.21 162	0.17 185	0.24 196	0.23 245	0.15 206	0.16 197	0.15 208	0.10 266	0.06 189	0.07 98	0.08 211	0.08 198	0.07 157

PSMNet-RSSM	0.14 186	0.07 69	0.13 128	0.15 38	0.08 47	0.13 129	0.16 170	0.24 190	0.24 192	0.16 173	0.28 256	0.22 233	0.14 193	0.15 166	0.13 157	0.11 287	0.06 189	0.09 226	0.12 323	0.08 198	0.07 157

CFNet-ft	0.14 186	0.07 69	0.15 191	0.12 3	0.09 131	0.16 199	0.18 231	0.22 156	0.24 192	0.17 185	0.26 240	0.24 251	0.14 193	0.16 197	0.14 185	0.11 287	0.06 189	0.08 162	0.09 250	0.09 246	0.08 217

DMCA	0.14 186	0.09 190	0.16 221	0.19 227	0.09 131	0.15 175	0.17 191	0.23 173	0.27 231	0.14 124	0.19 148	0.17 181	0.18 254	0.15 166	0.17 233	0.10 266	0.06 189	0.08 162	0.06 86	0.09 246	0.10 269

SuperB	0.20 287	0.10 237	0.56 372	0.16 68	0.09 131	0.18 233	0.18 231	0.24 190	0.50 352	0.26 300	0.39 326	0.17 181	0.21 281	0.22 287	0.21 281	0.08 190	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.12 302	0.10 269

ADCRef	0.19 278	0.12 271	0.41 355	0.20 268	0.12 283	0.22 287	0.18 231	0.32 286	0.36 297	0.26 300	0.32 283	0.17 181	0.23 296	0.24 306	0.24 310	0.07 141	0.06 189	0.09 226	0.09 250	0.08 198	0.08 217

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

RASNet	0.14 186	0.07 69	0.14 154	0.16 68	0.08 47	0.18 233	0.14 69	0.29 257	0.20 149	0.17 185	0.25 225	0.21 216	0.18 254	0.20 260	0.19 256	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.08 211	0.06 101	0.06 98

HSM-Net_RVC	0.14 186	0.08 140	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.15 115	0.27 233	0.29 249	0.19 224	0.21 173	0.29 290	0.14 193	0.17 219	0.13 157	0.06 54	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.22 305	0.12 271	0.22 290	0.19 227	0.17 351	0.46 371	0.26 341	0.38 344	0.48 345	0.24 282	0.28 256	0.34 326	0.23 296	0.20 260	0.30 351	0.10 266	0.06 189	0.09 226	0.09 250	0.13 319	0.15 342

CFNet	0.15 219	0.10 237	0.17 246	0.17 115	0.08 47	0.18 233	0.09 3	0.28 247	0.25 211	0.19 224	0.24 196	0.24 251	0.17 245	0.17 219	0.14 185	0.08 190	0.06 189	0.09 226	0.10 282	0.07 155	0.06 98

CFNet_RVC	0.14 186	0.07 69	0.15 191	0.12 3	0.09 131	0.16 199	0.18 231	0.22 156	0.24 192	0.17 185	0.26 240	0.24 251	0.14 193	0.16 197	0.14 185	0.11 287	0.06 189	0.08 162	0.09 250	0.09 246	0.08 217

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 256	0.10 237	0.22 290	0.20 268	0.10 216	0.15 175	0.18 231	0.31 277	0.25 211	0.21 249	0.30 271	0.25 261	0.17 245	0.21 276	0.20 262	0.09 235	0.06 189	0.08 162	0.08 211	0.07 155	0.08 217
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 278	0.10 237	0.15 191	0.17 115	0.15 328	0.28 336	0.23 312	0.44 367	0.42 326	0.15 148	0.27 247	0.25 261	0.19 269	0.22 287	0.17 233	0.09 235	0.06 189	0.10 267	0.08 211	0.15 342	0.09 250

DISCO	0.19 278	0.09 190	0.22 290	0.17 115	0.10 216	0.25 315	0.18 231	0.27 233	0.44 335	0.22 262	0.31 279	0.33 320	0.26 313	0.28 327	0.28 344	0.08 190	0.06 189	0.07 98	0.07 161	0.09 246	0.09 250

LE_ROB	0.50 383	0.07 69	0.14 154	0.15 38	0.08 47	0.24 305	0.16 170	0.22 156	1.81 414	4.63 418	0.67 379	0.47 369	0.44 375	0.20 260	0.29 347	0.07 141	0.06 189	0.06 31	0.06 86	0.08 198	0.06 98

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

1111x	0.15 219	0.08 140	0.12 90	0.18 182	0.07 18	0.18 233	0.25 335	0.31 277	0.24 192	0.17 185	0.24 196	0.26 269	0.15 206	0.13 133	0.23 300	0.07 141	0.07 246	0.08 162	0.09 250	0.07 155	0.06 98

whm_eth	0.14 186	0.09 190	0.20 280	0.20 268	0.12 283	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.28 242	0.17 185	0.32 283	0.09 37	0.12 138	0.18 230	0.14 185	0.07 141	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157

iinet-f	0.16 237	0.06 19	0.45 358	0.14 13	0.10 216	0.21 279	0.14 69	0.27 233	0.23 182	0.21 249	0.24 196	0.21 216	0.15 206	0.18 230	0.21 281	0.09 235	0.07 246	0.07 98	0.06 86	0.09 246	0.10 269

Wz-Net-MNSev	0.22 305	0.13 292	0.31 331	0.20 268	0.14 317	0.36 364	0.24 321	0.33 303	0.44 335	0.28 317	0.40 331	0.38 340	0.19 269	0.24 306	0.25 319	0.09 235	0.07 246	0.09 226	0.09 250	0.12 302	0.10 269

AACVNet	0.16 237	0.08 140	0.14 154	0.15 38	0.10 216	0.18 233	0.15 115	0.23 173	0.24 192	0.27 306	0.27 247	0.28 283	0.17 245	0.19 241	0.16 222	0.09 235	0.07 246	0.09 226	0.07 161	0.10 273	0.09 250

RAFT	0.13 157	0.09 190	0.11 70	0.18 182	0.08 47	0.15 175	0.24 321	0.20 123	0.19 128	0.21 249	0.21 173	0.17 181	0.12 138	0.16 197	0.09 19	0.06 54	0.07 246	0.10 267	0.09 250	0.05 40	0.05 51

ICVP	0.15 219	0.09 190	0.12 90	0.22 305	0.09 131	0.17 218	0.21 293	0.25 203	0.23 182	0.18 211	0.30 271	0.26 269	0.18 254	0.17 219	0.14 185	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.07 155	0.07 157
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous	0.14 186	0.10 237	0.24 302	0.22 305	0.13 300	0.18 233	0.22 302	0.20 123	0.19 128	0.14 124	0.12 61	0.11 74	0.13 170	0.16 197	0.13 157	0.08 190	0.07 246	0.08 162	0.08 211	0.12 302	0.10 269

GES	0.14 186	0.08 140	0.16 221	0.15 38	0.10 216	0.13 129	0.13 43	0.28 247	0.25 211	0.16 173	0.23 188	0.18 192	0.13 170	0.16 197	0.13 157	0.08 190	0.07 246	0.07 98	0.06 86	0.08 198	0.09 250

HCRNet	0.16 237	0.24 360	0.12 90	0.35 376	0.11 254	0.15 175	0.17 191	0.26 215	0.22 173	0.19 224	0.24 196	0.21 216	0.14 193	0.15 166	0.13 157	0.11 287	0.07 246	0.11 294	0.10 282	0.09 246	0.07 157

UPFNet	0.16 237	0.08 140	0.12 90	0.20 268	0.12 283	0.20 265	0.23 312	0.28 247	0.26 224	0.17 185	0.24 196	0.22 233	0.19 269	0.19 241	0.21 281	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.09 250	0.08 198	0.06 98

aanetorigin	0.22 305	0.17 328	0.56 372	0.17 115	0.10 216	0.15 175	0.19 262	0.20 123	0.33 274	0.49 373	0.48 357	0.29 290	0.27 321	0.20 260	0.23 300	0.08 190	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.10 273	0.09 250

EDNetEfficientorigin	7.91 420	0.31 376	153.02 439	0.19 227	0.09 131	0.21 279	0.16 170	0.22 156	0.59 370	0.72 388	0.67 379	0.42 354	0.50 380	0.24 306	0.39 374	0.08 190	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.12 302	0.10 269

EDNetEfficient	0.29 353	0.24 360	1.13 403	0.18 182	0.10 216	0.19 253	0.20 277	0.20 123	0.60 373	0.74 392	0.56 372	0.31 308	0.39 363	0.22 287	0.30 351	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.07 161	0.11 288	0.09 250

ac_64	0.16 237	0.08 140	0.15 191	0.18 182	0.10 216	0.22 287	0.18 231	0.24 190	0.21 162	0.18 211	0.24 196	0.29 290	0.18 254	0.19 241	0.22 290	0.09 235	0.07 246	0.08 162	0.09 250	0.07 155	0.06 98

hitnet-ft	0.18 268	0.09 190	0.17 246	0.14 13	0.09 131	0.26 323	0.20 277	0.25 203	0.26 224	0.24 282	0.32 283	0.31 308	0.22 290	0.24 306	0.21 281	0.12 311	0.07 246	0.10 267	0.08 211	0.12 302	0.11 292

DSFCA	0.16 237	0.09 190	0.14 154	0.16 68	0.10 216	0.20 265	0.19 262	0.28 247	0.31 262	0.23 274	0.24 196	0.22 233	0.15 206	0.19 241	0.20 262	0.10 266	0.07 246	0.09 226	0.09 250	0.08 198	0.08 217

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

TDLM	0.17 256	0.12 271	0.13 128	0.24 329	0.10 216	0.18 233	0.18 231	0.36 332	0.30 256	0.21 249	0.28 256	0.28 283	0.18 254	0.23 298	0.18 247	0.11 287	0.07 246	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.08 217

UCFNet_RVC	0.14 186	0.08 140	0.13 128	0.11 1	0.10 216	0.20 265	0.10 6	0.24 190	0.22 173	0.17 185	0.20 159	0.23 245	0.15 206	0.17 219	0.15 208	0.12 311	0.07 246	0.10 267	0.13 332	0.11 288	0.10 269

DRN-Test	0.19 278	0.11 257	0.20 280	0.22 305	0.10 216	0.22 287	0.22 302	0.39 348	0.37 303	0.24 282	0.32 283	0.26 269	0.21 281	0.22 287	0.24 310	0.11 287	0.07 246	0.11 294	0.10 282	0.09 246	0.07 157

PWC_ROB	0.21 296	0.16 317	0.26 309	0.18 182	0.11 254	0.22 287	0.13 43	0.32 286	0.49 350	0.30 326	0.40 331	0.32 317	0.24 302	0.31 338	0.22 290	0.10 266	0.07 246	0.11 294	0.08 211	0.11 288	0.10 269

ttt	0.14 186	0.08 140	0.14 154	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.18 231	0.27 233	0.29 249	0.16 173	0.24 196	0.17 181	0.13 170	0.13 133	0.14 185	0.11 287	0.08 268	0.09 226	0.08 211	0.09 246	0.08 217

GASNet	0.22 305	0.23 357	0.33 336	0.26 345	0.17 351	0.26 323	0.16 170	0.44 367	0.42 326	0.27 306	0.24 196	0.30 298	0.15 206	0.27 316	0.18 247	0.12 311	0.08 268	0.12 309	0.11 305	0.16 349	0.07 157

ToySt	0.17 256	0.11 257	0.18 263	0.17 115	0.11 254	0.16 199	0.25 335	0.24 190	0.33 274	0.19 224	0.24 196	0.26 269	0.24 302	0.19 241	0.20 262	0.07 141	0.08 268	0.09 226	0.10 282	0.09 246	0.08 217

NINENet	0.16 237	0.10 237	0.15 191	0.17 115	0.11 254	0.19 253	0.14 69	0.40 352	0.36 297	0.18 211	0.21 173	0.16 162	0.13 170	0.15 166	0.13 157	0.08 190	0.08 268	0.10 267	0.07 161	0.10 273	0.09 250

WZ-Net	0.28 349	0.17 328	0.78 393	0.22 305	0.16 338	0.34 354	0.29 361	0.39 348	0.57 366	0.24 282	0.55 367	0.37 336	0.24 302	0.33 346	0.35 365	0.09 235	0.08 268	0.09 226	0.10 282	0.14 331	0.16 353

GLC_STEREO	0.11 80	0.07 69	0.11 70	0.17 115	0.07 18	0.09 35	0.13 43	0.15 26	0.24 192	0.12 83	0.13 71	0.12 89	0.08 49	0.18 230	0.11 85	0.06 54	0.08 268	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

AASNet	0.16 237	0.08 140	0.12 90	0.19 227	0.09 131	0.18 233	0.15 115	0.37 337	0.37 303	0.19 224	0.23 188	0.20 210	0.16 226	0.17 219	0.20 262	0.10 266	0.08 268	0.08 162	0.07 161	0.09 246	0.09 250

SACVNet	0.18 268	0.12 271	0.14 154	0.17 115	0.13 300	0.22 287	0.18 231	0.31 277	0.30 256	0.23 274	0.31 279	0.30 298	0.22 290	0.22 287	0.17 233	0.11 287	0.08 268	0.10 267	0.10 282	0.12 302	0.14 334

PSMNet-ADL	0.15 219	0.12 271	0.13 128	0.22 305	0.09 131	0.13 129	0.20 277	0.26 215	0.23 182	0.18 211	0.20 159	0.24 251	0.16 226	0.18 230	0.17 233	0.08 190	0.08 268	0.08 162	0.11 305	0.08 198	0.07 157

Anonymous3	0.16 237	0.13 292	0.33 336	0.26 345	0.14 317	0.27 330	0.17 191	0.28 247	0.28 242	0.15 148	0.17 120	0.14 127	0.10 88	0.15 166	0.12 127	0.08 190	0.08 268	0.08 162	0.08 211	0.08 198	0.11 292

sCroCo_RVC	0.12 135	0.09 190	0.23 299	0.24 329	0.11 254	0.19 253	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.10 40	0.13 71	0.12 89	0.07 31	0.14 148	0.11 85	0.08 190	0.08 268	0.08 162	0.08 211	0.05 40	0.07 157

delet	0.17 256	0.08 140	0.17 246	0.19 227	0.11 254	0.20 265	0.21 293	0.30 271	0.37 303	0.17 185	0.26 240	0.19 200	0.19 269	0.19 241	0.21 281	0.08 190	0.08 268	0.09 226	0.11 305	0.06 101	0.06 98

DMCA-RVC	0.17 256	0.10 237	0.15 191	0.24 329	0.11 254	0.18 233	0.18 231	0.25 203	0.24 192	0.21 249	0.26 240	0.25 261	0.27 321	0.18 230	0.20 262	0.12 311	0.08 268	0.13 323	0.10 282	0.10 273	0.08 217

FADNet-RVC-Resample	0.16 237	0.11 257	0.31 331	0.22 305	0.11 254	0.19 253	0.14 69	0.25 203	0.24 192	0.24 282	0.27 247	0.20 210	0.15 206	0.16 197	0.15 208	0.07 141	0.08 268	0.12 309	0.10 282	0.09 246	0.10 269

FADNet_RVC	0.16 237	0.14 304	0.40 353	0.20 268	0.11 254	0.13 129	0.13 43	0.26 215	0.22 173	0.21 249	0.23 188	0.20 210	0.17 245	0.14 148	0.16 222	0.08 190	0.08 268	0.12 309	0.09 250	0.11 288	0.10 269

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

RTS	0.45 378	0.19 341	3.26 413	0.24 329	0.15 328	0.74 394	0.20 277	0.36 332	0.76 390	0.42 364	0.43 350	0.31 308	0.41 370	0.53 384	0.35 365	0.10 266	0.08 268	0.13 323	0.12 323	0.15 342	0.15 342

RTSA	0.45 378	0.19 341	3.26 413	0.24 329	0.15 328	0.74 394	0.20 277	0.36 332	0.76 390	0.42 364	0.43 350	0.31 308	0.41 370	0.53 384	0.35 365	0.10 266	0.08 268	0.13 323	0.12 323	0.15 342	0.15 342

CVANet_RVC	0.18 268	0.10 237	0.14 154	0.21 292	0.10 216	0.18 233	0.17 191	0.34 313	0.33 274	0.22 262	0.31 279	0.28 283	0.18 254	0.23 298	0.17 233	0.12 311	0.08 268	0.12 309	0.11 305	0.09 246	0.07 157

StereoDRNet	0.18 268	0.11 257	0.17 246	0.22 305	0.11 254	0.21 279	0.22 302	0.37 337	0.33 274	0.24 282	0.28 256	0.30 298	0.19 269	0.20 260	0.20 262	0.09 235	0.08 268	0.11 294	0.09 250	0.09 246	0.07 157

DLCB_ROB	0.18 268	0.10 237	0.15 191	0.23 324	0.11 254	0.24 305	0.18 231	0.29 257	0.28 242	0.27 306	0.28 256	0.28 283	0.24 302	0.19 241	0.20 262	0.08 190	0.08 268	0.09 226	0.09 250	0.07 155	0.07 157

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

PSMNet_ROB	0.21 296	0.11 257	0.15 191	0.27 356	0.15 328	0.24 305	0.35 379	0.43 365	0.37 303	0.27 306	0.32 283	0.32 317	0.22 290	0.21 276	0.26 329	0.12 311	0.08 268	0.13 323	0.11 305	0.09 246	0.09 250

coex-ft	3.30 414	0.34 379	59.09 438	0.18 182	0.13 300	0.26 323	0.22 302	0.27 233	0.72 385	1.90 415	0.70 383	0.44 360	0.45 376	0.29 334	0.41 379	0.09 235	0.09 291	0.12 309	0.09 250	0.14 331	0.13 317

fast-acv-ft	0.18 268	0.11 257	0.19 272	0.19 227	0.12 283	0.24 305	0.21 293	0.25 203	0.34 285	0.22 262	0.34 300	0.27 276	0.20 277	0.21 276	0.23 300	0.09 235	0.09 291	0.08 162	0.10 282	0.08 198	0.07 157

ssnet_v2	0.17 256	0.10 237	0.17 246	0.17 115	0.11 254	0.21 279	0.21 293	0.33 303	0.25 211	0.22 262	0.22 182	0.27 276	0.18 254	0.22 287	0.20 262	0.11 287	0.09 291	0.09 226	0.09 250	0.08 198	0.08 217

Wz-Net-SNSev	0.25 337	0.17 328	0.44 357	0.25 340	0.14 317	0.26 323	0.23 312	0.38 344	0.56 364	0.30 326	0.55 367	0.39 348	0.26 313	0.23 298	0.30 351	0.10 266	0.09 291	0.09 226	0.10 282	0.11 288	0.11 292

Wz-Net-LNSev	0.22 305	0.16 317	0.38 349	0.21 292	0.13 300	0.25 315	0.23 312	0.32 286	0.43 331	0.30 326	0.41 341	0.31 308	0.18 254	0.22 287	0.25 319	0.10 266	0.09 291	0.08 162	0.08 211	0.12 302	0.11 292

CRFU-Net	0.16 237	0.08 140	0.14 154	0.17 115	0.09 131	0.19 253	0.14 69	0.26 215	0.20 149	0.28 317	0.27 247	0.29 290	0.17 245	0.19 241	0.17 233	0.09 235	0.09 291	0.07 98	0.07 161	0.08 198	0.08 217

dad	0.17 256	0.20 346	0.20 280	0.16 68	0.11 254	0.20 265	0.18 231	0.21 140	0.28 242	0.30 326	0.24 196	0.29 290	0.13 170	0.19 241	0.16 222	0.18 362	0.09 291	0.11 294	0.09 250	0.11 288	0.07 157

GwcNet	0.20 287	0.13 292	0.19 272	0.18 182	0.12 283	0.24 305	0.19 262	0.35 326	0.43 331	0.20 241	0.32 283	0.33 320	0.20 277	0.22 287	0.24 310	0.11 287	0.09 291	0.09 226	0.09 250	0.09 246	0.10 269

HGLStereo	0.17 256	0.08 140	0.19 272	0.17 115	0.12 283	0.18 233	0.18 231	0.31 277	0.32 268	0.21 249	0.32 283	0.25 261	0.18 254	0.19 241	0.20 262	0.09 235	0.09 291	0.07 98	0.07 161	0.09 246	0.10 269

G-Net	0.24 328	0.16 317	0.36 345	0.22 305	0.16 338	0.51 377	0.23 312	0.29 257	0.34 285	0.36 346	0.38 318	0.31 308	0.29 337	0.27 316	0.26 329	0.11 287	0.09 291	0.12 309	0.09 250	0.16 349	0.13 317

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

ADCMid	0.25 337	0.15 310	0.40 353	0.20 268	0.14 317	0.25 315	0.26 341	0.34 313	0.38 308	0.36 346	0.44 352	0.34 326	0.40 366	0.35 355	0.33 362	0.10 266	0.09 291	0.11 294	0.11 305	0.13 319	0.12 303

DANet	0.21 296	0.15 310	0.28 320	0.25 340	0.13 300	0.22 287	0.19 262	0.27 233	0.27 231	0.28 317	0.32 283	0.35 330	0.31 345	0.31 338	0.23 300	0.11 287	0.09 291	0.11 294	0.10 282	0.13 319	0.11 292
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.16 237	0.11 257	0.15 191	0.17 115	0.10 216	0.17 218	0.15 115	0.32 286	0.21 162	0.19 224	0.21 173	0.22 233	0.18 254	0.20 260	0.15 208	0.13 331	0.09 291	0.09 226	0.09 250	0.11 288	0.10 269

SANet	0.24 328	0.14 304	0.28 320	0.21 292	0.11 254	0.27 330	0.24 321	0.38 344	0.64 377	0.36 346	0.40 331	0.43 358	0.26 313	0.27 316	0.24 310	0.12 311	0.09 291	0.10 267	0.09 250	0.13 319	0.11 292

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

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

PWCDC_ROB	0.20 287	0.13 292	0.22 290	0.24 329	0.11 254	0.19 253	0.15 115	0.33 303	0.54 361	0.29 323	0.50 362	0.21 216	0.15 206	0.27 316	0.20 262	0.11 287	0.09 291	0.10 267	0.08 211	0.11 288	0.09 250

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

pcwnet_v2	0.19 278	0.10 237	0.26 309	0.17 115	0.14 317	0.18 233	0.15 115	0.37 337	0.46 343	0.19 224	0.24 196	0.21 216	0.19 269	0.20 260	0.19 256	0.13 331	0.10 309	0.10 267	0.10 282	0.11 288	0.13 317

psm_up	0.18 268	0.10 237	0.18 263	0.20 268	0.11 254	0.17 218	0.19 262	0.37 337	0.34 285	0.21 249	0.28 256	0.29 290	0.24 302	0.20 260	0.22 290	0.09 235	0.10 309	0.11 294	0.11 305	0.08 198	0.08 217

AF-Net	0.22 305	0.17 328	0.17 246	0.26 345	0.13 300	0.25 315	0.24 321	0.32 286	0.50 352	0.25 295	0.33 296	0.38 340	0.26 313	0.28 327	0.25 319	0.11 287	0.10 309	0.16 347	0.11 305	0.11 288	0.10 269

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

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

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

DPSNet	0.28 349	0.16 317	0.31 331	0.18 182	0.13 300	0.54 379	0.42 388	0.51 379	0.67 381	0.29 323	0.38 318	0.38 340	0.29 337	0.31 338	0.23 300	0.11 287	0.10 309	0.11 294	0.08 211	0.20 364	0.16 353

MDST_ROB	0.22 305	0.10 237	0.17 246	0.18 182	0.11 254	0.37 365	0.19 262	0.43 365	0.41 320	0.39 354	0.39 326	0.29 290	0.21 281	0.26 313	0.18 247	0.11 287	0.10 309	0.14 333	0.11 305	0.10 273	0.08 217

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

StereoVision	0.13 157	0.12 271	0.09 28	0.24 329	0.10 216	0.15 175	0.21 293	0.21 140	0.20 149	0.12 83	0.24 196	0.10 58	0.10 88	0.16 197	0.10 49	0.09 235	0.11 319	0.12 309	0.12 323	0.06 101	0.05 51

DGSMNet	0.24 328	0.19 341	0.33 336	0.21 292	0.24 370	0.24 305	0.20 277	0.35 326	0.41 320	0.24 282	0.32 283	0.38 340	0.21 281	0.29 334	0.23 300	0.12 311	0.11 319	0.14 333	0.16 349	0.23 368	0.23 374

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

STTStereo	0.18 268	0.12 271	0.27 315	0.20 268	0.11 254	0.16 199	0.21 293	0.29 257	0.23 182	0.21 249	0.30 271	0.29 290	0.18 254	0.20 260	0.19 256	0.12 311	0.11 319	0.11 294	0.14 336	0.09 246	0.08 217

NCC-stereo	0.24 328	0.15 310	0.31 331	0.26 345	0.16 338	0.20 265	0.30 369	0.40 352	0.40 317	0.24 282	0.38 318	0.33 320	0.28 329	0.36 360	0.27 336	0.12 311	0.11 319	0.15 341	0.22 367	0.13 319	0.13 317

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

Abc-Net	0.24 328	0.15 310	0.31 331	0.26 345	0.16 338	0.20 265	0.30 369	0.40 352	0.40 317	0.24 282	0.38 318	0.33 320	0.28 329	0.36 360	0.27 336	0.12 311	0.11 319	0.15 341	0.22 367	0.13 319	0.13 317
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 344	0.15 310	0.30 329	0.24 329	0.18 358	0.22 287	0.15 115	0.38 344	0.71 384	0.32 338	0.41 341	0.36 332	0.28 329	0.32 344	0.29 347	0.12 311	0.11 319	0.14 333	0.13 332	0.16 349	0.20 368

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

UDG	0.21 296	0.17 328	0.19 272	0.23 324	0.15 328	0.30 342	0.20 277	0.33 303	0.35 292	0.23 274	0.28 256	0.31 308	0.27 321	0.20 260	0.22 290	0.15 345	0.12 328	0.13 323	0.09 250	0.14 331	0.14 334

APVNet	0.22 305	0.12 271	0.19 272	0.18 182	0.14 317	0.32 345	0.31 375	0.39 348	0.32 268	0.27 306	0.40 331	0.30 298	0.29 337	0.26 313	0.25 319	0.11 287	0.12 328	0.11 294	0.14 336	0.12 302	0.12 303

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

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

RP	0.21 296	0.13 292	0.21 285	0.23 324	0.11 254	0.21 279	0.20 277	0.25 203	0.44 335	0.21 249	0.38 318	0.36 332	0.24 302	0.27 316	0.25 319	0.11 287	0.12 328	0.13 323	0.12 323	0.12 302	0.14 334

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

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

AnyNet_C32	0.26 344	0.16 317	0.36 345	0.20 268	0.16 338	0.25 315	0.30 369	0.32 286	0.44 335	0.31 332	0.49 358	0.30 298	0.33 350	0.40 372	0.33 362	0.12 311	0.12 328	0.12 309	0.14 336	0.14 331	0.15 342

GANet	0.21 296	0.12 271	0.21 285	0.24 329	0.13 300	0.22 287	0.22 302	0.41 357	0.26 224	0.31 332	0.42 347	0.37 336	0.28 329	0.23 298	0.22 290	0.10 266	0.12 328	0.10 267	0.09 250	0.10 273	0.08 217

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

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

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

WCMA_ROB	0.24 328	0.11 257	0.22 290	0.17 115	0.14 317	0.32 345	0.15 115	0.32 286	0.32 268	0.38 352	0.53 364	0.40 351	0.34 354	0.34 349	0.25 319	0.11 287	0.12 328	0.12 309	0.10 282	0.14 331	0.14 334

Wz-Net-TNSev	0.29 353	0.20 346	0.65 379	0.19 227	0.15 328	0.38 367	0.27 348	0.35 326	0.55 362	0.34 343	0.42 347	0.45 362	0.38 361	0.32 344	0.30 351	0.12 311	0.13 341	0.10 267	0.12 323	0.15 342	0.14 334

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

FADNet-RVC	0.20 287	0.20 346	0.38 349	0.21 292	0.16 338	0.20 265	0.15 115	0.26 215	0.26 224	0.26 300	0.32 283	0.26 269	0.21 281	0.22 287	0.19 256	0.12 311	0.13 341	0.12 309	0.14 336	0.13 319	0.18 362

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

AnyNet_C01	0.36 367	0.25 365	1.37 406	0.22 305	0.17 351	0.48 375	0.27 348	0.35 326	0.39 311	0.39 354	0.74 387	0.46 366	0.38 361	0.45 376	0.47 385	0.13 331	0.13 341	0.13 323	0.14 336	0.14 331	0.15 342

SGM_RVC	0.23 320	0.12 271	0.15 191	0.15 38	0.09 131	0.33 351	0.18 231	0.34 313	0.31 262	0.44 369	0.37 313	0.53 375	0.35 356	0.35 355	0.24 310	0.13 331	0.13 341	0.13 323	0.13 332	0.10 273	0.11 292
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 346	0.13 292	0.18 263	0.15 38	0.11 254	0.32 345	0.24 321	0.40 352	0.36 297	0.52 375	0.57 373	0.67 386	0.40 366	0.35 355	0.26 329	0.14 342	0.13 341	0.13 323	0.11 305	0.11 288	0.10 269
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet-4b	0.39 368	0.53 388	0.55 370	0.45 385	0.24 370	0.47 373	0.18 231	0.49 376	0.64 377	0.42 364	0.45 353	0.60 379	0.27 321	0.34 349	0.24 310	0.33 386	0.14 348	0.48 389	0.42 389	0.30 382	0.26 381

ccnet	0.29 353	0.28 371	0.23 299	0.20 268	0.28 379	0.41 370	0.21 293	0.45 370	0.33 274	0.36 346	0.46 354	0.36 332	0.30 341	0.39 368	0.42 380	0.23 378	0.14 348	0.21 363	0.17 356	0.23 368	0.18 362

MFN_U_SF_RVC	0.32 361	0.21 352	0.55 370	0.30 368	0.15 328	0.34 354	0.17 191	0.52 380	0.46 343	0.46 372	0.55 367	0.59 378	0.39 363	0.35 355	0.37 370	0.15 345	0.14 348	0.18 358	0.21 364	0.16 349	0.15 342

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

PVD	0.39 368	0.20 346	0.39 351	0.31 372	0.22 367	0.29 339	0.43 390	0.52 380	0.96 397	0.55 378	0.79 391	0.53 375	0.59 388	0.52 382	0.38 372	0.19 366	0.14 348	0.17 350	0.14 336	0.24 375	0.31 386

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

psmorigin	0.25 337	0.15 310	0.34 344	0.17 115	0.13 300	0.23 300	0.14 69	0.34 313	0.33 274	0.41 361	0.55 367	0.41 353	0.37 360	0.34 349	0.27 336	0.11 287	0.15 354	0.11 294	0.11 305	0.12 302	0.16 353

FADNet	0.21 296	0.22 356	0.36 345	0.18 182	0.17 351	0.24 305	0.13 43	0.31 277	0.31 262	0.23 274	0.25 225	0.27 276	0.21 281	0.19 241	0.15 208	0.13 331	0.15 354	0.12 309	0.15 347	0.16 349	0.18 362

CBMV	0.19 278	0.14 304	0.17 246	0.18 182	0.10 216	0.20 265	0.11 11	0.29 257	0.30 256	0.29 323	0.30 271	0.30 298	0.23 296	0.27 316	0.19 256	0.13 331	0.15 354	0.17 350	0.16 349	0.10 273	0.10 269
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.18 268	0.13 292	0.16 221	0.15 38	0.11 254	0.08 23	0.13 43	0.28 247	0.29 249	0.22 262	0.33 296	0.21 216	0.25 310	0.23 298	0.17 233	0.14 342	0.16 357	0.21 363	0.17 356	0.10 273	0.08 217

FINET	0.21 296	0.18 338	0.26 309	0.18 182	0.16 338	0.23 300	0.23 312	0.32 286	0.48 345	0.25 295	0.32 283	0.22 233	0.22 290	0.22 287	0.17 233	0.18 362	0.16 357	0.11 294	0.10 282	0.15 342	0.13 317

SGM-ForestM	0.32 361	0.12 271	0.16 221	0.16 68	0.11 254	0.39 368	0.19 262	0.41 357	0.50 352	0.52 375	0.54 366	1.32 405	0.42 373	0.40 372	0.27 336	0.14 342	0.16 357	0.16 347	0.16 349	0.12 302	0.12 303

CSAN	0.29 353	0.24 360	0.27 315	0.34 374	0.19 360	0.33 351	0.42 388	0.37 337	0.50 352	0.38 352	0.40 331	0.44 360	0.33 350	0.28 327	0.30 351	0.20 368	0.16 357	0.19 360	0.19 361	0.14 331	0.15 342

SGM-Forest	0.20 287	0.14 304	0.18 263	0.19 227	0.13 300	0.20 265	0.22 302	0.33 303	0.30 256	0.24 282	0.29 267	0.28 283	0.19 269	0.23 298	0.17 233	0.15 345	0.16 357	0.15 341	0.14 336	0.12 302	0.12 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NaN_ROB	0.22 305	0.19 341	0.24 302	0.25 340	0.13 300	0.29 339	0.26 341	0.33 303	0.41 320	0.31 332	0.31 279	0.32 317	0.23 296	0.30 337	0.21 281	0.11 287	0.17 362	0.10 267	0.10 282	0.08 198	0.09 250

CBMV_ROB	0.19 278	0.13 292	0.17 246	0.16 68	0.11 254	0.15 175	0.13 43	0.26 215	0.28 242	0.27 306	0.30 271	0.27 276	0.24 302	0.23 298	0.16 222	0.15 345	0.17 362	0.22 367	0.20 362	0.10 273	0.11 292

SDNR	0.19 278	0.08 140	0.19 272	0.16 68	0.12 283	0.77 400	0.14 69	0.25 203	0.32 268	0.19 224	0.24 196	0.19 200	0.13 170	0.19 241	0.15 208	0.16 356	0.18 364	0.14 333	0.11 305	0.08 198	0.11 292

BEATNet-Init1	0.52 384	0.27 368	0.62 377	0.30 368	0.21 365	0.76 398	0.29 361	0.54 383	0.65 379	0.86 397	0.95 398	2.07 415	0.62 391	0.56 388	0.42 380	0.18 362	0.18 364	0.23 368	0.22 367	0.22 367	0.21 370

NOSS_ROB	0.19 278	0.12 271	0.18 263	0.16 68	0.12 283	0.15 175	0.12 21	0.30 271	0.32 268	0.20 241	0.22 182	0.27 276	0.23 296	0.21 276	0.16 222	0.16 356	0.18 364	0.23 368	0.21 364	0.12 302	0.13 317

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 375	0.39 383	0.54 368	0.40 380	0.20 363	0.64 386	0.32 377	0.53 382	0.72 385	0.71 386	0.72 384	0.61 380	0.54 382	0.51 380	0.46 384	0.20 368	0.19 367	0.29 379	0.30 381	0.23 368	0.18 362

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

MSMD_ROB	0.31 359	0.26 366	0.26 309	0.24 329	0.21 365	0.34 354	0.25 335	0.34 313	0.39 311	0.40 357	0.69 381	0.45 362	0.40 366	0.34 349	0.27 336	0.20 368	0.19 367	0.26 370	0.25 373	0.23 368	0.22 372

FCDSN-DC	0.33 364	0.28 371	0.28 320	0.30 368	0.24 370	0.39 368	0.28 353	0.42 362	0.42 326	0.43 367	0.53 364	0.51 372	0.41 370	0.36 360	0.30 351	0.21 371	0.20 370	0.27 373	0.26 374	0.25 376	0.24 375
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 358	0.24 360	0.29 326	0.36 378	0.16 338	0.34 354	0.30 369	0.32 286	0.42 326	0.40 357	0.46 354	0.38 340	0.31 345	0.34 349	0.28 344	0.19 366	0.20 370	0.26 370	0.29 379	0.18 360	0.19 367

SAMSARA	0.40 371	0.28 371	0.33 336	0.55 391	0.39 385	0.82 401	1.23 415	0.47 373	0.51 359	0.36 346	0.35 304	0.55 377	0.39 363	0.38 365	0.39 374	0.15 345	0.20 370	0.15 341	0.14 336	0.23 368	0.20 368

MANE	0.45 378	0.27 368	0.27 315	0.27 356	0.24 370	0.47 373	0.31 375	0.55 384	0.59 370	0.72 388	1.13 407	1.15 399	0.61 389	0.52 382	0.37 370	0.21 371	0.20 370	0.27 373	0.31 383	0.25 376	0.24 375

GANetREF_RVC	0.31 359	0.34 379	0.27 315	0.35 376	0.16 338	0.32 345	0.41 385	0.48 374	0.51 359	0.35 344	0.35 304	0.34 326	0.33 350	0.39 368	0.32 359	0.27 382	0.20 370	0.29 379	0.15 347	0.18 360	0.17 360
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FC-DCNN	0.33 364	0.27 368	0.28 320	0.26 345	0.23 369	0.37 365	0.28 353	0.40 352	0.43 331	0.45 370	0.55 367	0.51 372	0.40 366	0.37 364	0.30 351	0.21 371	0.20 370	0.27 373	0.26 374	0.25 376	0.24 375

LSM	0.33 364	0.20 346	0.58 374	0.26 345	0.60 400	0.34 354	0.25 335	0.42 362	0.48 345	0.45 370	0.58 375	0.42 354	0.36 358	0.35 355	0.25 319	0.12 311	0.20 370	0.14 333	0.16 349	0.19 363	0.33 388

ELAS_RVC	0.41 373	0.29 374	0.33 336	0.28 359	0.24 370	0.54 379	0.36 380	0.49 376	0.59 370	0.72 388	0.74 387	0.65 384	0.54 382	0.54 386	0.40 376	0.22 374	0.20 370	0.27 373	0.26 374	0.26 379	0.25 379
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 373	0.29 374	0.33 336	0.27 356	0.24 370	0.60 384	0.36 380	0.50 378	0.50 352	0.71 386	0.79 391	0.67 386	0.54 382	0.51 380	0.42 380	0.22 374	0.20 370	0.27 373	0.26 374	0.26 379	0.25 379
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE	0.45 378	0.33 378	1.03 402	0.33 373	0.25 376	0.35 362	0.29 361	0.64 391	1.07 398	0.43 367	0.41 341	0.42 354	0.53 381	0.70 394	0.51 391	0.30 383	0.21 379	0.41 387	0.38 387	0.23 368	0.22 372

PA-Net	0.23 320	0.18 338	0.33 336	0.28 359	0.22 367	0.21 279	0.38 384	0.29 257	0.39 311	0.22 262	0.32 283	0.25 261	0.26 313	0.20 260	0.25 319	0.09 235	0.23 380	0.15 341	0.22 367	0.09 246	0.13 317
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ACVNet_1	0.44 376	0.49 387	0.60 375	0.45 385	0.28 379	0.49 376	0.27 348	0.57 387	0.72 385	0.62 381	0.58 375	0.74 390	0.49 379	0.50 379	0.35 365	0.26 381	0.24 381	0.39 385	0.29 379	0.31 385	0.24 375

Anonymous_2	0.22 305	0.17 328	0.28 320	0.15 38	0.16 338	0.32 345	0.22 302	0.22 156	0.17 99	0.23 274	0.24 196	0.26 269	0.27 321	0.27 316	0.23 300	0.22 374	0.25 382	0.17 350	0.17 356	0.17 356	0.17 360

PASM	0.32 361	0.24 360	0.48 363	0.28 359	0.27 378	0.29 339	0.30 369	0.34 313	0.49 350	0.35 344	0.39 326	0.46 366	0.34 354	0.34 349	0.35 365	0.23 378	0.25 382	0.26 370	0.28 378	0.23 368	0.21 370

JetBlue	0.71 393	0.45 386	1.14 404	0.51 389	0.47 390	2.02 415	0.64 402	0.75 394	0.70 383	0.69 385	0.77 390	1.22 401	0.83 399	1.03 411	1.01 411	0.40 389	0.28 384	0.33 382	0.33 384	0.30 382	0.34 389

Ntro	0.40 371	0.40 384	0.53 367	0.46 388	0.30 383	0.65 387	0.24 321	0.46 372	0.68 382	0.41 361	0.49 358	0.48 370	0.42 373	0.39 368	0.31 358	0.32 385	0.28 384	0.37 384	0.30 381	0.32 386	0.29 383

otaku	0.39 368	0.37 382	0.52 366	0.44 384	0.28 379	0.58 381	0.24 321	0.41 357	0.62 375	0.40 357	0.49 358	0.46 366	0.33 350	0.40 372	0.32 359	0.30 383	0.30 386	0.39 385	0.33 384	0.29 381	0.28 382

NVStereoNet_ROB	0.46 382	0.36 381	0.46 361	0.41 382	0.28 379	0.34 354	0.34 378	0.48 374	0.60 373	0.72 388	0.93 396	0.70 389	0.66 392	0.47 377	0.60 395	0.22 374	0.33 387	0.34 383	0.34 386	0.30 382	0.30 385
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.44 376	0.40 384	0.45 358	0.37 379	0.43 388	0.46 371	0.41 385	0.57 387	0.55 362	0.32 338	0.73 385	0.33 320	0.48 378	0.42 375	0.49 387	0.39 388	0.35 388	0.45 388	0.51 396	0.42 388	0.29 383

MADNet+	0.75 396	0.71 398	3.70 416	0.66 394	0.41 386	0.98 406	0.97 413	0.69 393	0.73 388	0.52 375	0.57 373	0.64 382	0.68 394	0.86 403	1.01 411	0.34 387	0.36 389	0.28 378	0.23 371	0.36 387	0.31 386

ACVNet_2	0.66 392	0.66 396	0.68 387	0.63 393	0.41 386	0.71 392	0.49 392	0.96 403	1.39 407	0.89 398	1.09 403	1.04 395	0.73 395	0.54 386	0.47 385	0.43 392	0.40 390	0.53 394	0.44 390	0.47 389	0.35 390

IMH-64-1	0.65 390	0.61 392	0.68 387	0.71 395	0.51 391	0.59 382	0.49 392	0.91 399	0.85 392	0.74 392	1.02 400	0.81 391	0.78 397	0.79 396	0.49 387	0.42 390	0.46 391	0.71 397	0.47 391	0.52 391	0.39 391

IMH-64	0.65 390	0.61 392	0.68 387	0.71 395	0.51 391	0.59 382	0.49 392	0.91 399	0.85 392	0.74 392	1.02 400	0.81 391	0.78 397	0.79 396	0.49 387	0.42 390	0.46 391	0.71 397	0.47 391	0.52 391	0.39 391

TorneroNet-64	0.76 397	0.72 399	0.74 392	0.78 399	0.58 399	0.91 405	0.56 397	0.84 397	1.29 404	0.66 382	0.90 394	1.40 407	0.75 396	0.85 402	0.67 401	0.49 395	0.46 391	0.72 399	0.59 399	0.67 400	0.53 396

PWCK	0.71 393	0.94 408	0.95 400	0.76 397	0.31 384	0.74 394	0.36 380	0.90 398	0.90 395	0.96 401	0.75 389	0.95 394	0.61 389	0.87 404	0.66 398	0.72 404	0.46 391	0.75 400	0.49 393	0.69 403	0.44 395

SPS-STEREO	0.57 388	0.58 390	0.65 379	0.45 385	0.55 395	0.62 385	0.44 391	0.62 390	0.50 352	0.68 384	0.64 377	0.66 385	0.57 387	0.61 390	0.60 395	0.62 402	0.47 395	0.51 391	0.49 393	0.55 395	0.58 398
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 386	0.61 392	0.70 391	0.57 392	0.43 388	0.65 387	0.37 383	0.60 389	0.87 394	0.50 374	0.66 378	0.64 382	0.47 377	0.49 378	0.43 383	0.47 394	0.48 396	0.52 393	0.41 388	0.52 391	0.40 393

SGM+DAISY	0.56 387	0.57 389	0.65 379	0.40 380	0.54 393	0.66 389	0.49 392	0.56 385	0.45 342	0.66 382	0.69 381	0.67 386	0.56 386	0.63 391	0.56 393	0.59 400	0.48 396	0.50 390	0.50 395	0.52 391	0.58 398

WAO-6	0.81 399	0.80 402	0.62 377	0.86 404	0.63 402	0.76 398	0.58 399	0.98 405	1.54 412	0.90 399	0.96 399	1.07 397	1.03 407	0.70 394	0.66 398	0.72 404	0.49 398	0.90 407	0.71 405	0.68 401	0.58 398

TorneroNet	0.82 400	0.74 400	0.81 397	0.84 402	0.63 402	0.99 407	0.63 400	0.96 403	1.16 401	0.80 395	1.11 405	1.36 406	0.86 401	0.93 407	0.80 406	0.56 397	0.49 398	0.78 404	0.66 403	0.73 406	0.63 406

IMH	0.71 393	0.64 395	0.68 387	0.76 397	0.54 393	0.69 390	0.54 396	0.98 405	1.10 400	0.82 396	1.09 403	0.89 393	0.88 402	0.87 404	0.52 392	0.44 393	0.50 400	0.75 400	0.51 396	0.56 396	0.41 394

anonymity	0.53 385	0.58 390	0.65 379	0.41 382	0.61 401	0.53 378	0.41 385	0.56 385	0.41 320	0.55 378	0.50 362	0.49 371	0.55 385	0.58 389	0.50 390	0.58 399	0.50 400	0.51 391	0.51 396	0.51 390	0.57 397

DPSimNet_ROB	1.11 410	1.23 414	0.78 393	1.13 411	0.88 412	1.10 412	1.13 414	1.16 414	1.23 403	1.43 412	1.02 400	1.41 408	1.10 411	0.90 406	1.60 413	1.46 417	0.51 402	1.21 414	1.03 414	0.90 410	1.01 416

WAO-8	0.91 403	0.81 403	0.65 379	0.94 407	0.69 405	0.90 402	0.67 404	1.07 410	1.83 415	1.06 406	1.45 413	1.30 402	1.07 408	0.84 400	0.78 404	0.74 406	0.53 403	0.86 405	0.75 406	0.69 403	0.62 404

Venus	0.91 403	0.81 403	0.65 379	0.94 407	0.69 405	0.90 402	0.67 404	1.07 410	1.83 415	1.06 406	1.45 413	1.30 402	1.07 408	0.84 400	0.78 404	0.74 406	0.53 403	0.86 405	0.75 406	0.69 403	0.62 404

UNDER WATER	0.97 406	0.97 410	1.42 407	0.99 409	0.70 408	1.12 413	0.84 409	0.80 396	1.08 399	1.01 403	0.90 394	1.55 411	1.22 414	1.03 411	1.00 410	0.78 408	0.53 403	1.02 409	0.87 410	0.80 409	0.74 409

LVE	0.83 401	0.85 405	0.85 398	0.80 400	0.56 396	1.04 411	0.65 403	1.05 408	1.47 410	0.96 401	1.22 411	1.10 398	0.85 400	0.83 399	0.71 403	0.49 395	0.55 406	0.76 402	0.60 401	0.65 398	0.59 403

Dean	0.87 402	0.86 406	0.79 395	0.81 401	0.56 396	0.90 402	0.63 400	1.15 413	1.73 413	1.15 408	1.15 408	1.31 404	0.99 406	0.81 398	0.81 407	0.57 398	0.56 407	0.77 403	0.64 402	0.66 399	0.58 398

UNDER WATER-64	0.95 405	0.94 408	1.43 408	0.87 405	0.56 396	1.18 414	0.87 410	0.77 395	0.94 396	1.04 404	0.85 393	1.58 412	1.21 413	0.94 408	0.96 409	0.87 410	0.57 408	1.03 410	0.88 411	0.78 408	0.73 408

MFMNet_re	0.64 389	0.66 396	0.65 379	0.51 389	0.69 405	0.69 390	0.57 398	0.64 391	0.73 388	0.60 380	0.73 385	0.62 381	0.67 393	0.65 392	0.60 395	0.66 403	0.58 409	0.63 395	0.59 399	0.68 401	0.69 407

WAO-7	0.79 398	0.78 401	0.54 368	0.85 403	0.67 404	0.74 394	0.68 406	1.05 408	1.32 405	0.90 399	1.20 410	1.04 395	0.92 403	0.69 393	0.66 398	0.60 401	0.62 410	0.67 396	0.68 404	0.64 397	0.58 398

notaker	0.97 406	1.11 411	0.98 401	1.13 411	0.81 409	0.73 393	0.68 406	0.93 401	1.16 401	1.18 410	1.18 409	1.41 408	1.16 412	1.08 413	0.69 402	0.81 409	0.64 411	1.17 412	0.79 408	0.98 411	0.80 412

SPstereo	13.84 429	0.93 407	1.50 409	1.22 413	0.88 412	28.82 432	48.26 432	26.77 439	29.54 438	22.37 437	22.60 436	23.23 437	24.68 437	24.53 437	15.06 429	0.88 411	0.69 412	1.83 418	1.60 418	0.74 407	0.77 411

ktn	1.01 408	1.21 413	0.80 396	1.23 414	0.86 411	1.01 409	0.87 410	0.94 402	1.39 407	1.04 404	1.12 406	1.15 399	1.07 408	0.94 408	0.59 394	1.28 416	0.71 413	1.38 416	0.83 409	1.02 413	0.75 410

HanzoNet	1.29 411	1.26 415	1.19 405	1.12 410	0.85 410	1.02 410	0.83 408	1.03 407	1.48 411	1.64 413	1.61 415	2.50 417	1.72 415	1.61 415	1.61 414	1.26 415	0.80 414	1.31 415	1.01 413	1.02 413	0.86 413

KSHMR	1.09 409	1.17 412	0.88 399	1.25 415	1.00 414	0.99 407	0.96 412	1.13 412	1.37 406	1.16 409	1.29 412	1.41 408	0.96 405	1.01 410	0.92 408	1.03 413	1.08 415	1.20 413	1.03 414	1.01 412	0.97 414

ASD4	3.54 415	3.38 419	2.05 411	1.72 416	2.51 419	9.03 421	17.71 422	2.25 416	5.51 419	2.46 416	2.81 418	2.03 414	3.36 417	2.73 417	5.06 418	1.22 414	1.34 416	1.13 411	1.33 416	1.68 416	1.49 418

JetRed	1.62 412	1.46 416	2.98 412	0.92 406	1.21 415	4.99 417	1.53 417	1.27 415	1.39 407	1.83 414	1.74 416	1.60 413	0.95 404	1.41 414	2.45 417	0.90 412	1.60 417	0.93 408	0.90 412	1.35 415	0.99 415

MADNet++	1.95 413	1.75 417	1.59 410	1.82 417	1.69 417	2.33 416	1.40 416	2.35 417	2.09 417	2.57 417	2.36 417	2.24 416	2.17 416	2.28 416	2.34 416	1.87 418	1.66 418	1.54 417	1.34 417	1.92 417	1.77 419

PML	8.91 423	9.34 428	6.13 417	5.35 422	6.41 423	14.99 424	23.38 428	5.27 418	6.83 420	18.04 429	28.19 438	7.67 421	6.83 420	7.85 422	5.75 419	5.35 424	1.83 419	5.95 428	1.93 419	8.64 426	2.52 420

xxxxx1	7.79 417	5.02 422	7.31 419	3.12 419	3.85 420	16.35 425	22.88 423	5.86 422	8.69 421	7.97 421	8.54 419	9.12 423	8.27 421	10.18 423	10.92 421	2.42 419	2.45 420	3.56 422	12.37 426	3.77 419	3.06 421

tt_ll	7.79 417	5.02 422	7.31 419	3.12 419	3.85 420	16.35 425	22.88 423	5.86 422	8.69 421	7.97 421	8.54 419	9.12 423	8.27 421	10.18 423	10.92 421	2.42 419	2.45 420	3.56 422	12.37 426	3.77 419	3.06 421

ff	7.79 417	5.02 422	7.31 419	3.12 419	3.85 420	16.35 425	22.88 423	5.86 422	8.69 421	7.97 421	8.54 419	9.12 423	8.27 421	10.18 423	10.92 421	2.42 419	2.45 420	3.56 422	12.37 426	3.77 419	3.06 421

LRCNet_RVC	10.62 425	13.42 429	7.30 418	18.92 429	2.07 418	0.33 351	0.30 369	5.59 421	0.48 345	13.03 427	17.94 428	8.87 422	5.65 419	4.79 419	1.89 415	23.51 436	2.73 423	27.55 437	25.71 437	16.07 434	16.33 435

DPSMNet_ROB	8.06 421	4.48 420	8.63 425	5.37 424	10.74 426	8.32 419	22.98 427	5.46 419	13.36 426	5.12 419	9.92 422	5.08 419	10.40 424	5.53 421	12.58 424	3.80 423	8.00 424	3.50 420	7.02 423	3.83 422	7.14 425

DGTPSM_ROB	8.06 421	4.48 420	8.63 425	5.35 422	10.72 425	8.32 419	22.97 426	5.46 419	13.35 425	5.12 419	9.92 422	5.08 419	10.40 424	5.52 420	12.58 424	3.79 422	8.00 424	3.50 420	7.02 423	3.83 422	7.14 425

Anonymous_1	10.96 426	7.92 425	7.46 422	10.33 425	10.06 424	18.65 429	26.34 429	11.06 426	13.44 427	9.40 424	10.05 424	9.67 426	11.23 426	10.73 426	12.72 426	6.42 426	8.38 426	5.77 425	10.61 425	12.12 427	6.77 424

DPSM_ROB	11.15 427	8.58 426	8.00 423	10.88 426	11.58 427	19.10 430	26.71 430	12.05 427	14.07 428	10.36 425	10.84 425	10.33 427	11.86 427	11.70 427	13.54 427	6.99 427	8.79 427	5.89 426	6.95 421	7.29 424	7.42 427

DPSM	11.15 427	8.58 426	8.00 423	10.88 426	11.58 427	19.10 430	26.71 430	12.05 427	14.07 428	10.36 425	10.84 425	10.33 427	11.86 427	11.70 427	13.54 427	6.99 427	8.79 427	5.89 426	6.95 421	7.29 424	7.42 427

tt	4.67 416	0.06 19	3.55 415	2.02 418	1.55 416	10.25 422	16.71 421	8.91 425	5.03 418	1.31 411	0.94 397	4.71 418	4.76 418	3.33 418	5.87 420	6.06 425	10.30 429	1.88 419	2.11 420	2.75 418	1.21 417

HaxPig	15.71 430	18.52 436	19.18 433	16.89 428	15.89 430	7.73 418	7.60 418	13.31 429	10.82 424	15.42 428	14.91 427	15.98 429	14.92 429	15.58 429	15.98 430	18.95 435	16.73 430	19.46 435	18.08 435	19.26 435	19.05 436

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

Selective-RAFT-Error	22.47 436	17.37 435	16.09 428	22.06 435	23.34 436	38.39 437	53.83 438	24.29 437	28.47 437	20.74 432	21.83 432	20.81 434	23.90 434	23.54 436	27.53 438	14.08 430	17.69 432	11.82 429	14.00 429	14.69 432	15.00 434

CasAABBNet	22.42 432	17.33 431	16.01 427	22.01 434	23.28 435	38.32 433	53.80 437	24.14 432	28.41 433	20.60 431	21.77 431	20.89 435	23.91 435	23.43 431	27.36 433	14.07 429	17.69 432	11.83 433	14.01 430	14.67 431	14.95 433

MyStereo03	22.45 433	17.33 431	16.21 429	21.95 431	23.27 432	38.32 433	53.79 434	24.21 433	28.46 434	20.87 434	21.85 433	20.80 431	23.87 431	23.46 432	27.40 435	14.08 430	17.71 434	11.82 429	14.03 431	14.65 428	14.89 429

MyStereo02	22.45 433	17.33 431	16.21 429	21.95 431	23.27 432	38.32 433	53.79 434	24.21 433	28.46 434	20.87 434	21.85 433	20.80 431	23.87 431	23.46 432	27.40 435	14.08 430	17.71 434	11.82 429	14.03 431	14.65 428	14.89 429

MyStereo	22.45 433	17.33 431	16.21 429	21.95 431	23.27 432	38.32 433	53.79 434	24.21 433	28.46 434	20.87 434	21.85 433	20.80 431	23.87 431	23.46 432	27.40 435	14.08 430	17.71 434	11.82 429	14.03 431	14.65 428	14.89 429

MEDIAN_ROB	20.38 431	24.04 437	23.31 435	21.23 430	21.71 431	10.40 423	7.92 419	17.64 430	15.50 430	20.12 430	19.70 429	20.34 430	20.32 430	21.19 430	21.13 431	23.81 437	21.81 437	24.98 436	23.76 436	24.71 436	23.93 437

AVERAGE_ROB	24.90 438	29.20 438	28.14 436	24.89 437	24.64 437	17.75 428	11.12 420	21.45 431	19.93 431	25.12 438	24.46 437	25.12 438	25.46 438	24.69 438	22.83 432	29.76 438	27.13 438	28.97 438	27.95 438	29.91 437	29.47 438

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

Low-res two-view benchmark