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

CroCo-Stereo Lap2	0.28 8	0.24 179	0.39 70	0.50 283	0.29 213	0.20 1	0.31 84	0.49 13	0.38 35	0.24 1	0.27 4	0.46 66	0.31 56	0.39 14	0.30 59	0.14 32	0.15 200	0.16 60	0.13 50	0.16 108	0.15 106

StereoIM	0.26 3	0.18 34	0.36 34	0.36 37	0.26 147	0.27 25	0.27 43	0.43 5	0.35 16	0.27 2	0.26 3	0.41 42	0.28 32	0.40 16	0.28 43	0.16 109	0.14 177	0.16 60	0.13 50	0.14 45	0.12 33

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 34	0.35 29	0.35 29	0.19 9	0.27 25	0.25 31	0.55 27	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 20	0.19 2	0.58 104	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.12 8	0.10 3

EGLCR-Stereo	0.25 2	0.16 8	0.33 20	0.34 11	0.20 20	0.35 78	0.20 1	0.52 19	0.36 21	0.28 4	0.27 4	0.41 42	0.18 1	0.45 30	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.16 60	0.14 72	0.13 20	0.11 9

CroCo-Stereo	0.26 3	0.22 127	0.36 34	0.48 254	0.22 42	0.20 1	0.29 57	0.51 16	0.44 52	0.28 4	0.23 1	0.42 48	0.26 17	0.29 1	0.26 25	0.15 79	0.13 151	0.13 9	0.11 15	0.16 108	0.12 33
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
MIF-Stereo	0.27 5	0.17 19	0.37 44	0.40 107	0.27 171	0.30 43	0.28 50	0.39 2	0.31 5	0.29 6	0.46 23	0.27 2	0.25 11	0.47 44	0.34 95	0.17 141	0.13 151	0.13 9	0.12 29	0.14 45	0.12 33

AEACV	0.27 5	0.17 19	0.31 13	0.34 11	0.45 327	0.26 17	0.28 50	0.37 1	0.32 7	0.30 7	0.46 23	0.31 7	0.37 88	0.36 5	0.24 6	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.12 29	0.13 20	0.11 9

test croco	0.31 26	0.20 70	0.50 193	0.39 84	0.29 213	0.27 25	0.30 69	0.44 6	0.35 16	0.31 8	0.66 73	0.30 5	0.31 56	0.65 161	0.31 65	0.17 141	0.13 151	0.20 177	0.15 93	0.17 139	0.12 33

MIF-Stereo (partial)	0.31 26	0.18 34	0.37 44	0.41 131	0.31 239	0.28 32	0.23 18	0.47 9	0.42 46	0.31 8	0.63 64	0.36 30	0.35 76	0.57 87	0.31 65	0.17 141	0.13 151	0.19 153	0.17 161	0.18 157	0.14 87

LoS_RVC	0.27 5	0.16 8	0.27 8	0.32 8	0.30 222	0.44 126	0.34 116	0.41 4	0.33 8	0.31 8	0.51 37	0.29 4	0.32 60	0.36 5	0.28 43	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 203

sCroCo_RVC	0.35 46	0.28 238	0.69 278	0.51 295	0.39 293	0.41 115	0.31 84	0.49 13	0.45 55	0.31 8	0.48 29	0.38 36	0.32 60	0.46 37	0.32 73	0.21 233	0.22 287	0.19 153	0.19 207	0.21 220	0.20 222

AE-Stereo	0.34 35	0.21 100	0.42 100	0.48 254	0.31 239	0.48 137	0.35 133	0.61 51	0.62 87	0.32 12	0.55 50	0.52 82	0.27 23	0.47 44	0.29 54	0.13 12	0.13 151	0.18 118	0.16 121	0.15 77	0.12 33

ProNet	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.35 29	0.24 86	0.32 63	0.43 228	0.57 31	0.37 31	0.33 13	0.30 6	0.32 9	0.28 32	0.57 87	0.26 25	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.13 58

CAS	0.34 35	0.13 1	0.25 6	1.28 384	0.30 222	0.46 133	0.38 183	0.48 11	0.47 59	0.34 14	0.52 41	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 33	0.69 376	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.15 106

LoS	0.29 12	0.15 3	0.30 11	0.29 2	0.18 7	0.33 67	0.29 57	0.51 16	0.72 131	0.34 14	0.52 41	0.41 42	0.28 32	0.47 44	0.28 43	0.15 79	0.11 57	0.13 9	0.09 6	0.11 1	0.11 9

CES	0.28 8	0.14 2	0.23 1	0.30 4	0.70 368	0.37 86	0.27 43	0.48 11	0.46 56	0.34 14	0.48 29	0.27 2	0.22 6	0.39 14	0.23 4	0.13 12	0.11 57	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.17 161

MyStereo07	0.32 28	0.22 127	0.34 26	0.42 167	0.28 190	0.40 102	0.50 260	0.72 130	0.37 31	0.37 17	0.34 16	0.32 9	0.31 56	0.59 118	0.27 33	0.14 32	0.13 151	0.18 118	0.17 161	0.17 139	0.16 144

MC-Stereo	0.28 8	0.17 19	0.32 17	0.38 65	0.20 20	0.26 17	0.26 37	0.49 13	0.37 31	0.37 17	0.61 62	0.41 42	0.31 56	0.55 69	0.25 9	0.13 12	0.09 2	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.11 9

GLC_STEREO	0.29 12	0.19 49	0.27 8	0.44 200	0.19 9	0.31 53	0.26 37	0.47 9	0.43 48	0.37 17	0.47 28	0.41 42	0.23 7	0.50 51	0.34 95	0.14 32	0.18 252	0.19 153	0.16 121	0.16 108	0.13 58

Anonymous	0.39 107	0.27 225	0.66 265	0.53 311	0.43 316	0.55 162	0.49 256	0.63 60	0.50 61	0.37 17	0.42 19	0.33 17	0.42 115	0.56 77	0.38 146	0.20 219	0.19 266	0.17 84	0.18 183	0.30 291	0.24 261

ff7	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 104	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

IGEVStereo-DCA	0.29 12	0.22 127	0.38 53	0.35 29	0.27 171	0.37 86	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.30 6	0.35 25	0.27 23	0.51 54	0.22 1	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.12 29	0.13 20	0.15 106

ffff	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 104	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

rrr	0.29 12	0.22 127	0.41 81	0.35 29	0.27 171	0.37 86	0.32 100	0.52 19	0.42 46	0.38 21	0.30 6	0.35 25	0.27 23	0.51 54	0.22 1	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.14 87

11t	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 104	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

ccc-4	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 104	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

sAnonymous2	0.40 119	0.39 297	0.85 310	0.48 254	0.37 280	0.40 102	0.46 239	0.57 31	0.52 65	0.38 21	0.46 23	0.35 25	0.42 115	0.43 24	0.30 59	0.19 198	0.14 177	0.18 118	0.17 161	0.57 366	0.44 350

CroCo_RVC	0.40 119	0.39 297	0.85 310	0.48 254	0.37 280	0.40 102	0.46 239	0.57 31	0.52 65	0.38 21	0.46 23	0.35 25	0.42 115	0.43 24	0.30 59	0.19 198	0.14 177	0.18 118	0.17 161	0.57 366	0.44 350

anonymousdsp	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.37 44	0.25 112	0.30 43	0.35 133	0.63 60	0.35 16	0.39 29	0.33 10	0.33 17	0.28 32	0.59 118	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

IGEV-Stereo	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.37 44	0.25 112	0.30 43	0.35 133	0.63 60	0.35 16	0.39 29	0.33 10	0.33 17	0.28 32	0.59 118	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Selective-RAFT	0.35 46	0.23 144	0.51 200	0.44 200	0.21 29	0.64 220	0.27 43	0.59 36	0.63 97	0.40 31	0.38 17	0.55 93	0.40 108	0.57 87	0.35 110	0.13 12	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.16 108	0.13 58

ACVNet-DCA	0.35 46	0.23 144	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 162	0.38 183	0.85 175	0.54 72	0.41 32	0.50 32	0.34 20	0.49 146	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.19 153	0.13 50	0.18 157	0.17 161

xx1	0.39 107	0.23 144	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 162	0.38 183	0.67 89	1.06 296	0.41 32	0.50 32	0.65 154	0.53 164	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.20 177	0.19 207	0.18 157	0.17 161

1test111	0.36 64	0.23 144	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 162	0.38 183	0.85 175	0.54 72	0.41 32	0.50 32	0.34 20	0.49 146	0.55 69	0.45 187	0.16 109	0.10 9	0.19 153	0.13 50	0.18 157	0.17 161

cc1	0.37 79	0.23 144	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 162	0.38 183	0.67 89	1.06 296	0.41 32	0.50 32	0.34 20	0.49 146	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.19 153	0.13 50	0.16 108	0.15 106

tt1	0.36 64	0.24 179	0.32 17	0.41 131	0.22 42	0.54 157	0.38 183	0.68 98	1.04 284	0.41 32	0.46 23	0.35 25	0.45 133	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.19 153	0.13 50	0.16 108	0.16 144

CREStereo	0.28 8	0.15 3	0.24 3	0.27 1	0.17 3	0.37 86	0.25 31	0.51 16	0.72 131	0.42 37	0.51 37	0.32 9	0.26 17	0.38 12	0.25 9	0.16 109	0.11 57	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9
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
HH	0.35 46	0.20 70	0.47 155	0.40 107	0.25 112	0.33 67	0.31 84	0.76 150	0.38 35	0.43 38	0.57 53	0.79 214	0.44 129	0.71 195	0.25 9	0.15 79	0.11 57	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

HanStereo	0.35 46	0.20 70	0.47 155	0.40 107	0.25 112	0.33 67	0.31 84	0.76 150	0.38 35	0.43 38	0.57 53	0.79 214	0.44 129	0.71 195	0.25 9	0.15 79	0.11 57	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

test_xeample3	0.29 12	0.21 100	0.41 81	0.35 29	0.26 147	0.35 78	0.32 100	0.56 28	0.36 21	0.43 38	0.32 9	0.34 20	0.28 32	0.54 67	0.23 4	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.12 29	0.14 45	0.13 58

StereoVision	0.42 135	0.28 238	0.45 130	0.49 269	0.28 190	0.38 98	0.38 183	0.72 130	0.62 87	0.44 41	1.14 266	0.54 90	0.39 103	0.56 77	0.34 95	0.21 233	0.24 304	0.25 267	0.24 285	0.26 267	0.16 144

DLNR_Zeroshot_test	20.09 417	36.28 425	38.04 422	169.85 433	61.80 429	0.23 5	0.20 1	13.88 416	0.37 31	0.44 41	0.66 73	0.43 54	0.21 5	0.62 137	0.28 43	5.46 415	0.10 9	0.15 42	0.11 15	72.60 432	0.11 9

EKT-Stereo	0.35 46	0.23 144	0.39 70	0.43 185	0.29 213	0.38 98	0.31 84	0.69 107	0.64 104	0.45 43	0.63 64	0.49 76	0.27 23	0.56 77	0.33 85	0.18 169	0.14 177	0.18 118	0.15 93	0.16 108	0.16 144

RCA-Stereo	0.35 46	0.17 19	0.34 26	0.38 65	0.22 42	0.31 53	0.34 116	0.68 98	1.24 329	0.45 43	0.65 69	0.47 68	0.43 122	0.38 12	0.27 33	0.13 12	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.11 9

CREStereo++_RVC	0.32 28	0.15 3	0.23 1	0.31 6	0.24 86	0.27 25	0.22 8	0.46 8	0.88 210	0.46 45	0.80 123	0.30 5	0.26 17	0.36 5	0.33 85	0.13 12	0.09 2	0.13 9	0.51 371	0.13 20	0.09 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
XX-Stereo	0.37 79	0.17 19	0.45 130	0.55 320	0.36 275	0.38 98	0.20 1	0.60 45	0.30 3	0.46 45	1.30 301	0.73 194	0.26 17	0.56 77	0.26 25	0.16 109	0.11 57	0.17 84	0.16 121	0.14 45	0.10 3

PMTNet	0.32 28	0.16 8	0.24 3	0.29 2	0.18 7	0.45 131	0.22 8	0.56 28	0.63 97	0.46 45	0.54 45	0.39 37	0.34 74	0.48 49	0.24 6	0.75 378	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9

DCRE	0.37 79	0.18 34	0.46 145	0.45 221	0.32 251	0.42 120	0.37 163	0.63 60	0.51 62	0.47 48	0.94 182	0.56 95	0.36 85	0.52 59	0.32 73	0.14 32	0.13 151	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.13 58

test-1	0.36 64	0.19 49	0.71 285	0.46 240	0.26 147	0.44 126	0.36 151	0.60 45	0.59 83	0.48 49	0.67 77	0.53 86	0.36 85	0.40 16	0.29 54	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.14 72	0.15 77	0.16 144

riskmin	0.38 93	0.20 70	0.39 70	0.32 8	0.23 69	0.53 154	0.30 69	0.63 60	0.80 170	0.49 50	0.56 52	0.73 194	0.58 190	0.55 69	0.36 126	0.17 141	0.11 57	0.19 153	0.13 50	0.19 190	0.20 222

iRaftStereo_RVC	0.32 28	0.19 49	0.37 44	0.39 84	0.22 42	0.31 53	0.29 57	0.68 98	0.51 62	0.49 50	0.66 73	0.37 32	0.23 7	0.45 30	0.33 85	0.14 32	0.10 9	0.18 118	0.17 161	0.15 77	0.12 33

EAI-Stereo	0.34 35	0.19 49	0.44 119	0.39 84	0.21 29	0.31 53	0.30 69	1.15 280	0.30 3	0.49 50	0.75 98	0.36 30	0.28 32	0.62 137	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.13 50	0.13 20	0.12 33

RALCasStereoNet	0.36 64	0.21 100	0.37 44	0.42 167	0.26 147	0.35 78	0.38 183	0.63 60	0.64 104	0.50 53	0.72 84	0.51 80	0.29 42	0.59 118	0.36 126	0.16 109	0.14 177	0.15 42	0.13 50	0.17 139	0.16 144

111	0.40 119	0.17 19	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.52 148	0.28 50	0.74 139	1.16 316	0.50 53	0.91 174	0.63 137	0.48 143	0.61 131	0.35 110	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.12 29	0.13 20	0.13 58

RAFT+CT+SA	0.39 107	0.23 144	0.36 34	0.51 295	0.27 171	0.29 36	0.46 239	0.75 145	0.80 170	0.51 55	0.89 169	0.41 42	0.40 108	0.78 229	0.32 73	0.14 32	0.11 57	0.18 118	0.18 183	0.15 77	0.14 87

Anonymous3	0.46 163	0.34 272	0.86 315	0.50 283	0.37 280	0.81 269	0.50 260	0.72 130	0.65 109	0.51 55	0.65 69	0.45 60	0.45 133	0.64 154	0.38 146	0.24 265	0.24 304	0.22 228	0.21 246	0.23 245	0.23 255

raft+_RVC	0.38 93	0.19 49	0.35 29	0.37 44	0.25 112	0.45 131	0.37 163	0.78 158	0.89 220	0.51 55	0.78 112	0.50 77	0.29 42	0.53 64	0.40 157	0.15 79	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.14 45	0.12 33

MSKI-zero shot	0.32 28	0.17 19	0.34 26	0.39 84	0.21 29	0.32 63	0.22 8	0.61 51	0.43 48	0.52 58	0.64 67	0.61 130	0.20 4	0.74 211	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.10 10	0.12 8	0.12 33

CASnet	0.30 24	0.20 70	0.33 20	0.41 131	0.16 2	0.26 17	0.24 24	0.52 19	0.53 68	0.52 58	0.54 45	0.39 37	0.24 10	0.40 16	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.22 228	0.18 183	0.18 157	0.11 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TRStereo	0.37 79	0.27 225	0.59 232	0.47 249	0.41 305	0.29 36	0.30 69	0.84 172	0.59 83	0.52 58	0.41 18	0.52 82	0.26 17	0.73 205	0.27 33	0.17 141	0.12 98	0.19 153	0.19 207	0.13 20	0.11 9

Any-RAFT	0.35 46	0.16 8	0.30 11	0.34 11	0.21 29	0.52 148	0.22 8	0.88 189	0.73 136	0.53 61	0.73 88	0.64 144	0.28 32	0.46 37	0.24 6	0.15 79	0.10 9	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.12 33

TestStereo	0.38 93	0.31 257	0.40 77	0.45 221	0.20 20	0.40 102	0.37 163	0.66 79	0.65 109	0.53 61	0.78 112	0.47 68	0.40 108	0.55 69	0.37 138	0.18 169	0.13 151	0.20 177	0.15 93	0.22 236	0.13 58

LL-Strereo2	0.35 46	0.24 179	0.48 171	0.41 131	0.26 147	0.35 78	0.24 24	0.67 89	0.44 52	0.54 63	0.51 37	0.66 159	0.25 11	0.66 166	0.30 59	0.14 32	0.12 98	0.23 242	0.20 229	0.18 157	0.13 58

XX-TBD	0.32 28	0.53 338	0.26 7	0.51 295	0.20 20	0.37 86	0.24 24	0.40 3	0.73 136	0.54 63	0.69 80	0.31 7	0.25 11	0.32 3	0.27 33	0.16 109	0.10 9	0.12 2	0.09 6	0.13 20	0.11 9

anonymousdsp2	0.35 46	0.20 70	0.43 109	0.37 44	0.24 86	0.48 137	0.31 84	0.86 178	0.65 109	0.55 65	0.50 32	0.50 77	0.34 74	0.56 77	0.31 65	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.10 10	0.16 108	0.14 87

GMStereo	0.39 107	0.37 284	0.54 214	0.40 107	0.26 147	0.42 120	0.36 151	0.59 36	1.04 284	0.55 65	0.51 37	0.37 32	0.35 76	0.54 67	0.41 160	0.19 198	0.13 151	0.16 60	0.17 161	0.24 255	0.18 175
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
qqq	0.40 119	0.26 211	0.44 119	0.36 37	0.22 42	0.46 133	0.36 151	0.85 175	0.54 72	0.56 67	0.69 80	0.65 154	0.53 164	0.55 69	0.45 187	0.17 141	0.16 227	0.20 177	0.19 207	0.18 157	0.17 161

s12784h	0.36 64	0.15 3	0.24 3	0.34 11	0.15 1	0.77 254	0.29 57	0.80 164	0.83 182	0.56 67	0.57 53	0.43 54	0.40 108	0.57 87	0.33 85	0.12 4	0.10 9	0.14 16	0.09 6	0.14 45	0.09 1

x	0.39 107	0.24 179	0.41 81	0.34 11	0.23 69	0.52 148	0.32 100	0.86 178	0.52 65	0.57 69	0.70 82	0.59 121	0.50 156	0.49 50	0.46 197	0.17 141	0.15 200	0.17 84	0.15 93	0.17 139	0.16 144

rafts_anoy	0.37 79	0.21 100	0.36 34	0.41 131	0.26 147	0.30 43	0.33 109	0.67 89	0.90 222	0.58 70	0.66 73	0.45 60	0.33 68	0.47 44	0.39 152	0.16 109	0.11 57	0.21 216	0.23 272	0.17 139	0.14 87

raftrobust	0.34 35	0.19 49	0.36 34	0.41 131	0.27 171	0.30 43	0.25 31	0.71 126	0.63 97	0.58 70	0.55 50	0.45 60	0.46 136	0.51 54	0.29 54	0.16 109	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.13 58

SA	0.44 147	0.25 197	0.46 145	0.46 240	0.24 86	0.43 122	0.36 151	0.75 145	0.96 249	0.59 72	1.03 229	0.48 72	0.52 161	0.94 292	0.32 73	0.16 109	0.12 98	0.21 216	0.19 207	0.15 77	0.13 58

test_4	0.36 64	0.18 34	0.31 13	0.44 200	0.25 112	0.20 1	0.34 116	0.56 28	0.41 42	0.59 72	1.45 327	0.43 54	0.25 11	0.63 147	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.17 84	0.19 207	0.15 77	0.11 9

dd	0.43 141	0.38 293	0.55 218	0.44 200	0.25 112	0.47 135	0.38 183	0.70 121	1.05 289	0.59 72	0.65 69	0.42 48	0.39 103	0.66 166	0.50 207	0.24 265	0.15 200	0.21 216	0.15 93	0.22 236	0.18 175

TANstereo	0.30 24	0.15 3	0.31 13	0.30 4	0.17 3	0.55 162	0.23 18	0.44 6	0.55 76	0.59 72	0.68 79	0.37 32	0.26 17	0.35 4	0.27 33	0.15 79	0.16 227	0.12 2	0.10 10	0.13 20	0.14 87

11t1	0.36 64	0.21 100	0.42 100	0.35 29	0.22 42	0.62 205	0.29 57	0.69 107	0.43 48	0.60 76	0.53 43	0.53 86	0.48 143	0.56 77	0.40 157	0.18 169	0.14 177	0.16 60	0.13 50	0.17 139	0.17 161

RAFT-Test	0.34 35	0.18 34	0.37 44	0.38 65	0.23 69	0.50 141	0.23 18	0.69 107	0.40 39	0.60 76	0.85 151	0.61 130	0.28 32	0.46 37	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

ToySt	0.49 196	0.27 225	0.75 295	0.40 107	0.27 171	0.64 220	0.49 256	0.84 172	0.77 156	0.60 76	0.83 138	0.88 244	0.66 237	0.70 190	0.56 233	0.16 109	0.17 241	0.21 216	0.20 229	0.21 220	0.19 203

cross-raft	0.34 35	0.20 70	0.37 44	0.44 200	0.23 69	0.32 63	0.35 133	0.74 139	0.40 39	0.60 76	0.77 104	0.57 100	0.27 23	0.43 24	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.15 42	0.13 50	0.15 77	0.11 9

Gwc-CoAtRS	0.34 35	0.17 19	0.44 119	0.39 84	0.23 69	0.34 73	0.22 8	0.70 121	0.75 143	0.60 76	0.59 58	0.58 108	0.29 42	0.45 30	0.26 25	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.12 33

PSMNet-ADL	0.48 180	0.27 225	0.40 77	0.48 254	0.30 222	0.68 234	0.37 163	0.90 195	0.80 170	0.61 81	0.80 123	0.92 256	0.62 210	0.72 200	0.63 247	0.23 256	0.18 252	0.18 118	0.20 229	0.22 236	0.20 222

MyStereo06	0.38 93	0.21 100	0.61 239	0.41 131	0.28 190	0.41 115	0.50 260	0.95 212	0.35 16	0.62 82	0.54 45	0.76 206	0.27 23	0.50 51	0.29 54	0.14 32	0.13 151	0.18 118	0.17 161	0.17 139	0.15 106

MyStereo04	0.44 147	0.22 127	0.44 119	0.42 167	0.28 190	0.40 102	0.50 260	1.00 226	1.08 305	0.62 82	0.58 57	0.55 93	0.57 183	0.71 195	0.44 181	0.14 32	0.13 151	0.18 118	0.17 161	0.17 139	0.16 144

IGEV_Zeroshot_test	0.34 35	0.18 34	0.67 269	0.39 84	0.28 190	0.30 43	0.25 31	0.74 139	0.31 5	0.62 82	0.57 53	0.54 90	0.25 11	0.53 64	0.27 33	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

test_5	0.43 141	0.24 179	0.43 109	0.52 306	0.28 190	0.28 32	0.42 227	0.72 130	0.82 177	0.62 82	0.91 174	0.72 185	0.55 177	0.79 232	0.35 110	0.14 32	0.11 57	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.16 144

iRaft-Stereo_5w	0.45 157	0.21 100	0.48 171	0.42 167	0.28 190	0.31 53	0.54 284	0.63 60	0.62 87	0.62 82	0.89 169	1.01 275	0.69 250	0.75 215	0.66 252	0.13 12	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.14 45	0.15 106

PSM-softLoss	0.38 93	0.20 70	0.48 171	0.41 131	0.26 147	0.30 43	0.35 133	0.69 107	0.46 56	0.62 82	0.82 133	0.59 121	0.33 68	0.70 190	0.39 152	0.19 198	0.12 98	0.20 177	0.18 183	0.16 108	0.22 248

KMStereo	0.38 93	0.20 70	0.48 171	0.41 131	0.26 147	0.30 43	0.35 133	0.69 107	0.46 56	0.62 82	0.82 133	0.59 121	0.33 68	0.70 190	0.39 152	0.19 198	0.12 98	0.20 177	0.18 183	0.16 108	0.22 248

GANet-ADL	0.42 135	0.25 197	0.45 130	0.43 185	0.29 213	0.54 157	0.35 133	0.89 191	0.86 197	0.63 89	0.72 84	0.68 165	0.42 115	0.52 59	0.41 160	0.21 233	0.14 177	0.15 42	0.13 50	0.18 157	0.19 203

Patchmatch Stereo++	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.58 104	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106
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	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.31 84	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.56 77	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

ROB_FTStereo_v2	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.31 84	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.57 100	0.38 91	0.57 87	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

ROB_FTStereo	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.25 15	0.21 4	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.57 87	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

HUI-Stereo	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.60 45	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.50 51	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

iGMRVC	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.30 69	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.58 104	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

iRAFT	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.58 104	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

RAFT-IKP	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.28 50	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.57 100	0.38 91	0.58 104	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

test_3	0.36 64	0.19 49	0.44 119	0.44 200	0.23 69	0.48 137	0.36 151	0.66 79	0.82 177	0.64 98	0.45 20	0.68 165	0.25 11	0.41 19	0.31 65	0.12 4	0.10 9	0.18 118	0.16 121	0.15 77	0.11 9

NRIStereo	0.36 64	0.20 70	0.45 130	0.41 131	0.23 69	0.34 73	0.26 37	0.65 71	0.55 76	0.64 98	0.63 64	0.56 95	0.37 88	0.65 161	0.37 138	0.15 79	0.11 57	0.18 118	0.15 93	0.17 139	0.14 87

AFF-stereo	0.38 93	0.19 49	0.39 70	0.37 44	0.21 29	0.27 25	0.31 84	0.65 71	0.66 112	0.64 98	1.13 264	0.76 206	0.39 103	0.55 69	0.33 85	0.11 1	0.09 2	0.16 60	0.16 121	0.13 20	0.11 9

ACVNet	0.46 163	0.23 144	0.36 34	0.39 84	0.28 190	0.58 183	0.40 208	0.87 185	0.80 170	0.64 98	0.96 193	0.79 214	0.60 200	0.63 147	0.67 255	0.17 141	0.15 200	0.16 60	0.15 93	0.18 157	0.15 106

CFNet-ft	0.48 180	0.23 144	0.36 34	0.40 107	0.26 147	0.64 220	0.37 163	0.87 185	0.85 192	0.64 98	1.00 214	1.01 275	0.64 226	0.61 131	0.53 224	0.23 256	0.15 200	0.24 256	0.21 246	0.23 245	0.18 175

DIP-Stereo	0.39 107	0.21 100	0.50 193	0.41 131	0.28 190	0.62 205	0.27 43	0.77 153	0.40 39	0.64 98	0.86 154	0.52 82	0.33 68	0.66 166	0.42 164	0.15 79	0.13 151	0.17 84	0.14 72	0.15 77	0.15 106
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet_RVC	0.48 180	0.23 144	0.36 34	0.40 107	0.26 147	0.64 220	0.37 163	0.87 185	0.85 192	0.64 98	1.00 214	1.01 275	0.64 226	0.61 131	0.53 224	0.23 256	0.15 200	0.24 256	0.21 246	0.23 245	0.18 175

4D-IteraStereo	0.33 34	0.18 34	0.40 77	0.40 107	0.24 86	0.32 63	0.27 43	0.58 35	0.72 131	0.65 105	0.54 45	0.42 48	0.23 7	0.45 30	0.28 43	0.14 32	0.09 2	0.19 153	0.16 121	0.16 108	0.11 9

UDGNet	0.48 180	0.77 361	0.50 193	0.48 254	0.31 239	0.41 115	0.34 116	0.70 121	0.92 231	0.65 105	0.60 59	0.58 108	0.43 122	0.63 147	0.41 160	0.32 325	0.15 200	0.66 372	0.19 207	0.36 321	0.21 235

MIPNet	0.37 79	0.21 100	0.59 232	0.39 84	0.25 112	0.50 141	0.28 50	0.77 153	0.70 120	0.65 105	0.60 59	0.40 40	0.49 146	0.44 29	0.37 138	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.14 45	0.13 58

STrans-v2	0.46 163	0.20 70	0.48 171	0.40 107	0.24 86	0.55 162	0.50 260	1.07 252	0.73 136	0.65 105	1.05 237	0.72 185	0.69 250	0.72 200	0.33 85	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.14 72	0.13 20	0.12 33

TransformOpticalFlow	0.44 147	0.20 70	0.47 155	0.41 131	0.23 69	0.37 86	0.47 244	0.94 206	0.76 149	0.65 105	1.14 266	0.73 194	0.56 182	0.76 218	0.32 73	0.15 79	0.10 9	0.17 84	0.15 93	0.14 45	0.13 58

NF-Stereo	0.38 93	0.20 70	0.45 130	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 84	0.69 107	0.70 120	0.65 105	0.77 104	0.57 100	0.30 52	0.67 176	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.16 108	0.27 278

OCTAStereo	0.38 93	0.20 70	0.46 145	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 84	0.69 107	0.70 120	0.65 105	0.77 104	0.58 108	0.30 52	0.67 176	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.16 108	0.27 278

RE-Stereo	0.38 93	0.20 70	0.46 145	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 84	0.69 107	0.70 120	0.65 105	0.77 104	0.58 108	0.30 52	0.67 176	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.16 108	0.27 278

TVStereo	0.38 93	0.20 70	0.46 145	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 84	0.69 107	0.70 120	0.65 105	0.77 104	0.58 108	0.30 52	0.67 176	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.16 108	0.27 278

CRE-IMP	0.36 64	0.23 144	0.49 181	0.42 167	0.24 86	0.41 115	0.21 4	0.57 31	0.41 42	0.65 105	0.72 84	0.53 86	0.37 88	0.61 131	0.38 146	0.17 141	0.11 57	0.19 153	0.15 93	0.21 220	0.18 175

CFNet-RSSM	0.34 35	0.17 19	0.45 130	0.39 84	0.22 42	0.35 78	0.23 18	0.73 137	0.84 185	0.65 105	0.54 45	0.57 100	0.28 32	0.46 37	0.26 25	0.13 12	0.10 9	0.14 16	0.12 29	0.13 20	0.11 9

NVstereo2D	0.60 271	0.30 252	0.75 295	0.48 254	0.43 316	0.89 288	0.48 250	1.05 248	1.15 315	0.66 116	0.86 154	0.88 244	0.70 260	0.99 295	0.65 250	0.32 325	0.15 200	0.28 300	0.20 229	0.40 330	0.36 323

knoymous	0.36 64	0.20 70	0.31 13	0.31 6	0.22 42	0.36 84	0.29 57	0.61 51	0.64 104	0.67 117	0.70 82	0.60 126	0.40 108	0.58 104	0.34 95	0.17 141	0.11 57	0.20 177	0.11 15	0.17 139	0.18 175

ICVP	0.46 163	0.25 197	0.38 53	0.48 254	0.28 190	0.58 183	0.43 228	1.00 226	0.70 120	0.67 117	0.95 189	0.75 200	0.55 177	0.53 64	0.54 227	0.23 256	0.17 241	0.19 153	0.17 161	0.19 190	0.20 222
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.38 93	0.23 144	0.48 171	0.42 167	0.29 213	0.35 78	0.25 31	0.86 178	0.64 104	0.67 117	0.65 69	0.60 126	0.29 42	0.60 124	0.34 95	0.15 79	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.21 220	0.13 58

FADNet_RVC	0.55 239	0.37 284	1.17 344	0.44 200	0.31 239	0.56 177	0.34 116	1.06 251	0.88 210	0.67 117	0.90 172	0.61 130	0.65 232	0.93 285	0.70 262	0.21 233	0.18 252	0.26 281	0.23 272	0.31 296	0.28 285

UCFNet_RVC	0.49 196	0.26 211	0.35 29	0.39 84	0.26 147	0.64 220	0.36 151	1.15 280	0.84 185	0.67 117	0.88 165	0.88 244	0.59 196	0.58 104	0.45 187	0.24 265	0.17 241	0.27 293	0.27 309	0.25 263	0.23 255

NOSS_ROB	0.57 255	0.39 297	0.39 70	0.44 200	0.30 222	0.73 247	0.54 284	1.03 240	1.08 305	0.67 117	0.87 158	0.76 206	0.57 183	0.77 225	0.47 201	0.38 348	0.38 359	0.44 350	0.42 357	0.37 323	0.34 316

TestStereo1	0.43 141	0.23 144	0.41 81	0.51 295	0.24 86	0.34 73	0.40 208	0.77 153	0.90 222	0.68 123	0.96 193	0.48 72	0.46 136	0.91 277	0.32 73	0.16 109	0.13 151	0.18 118	0.15 93	0.14 45	0.13 58

SA-5K	0.43 141	0.23 144	0.41 81	0.51 295	0.24 86	0.34 73	0.40 208	0.77 153	0.90 222	0.68 123	0.96 193	0.48 72	0.46 136	0.91 277	0.32 73	0.16 109	0.13 151	0.18 118	0.15 93	0.14 45	0.13 58

test_1	0.34 35	0.16 8	0.43 109	0.39 84	0.21 29	0.43 122	0.23 18	0.63 60	0.78 162	0.68 123	0.45 20	0.64 144	0.27 23	0.43 24	0.31 65	0.12 4	0.09 2	0.17 84	0.13 50	0.12 8	0.10 3

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 64	0.17 19	0.41 81	0.35 29	0.19 9	0.33 67	0.29 57	0.65 71	0.73 136	0.68 123	1.01 217	0.56 95	0.40 108	0.42 21	0.30 59	0.11 1	0.09 2	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.10 3

GANet-RSSM	0.47 173	0.21 100	0.37 44	0.38 65	0.25 112	0.58 183	0.36 151	1.07 252	0.78 162	0.68 123	1.01 217	0.86 234	0.67 240	0.62 137	0.44 181	0.21 233	0.15 200	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.17 161

DCANet-4	0.36 64	0.20 70	0.48 171	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 69	0.66 79	0.92 231	0.69 128	0.78 112	0.40 40	0.47 139	0.45 30	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

fff	0.37 79	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 69	0.69 107	1.06 296	0.69 128	0.78 112	0.42 48	0.63 216	0.46 37	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

iRaft-Stereo_20w	0.39 107	0.19 49	0.57 227	0.37 44	0.27 171	0.31 53	0.24 24	1.44 354	0.29 2	0.69 128	0.53 43	0.60 126	0.42 115	0.83 245	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.13 50	0.15 77	0.13 58

DeepStereo_RVC	0.36 64	0.21 100	0.47 155	0.40 107	0.24 86	0.26 17	0.22 8	0.60 45	0.38 35	0.69 128	0.67 77	0.57 100	0.51 159	0.56 77	0.39 152	0.16 109	0.12 98	0.18 118	0.15 93	0.19 190	0.18 175

csc	0.37 79	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 69	0.69 107	1.06 296	0.69 128	0.78 112	0.42 48	0.63 216	0.46 37	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

cscssc	0.37 79	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 69	0.69 107	1.06 296	0.69 128	0.78 112	0.42 48	0.63 216	0.46 37	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

ADStereo(finetuned)	0.37 79	0.16 8	0.49 181	0.34 11	0.19 9	0.30 43	0.30 69	0.68 98	0.91 226	0.70 134	0.77 104	0.43 54	0.69 250	0.45 30	0.33 85	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

AnonymousM	0.41 129	0.81 364	0.29 10	0.34 11	0.22 42	0.28 32	0.38 183	0.53 26	0.41 42	0.70 134	0.49 31	0.47 68	0.27 23	0.41 19	0.31 65	0.15 79	0.12 98	1.51 384	0.26 304	0.12 8	0.10 3

DCANet	0.36 64	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.30 43	0.30 69	0.68 98	0.91 226	0.70 134	0.77 104	0.43 54	0.57 183	0.45 30	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

PSMNet-RSSM	0.48 180	0.22 127	0.38 53	0.42 167	0.25 112	0.50 141	0.37 163	1.10 261	0.77 156	0.70 134	1.06 243	0.84 230	0.64 226	0.62 137	0.47 201	0.23 256	0.15 200	0.23 242	0.25 294	0.20 202	0.19 203

FADNet-RVC	0.60 271	0.53 338	1.14 339	0.46 240	0.39 293	0.61 198	0.39 202	1.12 270	0.87 206	0.70 134	0.84 143	1.04 284	0.55 177	0.94 292	0.69 259	0.26 285	0.25 312	0.28 300	0.28 314	0.31 296	0.31 304

FADNet	0.61 273	0.51 329	1.10 334	0.45 221	0.44 323	0.65 225	0.41 220	1.19 293	1.05 289	0.70 134	0.84 143	0.98 268	0.66 237	0.82 238	0.50 207	0.29 304	0.30 331	0.27 293	0.30 320	0.46 348	0.35 321

1111x	0.55 239	0.22 127	0.46 145	0.38 65	0.20 20	0.66 228	0.43 228	1.23 311	0.99 261	0.71 140	0.99 212	0.95 261	0.69 250	0.90 270	1.08 336	0.18 169	0.17 241	0.18 118	0.19 207	0.20 202	0.18 175

CASS	0.45 157	0.27 225	0.42 100	0.48 254	0.22 42	0.61 198	0.34 116	0.97 218	0.62 87	0.71 140	0.85 151	0.61 130	0.55 177	0.57 87	0.41 160	0.29 304	0.16 227	0.22 228	0.18 183	0.22 236	0.28 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	0.82 314	0.44 312	0.63 250	0.40 107	0.43 316	0.80 264	0.52 277	0.72 130	0.77 156	0.71 140	0.60 59	0.87 239	0.76 276	0.75 215	0.58 234	0.52 367	0.54 379	0.54 366	4.82 414	0.56 364	0.40 340

test-3	0.34 35	0.16 8	0.43 109	0.39 84	0.21 29	0.43 122	0.22 8	0.63 60	0.78 162	0.71 140	0.45 20	0.64 144	0.27 23	0.43 24	0.31 65	0.12 4	0.09 2	0.17 84	0.13 50	0.12 8	0.10 3

GwcNet-ADL	0.44 147	0.22 127	0.48 171	0.45 221	0.30 222	0.40 102	0.37 163	0.92 200	0.97 252	0.71 140	0.78 112	0.61 130	0.42 115	0.62 137	0.50 207	0.19 198	0.14 177	0.15 42	0.14 72	0.18 157	0.18 175

HCRNet	0.44 147	0.34 272	0.41 81	0.53 311	0.26 147	0.53 154	0.29 57	0.83 169	0.63 97	0.71 140	0.81 130	0.77 212	0.50 156	0.66 166	0.36 126	0.24 265	0.16 227	0.24 256	0.20 229	0.21 220	0.18 175

xxxx	1.01 338	0.22 127	0.43 109	0.36 37	0.21 29	0.82 277	0.36 151	1.32 332	0.88 210	0.71 140	0.94 182	0.97 265	0.63 216	0.64 154	10.58 407	0.20 219	0.16 227	0.18 118	0.17 161	0.19 190	0.19 203

FENet	0.42 135	0.22 127	0.38 53	0.39 84	0.24 86	0.55 162	0.32 100	0.79 160	0.70 120	0.71 140	0.72 84	0.63 137	0.57 183	0.62 137	0.44 181	0.19 198	0.13 151	0.19 153	0.17 161	0.18 157	0.19 203

GwcNet-RSSM	0.49 196	0.24 179	0.42 100	0.40 107	0.23 69	0.55 162	0.38 183	0.93 202	0.93 236	0.71 140	1.16 276	0.86 234	0.60 200	0.62 137	0.66 252	0.21 233	0.14 177	0.19 153	0.20 229	0.16 108	0.15 106

HITNet	0.41 129	0.26 211	0.45 130	0.33 10	0.17 3	0.63 214	0.30 69	0.93 202	0.64 104	0.71 140	0.82 133	0.64 144	0.52 161	0.59 118	0.43 169	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.13 50	0.19 190	0.12 33
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
mmm	0.44 147	0.27 225	0.46 145	0.38 65	0.24 86	0.61 198	0.35 133	0.94 206	0.53 68	0.72 150	1.05 237	0.63 137	0.50 156	0.57 87	0.45 187	0.18 169	0.15 200	0.23 242	0.20 229	0.20 202	0.18 175

ttt	0.51 216	0.25 197	0.43 109	0.38 65	0.24 86	0.65 225	0.38 183	1.18 291	1.05 289	0.72 150	1.08 249	0.63 137	0.49 146	0.84 250	0.59 238	0.24 265	0.21 281	0.22 228	0.20 229	0.24 255	0.24 261

MIM_Stereo	0.38 93	0.17 19	0.53 211	0.37 44	0.24 86	0.27 25	0.24 24	0.70 121	0.54 72	0.72 150	1.00 214	0.63 137	0.29 42	0.64 154	0.38 146	0.13 12	0.14 177	0.17 84	0.16 121	0.14 45	0.11 9

LCNet	0.41 129	0.20 70	0.32 17	0.44 200	0.24 86	0.47 135	0.29 57	0.67 89	0.53 68	0.72 150	1.03 229	0.66 159	0.60 200	0.58 104	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.19 153	0.19 207	0.21 220	0.36 323

cf-r	0.47 173	0.23 144	0.41 81	0.39 84	0.23 69	0.59 192	0.37 163	0.88 189	0.85 192	0.72 150	1.05 237	0.94 259	0.62 210	0.56 77	0.54 227	0.21 233	0.14 177	0.17 84	0.19 207	0.15 77	0.15 106

CFNet	0.51 216	0.29 246	0.46 145	0.41 131	0.27 171	0.70 238	0.32 100	1.13 271	1.00 268	0.72 150	1.07 246	0.85 232	0.60 200	0.76 218	0.52 221	0.19 198	0.14 177	0.23 242	0.23 272	0.21 220	0.16 144

DN-CSS_ROB	0.43 141	0.26 211	0.62 242	0.40 107	0.29 213	0.44 126	0.27 43	0.77 153	0.75 143	0.72 150	1.09 253	0.48 72	0.43 122	0.69 187	0.37 138	0.15 79	0.12 98	0.21 216	0.19 207	0.18 157	0.16 144

DualNet	0.47 173	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	0.68 98	1.04 284	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	0.57 87	0.88 299	0.16 109	0.10 9	0.25 267	0.21 246	0.16 108	0.16 144

ffm	0.44 147	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	0.68 98	1.04 284	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.25 267	0.21 246	0.16 108	0.16 144

ff1	0.49 196	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	0.68 98	1.04 284	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	1.01 298	0.88 299	0.16 109	0.10 9	0.25 267	0.21 246	0.16 108	0.16 144

mmx	0.53 228	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	1.16 283	1.03 280	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	1.01 298	0.88 299	0.20 219	0.15 200	0.25 267	0.21 246	0.22 236	0.20 222

xxx	0.53 228	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	1.16 283	1.03 280	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	1.01 298	0.88 299	0.20 219	0.15 200	0.25 267	0.21 246	0.22 236	0.20 222

RASNet	0.53 228	0.22 127	0.52 205	0.38 65	0.22 42	0.68 234	0.38 183	0.97 218	0.88 210	0.73 157	1.04 233	1.03 282	0.92 316	0.90 270	0.86 293	0.16 109	0.14 177	0.14 16	0.17 161	0.15 77	0.13 58

RAFT-345	0.40 119	0.18 34	0.40 77	0.38 65	0.22 42	0.33 67	0.26 37	0.61 51	0.51 62	0.74 163	1.79 351	0.45 60	0.33 68	0.66 166	0.36 126	0.14 32	0.11 57	0.18 118	0.14 72	0.13 20	0.13 58

GES	0.44 147	0.23 144	0.57 227	0.40 107	0.30 222	0.59 192	0.36 151	0.96 214	0.68 115	0.74 163	0.83 138	0.47 68	0.48 143	0.67 176	0.43 169	0.22 251	0.16 227	0.17 84	0.16 121	0.18 157	0.23 255

BUS	0.45 157	0.25 197	0.43 109	0.45 221	0.28 190	0.70 238	0.34 116	0.94 206	0.76 149	0.75 165	0.80 123	0.65 154	0.49 146	0.64 154	0.51 215	0.20 219	0.14 177	0.22 228	0.19 207	0.18 157	0.18 175

BSDual-CNN	0.46 163	0.25 197	0.43 109	0.45 221	0.28 190	0.77 254	0.40 208	0.94 206	0.76 149	0.75 165	0.80 123	0.76 206	0.54 175	0.64 154	0.43 169	0.20 219	0.14 177	0.22 228	0.19 207	0.18 157	0.18 175

hknet	0.49 196	0.25 197	0.51 200	0.45 221	0.29 213	0.77 254	0.40 208	0.94 206	0.83 182	0.75 165	0.80 123	0.97 265	0.61 205	0.73 205	0.45 187	0.18 169	0.14 177	0.22 228	0.19 207	0.18 157	0.18 175

DMCA	0.45 157	0.26 211	0.50 193	0.38 65	0.28 190	0.51 145	0.34 116	0.93 202	0.68 115	0.75 165	0.83 138	0.79 214	0.53 164	0.51 54	0.54 227	0.21 233	0.16 227	0.21 216	0.16 121	0.19 190	0.21 235

AdaStereo	0.50 209	0.32 259	0.47 155	0.48 254	0.25 112	0.67 232	0.32 100	1.17 288	0.88 210	0.75 165	0.99 212	0.75 200	0.49 146	0.67 176	0.46 197	0.27 292	0.12 98	0.28 300	0.18 183	0.23 245	0.18 175
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.
MyStereo05	0.44 147	0.21 100	0.45 130	0.41 131	0.28 190	0.41 115	0.50 260	0.93 202	1.09 307	0.76 170	0.61 62	0.51 80	0.57 183	0.73 205	0.42 164	0.14 32	0.13 151	0.18 118	0.17 161	0.17 139	0.15 106

RAFT_CTSACE	0.45 157	0.20 70	0.44 119	0.45 221	0.27 171	0.34 73	0.39 202	0.60 45	0.73 136	0.76 170	1.44 324	0.83 226	0.38 91	1.08 313	0.26 25	0.12 4	0.13 151	0.18 118	0.16 121	0.15 77	0.11 9

ASMatch	0.48 180	0.19 49	0.45 130	0.39 84	0.28 190	0.37 86	0.26 37	0.74 139	0.68 115	0.76 170	2.34 366	0.61 130	0.52 161	0.62 137	0.37 138	0.14 32	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.14 45	0.21 235

IRAFT_RVC	0.42 135	0.20 70	0.48 171	0.44 200	0.24 86	0.27 25	0.54 284	0.74 139	0.77 156	0.76 170	0.80 123	0.73 194	0.51 159	0.70 190	0.36 126	0.17 141	0.10 9	0.21 216	0.16 121	0.16 108	0.14 87

GMM-Stereo	0.44 147	0.19 49	0.36 34	0.42 167	0.25 112	0.51 145	0.47 244	0.71 126	0.53 68	0.76 170	1.37 310	0.76 206	0.38 91	0.60 124	0.33 85	0.15 79	0.10 9	0.20 177	0.19 207	0.16 108	0.27 278

OMP-Stereo	0.42 135	0.22 127	0.46 145	0.52 306	0.24 86	0.36 84	0.25 31	0.71 126	0.78 162	0.77 175	0.64 67	0.89 248	0.39 103	0.91 277	0.35 110	0.15 79	0.12 98	0.20 177	0.15 93	0.15 77	0.12 33

BEATNet_4x	0.46 163	0.32 259	0.56 224	0.37 44	0.19 9	0.63 214	0.35 133	1.01 233	0.72 131	0.77 175	0.83 138	0.70 171	0.59 196	0.68 184	0.53 224	0.16 109	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.24 255	0.16 144

PS-NSSS	0.58 261	0.44 312	0.62 242	0.42 167	0.33 260	0.66 228	0.58 297	1.02 236	0.86 197	0.77 175	1.28 297	0.72 185	0.64 226	0.82 238	0.59 238	0.31 313	0.26 317	0.40 345	0.27 309	0.33 306	0.26 271

IPLGR	0.39 107	0.21 100	0.63 250	0.39 84	0.22 42	0.49 140	0.29 57	0.76 150	0.74 141	0.78 178	0.77 104	0.44 59	0.42 115	0.47 44	0.38 146	0.13 12	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.15 77	0.13 58

RAFT + AFF	0.53 228	0.29 246	0.75 295	0.51 295	0.32 251	0.63 214	0.60 301	1.00 226	0.91 226	0.78 178	0.87 158	0.83 226	0.58 190	0.80 233	0.47 201	0.17 141	0.20 274	0.23 242	0.22 261	0.18 157	0.18 175

raft_robust	0.41 129	0.23 144	0.36 34	0.42 167	0.21 29	0.40 102	0.33 109	0.79 160	0.98 256	0.79 180	0.87 158	0.39 37	0.33 68	0.84 250	0.29 54	0.13 12	0.12 98	0.16 60	0.17 161	0.15 77	0.12 33

PSMNet_ROB	0.64 276	0.37 284	0.65 260	0.56 323	0.42 311	0.97 301	0.83 344	1.21 299	0.92 231	0.79 180	1.02 225	1.08 296	0.63 216	0.82 238	0.91 314	0.29 304	0.20 274	0.31 316	0.31 327	0.26 267	0.23 255

CBFPSM	0.59 268	0.22 127	1.31 356	0.38 65	0.27 171	1.12 327	0.65 311	0.79 160	0.82 177	0.80 182	0.81 130	1.35 335	0.87 307	0.67 176	0.76 274	0.16 109	0.15 200	0.15 42	0.16 121	0.17 139	0.22 248

iinet-f	0.67 281	0.26 211	2.15 384	0.39 84	0.31 239	1.19 337	0.56 293	0.84 172	0.84 185	0.80 182	1.17 278	1.05 288	0.84 301	0.71 195	1.21 346	0.20 219	0.18 252	0.17 84	0.15 93	0.20 202	0.20 222

NINENet	0.50 209	0.29 246	0.51 200	0.45 221	0.32 251	0.70 238	0.34 116	1.10 261	0.88 210	0.80 182	0.94 182	0.65 154	0.49 146	0.73 205	0.51 215	0.22 251	0.20 274	0.25 267	0.18 183	0.22 236	0.21 235

ACRE	0.40 119	0.21 100	0.65 260	0.45 221	0.33 260	0.51 145	0.33 109	0.66 79	0.63 97	0.80 182	0.92 178	0.45 60	0.32 60	0.52 59	0.45 187	0.16 109	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

ADLNet2	0.55 239	0.25 197	0.65 260	0.47 249	0.30 222	0.83 279	0.50 260	1.05 248	0.95 248	0.80 182	0.98 208	0.99 269	0.69 250	0.77 225	0.73 269	0.20 219	0.16 227	0.17 84	0.18 183	0.21 220	0.21 235

RAFT	0.45 157	0.22 127	0.45 130	0.47 249	0.26 147	0.54 157	0.47 244	0.66 79	0.58 82	0.80 182	0.82 133	0.94 259	0.57 183	0.75 215	0.34 95	0.17 141	0.15 200	0.22 228	0.20 229	0.16 108	0.12 33

SFCPSM	0.47 173	0.21 100	0.55 218	0.40 107	0.27 171	0.87 287	0.37 163	1.33 334	0.77 156	0.80 182	0.84 143	0.54 90	0.49 146	0.57 87	0.37 138	0.18 169	0.13 151	0.18 118	0.20 229	0.16 108	0.15 106

PA-Net	0.67 281	0.43 308	0.83 308	0.50 283	0.53 345	0.94 294	0.68 319	1.10 261	1.14 314	0.80 182	0.88 165	0.87 239	0.77 280	1.02 303	0.88 299	0.24 265	0.41 366	0.29 308	0.44 358	0.26 267	0.34 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SMFormer	0.51 216	0.23 144	0.62 242	0.34 11	0.20 20	0.62 205	0.34 116	1.21 299	1.02 275	0.81 190	1.01 217	0.71 175	0.65 232	0.84 250	0.55 231	0.19 198	0.15 200	0.18 118	0.16 121	0.18 157	0.18 175

tta	0.51 216	0.23 144	0.62 242	0.34 11	0.20 20	0.62 205	0.34 116	1.21 299	1.02 275	0.81 190	1.01 217	0.71 175	0.65 232	0.84 250	0.55 231	0.19 198	0.15 200	0.18 118	0.16 121	0.15 77	0.14 87

qqq1	0.49 196	0.23 144	0.62 242	0.34 11	0.20 20	0.62 205	0.34 116	1.21 299	1.02 275	0.81 190	1.01 217	0.71 175	0.65 232	0.84 250	0.34 95	0.19 198	0.15 200	0.14 16	0.12 29	0.15 77	0.14 87

fff1	0.49 196	0.23 144	0.62 242	0.34 11	0.20 20	0.62 205	0.34 116	1.21 299	1.02 275	0.81 190	1.01 217	0.71 175	0.65 232	0.84 250	0.34 95	0.19 198	0.15 200	0.14 16	0.12 29	0.15 77	0.14 87

AACVNet	0.50 209	0.23 144	0.49 181	0.46 240	0.29 213	0.52 148	0.38 183	0.90 195	0.55 76	0.81 190	1.03 229	1.00 272	0.70 260	0.83 245	0.54 227	0.21 233	0.18 252	0.24 256	0.18 183	0.23 245	0.20 222

test_xeample	1.01 338	0.21 100	0.42 100	0.35 29	0.21 29	0.71 243	0.39 202	1.23 311	0.86 197	0.81 190	1.04 233	0.69 169	0.61 205	0.69 187	10.93 408	0.19 198	0.15 200	0.18 118	0.17 161	0.18 157	0.17 161

APVNet	0.71 292	0.37 284	0.89 318	0.56 323	0.45 327	1.18 336	0.68 319	1.41 350	0.85 192	0.81 190	1.15 271	1.04 284	0.81 291	1.10 316	1.17 343	0.26 285	0.28 323	0.32 321	0.31 327	0.29 282	0.30 298

HSM	0.51 216	0.24 179	0.41 81	0.39 84	0.24 86	0.75 251	0.40 208	1.22 307	0.75 143	0.81 190	0.91 174	1.21 311	0.69 250	0.87 260	0.46 197	0.17 141	0.13 151	0.17 84	0.14 72	0.17 139	0.17 161

DISCO	0.70 288	0.26 211	0.68 272	0.44 200	0.31 239	1.14 329	0.51 274	1.23 311	1.23 327	0.81 190	1.05 237	1.50 349	0.85 302	1.82 372	1.03 330	0.19 198	0.15 200	0.18 118	0.16 121	0.24 255	0.23 255

CoDeX	0.47 173	0.20 70	0.49 181	0.42 167	0.25 112	0.75 251	0.36 151	1.27 324	0.80 170	0.82 199	0.96 193	0.62 136	0.57 183	0.60 124	0.36 126	0.17 141	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.16 108	0.14 87

whm_eth	0.48 180	0.30 252	0.74 292	0.46 240	0.38 288	0.37 86	0.37 163	0.79 160	0.78 162	0.82 199	1.74 348	0.37 32	0.38 91	0.60 124	0.38 146	0.18 169	0.16 227	0.20 177	0.20 229	0.19 190	0.22 248

Sa-1000	0.48 180	0.24 179	0.41 81	0.45 221	0.25 112	0.59 192	0.34 116	0.81 167	0.93 236	0.82 199	1.50 331	0.53 86	0.45 133	0.92 280	0.30 59	0.15 79	0.12 98	0.21 216	0.19 207	0.15 77	0.13 58

CIPLG	0.41 129	0.21 100	0.63 250	0.45 221	0.33 260	0.52 148	0.33 109	0.65 71	0.60 85	0.82 199	0.96 193	0.46 66	0.32 60	0.55 69	0.44 181	0.16 109	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

IPLGR_C	0.40 119	0.21 100	0.64 255	0.45 221	0.33 260	0.52 148	0.34 116	0.66 79	0.62 87	0.82 199	0.92 178	0.45 60	0.32 60	0.52 59	0.46 197	0.17 141	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

GEStereo_RVC	0.55 239	0.29 246	0.63 250	0.49 269	0.31 239	0.70 238	0.54 284	1.22 307	0.92 231	0.82 199	0.85 151	0.85 232	0.63 216	0.90 270	0.65 250	0.24 265	0.16 227	0.19 153	0.16 121	0.21 220	0.22 248

CFNet_pseudo	0.46 163	0.24 179	0.52 205	0.37 44	0.27 171	0.58 183	0.30 69	0.86 178	0.88 210	0.82 199	1.03 229	0.75 200	0.47 139	0.58 104	0.44 181	0.17 141	0.12 98	0.24 256	0.16 121	0.24 255	0.19 203

psm_up	0.55 239	0.26 211	0.47 155	0.49 269	0.32 251	0.65 225	0.56 293	1.04 243	0.82 177	0.82 199	0.88 165	1.01 275	0.94 322	0.74 211	0.61 242	0.21 233	0.25 312	0.26 281	0.23 272	0.21 220	0.20 222

hitnet-ft	0.55 239	0.27 225	0.39 70	0.41 131	0.28 190	0.78 258	0.40 208	0.92 200	0.90 222	0.82 199	1.01 217	1.13 306	0.70 260	0.78 229	0.67 255	0.28 298	0.20 274	0.28 300	0.22 261	0.29 282	0.26 271

FADNet-RVC-Resample	0.56 250	0.33 267	1.16 340	0.49 269	0.34 267	0.71 243	0.43 228	1.01 233	0.93 236	0.82 199	0.87 158	0.74 199	0.67 240	0.73 205	0.45 187	0.18 169	0.18 252	0.26 281	0.27 309	0.26 267	0.27 278

TDLM	0.57 255	0.33 267	0.49 181	0.51 295	0.30 222	0.66 228	0.73 334	1.03 240	1.01 272	0.82 199	1.10 255	0.84 230	0.70 260	0.86 259	0.58 234	0.28 298	0.17 241	0.25 267	0.22 261	0.26 267	0.19 203

ccs_rob	0.46 163	0.24 179	0.52 205	0.37 44	0.27 171	0.58 183	0.31 84	0.86 178	0.88 210	0.82 199	1.02 225	0.75 200	0.47 139	0.58 104	0.44 181	0.17 141	0.12 98	0.24 256	0.16 121	0.24 255	0.19 203

LL-Strereo	0.57 255	0.27 225	0.68 272	0.48 254	0.34 267	0.39 101	0.48 250	0.94 206	0.97 252	0.83 211	0.78 112	1.10 299	1.18 347	1.33 342	0.49 206	0.17 141	0.14 177	0.22 228	0.19 207	0.16 108	0.17 161

HBP-ISP	0.59 268	0.45 316	0.43 109	0.45 221	0.33 260	0.70 238	0.28 50	1.11 266	1.00 268	0.83 211	1.18 280	0.65 154	0.68 246	0.88 263	0.52 221	0.35 341	0.38 359	0.47 355	0.41 356	0.38 327	0.31 304

IER	0.46 163	0.23 144	0.50 193	0.38 65	0.28 190	0.69 236	0.35 133	0.80 164	0.66 112	0.83 211	0.94 182	0.75 200	0.77 280	0.60 124	0.42 164	0.17 141	0.14 177	0.17 84	0.17 161	0.17 139	0.15 106

IIG-Stereo	0.43 141	0.21 100	0.44 119	0.50 283	0.25 112	0.44 126	0.21 4	0.71 126	0.76 149	0.83 211	0.95 189	0.83 226	0.43 122	0.90 270	0.35 110	0.15 79	0.12 98	0.19 153	0.14 72	0.15 77	0.11 9

DGSMNet	0.76 302	0.55 341	1.29 355	0.58 330	0.62 361	0.94 294	0.70 328	1.26 322	1.11 309	0.83 211	1.24 291	1.00 272	0.71 264	1.03 305	0.81 284	0.34 337	0.29 328	0.41 346	0.40 351	0.57 366	0.55 370

UNet	0.54 238	0.26 211	0.66 265	0.44 200	0.40 298	0.99 306	0.41 220	0.98 221	0.75 143	0.83 211	0.89 169	1.04 284	0.72 268	0.73 205	0.62 244	0.19 198	0.14 177	0.20 177	0.17 161	0.20 202	0.17 161

CC-Net-ROB	0.82 314	0.96 375	0.85 310	0.58 330	0.45 327	1.27 344	0.70 328	1.17 288	1.02 275	0.83 211	1.23 290	0.90 252	0.77 280	1.06 308	0.69 259	0.46 358	0.34 352	1.71 386	0.38 345	0.59 369	0.36 323

IPLG	0.39 107	0.20 70	0.59 232	0.40 107	0.24 86	0.54 157	0.27 43	0.75 145	0.63 97	0.84 218	0.81 130	0.32 9	0.32 60	0.60 124	0.45 187	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.12 33

anonymousa	0.49 196	0.20 70	0.42 100	0.38 65	0.23 69	0.91 289	0.35 133	0.75 145	0.62 87	0.85 219	1.54 335	1.06 289	0.66 237	0.51 54	0.43 169	0.16 109	0.13 151	0.19 153	0.21 246	0.16 108	0.14 87

PFNet+	0.40 119	0.19 49	0.49 181	0.39 84	0.25 112	0.28 32	0.23 18	0.64 70	0.70 120	0.85 219	0.79 121	0.64 144	0.35 76	0.72 200	0.34 95	0.19 198	0.14 177	0.23 242	0.20 229	0.16 108	0.20 222

delet	0.55 239	0.24 179	0.55 218	0.44 200	0.33 260	1.07 319	0.50 260	1.00 226	0.86 197	0.85 219	0.96 193	0.90 252	0.63 216	0.83 245	0.74 272	0.18 169	0.18 252	0.20 177	0.21 246	0.16 108	0.15 106

CVANet_RVC	0.57 255	0.33 267	0.44 119	0.47 249	0.32 251	0.67 232	0.61 306	1.05 248	0.93 236	0.85 219	1.04 233	1.01 275	0.73 269	0.83 245	0.52 221	0.29 304	0.19 266	0.27 293	0.25 294	0.31 296	0.21 235

DeepPruner_ROB	0.53 228	0.34 272	0.59 232	0.41 131	0.30 222	0.50 141	0.43 228	1.19 293	0.70 120	0.85 219	1.05 237	0.86 234	0.55 177	0.84 250	0.51 215	0.29 304	0.23 297	0.22 228	0.22 261	0.26 267	0.25 267

GMStereo_Zeroshot	0.49 196	0.44 312	0.74 292	0.49 269	0.27 171	0.56 177	0.29 57	0.73 137	0.76 149	0.86 224	0.94 182	0.91 254	0.36 85	0.74 211	0.43 169	0.26 285	0.14 177	0.26 281	0.15 93	0.36 321	0.18 175

PCWNet_CMD	0.48 180	0.24 179	0.52 205	0.39 84	0.27 171	0.63 214	0.30 69	0.95 212	0.96 249	0.86 224	1.07 246	0.79 214	0.44 129	0.57 87	0.43 169	0.17 141	0.12 98	0.21 216	0.16 121	0.24 255	0.19 203

AASNet	0.53 228	0.25 197	0.52 205	0.49 269	0.32 251	0.74 248	0.40 208	1.50 360	0.86 197	0.86 224	0.92 178	0.64 144	0.59 196	0.59 118	0.79 279	0.23 256	0.19 266	0.20 177	0.16 121	0.21 220	0.19 203

HHNet	0.41 129	0.17 19	0.41 81	0.34 11	0.37 280	0.33 67	0.34 116	0.69 107	0.75 143	0.86 224	1.30 301	0.52 82	0.32 60	0.52 59	0.35 110	0.15 79	0.11 57	0.19 153	0.15 93	0.15 77	0.24 261

HGLStereo	0.56 250	0.28 238	0.57 227	0.50 283	0.37 280	0.80 264	0.45 236	1.02 236	0.78 162	0.86 224	1.14 266	0.89 248	0.82 295	0.76 218	0.73 269	0.21 233	0.20 274	0.19 153	0.18 183	0.19 190	0.21 235

MSMDNet	0.48 180	0.24 179	0.52 205	0.39 84	0.27 171	0.63 214	0.30 69	0.96 214	0.96 249	0.86 224	1.07 246	0.79 214	0.44 129	0.57 87	0.43 169	0.17 141	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.23 245	0.19 203

AANet_RVC	0.57 255	0.32 259	0.54 214	0.45 221	0.27 171	0.57 181	0.48 250	1.00 226	1.28 337	0.86 224	1.33 305	0.87 239	0.58 190	1.07 311	0.75 273	0.18 169	0.12 98	0.15 42	0.13 50	0.18 157	0.18 175

DisPM	0.39 107	0.19 49	0.44 119	0.41 131	0.27 171	0.24 7	0.31 84	0.65 71	0.57 81	0.87 231	0.87 158	0.60 126	0.32 60	0.76 218	0.32 73	0.18 169	0.12 98	0.19 153	0.17 161	0.15 77	0.20 222

GMOStereo	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 185	0.24 86	0.37 86	0.38 183	0.52 19	0.62 87	0.87 231	0.84 143	0.64 144	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.18 183	0.15 77	0.11 9

error version	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 185	0.24 86	0.37 86	0.38 183	0.52 19	0.62 87	0.87 231	0.84 143	0.64 144	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.18 183	0.15 77	0.11 9

test-v	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 185	0.24 86	0.37 86	0.38 183	0.52 19	0.62 87	0.87 231	0.84 143	0.64 144	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.18 183	0.15 77	0.11 9

test-2	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 185	0.24 86	0.37 86	0.38 183	0.52 19	0.62 87	0.87 231	0.84 143	0.64 144	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.18 183	0.15 77	0.11 9

FINET	0.67 281	0.42 306	1.00 327	0.46 240	0.43 316	0.83 279	0.89 352	1.08 256	1.50 356	0.87 231	1.14 266	0.71 175	0.68 246	0.92 280	0.70 262	0.36 344	0.30 331	0.26 281	0.24 285	0.35 317	0.33 312

UPFNet	0.53 228	0.24 179	0.51 200	0.45 221	0.38 288	0.84 282	0.49 256	0.99 223	0.75 143	0.87 231	0.88 165	0.86 234	0.64 226	0.80 233	0.71 266	0.20 219	0.20 274	0.20 177	0.20 229	0.19 190	0.15 106

iResNet	0.49 196	0.29 246	0.79 305	0.42 167	0.21 29	0.61 198	0.40 208	0.82 168	0.99 261	0.87 231	1.12 258	0.69 169	0.53 164	0.78 229	0.51 215	0.15 79	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.17 139	0.15 106

CFNet_ucs	0.50 209	0.24 179	0.55 218	0.38 65	0.31 239	0.58 183	0.33 109	0.98 221	0.93 236	0.88 239	1.19 284	0.80 222	0.49 146	0.63 147	0.43 169	0.21 233	0.15 200	0.26 281	0.18 183	0.26 267	0.22 248

LMCR-Stereo	0.53 228	0.30 252	0.53 211	0.58 330	0.30 222	0.83 279	0.36 151	1.19 293	0.76 149	0.88 239	1.04 233	0.56 95	0.62 210	0.82 238	0.67 255	0.19 198	0.15 200	0.19 153	0.14 72	0.23 245	0.17 161

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 281	0.81 364	0.73 288	0.53 311	0.37 280	1.40 350	0.53 280	1.04 243	0.79 169	0.88 239	0.94 182	0.95 261	0.53 164	0.93 285	0.58 234	0.39 350	0.30 331	0.57 368	0.31 327	0.53 360	0.30 298

Nwc_Net	0.78 306	0.38 293	0.73 288	0.60 338	0.55 349	1.05 318	0.55 288	1.67 375	1.05 289	0.88 239	1.86 355	1.40 340	1.09 338	1.10 316	0.87 297	0.30 310	0.25 312	0.36 333	0.38 345	0.29 282	0.29 291

DAS	0.51 216	0.25 197	0.60 237	0.48 254	0.31 239	0.58 183	0.41 220	0.83 169	0.97 252	0.89 243	1.12 258	0.70 171	0.75 273	0.82 238	0.43 169	0.17 141	0.13 151	0.18 118	0.15 93	0.20 202	0.18 175

SepStereo	0.51 216	0.25 197	0.60 237	0.48 254	0.31 239	0.58 183	0.41 220	0.83 169	0.97 252	0.89 243	1.12 258	0.70 171	0.75 273	0.93 285	0.43 169	0.17 141	0.13 151	0.18 118	0.15 93	0.20 202	0.18 175

DEmStereo	0.48 180	0.17 19	0.50 193	0.38 65	0.25 112	0.59 192	0.34 116	0.63 60	0.74 141	0.89 243	1.66 342	0.58 108	1.06 335	0.60 124	0.42 164	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.16 121	0.14 45	0.15 106

Pruner-Stereo	0.38 93	0.20 70	0.45 130	0.40 107	0.25 112	0.22 4	0.24 24	0.67 89	0.55 76	0.89 243	0.76 100	0.68 165	0.29 42	0.62 137	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.17 161	0.17 139	0.18 175

ARAFT	0.47 173	0.24 179	0.79 305	0.42 167	0.25 112	0.55 162	0.55 288	0.75 145	0.81 176	0.89 243	0.75 98	0.73 194	0.47 139	0.88 263	0.37 138	0.15 79	0.12 98	0.23 242	0.22 261	0.14 45	0.13 58

R-Stereo Train	0.39 107	0.18 34	0.42 100	0.42 167	0.26 147	0.40 102	0.32 100	0.72 130	0.34 9	0.89 243	1.28 297	0.57 100	0.35 76	0.42 21	0.32 73	0.15 79	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.14 45	0.13 58

RAFT-Stereo	0.39 107	0.18 34	0.42 100	0.42 167	0.26 147	0.40 102	0.32 100	0.72 130	0.34 9	0.89 243	1.28 297	0.57 100	0.35 76	0.42 21	0.32 73	0.15 79	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.14 45	0.13 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDG	0.88 324	0.82 367	0.67 269	1.00 376	0.96 375	1.02 310	0.57 296	1.13 271	0.99 261	0.90 250	0.97 207	1.31 322	0.99 329	0.85 257	0.84 288	0.54 371	0.32 344	1.77 387	0.40 351	0.94 376	0.66 373

NCC-stereo	0.78 306	0.40 301	0.76 300	0.61 340	0.67 364	0.81 269	0.69 323	1.54 367	1.11 309	0.90 250	1.36 307	1.33 329	1.16 344	1.19 325	0.88 299	0.31 313	0.30 331	0.37 337	0.48 364	0.33 306	0.33 312

Abc-Net	0.78 306	0.40 301	0.76 300	0.61 340	0.67 364	0.81 269	0.69 323	1.54 367	1.11 309	0.90 250	1.36 307	1.33 329	1.16 344	1.19 325	0.88 299	0.31 313	0.30 331	0.37 337	0.48 364	0.33 306	0.33 312
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.53 228	0.22 127	0.35 29	0.37 44	0.21 29	0.85 283	0.37 163	1.23 311	0.93 236	0.90 250	1.15 271	1.26 315	0.63 216	0.72 200	0.48 204	0.17 141	0.13 151	0.16 60	0.15 93	0.17 139	0.15 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.52 225	0.21 100	0.53 211	0.37 44	0.21 29	0.61 198	0.29 57	1.51 363	1.32 341	0.90 250	1.02 225	0.80 222	0.62 210	0.76 218	0.43 169	0.16 109	0.12 98	0.13 9	0.09 6	0.15 77	0.18 175

SQANet	0.82 314	0.74 359	0.67 269	1.13 379	0.98 378	1.11 325	0.47 244	1.07 252	0.83 182	0.91 255	1.05 237	1.03 282	0.74 271	1.01 298	0.64 249	0.61 373	0.24 304	1.03 380	0.35 340	1.18 383	0.58 371

gwcnet-sp	0.48 180	0.23 144	0.70 282	0.40 107	0.26 147	0.81 269	0.41 220	0.89 191	0.84 185	0.91 255	0.76 100	0.66 159	0.61 205	0.66 166	0.50 207	0.18 169	0.17 241	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.18 175

scenet	0.48 180	0.23 144	0.70 282	0.40 107	0.26 147	0.81 269	0.41 220	0.89 191	0.84 185	0.91 255	0.76 100	0.66 159	0.61 205	0.66 166	0.50 207	0.18 169	0.17 241	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.18 175

ssnet	0.48 180	0.23 144	0.70 282	0.40 107	0.26 147	0.81 269	0.41 220	0.89 191	0.84 185	0.91 255	0.76 100	0.66 159	0.61 205	0.66 166	0.50 207	0.18 169	0.17 241	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.18 175

psmg	0.49 196	0.25 197	0.43 109	0.41 131	0.28 190	0.85 283	0.43 228	0.99 223	0.76 149	0.91 255	0.94 182	0.76 206	0.54 175	0.64 154	0.43 169	0.20 219	0.15 200	0.20 177	0.20 229	0.18 157	0.18 175

MMNet	0.55 239	0.25 197	0.61 239	0.43 185	0.34 267	1.07 319	0.39 202	0.87 185	0.91 226	0.91 255	0.93 181	0.86 234	0.76 276	0.81 236	0.76 274	0.15 79	0.14 177	0.18 118	0.19 207	0.20 202	0.16 144

ac_64	0.52 225	0.22 127	0.50 193	0.45 221	0.28 190	0.80 264	0.45 236	1.02 236	0.61 86	0.91 255	0.83 138	1.07 294	0.68 246	0.74 211	0.70 262	0.21 233	0.18 252	0.20 177	0.19 207	0.18 157	0.15 106

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 228	0.32 259	0.64 255	0.44 200	0.30 222	0.66 228	0.44 234	1.04 243	0.88 210	0.91 255	0.91 174	0.99 269	0.60 200	0.68 184	0.60 241	0.21 233	0.17 241	0.22 228	0.22 261	0.21 220	0.21 235
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
222	1.18 357	0.22 127	0.44 119	0.37 44	0.22 42	0.79 261	0.37 163	1.31 331	0.89 220	0.92 263	1.08 249	0.72 185	0.71 264	0.66 166	13.89 411	0.20 219	0.15 200	0.17 84	0.16 121	0.18 157	0.19 203

ssnet_v2	0.58 261	0.28 238	0.56 224	0.43 185	0.29 213	0.95 297	0.59 299	1.13 271	0.99 261	0.93 264	0.80 123	0.99 269	0.64 226	0.82 238	0.94 316	0.25 275	0.22 287	0.23 242	0.24 285	0.20 202	0.19 203

Syn2CoEx	0.71 292	0.51 329	0.95 321	0.64 345	0.45 327	0.91 289	0.53 280	1.48 357	1.13 312	0.93 264	1.35 306	1.02 280	0.99 329	0.92 280	0.80 281	0.30 310	0.27 321	0.28 300	0.24 285	0.23 245	0.24 261

DeepPrunerF	0.89 326	0.52 335	3.43 392	0.68 359	0.81 369	0.72 246	0.72 333	1.22 307	1.99 375	0.93 264	1.01 217	0.87 239	0.86 304	1.08 313	0.95 319	0.34 337	0.28 323	0.43 348	0.39 349	0.30 291	0.32 308

GASNet	0.67 281	0.72 357	0.96 323	0.70 362	0.48 335	0.62 205	0.47 244	1.08 256	1.03 280	0.94 267	0.82 133	0.93 258	0.83 299	1.33 342	0.80 281	0.31 313	0.22 287	0.29 308	0.28 314	0.44 341	0.24 261

CrosDoStereo	0.50 209	0.18 34	0.45 130	0.38 65	0.24 86	0.40 102	1.18 371	0.67 89	0.86 197	0.94 267	1.37 310	0.63 137	0.77 280	0.65 161	0.45 187	0.15 79	0.12 98	0.17 84	0.18 183	0.14 45	0.14 87

KYRaft	0.48 180	0.20 70	0.38 53	0.44 200	0.23 69	0.44 126	0.37 163	0.66 79	0.41 42	0.94 267	1.73 346	0.79 214	0.41 114	0.63 147	0.31 65	0.16 109	0.11 57	0.18 118	0.22 261	0.16 108	0.78 376

DeepStereo_LL	0.50 209	0.18 34	0.45 130	0.38 65	0.24 86	0.40 102	1.18 371	0.67 89	0.86 197	0.94 267	1.37 310	0.63 137	0.77 280	0.65 161	0.45 187	0.15 79	0.12 98	0.17 84	0.18 183	0.14 45	0.14 87

DMCA-RVC	0.51 216	0.30 252	0.59 232	0.50 283	0.32 251	0.54 157	0.38 183	0.86 178	0.68 115	0.94 267	0.86 154	0.91 254	0.68 246	0.70 190	0.59 238	0.23 256	0.18 252	0.31 316	0.23 272	0.26 267	0.19 203

MLCV	0.47 173	0.24 179	0.61 239	0.37 44	0.17 3	0.61 198	0.33 109	0.80 164	0.87 206	0.94 267	1.13 264	0.72 185	0.43 122	0.89 268	0.51 215	0.13 12	0.10 9	0.13 9	0.11 15	0.14 45	0.12 33

CBMV_ROB	0.59 268	0.37 284	0.38 53	0.39 84	0.28 190	0.74 248	0.28 50	1.00 226	0.98 256	0.94 267	1.25 293	0.81 224	0.78 285	0.87 260	0.50 207	0.36 344	0.37 357	0.43 348	0.40 351	0.33 306	0.30 298

CSP-Net	0.56 250	0.27 225	0.49 181	0.41 131	0.28 190	1.22 339	0.50 260	1.23 311	0.72 131	0.95 274	0.95 189	0.89 248	0.62 210	0.83 245	0.62 244	0.26 285	0.17 241	0.17 84	0.17 161	0.18 157	0.17 161

DDUNet	1.06 346	2.56 409	0.68 272	1.21 381	1.26 385	1.03 313	0.69 323	1.11 266	0.94 243	0.96 275	1.22 286	1.27 316	0.82 295	0.93 285	0.72 268	0.84 381	0.38 359	1.99 390	0.60 376	1.10 382	0.85 380

Prome-Stereo	0.46 163	0.19 49	0.35 29	0.44 200	0.26 147	0.40 102	0.45 236	0.68 98	0.44 52	0.96 275	1.84 353	0.59 121	0.67 240	0.61 131	0.32 73	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.14 72	0.16 108	0.29 291

S-Stereo	0.74 299	0.35 276	0.96 323	0.56 323	0.45 327	0.82 277	0.60 301	1.24 318	1.60 365	0.96 275	1.41 318	1.12 303	0.94 322	0.80 233	1.04 333	0.26 285	0.31 341	0.28 300	0.25 294	0.32 301	0.47 359

AF-Net	0.81 313	0.39 297	0.68 272	0.64 345	0.54 347	0.91 289	0.51 274	1.61 371	1.31 340	0.96 275	2.02 360	1.46 343	1.26 355	1.11 318	0.99 326	0.32 325	0.24 304	0.39 342	0.27 309	0.30 291	0.25 267

Anonymous Stereo	0.75 301	0.54 340	1.78 377	0.57 328	0.56 352	0.62 205	1.25 379	0.96 214	0.99 261	0.96 275	0.95 189	0.83 226	0.58 190	1.27 336	1.21 346	0.31 313	0.30 331	0.31 316	0.33 336	0.33 306	0.36 323

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 275	0.28 238	0.99 326	0.40 107	0.30 222	1.03 313	0.56 293	1.10 261	0.99 261	0.97 280	1.22 286	1.06 289	0.69 250	1.07 311	0.95 319	0.19 198	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.22 236	0.21 235

AAGNet	1.43 370	0.20 70	0.48 171	0.44 200	0.25 112	0.29 36	0.31 84	0.65 71	0.68 115	0.97 280	0.86 154	0.67 164	0.62 210	0.64 154	20.63 415	0.16 109	0.11 57	0.19 153	0.15 93	0.19 190	0.12 33

acv_ft	0.51 216	0.23 144	0.56 224	0.44 200	0.28 190	0.86 286	0.39 202	0.91 199	0.80 170	0.97 280	0.96 193	0.79 214	0.59 196	0.63 147	0.87 297	0.17 141	0.15 200	0.16 60	0.15 93	0.17 139	0.15 106

RP	0.76 302	0.36 281	0.63 250	0.66 353	0.58 358	0.80 264	0.55 288	1.14 277	1.22 326	0.97 280	1.65 340	1.43 342	1.32 357	1.01 298	0.84 288	0.33 331	0.30 331	0.36 333	0.30 320	0.34 313	0.34 316

RAFT_R40	0.40 119	0.19 49	0.44 119	0.43 185	0.25 112	0.23 5	0.26 37	0.67 89	0.67 114	0.98 284	0.78 112	0.72 185	0.43 122	0.76 218	0.35 110	0.16 109	0.11 57	0.20 177	0.16 121	0.18 157	0.14 87

NCCL2	0.72 296	0.41 304	0.65 260	0.64 345	0.44 323	0.98 305	1.20 373	1.11 266	1.00 268	0.98 284	0.96 193	1.49 348	0.87 307	0.90 270	0.79 279	0.31 313	0.26 317	0.39 342	0.39 349	0.32 301	0.32 308

SDNR	0.86 321	0.37 284	1.47 369	0.40 107	0.38 288	3.38 398	0.33 109	0.90 195	0.98 256	0.99 286	2.09 363	0.59 121	0.71 264	1.29 338	0.70 262	0.51 366	0.56 380	0.36 333	0.26 304	0.43 340	0.46 355

pcwnet_v2	0.58 261	0.28 238	0.84 309	0.45 221	0.35 273	0.61 198	0.35 133	1.27 324	1.21 324	0.99 286	1.27 295	0.72 185	0.58 190	0.67 176	0.48 204	0.27 292	0.21 281	0.24 256	0.23 272	0.29 282	0.29 291

ADLNet	0.55 239	0.27 225	0.51 200	0.44 200	0.35 273	0.78 258	0.46 239	1.08 256	0.86 197	0.99 286	0.98 208	0.92 256	0.63 216	0.69 187	0.81 284	0.22 251	0.16 227	0.22 228	0.22 261	0.21 220	0.21 235

STTStereo	0.55 239	0.37 284	0.76 300	0.44 200	0.31 239	0.60 197	0.44 234	0.96 214	0.86 197	0.99 286	0.90 172	0.96 263	0.58 190	0.71 195	0.61 242	0.25 275	0.23 297	0.26 281	0.32 333	0.24 255	0.23 255

iResNetv2_ROB	0.52 225	0.27 225	0.69 278	0.38 65	0.25 112	0.62 205	0.35 133	1.17 288	1.01 272	0.99 286	1.06 243	0.88 244	0.67 240	0.66 166	0.39 152	0.19 198	0.13 151	0.15 42	0.11 15	0.18 157	0.16 144

Ntro	1.09 350	0.97 378	0.91 319	1.44 386	1.19 384	1.69 370	0.80 342	1.35 339	1.25 333	1.00 291	1.29 300	1.31 322	0.97 327	1.26 334	0.84 288	0.84 381	0.43 371	1.36 383	0.50 369	1.56 385	0.78 376

CRFU-Net	0.57 255	0.27 225	0.57 227	0.46 240	0.30 222	1.20 338	0.52 277	1.10 261	0.56 80	1.00 291	0.98 208	1.06 289	0.79 287	0.81 236	0.71 266	0.21 233	0.19 266	0.18 118	0.16 121	0.18 157	0.19 203

PFNet	0.42 135	0.18 34	0.58 231	0.43 185	0.24 86	0.43 122	0.32 100	0.74 139	0.78 162	1.00 291	0.74 97	0.68 165	0.39 103	0.72 200	0.37 138	0.16 109	0.10 9	0.20 177	0.15 93	0.16 108	0.13 58

GwcNet	0.69 286	0.36 281	1.10 334	0.51 295	0.42 311	1.08 323	0.50 260	1.21 299	1.16 316	1.00 291	1.37 310	1.06 289	0.79 287	0.92 280	0.94 316	0.25 275	0.24 304	0.24 256	0.22 261	0.23 245	0.26 271

stereogan	0.80 310	0.31 257	0.71 285	0.59 333	0.50 338	1.72 371	0.48 250	1.35 339	1.37 344	1.00 291	1.46 329	1.56 355	0.95 325	1.29 338	0.84 288	0.28 298	0.29 328	0.29 308	0.25 294	0.38 327	0.38 335

dad	0.58 261	0.50 326	0.64 255	0.43 185	0.30 222	0.59 192	0.36 151	0.78 158	1.25 333	1.01 296	1.17 278	1.15 309	0.53 164	0.68 184	0.50 207	0.35 341	0.23 297	0.37 337	0.21 246	0.29 282	0.20 222

GANetREF_RVC	0.80 310	0.75 360	0.86 315	0.66 353	0.42 311	1.15 331	0.98 359	1.14 277	1.19 321	1.01 296	1.02 225	1.10 299	0.90 312	1.15 321	0.76 274	0.48 361	0.39 363	0.57 368	0.38 345	0.63 370	0.46 355
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
fast-acv-ft	0.64 276	0.30 252	0.73 288	0.45 221	0.34 267	1.17 334	0.49 256	0.86 178	0.98 256	1.02 298	1.36 307	1.29 319	0.85 302	0.76 218	0.81 284	0.21 233	0.23 297	0.23 242	0.23 272	0.21 220	0.20 222

Wz-Net-SNSev	0.91 330	0.73 358	2.13 383	0.56 323	0.45 327	0.95 297	1.13 370	1.34 336	1.24 329	1.02 298	1.30 301	1.46 343	0.86 304	1.81 371	1.50 358	0.25 275	0.23 297	0.25 267	0.26 304	0.32 301	0.29 291

Wz-Net-LNSev	0.71 292	0.51 329	1.36 364	0.50 283	0.41 305	1.15 331	0.69 323	1.21 299	1.07 302	1.02 298	1.12 258	1.08 296	0.87 307	0.89 268	0.89 310	0.24 265	0.22 287	0.21 216	0.19 207	0.26 267	0.26 271

SACVNet	0.58 261	0.34 272	0.55 218	0.55 320	0.36 275	0.63 214	0.48 250	1.13 271	0.77 156	1.02 298	1.06 243	1.02 280	0.74 271	0.90 270	0.51 215	0.27 292	0.21 281	0.25 267	0.24 285	0.29 282	0.36 323

THIR-Stereo	0.50 209	0.18 34	0.45 130	0.38 65	0.23 69	0.75 251	0.67 314	0.66 79	0.87 206	1.02 298	1.40 316	0.72 185	0.76 276	0.62 137	0.42 164	0.15 79	0.11 57	0.17 84	0.18 183	0.14 45	0.15 106

DRaft	0.49 196	0.17 19	0.47 155	0.37 44	0.25 112	0.58 183	0.40 208	0.65 71	0.85 192	1.02 298	1.75 350	0.50 77	0.82 295	0.63 147	0.40 157	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.16 121	0.14 45	0.15 106

GrayStereo	0.49 196	0.19 49	0.42 100	0.46 240	0.28 190	0.53 154	0.67 314	0.69 107	0.63 97	1.02 298	1.47 330	0.78 213	0.76 276	0.56 77	0.33 85	0.14 32	0.12 98	0.17 84	0.17 161	0.15 77	0.29 291

PWCDC_ROB	0.89 326	0.49 322	0.80 307	0.74 366	0.40 298	1.03 313	0.39 202	1.33 334	2.35 383	1.02 298	3.77 392	0.81 224	0.92 316	1.20 327	0.90 312	0.34 337	0.22 287	0.24 256	0.20 229	0.34 313	0.29 291

FAT-Stereo	0.73 298	0.33 267	0.75 295	0.49 269	0.37 280	0.71 243	0.59 299	1.36 342	1.30 339	1.03 306	1.40 316	1.59 358	1.15 343	0.87 260	0.86 293	0.28 298	0.28 323	0.28 300	0.23 272	0.28 279	0.38 335

GANet	0.70 288	0.37 284	0.55 218	0.51 295	0.34 267	0.94 294	0.96 358	1.08 256	0.94 243	1.04 307	1.98 359	1.13 306	0.88 310	1.12 319	0.66 252	0.25 275	0.26 317	0.27 293	0.22 261	0.31 296	0.22 248

DLCB_ROB	0.58 261	0.28 238	0.47 155	0.49 269	0.32 251	0.77 254	0.50 260	0.99 223	0.92 231	1.04 307	1.14 266	1.21 311	0.69 250	0.88 263	0.69 259	0.20 219	0.20 274	0.22 228	0.22 261	0.21 220	0.18 175

ACVNet-4b	1.35 366	1.31 386	1.10 334	1.90 393	1.59 388	1.92 374	0.77 338	1.52 366	1.62 366	1.05 309	1.60 339	2.11 370	0.94 322	1.64 364	0.77 278	1.30 392	0.35 354	2.03 394	0.67 379	1.88 393	0.84 379

Consistency-Raft	1.01 338	0.81 364	1.24 351	0.84 369	0.97 376	0.81 269	0.84 347	1.30 330	1.59 362	1.05 309	1.68 345	1.12 303	0.91 313	0.92 280	1.11 338	0.65 374	0.74 387	0.79 375	0.90 387	1.06 381	0.79 378

RYNet	0.72 296	0.35 276	0.64 255	0.53 311	0.67 364	1.31 346	0.67 314	1.20 297	1.18 319	1.05 309	0.87 158	1.27 316	0.93 321	0.93 285	1.27 352	0.22 251	0.16 227	0.26 281	0.23 272	0.40 330	0.39 337

DSFCA	0.55 239	0.25 197	0.62 242	0.40 107	0.36 275	0.74 248	0.52 277	1.04 243	0.82 177	1.06 312	0.84 143	0.89 248	0.63 216	0.99 295	0.58 234	0.25 275	0.21 281	0.21 216	0.21 246	0.21 220	0.19 203

PDISCO_ROB	0.91 330	0.48 319	1.06 331	0.99 374	0.97 376	1.67 369	0.63 308	1.64 373	1.59 362	1.06 312	1.18 280	1.31 322	0.79 287	1.55 355	0.97 322	0.49 363	0.22 287	0.45 351	0.40 351	0.45 345	0.37 329

SGM-Forest	0.62 274	0.32 259	0.39 70	0.43 185	0.30 222	1.02 310	0.55 288	1.09 260	1.05 289	1.06 312	1.18 280	1.10 299	0.67 240	0.88 263	0.62 244	0.31 313	0.33 350	0.33 326	0.30 320	0.30 291	0.28 285
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymity	0.97 335	0.89 370	1.05 330	0.92 372	1.03 380	0.97 301	0.81 343	1.29 327	0.91 226	1.07 315	0.98 208	1.00 272	0.95 325	1.02 303	0.92 315	0.96 384	0.95 402	0.90 377	0.91 390	0.92 375	0.94 383

PSM-AAD	0.48 180	0.20 70	0.37 44	0.43 185	0.23 69	0.56 177	0.50 260	0.65 71	0.70 120	1.07 315	1.12 258	0.58 108	0.92 316	0.61 131	0.32 73	0.15 79	0.11 57	0.25 267	0.26 304	0.18 157	0.43 349

RGC	0.79 309	0.59 346	0.71 285	0.65 350	0.65 363	0.92 293	0.58 297	1.29 327	1.05 289	1.07 315	1.45 327	1.47 346	1.03 333	1.21 329	0.88 299	0.32 325	0.30 331	0.48 358	0.40 351	0.37 323	0.37 329

otaku	1.04 343	0.93 372	0.88 317	1.33 385	1.05 382	1.66 367	0.70 328	1.40 349	1.18 319	1.08 318	1.32 304	1.33 329	0.91 313	1.23 331	0.76 274	0.72 377	0.46 376	1.24 382	0.50 369	1.40 384	0.75 374

SST-Stereo	0.40 119	0.19 49	0.45 130	0.42 167	0.25 112	0.25 15	0.21 4	0.66 79	0.47 59	1.08 318	0.79 121	0.72 185	0.43 122	0.77 225	0.35 110	0.16 109	0.11 57	0.20 177	0.16 121	0.19 190	0.15 106

FTStereo	0.56 250	0.20 70	0.37 44	0.41 131	0.25 112	0.40 102	0.79 341	0.66 79	0.43 48	1.09 320	3.27 386	0.70 171	0.73 269	0.55 69	0.33 85	0.14 32	0.13 151	0.19 153	0.17 161	0.15 77	0.30 298

SuperB	1.04 343	0.37 284	4.81 399	0.43 185	0.31 239	0.99 306	0.46 239	1.02 236	2.09 376	1.09 320	1.09 253	0.75 200	0.81 291	1.06 308	1.76 364	0.19 198	0.15 200	0.17 84	0.15 93	2.82 406	0.26 271

DPSNet	0.99 337	0.42 306	1.88 380	0.53 311	0.41 305	1.59 364	1.26 380	2.21 385	1.43 350	1.10 322	1.11 256	1.46 343	1.95 383	1.34 344	1.26 350	0.34 337	0.25 312	0.25 267	0.21 246	0.46 348	0.37 329

StereoDRNet	0.64 276	0.33 267	0.68 272	0.51 295	0.43 316	1.03 313	0.53 280	1.47 356	0.99 261	1.10 322	0.87 158	1.07 294	0.71 264	0.82 238	0.88 299	0.23 256	0.19 266	0.25 267	0.23 272	0.27 277	0.19 203

ccnet	0.82 314	0.57 344	0.75 295	0.54 317	0.59 359	1.09 324	0.66 312	1.38 345	0.94 243	1.12 324	1.44 324	1.29 319	0.92 316	0.95 294	1.24 348	0.49 363	0.42 368	0.50 363	0.47 362	0.51 355	0.46 355

StereoDRNet-Refined	0.58 261	0.32 259	0.54 214	0.46 240	0.30 222	0.96 300	0.40 208	1.00 226	0.94 243	1.12 324	1.08 249	0.96 263	0.67 240	0.90 270	0.89 310	0.17 141	0.13 151	0.22 228	0.21 246	0.20 202	0.19 203
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 280	0.32 259	0.66 265	0.50 283	0.39 293	1.15 331	0.61 306	1.49 359	1.01 272	1.12 324	1.08 249	1.06 289	0.69 250	0.77 225	0.94 316	0.23 256	0.17 241	0.26 281	0.25 294	0.25 263	0.21 235

XQC	0.89 326	0.65 354	1.31 356	0.67 356	0.52 344	1.22 339	0.68 319	1.26 322	1.52 357	1.14 327	1.11 256	1.28 318	1.04 334	1.40 352	1.77 365	0.38 348	0.24 304	0.37 337	0.31 327	0.53 360	0.47 359

ADCP+	1.06 346	0.35 276	1.51 371	0.49 269	0.51 341	1.45 356	0.55 288	1.25 321	1.03 280	1.16 328	1.15 271	1.10 299	1.07 337	1.56 357	6.75 404	0.19 198	0.16 227	0.23 242	0.21 246	0.28 279	0.21 235

ADCRef	0.80 310	0.43 308	1.32 358	0.50 283	0.45 327	1.07 319	0.51 274	1.07 252	0.98 256	1.17 329	1.42 319	0.87 239	0.91 313	0.85 257	3.19 385	0.18 169	0.16 227	0.23 242	0.23 272	0.22 236	0.21 235

CBMV	0.64 276	0.35 276	0.41 81	0.42 167	0.25 112	1.01 308	0.77 338	1.13 271	1.09 307	1.17 329	1.22 286	1.04 284	0.75 273	0.88 263	0.63 247	0.28 298	0.30 331	0.34 328	0.30 320	0.26 267	0.26 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT-RH_RVC	0.56 250	0.17 19	0.41 81	0.37 44	0.23 69	0.57 181	0.24 24	0.60 45	0.70 120	1.19 331	3.94 397	0.56 95	0.38 91	0.65 161	0.36 126	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.14 72	0.12 8	0.13 58

PASM	0.90 329	0.64 353	1.69 373	0.69 361	0.69 367	0.78 258	0.84 347	1.03 240	1.26 336	1.19 331	1.15 271	1.31 322	0.98 328	1.24 332	1.03 330	0.52 367	0.56 380	0.59 371	0.66 378	0.56 364	0.54 369

ETE_ROB	0.70 288	0.49 322	0.73 288	0.56 323	0.36 275	0.79 261	0.87 351	1.14 277	0.93 236	1.19 331	1.18 280	1.39 338	0.82 295	0.99 295	0.80 281	0.26 285	0.21 281	0.31 316	0.26 304	0.33 306	0.34 316

RainbowNet	1.35 366	1.49 390	1.19 346	1.88 392	1.45 386	1.48 357	1.07 367	1.61 371	1.55 360	1.20 334	1.59 338	1.54 353	1.13 341	1.34 344	0.97 322	1.36 395	0.70 384	1.82 388	0.79 384	1.71 387	1.07 391

DANet	0.71 292	0.45 316	0.91 319	0.59 333	0.40 298	0.81 269	0.40 208	0.97 218	0.84 185	1.20 334	1.22 286	1.33 329	0.88 310	1.16 322	1.24 348	0.27 292	0.23 297	0.31 316	0.25 294	0.35 317	0.32 308
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Wz-Net-TNSev	1.14 352	1.06 381	4.32 398	0.49 269	0.42 311	1.51 359	1.11 369	1.48 357	1.40 349	1.22 336	1.26 294	1.58 357	1.43 363	1.76 369	1.70 361	0.32 325	0.31 341	0.26 281	0.30 320	0.41 336	0.41 343

ADCPNet	1.03 342	0.48 319	2.70 387	0.54 317	0.42 311	1.40 350	0.75 336	1.13 271	1.07 302	1.22 336	1.42 319	1.68 360	1.09 338	1.36 349	3.45 389	0.30 310	0.28 323	0.29 308	0.32 333	0.37 323	0.35 321

LALA_ROB	0.74 299	0.43 308	0.69 278	0.54 317	0.40 298	1.01 308	0.95 357	1.21 299	1.07 302	1.22 336	1.12 258	1.56 355	0.79 287	1.04 307	0.86 293	0.33 331	0.22 287	0.35 330	0.30 320	0.35 317	0.31 304

NaN_ROB	0.69 286	0.44 312	0.69 278	0.51 295	0.33 260	0.97 301	1.06 365	1.22 307	1.19 321	1.24 339	0.96 193	1.08 296	0.78 285	1.20 327	0.67 255	0.24 265	0.30 331	0.23 242	0.24 285	0.23 245	0.25 267

Wz-Net-MNSev	0.76 302	0.40 301	1.34 359	0.50 283	0.40 298	1.44 355	0.83 344	1.15 280	1.16 316	1.25 340	1.20 285	1.13 306	0.81 291	1.16 322	1.00 329	0.22 251	0.19 266	0.24 256	0.23 272	0.28 279	0.26 271

edge stereo	0.76 302	0.38 293	0.74 292	0.52 306	0.43 316	0.80 264	0.53 280	1.28 326	1.06 296	1.28 341	1.38 315	1.81 362	1.11 340	1.08 313	0.85 292	0.33 331	0.32 344	0.41 346	0.28 314	0.32 301	0.36 323

ADCL	1.04 343	0.38 293	1.35 360	0.50 283	0.39 293	1.61 365	0.89 352	1.29 327	1.39 347	1.29 342	1.50 331	1.24 314	1.24 352	1.37 350	4.87 397	0.21 233	0.19 266	0.25 267	0.25 294	0.29 282	0.27 278

MADNet+	2.23 390	2.43 406	10.85 407	1.22 382	0.91 372	2.76 387	1.40 388	2.12 384	1.67 368	1.32 343	1.74 348	1.86 366	1.74 375	6.25 406	4.41 395	0.65 374	0.64 383	0.58 370	0.54 373	0.80 373	0.76 375

CSAN	0.83 319	0.49 322	0.77 304	0.60 338	0.41 305	1.14 329	1.06 365	1.19 293	1.46 354	1.32 343	1.43 322	1.37 336	1.19 349	1.27 336	0.86 293	0.39 350	0.31 341	0.36 333	0.37 342	0.35 317	0.34 316

FBW_ROB	0.88 324	0.50 326	0.85 310	0.55 320	0.40 298	1.17 334	0.78 340	1.50 360	1.37 344	1.33 345	1.27 295	1.48 347	1.00 331	2.57 391	0.98 325	0.25 275	0.32 344	0.45 351	0.30 320	0.34 313	0.28 285

XPNet_ROB	0.70 288	0.35 276	0.68 272	0.52 306	0.40 298	0.79 261	0.85 350	1.16 283	0.94 243	1.33 345	1.15 271	1.38 337	0.83 299	1.03 305	0.90 312	0.32 325	0.25 312	0.26 281	0.24 285	0.31 296	0.28 285

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 341	0.57 344	1.51 371	0.67 356	0.50 338	2.57 383	1.66 395	1.20 297	1.43 350	1.38 347	1.57 337	1.33 329	0.92 316	1.64 364	0.88 299	0.37 347	0.39 363	0.46 354	0.60 376	0.41 336	0.40 340

ACVNet_1	1.46 371	1.33 387	1.12 337	1.91 394	1.62 389	1.83 373	0.98 359	2.00 382	1.85 372	1.39 348	1.53 334	2.32 374	1.53 365	1.34 344	1.11 338	1.30 392	0.50 378	2.06 396	0.58 375	1.93 395	0.95 385

psmorigin	0.82 314	0.51 329	2.09 382	0.49 269	0.41 305	0.85 283	0.50 260	1.04 243	0.88 210	1.45 349	1.43 322	1.50 349	1.06 335	1.22 330	0.97 322	0.31 313	0.32 344	0.27 293	0.27 309	0.33 306	0.42 344

AnyNet_C32	1.16 356	0.62 352	2.40 386	0.57 328	0.55 349	1.41 352	1.34 385	1.18 291	1.24 329	1.49 350	1.42 319	1.39 338	1.20 351	1.55 355	4.82 396	0.29 304	0.28 323	0.29 308	0.34 338	0.38 327	0.42 344

SAMSARA	1.07 348	0.65 354	1.19 346	1.06 378	0.90 371	1.76 372	1.76 399	1.46 355	1.44 352	1.51 351	1.16 276	2.00 369	1.14 342	1.48 353	1.31 354	0.39 350	0.44 373	0.35 330	0.38 345	0.49 352	0.49 364

RTSC	0.87 322	0.48 319	1.23 350	0.52 306	0.37 280	1.13 328	0.50 260	1.34 336	1.79 370	1.51 351	1.24 291	1.12 303	0.81 291	1.62 361	2.16 374	0.25 275	0.19 266	0.23 242	0.24 285	0.30 291	0.31 304

WZ-Net	1.19 358	0.59 346	4.07 396	0.62 343	0.51 341	1.34 347	1.31 384	1.32 332	1.74 369	1.53 353	1.65 340	1.74 361	1.28 356	2.25 385	2.01 371	0.27 292	0.21 281	0.23 242	0.25 294	0.40 330	0.39 337

SHD	0.93 333	0.50 326	1.18 345	0.59 333	0.46 334	0.97 301	0.48 250	1.70 376	2.15 377	1.58 354	1.37 310	1.42 341	1.19 349	1.31 340	1.60 359	0.31 313	0.26 317	0.32 321	0.33 336	0.40 330	0.42 344

SANet	1.07 348	0.41 304	1.06 331	0.48 254	0.30 222	1.41 352	0.94 356	1.42 351	3.36 394	1.58 354	2.43 369	2.33 375	1.70 374	1.34 344	1.07 335	0.28 298	0.24 304	0.26 281	0.23 272	0.34 313	0.30 298

NVStereoNet_ROB	1.24 361	0.90 371	1.13 338	0.86 370	0.88 370	1.11 325	0.99 361	1.42 351	1.53 358	1.59 356	2.48 370	2.24 372	1.53 365	1.96 378	1.30 353	0.76 379	0.70 384	0.78 374	1.00 392	0.71 372	0.88 381
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	1.09 350	0.59 346	1.97 381	0.67 356	0.44 323	1.93 375	0.60 301	1.85 378	1.36 342	1.61 357	1.54 335	1.95 368	1.37 359	1.64 364	1.73 362	0.40 354	0.37 357	0.45 351	0.48 364	0.44 341	0.44 350

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 364	0.87 369	1.76 376	0.86 370	0.56 352	4.29 402	1.79 400	1.50 360	1.98 374	1.61 357	1.85 354	1.84 363	1.41 361	1.89 374	1.36 355	0.48 361	0.40 365	0.56 367	0.57 374	0.69 371	0.48 361

PWC_ROB	0.87 322	0.52 335	1.28 353	0.50 283	0.32 251	0.91 289	0.37 163	1.36 342	1.46 354	1.61 357	2.59 375	1.16 310	1.01 332	1.34 344	1.40 357	0.25 275	0.18 252	0.28 300	0.20 229	0.29 282	0.28 285

AnyNet_C01	1.56 374	1.05 380	7.45 404	0.64 345	0.54 347	1.99 376	1.38 387	1.43 353	1.36 342	1.63 360	1.92 356	1.84 363	1.33 358	2.40 387	4.03 391	0.33 331	0.32 344	0.32 321	0.34 338	0.44 341	0.45 354

IMH-64-1	1.86 380	1.62 395	1.16 340	2.20 397	1.89 397	2.33 380	1.30 381	2.89 390	2.29 380	1.66 361	2.80 380	2.49 377	1.61 370	2.10 381	1.78 366	1.60 396	0.74 387	2.43 400	1.02 393	2.12 396	1.17 395

IMH-64	1.86 380	1.62 395	1.16 340	2.20 397	1.89 397	2.33 380	1.30 381	2.89 390	2.29 380	1.66 361	2.80 380	2.49 377	1.61 370	2.10 381	1.78 366	1.60 396	0.74 387	2.43 400	1.02 393	2.12 396	1.17 395

pmcnn	1.23 360	0.29 246	0.96 323	0.40 107	0.23 69	0.95 297	0.69 323	1.16 283	1.28 337	1.67 363	2.33 365	11.15 412	0.86 304	0.93 285	0.88 299	0.15 79	0.12 98	0.12 2	0.10 10	0.15 77	0.15 106

MFMNet_re	1.14 352	0.97 378	1.19 346	0.99 374	0.95 374	1.25 343	1.22 376	1.39 346	1.55 360	1.69 364	1.67 344	1.21 311	1.53 365	1.12 319	0.99 326	0.87 383	0.75 391	0.79 375	0.75 382	0.90 374	0.94 383

G-Net	0.95 334	0.46 318	1.04 329	0.64 345	0.48 335	2.12 378	0.64 310	1.01 233	0.87 206	1.75 365	2.82 382	1.30 321	1.64 373	1.06 308	0.96 321	0.36 344	0.29 328	0.35 330	0.25 294	0.45 345	0.42 344

ACVNet_2	1.65 379	1.27 385	1.41 367	1.75 389	1.62 389	2.22 379	1.20 373	2.30 386	2.62 385	1.78 366	2.56 372	3.03 382	1.61 370	1.54 354	1.12 341	1.06 388	0.58 382	1.82 388	0.70 381	1.82 389	0.96 386

IMH	2.04 387	1.62 395	1.20 349	2.20 397	1.89 397	2.91 395	1.30 381	3.11 393	3.03 390	1.81 367	3.35 390	3.03 382	1.90 380	2.48 388	1.80 368	1.66 399	0.77 393	2.45 402	1.04 396	2.15 398	1.19 398

DispFullNet	1.60 376	2.63 410	2.75 388	2.56 403	1.79 395	1.24 342	0.47 244	1.37 344	1.45 353	1.87 368	1.50 331	1.55 354	2.46 389	2.04 380	1.04 333	0.59 372	0.18 252	2.32 399	0.68 380	2.29 399	1.14 392

RTS	1.98 384	0.96 375	11.36 408	0.65 350	0.57 356	2.77 388	1.40 388	1.39 346	2.26 378	1.89 369	2.56 372	1.32 327	1.25 353	5.20 404	4.05 392	0.31 313	0.22 287	0.29 308	0.29 318	0.40 330	0.37 329

RTSA	1.98 384	0.96 375	11.36 408	0.65 350	0.57 356	2.77 388	1.40 388	1.39 346	2.26 378	1.89 369	2.56 372	1.32 327	1.25 353	5.20 404	4.05 392	0.31 313	0.22 287	0.29 308	0.29 318	0.40 330	0.37 329

LVE	2.12 389	1.44 389	1.36 364	1.99 395	1.78 394	2.75 386	1.79 400	2.82 389	3.95 399	1.90 371	4.33 402	3.52 391	1.81 376	2.24 384	1.74 363	1.74 400	0.87 396	2.06 396	1.13 398	1.91 394	1.35 400

ADCS	1.51 373	0.61 349	3.42 391	0.59 333	0.51 341	1.27 344	1.08 368	1.59 369	1.81 371	1.91 372	1.66 342	1.51 352	1.42 362	1.94 377	8.60 406	0.33 331	0.32 344	0.33 326	0.36 341	0.44 341	0.42 344

WAO-6	2.04 387	1.50 391	1.16 340	1.70 388	1.67 393	2.69 384	1.44 391	3.06 392	3.63 397	1.98 373	3.27 386	3.54 392	2.07 386	2.36 386	2.22 377	1.31 394	0.91 397	2.04 395	1.22 402	1.73 388	1.27 399

LSM	4.74 406	0.77 361	10.16 406	0.70 362	56.56 428	1.02 310	1.00 363	1.24 318	1.62 366	2.04 374	2.34 366	1.33 329	1.17 346	1.38 351	1.09 337	0.33 331	0.49 377	0.39 342	0.46 359	0.51 355	10.09 415

Dean	1.98 384	1.36 388	1.36 364	2.12 396	1.81 396	2.74 385	1.36 386	3.37 399	3.80 398	2.08 375	3.32 388	3.21 387	1.82 377	1.71 368	1.67 360	1.27 389	0.77 393	1.99 390	0.90 387	1.86 390	1.03 390

SPS-STEREO	1.25 362	0.93 372	1.06 331	1.04 377	1.03 380	1.41 352	0.91 355	1.51 363	1.19 321	2.09 376	1.83 352	1.94 367	1.39 360	1.62 361	1.39 356	0.97 385	0.94 401	0.90 377	0.89 386	0.96 378	0.96 386
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 393	1.26 384	7.04 403	1.16 380	1.48 387	8.00 410	6.02 411	2.60 388	1.92 373	2.12 377	2.64 376	3.34 389	3.05 399	6.49 407	3.39 387	0.78 380	0.76 392	0.75 373	0.76 383	0.97 379	1.18 397

ADCMid	1.14 352	0.52 335	2.23 385	0.53 311	0.43 316	1.07 319	0.75 336	1.23 311	1.05 289	2.15 378	1.44 324	1.50 349	1.43 363	1.56 357	5.01 398	0.26 285	0.24 304	0.29 308	0.31 327	0.37 323	0.33 312

PVD	1.28 363	0.67 356	1.28 353	0.74 366	0.62 361	1.50 358	0.84 347	1.99 381	2.96 389	2.18 379	2.36 368	1.85 365	1.95 383	1.92 375	1.94 369	0.39 350	0.36 356	0.49 361	0.37 342	0.51 355	0.64 372

WAO-7	1.90 382	1.20 383	1.35 360	1.27 383	1.06 383	2.84 390	1.56 394	3.23 395	3.06 392	2.23 380	3.33 389	3.17 386	2.28 388	3.12 392	2.21 375	1.02 387	0.91 397	1.06 381	1.03 395	1.04 380	0.97 389

SGM_RVC	0.97 335	0.28 238	0.41 81	0.39 84	0.22 42	1.55 361	0.73 334	1.51 363	1.25 333	2.25 381	1.92 356	2.58 379	1.56 368	2.02 379	1.19 345	0.27 292	0.27 321	0.27 293	0.25 294	0.25 263	0.25 267
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.44 397	1.86 399	1.42 368	2.58 404	2.28 402	6.87 407	1.68 396	4.70 407	12.03 406	2.31 382	5.59 408	8.25 408	2.55 392	3.97 401	2.73 382	1.81 401	0.74 387	2.57 404	1.07 397	2.35 400	1.44 401

PWCK	1.92 383	1.66 398	3.12 390	1.65 387	0.91 372	2.84 390	2.26 405	2.10 383	2.41 384	2.36 383	2.31 364	2.22 371	1.82 377	3.43 395	2.03 372	1.61 398	0.71 386	1.51 384	0.82 385	1.69 386	0.91 382

aanetorigin	0.83 319	0.56 342	1.87 379	0.49 269	0.38 288	0.56 177	0.66 312	0.70 121	1.00 268	2.42 384	2.02 360	1.31 322	1.18 347	0.93 285	1.13 342	0.20 219	0.18 252	0.20 177	0.19 207	0.27 277	0.30 298

MSMD_ROB	1.21 359	0.49 322	0.62 242	0.59 333	0.50 338	1.62 366	0.67 314	1.23 311	1.24 329	2.45 385	3.77 392	3.09 385	2.98 398	1.32 341	0.81 284	0.45 357	0.41 366	0.49 361	0.51 371	0.47 350	0.44 350

KSHMR	2.57 391	1.93 401	1.69 373	2.63 405	2.42 404	2.86 392	2.07 403	3.27 397	6.50 403	2.49 386	3.36 391	3.41 390	1.92 381	2.49 389	1.94 369	2.13 405	1.40 407	2.79 409	1.50 405	2.73 404	1.77 403

SGM+DAISY	1.35 366	0.94 374	1.25 352	0.96 373	1.00 379	1.52 360	1.02 364	1.34 336	1.21 324	2.64 387	2.65 377	2.44 376	1.56 368	1.64 364	1.26 350	0.97 385	0.95 402	0.90 377	0.90 387	0.94 376	0.96 386

tt	6.20 408	0.20 70	5.89 400	3.55 411	2.07 400	11.26 413	19.21 414	11.74 414	5.46 401	2.69 388	2.04 362	4.87 400	6.25 408	3.70 399	7.09 405	8.32 416	11.17 420	4.93 413	5.41 415	5.74 413	2.37 408

ktn	2.98 396	2.25 404	1.73 375	2.84 406	2.53 407	3.76 401	2.15 404	3.70 401	5.47 402	2.75 389	5.17 407	5.94 404	2.48 390	3.23 393	2.46 381	2.34 409	1.44 408	2.78 408	2.03 408	2.45 402	2.01 406

notaker	2.76 392	2.29 405	1.80 378	2.96 407	2.58 408	2.90 394	1.75 398	3.24 396	3.05 391	2.78 390	4.24 401	6.15 406	2.51 391	3.34 394	2.75 383	2.31 407	1.18 405	3.00 410	1.65 406	2.84 407	1.97 404

MDST_ROB	0.91 330	0.27 225	0.85 310	0.63 344	0.41 305	2.53 382	0.71 332	1.60 370	1.13 312	2.83 391	1.73 346	0.97 265	0.69 250	1.61 360	0.73 269	0.25 275	0.22 287	0.32 321	0.28 314	0.25 263	0.24 261

WAO-8	2.92 394	1.55 393	1.35 360	1.79 390	1.63 391	5.23 404	1.22 376	4.58 405	12.56 409	2.84 392	4.07 400	4.83 397	2.72 395	3.49 396	2.25 378	1.27 389	0.91 397	1.99 390	1.15 400	1.86 390	1.15 393

Venus	2.92 394	1.55 393	1.35 360	1.79 390	1.63 391	5.23 404	1.22 376	4.58 405	12.56 409	2.84 392	4.06 399	4.83 397	2.72 395	3.49 396	2.25 378	1.27 389	0.91 397	1.99 390	1.15 400	1.86 390	1.15 393

WCMA_ROB	1.14 352	0.36 281	0.76 300	0.49 269	0.44 323	1.23 341	0.67 314	1.11 266	1.23 327	2.84 392	3.95 398	3.28 388	1.83 379	1.25 333	0.99 326	0.44 356	0.34 352	0.34 328	0.37 342	0.41 336	0.40 340

TorneroNet	4.53 405	1.89 400	1.48 370	2.55 402	2.27 401	13.78 415	1.69 397	4.84 409	23.73 423	2.89 395	7.70 410	7.06 407	2.69 394	4.26 403	3.42 388	1.84 402	0.77 393	2.68 406	1.13 398	2.42 401	1.47 402

UNDER WATER	3.46 398	2.07 403	3.64 394	3.09 408	2.48 405	3.75 400	2.42 407	3.31 398	13.77 411	2.90 396	2.95 383	5.84 402	3.69 403	3.69 398	3.48 390	2.07 404	1.11 404	2.70 407	1.40 403	2.84 407	1.98 405

UNDER WATER-64	3.53 399	2.01 402	3.94 395	3.22 410	2.49 406	5.41 406	2.60 408	3.43 400	12.41 408	3.03 397	2.68 378	6.07 405	4.04 404	3.79 400	3.33 386	2.02 403	1.24 406	2.63 405	1.46 404	2.78 405	2.08 407

EDNetEfficientorigin	9.93 411	1.15 382	175.16 433	0.48 254	0.36 275	1.04 317	0.68 319	1.24 318	2.69 387	3.17 398	2.50 371	2.30 373	2.07 386	1.76 369	2.21 375	0.20 219	0.18 252	0.24 256	0.19 207	0.51 355	0.50 365

FCDSN-DC	1.39 369	0.56 342	0.65 260	0.74 366	0.59 359	1.38 349	0.63 308	1.35 339	1.39 347	3.26 399	4.50 403	4.61 394	2.63 393	1.58 359	1.03 330	0.46 358	0.42 368	0.48 358	0.47 362	0.50 354	0.50 365
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.60 376	0.61 349	1.01 328	0.70 362	0.56 352	2.00 377	1.89 402	1.96 380	2.65 386	3.33 400	3.26 385	3.03 382	3.41 402	2.49 389	2.09 373	0.52 367	0.45 374	0.50 363	0.48 364	0.54 362	0.52 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.46 371	0.80 363	6.12 401	0.47 249	0.39 293	0.69 236	0.83 344	0.90 195	2.77 388	3.50 401	1.96 358	1.66 359	2.03 385	1.26 334	4.18 394	0.21 233	0.18 252	0.21 216	0.20 229	0.41 336	0.39 337

ELAS	1.63 378	0.61 349	0.95 321	0.68 359	0.55 349	3.01 396	1.55 393	2.39 387	2.33 382	3.64 402	3.89 396	2.75 380	2.90 397	2.15 383	2.27 380	0.52 367	0.45 374	0.50 363	0.48 364	0.54 362	0.52 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.27 407	5.84 413	12.81 411	2.36 400	2.83 409	12.23 414	10.50 413	4.46 404	3.60 395	3.86 403	3.83 394	4.85 399	4.18 405	6.78 408	11.96 409	2.17 406	2.96 412	2.18 398	1.97 407	3.38 411	2.68 410

MADNet++	4.03 401	2.70 411	3.44 393	3.72 412	3.44 411	4.44 403	3.52 409	3.95 403	3.61 396	4.46 404	4.98 406	4.10 393	4.58 406	7.00 409	5.89 400	3.74 410	3.67 413	3.27 412	2.71 411	3.70 412	3.66 413

MeshStereo	1.34 364	0.43 308	0.54 214	0.44 200	0.34 267	1.66 367	0.60 301	1.94 379	1.37 344	4.47 405	3.25 384	4.71 396	1.94 382	1.92 375	1.17 343	0.35 341	0.35 354	0.37 337	0.31 327	0.32 301	0.32 308
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
FC-DCNN	1.59 375	0.51 329	0.66 265	0.61 340	0.49 337	1.56 362	0.70 328	1.66 374	1.53 358	4.64 406	4.62 404	5.85 403	3.34 401	1.84 373	1.11 338	0.46 358	0.42 368	0.47 355	0.46 359	0.48 351	0.46 355

DPSimNet_ROB	3.58 400	2.45 407	8.57 405	2.53 401	2.37 403	2.88 393	3.77 410	3.14 394	3.23 393	4.71 407	3.86 395	4.68 395	4.87 407	4.07 402	5.62 399	2.33 408	2.33 410	2.47 403	2.52 409	2.51 403	2.64 409

DGTPSM_ROB	12.07 412	8.00 414	20.99 412	8.93 415	16.78 414	10.67 411	30.87 418	9.01 412	15.16 413	6.50 408	15.41 419	9.04 409	14.85 412	9.25 411	21.67 416	4.57 413	8.57 415	5.08 414	9.28 416	5.90 414	10.95 416

DPSMNet_ROB	12.08 413	8.00 414	21.00 413	8.97 416	16.79 415	10.67 411	30.89 419	9.02 413	15.17 414	6.51 409	15.41 419	9.04 409	14.85 412	9.27 412	21.67 416	4.58 414	8.57 415	5.09 415	9.29 417	5.90 414	10.95 416

MANE	4.13 403	0.51 329	0.64 255	0.66 353	0.56 352	6.89 408	0.99 361	7.55 410	12.04 407	6.68 410	8.57 411	10.69 411	9.45 410	7.59 410	6.39 402	0.49 363	0.43 371	0.48 358	0.98 391	0.49 352	0.48 361

SGM-ForestM	4.04 402	0.32 259	0.46 145	0.43 185	0.27 171	7.50 409	1.45 392	3.84 402	4.24 400	8.19 411	6.76 409	19.00 418	9.08 409	10.74 413	6.62 403	0.31 313	0.33 350	0.32 321	0.32 333	0.29 282	0.29 291

coex-ft	6.43 409	1.51 392	87.33 432	0.49 269	0.38 288	1.34 347	1.21 375	1.16 283	8.09 405	12.12 412	2.79 379	2.77 381	3.31 400	1.16 322	3.15 384	0.24 265	0.23 297	0.27 293	0.24 285	0.45 345	0.37 329

Anonymous_1	33.25 421	18.26 417	23.92 415	20.54 417	21.28 418	25.59 417	35.94 420	22.01 424	15.57 415	13.33 413	13.49 416	18.08 417	15.29 414	20.36 415	24.60 418	16.28 423	8.84 417	66.59 430	118.00 430	155.73 433	11.23 418

DPSM_ROB	17.78 415	18.63 418	24.31 419	20.90 418	19.47 416	25.97 418	36.21 421	21.23 422	16.24 416	13.38 414	14.06 417	19.18 419	16.30 415	20.78 416	25.67 419	9.38 418	9.23 418	9.49 418	9.82 418	13.51 417	11.91 419

DPSM	17.78 415	18.63 418	24.31 419	20.90 418	19.47 416	25.97 418	36.21 421	21.23 422	16.24 416	13.38 414	14.06 417	19.18 419	16.30 415	20.78 416	25.67 419	9.38 418	9.23 418	9.49 418	9.82 418	13.51 417	11.91 419

HanzoNet	6.76 410	2.45 407	4.22 397	3.19 409	2.94 410	3.62 399	2.28 406	4.79 408	7.20 404	14.00 416	13.19 415	17.49 416	22.30 421	13.25 414	6.19 401	4.20 412	1.93 409	3.10 411	2.56 410	3.35 410	2.88 411

xxxxx1	36.64 427	19.51 420	24.21 416	61.66 430	64.63 430	27.28 421	40.10 423	20.25 417	18.63 419	14.07 417	12.97 412	17.26 413	17.36 417	21.70 419	27.93 421	13.18 420	18.50 423	111.26 431	133.37 431	29.24 425	39.73 428

tt_ll	36.64 427	19.51 420	24.21 416	61.66 430	64.63 430	27.28 421	40.10 423	20.25 417	18.63 419	14.07 417	12.97 412	17.26 413	17.36 417	21.70 419	27.93 421	13.18 420	18.50 423	111.26 431	133.37 431	29.24 425	39.73 428

ff	36.64 427	19.51 420	24.21 416	61.66 430	64.63 430	27.28 421	40.10 423	20.25 417	18.63 419	14.07 417	12.97 412	17.26 413	17.36 417	21.70 419	27.93 421	13.18 420	18.50 423	111.26 431	133.37 431	29.24 425	39.73 428

LE_ROB	4.42 404	0.24 179	2.75 388	0.42 167	0.23 69	1.57 363	0.90 354	1.71 377	17.88 418	16.56 420	4.88 405	5.17 401	18.85 420	1.63 363	14.62 412	0.17 141	0.14 177	0.16 60	0.16 121	0.19 190	0.17 161

LRCNet_RVC	21.24 418	31.15 424	21.41 414	28.98 421	23.82 419	3.13 397	0.60 301	20.96 421	1.59 362	25.58 421	28.15 424	21.99 421	14.79 411	21.94 422	16.41 413	28.89 430	14.87 421	33.53 426	31.28 426	29.51 428	26.16 426

CasAABBNet	35.74 422	37.43 427	48.72 426	42.22 427	39.20 426	52.24 427	73.12 428	42.61 430	32.62 429	26.78 422	27.95 422	38.58 428	32.60 425	41.67 430	51.65 432	18.74 424	18.57 426	19.15 424	19.77 421	27.20 422	23.98 424

Selective-RAFT-Error	35.84 426	37.49 428	48.83 430	42.26 428	39.24 427	52.30 431	73.09 427	42.66 431	32.61 425	26.80 423	28.30 425	38.84 430	33.51 430	41.68 431	51.59 428	18.82 428	18.58 427	19.17 425	19.80 422	27.28 423	24.05 425

LSM0	38.95 432	37.60 432	48.58 425	43.57 429	91.06 433	52.57 432	72.57 426	43.17 432	32.63 430	26.97 424	27.97 423	38.65 429	32.94 429	41.86 432	51.78 433	18.89 429	18.41 422	19.13 423	19.63 420	27.29 424	33.77 427

MyStereo03	35.77 423	37.55 429	48.75 427	42.19 424	39.18 423	52.27 428	73.13 429	42.32 427	32.61 425	27.03 425	28.40 426	38.50 425	32.89 426	41.62 427	51.63 429	18.78 425	18.59 428	19.11 420	19.80 422	27.18 419	23.95 421

MyStereo02	35.77 423	37.55 429	48.75 427	42.19 424	39.18 423	52.27 428	73.13 429	42.32 427	32.61 425	27.03 425	28.40 426	38.50 425	32.89 426	41.62 427	51.63 429	18.78 425	18.59 428	19.11 420	19.80 422	27.18 419	23.95 421

MyStereo	35.77 423	37.55 429	48.75 427	42.19 424	39.18 423	52.27 428	73.13 429	42.32 427	32.61 425	27.03 425	28.40 426	38.50 425	32.89 426	41.62 427	51.63 429	18.78 425	18.59 428	19.11 420	19.80 422	27.18 419	23.95 421

SPstereo	24.26 419	4.19 412	6.66 402	4.29 413	3.79 412	45.68 426	78.09 432	63.52 433	33.36 432	27.50 428	26.65 421	39.53 431	33.55 431	42.77 433	51.02 427	3.90 411	3.72 414	5.95 416	4.66 413	3.15 409	3.30 412

BEATNet-Init1	15.13 414	0.82 367	50.86 431	0.72 365	0.53 345	38.10 425	7.03 412	11.83 415	14.25 412	29.78 429	30.17 429	48.21 432	22.64 422	26.78 423	18.11 414	0.42 355	0.38 359	0.47 355	0.46 359	0.51 355	0.48 361

HaxPig	31.96 420	37.24 426	34.27 421	24.37 420	24.88 420	18.26 416	19.86 415	20.64 420	28.52 424	35.97 430	38.75 430	25.57 422	28.72 424	33.88 424	34.39 424	35.94 431	38.87 431	37.80 427	40.48 427	39.68 429	41.15 431

AVERAGE_ROB	37.58 431	40.13 433	40.15 423	34.81 423	33.82 422	28.55 424	25.10 417	32.02 426	34.06 433	41.28 431	40.66 431	34.46 424	34.81 433	39.18 425	37.57 426	42.78 432	43.44 432	43.82 428	43.03 428	40.47 430	41.51 432

MEDIAN_ROB	37.38 430	40.85 434	40.60 424	32.31 422	31.85 421	27.20 420	24.55 416	29.10 425	33.19 431	42.09 432	41.76 432	33.35 423	34.39 432	39.78 426	37.07 425	43.64 433	44.10 433	44.12 429	43.40 429	41.51 431	42.76 433

PML	40.80 433	29.24 423	11.87 410	7.20 414	14.47 413	92.13 433	213.69 434	7.63 411	23.35 422	74.72 433	190.14 434	50.17 433	26.15 423	21.39 418	12.70 410	8.76 417	2.92 411	8.45 417	3.25 412	13.26 416	4.42 414

test_example2	176.61 434	205.14 435	198.86 434	188.60 434	190.98 434	152.67 434	170.61 433	94.86 434	123.55 434	178.88 434	179.48 433	158.94 434	141.34 434	192.61 434	198.96 434	203.76 434	236.37 434	164.13 434	173.55 434	218.58 434	160.41 434

ASD4		8.86 416

Low-res two-view benchmark