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

CAS	0.15 21	0.07 1	0.21 4	0.41 365	0.16 228	0.20 55	0.18 86	0.22 3	0.19 7	0.15 11	0.19 25	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 24	0.29 369	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 282

Any-RAFT	0.17 36	0.08 2	0.31 54	0.19 26	0.10 20	0.29 191	0.16 38	0.42 175	0.30 114	0.24 70	0.27 75	0.27 138	0.16 63	0.21 39	0.12 6	0.08 99	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

LoS	0.14 6	0.08 2	0.27 21	0.16 3	0.09 7	0.22 93	0.14 13	0.26 14	0.26 65	0.15 11	0.18 22	0.18 46	0.13 32	0.22 44	0.14 40	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 18

CES	0.14 6	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 318	0.18 13	0.16 38	0.23 6	0.19 7	0.14 8	0.17 19	0.14 21	0.10 4	0.18 19	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 81	0.18 319

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 8	0.09 7	0.21 73	0.13 3	0.27 21	0.21 26	0.13 2	0.10 1	0.15 27	0.09 2	0.20 28	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

CREStereo++_RVC	0.15 21	0.08 2	0.26 16	0.17 5	0.11 42	0.18 13	0.13 3	0.22 3	0.30 114	0.21 50	0.30 99	0.13 11	0.11 8	0.16 7	0.15 51	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 317	0.06 6	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 93	0.15 26	0.25 11	0.24 54	0.16 24	0.21 43	0.14 21	0.13 32	0.18 19	0.13 24	0.09 164	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 21	0.08 2	0.23 8	0.15 2	0.09 7	0.23 110	0.16 38	0.25 11	0.23 44	0.17 28	0.21 43	0.16 34	0.14 42	0.22 44	0.13 24	0.29 369	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

MSKI-zero shot	0.17 36	0.09 9	0.43 182	0.20 57	0.11 42	0.21 73	0.15 26	0.32 67	0.21 26	0.23 57	0.24 59	0.23 93	0.10 4	0.31 150	0.13 24	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 281	0.19 34	0.16 38	0.23 6	0.14 1	0.13 2	0.17 19	0.13 11	0.16 63	0.16 7	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.08 109	0.07 37	0.06 18

Selective-IGEV	0.12 1	0.09 9	0.22 6	0.19 26	0.10 20	0.15 4	0.14 13	0.27 21	0.15 2	0.13 2	0.14 14	0.13 11	0.08 1	0.21 39	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.05 1

knoymous	0.17 36	0.09 9	0.32 60	0.17 5	0.11 42	0.21 73	0.17 59	0.32 67	0.23 44	0.23 57	0.28 79	0.27 138	0.16 63	0.23 51	0.16 67	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.06 23	0.09 142	0.09 161

riskmin	0.18 53	0.09 9	0.34 78	0.18 8	0.12 77	0.24 125	0.16 38	0.34 87	0.28 87	0.21 50	0.23 49	0.33 193	0.24 169	0.23 51	0.17 90	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.06 23	0.10 189	0.10 206

MC-Stereo	0.14 6	0.09 9	0.25 13	0.21 86	0.09 7	0.18 13	0.16 38	0.23 6	0.19 7	0.18 39	0.23 49	0.16 34	0.13 32	0.22 44	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

RCA-Stereo	0.16 28	0.09 9	0.25 13	0.20 57	0.10 20	0.19 34	0.17 59	0.36 123	0.35 156	0.20 41	0.25 64	0.17 39	0.17 86	0.18 19	0.14 40	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.05 1

test-3	0.16 28	0.09 9	0.31 54	0.21 86	0.11 42	0.18 13	0.16 38	0.30 54	0.27 74	0.26 85	0.16 16	0.22 74	0.12 14	0.26 93	0.18 104	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 109	0.06 6	0.06 18

test_1	0.16 28	0.09 9	0.31 54	0.21 86	0.11 42	0.18 13	0.16 38	0.30 54	0.27 74	0.25 76	0.16 16	0.22 74	0.12 14	0.26 93	0.18 104	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 109	0.06 6	0.06 18

DEmStereo	0.26 214	0.09 9	0.47 211	0.19 26	0.12 77	0.30 208	0.25 256	0.28 33	0.36 166	0.36 242	0.58 311	0.25 111	0.48 335	0.53 234	0.44 301	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.06 6	0.07 65

GrayStereo	0.25 204	0.09 9	0.32 60	0.26 273	0.13 131	0.23 110	0.47 360	0.34 87	0.30 114	0.39 270	0.47 268	0.30 170	0.79 370	0.29 133	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 183	0.07 37	0.13 265

s12784h	0.17 36	0.09 9	0.26 16	0.18 8	0.07 1	0.32 227	0.19 123	0.37 129	0.32 132	0.23 57	0.25 64	0.18 46	0.17 86	0.25 80	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

TANstereo	0.15 21	0.09 9	0.28 29	0.16 3	0.08 2	0.25 135	0.14 13	0.23 6	0.28 87	0.24 70	0.30 99	0.16 34	0.12 14	0.17 11	0.13 24	0.08 99	0.07 158	0.06 1	0.05 9	0.06 6	0.07 65

R-Stereo Train	0.18 53	0.09 9	0.32 60	0.22 129	0.12 77	0.22 93	0.19 123	0.42 175	0.19 7	0.31 168	0.45 251	0.20 59	0.14 42	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 53	0.09 9	0.32 60	0.22 129	0.12 77	0.22 93	0.19 123	0.42 175	0.19 7	0.31 168	0.45 251	0.20 59	0.14 42	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
11t1	0.18 53	0.10 24	0.30 42	0.20 57	0.11 42	0.27 159	0.17 59	0.35 104	0.23 44	0.25 76	0.23 49	0.23 93	0.23 154	0.25 80	0.18 104	0.09 164	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 161

IGEV_Zeroshot_test	0.18 53	0.10 24	0.65 293	0.20 57	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.34 87	0.19 7	0.28 98	0.22 47	0.27 138	0.13 32	0.23 51	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.06 18

MIF-Stereo (partial)	0.16 28	0.10 24	0.34 78	0.21 86	0.15 205	0.15 4	0.13 3	0.28 33	0.25 58	0.17 28	0.26 70	0.15 27	0.16 63	0.25 80	0.17 90	0.09 164	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.09 142	0.08 111

MIF-Stereo	0.14 6	0.10 24	0.30 42	0.21 86	0.13 131	0.17 9	0.13 3	0.19 1	0.18 5	0.15 11	0.20 35	0.10 1	0.11 8	0.18 19	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.06 18

RAFT-Test	0.17 36	0.10 24	0.38 127	0.19 26	0.12 77	0.25 135	0.17 59	0.33 81	0.23 44	0.23 57	0.29 88	0.27 138	0.14 42	0.20 28	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

LoS_RVC	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 228	0.20 55	0.18 86	0.20 2	0.17 3	0.13 2	0.19 25	0.12 3	0.15 49	0.17 11	0.13 24	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 253

anonymousdsp2	0.17 36	0.10 24	0.28 29	0.20 57	0.11 42	0.25 135	0.17 59	0.41 163	0.31 124	0.23 57	0.23 49	0.22 74	0.15 49	0.25 80	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.08 81	0.07 65

DCANet-4	0.19 89	0.10 24	0.52 245	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 86	0.36 123	0.39 193	0.29 123	0.30 99	0.17 39	0.22 145	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

tt	4.71 411	0.10 24	3.94 406	2.06 412	1.53 409	10.14 418	16.88 418	9.27 418	4.98 411	1.39 393	1.02 370	4.68 410	4.90 411	3.35 411	5.86 414	5.76 417	9.15 422	2.24 413	2.53 414	3.10 413	1.32 410

DisPM	0.19 89	0.10 24	0.35 86	0.23 171	0.13 131	0.18 13	0.20 161	0.29 40	0.29 105	0.33 195	0.34 141	0.23 93	0.16 63	0.33 162	0.16 67	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.07 37	0.11 231

iRaft-Stereo_20w	0.19 89	0.10 24	0.46 204	0.19 26	0.13 131	0.25 135	0.19 123	0.52 261	0.19 7	0.29 123	0.21 43	0.22 74	0.20 129	0.28 120	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 109	0.08 81	0.08 111

GLC_STEREO	0.15 21	0.10 24	0.24 10	0.21 86	0.09 7	0.17 9	0.15 26	0.23 6	0.27 74	0.17 28	0.20 35	0.17 39	0.11 8	0.23 51	0.16 67	0.07 16	0.09 251	0.09 120	0.08 109	0.07 37	0.06 18

CrosDoStereo	0.31 262	0.10 24	0.49 225	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 405	0.34 87	0.37 175	0.38 255	0.61 325	0.28 153	0.46 326	0.61 267	0.57 328	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.07 65

PFNet+	0.20 102	0.10 24	0.37 108	0.21 86	0.12 77	0.17 9	0.19 123	0.29 40	0.34 150	0.33 195	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.32 156	0.17 90	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.08 81	0.12 253

NF-Stereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 208	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.38 135	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 223	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.13 265

OCTAStereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 208	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.38 135	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 223	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.13 265

PSM-softLoss	0.21 116	0.10 24	0.39 138	0.24 208	0.12 77	0.20 55	0.18 86	0.38 135	0.26 65	0.29 123	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.52 229	0.20 139	0.09 164	0.06 72	0.10 182	0.09 183	0.08 81	0.12 253

KMStereo	0.21 116	0.10 24	0.39 138	0.24 208	0.12 77	0.20 55	0.18 86	0.38 135	0.26 65	0.29 123	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.52 229	0.20 139	0.09 164	0.06 72	0.10 182	0.09 183	0.08 81	0.12 253

PSM-AAD	0.25 204	0.10 24	0.30 42	0.24 208	0.12 77	0.26 152	0.38 335	0.34 87	0.28 87	0.35 227	0.39 189	0.28 153	0.79 370	0.30 145	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.12 262	0.11 248	0.08 81	0.21 343

FTStereo	0.28 238	0.10 24	0.43 182	0.23 171	0.13 131	0.21 73	0.53 370	0.34 87	0.26 65	0.38 255	0.95 367	0.30 170	0.56 347	0.32 156	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.07 37	0.19 326

KYRaft	0.22 142	0.10 24	0.30 42	0.23 171	0.12 77	0.23 110	0.23 220	0.35 104	0.24 54	0.35 227	0.54 299	0.34 199	0.26 193	0.29 133	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.10 215	0.08 81	0.31 367

DeepStereo_LL	0.31 262	0.10 24	0.49 225	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 405	0.34 87	0.37 175	0.38 255	0.61 325	0.28 153	0.46 326	0.61 267	0.57 328	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.07 65

SST-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.37 108	0.24 208	0.13 131	0.19 34	0.17 59	0.31 59	0.24 54	0.34 211	0.33 135	0.29 160	0.25 184	0.56 247	0.17 90	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.08 109	0.09 142	0.07 65

RAFT_R40	0.21 116	0.10 24	0.37 108	0.24 208	0.13 131	0.18 13	0.18 86	0.31 59	0.29 105	0.33 195	0.33 135	0.30 170	0.24 169	0.55 239	0.18 104	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.07 65

DRaft	0.24 182	0.10 24	0.34 78	0.18 8	0.12 77	0.28 172	0.23 220	0.33 81	0.39 193	0.38 255	0.61 325	0.21 67	0.41 305	0.48 211	0.42 296	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.08 111

PFNet	0.23 159	0.10 24	0.57 264	0.24 208	0.14 164	0.22 93	0.19 123	0.39 146	0.33 143	0.35 227	0.32 116	0.27 138	0.19 121	0.64 282	0.22 174	0.09 164	0.05 6	0.09 120	0.07 50	0.08 81	0.07 65

RE-Stereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 208	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.38 135	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 223	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.13 265

TVStereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 208	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.38 135	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 223	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.13 265

RAFT-345	0.21 116	0.10 24	0.46 204	0.22 129	0.11 42	0.20 55	0.16 38	0.26 14	0.25 58	0.27 89	0.66 334	0.21 67	0.16 63	0.55 239	0.21 160	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

GMM-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.43 182	0.23 171	0.13 131	0.24 125	0.25 256	0.37 129	0.27 74	0.30 151	0.45 251	0.27 138	0.21 134	0.31 150	0.17 90	0.07 16	0.05 6	0.10 182	0.09 183	0.08 81	0.19 326

Prome-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.30 42	0.24 208	0.12 77	0.23 110	0.23 220	0.36 123	0.25 58	0.33 195	0.59 313	0.24 104	0.28 223	0.29 133	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.20 336

XX-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.83 331	0.26 273	0.17 244	0.23 110	0.13 3	0.40 153	0.18 5	0.20 41	0.41 204	0.31 178	0.10 4	0.32 156	0.12 6	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.05 1

222	0.41 322	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.36 263	0.20 161	0.57 310	0.39 193	0.35 227	0.44 239	0.30 170	0.27 210	0.55 239	3.56 409	0.11 233	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.09 142	0.09 161

xxxx	0.34 284	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.37 268	0.20 161	0.58 317	0.38 187	0.29 123	0.42 218	0.38 227	0.24 169	0.46 206	2.20 402	0.11 233	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.09 142	0.09 161

test_xeample	0.34 284	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.33 236	0.23 220	0.55 289	0.38 187	0.32 186	0.45 251	0.29 160	0.26 193	0.57 250	2.24 404	0.10 206	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.09 142	0.09 161

EAI-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.33 73	0.21 86	0.12 77	0.30 208	0.46 356	0.46 206	0.20 16	0.25 76	0.50 277	0.17 39	0.16 63	0.24 57	0.23 188	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 215	0.06 6	0.07 65

CFNet-RSSM	0.17 36	0.10 24	0.40 143	0.20 57	0.11 42	0.20 55	0.15 26	0.36 123	0.30 114	0.23 57	0.21 43	0.26 130	0.15 49	0.20 28	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

SFCPSM	0.22 142	0.10 24	0.51 241	0.21 86	0.14 164	0.34 249	0.22 200	0.55 289	0.39 193	0.29 123	0.32 116	0.23 93	0.21 134	0.27 108	0.19 128	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.08 111

Gwc-CoAtRS	0.17 36	0.10 24	0.37 108	0.20 57	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.32 67	0.28 87	0.23 57	0.23 49	0.27 138	0.15 49	0.20 28	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

AE-Stereo	0.17 36	0.11 63	0.31 54	0.24 208	0.14 164	0.23 110	0.18 86	0.34 87	0.29 105	0.15 11	0.25 64	0.21 67	0.13 32	0.20 28	0.14 40	0.07 16	0.08 223	0.09 120	0.10 215	0.07 37	0.06 18

IGEVStereo-DCA	0.14 6	0.11 63	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 86	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.12 2	0.14 21	0.12 14	0.28 120	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

rrr	0.17 36	0.11 63	0.57 264	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 86	0.35 104	0.22 33	0.15 11	0.12 2	0.14 21	0.12 14	0.28 120	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

1111x	0.32 271	0.11 63	0.40 143	0.22 129	0.11 42	0.32 227	0.26 267	0.59 322	0.43 226	0.31 168	0.41 204	0.39 238	0.28 223	0.76 323	1.37 386	0.09 164	0.08 223	0.09 120	0.10 215	0.09 142	0.08 111

anonymousa	0.23 159	0.11 63	0.50 235	0.21 86	0.16 228	0.31 219	0.20 161	0.36 123	0.35 156	0.32 186	0.50 277	0.39 238	0.26 193	0.22 44	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.11 248	0.07 37	0.08 111

x	0.19 89	0.11 63	0.29 36	0.20 57	0.11 42	0.26 152	0.18 86	0.41 163	0.29 105	0.25 76	0.29 88	0.28 153	0.24 169	0.26 93	0.23 188	0.09 164	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

test_3	0.18 53	0.11 63	0.32 60	0.24 208	0.11 42	0.22 93	0.25 256	0.31 59	0.31 124	0.25 76	0.18 22	0.23 93	0.13 32	0.25 80	0.19 128	0.06 1	0.05 6	0.09 120	0.10 215	0.07 37	0.06 18

LCNet	0.21 116	0.11 63	0.29 36	0.25 245	0.12 77	0.23 110	0.19 123	0.34 87	0.26 65	0.28 98	0.35 148	0.26 130	0.30 245	0.35 177	0.17 90	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.10 215	0.13 264	0.22 348

AAGNet	0.33 277	0.11 63	0.37 108	0.25 245	0.16 228	0.20 55	0.19 123	0.30 54	0.27 74	0.35 227	0.35 148	0.27 138	0.30 245	0.44 202	2.66 406	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.07 50	0.08 81	0.06 18

NRIStereo	0.18 53	0.11 63	0.35 86	0.23 171	0.11 42	0.24 125	0.20 161	0.29 40	0.26 65	0.26 85	0.25 64	0.25 111	0.18 108	0.34 168	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.08 111

ASMatch	0.23 159	0.11 63	0.51 241	0.24 208	0.14 164	0.19 34	0.17 59	0.31 59	0.28 87	0.28 98	0.68 338	0.27 138	0.26 193	0.50 218	0.22 174	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.11 231

Pruner-Stereo	0.19 89	0.11 63	0.34 78	0.29 316	0.12 77	0.19 34	0.17 59	0.31 59	0.29 105	0.33 195	0.32 116	0.25 111	0.15 49	0.24 57	0.21 160	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.09 161

DeepStereo_RVC	0.18 53	0.11 63	0.40 143	0.21 86	0.11 42	0.19 34	0.16 38	0.28 33	0.22 33	0.27 89	0.27 75	0.23 93	0.28 223	0.24 57	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.10 206

RAFT-RH_RVC	0.25 204	0.11 63	0.45 198	0.21 86	0.12 77	0.25 135	0.14 13	0.27 21	0.27 74	0.38 255	1.15 376	0.23 93	0.17 86	0.57 250	0.24 197	0.07 16	0.05 6	0.10 182	0.07 50	0.06 6	0.07 65

test-1	0.17 36	0.11 63	0.40 143	0.23 171	0.13 131	0.22 93	0.23 220	0.34 87	0.26 65	0.20 41	0.24 59	0.22 74	0.14 42	0.16 7	0.20 139	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.08 111

test_xeample3	0.16 28	0.11 63	0.56 260	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 86	0.35 104	0.20 16	0.16 24	0.12 2	0.13 11	0.12 14	0.24 57	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 109	0.07 37	0.07 65

FENet	0.21 116	0.11 63	0.45 198	0.21 86	0.12 77	0.26 152	0.17 59	0.41 163	0.35 156	0.30 151	0.31 113	0.29 160	0.23 154	0.26 93	0.23 188	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

HSM-Net_RVC	0.27 221	0.11 63	0.42 172	0.19 26	0.11 42	0.34 249	0.20 161	0.62 342	0.43 226	0.40 278	0.43 230	0.50 301	0.26 193	0.76 323	0.22 174	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.25 204	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 123	0.51 251	0.45 252	0.34 211	0.41 204	0.31 178	0.26 193	0.58 255	0.28 224	0.10 206	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.09 142	0.09 161

tta	0.24 182	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 123	0.51 251	0.45 252	0.34 211	0.41 204	0.31 178	0.26 193	0.58 255	0.28 224	0.10 206	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.08 81	0.07 65

qqq1	0.24 182	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 123	0.51 251	0.45 252	0.34 211	0.41 204	0.31 178	0.26 193	0.58 255	0.16 67	0.10 206	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

fff1	0.24 182	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 123	0.51 251	0.45 252	0.34 211	0.41 204	0.31 178	0.26 193	0.58 255	0.16 67	0.10 206	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

MyStereo07	0.16 28	0.12 81	0.26 16	0.22 129	0.14 164	0.25 135	0.23 220	0.29 40	0.21 26	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.13 32	0.25 80	0.13 24	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.08 111

MyStereo06	0.20 102	0.12 81	0.57 264	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.23 220	0.40 153	0.21 26	0.30 151	0.24 59	0.31 178	0.18 108	0.22 44	0.18 104	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.08 111

MyStereo05	0.23 159	0.12 81	0.57 264	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.23 220	0.48 224	0.52 306	0.31 168	0.23 49	0.25 111	0.22 145	0.30 145	0.21 160	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.08 111

MyStereo04	0.23 159	0.12 81	0.55 256	0.22 129	0.14 164	0.25 135	0.23 220	0.49 230	0.52 306	0.28 98	0.23 49	0.27 138	0.23 154	0.30 145	0.22 174	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.08 111

CoDeX	0.23 159	0.12 81	0.46 204	0.21 86	0.14 164	0.29 191	0.21 184	0.53 272	0.41 217	0.29 123	0.35 148	0.29 160	0.22 145	0.48 211	0.19 128	0.09 164	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65

mmm	0.21 116	0.12 81	0.31 54	0.22 129	0.12 77	0.28 172	0.21 184	0.41 163	0.27 74	0.29 123	0.38 177	0.29 160	0.24 169	0.29 133	0.22 174	0.09 164	0.07 158	0.11 229	0.09 183	0.10 189	0.09 161

ff7	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

ffff	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

DualNet	0.26 214	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.35 104	0.44 240	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.27 108	1.08 369	0.08 99	0.05 6	0.11 229	0.10 215	0.08 81	0.08 111

ffm	0.22 142	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.35 104	0.44 240	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.27 108	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.11 229	0.10 215	0.08 81	0.08 111

ff1	0.29 248	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.35 104	0.44 240	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.81 339	1.08 369	0.08 99	0.05 6	0.11 229	0.10 215	0.08 81	0.08 111

mmx	0.31 262	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.55 289	0.45 252	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.81 339	1.08 369	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.11 225	0.10 206

11t	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

ttt	0.29 248	0.12 81	0.34 78	0.21 86	0.13 131	0.29 191	0.20 161	0.56 303	0.47 271	0.31 168	0.44 239	0.30 170	0.22 145	0.65 288	0.85 359	0.13 276	0.10 269	0.10 182	0.10 215	0.11 225	0.11 231

xxx	0.31 262	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 161	0.55 289	0.45 252	0.30 151	0.42 218	0.34 199	0.23 154	0.81 339	1.08 369	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.11 225	0.10 206

EKT-Stereo	0.38 308	0.12 81	0.38 127	0.42 366	3.88 413	0.21 73	0.17 59	0.35 104	0.28 87	0.20 41	0.20 35	0.23 93	0.15 49	0.28 120	0.16 67	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 161

MIM_Stereo	0.18 53	0.12 81	0.38 127	0.20 57	0.11 42	0.17 9	0.14 13	0.35 104	0.25 58	0.27 89	0.35 148	0.23 93	0.13 32	0.27 108	0.16 67	0.06 1	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.08 81	0.06 18

CASnet	0.14 6	0.12 81	0.22 6	0.22 129	0.08 2	0.16 6	0.15 26	0.27 21	0.25 58	0.22 54	0.20 35	0.15 27	0.11 8	0.17 11	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.11 229	0.09 183	0.08 81	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 53	0.12 81	0.55 256	0.22 129	0.12 77	0.18 13	0.18 86	0.34 87	0.19 7	0.20 41	0.24 59	0.34 199	0.18 108	0.29 133	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.06 18

HanStereo	0.18 53	0.12 81	0.55 256	0.22 129	0.12 77	0.18 13	0.18 86	0.34 87	0.19 7	0.20 41	0.24 59	0.34 199	0.18 108	0.29 133	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.06 18

anonymousdsp	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65

Selective-RAFT	0.17 36	0.12 81	0.30 42	0.24 208	0.10 20	0.29 191	0.15 26	0.32 67	0.31 124	0.17 28	0.17 19	0.21 67	0.18 108	0.28 120	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.06 18

ProNet	0.14 6	0.12 81	0.25 13	0.19 26	0.11 42	0.19 34	0.19 123	0.27 21	0.20 16	0.14 8	0.13 6	0.13 11	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.07 37	0.07 65

qqq	0.20 102	0.12 81	0.31 54	0.20 57	0.11 42	0.23 110	0.19 123	0.41 163	0.27 74	0.24 70	0.28 79	0.28 153	0.24 169	0.34 168	0.22 174	0.08 99	0.07 158	0.10 182	0.09 183	0.09 142	0.09 161

ccc-4	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

BUS	0.23 159	0.12 81	0.28 29	0.25 245	0.14 164	0.43 305	0.17 59	0.56 303	0.34 150	0.34 211	0.35 148	0.32 186	0.20 129	0.26 93	0.21 160	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.09 142	0.09 161

IER	0.23 159	0.12 81	0.39 138	0.20 57	0.14 164	0.31 219	0.19 123	0.42 175	0.36 166	0.33 195	0.40 196	0.32 186	0.33 266	0.29 133	0.22 174	0.09 164	0.07 158	0.08 65	0.08 109	0.09 142	0.08 111

BSDual-CNN	0.23 159	0.12 81	0.28 29	0.25 245	0.14 164	0.35 258	0.21 184	0.56 303	0.34 150	0.34 211	0.35 148	0.38 227	0.24 169	0.26 93	0.21 160	0.10 206	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.09 142	0.09 161

test_4	0.18 53	0.12 81	0.34 78	0.23 171	0.12 77	0.18 13	0.22 200	0.26 14	0.24 54	0.24 70	0.47 268	0.22 74	0.13 32	0.24 57	0.16 67	0.06 1	0.05 6	0.09 120	0.09 183	0.07 37	0.05 1

IGEV-Stereo	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 86	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 57	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 159	0.12 81	0.28 29	0.21 86	0.14 164	0.35 258	0.23 220	0.51 251	0.34 150	0.35 227	0.38 177	0.38 227	0.24 169	0.26 93	0.21 160	0.10 206	0.08 223	0.10 182	0.10 215	0.09 142	0.08 111

DAS	0.27 221	0.12 81	0.42 172	0.24 208	0.18 263	0.29 191	0.24 242	0.45 197	0.45 252	0.41 287	0.44 239	0.34 199	0.29 236	0.75 318	0.21 160	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 161

SepStereo	0.26 214	0.12 81	0.42 172	0.24 208	0.18 263	0.29 191	0.24 242	0.45 197	0.45 252	0.41 287	0.44 239	0.34 199	0.29 236	0.64 282	0.21 160	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 161

GANet-ADL	0.21 116	0.12 81	0.45 198	0.23 171	0.14 164	0.29 191	0.19 123	0.46 206	0.35 156	0.25 76	0.32 116	0.32 186	0.19 121	0.24 57	0.20 139	0.10 206	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.10 206

HHNet	0.22 142	0.12 81	0.52 245	0.18 8	0.18 263	0.20 55	0.20 161	0.34 87	0.31 124	0.32 186	0.59 313	0.20 59	0.21 134	0.24 57	0.31 244	0.08 99	0.05 6	0.09 120	0.07 50	0.08 81	0.11 231

Patchmatch Stereo++	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.17 86	0.26 93	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.16 38	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.18 108	0.24 57	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

ROB_FTStereo_v2	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.16 38	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.17 86	0.24 57	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

ROB_FTStereo	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.28 79	0.25 111	0.17 86	0.24 57	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

HUI-Stereo	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.28 79	0.25 111	0.17 86	0.22 44	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

THIR-Stereo	0.29 248	0.12 81	0.41 165	0.19 26	0.11 42	0.28 172	0.72 383	0.32 67	0.35 156	0.37 247	0.65 332	0.34 199	0.50 337	0.57 250	0.45 304	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 183	0.07 37	0.07 65

iGMRVC	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.15 26	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.17 86	0.27 108	0.17 90	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

IRAFT_RVC	0.22 142	0.12 81	0.39 138	0.26 273	0.11 42	0.18 13	0.24 242	0.40 153	0.37 175	0.31 168	0.30 99	0.29 160	0.24 169	0.55 239	0.22 174	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.07 65

iRAFT	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.17 86	0.26 93	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

CRE-IMP	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.11 42	0.24 125	0.17 59	0.29 40	0.21 26	0.27 89	0.26 70	0.24 104	0.17 86	0.23 51	0.18 104	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.07 50	0.10 189	0.10 206

cross-raft	0.17 36	0.12 81	0.41 165	0.23 171	0.10 20	0.20 55	0.24 242	0.33 81	0.23 44	0.23 57	0.28 79	0.29 160	0.15 49	0.17 11	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

RAFT-IKP	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 129	0.10 20	0.18 13	0.15 26	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 88	0.25 111	0.18 108	0.25 80	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

iRaftStereo_RVC	0.16 28	0.12 81	0.26 16	0.21 86	0.11 42	0.20 55	0.17 59	0.32 67	0.23 44	0.20 41	0.25 64	0.18 46	0.12 14	0.20 28	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.09 183	0.08 81	0.07 65

GES	0.22 142	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.14 164	0.27 159	0.19 123	0.49 230	0.33 143	0.30 151	0.36 158	0.25 111	0.23 154	0.29 133	0.22 174	0.10 206	0.08 223	0.08 65	0.07 50	0.10 189	0.11 231

UPFNet	0.25 204	0.12 81	0.38 127	0.24 208	0.19 281	0.37 268	0.28 285	0.48 224	0.38 187	0.34 211	0.37 167	0.37 222	0.28 223	0.39 189	0.33 256	0.10 206	0.09 251	0.10 182	0.10 215	0.10 189	0.08 111

DIP-Stereo	0.18 53	0.12 81	0.33 73	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.12 1	0.42 175	0.25 58	0.27 89	0.32 116	0.21 67	0.17 86	0.25 80	0.20 139	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.07 37	0.08 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
test croco	0.17 36	0.13 136	0.43 182	0.21 86	0.13 131	0.16 6	0.17 59	0.27 21	0.22 33	0.16 24	0.26 70	0.13 11	0.16 63	0.27 108	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.07 50	0.10 189	0.07 65

StereoIM	0.14 6	0.13 136	0.26 16	0.19 26	0.14 164	0.16 6	0.13 3	0.25 11	0.21 26	0.13 2	0.14 14	0.14 21	0.11 8	0.17 11	0.17 90	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.06 23	0.07 37	0.06 18

PCWNet_CMD	0.23 159	0.13 136	0.48 220	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.16 38	0.46 206	0.46 266	0.29 123	0.36 158	0.37 222	0.24 169	0.28 120	0.20 139	0.09 164	0.06 72	0.10 182	0.08 109	0.11 225	0.09 161

CFNet_ucs	0.24 182	0.13 136	0.50 235	0.20 57	0.15 205	0.28 172	0.17 59	0.49 230	0.45 252	0.32 186	0.42 218	0.39 238	0.22 145	0.31 150	0.21 160	0.11 233	0.08 223	0.12 262	0.09 183	0.12 251	0.11 231

gwcnet-sp	0.24 182	0.13 136	0.63 287	0.22 129	0.14 164	0.34 249	0.22 200	0.44 189	0.39 193	0.35 227	0.34 141	0.27 138	0.27 210	0.35 177	0.25 206	0.09 164	0.08 223	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

scenet	0.24 182	0.13 136	0.63 287	0.22 129	0.14 164	0.34 249	0.22 200	0.44 189	0.39 193	0.35 227	0.34 141	0.27 138	0.27 210	0.35 177	0.25 206	0.09 164	0.08 223	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

DCRE	0.20 102	0.13 136	0.40 143	0.21 86	0.15 205	0.20 55	0.19 123	0.30 54	0.27 74	0.22 54	0.80 355	0.23 93	0.16 63	0.23 51	0.15 51	0.07 16	0.07 158	0.07 14	0.08 109	0.07 37	0.06 18

ssnet	0.24 182	0.13 136	0.63 287	0.22 129	0.14 164	0.34 249	0.22 200	0.44 189	0.39 193	0.35 227	0.34 141	0.27 138	0.27 210	0.35 177	0.25 206	0.09 164	0.08 223	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

fff	0.19 89	0.13 136	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 86	0.35 104	0.43 226	0.29 123	0.30 99	0.18 46	0.28 223	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

ADStereo(finetuned)	0.19 89	0.13 136	0.49 225	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 86	0.34 87	0.39 193	0.29 123	0.31 113	0.18 46	0.31 256	0.21 39	0.19 128	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

IPLGR	0.21 116	0.13 136	0.61 277	0.21 86	0.11 42	0.25 135	0.18 86	0.41 163	0.37 175	0.28 98	0.27 75	0.21 67	0.19 121	0.37 183	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

STrans-v2	0.24 182	0.13 136	0.54 251	0.21 86	0.12 77	0.23 110	0.21 184	0.47 213	0.28 87	0.31 168	0.42 218	0.36 218	0.35 277	0.62 275	0.23 188	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

TransformOpticalFlow	0.24 182	0.13 136	0.56 260	0.23 171	0.11 42	0.21 73	0.19 123	0.40 153	0.32 132	0.30 151	0.43 230	0.36 218	0.31 256	0.61 267	0.20 139	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.07 65

IIG-Stereo	0.23 159	0.13 136	0.35 86	0.29 316	0.12 77	0.23 110	0.14 13	0.38 135	0.31 124	0.34 211	0.37 167	0.33 193	0.21 134	0.70 300	0.26 218	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.07 37	0.06 18

CroCo-Stereo	0.14 6	0.13 136	0.24 10	0.25 245	0.11 42	0.11 1	0.18 86	0.32 67	0.23 44	0.12 1	0.12 2	0.18 46	0.12 14	0.14 1	0.13 24	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.06 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.23 159	0.13 136	0.44 188	0.26 273	0.14 164	0.29 191	0.25 256	0.45 197	0.33 143	0.29 123	0.43 230	0.35 213	0.25 184	0.26 93	0.23 188	0.12 260	0.09 251	0.09 120	0.08 109	0.09 142	0.10 206
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 28	0.13 136	0.29 36	0.22 129	0.15 205	0.19 34	0.13 3	0.32 67	0.26 65	0.26 85	0.20 35	0.19 57	0.17 86	0.21 39	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.07 65

CFNet_pseudo	0.23 159	0.13 136	0.47 211	0.19 26	0.13 131	0.26 152	0.16 38	0.44 189	0.44 240	0.29 123	0.37 167	0.38 227	0.23 154	0.29 133	0.21 160	0.09 164	0.06 72	0.11 229	0.08 109	0.11 225	0.09 161

DCANet	0.18 53	0.13 136	0.40 143	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 86	0.34 87	0.39 193	0.29 123	0.31 113	0.18 46	0.23 154	0.20 28	0.19 128	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

csc	0.19 89	0.13 136	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 86	0.35 104	0.43 226	0.29 123	0.30 99	0.18 46	0.28 223	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

cscssc	0.19 89	0.13 136	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 86	0.35 104	0.43 226	0.29 123	0.30 99	0.18 46	0.28 223	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

ac_64	0.27 221	0.13 136	0.41 165	0.24 208	0.17 244	0.36 263	0.22 200	0.46 206	0.33 143	0.35 227	0.36 158	0.52 308	0.30 245	0.62 275	0.32 249	0.11 233	0.09 251	0.10 182	0.10 215	0.09 142	0.08 111

ACVNet	0.23 159	0.13 136	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.27 159	0.23 220	0.39 146	0.44 240	0.28 98	0.41 204	0.38 227	0.26 193	0.27 108	0.32 249	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 189	0.07 65

acv_ft	0.25 204	0.13 136	0.40 143	0.23 171	0.19 281	0.34 249	0.21 184	0.45 197	0.44 240	0.38 255	0.41 204	0.38 227	0.27 210	0.27 108	0.35 264	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.11 225	0.07 65

DSFCA	0.27 221	0.13 136	0.36 103	0.20 57	0.17 244	0.38 275	0.31 303	0.47 213	0.43 226	0.43 301	0.37 167	0.39 238	0.29 236	0.52 229	0.32 249	0.12 260	0.10 269	0.10 182	0.11 248	0.11 225	0.10 206

MSMDNet	0.23 159	0.13 136	0.48 220	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.16 38	0.46 206	0.46 266	0.29 123	0.36 158	0.37 222	0.24 169	0.28 120	0.20 139	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.11 225	0.09 161

ccs_rob	0.23 159	0.13 136	0.47 211	0.20 57	0.13 131	0.26 152	0.17 59	0.44 189	0.44 240	0.29 123	0.37 167	0.38 227	0.23 154	0.29 133	0.21 160	0.09 164	0.06 72	0.11 229	0.08 109	0.11 225	0.09 161

DISCO	0.32 271	0.13 136	0.51 241	0.25 245	0.16 228	0.48 324	0.25 256	0.50 238	0.57 325	0.37 247	0.45 251	0.62 336	0.36 281	0.64 282	0.49 316	0.09 164	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.12 251	0.11 231

ACVNet-DCA	0.18 53	0.14 164	0.38 127	0.23 171	0.11 42	0.31 219	0.19 123	0.41 163	0.27 74	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.28 120	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.09 142	0.09 161

xx1	0.20 102	0.14 164	0.38 127	0.23 171	0.11 42	0.31 219	0.19 123	0.35 104	0.47 271	0.17 28	0.19 25	0.28 153	0.24 169	0.28 120	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.10 182	0.09 183	0.09 142	0.09 161

1test111	0.19 89	0.14 164	0.38 127	0.23 171	0.11 42	0.31 219	0.19 123	0.41 163	0.27 74	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.34 168	0.22 174	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.09 142	0.09 161

cc1	0.18 53	0.14 164	0.38 127	0.23 171	0.11 42	0.31 219	0.19 123	0.35 104	0.47 271	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.28 120	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

tt1	0.18 53	0.14 164	0.35 86	0.23 171	0.11 42	0.30 208	0.19 123	0.35 104	0.44 240	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.16 63	0.27 108	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

CRFU-Net	0.28 238	0.14 164	0.45 198	0.25 245	0.15 205	0.45 312	0.23 220	0.50 238	0.30 114	0.43 301	0.41 204	0.48 291	0.46 326	0.43 198	0.29 234	0.11 233	0.10 269	0.09 120	0.08 109	0.10 189	0.10 206

hknet	0.25 204	0.14 164	0.40 143	0.25 245	0.15 205	0.35 258	0.21 184	0.56 303	0.37 175	0.34 211	0.35 148	0.43 264	0.27 210	0.37 183	0.21 160	0.09 164	0.07 158	0.11 229	0.10 215	0.09 142	0.09 161

GMOStereo	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.20 55	0.27 272	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.26 130	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.05 1

error version	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.20 55	0.27 272	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.26 130	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.05 1

test-v	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.20 55	0.27 272	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.26 130	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.05 1

GwcNet-ADL	0.22 142	0.14 164	0.58 268	0.24 208	0.13 131	0.22 93	0.23 220	0.49 230	0.40 206	0.27 89	0.29 88	0.30 170	0.20 129	0.26 93	0.23 188	0.09 164	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 161

OMP-Stereo	0.23 159	0.14 164	0.35 86	0.29 316	0.13 131	0.21 73	0.16 38	0.37 129	0.33 143	0.34 211	0.30 99	0.34 199	0.19 121	0.70 300	0.24 197	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.07 37	0.06 18

test-2	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.20 55	0.27 272	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.26 130	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.05 1

raft+_RVC	0.18 53	0.14 164	0.32 60	0.21 86	0.15 205	0.21 73	0.16 38	0.38 135	0.34 150	0.21 50	0.28 79	0.20 59	0.15 49	0.24 57	0.19 128	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.08 111

sCroCo_RVC	0.18 53	0.14 164	0.49 225	0.27 296	0.18 263	0.22 93	0.17 59	0.27 21	0.23 44	0.14 8	0.22 47	0.17 39	0.14 42	0.21 39	0.15 51	0.10 206	0.11 286	0.09 120	0.09 183	0.09 142	0.09 161

Anonymous	0.20 102	0.14 164	0.47 211	0.27 296	0.20 295	0.25 135	0.25 256	0.32 67	0.26 65	0.18 39	0.18 22	0.15 27	0.19 121	0.24 57	0.18 104	0.10 206	0.09 251	0.09 120	0.09 183	0.15 288	0.13 265

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 36	0.14 164	0.32 60	0.20 57	0.09 7	0.19 34	0.17 59	0.32 67	0.30 114	0.25 76	0.33 135	0.20 59	0.17 86	0.19 25	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.05 1

MMNet	0.27 221	0.14 164	0.49 225	0.24 208	0.17 244	0.47 320	0.22 200	0.45 197	0.51 300	0.39 270	0.41 204	0.36 218	0.33 266	0.39 189	0.34 260	0.08 99	0.07 158	0.09 120	0.09 183	0.10 189	0.08 111

delet	0.27 221	0.14 164	0.40 143	0.23 171	0.19 281	0.41 290	0.29 289	0.49 230	0.48 280	0.33 195	0.41 204	0.37 222	0.30 245	0.48 211	0.34 260	0.09 164	0.09 251	0.11 229	0.12 280	0.08 81	0.08 111

UNet	0.28 238	0.14 164	0.69 302	0.23 171	0.20 295	0.44 307	0.22 200	0.50 238	0.40 206	0.34 211	0.39 189	0.43 264	0.33 266	0.40 192	0.31 244	0.09 164	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.08 111

HGLStereo	0.27 221	0.14 164	0.46 204	0.24 208	0.21 303	0.33 236	0.23 220	0.50 238	0.42 221	0.35 227	0.48 274	0.41 254	0.33 266	0.45 204	0.33 256	0.11 233	0.10 269	0.09 120	0.09 183	0.10 189	0.12 253

GANet-RSSM	0.24 182	0.14 164	0.36 103	0.21 86	0.14 164	0.27 159	0.21 184	0.45 197	0.33 143	0.29 123	0.39 189	0.39 238	0.28 223	0.58 255	0.23 188	0.11 233	0.07 158	0.09 120	0.09 183	0.10 189	0.09 161

DMCA	0.22 142	0.14 164	0.36 103	0.22 129	0.14 164	0.27 159	0.20 161	0.43 185	0.38 187	0.31 168	0.32 116	0.33 193	0.24 169	0.24 57	0.28 224	0.11 233	0.08 223	0.10 182	0.08 109	0.10 189	0.11 231

RASNet	0.28 238	0.14 164	0.44 188	0.22 129	0.18 263	0.32 227	0.19 123	0.48 224	0.38 187	0.29 123	0.43 230	0.47 286	0.37 289	0.79 332	0.36 270	0.09 164	0.07 158	0.07 14	0.09 183	0.07 37	0.07 65

MDST_ROB	0.48 340	0.14 164	0.95 353	0.30 323	0.21 303	1.33 396	0.32 307	0.77 373	0.56 322	1.06 382	0.71 343	0.49 295	0.35 277	1.26 384	0.38 273	0.13 276	0.11 286	0.16 321	0.13 298	0.12 251	0.12 253

MyStereo8	0.22 142	0.15 189	0.63 287	0.21 86	0.17 244	0.31 219	0.16 38	0.36 123	0.32 132	0.28 98	0.36 158	0.25 111	0.18 108	0.25 80	0.28 224	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 189	0.12 253

CASS	0.21 116	0.15 189	0.32 60	0.26 273	0.11 42	0.28 172	0.19 123	0.39 146	0.30 114	0.32 186	0.34 141	0.25 111	0.24 169	0.25 80	0.20 139	0.13 276	0.08 223	0.11 229	0.09 183	0.11 225	0.11 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 21	0.15 189	0.28 29	0.25 245	0.18 263	0.11 1	0.19 123	0.28 33	0.21 26	0.13 2	0.16 16	0.15 27	0.12 14	0.17 11	0.14 40	0.07 16	0.07 158	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.07 65

NINENet	0.25 204	0.15 189	0.37 108	0.23 171	0.16 228	0.43 305	0.17 59	0.60 330	0.46 266	0.32 186	0.37 167	0.32 186	0.20 129	0.42 196	0.21 160	0.10 206	0.10 269	0.12 262	0.08 109	0.11 225	0.10 206

Sa-1000	0.22 142	0.15 189	0.35 86	0.23 171	0.13 131	0.28 172	0.23 220	0.47 213	0.39 193	0.30 151	0.50 277	0.26 130	0.19 121	0.33 162	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.10 182	0.11 248	0.08 81	0.06 18

CSP-Net	0.27 221	0.15 189	0.30 42	0.21 86	0.14 164	0.44 307	0.24 242	0.50 238	0.40 206	0.41 287	0.43 230	0.42 261	0.26 193	0.66 292	0.28 224	0.12 260	0.08 223	0.08 65	0.08 109	0.10 189	0.09 161

IPLG	0.21 116	0.15 189	0.53 248	0.21 86	0.12 77	0.28 172	0.17 59	0.42 175	0.30 114	0.33 195	0.32 116	0.15 27	0.17 86	0.50 218	0.21 160	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

MIPNet	0.21 116	0.15 189	0.52 245	0.21 86	0.12 77	0.27 159	0.20 161	0.45 197	0.37 175	0.30 151	0.23 49	0.19 57	0.24 169	0.27 108	0.19 128	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

PSMNet-ADL	0.25 204	0.15 189	0.32 60	0.26 273	0.14 164	0.31 219	0.22 200	0.44 189	0.36 166	0.27 89	0.33 135	0.41 254	0.28 223	0.61 267	0.29 234	0.11 233	0.09 251	0.09 120	0.11 248	0.10 189	0.10 206

rafts_anoy	0.18 53	0.15 189	0.35 86	0.22 129	0.14 164	0.19 34	0.17 59	0.32 67	0.30 114	0.23 57	0.25 64	0.20 59	0.16 63	0.22 44	0.19 128	0.08 99	0.07 158	0.10 182	0.12 280	0.09 142	0.08 111

pcwnet_v2	0.32 271	0.15 189	1.26 378	0.23 171	0.18 263	0.32 227	0.18 86	0.59 322	0.60 331	0.36 242	0.45 251	0.35 213	0.29 236	0.36 181	0.25 206	0.14 299	0.11 286	0.12 262	0.11 248	0.14 276	0.15 291

RALCasStereoNet	0.18 53	0.15 189	0.33 73	0.21 86	0.14 164	0.21 73	0.18 86	0.31 59	0.25 58	0.21 50	0.29 88	0.22 74	0.15 49	0.27 108	0.17 90	0.08 99	0.10 269	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 161

ADLNet	0.28 238	0.15 189	0.42 172	0.23 171	0.19 281	0.34 249	0.23 220	0.53 272	0.43 226	0.42 295	0.41 204	0.44 274	0.27 210	0.55 239	0.35 264	0.11 233	0.08 223	0.11 229	0.11 248	0.11 225	0.12 253

AFF-stereo	0.18 53	0.15 189	0.32 60	0.21 86	0.10 20	0.18 13	0.18 86	0.33 81	0.27 74	0.25 76	0.37 167	0.25 111	0.17 86	0.24 57	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.08 65	0.08 109	0.07 37	0.05 1

cf-r	0.24 182	0.15 189	0.44 188	0.21 86	0.14 164	0.27 159	0.22 200	0.42 175	0.40 206	0.30 151	0.42 218	0.42 261	0.26 193	0.43 198	0.25 206	0.11 233	0.06 72	0.08 65	0.10 215	0.08 81	0.08 111

PSMNet-RSSM	0.24 182	0.15 189	0.36 103	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.20 161	0.48 224	0.37 175	0.30 151	0.44 239	0.38 227	0.26 193	0.52 229	0.22 174	0.12 260	0.07 158	0.11 229	0.13 298	0.10 189	0.09 161

CFNet-ft	0.24 182	0.15 189	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.30 208	0.21 184	0.39 146	0.36 166	0.28 98	0.40 196	0.43 264	0.25 184	0.47 209	0.24 197	0.12 260	0.07 158	0.12 262	0.11 248	0.12 251	0.09 161

CFNet_RVC	0.24 182	0.15 189	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.30 208	0.21 184	0.39 146	0.36 166	0.28 98	0.40 196	0.43 264	0.25 184	0.47 209	0.24 197	0.12 260	0.07 158	0.12 262	0.11 248	0.12 251	0.09 161

4D-IteraStereo	0.17 36	0.16 207	0.50 235	0.21 86	0.14 164	0.19 34	0.17 59	0.28 33	0.28 87	0.23 57	0.20 35	0.20 59	0.11 8	0.19 25	0.14 40	0.06 1	0.04 1	0.10 182	0.08 109	0.08 81	0.06 18

CBFPSM	0.27 221	0.16 207	0.67 297	0.20 57	0.14 164	0.38 275	0.25 256	0.40 153	0.36 166	0.33 195	0.36 158	0.56 318	0.38 293	0.32 156	0.38 273	0.08 99	0.08 223	0.07 14	0.08 109	0.09 142	0.11 231

ToySt	0.24 182	0.16 207	0.48 220	0.21 86	0.13 131	0.29 191	0.29 289	0.39 146	0.39 193	0.27 89	0.35 148	0.39 238	0.31 256	0.31 150	0.29 234	0.08 99	0.09 251	0.10 182	0.11 248	0.11 225	0.10 206

ssnet_v2	0.28 238	0.16 207	0.44 188	0.22 129	0.15 205	0.40 287	0.30 299	0.57 310	0.46 266	0.38 255	0.36 158	0.47 286	0.29 236	0.38 187	0.39 281	0.13 276	0.11 286	0.11 229	0.11 248	0.11 225	0.11 231

TestStereo1	0.21 116	0.16 207	0.32 60	0.26 273	0.13 131	0.26 152	0.27 272	0.40 153	0.36 166	0.29 123	0.39 189	0.22 74	0.21 134	0.33 162	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.07 65

RAFT_CTSACE	0.21 116	0.16 207	0.41 165	0.25 245	0.15 205	0.22 93	0.24 242	0.32 67	0.28 87	0.33 195	0.51 283	0.29 160	0.17 86	0.32 156	0.13 24	0.06 1	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.06 18

SA-5K	0.21 116	0.16 207	0.32 60	0.26 273	0.13 131	0.26 152	0.27 272	0.40 153	0.36 166	0.29 123	0.39 189	0.22 74	0.21 134	0.33 162	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.08 81	0.07 65

SA	0.22 142	0.16 207	0.36 103	0.23 171	0.13 131	0.24 125	0.23 220	0.45 197	0.40 206	0.27 89	0.44 239	0.23 93	0.23 154	0.33 162	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.10 182	0.11 248	0.08 81	0.06 18

AACVNet	0.26 214	0.16 207	0.37 108	0.22 129	0.14 164	0.29 191	0.19 123	0.41 163	0.31 124	0.38 255	0.42 218	0.43 264	0.28 223	0.73 310	0.25 206	0.11 233	0.08 223	0.11 229	0.09 183	0.13 264	0.11 231

psm_up	0.29 248	0.16 207	0.41 165	0.26 273	0.17 244	0.32 227	0.26 267	0.55 289	0.43 226	0.36 242	0.40 196	0.45 278	0.37 289	0.58 255	0.30 240	0.11 233	0.12 303	0.13 281	0.12 280	0.10 189	0.10 206

UCFNet_RVC	0.24 182	0.16 207	0.34 78	0.18 8	0.15 205	0.33 236	0.16 38	0.46 206	0.35 156	0.29 123	0.35 148	0.39 238	0.25 184	0.34 168	0.22 174	0.13 276	0.08 223	0.13 281	0.14 309	0.13 264	0.12 253

AdaStereo	0.24 182	0.16 207	0.37 108	0.24 208	0.12 77	0.32 227	0.17 59	0.54 279	0.42 221	0.33 195	0.38 177	0.35 213	0.21 134	0.30 145	0.22 174	0.14 299	0.06 72	0.13 281	0.08 109	0.11 225	0.08 111
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 262	0.16 207	0.54 251	0.24 208	0.22 318	0.42 297	0.28 285	0.58 317	0.56 322	0.28 98	0.38 177	0.40 251	0.30 245	0.71 303	0.28 224	0.13 276	0.08 223	0.13 281	0.10 215	0.19 326	0.16 298

MLCV	0.22 142	0.16 207	0.44 188	0.21 86	0.08 2	0.29 191	0.19 123	0.38 135	0.37 175	0.38 255	0.44 239	0.31 178	0.21 134	0.41 194	0.24 197	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

HSM	0.28 238	0.16 207	0.35 86	0.20 57	0.15 205	0.33 236	0.19 123	0.53 272	0.37 175	0.36 242	0.38 177	0.67 352	0.31 256	0.89 352	0.23 188	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.08 111

DLCB_ROB	0.28 238	0.16 207	0.34 78	0.27 296	0.16 228	0.38 275	0.25 256	0.48 224	0.43 226	0.46 313	0.46 261	0.51 305	0.33 266	0.53 234	0.33 256	0.10 206	0.10 269	0.11 229	0.11 248	0.10 189	0.09 161

raft_robust	0.22 142	0.17 223	0.30 42	0.22 129	0.12 77	0.23 110	0.22 200	0.49 230	0.48 280	0.32 186	0.32 116	0.26 130	0.23 154	0.53 234	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.10 215	0.08 81	0.06 18

ADLNet2	0.30 255	0.17 223	0.72 311	0.23 171	0.17 244	0.36 263	0.24 242	0.52 261	0.51 300	0.32 186	0.38 177	0.45 278	0.30 245	0.69 297	0.35 264	0.10 206	0.08 223	0.09 120	0.09 183	0.12 251	0.10 206

TRStereo	0.19 89	0.17 223	0.47 211	0.23 171	0.19 281	0.19 34	0.16 38	0.52 261	0.28 87	0.20 41	0.19 25	0.21 67	0.13 32	0.24 57	0.13 24	0.09 164	0.06 72	0.09 120	0.11 248	0.06 6	0.06 18

RAFT	0.21 116	0.17 223	0.32 60	0.24 208	0.12 77	0.25 135	0.27 272	0.35 104	0.28 87	0.33 195	0.33 135	0.38 227	0.22 145	0.29 133	0.17 90	0.08 99	0.08 223	0.11 229	0.10 215	0.10 189	0.06 18

111	0.20 102	0.17 223	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.24 125	0.17 59	0.41 163	0.45 252	0.23 57	0.29 88	0.29 160	0.21 134	0.24 57	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.07 37	0.08 111

hitnet-ft	0.29 248	0.17 223	0.40 143	0.19 26	0.14 164	0.39 282	0.23 220	0.44 189	0.41 217	0.36 242	0.46 261	0.53 312	0.34 273	0.76 323	0.32 249	0.14 299	0.10 269	0.13 281	0.10 215	0.15 288	0.13 265

GwcNet-RSSM	0.26 214	0.17 223	0.46 204	0.21 86	0.13 131	0.28 172	0.23 220	0.44 189	0.42 221	0.31 168	0.45 251	0.40 251	0.26 193	0.55 239	0.28 224	0.11 233	0.07 158	0.09 120	0.10 215	0.09 142	0.08 111

stereogan	0.37 302	0.17 223	0.65 293	0.27 296	0.22 318	0.62 353	0.26 267	0.59 322	0.63 339	0.43 301	0.60 318	0.67 352	0.42 313	0.68 295	0.35 264	0.13 276	0.14 317	0.14 300	0.12 280	0.19 326	0.17 306

HITNet	0.20 102	0.17 223	0.43 182	0.19 26	0.08 2	0.27 159	0.14 13	0.42 175	0.30 114	0.29 123	0.32 116	0.27 138	0.21 134	0.28 120	0.25 206	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.06 18
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.27 221	0.17 223	0.35 86	0.25 245	0.14 164	0.37 268	0.21 184	0.47 213	0.41 217	0.44 306	0.51 283	0.41 254	0.28 223	0.45 204	0.37 271	0.09 164	0.06 72	0.11 229	0.11 248	0.10 189	0.10 206
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 277	0.17 223	0.61 277	0.27 296	0.19 281	0.46 314	0.29 289	0.65 350	0.51 300	0.47 320	0.46 261	0.44 274	0.34 273	0.62 275	0.41 293	0.12 260	0.08 223	0.13 281	0.12 280	0.12 251	0.10 206

SGM-Forest	0.36 293	0.17 223	0.47 211	0.23 171	0.16 228	0.45 312	0.41 344	0.55 289	0.48 280	0.52 335	0.60 318	0.52 308	0.41 305	0.85 345	0.50 321	0.17 332	0.17 343	0.17 327	0.15 317	0.15 288	0.15 291
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
whm_eth	0.23 159	0.18 235	0.56 260	0.24 208	0.19 281	0.21 73	0.18 86	0.37 129	0.40 206	0.31 168	0.60 318	0.15 27	0.17 86	0.26 93	0.19 128	0.09 164	0.08 223	0.10 182	0.09 183	0.09 142	0.11 231

StereoVision	0.22 142	0.18 235	0.37 108	0.27 296	0.17 244	0.23 110	0.22 200	0.38 135	0.31 124	0.20 41	0.51 283	0.22 74	0.16 63	0.28 120	0.18 104	0.11 233	0.12 303	0.13 281	0.13 298	0.10 189	0.07 65

LL-Strereo2	0.18 53	0.18 235	0.39 138	0.22 129	0.12 77	0.24 125	0.13 3	0.31 59	0.23 44	0.24 70	0.20 35	0.24 104	0.12 14	0.26 93	0.15 51	0.06 1	0.06 72	0.12 262	0.09 183	0.08 81	0.07 65

iinet-f	0.30 255	0.18 235	1.03 364	0.20 57	0.15 205	0.44 307	0.22 200	0.45 197	0.37 175	0.35 227	0.44 239	0.41 254	0.34 273	0.34 168	0.40 287	0.10 206	0.09 251	0.08 65	0.08 109	0.13 264	0.11 231

RAFT+CT+SA	0.21 116	0.18 235	0.33 73	0.25 245	0.18 263	0.23 110	0.29 289	0.40 153	0.36 166	0.24 70	0.38 177	0.18 46	0.16 63	0.32 156	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.12 280	0.09 142	0.09 161

iRaft-Stereo_5w	0.23 159	0.18 235	0.44 188	0.22 129	0.13 131	0.19 34	0.19 123	0.37 129	0.32 132	0.28 98	0.37 167	0.34 199	0.23 154	0.65 288	0.27 222	0.06 1	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

LMCR-Stereo	0.26 214	0.18 235	0.49 225	0.28 313	0.14 164	0.36 263	0.23 220	0.54 279	0.34 150	0.39 270	0.40 196	0.29 160	0.29 236	0.37 183	0.27 222	0.11 233	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.13 264	0.09 161

Anonymous3	0.23 159	0.18 235	0.63 287	0.27 296	0.18 263	0.41 290	0.23 220	0.43 185	0.35 156	0.23 57	0.27 75	0.20 59	0.18 108	0.27 108	0.18 104	0.12 260	0.11 286	0.10 182	0.10 215	0.11 225	0.12 253

XX-TBD	0.15 21	0.18 235	0.28 29	0.22 129	0.10 20	0.22 93	0.15 26	0.22 3	0.27 74	0.22 54	0.26 70	0.14 21	0.12 14	0.16 7	0.13 24	0.08 99	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

RALAANet	0.19 89	0.18 235	0.37 108	0.23 171	0.14 164	0.23 110	0.13 3	0.37 129	0.29 105	0.28 98	0.26 70	0.25 111	0.15 49	0.26 93	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 109	0.09 142	0.06 18

FAT-Stereo	0.36 293	0.18 235	0.73 314	0.26 273	0.18 263	0.33 236	0.29 289	0.60 330	0.59 328	0.46 313	0.60 318	0.60 330	0.50 337	0.61 267	0.34 260	0.13 276	0.14 317	0.13 281	0.12 280	0.14 276	0.18 319

BEATNet_4x	0.22 142	0.18 235	0.47 211	0.22 129	0.10 20	0.28 172	0.14 13	0.46 206	0.32 132	0.31 168	0.34 141	0.31 178	0.25 184	0.31 150	0.29 234	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.10 189	0.08 111

RYNet	0.37 302	0.18 235	0.59 272	0.25 245	0.28 351	0.61 352	0.32 307	0.59 322	0.59 328	0.41 287	0.38 177	0.57 322	0.39 298	0.87 348	0.53 326	0.11 233	0.08 223	0.12 262	0.11 248	0.18 322	0.18 319

iResNet	0.24 182	0.18 235	0.61 277	0.25 245	0.11 42	0.29 191	0.21 184	0.42 175	0.43 226	0.33 195	0.43 230	0.27 138	0.22 145	0.34 168	0.26 218	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

CBMV_ROB	0.33 277	0.18 235	0.53 248	0.21 86	0.14 164	0.33 236	0.20 161	0.51 251	0.45 252	0.51 329	0.55 303	0.45 278	0.42 313	0.71 303	0.32 249	0.18 342	0.19 353	0.23 353	0.21 350	0.14 276	0.15 291

test_5	0.23 159	0.19 250	0.38 127	0.26 273	0.18 263	0.25 135	0.29 289	0.40 153	0.37 175	0.29 123	0.40 196	0.25 111	0.22 145	0.34 168	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.09 183	0.10 189	0.10 206

AASNet	0.27 221	0.19 250	0.49 225	0.26 273	0.17 244	0.34 249	0.20 161	0.62 342	0.48 280	0.35 227	0.40 196	0.32 186	0.25 184	0.28 120	0.34 260	0.11 233	0.09 251	0.10 182	0.08 109	0.13 264	0.11 231

AnonymousM	0.17 36	0.19 250	0.24 10	0.18 8	0.10 20	0.18 13	0.17 59	0.30 54	0.23 44	0.26 85	0.20 35	0.18 46	0.14 42	0.19 25	0.14 40	0.09 164	0.06 72	0.38 372	0.15 317	0.06 6	0.05 1

TestStereo	0.21 116	0.19 250	0.40 143	0.25 245	0.10 20	0.22 93	0.21 184	0.31 59	0.31 124	0.23 57	0.34 141	0.22 74	0.18 108	0.62 275	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.10 182	0.07 50	0.11 225	0.06 18

CVANet_RVC	0.30 255	0.19 250	0.41 165	0.26 273	0.16 228	0.33 236	0.26 267	0.52 261	0.47 271	0.40 278	0.46 261	0.43 264	0.31 256	0.89 352	0.26 218	0.14 299	0.09 251	0.14 300	0.13 298	0.14 276	0.10 206

DeepPruner_ROB	0.26 214	0.19 250	0.44 188	0.21 86	0.16 228	0.30 208	0.21 184	0.52 261	0.32 132	0.35 227	0.38 177	0.39 238	0.26 193	0.42 196	0.24 197	0.15 310	0.11 286	0.11 229	0.11 248	0.14 276	0.13 265

iResNet_ROB	0.25 204	0.19 250	0.40 143	0.20 57	0.12 77	0.30 208	0.16 38	0.55 289	0.53 310	0.38 255	0.43 230	0.37 222	0.26 193	0.38 187	0.22 174	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 142	0.09 161

SGM_RVC	0.50 344	0.19 250	0.50 235	0.25 245	0.15 205	0.69 359	0.39 340	0.68 364	0.82 366	0.95 376	0.84 359	1.13 376	0.76 368	1.16 377	0.60 336	0.16 322	0.16 338	0.16 321	0.16 328	0.16 296	0.17 306
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fast-acv-ft	0.31 262	0.20 258	0.81 327	0.24 208	0.18 263	0.46 314	0.27 272	0.41 163	0.49 289	0.39 270	0.55 303	0.49 295	0.35 277	0.37 183	0.38 273	0.11 233	0.11 286	0.11 229	0.12 280	0.12 251	0.09 161

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 255	0.20 258	0.70 308	0.21 86	0.17 244	0.46 314	0.27 272	0.50 238	0.49 289	0.42 295	0.55 303	0.43 264	0.30 245	0.46 206	0.38 273	0.09 164	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.11 225	0.10 206

ACRE	0.21 116	0.20 258	0.62 285	0.23 171	0.15 205	0.24 125	0.20 161	0.35 104	0.28 87	0.31 168	0.32 116	0.22 74	0.15 49	0.25 80	0.20 139	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

SACVNet	0.30 255	0.20 258	0.41 165	0.25 245	0.18 263	0.34 249	0.25 256	0.52 261	0.40 206	0.41 287	0.44 239	0.46 284	0.32 263	0.71 303	0.25 206	0.13 276	0.10 269	0.12 262	0.12 280	0.16 296	0.17 306

GEStereo_RVC	0.27 221	0.20 258	0.44 188	0.27 296	0.16 228	0.33 236	0.25 256	0.56 303	0.54 313	0.34 211	0.38 177	0.34 199	0.25 184	0.51 223	0.28 224	0.12 260	0.08 223	0.09 120	0.08 109	0.11 225	0.11 231

APVNet	0.36 293	0.20 258	0.70 308	0.26 273	0.22 318	0.52 340	0.35 322	0.61 334	0.44 240	0.38 255	0.52 291	0.48 291	0.38 293	0.84 344	0.46 310	0.13 276	0.14 317	0.15 312	0.16 328	0.16 296	0.15 291

S-Stereo	0.38 308	0.20 258	1.05 365	0.27 296	0.22 318	0.38 275	0.32 307	0.55 289	0.66 342	0.39 270	0.59 313	0.49 295	0.41 305	0.75 318	0.40 287	0.12 260	0.15 331	0.13 281	0.13 298	0.16 296	0.21 343

STTStereo	0.28 238	0.20 258	0.61 277	0.25 245	0.17 244	0.29 191	0.24 242	0.47 213	0.39 193	0.39 270	0.41 204	0.44 274	0.28 223	0.40 192	0.28 224	0.13 276	0.12 303	0.13 281	0.16 328	0.12 251	0.11 231

CFNet	0.27 221	0.20 258	0.44 188	0.22 129	0.14 164	0.33 236	0.14 13	0.51 251	0.45 252	0.30 151	0.40 196	0.38 227	0.27 210	0.76 323	0.25 206	0.09 164	0.07 158	0.11 229	0.11 248	0.11 225	0.08 111

LE_ROB	1.76 402	0.20 258	2.68 403	0.48 373	0.52 379	0.78 370	0.96 398	0.84 382	6.61 414	7.40 415	2.08 402	2.08 395	4.83 410	1.27 385	3.79 410	0.10 206	0.08 223	0.12 262	0.11 248	0.11 225	0.10 206

NOSS_ROB	0.31 262	0.20 258	0.35 86	0.24 208	0.16 228	0.32 227	0.19 123	0.52 261	0.48 280	0.33 195	0.36 158	0.42 261	0.28 223	0.93 358	0.24 197	0.19 347	0.20 358	0.24 355	0.22 357	0.17 311	0.17 306

XPNet_ROB	0.33 277	0.20 258	0.43 182	0.27 296	0.18 263	0.37 268	0.31 303	0.55 289	0.50 297	0.51 329	0.53 296	0.58 325	0.37 289	0.63 280	0.45 304	0.17 332	0.12 303	0.13 281	0.12 280	0.15 288	0.14 282

pmcnn	0.50 344	0.20 258	0.78 317	0.24 208	0.26 346	0.39 282	0.30 299	0.51 251	0.50 297	0.54 342	1.23 379	2.52 402	0.37 289	0.77 329	0.95 363	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 189	0.08 111

GMStereo_Zeroshot	0.24 182	0.21 271	0.45 198	0.26 273	0.13 131	0.28 172	0.15 26	0.39 146	0.35 156	0.37 247	0.43 230	0.40 251	0.17 86	0.34 168	0.20 139	0.12 260	0.07 158	0.13 281	0.07 50	0.16 296	0.09 161

SDNR	0.42 325	0.21 271	0.82 330	0.21 86	0.18 263	1.27 393	0.17 59	0.50 238	0.49 289	0.42 295	0.81 356	0.38 227	0.27 210	1.19 378	0.38 273	0.23 354	0.24 368	0.17 327	0.13 298	0.17 311	0.20 336

Anonymous_2	0.37 302	0.21 271	0.47 211	0.20 57	0.21 303	0.42 297	0.26 267	0.38 135	0.29 105	0.33 195	0.30 99	0.44 274	0.38 293	0.36 181	0.29 234	0.26 359	0.29 376	0.44 376	1.41 410	0.34 369	0.21 343

CIPLG	0.21 116	0.21 271	0.55 256	0.23 171	0.15 205	0.25 135	0.20 161	0.35 104	0.29 105	0.31 168	0.33 135	0.22 74	0.15 49	0.26 93	0.20 139	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

sAnonymous2	0.20 102	0.21 271	0.58 268	0.24 208	0.17 244	0.22 93	0.19 123	0.34 87	0.28 87	0.17 28	0.19 25	0.17 39	0.16 63	0.17 11	0.14 40	0.10 206	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.23 346	0.17 306

CroCo_RVC	0.20 102	0.21 271	0.58 268	0.24 208	0.17 244	0.22 93	0.19 123	0.34 87	0.28 87	0.17 28	0.19 25	0.17 39	0.16 63	0.17 11	0.14 40	0.10 206	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.23 346	0.17 306

ARAFT	0.24 182	0.21 271	0.78 317	0.22 129	0.12 77	0.29 191	0.24 242	0.43 185	0.32 132	0.33 195	0.28 79	0.28 153	0.19 121	0.49 216	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.12 262	0.11 248	0.09 142	0.06 18

DMCA-RVC	0.27 221	0.21 271	0.61 277	0.28 313	0.17 244	0.29 191	0.21 184	0.42 175	0.35 156	0.40 278	0.37 167	0.39 238	0.36 281	0.43 198	0.30 240	0.13 276	0.10 269	0.15 312	0.11 248	0.13 264	0.10 206

TDLM	0.30 255	0.21 271	0.38 127	0.28 313	0.15 205	0.33 236	0.32 307	0.52 261	0.47 271	0.38 255	0.43 230	0.39 238	0.29 236	0.91 356	0.28 224	0.14 299	0.08 223	0.13 281	0.11 248	0.12 251	0.10 206

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 221	0.21 271	0.59 272	0.25 245	0.18 263	0.29 191	0.22 200	0.50 238	0.40 206	0.38 255	0.41 204	0.43 264	0.27 210	0.43 198	0.29 234	0.11 233	0.08 223	0.10 182	0.10 215	0.10 189	0.11 231
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 348	0.21 271	0.65 293	0.25 245	0.21 303	0.58 347	0.32 307	0.54 279	0.55 319	0.95 376	1.40 384	1.28 382	0.81 373	0.73 310	0.62 339	0.18 342	0.15 331	0.15 312	0.15 317	0.19 326	0.19 326

CBMV	0.33 277	0.21 271	0.54 251	0.23 171	0.13 131	0.42 297	0.33 317	0.53 272	0.48 280	0.52 335	0.49 275	0.50 301	0.41 305	0.56 247	0.31 244	0.15 310	0.16 338	0.18 334	0.16 328	0.13 264	0.13 265
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IPLGR_C	0.21 116	0.22 283	0.60 274	0.23 171	0.15 205	0.24 125	0.20 161	0.35 104	0.29 105	0.31 168	0.32 116	0.22 74	0.15 49	0.25 80	0.20 139	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

RP	0.35 289	0.22 283	0.51 241	0.31 330	0.24 334	0.37 268	0.28 285	0.50 238	0.58 327	0.40 278	0.63 330	0.61 334	0.47 329	0.61 267	0.39 281	0.16 322	0.15 331	0.17 327	0.15 317	0.17 311	0.17 306

edge stereo	0.39 314	0.22 283	0.81 327	0.27 296	0.22 318	0.37 268	0.24 242	0.56 303	0.54 313	0.53 340	0.60 318	0.71 360	0.50 337	0.78 330	0.40 287	0.16 322	0.14 317	0.19 341	0.14 309	0.16 296	0.17 306

ADCL	0.47 338	0.22 283	1.00 358	0.27 296	0.19 281	0.74 364	0.64 378	0.54 279	0.69 350	0.56 344	0.71 343	0.55 316	0.60 352	0.60 262	1.43 387	0.11 233	0.09 251	0.13 281	0.13 298	0.14 276	0.14 282

GANet	0.36 293	0.22 283	0.49 225	0.29 316	0.17 244	0.41 290	0.38 335	0.57 310	0.45 252	0.46 313	0.75 349	0.55 316	0.40 301	0.94 361	0.41 293	0.13 276	0.13 313	0.13 281	0.11 248	0.14 276	0.11 231

AANet_RVC	0.31 262	0.22 283	0.50 235	0.23 171	0.14 164	0.30 208	0.24 242	0.47 213	0.54 313	0.38 255	0.60 318	0.43 264	0.29 236	0.87 348	0.40 287	0.11 233	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 161

StereoDRNet	0.32 271	0.22 283	0.61 277	0.27 296	0.21 303	0.42 297	0.30 299	0.61 334	0.48 280	0.46 313	0.39 189	0.48 291	0.30 245	0.57 250	0.40 287	0.11 233	0.09 251	0.12 262	0.11 248	0.12 251	0.10 206

RAFT + AFF	0.27 221	0.23 290	0.50 235	0.25 245	0.17 244	0.30 208	0.33 317	0.52 261	0.40 206	0.28 98	0.30 99	0.30 170	0.31 256	0.62 275	0.24 197	0.09 164	0.10 269	0.11 229	0.10 215	0.11 225	0.11 231

GwcNet	0.35 289	0.23 290	0.88 342	0.25 245	0.24 334	0.48 324	0.27 272	0.55 289	0.57 325	0.38 255	0.52 291	0.51 305	0.32 263	0.60 262	0.41 293	0.13 276	0.11 286	0.12 262	0.11 248	0.13 264	0.14 282

DANet	0.35 289	0.23 290	0.60 274	0.36 353	0.22 318	0.39 282	0.25 256	0.48 224	0.43 226	0.52 335	0.50 277	0.59 327	0.41 305	0.76 323	0.49 316	0.13 276	0.11 286	0.14 300	0.12 280	0.17 311	0.15 291
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCRef	0.38 308	0.24 293	0.88 342	0.26 273	0.21 303	0.49 327	0.27 272	0.52 261	0.48 280	0.50 324	0.58 311	0.35 213	0.47 329	0.48 211	1.29 385	0.09 164	0.08 223	0.12 262	0.12 280	0.11 225	0.11 231

ADCP+	0.45 335	0.24 293	1.15 372	0.25 245	0.22 318	0.56 343	0.39 340	0.54 279	0.51 300	0.44 306	0.51 283	0.46 284	0.52 342	0.56 247	1.89 398	0.10 206	0.08 223	0.11 229	0.10 215	0.14 276	0.13 265

DPSNet	0.47 338	0.24 293	0.93 350	0.27 296	0.20 295	0.75 366	0.57 372	0.84 382	0.79 364	0.47 320	0.51 283	0.60 330	0.69 364	0.87 348	0.71 347	0.16 322	0.13 313	0.12 262	0.10 215	0.25 350	0.21 343

PSMNet_ROB	0.33 277	0.24 293	0.54 251	0.31 330	0.21 303	0.42 297	0.43 349	0.59 322	0.47 271	0.37 247	0.44 239	0.49 295	0.31 256	0.64 282	0.43 297	0.14 299	0.10 269	0.15 312	0.14 309	0.13 264	0.11 231

LL-Strereo	0.29 248	0.25 297	0.58 268	0.25 245	0.21 303	0.23 110	0.24 242	0.55 289	0.42 221	0.34 211	0.32 116	0.41 254	0.40 301	0.94 361	0.23 188	0.08 99	0.07 158	0.11 229	0.09 183	0.09 142	0.09 161

HCRNet	0.24 182	0.25 297	0.33 73	0.34 343	0.16 228	0.27 159	0.18 86	0.43 185	0.35 156	0.30 151	0.35 148	0.32 186	0.22 145	0.44 202	0.20 139	0.13 276	0.08 223	0.13 281	0.11 248	0.10 189	0.09 161

GMStereo	0.19 89	0.25 297	0.40 143	0.21 86	0.12 77	0.22 93	0.19 123	0.29 40	0.40 206	0.25 76	0.23 49	0.16 34	0.15 49	0.25 80	0.19 128	0.09 164	0.06 72	0.08 65	0.08 109	0.10 189	0.08 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 344	0.25 297	3.03 405	0.24 208	0.19 281	0.38 275	0.22 200	0.50 238	0.44 240	0.64 353	0.68 338	0.71 360	0.51 340	0.85 345	0.45 304	0.14 299	0.17 343	0.13 281	0.14 309	0.16 296	0.21 343

FADNet-RVC-Resample	0.29 248	0.25 297	0.93 350	0.26 273	0.16 228	0.32 227	0.21 184	0.47 213	0.39 193	0.35 227	0.38 177	0.33 193	0.27 210	0.53 234	0.24 197	0.10 206	0.10 269	0.14 300	0.13 298	0.13 264	0.16 298

G-Net	0.46 337	0.25 297	0.86 339	0.34 343	0.28 351	0.90 378	0.35 322	0.47 213	0.45 252	0.68 357	1.22 378	0.64 346	0.60 352	0.61 267	0.57 328	0.16 322	0.14 317	0.17 327	0.13 298	0.22 343	0.19 326

NCC-stereo	0.39 314	0.25 297	0.69 302	0.32 336	0.28 351	0.46 314	0.36 325	0.65 350	0.52 306	0.40 278	0.57 309	0.56 318	0.47 329	0.73 310	0.45 304	0.17 332	0.14 317	0.18 334	0.25 361	0.16 296	0.16 298

Nwc_Net	0.37 302	0.25 297	0.68 301	0.31 330	0.24 334	0.44 307	0.30 299	0.65 350	0.50 297	0.37 247	0.69 342	0.58 325	0.45 320	0.60 262	0.40 287	0.15 310	0.12 303	0.19 341	0.21 350	0.14 276	0.13 265

Abc-Net	0.39 314	0.25 297	0.69 302	0.32 336	0.28 351	0.46 314	0.36 325	0.65 350	0.52 306	0.40 278	0.57 309	0.56 318	0.47 329	0.73 310	0.45 304	0.17 332	0.14 317	0.18 334	0.25 361	0.16 296	0.16 298
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 142	0.25 297	0.47 211	0.24 208	0.14 164	0.25 135	0.12 1	0.40 153	0.33 143	0.29 123	0.42 218	0.22 74	0.20 129	0.33 162	0.19 128	0.07 16	0.06 72	0.11 229	0.11 248	0.11 225	0.07 65

LALA_ROB	0.36 293	0.25 297	0.46 204	0.30 323	0.21 303	0.47 320	0.39 340	0.61 334	0.51 300	0.52 335	0.51 283	0.69 357	0.36 281	0.50 218	0.43 297	0.17 332	0.11 286	0.16 321	0.14 309	0.17 311	0.15 291

Wz-Net-MNSev	0.36 293	0.26 308	0.79 323	0.26 273	0.21 303	0.59 348	0.38 335	0.55 289	0.56 322	0.48 323	0.54 299	0.53 312	0.36 281	0.60 262	0.44 301	0.11 233	0.09 251	0.11 229	0.11 248	0.15 288	0.13 265

dd	0.22 142	0.26 308	0.40 143	0.22 129	0.12 77	0.25 135	0.21 184	0.32 67	0.44 240	0.29 123	0.28 79	0.25 111	0.16 63	0.30 145	0.25 206	0.12 260	0.07 158	0.10 182	0.08 109	0.11 225	0.09 161

AF-Net	0.37 302	0.26 308	0.56 260	0.32 336	0.23 329	0.41 290	0.29 289	0.61 334	0.64 340	0.42 295	0.68 338	0.65 347	0.49 336	0.57 250	0.44 301	0.15 310	0.11 286	0.19 341	0.14 309	0.15 288	0.13 265

iResNetv2_ROB	0.27 221	0.26 308	0.72 311	0.23 171	0.13 131	0.29 191	0.18 86	0.52 261	0.49 289	0.37 247	0.45 251	0.39 238	0.25 184	0.34 168	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 251	0.09 161

NCCL2	0.35 289	0.26 308	0.49 225	0.36 353	0.22 318	0.41 290	0.41 344	0.53 272	0.42 221	0.47 320	0.46 261	0.61 334	0.39 298	0.55 239	0.37 271	0.16 322	0.13 313	0.21 346	0.21 350	0.16 296	0.16 298

FBW_ROB	0.43 328	0.26 308	0.54 251	0.31 330	0.20 295	0.51 331	0.32 307	0.70 366	0.60 331	0.59 347	0.55 303	0.65 347	0.41 305	1.40 389	0.51 323	0.13 276	0.17 343	0.21 346	0.16 328	0.17 311	0.18 319

ETE_ROB	0.34 284	0.26 308	0.45 198	0.29 316	0.18 263	0.40 287	0.37 329	0.57 310	0.47 271	0.50 324	0.50 277	0.62 336	0.36 281	0.55 239	0.38 273	0.13 276	0.10 269	0.14 300	0.12 280	0.16 296	0.16 298

FINET	0.34 284	0.27 315	0.80 325	0.24 208	0.24 334	0.36 263	0.34 319	0.54 279	0.72 355	0.39 270	0.47 268	0.32 186	0.30 245	0.51 223	0.32 249	0.19 347	0.17 343	0.13 281	0.12 280	0.18 322	0.16 298

SHD	0.42 325	0.27 315	0.81 327	0.31 330	0.25 341	0.42 297	0.22 200	0.66 356	0.94 379	0.63 351	0.60 318	0.59 327	0.47 329	0.59 261	0.58 333	0.15 310	0.13 313	0.16 321	0.16 328	0.20 334	0.22 348

MeshStereo	0.58 359	0.27 315	0.67 297	0.22 129	0.17 244	0.66 357	0.37 329	0.78 374	0.61 334	1.47 402	1.30 381	1.65 389	0.79 370	1.12 375	0.59 334	0.17 332	0.17 343	0.17 327	0.14 309	0.17 311	0.14 282
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
FADNet_RVC	0.30 255	0.28 318	0.83 331	0.23 171	0.15 205	0.30 208	0.17 59	0.49 230	0.37 175	0.30 151	0.38 177	0.30 170	0.27 210	0.52 229	0.31 244	0.14 299	0.14 317	0.14 300	0.16 328	0.21 337	0.23 354

SuperB	0.49 342	0.28 318	2.23 395	0.23 171	0.15 205	0.41 290	0.32 307	0.47 213	0.82 366	0.43 301	0.50 277	0.33 193	0.45 320	0.68 295	1.08 369	0.10 206	0.07 158	0.09 120	0.08 109	0.98 401	0.14 282

RTSC	0.39 314	0.28 318	0.78 317	0.27 296	0.18 263	0.49 327	0.22 200	0.59 322	0.84 371	0.55 343	0.53 296	0.49 295	0.36 281	0.67 294	0.82 355	0.13 276	0.10 269	0.11 229	0.12 280	0.17 311	0.17 306

PA-Net	0.37 302	0.28 318	0.83 331	0.31 330	0.28 351	0.39 282	0.42 347	0.51 251	0.55 319	0.34 211	0.42 218	0.41 254	0.36 281	0.79 332	0.49 316	0.12 260	0.23 366	0.16 321	0.23 359	0.12 251	0.18 319
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 393	0.28 318	0.79 323	0.26 273	0.16 228	2.26 407	1.00 400	1.42 395	1.46 394	2.38 406	2.05 401	5.95 415	2.66 408	2.95 407	2.46 405	0.17 332	0.18 349	0.18 334	0.18 342	0.15 288	0.18 319

NaN_ROB	0.41 322	0.28 318	0.62 285	0.30 323	0.19 281	0.51 331	0.47 360	0.58 317	0.59 328	0.56 344	0.47 268	0.49 295	0.41 305	1.21 381	0.64 343	0.12 260	0.18 349	0.12 262	0.13 298	0.11 225	0.14 282

SANet	0.53 353	0.28 318	0.96 354	0.26 273	0.15 205	0.69 359	0.44 352	0.67 361	1.34 390	0.67 356	0.98 369	0.94 371	0.71 366	0.89 352	0.76 349	0.14 299	0.12 303	0.12 262	0.11 248	0.17 311	0.16 298

Wz-Net-LNSev	0.34 284	0.29 325	0.91 346	0.26 273	0.21 303	0.47 320	0.31 303	0.54 279	0.54 313	0.44 306	0.52 291	0.50 301	0.35 277	0.39 189	0.39 281	0.11 233	0.11 286	0.10 182	0.09 183	0.14 276	0.13 265

DGSMNet	0.61 364	0.29 325	0.91 346	0.51 376	0.70 388	0.62 353	1.38 409	0.59 322	0.55 319	0.37 247	0.61 325	0.52 308	0.33 266	0.65 288	0.43 297	0.53 381	0.60 399	0.67 387	0.61 395	0.63 383	0.61 393

aanetorigin	0.39 314	0.29 325	1.09 367	0.24 208	0.19 281	0.28 172	0.37 329	0.33 81	0.47 271	0.94 374	0.82 357	0.52 308	0.54 343	0.49 216	0.50 321	0.11 233	0.09 251	0.10 182	0.10 215	0.16 296	0.15 291

DeepPrunerF	0.44 334	0.29 325	1.29 381	0.33 341	0.30 359	0.35 258	0.36 325	0.62 342	1.15 388	0.40 278	0.44 239	0.39 238	0.41 305	0.80 336	0.52 324	0.18 342	0.14 317	0.23 353	0.21 350	0.17 311	0.17 306

ADCPNet	0.48 340	0.29 325	1.60 389	0.27 296	0.23 329	0.70 362	0.38 335	0.53 272	0.51 300	0.51 329	0.59 313	0.67 352	0.56 347	0.60 262	1.14 375	0.15 310	0.18 349	0.14 300	0.23 359	0.19 326	0.19 326

PWC_ROB	0.38 308	0.29 325	0.69 302	0.25 245	0.20 295	0.38 275	0.19 123	0.58 317	0.67 345	0.57 346	0.85 360	0.51 305	0.40 301	0.71 303	0.52 324	0.13 276	0.09 251	0.14 300	0.10 215	0.17 311	0.14 282

HBP-ISP	0.33 277	0.30 331	0.72 311	0.22 129	0.16 228	0.32 227	0.22 200	0.54 279	0.44 240	0.41 287	0.49 275	0.33 193	0.38 293	0.73 310	0.25 206	0.18 342	0.19 353	0.24 355	0.20 347	0.16 296	0.13 265

FC-DCNN	0.70 372	0.30 331	0.69 302	0.32 336	0.27 348	0.81 373	0.39 340	0.79 377	0.82 366	1.41 395	1.58 394	1.98 394	1.26 393	1.02 370	0.77 352	0.24 357	0.22 363	0.27 358	0.26 365	0.26 356	0.26 360

PS-NSSS	0.32 271	0.30 331	0.46 204	0.23 171	0.17 244	0.33 236	0.24 242	0.57 310	0.41 217	0.37 247	0.52 291	0.35 213	0.30 245	0.80 336	0.30 240	0.17 332	0.14 317	0.21 346	0.15 317	0.15 288	0.13 265

PDISCO_ROB	0.43 328	0.30 331	0.67 297	0.43 367	0.36 367	0.67 358	0.32 307	0.72 369	0.76 360	0.43 301	0.53 296	0.63 344	0.40 301	0.66 292	0.47 312	0.21 351	0.12 303	0.21 346	0.19 346	0.25 350	0.20 336

PWCDC_ROB	0.38 308	0.30 331	0.60 274	0.33 341	0.20 295	0.42 297	0.19 123	0.58 317	0.89 372	0.42 295	1.26 380	0.36 218	0.34 273	0.50 218	0.38 273	0.18 342	0.11 286	0.11 229	0.09 183	0.19 326	0.13 265

UDGNet	0.23 159	0.31 336	0.38 127	0.24 208	0.14 164	0.24 125	0.18 86	0.32 67	0.43 226	0.29 123	0.28 79	0.24 104	0.19 121	0.29 133	0.20 139	0.15 310	0.07 158	0.21 346	0.11 248	0.14 276	0.10 206

dad	0.28 238	0.31 336	0.44 188	0.21 86	0.14 164	0.30 208	0.20 161	0.33 81	0.49 289	0.44 306	0.44 239	0.45 278	0.21 134	0.41 194	0.26 218	0.20 350	0.11 286	0.20 344	0.11 248	0.14 276	0.10 206

ccnet	0.42 325	0.31 336	0.48 220	0.27 296	0.32 362	0.60 351	0.32 307	0.65 350	0.46 266	0.53 340	0.66 334	0.56 318	0.45 320	0.72 308	0.61 337	0.26 359	0.19 353	0.24 355	0.21 350	0.26 356	0.22 348

Syn2CoEx	0.36 293	0.31 336	0.78 317	0.34 343	0.21 303	0.41 290	0.28 285	0.61 334	0.49 289	0.42 295	0.56 308	0.45 278	0.44 317	0.69 297	0.38 273	0.17 332	0.14 317	0.15 312	0.12 280	0.13 264	0.12 253

FCDSN-DC	0.63 365	0.31 336	0.61 277	0.36 353	0.30 359	0.65 355	0.37 329	0.66 356	0.68 348	1.14 386	1.54 392	1.71 391	1.26 393	0.92 357	0.64 343	0.24 357	0.22 363	0.27 358	0.26 365	0.27 359	0.27 363
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 314	0.32 341	0.64 292	0.34 343	0.27 348	0.40 287	0.29 289	0.57 310	0.53 310	0.45 310	0.64 331	0.62 336	0.45 320	0.72 308	0.39 281	0.15 310	0.15 331	0.21 346	0.20 347	0.18 322	0.19 326

MSMD_ROB	0.60 363	0.33 342	0.61 277	0.30 323	0.25 341	0.86 375	0.35 322	0.55 289	0.67 345	1.10 384	1.49 389	1.76 392	0.97 384	0.88 351	0.49 316	0.23 354	0.21 359	0.27 358	0.27 367	0.25 350	0.24 358

PVD	0.58 359	0.34 343	0.84 335	0.39 362	0.31 361	0.59 348	0.47 360	0.80 378	1.25 389	0.92 373	1.09 372	0.79 364	0.82 374	0.85 345	0.76 349	0.21 351	0.18 349	0.22 352	0.18 342	0.27 359	0.35 372

ADCMid	0.49 342	0.34 343	1.13 371	0.26 273	0.21 303	0.51 331	0.37 329	0.57 310	0.54 313	0.75 365	0.66 334	0.62 336	0.64 362	0.64 282	1.68 392	0.13 276	0.12 303	0.17 327	0.17 337	0.20 334	0.17 306

Anonymous Stereo	0.38 308	0.34 343	1.00 358	0.30 323	0.25 341	0.33 236	0.44 352	0.50 238	0.54 313	0.41 287	0.45 251	0.39 238	0.26 193	0.93 358	0.48 313	0.15 310	0.14 317	0.15 312	0.16 328	0.16 296	0.17 306

FADNet-RVC	0.31 262	0.35 346	0.78 317	0.25 245	0.20 295	0.33 236	0.20 161	0.49 230	0.40 206	0.34 211	0.39 189	0.41 254	0.29 236	0.63 280	0.31 244	0.13 276	0.14 317	0.14 300	0.15 317	0.19 326	0.19 326

PASM	0.45 335	0.35 346	0.90 345	0.35 352	0.33 363	0.39 282	0.38 335	0.50 238	0.61 334	0.52 335	0.51 283	0.62 336	0.45 320	0.93 358	0.48 313	0.26 359	0.29 376	0.29 364	0.33 372	0.29 364	0.26 360

CSAN	0.50 344	0.35 346	0.78 317	0.36 353	0.23 329	0.56 343	0.59 375	0.61 334	0.70 352	0.64 353	0.78 353	0.65 347	0.60 352	1.38 388	0.62 339	0.21 351	0.17 343	0.20 344	0.20 347	0.18 322	0.18 319

FADNet	0.32 271	0.36 349	0.74 315	0.23 171	0.22 318	0.37 268	0.19 123	0.53 272	0.48 280	0.32 186	0.36 158	0.43 264	0.32 263	0.64 282	0.25 206	0.16 322	0.16 338	0.14 300	0.16 328	0.24 349	0.19 326

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 293	0.36 349	0.53 248	0.34 343	0.19 281	0.51 331	0.24 242	0.55 289	0.38 187	0.41 287	0.47 268	0.47 286	0.27 210	0.73 310	0.30 240	0.36 375	0.19 353	0.27 358	0.17 337	0.26 356	0.23 354

MANE	1.41 394	0.36 349	0.74 315	0.43 367	0.41 371	2.16 406	0.80 390	2.39 410	3.38 404	2.22 405	3.06 407	3.54 408	2.73 409	2.15 404	1.94 400	0.28 367	0.27 372	0.30 366	0.46 382	0.28 363	0.34 371

ELAS_RVC	0.74 377	0.36 349	1.00 358	0.37 358	0.33 363	0.88 376	0.93 397	0.83 381	1.08 384	1.35 391	1.33 383	1.24 380	1.33 396	1.06 372	0.95 363	0.27 364	0.25 370	0.29 364	0.27 367	0.30 365	0.30 365
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 377	0.36 349	0.85 338	0.36 353	0.33 363	1.36 397	0.77 388	0.93 385	0.92 376	1.41 395	1.53 391	1.16 379	1.17 389	0.95 363	1.03 367	0.26 359	0.25 370	0.28 363	0.28 370	0.31 366	0.30 365
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	0.63 365	0.37 354	2.40 399	0.26 273	0.25 341	0.38 275	0.49 366	0.41 163	1.06 383	1.38 392	0.87 364	0.62 336	0.95 381	0.65 288	1.65 391	0.11 233	0.09 251	0.10 182	0.11 248	0.19 326	0.17 306

XQC	0.43 328	0.37 354	0.96 354	0.34 343	0.25 341	0.53 341	0.34 319	0.60 330	0.73 358	0.51 329	0.46 261	0.57 322	0.47 329	0.70 300	0.72 348	0.17 332	0.12 303	0.18 334	0.15 317	0.25 350	0.23 354

WZ-Net	0.52 352	0.38 356	1.90 393	0.30 323	0.24 334	0.57 346	0.48 364	0.62 342	0.78 363	0.50 324	0.71 343	0.68 355	0.54 343	0.98 367	0.84 356	0.13 276	0.10 269	0.11 229	0.12 280	0.19 326	0.20 336

SAMSARA	0.56 355	0.39 357	0.80 325	0.60 381	0.46 374	1.00 382	1.23 408	0.67 361	0.68 348	0.71 360	0.54 299	0.89 370	0.57 349	0.81 339	0.62 339	0.19 347	0.22 363	0.18 334	0.18 342	0.27 359	0.25 359

ADCS	0.58 359	0.40 358	1.35 384	0.29 316	0.24 334	0.55 342	0.45 354	0.67 361	0.83 369	0.76 366	0.71 343	0.68 355	0.60 352	0.76 323	2.23 403	0.16 322	0.16 338	0.16 321	0.17 337	0.22 343	0.22 348

AnyNet_C32	0.51 348	0.40 358	1.10 370	0.29 316	0.28 351	0.59 348	0.58 373	0.54 279	0.60 331	0.62 350	0.66 334	0.54 314	0.54 343	0.78 330	1.74 395	0.15 310	0.14 317	0.15 312	0.17 337	0.20 334	0.20 336

LSM	1.64 401	0.40 358	2.56 401	2.02 411	17.61 422	0.51 331	0.52 368	0.61 334	0.76 360	0.82 368	1.11 374	0.63 344	0.54 343	0.75 318	0.49 316	0.16 322	0.24 368	0.18 334	0.21 350	0.25 350	2.42 414

Wz-Net-SNSev	0.43 328	0.41 361	1.27 379	0.30 323	0.21 303	0.44 307	0.41 344	0.61 334	0.65 341	0.46 313	0.65 332	0.62 336	0.39 298	0.74 317	0.59 334	0.12 260	0.11 286	0.12 262	0.13 298	0.16 296	0.14 282

GASNet	0.36 293	0.46 362	0.88 342	0.34 343	0.23 329	0.35 258	0.22 200	0.60 330	0.53 310	0.40 278	0.37 167	0.45 278	0.30 245	0.79 332	0.35 264	0.15 310	0.10 269	0.14 300	0.14 309	0.22 343	0.12 253

UDG	0.40 320	0.46 362	0.49 225	0.40 364	0.35 366	0.47 320	0.27 272	0.54 279	0.47 271	0.39 270	0.45 251	0.59 327	0.44 317	0.46 206	0.39 281	0.26 359	0.19 353	0.48 378	0.22 357	0.34 369	0.26 360

CC-Net-ROB	0.43 328	0.47 364	0.65 293	0.37 358	0.23 329	0.51 331	0.29 289	0.66 356	0.49 289	0.46 313	0.51 283	0.48 291	0.38 293	0.96 364	0.35 264	0.34 374	0.23 366	0.55 382	0.25 361	0.31 366	0.20 336

GANetREF_RVC	0.43 328	0.47 364	0.69 302	0.38 360	0.20 295	0.51 331	0.48 364	0.66 356	0.66 342	0.46 313	0.46 261	0.50 301	0.44 317	0.90 355	0.39 281	0.27 364	0.21 359	0.32 368	0.18 342	0.27 359	0.22 348
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
SQANet	0.40 320	0.48 366	0.67 297	0.48 373	0.39 368	0.48 324	0.22 200	0.51 251	0.43 226	0.40 278	0.47 268	0.47 286	0.33 266	0.54 238	0.32 249	0.36 375	0.15 331	0.40 374	0.21 350	0.45 375	0.31 367

Consistency-Raft	0.55 354	0.48 366	1.02 362	0.45 370	0.49 376	0.49 327	0.47 360	0.72 369	0.72 355	0.45 310	0.82 357	0.47 286	0.60 352	0.50 218	0.63 342	0.39 379	0.39 384	0.44 376	0.51 387	0.52 377	0.37 373

RTS	0.78 379	0.48 366	4.68 407	0.34 343	0.28 351	1.12 386	0.46 356	0.62 342	1.03 380	0.73 361	0.89 365	0.60 330	0.59 350	1.61 392	1.16 378	0.14 299	0.11 286	0.15 312	0.15 317	0.21 337	0.19 326

RTSA	0.78 379	0.48 366	4.68 407	0.34 343	0.28 351	1.12 386	0.46 356	0.62 342	1.03 380	0.73 361	0.89 365	0.60 330	0.59 350	1.61 392	1.16 378	0.14 299	0.11 286	0.15 312	0.15 317	0.21 337	0.19 326

NVStereoNet_ROB	0.67 369	0.49 370	0.83 331	0.48 373	0.40 370	0.51 331	0.46 356	0.70 366	0.77 362	0.84 369	1.72 395	1.02 375	0.83 375	1.23 382	0.79 354	0.32 372	0.38 383	0.40 374	0.46 382	0.36 371	0.41 377
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 322	0.50 371	0.48 220	0.44 369	0.39 368	0.46 314	0.32 307	0.50 238	0.43 226	0.45 310	0.52 291	0.57 322	0.36 281	0.48 211	0.33 256	0.33 373	0.21 359	0.55 382	0.25 361	0.37 372	0.32 370

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 348	0.50 371	0.86 339	0.39 362	0.24 334	0.84 374	0.55 371	0.56 303	0.62 336	0.60 348	0.68 338	0.62 336	0.42 313	1.13 376	0.43 297	0.23 354	0.27 372	0.27 358	0.35 374	0.25 350	0.29 364

MFN_U_SF_RVC	0.56 355	0.51 373	1.19 373	0.38 360	0.22 318	0.69 359	0.27 272	0.80 378	0.67 345	0.73 361	0.74 348	0.87 367	0.61 361	0.81 339	0.76 349	0.29 369	0.27 372	0.32 368	0.37 378	0.32 368	0.31 367

EDNetEfficientorigin	7.51 413	0.52 374	140.47 435	0.25 245	0.17 244	0.42 297	0.29 289	0.47 213	1.03 380	1.28 389	1.02 370	0.83 366	0.84 376	0.75 318	0.99 365	0.10 206	0.09 251	0.12 262	0.10 215	0.21 337	0.22 348

anonymity	0.56 355	0.54 375	0.70 308	0.47 372	0.61 384	0.56 343	0.43 349	0.69 365	0.49 289	0.63 351	0.55 303	0.54 314	0.60 352	0.61 267	0.57 328	0.55 384	0.53 392	0.50 379	0.54 390	0.51 376	0.56 386

Wz-Net-TNSev	0.51 348	0.58 376	1.61 391	0.25 245	0.21 303	0.65 355	0.45 354	0.63 348	0.69 350	0.51 329	0.54 299	0.71 360	0.60 352	1.00 368	0.77 352	0.15 310	0.15 331	0.13 281	0.15 317	0.21 337	0.20 336

AnyNet_C01	0.65 367	0.58 376	2.60 402	0.32 336	0.26 346	0.88 376	0.61 376	0.63 348	0.62 336	0.68 357	0.96 368	0.76 363	0.60 352	0.96 364	1.43 387	0.16 322	0.16 338	0.17 327	0.17 337	0.23 346	0.23 354

SPS-STEREO	0.69 371	0.61 378	0.98 356	0.52 378	0.57 382	0.74 364	0.50 367	0.78 374	0.62 336	0.95 376	0.86 361	0.94 371	0.70 365	1.01 369	0.87 360	0.58 387	0.51 389	0.50 379	0.50 386	0.55 379	0.58 388
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 358	0.62 379	0.87 341	0.63 383	0.44 373	0.73 363	0.37 329	0.65 350	0.66 342	0.51 329	0.75 349	0.66 351	0.45 320	0.69 297	0.46 310	0.53 381	0.34 381	0.55 382	0.35 374	0.60 382	0.45 379

Ntro	0.58 359	0.64 380	0.92 348	0.66 384	0.50 377	0.77 367	0.36 325	0.66 356	0.70 352	0.50 324	0.59 313	0.65 347	0.51 340	0.75 318	0.45 304	0.56 385	0.32 380	0.56 385	0.34 373	0.63 383	0.46 382

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 370	0.64 380	1.06 366	0.45 370	0.27 348	1.40 399	0.58 373	0.78 374	0.92 376	0.84 369	0.86 361	0.88 369	0.68 363	1.33 387	0.68 346	0.37 377	0.29 376	0.34 370	0.36 377	0.43 373	0.37 373

SGM+DAISY	0.87 381	0.66 382	1.30 382	0.51 376	0.60 383	1.03 383	0.84 394	0.76 372	0.73 358	1.39 393	1.51 390	1.31 383	1.22 391	1.11 373	1.08 369	0.57 386	0.53 392	0.51 381	0.51 387	0.54 378	0.61 393

coex-ft	3.44 409	0.73 383	48.55 433	0.24 208	0.19 281	0.50 330	0.43 349	0.47 213	2.40 401	7.03 414	1.20 377	0.97 374	2.23 405	0.73 310	1.92 399	0.12 260	0.15 331	0.14 300	0.12 280	0.21 337	0.43 378

JetBlue	1.14 391	0.76 384	2.36 397	0.59 380	0.75 390	3.04 410	1.78 410	1.11 388	0.90 374	0.94 374	1.10 373	1.66 390	1.28 395	2.09 402	1.72 394	0.43 380	0.36 382	0.38 372	0.38 380	0.58 381	0.56 386

MFMNet_re	0.72 373	0.76 384	0.99 357	0.62 382	0.70 388	0.77 367	0.67 379	0.75 371	0.83 369	0.78 367	0.86 361	0.69 357	0.78 369	0.71 303	0.61 337	0.66 390	0.59 398	0.61 386	0.58 394	0.68 389	0.71 397

ACVNet_1	0.72 373	0.81 386	1.37 385	0.72 386	0.53 380	0.77 367	0.42 347	0.85 384	0.90 374	0.74 364	0.75 349	1.32 384	0.72 367	1.02 370	0.55 327	0.54 383	0.31 379	0.71 389	0.35 374	0.64 385	0.45 379

ACVNet-4b	0.72 373	0.81 386	1.33 383	0.72 386	0.50 377	0.80 372	0.31 303	0.71 368	0.80 365	0.50 324	0.72 347	0.95 373	0.43 316	0.96 364	1.20 382	1.13 407	0.21 359	0.76 391	0.45 381	0.65 386	0.46 382

IMH-64-1	0.91 383	0.86 388	0.84 335	0.97 394	0.75 390	0.92 379	0.71 381	1.27 390	1.10 385	0.89 371	1.45 386	1.14 377	0.96 382	1.19 378	0.84 356	0.74 391	0.51 389	0.97 396	0.55 391	0.84 393	0.60 390

IMH-64	0.91 383	0.86 388	0.84 335	0.97 394	0.75 390	0.92 379	0.71 381	1.27 390	1.10 385	0.89 371	1.45 386	1.14 377	0.96 382	1.19 378	0.84 356	0.74 391	0.51 389	0.97 396	0.55 391	0.84 393	0.60 390

ACVNet_2	0.89 382	0.87 390	1.25 377	0.82 389	0.62 385	0.97 381	0.62 377	1.14 389	1.42 392	1.00 379	1.40 384	1.47 387	0.84 376	1.11 373	0.66 345	0.61 388	0.43 386	0.78 392	0.49 384	0.75 390	0.52 384

WAO-7	1.01 386	0.89 391	0.93 350	0.83 391	0.66 387	1.18 388	0.81 392	1.40 394	1.57 395	1.11 385	1.76 397	1.45 386	1.19 390	1.50 391	1.14 375	0.61 388	0.62 402	0.70 388	0.68 397	0.66 388	0.60 390

RainbowNet	0.72 373	0.89 391	1.02 362	0.82 389	0.63 386	0.78 370	0.52 368	0.81 380	0.93 378	0.60 348	0.79 354	0.80 365	0.60 352	0.80 336	0.57 328	0.78 394	0.55 395	0.78 392	0.49 384	0.76 391	0.58 388

DispFullNet	0.66 368	0.89 391	1.59 388	0.77 388	1.21 405	0.51 331	0.23 220	0.59 322	0.72 355	0.69 359	0.61 325	0.69 357	0.91 380	0.79 332	0.48 313	0.27 364	0.12 303	0.73 390	0.30 371	0.65 386	0.40 376

WAO-6	1.07 389	0.93 394	0.92 348	0.96 393	0.78 393	1.28 394	0.75 385	1.34 392	2.00 399	1.02 381	1.54 392	1.59 388	1.22 391	1.31 386	1.14 375	0.78 394	0.55 395	1.02 400	0.75 401	0.83 392	0.69 396

IMH	1.05 388	0.95 395	1.00 358	1.01 396	0.78 393	1.11 385	0.68 380	1.38 393	1.43 393	1.00 379	1.72 395	1.43 385	1.14 386	1.73 397	0.89 361	1.09 404	0.55 395	0.99 398	0.57 393	0.87 395	0.62 395

LVE	1.13 390	1.02 396	1.28 380	1.01 396	0.80 396	1.29 395	0.81 392	1.47 397	1.96 397	1.07 383	1.90 398	1.90 393	1.01 385	1.48 390	0.91 362	0.93 401	0.61 401	0.94 395	0.69 398	0.87 395	0.75 401

TorneroNet-64	1.43 395	1.03 397	1.20 374	1.10 399	0.86 399	2.26 407	0.73 384	1.84 403	3.84 409	1.25 388	2.25 405	2.69 404	1.42 397	1.76 399	1.43 387	0.76 393	0.50 387	1.09 401	0.66 396	1.23 404	0.76 402

Dean	1.17 392	1.04 398	1.49 387	1.03 398	0.78 393	1.20 391	0.77 388	1.48 398	1.96 397	1.28 389	1.99 400	2.15 396	1.14 386	1.25 383	1.00 366	0.81 396	0.60 399	1.01 399	0.69 398	0.92 399	0.74 400

TorneroNet	2.22 405	1.08 399	1.24 376	1.14 403	0.90 400	5.58 412	0.80 390	2.12 408	8.69 415	2.58 407	5.42 412	3.88 409	1.97 403	1.78 401	1.87 397	0.86 397	0.54 394	1.15 405	0.74 400	1.23 404	0.85 403

WAO-8	1.46 397	1.10 400	1.09 367	1.10 399	0.84 397	2.06 403	0.75 385	1.84 403	3.83 407	1.44 399	2.21 403	2.15 396	1.43 398	3.17 408	1.19 380	0.91 399	0.65 404	1.09 401	0.79 402	0.90 397	0.71 397

Venus	1.46 397	1.10 400	1.09 367	1.10 399	0.84 397	2.06 403	0.75 385	1.84 403	3.83 407	1.44 399	2.21 403	2.15 396	1.43 398	3.17 408	1.19 380	0.91 399	0.65 404	1.09 401	0.79 402	0.90 397	0.71 397

MADNet+	1.01 386	1.16 402	4.72 409	0.70 385	0.47 375	1.24 392	0.96 398	0.97 386	0.89 372	0.65 355	0.77 352	0.87 367	0.85 378	2.09 402	1.68 392	0.38 378	0.39 384	0.31 367	0.27 367	0.43 373	0.39 375

PWCK	1.00 385	1.17 403	1.70 392	0.91 392	0.41 371	1.19 390	0.92 396	1.10 387	1.14 387	1.16 387	1.14 375	1.25 381	0.88 379	1.75 398	1.04 368	0.87 398	0.50 387	0.87 394	0.53 389	0.96 400	0.52 384

UNDER WATER-64	1.55 399	1.19 404	2.52 400	1.31 404	0.95 401	2.12 405	1.21 407	1.45 396	3.19 403	1.43 398	1.32 382	2.64 403	2.04 404	1.63 394	1.83 396	1.11 405	0.67 406	1.28 406	0.92 405	1.19 402	1.02 406

UNDER WATER	1.59 400	1.22 405	2.36 397	1.38 405	1.03 402	1.67 402	1.10 404	1.54 401	3.63 405	1.44 399	1.47 388	2.85 405	2.25 406	1.67 395	1.94 400	1.06 403	0.62 402	1.31 407	0.93 406	1.21 403	1.02 406

notaker	1.45 396	1.34 406	1.48 386	1.40 406	1.07 403	1.18 388	0.85 395	1.48 398	1.40 391	1.51 403	3.46 408	2.40 401	1.81 402	1.76 399	1.45 390	1.11 405	0.69 407	1.38 408	0.87 404	1.31 406	0.97 405

ktn	1.77 403	1.36 407	1.22 375	1.43 407	1.14 404	1.52 400	1.08 403	1.51 400	3.96 410	2.77 409	4.69 410	3.35 407	1.46 400	1.69 396	1.25 384	1.43 409	0.77 408	1.45 409	0.99 407	1.32 408	0.96 404

KSHMR	1.89 404	1.36 407	1.60 389	1.47 408	1.22 406	1.38 398	1.06 402	1.79 402	5.97 413	1.42 397	5.65 413	2.98 406	1.14 386	2.23 405	1.20 382	1.27 408	1.12 409	1.46 410	1.10 409	1.32 408	1.15 408

HanzoNet	2.97 408	1.69 409	2.29 396	1.74 409	1.33 407	1.53 401	1.03 401	1.99 406	2.64 402	5.51 412	5.16 411	5.90 414	6.82 414	4.32 413	3.29 408	3.16 413	2.02 414	1.92 411	2.87 415	2.24 412	1.89 412

SPstereo	14.25 420	1.73 410	2.83 404	1.84 410	1.57 410	23.16 427	43.27 427	35.72 434	29.56 434	20.86 431	20.62 425	26.34 434	21.82 427	25.23 434	19.62 426	1.56 410	1.42 410	2.96 414	2.17 412	1.31 406	1.33 411

MADNet++	2.26 406	1.80 411	2.06 394	2.13 413	1.97 411	2.61 409	1.79 411	2.38 409	2.16 400	2.75 408	2.65 406	2.38 400	2.43 407	3.17 408	3.21 407	2.17 411	1.95 412	1.94 412	1.63 411	2.06 411	2.01 413

BEATNet-Init1	4.73 412	2.61 412	13.29 422	0.58 379	0.53 380	10.12 417	3.33 413	4.83 413	5.01 412	8.75 416	8.51 414	14.08 423	7.60 415	7.70 416	5.34 413	0.28 367	0.28 375	0.34 370	0.37 378	0.57 380	0.45 379

JetRed	2.30 407	2.64 413	6.12 410	1.12 402	1.38 408	5.85 413	3.29 412	1.99 406	1.67 396	1.98 404	1.95 399	2.16 399	1.60 401	2.48 406	4.10 411	1.05 402	1.60 411	1.09 401	1.01 408	1.67 410	1.28 409

DPSimNet_ROB	4.34 410	4.23 414	6.89 412	3.67 414	3.68 412	4.75 411	5.21 414	2.67 411	3.68 406	5.82 413	3.95 409	5.57 411	6.72 413	3.46 412	4.48 412	4.05 416	2.88 415	4.68 417	3.12 416	3.69 414	3.62 416

DGTPSM_ROB	8.34 414	5.10 415	10.37 420	5.31 416	10.18 416	8.33 414	23.60 422	6.06 415	13.41 421	4.90 410	10.87 419	5.65 412	10.44 416	6.17 414	12.59 417	3.74 414	7.55 417	3.69 415	7.26 419	4.14 415	7.46 417

DPSMNet_ROB	8.40 415	5.11 416	10.49 421	5.58 417	10.25 417	8.34 415	23.62 423	6.07 416	13.45 422	4.93 411	10.88 420	5.66 413	10.44 416	6.24 415	12.64 418	3.98 415	7.61 418	3.76 416	7.30 420	4.20 416	7.51 418

ASD4		6.65 417

Anonymous_1	16.62 425	9.35 418	9.84 414	10.66 418	14.64 420	18.66 424	27.12 424	12.64 422	13.51 423	10.76 422	10.30 418	10.13 417	10.60 418	11.06 422	12.74 419	15.87 430	7.74 419	16.92 427	43.48 431	58.66 434	7.68 419

xxxxx1	15.27 421	9.54 419	10.31 415	20.13 424	18.88 423	17.08 420	23.03 419	10.36 419	10.99 417	9.21 417	9.62 415	10.74 418	10.61 419	10.72 419	13.89 422	7.97 421	9.20 423	31.85 432	44.72 432	12.84 420	13.69 422

tt_ll	15.27 421	9.54 419	10.31 415	20.13 424	18.88 423	17.08 420	23.03 419	10.36 419	10.99 417	9.21 417	9.62 415	10.74 418	10.61 419	10.72 419	13.89 422	7.97 421	9.20 423	31.85 432	44.72 432	12.84 420	13.69 422

ff	15.27 421	9.54 419	10.31 415	20.13 424	18.88 423	17.08 420	23.03 419	10.36 419	10.99 417	9.21 417	9.62 415	10.74 418	10.61 419	10.72 419	13.89 422	7.97 421	9.20 423	31.85 432	44.72 432	12.84 420	13.69 422

DPSM_ROB	11.49 418	9.87 422	10.35 418	11.13 419	11.31 418	19.11 425	27.51 425	13.37 423	14.21 424	10.31 420	11.06 421	10.96 421	11.27 422	11.96 423	13.59 420	6.78 419	8.19 420	6.03 418	7.09 417	7.93 417	7.73 420

DPSM	11.49 418	9.87 422	10.35 418	11.13 419	11.31 418	19.11 425	27.51 425	13.37 423	14.21 424	10.31 420	11.06 421	10.96 421	11.27 422	11.96 423	13.59 420	6.78 419	8.19 420	6.03 418	7.09 417	7.93 417	7.73 420

DLNR_Zeroshot_test	10.44 416	12.10 424	19.93 424	106.08 435	23.66 432	0.14 3	0.13 3	3.22 412	0.17 3	0.16 24	0.23 49	0.16 34	0.10 4	0.31 150	0.15 51	2.36 412	0.06 72	0.07 14	0.07 50	39.70 433	0.06 18

PML	16.10 424	12.82 425	6.78 411	5.23 415	7.76 414	33.92 428	66.56 434	5.30 414	10.28 416	26.12 433	68.59 434	20.51 425	13.49 424	10.06 418	6.78 416	5.96 418	2.00 413	6.04 420	2.18 413	8.96 419	2.60 415

LRCNet_RVC	10.90 417	14.34 426	9.35 413	15.35 421	8.04 415	1.08 384	0.34 319	8.78 417	0.70 352	12.63 423	16.05 423	9.85 416	6.54 412	8.57 417	6.34 415	20.27 431	5.40 416	23.70 429	21.88 428	14.87 423	13.83 425

CasAABBNet	23.10 428	19.86 427	20.64 425	22.47 427	22.73 430	38.41 429	55.50 430	26.89 431	28.70 429	20.61 426	22.15 428	22.08 430	22.75 431	23.99 430	27.36 430	13.59 424	16.48 427	12.14 421	14.27 422	15.95 424	15.53 426

MyStereo03	23.12 429	19.90 428	20.85 426	22.49 428	22.71 427	38.42 430	55.53 431	26.80 428	28.72 430	20.77 428	22.25 429	22.03 427	22.69 428	23.90 427	27.38 432	13.62 426	16.50 429	12.15 422	14.28 423	15.95 424	15.53 426

MyStereo02	23.12 429	19.90 428	20.85 426	22.49 428	22.71 427	38.42 430	55.53 431	26.80 428	28.72 430	20.77 428	22.25 429	22.03 427	22.69 428	23.90 427	27.38 432	13.62 426	16.50 429	12.15 422	14.28 423	15.95 424	15.53 426

MyStereo	23.12 429	19.90 428	20.85 426	22.49 428	22.71 427	38.42 430	55.53 431	26.80 428	28.72 430	20.77 428	22.25 429	22.03 427	22.69 428	23.90 427	27.38 432	13.62 426	16.50 429	12.15 422	14.28 423	15.95 424	15.53 426

Selective-RAFT-Error	23.16 432	19.93 431	20.87 429	22.54 431	22.81 431	38.52 434	55.47 429	27.01 433	28.83 433	20.66 427	22.25 429	22.09 431	22.80 433	24.09 431	27.36 430	13.61 425	16.48 427	12.15 422	14.28 423	15.99 428	15.57 430

LSM0	24.24 433	19.98 432	22.32 430	24.22 432	40.14 434	38.48 433	55.20 428	26.95 432	28.57 428	20.49 425	21.83 426	22.26 432	22.75 431	24.22 432	27.30 429	13.66 429	16.32 426	12.19 426	14.15 421	16.10 429	17.66 431

HaxPig	17.72 426	20.22 433	19.73 423	16.53 422	16.51 421	9.27 416	9.33 415	14.34 425	13.27 420	18.65 424	18.70 424	17.35 424	16.77 425	17.04 425	16.45 425	22.05 432	20.89 432	22.27 428	21.53 427	21.29 430	22.13 432

MEDIAN_ROB	21.21 427	24.62 434	23.47 431	19.58 423	19.65 426	13.22 419	10.96 416	17.88 426	17.00 426	22.14 432	22.02 427	20.86 426	20.36 426	21.06 426	19.71 427	25.63 433	24.13 433	26.21 430	25.20 429	25.17 431	25.38 433

AVERAGE_ROB	25.43 434	29.06 435	27.24 432	24.63 433	24.20 433	17.73 423	12.61 417	22.29 427	21.39 427	26.79 434	26.16 433	25.20 433	24.64 434	25.07 433	23.53 428	29.96 434	28.40 434	30.60 431	29.58 430	29.72 432	29.84 434

test_example2	101.33 435	108.28 436	68.15 434	98.43 434	106.93 435	89.75 435	102.43 435	36.80 435	97.65 435	129.04 435	130.15 435	65.26 435	66.62 435	92.11 435	80.24 435	144.10 435	199.48 435	81.81 435	103.01 435	125.01 435	101.27 435

Low-res two-view benchmark