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 17	0.09 24	0.17 108	0.06 2	0.08 22	0.12 23	0.13 9	0.08 1	0.08 4	0.07 13	0.06 3	0.04 1	0.10 15	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.03 1

AEACV	0.09 7	0.05 5	0.08 6	0.14 11	0.13 300	0.14 150	0.13 45	0.15 21	0.09 2	0.07 2	0.09 23	0.07 17	0.08 48	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

CAS	0.08 2	0.04 1	0.07 1	0.17 108	0.08 45	0.10 56	0.13 45	0.12 3	0.09 2	0.09 14	0.10 36	0.08 23	0.06 6	0.09 10	0.09 16	0.08 189	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.04 4

CES	0.08 2	0.04 1	0.08 6	0.14 11	0.07 14	0.09 36	0.14 75	0.11 1	0.09 2	0.08 4	0.09 23	0.11 70	0.07 28	0.12 91	0.08 9	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.05 42

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

DLNR_Zeroshot_test	10.48 421	2.27 416	19.78 431	120.28 436	13.29 426	0.06 2	0.13 45	0.24 182	0.10 6	0.08 4	0.10 36	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.09 16	0.13 324	0.04 2	0.06 30	0.04 7	52.68 435	0.04 4

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

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

SST-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.16 205	0.18 175	0.09 121	0.06 2	0.12 23	0.18 86	0.10 6	0.15 143	0.18 137	0.13 111	0.12 130	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 225	0.06 81	0.07 147	0.06 95

RAFT-345	0.11 69	0.07 51	0.16 205	0.17 108	0.08 45	0.08 22	0.12 23	0.16 35	0.10 6	0.11 59	0.34 299	0.09 37	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.04 1	0.05 42

CRE-IMP	0.11 69	0.09 180	0.16 205	0.19 220	0.09 121	0.10 56	0.12 23	0.18 86	0.10 6	0.14 122	0.14 78	0.14 127	0.13 159	0.12 91	0.12 119	0.07 140	0.04 2	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.08 210

XX-Stereo	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.17 108	0.09 121	0.15 170	0.12 23	0.21 132	0.10 6	0.10 33	0.14 78	0.07 17	0.06 6	0.13 128	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.04 4

AFF-stereo	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.18 86	0.10 6	0.10 33	0.11 50	0.09 37	0.10 78	0.12 91	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 158	0.04 1	0.04 4

CREStereo	0.09 7	0.05 5	0.08 6	0.11 1	0.06 2	0.14 150	0.14 75	0.14 15	0.10 6	0.09 14	0.13 71	0.09 37	0.08 48	0.12 91	0.10 43	0.08 189	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.06 92	0.06 95
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
IGEV_Zeroshot_test	0.09 7	0.05 5	0.13 108	0.14 11	0.08 45	0.12 102	0.13 45	0.17 62	0.11 15	0.10 33	0.06 2	0.09 37	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

MIF-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.08 6	0.18 175	0.08 45	0.13 121	0.11 10	0.12 3	0.11 15	0.10 33	0.12 60	0.05 1	0.06 6	0.09 10	0.10 43	0.07 140	0.06 186	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.05 42

LoS_RVC	0.08 2	0.05 5	0.07 1	0.15 35	0.07 14	0.08 22	0.15 120	0.12 3	0.11 15	0.08 4	0.09 23	0.06 3	0.09 65	0.10 15	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.04 4

MC-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.09 24	0.17 108	0.06 2	0.10 56	0.14 75	0.12 3	0.11 15	0.09 14	0.12 60	0.09 37	0.06 6	0.11 41	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

iRaft-Stereo_20w	0.09 7	0.05 5	0.13 108	0.14 11	0.09 121	0.12 102	0.15 120	0.19 110	0.11 15	0.11 59	0.08 17	0.08 23	0.05 2	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

STrans-v2	0.10 45	0.07 51	0.13 108	0.18 175	0.08 45	0.10 56	0.14 75	0.22 151	0.11 15	0.11 59	0.15 89	0.12 89	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

RALCasStereoNet	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.16 60	0.08 45	0.13 121	0.14 75	0.17 62	0.11 15	0.12 77	0.17 117	0.14 127	0.10 78	0.12 91	0.11 69	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.05 31	0.08 194	0.07 147

PMTNet	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.12 3	0.06 2	0.13 121	0.14 75	0.16 35	0.11 15	0.09 14	0.13 71	0.10 56	0.07 28	0.14 145	0.10 43	0.15 344	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.07 147	0.06 95

R-Stereo Train	0.10 45	0.06 17	0.11 62	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 182	0.11 15	0.12 77	0.19 148	0.11 70	0.08 48	0.10 15	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.05 42

RAFT-Stereo	0.10 45	0.06 17	0.11 62	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.24 182	0.11 15	0.12 77	0.19 148	0.11 70	0.08 48	0.10 15	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.05 42
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo06	0.10 45	0.07 51	0.12 85	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.18 227	0.19 110	0.12 25	0.13 101	0.08 17	0.07 17	0.07 28	0.11 41	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.06 95

ff7	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

IGEVStereo-DCA	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.10 214	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

ffff	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

11t	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

anonymousdsp	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 108	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

ProNet	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.15 120	0.15 21	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.07 17	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.06 95

CroCo-Stereo Lap2	0.09 7	0.09 180	0.08 6	0.22 303	0.09 121	0.09 36	0.18 227	0.16 35	0.12 25	0.09 14	0.10 36	0.05 1	0.05 2	0.08 5	0.08 9	0.06 50	0.06 186	0.07 98	0.05 31	0.06 92	0.05 42

ccc-4	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

IGEV-Stereo	0.09 7	0.07 51	0.11 62	0.17 108	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.12 25	0.10 33	0.06 2	0.06 3	0.06 6	0.11 41	0.09 16	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.12 131	0.07 51	0.10 38	0.19 220	0.09 121	0.08 22	0.15 120	0.23 165	0.12 25	0.13 101	0.16 101	0.20 209	0.10 78	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.08 158	0.08 210	0.06 92	0.15 340

DeepStereo_RVC	0.11 69	0.08 133	0.17 224	0.18 175	0.08 45	0.08 22	0.11 10	0.17 62	0.12 25	0.13 101	0.15 89	0.12 89	0.12 130	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.08 210

RAFT-RH_RVC	0.12 131	0.06 17	0.14 144	0.16 60	0.09 121	0.12 102	0.12 23	0.17 62	0.12 25	0.13 101	0.40 327	0.11 70	0.10 78	0.13 128	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.06 95

CroCo-Stereo	0.09 7	0.08 133	0.08 6	0.22 303	0.09 121	0.09 36	0.18 227	0.16 35	0.12 25	0.07 2	0.07 13	0.08 23	0.06 6	0.08 5	0.07 1	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.04 7	0.05 36	0.04 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.11 77	0.17 189	0.18 86	0.12 25	0.09 14	0.11 50	0.10 56	0.07 28	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.08 210	0.04 1	0.04 4

test croco	0.11 69	0.09 180	0.10 38	0.19 220	0.09 121	0.11 77	0.14 75	0.14 15	0.13 40	0.13 101	0.15 89	0.09 37	0.12 130	0.13 128	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.09 225	0.06 81	0.06 92	0.06 95

RAFT-Test	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.13 40	0.09 14	0.10 36	0.11 70	0.09 65	0.12 91	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

Patchmatch Stereo++	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147
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
AAGNet	0.12 131	0.08 133	0.17 224	0.19 220	0.09 121	0.08 22	0.13 45	0.19 110	0.13 40	0.16 170	0.21 173	0.13 111	0.14 188	0.11 41	0.14 170	0.06 50	0.04 2	0.09 225	0.06 81	0.06 92	0.05 42

PSM-adaLoss	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

PSM-AAD	0.11 69	0.07 51	0.10 38	0.20 261	0.09 121	0.10 56	0.14 75	0.21 132	0.13 40	0.12 77	0.14 78	0.18 190	0.11 102	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.14 325

ROB_FTStereo_v2	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

ROB_FTStereo	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

HUI-Stereo	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

iGMRVC	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.12 23	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

iRAFT	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

RAFT-IKP	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.06 2	0.11 10	0.17 62	0.13 40	0.15 143	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

Prome-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.18 175	0.09 121	0.12 102	0.14 75	0.23 165	0.13 40	0.13 101	0.16 101	0.13 111	0.08 48	0.12 91	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.10 264

ARAFT	0.12 131	0.08 133	0.18 250	0.19 220	0.09 121	0.15 170	0.17 189	0.20 121	0.13 40	0.12 77	0.13 71	0.14 127	0.12 130	0.15 159	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.10 266	0.09 248	0.06 92	0.04 4

MSKI-zero shot	0.09 7	0.05 5	0.09 24	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.13 45	0.15 21	0.14 54	0.09 14	0.09 23	0.09 37	0.06 6	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

MIM_Stereo	0.10 45	0.07 51	0.11 62	0.15 35	0.07 14	0.07 15	0.12 23	0.20 121	0.14 54	0.13 101	0.14 78	0.09 37	0.05 2	0.12 91	0.08 9	0.05 2	0.06 186	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

CASnet	0.09 7	0.09 180	0.09 24	0.19 220	0.06 2	0.07 15	0.11 10	0.18 86	0.14 54	0.11 59	0.10 36	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.10 266	0.08 210	0.06 92	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.11 69	0.10 234	0.16 205	0.18 175	0.08 45	0.15 170	0.09 3	0.17 62	0.14 54	0.14 122	0.11 50	0.09 37	0.07 28	0.16 184	0.10 43	0.05 2	0.05 79	0.11 292	0.07 158	0.06 92	0.05 42

knoymous	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.07 14	0.15 170	0.13 45	0.20 121	0.14 54	0.11 59	0.17 117	0.13 111	0.09 65	0.14 145	0.11 69	0.09 231	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 147

RCA-Stereo	0.09 7	0.06 17	0.09 24	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.13 45	0.18 86	0.14 54	0.10 33	0.11 50	0.08 23	0.07 28	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.04 4

ACRE	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.17 62	0.14 54	0.14 122	0.11 50	0.16 162	0.10 78	0.16 184	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

AnonymousM	0.10 45	0.06 17	0.10 38	0.14 11	0.07 14	0.09 36	0.13 45	0.19 110	0.14 54	0.13 101	0.12 60	0.09 37	0.08 48	0.13 128	0.10 43	0.08 189	0.05 79	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.05 42

rafts_anoy	0.11 69	0.06 17	0.10 38	0.17 108	0.08 45	0.10 56	0.14 75	0.18 86	0.14 54	0.13 101	0.13 71	0.12 89	0.11 102	0.11 41	0.13 146	0.07 140	0.05 79	0.09 225	0.11 302	0.07 147	0.06 95

CREStereo++_RVC	0.08 2	0.04 1	0.07 1	0.13 6	0.07 14	0.09 36	0.12 23	0.14 15	0.14 54	0.10 33	0.14 78	0.08 23	0.07 28	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.05 31	0.04 1	0.04 4
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.09 7	0.06 17	0.07 1	0.14 11	0.07 14	0.13 121	0.16 169	0.14 15	0.14 54	0.11 59	0.12 60	0.09 37	0.08 48	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

test_xeample3	0.09 7	0.07 51	0.12 85	0.16 60	0.09 121	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.14 54	0.10 33	0.07 13	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

MyStereo07	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.17 189	0.15 21	0.15 66	0.09 14	0.06 2	0.06 3	0.07 28	0.12 91	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.06 95

11t1	0.12 131	0.07 51	0.14 144	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.15 120	0.19 110	0.15 66	0.15 143	0.15 89	0.17 178	0.16 217	0.15 159	0.13 146	0.08 189	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.08 194	0.07 147

rrr	0.09 7	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.10 214	0.11 77	0.15 120	0.16 35	0.15 66	0.10 33	0.06 2	0.08 23	0.06 6	0.10 15	0.09 16	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

Any-RAFT	0.10 45	0.05 5	0.10 38	0.15 35	0.07 14	0.13 121	0.14 75	0.21 132	0.15 66	0.11 59	0.12 60	0.13 111	0.10 78	0.13 128	0.10 43	0.07 140	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

4D-IteraStereo	0.10 45	0.07 51	0.10 38	0.18 175	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.18 86	0.15 66	0.10 33	0.11 50	0.10 56	0.07 28	0.12 91	0.09 16	0.05 2	0.03 1	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.05 42

LoS	0.09 7	0.05 5	0.11 62	0.13 6	0.07 14	0.14 150	0.11 10	0.15 21	0.15 66	0.09 14	0.09 23	0.12 89	0.09 65	0.15 159	0.10 43	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.03 1	0.05 36	0.05 42

riskmin	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.14 11	0.08 45	0.14 150	0.14 75	0.18 86	0.15 66	0.12 77	0.15 89	0.17 178	0.11 102	0.14 145	0.12 119	0.09 231	0.05 79	0.07 98	0.05 31	0.08 194	0.08 210

IPLG	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.14 75	0.20 121	0.15 66	0.13 101	0.18 137	0.07 17	0.07 28	0.14 145	0.14 170	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

IPLGR_C	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.08 45	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.15 66	0.14 122	0.11 50	0.16 162	0.10 78	0.16 184	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

LCNet	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.19 220	0.09 121	0.08 22	0.14 75	0.21 132	0.15 66	0.12 77	0.15 89	0.16 162	0.11 102	0.12 91	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.14 325

NRIStereo	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.18 175	0.08 45	0.10 56	0.13 45	0.17 62	0.15 66	0.12 77	0.15 89	0.13 111	0.13 159	0.13 128	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.07 147

RAFT_R40	0.11 69	0.07 51	0.15 170	0.18 175	0.09 121	0.06 2	0.13 45	0.17 62	0.15 66	0.14 122	0.18 137	0.15 148	0.12 130	0.10 15	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 225	0.06 81	0.06 92	0.05 42

cross-raft	0.10 45	0.09 180	0.09 24	0.19 220	0.07 14	0.11 77	0.24 318	0.13 9	0.15 66	0.08 4	0.10 36	0.12 89	0.10 78	0.09 10	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

s12784h	0.10 45	0.06 17	0.08 6	0.15 35	0.05 1	0.16 192	0.18 227	0.16 35	0.15 66	0.10 33	0.11 50	0.11 70	0.11 102	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.04 4

sCroCo_RVC	0.12 131	0.09 180	0.24 299	0.24 328	0.11 252	0.19 243	0.14 75	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.13 71	0.12 89	0.07 28	0.14 145	0.11 69	0.08 189	0.08 266	0.08 158	0.08 210	0.05 36	0.07 147

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.17 108	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.17 62	0.15 66	0.10 33	0.10 36	0.08 23	0.09 65	0.12 91	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.03 1

ACVNet-DCA	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.24 182	0.16 82	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 147

1test111	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.24 182	0.16 82	0.09 14	0.09 23	0.06 3	0.06 6	0.15 159	0.16 217	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.07 147

mmm	0.14 180	0.08 133	0.18 250	0.17 108	0.09 121	0.17 212	0.18 227	0.21 132	0.16 82	0.16 170	0.23 183	0.21 215	0.16 217	0.16 184	0.17 228	0.08 189	0.05 79	0.08 158	0.08 210	0.08 194	0.07 147

StereoIM	0.09 7	0.09 180	0.08 6	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.11 10	0.16 35	0.16 82	0.09 14	0.11 50	0.06 3	0.06 6	0.09 10	0.13 146	0.07 140	0.06 186	0.08 158	0.05 31	0.05 36	0.04 4

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

qqq	0.13 155	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.24 182	0.16 82	0.15 143	0.19 148	0.16 162	0.16 217	0.15 159	0.16 217	0.07 140	0.06 186	0.08 158	0.08 210	0.07 147	0.07 147

CIPLG	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.08 45	0.13 121	0.15 120	0.17 62	0.16 82	0.14 122	0.11 50	0.16 162	0.10 78	0.17 213	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.06 95

test-3	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.18 175	0.07 14	0.07 15	0.14 75	0.12 3	0.16 82	0.10 33	0.08 17	0.08 23	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 4

test_1	0.09 7	0.06 17	0.10 38	0.18 175	0.07 14	0.07 15	0.14 75	0.12 3	0.16 82	0.10 33	0.08 17	0.08 23	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.05 31	0.04 1	0.04 4

TransformOpticalFlow	0.10 45	0.08 133	0.13 108	0.18 175	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.19 110	0.16 82	0.12 77	0.16 101	0.11 70	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

ASMatch	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.17 108	0.10 214	0.08 22	0.14 75	0.18 86	0.16 82	0.12 77	0.16 101	0.16 162	0.11 102	0.13 128	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.09 242

GMM-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.10 38	0.18 175	0.09 121	0.08 22	0.14 75	0.24 182	0.16 82	0.11 59	0.15 89	0.13 111	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.09 242

raftrobust	0.09 7	0.06 17	0.11 62	0.17 108	0.08 45	0.09 36	0.10 5	0.18 86	0.16 82	0.10 33	0.09 23	0.12 89	0.08 48	0.12 91	0.10 43	0.08 189	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.06 95

RALAANet	0.11 69	0.08 133	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.10 5	0.20 121	0.16 82	0.14 122	0.13 71	0.16 162	0.09 65	0.12 91	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.04 4

DIP-Stereo	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.09 3	0.16 35	0.16 82	0.12 77	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.16 184	0.14 170	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.05 36	0.07 147
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DCRE	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.11 252	0.11 77	0.17 189	0.18 86	0.17 97	0.11 59	0.18 137	0.11 70	0.10 78	0.15 159	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.05 42

TestStereo1	0.13 155	0.08 133	0.08 6	0.20 261	0.08 45	0.18 228	0.29 359	0.23 165	0.17 97	0.17 180	0.20 157	0.16 162	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

DisPM	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.09 121	0.06 2	0.13 45	0.18 86	0.17 97	0.14 122	0.19 148	0.12 89	0.10 78	0.12 91	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.11 285

RAFT_CTSACE	0.12 131	0.09 180	0.10 38	0.22 303	0.08 45	0.12 102	0.24 318	0.18 86	0.17 97	0.21 247	0.27 245	0.13 111	0.07 28	0.13 128	0.09 16	0.05 2	0.06 186	0.08 158	0.07 158	0.04 1	0.04 4

SA-5K	0.13 155	0.08 133	0.08 6	0.20 261	0.08 45	0.18 228	0.29 359	0.23 165	0.17 97	0.17 180	0.20 157	0.16 162	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

PSM-softLoss	0.12 131	0.07 51	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.08 22	0.12 23	0.24 182	0.17 97	0.15 143	0.19 148	0.13 111	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.12 303

KMStereo	0.12 131	0.07 51	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.08 22	0.12 23	0.24 182	0.17 97	0.15 143	0.19 148	0.13 111	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.12 303

GrayStereo	0.11 69	0.06 17	0.11 62	0.19 220	0.09 121	0.09 36	0.16 169	0.18 86	0.17 97	0.14 122	0.17 117	0.17 178	0.11 102	0.12 91	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.10 264

Pruner-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.12 85	0.17 108	0.09 121	0.06 2	0.12 23	0.18 86	0.17 97	0.14 122	0.19 148	0.13 111	0.10 78	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.08 210

Gwc-CoAtRS	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.15 120	0.18 86	0.17 97	0.08 4	0.10 36	0.12 89	0.09 65	0.12 91	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.05 42

xx1	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.16 35	0.18 107	0.09 14	0.09 23	0.16 162	0.16 217	0.10 15	0.07 1	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.08 210	0.07 147	0.07 147

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

Anonymous_2	0.22 300	0.17 324	0.28 313	0.15 35	0.16 337	0.33 345	0.22 299	0.23 165	0.18 107	0.23 269	0.24 192	0.26 269	0.27 317	0.27 314	0.24 303	0.22 372	0.26 380	0.17 349	0.17 355	0.16 349	0.18 359

test_4	0.11 69	0.10 234	0.08 6	0.19 220	0.09 121	0.08 22	0.21 289	0.15 21	0.18 107	0.12 77	0.18 137	0.12 89	0.09 65	0.08 5	0.11 69	0.04 1	0.04 2	0.08 158	0.08 210	0.04 1	0.04 4

GMOStereo	0.11 69	0.09 180	0.08 6	0.19 220	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 59	0.17 117	0.14 127	0.12 130	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.07 158	0.04 1	0.04 4

error version	0.11 69	0.09 180	0.08 6	0.19 220	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 59	0.17 117	0.14 127	0.12 130	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.07 158	0.04 1	0.04 4

test-v	0.11 69	0.09 180	0.08 6	0.19 220	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 59	0.17 117	0.14 127	0.12 130	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.07 158	0.04 1	0.04 4

HHNet	0.11 69	0.06 17	0.16 205	0.15 35	0.14 315	0.07 15	0.13 45	0.20 121	0.18 107	0.15 143	0.25 218	0.11 70	0.09 65	0.13 128	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.09 242

IIG-Stereo	0.11 69	0.06 17	0.13 108	0.17 108	0.08 45	0.11 77	0.12 23	0.22 151	0.18 107	0.14 122	0.17 117	0.12 89	0.13 159	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

FTStereo	0.12 131	0.07 51	0.14 144	0.18 175	0.09 121	0.07 15	0.15 120	0.22 151	0.18 107	0.12 77	0.24 192	0.11 70	0.13 159	0.13 128	0.14 170	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.06 92	0.10 264

test-2	0.11 69	0.09 180	0.08 6	0.19 220	0.08 45	0.12 102	0.28 349	0.13 9	0.18 107	0.11 59	0.17 117	0.14 127	0.12 130	0.07 1	0.07 1	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.07 158	0.04 1	0.04 4

test-1	0.10 45	0.07 51	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.11 77	0.24 318	0.15 21	0.18 107	0.09 14	0.07 13	0.10 56	0.08 48	0.08 5	0.09 16	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.06 81	0.04 1	0.05 42

CFNet-RSSM	0.09 7	0.07 51	0.10 38	0.16 60	0.07 14	0.09 36	0.15 120	0.17 62	0.18 107	0.08 4	0.12 60	0.11 70	0.09 65	0.12 91	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.04 1	0.04 4

HITNet	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.06 2	0.12 102	0.10 5	0.18 86	0.18 107	0.13 101	0.17 117	0.15 148	0.11 102	0.15 159	0.14 170	0.06 50	0.04 2	0.04 1	0.04 7	0.06 92	0.05 42
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 69	0.08 133	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.16 169	0.18 86	0.19 121	0.10 33	0.09 23	0.09 37	0.08 48	0.11 41	0.12 119	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.07 147	0.06 95

DualNet	0.13 155	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.15 21	0.19 121	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.10 15	0.22 282	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.06 95

ffm	0.12 131	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.15 21	0.19 121	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.10 15	0.08 9	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.06 95

ff1	0.13 155	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.15 21	0.19 121	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.15 159	0.22 282	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.06 95

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

MIF-Stereo (partial)	0.11 69	0.06 17	0.10 38	0.19 220	0.10 214	0.10 56	0.12 23	0.17 62	0.19 121	0.14 122	0.16 101	0.10 56	0.11 102	0.12 91	0.12 119	0.08 189	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.07 147

Sa-1000	0.12 131	0.08 133	0.09 24	0.18 175	0.08 45	0.15 170	0.22 299	0.22 151	0.19 121	0.15 143	0.20 157	0.17 178	0.11 102	0.10 15	0.10 43	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.09 248	0.05 36	0.05 42

SA	0.13 155	0.09 180	0.09 24	0.18 175	0.08 45	0.12 102	0.24 318	0.23 165	0.19 121	0.17 180	0.27 245	0.15 148	0.11 102	0.11 41	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.05 36	0.05 42

TRStereo	0.10 45	0.05 5	0.12 85	0.16 60	0.12 280	0.10 56	0.13 45	0.18 86	0.19 121	0.09 14	0.09 23	0.09 37	0.07 28	0.10 15	0.08 9	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.04 1	0.04 4

NF-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.10 56	0.13 45	0.23 165	0.19 121	0.12 77	0.17 117	0.12 89	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.12 303

OCTAStereo	0.11 69	0.07 51	0.14 144	0.17 108	0.09 121	0.10 56	0.13 45	0.23 165	0.19 121	0.12 77	0.17 117	0.12 89	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 285

RE-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.10 56	0.13 45	0.23 165	0.19 121	0.12 77	0.17 117	0.12 89	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 285

TVStereo	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.10 56	0.13 45	0.23 165	0.19 121	0.12 77	0.17 117	0.12 89	0.12 130	0.11 41	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.11 285

LMCR-Stereo	0.15 212	0.08 133	0.14 144	0.21 287	0.09 121	0.18 228	0.19 262	0.28 240	0.19 121	0.24 280	0.24 192	0.23 242	0.17 238	0.20 254	0.17 228	0.07 140	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.10 271	0.09 242

TANstereo	0.09 7	0.04 1	0.08 6	0.13 6	0.06 2	0.11 77	0.13 45	0.15 21	0.19 121	0.11 59	0.15 89	0.10 56	0.07 28	0.12 91	0.09 16	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.05 42

Anonymous	0.14 180	0.10 234	0.24 299	0.23 320	0.13 300	0.18 228	0.23 310	0.20 121	0.19 121	0.14 122	0.12 60	0.11 70	0.13 159	0.17 213	0.13 146	0.08 189	0.07 240	0.08 158	0.08 210	0.12 300	0.10 264

BEATNet_4x	0.12 131	0.09 180	0.15 170	0.18 175	0.07 14	0.15 170	0.07 1	0.23 165	0.19 121	0.16 170	0.19 148	0.19 194	0.14 188	0.17 213	0.15 200	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.07 147

DN-CSS_ROB	0.13 155	0.13 286	0.17 224	0.18 175	0.10 214	0.16 192	0.08 2	0.22 151	0.19 121	0.17 180	0.23 183	0.13 111	0.13 159	0.13 128	0.14 170	0.05 2	0.05 79	0.10 266	0.10 279	0.08 194	0.06 95

AE-Stereo	0.10 45	0.08 133	0.11 62	0.19 220	0.09 121	0.10 56	0.15 120	0.14 15	0.20 139	0.09 14	0.15 89	0.12 89	0.08 48	0.11 41	0.10 43	0.05 2	0.06 186	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.04 4

StereoVision	0.14 180	0.13 286	0.10 38	0.24 328	0.10 214	0.16 192	0.21 289	0.21 132	0.20 139	0.12 77	0.25 218	0.10 56	0.10 78	0.16 184	0.10 43	0.09 231	0.10 308	0.12 309	0.12 320	0.06 92	0.05 42

CASS	0.14 180	0.12 267	0.12 85	0.23 320	0.09 121	0.15 170	0.17 189	0.19 110	0.20 139	0.17 180	0.18 137	0.15 148	0.15 206	0.15 159	0.14 170	0.09 231	0.06 186	0.10 266	0.08 210	0.09 246	0.07 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.11 69	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 189	0.18 86	0.20 139	0.13 101	0.17 117	0.09 37	0.14 188	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

ADStereo(finetuned)	0.10 45	0.06 17	0.13 108	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.20 139	0.13 101	0.18 137	0.10 56	0.12 130	0.12 91	0.12 119	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

BUS	0.15 212	0.09 180	0.14 144	0.22 303	0.10 214	0.20 260	0.14 75	0.34 305	0.20 139	0.17 180	0.23 183	0.16 162	0.14 188	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.06 186	0.10 266	0.09 248	0.07 147	0.07 147

BSDual-CNN	0.15 212	0.09 180	0.14 144	0.22 303	0.10 214	0.15 170	0.15 120	0.34 305	0.20 139	0.17 180	0.23 183	0.25 260	0.16 217	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.06 186	0.10 266	0.09 248	0.07 147	0.07 147

psmg	0.14 180	0.09 180	0.14 144	0.17 108	0.10 214	0.15 170	0.17 189	0.29 254	0.20 139	0.17 180	0.21 173	0.25 260	0.16 217	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.07 240	0.08 158	0.08 210	0.07 147	0.07 147

PFNet	0.12 131	0.06 17	0.17 224	0.18 175	0.08 45	0.09 36	0.15 120	0.26 207	0.20 139	0.16 170	0.16 101	0.14 127	0.12 130	0.13 128	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

RAFT	0.13 155	0.09 180	0.11 62	0.18 175	0.08 45	0.15 170	0.23 310	0.21 132	0.20 139	0.21 247	0.21 173	0.18 190	0.13 159	0.17 213	0.10 43	0.06 50	0.07 240	0.10 266	0.09 248	0.06 92	0.05 42

raft+_RVC	0.11 69	0.07 51	0.09 24	0.16 60	0.07 14	0.10 56	0.11 10	0.24 182	0.20 139	0.12 77	0.15 89	0.12 89	0.08 48	0.12 91	0.13 146	0.07 140	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

DCANet	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.16 60	0.06 2	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.20 139	0.13 101	0.18 137	0.10 56	0.11 102	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.05 42

xxxx	0.15 212	0.07 51	0.14 144	0.14 11	0.08 45	0.24 300	0.18 227	0.32 281	0.20 139	0.14 122	0.28 254	0.22 231	0.14 188	0.15 159	0.29 340	0.09 231	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.08 194	0.08 210

EKT-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.14 144	0.16 60	0.10 214	0.13 121	0.14 75	0.19 110	0.21 152	0.11 59	0.08 17	0.13 111	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.08 189	0.06 186	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.07 147

fff	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.21 152	0.13 101	0.17 117	0.10 56	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

x	0.13 155	0.08 133	0.15 170	0.14 11	0.08 45	0.19 243	0.14 75	0.22 151	0.21 152	0.15 143	0.20 157	0.20 209	0.18 248	0.18 222	0.18 240	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 147

CRFU-Net	0.16 235	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.20 260	0.14 75	0.27 219	0.21 152	0.28 316	0.28 254	0.29 289	0.18 248	0.19 241	0.18 240	0.09 231	0.09 287	0.07 98	0.07 158	0.08 194	0.09 242

test_3	0.11 69	0.09 180	0.10 38	0.21 287	0.08 45	0.13 121	0.25 333	0.14 15	0.21 152	0.10 33	0.10 36	0.09 37	0.10 78	0.08 5	0.11 69	0.05 2	0.04 2	0.08 158	0.07 158	0.04 1	0.04 4

GANet-ADL	0.13 155	0.07 51	0.15 170	0.17 108	0.10 214	0.19 243	0.15 120	0.30 264	0.21 152	0.13 101	0.18 137	0.19 194	0.13 159	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.06 186	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.08 210

PFNet+	0.12 131	0.06 17	0.14 144	0.16 60	0.09 121	0.05 1	0.12 23	0.18 86	0.21 152	0.16 170	0.19 148	0.14 127	0.10 78	0.11 41	0.11 69	0.08 189	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.06 92	0.11 285

OMP-Stereo	0.11 69	0.07 51	0.14 144	0.18 175	0.08 45	0.09 36	0.12 23	0.21 132	0.21 152	0.13 101	0.14 78	0.11 70	0.12 130	0.11 41	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.04 4

sAnonymous2	0.13 155	0.12 267	0.25 303	0.20 261	0.12 280	0.18 228	0.14 75	0.27 219	0.21 152	0.11 59	0.12 60	0.13 111	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 231	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 341	0.10 264

CroCo_RVC	0.13 155	0.12 267	0.25 303	0.20 261	0.12 280	0.18 228	0.14 75	0.27 219	0.21 152	0.11 59	0.12 60	0.13 111	0.08 48	0.11 41	0.11 69	0.09 231	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.15 341	0.10 264

csc	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.21 152	0.13 101	0.17 117	0.10 56	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

cscssc	0.10 45	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.09 36	0.17 189	0.16 35	0.21 152	0.13 101	0.17 117	0.10 56	0.11 102	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.04 1	0.05 42

222	0.16 235	0.07 51	0.15 170	0.14 11	0.08 45	0.25 308	0.18 227	0.30 264	0.21 152	0.18 208	0.29 264	0.17 178	0.16 217	0.16 184	0.44 379	0.10 262	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.08 210

test_xeample	0.15 212	0.07 51	0.14 144	0.15 35	0.08 45	0.22 283	0.20 276	0.29 254	0.21 152	0.16 170	0.29 264	0.19 194	0.17 238	0.16 184	0.28 333	0.09 231	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.07 147	0.07 147

RAFT + AFF	0.13 155	0.08 133	0.21 280	0.20 261	0.10 214	0.14 150	0.23 310	0.27 219	0.21 152	0.12 77	0.10 36	0.12 89	0.10 78	0.16 184	0.12 119	0.08 189	0.07 240	0.09 225	0.09 248	0.06 92	0.09 242

GANet-RSSM	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.13 6	0.08 45	0.14 150	0.18 227	0.23 165	0.21 152	0.17 180	0.25 218	0.24 251	0.16 217	0.16 184	0.16 217	0.10 262	0.06 186	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

RASNet	0.15 212	0.07 51	0.15 170	0.16 60	0.08 45	0.19 243	0.14 75	0.30 264	0.21 152	0.17 180	0.25 218	0.21 215	0.19 262	0.20 254	0.20 258	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.08 210	0.06 92	0.06 95

DeepPruner_ROB	0.16 235	0.11 252	0.16 205	0.17 108	0.10 214	0.17 212	0.15 120	0.32 281	0.21 152	0.19 218	0.21 173	0.22 231	0.19 262	0.21 269	0.16 217	0.13 324	0.09 287	0.09 225	0.10 279	0.11 287	0.11 285

MyStereo8	0.12 131	0.07 51	0.15 170	0.15 35	0.09 121	0.18 228	0.14 75	0.19 110	0.22 170	0.12 77	0.18 137	0.11 70	0.10 78	0.16 184	0.18 240	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.05 31	0.08 194	0.09 242

RAFT+CT+SA	0.13 155	0.11 252	0.09 24	0.19 220	0.09 121	0.15 170	0.28 349	0.22 151	0.22 170	0.15 143	0.26 230	0.10 56	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.08 210	0.07 147	0.06 95

iRaft-Stereo_5w	0.12 131	0.09 180	0.12 85	0.20 261	0.08 45	0.09 36	0.12 23	0.22 151	0.22 170	0.19 218	0.14 78	0.11 70	0.09 65	0.20 254	0.16 217	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.06 95

CrosDoStereo	0.12 131	0.07 51	0.12 85	0.14 11	0.09 121	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.22 170	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.11 102	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.05 42

DeepStereo_LL	0.12 131	0.07 51	0.12 85	0.14 11	0.09 121	0.12 102	0.15 120	0.17 62	0.22 170	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.11 102	0.11 41	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.05 42

HCRNet	0.16 235	0.23 356	0.12 85	0.35 374	0.11 252	0.15 170	0.17 189	0.26 207	0.22 170	0.19 218	0.24 192	0.21 215	0.14 188	0.15 159	0.13 146	0.11 287	0.07 240	0.11 292	0.10 279	0.09 246	0.07 147

ac_64	0.16 235	0.09 180	0.15 170	0.18 175	0.10 214	0.22 283	0.17 189	0.24 182	0.22 170	0.19 218	0.24 192	0.29 289	0.18 248	0.19 241	0.22 282	0.09 231	0.08 266	0.08 158	0.09 248	0.07 147	0.06 95

FADNet_RVC	0.17 253	0.14 301	0.41 351	0.20 261	0.11 252	0.13 121	0.13 45	0.27 219	0.22 170	0.21 247	0.23 183	0.20 209	0.18 248	0.15 159	0.17 228	0.08 189	0.08 266	0.12 309	0.09 248	0.11 287	0.10 264

MLCV	0.13 155	0.08 133	0.17 224	0.18 175	0.06 2	0.16 192	0.17 189	0.19 110	0.22 170	0.19 218	0.25 218	0.17 178	0.13 159	0.15 159	0.14 170	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.04 7	0.05 36	0.04 4

anonymousdsp2	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.16 60	0.09 121	0.13 121	0.14 75	0.19 110	0.23 179	0.13 101	0.14 78	0.12 89	0.09 65	0.14 145	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.06 92	0.06 95

CBFPSM	0.15 212	0.07 51	0.27 311	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.15 120	0.22 151	0.23 179	0.20 238	0.27 245	0.23 242	0.16 217	0.16 184	0.19 250	0.06 50	0.06 186	0.06 30	0.07 158	0.07 147	0.07 147

iinet-f	0.17 253	0.07 51	0.46 356	0.14 11	0.10 214	0.21 270	0.14 75	0.27 219	0.23 179	0.22 256	0.25 218	0.21 215	0.16 217	0.18 222	0.22 282	0.09 231	0.07 240	0.07 98	0.06 81	0.09 246	0.10 264

Selective-RAFT	0.11 69	0.11 252	0.12 85	0.21 287	0.08 45	0.16 192	0.13 45	0.21 132	0.23 179	0.10 33	0.10 36	0.11 70	0.10 78	0.15 159	0.11 69	0.05 2	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

PSMNet-ADL	0.15 212	0.12 267	0.13 108	0.22 303	0.09 121	0.13 121	0.20 276	0.26 207	0.23 179	0.18 208	0.20 157	0.23 242	0.17 238	0.18 222	0.18 240	0.09 231	0.08 266	0.08 158	0.11 302	0.08 194	0.07 147

IRAFT_RVC	0.12 131	0.08 133	0.17 224	0.19 220	0.08 45	0.07 15	0.14 75	0.25 199	0.23 179	0.14 122	0.15 89	0.15 148	0.12 130	0.12 91	0.11 69	0.06 50	0.04 2	0.09 225	0.06 81	0.06 92	0.06 95

TestStereo	0.14 180	0.15 307	0.11 62	0.23 320	0.08 45	0.15 170	0.21 289	0.20 121	0.23 179	0.14 122	0.25 218	0.16 162	0.13 159	0.16 184	0.14 170	0.06 50	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.09 246	0.05 42

FENet	0.13 155	0.08 133	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.16 169	0.23 165	0.23 179	0.17 180	0.24 192	0.16 162	0.13 159	0.14 145	0.15 200	0.08 189	0.05 79	0.08 158	0.08 210	0.08 194	0.08 210

STTStereo	0.18 266	0.13 286	0.28 313	0.20 261	0.11 252	0.16 192	0.21 289	0.29 254	0.23 179	0.22 256	0.30 270	0.29 289	0.18 248	0.20 254	0.20 258	0.12 310	0.11 319	0.11 292	0.14 336	0.09 246	0.08 210

UCFNet_RVC	0.15 212	0.08 133	0.13 108	0.11 1	0.10 214	0.20 260	0.10 5	0.24 182	0.23 179	0.17 180	0.21 173	0.24 251	0.15 206	0.18 222	0.15 200	0.12 310	0.07 240	0.11 292	0.13 330	0.11 287	0.10 264

gwcnet-sp	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.18 175	0.09 121	0.16 192	0.18 227	0.24 182	0.24 189	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.16 217	0.16 184	0.15 200	0.08 189	0.07 240	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

scenet	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.18 175	0.09 121	0.16 192	0.18 227	0.24 182	0.24 189	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.16 217	0.16 184	0.15 200	0.08 189	0.07 240	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

ssnet	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.18 175	0.09 121	0.16 192	0.18 227	0.24 182	0.24 189	0.19 218	0.24 192	0.15 148	0.16 217	0.16 184	0.15 200	0.08 189	0.07 240	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

test_5	0.14 180	0.12 267	0.08 6	0.20 261	0.10 214	0.14 150	0.28 349	0.21 132	0.24 189	0.19 218	0.28 254	0.11 70	0.15 206	0.12 91	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.08 210	0.08 194	0.07 147

GLC_STEREO	0.11 69	0.07 51	0.11 62	0.18 175	0.07 14	0.08 22	0.13 45	0.16 35	0.24 189	0.12 77	0.13 71	0.12 89	0.08 48	0.18 222	0.12 119	0.06 50	0.08 266	0.08 158	0.06 81	0.05 36	0.05 42

IPLGR	0.11 69	0.09 180	0.17 224	0.18 175	0.08 45	0.13 121	0.16 169	0.21 132	0.24 189	0.12 77	0.12 60	0.11 70	0.09 65	0.13 128	0.12 119	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.05 36	0.04 4

DEmStereo	0.12 131	0.06 17	0.14 144	0.14 11	0.10 214	0.16 192	0.15 120	0.16 35	0.24 189	0.17 180	0.23 183	0.12 89	0.14 188	0.12 91	0.14 170	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.06 81	0.05 36	0.05 42

ICVP	0.16 235	0.09 180	0.12 85	0.22 303	0.09 121	0.18 228	0.21 289	0.26 207	0.24 189	0.18 208	0.30 270	0.27 274	0.18 248	0.18 222	0.15 200	0.10 262	0.07 240	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.08 210
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.11 69	0.06 17	0.12 85	0.15 35	0.07 14	0.10 56	0.14 75	0.21 132	0.24 189	0.11 59	0.12 60	0.14 127	0.12 130	0.13 128	0.10 43	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.04 7	0.06 92	0.05 42

PSMNet-RSSM	0.14 180	0.07 51	0.14 144	0.15 35	0.08 45	0.13 121	0.16 169	0.25 199	0.24 189	0.17 180	0.28 254	0.23 242	0.14 188	0.16 184	0.14 170	0.11 287	0.06 186	0.09 225	0.12 320	0.08 194	0.07 147

CFNet-ft	0.14 180	0.07 51	0.15 170	0.12 3	0.09 121	0.17 212	0.18 227	0.22 151	0.24 189	0.17 180	0.26 230	0.24 251	0.14 188	0.16 184	0.15 200	0.11 287	0.06 186	0.08 158	0.09 248	0.09 246	0.08 210

DMCA-RVC	0.17 253	0.10 234	0.16 205	0.24 328	0.11 252	0.19 243	0.18 227	0.26 207	0.24 189	0.21 247	0.27 245	0.25 260	0.27 317	0.18 222	0.21 269	0.12 310	0.08 266	0.13 322	0.10 279	0.10 271	0.08 210

FADNet-RVC-Resample	0.17 253	0.12 267	0.32 333	0.22 303	0.12 280	0.19 243	0.14 75	0.25 199	0.24 189	0.24 280	0.27 245	0.20 209	0.15 206	0.17 213	0.16 217	0.07 140	0.08 266	0.12 309	0.10 279	0.09 246	0.11 285

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 300	0.21 350	0.25 303	0.26 344	0.11 252	0.24 300	0.14 75	0.39 344	0.24 189	0.32 338	0.36 307	0.30 296	0.21 279	0.19 241	0.22 282	0.17 360	0.14 347	0.21 362	0.16 348	0.13 315	0.12 303

CFNet_RVC	0.14 180	0.07 51	0.15 170	0.12 3	0.09 121	0.17 212	0.18 227	0.22 151	0.24 189	0.17 180	0.26 230	0.24 251	0.14 188	0.16 184	0.15 200	0.11 287	0.06 186	0.08 158	0.09 248	0.09 246	0.08 210

StereoDRNet-Refined	0.17 253	0.12 267	0.16 205	0.20 261	0.10 214	0.18 228	0.18 227	0.27 219	0.24 189	0.26 297	0.41 337	0.23 242	0.18 248	0.21 269	0.21 269	0.09 231	0.05 79	0.09 225	0.10 279	0.07 147	0.07 147
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
1111x	0.16 235	0.09 180	0.13 108	0.18 175	0.08 45	0.18 228	0.25 333	0.32 281	0.25 205	0.17 180	0.24 192	0.27 274	0.15 206	0.14 145	0.24 303	0.07 140	0.07 240	0.08 158	0.09 248	0.07 147	0.07 147

GMStereo_Zeroshot	0.16 235	0.13 286	0.25 303	0.20 261	0.10 214	0.17 212	0.13 45	0.30 264	0.25 205	0.23 269	0.32 282	0.25 260	0.11 102	0.19 241	0.14 170	0.09 231	0.06 186	0.11 292	0.06 81	0.12 300	0.08 210

LL-Strereo	0.13 155	0.10 234	0.12 85	0.20 261	0.10 214	0.11 77	0.18 227	0.33 291	0.25 205	0.16 170	0.16 101	0.14 127	0.14 188	0.19 241	0.11 69	0.06 50	0.05 79	0.09 225	0.08 210	0.04 1	0.05 42

ssnet_v2	0.17 253	0.10 234	0.18 250	0.17 108	0.11 252	0.21 270	0.22 299	0.34 305	0.25 205	0.23 269	0.23 183	0.27 274	0.19 262	0.22 286	0.21 269	0.11 287	0.10 308	0.09 225	0.09 248	0.08 194	0.08 210

MIPNet	0.11 69	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.12 102	0.14 75	0.21 132	0.25 205	0.12 77	0.10 36	0.09 37	0.07 28	0.13 128	0.13 146	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.04 1	0.04 4

AACVNet	0.16 235	0.08 133	0.15 170	0.15 35	0.10 214	0.18 228	0.15 120	0.24 182	0.25 205	0.27 304	0.27 245	0.28 282	0.18 248	0.19 241	0.17 228	0.09 231	0.07 240	0.09 225	0.07 158	0.10 271	0.09 242

GwcNet-ADL	0.13 155	0.08 133	0.14 144	0.20 261	0.09 121	0.12 102	0.20 276	0.30 264	0.25 205	0.14 122	0.14 78	0.18 190	0.14 188	0.13 128	0.15 200	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.07 147	0.06 95

THIR-Stereo	0.12 131	0.07 51	0.11 62	0.15 35	0.08 45	0.14 150	0.16 169	0.18 86	0.25 205	0.17 180	0.24 192	0.13 111	0.13 159	0.12 91	0.14 170	0.06 50	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.05 42

GMStereo	0.13 155	0.15 307	0.14 144	0.18 175	0.09 121	0.16 192	0.16 169	0.20 121	0.25 205	0.17 180	0.17 117	0.11 70	0.11 102	0.16 184	0.13 146	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
cf-r	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.16 60	0.08 45	0.14 150	0.19 262	0.21 132	0.25 205	0.17 180	0.26 230	0.22 231	0.17 238	0.14 145	0.15 200	0.10 262	0.05 79	0.06 30	0.08 210	0.06 92	0.06 95

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 253	0.10 234	0.23 293	0.20 261	0.10 214	0.15 170	0.18 227	0.31 277	0.25 205	0.21 247	0.31 273	0.25 260	0.17 238	0.21 269	0.20 258	0.09 231	0.06 186	0.08 158	0.09 248	0.07 147	0.08 210
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.15 212	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.16 192	0.14 75	0.28 240	0.25 205	0.20 238	0.24 192	0.37 333	0.17 238	0.20 254	0.15 200	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.07 147	0.06 95

mmx	0.15 212	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.26 217	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.15 159	0.22 282	0.08 189	0.06 186	0.09 225	0.08 210	0.08 194	0.08 210

xxx	0.15 212	0.09 180	0.15 170	0.16 60	0.09 121	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.26 217	0.15 143	0.26 230	0.19 194	0.13 159	0.15 159	0.22 282	0.08 189	0.06 186	0.09 225	0.08 210	0.08 194	0.08 210

hknet	0.15 212	0.11 252	0.14 144	0.22 303	0.11 252	0.15 170	0.15 120	0.34 305	0.26 217	0.17 180	0.23 183	0.22 231	0.18 248	0.17 213	0.13 146	0.07 140	0.06 186	0.10 266	0.09 248	0.07 147	0.07 147

dd	0.15 212	0.17 324	0.17 224	0.19 220	0.09 121	0.15 170	0.18 227	0.22 151	0.26 217	0.23 269	0.20 157	0.21 215	0.10 78	0.21 269	0.17 228	0.10 262	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.08 194	0.07 147

GES	0.14 180	0.08 133	0.16 205	0.15 35	0.10 214	0.13 121	0.13 45	0.28 240	0.26 217	0.17 180	0.24 192	0.19 194	0.14 188	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.08 266	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.09 242

UPFNet	0.16 235	0.08 133	0.12 85	0.20 261	0.12 280	0.20 260	0.23 310	0.28 240	0.26 217	0.18 208	0.24 192	0.22 231	0.20 275	0.19 241	0.22 282	0.09 231	0.07 240	0.08 158	0.09 248	0.08 194	0.06 95

hitnet-ft	0.18 266	0.10 234	0.17 224	0.14 11	0.09 121	0.27 326	0.20 276	0.25 199	0.26 217	0.24 280	0.32 282	0.32 314	0.23 292	0.24 303	0.21 269	0.12 310	0.07 240	0.10 266	0.08 210	0.12 300	0.11 285

CFNet	0.15 212	0.11 252	0.17 224	0.17 108	0.08 45	0.19 243	0.10 5	0.29 254	0.26 217	0.19 218	0.24 192	0.24 251	0.18 248	0.18 222	0.15 200	0.08 189	0.06 186	0.09 225	0.10 279	0.08 194	0.07 147

PS-NSSS	0.20 282	0.21 350	0.23 293	0.20 261	0.10 214	0.19 243	0.17 189	0.36 325	0.26 217	0.27 304	0.34 299	0.27 274	0.24 299	0.20 254	0.20 258	0.15 344	0.12 327	0.17 349	0.14 336	0.10 271	0.09 242

pmcnn	0.15 212	0.07 51	0.20 274	0.15 35	0.07 14	0.21 270	0.16 169	0.25 199	0.26 217	0.21 247	0.33 289	0.29 289	0.19 262	0.18 222	0.17 228	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.07 147	0.06 95

SMFormer	0.14 180	0.07 51	0.18 250	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.27 227	0.19 218	0.20 157	0.19 194	0.15 206	0.15 159	0.17 228	0.08 189	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.07 147

tta	0.14 180	0.07 51	0.18 250	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.27 227	0.19 218	0.20 157	0.19 194	0.15 206	0.15 159	0.17 228	0.08 189	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.06 95

qqq1	0.14 180	0.07 51	0.18 250	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.27 227	0.19 218	0.20 157	0.19 194	0.15 206	0.15 159	0.12 119	0.08 189	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.06 95

fff1	0.14 180	0.07 51	0.18 250	0.14 11	0.08 45	0.17 212	0.17 189	0.27 219	0.27 227	0.19 218	0.20 157	0.19 194	0.15 206	0.15 159	0.12 119	0.08 189	0.05 79	0.05 2	0.05 31	0.06 92	0.06 95

CoDeX	0.12 131	0.07 51	0.13 108	0.17 108	0.08 45	0.12 102	0.16 169	0.23 165	0.27 227	0.13 101	0.17 117	0.15 148	0.12 130	0.14 145	0.11 69	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.06 92	0.05 42

IER	0.14 180	0.08 133	0.13 108	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.16 169	0.26 207	0.27 227	0.18 208	0.26 230	0.17 178	0.20 275	0.17 213	0.14 170	0.08 189	0.05 79	0.07 98	0.06 81	0.08 194	0.07 147

UDGNet	0.14 180	0.13 286	0.17 224	0.18 175	0.10 214	0.12 102	0.16 169	0.21 132	0.27 227	0.20 238	0.20 157	0.17 178	0.13 159	0.16 184	0.14 170	0.10 262	0.06 186	0.09 225	0.07 158	0.07 147	0.07 147

ADLNet	0.16 235	0.08 133	0.15 170	0.16 60	0.10 214	0.16 192	0.17 189	0.33 291	0.27 227	0.23 269	0.27 245	0.24 251	0.16 217	0.18 222	0.21 269	0.10 262	0.06 186	0.10 266	0.10 279	0.08 194	0.09 242

SFCPSM	0.13 155	0.07 51	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.15 170	0.16 169	0.28 240	0.27 227	0.14 122	0.18 137	0.12 89	0.13 159	0.14 145	0.11 69	0.08 189	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.07 147	0.06 95

FADNet-RVC	0.21 292	0.20 345	0.40 349	0.21 287	0.16 337	0.21 270	0.15 120	0.27 219	0.27 227	0.26 297	0.32 282	0.26 269	0.21 279	0.22 286	0.19 250	0.12 310	0.13 339	0.12 309	0.14 336	0.13 315	0.18 359

DANet	0.21 292	0.16 315	0.29 321	0.25 334	0.13 300	0.23 294	0.19 262	0.28 240	0.27 227	0.28 316	0.32 282	0.35 329	0.32 347	0.31 336	0.24 303	0.11 287	0.09 287	0.11 292	0.10 279	0.13 315	0.11 285
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.22 300	0.13 286	0.21 280	0.25 334	0.14 315	0.23 294	0.22 299	0.42 356	0.27 227	0.31 331	0.43 346	0.37 333	0.29 329	0.23 293	0.23 292	0.10 262	0.12 327	0.10 266	0.09 248	0.10 271	0.08 210

iResNet	0.13 155	0.10 234	0.18 250	0.19 220	0.08 45	0.14 150	0.18 227	0.21 132	0.27 227	0.16 170	0.24 192	0.15 148	0.13 159	0.14 145	0.15 200	0.06 50	0.04 2	0.06 30	0.05 31	0.06 92	0.05 42

dad	0.18 266	0.20 345	0.21 280	0.17 108	0.11 252	0.20 260	0.19 262	0.21 132	0.28 240	0.30 326	0.24 192	0.30 296	0.13 159	0.19 241	0.17 228	0.18 361	0.09 287	0.11 292	0.09 248	0.11 287	0.07 147

Anonymous3	0.16 235	0.14 301	0.34 337	0.26 344	0.14 315	0.27 326	0.18 227	0.28 240	0.28 240	0.15 143	0.17 117	0.14 127	0.11 102	0.16 184	0.12 119	0.08 189	0.08 266	0.08 158	0.08 210	0.08 194	0.11 285

GwcNet-RSSM	0.14 180	0.07 51	0.12 85	0.16 60	0.08 45	0.15 170	0.20 276	0.22 151	0.28 240	0.18 208	0.28 254	0.23 242	0.17 238	0.15 159	0.16 217	0.10 262	0.06 186	0.07 98	0.09 248	0.07 147	0.07 147

DMCA	0.14 180	0.09 180	0.17 224	0.19 220	0.09 121	0.15 170	0.17 189	0.23 165	0.28 240	0.14 122	0.20 157	0.17 178	0.18 248	0.15 159	0.17 228	0.10 262	0.06 186	0.08 158	0.06 81	0.09 246	0.10 264

AdaStereo	0.15 212	0.11 252	0.16 205	0.19 220	0.09 121	0.21 270	0.11 10	0.33 291	0.28 240	0.21 247	0.23 183	0.21 215	0.13 159	0.19 241	0.15 200	0.13 324	0.05 79	0.10 266	0.07 158	0.09 246	0.07 147
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.
DLCB_ROB	0.18 266	0.10 234	0.16 205	0.23 320	0.11 252	0.24 300	0.18 227	0.30 264	0.28 240	0.27 304	0.29 264	0.28 282	0.25 305	0.20 254	0.20 258	0.08 189	0.08 266	0.09 225	0.09 248	0.07 147	0.07 147

whm_eth	0.14 180	0.09 180	0.21 280	0.21 287	0.12 280	0.12 102	0.16 169	0.18 86	0.29 246	0.17 180	0.32 282	0.09 37	0.13 159	0.18 222	0.14 170	0.07 140	0.07 240	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.07 147

anonymousa	0.13 155	0.07 51	0.14 144	0.18 175	0.09 121	0.13 121	0.17 189	0.20 121	0.29 246	0.15 143	0.24 192	0.16 162	0.14 188	0.14 145	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.09 248	0.05 36	0.07 147

HSM-Net_RVC	0.14 180	0.08 133	0.12 85	0.15 35	0.08 45	0.16 192	0.15 120	0.27 219	0.29 246	0.20 238	0.21 173	0.29 289	0.14 188	0.18 222	0.13 146	0.06 50	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	0.24 323	0.15 307	0.18 250	0.34 372	0.18 356	0.24 300	0.24 318	0.34 305	0.29 246	0.31 331	0.38 317	0.38 339	0.29 329	0.23 293	0.25 310	0.15 344	0.12 327	0.18 357	0.21 363	0.13 315	0.13 312

CBMV_ROB	0.19 275	0.13 286	0.18 250	0.16 60	0.11 252	0.16 192	0.12 23	0.27 219	0.29 246	0.27 304	0.31 273	0.27 274	0.24 299	0.24 303	0.16 217	0.15 344	0.18 362	0.22 366	0.20 361	0.10 271	0.12 303

ttt	0.14 180	0.08 133	0.14 144	0.15 35	0.08 45	0.15 170	0.18 227	0.27 219	0.30 251	0.16 170	0.24 192	0.17 178	0.14 188	0.13 128	0.14 170	0.11 287	0.08 266	0.09 225	0.08 210	0.09 246	0.09 242

HBP-ISP	0.18 266	0.13 286	0.17 224	0.15 35	0.11 252	0.08 22	0.13 45	0.28 240	0.30 251	0.22 256	0.33 289	0.21 215	0.25 305	0.23 293	0.18 240	0.15 344	0.17 360	0.21 362	0.17 355	0.10 271	0.09 242

DAS	0.15 212	0.08 133	0.18 250	0.19 220	0.10 214	0.19 243	0.17 189	0.28 240	0.30 251	0.18 208	0.26 230	0.21 215	0.16 217	0.16 184	0.13 146	0.08 189	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 147

SepStereo	0.15 212	0.08 133	0.18 250	0.19 220	0.10 214	0.19 243	0.17 189	0.28 240	0.30 251	0.18 208	0.26 230	0.21 215	0.16 217	0.26 312	0.13 146	0.08 189	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.07 147

DRaft	0.12 131	0.06 17	0.12 85	0.14 11	0.09 121	0.14 150	0.17 189	0.21 132	0.30 251	0.18 208	0.27 245	0.10 56	0.16 217	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.04 2	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.05 42

UNet	0.17 253	0.09 180	0.18 250	0.19 220	0.12 280	0.28 334	0.19 262	0.33 291	0.30 251	0.21 247	0.25 218	0.23 242	0.19 262	0.20 254	0.19 250	0.07 140	0.06 186	0.08 158	0.07 158	0.08 194	0.07 147

TDLM	0.18 266	0.12 267	0.14 144	0.24 328	0.10 214	0.18 228	0.18 227	0.37 332	0.30 251	0.22 256	0.28 254	0.28 282	0.18 248	0.23 293	0.19 250	0.11 287	0.07 240	0.10 266	0.10 279	0.08 194	0.08 210

DDUNet	0.23 313	0.18 337	0.22 287	0.22 303	0.15 325	0.25 308	0.24 318	0.30 264	0.31 258	0.31 331	0.37 310	0.34 324	0.26 312	0.25 308	0.21 269	0.18 361	0.13 339	0.17 349	0.11 302	0.16 349	0.17 357

SACVNet	0.19 275	0.12 267	0.15 170	0.17 108	0.13 300	0.22 283	0.18 227	0.31 277	0.31 258	0.24 280	0.31 273	0.30 296	0.23 292	0.23 293	0.17 228	0.11 287	0.08 266	0.10 266	0.10 279	0.12 300	0.14 325

DSFCA	0.16 235	0.09 180	0.14 144	0.16 60	0.10 214	0.21 270	0.19 262	0.28 240	0.31 258	0.23 269	0.25 218	0.22 231	0.16 217	0.20 254	0.20 258	0.10 262	0.07 240	0.09 225	0.09 248	0.08 194	0.08 210

SGM-Forest	0.20 282	0.14 301	0.18 250	0.20 261	0.13 300	0.21 270	0.22 299	0.33 291	0.31 258	0.24 280	0.29 264	0.28 282	0.20 275	0.23 293	0.18 240	0.15 344	0.16 356	0.15 340	0.14 336	0.13 315	0.12 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.20 282	0.15 307	0.18 250	0.18 175	0.10 214	0.20 260	0.11 10	0.30 264	0.31 258	0.29 321	0.31 273	0.31 308	0.23 292	0.28 322	0.19 250	0.13 324	0.15 351	0.17 349	0.16 348	0.10 271	0.10 264
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Syn2CoEx	0.22 300	0.16 315	0.29 321	0.29 364	0.15 325	0.26 318	0.21 289	0.34 305	0.32 263	0.29 321	0.36 307	0.28 282	0.25 305	0.20 254	0.25 310	0.16 356	0.12 327	0.14 333	0.11 302	0.09 246	0.08 210

FADNet	0.21 292	0.23 356	0.37 346	0.18 175	0.17 347	0.25 308	0.13 45	0.32 281	0.32 263	0.23 269	0.25 218	0.27 274	0.21 279	0.19 241	0.16 217	0.13 324	0.15 351	0.12 309	0.15 346	0.17 356	0.18 359

AANet_RVC	0.16 235	0.10 234	0.11 62	0.18 175	0.09 121	0.19 243	0.18 227	0.27 219	0.32 263	0.22 256	0.35 303	0.21 215	0.22 286	0.22 286	0.17 228	0.06 50	0.05 79	0.06 30	0.06 81	0.07 147	0.06 95

iResNet_ROB	0.14 180	0.07 51	0.13 108	0.15 35	0.07 14	0.19 243	0.14 75	0.26 207	0.32 263	0.23 269	0.26 230	0.23 242	0.16 217	0.15 159	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.05 2	0.04 7	0.08 194	0.08 210

SGM_RVC	0.24 323	0.12 267	0.16 205	0.15 35	0.09 121	0.34 349	0.19 262	0.35 320	0.32 263	0.44 366	0.38 317	0.53 373	0.36 356	0.36 355	0.26 321	0.13 324	0.13 339	0.13 322	0.13 330	0.11 287	0.11 285
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.24 323	0.24 359	0.31 329	0.31 368	0.19 360	0.27 326	0.13 45	0.30 264	0.33 268	0.25 293	0.37 310	0.31 308	0.22 286	0.27 314	0.23 292	0.15 344	0.10 308	0.21 362	0.16 348	0.22 364	0.16 349

SDNR	0.20 282	0.09 180	0.19 271	0.16 60	0.12 280	0.79 395	0.13 45	0.26 207	0.33 268	0.19 218	0.25 218	0.19 194	0.12 130	0.19 241	0.15 200	0.16 356	0.18 362	0.14 333	0.11 302	0.08 194	0.12 303

ToySt	0.17 253	0.11 252	0.19 271	0.17 108	0.11 252	0.16 192	0.26 339	0.24 182	0.33 268	0.19 218	0.24 192	0.26 269	0.24 299	0.19 241	0.21 269	0.07 140	0.08 266	0.09 225	0.10 279	0.09 246	0.08 210

CSP-Net	0.16 235	0.09 180	0.14 144	0.17 108	0.09 121	0.19 243	0.18 227	0.25 199	0.33 268	0.26 297	0.31 273	0.25 260	0.16 217	0.21 269	0.19 250	0.09 231	0.06 186	0.07 98	0.07 158	0.08 194	0.08 210

ccnet	0.30 353	0.28 367	0.24 299	0.20 261	0.28 377	0.41 367	0.22 299	0.46 370	0.33 268	0.37 349	0.46 352	0.37 333	0.30 340	0.40 367	0.43 376	0.23 377	0.14 347	0.21 362	0.17 355	0.23 366	0.19 364

APVNet	0.23 313	0.12 267	0.20 274	0.18 175	0.14 315	0.32 343	0.31 366	0.40 347	0.33 268	0.27 304	0.40 327	0.30 296	0.29 329	0.27 314	0.25 310	0.11 287	0.12 327	0.11 292	0.14 336	0.12 300	0.13 312

aanetorigin	0.22 300	0.17 324	0.57 369	0.18 175	0.10 214	0.16 192	0.19 262	0.20 121	0.33 268	0.49 371	0.48 355	0.30 296	0.28 326	0.21 269	0.24 303	0.08 189	0.07 240	0.08 158	0.07 158	0.10 271	0.09 242

HGLStereo	0.17 253	0.09 180	0.19 271	0.17 108	0.12 280	0.18 228	0.18 227	0.31 277	0.33 268	0.22 256	0.33 289	0.24 251	0.18 248	0.20 254	0.21 269	0.10 262	0.09 287	0.07 98	0.07 158	0.09 246	0.10 264

NOSS_ROB	0.19 275	0.13 286	0.18 250	0.16 60	0.12 280	0.16 192	0.12 23	0.30 264	0.33 268	0.20 238	0.22 182	0.27 274	0.24 299	0.21 269	0.16 217	0.16 356	0.18 362	0.23 367	0.21 363	0.13 315	0.13 312

WCMA_ROB	0.24 323	0.11 252	0.24 299	0.17 108	0.14 315	0.34 349	0.16 169	0.33 291	0.33 268	0.39 352	0.54 363	0.40 350	0.35 353	0.35 351	0.26 321	0.12 310	0.12 327	0.12 309	0.11 302	0.14 330	0.14 325

CFNet_ucs	0.15 212	0.09 180	0.17 224	0.16 60	0.11 252	0.14 150	0.14 75	0.30 264	0.34 278	0.16 170	0.24 192	0.23 242	0.14 188	0.18 222	0.15 200	0.09 231	0.06 186	0.08 158	0.07 158	0.09 246	0.09 242

raft_robust	0.13 155	0.10 234	0.07 1	0.18 175	0.08 45	0.13 121	0.24 318	0.29 254	0.34 278	0.20 238	0.20 157	0.15 148	0.10 78	0.11 41	0.12 119	0.05 2	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.05 36	0.04 4

CFNet_pseudo	0.14 180	0.08 133	0.16 205	0.16 60	0.09 121	0.13 121	0.14 75	0.27 219	0.34 278	0.15 143	0.21 173	0.22 231	0.13 159	0.18 222	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.06 81	0.07 147	0.07 147

psm_up	0.19 275	0.10 234	0.18 250	0.21 287	0.11 252	0.17 212	0.19 262	0.38 339	0.34 278	0.22 256	0.28 254	0.29 289	0.25 305	0.20 254	0.22 282	0.09 231	0.10 308	0.11 292	0.11 302	0.08 194	0.08 210

psmorigin	0.25 330	0.16 315	0.35 343	0.17 108	0.13 300	0.24 300	0.14 75	0.34 305	0.34 278	0.41 359	0.55 364	0.41 352	0.38 359	0.35 351	0.28 333	0.11 287	0.15 351	0.11 292	0.11 302	0.12 300	0.17 357

ACVNet	0.15 212	0.09 180	0.15 170	0.13 6	0.12 280	0.14 150	0.20 276	0.22 151	0.34 278	0.17 180	0.26 230	0.21 215	0.17 238	0.18 222	0.21 269	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.08 194	0.06 95

acv_ft	0.15 212	0.09 180	0.16 205	0.19 220	0.10 214	0.16 192	0.17 189	0.25 199	0.34 278	0.19 218	0.26 230	0.21 215	0.17 238	0.18 222	0.19 250	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.08 194	0.06 95

CC-Net-ROB	0.28 347	0.31 375	0.36 345	0.30 366	0.15 325	0.25 308	0.19 262	0.45 367	0.34 278	0.39 352	0.37 310	0.39 344	0.31 345	0.27 314	0.27 326	0.24 379	0.18 362	0.30 380	0.23 370	0.19 361	0.15 340

CVANet_RVC	0.18 266	0.11 252	0.14 144	0.21 287	0.11 252	0.19 243	0.18 227	0.34 305	0.34 278	0.22 256	0.31 273	0.28 282	0.18 248	0.24 303	0.18 240	0.12 310	0.08 266	0.12 309	0.12 320	0.09 246	0.08 210

ccs_rob	0.14 180	0.09 180	0.16 205	0.16 60	0.09 121	0.13 121	0.14 75	0.27 219	0.34 278	0.15 143	0.21 173	0.22 231	0.13 159	0.18 222	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.07 147	0.07 147

StereoDRNet	0.19 275	0.11 252	0.18 250	0.22 303	0.11 252	0.22 283	0.22 299	0.37 332	0.34 278	0.24 280	0.28 254	0.30 296	0.19 262	0.20 254	0.21 269	0.10 262	0.08 266	0.11 292	0.09 248	0.09 246	0.07 147

MyStereo05	0.13 155	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.13 121	0.18 227	0.28 240	0.35 289	0.17 180	0.14 78	0.15 148	0.11 102	0.15 159	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.06 95

fast-acv-ft	0.18 266	0.11 252	0.20 274	0.19 220	0.12 280	0.26 318	0.21 289	0.26 207	0.35 289	0.22 256	0.34 299	0.27 274	0.21 279	0.21 269	0.23 292	0.09 231	0.09 287	0.08 158	0.10 279	0.08 194	0.07 147

UDG	0.21 292	0.17 324	0.20 274	0.23 320	0.15 325	0.31 341	0.20 276	0.33 291	0.35 289	0.24 280	0.28 254	0.31 308	0.29 329	0.21 269	0.23 292	0.15 344	0.12 327	0.13 322	0.09 248	0.14 330	0.15 340

G-Net	0.25 330	0.17 324	0.38 347	0.23 320	0.16 337	0.51 374	0.23 310	0.29 254	0.35 289	0.36 345	0.38 317	0.31 308	0.29 329	0.28 322	0.27 326	0.11 287	0.09 287	0.12 309	0.10 279	0.16 349	0.14 325

ADCP+	0.20 282	0.10 234	0.35 343	0.21 287	0.12 280	0.22 283	0.27 343	0.31 277	0.35 289	0.26 297	0.37 310	0.22 231	0.22 286	0.27 314	0.28 333	0.09 231	0.06 186	0.08 158	0.08 210	0.10 271	0.10 264

PCWNet_CMD	0.14 180	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.14 75	0.29 254	0.36 294	0.14 122	0.20 157	0.21 215	0.13 159	0.17 213	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.07 147	0.07 147

MSMDNet	0.14 180	0.08 133	0.15 170	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.14 75	0.29 254	0.36 294	0.14 122	0.20 157	0.21 215	0.13 159	0.18 222	0.14 170	0.07 140	0.05 79	0.07 98	0.07 158	0.07 147	0.07 147

iResNetv2_ROB	0.15 212	0.08 133	0.16 205	0.16 60	0.08 45	0.16 192	0.13 45	0.26 207	0.36 294	0.21 247	0.29 264	0.24 251	0.13 159	0.14 145	0.14 170	0.06 50	0.06 186	0.06 30	0.04 7	0.09 246	0.08 210

MeshStereo	0.27 345	0.13 286	0.18 250	0.15 35	0.11 252	0.33 345	0.24 318	0.41 352	0.36 294	0.53 374	0.58 371	0.67 383	0.41 365	0.36 355	0.27 326	0.14 342	0.13 339	0.13 322	0.11 302	0.11 287	0.11 285
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
NINENet	0.16 235	0.10 234	0.16 205	0.17 108	0.11 252	0.20 260	0.14 75	0.41 352	0.37 298	0.18 208	0.21 173	0.16 162	0.14 188	0.16 184	0.14 170	0.08 189	0.08 266	0.10 266	0.07 158	0.10 271	0.09 242

AASNet	0.16 235	0.08 133	0.13 108	0.19 220	0.09 121	0.19 243	0.15 120	0.38 339	0.37 298	0.20 238	0.24 192	0.20 209	0.17 238	0.17 213	0.21 269	0.10 262	0.08 266	0.08 158	0.07 158	0.09 246	0.09 242

ADCRef	0.20 282	0.12 267	0.43 354	0.20 261	0.12 280	0.23 294	0.18 227	0.32 281	0.37 298	0.26 297	0.33 289	0.18 190	0.23 292	0.25 308	0.26 321	0.07 140	0.06 186	0.09 225	0.09 248	0.08 194	0.09 242

ADCPNet	0.26 340	0.17 324	0.62 374	0.21 287	0.15 325	0.36 357	0.25 333	0.33 291	0.37 298	0.31 331	0.41 337	0.36 331	0.29 329	0.29 329	0.34 360	0.12 310	0.10 308	0.11 292	0.12 320	0.14 330	0.13 312

ETE_ROB	0.23 313	0.17 324	0.23 293	0.25 334	0.14 315	0.26 318	0.29 359	0.32 281	0.37 298	0.28 316	0.37 310	0.45 360	0.27 317	0.28 322	0.27 326	0.11 287	0.09 287	0.12 309	0.10 279	0.14 330	0.13 312

PSMNet_ROB	0.22 300	0.12 267	0.15 170	0.27 351	0.15 325	0.25 308	0.36 377	0.43 361	0.37 298	0.27 304	0.33 289	0.32 314	0.23 292	0.21 269	0.27 326	0.12 310	0.08 266	0.13 322	0.11 302	0.10 271	0.09 242

MyStereo04	0.13 155	0.07 51	0.10 38	0.17 108	0.09 121	0.14 150	0.17 189	0.29 254	0.38 304	0.17 180	0.14 78	0.16 162	0.11 102	0.15 159	0.13 146	0.06 50	0.05 79	0.08 158	0.07 158	0.06 92	0.06 95

delet	0.17 253	0.09 180	0.18 250	0.19 220	0.11 252	0.21 270	0.22 299	0.30 264	0.38 304	0.17 180	0.27 245	0.19 194	0.19 262	0.19 241	0.21 269	0.08 189	0.08 266	0.09 225	0.11 302	0.06 92	0.07 147

DRN-Test	0.20 282	0.11 252	0.21 280	0.22 303	0.10 214	0.22 283	0.22 299	0.40 347	0.38 304	0.24 280	0.33 289	0.26 269	0.22 286	0.22 286	0.25 310	0.11 287	0.07 240	0.11 292	0.10 279	0.09 246	0.08 210

LALA_ROB	0.25 330	0.16 315	0.23 293	0.27 351	0.17 347	0.27 326	0.27 343	0.42 356	0.38 304	0.33 342	0.39 324	0.51 370	0.26 312	0.29 329	0.28 333	0.16 356	0.09 287	0.13 322	0.12 320	0.13 315	0.13 312

ADLNet2	0.16 235	0.09 180	0.14 144	0.17 108	0.09 121	0.20 260	0.16 169	0.32 281	0.39 308	0.17 180	0.20 157	0.20 209	0.19 262	0.21 269	0.23 292	0.08 189	0.07 240	0.07 98	0.07 158	0.09 246	0.07 147

Nwc_Net	0.23 313	0.17 324	0.22 287	0.25 334	0.15 325	0.25 308	0.27 343	0.38 339	0.39 308	0.22 256	0.41 337	0.30 296	0.29 329	0.28 322	0.25 310	0.11 287	0.10 308	0.17 349	0.20 361	0.10 271	0.11 285

PA-Net	0.24 323	0.18 337	0.34 337	0.28 357	0.22 367	0.22 283	0.39 382	0.29 254	0.39 308	0.22 256	0.33 289	0.25 260	0.26 312	0.21 269	0.25 310	0.10 262	0.23 378	0.15 340	0.22 366	0.09 246	0.13 312
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	0.31 358	0.26 365	0.26 309	0.24 328	0.21 365	0.34 349	0.25 333	0.34 305	0.39 308	0.40 355	0.69 379	0.45 360	0.41 365	0.34 346	0.28 333	0.20 368	0.20 368	0.26 369	0.25 372	0.23 366	0.22 371

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 266	0.09 180	0.30 326	0.15 35	0.11 252	0.23 294	0.20 276	0.27 219	0.40 312	0.26 297	0.43 346	0.25 260	0.15 206	0.21 269	0.20 258	0.07 140	0.05 79	0.06 30	0.05 31	0.10 271	0.09 242

FAT-Stereo	0.21 292	0.13 286	0.22 287	0.21 287	0.12 280	0.18 228	0.18 227	0.35 320	0.40 312	0.28 316	0.37 310	0.33 320	0.33 349	0.21 269	0.20 258	0.09 231	0.11 319	0.10 266	0.09 248	0.11 287	0.14 325

NCC-stereo	0.25 330	0.15 307	0.31 329	0.26 344	0.17 347	0.21 270	0.31 366	0.41 352	0.40 312	0.24 280	0.38 317	0.33 320	0.29 329	0.37 359	0.28 333	0.13 324	0.11 319	0.15 340	0.22 366	0.13 315	0.13 312

Abc-Net	0.25 330	0.15 307	0.31 329	0.26 344	0.17 347	0.21 270	0.31 366	0.41 352	0.40 312	0.24 280	0.38 317	0.33 320	0.29 329	0.37 359	0.28 333	0.13 324	0.11 319	0.15 340	0.22 366	0.13 315	0.13 312
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	0.26 340	0.15 307	0.42 353	0.20 261	0.14 315	0.25 308	0.26 339	0.35 320	0.40 312	0.37 349	0.45 350	0.34 324	0.42 368	0.36 355	0.36 362	0.10 262	0.09 287	0.11 292	0.11 302	0.13 315	0.13 312

AnyNet_C01	0.37 366	0.26 365	1.41 404	0.22 303	0.17 347	0.51 374	0.28 349	0.36 325	0.40 312	0.39 352	0.75 385	0.46 364	0.39 360	0.46 375	0.50 386	0.13 324	0.13 339	0.13 322	0.14 336	0.14 330	0.16 349

XPNet_ROB	0.22 300	0.12 267	0.20 274	0.22 303	0.13 300	0.22 283	0.19 262	0.35 320	0.40 312	0.30 326	0.40 327	0.38 339	0.27 317	0.26 312	0.29 340	0.15 344	0.10 308	0.10 266	0.10 279	0.13 315	0.12 303

anonymity	0.53 382	0.58 387	0.66 377	0.41 379	0.61 398	0.54 376	0.41 383	0.57 382	0.41 319	0.56 377	0.50 358	0.50 369	0.55 380	0.59 388	0.50 386	0.58 397	0.50 398	0.51 389	0.51 394	0.52 388	0.58 395

NaN_ROB	0.23 313	0.20 345	0.25 303	0.25 334	0.13 300	0.31 341	0.27 343	0.34 305	0.41 319	0.31 331	0.31 273	0.32 314	0.23 292	0.31 336	0.22 282	0.11 287	0.17 360	0.10 266	0.11 302	0.08 194	0.09 242

GASNet	0.22 300	0.24 359	0.34 337	0.26 344	0.17 347	0.27 326	0.16 169	0.45 367	0.42 321	0.27 304	0.24 192	0.30 296	0.16 217	0.27 314	0.18 240	0.12 310	0.09 287	0.12 309	0.11 302	0.16 349	0.08 210

DGSMNet	0.25 330	0.19 340	0.34 337	0.21 287	0.24 370	0.24 300	0.21 289	0.36 325	0.42 321	0.25 293	0.32 282	0.38 339	0.21 279	0.29 329	0.24 303	0.13 324	0.11 319	0.14 333	0.16 348	0.23 366	0.23 372

MMNet	0.17 253	0.10 234	0.17 224	0.20 261	0.11 252	0.27 326	0.20 276	0.26 207	0.42 321	0.22 256	0.30 270	0.22 231	0.20 275	0.18 222	0.20 258	0.06 50	0.06 186	0.07 98	0.07 158	0.08 194	0.07 147

FCDSN-DC	0.33 360	0.28 367	0.28 313	0.30 366	0.24 370	0.39 365	0.28 349	0.43 361	0.42 321	0.44 366	0.53 362	0.51 370	0.42 368	0.37 359	0.30 346	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 374	0.25 374
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
edge stereo	0.23 313	0.14 301	0.21 280	0.21 287	0.13 300	0.24 300	0.16 169	0.32 281	0.42 321	0.32 338	0.40 327	0.39 344	0.35 353	0.25 308	0.25 310	0.13 324	0.11 319	0.14 333	0.11 302	0.12 300	0.14 325

NVstereo2D	0.19 275	0.11 252	0.16 205	0.17 108	0.16 337	0.28 334	0.23 310	0.44 365	0.42 321	0.15 143	0.28 254	0.25 260	0.19 262	0.23 293	0.18 240	0.09 231	0.06 186	0.10 266	0.08 210	0.15 341	0.10 264

MDST_ROB	0.22 300	0.10 234	0.18 250	0.18 175	0.11 252	0.40 366	0.19 262	0.44 365	0.42 321	0.40 355	0.40 327	0.29 289	0.21 279	0.27 314	0.19 250	0.11 287	0.10 308	0.14 333	0.11 302	0.10 271	0.08 210

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 353	0.24 359	0.30 326	0.36 376	0.16 337	0.36 357	0.31 366	0.34 305	0.43 328	0.41 359	0.46 352	0.38 339	0.30 340	0.35 351	0.29 340	0.19 364	0.20 368	0.26 369	0.29 378	0.18 358	0.19 364

FBW_ROB	0.25 330	0.17 324	0.23 293	0.27 351	0.14 315	0.26 318	0.22 299	0.42 356	0.43 328	0.42 361	0.41 337	0.43 356	0.27 317	0.32 340	0.24 303	0.09 231	0.15 351	0.15 340	0.12 320	0.12 300	0.10 264

Wz-Net-LNSev	0.22 300	0.16 315	0.41 351	0.22 303	0.13 300	0.25 308	0.24 318	0.33 291	0.44 330	0.30 326	0.42 343	0.32 314	0.19 262	0.23 293	0.27 326	0.10 262	0.09 287	0.08 158	0.08 210	0.12 300	0.11 285

RGC	0.25 330	0.20 345	0.29 321	0.28 357	0.16 337	0.22 283	0.23 310	0.33 291	0.44 330	0.27 304	0.40 327	0.38 339	0.28 326	0.37 359	0.23 292	0.11 287	0.13 339	0.17 349	0.17 355	0.15 341	0.16 349

FC-DCNN	0.33 360	0.28 367	0.28 313	0.26 344	0.23 368	0.38 363	0.29 359	0.40 347	0.44 330	0.46 369	0.56 365	0.51 370	0.41 365	0.38 363	0.31 350	0.21 370	0.20 368	0.27 372	0.26 373	0.25 374	0.24 373

Wz-Net-MNSev	0.23 313	0.13 286	0.33 334	0.20 261	0.15 325	0.36 357	0.25 333	0.34 305	0.45 333	0.29 321	0.41 337	0.39 344	0.19 262	0.25 308	0.27 326	0.09 231	0.07 240	0.09 225	0.09 248	0.12 300	0.10 264

GwcNet	0.20 282	0.14 301	0.20 274	0.18 175	0.12 280	0.25 308	0.20 276	0.36 325	0.45 333	0.20 238	0.33 289	0.33 320	0.21 279	0.22 286	0.25 310	0.11 287	0.09 287	0.09 225	0.09 248	0.09 246	0.10 264

S-Stereo	0.21 292	0.12 267	0.25 303	0.21 287	0.13 300	0.21 270	0.19 262	0.33 291	0.45 333	0.23 269	0.36 307	0.28 282	0.29 329	0.20 254	0.23 292	0.09 231	0.12 327	0.10 266	0.10 279	0.13 315	0.14 325

RP	0.22 300	0.13 286	0.22 287	0.23 320	0.12 280	0.21 270	0.20 276	0.26 207	0.45 333	0.22 256	0.38 317	0.37 333	0.25 305	0.28 322	0.25 310	0.11 287	0.12 327	0.13 322	0.12 320	0.13 315	0.14 325

stereogan	0.22 300	0.11 252	0.21 280	0.20 261	0.12 280	0.32 343	0.19 262	0.36 325	0.45 333	0.23 269	0.39 324	0.35 329	0.27 317	0.33 343	0.23 292	0.10 262	0.12 327	0.10 266	0.10 279	0.14 330	0.14 325

AnyNet_C32	0.26 340	0.16 315	0.39 348	0.20 261	0.17 347	0.26 318	0.31 366	0.32 281	0.45 333	0.31 331	0.50 358	0.30 296	0.34 350	0.41 372	0.36 362	0.12 310	0.12 327	0.12 309	0.14 336	0.14 330	0.15 340

Anonymous Stereo	0.24 323	0.19 340	0.52 363	0.25 334	0.18 356	0.21 270	0.22 299	0.34 305	0.45 333	0.25 293	0.35 303	0.26 269	0.19 262	0.31 336	0.29 340	0.13 324	0.12 327	0.12 309	0.13 330	0.12 300	0.14 325

DISCO	0.20 282	0.09 180	0.22 287	0.17 108	0.10 214	0.25 308	0.18 227	0.28 240	0.45 333	0.23 269	0.32 282	0.34 324	0.26 312	0.29 329	0.29 340	0.08 189	0.06 186	0.07 98	0.07 158	0.09 246	0.10 264

pcwnet_v2	0.19 275	0.11 252	0.26 309	0.18 175	0.14 315	0.18 228	0.15 120	0.37 332	0.46 341	0.19 218	0.24 192	0.21 215	0.19 262	0.21 269	0.20 258	0.13 324	0.10 308	0.10 266	0.10 279	0.11 287	0.13 312

MFN_U_SF_RVC	0.33 360	0.22 354	0.58 372	0.31 368	0.15 325	0.36 357	0.17 189	0.54 380	0.46 341	0.47 370	0.56 365	0.58 376	0.39 360	0.36 355	0.38 369	0.15 344	0.15 351	0.18 357	0.21 363	0.16 349	0.16 349

SGM+DAISY	0.57 385	0.58 387	0.67 381	0.41 379	0.55 392	0.68 387	0.51 391	0.57 382	0.46 341	0.67 380	0.70 380	0.69 386	0.57 384	0.64 390	0.58 391	0.59 398	0.49 395	0.50 388	0.50 393	0.52 388	0.59 398

LRCNet_RVC	10.76 422	13.97 426	7.97 421	19.07 426	2.04 416	0.35 353	0.31 366	5.29 415	0.48 344	13.02 424	17.65 425	8.69 419	5.73 416	4.78 416	2.22 413	23.53 433	2.69 420	27.60 434	25.75 434	17.60 431	16.54 432

GEStereo_RVC	0.17 253	0.12 267	0.16 205	0.22 303	0.11 252	0.19 243	0.18 227	0.32 281	0.49 345	0.20 238	0.25 218	0.17 178	0.13 159	0.21 269	0.16 217	0.10 262	0.06 186	0.08 158	0.07 158	0.09 246	0.08 210

FINET	0.22 300	0.18 337	0.28 313	0.19 220	0.16 337	0.24 300	0.24 318	0.33 291	0.49 345	0.26 297	0.33 289	0.22 231	0.23 292	0.23 293	0.18 240	0.18 361	0.16 356	0.11 292	0.10 279	0.15 341	0.14 325

RYNet	0.23 313	0.12 267	0.22 287	0.19 220	0.17 347	0.47 371	0.26 339	0.39 344	0.49 345	0.24 280	0.29 264	0.34 324	0.24 299	0.20 254	0.31 350	0.10 262	0.06 186	0.09 225	0.09 248	0.14 330	0.15 340

LSM	0.34 365	0.21 350	0.62 374	0.27 351	0.62 399	0.35 353	0.26 339	0.43 361	0.49 345	0.45 368	0.60 374	0.42 354	0.37 357	0.35 351	0.26 321	0.13 324	0.21 375	0.14 333	0.16 348	0.18 358	0.34 386

PWC_ROB	0.21 292	0.16 315	0.27 311	0.18 175	0.11 252	0.22 283	0.13 45	0.33 291	0.49 345	0.30 326	0.40 327	0.32 314	0.25 305	0.31 336	0.23 292	0.10 262	0.07 240	0.11 292	0.08 210	0.11 287	0.10 264

SuperB	0.20 282	0.10 234	0.57 369	0.16 60	0.09 121	0.19 243	0.18 227	0.25 199	0.51 350	0.27 304	0.39 324	0.17 178	0.22 286	0.22 286	0.21 269	0.08 189	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.12 300	0.11 285

AF-Net	0.23 313	0.17 324	0.17 224	0.27 351	0.13 300	0.26 318	0.24 318	0.33 291	0.51 350	0.25 293	0.33 289	0.39 344	0.27 317	0.28 322	0.26 321	0.11 287	0.10 308	0.16 347	0.12 320	0.11 287	0.11 285

DeepPrunerF	0.24 323	0.17 324	0.45 355	0.26 344	0.16 337	0.23 294	0.29 359	0.37 332	0.51 350	0.27 304	0.31 273	0.24 251	0.28 326	0.22 286	0.23 292	0.15 344	0.11 319	0.20 361	0.18 359	0.12 300	0.14 325

PASM	0.33 360	0.25 364	0.51 362	0.28 357	0.27 376	0.30 339	0.31 366	0.35 320	0.51 350	0.36 345	0.40 327	0.47 367	0.35 353	0.34 346	0.36 362	0.23 377	0.26 380	0.26 369	0.28 377	0.23 366	0.21 368

CSAN	0.30 353	0.24 359	0.28 313	0.34 372	0.19 360	0.34 349	0.42 385	0.38 339	0.51 350	0.38 351	0.40 327	0.44 359	0.34 350	0.29 329	0.31 350	0.19 364	0.16 356	0.19 359	0.19 360	0.14 330	0.15 340

SPS-STEREO	0.58 386	0.59 389	0.66 377	0.45 383	0.55 392	0.65 384	0.44 388	0.63 389	0.51 350	0.69 382	0.65 375	0.66 382	0.58 385	0.62 389	0.62 393	0.62 400	0.47 393	0.51 389	0.49 391	0.55 391	0.58 395
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	0.41 370	0.28 367	0.34 337	0.55 389	0.39 383	0.85 398	1.25 413	0.49 373	0.52 356	0.36 345	0.35 303	0.56 375	0.39 360	0.39 364	0.41 373	0.15 344	0.20 368	0.15 340	0.14 336	0.23 366	0.21 368

GANetREF_RVC	0.31 358	0.34 377	0.29 321	0.35 374	0.16 337	0.33 345	0.42 385	0.48 372	0.52 356	0.35 343	0.35 303	0.34 324	0.32 347	0.40 367	0.33 358	0.27 381	0.20 368	0.29 378	0.15 346	0.19 361	0.18 359
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ELAS	0.42 372	0.29 373	0.34 337	0.28 357	0.24 370	0.63 382	0.37 378	0.52 377	0.52 356	0.72 385	0.82 390	0.68 385	0.56 382	0.52 379	0.45 382	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.26 376	0.26 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	0.33 360	0.12 267	0.17 224	0.16 60	0.11 252	0.42 368	0.20 276	0.43 361	0.53 359	0.53 374	0.57 369	1.41 405	0.44 373	0.42 373	0.29 340	0.14 342	0.16 356	0.16 347	0.16 348	0.12 300	0.13 312

Consistency-Raft	0.44 374	0.40 382	0.46 356	0.37 377	0.43 386	0.42 368	0.41 383	0.57 382	0.55 360	0.32 338	0.73 383	0.32 314	0.50 377	0.42 373	0.49 385	0.39 386	0.36 386	0.45 386	0.52 396	0.42 386	0.30 382

PWCDC_ROB	0.21 292	0.13 286	0.23 293	0.25 334	0.12 280	0.20 260	0.15 120	0.34 305	0.55 360	0.29 321	0.49 356	0.21 215	0.15 206	0.28 322	0.20 258	0.11 287	0.09 287	0.10 266	0.08 210	0.11 287	0.09 242

Wz-Net-TNSev	0.29 350	0.20 345	0.69 385	0.19 220	0.15 325	0.38 363	0.27 343	0.36 325	0.56 362	0.35 343	0.42 343	0.45 360	0.39 360	0.33 343	0.31 350	0.13 324	0.13 339	0.10 266	0.12 320	0.15 341	0.15 340

Wz-Net-SNSev	0.26 340	0.17 324	0.46 356	0.25 334	0.14 315	0.26 318	0.24 318	0.38 339	0.57 363	0.30 326	0.56 365	0.39 344	0.26 312	0.24 303	0.32 355	0.10 262	0.09 287	0.10 266	0.11 302	0.11 287	0.11 285

ADCL	0.25 330	0.12 267	0.49 361	0.22 303	0.12 280	0.36 357	0.29 359	0.30 264	0.57 363	0.24 280	0.47 354	0.30 296	0.31 345	0.30 335	0.30 346	0.09 231	0.07 240	0.09 225	0.09 248	0.10 271	0.10 264

DispFullNet	0.27 345	0.22 354	0.66 377	0.28 357	0.17 347	0.27 326	0.17 189	0.34 305	0.57 363	0.27 304	0.37 310	0.43 356	0.24 299	0.39 364	0.25 310	0.12 310	0.06 186	0.19 359	0.11 302	0.23 366	0.16 349

XQC	0.29 350	0.23 356	0.53 364	0.29 364	0.19 360	0.36 357	0.28 349	0.37 332	0.58 366	0.31 331	0.31 273	0.37 333	0.30 340	0.39 364	0.39 370	0.13 324	0.09 287	0.15 340	0.12 320	0.18 358	0.18 359

PDISCO_ROB	0.28 347	0.16 315	0.28 313	0.28 357	0.20 363	0.33 345	0.27 343	0.45 367	0.58 366	0.28 316	0.41 337	0.45 360	0.30 340	0.34 346	0.35 361	0.12 310	0.09 287	0.17 349	0.16 348	0.17 356	0.13 312

WZ-Net	0.29 350	0.17 324	0.82 393	0.23 320	0.16 337	0.35 353	0.29 359	0.40 347	0.59 368	0.24 280	0.57 369	0.37 333	0.25 305	0.34 346	0.37 366	0.09 231	0.08 266	0.09 225	0.10 279	0.14 330	0.16 349

EDNetEfficientorigin	7.92 417	0.32 376	152.98 436	0.20 261	0.10 214	0.22 283	0.17 189	0.23 165	0.60 369	0.73 386	0.67 376	0.41 352	0.51 379	0.24 303	0.41 373	0.08 189	0.07 240	0.09 225	0.07 158	0.12 300	0.11 285

EDNetEfficient	0.30 353	0.24 359	1.18 401	0.18 175	0.10 214	0.20 260	0.20 276	0.21 132	0.61 370	0.74 388	0.56 365	0.30 296	0.40 364	0.23 293	0.32 355	0.09 231	0.07 240	0.08 158	0.07 158	0.11 287	0.10 264

NVStereoNet_ROB	0.47 379	0.37 379	0.47 359	0.42 381	0.29 380	0.35 353	0.35 376	0.50 374	0.61 370	0.73 386	0.94 394	0.70 387	0.68 390	0.48 376	0.62 393	0.22 372	0.33 385	0.34 382	0.34 385	0.30 379	0.31 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.42 372	0.29 373	0.33 334	0.28 357	0.24 370	0.56 378	0.38 380	0.50 374	0.61 370	0.74 388	0.76 386	0.67 383	0.56 382	0.55 383	0.42 375	0.22 372	0.21 375	0.27 372	0.26 373	0.27 378	0.26 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 367	0.38 380	0.53 364	0.44 382	0.28 377	0.57 379	0.24 318	0.42 356	0.62 373	0.40 355	0.50 358	0.46 364	0.34 350	0.40 367	0.33 358	0.30 382	0.30 384	0.39 384	0.33 383	0.30 379	0.29 380

MANE	0.47 379	0.28 367	0.28 313	0.27 351	0.24 370	0.50 372	0.32 374	0.57 382	0.62 373	0.74 388	1.20 407	1.21 398	0.64 388	0.54 382	0.39 370	0.22 372	0.20 368	0.27 372	0.31 381	0.26 376	0.25 374

ACVNet-4b	0.39 367	0.53 386	0.56 367	0.45 383	0.24 370	0.46 370	0.18 227	0.50 374	0.64 375	0.42 361	0.45 350	0.60 377	0.27 317	0.34 346	0.24 303	0.33 384	0.14 347	0.48 387	0.42 387	0.31 382	0.27 379

ADCS	0.30 353	0.19 340	0.48 360	0.21 287	0.18 356	0.29 336	0.24 318	0.42 356	0.64 375	0.40 355	0.50 358	0.40 350	0.37 357	0.40 367	0.43 376	0.13 324	0.13 339	0.13 322	0.14 336	0.16 349	0.16 349

SANet	0.25 330	0.14 301	0.29 321	0.21 287	0.11 252	0.29 336	0.25 333	0.40 347	0.65 377	0.36 345	0.40 327	0.42 354	0.27 317	0.27 314	0.25 310	0.12 310	0.09 287	0.10 266	0.09 248	0.13 315	0.12 303

Ntro	0.41 370	0.40 382	0.54 366	0.46 386	0.30 381	0.64 383	0.24 318	0.47 371	0.68 378	0.42 361	0.49 356	0.47 367	0.42 368	0.40 367	0.32 355	0.32 383	0.28 382	0.37 383	0.31 381	0.33 384	0.29 380

RTSC	0.23 313	0.13 286	0.30 326	0.21 287	0.13 300	0.29 336	0.17 189	0.36 325	0.68 378	0.27 304	0.34 299	0.30 296	0.22 286	0.32 340	0.31 350	0.10 262	0.08 266	0.09 225	0.10 279	0.13 315	0.14 325

DPSNet	0.28 347	0.16 315	0.33 334	0.18 175	0.13 300	0.55 377	0.42 385	0.52 377	0.68 378	0.29 321	0.38 317	0.39 344	0.30 340	0.32 340	0.23 292	0.11 287	0.10 308	0.11 292	0.08 210	0.20 363	0.16 349

BEATNet-Init1	0.54 383	0.28 367	0.68 384	0.31 368	0.21 365	0.85 398	0.31 366	0.57 382	0.69 381	0.89 395	1.00 397	2.17 412	0.66 389	0.58 387	0.44 379	0.19 364	0.18 362	0.23 367	0.22 366	0.22 364	0.21 368

ACVNet_1	0.45 376	0.51 385	0.61 373	0.45 383	0.28 377	0.50 372	0.28 349	0.58 387	0.71 382	0.63 379	0.59 373	0.74 388	0.50 377	0.50 377	0.36 362	0.26 380	0.25 379	0.39 384	0.29 378	0.32 383	0.25 374

JetBlue	0.73 393	0.46 384	1.21 402	0.52 388	0.47 388	2.16 413	0.67 401	0.78 392	0.72 383	0.70 383	0.79 388	1.21 398	0.84 397	1.06 409	1.04 409	0.40 387	0.28 382	0.33 381	0.33 383	0.30 379	0.34 386

coex-ft	3.24 412	0.35 378	57.83 435	0.18 175	0.13 300	0.27 326	0.23 310	0.28 240	0.72 383	1.89 413	0.70 380	0.43 356	0.47 374	0.29 329	0.43 376	0.09 231	0.09 287	0.12 309	0.09 248	0.14 330	0.14 325

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 374	0.39 381	0.56 367	0.40 378	0.20 363	0.66 385	0.33 375	0.54 380	0.72 383	0.71 384	0.72 382	0.62 378	0.55 380	0.52 379	0.47 383	0.20 368	0.19 367	0.29 378	0.30 380	0.24 372	0.19 364

SHD	0.26 340	0.15 307	0.31 329	0.24 328	0.18 356	0.23 294	0.15 120	0.39 344	0.72 383	0.32 338	0.42 343	0.36 331	0.29 329	0.33 343	0.30 346	0.13 324	0.11 319	0.14 333	0.13 330	0.16 349	0.20 367

MADNet+	0.76 394	0.72 396	3.76 413	0.67 392	0.41 384	0.99 404	0.97 411	0.72 391	0.75 387	0.52 373	0.58 371	0.64 381	0.68 390	0.89 403	1.04 409	0.35 385	0.36 386	0.28 377	0.23 370	0.38 385	0.33 385

MFMNet_re	0.65 387	0.66 394	0.66 377	0.51 387	0.69 403	0.70 388	0.58 395	0.65 390	0.75 387	0.61 378	0.73 383	0.63 379	0.68 390	0.65 391	0.60 392	0.66 401	0.58 407	0.63 393	0.59 397	0.68 398	0.69 405

RTS	0.46 377	0.19 340	3.33 410	0.25 334	0.15 325	0.72 390	0.21 289	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 348	0.31 308	0.43 371	0.55 383	0.37 366	0.10 262	0.09 287	0.13 322	0.13 330	0.15 341	0.15 340

RTSA	0.46 377	0.19 340	3.33 410	0.25 334	0.15 325	0.72 390	0.21 289	0.37 332	0.78 389	0.42 361	0.44 348	0.31 308	0.43 371	0.55 383	0.37 366	0.10 262	0.09 287	0.13 322	0.13 330	0.15 341	0.15 340

IMH-64-1	0.66 388	0.62 391	0.69 385	0.72 393	0.51 389	0.60 380	0.51 391	0.92 396	0.84 391	0.75 391	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.80 394	0.50 386	0.43 388	0.46 389	0.72 395	0.48 389	0.55 391	0.40 389

IMH-64	0.66 388	0.62 391	0.69 385	0.72 393	0.51 389	0.60 380	0.51 391	0.92 396	0.84 391	0.75 391	1.02 398	0.81 389	0.78 395	0.80 394	0.50 386	0.43 388	0.46 389	0.72 395	0.48 389	0.55 391	0.40 389

RainbowNet	0.54 383	0.61 390	0.71 390	0.57 390	0.43 386	0.66 385	0.37 378	0.60 388	0.87 393	0.51 372	0.67 376	0.63 379	0.47 374	0.50 377	0.44 379	0.47 392	0.48 394	0.53 391	0.41 386	0.53 390	0.41 391

PWCK	0.72 391	0.95 405	0.99 399	0.77 395	0.32 382	0.79 395	0.38 380	0.92 396	0.90 394	0.96 399	0.76 386	0.97 392	0.62 387	0.87 400	0.68 396	0.73 403	0.46 389	0.76 399	0.49 391	0.71 401	0.44 393

UNDER WATER-64	0.97 403	0.96 407	1.48 406	0.88 403	0.57 395	1.24 412	0.90 409	0.78 392	0.96 395	1.05 402	0.85 391	1.56 410	1.26 411	0.97 407	0.99 407	0.88 408	0.57 406	1.04 408	0.88 408	0.81 406	0.75 406

PVD	0.40 369	0.21 350	0.40 349	0.32 371	0.23 368	0.30 339	0.45 389	0.53 379	0.97 396	0.55 376	0.80 389	0.54 374	0.60 386	0.53 381	0.40 372	0.19 364	0.14 347	0.17 349	0.14 336	0.24 372	0.32 384

IMH	0.72 391	0.65 393	0.70 388	0.77 395	0.54 391	0.71 389	0.56 394	0.99 404	1.08 397	0.82 394	1.09 401	0.89 391	0.88 399	0.88 402	0.53 390	0.44 391	0.50 398	0.75 398	0.51 394	0.58 394	0.42 392

UNDER WATER	0.99 405	1.00 408	1.47 405	1.00 407	0.71 406	1.18 411	0.86 407	0.81 394	1.09 398	1.02 401	0.90 393	1.53 409	1.26 411	1.06 409	1.02 408	0.79 406	0.54 401	1.02 407	0.88 408	0.83 407	0.75 406

TorneroNet	0.83 398	0.75 398	0.83 395	0.85 400	0.63 400	1.03 407	0.65 399	0.96 400	1.14 399	0.80 393	1.10 403	1.36 403	0.88 399	0.95 405	0.82 404	0.57 395	0.49 395	0.79 402	0.66 401	0.74 404	0.64 404

notaker	0.98 404	1.13 409	1.02 400	1.14 409	0.81 407	0.73 392	0.69 404	0.94 399	1.15 400	1.19 408	1.19 406	1.41 405	1.17 410	1.10 411	0.74 401	0.82 407	0.64 409	1.18 409	0.79 406	1.02 409	0.82 410

TorneroNet-64	0.76 394	0.73 397	0.77 391	0.78 397	0.58 397	0.94 403	0.58 395	0.85 395	1.26 401	0.67 380	0.88 392	1.41 405	0.76 394	0.87 400	0.68 396	0.49 393	0.46 389	0.73 397	0.59 397	0.68 398	0.54 394

DPSimNet_ROB	1.14 408	1.25 412	0.87 397	1.15 410	0.90 410	1.15 410	1.18 412	1.20 412	1.26 401	1.45 410	1.05 400	1.44 408	1.13 409	0.92 404	1.70 412	1.47 414	0.52 400	1.22 411	1.04 413	0.92 408	1.03 413

WAO-7	0.80 396	0.78 399	0.57 369	0.85 400	0.67 402	0.76 394	0.69 404	1.07 406	1.30 403	0.90 396	1.20 407	1.05 394	0.93 401	0.71 392	0.68 396	0.60 399	0.62 408	0.67 394	0.68 402	0.64 395	0.59 398

KSHMR	1.10 407	1.19 410	0.90 398	1.26 413	1.00 412	0.99 404	0.96 410	1.13 410	1.35 404	1.16 407	1.28 410	1.40 404	0.97 403	1.03 408	0.93 406	1.03 411	1.08 413	1.20 410	1.03 412	1.03 410	0.98 412

ktn	1.02 406	1.23 411	0.82 393	1.24 411	0.86 409	1.00 406	0.86 407	0.96 400	1.37 405	1.05 402	1.12 404	1.16 397	1.06 406	0.95 405	0.62 393	1.28 413	0.71 410	1.39 413	0.83 407	1.06 411	0.77 408

ACVNet_2	0.67 390	0.68 395	0.70 388	0.64 391	0.41 384	0.75 393	0.50 390	0.98 402	1.38 406	0.90 396	1.09 401	1.04 393	0.74 393	0.55 383	0.48 384	0.43 388	0.40 388	0.53 391	0.45 388	0.48 387	0.36 388

JetRed	1.66 410	1.51 414	3.09 409	0.93 404	1.21 413	5.28 415	1.61 415	1.29 413	1.42 407	1.84 412	1.77 414	1.59 411	0.95 402	1.43 412	2.51 415	0.91 409	1.61 414	0.93 406	0.91 410	1.36 413	1.03 413

LVE	0.84 399	0.87 403	0.86 396	0.81 398	0.56 394	1.09 409	0.66 400	1.07 406	1.45 408	0.97 400	1.23 409	1.11 396	0.86 398	0.84 397	0.72 400	0.49 393	0.56 404	0.76 399	0.60 399	0.66 396	0.60 401

HanzoNet	1.31 409	1.29 413	1.22 403	1.13 408	0.85 408	1.05 408	0.84 406	1.06 405	1.47 409	1.66 411	1.63 413	2.48 414	1.78 413	1.63 413	1.69 411	1.27 412	0.80 412	1.32 412	1.02 411	1.07 412	0.90 411

WAO-6	0.82 397	0.81 400	0.63 376	0.87 402	0.63 400	0.79 395	0.60 397	0.98 402	1.52 410	0.91 398	0.97 396	1.08 395	1.04 405	0.72 393	0.70 399	0.72 402	0.49 395	0.91 405	0.71 403	0.70 400	0.59 398

Dean	0.88 400	0.88 404	0.81 392	0.82 399	0.57 395	0.91 400	0.62 398	1.17 411	1.71 411	1.15 406	1.16 405	1.31 402	1.00 404	0.82 396	0.83 405	0.57 395	0.56 404	0.78 401	0.65 400	0.67 397	0.58 395

LE_ROB	0.50 381	0.07 51	0.14 144	0.15 35	0.08 45	0.26 318	0.17 189	0.23 165	1.71 411	4.68 415	0.67 376	0.46 364	0.47 374	0.21 269	0.30 346	0.07 140	0.06 186	0.06 30	0.06 81	0.08 194	0.06 95

WAO-8	0.92 401	0.83 401	0.67 381	0.94 405	0.70 404	0.92 401	0.68 402	1.08 408	1.80 413	1.06 404	1.42 411	1.29 400	1.08 407	0.86 398	0.80 402	0.74 404	0.54 401	0.86 403	0.75 404	0.71 401	0.63 402

Venus	0.92 401	0.83 401	0.67 381	0.94 405	0.70 404	0.92 401	0.68 402	1.08 408	1.80 413	1.06 404	1.42 411	1.29 400	1.08 407	0.86 398	0.80 402	0.74 404	0.54 401	0.86 403	0.75 404	0.71 401	0.63 402

MADNet++	1.97 411	1.75 415	1.66 408	1.83 414	1.69 415	2.38 414	1.45 414	2.36 414	2.11 415	2.58 414	2.37 415	2.25 413	2.21 414	2.28 414	2.36 414	1.87 415	1.67 415	1.53 414	1.34 414	1.87 414	1.78 416

tt	4.65 413	0.07 51	3.54 412	2.01 415	1.55 414	10.25 419	16.66 419	8.90 422	5.03 416	1.33 409	0.96 395	4.71 415	4.74 415	3.33 415	5.86 417	6.06 422	10.30 426	1.87 416	2.09 417	2.61 415	1.19 415

PML	8.57 420	9.39 425	6.24 414	5.34 419	6.36 420	13.21 421	20.99 420	5.35 416	6.68 417	17.75 426	26.46 435	7.58 418	6.08 417	7.89 419	5.76 416	5.33 421	1.83 416	5.95 425	1.93 416	8.75 423	2.53 417

xxxxx1	7.75 414	5.06 419	7.26 415	3.15 416	3.91 417	16.37 422	22.88 423	5.87 419	8.68 418	7.99 418	8.55 416	9.13 420	8.46 418	10.05 420	10.47 418	2.43 416	2.48 417	3.56 419	12.26 423	3.48 416	3.02 418

tt_ll	7.75 414	5.06 419	7.26 415	3.15 416	3.91 417	16.37 422	22.88 423	5.87 419	8.68 418	7.99 418	8.55 416	9.13 420	8.46 418	10.05 420	10.47 418	2.43 416	2.48 417	3.56 419	12.26 423	3.48 416	3.02 418

ff	7.75 414	5.06 419	7.26 415	3.15 416	3.91 417	16.37 422	22.88 423	5.87 419	8.68 418	7.99 418	8.55 416	9.13 420	8.46 418	10.05 420	10.47 418	2.43 416	2.48 417	3.56 419	12.26 423	3.48 416	3.02 418

HaxPig	15.73 427	18.55 433	19.19 430	16.92 425	15.89 427	7.80 416	7.57 416	13.37 426	10.80 421	15.40 425	14.87 424	15.95 426	14.81 426	15.67 426	15.97 427	18.96 432	16.72 427	19.47 432	18.10 432	19.45 432	19.06 433

DPSMNet_ROB	8.06 418	4.50 417	8.69 422	5.36 421	10.74 423	8.32 417	22.71 421	5.47 417	13.38 422	5.13 416	9.98 419	5.10 416	10.47 421	5.53 417	12.77 422	3.80 420	8.00 421	3.49 417	6.95 420	3.75 420	7.09 422

DGTPSM_ROB	8.06 418	4.50 417	8.69 422	5.34 419	10.73 422	8.32 417	22.71 421	5.47 417	13.38 422	5.13 416	9.98 419	5.10 416	10.47 421	5.53 417	12.77 422	3.79 419	8.00 421	3.49 417	6.95 420	3.74 419	7.09 422

Anonymous_1	10.87 423	7.82 422	7.41 418	10.29 422	10.08 421	18.64 426	26.11 426	11.02 423	13.45 424	9.43 421	10.10 421	9.73 423	11.31 423	10.69 423	12.47 421	6.42 423	8.38 423	5.70 422	10.22 422	11.41 424	6.65 421

DPSM_ROB	11.10 424	8.47 423	7.95 419	10.84 423	11.58 424	19.10 427	26.50 427	12.02 424	14.09 425	10.38 422	10.91 422	10.39 424	11.92 424	11.67 424	13.39 424	6.99 424	8.79 424	5.82 423	6.92 418	6.97 421	7.31 424

DPSM	11.10 424	8.47 423	7.95 419	10.84 423	11.58 424	19.10 427	26.50 427	12.02 424	14.09 425	10.38 422	10.91 422	10.39 424	11.92 424	11.67 424	13.39 424	6.99 424	8.79 424	5.82 423	6.92 418	6.97 421	7.31 424

MEDIAN_ROB	20.38 428	24.05 434	23.36 432	21.18 427	21.62 428	10.51 420	8.17 417	17.68 427	15.46 427	20.04 427	19.65 426	20.30 427	20.16 427	21.17 427	21.03 428	23.81 434	21.77 434	24.98 433	23.75 433	25.01 433	23.94 434

AVERAGE_ROB	24.89 435	29.12 435	27.98 433	24.83 434	24.59 434	17.82 425	11.61 418	21.45 428	19.91 428	25.04 435	24.38 434	25.06 435	25.31 435	24.69 435	22.86 429	29.74 435	27.09 435	28.97 435	27.94 435	30.07 434	29.35 435

LSM0	22.80 434	17.22 432	19.17 429	22.12 433	28.90 435	38.38 435	53.27 430	24.21 433	28.36 429	20.84 430	21.11 427	21.63 433	24.25 433	23.42 429	26.98 430	14.08 431	17.39 428	11.72 431	13.98 431	14.22 430	14.66 426

CasAABBNet	22.33 429	17.11 427	15.84 424	21.94 431	23.28 432	38.30 430	53.40 435	24.05 429	28.44 430	20.66 428	21.86 428	21.03 432	24.04 432	23.35 428	27.03 431	14.06 426	17.69 429	11.70 426	13.94 427	14.04 428	14.76 430

MyStereo03	22.37 430	17.11 427	16.16 426	21.87 428	23.27 429	38.30 430	53.36 431	24.10 430	28.51 431	20.93 431	21.96 430	20.94 428	24.00 428	23.43 430	27.22 432	14.07 427	17.72 431	11.70 426	13.96 428	14.00 425	14.72 427

MyStereo02	22.37 430	17.11 427	16.16 426	21.87 428	23.27 429	38.30 430	53.36 431	24.10 430	28.51 431	20.93 431	21.96 430	20.94 428	24.00 428	23.43 430	27.22 432	14.07 427	17.72 431	11.70 426	13.96 428	14.00 425	14.72 427

MyStereo	22.37 430	17.11 427	16.16 426	21.87 428	23.27 429	38.30 430	53.36 431	24.10 430	28.51 431	20.93 431	21.96 430	20.94 428	24.00 428	23.43 430	27.22 432	14.07 427	17.72 431	11.70 426	13.96 428	14.00 425	14.72 427

Selective-RAFT-Error	22.39 433	17.14 431	16.01 425	22.00 432	23.34 433	38.37 434	53.36 431	24.24 434	28.53 434	20.80 429	21.94 429	20.94 428	24.02 431	23.48 433	27.33 435	14.07 427	17.70 430	11.70 426	13.93 426	14.05 429	14.83 431

SPstereo	13.84 426	0.95 405	1.53 407	1.24 411	0.90 410	29.09 429	47.98 429	26.78 436	29.57 435	22.38 434	22.47 433	23.18 434	24.63 434	24.46 434	15.07 426	0.91 409	0.71 410	1.85 415	1.62 415	0.74 404	0.79 409

test_example2	97.69 436	92.93 436	45.57 434	96.02 435	109.84 436	88.44 436	93.70 436	25.54 435	94.63 436	130.46 436	126.87 436	58.93 436	75.48 436	87.99 436	77.94 436	150.16 436	221.11 436	76.29 436	98.21 436	108.42 436	95.33 436

Low-res two-view benchmark