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

Selective-IGEV	0.07 1	0.06 19	0.08 11	0.17 114	0.06 2	0.08 23	0.12 21	0.13 9	0.07 1	0.08 5	0.07 14	0.06 3	0.04 1	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.03 1

MIM_Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.07 18	0.06 2	0.12 21	0.20 122	0.14 58	0.13 103	0.13 70	0.09 37	0.05 2	0.12 100	0.08 11	0.05 2	0.06 188	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.05 51

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

CroCo-Stereo Lap2	0.09 11	0.09 189	0.08 11	0.22 304	0.09 130	0.09 35	0.19 261	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.10 37	0.05 1	0.05 2	0.08 6	0.08 11	0.06 54	0.06 188	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.05 51

iRaft-Stereo_20w	0.09 11	0.05 6	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.10 7	0.11 58	0.08 17	0.08 25	0.05 2	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

ACVNet-DCA	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.23 172	0.16 87	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.07 156

1test111	0.11 79	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.23 172	0.16 87	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.15 165	0.16 221	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.07 156

cc1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.16 42	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.06 98

ff7	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

IGEVStereo-DCA	0.09 11	0.06 19	0.11 70	0.15 38	0.10 215	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

ffff	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

rrr	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.10 215	0.11 82	0.16 170	0.16 42	0.15 69	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

11t	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

tt1	0.10 50	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.12 104	0.16 170	0.15 26	0.19 127	0.09 15	0.08 17	0.06 3	0.06 6	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.06 98

StereoIM	0.09 11	0.09 189	0.08 11	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.10 6	0.16 42	0.16 87	0.09 15	0.11 52	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 156	0.07 141	0.06 188	0.07 98	0.05 31	0.05 40	0.04 7

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

MSKI-zero shot	0.09 11	0.05 6	0.09 28	0.15 38	0.07 18	0.10 56	0.13 43	0.14 15	0.13 41	0.09 15	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.12 100	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

DLNR_Zeroshot_test	10.40 422	1.82 417	19.49 432	120.77 438	13.11 428	0.06 2	0.13 43	0.23 172	0.10 7	0.07 2	0.10 37	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.13 330	0.04 2	0.06 31	0.04 8	51.54 437	0.04 7

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 2	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.13 43	0.12 4	0.09 2	0.09 15	0.10 37	0.08 25	0.06 6	0.09 10	0.08 11	0.08 189	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.04 7

anonymousdsp	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 11	0.14 13	0.07 18	0.09 35	0.14 69	0.11 1	0.09 2	0.08 5	0.09 23	0.11 73	0.06 6	0.12 100	0.08 11	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

ProNet	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.15 115	0.15 26	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.07 17	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.06 98

MC-Stereo	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 114	0.06 2	0.10 56	0.14 69	0.12 4	0.10 7	0.09 15	0.12 60	0.09 37	0.06 6	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

ccc-4	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.10 40	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

IGEV-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.11 70	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.12 25	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TRStereo	0.09 11	0.05 6	0.12 90	0.15 38	0.12 282	0.10 56	0.13 43	0.18 96	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.10 18	0.08 11	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.04 1	0.04 7

CroCo-Stereo	0.09 11	0.08 140	0.08 11	0.22 304	0.09 130	0.09 35	0.19 261	0.15 26	0.12 25	0.07 2	0.07 14	0.08 25	0.06 6	0.08 6	0.07 1	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.04 8	0.05 40	0.04 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.09 11	0.04 1	0.08 11	0.13 6	0.06 2	0.11 82	0.14 69	0.15 26	0.19 127	0.11 58	0.15 93	0.10 57	0.06 6	0.12 100	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

XX-Stereo	0.09 11	0.05 6	0.08 11	0.17 114	0.09 130	0.15 175	0.12 21	0.20 122	0.10 7	0.10 40	0.14 79	0.07 17	0.06 6	0.12 100	0.08 11	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

test_xeample3	0.09 11	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.09 130	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.13 41	0.10 40	0.06 2	0.08 25	0.06 6	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

MyStereo07	0.10 50	0.07 69	0.10 44	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.18 230	0.15 26	0.15 69	0.09 15	0.06 2	0.06 3	0.07 31	0.12 100	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.06 98

MyStereo06	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.18 230	0.19 115	0.12 25	0.12 82	0.08 17	0.07 17	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.06 101	0.06 98

MIF-Stereo	0.09 11	0.07 69	0.08 11	0.18 181	0.08 47	0.13 129	0.11 11	0.12 4	0.11 17	0.10 40	0.12 60	0.05 1	0.07 31	0.09 10	0.09 19	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.05 40	0.05 51

CASnet	0.09 11	0.09 189	0.09 28	0.19 226	0.06 2	0.07 16	0.11 11	0.18 96	0.14 58	0.11 58	0.10 37	0.09 37	0.07 31	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.10 266	0.08 210	0.05 40	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.09 11	0.06 19	0.13 127	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.16 170	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

HanStereo	0.09 11	0.06 19	0.13 127	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.16 170	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.08 25	0.07 31	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

LL-Strereo2	0.10 50	0.10 236	0.15 190	0.18 181	0.08 47	0.15 175	0.09 3	0.17 72	0.14 58	0.14 123	0.10 37	0.09 37	0.07 31	0.16 196	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.10 266	0.07 160	0.06 101	0.05 51

4D-IteraStereo	0.09 11	0.07 69	0.10 44	0.18 181	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.10 40	0.11 52	0.10 57	0.07 31	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.03 1	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.05 51

RCA-Stereo	0.09 11	0.06 19	0.09 28	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.18 96	0.14 58	0.09 15	0.10 37	0.08 25	0.07 31	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

RAFT_CTSACE	0.12 134	0.09 189	0.10 44	0.22 304	0.08 47	0.12 104	0.24 320	0.18 96	0.16 87	0.20 240	0.27 246	0.13 111	0.07 31	0.13 132	0.09 19	0.05 2	0.06 188	0.08 162	0.07 160	0.04 1	0.04 7

IPLG	0.10 50	0.07 69	0.15 190	0.17 114	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.20 122	0.15 69	0.12 82	0.17 119	0.07 17	0.07 31	0.14 147	0.13 156	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

MIPNet	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.09 130	0.12 104	0.14 69	0.20 122	0.24 191	0.11 58	0.10 37	0.09 37	0.07 31	0.13 132	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

iRaftStereo_RVC	0.10 50	0.07 69	0.09 28	0.17 114	0.09 130	0.11 82	0.17 190	0.18 96	0.12 25	0.09 15	0.12 60	0.10 57	0.07 31	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 210	0.04 1	0.04 7

CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.06 1	0.13 6	0.07 18	0.09 35	0.12 21	0.14 15	0.14 58	0.10 40	0.14 79	0.08 25	0.07 31	0.09 10	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.04 1	0.04 7
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.09 35	0.10 6	0.18 96	0.16 87	0.10 40	0.09 23	0.12 88	0.07 31	0.12 100	0.10 49	0.08 189	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51

sCroCo_RVC	0.12 134	0.09 189	0.23 298	0.24 328	0.11 253	0.19 252	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.10 40	0.13 70	0.12 88	0.07 31	0.14 147	0.11 85	0.08 189	0.08 267	0.08 162	0.08 210	0.05 40	0.07 156

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

PMTNet	0.09 11	0.05 6	0.09 28	0.12 3	0.06 2	0.12 104	0.14 69	0.15 26	0.11 17	0.09 15	0.13 70	0.10 57	0.07 31	0.13 132	0.10 49	0.15 344	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 155	0.06 98

AE-Stereo	0.10 50	0.08 140	0.10 44	0.18 181	0.09 130	0.10 56	0.15 115	0.14 15	0.19 127	0.09 15	0.14 79	0.12 88	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.06 188	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

AEACV	0.08 2	0.05 6	0.08 11	0.14 13	0.13 299	0.14 153	0.13 43	0.14 15	0.09 2	0.07 2	0.09 23	0.07 17	0.08 49	0.10 18	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.04 7

GLC_STEREO	0.11 79	0.07 69	0.11 70	0.17 114	0.07 18	0.09 35	0.13 43	0.15 26	0.24 191	0.12 82	0.13 70	0.12 88	0.08 49	0.18 229	0.11 85	0.06 54	0.08 267	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

IPLGR	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.12 104	0.17 190	0.21 139	0.24 191	0.11 58	0.12 60	0.11 73	0.08 49	0.12 100	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

test-3	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 114	0.07 18	0.07 16	0.14 69	0.12 4	0.15 69	0.09 15	0.08 17	0.07 17	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 7

test_1	0.08 2	0.06 19	0.09 28	0.17 114	0.07 18	0.07 16	0.14 69	0.12 4	0.15 69	0.09 15	0.08 17	0.07 17	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 7

HHNet	0.11 79	0.06 19	0.16 220	0.15 38	0.14 316	0.07 16	0.13 43	0.20 122	0.17 99	0.14 123	0.25 224	0.11 73	0.08 49	0.13 132	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.09 249

AnonymousM	0.09 11	0.05 6	0.10 44	0.14 13	0.06 2	0.09 35	0.13 43	0.19 115	0.14 58	0.13 103	0.11 52	0.09 37	0.08 49	0.13 132	0.10 49	0.08 189	0.05 106	0.08 162	0.05 31	0.05 40	0.05 51

test-1	0.10 50	0.07 69	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.11 82	0.24 320	0.14 15	0.18 116	0.09 15	0.07 14	0.09 37	0.08 49	0.07 1	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

Prome-Stereo	0.11 79	0.06 19	0.10 44	0.18 181	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.22 155	0.13 41	0.12 82	0.17 119	0.13 111	0.08 49	0.12 100	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.09 249

raft+_RVC	0.11 79	0.07 69	0.09 28	0.16 68	0.07 18	0.10 56	0.11 11	0.24 189	0.20 148	0.12 82	0.15 93	0.12 88	0.08 49	0.12 100	0.13 156	0.07 141	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

XX-TBD	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.14 13	0.07 18	0.12 104	0.16 170	0.14 15	0.13 41	0.11 58	0.12 60	0.09 37	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 101	0.05 51

sAnonymous2	0.13 156	0.12 270	0.24 301	0.20 267	0.12 282	0.17 217	0.13 43	0.26 214	0.21 161	0.11 58	0.11 52	0.13 111	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 234	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 341	0.10 268

CroCo_RVC	0.13 156	0.12 270	0.24 301	0.20 267	0.12 282	0.17 217	0.13 43	0.26 214	0.21 161	0.11 58	0.11 52	0.13 111	0.08 49	0.10 18	0.10 49	0.09 234	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.15 341	0.10 268

CREStereo	0.09 11	0.04 1	0.08 11	0.11 1	0.06 2	0.13 129	0.14 69	0.14 15	0.10 7	0.08 5	0.13 70	0.09 37	0.08 49	0.11 45	0.10 49	0.08 189	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 101	0.06 98
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 172	0.11 17	0.12 82	0.19 147	0.11 73	0.08 49	0.09 10	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51

RAFT-Stereo	0.10 50	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.11 82	0.14 69	0.23 172	0.11 17	0.12 82	0.19 147	0.11 73	0.08 49	0.09 10	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.05 51
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EKT-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.14 153	0.15 38	0.10 215	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.21 161	0.11 58	0.08 17	0.12 88	0.09 66	0.11 45	0.12 127	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.06 86	0.08 197	0.07 156

Any-RAFT	0.10 50	0.05 6	0.09 28	0.14 13	0.07 18	0.13 129	0.14 69	0.21 139	0.15 69	0.11 58	0.12 60	0.12 88	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.07 141	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

RAFT-Test	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.15 38	0.07 18	0.11 82	0.15 115	0.16 42	0.13 41	0.09 15	0.10 37	0.10 57	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

LoS_RVC	0.08 2	0.05 6	0.07 2	0.15 38	0.07 18	0.08 23	0.15 115	0.11 1	0.10 7	0.08 5	0.09 23	0.06 3	0.09 66	0.10 18	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1

anonymousdsp2	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.16 68	0.09 130	0.13 129	0.14 69	0.18 96	0.22 172	0.13 103	0.14 79	0.12 88	0.09 66	0.14 147	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.06 101	0.05 51

LoS	0.09 11	0.05 6	0.11 70	0.13 6	0.07 18	0.14 153	0.11 11	0.15 26	0.15 69	0.09 15	0.09 23	0.12 88	0.09 66	0.15 165	0.10 49	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.03 1	0.05 40	0.05 51

knoymous	0.11 79	0.05 6	0.12 90	0.13 6	0.07 18	0.15 175	0.14 69	0.19 115	0.13 41	0.11 58	0.17 119	0.13 111	0.09 66	0.13 132	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 197	0.07 156

test_4	0.10 50	0.10 236	0.08 11	0.19 226	0.09 130	0.08 23	0.22 301	0.15 26	0.17 99	0.12 82	0.18 141	0.12 88	0.09 66	0.08 6	0.11 85	0.04 1	0.04 2	0.08 162	0.08 210	0.04 1	0.03 1

iRaft-Stereo_5w	0.12 134	0.09 189	0.12 90	0.19 226	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 139	0.21 161	0.19 223	0.14 79	0.11 73	0.09 66	0.20 259	0.16 221	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.06 98

CIPLG	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.14 123	0.11 52	0.16 161	0.09 66	0.16 196	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

dd	0.15 218	0.16 316	0.16 220	0.19 226	0.09 130	0.15 175	0.18 230	0.21 139	0.25 210	0.23 273	0.20 158	0.21 215	0.09 66	0.21 275	0.16 221	0.10 265	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.06 98

IPLGR_C	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.15 69	0.14 123	0.10 37	0.16 161	0.09 66	0.16 196	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

ACRE	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.14 58	0.14 123	0.10 37	0.16 161	0.09 66	0.16 196	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98

test_3	0.10 50	0.09 189	0.10 44	0.20 267	0.08 47	0.13 129	0.26 340	0.14 15	0.21 161	0.10 40	0.10 37	0.09 37	0.09 66	0.08 6	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 160	0.04 1	0.04 7

Pruner-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.17 99	0.13 103	0.19 147	0.13 111	0.09 66	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.08 216

RAFT-345	0.11 79	0.07 69	0.15 190	0.16 68	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.15 26	0.10 7	0.11 58	0.36 306	0.09 37	0.09 66	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.04 1	0.05 51

RALAANet	0.11 79	0.08 140	0.10 44	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.10 6	0.20 122	0.15 69	0.14 123	0.13 70	0.16 161	0.09 66	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.06 2	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.14 58	0.09 15	0.10 37	0.08 25	0.09 66	0.11 45	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.03 1

AFF-stereo	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.07 18	0.10 56	0.16 170	0.17 72	0.09 2	0.10 40	0.12 60	0.09 37	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 160	0.04 1	0.03 1

CFNet-RSSM	0.09 11	0.07 69	0.09 28	0.16 68	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.16 42	0.17 99	0.08 5	0.12 60	0.10 57	0.09 66	0.11 45	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

Gwc-CoAtRS	0.09 11	0.06 19	0.10 44	0.16 68	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.17 72	0.17 99	0.08 5	0.10 37	0.12 88	0.09 66	0.12 100	0.09 19	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.04 1	0.04 7

MyStereo8	0.12 134	0.07 69	0.15 190	0.15 38	0.09 130	0.18 232	0.14 69	0.19 115	0.22 172	0.12 82	0.18 141	0.11 73	0.10 87	0.16 196	0.18 246	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 197	0.09 249

MyStereo04	0.13 156	0.07 69	0.10 44	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.18 230	0.29 256	0.38 307	0.17 184	0.14 79	0.16 161	0.10 87	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.06 98

StereoVision	0.13 156	0.12 270	0.09 28	0.24 328	0.10 215	0.15 175	0.21 292	0.21 139	0.20 148	0.12 82	0.24 195	0.10 57	0.10 87	0.16 196	0.10 49	0.09 234	0.11 318	0.12 308	0.12 322	0.06 101	0.05 51

DCRE	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.16 68	0.11 253	0.11 82	0.17 190	0.18 96	0.17 99	0.11 58	0.18 141	0.10 57	0.10 87	0.15 165	0.11 85	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.04 7

Selective-RAFT	0.11 79	0.10 236	0.11 70	0.21 291	0.08 47	0.16 198	0.13 43	0.20 122	0.22 172	0.10 40	0.10 37	0.11 73	0.10 87	0.15 165	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

TestStereo1	0.13 156	0.08 140	0.08 11	0.19 226	0.08 47	0.18 232	0.29 360	0.23 172	0.16 87	0.17 184	0.20 158	0.16 161	0.10 87	0.12 100	0.13 156	0.06 54	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

DisPM	0.11 79	0.07 69	0.12 90	0.16 68	0.09 130	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.17 99	0.14 123	0.20 158	0.12 88	0.10 87	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.11 291

raft_robust	0.13 156	0.10 236	0.07 2	0.18 181	0.08 47	0.13 129	0.24 320	0.28 246	0.33 273	0.20 240	0.19 147	0.14 126	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.05 40	0.04 7

RAFT+CT+SA	0.13 156	0.11 256	0.09 28	0.19 226	0.09 130	0.15 175	0.28 352	0.22 155	0.22 172	0.15 147	0.26 239	0.10 57	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 210	0.07 155	0.06 98

SA-5K	0.13 156	0.08 140	0.08 11	0.19 226	0.08 47	0.18 232	0.29 360	0.23 172	0.16 87	0.17 184	0.20 158	0.16 161	0.10 87	0.12 100	0.13 156	0.06 54	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.05 40	0.05 51

PFNet+	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.16 68	0.09 130	0.05 1	0.12 21	0.17 72	0.21 161	0.16 172	0.19 147	0.14 126	0.10 87	0.11 45	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.11 291

STrans-v2	0.10 50	0.07 69	0.12 90	0.18 181	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.21 139	0.11 17	0.11 58	0.15 93	0.12 88	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.04 1	0.04 7

KYRaft	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.19 226	0.09 130	0.08 23	0.15 115	0.22 155	0.12 25	0.13 103	0.16 101	0.20 209	0.10 87	0.12 100	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.08 210	0.06 101	0.16 352

ASMatch	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.16 68	0.10 215	0.07 16	0.14 69	0.17 72	0.17 99	0.12 82	0.16 101	0.16 161	0.10 87	0.13 132	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.08 216

RAFT-RH_RVC	0.11 79	0.06 19	0.14 153	0.16 68	0.09 130	0.12 104	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 103	0.41 340	0.11 73	0.10 87	0.13 132	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.05 31	0.04 1	0.06 98

cross-raft	0.10 50	0.09 189	0.09 28	0.19 226	0.07 18	0.11 82	0.25 334	0.13 9	0.15 69	0.08 5	0.11 52	0.12 88	0.10 87	0.09 10	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.04 1	0.04 7

rafts_anoy	0.11 79	0.06 19	0.10 44	0.17 114	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.17 72	0.14 58	0.13 103	0.13 70	0.12 88	0.10 87	0.11 45	0.12 127	0.07 141	0.04 2	0.09 225	0.11 304	0.07 155	0.06 98

Anonymous3	0.16 236	0.13 291	0.33 335	0.26 344	0.14 316	0.27 329	0.17 190	0.28 246	0.28 241	0.15 147	0.17 119	0.14 126	0.10 87	0.15 165	0.12 127	0.08 189	0.08 267	0.08 162	0.08 210	0.08 197	0.11 291

RALCasStereoNet	0.10 50	0.06 19	0.09 28	0.16 68	0.08 47	0.12 104	0.14 69	0.17 72	0.11 17	0.12 82	0.17 119	0.14 126	0.10 87	0.12 100	0.11 85	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.05 31	0.08 197	0.07 156

RAFT + AFF	0.13 156	0.07 69	0.20 279	0.20 267	0.10 215	0.14 153	0.24 320	0.26 214	0.20 148	0.11 58	0.10 37	0.12 88	0.10 87	0.15 165	0.12 127	0.07 141	0.06 188	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.08 216

GMStereo	0.13 156	0.14 303	0.14 153	0.18 181	0.09 130	0.15 175	0.16 170	0.20 122	0.24 191	0.16 172	0.17 119	0.10 57	0.10 87	0.16 196	0.13 156	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MyStereo05	0.13 156	0.07 69	0.10 44	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.18 230	0.27 232	0.35 291	0.17 184	0.14 79	0.15 150	0.11 108	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.06 101	0.06 98

CoDeX	0.12 134	0.07 69	0.12 90	0.17 114	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.23 172	0.27 230	0.13 103	0.17 119	0.16 161	0.11 108	0.14 147	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.05 51

GMStereo_Zeroshot	0.16 236	0.13 291	0.24 301	0.20 267	0.10 215	0.17 217	0.13 43	0.29 256	0.25 210	0.23 273	0.32 282	0.25 260	0.11 108	0.19 240	0.14 184	0.09 234	0.06 188	0.11 293	0.06 86	0.12 301	0.08 216

MIF-Stereo (partial)	0.11 79	0.06 19	0.10 44	0.19 226	0.10 215	0.10 56	0.11 11	0.17 72	0.18 116	0.14 123	0.16 101	0.09 37	0.11 108	0.12 100	0.12 127	0.08 189	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.07 156

riskmin	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.14 153	0.14 69	0.18 96	0.14 58	0.11 58	0.14 79	0.16 161	0.11 108	0.14 147	0.12 127	0.09 234	0.05 106	0.07 98	0.05 31	0.08 197	0.08 216

fff	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 190	0.16 42	0.20 148	0.13 103	0.16 101	0.10 57	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

Sa-1000	0.12 134	0.08 140	0.08 11	0.18 181	0.08 47	0.14 153	0.22 301	0.22 155	0.18 116	0.15 147	0.20 158	0.17 180	0.11 108	0.10 18	0.10 49	0.06 54	0.05 106	0.09 225	0.09 249	0.05 40	0.05 51

SA	0.12 134	0.09 189	0.08 11	0.18 181	0.08 47	0.12 104	0.24 320	0.23 172	0.18 116	0.17 184	0.27 246	0.14 126	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.08 210	0.05 40	0.04 7

CrosDoStereo	0.12 134	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.22 172	0.19 223	0.24 195	0.15 150	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 160	0.05 40	0.05 51

LCNet	0.11 79	0.07 69	0.09 28	0.19 226	0.09 130	0.08 23	0.15 115	0.21 139	0.15 69	0.11 58	0.15 93	0.16 161	0.11 108	0.12 100	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.15 341

TransformOpticalFlow	0.10 50	0.08 140	0.13 127	0.18 181	0.07 18	0.09 35	0.15 115	0.19 115	0.15 69	0.12 82	0.17 119	0.11 73	0.11 108	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.04 2	0.06 31	0.06 86	0.05 40	0.05 51

NF-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 172	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 88	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 302

OCTAStereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 172	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 88	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 302

PSM-softLoss	0.12 134	0.07 69	0.15 190	0.17 114	0.09 130	0.08 23	0.13 43	0.24 189	0.17 99	0.14 123	0.19 147	0.13 111	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.12 302

KMStereo	0.12 134	0.07 69	0.15 190	0.17 114	0.09 130	0.08 23	0.13 43	0.24 189	0.17 99	0.14 123	0.19 147	0.13 111	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.12 302

PSM-AAD	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.19 226	0.09 130	0.10 56	0.15 115	0.20 122	0.13 41	0.12 82	0.14 79	0.18 191	0.11 108	0.11 45	0.10 49	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.14 333

DeepStereo_LL	0.12 134	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.08 47	0.12 104	0.15 115	0.17 72	0.22 172	0.19 223	0.24 195	0.15 150	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 160	0.05 40	0.05 51

PFNet	0.12 134	0.06 19	0.17 245	0.17 114	0.08 47	0.09 35	0.15 115	0.26 214	0.20 148	0.16 172	0.16 101	0.14 126	0.11 108	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

GrayStereo	0.11 79	0.06 19	0.11 70	0.19 226	0.09 130	0.09 35	0.16 170	0.18 96	0.17 99	0.14 123	0.17 119	0.17 180	0.11 108	0.12 100	0.11 85	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.10 268

RE-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 172	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 88	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 302

TVStereo	0.11 79	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.10 56	0.14 69	0.23 172	0.19 127	0.12 82	0.17 119	0.12 88	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.12 302

GMM-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.10 44	0.18 181	0.09 130	0.08 23	0.15 115	0.23 172	0.16 87	0.11 58	0.15 93	0.13 111	0.11 108	0.11 45	0.11 85	0.05 2	0.04 2	0.08 162	0.07 160	0.06 101	0.09 249

s12784h	0.09 11	0.06 19	0.07 2	0.15 38	0.05 1	0.16 198	0.18 230	0.15 26	0.15 69	0.10 40	0.11 52	0.11 73	0.11 108	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.04 7

DCANet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.13 103	0.17 119	0.10 57	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

csc	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 190	0.16 42	0.20 148	0.13 103	0.16 101	0.10 57	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

cscssc	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.09 35	0.17 190	0.16 42	0.20 148	0.13 103	0.16 101	0.10 57	0.11 108	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

111	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.15 38	0.07 18	0.10 56	0.14 69	0.21 139	0.23 181	0.11 58	0.12 60	0.14 126	0.11 108	0.13 132	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.05 40	0.05 51

ARAFT	0.12 134	0.08 140	0.17 245	0.19 226	0.09 130	0.14 153	0.18 230	0.20 122	0.12 25	0.12 82	0.13 70	0.14 126	0.11 108	0.15 165	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.10 266	0.09 249	0.05 40	0.04 7

HITNet	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.14 13	0.06 2	0.11 82	0.10 6	0.18 96	0.18 116	0.13 103	0.16 101	0.14 126	0.11 108	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.04 2	0.04 1	0.04 8	0.06 101	0.05 51
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
whm_eth	0.14 185	0.09 189	0.20 279	0.20 267	0.12 282	0.12 104	0.15 115	0.18 96	0.28 241	0.17 184	0.32 282	0.09 37	0.12 137	0.18 229	0.14 184	0.07 141	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.07 155	0.07 156

test croco	0.10 50	0.08 140	0.10 44	0.19 226	0.09 130	0.10 56	0.15 115	0.14 15	0.13 41	0.13 103	0.15 93	0.09 37	0.12 137	0.13 132	0.12 127	0.07 141	0.05 106	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.06 98

PCWNet_CMD	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.14 69	0.29 256	0.36 296	0.14 123	0.20 158	0.21 215	0.12 137	0.17 218	0.13 156	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.07 155	0.07 156

ADStereo(finetuned)	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.13 103	0.17 119	0.10 57	0.12 137	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

GMOStereo	0.11 79	0.09 189	0.07 2	0.19 226	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 126	0.12 137	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.07 160	0.04 1	0.04 7

error version	0.11 79	0.09 189	0.07 2	0.19 226	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 126	0.12 137	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.07 160	0.04 1	0.04 7

test-v	0.11 79	0.09 189	0.07 2	0.19 226	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 126	0.12 137	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.07 160	0.04 1	0.04 7

GANet-ADL	0.13 156	0.07 69	0.15 190	0.17 114	0.10 215	0.18 232	0.15 115	0.30 270	0.20 148	0.13 103	0.18 141	0.19 199	0.12 137	0.16 196	0.13 156	0.08 189	0.06 188	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.08 216

Patchmatch Stereo++	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156
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
OMP-Stereo	0.11 79	0.06 19	0.14 153	0.18 181	0.08 47	0.09 35	0.12 21	0.21 139	0.21 161	0.13 103	0.14 79	0.11 73	0.12 137	0.11 45	0.13 156	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

IIG-Stereo	0.11 79	0.06 19	0.13 127	0.17 114	0.08 47	0.11 82	0.12 21	0.22 155	0.17 99	0.14 123	0.17 119	0.11 73	0.12 137	0.12 100	0.12 127	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.04 7

NRIStereo	0.11 79	0.08 140	0.14 153	0.18 181	0.08 47	0.10 56	0.14 69	0.16 42	0.15 69	0.12 82	0.14 79	0.13 111	0.12 137	0.13 132	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.07 156

PSM-adaLoss	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

FTStereo	0.12 134	0.06 19	0.14 153	0.18 181	0.09 130	0.07 16	0.15 115	0.21 139	0.18 116	0.12 82	0.24 195	0.12 88	0.12 137	0.13 132	0.13 156	0.05 2	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.10 268

ROB_FTStereo_v2	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

ROB_FTStereo	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

HUI-Stereo	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

SST-Stereo	0.10 50	0.07 69	0.15 190	0.18 181	0.09 130	0.06 2	0.12 21	0.17 72	0.11 17	0.15 147	0.17 119	0.13 111	0.12 137	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.05 51

THIR-Stereo	0.12 134	0.07 69	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.14 153	0.16 170	0.17 72	0.25 210	0.16 172	0.24 195	0.14 126	0.12 137	0.12 100	0.14 184	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.07 160	0.05 40	0.05 51

RAFT_R40	0.11 79	0.07 69	0.14 153	0.18 181	0.09 130	0.06 2	0.13 43	0.17 72	0.16 87	0.14 123	0.18 141	0.15 150	0.12 137	0.10 18	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.05 51

DeepStereo_RVC	0.11 79	0.08 140	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.08 23	0.12 21	0.17 72	0.12 25	0.13 103	0.14 79	0.12 88	0.12 137	0.12 100	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 216

iGMRVC	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

IRAFT_RVC	0.12 134	0.08 140	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.07 16	0.15 115	0.24 189	0.23 181	0.14 123	0.14 79	0.15 150	0.12 137	0.12 100	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.06 98

iRAFT	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.18 181	0.08 47	0.06 2	0.11 11	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

CRE-IMP	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.10 56	0.12 21	0.18 96	0.10 7	0.14 123	0.13 70	0.13 111	0.12 137	0.12 100	0.11 85	0.07 141	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.08 216

test-2	0.11 79	0.09 189	0.07 2	0.19 226	0.08 47	0.12 104	0.28 352	0.13 9	0.17 99	0.11 58	0.17 119	0.14 126	0.12 137	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 106	0.09 225	0.07 160	0.04 1	0.04 7

RAFT	0.13 156	0.09 189	0.11 70	0.18 181	0.08 47	0.15 175	0.24 320	0.20 122	0.19 127	0.21 248	0.21 172	0.17 180	0.12 137	0.16 196	0.09 19	0.06 54	0.07 245	0.10 266	0.09 249	0.05 40	0.05 51

RAFT-IKP	0.11 79	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.08 47	0.06 2	0.12 21	0.16 42	0.13 41	0.15 147	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.11 45	0.10 49	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.06 86	0.08 197	0.07 156

TestStereo	0.13 156	0.14 303	0.11 70	0.23 323	0.08 47	0.15 175	0.21 292	0.20 122	0.23 181	0.14 123	0.24 195	0.16 161	0.12 137	0.16 196	0.14 184	0.05 2	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.09 245	0.05 51

FENet	0.13 156	0.08 140	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.14 153	0.15 115	0.22 155	0.23 181	0.17 184	0.23 187	0.16 161	0.12 137	0.14 147	0.15 207	0.08 189	0.05 106	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.07 156

DIP-Stereo	0.11 79	0.07 69	0.14 153	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.09 3	0.16 42	0.16 87	0.11 58	0.16 101	0.14 126	0.12 137	0.15 165	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.05 40	0.06 98
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.14 69	0.29 256	0.36 296	0.14 123	0.21 172	0.21 215	0.12 137	0.17 218	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.07 155	0.07 156

DualNet	0.13 156	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.10 18	0.20 261	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.06 98

ffm	0.12 134	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.06 98

ff1	0.13 156	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.15 26	0.19 127	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.14 147	0.20 261	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.08 210	0.06 101	0.06 98

mmx	0.14 185	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.27 232	0.25 210	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.14 147	0.20 261	0.08 189	0.06 188	0.09 225	0.08 210	0.08 197	0.08 216

ttt	0.14 185	0.08 140	0.14 153	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.18 230	0.27 232	0.29 248	0.16 172	0.24 195	0.17 180	0.13 169	0.13 132	0.14 184	0.11 286	0.08 267	0.09 225	0.08 210	0.09 245	0.08 216

xxx	0.14 185	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.17 217	0.17 190	0.27 232	0.25 210	0.15 147	0.25 224	0.19 199	0.13 169	0.14 147	0.20 261	0.08 189	0.06 188	0.09 225	0.08 210	0.08 197	0.08 216

LL-Strereo	0.13 156	0.09 189	0.11 70	0.20 267	0.10 215	0.11 82	0.18 230	0.32 285	0.24 191	0.15 147	0.15 93	0.14 126	0.13 169	0.19 240	0.11 85	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.08 210	0.04 1	0.05 51

SDNR	0.19 277	0.08 140	0.19 271	0.16 68	0.12 282	0.77 398	0.14 69	0.25 202	0.32 267	0.19 223	0.24 195	0.19 199	0.13 169	0.19 240	0.15 207	0.16 355	0.18 363	0.14 332	0.11 304	0.08 197	0.11 291

BUS	0.14 185	0.09 189	0.14 153	0.22 304	0.10 215	0.19 252	0.14 69	0.34 312	0.19 127	0.17 184	0.22 181	0.16 161	0.13 169	0.15 165	0.13 156	0.08 189	0.06 188	0.10 266	0.09 249	0.07 155	0.07 156

NINENet	0.16 236	0.10 236	0.15 190	0.17 114	0.11 253	0.19 252	0.14 69	0.40 351	0.36 296	0.18 210	0.21 172	0.16 161	0.13 169	0.15 165	0.13 156	0.08 189	0.08 267	0.10 266	0.07 160	0.10 272	0.09 249

UDGNet	0.14 185	0.13 291	0.16 220	0.17 114	0.10 215	0.12 104	0.16 170	0.21 139	0.27 230	0.20 240	0.20 158	0.16 161	0.13 169	0.16 196	0.13 156	0.10 265	0.06 188	0.09 225	0.07 160	0.06 101	0.07 156

dad	0.17 255	0.20 345	0.20 279	0.16 68	0.11 253	0.20 264	0.18 230	0.21 139	0.28 241	0.30 325	0.24 195	0.29 289	0.13 169	0.19 240	0.16 221	0.18 361	0.09 290	0.11 293	0.09 249	0.11 287	0.07 156

GEStereo_RVC	0.17 255	0.12 270	0.15 190	0.22 304	0.11 253	0.19 252	0.17 190	0.32 285	0.48 344	0.20 240	0.25 224	0.17 180	0.13 169	0.21 275	0.16 221	0.10 265	0.06 188	0.08 162	0.07 160	0.09 245	0.08 216

CFNet_pseudo	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.16 68	0.09 130	0.13 129	0.14 69	0.27 232	0.34 284	0.14 123	0.21 172	0.22 232	0.13 169	0.18 229	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.06 86	0.07 155	0.07 156

Anonymous	0.14 185	0.10 236	0.24 301	0.22 304	0.13 299	0.18 232	0.22 301	0.20 122	0.19 127	0.14 123	0.12 60	0.11 73	0.13 169	0.16 196	0.13 156	0.08 189	0.07 245	0.08 162	0.08 210	0.12 301	0.10 268

GES	0.14 185	0.08 140	0.16 220	0.15 38	0.10 215	0.13 129	0.13 43	0.28 246	0.25 210	0.16 172	0.23 187	0.18 191	0.13 169	0.16 196	0.13 156	0.08 189	0.07 245	0.07 98	0.06 86	0.08 197	0.09 249

SFCPSM	0.13 156	0.07 69	0.14 153	0.17 114	0.09 130	0.15 175	0.16 170	0.28 246	0.27 230	0.14 123	0.17 119	0.12 88	0.13 169	0.14 147	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.07 155	0.06 98

ccs_rob	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.16 68	0.09 130	0.12 104	0.14 69	0.27 232	0.34 284	0.14 123	0.21 172	0.22 232	0.13 169	0.18 229	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.07 155	0.07 156

AdaStereo	0.15 218	0.11 256	0.15 190	0.18 181	0.09 130	0.20 264	0.11 11	0.32 285	0.28 241	0.20 240	0.23 187	0.20 209	0.13 169	0.19 240	0.14 184	0.12 310	0.05 106	0.10 266	0.07 160	0.09 245	0.07 156
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.14 185	0.08 140	0.15 190	0.16 68	0.08 47	0.16 198	0.12 21	0.25 202	0.35 291	0.21 248	0.29 266	0.24 250	0.13 169	0.14 147	0.14 184	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.04 8	0.09 245	0.08 216

MLCV	0.12 134	0.07 69	0.16 220	0.18 181	0.06 2	0.15 175	0.17 190	0.19 115	0.21 161	0.18 210	0.25 224	0.17 180	0.13 169	0.14 147	0.13 156	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.05 40	0.04 7

iResNet	0.13 156	0.10 236	0.18 262	0.19 226	0.08 47	0.13 129	0.18 230	0.20 122	0.26 223	0.15 147	0.23 187	0.15 150	0.13 169	0.14 147	0.14 184	0.06 54	0.04 2	0.06 31	0.05 31	0.06 101	0.05 51

DN-CSS_ROB	0.13 156	0.13 291	0.16 220	0.18 181	0.10 215	0.16 198	0.08 2	0.22 155	0.18 116	0.17 184	0.22 181	0.13 111	0.13 169	0.12 100	0.13 156	0.05 2	0.05 106	0.10 266	0.10 281	0.08 197	0.06 98

CFNet_ucs	0.15 218	0.08 140	0.16 220	0.16 68	0.11 253	0.14 153	0.14 69	0.30 270	0.34 284	0.16 172	0.24 195	0.23 244	0.14 192	0.18 229	0.15 207	0.09 234	0.06 188	0.08 162	0.07 160	0.09 245	0.09 249

anonymousa	0.13 156	0.07 69	0.13 127	0.18 181	0.09 130	0.13 129	0.17 190	0.19 115	0.29 248	0.15 147	0.24 195	0.15 150	0.14 192	0.14 147	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.09 249	0.05 40	0.06 98

DCANet-4	0.10 50	0.06 19	0.12 90	0.16 68	0.06 2	0.09 35	0.17 190	0.18 96	0.19 127	0.13 103	0.16 101	0.09 37	0.14 192	0.11 45	0.12 127	0.06 54	0.04 2	0.05 2	0.04 8	0.04 1	0.05 51

GwcNet-ADL	0.13 156	0.08 140	0.14 153	0.20 267	0.09 130	0.11 82	0.20 276	0.30 270	0.24 191	0.13 103	0.14 79	0.18 191	0.14 192	0.13 132	0.14 184	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.07 155	0.06 98

AAGNet	0.11 79	0.07 69	0.16 220	0.19 226	0.09 130	0.08 23	0.13 43	0.18 96	0.13 41	0.16 172	0.21 172	0.13 111	0.14 192	0.11 45	0.14 184	0.06 54	0.04 2	0.09 225	0.06 86	0.06 101	0.05 51

DEmStereo	0.12 134	0.06 19	0.14 153	0.14 13	0.10 215	0.16 198	0.15 115	0.16 42	0.24 191	0.17 184	0.24 195	0.13 111	0.14 192	0.12 100	0.13 156	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

HCRNet	0.16 236	0.24 359	0.12 90	0.35 375	0.11 253	0.15 175	0.17 190	0.26 214	0.22 172	0.19 223	0.24 195	0.21 215	0.14 192	0.15 165	0.13 156	0.11 286	0.07 245	0.11 293	0.10 281	0.09 245	0.07 156

xxxx	0.15 218	0.07 69	0.14 153	0.14 13	0.08 47	0.23 299	0.18 230	0.31 276	0.19 127	0.14 123	0.28 255	0.22 232	0.14 192	0.15 165	0.26 328	0.09 234	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.08 197	0.07 156

PSMNet-RSSM	0.14 185	0.07 69	0.13 127	0.15 38	0.08 47	0.13 129	0.16 170	0.24 189	0.24 191	0.16 172	0.28 255	0.22 232	0.14 192	0.15 165	0.13 156	0.11 286	0.06 188	0.09 225	0.12 322	0.08 197	0.07 156

CFNet-ft	0.14 185	0.07 69	0.15 190	0.12 3	0.09 130	0.16 198	0.18 230	0.22 155	0.24 191	0.17 184	0.26 239	0.24 250	0.14 192	0.16 196	0.14 184	0.11 286	0.06 188	0.08 162	0.09 249	0.09 245	0.08 216

BEATNet_4x	0.12 134	0.08 140	0.14 153	0.18 181	0.07 18	0.15 175	0.07 1	0.22 155	0.18 116	0.16 172	0.19 147	0.18 191	0.14 192	0.16 196	0.15 207	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

HSM-Net_RVC	0.14 185	0.08 140	0.11 70	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.15 115	0.27 232	0.29 248	0.19 223	0.21 172	0.29 289	0.14 192	0.17 218	0.13 156	0.06 54	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.14 185	0.07 69	0.15 190	0.12 3	0.09 130	0.16 198	0.18 230	0.22 155	0.24 191	0.17 184	0.26 239	0.24 250	0.14 192	0.16 196	0.14 184	0.11 286	0.06 188	0.08 162	0.09 249	0.09 245	0.08 216

SMFormer	0.14 185	0.07 69	0.17 245	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 190	0.26 214	0.27 230	0.19 223	0.20 158	0.18 191	0.15 205	0.15 165	0.17 232	0.08 189	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.06 98

tta	0.14 185	0.07 69	0.17 245	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 190	0.26 214	0.27 230	0.19 223	0.20 158	0.18 191	0.15 205	0.15 165	0.17 232	0.08 189	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.06 101	0.06 98

qqq1	0.13 156	0.07 69	0.17 245	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 190	0.26 214	0.27 230	0.19 223	0.20 158	0.18 191	0.15 205	0.15 165	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

fff1	0.13 156	0.07 69	0.17 245	0.14 13	0.08 47	0.16 198	0.17 190	0.26 214	0.27 230	0.19 223	0.20 158	0.18 191	0.15 205	0.15 165	0.11 85	0.08 189	0.05 106	0.05 2	0.05 31	0.06 101	0.06 98

1111x	0.15 218	0.08 140	0.12 90	0.18 181	0.07 18	0.18 232	0.25 334	0.31 276	0.24 191	0.17 184	0.24 195	0.26 268	0.15 205	0.13 132	0.23 299	0.07 141	0.07 245	0.08 162	0.09 249	0.07 155	0.06 98

iinet-f	0.16 236	0.06 19	0.45 357	0.14 13	0.10 215	0.21 278	0.14 69	0.27 232	0.23 181	0.21 248	0.24 195	0.21 215	0.15 205	0.18 229	0.21 280	0.09 234	0.07 245	0.07 98	0.06 86	0.09 245	0.10 268

GASNet	0.22 304	0.23 356	0.33 335	0.26 344	0.17 350	0.26 322	0.16 170	0.44 366	0.42 325	0.27 305	0.24 195	0.30 297	0.15 205	0.27 315	0.18 246	0.12 310	0.08 267	0.12 308	0.11 304	0.16 348	0.07 156

CASS	0.13 156	0.12 270	0.11 70	0.23 323	0.09 130	0.15 175	0.17 190	0.18 96	0.19 127	0.17 184	0.18 141	0.15 150	0.15 205	0.14 147	0.14 184	0.09 234	0.06 188	0.10 266	0.08 210	0.09 245	0.07 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 267	0.09 189	0.29 325	0.15 38	0.10 215	0.22 286	0.20 276	0.26 214	0.39 310	0.25 294	0.42 345	0.24 250	0.15 205	0.20 259	0.19 255	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.10 272	0.09 249

test_5	0.14 185	0.12 270	0.08 11	0.20 267	0.10 215	0.14 153	0.29 360	0.21 139	0.24 191	0.18 210	0.28 255	0.11 73	0.15 205	0.12 100	0.13 156	0.06 54	0.05 106	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

CSP-Net	0.16 236	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.09 130	0.19 252	0.17 190	0.25 202	0.32 267	0.25 294	0.30 270	0.24 250	0.15 205	0.21 275	0.18 246	0.09 234	0.06 188	0.07 98	0.07 160	0.08 197	0.07 156

DAS	0.15 218	0.08 140	0.18 262	0.19 226	0.10 215	0.19 252	0.17 190	0.27 232	0.29 248	0.18 210	0.25 224	0.21 215	0.15 205	0.16 196	0.12 127	0.08 189	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 156

SepStereo	0.15 218	0.08 140	0.18 262	0.19 226	0.10 215	0.19 252	0.17 190	0.27 232	0.29 248	0.18 210	0.25 224	0.21 215	0.15 205	0.25 310	0.12 127	0.08 189	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 156

DRaft	0.12 134	0.06 19	0.11 70	0.14 13	0.09 130	0.14 153	0.17 190	0.21 139	0.30 255	0.17 184	0.28 255	0.10 57	0.15 205	0.10 18	0.12 127	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 86	0.05 40	0.05 51

GANet-RSSM	0.14 185	0.07 69	0.13 127	0.13 6	0.08 47	0.14 153	0.17 190	0.22 155	0.21 161	0.17 184	0.24 195	0.23 244	0.15 205	0.16 196	0.15 207	0.10 265	0.06 188	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

DSFCA	0.16 236	0.09 189	0.14 153	0.16 68	0.10 215	0.20 264	0.19 261	0.28 246	0.31 261	0.23 273	0.24 195	0.22 232	0.15 205	0.19 240	0.20 261	0.10 265	0.07 245	0.09 225	0.09 249	0.08 197	0.08 216

FADNet-RVC-Resample	0.16 236	0.11 256	0.31 330	0.22 304	0.11 253	0.19 252	0.14 69	0.25 202	0.24 191	0.24 281	0.27 246	0.20 209	0.15 205	0.16 196	0.15 207	0.07 141	0.08 267	0.12 308	0.10 281	0.09 245	0.10 268

UCFNet_RVC	0.14 185	0.08 140	0.13 127	0.11 1	0.10 215	0.20 264	0.10 6	0.24 189	0.22 172	0.17 184	0.20 158	0.23 244	0.15 205	0.17 218	0.15 207	0.12 310	0.07 245	0.10 266	0.13 331	0.11 287	0.10 268

iResNet_ROB	0.14 185	0.07 69	0.13 127	0.14 13	0.07 18	0.18 232	0.14 69	0.26 214	0.31 261	0.22 261	0.25 224	0.23 244	0.15 205	0.15 165	0.13 156	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.08 197	0.08 216

PWCDC_ROB	0.20 286	0.13 291	0.22 289	0.24 328	0.11 253	0.19 252	0.15 115	0.33 302	0.54 360	0.29 322	0.50 360	0.21 215	0.15 205	0.27 315	0.20 261	0.11 286	0.09 290	0.10 266	0.08 210	0.11 287	0.09 249

xx1	0.11 79	0.08 140	0.12 90	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.16 42	0.18 116	0.09 15	0.09 23	0.16 161	0.16 225	0.10 18	0.07 1	0.06 54	0.04 2	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.07 156

mmm	0.14 185	0.08 140	0.17 245	0.17 114	0.09 130	0.17 217	0.18 230	0.21 139	0.15 69	0.15 147	0.23 187	0.21 215	0.16 225	0.16 196	0.17 232	0.08 189	0.05 106	0.08 162	0.07 160	0.07 155	0.07 156

11t1	0.12 134	0.06 19	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.17 217	0.15 115	0.18 96	0.15 69	0.15 147	0.15 93	0.16 161	0.16 225	0.15 165	0.13 156	0.08 189	0.05 106	0.06 31	0.05 31	0.08 197	0.07 156

CBFPSM	0.14 185	0.06 19	0.26 308	0.17 114	0.09 130	0.13 129	0.15 115	0.22 155	0.23 181	0.20 240	0.27 246	0.24 250	0.16 225	0.16 196	0.18 246	0.06 54	0.06 188	0.06 31	0.07 160	0.07 155	0.07 156

gwcnet-sp	0.14 185	0.07 69	0.12 90	0.18 181	0.09 130	0.16 198	0.17 190	0.24 189	0.24 191	0.18 210	0.24 195	0.15 150	0.16 225	0.15 165	0.15 207	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

scenet	0.14 185	0.07 69	0.12 90	0.18 181	0.09 130	0.16 198	0.17 190	0.24 189	0.24 191	0.18 210	0.24 195	0.15 150	0.16 225	0.15 165	0.15 207	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

ssnet	0.14 185	0.07 69	0.12 90	0.18 181	0.09 130	0.16 198	0.17 190	0.24 189	0.24 191	0.18 210	0.24 195	0.15 150	0.16 225	0.15 165	0.15 207	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.08 210	0.08 197	0.07 156

qqq	0.13 156	0.09 189	0.15 190	0.16 68	0.08 47	0.13 129	0.15 115	0.23 172	0.16 87	0.15 147	0.19 147	0.16 161	0.16 225	0.15 165	0.16 221	0.07 141	0.06 188	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.07 156

BSDual-CNN	0.15 218	0.09 189	0.14 153	0.22 304	0.10 215	0.14 153	0.15 115	0.34 312	0.19 127	0.17 184	0.22 181	0.25 260	0.16 225	0.15 165	0.14 184	0.08 189	0.06 188	0.10 266	0.09 249	0.07 155	0.07 156

psmg	0.14 185	0.09 189	0.14 153	0.17 114	0.10 215	0.15 175	0.17 190	0.29 256	0.19 127	0.17 184	0.21 172	0.25 260	0.16 225	0.15 165	0.14 184	0.08 189	0.06 188	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.06 98

AASNet	0.16 236	0.08 140	0.12 90	0.19 226	0.09 130	0.18 232	0.15 115	0.37 336	0.37 302	0.19 223	0.23 187	0.20 209	0.16 225	0.17 218	0.20 261	0.10 265	0.08 267	0.08 162	0.07 160	0.09 245	0.09 249

PSMNet-ADL	0.15 218	0.12 270	0.13 127	0.22 304	0.09 130	0.13 129	0.20 276	0.26 214	0.23 181	0.18 210	0.20 158	0.24 250	0.16 225	0.18 229	0.17 232	0.08 189	0.08 267	0.08 162	0.11 304	0.08 197	0.07 156

ADLNet	0.16 236	0.08 140	0.15 190	0.16 68	0.10 215	0.16 198	0.17 190	0.32 285	0.27 230	0.22 261	0.27 246	0.24 250	0.16 225	0.18 229	0.21 280	0.10 265	0.06 188	0.10 266	0.10 281	0.08 197	0.09 249

222	0.16 236	0.07 69	0.14 153	0.14 13	0.08 47	0.24 304	0.18 230	0.30 270	0.20 148	0.17 184	0.28 255	0.17 180	0.16 225	0.15 165	0.40 375	0.10 265	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.08 216

test_xeample	0.15 218	0.06 19	0.13 127	0.14 13	0.08 47	0.21 278	0.20 276	0.28 246	0.20 148	0.16 172	0.29 266	0.19 199	0.16 225	0.15 165	0.26 328	0.09 234	0.05 106	0.07 98	0.07 160	0.07 155	0.07 156

ACVNet	0.15 218	0.09 189	0.15 190	0.13 6	0.12 282	0.14 153	0.20 276	0.22 155	0.33 273	0.17 184	0.26 239	0.21 215	0.16 225	0.17 218	0.21 280	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.08 197	0.06 98

cf-r	0.13 156	0.07 69	0.12 90	0.16 68	0.08 47	0.14 153	0.19 261	0.20 122	0.25 210	0.17 184	0.25 224	0.21 215	0.16 225	0.14 147	0.14 184	0.10 265	0.05 106	0.06 31	0.08 210	0.06 101	0.06 98

GwcNet-RSSM	0.14 185	0.07 69	0.12 90	0.15 38	0.08 47	0.15 175	0.20 276	0.21 139	0.27 230	0.18 210	0.27 246	0.22 232	0.16 225	0.14 147	0.15 207	0.10 265	0.05 106	0.07 98	0.09 249	0.07 155	0.07 156

HSM	0.15 218	0.08 140	0.14 153	0.16 68	0.09 130	0.16 198	0.14 69	0.28 246	0.25 210	0.19 223	0.23 187	0.37 335	0.16 225	0.20 259	0.15 207	0.07 141	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.07 155	0.06 98

x	0.13 156	0.07 69	0.14 153	0.14 13	0.08 47	0.18 232	0.14 69	0.22 155	0.20 148	0.15 147	0.19 147	0.19 199	0.17 244	0.18 229	0.18 246	0.07 141	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.07 156

CRFU-Net	0.16 236	0.08 140	0.14 153	0.17 114	0.09 130	0.19 252	0.14 69	0.26 214	0.20 148	0.28 316	0.27 246	0.29 289	0.17 244	0.19 240	0.17 232	0.09 234	0.09 290	0.07 98	0.07 160	0.08 197	0.08 216

AACVNet	0.16 236	0.08 140	0.14 153	0.15 38	0.10 215	0.18 232	0.15 115	0.23 172	0.24 191	0.27 305	0.27 246	0.28 282	0.17 244	0.19 240	0.16 221	0.09 234	0.07 245	0.09 225	0.07 160	0.10 272	0.09 249

LMCR-Stereo	0.15 218	0.08 140	0.13 127	0.21 291	0.09 130	0.17 217	0.20 276	0.27 232	0.19 127	0.24 281	0.24 195	0.23 244	0.17 244	0.20 259	0.17 232	0.07 141	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.10 272	0.08 216

acv_ft	0.15 218	0.09 189	0.15 190	0.19 226	0.10 215	0.16 198	0.17 190	0.25 202	0.33 273	0.19 223	0.26 239	0.21 215	0.17 244	0.17 218	0.18 246	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.08 197	0.06 98

FADNet_RVC	0.16 236	0.14 303	0.40 352	0.20 267	0.11 253	0.13 129	0.13 43	0.26 214	0.22 172	0.21 248	0.23 187	0.20 209	0.17 244	0.14 147	0.16 221	0.08 189	0.08 267	0.12 308	0.09 249	0.11 287	0.10 268

CFNet	0.15 218	0.10 236	0.17 245	0.17 114	0.08 47	0.18 232	0.09 3	0.28 246	0.25 210	0.19 223	0.24 195	0.24 250	0.17 244	0.17 218	0.14 184	0.08 189	0.06 188	0.09 225	0.10 281	0.07 155	0.06 98

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 255	0.10 236	0.22 289	0.20 267	0.10 215	0.15 175	0.18 230	0.31 276	0.25 210	0.21 248	0.30 270	0.25 260	0.17 244	0.21 275	0.20 261	0.09 234	0.06 188	0.08 162	0.08 210	0.07 155	0.08 216
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.17 255	0.12 270	0.15 190	0.20 267	0.09 130	0.18 232	0.18 230	0.26 214	0.23 181	0.26 299	0.40 330	0.22 232	0.17 244	0.21 275	0.20 261	0.08 189	0.05 106	0.09 225	0.10 281	0.07 155	0.07 156
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ssnet_v2	0.17 255	0.10 236	0.17 245	0.17 114	0.11 253	0.21 278	0.21 292	0.33 302	0.25 210	0.22 261	0.22 181	0.27 275	0.18 253	0.22 286	0.20 261	0.11 286	0.09 290	0.09 225	0.09 249	0.08 197	0.08 216

Wz-Net-LNSev	0.22 304	0.16 316	0.38 348	0.21 291	0.13 299	0.25 314	0.23 311	0.32 285	0.43 330	0.30 325	0.41 340	0.31 307	0.18 253	0.22 286	0.25 318	0.10 265	0.09 290	0.08 162	0.08 210	0.12 301	0.11 291

hknet	0.15 218	0.11 256	0.13 127	0.22 304	0.11 253	0.14 153	0.15 115	0.34 312	0.25 210	0.17 184	0.22 181	0.22 232	0.18 253	0.17 218	0.12 127	0.07 141	0.06 188	0.10 266	0.09 249	0.07 155	0.07 156

ADLNet2	0.16 236	0.09 189	0.13 127	0.16 68	0.09 130	0.20 264	0.16 170	0.31 276	0.39 310	0.16 172	0.20 158	0.20 209	0.18 253	0.21 275	0.22 289	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.07 160	0.09 245	0.07 156

ICVP	0.15 218	0.09 189	0.12 90	0.22 304	0.09 130	0.17 217	0.21 292	0.25 202	0.23 181	0.18 210	0.30 270	0.26 268	0.18 253	0.17 218	0.14 184	0.09 234	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.07 155	0.07 156
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64	0.16 236	0.08 140	0.15 190	0.18 181	0.10 215	0.22 286	0.18 230	0.24 189	0.21 161	0.18 210	0.24 195	0.29 289	0.18 253	0.19 240	0.22 289	0.09 234	0.07 245	0.08 162	0.09 249	0.07 155	0.06 98

HGLStereo	0.17 255	0.08 140	0.19 271	0.17 114	0.12 282	0.18 232	0.18 230	0.31 276	0.32 267	0.21 248	0.32 282	0.25 260	0.18 253	0.19 240	0.20 261	0.09 234	0.09 290	0.07 98	0.07 160	0.09 245	0.10 268

DMCA	0.14 185	0.09 189	0.16 220	0.19 226	0.09 130	0.15 175	0.17 190	0.23 172	0.27 230	0.14 123	0.19 147	0.17 180	0.18 253	0.15 165	0.17 232	0.10 265	0.06 188	0.08 162	0.06 86	0.09 245	0.10 268

STTStereo	0.18 267	0.12 270	0.27 314	0.20 267	0.11 253	0.16 198	0.21 292	0.29 256	0.23 181	0.21 248	0.30 270	0.29 289	0.18 253	0.20 259	0.19 255	0.12 310	0.11 318	0.11 293	0.14 335	0.09 245	0.08 216

RASNet	0.14 185	0.07 69	0.14 153	0.16 68	0.08 47	0.18 232	0.14 69	0.29 256	0.20 148	0.17 184	0.25 224	0.21 215	0.18 253	0.20 259	0.19 255	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.08 210	0.06 101	0.06 98

TDLM	0.17 255	0.12 270	0.13 127	0.24 328	0.10 215	0.18 232	0.18 230	0.36 331	0.30 255	0.21 248	0.28 255	0.28 282	0.18 253	0.23 297	0.18 246	0.11 286	0.07 245	0.10 266	0.10 281	0.08 197	0.08 216

CVANet_RVC	0.18 267	0.10 236	0.14 153	0.21 291	0.10 215	0.18 232	0.17 190	0.34 312	0.33 273	0.22 261	0.31 278	0.28 282	0.18 253	0.23 297	0.17 232	0.12 310	0.08 267	0.12 308	0.11 304	0.09 245	0.07 156

Anonymous Stereo	0.23 319	0.19 340	0.50 363	0.24 328	0.17 350	0.21 278	0.21 292	0.33 302	0.44 334	0.25 294	0.34 299	0.26 268	0.18 253	0.31 337	0.27 335	0.13 330	0.12 327	0.12 308	0.13 331	0.11 287	0.14 333

DeepPruner_ROB	0.16 236	0.11 256	0.15 190	0.17 114	0.10 215	0.17 217	0.15 115	0.32 285	0.21 161	0.19 223	0.21 172	0.22 232	0.18 253	0.20 259	0.15 207	0.13 330	0.09 290	0.09 225	0.09 249	0.11 287	0.10 268

pmcnn	0.15 218	0.07 69	0.19 271	0.15 38	0.07 18	0.20 264	0.15 115	0.24 189	0.26 223	0.21 248	0.34 299	0.28 282	0.18 253	0.18 229	0.17 232	0.07 141	0.05 106	0.05 2	0.04 8	0.07 155	0.06 98

Wz-Net-MNSev	0.22 304	0.13 291	0.31 330	0.20 267	0.14 316	0.36 362	0.24 320	0.33 302	0.44 334	0.28 316	0.40 330	0.38 339	0.19 268	0.24 305	0.25 318	0.09 234	0.07 245	0.09 225	0.09 249	0.12 301	0.10 268

pcwnet_v2	0.19 277	0.10 236	0.26 308	0.17 114	0.14 316	0.18 232	0.15 115	0.37 336	0.46 342	0.19 223	0.24 195	0.21 215	0.19 268	0.20 259	0.19 255	0.13 330	0.10 308	0.10 266	0.10 281	0.11 287	0.13 316

delet	0.17 255	0.08 140	0.17 245	0.19 226	0.11 253	0.20 264	0.21 292	0.30 270	0.37 302	0.17 184	0.26 239	0.19 199	0.19 268	0.19 240	0.21 280	0.08 189	0.08 267	0.09 225	0.11 304	0.06 101	0.06 98

UNet	0.17 255	0.09 189	0.18 262	0.19 226	0.12 282	0.27 329	0.19 261	0.33 302	0.29 248	0.21 248	0.24 195	0.23 244	0.19 268	0.19 240	0.18 246	0.07 141	0.06 188	0.08 162	0.07 160	0.08 197	0.06 98

UPFNet	0.16 236	0.08 140	0.12 90	0.20 267	0.12 282	0.20 264	0.23 311	0.28 246	0.26 223	0.17 184	0.24 195	0.22 232	0.19 268	0.19 240	0.21 280	0.09 234	0.07 245	0.08 162	0.09 249	0.08 197	0.06 98

NVstereo2D	0.19 277	0.10 236	0.15 190	0.17 114	0.15 327	0.28 335	0.23 311	0.44 366	0.42 325	0.15 147	0.27 246	0.25 260	0.19 268	0.22 286	0.17 232	0.09 234	0.06 188	0.10 266	0.08 210	0.15 341	0.09 249

StereoDRNet	0.18 267	0.11 256	0.17 245	0.22 304	0.11 253	0.21 278	0.22 301	0.37 336	0.33 273	0.24 281	0.28 255	0.30 297	0.19 268	0.20 259	0.20 261	0.09 234	0.08 267	0.11 293	0.09 249	0.09 245	0.07 156

SGM-Forest	0.20 286	0.14 303	0.18 262	0.19 226	0.13 299	0.20 264	0.22 301	0.33 302	0.30 255	0.24 281	0.29 266	0.28 282	0.19 268	0.23 297	0.17 232	0.15 344	0.16 356	0.15 340	0.14 335	0.12 301	0.12 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.18 267	0.11 256	0.19 271	0.19 226	0.12 282	0.24 304	0.21 292	0.25 202	0.34 284	0.22 261	0.34 299	0.27 275	0.20 276	0.21 275	0.23 299	0.09 234	0.09 290	0.08 162	0.10 281	0.08 197	0.07 156

IER	0.14 185	0.07 69	0.13 127	0.17 114	0.09 130	0.14 153	0.16 170	0.25 202	0.26 223	0.18 210	0.25 224	0.17 180	0.20 276	0.16 196	0.14 184	0.08 189	0.05 106	0.07 98	0.06 86	0.08 197	0.07 156

MMNet	0.17 255	0.09 189	0.16 220	0.20 267	0.11 253	0.27 329	0.20 276	0.25 202	0.41 319	0.22 261	0.30 270	0.21 215	0.20 276	0.17 218	0.20 261	0.06 54	0.06 188	0.07 98	0.07 160	0.08 197	0.07 156

GwcNet	0.20 286	0.13 291	0.19 271	0.18 181	0.12 282	0.24 304	0.19 261	0.35 325	0.43 330	0.20 240	0.32 282	0.33 319	0.20 276	0.22 286	0.24 309	0.11 286	0.09 290	0.09 225	0.09 249	0.09 245	0.10 268

DGSMNet	0.24 327	0.19 340	0.33 335	0.21 291	0.24 369	0.24 304	0.20 276	0.35 325	0.41 319	0.24 281	0.32 282	0.38 339	0.21 280	0.29 333	0.23 299	0.12 310	0.11 318	0.14 332	0.16 348	0.23 367	0.23 372

FADNet-RVC	0.20 286	0.20 345	0.38 348	0.21 291	0.16 337	0.20 264	0.15 115	0.26 214	0.26 223	0.26 299	0.32 282	0.26 268	0.21 280	0.22 286	0.19 255	0.12 310	0.13 340	0.12 308	0.14 335	0.13 318	0.18 361

FADNet	0.21 295	0.22 355	0.36 344	0.18 181	0.17 350	0.24 304	0.13 43	0.31 276	0.31 261	0.23 273	0.25 224	0.27 275	0.21 280	0.19 240	0.15 207	0.13 330	0.15 353	0.12 308	0.15 346	0.16 348	0.18 361

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 304	0.21 351	0.24 301	0.26 344	0.11 253	0.23 299	0.14 69	0.39 347	0.24 191	0.32 337	0.36 306	0.30 297	0.21 280	0.19 240	0.21 280	0.17 359	0.14 347	0.21 362	0.16 348	0.12 301	0.12 302

SuperB	0.20 286	0.10 236	0.56 371	0.16 68	0.09 130	0.18 232	0.18 230	0.24 189	0.50 351	0.26 299	0.39 325	0.17 180	0.21 280	0.22 286	0.21 280	0.08 189	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.12 301	0.10 268

RTSC	0.23 319	0.12 270	0.28 319	0.21 291	0.13 299	0.28 335	0.16 170	0.35 325	0.66 379	0.27 305	0.33 295	0.30 297	0.21 280	0.31 337	0.29 346	0.10 265	0.08 267	0.09 225	0.10 281	0.13 318	0.13 316

AANet_RVC	0.16 236	0.10 236	0.10 44	0.18 181	0.09 130	0.18 232	0.19 261	0.26 214	0.31 261	0.22 261	0.35 303	0.21 215	0.21 280	0.22 286	0.16 221	0.06 54	0.05 106	0.06 31	0.06 86	0.07 155	0.06 98

DRN-Test	0.19 277	0.11 256	0.20 279	0.22 304	0.10 215	0.22 286	0.22 301	0.39 347	0.37 302	0.24 281	0.32 282	0.26 268	0.21 280	0.22 286	0.24 309	0.11 286	0.07 245	0.11 293	0.10 281	0.09 245	0.07 156

MDST_ROB	0.22 304	0.10 236	0.17 245	0.18 181	0.11 253	0.37 363	0.19 261	0.43 364	0.41 319	0.39 353	0.39 325	0.29 289	0.21 280	0.26 312	0.18 246	0.11 286	0.10 308	0.14 332	0.11 304	0.10 272	0.08 216

SQANet	0.23 319	0.23 356	0.30 328	0.30 367	0.19 359	0.27 329	0.13 43	0.29 256	0.33 273	0.24 281	0.37 312	0.31 307	0.22 289	0.27 315	0.23 299	0.15 344	0.10 308	0.21 362	0.16 348	0.21 364	0.15 341

SACVNet	0.18 267	0.12 270	0.14 153	0.17 114	0.13 299	0.22 286	0.18 230	0.31 276	0.30 255	0.23 273	0.31 278	0.30 297	0.22 289	0.22 286	0.17 232	0.11 286	0.08 267	0.10 266	0.10 281	0.12 301	0.14 333

FINET	0.21 295	0.18 337	0.26 308	0.18 181	0.16 337	0.23 299	0.23 311	0.32 285	0.48 344	0.25 294	0.32 282	0.22 232	0.22 289	0.22 286	0.17 232	0.18 361	0.16 356	0.11 293	0.10 281	0.15 341	0.13 316

hitnet-ft	0.18 267	0.09 189	0.17 245	0.14 13	0.09 130	0.26 322	0.20 276	0.25 202	0.26 223	0.24 281	0.32 282	0.31 307	0.22 289	0.24 305	0.21 280	0.12 310	0.07 245	0.10 266	0.08 210	0.12 301	0.11 291

ADCP+	0.20 286	0.10 236	0.33 335	0.20 267	0.12 282	0.22 286	0.26 340	0.31 276	0.34 284	0.26 299	0.37 312	0.22 232	0.22 289	0.27 315	0.27 335	0.09 234	0.06 188	0.08 162	0.08 210	0.09 245	0.10 268

PSMNet_ROB	0.21 295	0.11 256	0.15 190	0.27 355	0.15 327	0.24 304	0.35 377	0.43 364	0.37 302	0.27 305	0.32 282	0.32 316	0.22 289	0.21 275	0.26 328	0.12 310	0.08 267	0.13 322	0.11 304	0.09 245	0.09 249

ADCRef	0.19 277	0.12 270	0.41 354	0.20 267	0.12 282	0.22 286	0.18 230	0.32 285	0.36 296	0.26 299	0.32 282	0.17 180	0.23 295	0.24 305	0.24 309	0.07 141	0.06 188	0.09 225	0.09 249	0.08 197	0.08 216

RYNet	0.22 304	0.12 270	0.22 289	0.19 226	0.17 350	0.46 369	0.26 340	0.38 343	0.48 344	0.24 281	0.28 255	0.34 325	0.23 295	0.20 259	0.30 350	0.10 265	0.06 188	0.09 225	0.09 249	0.13 318	0.15 341

NaN_ROB	0.22 304	0.19 340	0.24 301	0.25 339	0.13 299	0.29 338	0.26 340	0.33 302	0.41 319	0.31 331	0.31 278	0.32 316	0.23 295	0.30 336	0.21 280	0.11 286	0.17 361	0.10 266	0.10 281	0.08 197	0.09 249

NOSS_ROB	0.19 277	0.12 270	0.18 262	0.16 68	0.12 282	0.15 175	0.12 21	0.30 270	0.32 267	0.20 240	0.22 181	0.27 275	0.23 295	0.21 275	0.16 221	0.16 355	0.18 363	0.23 367	0.21 363	0.12 301	0.13 316

DispFullNet	0.27 345	0.21 351	0.65 378	0.28 358	0.16 337	0.26 322	0.17 190	0.33 302	0.58 368	0.27 305	0.38 317	0.43 357	0.23 295	0.38 364	0.23 299	0.12 310	0.06 188	0.19 359	0.11 304	0.21 364	0.15 341

CBMV	0.19 277	0.14 303	0.17 245	0.18 181	0.10 215	0.20 264	0.11 11	0.29 256	0.30 255	0.29 322	0.30 270	0.30 297	0.23 295	0.27 315	0.19 255	0.13 330	0.15 353	0.17 349	0.16 348	0.10 272	0.10 268
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ToySt	0.17 255	0.11 256	0.18 262	0.17 114	0.11 253	0.16 198	0.25 334	0.24 189	0.33 273	0.19 223	0.24 195	0.26 268	0.24 301	0.19 240	0.20 261	0.07 141	0.08 267	0.09 225	0.10 281	0.09 245	0.08 216

WZ-Net	0.28 348	0.17 327	0.78 392	0.22 304	0.16 337	0.34 353	0.29 360	0.39 347	0.57 365	0.24 281	0.55 365	0.37 335	0.24 301	0.33 345	0.35 364	0.09 234	0.08 267	0.09 225	0.10 281	0.14 330	0.16 352

psm_up	0.18 267	0.10 236	0.18 262	0.20 267	0.11 253	0.17 217	0.19 261	0.37 336	0.34 284	0.21 248	0.28 255	0.29 289	0.24 301	0.20 259	0.22 289	0.09 234	0.10 308	0.11 293	0.11 304	0.08 197	0.08 216

RP	0.21 295	0.13 291	0.21 284	0.23 323	0.11 253	0.21 278	0.20 276	0.25 202	0.44 334	0.21 248	0.38 317	0.36 331	0.24 301	0.27 315	0.25 318	0.11 286	0.12 327	0.13 322	0.12 322	0.12 301	0.14 333

PS-NSSS	0.20 286	0.21 351	0.23 298	0.20 267	0.10 215	0.19 252	0.17 190	0.36 331	0.25 210	0.27 305	0.33 295	0.27 275	0.24 301	0.20 259	0.20 261	0.15 344	0.12 327	0.17 349	0.14 335	0.10 272	0.08 216

CBMV_ROB	0.19 277	0.13 291	0.17 245	0.16 68	0.11 253	0.15 175	0.13 43	0.26 214	0.28 241	0.27 305	0.30 270	0.27 275	0.24 301	0.23 297	0.16 221	0.15 344	0.17 361	0.22 366	0.20 361	0.10 272	0.11 291

DLCB_ROB	0.18 267	0.10 236	0.15 190	0.23 323	0.11 253	0.24 304	0.18 230	0.29 256	0.28 241	0.27 305	0.28 255	0.28 282	0.24 301	0.19 240	0.20 261	0.08 189	0.08 267	0.09 225	0.09 249	0.07 155	0.07 156

PWC_ROB	0.21 295	0.16 316	0.26 308	0.18 181	0.11 253	0.22 286	0.13 43	0.32 285	0.49 349	0.30 325	0.40 330	0.32 316	0.24 301	0.31 337	0.22 289	0.10 265	0.07 245	0.11 293	0.08 210	0.11 287	0.10 268

HBP-ISP	0.18 267	0.13 291	0.16 220	0.15 38	0.11 253	0.08 23	0.13 43	0.28 246	0.29 248	0.22 261	0.33 295	0.21 215	0.25 309	0.23 297	0.17 232	0.14 341	0.16 356	0.21 362	0.17 355	0.10 272	0.08 216

DDUNet	0.22 304	0.17 327	0.21 284	0.22 304	0.15 327	0.25 314	0.24 320	0.29 256	0.30 255	0.31 331	0.36 306	0.33 319	0.25 309	0.24 305	0.20 261	0.18 361	0.13 340	0.17 349	0.11 304	0.16 348	0.16 352

Syn2CoEx	0.21 295	0.16 316	0.27 314	0.29 365	0.14 316	0.26 322	0.20 276	0.33 302	0.31 261	0.28 316	0.36 306	0.27 275	0.25 309	0.19 240	0.24 309	0.16 355	0.12 327	0.14 332	0.11 304	0.09 245	0.08 216

Wz-Net-SNSev	0.25 336	0.17 327	0.44 356	0.25 339	0.14 316	0.26 322	0.23 311	0.38 343	0.56 363	0.30 325	0.55 365	0.39 347	0.26 312	0.23 297	0.30 350	0.10 265	0.09 290	0.09 225	0.10 281	0.11 287	0.11 291

AF-Net	0.22 304	0.17 327	0.17 245	0.26 344	0.13 299	0.25 314	0.24 320	0.32 285	0.50 351	0.25 294	0.33 295	0.38 339	0.26 312	0.28 326	0.25 318	0.11 286	0.10 308	0.16 346	0.11 304	0.11 287	0.10 268

PA-Net	0.23 319	0.18 337	0.33 335	0.28 358	0.22 366	0.21 278	0.38 382	0.29 256	0.39 310	0.22 261	0.32 282	0.25 260	0.26 312	0.20 259	0.25 318	0.09 234	0.23 379	0.15 340	0.22 366	0.09 245	0.13 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.19 277	0.09 189	0.22 289	0.17 114	0.10 215	0.25 314	0.18 230	0.27 232	0.44 334	0.22 261	0.31 278	0.33 319	0.26 312	0.28 326	0.28 343	0.08 189	0.06 188	0.07 98	0.07 160	0.09 245	0.09 249

SANet	0.24 327	0.14 303	0.28 319	0.21 291	0.11 253	0.27 329	0.24 320	0.38 343	0.64 376	0.36 345	0.40 330	0.43 357	0.26 312	0.27 315	0.24 309	0.12 310	0.09 290	0.10 266	0.09 249	0.13 318	0.11 291

XPNet_ROB	0.22 304	0.11 256	0.19 271	0.22 304	0.13 299	0.22 286	0.19 261	0.34 312	0.40 316	0.30 325	0.39 325	0.39 347	0.26 312	0.26 312	0.28 343	0.15 344	0.10 308	0.10 266	0.10 281	0.13 318	0.12 302

ETE_ROB	0.23 319	0.17 327	0.22 289	0.25 339	0.13 299	0.26 322	0.29 360	0.31 276	0.36 296	0.28 316	0.36 306	0.45 361	0.26 312	0.27 315	0.26 328	0.11 286	0.08 267	0.12 308	0.09 249	0.14 330	0.13 316

LALA_ROB	0.25 336	0.16 316	0.22 289	0.26 344	0.17 350	0.27 329	0.27 347	0.42 361	0.37 302	0.33 341	0.38 317	0.51 371	0.26 312	0.28 326	0.27 335	0.16 355	0.09 290	0.12 308	0.11 304	0.13 318	0.12 302

ACVNet-4b	0.39 367	0.53 387	0.55 369	0.45 384	0.24 369	0.47 371	0.18 230	0.49 375	0.64 376	0.42 363	0.45 351	0.60 378	0.27 320	0.34 348	0.24 309	0.33 385	0.14 347	0.48 388	0.42 388	0.30 381	0.26 379

Anonymous_2	0.22 304	0.17 327	0.28 319	0.15 38	0.16 337	0.32 344	0.22 301	0.22 155	0.17 99	0.23 273	0.24 195	0.26 268	0.27 320	0.27 315	0.23 299	0.22 373	0.25 381	0.17 349	0.17 355	0.17 355	0.17 359

UDG	0.21 295	0.17 327	0.19 271	0.23 323	0.15 327	0.30 341	0.20 276	0.33 302	0.35 291	0.23 273	0.28 255	0.31 307	0.27 320	0.20 259	0.22 289	0.15 344	0.12 327	0.13 322	0.09 249	0.14 330	0.14 333

aanetorigin	0.22 304	0.17 327	0.56 371	0.17 114	0.10 215	0.15 175	0.19 261	0.20 122	0.33 273	0.49 371	0.48 355	0.29 289	0.27 320	0.20 259	0.23 299	0.08 189	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.10 272	0.09 249

DMCA-RVC	0.17 255	0.10 236	0.15 190	0.24 328	0.11 253	0.18 232	0.18 230	0.25 202	0.24 191	0.21 248	0.26 239	0.25 260	0.27 320	0.18 229	0.20 261	0.12 310	0.08 267	0.13 322	0.10 281	0.10 272	0.08 216

RGC	0.25 336	0.20 345	0.29 325	0.28 358	0.16 337	0.22 286	0.23 311	0.32 285	0.44 334	0.27 305	0.40 330	0.38 339	0.27 320	0.36 359	0.22 289	0.11 286	0.13 340	0.17 349	0.17 355	0.14 330	0.16 352

stereogan	0.22 304	0.11 256	0.21 284	0.20 267	0.12 282	0.31 343	0.19 261	0.35 325	0.44 334	0.22 261	0.39 325	0.35 329	0.27 320	0.33 345	0.22 289	0.10 265	0.12 327	0.10 266	0.10 281	0.14 330	0.13 316

FBW_ROB	0.24 327	0.17 327	0.22 289	0.26 344	0.14 316	0.25 314	0.22 301	0.41 356	0.41 319	0.41 360	0.41 340	0.42 353	0.27 320	0.31 337	0.23 299	0.09 234	0.14 347	0.14 332	0.12 322	0.11 287	0.09 249

NCC-stereo	0.24 327	0.15 309	0.31 330	0.26 344	0.16 337	0.20 264	0.30 367	0.40 351	0.40 316	0.24 281	0.38 317	0.33 319	0.28 328	0.36 359	0.27 335	0.12 310	0.11 318	0.15 340	0.22 366	0.13 318	0.13 316

Nwc_Net	0.23 319	0.16 316	0.21 284	0.25 339	0.14 316	0.24 304	0.26 340	0.37 336	0.38 307	0.22 261	0.41 340	0.30 297	0.28 328	0.28 326	0.25 318	0.11 286	0.10 308	0.17 349	0.20 361	0.10 272	0.10 268

Abc-Net	0.24 327	0.15 309	0.31 330	0.26 344	0.16 337	0.20 264	0.30 367	0.40 351	0.40 316	0.24 281	0.38 317	0.33 319	0.28 328	0.36 359	0.27 335	0.12 310	0.11 318	0.15 340	0.22 366	0.13 318	0.13 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 343	0.15 309	0.30 328	0.24 328	0.18 357	0.22 286	0.15 115	0.38 343	0.71 383	0.32 337	0.41 340	0.36 331	0.28 328	0.32 343	0.29 346	0.12 310	0.11 318	0.14 332	0.13 331	0.16 348	0.20 367

DeepPrunerF	0.24 327	0.17 327	0.42 355	0.26 344	0.16 337	0.22 286	0.28 352	0.37 336	0.50 351	0.26 299	0.29 266	0.24 250	0.28 328	0.21 275	0.22 289	0.15 344	0.11 318	0.20 361	0.18 359	0.12 301	0.13 316

ADCPNet	0.25 336	0.16 316	0.61 375	0.21 291	0.15 327	0.35 361	0.25 334	0.32 285	0.35 291	0.30 325	0.40 330	0.36 331	0.28 328	0.28 326	0.32 358	0.12 310	0.10 308	0.11 293	0.12 322	0.14 330	0.13 316

GANet	0.21 295	0.12 270	0.21 284	0.24 328	0.13 299	0.22 286	0.22 301	0.41 356	0.26 223	0.31 331	0.42 345	0.37 335	0.28 328	0.23 297	0.22 289	0.10 265	0.12 327	0.10 266	0.09 249	0.10 272	0.08 216

NCCL2	0.23 319	0.15 309	0.17 245	0.34 373	0.18 357	0.24 304	0.23 311	0.34 312	0.28 241	0.31 331	0.38 317	0.38 339	0.28 328	0.23 297	0.24 309	0.15 344	0.12 327	0.18 357	0.21 363	0.13 318	0.13 316

APVNet	0.22 304	0.12 270	0.19 271	0.18 181	0.14 316	0.32 344	0.31 373	0.39 347	0.32 267	0.27 305	0.40 330	0.30 297	0.29 336	0.26 312	0.25 318	0.11 286	0.12 327	0.11 293	0.14 335	0.12 301	0.12 302

G-Net	0.24 327	0.16 316	0.36 344	0.22 304	0.16 337	0.51 375	0.23 311	0.29 256	0.34 284	0.36 345	0.38 317	0.31 307	0.29 336	0.27 315	0.26 328	0.11 286	0.09 290	0.12 308	0.09 249	0.16 348	0.13 316

DPSNet	0.28 348	0.16 316	0.31 330	0.18 181	0.13 299	0.54 377	0.42 386	0.51 378	0.67 380	0.29 322	0.38 317	0.38 339	0.29 336	0.31 337	0.23 299	0.11 286	0.10 308	0.11 293	0.08 210	0.20 363	0.16 352

PDISCO_ROB	0.27 345	0.16 316	0.26 308	0.28 358	0.20 362	0.32 344	0.26 340	0.44 366	0.57 365	0.28 316	0.40 330	0.45 361	0.29 336	0.33 345	0.34 363	0.12 310	0.09 290	0.17 349	0.16 348	0.17 355	0.13 316

ccnet	0.29 352	0.28 370	0.23 298	0.20 267	0.28 378	0.41 368	0.21 292	0.45 369	0.33 273	0.36 345	0.46 352	0.36 331	0.30 340	0.39 367	0.42 379	0.23 377	0.14 347	0.21 362	0.17 355	0.23 367	0.18 361

S-Stereo	0.20 286	0.12 270	0.25 307	0.21 291	0.13 299	0.20 264	0.18 230	0.32 285	0.43 330	0.23 273	0.36 306	0.28 282	0.30 340	0.19 240	0.22 289	0.09 234	0.12 327	0.10 266	0.10 281	0.13 318	0.13 316

XQC	0.28 348	0.23 356	0.51 364	0.28 358	0.19 359	0.34 353	0.27 347	0.36 331	0.57 365	0.31 331	0.30 270	0.37 335	0.30 340	0.38 364	0.38 371	0.13 330	0.09 290	0.15 340	0.12 322	0.17 355	0.18 361

ADCL	0.24 327	0.11 256	0.47 361	0.22 304	0.12 282	0.34 353	0.29 360	0.29 256	0.56 363	0.24 281	0.46 352	0.30 297	0.30 340	0.29 333	0.29 346	0.08 189	0.07 245	0.09 225	0.09 249	0.10 272	0.10 268

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 357	0.24 359	0.29 325	0.36 377	0.16 337	0.34 353	0.30 367	0.32 285	0.42 325	0.40 356	0.46 352	0.38 339	0.31 344	0.34 348	0.28 343	0.19 365	0.20 369	0.26 369	0.29 378	0.18 359	0.19 366

STTRV1_RVC	0.25 336	0.26 365	0.39 350	0.19 226	0.26 376	0.30 341	0.24 320	0.34 312	0.35 291	0.36 345	0.34 299	0.31 307	0.31 344	0.28 326	0.25 318	0.17 359	0.10 308	0.16 346	0.14 335	0.17 355	0.12 302

CC-Net-ROB	0.28 348	0.31 375	0.36 344	0.29 365	0.15 327	0.25 314	0.19 261	0.45 369	0.33 273	0.39 353	0.37 312	0.39 347	0.31 344	0.27 315	0.26 328	0.24 379	0.19 366	0.30 380	0.23 370	0.18 359	0.15 341

DANet	0.21 295	0.15 309	0.28 319	0.25 339	0.13 299	0.22 286	0.19 261	0.27 232	0.27 230	0.28 316	0.32 282	0.35 329	0.31 344	0.31 337	0.23 299	0.11 286	0.09 290	0.11 293	0.10 281	0.13 318	0.11 291
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.20 286	0.12 270	0.22 289	0.21 291	0.12 282	0.17 217	0.18 230	0.34 312	0.39 310	0.27 305	0.37 312	0.34 325	0.32 348	0.21 275	0.20 261	0.09 234	0.11 318	0.10 266	0.09 249	0.11 287	0.14 333

otaku	0.39 367	0.37 381	0.52 365	0.44 383	0.28 378	0.58 379	0.24 320	0.41 356	0.62 374	0.40 356	0.49 356	0.46 365	0.33 349	0.40 371	0.32 358	0.30 382	0.30 385	0.39 384	0.33 383	0.29 380	0.28 380

AnyNet_C32	0.26 343	0.16 316	0.36 344	0.20 267	0.16 337	0.25 314	0.30 367	0.32 285	0.44 334	0.31 331	0.49 356	0.30 297	0.33 349	0.40 371	0.33 361	0.12 310	0.12 327	0.12 308	0.14 335	0.14 330	0.15 341

GANetREF_RVC	0.31 358	0.34 378	0.27 314	0.35 375	0.16 337	0.32 344	0.41 383	0.48 373	0.51 358	0.35 343	0.35 303	0.34 325	0.33 349	0.39 367	0.32 358	0.27 381	0.20 369	0.29 378	0.15 346	0.18 359	0.17 359
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CSAN	0.29 352	0.24 359	0.27 314	0.34 373	0.19 359	0.33 350	0.42 386	0.37 336	0.50 351	0.38 351	0.40 330	0.44 359	0.33 349	0.28 326	0.30 350	0.20 367	0.16 356	0.19 359	0.19 360	0.14 330	0.15 341

PASM	0.32 360	0.24 359	0.48 362	0.28 358	0.27 377	0.29 338	0.30 367	0.34 312	0.49 349	0.35 343	0.39 325	0.46 365	0.34 353	0.34 348	0.35 364	0.23 377	0.25 381	0.26 369	0.28 377	0.23 367	0.21 369

WCMA_ROB	0.24 327	0.11 256	0.22 289	0.17 114	0.14 316	0.32 344	0.15 115	0.32 285	0.32 267	0.38 351	0.53 362	0.40 350	0.34 353	0.34 348	0.25 318	0.11 286	0.12 327	0.12 308	0.10 281	0.14 330	0.14 333

edge stereo	0.22 304	0.13 291	0.20 279	0.21 291	0.13 299	0.23 299	0.16 170	0.32 285	0.42 325	0.32 337	0.40 330	0.38 339	0.35 355	0.25 310	0.24 309	0.13 330	0.11 318	0.14 332	0.11 304	0.12 301	0.13 316

SGM_RVC	0.23 319	0.12 270	0.15 190	0.15 38	0.09 130	0.33 350	0.18 230	0.34 312	0.31 261	0.44 367	0.37 312	0.53 374	0.35 355	0.35 354	0.24 309	0.13 330	0.13 340	0.13 322	0.13 331	0.10 272	0.11 291
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.29 352	0.18 337	0.45 357	0.21 291	0.17 350	0.28 335	0.23 311	0.41 356	0.63 375	0.40 356	0.49 356	0.40 350	0.36 357	0.39 367	0.40 375	0.13 330	0.12 327	0.13 322	0.14 335	0.16 348	0.16 352

LSM	0.33 363	0.20 345	0.58 373	0.26 344	0.60 399	0.34 353	0.25 334	0.42 361	0.48 344	0.45 368	0.58 373	0.42 353	0.36 357	0.35 354	0.25 318	0.12 310	0.20 369	0.14 332	0.16 348	0.19 362	0.33 386

psmorigin	0.25 336	0.15 309	0.34 343	0.17 114	0.13 299	0.23 299	0.14 69	0.34 312	0.33 273	0.41 360	0.55 365	0.41 352	0.37 359	0.34 348	0.27 335	0.11 286	0.15 353	0.11 293	0.11 304	0.12 301	0.16 352

Wz-Net-TNSev	0.29 352	0.20 345	0.65 378	0.19 226	0.15 327	0.38 365	0.27 347	0.35 325	0.55 361	0.34 342	0.42 345	0.45 361	0.38 360	0.32 343	0.30 350	0.12 310	0.13 340	0.10 266	0.12 322	0.15 341	0.14 333

AnyNet_C01	0.36 366	0.25 364	1.37 404	0.22 304	0.17 350	0.48 373	0.27 347	0.35 325	0.39 310	0.39 353	0.74 385	0.46 365	0.38 360	0.45 375	0.47 384	0.13 330	0.13 340	0.13 322	0.14 335	0.14 330	0.15 341

EDNetEfficient	0.29 352	0.24 359	1.13 401	0.18 181	0.10 215	0.19 252	0.20 276	0.20 122	0.60 372	0.74 390	0.56 370	0.31 307	0.39 362	0.22 286	0.30 350	0.09 234	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.11 287	0.09 249

MFN_U_SF_RVC	0.32 360	0.21 351	0.55 369	0.30 367	0.15 327	0.34 353	0.17 190	0.52 379	0.46 342	0.46 370	0.55 365	0.59 377	0.39 362	0.35 354	0.37 369	0.15 344	0.14 347	0.18 357	0.21 363	0.16 348	0.15 341

SAMSARA	0.40 370	0.28 370	0.33 335	0.55 390	0.39 384	0.82 399	1.23 413	0.47 372	0.51 358	0.36 345	0.35 303	0.55 376	0.39 362	0.38 364	0.39 373	0.15 344	0.20 369	0.15 340	0.14 335	0.23 367	0.20 367

ADCMid	0.25 336	0.15 309	0.40 352	0.20 267	0.14 316	0.25 314	0.26 340	0.34 312	0.38 307	0.36 345	0.44 350	0.34 325	0.40 365	0.35 354	0.33 361	0.10 265	0.09 290	0.11 293	0.11 304	0.13 318	0.12 302

FC-DCNN	0.33 363	0.27 367	0.28 319	0.26 344	0.23 368	0.37 363	0.28 352	0.40 351	0.43 330	0.45 368	0.55 365	0.51 371	0.40 365	0.37 363	0.30 350	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.24 373

MSMD_ROB	0.31 358	0.26 365	0.26 308	0.24 328	0.21 364	0.34 353	0.25 334	0.34 312	0.39 310	0.40 356	0.69 379	0.45 361	0.40 365	0.34 348	0.27 335	0.20 367	0.19 366	0.26 369	0.25 372	0.23 367	0.22 371

MeshStereo	0.27 345	0.13 291	0.18 262	0.15 38	0.11 253	0.32 344	0.24 320	0.40 351	0.36 296	0.52 373	0.57 371	0.67 385	0.40 365	0.35 354	0.26 328	0.14 341	0.13 340	0.13 322	0.11 304	0.11 287	0.10 268
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
FCDSN-DC	0.33 363	0.28 370	0.28 319	0.30 367	0.24 369	0.39 366	0.28 352	0.42 361	0.42 325	0.43 366	0.53 362	0.51 371	0.41 369	0.36 359	0.30 350	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.25 375	0.24 373
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTS	0.45 377	0.19 340	3.26 411	0.24 328	0.15 327	0.74 392	0.20 276	0.36 331	0.76 389	0.42 363	0.43 348	0.31 307	0.41 369	0.53 383	0.35 364	0.10 265	0.08 267	0.13 322	0.12 322	0.15 341	0.15 341

RTSA	0.45 377	0.19 340	3.26 411	0.24 328	0.15 327	0.74 392	0.20 276	0.36 331	0.76 389	0.42 363	0.43 348	0.31 307	0.41 369	0.53 383	0.35 364	0.10 265	0.08 267	0.13 322	0.12 322	0.15 341	0.15 341

Ntro	0.40 370	0.40 383	0.53 366	0.46 387	0.30 382	0.65 385	0.24 320	0.46 371	0.68 381	0.41 360	0.49 356	0.48 369	0.42 372	0.39 367	0.31 357	0.32 384	0.28 383	0.37 383	0.30 380	0.32 385	0.29 381

SGM-ForestM	0.32 360	0.12 270	0.16 220	0.16 68	0.11 253	0.39 366	0.19 261	0.41 356	0.50 351	0.52 373	0.54 364	1.32 404	0.42 372	0.40 371	0.27 335	0.14 341	0.16 356	0.16 346	0.16 348	0.12 301	0.12 302

LE_ROB	0.50 381	0.07 69	0.14 153	0.15 38	0.08 47	0.24 304	0.16 170	0.22 155	1.81 412	4.63 416	0.67 377	0.47 368	0.44 374	0.20 259	0.29 346	0.07 141	0.06 188	0.06 31	0.06 86	0.08 197	0.06 98

coex-ft	3.30 412	0.34 378	59.09 436	0.18 181	0.13 299	0.26 322	0.22 301	0.27 232	0.72 384	1.90 413	0.70 381	0.44 359	0.45 375	0.29 333	0.41 378	0.09 234	0.09 290	0.12 308	0.09 249	0.14 330	0.13 316

RainbowNet	0.54 384	0.61 391	0.70 390	0.57 391	0.43 387	0.65 385	0.37 381	0.60 388	0.87 393	0.50 372	0.66 376	0.64 381	0.47 376	0.49 377	0.43 382	0.47 393	0.48 395	0.52 392	0.41 387	0.52 390	0.40 391

Consistency-Raft	0.44 375	0.40 383	0.45 357	0.37 378	0.43 387	0.46 369	0.41 383	0.57 386	0.55 361	0.32 337	0.73 383	0.33 319	0.48 377	0.42 374	0.49 386	0.39 387	0.35 387	0.45 387	0.51 395	0.42 387	0.29 381

ACVNet_1	0.44 375	0.49 386	0.60 374	0.45 384	0.28 378	0.49 374	0.27 347	0.57 386	0.72 384	0.62 379	0.58 373	0.74 389	0.49 378	0.50 378	0.35 364	0.26 380	0.24 380	0.39 384	0.29 378	0.31 384	0.24 373

EDNetEfficientorigin	7.91 418	0.31 375	153.02 437	0.19 226	0.09 130	0.21 278	0.16 170	0.22 155	0.59 369	0.72 386	0.67 377	0.42 353	0.50 379	0.24 305	0.39 373	0.08 189	0.07 245	0.08 162	0.07 160	0.12 301	0.10 268

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 374	0.39 382	0.54 367	0.40 379	0.20 362	0.64 384	0.32 375	0.53 381	0.72 384	0.71 384	0.72 382	0.61 379	0.54 380	0.51 379	0.46 383	0.20 367	0.19 366	0.29 378	0.30 380	0.23 367	0.18 361

ELAS_RVC	0.41 372	0.29 373	0.33 335	0.28 358	0.24 369	0.54 377	0.36 378	0.49 375	0.59 369	0.72 386	0.74 385	0.65 383	0.54 380	0.54 385	0.40 375	0.22 373	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.26 378	0.25 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 372	0.29 373	0.33 335	0.27 355	0.24 369	0.60 382	0.36 378	0.50 377	0.50 351	0.71 384	0.79 389	0.67 385	0.54 380	0.51 379	0.42 379	0.22 373	0.20 369	0.27 372	0.26 373	0.26 378	0.25 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
anonymity	0.53 383	0.58 389	0.65 378	0.41 381	0.61 400	0.53 376	0.41 383	0.56 384	0.41 319	0.55 376	0.50 360	0.49 370	0.55 383	0.58 388	0.50 389	0.58 398	0.50 399	0.51 390	0.51 395	0.51 389	0.57 395

SGM+DAISY	0.56 385	0.57 388	0.65 378	0.40 379	0.54 392	0.66 387	0.49 390	0.56 384	0.45 341	0.66 380	0.69 379	0.67 385	0.56 384	0.63 390	0.56 391	0.59 399	0.48 395	0.50 389	0.50 394	0.52 390	0.58 396

SPS-STEREO	0.57 386	0.58 389	0.65 378	0.45 384	0.55 394	0.62 383	0.44 389	0.62 389	0.50 351	0.68 382	0.64 375	0.66 384	0.57 385	0.61 389	0.60 393	0.62 401	0.47 394	0.51 390	0.49 392	0.55 394	0.58 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.39 367	0.20 345	0.39 350	0.31 371	0.22 366	0.29 338	0.43 388	0.52 379	0.96 396	0.55 376	0.79 389	0.53 374	0.59 386	0.52 381	0.38 371	0.19 365	0.14 347	0.17 349	0.14 335	0.24 374	0.31 384

MANE	0.45 377	0.27 367	0.27 314	0.27 355	0.24 369	0.47 371	0.31 373	0.55 383	0.59 369	0.72 386	1.13 405	1.15 398	0.61 387	0.52 381	0.37 369	0.21 370	0.20 369	0.27 372	0.31 382	0.25 375	0.24 373

PWCK	0.71 391	0.94 407	0.95 399	0.76 396	0.31 383	0.74 392	0.36 378	0.90 396	0.90 394	0.96 399	0.75 387	0.95 393	0.61 387	0.87 402	0.66 396	0.72 403	0.46 390	0.75 399	0.49 392	0.69 402	0.44 393

BEATNet-Init1	0.52 382	0.27 367	0.62 376	0.30 367	0.21 364	0.76 396	0.29 360	0.54 382	0.65 378	0.86 395	0.95 396	2.07 414	0.62 389	0.56 387	0.42 379	0.18 361	0.18 363	0.23 367	0.22 366	0.22 366	0.21 369

NVStereoNet_ROB	0.46 380	0.36 380	0.46 360	0.41 381	0.28 378	0.34 353	0.34 376	0.48 373	0.60 372	0.72 386	0.93 394	0.70 388	0.66 390	0.47 376	0.60 393	0.22 373	0.33 386	0.34 382	0.34 385	0.30 381	0.30 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	0.64 387	0.66 395	0.65 378	0.51 388	0.69 404	0.69 388	0.57 396	0.64 390	0.73 387	0.60 378	0.73 383	0.62 380	0.67 391	0.65 391	0.60 393	0.66 402	0.58 408	0.63 394	0.59 398	0.68 400	0.69 405

MADNet+	0.75 394	0.71 397	3.70 414	0.66 393	0.41 385	0.98 404	0.97 411	0.69 391	0.73 387	0.52 373	0.57 371	0.64 381	0.68 392	0.86 401	1.01 409	0.34 386	0.36 388	0.28 377	0.23 370	0.36 386	0.31 384

ACVNet_2	0.66 390	0.66 395	0.68 386	0.63 392	0.41 385	0.71 390	0.49 390	0.96 401	1.39 405	0.89 396	1.09 401	1.04 394	0.73 393	0.54 385	0.47 384	0.43 391	0.40 389	0.53 393	0.44 389	0.47 388	0.35 388

TorneroNet-64	0.76 395	0.72 398	0.74 391	0.78 398	0.58 398	0.91 403	0.56 395	0.84 395	1.29 402	0.66 380	0.90 392	1.40 406	0.75 394	0.85 400	0.67 399	0.49 394	0.46 390	0.72 398	0.59 398	0.67 399	0.53 394

IMH-64-1	0.65 388	0.61 391	0.68 386	0.71 394	0.51 390	0.59 380	0.49 390	0.91 397	0.85 391	0.74 390	1.02 398	0.81 390	0.78 395	0.79 394	0.49 386	0.42 389	0.46 390	0.71 396	0.47 390	0.52 390	0.39 389

IMH-64	0.65 388	0.61 391	0.68 386	0.71 394	0.51 390	0.59 380	0.49 390	0.91 397	0.85 391	0.74 390	1.02 398	0.81 390	0.78 395	0.79 394	0.49 386	0.42 389	0.46 390	0.71 396	0.47 390	0.52 390	0.39 389

JetBlue	0.71 391	0.45 385	1.14 402	0.51 388	0.47 389	2.02 413	0.64 400	0.75 392	0.70 382	0.69 383	0.77 388	1.22 400	0.83 397	1.03 409	1.01 409	0.40 388	0.28 383	0.33 381	0.33 383	0.30 381	0.34 387

LVE	0.83 399	0.85 404	0.85 397	0.80 399	0.56 395	1.04 409	0.65 401	1.05 406	1.47 408	0.96 399	1.22 409	1.10 397	0.85 398	0.83 397	0.71 401	0.49 394	0.55 405	0.76 401	0.60 400	0.65 397	0.59 401

TorneroNet	0.82 398	0.74 399	0.81 396	0.84 401	0.63 401	0.99 405	0.63 398	0.96 401	1.16 399	0.80 393	1.11 403	1.36 405	0.86 399	0.93 405	0.80 404	0.56 396	0.49 397	0.78 403	0.66 402	0.73 405	0.63 404

IMH	0.71 391	0.64 394	0.68 386	0.76 396	0.54 392	0.69 388	0.54 394	0.98 403	1.10 398	0.82 394	1.09 401	0.89 392	0.88 400	0.87 402	0.52 390	0.44 392	0.50 399	0.75 399	0.51 395	0.56 395	0.41 392

WAO-7	0.79 396	0.78 400	0.54 367	0.85 402	0.67 403	0.74 392	0.68 404	1.05 406	1.32 403	0.90 397	1.20 408	1.04 394	0.92 401	0.69 392	0.66 396	0.60 400	0.62 409	0.67 395	0.68 403	0.64 396	0.58 396

JetRed	1.62 410	1.46 415	2.98 410	0.92 405	1.21 414	4.99 415	1.53 415	1.27 413	1.39 405	1.83 412	1.74 414	1.60 412	0.95 402	1.41 412	2.45 415	0.90 411	1.60 416	0.93 407	0.90 411	1.35 414	0.99 413

KSHMR	1.09 407	1.17 411	0.88 398	1.25 414	1.00 413	0.99 405	0.96 410	1.13 410	1.37 404	1.16 407	1.29 410	1.41 407	0.96 403	1.01 408	0.92 406	1.03 412	1.08 414	1.20 412	1.03 413	1.01 411	0.97 412

Dean	0.87 400	0.86 405	0.79 394	0.81 400	0.56 395	0.90 400	0.63 398	1.15 411	1.73 411	1.15 406	1.15 406	1.31 403	0.99 404	0.81 396	0.81 405	0.57 397	0.56 406	0.77 402	0.64 401	0.66 398	0.58 396

WAO-6	0.81 397	0.80 401	0.62 376	0.86 403	0.63 401	0.76 396	0.58 397	0.98 403	1.54 410	0.90 397	0.96 397	1.07 396	1.03 405	0.70 393	0.66 396	0.72 403	0.49 397	0.90 406	0.71 404	0.68 400	0.58 396

WAO-8	0.91 401	0.81 402	0.65 378	0.94 406	0.69 404	0.90 400	0.67 402	1.07 408	1.83 413	1.06 404	1.45 411	1.30 401	1.07 406	0.84 398	0.78 402	0.74 405	0.53 402	0.86 404	0.75 405	0.69 402	0.62 402

ktn	1.01 406	1.21 412	0.80 395	1.23 413	0.86 410	1.01 407	0.87 408	0.94 400	1.39 405	1.04 402	1.12 404	1.15 398	1.07 406	0.94 406	0.59 392	1.28 415	0.71 412	1.38 415	0.83 408	1.02 412	0.75 408

Venus	0.91 401	0.81 402	0.65 378	0.94 406	0.69 404	0.90 400	0.67 402	1.07 408	1.83 413	1.06 404	1.45 411	1.30 401	1.07 406	0.84 398	0.78 402	0.74 405	0.53 402	0.86 404	0.75 405	0.69 402	0.62 402

DPSimNet_ROB	1.11 408	1.23 413	0.78 392	1.13 410	0.88 411	1.10 410	1.13 412	1.16 412	1.23 401	1.43 410	1.02 398	1.41 407	1.10 409	0.90 404	1.60 411	1.46 416	0.51 401	1.21 413	1.03 413	0.90 409	1.01 414

notaker	0.97 404	1.11 410	0.98 400	1.13 410	0.81 408	0.73 391	0.68 404	0.93 399	1.16 399	1.18 408	1.18 407	1.41 407	1.16 410	1.08 411	0.69 400	0.81 408	0.64 410	1.17 411	0.79 407	0.98 410	0.80 410

UNDER WATER-64	0.95 403	0.94 407	1.43 406	0.87 404	0.56 395	1.18 412	0.87 408	0.77 393	0.94 395	1.04 402	0.85 391	1.58 411	1.21 411	0.94 406	0.96 407	0.87 409	0.57 407	1.03 409	0.88 410	0.78 407	0.73 406

UNDER WATER	0.97 404	0.97 409	1.42 405	0.99 408	0.70 407	1.12 411	0.84 407	0.80 394	1.08 397	1.01 401	0.90 392	1.55 410	1.22 412	1.03 409	1.00 408	0.78 407	0.53 402	1.02 408	0.87 409	0.80 408	0.74 407

HanzoNet	1.29 409	1.26 414	1.19 403	1.12 409	0.85 409	1.02 408	0.83 406	1.03 405	1.48 409	1.64 411	1.61 413	2.50 416	1.72 413	1.61 413	1.61 412	1.26 414	0.80 413	1.31 414	1.01 412	1.02 412	0.86 411

MADNet++	1.95 411	1.75 416	1.59 408	1.82 416	1.69 416	2.33 414	1.40 414	2.35 415	2.09 415	2.57 415	2.36 415	2.24 415	2.17 414	2.28 414	2.34 414	1.87 417	1.66 417	1.54 416	1.34 416	1.92 416	1.77 417

ASD4	3.54 413	3.38 418	2.05 409	1.72 415	2.51 418	9.03 419	17.71 420	2.25 414	5.51 417	2.46 414	2.81 416	2.03 413	3.36 415	2.73 415	5.06 416	1.22 413	1.34 415	1.13 410	1.33 415	1.68 415	1.49 416

tt	4.67 414	0.06 19	3.55 413	2.02 417	1.55 415	10.25 420	16.71 419	8.91 423	5.03 416	1.31 409	0.94 395	4.71 417	4.76 416	3.33 416	5.87 418	6.06 424	10.30 428	1.88 418	2.11 419	2.75 417	1.21 415

LRCNet_RVC	10.62 423	13.42 428	7.30 416	18.92 428	2.07 417	0.33 350	0.30 367	5.59 419	0.48 344	13.03 425	17.94 426	8.87 421	5.65 417	4.79 417	1.89 413	23.51 435	2.73 422	27.55 436	25.71 436	16.07 433	16.33 433

PML	8.91 421	9.34 427	6.13 415	5.35 421	6.41 422	14.99 422	23.38 426	5.27 416	6.83 418	18.04 427	28.19 436	7.67 420	6.83 418	7.85 420	5.75 417	5.35 423	1.83 418	5.95 427	1.93 418	8.64 425	2.52 418

xxxxx1	7.79 415	5.02 421	7.31 417	3.12 418	3.85 419	16.35 423	22.88 421	5.86 420	8.69 419	7.97 419	8.54 417	9.12 422	8.27 419	10.18 421	10.92 419	2.42 418	2.45 419	3.56 421	12.37 425	3.77 418	3.06 419

tt_ll	7.79 415	5.02 421	7.31 417	3.12 418	3.85 419	16.35 423	22.88 421	5.86 420	8.69 419	7.97 419	8.54 417	9.12 422	8.27 419	10.18 421	10.92 419	2.42 418	2.45 419	3.56 421	12.37 425	3.77 418	3.06 419

ff	7.79 415	5.02 421	7.31 417	3.12 418	3.85 419	16.35 423	22.88 421	5.86 420	8.69 419	7.97 419	8.54 417	9.12 422	8.27 419	10.18 421	10.92 419	2.42 418	2.45 419	3.56 421	12.37 425	3.77 418	3.06 419

DPSMNet_ROB	8.06 419	4.48 419	8.63 423	5.37 423	10.74 425	8.32 417	22.98 425	5.46 417	13.36 424	5.12 417	9.92 420	5.08 418	10.40 422	5.53 419	12.58 422	3.80 422	8.00 423	3.50 419	7.02 422	3.83 421	7.14 423

DGTPSM_ROB	8.06 419	4.48 419	8.63 423	5.35 421	10.72 424	8.32 417	22.97 424	5.46 417	13.35 423	5.12 417	9.92 420	5.08 418	10.40 422	5.52 418	12.58 422	3.79 421	8.00 423	3.50 419	7.02 422	3.83 421	7.14 423

Anonymous_1	10.96 424	7.92 424	7.46 420	10.33 424	10.06 423	18.65 427	26.34 427	11.06 424	13.44 425	9.40 422	10.05 422	9.67 425	11.23 424	10.73 424	12.72 424	6.42 425	8.38 425	5.77 424	10.61 424	12.12 426	6.77 422

DPSM_ROB	11.15 425	8.58 425	8.00 421	10.88 425	11.58 426	19.10 428	26.71 428	12.05 425	14.07 426	10.36 423	10.84 423	10.33 426	11.86 425	11.70 425	13.54 425	6.99 426	8.79 426	5.89 425	6.95 420	7.29 423	7.42 425

DPSM	11.15 425	8.58 425	8.00 421	10.88 425	11.58 426	19.10 428	26.71 428	12.05 425	14.07 426	10.36 423	10.84 423	10.33 426	11.86 425	11.70 425	13.54 425	6.99 426	8.79 426	5.89 425	6.95 420	7.29 423	7.42 425

HaxPig	15.71 428	18.52 435	19.18 431	16.89 427	15.89 429	7.73 416	7.60 416	13.31 427	10.82 422	15.42 426	14.91 425	15.98 428	14.92 427	15.58 427	15.98 428	18.95 434	16.73 429	19.46 434	18.08 434	19.26 434	19.05 434

MEDIAN_ROB	20.38 429	24.04 436	23.31 433	21.23 429	21.71 430	10.40 421	7.92 417	17.64 428	15.50 428	20.12 428	19.70 427	20.34 429	20.32 428	21.19 428	21.13 429	23.81 436	21.81 436	24.98 435	23.76 435	24.71 435	23.93 435

MyStereo03	22.45 431	17.33 430	16.21 427	21.95 430	23.27 431	38.32 431	53.79 432	24.21 431	28.46 432	20.87 432	21.85 431	20.80 430	23.87 429	23.46 430	27.40 433	14.08 429	17.71 433	11.82 428	14.03 430	14.65 427	14.89 427

MyStereo02	22.45 431	17.33 430	16.21 427	21.95 430	23.27 431	38.32 431	53.79 432	24.21 431	28.46 432	20.87 432	21.85 431	20.80 430	23.87 429	23.46 430	27.40 433	14.08 429	17.71 433	11.82 428	14.03 430	14.65 427	14.89 427

MyStereo	22.45 431	17.33 430	16.21 427	21.95 430	23.27 431	38.32 431	53.79 432	24.21 431	28.46 432	20.87 432	21.85 431	20.80 430	23.87 429	23.46 430	27.40 433	14.08 429	17.71 433	11.82 428	14.03 430	14.65 427	14.89 427

Selective-RAFT-Error	22.47 434	17.37 434	16.09 426	22.06 434	23.34 435	38.39 435	53.83 436	24.29 435	28.47 435	20.74 430	21.83 430	20.81 433	23.90 432	23.54 434	27.53 436	14.08 429	17.69 431	11.82 428	14.00 428	14.69 431	15.00 432

CasAABBNet	22.42 430	17.33 430	16.01 425	22.01 433	23.28 434	38.32 431	53.80 435	24.14 430	28.41 431	20.60 429	21.77 429	20.89 434	23.91 433	23.43 429	27.36 431	14.07 428	17.69 431	11.83 432	14.01 429	14.67 430	14.95 431

LSM0	22.87 435	17.28 429	18.96 430	22.19 435	29.04 437	38.42 436	53.71 431	24.28 434	28.31 430	20.78 431	21.00 428	21.43 435	24.16 434	23.50 433	27.39 432	14.09 433	17.38 430	11.84 433	14.04 433	14.73 432	14.89 427

SPstereo	13.84 427	0.93 406	1.50 407	1.22 412	0.88 411	28.82 430	48.26 430	26.77 437	29.54 436	22.37 435	22.60 434	23.23 436	24.68 435	24.53 435	15.06 427	0.88 410	0.69 411	1.83 417	1.60 417	0.74 406	0.77 409

AVERAGE_ROB	24.90 436	29.20 437	28.14 434	24.89 436	24.64 436	17.75 426	11.12 418	21.45 429	19.93 429	25.12 436	24.46 435	25.12 437	25.46 436	24.69 436	22.83 430	29.76 437	27.13 437	28.97 437	27.95 437	29.91 436	29.47 436

test_example2	98.32 437	94.13 438	45.89 435	96.35 437	109.85 438	88.61 437	95.45 437	25.75 436	94.37 437	130.00 437	126.06 437	58.17 438	74.63 437	88.51 437	79.96 437	150.23 438	221.02 438	77.62 438	99.10 438	113.75 438	96.94 437

FADE		0.33 377		0.33 372	0.25 375							0.42 353				0.30 382	0.21 378	0.41 386	0.38 386	0.23 367

Low-res two-view benchmark