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

s12784h	0.10 45	0.06 17	0.08 6	0.15 35	0.05 1	0.16 191	0.18 226	0.16 35	0.15 66	0.10 33	0.11 49	0.11 69	0.11 101	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.04 4

CASnet	0.09 7	0.09 179	0.09 24	0.19 219	0.06 2	0.07 15	0.11 10	0.18 86	0.14 54	0.11 58	0.10 35	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.10 265	0.08 209	0.06 92	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.07 1	0.06 17	0.09 24	0.17 107	0.06 2	0.08 22	0.12 23	0.13 9	0.08 1	0.08 4	0.07 13	0.06 3	0.04 1	0.10 15	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.03 1

MC-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.09 24	0.17 107	0.06 2	0.10 56	0.14 75	0.12 3	0.11 15	0.09 14	0.12 59	0.09 37	0.06 6	0.11 41	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

RCA-Stereo	0.09 7	0.06 17	0.09 24	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.13 45	0.18 86	0.14 54	0.10 33	0.11 49	0.08 23	0.07 28	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

DCANet-4	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 188	0.18 86	0.20 138	0.13 100	0.17 116	0.09 37	0.14 187	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

ADStereo(finetuned)	0.10 45	0.06 17	0.13 108	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.20 138	0.13 100	0.18 136	0.10 55	0.12 129	0.12 90	0.12 119	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

TANstereo	0.09 7	0.04 1	0.08 6	0.13 6	0.06 2	0.11 77	0.13 45	0.15 21	0.19 121	0.11 58	0.15 88	0.10 55	0.07 28	0.12 90	0.09 16	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

DCANet	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.20 138	0.13 100	0.18 136	0.10 55	0.11 101	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

CREStereo	0.09 7	0.05 5	0.08 6	0.11 1	0.06 2	0.14 150	0.14 75	0.14 15	0.10 6	0.09 14	0.13 70	0.09 37	0.08 48	0.12 90	0.10 43	0.08 188	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 92	0.06 95
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 7	0.05 5	0.09 24	0.12 3	0.06 2	0.13 121	0.14 75	0.16 35	0.11 15	0.09 14	0.13 70	0.10 55	0.07 28	0.14 144	0.10 43	0.15 343	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 147	0.06 95

HITNet	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.06 2	0.12 102	0.10 5	0.18 86	0.18 107	0.13 100	0.17 116	0.15 147	0.11 101	0.15 158	0.14 169	0.06 50	0.04 2	0.04 1	0.04 7	0.06 92	0.05 42
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	0.13 154	0.08 133	0.17 223	0.18 174	0.06 2	0.16 191	0.17 188	0.19 109	0.22 169	0.19 217	0.25 217	0.17 177	0.13 158	0.15 158	0.14 169	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.04 4

MSKI-zero shot	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.13 45	0.15 21	0.14 54	0.09 14	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

MIM_Stereo	0.10 45	0.07 51	0.11 62	0.15 35	0.07 14	0.07 15	0.12 23	0.20 120	0.14 54	0.13 100	0.14 77	0.09 37	0.05 2	0.12 90	0.08 9	0.05 2	0.06 185	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

Any-RAFT	0.10 45	0.05 5	0.10 38	0.15 35	0.07 14	0.13 121	0.14 75	0.21 131	0.15 66	0.11 58	0.12 59	0.13 110	0.10 77	0.13 127	0.10 43	0.07 140	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

RAFT-Test	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.13 40	0.09 14	0.10 35	0.11 69	0.09 64	0.12 90	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

4D-IteraStereo	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.18 174	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.18 86	0.15 66	0.10 33	0.11 49	0.10 55	0.07 28	0.12 90	0.09 16	0.05 2	0.03 1	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.05 42

LoS_RVC	0.08 2	0.05 5	0.07 1	0.15 35	0.07 14	0.08 22	0.15 120	0.12 3	0.11 15	0.08 4	0.09 23	0.06 3	0.09 64	0.10 15	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.04 4

LoS	0.09 7	0.05 5	0.11 62	0.13 6	0.07 14	0.14 150	0.11 10	0.15 21	0.15 66	0.09 14	0.09 23	0.12 88	0.09 64	0.15 158	0.10 43	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.05 42

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 6	0.14 11	0.07 14	0.09 36	0.14 75	0.11 1	0.09 2	0.08 4	0.09 23	0.11 69	0.07 28	0.12 90	0.08 9	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.05 42

EGLCR-Stereo	0.08 2	0.05 5	0.08 6	0.14 11	0.07 14	0.11 77	0.12 23	0.11 1	0.16 82	0.06 1	0.05 1	0.07 17	0.05 2	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

knoymous	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.07 14	0.15 170	0.13 45	0.20 120	0.14 54	0.11 58	0.17 116	0.13 110	0.09 64	0.14 144	0.11 69	0.09 230	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 146

fff	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.21 151	0.13 100	0.17 116	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

GLC_STEREO	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.18 174	0.07 14	0.08 22	0.13 45	0.16 35	0.24 188	0.12 76	0.13 70	0.12 88	0.08 48	0.18 221	0.12 119	0.06 50	0.08 265	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

test-3	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.18 174	0.07 14	0.07 15	0.14 75	0.12 3	0.16 82	0.10 33	0.08 17	0.08 23	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 4

test_1	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.18 174	0.07 14	0.07 15	0.14 75	0.12 3	0.16 82	0.10 33	0.08 17	0.08 23	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 4

TransformOpticalFlow	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.18 174	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.19 109	0.16 82	0.12 76	0.16 100	0.11 69	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

AnonymousM	0.10 45	0.06 17	0.10 38	0.14 11	0.07 14	0.09 36	0.13 45	0.19 109	0.14 54	0.13 100	0.12 59	0.09 37	0.08 48	0.13 127	0.10 43	0.08 188	0.05 79	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.05 42

cross-raft	0.10 45	0.09 179	0.09 24	0.19 219	0.07 14	0.11 77	0.24 317	0.13 9	0.15 66	0.08 4	0.10 35	0.12 88	0.10 77	0.09 10	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.07 1	0.13 6	0.07 14	0.09 36	0.12 23	0.14 15	0.14 54	0.10 33	0.14 77	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.04 1	0.04 4
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
raft+_RVC	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.11 10	0.24 181	0.20 138	0.12 76	0.15 88	0.12 88	0.08 48	0.12 90	0.13 145	0.07 140	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

XX-TBD	0.09 7	0.06 17	0.07 1	0.14 11	0.07 14	0.13 121	0.16 169	0.14 15	0.14 54	0.11 58	0.12 59	0.09 37	0.08 48	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

csc	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.21 151	0.13 100	0.17 116	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

cscssc	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 188	0.16 35	0.21 151	0.13 100	0.17 116	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

111	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.10 56	0.14 75	0.21 131	0.24 188	0.11 58	0.12 59	0.14 126	0.12 129	0.13 127	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.06 92	0.05 42

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.17 107	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.10 35	0.08 23	0.09 64	0.12 90	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.03 1

AFF-stereo	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.18 86	0.10 6	0.10 33	0.11 49	0.09 37	0.10 77	0.12 90	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 157	0.04 1	0.04 4

EAI-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.16 35	0.09 2	0.08 4	0.09 23	0.08 23	0.07 28	0.09 10	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.05 36	0.04 4

CFNet-RSSM	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.17 62	0.18 107	0.08 4	0.12 59	0.11 69	0.09 64	0.12 90	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.04 4

Gwc-CoAtRS	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.18 86	0.17 97	0.08 4	0.10 35	0.12 88	0.09 64	0.12 90	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.05 42

BEATNet_4x	0.12 130	0.09 179	0.15 169	0.18 174	0.07 14	0.15 170	0.07 1	0.23 164	0.19 121	0.16 169	0.19 147	0.19 193	0.14 187	0.17 212	0.15 199	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.07 146

iResNet_ROB	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.15 35	0.07 14	0.19 242	0.14 75	0.26 206	0.32 262	0.23 268	0.26 229	0.23 241	0.16 216	0.15 158	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.08 193	0.08 209

pmcnn	0.15 211	0.07 51	0.20 273	0.15 35	0.07 14	0.21 269	0.16 169	0.25 198	0.26 216	0.21 246	0.33 288	0.29 288	0.19 261	0.18 221	0.17 227	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.07 147	0.06 95

SMFormer	0.14 179	0.07 51	0.18 249	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.27 226	0.19 217	0.20 156	0.19 193	0.15 205	0.15 158	0.17 227	0.08 188	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.07 146

tta	0.14 179	0.07 51	0.18 249	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.27 226	0.19 217	0.20 156	0.19 193	0.15 205	0.15 158	0.17 227	0.08 188	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.06 95

qqq1	0.14 179	0.07 51	0.18 249	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.27 226	0.19 217	0.20 156	0.19 193	0.15 205	0.15 158	0.12 119	0.08 188	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.06 95

fff1	0.14 179	0.07 51	0.18 249	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.27 226	0.19 217	0.20 156	0.19 193	0.15 205	0.15 158	0.12 119	0.08 188	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.06 95

CoDeX	0.12 130	0.07 51	0.13 108	0.17 107	0.08 45	0.12 102	0.16 169	0.23 164	0.27 226	0.13 100	0.17 116	0.15 147	0.12 129	0.14 144	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

11t1	0.12 130	0.07 51	0.14 143	0.14 11	0.08 45	0.17 211	0.15 120	0.19 109	0.15 66	0.15 142	0.15 88	0.17 177	0.16 216	0.15 158	0.13 145	0.08 188	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.08 193	0.07 146

ttt	0.14 179	0.08 133	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.15 170	0.18 226	0.27 218	0.30 250	0.16 169	0.24 191	0.17 177	0.14 187	0.13 127	0.14 169	0.11 286	0.08 265	0.09 224	0.08 209	0.09 245	0.09 241

1111x	0.16 234	0.09 179	0.13 108	0.18 174	0.08 45	0.18 227	0.25 333	0.32 280	0.25 204	0.17 179	0.24 191	0.27 273	0.15 205	0.14 144	0.24 302	0.07 140	0.07 239	0.08 158	0.09 247	0.07 147	0.07 146

IGEV_Zeroshot_test	0.09 7	0.05 5	0.13 108	0.14 11	0.08 45	0.12 102	0.13 45	0.17 62	0.11 15	0.10 33	0.06 2	0.09 37	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

MIF-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.08 6	0.18 174	0.08 45	0.13 121	0.11 10	0.12 3	0.11 15	0.10 33	0.12 59	0.05 1	0.06 6	0.09 10	0.10 43	0.07 140	0.06 185	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.05 42

HH	0.09 7	0.06 17	0.13 108	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.16 169	0.15 21	0.10 6	0.08 4	0.10 35	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

HanStereo	0.09 7	0.06 17	0.13 108	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.16 169	0.15 21	0.10 6	0.08 4	0.10 35	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

LL-Strereo2	0.11 69	0.10 233	0.16 204	0.18 174	0.08 45	0.15 170	0.09 3	0.17 62	0.14 54	0.14 121	0.11 49	0.09 37	0.07 28	0.16 183	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.11 291	0.07 157	0.06 92	0.05 42

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 1	0.17 107	0.08 45	0.10 56	0.13 45	0.12 3	0.09 2	0.09 14	0.10 35	0.08 23	0.06 6	0.09 10	0.09 16	0.08 188	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.04 4

riskmin	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.14 11	0.08 45	0.14 150	0.14 75	0.18 86	0.15 66	0.12 76	0.15 88	0.17 177	0.11 101	0.14 144	0.12 119	0.09 230	0.05 79	0.07 98	0.05 31	0.08 193	0.08 209

Selective-RAFT	0.11 69	0.11 251	0.12 85	0.21 287	0.08 45	0.16 191	0.13 45	0.21 131	0.23 178	0.10 33	0.10 35	0.11 69	0.10 77	0.15 158	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

ProNet	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.15 120	0.15 21	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.07 17	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.06 95

TestStereo1	0.13 154	0.08 133	0.08 6	0.20 261	0.08 45	0.18 227	0.29 359	0.23 164	0.17 97	0.17 179	0.20 156	0.16 161	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

qqq	0.13 154	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.24 181	0.16 82	0.15 142	0.19 147	0.16 161	0.16 216	0.15 158	0.16 216	0.07 140	0.06 185	0.08 158	0.08 209	0.07 147	0.07 146

x	0.13 154	0.08 133	0.15 169	0.14 11	0.08 45	0.19 242	0.14 75	0.22 150	0.21 151	0.15 142	0.20 156	0.20 208	0.18 247	0.18 221	0.18 239	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 146

raft_robust	0.13 154	0.10 233	0.07 1	0.18 174	0.08 45	0.13 121	0.24 317	0.29 253	0.34 277	0.20 237	0.20 156	0.15 147	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.04 4

RAFT_CTSACE	0.12 130	0.09 179	0.10 38	0.22 303	0.08 45	0.12 102	0.24 317	0.18 86	0.17 97	0.21 246	0.27 244	0.13 110	0.07 28	0.13 127	0.09 16	0.05 2	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.04 1	0.04 4

SA-5K	0.13 154	0.08 133	0.08 6	0.20 261	0.08 45	0.18 227	0.29 359	0.23 164	0.17 97	0.17 179	0.20 156	0.16 161	0.11 101	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

Sa-1000	0.12 130	0.08 133	0.09 24	0.18 174	0.08 45	0.15 170	0.22 298	0.22 150	0.19 121	0.15 142	0.20 156	0.17 177	0.11 101	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.09 247	0.05 36	0.05 42

SA	0.13 154	0.09 179	0.09 24	0.18 174	0.08 45	0.12 102	0.24 317	0.23 164	0.19 121	0.17 179	0.27 244	0.15 147	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.05 36	0.05 42

iRaft-Stereo_5w	0.12 130	0.09 179	0.12 85	0.20 261	0.08 45	0.09 36	0.12 23	0.22 150	0.22 169	0.19 217	0.14 77	0.11 69	0.09 64	0.20 253	0.16 216	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.06 95

CIPLG	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.17 62	0.16 82	0.14 121	0.11 49	0.16 161	0.10 77	0.17 212	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

IPLG	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.20 120	0.15 66	0.13 100	0.18 136	0.07 17	0.07 28	0.14 144	0.14 169	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

IPLGR_C	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.08 45	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.15 66	0.14 121	0.11 49	0.16 161	0.10 77	0.16 183	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

IPLGR	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.18 174	0.08 45	0.13 121	0.16 169	0.21 131	0.24 188	0.12 76	0.12 59	0.11 69	0.09 64	0.13 127	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.04 4

GMOStereo	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

error version	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

test-v	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

ACRE	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.17 62	0.14 54	0.14 121	0.11 49	0.16 161	0.10 77	0.16 183	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

test_3	0.11 69	0.09 179	0.10 38	0.21 287	0.08 45	0.13 121	0.25 333	0.14 15	0.21 151	0.10 33	0.10 35	0.09 37	0.10 77	0.08 5	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 157	0.04 1	0.04 4

Patchmatch Stereo++	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146
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
STrans-v2	0.10 45	0.07 51	0.13 108	0.18 174	0.08 45	0.10 56	0.14 75	0.22 150	0.11 15	0.11 58	0.15 88	0.12 88	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

OMP-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.14 143	0.18 174	0.08 45	0.09 36	0.12 23	0.21 131	0.21 151	0.13 100	0.14 77	0.11 69	0.12 129	0.11 41	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.04 4

IIG-Stereo	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.12 23	0.22 150	0.18 107	0.14 121	0.17 116	0.12 88	0.13 158	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

NRIStereo	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.18 174	0.08 45	0.10 56	0.13 45	0.17 62	0.15 66	0.12 76	0.15 88	0.13 110	0.13 158	0.13 127	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.07 146

PSM-adaLoss	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

ROB_FTStereo_v2	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

ROB_FTStereo	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

HUI-Stereo	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

THIR-Stereo	0.12 130	0.07 51	0.11 62	0.15 35	0.08 45	0.14 150	0.16 169	0.18 86	0.25 204	0.17 179	0.24 191	0.13 110	0.13 158	0.12 90	0.14 169	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.05 42

PFNet	0.12 130	0.06 17	0.17 223	0.18 174	0.08 45	0.09 36	0.15 120	0.26 206	0.20 138	0.16 169	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.13 127	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

DeepStereo_RVC	0.11 69	0.08 133	0.17 223	0.18 174	0.08 45	0.08 22	0.11 10	0.17 62	0.12 25	0.13 100	0.15 88	0.12 88	0.12 129	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.08 209

iGMRVC	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

IRAFT_RVC	0.12 130	0.08 133	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.07 15	0.14 75	0.25 198	0.23 178	0.14 121	0.15 88	0.15 147	0.12 129	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 224	0.06 81	0.06 92	0.06 95

RAFT-345	0.11 69	0.07 51	0.16 204	0.17 107	0.08 45	0.08 22	0.12 23	0.16 35	0.10 6	0.11 58	0.34 298	0.09 37	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.04 1	0.05 42

iRAFT	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

test-2	0.11 69	0.09 179	0.08 6	0.19 219	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 58	0.17 116	0.14 126	0.12 129	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.07 157	0.04 1	0.04 4

RAFT	0.13 154	0.09 179	0.11 62	0.18 174	0.08 45	0.15 170	0.23 309	0.21 131	0.20 138	0.21 246	0.21 172	0.18 189	0.13 158	0.17 212	0.10 43	0.06 50	0.07 239	0.10 265	0.09 247	0.06 92	0.05 42

test-1	0.10 45	0.07 51	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.11 77	0.24 317	0.15 21	0.18 107	0.09 14	0.07 13	0.10 55	0.08 48	0.08 5	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.05 42

RAFT-IKP	0.11 69	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 142	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

rafts_anoy	0.11 69	0.06 17	0.10 38	0.17 107	0.08 45	0.10 56	0.14 75	0.18 86	0.14 54	0.13 100	0.13 70	0.12 88	0.11 101	0.11 41	0.13 145	0.07 140	0.05 79	0.09 224	0.11 301	0.07 147	0.06 95

TestStereo	0.14 179	0.15 306	0.11 62	0.23 320	0.08 45	0.15 170	0.21 288	0.20 120	0.23 178	0.14 121	0.25 217	0.16 161	0.13 158	0.16 183	0.14 169	0.06 50	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.09 245	0.05 42

raftrobust	0.09 7	0.06 17	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.09 36	0.10 5	0.18 86	0.16 82	0.10 33	0.09 23	0.12 88	0.08 48	0.12 90	0.10 43	0.08 188	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

RALCasStereoNet	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.16 60	0.08 45	0.13 121	0.14 75	0.17 62	0.11 15	0.12 76	0.17 116	0.14 126	0.10 77	0.12 90	0.11 69	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.05 31	0.08 193	0.07 146

222	0.16 234	0.07 51	0.15 169	0.14 11	0.08 45	0.25 307	0.18 226	0.30 263	0.21 151	0.18 207	0.29 263	0.17 177	0.16 216	0.16 183	0.44 379	0.10 261	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.08 209

xxxx	0.15 211	0.07 51	0.14 143	0.14 11	0.08 45	0.24 299	0.18 226	0.32 280	0.20 138	0.14 121	0.28 253	0.22 230	0.14 187	0.15 158	0.29 340	0.09 230	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.08 209

test_xeample	0.15 211	0.07 51	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.22 282	0.20 275	0.29 253	0.21 151	0.16 169	0.29 263	0.19 193	0.17 237	0.16 183	0.28 333	0.09 230	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.07 146

FENet	0.13 154	0.08 133	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.16 169	0.23 164	0.23 178	0.17 179	0.24 191	0.16 161	0.13 158	0.14 144	0.15 199	0.08 188	0.05 79	0.08 158	0.08 209	0.08 193	0.08 209

cf-r	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.14 150	0.19 261	0.21 131	0.25 204	0.17 179	0.26 229	0.22 230	0.17 237	0.14 144	0.15 199	0.10 261	0.05 79	0.06 30	0.08 209	0.06 92	0.06 95

GANet-RSSM	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.13 6	0.08 45	0.14 150	0.18 226	0.23 164	0.21 151	0.17 179	0.25 217	0.24 250	0.16 216	0.16 183	0.16 216	0.10 261	0.06 185	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

PSMNet-RSSM	0.14 179	0.07 51	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.13 121	0.16 169	0.25 198	0.24 188	0.17 179	0.28 253	0.23 241	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.11 286	0.06 185	0.09 224	0.12 319	0.08 193	0.07 146

GwcNet-RSSM	0.14 179	0.07 51	0.12 85	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.20 275	0.22 150	0.28 239	0.18 207	0.28 253	0.23 241	0.17 237	0.15 158	0.16 216	0.10 261	0.06 185	0.07 98	0.09 247	0.07 147	0.07 146

R-Stereo Train	0.10 45	0.06 17	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 181	0.11 15	0.12 76	0.19 147	0.11 69	0.08 48	0.10 15	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.05 42

RAFT-Stereo	0.10 45	0.06 17	0.11 62	0.17 107	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 181	0.11 15	0.12 76	0.19 147	0.11 69	0.08 48	0.10 15	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.05 42
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.15 211	0.07 51	0.15 169	0.16 60	0.08 45	0.19 242	0.14 75	0.30 263	0.21 151	0.17 179	0.25 217	0.21 214	0.19 261	0.20 253	0.20 257	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.08 209	0.06 92	0.06 95

HSM-Net_RVC	0.14 179	0.08 133	0.12 85	0.15 35	0.08 45	0.16 191	0.15 120	0.27 218	0.29 245	0.20 237	0.21 172	0.29 288	0.14 187	0.18 221	0.13 145	0.06 50	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 211	0.11 251	0.17 223	0.17 107	0.08 45	0.19 242	0.10 5	0.29 253	0.26 216	0.19 217	0.24 191	0.24 250	0.18 247	0.18 221	0.15 199	0.08 188	0.06 185	0.09 224	0.10 278	0.08 193	0.07 146

iResNetv2_ROB	0.15 211	0.08 133	0.16 204	0.16 60	0.08 45	0.16 191	0.13 45	0.26 206	0.36 294	0.21 246	0.29 263	0.24 250	0.13 158	0.14 144	0.14 169	0.06 50	0.06 185	0.06 30	0.04 7	0.09 245	0.08 209

iResNet	0.13 154	0.10 233	0.18 249	0.19 219	0.08 45	0.14 150	0.18 226	0.21 131	0.27 226	0.16 169	0.24 191	0.15 147	0.13 158	0.14 144	0.15 199	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

LE_ROB	0.50 382	0.07 51	0.14 143	0.15 35	0.08 45	0.26 317	0.17 188	0.23 164	1.71 412	4.68 417	0.67 377	0.46 365	0.47 374	0.21 268	0.30 346	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.08 193	0.06 95

MyStereo8	0.12 130	0.07 51	0.15 169	0.15 35	0.09 120	0.18 227	0.14 75	0.19 109	0.22 169	0.12 76	0.18 136	0.11 69	0.10 77	0.16 183	0.18 239	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.05 31	0.08 193	0.09 241

MyStereo07	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.17 188	0.15 21	0.15 66	0.09 14	0.06 2	0.06 3	0.07 28	0.12 90	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.06 95

MyStereo06	0.10 45	0.07 51	0.12 85	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.18 226	0.19 109	0.12 25	0.13 100	0.08 17	0.07 17	0.07 28	0.11 41	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.06 95

MyStereo05	0.13 154	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.18 226	0.28 239	0.35 288	0.17 179	0.14 77	0.15 147	0.11 101	0.15 158	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.06 95

MyStereo04	0.13 154	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.17 188	0.29 253	0.38 304	0.17 179	0.14 77	0.16 161	0.11 101	0.15 158	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.06 95

AE-Stereo	0.10 45	0.08 133	0.11 62	0.19 219	0.09 120	0.10 56	0.15 120	0.14 15	0.20 138	0.09 14	0.15 88	0.12 88	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.06 185	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.04 4

ACVNet-DCA	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.24 181	0.16 82	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 146

xx1	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.16 35	0.18 107	0.09 14	0.09 23	0.16 161	0.16 216	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.08 209	0.07 147	0.07 146

1test111	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.24 181	0.16 82	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.15 158	0.16 216	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 146

cc1	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.16 35	0.18 107	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.06 95

mmm	0.14 179	0.08 133	0.18 249	0.17 107	0.09 120	0.17 211	0.18 226	0.21 131	0.16 82	0.16 169	0.23 182	0.21 214	0.16 216	0.16 183	0.17 227	0.08 188	0.05 79	0.08 158	0.08 209	0.08 193	0.07 146

ff7	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

ffff	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

DualNet	0.13 154	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.15 21	0.19 121	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.10 15	0.22 281	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.06 95

ffm	0.12 130	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.15 21	0.19 121	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.10 15	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.06 95

ff1	0.13 154	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.15 21	0.19 121	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.15 158	0.22 281	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.06 95

mmx	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.26 216	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.15 158	0.22 281	0.08 188	0.06 185	0.09 224	0.08 209	0.08 193	0.08 209

11t	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

tt1	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.15 21	0.19 121	0.09 14	0.08 17	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.06 95

xxx	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.17 211	0.17 188	0.27 218	0.26 216	0.15 142	0.26 229	0.19 193	0.13 158	0.15 158	0.22 281	0.08 188	0.06 185	0.09 224	0.08 209	0.08 193	0.08 209

test croco	0.11 69	0.09 179	0.10 38	0.19 219	0.09 120	0.11 77	0.14 75	0.14 15	0.13 40	0.13 100	0.15 88	0.09 37	0.12 129	0.13 127	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.09 224	0.06 81	0.06 92	0.06 95

StereoIM	0.09 7	0.09 179	0.08 6	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.11 10	0.16 35	0.16 82	0.09 14	0.11 49	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 145	0.07 140	0.06 185	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.04 4

PCWNet_CMD	0.14 179	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.14 75	0.29 253	0.36 294	0.14 121	0.20 156	0.21 214	0.13 158	0.17 212	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.07 146

anonymousdsp2	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 120	0.13 121	0.14 75	0.19 109	0.23 178	0.13 100	0.14 77	0.12 88	0.09 64	0.14 144	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.06 95

anonymousdsp	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 107	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

CBFPSM	0.15 211	0.07 51	0.27 310	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.15 120	0.22 150	0.23 178	0.20 237	0.27 244	0.23 241	0.16 216	0.16 183	0.19 249	0.06 50	0.06 185	0.06 30	0.07 157	0.07 147	0.07 146

gwcnet-sp	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.18 226	0.24 181	0.24 188	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.16 216	0.16 183	0.15 199	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

scenet	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.18 226	0.24 181	0.24 188	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.16 216	0.16 183	0.15 199	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

CASS	0.14 179	0.12 266	0.12 85	0.23 320	0.09 120	0.15 170	0.17 188	0.19 109	0.20 138	0.17 179	0.18 136	0.15 147	0.15 205	0.15 158	0.14 169	0.09 230	0.06 185	0.10 265	0.08 209	0.09 245	0.07 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.13 154	0.07 51	0.14 143	0.18 174	0.09 120	0.13 121	0.17 188	0.20 120	0.29 245	0.15 142	0.24 191	0.16 161	0.14 187	0.14 144	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.09 247	0.05 36	0.07 146

ssnet	0.14 179	0.07 51	0.13 108	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.18 226	0.24 181	0.24 188	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.16 216	0.16 183	0.15 199	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

CroCo-Stereo Lap2	0.09 7	0.09 179	0.08 6	0.22 303	0.09 120	0.09 36	0.18 226	0.16 35	0.12 25	0.09 14	0.10 35	0.05 1	0.05 2	0.08 5	0.08 9	0.06 50	0.06 185	0.07 98	0.05 31	0.06 92	0.05 42

ccc-4	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

DisPM	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.09 120	0.06 2	0.13 45	0.18 86	0.17 97	0.14 121	0.19 147	0.12 88	0.10 77	0.12 90	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.11 284

IER	0.14 179	0.08 133	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.16 169	0.26 206	0.27 226	0.18 207	0.26 229	0.17 177	0.20 274	0.17 212	0.14 169	0.08 188	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.07 146

CRFU-Net	0.16 234	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.20 259	0.14 75	0.27 218	0.21 151	0.28 315	0.28 253	0.29 288	0.18 247	0.19 240	0.18 239	0.09 230	0.09 286	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.09 241

RAFT+CT+SA	0.13 154	0.11 251	0.09 24	0.19 219	0.09 120	0.15 170	0.28 349	0.22 150	0.22 169	0.15 142	0.26 229	0.10 55	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 209	0.07 147	0.06 95

test_4	0.11 69	0.10 233	0.08 6	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.21 288	0.15 21	0.18 107	0.12 76	0.18 136	0.12 88	0.09 64	0.08 5	0.11 69	0.04 1	0.04 2	0.08 158	0.08 209	0.04 1	0.04 4

IGEV-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 107	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.16 234	0.09 179	0.14 143	0.17 107	0.09 120	0.19 242	0.18 226	0.25 198	0.33 267	0.26 296	0.31 272	0.25 259	0.16 216	0.21 268	0.19 249	0.09 230	0.06 185	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.08 209

iRaft-Stereo_20w	0.09 7	0.05 5	0.13 108	0.14 11	0.09 120	0.12 102	0.15 120	0.19 109	0.11 15	0.11 58	0.08 17	0.08 23	0.05 2	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

dd	0.15 211	0.17 323	0.17 223	0.19 219	0.09 120	0.15 170	0.18 226	0.22 150	0.26 216	0.23 268	0.20 156	0.21 214	0.10 77	0.21 268	0.17 227	0.10 261	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.07 146

MIPNet	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.12 102	0.14 75	0.21 131	0.25 204	0.12 76	0.10 35	0.09 37	0.07 28	0.13 127	0.13 145	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

AASNet	0.16 234	0.08 133	0.13 108	0.19 219	0.09 120	0.19 242	0.15 120	0.38 339	0.37 298	0.20 237	0.24 191	0.20 208	0.17 237	0.17 212	0.21 268	0.10 261	0.08 265	0.08 158	0.07 157	0.09 245	0.09 241

GwcNet-ADL	0.13 154	0.08 133	0.14 143	0.20 261	0.09 120	0.12 102	0.20 275	0.30 263	0.25 204	0.14 121	0.14 77	0.18 189	0.14 187	0.13 127	0.15 199	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.06 95

PSMNet-ADL	0.15 211	0.12 266	0.13 108	0.22 303	0.09 120	0.13 121	0.20 275	0.26 206	0.23 178	0.18 207	0.20 156	0.23 241	0.17 237	0.18 221	0.18 239	0.09 230	0.08 265	0.08 158	0.11 301	0.08 193	0.07 146

ADLNet2	0.16 234	0.09 179	0.14 143	0.17 107	0.09 120	0.20 259	0.16 169	0.32 280	0.39 308	0.17 179	0.20 156	0.20 208	0.19 261	0.21 268	0.23 291	0.08 188	0.07 239	0.07 98	0.07 157	0.09 245	0.07 146

CrosDoStereo	0.12 130	0.07 51	0.12 85	0.14 11	0.09 120	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.22 169	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.11 101	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.05 42

PFNet+	0.12 130	0.06 17	0.14 143	0.16 60	0.09 120	0.05 1	0.12 23	0.18 86	0.21 151	0.16 169	0.19 147	0.14 126	0.10 77	0.11 41	0.11 69	0.08 188	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.11 284

LCNet	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.14 75	0.21 131	0.15 66	0.12 76	0.15 88	0.16 161	0.11 101	0.12 90	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.14 325

AAGNet	0.12 130	0.08 133	0.17 223	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.13 45	0.19 109	0.13 40	0.16 169	0.21 172	0.13 110	0.14 187	0.11 41	0.14 169	0.06 50	0.04 2	0.09 224	0.06 81	0.06 92	0.05 42

NF-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.10 56	0.13 45	0.23 164	0.19 121	0.12 76	0.17 116	0.12 88	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.12 302

OCTAStereo	0.11 69	0.07 51	0.14 143	0.17 107	0.09 120	0.10 56	0.13 45	0.23 164	0.19 121	0.12 76	0.17 116	0.12 88	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 284

PSM-softLoss	0.12 130	0.07 51	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.08 22	0.12 23	0.24 181	0.17 97	0.15 142	0.19 147	0.13 110	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.12 302

KMStereo	0.12 130	0.07 51	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.08 22	0.12 23	0.24 181	0.17 97	0.15 142	0.19 147	0.13 110	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.12 302

PSM-AAD	0.11 69	0.07 51	0.10 38	0.20 261	0.09 120	0.10 56	0.14 75	0.21 131	0.13 40	0.12 76	0.14 77	0.18 189	0.11 101	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.06 92	0.14 325

FTStereo	0.12 130	0.07 51	0.14 143	0.18 174	0.09 120	0.07 15	0.15 120	0.22 150	0.18 107	0.12 76	0.24 191	0.11 69	0.13 158	0.13 127	0.14 169	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.06 92	0.10 263

KYRaft	0.12 130	0.07 51	0.10 38	0.19 219	0.09 120	0.08 22	0.15 120	0.23 164	0.12 25	0.13 100	0.16 100	0.20 208	0.10 77	0.12 90	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.08 158	0.08 209	0.06 92	0.15 340

DeepStereo_LL	0.12 130	0.07 51	0.12 85	0.14 11	0.09 120	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.22 169	0.19 217	0.24 191	0.15 147	0.11 101	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.05 42

SST-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.16 204	0.18 174	0.09 120	0.06 2	0.12 23	0.18 86	0.10 6	0.15 142	0.18 136	0.13 110	0.12 129	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 224	0.06 81	0.07 147	0.06 95

RAFT_R40	0.11 69	0.07 51	0.15 169	0.18 174	0.09 120	0.06 2	0.13 45	0.17 62	0.15 66	0.14 121	0.18 136	0.15 147	0.12 129	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 224	0.06 81	0.06 92	0.05 42

DRaft	0.12 130	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.09 120	0.14 150	0.17 188	0.21 131	0.30 250	0.18 207	0.27 244	0.10 55	0.16 216	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 157	0.05 36	0.05 42

GrayStereo	0.11 69	0.06 17	0.11 62	0.19 219	0.09 120	0.09 36	0.16 169	0.18 86	0.17 97	0.14 121	0.17 116	0.17 177	0.11 101	0.12 90	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.10 263

RE-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.10 56	0.13 45	0.23 164	0.19 121	0.12 76	0.17 116	0.12 88	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 284

Pruner-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.12 85	0.17 107	0.09 120	0.06 2	0.12 23	0.18 86	0.17 97	0.14 121	0.19 147	0.13 110	0.10 77	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.08 209

TVStereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 107	0.09 120	0.10 56	0.13 45	0.23 164	0.19 121	0.12 76	0.17 116	0.12 88	0.12 129	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 284

RAFT-RH_RVC	0.12 130	0.06 17	0.14 143	0.16 60	0.09 120	0.12 102	0.12 23	0.17 62	0.12 25	0.13 100	0.40 327	0.11 69	0.10 77	0.13 127	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.06 95

CRE-IMP	0.11 69	0.09 179	0.16 204	0.19 219	0.09 120	0.10 56	0.12 23	0.18 86	0.10 6	0.14 121	0.14 77	0.14 126	0.13 158	0.12 90	0.12 119	0.07 140	0.04 2	0.08 158	0.06 81	0.08 193	0.08 209

CroCo-Stereo	0.09 7	0.08 133	0.08 6	0.22 303	0.09 120	0.09 36	0.18 226	0.16 35	0.12 25	0.07 2	0.07 13	0.08 23	0.06 6	0.08 5	0.07 1	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.04 7	0.05 36	0.04 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GMM-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.10 38	0.18 174	0.09 120	0.08 22	0.14 75	0.24 181	0.16 82	0.11 58	0.15 88	0.13 110	0.11 101	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.09 241

Prome-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.18 174	0.09 120	0.12 102	0.14 75	0.23 164	0.13 40	0.13 100	0.16 100	0.13 110	0.08 48	0.12 90	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.10 263

LMCR-Stereo	0.15 211	0.08 133	0.14 143	0.21 287	0.09 120	0.18 227	0.19 261	0.28 239	0.19 121	0.24 279	0.24 191	0.23 241	0.17 237	0.20 253	0.17 227	0.07 140	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.10 270	0.09 241

ICVP	0.16 234	0.09 179	0.12 85	0.22 303	0.09 120	0.18 227	0.21 288	0.26 206	0.24 188	0.18 207	0.30 269	0.27 273	0.18 247	0.18 221	0.15 199	0.10 261	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.08 209
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.11 77	0.17 188	0.18 86	0.12 25	0.09 14	0.11 49	0.10 55	0.07 28	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.08 209	0.04 1	0.04 4

CFNet_pseudo	0.14 179	0.08 133	0.16 204	0.16 60	0.09 120	0.13 121	0.14 75	0.27 218	0.34 277	0.15 142	0.21 172	0.22 230	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.07 147	0.07 146

RALAANet	0.11 69	0.08 133	0.10 38	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.10 5	0.20 120	0.16 82	0.14 121	0.13 70	0.16 161	0.09 64	0.12 90	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.04 4

XX-Stereo	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.17 107	0.09 120	0.15 170	0.12 23	0.21 131	0.10 6	0.10 33	0.14 77	0.07 17	0.06 6	0.13 127	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.04 4

test_xeample3	0.09 7	0.07 51	0.12 85	0.16 60	0.09 120	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.14 54	0.10 33	0.07 13	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

ARAFT	0.12 130	0.08 133	0.18 249	0.19 219	0.09 120	0.15 170	0.17 188	0.20 120	0.13 40	0.12 76	0.13 70	0.14 126	0.12 129	0.15 158	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.10 265	0.09 247	0.06 92	0.04 4

GMStereo	0.13 154	0.15 306	0.14 143	0.18 174	0.09 120	0.16 191	0.16 169	0.20 120	0.25 204	0.17 179	0.17 116	0.11 69	0.11 101	0.16 183	0.13 145	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 154	0.07 51	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.15 170	0.16 169	0.28 239	0.27 226	0.14 121	0.18 136	0.12 88	0.13 158	0.14 144	0.11 69	0.08 188	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.06 95

hitnet-ft	0.18 265	0.10 233	0.17 223	0.14 11	0.09 120	0.27 325	0.20 275	0.25 198	0.26 216	0.24 279	0.32 281	0.32 314	0.23 291	0.24 302	0.21 268	0.12 309	0.07 239	0.10 265	0.08 209	0.12 299	0.11 284

CFNet-ft	0.14 179	0.07 51	0.15 169	0.12 3	0.09 120	0.17 211	0.18 226	0.22 150	0.24 188	0.17 179	0.26 229	0.24 250	0.14 187	0.16 183	0.15 199	0.11 286	0.06 185	0.08 158	0.09 247	0.09 245	0.08 209

DMCA	0.14 179	0.09 179	0.17 223	0.19 219	0.09 120	0.15 170	0.17 188	0.23 164	0.28 239	0.14 121	0.20 156	0.17 177	0.18 247	0.15 158	0.17 227	0.10 261	0.06 185	0.08 158	0.06 81	0.09 245	0.10 263

DIP-Stereo	0.11 69	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.13 121	0.09 3	0.16 35	0.16 82	0.12 76	0.16 100	0.14 126	0.12 129	0.16 183	0.14 169	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.07 146
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	0.20 281	0.10 233	0.57 369	0.16 60	0.09 120	0.19 242	0.18 226	0.25 198	0.51 350	0.27 303	0.39 324	0.17 177	0.22 285	0.22 285	0.21 268	0.08 188	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.12 299	0.11 284

MSMDNet	0.14 179	0.08 133	0.15 169	0.17 107	0.09 120	0.14 150	0.14 75	0.29 253	0.36 294	0.14 121	0.20 156	0.21 214	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.07 147	0.07 146

CFNet_RVC	0.14 179	0.07 51	0.15 169	0.12 3	0.09 120	0.17 211	0.18 226	0.22 150	0.24 188	0.17 179	0.26 229	0.24 250	0.14 187	0.16 183	0.15 199	0.11 286	0.06 185	0.08 158	0.09 247	0.09 245	0.08 209

ccs_rob	0.14 179	0.09 179	0.16 204	0.16 60	0.09 120	0.13 121	0.14 75	0.27 218	0.34 277	0.15 142	0.21 172	0.22 230	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.07 146

AANet_RVC	0.16 234	0.10 233	0.11 62	0.18 174	0.09 120	0.19 242	0.18 226	0.27 218	0.32 262	0.22 255	0.35 303	0.21 214	0.22 285	0.22 285	0.17 227	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95

AdaStereo	0.15 211	0.11 251	0.16 204	0.19 219	0.09 120	0.21 269	0.11 10	0.33 290	0.28 239	0.21 246	0.23 182	0.21 214	0.13 158	0.19 240	0.15 199	0.13 323	0.05 79	0.10 265	0.07 157	0.09 245	0.07 146
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.
HSM	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.16 60	0.09 120	0.16 191	0.14 75	0.28 239	0.25 204	0.20 237	0.24 191	0.37 333	0.17 237	0.20 253	0.15 199	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.06 95

SGM_RVC	0.24 322	0.12 266	0.16 204	0.15 35	0.09 120	0.34 349	0.19 261	0.35 319	0.32 262	0.44 367	0.38 317	0.53 374	0.36 356	0.36 355	0.26 321	0.13 323	0.13 339	0.13 321	0.13 329	0.11 286	0.11 284
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEVStereo-DCA	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.10 213	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

rrr	0.09 7	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.10 213	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.15 66	0.10 33	0.06 2	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

GMStereo_Zeroshot	0.16 234	0.13 285	0.25 302	0.20 261	0.10 213	0.17 211	0.13 45	0.30 263	0.25 204	0.23 268	0.32 281	0.25 259	0.11 101	0.19 240	0.14 169	0.09 230	0.06 185	0.11 291	0.06 81	0.12 299	0.08 209

StereoVision	0.14 179	0.13 285	0.10 38	0.24 328	0.10 213	0.16 191	0.21 288	0.21 131	0.20 138	0.12 76	0.25 217	0.10 55	0.10 77	0.16 183	0.10 43	0.09 230	0.10 307	0.12 308	0.12 319	0.06 92	0.05 42

MIF-Stereo (partial)	0.11 69	0.06 17	0.10 38	0.19 219	0.10 213	0.10 56	0.12 23	0.17 62	0.19 121	0.14 121	0.16 100	0.10 55	0.11 101	0.12 90	0.12 119	0.08 188	0.05 79	0.08 158	0.07 157	0.06 92	0.07 146

EKT-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.14 143	0.16 60	0.10 213	0.13 121	0.14 75	0.19 109	0.21 151	0.11 58	0.08 17	0.13 110	0.10 77	0.11 41	0.12 119	0.08 188	0.06 185	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.07 146

LL-Strereo	0.13 154	0.10 233	0.12 85	0.20 261	0.10 213	0.11 77	0.18 226	0.33 290	0.25 204	0.16 169	0.16 100	0.14 126	0.14 187	0.19 240	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.09 224	0.08 209	0.04 1	0.05 42

iinet-f	0.17 252	0.07 51	0.46 356	0.14 11	0.10 213	0.21 269	0.14 75	0.27 218	0.23 178	0.22 255	0.25 217	0.21 214	0.16 216	0.18 221	0.22 281	0.09 230	0.07 239	0.07 98	0.06 81	0.09 245	0.10 263

BUS	0.15 211	0.09 179	0.14 143	0.22 303	0.10 213	0.20 259	0.14 75	0.34 304	0.20 138	0.17 179	0.23 182	0.16 161	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.06 185	0.10 265	0.09 247	0.07 147	0.07 146

test_5	0.14 179	0.12 266	0.08 6	0.20 261	0.10 213	0.14 150	0.28 349	0.21 131	0.24 188	0.19 217	0.28 253	0.11 69	0.15 205	0.12 90	0.13 145	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.08 209	0.08 193	0.07 146

BSDual-CNN	0.15 211	0.09 179	0.14 143	0.22 303	0.10 213	0.15 170	0.15 120	0.34 304	0.20 138	0.17 179	0.23 182	0.25 259	0.16 216	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.06 185	0.10 265	0.09 247	0.07 147	0.07 146

psmg	0.14 179	0.09 179	0.14 143	0.17 107	0.10 213	0.15 170	0.17 188	0.29 253	0.20 138	0.17 179	0.21 172	0.25 259	0.16 216	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.07 239	0.08 158	0.08 209	0.07 147	0.07 146

UDGNet	0.14 179	0.13 285	0.17 223	0.18 174	0.10 213	0.12 102	0.16 169	0.21 131	0.27 226	0.20 237	0.20 156	0.17 177	0.13 158	0.16 183	0.14 169	0.10 261	0.06 185	0.09 224	0.07 157	0.07 147	0.07 146

DAS	0.15 211	0.08 133	0.18 249	0.19 219	0.10 213	0.19 242	0.17 188	0.28 239	0.30 250	0.18 207	0.26 229	0.21 214	0.16 216	0.16 183	0.13 145	0.08 188	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 146

SepStereo	0.15 211	0.08 133	0.18 249	0.19 219	0.10 213	0.19 242	0.17 188	0.28 239	0.30 250	0.18 207	0.26 229	0.21 214	0.16 216	0.26 311	0.13 145	0.08 188	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 146

AACVNet	0.16 234	0.08 133	0.15 169	0.15 35	0.10 213	0.18 227	0.15 120	0.24 181	0.25 204	0.27 303	0.27 244	0.28 281	0.18 247	0.19 240	0.17 227	0.09 230	0.07 239	0.09 224	0.07 157	0.10 270	0.09 241

GANet-ADL	0.13 154	0.07 51	0.15 169	0.17 107	0.10 213	0.19 242	0.15 120	0.30 263	0.21 151	0.13 100	0.18 136	0.19 193	0.13 158	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.06 185	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.08 209

ASMatch	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.17 107	0.10 213	0.08 22	0.14 75	0.18 86	0.16 82	0.12 76	0.16 100	0.16 161	0.11 101	0.13 127	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.09 241

DEmStereo	0.12 130	0.06 17	0.14 143	0.14 11	0.10 213	0.16 191	0.15 120	0.16 35	0.24 188	0.17 179	0.23 182	0.12 88	0.14 187	0.12 90	0.14 169	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

ADLNet	0.16 234	0.08 133	0.15 169	0.16 60	0.10 213	0.16 191	0.17 188	0.33 290	0.27 226	0.23 268	0.27 244	0.24 250	0.16 216	0.18 221	0.21 268	0.10 261	0.06 185	0.10 265	0.10 278	0.08 193	0.09 241

GES	0.14 179	0.08 133	0.16 204	0.15 35	0.10 213	0.13 121	0.13 45	0.28 239	0.26 216	0.17 179	0.24 191	0.19 193	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.08 265	0.07 98	0.06 81	0.08 193	0.09 241

RAFT + AFF	0.13 154	0.08 133	0.21 279	0.20 261	0.10 213	0.14 150	0.23 309	0.27 218	0.21 151	0.12 76	0.10 35	0.12 88	0.10 77	0.16 183	0.12 119	0.08 188	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.06 92	0.09 241

aanetorigin	0.22 299	0.17 323	0.57 369	0.18 174	0.10 213	0.16 191	0.19 261	0.20 120	0.33 267	0.49 372	0.48 356	0.30 295	0.28 325	0.21 268	0.24 302	0.08 188	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.10 270	0.09 241

EDNetEfficientorigin	7.92 419	0.32 376	152.98 438	0.20 261	0.10 213	0.22 282	0.17 188	0.23 164	0.60 369	0.73 387	0.67 377	0.41 352	0.51 379	0.24 302	0.41 373	0.08 188	0.07 239	0.09 224	0.07 157	0.12 299	0.11 284

EDNetEfficient	0.30 353	0.24 358	1.18 402	0.18 174	0.10 213	0.20 259	0.20 275	0.21 131	0.61 370	0.74 389	0.56 366	0.30 295	0.40 364	0.23 292	0.32 355	0.09 230	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.11 286	0.10 263

ac_64	0.16 234	0.09 179	0.15 169	0.18 174	0.10 213	0.22 282	0.17 188	0.24 181	0.22 169	0.19 217	0.24 191	0.29 288	0.18 247	0.19 240	0.22 281	0.09 230	0.08 265	0.08 158	0.09 247	0.07 147	0.06 95

acv_ft	0.15 211	0.09 179	0.16 204	0.19 219	0.10 213	0.16 191	0.17 188	0.25 198	0.34 277	0.19 217	0.26 229	0.21 214	0.17 237	0.18 221	0.19 249	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.08 193	0.06 95

DSFCA	0.16 234	0.09 179	0.14 143	0.16 60	0.10 213	0.21 269	0.19 261	0.28 239	0.31 257	0.23 268	0.25 217	0.22 230	0.16 216	0.20 253	0.20 257	0.10 261	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.08 193	0.08 209

TDLM	0.18 265	0.12 266	0.14 143	0.24 328	0.10 213	0.18 227	0.18 226	0.37 332	0.30 250	0.22 255	0.28 253	0.28 281	0.18 247	0.23 292	0.19 249	0.11 286	0.07 239	0.10 265	0.10 278	0.08 193	0.08 209

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 252	0.10 233	0.23 292	0.20 261	0.10 213	0.15 170	0.18 226	0.31 276	0.25 204	0.21 246	0.31 272	0.25 259	0.17 237	0.21 268	0.20 257	0.09 230	0.06 185	0.08 158	0.09 247	0.07 147	0.08 209
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.15 211	0.08 133	0.13 108	0.11 1	0.10 213	0.20 259	0.10 5	0.24 181	0.23 178	0.17 179	0.21 172	0.24 250	0.15 205	0.18 221	0.15 199	0.12 309	0.07 239	0.11 291	0.13 329	0.11 286	0.10 263

DeepPruner_ROB	0.16 234	0.11 251	0.16 204	0.17 107	0.10 213	0.17 211	0.15 120	0.32 280	0.21 151	0.19 217	0.21 172	0.22 230	0.19 261	0.21 268	0.16 216	0.13 323	0.09 286	0.09 224	0.10 278	0.11 286	0.11 284

PS-NSSS	0.20 281	0.21 349	0.23 292	0.20 261	0.10 213	0.19 242	0.17 188	0.36 325	0.26 216	0.27 303	0.34 298	0.27 273	0.24 298	0.20 253	0.20 257	0.15 343	0.12 327	0.17 349	0.14 335	0.10 270	0.09 241

StereoDRNet-Refined	0.17 252	0.12 266	0.16 204	0.20 261	0.10 213	0.18 227	0.18 226	0.27 218	0.24 188	0.26 296	0.41 337	0.23 241	0.18 247	0.21 268	0.21 268	0.09 230	0.05 79	0.09 224	0.10 278	0.07 147	0.07 146
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.20 281	0.11 251	0.21 279	0.22 303	0.10 213	0.22 282	0.22 298	0.40 347	0.38 304	0.24 279	0.33 288	0.26 268	0.22 285	0.22 285	0.25 309	0.11 286	0.07 239	0.11 291	0.10 278	0.09 245	0.08 209

DISCO	0.20 281	0.09 179	0.22 286	0.17 107	0.10 213	0.25 307	0.18 226	0.28 239	0.45 333	0.23 268	0.32 281	0.34 324	0.26 311	0.29 329	0.29 340	0.08 188	0.06 185	0.07 98	0.07 157	0.09 245	0.10 263

DN-CSS_ROB	0.13 154	0.13 285	0.17 223	0.18 174	0.10 213	0.16 191	0.08 2	0.22 150	0.19 121	0.17 179	0.23 182	0.13 110	0.13 158	0.13 127	0.14 169	0.05 2	0.05 79	0.10 265	0.10 278	0.08 193	0.06 95

CBMV	0.20 281	0.15 306	0.18 249	0.18 174	0.10 213	0.20 259	0.11 10	0.30 263	0.31 257	0.29 320	0.31 272	0.31 307	0.23 291	0.28 321	0.19 249	0.13 323	0.15 351	0.17 349	0.16 348	0.10 270	0.10 263
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CFNet_ucs	0.15 211	0.09 179	0.17 223	0.16 60	0.11 251	0.14 150	0.14 75	0.30 263	0.34 277	0.16 169	0.24 191	0.23 241	0.14 187	0.18 221	0.15 199	0.09 230	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.09 245	0.09 241

ToySt	0.17 252	0.11 251	0.19 270	0.17 107	0.11 251	0.16 191	0.26 339	0.24 181	0.33 267	0.19 217	0.24 191	0.26 268	0.24 298	0.19 240	0.21 268	0.07 140	0.08 265	0.09 224	0.10 278	0.09 245	0.08 209

DCRE	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.11 251	0.11 77	0.17 188	0.18 86	0.17 97	0.11 58	0.18 136	0.11 69	0.10 77	0.15 158	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

ssnet_v2	0.17 252	0.10 233	0.18 249	0.17 107	0.11 251	0.21 269	0.22 298	0.34 304	0.25 204	0.23 268	0.23 182	0.27 273	0.19 261	0.22 285	0.21 268	0.11 286	0.10 307	0.09 224	0.09 247	0.08 193	0.08 209

HBP-ISP	0.18 265	0.13 285	0.17 223	0.15 35	0.11 251	0.08 22	0.13 45	0.28 239	0.30 250	0.22 255	0.33 288	0.21 214	0.25 304	0.23 292	0.18 239	0.15 343	0.17 360	0.21 362	0.17 355	0.10 270	0.09 241

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 265	0.09 179	0.30 325	0.15 35	0.11 251	0.23 293	0.20 275	0.27 218	0.40 312	0.26 296	0.43 347	0.25 259	0.15 205	0.21 268	0.20 257	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.10 270	0.09 241

NINENet	0.16 234	0.10 233	0.16 204	0.17 107	0.11 251	0.20 259	0.14 75	0.41 352	0.37 298	0.18 207	0.21 172	0.16 161	0.14 187	0.16 183	0.14 169	0.08 188	0.08 265	0.10 265	0.07 157	0.10 270	0.09 241

hknet	0.15 211	0.11 251	0.14 143	0.22 303	0.11 251	0.15 170	0.15 120	0.34 304	0.26 216	0.17 179	0.23 182	0.22 230	0.18 247	0.17 212	0.13 145	0.07 140	0.06 185	0.10 265	0.09 247	0.07 147	0.07 146

dad	0.18 265	0.20 344	0.21 279	0.17 107	0.11 251	0.20 259	0.19 261	0.21 131	0.28 239	0.30 325	0.24 191	0.30 295	0.13 158	0.19 240	0.17 227	0.18 360	0.09 286	0.11 291	0.09 247	0.11 286	0.07 146

GEStereo_RVC	0.17 252	0.12 266	0.16 204	0.22 303	0.11 251	0.19 242	0.18 226	0.32 280	0.49 345	0.20 237	0.25 217	0.17 177	0.13 158	0.21 268	0.16 216	0.10 261	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.09 245	0.08 209

sCroCo_RVC	0.12 130	0.09 179	0.24 298	0.24 328	0.11 251	0.19 242	0.14 75	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.13 70	0.12 88	0.07 28	0.14 144	0.11 69	0.08 188	0.08 265	0.08 158	0.08 209	0.05 36	0.07 146

HCRNet	0.16 234	0.23 355	0.12 85	0.35 375	0.11 251	0.15 170	0.17 188	0.26 206	0.22 169	0.19 217	0.24 191	0.21 214	0.14 187	0.15 158	0.13 145	0.11 286	0.07 239	0.11 291	0.10 278	0.09 245	0.07 146

MMNet	0.17 252	0.10 233	0.17 223	0.20 261	0.11 251	0.27 325	0.20 275	0.26 206	0.42 321	0.22 255	0.30 269	0.22 230	0.20 274	0.18 221	0.20 257	0.06 50	0.06 185	0.07 98	0.07 157	0.08 193	0.07 146

delet	0.17 252	0.09 179	0.18 249	0.19 219	0.11 251	0.21 269	0.22 298	0.30 263	0.38 304	0.17 179	0.27 244	0.19 193	0.19 261	0.19 240	0.21 268	0.08 188	0.08 265	0.09 224	0.11 301	0.06 92	0.07 146

psm_up	0.19 274	0.10 233	0.18 249	0.21 287	0.11 251	0.17 211	0.19 261	0.38 339	0.34 277	0.22 255	0.28 253	0.29 288	0.25 304	0.20 253	0.22 281	0.09 230	0.10 307	0.11 291	0.11 301	0.08 193	0.08 209

DMCA-RVC	0.17 252	0.10 233	0.16 204	0.24 328	0.11 251	0.19 242	0.18 226	0.26 206	0.24 188	0.21 246	0.27 244	0.25 259	0.27 316	0.18 221	0.21 268	0.12 309	0.08 265	0.13 321	0.10 278	0.10 270	0.08 209

FADNet_RVC	0.17 252	0.14 300	0.41 351	0.20 261	0.11 251	0.13 121	0.13 45	0.27 218	0.22 169	0.21 246	0.23 182	0.20 208	0.18 247	0.15 158	0.17 227	0.08 188	0.08 265	0.12 308	0.09 247	0.11 286	0.10 263

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 299	0.21 349	0.25 302	0.26 344	0.11 251	0.24 299	0.14 75	0.39 344	0.24 188	0.32 337	0.36 307	0.30 295	0.21 278	0.19 240	0.22 281	0.17 359	0.14 347	0.21 362	0.16 348	0.13 314	0.12 302

STTStereo	0.18 265	0.13 285	0.28 312	0.20 261	0.11 251	0.16 191	0.21 288	0.29 253	0.23 178	0.22 255	0.30 269	0.29 288	0.18 247	0.20 253	0.20 257	0.12 309	0.11 319	0.11 291	0.14 335	0.09 245	0.08 209

CVANet_RVC	0.18 265	0.11 251	0.14 143	0.21 287	0.11 251	0.19 242	0.18 226	0.34 304	0.34 277	0.22 255	0.31 272	0.28 281	0.18 247	0.24 302	0.18 239	0.12 309	0.08 265	0.12 308	0.12 319	0.09 245	0.08 209

SGM-ForestM	0.33 360	0.12 266	0.17 223	0.16 60	0.11 251	0.42 369	0.20 275	0.43 361	0.53 359	0.53 375	0.57 370	1.41 406	0.44 373	0.42 373	0.29 340	0.14 341	0.16 356	0.16 346	0.16 348	0.12 299	0.13 312

StereoDRNet	0.19 274	0.11 251	0.18 249	0.22 303	0.11 251	0.22 282	0.22 298	0.37 332	0.34 277	0.24 279	0.28 253	0.30 295	0.19 261	0.20 253	0.21 268	0.10 261	0.08 265	0.11 291	0.09 247	0.09 245	0.07 146

MDST_ROB	0.22 299	0.10 233	0.18 249	0.18 174	0.11 251	0.40 367	0.19 261	0.44 365	0.42 321	0.40 355	0.40 327	0.29 288	0.21 278	0.27 313	0.19 249	0.11 286	0.10 307	0.14 332	0.11 301	0.10 270	0.08 209

CBMV_ROB	0.19 274	0.13 285	0.18 249	0.16 60	0.11 251	0.16 191	0.12 23	0.27 218	0.29 245	0.27 303	0.31 272	0.27 273	0.24 298	0.24 302	0.16 216	0.15 343	0.18 362	0.22 366	0.20 361	0.10 270	0.12 302

SANet	0.25 329	0.14 300	0.29 320	0.21 287	0.11 251	0.29 335	0.25 333	0.40 347	0.65 377	0.36 344	0.40 327	0.42 354	0.27 316	0.27 313	0.25 309	0.12 309	0.09 286	0.10 265	0.09 247	0.13 314	0.12 302

DLCB_ROB	0.18 265	0.10 233	0.16 204	0.23 320	0.11 251	0.24 299	0.18 226	0.30 263	0.28 239	0.27 303	0.29 263	0.28 281	0.25 304	0.20 253	0.20 257	0.08 188	0.08 265	0.09 224	0.09 247	0.07 147	0.07 146

PWC_ROB	0.21 291	0.16 314	0.27 310	0.18 174	0.11 251	0.22 282	0.13 45	0.33 290	0.49 345	0.30 325	0.40 327	0.32 314	0.25 304	0.31 336	0.23 291	0.10 261	0.07 239	0.11 291	0.08 209	0.11 286	0.10 263

MeshStereo	0.27 345	0.13 285	0.18 249	0.15 35	0.11 251	0.33 345	0.24 317	0.41 352	0.36 294	0.53 375	0.58 372	0.67 384	0.41 365	0.36 355	0.27 326	0.14 341	0.13 339	0.13 321	0.11 301	0.11 286	0.11 284
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
whm_eth	0.14 179	0.09 179	0.21 279	0.21 287	0.12 279	0.12 102	0.16 169	0.18 86	0.29 245	0.17 179	0.32 281	0.09 37	0.13 158	0.18 221	0.14 169	0.07 140	0.07 239	0.08 158	0.07 157	0.07 147	0.07 146

SDNR	0.20 281	0.09 179	0.19 270	0.16 60	0.12 279	0.79 396	0.13 45	0.26 206	0.33 267	0.19 217	0.25 217	0.19 193	0.12 129	0.19 240	0.15 199	0.16 355	0.18 362	0.14 332	0.11 301	0.08 193	0.12 302

fast-acv-ft	0.18 265	0.11 251	0.20 273	0.19 219	0.12 279	0.26 317	0.21 288	0.26 206	0.35 288	0.22 255	0.34 298	0.27 273	0.21 278	0.21 268	0.23 291	0.09 230	0.09 286	0.08 158	0.10 278	0.08 193	0.07 146

TRStereo	0.10 45	0.05 5	0.12 85	0.16 60	0.12 279	0.10 56	0.13 45	0.18 86	0.19 121	0.09 14	0.09 23	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.08 9	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 157	0.04 1	0.04 4

sAnonymous2	0.13 154	0.12 266	0.25 302	0.20 261	0.12 279	0.18 227	0.14 75	0.27 218	0.21 151	0.11 58	0.12 59	0.13 110	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 230	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 340	0.10 263

CroCo_RVC	0.13 154	0.12 266	0.25 302	0.20 261	0.12 279	0.18 227	0.14 75	0.27 218	0.21 151	0.11 58	0.12 59	0.13 110	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 230	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 340	0.10 263

UNet	0.17 252	0.09 179	0.18 249	0.19 219	0.12 279	0.28 333	0.19 261	0.33 290	0.30 250	0.21 246	0.25 217	0.23 241	0.19 261	0.20 253	0.19 249	0.07 140	0.06 185	0.08 158	0.07 157	0.08 193	0.07 146

UPFNet	0.16 234	0.08 133	0.12 85	0.20 261	0.12 279	0.20 259	0.23 309	0.28 239	0.26 216	0.18 207	0.24 191	0.22 230	0.20 274	0.19 240	0.22 281	0.09 230	0.07 239	0.08 158	0.09 247	0.08 193	0.06 95

GwcNet	0.20 281	0.14 300	0.20 273	0.18 174	0.12 279	0.25 307	0.20 275	0.36 325	0.45 333	0.20 237	0.33 288	0.33 320	0.21 278	0.22 285	0.25 309	0.11 286	0.09 286	0.09 224	0.09 247	0.09 245	0.10 263

ACVNet	0.15 211	0.09 179	0.15 169	0.13 6	0.12 279	0.14 150	0.20 275	0.22 150	0.34 277	0.17 179	0.26 229	0.21 214	0.17 237	0.18 221	0.21 268	0.07 140	0.06 185	0.06 30	0.06 81	0.08 193	0.06 95

HGLStereo	0.17 252	0.09 179	0.19 270	0.17 107	0.12 279	0.18 227	0.18 226	0.31 276	0.33 267	0.22 255	0.33 288	0.24 250	0.18 247	0.20 253	0.21 268	0.10 261	0.09 286	0.07 98	0.07 157	0.09 245	0.10 263

FAT-Stereo	0.21 291	0.13 285	0.22 286	0.21 287	0.12 279	0.18 227	0.18 226	0.35 319	0.40 312	0.28 315	0.37 310	0.33 320	0.33 349	0.21 268	0.20 257	0.09 230	0.11 319	0.10 265	0.09 247	0.11 286	0.14 325

FADNet-RVC-Resample	0.17 252	0.12 266	0.32 332	0.22 303	0.12 279	0.19 242	0.14 75	0.25 198	0.24 188	0.24 279	0.27 244	0.20 208	0.15 205	0.17 212	0.16 216	0.07 140	0.08 265	0.12 308	0.10 278	0.09 245	0.11 284

RP	0.22 299	0.13 285	0.22 286	0.23 320	0.12 279	0.21 269	0.20 275	0.26 206	0.45 333	0.22 255	0.38 317	0.37 333	0.25 304	0.28 321	0.25 309	0.11 286	0.12 327	0.13 321	0.12 319	0.13 314	0.14 325

stereogan	0.22 299	0.11 251	0.21 279	0.20 261	0.12 279	0.32 343	0.19 261	0.36 325	0.45 333	0.23 268	0.39 324	0.35 329	0.27 316	0.33 343	0.23 291	0.10 261	0.12 327	0.10 265	0.10 278	0.14 329	0.14 325

ADCL	0.25 329	0.12 266	0.49 361	0.22 303	0.12 279	0.36 358	0.29 359	0.30 263	0.57 363	0.24 279	0.47 355	0.30 295	0.31 344	0.30 335	0.30 346	0.09 230	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.10 270	0.10 263

ADCRef	0.20 281	0.12 266	0.43 354	0.20 261	0.12 279	0.23 293	0.18 226	0.32 280	0.37 298	0.26 296	0.33 288	0.18 189	0.23 291	0.25 307	0.26 321	0.07 140	0.06 185	0.09 224	0.09 247	0.08 193	0.09 241

ADCP+	0.20 281	0.10 233	0.35 342	0.21 287	0.12 279	0.22 282	0.27 343	0.31 276	0.35 288	0.26 296	0.37 310	0.22 230	0.22 285	0.27 313	0.28 333	0.09 230	0.06 185	0.08 158	0.08 209	0.10 270	0.10 263

NOSS_ROB	0.19 274	0.13 285	0.18 249	0.16 60	0.12 279	0.16 191	0.12 23	0.30 263	0.33 267	0.20 237	0.22 181	0.27 273	0.24 298	0.21 268	0.16 216	0.16 355	0.18 362	0.23 367	0.21 363	0.13 314	0.13 312

PWCDC_ROB	0.21 291	0.13 285	0.23 292	0.25 334	0.12 279	0.20 259	0.15 120	0.34 304	0.55 360	0.29 320	0.49 357	0.21 214	0.15 205	0.28 321	0.20 257	0.11 286	0.09 286	0.10 265	0.08 209	0.11 286	0.09 241

AEACV	0.09 7	0.05 5	0.08 6	0.14 11	0.13 299	0.14 150	0.13 45	0.15 21	0.09 2	0.07 2	0.09 23	0.07 17	0.08 48	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

coex-ft	3.24 413	0.35 379	57.83 437	0.18 174	0.13 299	0.27 325	0.23 309	0.28 239	0.72 383	1.89 414	0.70 381	0.43 357	0.47 374	0.29 329	0.43 376	0.09 230	0.09 286	0.12 308	0.09 247	0.14 329	0.14 325

Wz-Net-LNSev	0.22 299	0.16 314	0.41 351	0.22 303	0.13 299	0.25 307	0.24 317	0.33 290	0.44 330	0.30 325	0.42 344	0.32 314	0.19 261	0.23 292	0.27 326	0.10 261	0.09 286	0.08 158	0.08 209	0.12 299	0.11 284

SACVNet	0.19 274	0.12 266	0.15 169	0.17 107	0.13 299	0.22 282	0.18 226	0.31 276	0.31 257	0.24 279	0.31 272	0.30 295	0.23 291	0.23 292	0.17 227	0.11 286	0.08 265	0.10 265	0.10 278	0.12 299	0.14 325

Anonymous	0.14 179	0.10 233	0.24 298	0.23 320	0.13 299	0.18 227	0.23 309	0.20 120	0.19 121	0.14 121	0.12 59	0.11 69	0.13 158	0.17 212	0.13 145	0.08 188	0.07 239	0.08 158	0.08 209	0.12 299	0.10 263

psmorigin	0.25 329	0.16 314	0.35 342	0.17 107	0.13 299	0.24 299	0.14 75	0.34 304	0.34 277	0.41 359	0.55 365	0.41 352	0.38 359	0.35 351	0.28 333	0.11 286	0.15 351	0.11 291	0.11 301	0.12 299	0.17 357

S-Stereo	0.21 291	0.12 266	0.25 302	0.21 287	0.13 299	0.21 269	0.19 261	0.33 290	0.45 333	0.23 268	0.36 307	0.28 281	0.29 328	0.20 253	0.23 291	0.09 230	0.12 327	0.10 265	0.10 278	0.13 314	0.14 325

AF-Net	0.23 312	0.17 323	0.17 223	0.27 351	0.13 299	0.26 317	0.24 317	0.33 290	0.51 350	0.25 292	0.33 288	0.39 344	0.27 316	0.28 321	0.26 321	0.11 286	0.10 307	0.16 346	0.12 319	0.11 286	0.11 284

edge stereo	0.23 312	0.14 300	0.21 279	0.21 287	0.13 299	0.24 299	0.16 169	0.32 280	0.42 321	0.32 337	0.40 327	0.39 344	0.35 353	0.25 307	0.25 309	0.13 323	0.11 319	0.14 332	0.11 301	0.12 299	0.14 325

RTSC	0.23 312	0.13 285	0.30 325	0.21 287	0.13 299	0.29 335	0.17 188	0.36 325	0.68 378	0.27 303	0.34 298	0.30 295	0.22 285	0.32 340	0.31 350	0.10 261	0.08 265	0.09 224	0.10 278	0.13 314	0.14 325

DANet	0.21 291	0.16 314	0.29 320	0.25 334	0.13 299	0.23 293	0.19 261	0.28 239	0.27 226	0.28 315	0.32 281	0.35 329	0.32 347	0.31 336	0.24 302	0.11 286	0.09 286	0.11 291	0.10 278	0.13 314	0.11 284
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.28 347	0.16 314	0.33 333	0.18 174	0.13 299	0.55 378	0.42 386	0.52 377	0.68 378	0.29 320	0.38 317	0.39 344	0.30 339	0.32 340	0.23 291	0.11 286	0.10 307	0.11 291	0.08 209	0.20 363	0.16 349

NaN_ROB	0.23 312	0.20 344	0.25 302	0.25 334	0.13 299	0.31 341	0.27 343	0.34 304	0.41 319	0.31 330	0.31 272	0.32 314	0.23 291	0.31 336	0.22 281	0.11 286	0.17 360	0.10 265	0.11 301	0.08 193	0.09 241

XPNet_ROB	0.22 299	0.12 266	0.20 273	0.22 303	0.13 299	0.22 282	0.19 261	0.35 319	0.40 312	0.30 325	0.40 327	0.38 339	0.27 316	0.26 311	0.29 340	0.15 343	0.10 307	0.10 265	0.10 278	0.13 314	0.12 302

SGM-Forest	0.20 281	0.14 300	0.18 249	0.20 261	0.13 299	0.21 269	0.22 298	0.33 290	0.31 257	0.24 279	0.29 263	0.28 281	0.20 274	0.23 292	0.18 239	0.15 343	0.16 356	0.15 339	0.14 335	0.13 314	0.12 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-SNSev	0.26 340	0.17 323	0.46 356	0.25 334	0.14 314	0.26 317	0.24 317	0.38 339	0.57 363	0.30 325	0.56 366	0.39 344	0.26 311	0.24 302	0.32 355	0.10 261	0.09 286	0.10 265	0.11 301	0.11 286	0.11 284

HHNet	0.11 69	0.06 17	0.16 204	0.15 35	0.14 314	0.07 15	0.13 45	0.20 120	0.18 107	0.15 142	0.25 217	0.11 69	0.09 64	0.13 127	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.09 241

Anonymous3	0.16 234	0.14 300	0.34 336	0.26 344	0.14 314	0.27 325	0.18 226	0.28 239	0.28 239	0.15 142	0.17 116	0.14 126	0.11 101	0.16 183	0.12 119	0.08 188	0.08 265	0.08 158	0.08 209	0.08 193	0.11 284

pcwnet_v2	0.19 274	0.11 251	0.26 308	0.18 174	0.14 314	0.18 227	0.15 120	0.37 332	0.46 341	0.19 217	0.24 191	0.21 214	0.19 261	0.21 268	0.20 257	0.13 323	0.10 307	0.10 265	0.10 278	0.11 286	0.13 312

APVNet	0.23 312	0.12 266	0.20 273	0.18 174	0.14 314	0.32 343	0.31 367	0.40 347	0.33 267	0.27 303	0.40 327	0.30 295	0.29 328	0.27 313	0.25 309	0.11 286	0.12 327	0.11 291	0.14 335	0.12 299	0.13 312

ADCMid	0.26 340	0.15 306	0.42 353	0.20 261	0.14 314	0.25 307	0.26 339	0.35 319	0.40 312	0.37 349	0.45 351	0.34 324	0.42 368	0.36 355	0.36 362	0.10 261	0.09 286	0.11 291	0.11 301	0.13 314	0.13 312

GANet	0.22 299	0.13 285	0.21 279	0.25 334	0.14 314	0.23 293	0.22 298	0.42 356	0.27 226	0.31 330	0.43 347	0.37 333	0.29 328	0.23 292	0.23 291	0.10 261	0.12 327	0.10 265	0.09 247	0.10 270	0.08 209

FBW_ROB	0.25 329	0.17 323	0.23 292	0.27 351	0.14 314	0.26 317	0.22 298	0.42 356	0.43 328	0.42 361	0.41 337	0.43 357	0.27 316	0.32 340	0.24 302	0.09 230	0.15 351	0.15 339	0.12 319	0.12 299	0.10 263

ETE_ROB	0.23 312	0.17 323	0.23 292	0.25 334	0.14 314	0.26 317	0.29 359	0.32 280	0.37 298	0.28 315	0.37 310	0.45 361	0.27 316	0.28 321	0.27 326	0.11 286	0.09 286	0.12 308	0.10 278	0.14 329	0.13 312

WCMA_ROB	0.24 322	0.11 251	0.24 298	0.17 107	0.14 314	0.34 349	0.16 169	0.33 290	0.33 267	0.39 352	0.54 364	0.40 350	0.35 353	0.35 351	0.26 321	0.12 309	0.12 327	0.12 308	0.11 301	0.14 329	0.14 325

Wz-Net-TNSev	0.29 350	0.20 344	0.69 385	0.19 219	0.15 324	0.38 364	0.27 343	0.36 325	0.56 362	0.35 342	0.42 344	0.45 361	0.39 360	0.33 343	0.31 350	0.13 323	0.13 339	0.10 265	0.12 319	0.15 340	0.15 340

Wz-Net-MNSev	0.23 312	0.13 285	0.33 333	0.20 261	0.15 324	0.36 358	0.25 333	0.34 304	0.45 333	0.29 320	0.41 337	0.39 344	0.19 261	0.25 307	0.27 326	0.09 230	0.07 239	0.09 224	0.09 247	0.12 299	0.10 263

DDUNet	0.23 312	0.18 336	0.22 286	0.22 303	0.15 324	0.25 307	0.24 317	0.30 263	0.31 257	0.31 330	0.37 310	0.34 324	0.26 311	0.25 307	0.21 268	0.18 360	0.13 339	0.17 349	0.11 301	0.16 348	0.17 357

UDG	0.21 291	0.17 323	0.20 273	0.23 320	0.15 324	0.31 341	0.20 275	0.33 290	0.35 288	0.24 279	0.28 253	0.31 307	0.29 328	0.21 268	0.23 291	0.15 343	0.12 327	0.13 321	0.09 247	0.14 329	0.15 340

Syn2CoEx	0.22 299	0.16 314	0.29 320	0.29 364	0.15 324	0.26 317	0.21 288	0.34 304	0.32 262	0.29 320	0.36 307	0.28 281	0.25 304	0.20 253	0.25 309	0.16 355	0.12 327	0.14 332	0.11 301	0.09 245	0.08 209

MFN_U_SF_RVC	0.33 360	0.22 353	0.58 372	0.31 368	0.15 324	0.36 358	0.17 188	0.54 380	0.46 341	0.47 371	0.56 366	0.58 377	0.39 360	0.36 355	0.38 369	0.15 343	0.15 351	0.18 357	0.21 363	0.16 348	0.16 349

Nwc_Net	0.23 312	0.17 323	0.22 286	0.25 334	0.15 324	0.25 307	0.27 343	0.38 339	0.39 308	0.22 255	0.41 337	0.30 295	0.29 328	0.28 321	0.25 309	0.11 286	0.10 307	0.17 349	0.20 361	0.10 270	0.11 284

RTS	0.46 377	0.19 339	3.33 412	0.25 334	0.15 324	0.72 391	0.21 288	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 349	0.31 307	0.43 371	0.55 383	0.37 366	0.10 261	0.09 286	0.13 321	0.13 329	0.15 340	0.15 340

RTSA	0.46 377	0.19 339	3.33 412	0.25 334	0.15 324	0.72 391	0.21 288	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 349	0.31 307	0.43 371	0.55 383	0.37 366	0.10 261	0.09 286	0.13 321	0.13 329	0.15 340	0.15 340

ADCPNet	0.26 340	0.17 323	0.62 374	0.21 287	0.15 324	0.36 358	0.25 333	0.33 290	0.37 298	0.31 330	0.41 337	0.36 331	0.29 328	0.29 329	0.34 360	0.12 309	0.10 307	0.11 291	0.12 319	0.14 329	0.13 312

CC-Net-ROB	0.28 347	0.31 375	0.36 344	0.30 366	0.15 324	0.25 307	0.19 261	0.45 367	0.34 277	0.39 352	0.37 310	0.39 344	0.31 344	0.27 313	0.27 326	0.24 379	0.18 362	0.30 380	0.23 370	0.19 361	0.15 340

PSMNet_ROB	0.22 299	0.12 266	0.15 169	0.27 351	0.15 324	0.25 307	0.36 378	0.43 361	0.37 298	0.27 303	0.33 288	0.32 314	0.23 291	0.21 268	0.27 326	0.12 309	0.08 265	0.13 321	0.11 301	0.10 270	0.09 241

Anonymous_2	0.22 299	0.17 323	0.28 312	0.15 35	0.16 336	0.33 345	0.22 298	0.23 164	0.18 107	0.23 268	0.24 191	0.26 268	0.27 316	0.27 313	0.24 302	0.22 372	0.26 381	0.17 349	0.17 355	0.16 348	0.18 359

WZ-Net	0.29 350	0.17 323	0.82 393	0.23 320	0.16 336	0.35 353	0.29 359	0.40 347	0.59 368	0.24 279	0.57 370	0.37 333	0.25 304	0.34 346	0.37 366	0.09 230	0.08 265	0.09 224	0.10 278	0.14 329	0.16 349

FINET	0.22 299	0.18 336	0.28 312	0.19 219	0.16 336	0.24 299	0.24 317	0.33 290	0.49 345	0.26 296	0.33 288	0.22 230	0.23 291	0.23 292	0.18 239	0.18 360	0.16 356	0.11 291	0.10 278	0.15 340	0.14 325

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 353	0.24 358	0.30 325	0.36 377	0.16 336	0.36 358	0.31 367	0.34 304	0.43 328	0.41 359	0.46 353	0.38 339	0.30 339	0.35 351	0.29 340	0.19 364	0.20 368	0.26 369	0.29 378	0.18 357	0.19 364

FADNet-RVC	0.21 291	0.20 344	0.40 349	0.21 287	0.16 336	0.21 269	0.15 120	0.27 218	0.27 226	0.26 296	0.32 281	0.26 268	0.21 278	0.22 285	0.19 249	0.12 309	0.13 339	0.12 308	0.14 335	0.13 314	0.18 359

RGC	0.25 329	0.20 344	0.29 320	0.28 357	0.16 336	0.22 282	0.23 309	0.33 290	0.44 330	0.27 303	0.40 327	0.38 339	0.28 325	0.37 359	0.23 291	0.11 286	0.13 339	0.17 349	0.17 355	0.15 340	0.16 349

G-Net	0.25 329	0.17 323	0.38 346	0.23 320	0.16 336	0.51 375	0.23 309	0.29 253	0.35 288	0.36 344	0.38 317	0.31 307	0.29 328	0.28 321	0.27 326	0.11 286	0.09 286	0.12 308	0.10 278	0.16 348	0.14 325

DeepPrunerF	0.24 322	0.17 323	0.45 355	0.26 344	0.16 336	0.23 293	0.29 359	0.37 332	0.51 350	0.27 303	0.31 272	0.24 250	0.28 325	0.22 285	0.23 291	0.15 343	0.11 319	0.20 361	0.18 359	0.12 299	0.14 325

GANetREF_RVC	0.31 358	0.34 377	0.29 320	0.35 375	0.16 336	0.33 345	0.42 386	0.48 372	0.52 356	0.35 342	0.35 303	0.34 324	0.32 347	0.40 367	0.33 358	0.27 381	0.20 368	0.29 378	0.15 346	0.19 361	0.18 359
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
NVstereo2D	0.19 274	0.11 251	0.16 204	0.17 107	0.16 336	0.28 333	0.23 309	0.44 365	0.42 321	0.15 142	0.28 253	0.25 259	0.19 261	0.23 292	0.18 239	0.09 230	0.06 185	0.10 265	0.08 209	0.15 340	0.10 263

GASNet	0.22 299	0.24 358	0.34 336	0.26 344	0.17 346	0.27 325	0.16 169	0.45 367	0.42 321	0.27 303	0.24 191	0.30 295	0.16 216	0.27 313	0.18 239	0.12 309	0.09 286	0.12 308	0.11 301	0.16 348	0.08 209

FADNet	0.21 291	0.23 355	0.37 345	0.18 174	0.17 346	0.25 307	0.13 45	0.32 280	0.32 262	0.23 268	0.25 217	0.27 273	0.21 278	0.19 240	0.16 216	0.13 323	0.15 351	0.12 308	0.15 346	0.17 355	0.18 359

NCC-stereo	0.25 329	0.15 306	0.31 328	0.26 344	0.17 346	0.21 269	0.31 367	0.41 352	0.40 312	0.24 279	0.38 317	0.33 320	0.29 328	0.37 359	0.28 333	0.13 323	0.11 319	0.15 339	0.22 366	0.13 314	0.13 312

Abc-Net	0.25 329	0.15 306	0.31 328	0.26 344	0.17 346	0.21 269	0.31 367	0.41 352	0.40 312	0.24 279	0.38 317	0.33 320	0.29 328	0.37 359	0.28 333	0.13 323	0.11 319	0.15 339	0.22 366	0.13 314	0.13 312
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C01	0.37 366	0.26 364	1.41 405	0.22 303	0.17 346	0.51 375	0.28 349	0.36 325	0.40 312	0.39 352	0.75 386	0.46 365	0.39 360	0.46 375	0.50 386	0.13 323	0.13 339	0.13 321	0.14 335	0.14 329	0.16 349

AnyNet_C32	0.26 340	0.16 314	0.39 347	0.20 261	0.17 346	0.26 317	0.31 367	0.32 280	0.45 333	0.31 330	0.50 359	0.30 295	0.34 350	0.41 372	0.36 362	0.12 309	0.12 327	0.12 308	0.14 335	0.14 329	0.15 340

RYNet	0.23 312	0.12 266	0.22 286	0.19 219	0.17 346	0.47 372	0.26 339	0.39 344	0.49 345	0.24 279	0.29 263	0.34 324	0.24 298	0.20 253	0.31 350	0.10 261	0.06 185	0.09 224	0.09 247	0.14 329	0.15 340

DispFullNet	0.27 345	0.22 353	0.66 377	0.28 357	0.17 346	0.27 325	0.17 188	0.34 304	0.57 363	0.27 303	0.37 310	0.43 357	0.24 298	0.39 364	0.25 309	0.12 309	0.06 185	0.19 359	0.11 301	0.23 366	0.16 349

LALA_ROB	0.25 329	0.16 314	0.23 292	0.27 351	0.17 346	0.27 325	0.27 343	0.42 356	0.38 304	0.33 341	0.39 324	0.51 371	0.26 311	0.29 329	0.28 333	0.16 355	0.09 286	0.13 321	0.12 319	0.13 314	0.13 312

SHD	0.26 340	0.15 306	0.31 328	0.24 328	0.18 355	0.23 293	0.15 120	0.39 344	0.72 383	0.32 337	0.42 344	0.36 331	0.29 328	0.33 343	0.30 346	0.13 323	0.11 319	0.14 332	0.13 329	0.16 348	0.20 367

ADCS	0.30 353	0.19 339	0.48 360	0.21 287	0.18 355	0.29 335	0.24 317	0.42 356	0.64 375	0.40 355	0.50 359	0.40 350	0.37 357	0.40 367	0.43 376	0.13 323	0.13 339	0.13 321	0.14 335	0.16 348	0.16 349

Anonymous Stereo	0.24 322	0.19 339	0.52 363	0.25 334	0.18 355	0.21 269	0.22 298	0.34 304	0.45 333	0.25 292	0.35 303	0.26 268	0.19 261	0.31 336	0.29 340	0.13 323	0.12 327	0.12 308	0.13 329	0.12 299	0.14 325

NCCL2	0.24 322	0.15 306	0.18 249	0.34 373	0.18 355	0.24 299	0.24 317	0.34 304	0.29 245	0.31 330	0.38 317	0.38 339	0.29 328	0.23 292	0.25 309	0.15 343	0.12 327	0.18 357	0.21 363	0.13 314	0.13 312

SQANet	0.24 322	0.24 358	0.31 328	0.31 368	0.19 359	0.27 325	0.13 45	0.30 263	0.33 267	0.25 292	0.37 310	0.31 307	0.22 285	0.27 313	0.23 291	0.15 343	0.10 307	0.21 362	0.16 348	0.22 364	0.16 349

XQC	0.29 350	0.23 355	0.53 364	0.29 364	0.19 359	0.36 358	0.28 349	0.37 332	0.58 366	0.31 330	0.31 272	0.37 333	0.30 339	0.39 364	0.39 370	0.13 323	0.09 286	0.15 339	0.12 319	0.18 357	0.18 359

CSAN	0.30 353	0.24 358	0.28 312	0.34 373	0.19 359	0.34 349	0.42 386	0.38 339	0.51 350	0.38 351	0.40 327	0.44 360	0.34 350	0.29 329	0.31 350	0.19 364	0.16 356	0.19 359	0.19 360	0.14 329	0.15 340

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 374	0.39 382	0.56 367	0.40 379	0.20 362	0.66 386	0.33 376	0.54 380	0.72 383	0.71 385	0.72 383	0.62 379	0.55 381	0.52 379	0.47 383	0.20 368	0.19 367	0.29 378	0.30 380	0.24 373	0.19 364

PDISCO_ROB	0.28 347	0.16 314	0.28 312	0.28 357	0.20 362	0.33 345	0.27 343	0.45 367	0.58 366	0.28 315	0.41 337	0.45 361	0.30 339	0.34 346	0.35 361	0.12 309	0.09 286	0.17 349	0.16 348	0.17 355	0.13 312

BEATNet-Init1	0.54 384	0.28 367	0.68 384	0.31 368	0.21 364	0.85 399	0.31 367	0.57 382	0.69 381	0.89 396	1.00 398	2.17 414	0.66 390	0.58 387	0.44 379	0.19 364	0.18 362	0.23 367	0.22 366	0.22 364	0.21 368

MSMD_ROB	0.31 358	0.26 364	0.26 308	0.24 328	0.21 364	0.34 349	0.25 333	0.34 304	0.39 308	0.40 355	0.69 380	0.45 361	0.41 365	0.34 346	0.28 333	0.20 368	0.20 368	0.26 369	0.25 372	0.23 366	0.22 371

PA-Net	0.24 322	0.18 336	0.34 336	0.28 357	0.22 366	0.22 282	0.39 383	0.29 253	0.39 308	0.22 255	0.33 288	0.25 259	0.26 311	0.21 268	0.25 309	0.10 261	0.23 379	0.15 339	0.22 366	0.09 245	0.13 312
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PVD	0.40 369	0.21 349	0.40 349	0.32 371	0.23 367	0.30 338	0.45 390	0.53 379	0.97 396	0.55 377	0.80 390	0.54 375	0.60 387	0.53 381	0.40 372	0.19 364	0.14 347	0.17 349	0.14 335	0.24 373	0.32 385

FC-DCNN	0.33 360	0.28 367	0.28 312	0.26 344	0.23 367	0.38 364	0.29 359	0.40 347	0.44 330	0.46 370	0.56 366	0.51 371	0.41 365	0.38 363	0.31 350	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.24 374

ACVNet-4b	0.39 367	0.53 387	0.56 367	0.45 384	0.24 369	0.46 371	0.18 226	0.50 374	0.64 375	0.42 361	0.45 351	0.60 378	0.27 316	0.34 346	0.24 302	0.33 385	0.14 347	0.48 388	0.42 388	0.31 383	0.27 380

DGSMNet	0.25 329	0.19 339	0.34 336	0.21 287	0.24 369	0.24 299	0.21 288	0.36 325	0.42 321	0.25 292	0.32 281	0.38 339	0.21 278	0.29 329	0.24 302	0.13 323	0.11 319	0.14 332	0.16 348	0.23 366	0.23 373

FCDSN-DC	0.33 360	0.28 367	0.28 312	0.30 366	0.24 369	0.39 366	0.28 349	0.43 361	0.42 321	0.44 367	0.53 363	0.51 371	0.42 368	0.37 359	0.30 346	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.25 375
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.47 380	0.28 367	0.28 312	0.27 351	0.24 369	0.50 373	0.32 375	0.57 382	0.62 373	0.74 389	1.20 408	1.21 399	0.64 389	0.54 382	0.39 370	0.22 372	0.20 368	0.27 372	0.31 381	0.26 377	0.25 375

ELAS_RVC	0.42 372	0.29 373	0.33 333	0.28 357	0.24 369	0.56 379	0.38 381	0.50 374	0.61 370	0.74 389	0.76 387	0.67 384	0.56 383	0.55 383	0.42 375	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.27 379	0.26 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 372	0.29 373	0.34 336	0.28 357	0.24 369	0.63 383	0.37 379	0.52 377	0.52 356	0.72 386	0.82 391	0.68 386	0.56 383	0.52 379	0.45 382	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.26 377	0.26 378
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE	0.46 377	0.34 377	1.12 401	0.33 372	0.25 375	0.35 353	0.29 359	0.64 390	1.07 397	0.43 366	0.41 337	0.42 354	0.53 380	0.72 393	0.54 391	0.30 382	0.21 375	0.41 386	0.38 386	0.23 366	0.22 371

STTRV1_RVC	0.25 329	0.26 364	0.39 347	0.19 219	0.26 376	0.30 338	0.24 317	0.35 319	0.35 288	0.36 344	0.34 298	0.31 307	0.31 344	0.28 321	0.25 309	0.18 360	0.10 307	0.16 346	0.14 335	0.18 357	0.12 302

PASM	0.33 360	0.25 363	0.51 362	0.28 357	0.27 377	0.30 338	0.31 367	0.35 319	0.51 350	0.36 344	0.40 327	0.47 368	0.35 353	0.34 346	0.36 362	0.23 377	0.26 381	0.26 369	0.28 377	0.23 366	0.21 368

otaku	0.39 367	0.38 381	0.53 364	0.44 383	0.28 378	0.57 380	0.24 317	0.42 356	0.62 373	0.40 355	0.50 359	0.46 365	0.34 350	0.40 367	0.33 358	0.30 382	0.30 385	0.39 384	0.33 383	0.30 380	0.29 381

ACVNet_1	0.45 376	0.51 386	0.61 373	0.45 384	0.28 378	0.50 373	0.28 349	0.58 387	0.71 382	0.63 380	0.59 374	0.74 389	0.50 377	0.50 377	0.36 362	0.26 380	0.25 380	0.39 384	0.29 378	0.32 384	0.25 375

ccnet	0.30 353	0.28 367	0.24 298	0.20 261	0.28 378	0.41 368	0.22 298	0.46 370	0.33 267	0.37 349	0.46 353	0.37 333	0.30 339	0.40 367	0.43 376	0.23 377	0.14 347	0.21 362	0.17 355	0.23 366	0.19 364

NVStereoNet_ROB	0.47 380	0.37 380	0.47 359	0.42 382	0.29 381	0.35 353	0.35 377	0.50 374	0.61 370	0.73 387	0.94 395	0.70 388	0.68 391	0.48 376	0.62 394	0.22 372	0.33 386	0.34 382	0.34 385	0.30 380	0.31 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Ntro	0.41 370	0.40 383	0.54 366	0.46 387	0.30 382	0.64 384	0.24 317	0.47 371	0.68 378	0.42 361	0.49 357	0.47 368	0.42 368	0.40 367	0.32 355	0.32 384	0.28 383	0.37 383	0.31 381	0.33 385	0.29 381

PWCK	0.72 392	0.95 406	0.99 399	0.77 396	0.32 383	0.79 396	0.38 381	0.92 397	0.90 394	0.96 400	0.76 387	0.97 393	0.62 388	0.87 401	0.68 397	0.73 404	0.46 390	0.76 400	0.49 392	0.71 402	0.44 394

SAMSARA	0.41 370	0.28 367	0.34 336	0.55 390	0.39 384	0.85 399	1.25 414	0.49 373	0.52 356	0.36 344	0.35 303	0.56 376	0.39 360	0.39 364	0.41 373	0.15 343	0.20 368	0.15 339	0.14 335	0.23 366	0.21 368

ACVNet_2	0.67 391	0.68 396	0.70 388	0.64 392	0.41 385	0.75 394	0.50 391	0.98 403	1.38 407	0.90 397	1.09 402	1.04 394	0.74 394	0.55 383	0.48 384	0.43 389	0.40 389	0.53 392	0.45 389	0.48 388	0.36 389

MADNet+	0.76 395	0.72 397	3.76 415	0.67 393	0.41 385	0.99 405	0.97 412	0.72 392	0.75 387	0.52 374	0.58 372	0.64 382	0.68 391	0.89 404	1.04 410	0.35 386	0.36 387	0.28 377	0.23 370	0.38 386	0.33 386

RainbowNet	0.54 384	0.61 391	0.71 390	0.57 391	0.43 387	0.66 386	0.37 379	0.60 388	0.87 393	0.51 373	0.67 377	0.63 380	0.47 374	0.50 377	0.44 379	0.47 393	0.48 395	0.53 392	0.41 387	0.53 391	0.41 392

Consistency-Raft	0.44 374	0.40 383	0.46 356	0.37 378	0.43 387	0.42 369	0.41 384	0.57 382	0.55 360	0.32 337	0.73 384	0.32 314	0.50 377	0.42 373	0.49 385	0.39 387	0.36 387	0.45 387	0.52 397	0.42 387	0.30 383

JetBlue	0.73 394	0.46 385	1.21 403	0.52 389	0.47 389	2.16 414	0.67 402	0.78 393	0.72 383	0.70 384	0.79 389	1.21 399	0.84 398	1.06 410	1.04 410	0.40 388	0.28 383	0.33 381	0.33 383	0.30 380	0.34 387

IMH-64-1	0.66 389	0.62 392	0.69 385	0.72 394	0.51 390	0.60 381	0.51 392	0.92 397	0.84 391	0.75 392	1.02 399	0.81 390	0.78 396	0.80 395	0.50 386	0.43 389	0.46 390	0.72 396	0.48 390	0.55 392	0.40 390

IMH-64	0.66 389	0.62 392	0.69 385	0.72 394	0.51 390	0.60 381	0.51 392	0.92 397	0.84 391	0.75 392	1.02 399	0.81 390	0.78 396	0.80 395	0.50 386	0.43 389	0.46 390	0.72 396	0.48 390	0.55 392	0.40 390

IMH	0.72 392	0.65 394	0.70 388	0.77 396	0.54 392	0.71 390	0.56 395	0.99 405	1.08 398	0.82 395	1.09 402	0.89 392	0.88 400	0.88 403	0.53 390	0.44 392	0.50 399	0.75 399	0.51 395	0.58 395	0.42 393

SPS-STEREO	0.58 387	0.59 390	0.66 377	0.45 384	0.55 393	0.65 385	0.44 389	0.63 389	0.51 350	0.69 383	0.65 376	0.66 383	0.58 386	0.62 389	0.62 394	0.62 401	0.47 394	0.51 390	0.49 392	0.55 392	0.58 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.57 386	0.58 388	0.67 381	0.41 380	0.55 393	0.68 388	0.51 392	0.57 382	0.46 341	0.67 381	0.70 381	0.69 387	0.57 385	0.64 390	0.58 392	0.59 399	0.49 396	0.50 389	0.50 394	0.52 389	0.59 399

LVE	0.84 400	0.87 404	0.86 396	0.81 399	0.56 395	1.09 410	0.66 401	1.07 407	1.45 409	0.97 401	1.23 410	1.11 397	0.86 399	0.84 398	0.72 401	0.49 394	0.56 405	0.76 400	0.60 400	0.66 397	0.60 402

UNDER WATER-64	0.97 404	0.96 408	1.48 407	0.88 404	0.57 396	1.24 413	0.90 410	0.78 393	0.96 395	1.05 403	0.85 392	1.56 411	1.26 412	0.97 408	0.99 408	0.88 409	0.57 407	1.04 409	0.88 409	0.81 407	0.75 407

Dean	0.88 401	0.88 405	0.81 392	0.82 400	0.57 396	0.91 401	0.62 399	1.17 412	1.71 412	1.15 407	1.16 406	1.31 403	1.00 405	0.82 397	0.83 406	0.57 396	0.56 405	0.78 402	0.65 401	0.67 398	0.58 396

TorneroNet-64	0.76 395	0.73 398	0.77 391	0.78 398	0.58 398	0.94 404	0.58 396	0.85 396	1.26 402	0.67 381	0.88 393	1.41 406	0.76 395	0.87 401	0.68 397	0.49 394	0.46 390	0.73 398	0.59 398	0.68 399	0.54 395

anonymity	0.53 383	0.58 388	0.66 377	0.41 380	0.61 399	0.54 377	0.41 384	0.57 382	0.41 319	0.56 378	0.50 359	0.50 370	0.55 381	0.59 388	0.50 386	0.58 398	0.50 399	0.51 390	0.51 395	0.52 389	0.58 396

LSM	0.34 365	0.21 349	0.62 374	0.27 351	0.62 400	0.35 353	0.26 339	0.43 361	0.49 345	0.45 369	0.60 375	0.42 354	0.37 357	0.35 351	0.26 321	0.13 323	0.21 375	0.14 332	0.16 348	0.18 357	0.34 387

WAO-6	0.82 398	0.81 401	0.63 376	0.87 403	0.63 401	0.79 396	0.60 398	0.98 403	1.52 411	0.91 399	0.97 397	1.08 396	1.04 406	0.72 393	0.70 400	0.72 403	0.49 396	0.91 406	0.71 404	0.70 401	0.59 399

TorneroNet	0.83 399	0.75 399	0.83 395	0.85 401	0.63 401	1.03 408	0.65 400	0.96 401	1.14 400	0.80 394	1.10 404	1.36 404	0.88 400	0.95 406	0.82 405	0.57 396	0.49 396	0.79 403	0.66 402	0.74 405	0.64 405

WAO-7	0.80 397	0.78 400	0.57 369	0.85 401	0.67 403	0.76 395	0.69 405	1.07 407	1.30 404	0.90 397	1.20 408	1.05 395	0.93 402	0.71 392	0.68 397	0.60 400	0.62 409	0.67 395	0.68 403	0.64 396	0.59 399

MFMNet_re	0.65 388	0.66 395	0.66 377	0.51 388	0.69 404	0.70 389	0.58 396	0.65 391	0.75 387	0.61 379	0.73 384	0.63 380	0.68 391	0.65 391	0.60 393	0.66 402	0.58 408	0.63 394	0.59 398	0.68 399	0.69 406

WAO-8	0.92 402	0.83 402	0.67 381	0.94 406	0.70 405	0.92 402	0.68 403	1.08 409	1.80 414	1.06 405	1.42 412	1.29 401	1.08 408	0.86 399	0.80 403	0.74 405	0.54 402	0.86 404	0.75 405	0.71 402	0.63 403

Venus	0.92 402	0.83 402	0.67 381	0.94 406	0.70 405	0.92 402	0.68 403	1.08 409	1.80 414	1.06 405	1.42 412	1.29 401	1.08 408	0.86 399	0.80 403	0.74 405	0.54 402	0.86 404	0.75 405	0.71 402	0.63 403

UNDER WATER	0.99 406	1.00 409	1.47 406	1.00 408	0.71 407	1.18 412	0.86 408	0.81 395	1.09 399	1.02 402	0.90 394	1.53 410	1.26 412	1.06 410	1.02 409	0.79 407	0.54 402	1.02 408	0.88 409	0.83 408	0.75 407

notaker	0.98 405	1.13 410	1.02 400	1.14 410	0.81 408	0.73 393	0.69 405	0.94 400	1.15 401	1.19 409	1.19 407	1.41 406	1.17 411	1.10 412	0.74 402	0.82 408	0.64 410	1.18 411	0.79 407	1.02 410	0.82 411

HanzoNet	1.31 410	1.29 414	1.22 404	1.13 409	0.85 409	1.05 409	0.84 407	1.06 406	1.47 410	1.66 412	1.63 414	2.48 416	1.78 414	1.63 414	1.69 412	1.27 414	0.80 413	1.32 414	1.02 412	1.07 413	0.90 412

ktn	1.02 407	1.23 412	0.82 393	1.24 412	0.86 410	1.00 407	0.86 408	0.96 401	1.37 406	1.05 403	1.12 405	1.16 398	1.06 407	0.95 406	0.62 394	1.28 415	0.71 411	1.39 415	0.83 408	1.06 412	0.77 409

SPstereo	13.84 428	0.95 406	1.53 408	1.24 412	0.90 411	29.09 431	47.98 431	26.78 438	29.57 437	22.38 436	22.47 435	23.18 436	24.63 436	24.46 436	15.07 428	0.91 410	0.71 411	1.85 417	1.62 417	0.74 405	0.79 410

DPSimNet_ROB	1.14 409	1.25 413	0.87 397	1.15 411	0.90 411	1.15 411	1.18 413	1.20 413	1.26 402	1.45 411	1.05 401	1.44 409	1.13 410	0.92 405	1.70 413	1.47 416	0.52 401	1.22 413	1.04 414	0.92 409	1.03 414

KSHMR	1.10 408	1.19 411	0.90 398	1.26 414	1.00 413	0.99 405	0.96 411	1.13 411	1.35 405	1.16 408	1.28 411	1.40 405	0.97 404	1.03 409	0.93 407	1.03 412	1.08 414	1.20 412	1.03 413	1.03 411	0.98 413

JetRed	1.66 411	1.51 415	3.09 411	0.93 405	1.21 414	5.28 416	1.61 416	1.29 414	1.42 408	1.84 413	1.77 415	1.59 412	0.95 403	1.43 413	2.51 416	0.91 410	1.61 416	0.93 407	0.91 411	1.36 414	1.03 414

tt	4.65 415	0.07 51	3.54 414	2.01 417	1.55 415	10.25 421	16.66 420	8.90 424	5.03 417	1.33 410	0.96 396	4.71 417	4.74 417	3.33 417	5.86 419	6.06 424	10.30 428	1.87 418	2.09 419	2.61 417	1.19 416

MADNet++	1.97 412	1.75 416	1.66 409	1.83 416	1.69 416	2.38 415	1.45 415	2.36 416	2.11 416	2.58 416	2.37 416	2.25 415	2.21 415	2.28 415	2.36 415	1.87 417	1.67 417	1.53 416	1.34 416	1.87 416	1.78 418

LRCNet_RVC	10.76 424	13.97 428	7.97 423	19.07 428	2.04 417	0.35 353	0.31 367	5.29 417	0.48 344	13.02 426	17.65 427	8.69 421	5.73 418	4.78 418	2.22 414	23.53 435	2.69 422	27.60 436	25.75 436	17.60 433	16.54 434

ASD4	3.59 414	3.47 418	2.05 410	1.75 415	2.54 418	9.22 420	17.86 421	2.29 415	5.54 418	2.49 415	2.86 417	2.05 413	3.46 416	2.77 416	5.29 417	1.23 413	1.36 415	1.13 410	1.33 415	1.71 415	1.50 417

xxxxx1	7.75 416	5.06 421	7.26 417	3.15 418	3.91 419	16.37 424	22.88 425	5.87 421	8.68 420	7.99 420	8.55 418	9.13 422	8.46 420	10.05 422	10.47 420	2.43 418	2.48 419	3.56 421	12.26 425	3.48 418	3.02 420

tt_ll	7.75 416	5.06 421	7.26 417	3.15 418	3.91 419	16.37 424	22.88 425	5.87 421	8.68 420	7.99 420	8.55 418	9.13 422	8.46 420	10.05 422	10.47 420	2.43 418	2.48 419	3.56 421	12.26 425	3.48 418	3.02 420

ff	7.75 416	5.06 421	7.26 417	3.15 418	3.91 419	16.37 424	22.88 425	5.87 421	8.68 420	7.99 420	8.55 418	9.13 422	8.46 420	10.05 422	10.47 420	2.43 418	2.48 419	3.56 421	12.26 425	3.48 418	3.02 420

PML	8.57 422	9.39 427	6.24 416	5.34 421	6.36 422	13.21 423	20.99 422	5.35 418	6.68 419	17.75 428	26.46 437	7.58 420	6.08 419	7.89 421	5.76 418	5.33 423	1.83 418	5.95 427	1.93 418	8.75 425	2.53 419

Anonymous_1	10.87 425	7.82 424	7.41 420	10.29 424	10.08 423	18.64 428	26.11 428	11.02 425	13.45 426	9.43 423	10.10 423	9.73 425	11.31 425	10.69 425	12.47 423	6.42 425	8.38 425	5.70 424	10.22 424	11.41 426	6.65 423

DGTPSM_ROB	8.06 420	4.50 419	8.69 424	5.34 421	10.73 424	8.32 418	22.71 423	5.47 419	13.38 424	5.13 418	9.98 421	5.10 418	10.47 423	5.53 419	12.77 424	3.79 421	8.00 423	3.49 419	6.95 422	3.74 421	7.09 424

DPSMNet_ROB	8.06 420	4.50 419	8.69 424	5.36 423	10.74 425	8.32 418	22.71 423	5.47 419	13.38 424	5.13 418	9.98 421	5.10 418	10.47 423	5.53 419	12.77 424	3.80 422	8.00 423	3.49 419	6.95 422	3.75 422	7.09 424

DPSM_ROB	11.10 426	8.47 425	7.95 421	10.84 425	11.58 426	19.10 429	26.50 429	12.02 426	14.09 427	10.38 424	10.91 424	10.39 426	11.92 426	11.67 426	13.39 426	6.99 426	8.79 426	5.82 425	6.92 420	6.97 423	7.31 426

DPSM	11.10 426	8.47 425	7.95 421	10.84 425	11.58 426	19.10 429	26.50 429	12.02 426	14.09 427	10.38 424	10.91 424	10.39 426	11.92 426	11.67 426	13.39 426	6.99 426	8.79 426	5.82 425	6.92 420	6.97 423	7.31 426

DLNR_Zeroshot_test	10.48 423	2.27 417	19.78 433	120.28 438	13.29 428	0.06 2	0.13 45	0.24 181	0.10 6	0.08 4	0.10 35	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.13 323	0.04 2	0.06 30	0.04 7	52.68 437	0.04 4

HaxPig	15.73 429	18.55 435	19.19 432	16.92 427	15.89 429	7.80 417	7.57 417	13.37 428	10.80 423	15.40 427	14.87 426	15.95 428	14.81 428	15.67 428	15.97 429	18.96 434	16.72 429	19.47 434	18.10 434	19.45 434	19.06 435

MEDIAN_ROB	20.38 430	24.05 436	23.36 434	21.18 429	21.62 430	10.51 422	8.17 418	17.68 429	15.46 429	20.04 429	19.65 428	20.30 429	20.16 429	21.17 429	21.03 430	23.81 436	21.77 436	24.98 435	23.75 435	25.01 435	23.94 436

MyStereo03	22.37 432	17.11 429	16.16 428	21.87 430	23.27 431	38.30 432	53.36 433	24.10 432	28.51 433	20.93 433	21.96 432	20.94 430	24.00 430	23.43 432	27.22 434	14.07 429	17.72 433	11.70 428	13.96 430	14.00 427	14.72 429

MyStereo02	22.37 432	17.11 429	16.16 428	21.87 430	23.27 431	38.30 432	53.36 433	24.10 432	28.51 433	20.93 433	21.96 432	20.94 430	24.00 430	23.43 432	27.22 434	14.07 429	17.72 433	11.70 428	13.96 430	14.00 427	14.72 429

MyStereo	22.37 432	17.11 429	16.16 428	21.87 430	23.27 431	38.30 432	53.36 433	24.10 432	28.51 433	20.93 433	21.96 432	20.94 430	24.00 430	23.43 432	27.22 434	14.07 429	17.72 433	11.70 428	13.96 430	14.00 427	14.72 429

CasAABBNet	22.33 431	17.11 429	15.84 426	21.94 433	23.28 434	38.30 432	53.40 437	24.05 431	28.44 432	20.66 430	21.86 430	21.03 434	24.04 434	23.35 430	27.03 433	14.06 428	17.69 431	11.70 428	13.94 429	14.04 430	14.76 432

Selective-RAFT-Error	22.39 435	17.14 433	16.01 427	22.00 434	23.34 435	38.37 436	53.36 433	24.24 436	28.53 436	20.80 431	21.94 431	20.94 430	24.02 433	23.48 435	27.33 437	14.07 429	17.70 432	11.70 428	13.93 428	14.05 431	14.83 433

AVERAGE_ROB	24.89 437	29.12 437	27.98 435	24.83 436	24.59 436	17.82 427	11.61 419	21.45 430	19.91 430	25.04 437	24.38 436	25.06 437	25.31 437	24.69 437	22.86 431	29.74 437	27.09 437	28.97 437	27.94 437	30.07 436	29.35 437

LSM0	22.80 436	17.22 434	19.17 431	22.12 435	28.90 437	38.38 437	53.27 432	24.21 435	28.36 431	20.84 432	21.11 429	21.63 435	24.25 435	23.42 431	26.98 432	14.08 433	17.39 430	11.72 433	13.98 433	14.22 432	14.66 428

test_example2	97.69 438	92.93 438	45.57 436	96.02 437	109.84 438	88.44 438	93.70 438	25.54 437	94.63 438	130.46 438	126.87 438	58.93 438	75.48 438	87.99 438	77.94 438	150.16 438	221.11 438	76.29 438	98.21 438	108.42 438	95.33 438

Low-res two-view benchmark