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	0.17 36	0.09 9	0.26 16	0.18 8	0.07 1	0.32 226	0.19 122	0.37 128	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

CASnet	0.14 6	0.12 81	0.22 6	0.22 128	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	0.11 228	0.09 182	0.08 81	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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

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	0.09 163	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
HITNet	0.20 102	0.17 222	0.43 182	0.19 26	0.08 2	0.27 159	0.14 13	0.42 174	0.30 114	0.29 122	0.32 116	0.27 137	0.21 133	0.28 119	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
MLCV	0.22 142	0.16 206	0.44 188	0.21 86	0.08 2	0.29 191	0.19 122	0.38 134	0.37 174	0.38 254	0.44 238	0.31 177	0.21 133	0.41 193	0.24 197	0.07 16	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

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

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

DCANet-4	0.19 89	0.10 24	0.52 245	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 85	0.36 123	0.39 192	0.29 122	0.30 99	0.17 39	0.22 144	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

fff	0.19 89	0.13 136	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 85	0.35 104	0.43 225	0.29 122	0.30 99	0.18 46	0.28 222	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 85	0.34 87	0.39 192	0.29 122	0.31 113	0.18 46	0.31 255	0.21 39	0.19 128	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

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	0.09 250	0.09 119	0.08 108	0.07 37	0.06 18

DCANet	0.18 53	0.13 136	0.40 143	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 85	0.34 87	0.39 192	0.29 122	0.31 113	0.18 46	0.23 153	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 85	0.35 104	0.43 225	0.29 122	0.30 99	0.18 46	0.28 222	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 85	0.35 104	0.43 225	0.29 122	0.30 99	0.18 46	0.28 222	0.20 28	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

111	0.20 102	0.17 222	0.40 143	0.18 8	0.09 7	0.24 125	0.17 58	0.41 162	0.45 251	0.23 57	0.29 88	0.29 159	0.21 133	0.24 57	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.07 37	0.08 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 36	0.14 164	0.32 60	0.20 57	0.09 7	0.19 34	0.17 58	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

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	0.29 368	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

SMFormer	0.25 203	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 122	0.51 250	0.45 251	0.34 210	0.41 203	0.31 177	0.26 192	0.58 254	0.28 224	0.10 205	0.07 158	0.08 65	0.08 108	0.09 142	0.09 161

tta	0.24 181	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 122	0.51 250	0.45 251	0.34 210	0.41 203	0.31 177	0.26 192	0.58 254	0.28 224	0.10 205	0.07 158	0.08 65	0.08 108	0.08 81	0.07 65

qqq1	0.24 181	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 122	0.51 250	0.45 251	0.34 210	0.41 203	0.31 177	0.26 192	0.58 254	0.16 67	0.10 205	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

fff1	0.24 181	0.12 81	0.40 143	0.19 26	0.10 20	0.27 159	0.19 122	0.51 250	0.45 251	0.34 210	0.41 203	0.31 177	0.26 192	0.58 254	0.16 67	0.10 205	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

Any-RAFT	0.17 36	0.08 2	0.31 54	0.19 26	0.10 20	0.29 191	0.16 38	0.42 174	0.30 114	0.24 70	0.27 75	0.27 137	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

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

Selective-RAFT	0.17 36	0.12 81	0.30 42	0.24 207	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	0.28 119	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.06 18

RCA-Stereo	0.16 28	0.09 9	0.25 13	0.20 57	0.10 20	0.19 34	0.17 58	0.36 123	0.35 155	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

Patchmatch Stereo++	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	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 92	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	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	0.22 128	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	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

ROB_FTStereo_v2	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	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	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

ROB_FTStereo	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	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	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

HUI-Stereo	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	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	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

iGMRVC	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	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	0.27 107	0.17 90	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

iRAFT	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	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 92	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

AnonymousM	0.17 36	0.19 249	0.24 10	0.18 8	0.10 20	0.18 13	0.17 58	0.30 54	0.23 44	0.26 85	0.20 35	0.18 46	0.14 42	0.19 25	0.14 40	0.09 163	0.06 72	0.38 371	0.15 316	0.06 6	0.05 1

cross-raft	0.17 36	0.12 81	0.41 165	0.23 170	0.10 20	0.20 55	0.24 241	0.33 81	0.23 44	0.23 57	0.28 79	0.29 159	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	0.22 128	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	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

TestStereo	0.21 116	0.19 249	0.40 143	0.25 244	0.10 20	0.22 93	0.21 183	0.31 59	0.31 124	0.23 57	0.34 141	0.22 74	0.18 108	0.62 274	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.07 50	0.11 224	0.06 18

XX-TBD	0.15 21	0.18 234	0.28 29	0.22 128	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

AFF-stereo	0.18 53	0.15 189	0.32 60	0.21 86	0.10 20	0.18 13	0.18 85	0.33 81	0.27 74	0.25 76	0.37 166	0.25 111	0.17 86	0.24 57	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.08 65	0.08 108	0.07 37	0.05 1

BEATNet_4x	0.22 142	0.18 234	0.47 211	0.22 128	0.10 20	0.28 172	0.14 13	0.46 205	0.32 132	0.31 167	0.34 141	0.31 177	0.25 183	0.31 149	0.29 233	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.10 189	0.08 111

ACVNet-DCA	0.18 53	0.14 164	0.38 127	0.23 170	0.11 42	0.31 219	0.19 122	0.41 162	0.27 74	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.28 119	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	0.23 170	0.11 42	0.31 219	0.19 122	0.35 104	0.47 270	0.17 28	0.19 25	0.28 152	0.24 168	0.28 119	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.10 181	0.09 182	0.09 142	0.09 161

1test111	0.19 89	0.14 164	0.38 127	0.23 170	0.11 42	0.31 219	0.19 122	0.41 162	0.27 74	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.34 167	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	0.23 170	0.11 42	0.31 219	0.19 122	0.35 104	0.47 270	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.18 108	0.28 119	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

11t1	0.18 53	0.10 24	0.30 42	0.20 57	0.11 42	0.27 159	0.17 58	0.35 104	0.23 44	0.25 76	0.23 49	0.23 93	0.23 153	0.25 80	0.18 104	0.09 163	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 161

tt1	0.18 53	0.14 164	0.35 86	0.23 170	0.11 42	0.30 208	0.19 122	0.35 104	0.44 239	0.17 28	0.19 25	0.13 11	0.16 63	0.27 107	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

1111x	0.32 270	0.11 63	0.40 143	0.22 128	0.11 42	0.32 226	0.26 266	0.59 321	0.43 225	0.31 167	0.41 203	0.39 237	0.28 222	0.76 322	1.37 385	0.09 163	0.08 222	0.09 119	0.10 214	0.09 142	0.08 111

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	0.31 149	0.13 24	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

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	0.27 107	0.16 67	0.06 1	0.07 158	0.08 65	0.08 108	0.08 81	0.06 18

anonymousdsp2	0.17 36	0.10 24	0.28 29	0.20 57	0.11 42	0.25 135	0.17 58	0.41 162	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

CASS	0.21 116	0.15 189	0.32 60	0.26 272	0.11 42	0.28 172	0.19 122	0.39 145	0.30 114	0.32 185	0.34 141	0.25 111	0.24 168	0.25 80	0.20 139	0.13 275	0.08 222	0.11 228	0.09 182	0.11 224	0.11 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 36	0.09 9	0.32 60	0.17 5	0.11 42	0.21 73	0.17 58	0.32 67	0.23 44	0.23 57	0.28 79	0.27 137	0.16 63	0.23 51	0.16 67	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.06 23	0.09 142	0.09 161

ProNet	0.14 6	0.12 81	0.25 13	0.19 26	0.11 42	0.19 34	0.19 122	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	0.19 122	0.41 162	0.27 74	0.24 70	0.28 79	0.28 152	0.24 168	0.34 167	0.22 174	0.08 99	0.07 158	0.10 181	0.09 182	0.09 142	0.09 161

x	0.19 89	0.11 63	0.29 36	0.20 57	0.11 42	0.26 152	0.18 85	0.41 162	0.29 105	0.25 76	0.29 88	0.28 152	0.24 168	0.26 92	0.23 188	0.09 163	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

IPLGR	0.21 116	0.13 136	0.61 277	0.21 86	0.11 42	0.25 135	0.18 85	0.41 162	0.37 174	0.28 98	0.27 75	0.21 67	0.19 120	0.37 182	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

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 92	0.18 104	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 108	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 92	0.18 104	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 108	0.06 6	0.06 18

test_3	0.18 53	0.11 63	0.32 60	0.24 207	0.11 42	0.22 93	0.25 255	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	0.09 119	0.10 214	0.07 37	0.06 18

TransformOpticalFlow	0.24 181	0.13 136	0.56 260	0.23 170	0.11 42	0.21 73	0.19 122	0.40 152	0.32 132	0.30 150	0.43 229	0.36 217	0.31 255	0.61 266	0.20 139	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.07 65

NRIStereo	0.18 53	0.11 63	0.35 86	0.23 170	0.11 42	0.24 125	0.20 160	0.29 40	0.26 65	0.26 85	0.25 64	0.25 111	0.18 108	0.34 167	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.09 119	0.07 50	0.09 142	0.08 111

THIR-Stereo	0.29 247	0.12 81	0.41 165	0.19 26	0.11 42	0.28 172	0.72 382	0.32 67	0.35 155	0.37 246	0.65 331	0.34 198	0.50 336	0.57 249	0.45 303	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 182	0.07 37	0.07 65

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	0.28 222	0.24 57	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.07 50	0.09 142	0.10 206

IRAFT_RVC	0.22 142	0.12 81	0.39 138	0.26 272	0.11 42	0.18 13	0.24 241	0.40 152	0.37 174	0.31 167	0.30 99	0.29 159	0.24 168	0.55 238	0.22 174	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.07 65

RAFT-345	0.21 116	0.10 24	0.46 204	0.22 128	0.11 42	0.20 55	0.16 38	0.26 14	0.25 58	0.27 89	0.66 333	0.21 67	0.16 63	0.55 238	0.21 160	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

CRE-IMP	0.18 53	0.12 81	0.37 108	0.22 128	0.11 42	0.24 125	0.17 58	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	0.10 181	0.07 50	0.10 189	0.10 206

CroCo-Stereo	0.14 6	0.13 136	0.24 10	0.25 244	0.11 42	0.11 1	0.18 85	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
iRaftStereo_RVC	0.16 28	0.12 81	0.26 16	0.21 86	0.11 42	0.20 55	0.17 58	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	0.09 119	0.09 182	0.08 81	0.07 65

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	0.15 316	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
222	0.41 321	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.36 262	0.20 160	0.57 309	0.39 192	0.35 226	0.44 238	0.30 169	0.27 209	0.55 238	3.56 408	0.11 232	0.07 158	0.08 65	0.08 108	0.09 142	0.09 161

xxxx	0.34 283	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.37 267	0.20 160	0.58 316	0.38 186	0.29 122	0.42 217	0.38 226	0.24 168	0.46 205	2.20 401	0.11 232	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.09 142	0.09 161

test_xeample	0.34 283	0.10 24	0.29 36	0.19 26	0.11 42	0.33 235	0.23 219	0.55 288	0.38 186	0.32 185	0.45 250	0.29 159	0.26 192	0.57 249	2.24 403	0.10 205	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.09 142	0.09 161

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	0.26 129	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

HSM-Net_RVC	0.27 220	0.11 63	0.42 172	0.19 26	0.11 42	0.34 248	0.20 160	0.62 341	0.43 225	0.40 277	0.43 229	0.50 300	0.26 192	0.76 322	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
iResNet	0.24 181	0.18 234	0.61 277	0.25 244	0.11 42	0.29 191	0.21 183	0.42 174	0.43 225	0.33 194	0.43 229	0.27 137	0.22 144	0.34 167	0.26 218	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

mmm	0.21 116	0.12 81	0.31 54	0.22 128	0.12 77	0.28 172	0.21 183	0.41 162	0.27 74	0.29 122	0.38 176	0.29 159	0.24 168	0.29 132	0.22 174	0.09 163	0.07 158	0.11 228	0.09 182	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 85	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

IGEVStereo-DCA	0.14 6	0.11 63	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 85	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.12 2	0.14 21	0.12 14	0.28 119	0.14 40	0.07 16	0.06 72	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 85	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

rrr	0.17 36	0.11 63	0.57 264	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 85	0.35 104	0.22 33	0.15 11	0.12 2	0.14 21	0.12 14	0.28 119	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

11t	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 85	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

IGEV_Zeroshot_test	0.18 53	0.10 24	0.65 292	0.20 57	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.34 87	0.19 7	0.28 98	0.22 47	0.27 137	0.13 32	0.23 51	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.07 37	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 58	0.33 81	0.23 44	0.23 57	0.29 88	0.27 137	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

HH	0.18 53	0.12 81	0.55 256	0.22 128	0.12 77	0.18 13	0.18 85	0.34 87	0.19 7	0.20 41	0.24 59	0.34 198	0.18 108	0.29 132	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	0.22 128	0.12 77	0.18 13	0.18 85	0.34 87	0.19 7	0.20 41	0.24 59	0.34 198	0.18 108	0.29 132	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.06 18

LL-Strereo2	0.18 53	0.18 234	0.39 138	0.22 128	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 92	0.15 51	0.06 1	0.06 72	0.12 261	0.09 182	0.08 81	0.07 65

anonymousdsp	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 85	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

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	0.33 192	0.24 168	0.23 51	0.17 90	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.06 23	0.10 189	0.10 206

ccc-4	0.14 6	0.12 81	0.27 21	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 85	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

raft_robust	0.22 142	0.17 222	0.30 42	0.22 128	0.12 77	0.23 110	0.22 199	0.49 229	0.48 279	0.32 185	0.32 116	0.26 129	0.23 153	0.53 233	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.10 214	0.08 81	0.06 18

test_4	0.18 53	0.12 81	0.34 78	0.23 170	0.12 77	0.18 13	0.22 199	0.26 14	0.24 54	0.24 70	0.47 267	0.22 74	0.13 32	0.24 57	0.16 67	0.06 1	0.05 6	0.09 119	0.09 182	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 85	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
dd	0.22 142	0.26 307	0.40 143	0.22 128	0.12 77	0.25 135	0.21 183	0.32 67	0.44 239	0.29 122	0.28 79	0.25 111	0.16 63	0.30 144	0.25 206	0.12 259	0.07 158	0.10 181	0.08 108	0.11 224	0.09 161

IPLG	0.21 116	0.15 189	0.53 248	0.21 86	0.12 77	0.28 172	0.17 58	0.42 174	0.30 114	0.33 194	0.32 116	0.15 27	0.17 86	0.50 217	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	0.20 160	0.45 196	0.37 174	0.30 150	0.23 49	0.19 57	0.24 168	0.27 107	0.19 128	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

GMOStereo	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 128	0.12 77	0.20 55	0.27 271	0.26 14	0.28 87	0.31 167	0.32 116	0.26 129	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.05 1

error version	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 128	0.12 77	0.20 55	0.27 271	0.26 14	0.28 87	0.31 167	0.32 116	0.26 129	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.05 1

test-v	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 128	0.12 77	0.20 55	0.27 271	0.26 14	0.28 87	0.31 167	0.32 116	0.26 129	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.05 1

CrosDoStereo	0.31 261	0.10 24	0.49 225	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 404	0.34 87	0.37 174	0.38 254	0.61 324	0.28 152	0.46 325	0.61 266	0.57 327	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	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	0.19 122	0.29 40	0.34 149	0.33 194	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.32 155	0.17 90	0.10 205	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.08 81	0.12 253

LCNet	0.21 116	0.11 63	0.29 36	0.25 244	0.12 77	0.23 110	0.19 122	0.34 87	0.26 65	0.28 98	0.35 148	0.26 129	0.30 244	0.35 176	0.17 90	0.07 16	0.05 6	0.09 119	0.10 214	0.13 263	0.22 347

STrans-v2	0.24 181	0.13 136	0.54 251	0.21 86	0.12 77	0.23 110	0.21 183	0.47 212	0.28 87	0.31 167	0.42 217	0.36 217	0.35 276	0.62 274	0.23 188	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

IIG-Stereo	0.23 158	0.13 136	0.35 86	0.29 315	0.12 77	0.23 110	0.14 13	0.38 134	0.31 124	0.34 210	0.37 166	0.33 192	0.21 133	0.70 299	0.26 218	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.07 50	0.07 37	0.06 18

NF-Stereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 207	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.38 134	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 222	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.13 264

OCTAStereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 207	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.38 134	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 222	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.13 264

PSM-softLoss	0.21 116	0.10 24	0.39 138	0.24 207	0.12 77	0.20 55	0.18 85	0.38 134	0.26 65	0.29 122	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.52 228	0.20 139	0.09 163	0.06 72	0.10 181	0.09 182	0.08 81	0.12 253

KMStereo	0.21 116	0.10 24	0.39 138	0.24 207	0.12 77	0.20 55	0.18 85	0.38 134	0.26 65	0.29 122	0.32 116	0.24 104	0.16 63	0.52 228	0.20 139	0.09 163	0.06 72	0.10 181	0.09 182	0.08 81	0.12 253

PSM-AAD	0.25 203	0.10 24	0.30 42	0.24 207	0.12 77	0.26 152	0.38 334	0.34 87	0.28 87	0.35 226	0.39 188	0.28 152	0.79 369	0.30 144	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.12 261	0.11 247	0.08 81	0.21 342

KYRaft	0.22 142	0.10 24	0.30 42	0.23 170	0.12 77	0.23 110	0.23 219	0.35 104	0.24 54	0.35 226	0.54 298	0.34 198	0.26 192	0.29 132	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 119	0.10 214	0.08 81	0.31 366

DeepStereo_LL	0.31 261	0.10 24	0.49 225	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 404	0.34 87	0.37 174	0.38 254	0.61 324	0.28 152	0.46 325	0.61 266	0.57 327	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.07 37	0.07 65

DEmStereo	0.26 213	0.09 9	0.47 211	0.19 26	0.12 77	0.30 208	0.25 255	0.28 33	0.36 165	0.36 241	0.58 310	0.25 111	0.48 334	0.53 233	0.44 300	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.06 6	0.07 65

DRaft	0.24 181	0.10 24	0.34 78	0.18 8	0.12 77	0.28 172	0.23 219	0.33 81	0.39 192	0.38 254	0.61 324	0.21 67	0.41 304	0.48 210	0.42 295	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.07 37	0.08 111

RE-Stereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 207	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.38 134	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 222	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.13 264

Pruner-Stereo	0.19 89	0.11 63	0.34 78	0.29 315	0.12 77	0.19 34	0.17 58	0.31 59	0.29 105	0.33 194	0.32 116	0.25 111	0.15 49	0.24 57	0.21 160	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.09 161

TVStereo	0.20 102	0.10 24	0.35 86	0.24 207	0.12 77	0.21 73	0.18 85	0.38 134	0.32 132	0.28 98	0.30 99	0.22 74	0.16 63	0.51 222	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.13 264

RAFT-RH_RVC	0.25 203	0.11 63	0.45 198	0.21 86	0.12 77	0.25 135	0.14 13	0.27 21	0.27 74	0.38 254	1.15 375	0.23 93	0.17 86	0.57 249	0.24 197	0.07 16	0.05 6	0.10 181	0.07 50	0.06 6	0.07 65

test-2	0.18 53	0.14 164	0.30 42	0.22 128	0.12 77	0.20 55	0.27 271	0.26 14	0.28 87	0.31 167	0.32 116	0.26 129	0.17 86	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.05 1

RAFT	0.21 116	0.17 222	0.32 60	0.24 207	0.12 77	0.25 135	0.27 271	0.35 104	0.28 87	0.33 194	0.33 135	0.38 226	0.22 144	0.29 132	0.17 90	0.08 99	0.08 222	0.11 228	0.10 214	0.10 189	0.06 18

Prome-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.30 42	0.24 207	0.12 77	0.23 110	0.23 219	0.36 123	0.25 58	0.33 194	0.59 312	0.24 104	0.28 222	0.29 132	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.20 335

test_xeample3	0.16 28	0.11 63	0.56 260	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 85	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	0.08 108	0.07 37	0.07 65

ARAFT	0.24 181	0.21 270	0.78 316	0.22 128	0.12 77	0.29 191	0.24 241	0.43 184	0.32 132	0.33 194	0.28 79	0.28 152	0.19 120	0.49 215	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.12 261	0.11 247	0.09 142	0.06 18

GMStereo	0.19 89	0.25 296	0.40 143	0.21 86	0.12 77	0.22 93	0.19 122	0.29 40	0.40 205	0.25 76	0.23 49	0.16 34	0.15 49	0.25 80	0.19 128	0.09 163	0.06 72	0.08 65	0.08 108	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
EAI-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.33 73	0.21 86	0.12 77	0.30 208	0.46 355	0.46 205	0.20 16	0.25 76	0.50 276	0.17 39	0.16 63	0.24 57	0.23 188	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 214	0.06 6	0.07 65

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	0.27 137	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

FENet	0.21 116	0.11 63	0.45 198	0.21 86	0.12 77	0.26 152	0.17 58	0.41 162	0.35 155	0.30 150	0.31 113	0.29 159	0.23 153	0.26 92	0.23 188	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.09 182	0.09 142	0.09 161

R-Stereo Train	0.18 53	0.09 9	0.32 60	0.22 128	0.12 77	0.22 93	0.19 122	0.42 174	0.19 7	0.31 167	0.45 250	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	0.22 128	0.12 77	0.22 93	0.19 122	0.42 174	0.19 7	0.31 167	0.45 250	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
AdaStereo	0.24 181	0.16 206	0.37 108	0.24 207	0.12 77	0.32 226	0.17 58	0.54 278	0.42 220	0.33 194	0.38 176	0.35 212	0.21 133	0.30 144	0.22 174	0.14 298	0.06 72	0.13 280	0.08 108	0.11 224	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.
iResNet_ROB	0.25 203	0.19 249	0.40 143	0.20 57	0.12 77	0.30 208	0.16 38	0.55 288	0.53 309	0.38 254	0.43 229	0.37 221	0.26 192	0.38 186	0.22 174	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 142	0.09 161

DualNet	0.26 213	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 160	0.35 104	0.44 239	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.27 107	1.08 368	0.08 99	0.05 6	0.11 228	0.10 214	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	0.20 160	0.35 104	0.44 239	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.27 107	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.11 228	0.10 214	0.08 81	0.08 111

ff1	0.29 247	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 160	0.35 104	0.44 239	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.81 338	1.08 368	0.08 99	0.05 6	0.11 228	0.10 214	0.08 81	0.08 111

mmx	0.31 261	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 160	0.55 288	0.45 251	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.81 338	1.08 368	0.10 205	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.11 224	0.10 206

ttt	0.29 247	0.12 81	0.34 78	0.21 86	0.13 131	0.29 191	0.20 160	0.56 302	0.47 270	0.31 167	0.44 238	0.30 169	0.22 144	0.65 287	0.85 358	0.13 275	0.10 268	0.10 181	0.10 214	0.11 224	0.11 231

xxx	0.31 261	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.20 160	0.55 288	0.45 251	0.30 150	0.42 217	0.34 198	0.23 153	0.81 338	1.08 368	0.10 205	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.11 224	0.10 206

GMStereo_Zeroshot	0.24 181	0.21 270	0.45 198	0.26 272	0.13 131	0.28 172	0.15 26	0.39 145	0.35 155	0.37 246	0.43 229	0.40 250	0.17 86	0.34 167	0.20 139	0.12 259	0.07 158	0.13 280	0.07 50	0.16 295	0.09 161

test croco	0.17 36	0.13 136	0.43 182	0.21 86	0.13 131	0.16 6	0.17 58	0.27 21	0.22 33	0.16 24	0.26 70	0.13 11	0.16 63	0.27 107	0.16 67	0.08 99	0.06 72	0.10 181	0.07 50	0.10 189	0.07 65

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

PCWNet_CMD	0.23 158	0.13 136	0.48 220	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.16 38	0.46 205	0.46 265	0.29 122	0.36 158	0.37 221	0.24 168	0.28 119	0.20 139	0.09 163	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.11 224	0.09 161

ToySt	0.24 181	0.16 206	0.48 220	0.21 86	0.13 131	0.29 191	0.29 288	0.39 145	0.39 192	0.27 89	0.35 148	0.39 237	0.31 255	0.31 149	0.29 233	0.08 99	0.09 250	0.10 181	0.11 247	0.11 224	0.10 206

TestStereo1	0.21 116	0.16 206	0.32 60	0.26 272	0.13 131	0.26 152	0.27 271	0.40 152	0.36 165	0.29 122	0.39 188	0.22 74	0.21 133	0.33 161	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.07 65

DisPM	0.19 89	0.10 24	0.35 86	0.23 170	0.13 131	0.18 13	0.20 160	0.29 40	0.29 105	0.33 194	0.34 141	0.23 93	0.16 63	0.33 161	0.16 67	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.07 37	0.11 231

SA-5K	0.21 116	0.16 206	0.32 60	0.26 272	0.13 131	0.26 152	0.27 271	0.40 152	0.36 165	0.29 122	0.39 188	0.22 74	0.21 133	0.33 161	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.07 65

Sa-1000	0.22 142	0.15 189	0.35 86	0.23 170	0.13 131	0.28 172	0.23 219	0.47 212	0.39 192	0.30 150	0.50 276	0.26 129	0.19 120	0.33 161	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.10 181	0.11 247	0.08 81	0.06 18

SA	0.22 142	0.16 206	0.36 103	0.23 170	0.13 131	0.24 125	0.23 219	0.45 196	0.40 205	0.27 89	0.44 238	0.23 93	0.23 153	0.33 161	0.17 90	0.07 16	0.06 72	0.10 181	0.11 247	0.08 81	0.06 18

iRaft-Stereo_5w	0.23 158	0.18 234	0.44 188	0.22 128	0.13 131	0.19 34	0.19 122	0.37 128	0.32 132	0.28 98	0.37 166	0.34 198	0.23 153	0.65 287	0.27 222	0.06 1	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

iRaft-Stereo_20w	0.19 89	0.10 24	0.46 204	0.19 26	0.13 131	0.25 135	0.19 122	0.52 260	0.19 7	0.29 122	0.21 43	0.22 74	0.20 128	0.28 119	0.18 104	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 108	0.08 81	0.08 111

GwcNet-ADL	0.22 142	0.14 164	0.58 268	0.24 207	0.13 131	0.22 93	0.23 219	0.49 229	0.40 205	0.27 89	0.29 88	0.30 169	0.20 128	0.26 92	0.23 188	0.09 163	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 161

OMP-Stereo	0.23 158	0.14 164	0.35 86	0.29 315	0.13 131	0.21 73	0.16 38	0.37 128	0.33 142	0.34 210	0.30 99	0.34 198	0.19 120	0.70 299	0.24 197	0.07 16	0.06 72	0.09 119	0.07 50	0.07 37	0.06 18

FTStereo	0.28 237	0.10 24	0.43 182	0.23 170	0.13 131	0.21 73	0.53 369	0.34 87	0.26 65	0.38 254	0.95 366	0.30 169	0.56 346	0.32 155	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.07 37	0.19 325

SST-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.37 108	0.24 207	0.13 131	0.19 34	0.17 58	0.31 59	0.24 54	0.34 210	0.33 135	0.29 159	0.25 183	0.56 246	0.17 90	0.08 99	0.05 6	0.10 181	0.08 108	0.09 142	0.07 65

RAFT_R40	0.21 116	0.10 24	0.37 108	0.24 207	0.13 131	0.18 13	0.18 85	0.31 59	0.29 105	0.33 194	0.33 135	0.30 169	0.24 168	0.55 238	0.18 104	0.08 99	0.05 6	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.07 65

GrayStereo	0.25 203	0.09 9	0.32 60	0.26 272	0.13 131	0.23 110	0.47 359	0.34 87	0.30 114	0.39 269	0.47 267	0.30 169	0.79 369	0.29 132	0.16 67	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 182	0.07 37	0.13 264

test-1	0.17 36	0.11 63	0.40 143	0.23 170	0.13 131	0.22 93	0.23 219	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

GMM-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.43 182	0.23 170	0.13 131	0.24 125	0.25 255	0.37 128	0.27 74	0.30 150	0.45 250	0.27 137	0.21 133	0.31 149	0.17 90	0.07 16	0.05 6	0.10 181	0.09 182	0.08 81	0.19 325

CFNet_pseudo	0.23 158	0.13 136	0.47 211	0.19 26	0.13 131	0.26 152	0.16 38	0.44 188	0.44 239	0.29 122	0.37 166	0.38 226	0.23 153	0.29 132	0.21 160	0.09 163	0.06 72	0.11 228	0.08 108	0.11 224	0.09 161

GwcNet-RSSM	0.26 213	0.17 222	0.46 204	0.21 86	0.13 131	0.28 172	0.23 219	0.44 188	0.42 220	0.31 167	0.45 250	0.40 250	0.26 192	0.55 238	0.28 224	0.11 232	0.07 158	0.09 119	0.10 214	0.09 142	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	0.42 174	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
MSMDNet	0.23 158	0.13 136	0.48 220	0.20 57	0.13 131	0.28 172	0.16 38	0.46 205	0.46 265	0.29 122	0.36 158	0.37 221	0.24 168	0.28 119	0.20 139	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.11 224	0.09 161

ccs_rob	0.23 158	0.13 136	0.47 211	0.20 57	0.13 131	0.26 152	0.17 58	0.44 188	0.44 239	0.29 122	0.37 166	0.38 226	0.23 153	0.29 132	0.21 160	0.09 163	0.06 72	0.11 228	0.08 108	0.11 224	0.09 161

iResNetv2_ROB	0.27 220	0.26 307	0.72 310	0.23 170	0.13 131	0.29 191	0.18 85	0.52 260	0.49 288	0.37 246	0.45 250	0.39 237	0.25 183	0.34 167	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 250	0.09 161

CBMV	0.33 276	0.21 270	0.54 251	0.23 170	0.13 131	0.42 296	0.33 316	0.53 271	0.48 279	0.52 334	0.49 274	0.50 300	0.41 304	0.56 246	0.31 243	0.15 309	0.16 337	0.18 333	0.16 327	0.13 263	0.13 264
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo07	0.16 28	0.12 81	0.26 16	0.22 128	0.14 164	0.25 135	0.23 219	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	0.09 119	0.08 108	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	0.23 219	0.40 152	0.21 26	0.30 150	0.24 59	0.31 177	0.18 108	0.22 44	0.18 104	0.07 16	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.08 111

MyStereo05	0.23 158	0.12 81	0.57 264	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.23 219	0.48 223	0.52 305	0.31 167	0.23 49	0.25 111	0.22 144	0.30 144	0.21 160	0.07 16	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.08 111

MyStereo04	0.23 158	0.12 81	0.55 256	0.22 128	0.14 164	0.25 135	0.23 219	0.49 229	0.52 305	0.28 98	0.23 49	0.27 137	0.23 153	0.30 144	0.22 174	0.07 16	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.08 111

AE-Stereo	0.17 36	0.11 63	0.31 54	0.24 207	0.14 164	0.23 110	0.18 85	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	0.08 222	0.09 119	0.10 214	0.07 37	0.06 18

CoDeX	0.23 158	0.12 81	0.46 204	0.21 86	0.14 164	0.29 191	0.21 183	0.53 271	0.41 216	0.29 122	0.35 148	0.29 159	0.22 144	0.48 210	0.19 128	0.09 163	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	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

4D-IteraStereo	0.17 36	0.16 206	0.50 235	0.21 86	0.14 164	0.19 34	0.17 58	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	0.10 181	0.08 108	0.08 81	0.06 18

CBFPSM	0.27 220	0.16 206	0.67 296	0.20 57	0.14 164	0.38 274	0.25 255	0.40 152	0.36 165	0.33 194	0.36 158	0.56 317	0.38 292	0.32 155	0.38 272	0.08 99	0.08 222	0.07 14	0.08 108	0.09 142	0.11 231

gwcnet-sp	0.24 181	0.13 136	0.63 287	0.22 128	0.14 164	0.34 248	0.22 199	0.44 188	0.39 192	0.35 226	0.34 141	0.27 137	0.27 209	0.35 176	0.25 206	0.09 163	0.08 222	0.09 119	0.09 182	0.09 142	0.09 161

scenet	0.24 181	0.13 136	0.63 287	0.22 128	0.14 164	0.34 248	0.22 199	0.44 188	0.39 192	0.35 226	0.34 141	0.27 137	0.27 209	0.35 176	0.25 206	0.09 163	0.08 222	0.09 119	0.09 182	0.09 142	0.09 161

ssnet	0.24 181	0.13 136	0.63 287	0.22 128	0.14 164	0.34 248	0.22 199	0.44 188	0.39 192	0.35 226	0.34 141	0.27 137	0.27 209	0.35 176	0.25 206	0.09 163	0.08 222	0.09 119	0.09 182	0.09 142	0.09 161

BUS	0.23 158	0.12 81	0.28 29	0.25 244	0.14 164	0.43 304	0.17 58	0.56 302	0.34 149	0.34 210	0.35 148	0.32 185	0.20 128	0.26 92	0.21 160	0.10 205	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.09 142	0.09 161

IER	0.23 158	0.12 81	0.39 138	0.20 57	0.14 164	0.31 219	0.19 122	0.42 174	0.36 165	0.33 194	0.40 195	0.32 185	0.33 265	0.29 132	0.22 174	0.09 163	0.07 158	0.08 65	0.08 108	0.09 142	0.08 111

BSDual-CNN	0.23 158	0.12 81	0.28 29	0.25 244	0.14 164	0.35 257	0.21 183	0.56 302	0.34 149	0.34 210	0.35 148	0.38 226	0.24 168	0.26 92	0.21 160	0.10 205	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.09 142	0.09 161

psmg	0.23 158	0.12 81	0.28 29	0.21 86	0.14 164	0.35 257	0.23 219	0.51 250	0.34 149	0.35 226	0.38 176	0.38 226	0.24 168	0.26 92	0.21 160	0.10 205	0.08 222	0.10 181	0.10 214	0.09 142	0.08 111

CSP-Net	0.27 220	0.15 189	0.30 42	0.21 86	0.14 164	0.44 306	0.24 241	0.50 237	0.40 205	0.41 286	0.43 229	0.42 260	0.26 192	0.66 291	0.28 224	0.12 259	0.08 222	0.08 65	0.08 108	0.10 189	0.09 161

UDGNet	0.23 158	0.31 335	0.38 127	0.24 207	0.14 164	0.24 125	0.18 85	0.32 67	0.43 225	0.29 122	0.28 79	0.24 104	0.19 120	0.29 132	0.20 139	0.15 309	0.07 158	0.21 345	0.11 247	0.14 275	0.10 206

dad	0.28 237	0.31 335	0.44 188	0.21 86	0.14 164	0.30 208	0.20 160	0.33 81	0.49 288	0.44 305	0.44 238	0.45 277	0.21 133	0.41 193	0.26 218	0.20 349	0.11 285	0.20 343	0.11 247	0.14 275	0.10 206

AACVNet	0.26 213	0.16 206	0.37 108	0.22 128	0.14 164	0.29 191	0.19 122	0.41 162	0.31 124	0.38 254	0.42 217	0.43 263	0.28 222	0.73 309	0.25 206	0.11 232	0.08 222	0.11 228	0.09 182	0.13 263	0.11 231

PSMNet-ADL	0.25 203	0.15 189	0.32 60	0.26 272	0.14 164	0.31 219	0.22 199	0.44 188	0.36 165	0.27 89	0.33 135	0.41 253	0.28 222	0.61 266	0.29 233	0.11 232	0.09 250	0.09 119	0.11 247	0.10 189	0.10 206

GANet-ADL	0.21 116	0.12 81	0.45 198	0.23 170	0.14 164	0.29 191	0.19 122	0.46 205	0.35 155	0.25 76	0.32 116	0.32 185	0.19 120	0.24 57	0.20 139	0.10 205	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.10 206

ASMatch	0.23 158	0.11 63	0.51 241	0.24 207	0.14 164	0.19 34	0.17 58	0.31 59	0.28 87	0.28 98	0.68 337	0.27 137	0.26 192	0.50 217	0.22 174	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.11 231

PFNet	0.23 158	0.10 24	0.57 264	0.24 207	0.14 164	0.22 93	0.19 122	0.39 145	0.33 142	0.35 226	0.32 116	0.27 137	0.19 120	0.64 281	0.22 174	0.09 163	0.05 6	0.09 119	0.07 50	0.08 81	0.07 65

LMCR-Stereo	0.26 213	0.18 234	0.49 225	0.28 312	0.14 164	0.36 262	0.23 219	0.54 278	0.34 149	0.39 269	0.40 195	0.29 159	0.29 235	0.37 182	0.27 222	0.11 232	0.07 158	0.09 119	0.07 50	0.13 263	0.09 161

ICVP	0.23 158	0.13 136	0.44 188	0.26 272	0.14 164	0.29 191	0.25 255	0.45 196	0.33 142	0.29 122	0.43 229	0.35 212	0.25 183	0.26 92	0.23 188	0.12 259	0.09 250	0.09 119	0.08 108	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)
rafts_anoy	0.18 53	0.15 189	0.35 86	0.22 128	0.14 164	0.19 34	0.17 58	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	0.10 181	0.12 279	0.09 142	0.08 111

RALCasStereoNet	0.18 53	0.15 189	0.33 73	0.21 86	0.14 164	0.21 73	0.18 85	0.31 59	0.25 58	0.21 50	0.29 88	0.22 74	0.15 49	0.27 107	0.17 90	0.08 99	0.10 268	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 161

RALAANet	0.19 89	0.18 234	0.37 108	0.23 170	0.14 164	0.23 110	0.13 3	0.37 128	0.29 105	0.28 98	0.26 70	0.25 111	0.15 49	0.26 92	0.18 104	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.08 108	0.09 142	0.06 18

GES	0.22 142	0.12 81	0.42 172	0.20 57	0.14 164	0.27 159	0.19 122	0.49 229	0.33 142	0.30 150	0.36 158	0.25 111	0.23 153	0.29 132	0.22 174	0.10 205	0.08 222	0.08 65	0.07 50	0.10 189	0.11 231

SFCPSM	0.22 142	0.10 24	0.51 241	0.21 86	0.14 164	0.34 248	0.22 199	0.55 288	0.39 192	0.29 122	0.32 116	0.23 93	0.21 133	0.27 107	0.19 128	0.09 163	0.07 158	0.09 119	0.09 182	0.09 142	0.08 111

cf-r	0.24 181	0.15 189	0.44 188	0.21 86	0.14 164	0.27 159	0.22 199	0.42 174	0.40 205	0.30 150	0.42 217	0.42 260	0.26 192	0.43 197	0.25 206	0.11 232	0.06 72	0.08 65	0.10 214	0.08 81	0.08 111

hitnet-ft	0.29 247	0.17 222	0.40 143	0.19 26	0.14 164	0.39 281	0.23 219	0.44 188	0.41 216	0.36 241	0.46 260	0.53 311	0.34 272	0.76 322	0.32 248	0.14 298	0.10 268	0.13 280	0.10 214	0.15 287	0.13 264

GANet-RSSM	0.24 181	0.14 164	0.36 103	0.21 86	0.14 164	0.27 159	0.21 183	0.45 196	0.33 142	0.29 122	0.39 188	0.39 237	0.28 222	0.58 254	0.23 188	0.11 232	0.07 158	0.09 119	0.09 182	0.10 189	0.09 161

PSMNet-RSSM	0.24 181	0.15 189	0.36 103	0.21 86	0.14 164	0.25 135	0.20 160	0.48 223	0.37 174	0.30 150	0.44 238	0.38 226	0.26 192	0.52 228	0.22 174	0.12 259	0.07 158	0.11 228	0.13 297	0.10 189	0.09 161

DMCA	0.22 142	0.14 164	0.36 103	0.22 128	0.14 164	0.27 159	0.20 160	0.43 184	0.38 186	0.31 167	0.32 116	0.33 192	0.24 168	0.24 57	0.28 224	0.11 232	0.08 222	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.11 231

CFNet	0.27 220	0.20 257	0.44 188	0.22 128	0.14 164	0.33 235	0.14 13	0.51 250	0.45 251	0.30 150	0.40 195	0.38 226	0.27 209	0.76 322	0.25 206	0.09 163	0.07 158	0.11 228	0.11 247	0.11 224	0.08 111

AANet_RVC	0.31 261	0.22 282	0.50 235	0.23 170	0.14 164	0.30 208	0.24 241	0.47 212	0.54 312	0.38 254	0.60 317	0.43 263	0.29 235	0.87 347	0.40 286	0.11 232	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 161

StereoDRNet-Refined	0.27 220	0.17 222	0.35 86	0.25 244	0.14 164	0.37 267	0.21 183	0.47 212	0.41 216	0.44 305	0.51 282	0.41 253	0.28 222	0.45 203	0.37 270	0.09 163	0.06 72	0.11 228	0.11 247	0.10 189	0.10 206
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.33 276	0.18 234	0.53 248	0.21 86	0.14 164	0.33 235	0.20 160	0.51 250	0.45 251	0.51 328	0.55 302	0.45 277	0.42 312	0.71 302	0.32 248	0.18 341	0.19 352	0.23 352	0.21 349	0.14 275	0.15 290

DN-CSS_ROB	0.22 142	0.25 296	0.47 211	0.24 207	0.14 164	0.25 135	0.12 1	0.40 152	0.33 142	0.29 122	0.42 217	0.22 74	0.20 128	0.33 161	0.19 128	0.07 16	0.06 72	0.11 228	0.11 247	0.11 224	0.07 65

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	0.09 163	0.06 72	0.10 181	0.08 108	0.09 142	0.08 111

CFNet_ucs	0.24 181	0.13 136	0.50 235	0.20 57	0.15 205	0.28 172	0.17 58	0.49 229	0.45 251	0.32 185	0.42 217	0.39 237	0.22 144	0.31 149	0.21 160	0.11 232	0.08 222	0.12 261	0.09 182	0.12 250	0.11 231

iinet-f	0.30 254	0.18 234	1.03 363	0.20 57	0.15 205	0.44 306	0.22 199	0.45 196	0.37 174	0.35 226	0.44 238	0.41 253	0.34 272	0.34 167	0.40 286	0.10 205	0.09 250	0.08 65	0.08 108	0.13 263	0.11 231

DCRE	0.20 102	0.13 136	0.40 143	0.21 86	0.15 205	0.20 55	0.19 122	0.30 54	0.27 74	0.22 54	0.80 354	0.23 93	0.16 63	0.23 51	0.15 51	0.07 16	0.07 158	0.07 14	0.08 108	0.07 37	0.06 18

ssnet_v2	0.28 237	0.16 206	0.44 188	0.22 128	0.15 205	0.40 286	0.30 298	0.57 309	0.46 265	0.38 254	0.36 158	0.47 285	0.29 235	0.38 186	0.39 280	0.13 275	0.11 285	0.11 228	0.11 247	0.11 224	0.11 231

RAFT_CTSACE	0.21 116	0.16 206	0.41 165	0.25 244	0.15 205	0.22 93	0.24 241	0.32 67	0.28 87	0.33 194	0.51 282	0.29 159	0.17 86	0.32 155	0.13 24	0.06 1	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.08 81	0.06 18

CRFU-Net	0.28 237	0.14 164	0.45 198	0.25 244	0.15 205	0.45 311	0.23 219	0.50 237	0.30 114	0.43 300	0.41 203	0.48 290	0.46 325	0.43 197	0.29 233	0.11 232	0.10 268	0.09 119	0.08 108	0.10 189	0.10 206

hknet	0.25 203	0.14 164	0.40 143	0.25 244	0.15 205	0.35 257	0.21 183	0.56 302	0.37 174	0.34 210	0.35 148	0.43 263	0.27 209	0.37 182	0.21 160	0.09 163	0.07 158	0.11 228	0.10 214	0.09 142	0.09 161

CIPLG	0.21 116	0.21 270	0.55 256	0.23 170	0.15 205	0.25 135	0.20 160	0.35 104	0.29 105	0.31 167	0.33 135	0.22 74	0.15 49	0.26 92	0.20 139	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

IPLGR_C	0.21 116	0.22 282	0.60 274	0.23 170	0.15 205	0.24 125	0.20 160	0.35 104	0.29 105	0.31 167	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

ACRE	0.21 116	0.20 257	0.62 285	0.23 170	0.15 205	0.24 125	0.20 160	0.35 104	0.28 87	0.31 167	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

raft+_RVC	0.18 53	0.14 164	0.32 60	0.21 86	0.15 205	0.21 73	0.16 38	0.38 134	0.34 149	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

raftrobust	0.16 28	0.13 136	0.29 36	0.22 128	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

ACVNet	0.23 158	0.13 136	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.27 159	0.23 219	0.39 145	0.44 239	0.28 98	0.41 203	0.38 226	0.26 192	0.27 107	0.32 248	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 189	0.07 65

CFNet-ft	0.24 181	0.15 189	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.30 208	0.21 183	0.39 145	0.36 165	0.28 98	0.40 195	0.43 263	0.25 183	0.47 208	0.24 197	0.12 259	0.07 158	0.12 261	0.11 247	0.12 250	0.09 161

FADNet_RVC	0.30 254	0.28 317	0.83 330	0.23 170	0.15 205	0.30 208	0.17 58	0.49 229	0.37 174	0.30 150	0.38 176	0.30 169	0.27 209	0.52 228	0.31 243	0.14 298	0.14 316	0.14 299	0.16 327	0.21 336	0.23 353

SuperB	0.49 341	0.28 317	2.23 394	0.23 170	0.15 205	0.41 289	0.32 306	0.47 212	0.82 365	0.43 300	0.50 276	0.33 192	0.45 319	0.68 294	1.08 368	0.10 205	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.98 400	0.14 281

TDLM	0.30 254	0.21 270	0.38 127	0.28 312	0.15 205	0.33 235	0.32 306	0.52 260	0.47 270	0.38 254	0.43 229	0.39 237	0.29 235	0.91 355	0.28 224	0.14 298	0.08 222	0.13 280	0.11 247	0.12 250	0.10 206

CFNet_RVC	0.24 181	0.15 189	0.35 86	0.18 8	0.15 205	0.30 208	0.21 183	0.39 145	0.36 165	0.28 98	0.40 195	0.43 263	0.25 183	0.47 208	0.24 197	0.12 259	0.07 158	0.12 261	0.11 247	0.12 250	0.09 161

UCFNet_RVC	0.24 181	0.16 206	0.34 78	0.18 8	0.15 205	0.33 235	0.16 38	0.46 205	0.35 155	0.29 122	0.35 148	0.39 237	0.25 183	0.34 167	0.22 174	0.13 275	0.08 222	0.13 280	0.14 308	0.13 263	0.12 253

HSM	0.28 237	0.16 206	0.35 86	0.20 57	0.15 205	0.33 235	0.19 122	0.53 271	0.37 174	0.36 241	0.38 176	0.67 351	0.31 255	0.89 351	0.23 188	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.08 111

SANet	0.53 352	0.28 317	0.96 353	0.26 272	0.15 205	0.69 358	0.44 351	0.67 360	1.34 389	0.67 355	0.98 368	0.94 370	0.71 365	0.89 351	0.76 348	0.14 298	0.12 302	0.12 261	0.11 247	0.17 310	0.16 297

SGM_RVC	0.50 343	0.19 249	0.50 235	0.25 244	0.15 205	0.69 358	0.39 339	0.68 363	0.82 365	0.95 375	0.84 358	1.13 375	0.76 367	1.16 376	0.60 335	0.16 321	0.16 337	0.16 320	0.16 327	0.16 295	0.17 305
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LoS_RVC	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 228	0.20 55	0.18 85	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

CAS	0.15 21	0.07 1	0.21 4	0.41 364	0.16 228	0.20 55	0.18 85	0.22 3	0.19 7	0.15 11	0.19 25	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 24	0.29 368	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 281

anonymousa	0.23 158	0.11 63	0.50 235	0.21 86	0.16 228	0.31 219	0.20 160	0.36 123	0.35 155	0.32 185	0.50 276	0.39 237	0.26 192	0.22 44	0.20 139	0.08 99	0.06 72	0.09 119	0.11 247	0.07 37	0.08 111

HBP-ISP	0.33 276	0.30 330	0.72 310	0.22 128	0.16 228	0.32 226	0.22 199	0.54 278	0.44 239	0.41 286	0.49 274	0.33 192	0.38 292	0.73 309	0.25 206	0.18 341	0.19 352	0.24 354	0.20 346	0.16 295	0.13 264

NINENet	0.25 203	0.15 189	0.37 108	0.23 170	0.16 228	0.43 304	0.17 58	0.60 329	0.46 265	0.32 185	0.37 166	0.32 185	0.20 128	0.42 195	0.21 160	0.10 205	0.10 268	0.12 261	0.08 108	0.11 224	0.10 206

AAGNet	0.33 276	0.11 63	0.37 108	0.25 244	0.16 228	0.20 55	0.19 122	0.30 54	0.27 74	0.35 226	0.35 148	0.27 137	0.30 244	0.44 201	2.66 405	0.08 99	0.05 6	0.10 181	0.07 50	0.08 81	0.06 18

GEStereo_RVC	0.27 220	0.20 257	0.44 188	0.27 295	0.16 228	0.33 235	0.25 255	0.56 302	0.54 312	0.34 210	0.38 176	0.34 198	0.25 183	0.51 222	0.28 224	0.12 259	0.08 222	0.09 119	0.08 108	0.11 224	0.11 231

HCRNet	0.24 181	0.25 296	0.33 73	0.34 342	0.16 228	0.27 159	0.18 85	0.43 184	0.35 155	0.30 150	0.35 148	0.32 185	0.22 144	0.44 201	0.20 139	0.13 275	0.08 222	0.13 280	0.11 247	0.10 189	0.09 161

FADNet-RVC-Resample	0.29 247	0.25 296	0.93 349	0.26 272	0.16 228	0.32 226	0.21 183	0.47 212	0.39 192	0.35 226	0.38 176	0.33 192	0.27 209	0.53 233	0.24 197	0.10 205	0.10 268	0.14 299	0.13 297	0.13 263	0.16 297

CVANet_RVC	0.30 254	0.19 249	0.41 165	0.26 272	0.16 228	0.33 235	0.26 266	0.52 260	0.47 270	0.40 277	0.46 260	0.43 263	0.31 255	0.89 351	0.26 218	0.14 298	0.09 250	0.14 299	0.13 297	0.14 275	0.10 206

SGM-ForestM	1.36 392	0.28 317	0.79 322	0.26 272	0.16 228	2.26 406	1.00 399	1.42 394	1.46 393	2.38 405	2.05 400	5.95 414	2.66 407	2.95 406	2.46 404	0.17 331	0.18 348	0.18 333	0.18 341	0.15 287	0.18 318

DeepPruner_ROB	0.26 213	0.19 249	0.44 188	0.21 86	0.16 228	0.30 208	0.21 183	0.52 260	0.32 132	0.35 226	0.38 176	0.39 237	0.26 192	0.42 195	0.24 197	0.15 309	0.11 285	0.11 228	0.11 247	0.14 275	0.13 264

DISCO	0.32 270	0.13 136	0.51 241	0.25 244	0.16 228	0.48 323	0.25 255	0.50 237	0.57 324	0.37 246	0.45 250	0.62 335	0.36 280	0.64 281	0.49 315	0.09 163	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.12 250	0.11 231

DLCB_ROB	0.28 237	0.16 206	0.34 78	0.27 295	0.16 228	0.38 274	0.25 255	0.48 223	0.43 225	0.46 312	0.46 260	0.51 304	0.33 265	0.53 233	0.33 255	0.10 205	0.10 268	0.11 228	0.11 247	0.10 189	0.09 161

NOSS_ROB	0.31 261	0.20 257	0.35 86	0.24 207	0.16 228	0.32 226	0.19 122	0.52 260	0.48 279	0.33 194	0.36 158	0.42 260	0.28 222	0.93 357	0.24 197	0.19 346	0.20 357	0.24 354	0.22 356	0.17 310	0.17 305

SGM-Forest	0.36 292	0.17 222	0.47 211	0.23 170	0.16 228	0.45 311	0.41 343	0.55 288	0.48 279	0.52 334	0.60 317	0.52 307	0.41 304	0.85 344	0.50 320	0.17 331	0.17 342	0.17 326	0.15 316	0.15 287	0.15 290
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
StereoVision	0.22 142	0.18 234	0.37 108	0.27 295	0.17 244	0.23 110	0.22 199	0.38 134	0.31 124	0.20 41	0.51 282	0.22 74	0.16 63	0.28 119	0.18 104	0.11 232	0.12 302	0.13 280	0.13 297	0.10 189	0.07 65

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 254	0.20 257	0.70 307	0.21 86	0.17 244	0.46 313	0.27 271	0.50 237	0.49 288	0.42 294	0.55 302	0.43 263	0.30 244	0.46 205	0.38 272	0.09 163	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.11 224	0.10 206

AASNet	0.27 220	0.19 249	0.49 225	0.26 272	0.17 244	0.34 248	0.20 160	0.62 341	0.48 279	0.35 226	0.40 195	0.32 185	0.25 183	0.28 119	0.34 259	0.11 232	0.09 250	0.10 181	0.08 108	0.13 263	0.11 231

ADLNet2	0.30 254	0.17 222	0.72 310	0.23 170	0.17 244	0.36 262	0.24 241	0.52 260	0.51 299	0.32 185	0.38 176	0.45 277	0.30 244	0.69 296	0.35 263	0.10 205	0.08 222	0.09 119	0.09 182	0.12 250	0.10 206

sAnonymous2	0.20 102	0.21 270	0.58 268	0.24 207	0.17 244	0.22 93	0.19 122	0.34 87	0.28 87	0.17 28	0.19 25	0.17 39	0.16 63	0.17 11	0.14 40	0.10 205	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.23 345	0.17 305

CroCo_RVC	0.20 102	0.21 270	0.58 268	0.24 207	0.17 244	0.22 93	0.19 122	0.34 87	0.28 87	0.17 28	0.19 25	0.17 39	0.16 63	0.17 11	0.14 40	0.10 205	0.07 158	0.09 119	0.08 108	0.23 345	0.17 305

XX-Stereo	0.21 116	0.10 24	0.83 330	0.26 272	0.17 244	0.23 110	0.13 3	0.40 152	0.18 5	0.20 41	0.41 203	0.31 177	0.10 4	0.32 155	0.12 6	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.08 108	0.07 37	0.05 1

RAFT + AFF	0.27 220	0.23 289	0.50 235	0.25 244	0.17 244	0.30 208	0.33 316	0.52 260	0.40 205	0.28 98	0.30 99	0.30 169	0.31 255	0.62 274	0.24 197	0.09 163	0.10 268	0.11 228	0.10 214	0.11 224	0.11 231

MMNet	0.27 220	0.14 164	0.49 225	0.24 207	0.17 244	0.47 319	0.22 199	0.45 196	0.51 299	0.39 269	0.41 203	0.36 217	0.33 265	0.39 188	0.34 259	0.08 99	0.07 158	0.09 119	0.09 182	0.10 189	0.08 111

psm_up	0.29 247	0.16 206	0.41 165	0.26 272	0.17 244	0.32 226	0.26 266	0.55 288	0.43 225	0.36 241	0.40 195	0.45 277	0.37 288	0.58 254	0.30 239	0.11 232	0.12 302	0.13 280	0.12 279	0.10 189	0.10 206

EDNetEfficientorigin	7.51 412	0.52 373	140.47 434	0.25 244	0.17 244	0.42 296	0.29 288	0.47 212	1.03 379	1.28 388	1.02 369	0.83 365	0.84 375	0.75 317	0.99 364	0.10 205	0.09 250	0.12 261	0.10 214	0.21 336	0.22 347

ac_64	0.27 220	0.13 136	0.41 165	0.24 207	0.17 244	0.36 262	0.22 199	0.46 205	0.33 142	0.35 226	0.36 158	0.52 307	0.30 244	0.62 274	0.32 248	0.11 232	0.09 250	0.10 181	0.10 214	0.09 142	0.08 111

DSFCA	0.27 220	0.13 136	0.36 103	0.20 57	0.17 244	0.38 274	0.31 302	0.47 212	0.43 225	0.43 300	0.37 166	0.39 237	0.29 235	0.52 228	0.32 248	0.12 259	0.10 268	0.10 181	0.11 247	0.11 224	0.10 206

DMCA-RVC	0.27 220	0.21 270	0.61 277	0.28 312	0.17 244	0.29 191	0.21 183	0.42 174	0.35 155	0.40 277	0.37 166	0.39 237	0.36 280	0.43 197	0.30 239	0.13 275	0.10 268	0.15 311	0.11 247	0.13 263	0.10 206

STTStereo	0.28 237	0.20 257	0.61 277	0.25 244	0.17 244	0.29 191	0.24 241	0.47 212	0.39 192	0.39 269	0.41 203	0.44 273	0.28 222	0.40 191	0.28 224	0.13 275	0.12 302	0.13 280	0.16 327	0.12 250	0.11 231

GANet	0.36 292	0.22 282	0.49 225	0.29 315	0.17 244	0.41 289	0.38 334	0.57 309	0.45 251	0.46 312	0.75 348	0.55 315	0.40 300	0.94 360	0.41 292	0.13 275	0.13 312	0.13 280	0.11 247	0.14 275	0.11 231

PS-NSSS	0.32 270	0.30 330	0.46 204	0.23 170	0.17 244	0.33 235	0.24 241	0.57 309	0.41 216	0.37 246	0.52 290	0.35 212	0.30 244	0.80 335	0.30 239	0.17 331	0.14 316	0.21 345	0.15 316	0.15 287	0.13 264

MeshStereo	0.58 358	0.27 314	0.67 296	0.22 128	0.17 244	0.66 356	0.37 328	0.78 373	0.61 333	1.47 401	1.30 380	1.65 388	0.79 369	1.12 374	0.59 333	0.17 331	0.17 342	0.17 326	0.14 308	0.17 310	0.14 281
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SDNR	0.42 324	0.21 270	0.82 329	0.21 86	0.18 262	1.27 392	0.17 58	0.50 237	0.49 288	0.42 294	0.81 355	0.38 226	0.27 209	1.19 377	0.38 272	0.23 353	0.24 367	0.17 326	0.13 297	0.17 310	0.20 335

fast-acv-ft	0.31 261	0.20 257	0.81 326	0.24 207	0.18 262	0.46 313	0.27 271	0.41 162	0.49 288	0.39 269	0.55 302	0.49 294	0.35 276	0.37 182	0.38 272	0.11 232	0.11 285	0.11 228	0.12 279	0.12 250	0.09 161

CroCo-Stereo Lap2	0.15 21	0.15 189	0.28 29	0.25 244	0.18 262	0.11 1	0.19 122	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

RAFT+CT+SA	0.21 116	0.18 234	0.33 73	0.25 244	0.18 262	0.23 110	0.29 288	0.40 152	0.36 165	0.24 70	0.38 176	0.18 46	0.16 63	0.32 155	0.16 67	0.07 16	0.05 6	0.09 119	0.12 279	0.09 142	0.09 161

test_5	0.23 158	0.19 249	0.38 127	0.26 272	0.18 262	0.25 135	0.29 288	0.40 152	0.37 174	0.29 122	0.40 195	0.25 111	0.22 144	0.34 167	0.18 104	0.07 16	0.05 6	0.09 119	0.09 182	0.10 189	0.10 206

DAS	0.27 220	0.12 81	0.42 172	0.24 207	0.18 262	0.29 191	0.24 241	0.45 196	0.45 251	0.41 286	0.44 238	0.34 198	0.29 235	0.75 317	0.21 160	0.09 163	0.07 158	0.09 119	0.07 50	0.09 142	0.09 161

SepStereo	0.26 213	0.12 81	0.42 172	0.24 207	0.18 262	0.29 191	0.24 241	0.45 196	0.45 251	0.41 286	0.44 238	0.34 198	0.29 235	0.64 281	0.21 160	0.09 163	0.07 158	0.09 119	0.07 50	0.09 142	0.09 161

SACVNet	0.30 254	0.20 257	0.41 165	0.25 244	0.18 262	0.34 248	0.25 255	0.52 260	0.40 205	0.41 286	0.44 238	0.46 283	0.32 262	0.71 302	0.25 206	0.13 275	0.10 268	0.12 261	0.12 279	0.16 295	0.17 305

HHNet	0.22 142	0.12 81	0.52 245	0.18 8	0.18 262	0.20 55	0.20 160	0.34 87	0.31 124	0.32 185	0.59 312	0.20 59	0.21 133	0.24 57	0.31 243	0.08 99	0.05 6	0.09 119	0.07 50	0.08 81	0.11 231

Anonymous3	0.23 158	0.18 234	0.63 287	0.27 295	0.18 262	0.41 289	0.23 219	0.43 184	0.35 155	0.23 57	0.27 75	0.20 59	0.18 108	0.27 107	0.18 104	0.12 259	0.11 285	0.10 181	0.10 214	0.11 224	0.12 253

pcwnet_v2	0.32 270	0.15 189	1.26 377	0.23 170	0.18 262	0.32 226	0.18 85	0.59 321	0.60 330	0.36 241	0.45 250	0.35 212	0.29 235	0.36 180	0.25 206	0.14 298	0.11 285	0.12 261	0.11 247	0.14 275	0.15 290

sCroCo_RVC	0.18 53	0.14 164	0.49 225	0.27 295	0.18 262	0.22 93	0.17 58	0.27 21	0.23 44	0.14 8	0.22 47	0.17 39	0.14 42	0.21 39	0.15 51	0.10 205	0.11 285	0.09 119	0.09 182	0.09 142	0.09 161

FAT-Stereo	0.36 292	0.18 234	0.73 313	0.26 272	0.18 262	0.33 235	0.29 288	0.60 329	0.59 327	0.46 312	0.60 317	0.60 329	0.50 336	0.61 266	0.34 259	0.13 275	0.14 316	0.13 280	0.12 279	0.14 275	0.18 318

RTSC	0.39 313	0.28 317	0.78 316	0.27 295	0.18 262	0.49 326	0.22 199	0.59 321	0.84 370	0.55 342	0.53 295	0.49 294	0.36 280	0.67 293	0.82 354	0.13 275	0.10 268	0.11 228	0.12 279	0.17 310	0.17 305

RASNet	0.28 237	0.14 164	0.44 188	0.22 128	0.18 262	0.32 226	0.19 122	0.48 223	0.38 186	0.29 122	0.43 229	0.47 285	0.37 288	0.79 331	0.36 269	0.09 163	0.07 158	0.07 14	0.09 182	0.07 37	0.07 65

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 220	0.21 270	0.59 272	0.25 244	0.18 262	0.29 191	0.22 199	0.50 237	0.40 205	0.38 254	0.41 203	0.43 263	0.27 209	0.43 197	0.29 233	0.11 232	0.08 222	0.10 181	0.10 214	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.
XPNet_ROB	0.33 276	0.20 257	0.43 182	0.27 295	0.18 262	0.37 267	0.31 302	0.55 288	0.50 296	0.51 328	0.53 295	0.58 324	0.37 288	0.63 279	0.45 303	0.17 331	0.12 302	0.13 280	0.12 279	0.15 287	0.14 281

ETE_ROB	0.34 283	0.26 307	0.45 198	0.29 315	0.18 262	0.40 286	0.37 328	0.57 309	0.47 270	0.50 323	0.50 276	0.62 335	0.36 280	0.55 238	0.38 272	0.13 275	0.10 268	0.14 299	0.12 279	0.16 295	0.16 297

whm_eth	0.23 158	0.18 234	0.56 260	0.24 207	0.19 280	0.21 73	0.18 85	0.37 128	0.40 205	0.31 167	0.60 317	0.15 27	0.17 86	0.26 92	0.19 128	0.09 163	0.08 222	0.10 181	0.09 182	0.09 142	0.11 231

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 280	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	0.08 108	0.07 37	0.06 18

coex-ft	3.44 408	0.73 382	48.55 432	0.24 207	0.19 280	0.50 329	0.43 348	0.47 212	2.40 400	7.03 413	1.20 376	0.97 373	2.23 404	0.73 309	1.92 398	0.12 259	0.15 330	0.14 299	0.12 279	0.21 336	0.43 377

TRStereo	0.19 89	0.17 222	0.47 211	0.23 170	0.19 280	0.19 34	0.16 38	0.52 260	0.28 87	0.20 41	0.19 25	0.21 67	0.13 32	0.24 57	0.13 24	0.09 163	0.06 72	0.09 119	0.11 247	0.06 6	0.06 18

ADLNet	0.28 237	0.15 189	0.42 172	0.23 170	0.19 280	0.34 248	0.23 219	0.53 271	0.43 225	0.42 294	0.41 203	0.44 273	0.27 209	0.55 238	0.35 263	0.11 232	0.08 222	0.11 228	0.11 247	0.11 224	0.12 253

delet	0.27 220	0.14 164	0.40 143	0.23 170	0.19 280	0.41 289	0.29 288	0.49 229	0.48 279	0.33 194	0.41 203	0.37 221	0.30 244	0.48 210	0.34 259	0.09 163	0.09 250	0.11 228	0.12 279	0.08 81	0.08 111

UPFNet	0.25 203	0.12 81	0.38 127	0.24 207	0.19 280	0.37 267	0.28 284	0.48 223	0.38 186	0.34 210	0.37 166	0.37 221	0.28 222	0.39 188	0.33 255	0.10 205	0.09 250	0.10 181	0.10 214	0.10 189	0.08 111

psmorigin	0.50 343	0.25 296	3.03 404	0.24 207	0.19 280	0.38 274	0.22 199	0.50 237	0.44 239	0.64 352	0.68 337	0.71 359	0.51 339	0.85 344	0.45 303	0.14 298	0.17 342	0.13 280	0.14 308	0.16 295	0.21 342

aanetorigin	0.39 313	0.29 324	1.09 366	0.24 207	0.19 280	0.28 172	0.37 328	0.33 81	0.47 270	0.94 373	0.82 356	0.52 307	0.54 342	0.49 215	0.50 320	0.11 232	0.09 250	0.10 181	0.10 214	0.16 295	0.15 290

acv_ft	0.25 203	0.13 136	0.40 143	0.23 170	0.19 280	0.34 248	0.21 183	0.45 196	0.44 239	0.38 254	0.41 203	0.38 226	0.27 209	0.27 107	0.35 263	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.11 224	0.07 65

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 292	0.36 348	0.53 248	0.34 342	0.19 280	0.51 330	0.24 241	0.55 288	0.38 186	0.41 286	0.47 267	0.47 285	0.27 209	0.73 309	0.30 239	0.36 374	0.19 352	0.27 357	0.17 336	0.26 355	0.23 353

ADCL	0.47 337	0.22 282	1.00 357	0.27 295	0.19 280	0.74 363	0.64 377	0.54 278	0.69 349	0.56 343	0.71 342	0.55 315	0.60 351	0.60 261	1.43 386	0.11 232	0.09 250	0.13 280	0.13 297	0.14 275	0.14 281

DRN-Test	0.33 276	0.17 222	0.61 277	0.27 295	0.19 280	0.46 313	0.29 288	0.65 349	0.51 299	0.47 319	0.46 260	0.44 273	0.34 272	0.62 274	0.41 292	0.12 259	0.08 222	0.13 280	0.12 279	0.12 250	0.10 206

NaN_ROB	0.41 321	0.28 317	0.62 285	0.30 322	0.19 280	0.51 330	0.47 359	0.58 316	0.59 327	0.56 343	0.47 267	0.49 294	0.41 304	1.21 380	0.64 342	0.12 259	0.18 348	0.12 261	0.13 297	0.11 224	0.14 281

Anonymous	0.20 102	0.14 164	0.47 211	0.27 295	0.20 294	0.25 135	0.25 255	0.32 67	0.26 65	0.18 39	0.18 22	0.15 27	0.19 120	0.24 57	0.18 104	0.10 205	0.09 250	0.09 119	0.09 182	0.15 287	0.13 264

UNet	0.28 237	0.14 164	0.69 301	0.23 170	0.20 294	0.44 306	0.22 199	0.50 237	0.40 205	0.34 210	0.39 188	0.43 263	0.33 265	0.40 191	0.31 243	0.09 163	0.07 158	0.10 181	0.08 108	0.10 189	0.08 111

FADNet-RVC	0.31 261	0.35 345	0.78 316	0.25 244	0.20 294	0.33 235	0.20 160	0.49 229	0.40 205	0.34 210	0.39 188	0.41 253	0.29 235	0.63 279	0.31 243	0.13 275	0.14 316	0.14 299	0.15 316	0.19 325	0.19 325

GANetREF_RVC	0.43 327	0.47 363	0.69 301	0.38 359	0.20 294	0.51 330	0.48 363	0.66 355	0.66 341	0.46 312	0.46 260	0.50 300	0.44 316	0.90 354	0.39 280	0.27 363	0.21 358	0.32 367	0.18 341	0.27 358	0.22 347
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
DPSNet	0.47 337	0.24 292	0.93 349	0.27 295	0.20 294	0.75 365	0.57 371	0.84 381	0.79 363	0.47 319	0.51 282	0.60 329	0.69 363	0.87 347	0.71 346	0.16 321	0.13 312	0.12 261	0.10 214	0.25 349	0.21 342

FBW_ROB	0.43 327	0.26 307	0.54 251	0.31 329	0.20 294	0.51 330	0.32 306	0.70 365	0.60 330	0.59 346	0.55 302	0.65 346	0.41 304	1.40 388	0.51 322	0.13 275	0.17 342	0.21 345	0.16 327	0.17 310	0.18 318

PWC_ROB	0.38 307	0.29 324	0.69 301	0.25 244	0.20 294	0.38 274	0.19 122	0.58 316	0.67 344	0.57 345	0.85 359	0.51 304	0.40 300	0.71 302	0.52 323	0.13 275	0.09 250	0.14 299	0.10 214	0.17 310	0.14 281

PWCDC_ROB	0.38 307	0.30 330	0.60 274	0.33 340	0.20 294	0.42 296	0.19 122	0.58 316	0.89 371	0.42 294	1.26 379	0.36 217	0.34 272	0.50 217	0.38 272	0.18 341	0.11 285	0.11 228	0.09 182	0.19 325	0.13 264

LL-Strereo	0.29 247	0.25 296	0.58 268	0.25 244	0.21 302	0.23 110	0.24 241	0.55 288	0.42 220	0.34 210	0.32 116	0.41 253	0.40 300	0.94 360	0.23 188	0.08 99	0.07 158	0.11 228	0.09 182	0.09 142	0.09 161

Anonymous_2	0.37 301	0.21 270	0.47 211	0.20 57	0.21 302	0.42 296	0.26 266	0.38 134	0.29 105	0.33 194	0.30 99	0.44 273	0.38 292	0.36 180	0.29 233	0.26 358	0.29 375	0.44 375	1.41 409	0.34 368	0.21 342

Wz-Net-TNSev	0.51 347	0.58 375	1.61 390	0.25 244	0.21 302	0.65 354	0.45 353	0.63 347	0.69 349	0.51 328	0.54 298	0.71 359	0.60 351	1.00 367	0.77 351	0.15 309	0.15 330	0.13 280	0.15 316	0.21 336	0.20 335

Wz-Net-SNSev	0.43 327	0.41 360	1.27 378	0.30 322	0.21 302	0.44 306	0.41 343	0.61 333	0.65 340	0.46 312	0.65 331	0.62 335	0.39 297	0.74 316	0.59 333	0.12 259	0.11 285	0.12 261	0.13 297	0.16 295	0.14 281

Wz-Net-LNSev	0.34 283	0.29 324	0.91 345	0.26 272	0.21 302	0.47 319	0.31 302	0.54 278	0.54 312	0.44 305	0.52 290	0.50 300	0.35 276	0.39 188	0.39 280	0.11 232	0.11 285	0.10 181	0.09 182	0.14 275	0.13 264

Wz-Net-MNSev	0.36 292	0.26 307	0.79 322	0.26 272	0.21 302	0.59 347	0.38 334	0.55 288	0.56 321	0.48 322	0.54 298	0.53 311	0.36 280	0.60 261	0.44 300	0.11 232	0.09 250	0.11 228	0.11 247	0.15 287	0.13 264

Syn2CoEx	0.36 292	0.31 335	0.78 316	0.34 342	0.21 302	0.41 289	0.28 284	0.61 333	0.49 288	0.42 294	0.56 307	0.45 277	0.44 316	0.69 296	0.38 272	0.17 331	0.14 316	0.15 311	0.12 279	0.13 263	0.12 253

HGLStereo	0.27 220	0.14 164	0.46 204	0.24 207	0.21 302	0.33 235	0.23 219	0.50 237	0.42 220	0.35 226	0.48 273	0.41 253	0.33 265	0.45 203	0.33 255	0.11 232	0.10 268	0.09 119	0.09 182	0.10 189	0.12 253

ADCMid	0.49 341	0.34 342	1.13 370	0.26 272	0.21 302	0.51 330	0.37 328	0.57 309	0.54 312	0.75 364	0.66 333	0.62 335	0.64 361	0.64 281	1.68 391	0.13 275	0.12 302	0.17 326	0.17 336	0.20 333	0.17 305

ADCRef	0.38 307	0.24 292	0.88 341	0.26 272	0.21 302	0.49 326	0.27 271	0.52 260	0.48 279	0.50 323	0.58 310	0.35 212	0.47 328	0.48 210	1.29 384	0.09 163	0.08 222	0.12 261	0.12 279	0.11 224	0.11 231

StereoDRNet	0.32 270	0.22 282	0.61 277	0.27 295	0.21 302	0.42 296	0.30 298	0.61 333	0.48 279	0.46 312	0.39 188	0.48 290	0.30 244	0.57 249	0.40 286	0.11 232	0.09 250	0.12 261	0.11 247	0.12 250	0.10 206

MDST_ROB	0.48 339	0.14 164	0.95 352	0.30 322	0.21 302	1.33 395	0.32 306	0.77 372	0.56 321	1.06 381	0.71 342	0.49 294	0.35 276	1.26 383	0.38 272	0.13 275	0.11 285	0.16 320	0.13 297	0.12 250	0.12 253

LALA_ROB	0.36 292	0.25 296	0.46 204	0.30 322	0.21 302	0.47 319	0.39 339	0.61 333	0.51 299	0.52 334	0.51 282	0.69 356	0.36 280	0.50 217	0.43 296	0.17 331	0.11 285	0.16 320	0.14 308	0.17 310	0.15 290

WCMA_ROB	0.51 347	0.21 270	0.65 292	0.25 244	0.21 302	0.58 346	0.32 306	0.54 278	0.55 318	0.95 375	1.40 383	1.28 381	0.81 372	0.73 309	0.62 338	0.18 341	0.15 330	0.15 311	0.15 316	0.19 325	0.19 325

PSMNet_ROB	0.33 276	0.24 292	0.54 251	0.31 329	0.21 302	0.42 296	0.43 348	0.59 321	0.47 270	0.37 246	0.44 238	0.49 294	0.31 255	0.64 281	0.43 296	0.14 298	0.10 268	0.15 311	0.14 308	0.13 263	0.11 231

CES	0.14 6	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 317	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	0.18 318

APVNet	0.36 292	0.20 257	0.70 307	0.26 272	0.22 317	0.52 339	0.35 321	0.61 333	0.44 239	0.38 254	0.52 290	0.48 290	0.38 292	0.84 343	0.46 309	0.13 275	0.14 316	0.15 311	0.16 327	0.16 295	0.15 290

MFN_U_SF_RVC	0.56 354	0.51 372	1.19 372	0.38 359	0.22 317	0.69 358	0.27 271	0.80 377	0.67 344	0.73 360	0.74 347	0.87 366	0.61 360	0.81 338	0.76 348	0.29 368	0.27 371	0.32 367	0.37 377	0.32 367	0.31 366

FADNet	0.32 270	0.36 348	0.74 314	0.23 170	0.22 317	0.37 267	0.19 122	0.53 271	0.48 279	0.32 185	0.36 158	0.43 263	0.32 262	0.64 281	0.25 206	0.16 321	0.16 337	0.14 299	0.16 327	0.24 348	0.19 325

S-Stereo	0.38 307	0.20 257	1.05 364	0.27 295	0.22 317	0.38 274	0.32 306	0.55 288	0.66 341	0.39 269	0.59 312	0.49 294	0.41 304	0.75 317	0.40 286	0.12 259	0.15 330	0.13 280	0.13 297	0.16 295	0.21 342

stereogan	0.37 301	0.17 222	0.65 292	0.27 295	0.22 317	0.62 352	0.26 266	0.59 321	0.63 338	0.43 300	0.60 317	0.67 351	0.42 312	0.68 294	0.35 263	0.13 275	0.14 316	0.14 299	0.12 279	0.19 325	0.17 305

edge stereo	0.39 313	0.22 282	0.81 326	0.27 295	0.22 317	0.37 267	0.24 241	0.56 302	0.54 312	0.53 339	0.60 317	0.71 359	0.50 336	0.78 329	0.40 286	0.16 321	0.14 316	0.19 340	0.14 308	0.16 295	0.17 305

ADCP+	0.45 334	0.24 292	1.15 371	0.25 244	0.22 317	0.56 342	0.39 339	0.54 278	0.51 299	0.44 305	0.51 282	0.46 283	0.52 341	0.56 246	1.89 397	0.10 205	0.08 222	0.11 228	0.10 214	0.14 275	0.13 264

DANet	0.35 288	0.23 289	0.60 274	0.36 352	0.22 317	0.39 281	0.25 255	0.48 223	0.43 225	0.52 334	0.50 276	0.59 326	0.41 304	0.76 322	0.49 315	0.13 275	0.11 285	0.14 299	0.12 279	0.17 310	0.15 290
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.31 261	0.16 206	0.54 251	0.24 207	0.22 317	0.42 296	0.28 284	0.58 316	0.56 321	0.28 98	0.38 176	0.40 250	0.30 244	0.71 302	0.28 224	0.13 275	0.08 222	0.13 280	0.10 214	0.19 325	0.16 297

NCCL2	0.35 288	0.26 307	0.49 225	0.36 352	0.22 317	0.41 289	0.41 343	0.53 271	0.42 220	0.47 319	0.46 260	0.61 333	0.39 297	0.55 238	0.37 270	0.16 321	0.13 312	0.21 345	0.21 349	0.16 295	0.16 297

GASNet	0.36 292	0.46 361	0.88 341	0.34 342	0.23 328	0.35 257	0.22 199	0.60 329	0.53 309	0.40 277	0.37 166	0.45 277	0.30 244	0.79 331	0.35 263	0.15 309	0.10 268	0.14 299	0.14 308	0.22 342	0.12 253

AF-Net	0.37 301	0.26 307	0.56 260	0.32 335	0.23 328	0.41 289	0.29 288	0.61 333	0.64 339	0.42 294	0.68 337	0.65 346	0.49 335	0.57 249	0.44 300	0.15 309	0.11 285	0.19 340	0.14 308	0.15 287	0.13 264

ADCPNet	0.48 339	0.29 324	1.60 388	0.27 295	0.23 328	0.70 361	0.38 334	0.53 271	0.51 299	0.51 328	0.59 312	0.67 351	0.56 346	0.60 261	1.14 374	0.15 309	0.18 348	0.14 299	0.23 358	0.19 325	0.19 325

CC-Net-ROB	0.43 327	0.47 363	0.65 292	0.37 357	0.23 328	0.51 330	0.29 288	0.66 355	0.49 288	0.46 312	0.51 282	0.48 290	0.38 292	0.96 363	0.35 263	0.34 373	0.23 365	0.55 381	0.25 360	0.31 365	0.20 335

CSAN	0.50 343	0.35 345	0.78 316	0.36 352	0.23 328	0.56 342	0.59 374	0.61 333	0.70 351	0.64 352	0.78 352	0.65 346	0.60 351	1.38 387	0.62 338	0.21 350	0.17 342	0.20 343	0.20 346	0.18 321	0.18 318

WZ-Net	0.52 351	0.38 355	1.90 392	0.30 322	0.24 333	0.57 345	0.48 363	0.62 341	0.78 362	0.50 323	0.71 342	0.68 354	0.54 342	0.98 366	0.84 355	0.13 275	0.10 268	0.11 228	0.12 279	0.19 325	0.20 335

FINET	0.34 283	0.27 314	0.80 324	0.24 207	0.24 333	0.36 262	0.34 318	0.54 278	0.72 354	0.39 269	0.47 267	0.32 185	0.30 244	0.51 222	0.32 248	0.19 346	0.17 342	0.13 280	0.12 279	0.18 321	0.16 297

GwcNet	0.35 288	0.23 289	0.88 341	0.25 244	0.24 333	0.48 323	0.27 271	0.55 288	0.57 324	0.38 254	0.52 290	0.51 304	0.32 262	0.60 261	0.41 292	0.13 275	0.11 285	0.12 261	0.11 247	0.13 263	0.14 281

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 347	0.50 370	0.86 338	0.39 361	0.24 333	0.84 373	0.55 370	0.56 302	0.62 335	0.60 347	0.68 337	0.62 335	0.42 312	1.13 375	0.43 296	0.23 353	0.27 371	0.27 357	0.35 373	0.25 349	0.29 363

RP	0.35 288	0.22 282	0.51 241	0.31 329	0.24 333	0.37 267	0.28 284	0.50 237	0.58 326	0.40 277	0.63 329	0.61 333	0.47 328	0.61 266	0.39 280	0.16 321	0.15 330	0.17 326	0.15 316	0.17 310	0.17 305

Nwc_Net	0.37 301	0.25 296	0.68 300	0.31 329	0.24 333	0.44 306	0.30 298	0.65 349	0.50 296	0.37 246	0.69 341	0.58 324	0.45 319	0.60 261	0.40 286	0.15 309	0.12 302	0.19 340	0.21 349	0.14 275	0.13 264

ADCS	0.58 358	0.40 357	1.35 383	0.29 315	0.24 333	0.55 341	0.45 353	0.67 360	0.83 368	0.76 365	0.71 342	0.68 354	0.60 351	0.76 322	2.23 402	0.16 321	0.16 337	0.16 320	0.17 336	0.22 342	0.22 347

EDNetEfficient	0.63 364	0.37 353	2.40 398	0.26 272	0.25 340	0.38 274	0.49 365	0.41 162	1.06 382	1.38 391	0.87 363	0.62 335	0.95 380	0.65 287	1.65 390	0.11 232	0.09 250	0.10 181	0.11 247	0.19 325	0.17 305

SHD	0.42 324	0.27 314	0.81 326	0.31 329	0.25 340	0.42 296	0.22 199	0.66 355	0.94 378	0.63 350	0.60 317	0.59 326	0.47 328	0.59 260	0.58 332	0.15 309	0.13 312	0.16 320	0.16 327	0.20 333	0.22 347

XQC	0.43 327	0.37 353	0.96 353	0.34 342	0.25 340	0.53 340	0.34 318	0.60 329	0.73 357	0.51 328	0.46 260	0.57 321	0.47 328	0.70 299	0.72 347	0.17 331	0.12 302	0.18 333	0.15 316	0.25 349	0.23 353

Anonymous Stereo	0.38 307	0.34 342	1.00 357	0.30 322	0.25 340	0.33 235	0.44 351	0.50 237	0.54 312	0.41 286	0.45 250	0.39 237	0.26 192	0.93 357	0.48 312	0.15 309	0.14 316	0.15 311	0.16 327	0.16 295	0.17 305

MSMD_ROB	0.60 362	0.33 341	0.61 277	0.30 322	0.25 340	0.86 374	0.35 321	0.55 288	0.67 344	1.10 383	1.49 388	1.76 391	0.97 383	0.88 350	0.49 315	0.23 353	0.21 358	0.27 357	0.27 366	0.25 349	0.24 357

AnyNet_C01	0.65 366	0.58 375	2.60 401	0.32 335	0.26 345	0.88 375	0.61 375	0.63 347	0.62 335	0.68 356	0.96 367	0.76 362	0.60 351	0.96 363	1.43 386	0.16 321	0.16 337	0.17 326	0.17 336	0.23 345	0.23 353

pmcnn	0.50 343	0.20 257	0.78 316	0.24 207	0.26 345	0.39 281	0.30 298	0.51 250	0.50 296	0.54 341	1.23 378	2.52 401	0.37 288	0.77 328	0.95 362	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 189	0.08 111

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 369	0.64 379	1.06 365	0.45 369	0.27 347	1.40 398	0.58 372	0.78 373	0.92 375	0.84 368	0.86 360	0.88 368	0.68 362	1.33 386	0.68 345	0.37 376	0.29 375	0.34 369	0.36 376	0.43 372	0.37 372

RGC	0.39 313	0.32 340	0.64 291	0.34 342	0.27 347	0.40 286	0.29 288	0.57 309	0.53 309	0.45 309	0.64 330	0.62 335	0.45 319	0.72 307	0.39 280	0.15 309	0.15 330	0.21 345	0.20 346	0.18 321	0.19 325

FC-DCNN	0.70 371	0.30 330	0.69 301	0.32 335	0.27 347	0.81 372	0.39 339	0.79 376	0.82 365	1.41 394	1.58 393	1.98 393	1.26 392	1.02 369	0.77 351	0.24 356	0.22 362	0.27 357	0.26 364	0.26 355	0.26 359

G-Net	0.46 336	0.25 296	0.86 338	0.34 342	0.28 350	0.90 377	0.35 321	0.47 212	0.45 251	0.68 356	1.22 377	0.64 345	0.60 351	0.61 266	0.57 327	0.16 321	0.14 316	0.17 326	0.13 297	0.22 342	0.19 325

NCC-stereo	0.39 313	0.25 296	0.69 301	0.32 335	0.28 350	0.46 313	0.36 324	0.65 349	0.52 305	0.40 277	0.57 308	0.56 317	0.47 328	0.73 309	0.45 303	0.17 331	0.14 316	0.18 333	0.25 360	0.16 295	0.16 297

Abc-Net	0.39 313	0.25 296	0.69 301	0.32 335	0.28 350	0.46 313	0.36 324	0.65 349	0.52 305	0.40 277	0.57 308	0.56 317	0.47 328	0.73 309	0.45 303	0.17 331	0.14 316	0.18 333	0.25 360	0.16 295	0.16 297
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.78 378	0.48 365	4.68 406	0.34 342	0.28 350	1.12 385	0.46 355	0.62 341	1.03 379	0.73 360	0.89 364	0.60 329	0.59 349	1.61 391	1.16 377	0.14 298	0.11 285	0.15 311	0.15 316	0.21 336	0.19 325

RTSA	0.78 378	0.48 365	4.68 406	0.34 342	0.28 350	1.12 385	0.46 355	0.62 341	1.03 379	0.73 360	0.89 364	0.60 329	0.59 349	1.61 391	1.16 377	0.14 298	0.11 285	0.15 311	0.15 316	0.21 336	0.19 325

AnyNet_C32	0.51 347	0.40 357	1.10 369	0.29 315	0.28 350	0.59 347	0.58 372	0.54 278	0.60 330	0.62 349	0.66 333	0.54 313	0.54 342	0.78 329	1.74 394	0.15 309	0.14 316	0.15 311	0.17 336	0.20 333	0.20 335

RYNet	0.37 301	0.18 234	0.59 272	0.25 244	0.28 350	0.61 351	0.32 306	0.59 321	0.59 327	0.41 286	0.38 176	0.57 321	0.39 297	0.87 347	0.53 325	0.11 232	0.08 222	0.12 261	0.11 247	0.18 321	0.18 318

PA-Net	0.37 301	0.28 317	0.83 330	0.31 329	0.28 350	0.39 281	0.42 346	0.51 250	0.55 318	0.34 210	0.42 217	0.41 253	0.36 280	0.79 331	0.49 315	0.12 259	0.23 365	0.16 320	0.23 358	0.12 250	0.18 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FCDSN-DC	0.63 364	0.31 335	0.61 277	0.36 352	0.30 358	0.65 354	0.37 328	0.66 355	0.68 347	1.14 385	1.54 391	1.71 390	1.26 392	0.92 356	0.64 342	0.24 356	0.22 362	0.27 357	0.26 364	0.27 358	0.27 362
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.44 333	0.29 324	1.29 380	0.33 340	0.30 358	0.35 257	0.36 324	0.62 341	1.15 387	0.40 277	0.44 238	0.39 237	0.41 304	0.80 335	0.52 323	0.18 341	0.14 316	0.23 352	0.21 349	0.17 310	0.17 305

PVD	0.58 358	0.34 342	0.84 334	0.39 361	0.31 360	0.59 347	0.47 359	0.80 377	1.25 388	0.92 372	1.09 371	0.79 363	0.82 373	0.85 344	0.76 348	0.21 350	0.18 348	0.22 351	0.18 341	0.27 358	0.35 371

ccnet	0.42 324	0.31 335	0.48 220	0.27 295	0.32 361	0.60 350	0.32 306	0.65 349	0.46 265	0.53 339	0.66 333	0.56 317	0.45 319	0.72 307	0.61 336	0.26 358	0.19 352	0.24 354	0.21 349	0.26 355	0.22 347

PASM	0.45 334	0.35 345	0.90 344	0.35 351	0.33 362	0.39 281	0.38 334	0.50 237	0.61 333	0.52 334	0.51 282	0.62 335	0.45 319	0.93 357	0.48 312	0.26 358	0.29 375	0.29 363	0.33 371	0.29 363	0.26 359

ELAS_RVC	0.74 376	0.36 348	1.00 357	0.37 357	0.33 362	0.88 375	0.93 396	0.83 380	1.08 383	1.35 390	1.33 382	1.24 379	1.33 395	1.06 371	0.95 362	0.27 363	0.25 369	0.29 363	0.27 366	0.30 364	0.30 364
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 376	0.36 348	0.85 337	0.36 352	0.33 362	1.36 396	0.77 387	0.93 384	0.92 375	1.41 394	1.53 390	1.16 378	1.17 388	0.95 362	1.03 366	0.26 358	0.25 369	0.28 362	0.28 369	0.31 365	0.30 364
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.40 319	0.46 361	0.49 225	0.40 363	0.35 365	0.47 319	0.27 271	0.54 278	0.47 270	0.39 269	0.45 250	0.59 326	0.44 316	0.46 205	0.39 280	0.26 358	0.19 352	0.48 377	0.22 356	0.34 368	0.26 359

PDISCO_ROB	0.43 327	0.30 330	0.67 296	0.43 366	0.36 366	0.67 357	0.32 306	0.72 368	0.76 359	0.43 300	0.53 295	0.63 343	0.40 300	0.66 291	0.47 311	0.21 350	0.12 302	0.21 345	0.19 345	0.25 349	0.20 335

SQANet	0.40 319	0.48 365	0.67 296	0.48 372	0.39 367	0.48 323	0.22 199	0.51 250	0.43 225	0.40 277	0.47 267	0.47 285	0.33 265	0.54 237	0.32 248	0.36 374	0.15 330	0.40 373	0.21 349	0.45 374	0.31 366

DDUNet	0.41 321	0.50 370	0.48 220	0.44 368	0.39 367	0.46 313	0.32 306	0.50 237	0.43 225	0.45 309	0.52 290	0.57 321	0.36 280	0.48 210	0.33 255	0.33 372	0.21 358	0.55 381	0.25 360	0.37 371	0.32 369

NVStereoNet_ROB	0.67 368	0.49 369	0.83 330	0.48 372	0.40 369	0.51 330	0.46 355	0.70 365	0.77 361	0.84 368	1.72 394	1.02 374	0.83 374	1.23 381	0.79 353	0.32 371	0.38 382	0.40 373	0.46 381	0.36 370	0.41 376
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MANE	1.41 393	0.36 348	0.74 314	0.43 366	0.41 370	2.16 405	0.80 389	2.39 409	3.38 403	2.22 404	3.06 406	3.54 407	2.73 408	2.15 403	1.94 399	0.28 366	0.27 371	0.30 365	0.46 381	0.28 362	0.34 370

PWCK	1.00 384	1.17 402	1.70 391	0.91 391	0.41 370	1.19 389	0.92 395	1.10 386	1.14 386	1.16 386	1.14 374	1.25 380	0.88 378	1.75 397	1.04 367	0.87 397	0.50 386	0.87 393	0.53 388	0.96 399	0.52 383

otaku	0.57 357	0.62 378	0.87 340	0.63 382	0.44 372	0.73 362	0.37 328	0.65 349	0.66 341	0.51 328	0.75 348	0.66 350	0.45 319	0.69 296	0.46 309	0.53 380	0.34 380	0.55 381	0.35 373	0.60 381	0.45 378

SAMSARA	0.56 354	0.39 356	0.80 324	0.60 380	0.46 373	1.00 381	1.23 407	0.67 360	0.68 347	0.71 359	0.54 298	0.89 369	0.57 348	0.81 338	0.62 338	0.19 346	0.22 362	0.18 333	0.18 341	0.27 358	0.25 358

MADNet+	1.01 385	1.16 401	4.72 408	0.70 384	0.47 374	1.24 391	0.96 397	0.97 385	0.89 371	0.65 354	0.77 351	0.87 366	0.85 377	2.09 401	1.68 391	0.38 377	0.39 383	0.31 366	0.27 366	0.43 372	0.39 374

Consistency-Raft	0.55 353	0.48 365	1.02 361	0.45 369	0.49 375	0.49 326	0.47 359	0.72 368	0.72 354	0.45 309	0.82 356	0.47 285	0.60 351	0.50 217	0.63 341	0.39 378	0.39 383	0.44 375	0.51 386	0.52 376	0.37 372

Ntro	0.58 358	0.64 379	0.92 347	0.66 383	0.50 376	0.77 366	0.36 324	0.66 355	0.70 351	0.50 323	0.59 312	0.65 346	0.51 339	0.75 317	0.45 303	0.56 384	0.32 379	0.56 384	0.34 372	0.63 382	0.46 381

ACVNet-4b	0.72 372	0.81 385	1.33 382	0.72 385	0.50 376	0.80 371	0.31 302	0.71 367	0.80 364	0.50 323	0.72 346	0.95 372	0.43 315	0.96 363	1.20 381	1.13 406	0.21 358	0.76 390	0.45 380	0.65 385	0.46 381

LE_ROB	1.76 401	0.20 257	2.68 402	0.48 372	0.52 378	0.78 369	0.96 397	0.84 381	6.61 413	7.40 414	2.08 401	2.08 394	4.83 409	1.27 384	3.79 409	0.10 205	0.08 222	0.12 261	0.11 247	0.11 224	0.10 206

ACVNet_1	0.72 372	0.81 385	1.37 384	0.72 385	0.53 379	0.77 366	0.42 346	0.85 383	0.90 373	0.74 363	0.75 348	1.32 383	0.72 366	1.02 369	0.55 326	0.54 382	0.31 378	0.71 388	0.35 373	0.64 384	0.45 378

BEATNet-Init1	4.73 411	2.61 411	13.29 421	0.58 378	0.53 379	10.12 416	3.33 412	4.83 412	5.01 411	8.75 415	8.51 413	14.08 422	7.60 414	7.70 415	5.34 412	0.28 366	0.28 374	0.34 369	0.37 377	0.57 379	0.45 378

SPS-STEREO	0.69 370	0.61 377	0.98 355	0.52 377	0.57 381	0.74 363	0.50 366	0.78 373	0.62 335	0.95 375	0.86 360	0.94 370	0.70 364	1.01 368	0.87 359	0.58 386	0.51 388	0.50 378	0.50 385	0.55 378	0.58 387
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.87 380	0.66 381	1.30 381	0.51 375	0.60 382	1.03 382	0.84 393	0.76 371	0.73 357	1.39 392	1.51 389	1.31 382	1.22 390	1.11 372	1.08 368	0.57 385	0.53 391	0.51 380	0.51 386	0.54 377	0.61 392

anonymity	0.56 354	0.54 374	0.70 307	0.47 371	0.61 383	0.56 342	0.43 348	0.69 364	0.49 288	0.63 350	0.55 302	0.54 313	0.60 351	0.61 266	0.57 327	0.55 383	0.53 391	0.50 378	0.54 389	0.51 375	0.56 385

ACVNet_2	0.89 381	0.87 389	1.25 376	0.82 388	0.62 384	0.97 380	0.62 376	1.14 388	1.42 391	1.00 378	1.40 383	1.47 386	0.84 375	1.11 372	0.66 344	0.61 387	0.43 385	0.78 391	0.49 383	0.75 389	0.52 383

RainbowNet	0.72 372	0.89 390	1.02 361	0.82 388	0.63 385	0.78 369	0.52 367	0.81 379	0.93 377	0.60 347	0.79 353	0.80 364	0.60 351	0.80 335	0.57 327	0.78 393	0.55 394	0.78 391	0.49 383	0.76 390	0.58 387

WAO-7	1.01 385	0.89 390	0.93 349	0.83 390	0.66 386	1.18 387	0.81 391	1.40 393	1.57 394	1.11 384	1.76 396	1.45 385	1.19 389	1.50 390	1.14 374	0.61 387	0.62 401	0.70 387	0.68 396	0.66 387	0.60 389

DGSMNet	0.61 363	0.29 324	0.91 345	0.51 375	0.70 387	0.62 352	1.38 408	0.59 321	0.55 318	0.37 246	0.61 324	0.52 307	0.33 265	0.65 287	0.43 296	0.53 380	0.60 398	0.67 386	0.61 394	0.63 382	0.61 392

MFMNet_re	0.72 372	0.76 383	0.99 356	0.62 381	0.70 387	0.77 366	0.67 378	0.75 370	0.83 368	0.78 366	0.86 360	0.69 356	0.78 368	0.71 302	0.61 336	0.66 389	0.59 397	0.61 385	0.58 393	0.68 388	0.71 396

JetBlue	1.14 390	0.76 383	2.36 396	0.59 379	0.75 389	3.04 409	1.78 409	1.11 387	0.90 373	0.94 373	1.10 372	1.66 389	1.28 394	2.09 401	1.72 393	0.43 379	0.36 381	0.38 371	0.38 379	0.58 380	0.56 385

IMH-64-1	0.91 382	0.86 387	0.84 334	0.97 393	0.75 389	0.92 378	0.71 380	1.27 389	1.10 384	0.89 370	1.45 385	1.14 376	0.96 381	1.19 377	0.84 355	0.74 390	0.51 388	0.97 395	0.55 390	0.84 392	0.60 389

IMH-64	0.91 382	0.86 387	0.84 334	0.97 393	0.75 389	0.92 378	0.71 380	1.27 389	1.10 384	0.89 370	1.45 385	1.14 376	0.96 381	1.19 377	0.84 355	0.74 390	0.51 388	0.97 395	0.55 390	0.84 392	0.60 389

WAO-6	1.07 388	0.93 393	0.92 347	0.96 392	0.78 392	1.28 393	0.75 384	1.34 391	2.00 398	1.02 380	1.54 391	1.59 387	1.22 390	1.31 385	1.14 374	0.78 393	0.55 394	1.02 399	0.75 400	0.83 391	0.69 395

IMH	1.05 387	0.95 394	1.00 357	1.01 395	0.78 392	1.11 384	0.68 379	1.38 392	1.43 392	1.00 378	1.72 394	1.43 384	1.14 385	1.73 396	0.89 360	1.09 403	0.55 394	0.99 397	0.57 392	0.87 394	0.62 394

Dean	1.17 391	1.04 397	1.49 386	1.03 397	0.78 392	1.20 390	0.77 387	1.48 397	1.96 396	1.28 388	1.99 399	2.15 395	1.14 385	1.25 382	1.00 365	0.81 395	0.60 398	1.01 398	0.69 397	0.92 398	0.74 399

LVE	1.13 389	1.02 395	1.28 379	1.01 395	0.80 395	1.29 394	0.81 391	1.47 396	1.96 396	1.07 382	1.90 397	1.90 392	1.01 384	1.48 389	0.91 361	0.93 400	0.61 400	0.94 394	0.69 397	0.87 394	0.75 400

WAO-8	1.46 396	1.10 399	1.09 366	1.10 398	0.84 396	2.06 402	0.75 384	1.84 402	3.83 406	1.44 398	2.21 402	2.15 395	1.43 397	3.17 407	1.19 379	0.91 398	0.65 403	1.09 400	0.79 401	0.90 396	0.71 396

Venus	1.46 396	1.10 399	1.09 366	1.10 398	0.84 396	2.06 402	0.75 384	1.84 402	3.83 406	1.44 398	2.21 402	2.15 395	1.43 397	3.17 407	1.19 379	0.91 398	0.65 403	1.09 400	0.79 401	0.90 396	0.71 396

TorneroNet-64	1.43 394	1.03 396	1.20 373	1.10 398	0.86 398	2.26 406	0.73 383	1.84 402	3.84 408	1.25 387	2.25 404	2.69 403	1.42 396	1.76 398	1.43 386	0.76 392	0.50 386	1.09 400	0.66 395	1.23 403	0.76 401

TorneroNet	2.22 404	1.08 398	1.24 375	1.14 402	0.90 399	5.58 411	0.80 389	2.12 407	8.69 414	2.58 406	5.42 411	3.88 408	1.97 402	1.78 400	1.87 396	0.86 396	0.54 393	1.15 404	0.74 399	1.23 403	0.85 402

UNDER WATER-64	1.55 398	1.19 403	2.52 399	1.31 403	0.95 400	2.12 404	1.21 406	1.45 395	3.19 402	1.43 397	1.32 381	2.64 402	2.04 403	1.63 393	1.83 395	1.11 404	0.67 405	1.28 405	0.92 404	1.19 401	1.02 405

UNDER WATER	1.59 399	1.22 404	2.36 396	1.38 404	1.03 401	1.67 401	1.10 403	1.54 400	3.63 404	1.44 398	1.47 387	2.85 404	2.25 405	1.67 394	1.94 399	1.06 402	0.62 401	1.31 406	0.93 405	1.21 402	1.02 405

notaker	1.45 395	1.34 405	1.48 385	1.40 405	1.07 402	1.18 387	0.85 394	1.48 397	1.40 390	1.51 402	3.46 407	2.40 400	1.81 401	1.76 398	1.45 389	1.11 404	0.69 406	1.38 407	0.87 403	1.31 405	0.97 404

ktn	1.77 402	1.36 406	1.22 374	1.43 406	1.14 403	1.52 399	1.08 402	1.51 399	3.96 409	2.77 408	4.69 409	3.35 406	1.46 399	1.69 395	1.25 383	1.43 408	0.77 407	1.45 408	0.99 406	1.32 407	0.96 403

DispFullNet	0.66 367	0.89 390	1.59 387	0.77 387	1.21 404	0.51 330	0.23 219	0.59 321	0.72 354	0.69 358	0.61 324	0.69 356	0.91 379	0.79 331	0.48 312	0.27 363	0.12 302	0.73 389	0.30 370	0.65 385	0.40 375

KSHMR	1.89 403	1.36 406	1.60 388	1.47 407	1.22 405	1.38 397	1.06 401	1.79 401	5.97 412	1.42 396	5.65 412	2.98 405	1.14 385	2.23 404	1.20 381	1.27 407	1.12 408	1.46 409	1.10 408	1.32 407	1.15 407

HanzoNet	2.97 407	1.69 408	2.29 395	1.74 408	1.33 406	1.53 400	1.03 400	1.99 405	2.64 401	5.51 411	5.16 410	5.90 413	6.82 413	4.32 412	3.29 407	3.16 412	2.02 413	1.92 410	2.87 414	2.24 411	1.89 411

JetRed	2.30 406	2.64 412	6.12 409	1.12 401	1.38 407	5.85 412	3.29 411	1.99 405	1.67 395	1.98 403	1.95 398	2.16 398	1.60 400	2.48 405	4.10 410	1.05 401	1.60 410	1.09 400	1.01 407	1.67 409	1.28 408

tt	4.71 410	0.10 24	3.94 405	2.06 411	1.53 408	10.14 417	16.88 417	9.27 417	4.98 410	1.39 392	1.02 369	4.68 409	4.90 410	3.35 410	5.86 413	5.76 416	9.15 421	2.24 412	2.53 413	3.10 412	1.32 409

SPstereo	14.25 419	1.73 409	2.83 403	1.84 409	1.57 409	23.16 426	43.27 426	35.72 433	29.56 433	20.86 430	20.62 424	26.34 433	21.82 426	25.23 433	19.62 425	1.56 409	1.42 409	2.96 413	2.17 411	1.31 405	1.33 410

MADNet++	2.26 405	1.80 410	2.06 393	2.13 412	1.97 410	2.61 408	1.79 410	2.38 408	2.16 399	2.75 407	2.65 405	2.38 399	2.43 406	3.17 407	3.21 406	2.17 410	1.95 411	1.94 411	1.63 410	2.06 410	2.01 412

DPSimNet_ROB	4.34 409	4.23 413	6.89 411	3.67 413	3.68 411	4.75 410	5.21 413	2.67 410	3.68 405	5.82 412	3.95 408	5.57 410	6.72 412	3.46 411	4.48 411	4.05 415	2.88 414	4.68 416	3.12 415	3.69 413	3.62 415

EKT-Stereo	0.38 307	0.12 81	0.38 127	0.42 365	3.88 412	0.21 73	0.17 58	0.35 104	0.28 87	0.20 41	0.20 35	0.23 93	0.15 49	0.28 119	0.16 67	0.09 163	0.07 158	0.09 119	0.07 50	0.09 142	0.09 161

PML	16.10 423	12.82 424	6.78 410	5.23 414	7.76 413	33.92 427	66.56 433	5.30 413	10.28 415	26.12 432	68.59 433	20.51 424	13.49 423	10.06 417	6.78 415	5.96 417	2.00 412	6.04 419	2.18 412	8.96 418	2.60 414

LRCNet_RVC	10.90 416	14.34 425	9.35 412	15.35 420	8.04 414	1.08 383	0.34 318	8.78 416	0.70 351	12.63 422	16.05 422	9.85 415	6.54 411	8.57 416	6.34 414	20.27 430	5.40 415	23.70 428	21.88 427	14.87 422	13.83 424

DGTPSM_ROB	8.34 413	5.10 414	10.37 419	5.31 415	10.18 415	8.33 413	23.60 421	6.06 414	13.41 420	4.90 409	10.87 418	5.65 411	10.44 415	6.17 413	12.59 416	3.74 413	7.55 416	3.69 414	7.26 418	4.14 414	7.46 416

DPSMNet_ROB	8.40 414	5.11 415	10.49 420	5.58 416	10.25 416	8.34 414	23.62 422	6.07 415	13.45 421	4.93 410	10.88 419	5.66 412	10.44 415	6.24 414	12.64 417	3.98 414	7.61 417	3.76 415	7.30 419	4.20 415	7.51 417

DPSM_ROB	11.49 417	9.87 421	10.35 417	11.13 418	11.31 417	19.11 424	27.51 424	13.37 422	14.21 423	10.31 419	11.06 420	10.96 420	11.27 421	11.96 422	13.59 419	6.78 418	8.19 419	6.03 417	7.09 416	7.93 416	7.73 419

DPSM	11.49 417	9.87 421	10.35 417	11.13 418	11.31 417	19.11 424	27.51 424	13.37 422	14.21 423	10.31 419	11.06 420	10.96 420	11.27 421	11.96 422	13.59 419	6.78 418	8.19 419	6.03 417	7.09 416	7.93 416	7.73 419

Anonymous_1	16.62 424	9.35 417	9.84 413	10.66 417	14.64 419	18.66 423	27.12 423	12.64 421	13.51 422	10.76 421	10.30 417	10.13 416	10.60 417	11.06 421	12.74 418	15.87 429	7.74 418	16.92 426	43.48 430	58.66 433	7.68 418

HaxPig	17.72 425	20.22 432	19.73 422	16.53 421	16.51 420	9.27 415	9.33 414	14.34 424	13.27 419	18.65 423	18.70 423	17.35 423	16.77 424	17.04 424	16.45 424	22.05 431	20.89 431	22.27 427	21.53 426	21.29 429	22.13 431

LSM	1.64 400	0.40 357	2.56 400	2.02 410	17.61 421	0.51 330	0.52 367	0.61 333	0.76 359	0.82 367	1.11 373	0.63 343	0.54 342	0.75 317	0.49 315	0.16 321	0.24 367	0.18 333	0.21 349	0.25 349	2.42 413

xxxxx1	15.27 420	9.54 418	10.31 414	20.13 423	18.88 422	17.08 419	23.03 418	10.36 418	10.99 416	9.21 416	9.62 414	10.74 417	10.61 418	10.72 418	13.89 421	7.97 420	9.20 422	31.85 431	44.72 431	12.84 419	13.69 421

tt_ll	15.27 420	9.54 418	10.31 414	20.13 423	18.88 422	17.08 419	23.03 418	10.36 418	10.99 416	9.21 416	9.62 414	10.74 417	10.61 418	10.72 418	13.89 421	7.97 420	9.20 422	31.85 431	44.72 431	12.84 419	13.69 421

ff	15.27 420	9.54 418	10.31 414	20.13 423	18.88 422	17.08 419	23.03 418	10.36 418	10.99 416	9.21 416	9.62 414	10.74 417	10.61 418	10.72 418	13.89 421	7.97 420	9.20 422	31.85 431	44.72 431	12.84 419	13.69 421

MEDIAN_ROB	21.21 426	24.62 433	23.47 430	19.58 422	19.65 425	13.22 418	10.96 415	17.88 425	17.00 425	22.14 431	22.02 426	20.86 425	20.36 425	21.06 425	19.71 426	25.63 432	24.13 432	26.21 429	25.20 428	25.17 430	25.38 432

MyStereo03	23.12 428	19.90 427	20.85 425	22.49 427	22.71 426	38.42 429	55.53 430	26.80 427	28.72 429	20.77 427	22.25 428	22.03 426	22.69 427	23.90 426	27.38 431	13.62 425	16.50 428	12.15 421	14.28 422	15.95 423	15.53 425

MyStereo02	23.12 428	19.90 427	20.85 425	22.49 427	22.71 426	38.42 429	55.53 430	26.80 427	28.72 429	20.77 427	22.25 428	22.03 426	22.69 427	23.90 426	27.38 431	13.62 425	16.50 428	12.15 421	14.28 422	15.95 423	15.53 425

MyStereo	23.12 428	19.90 427	20.85 425	22.49 427	22.71 426	38.42 429	55.53 430	26.80 427	28.72 429	20.77 427	22.25 428	22.03 426	22.69 427	23.90 426	27.38 431	13.62 425	16.50 428	12.15 421	14.28 422	15.95 423	15.53 425

CasAABBNet	23.10 427	19.86 426	20.64 424	22.47 426	22.73 429	38.41 428	55.50 429	26.89 430	28.70 428	20.61 425	22.15 427	22.08 429	22.75 430	23.99 429	27.36 429	13.59 423	16.48 426	12.14 420	14.27 421	15.95 423	15.53 425

Selective-RAFT-Error	23.16 431	19.93 430	20.87 428	22.54 430	22.81 430	38.52 433	55.47 428	27.01 432	28.83 432	20.66 426	22.25 428	22.09 430	22.80 432	24.09 430	27.36 429	13.61 424	16.48 426	12.15 421	14.28 422	15.99 427	15.57 429

DLNR_Zeroshot_test	10.44 415	12.10 423	19.93 423	106.08 434	23.66 431	0.14 3	0.13 3	3.22 411	0.17 3	0.16 24	0.23 49	0.16 34	0.10 4	0.31 149	0.15 51	2.36 411	0.06 72	0.07 14	0.07 50	39.70 432	0.06 18

AVERAGE_ROB	25.43 433	29.06 434	27.24 431	24.63 432	24.20 432	17.73 422	12.61 416	22.29 426	21.39 426	26.79 433	26.16 432	25.20 432	24.64 433	25.07 432	23.53 427	29.96 433	28.40 433	30.60 430	29.58 429	29.72 431	29.84 433

LSM0	24.24 432	19.98 431	22.32 429	24.22 431	40.14 433	38.48 432	55.20 427	26.95 431	28.57 427	20.49 424	21.83 425	22.26 431	22.75 430	24.22 431	27.30 428	13.66 428	16.32 425	12.19 425	14.15 420	16.10 428	17.66 430

test_example2	101.33 434	108.28 435	68.15 433	98.43 433	106.93 434	89.75 434	102.43 434	36.80 434	97.65 434	129.04 434	130.15 434	65.26 434	66.62 434	92.11 434	80.24 434	144.10 434	199.48 434	81.81 434	103.01 434	125.01 434	101.27 434

ASD4		6.65 416

Low-res two-view benchmark