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

LoS_RVC	0.27 5	0.16 8	0.27 8	0.32 8	0.30 224	0.44 126	0.34 118	0.41 4	0.33 8	0.31 8	0.51 38	0.29 4	0.32 61	0.36 5	0.28 43	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 204

CAS	0.34 35	0.13 1	0.25 6	1.28 388	0.30 224	0.46 133	0.38 185	0.48 11	0.47 59	0.34 14	0.52 42	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 33	0.69 379	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.15 106

CES	0.28 8	0.14 2	0.23 1	0.30 4	0.70 370	0.37 86	0.27 43	0.48 11	0.46 56	0.34 14	0.48 30	0.27 2	0.22 6	0.39 14	0.23 4	0.13 12	0.11 57	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.17 162

CREStereo	0.28 8	0.15 3	0.24 3	0.27 1	0.17 3	0.37 86	0.25 31	0.51 16	0.72 132	0.42 37	0.51 38	0.32 10	0.26 17	0.38 12	0.25 9	0.16 110	0.11 57	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 28	0.16 8	0.24 3	0.29 2	0.18 7	0.45 131	0.22 8	0.56 28	0.63 98	0.46 46	0.54 46	0.39 38	0.34 75	0.48 49	0.24 6	0.75 381	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9

LoS	0.29 12	0.15 3	0.30 11	0.29 2	0.18 7	0.33 67	0.29 57	0.51 16	0.72 132	0.34 14	0.52 42	0.41 43	0.28 32	0.47 44	0.28 43	0.15 79	0.11 57	0.13 9	0.09 6	0.11 1	0.11 9

s12784h	0.36 65	0.15 3	0.24 3	0.34 11	0.15 1	0.77 256	0.29 57	0.80 166	0.83 183	0.56 68	0.57 54	0.43 55	0.40 109	0.57 89	0.33 86	0.12 4	0.10 9	0.14 16	0.09 6	0.14 45	0.09 1

XX-TBD	0.32 28	0.53 340	0.26 7	0.51 297	0.20 20	0.37 86	0.24 24	0.40 3	0.73 137	0.54 64	0.69 81	0.31 8	0.25 11	0.32 3	0.27 33	0.16 110	0.10 9	0.12 2	0.09 6	0.13 20	0.11 9

iResNet_ROB	0.52 227	0.21 101	0.53 212	0.37 45	0.21 29	0.61 200	0.29 57	1.51 366	1.32 344	0.90 252	1.02 227	0.80 224	0.62 212	0.76 220	0.43 170	0.16 110	0.12 98	0.13 9	0.09 6	0.15 77	0.18 176

MSKI-zero shot	0.32 28	0.17 19	0.34 26	0.39 85	0.21 29	0.32 63	0.22 8	0.61 52	0.43 48	0.52 59	0.64 68	0.61 132	0.20 4	0.74 213	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.10 10	0.12 8	0.12 33

Any-RAFT	0.35 47	0.16 8	0.30 11	0.34 11	0.21 29	0.52 149	0.22 8	0.88 191	0.73 137	0.53 62	0.73 89	0.64 146	0.28 32	0.46 37	0.24 6	0.15 79	0.10 9	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.12 33

anonymousdsp2	0.35 47	0.20 70	0.43 109	0.37 45	0.24 86	0.48 137	0.31 86	0.86 180	0.65 110	0.55 66	0.50 33	0.50 78	0.34 75	0.56 79	0.31 66	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.10 10	0.16 108	0.14 87

TANstereo	0.30 24	0.15 3	0.31 13	0.30 4	0.17 3	0.55 164	0.23 18	0.44 6	0.55 77	0.59 73	0.68 80	0.37 33	0.26 17	0.35 4	0.27 33	0.15 79	0.16 229	0.12 2	0.10 10	0.13 20	0.14 87

pmcnn	1.23 363	0.29 248	0.96 325	0.40 108	0.23 69	0.95 299	0.69 326	1.16 285	1.28 340	1.67 366	2.33 369	11.15 417	0.86 306	0.93 287	0.88 302	0.15 79	0.12 98	0.12 2	0.10 10	0.15 77	0.15 106

DLNR_Zeroshot_test	20.09 422	36.28 429	38.04 427	169.85 438	61.80 434	0.23 5	0.20 1	13.88 421	0.37 31	0.44 42	0.66 74	0.43 55	0.21 5	0.62 139	0.28 43	5.46 419	0.10 9	0.15 42	0.11 15	72.60 437	0.11 9

RAFT-Test	0.34 35	0.18 34	0.37 44	0.38 66	0.23 69	0.50 142	0.23 18	0.69 109	0.40 39	0.60 77	0.85 152	0.61 132	0.28 32	0.46 37	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 34	0.35 29	0.35 29	0.19 9	0.27 25	0.25 31	0.55 27	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 21	0.19 2	0.58 106	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.12 8	0.10 3

knoymous	0.36 65	0.20 70	0.31 13	0.31 6	0.22 42	0.36 84	0.29 57	0.61 52	0.64 105	0.67 118	0.70 83	0.60 128	0.40 109	0.58 106	0.34 96	0.17 143	0.11 57	0.20 179	0.11 15	0.17 139	0.18 176

RCA-Stereo	0.35 47	0.17 19	0.34 26	0.38 66	0.22 42	0.31 53	0.34 118	0.68 100	1.24 332	0.45 44	0.65 70	0.47 69	0.43 123	0.38 12	0.27 33	0.13 12	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.11 9

DCANet-4	0.36 65	0.20 70	0.48 172	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 70	0.66 81	0.92 233	0.69 129	0.78 113	0.40 41	0.47 141	0.45 30	0.34 96	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

fff	0.37 80	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 70	0.69 109	1.06 298	0.69 129	0.78 113	0.42 49	0.63 218	0.46 37	0.34 96	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

ADStereo(finetuned)	0.37 80	0.16 8	0.49 182	0.34 11	0.19 9	0.30 43	0.30 70	0.68 100	0.91 228	0.70 135	0.77 105	0.43 55	0.69 252	0.45 30	0.33 86	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

CroCo-Stereo	0.26 3	0.22 128	0.36 34	0.48 256	0.22 42	0.20 1	0.29 57	0.51 16	0.44 52	0.28 4	0.23 1	0.42 49	0.26 17	0.29 1	0.26 25	0.15 79	0.13 152	0.13 9	0.11 15	0.16 108	0.12 33
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DCANet	0.36 65	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.30 43	0.30 70	0.68 100	0.91 228	0.70 135	0.77 105	0.43 55	0.57 185	0.45 30	0.34 96	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

csc	0.37 80	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 70	0.69 109	1.06 298	0.69 129	0.78 113	0.42 49	0.63 218	0.46 37	0.34 96	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

cscssc	0.37 80	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 70	0.69 109	1.06 298	0.69 129	0.78 113	0.42 49	0.63 218	0.46 37	0.34 96	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

iResNetv2_ROB	0.52 227	0.27 226	0.69 280	0.38 66	0.25 112	0.62 207	0.35 135	1.17 290	1.01 274	0.99 289	1.06 245	0.88 246	0.67 242	0.66 168	0.39 153	0.19 200	0.13 152	0.15 42	0.11 15	0.18 157	0.16 145

MLCV	0.47 175	0.24 180	0.61 241	0.37 45	0.17 3	0.61 200	0.33 111	0.80 166	0.87 207	0.94 269	1.13 266	0.72 187	0.43 123	0.89 270	0.51 216	0.13 12	0.10 9	0.13 9	0.11 15	0.14 45	0.12 33

qqq1	0.49 198	0.23 145	0.62 244	0.34 11	0.20 20	0.62 207	0.34 118	1.21 301	1.02 277	0.81 192	1.01 219	0.71 177	0.65 234	0.84 252	0.34 96	0.19 200	0.15 202	0.14 16	0.12 29	0.15 77	0.14 87

fff1	0.49 198	0.23 145	0.62 244	0.34 11	0.20 20	0.62 207	0.34 118	1.21 301	1.02 277	0.81 192	1.01 219	0.71 177	0.65 234	0.84 252	0.34 96	0.19 200	0.15 202	0.14 16	0.12 29	0.15 77	0.14 87

ff7	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.36 37	0.26 148	0.31 53	0.35 135	0.62 56	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 10	0.29 42	0.58 106	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

IGEVStereo-DCA	0.29 12	0.22 128	0.38 53	0.35 29	0.27 172	0.37 86	0.35 135	0.62 56	0.34 9	0.38 21	0.30 6	0.35 26	0.27 23	0.51 56	0.22 1	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.12 29	0.13 20	0.15 106

ffff	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.36 37	0.26 148	0.31 53	0.35 135	0.62 56	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 10	0.29 42	0.58 106	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

11t	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.36 37	0.26 148	0.31 53	0.35 135	0.62 56	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 10	0.29 42	0.58 106	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

MIF-Stereo	0.27 5	0.17 19	0.37 44	0.40 108	0.27 172	0.30 43	0.28 50	0.39 2	0.31 5	0.29 6	0.46 24	0.27 2	0.25 11	0.47 44	0.34 96	0.17 143	0.13 152	0.13 9	0.12 29	0.14 45	0.12 33

AEACV	0.27 5	0.17 19	0.31 13	0.34 11	0.45 329	0.26 17	0.28 50	0.37 1	0.32 7	0.30 7	0.46 24	0.31 8	0.37 89	0.36 5	0.24 6	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.12 29	0.13 20	0.11 9

anonymousdsp	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.37 45	0.25 112	0.30 43	0.35 135	0.63 61	0.35 16	0.39 29	0.33 10	0.33 18	0.28 32	0.59 120	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

Selective-RAFT	0.35 47	0.23 145	0.51 201	0.44 202	0.21 29	0.64 222	0.27 43	0.59 37	0.63 98	0.40 31	0.38 18	0.55 94	0.40 109	0.57 89	0.35 111	0.13 12	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.16 108	0.13 58

MC-Stereo	0.28 8	0.17 19	0.32 17	0.38 66	0.20 20	0.26 17	0.26 37	0.49 13	0.37 31	0.37 17	0.61 63	0.41 43	0.31 57	0.55 71	0.25 9	0.13 12	0.09 2	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.11 9

ccc-4	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.36 37	0.26 148	0.31 53	0.35 135	0.62 56	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 10	0.29 42	0.58 106	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

IGEV-Stereo	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.37 45	0.25 112	0.30 43	0.35 135	0.63 61	0.35 16	0.39 29	0.33 10	0.33 18	0.28 32	0.59 120	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raftrobust	0.34 35	0.19 49	0.36 34	0.41 132	0.27 172	0.30 43	0.25 31	0.71 128	0.63 98	0.58 71	0.55 51	0.45 61	0.46 138	0.51 56	0.29 54	0.16 110	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.13 58

111	0.40 120	0.17 19	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.52 149	0.28 50	0.74 141	1.16 319	0.50 54	0.91 175	0.63 139	0.48 145	0.61 133	0.35 111	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.12 29	0.13 20	0.13 58

test_xeample3	0.29 12	0.21 101	0.41 81	0.35 29	0.26 148	0.35 78	0.32 102	0.56 28	0.36 21	0.43 39	0.32 9	0.34 21	0.28 32	0.54 69	0.23 4	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.12 29	0.14 45	0.13 58

CFNet-RSSM	0.34 35	0.17 19	0.45 130	0.39 85	0.22 42	0.35 78	0.23 18	0.73 139	0.84 186	0.65 106	0.54 46	0.57 101	0.28 32	0.46 37	0.26 25	0.13 12	0.10 9	0.14 16	0.12 29	0.13 20	0.11 9

Gwc-CoAtRS	0.34 35	0.17 19	0.44 119	0.39 85	0.23 69	0.34 73	0.22 8	0.70 123	0.75 144	0.60 77	0.59 59	0.58 109	0.29 42	0.45 30	0.26 25	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.12 33

R-Stereo Train	0.39 108	0.18 34	0.42 100	0.42 169	0.26 148	0.40 102	0.32 102	0.72 132	0.34 9	0.89 245	1.28 299	0.57 101	0.35 77	0.42 21	0.32 74	0.15 79	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.14 45	0.13 58

RAFT-Stereo	0.39 108	0.18 34	0.42 100	0.42 169	0.26 148	0.40 102	0.32 102	0.72 132	0.34 9	0.89 245	1.28 299	0.57 101	0.35 77	0.42 21	0.32 74	0.15 79	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.14 45	0.13 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 198	0.29 248	0.79 307	0.42 169	0.21 29	0.61 200	0.40 210	0.82 170	0.99 263	0.87 233	1.12 260	0.69 171	0.53 166	0.78 231	0.51 216	0.15 79	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.17 139	0.15 106

ACVNet-DCA	0.35 47	0.23 145	0.33 20	0.41 132	0.22 42	0.55 164	0.38 185	0.85 177	0.54 73	0.41 32	0.50 33	0.34 21	0.49 148	0.57 89	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.19 155	0.13 50	0.18 157	0.17 162

1test111	0.36 65	0.23 145	0.33 20	0.41 132	0.22 42	0.55 164	0.38 185	0.85 177	0.54 73	0.41 32	0.50 33	0.34 21	0.49 148	0.55 71	0.45 188	0.16 110	0.10 9	0.19 155	0.13 50	0.18 157	0.17 162

cc1	0.37 80	0.23 145	0.33 20	0.41 132	0.22 42	0.55 164	0.38 185	0.67 91	1.06 298	0.41 32	0.50 33	0.34 21	0.49 148	0.57 89	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.19 155	0.13 50	0.16 108	0.15 106

11t1	0.36 65	0.21 101	0.42 100	0.35 29	0.22 42	0.62 207	0.29 57	0.69 109	0.43 48	0.60 77	0.53 44	0.53 87	0.48 145	0.56 79	0.40 158	0.18 171	0.14 178	0.16 60	0.13 50	0.17 139	0.17 162

rrr	0.29 12	0.22 128	0.41 81	0.35 29	0.27 172	0.37 86	0.32 102	0.52 19	0.42 46	0.38 21	0.30 6	0.35 26	0.27 23	0.51 56	0.22 1	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.14 87

tt1	0.36 65	0.24 180	0.32 17	0.41 132	0.22 42	0.54 159	0.38 185	0.68 100	1.04 286	0.41 32	0.46 24	0.35 26	0.45 135	0.57 89	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.19 155	0.13 50	0.16 108	0.16 145

StereoIM	0.26 3	0.18 34	0.36 34	0.36 37	0.26 148	0.27 25	0.27 43	0.43 5	0.35 16	0.27 2	0.26 3	0.41 43	0.28 32	0.40 16	0.28 43	0.16 110	0.14 178	0.16 60	0.13 50	0.14 45	0.12 33

riskmin	0.38 94	0.20 70	0.39 70	0.32 8	0.23 69	0.53 155	0.30 70	0.63 61	0.80 171	0.49 51	0.56 53	0.73 196	0.58 192	0.55 71	0.36 127	0.17 143	0.11 57	0.19 155	0.13 50	0.19 191	0.20 224

ProNet	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.35 29	0.24 86	0.32 63	0.43 230	0.57 31	0.37 31	0.33 13	0.30 6	0.32 10	0.28 32	0.57 89	0.26 25	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.13 58

CroCo-Stereo Lap2	0.28 8	0.24 180	0.39 70	0.50 285	0.29 214	0.20 1	0.31 86	0.49 13	0.38 35	0.24 1	0.27 4	0.46 67	0.31 57	0.39 14	0.30 59	0.14 32	0.15 202	0.16 60	0.13 50	0.16 108	0.15 106

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 277	0.28 240	0.99 328	0.40 108	0.30 224	1.03 315	0.56 295	1.10 263	0.99 263	0.97 282	1.22 288	1.06 291	0.69 252	1.07 313	0.95 322	0.19 200	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.22 238	0.21 237

iRaft-Stereo_20w	0.39 108	0.19 49	0.57 229	0.37 45	0.27 172	0.31 53	0.24 24	1.44 357	0.29 2	0.69 129	0.53 44	0.60 128	0.42 116	0.83 247	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.13 50	0.15 77	0.13 58

IPLG	0.39 108	0.20 70	0.59 234	0.40 108	0.24 86	0.54 159	0.27 43	0.75 147	0.63 98	0.84 220	0.81 131	0.32 10	0.32 61	0.60 126	0.45 188	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.12 33

MIPNet	0.37 80	0.21 101	0.59 234	0.39 85	0.25 112	0.50 142	0.28 50	0.77 155	0.70 121	0.65 106	0.60 60	0.40 41	0.49 148	0.44 29	0.37 139	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.14 45	0.13 58

test-3	0.34 35	0.16 8	0.43 109	0.39 85	0.21 29	0.43 122	0.22 8	0.63 61	0.78 163	0.71 141	0.45 21	0.64 146	0.27 23	0.43 24	0.31 66	0.12 4	0.09 2	0.17 85	0.13 50	0.12 8	0.10 3

test_1	0.34 35	0.16 8	0.43 109	0.39 85	0.21 29	0.43 122	0.23 18	0.63 61	0.78 163	0.68 124	0.45 21	0.64 146	0.27 23	0.43 24	0.31 66	0.12 4	0.09 2	0.17 85	0.13 50	0.12 8	0.10 3

GANet-ADL	0.42 137	0.25 198	0.45 130	0.43 187	0.29 214	0.54 159	0.35 135	0.89 193	0.86 198	0.63 90	0.72 85	0.68 167	0.42 116	0.52 61	0.41 161	0.21 235	0.14 178	0.15 42	0.13 50	0.18 157	0.19 204

cross-raft	0.34 35	0.20 70	0.37 44	0.44 202	0.23 69	0.32 63	0.35 135	0.74 141	0.40 39	0.60 77	0.77 105	0.57 101	0.27 23	0.43 24	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.15 42	0.13 50	0.15 77	0.11 9

RALCasStereoNet	0.36 65	0.21 101	0.37 44	0.42 169	0.26 148	0.35 78	0.38 185	0.63 61	0.64 105	0.50 54	0.72 85	0.51 81	0.29 42	0.59 120	0.36 127	0.16 110	0.14 178	0.15 42	0.13 50	0.17 139	0.16 145

EAI-Stereo	0.34 35	0.19 49	0.44 119	0.39 85	0.21 29	0.31 53	0.30 70	1.15 282	0.30 3	0.49 51	0.75 99	0.36 31	0.28 32	0.62 139	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.13 50	0.13 20	0.12 33

AANet_RVC	0.57 257	0.32 261	0.54 215	0.45 223	0.27 172	0.57 183	0.48 252	1.00 228	1.28 340	0.86 226	1.33 307	0.87 241	0.58 192	1.07 313	0.75 275	0.18 171	0.12 98	0.15 42	0.13 50	0.18 157	0.18 176

HITNet	0.41 131	0.26 212	0.45 130	0.33 10	0.17 3	0.63 216	0.30 70	0.93 204	0.64 105	0.71 141	0.82 134	0.64 146	0.52 163	0.59 120	0.43 170	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.13 50	0.19 191	0.12 33
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MyStereo8	0.40 120	0.20 70	0.54 215	0.41 132	0.29 214	0.53 155	0.29 57	0.65 72	0.49 61	0.71 141	0.98 209	0.58 109	0.43 123	0.50 52	0.51 216	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.19 191	0.19 204

IGEV_Zeroshot_test	0.34 35	0.18 34	0.67 271	0.39 85	0.28 191	0.30 43	0.25 31	0.74 141	0.31 5	0.62 83	0.57 54	0.54 91	0.25 11	0.53 66	0.27 33	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

HH	0.35 47	0.20 70	0.47 156	0.40 108	0.25 112	0.33 67	0.31 86	0.76 152	0.38 35	0.43 39	0.57 54	0.79 216	0.44 131	0.71 197	0.25 9	0.15 79	0.11 57	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

HanStereo	0.35 47	0.20 70	0.47 156	0.40 108	0.25 112	0.33 67	0.31 86	0.76 152	0.38 35	0.43 39	0.57 54	0.79 216	0.44 131	0.71 197	0.25 9	0.15 79	0.11 57	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

EGLCR-Stereo	0.25 2	0.16 8	0.33 20	0.34 11	0.20 20	0.35 78	0.20 1	0.52 19	0.36 21	0.28 4	0.27 4	0.41 43	0.18 1	0.45 30	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.16 60	0.14 72	0.13 20	0.11 9

DCRE	0.37 80	0.18 34	0.46 146	0.45 223	0.32 253	0.42 120	0.37 165	0.63 61	0.51 63	0.47 49	0.94 183	0.56 96	0.36 86	0.52 61	0.32 74	0.14 32	0.13 152	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.13 58

CIPLG	0.41 131	0.21 101	0.63 252	0.45 223	0.33 262	0.52 149	0.33 111	0.65 72	0.60 86	0.82 201	0.96 194	0.46 67	0.32 61	0.55 71	0.44 182	0.16 110	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

IPLGR_C	0.40 120	0.21 101	0.64 257	0.45 223	0.33 262	0.52 149	0.34 118	0.66 81	0.62 88	0.82 201	0.92 179	0.45 61	0.32 61	0.52 61	0.46 198	0.17 143	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

IPLGR	0.39 108	0.21 101	0.63 252	0.39 85	0.22 42	0.49 141	0.29 57	0.76 152	0.74 142	0.78 180	0.77 105	0.44 60	0.42 116	0.47 44	0.38 147	0.13 12	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.15 77	0.13 58

ACRE	0.40 120	0.21 101	0.65 262	0.45 223	0.33 262	0.51 146	0.33 111	0.66 81	0.63 98	0.80 184	0.92 179	0.45 61	0.32 61	0.52 61	0.45 188	0.16 110	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

GwcNet-ADL	0.44 149	0.22 128	0.48 172	0.45 223	0.30 224	0.40 102	0.37 165	0.92 202	0.97 254	0.71 141	0.78 113	0.61 132	0.42 116	0.62 139	0.50 208	0.19 200	0.14 178	0.15 42	0.14 72	0.18 157	0.18 176

STrans-v2	0.46 165	0.20 70	0.48 172	0.40 108	0.24 86	0.55 164	0.50 262	1.07 254	0.73 137	0.65 106	1.05 239	0.72 187	0.69 252	0.72 202	0.33 86	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.14 72	0.13 20	0.12 33

IIG-Stereo	0.43 143	0.21 101	0.44 119	0.50 285	0.25 112	0.44 126	0.21 4	0.71 128	0.76 150	0.83 213	0.95 190	0.83 228	0.43 123	0.90 272	0.35 111	0.15 79	0.12 98	0.19 155	0.14 72	0.15 77	0.11 9

RAFT-RH_RVC	0.56 252	0.17 19	0.41 81	0.37 45	0.23 69	0.57 183	0.24 24	0.60 46	0.70 121	1.19 334	3.94 401	0.56 96	0.38 92	0.65 163	0.36 127	0.13 12	0.11 57	0.20 179	0.14 72	0.12 8	0.13 58

RAFT-345	0.40 120	0.18 34	0.40 77	0.38 66	0.22 42	0.33 67	0.26 37	0.61 52	0.51 63	0.74 165	1.79 355	0.45 61	0.33 69	0.66 168	0.36 127	0.14 32	0.11 57	0.18 119	0.14 72	0.13 20	0.13 58

test-1	0.36 65	0.19 49	0.71 287	0.46 242	0.26 148	0.44 126	0.36 153	0.60 46	0.59 84	0.48 50	0.67 78	0.53 87	0.36 86	0.40 16	0.29 54	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.14 72	0.15 77	0.16 145

Prome-Stereo	0.46 165	0.19 49	0.35 29	0.44 202	0.26 148	0.40 102	0.45 238	0.68 100	0.44 52	0.96 277	1.84 357	0.59 123	0.67 242	0.61 133	0.32 74	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.14 72	0.16 108	0.29 293

LMCR-Stereo	0.53 230	0.30 254	0.53 212	0.58 332	0.30 224	0.83 281	0.36 153	1.19 295	0.76 150	0.88 241	1.04 235	0.56 96	0.62 212	0.82 240	0.67 257	0.19 200	0.15 202	0.19 155	0.14 72	0.23 247	0.17 162

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 65	0.17 19	0.41 81	0.35 29	0.19 9	0.33 67	0.29 57	0.65 72	0.73 137	0.68 124	1.01 219	0.56 96	0.40 109	0.42 21	0.30 59	0.11 1	0.09 2	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.10 3

DIP-Stereo	0.39 108	0.21 101	0.50 194	0.41 132	0.28 191	0.62 207	0.27 43	0.77 155	0.40 39	0.64 99	0.86 155	0.52 83	0.33 69	0.66 168	0.42 165	0.15 79	0.13 152	0.17 85	0.14 72	0.15 77	0.15 106
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.46 165	0.32 261	0.56 226	0.37 45	0.19 9	0.63 216	0.35 135	1.01 235	0.72 132	0.77 177	0.83 139	0.70 173	0.59 198	0.68 186	0.53 226	0.16 110	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.24 257	0.16 145

HSM	0.51 218	0.24 180	0.41 81	0.39 85	0.24 86	0.75 253	0.40 210	1.22 309	0.75 144	0.81 192	0.91 175	1.21 314	0.69 252	0.87 262	0.46 198	0.17 143	0.13 152	0.17 85	0.14 72	0.17 139	0.17 162

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 35	0.27 226	0.45 130	0.36 37	0.25 112	0.48 137	0.30 70	0.58 35	0.90 223	0.42 37	0.36 17	0.30 5	0.29 42	0.49 50	0.30 59	0.16 110	0.14 178	0.18 119	0.15 94	0.18 157	0.15 106

CoDeX	0.47 175	0.20 70	0.49 182	0.42 169	0.25 112	0.75 253	0.36 153	1.27 326	0.80 171	0.82 201	0.96 194	0.62 138	0.57 185	0.60 126	0.36 127	0.17 143	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.16 108	0.14 87

GMStereo_Zeroshot	0.49 198	0.44 314	0.74 294	0.49 271	0.27 172	0.56 179	0.29 57	0.73 139	0.76 150	0.86 226	0.94 183	0.91 256	0.36 86	0.74 213	0.43 170	0.26 287	0.14 178	0.26 283	0.15 94	0.36 323	0.18 176

test croco	0.31 26	0.20 70	0.50 194	0.39 85	0.29 214	0.27 25	0.30 70	0.44 6	0.35 16	0.31 8	0.66 74	0.30 5	0.31 57	0.65 163	0.31 66	0.17 143	0.13 152	0.20 179	0.15 94	0.17 139	0.12 33

EKT-Stereo	0.35 47	0.23 145	0.39 70	0.43 187	0.29 214	0.38 98	0.31 86	0.69 109	0.64 105	0.45 44	0.63 65	0.49 77	0.27 23	0.56 79	0.33 86	0.18 171	0.14 178	0.18 119	0.15 94	0.16 108	0.16 145

iinet-f	0.67 283	0.26 212	2.15 387	0.39 85	0.31 241	1.19 340	0.56 295	0.84 174	0.84 186	0.80 184	1.17 280	1.05 290	0.84 303	0.71 197	1.21 349	0.20 221	0.18 254	0.17 85	0.15 94	0.20 204	0.20 224

TestStereo1	0.43 143	0.23 145	0.41 81	0.51 297	0.24 86	0.34 73	0.40 210	0.77 155	0.90 223	0.68 124	0.96 194	0.48 73	0.46 138	0.91 279	0.32 74	0.16 110	0.13 152	0.18 119	0.15 94	0.14 45	0.13 58

x	0.39 108	0.24 180	0.41 81	0.34 11	0.23 69	0.52 149	0.32 102	0.86 180	0.52 66	0.57 70	0.70 83	0.59 123	0.50 158	0.49 50	0.46 198	0.17 143	0.15 202	0.17 85	0.15 94	0.17 139	0.16 145

SA-5K	0.43 143	0.23 145	0.41 81	0.51 297	0.24 86	0.34 73	0.40 210	0.77 155	0.90 223	0.68 124	0.96 194	0.48 73	0.46 138	0.91 279	0.32 74	0.16 110	0.13 152	0.18 119	0.15 94	0.14 45	0.13 58

iRaft-Stereo_5w	0.45 159	0.21 101	0.48 172	0.42 169	0.28 191	0.31 53	0.54 286	0.63 61	0.62 88	0.62 83	0.89 170	1.01 277	0.69 252	0.75 217	0.66 254	0.13 12	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.15 106

dd	0.43 143	0.38 295	0.55 220	0.44 202	0.25 112	0.47 135	0.38 185	0.70 123	1.05 291	0.59 73	0.65 70	0.42 49	0.39 104	0.66 168	0.50 208	0.24 267	0.15 202	0.21 218	0.15 94	0.22 238	0.18 176

DAS	0.51 218	0.25 198	0.60 239	0.48 256	0.31 241	0.58 185	0.41 222	0.83 171	0.97 254	0.89 245	1.12 260	0.70 173	0.75 275	0.82 240	0.43 170	0.17 143	0.13 152	0.18 119	0.15 94	0.20 204	0.18 176

SepStereo	0.51 218	0.25 198	0.60 239	0.48 256	0.31 241	0.58 185	0.41 222	0.83 171	0.97 254	0.89 245	1.12 260	0.70 173	0.75 275	0.93 287	0.43 170	0.17 143	0.13 152	0.18 119	0.15 94	0.20 204	0.18 176

HHNet	0.41 131	0.17 19	0.41 81	0.34 11	0.37 282	0.33 67	0.34 118	0.69 109	0.75 144	0.86 226	1.30 303	0.52 83	0.32 61	0.52 61	0.35 111	0.15 79	0.11 57	0.19 155	0.15 94	0.15 77	0.24 263

AAGNet	1.43 373	0.20 70	0.48 172	0.44 202	0.25 112	0.29 36	0.31 86	0.65 72	0.68 116	0.97 282	0.86 155	0.67 166	0.62 212	0.64 156	20.63 420	0.16 110	0.11 57	0.19 155	0.15 94	0.19 191	0.12 33

TransformOpticalFlow	0.44 149	0.20 70	0.47 156	0.41 132	0.23 69	0.37 86	0.47 246	0.94 208	0.76 150	0.65 106	1.14 268	0.73 196	0.56 184	0.76 220	0.32 74	0.15 79	0.10 9	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.13 58

OMP-Stereo	0.42 137	0.22 128	0.46 146	0.52 308	0.24 86	0.36 84	0.25 31	0.71 128	0.78 163	0.77 177	0.64 68	0.89 250	0.39 104	0.91 279	0.35 111	0.15 79	0.12 98	0.20 179	0.15 94	0.15 77	0.12 33

NRIStereo	0.36 65	0.20 70	0.45 130	0.41 132	0.23 69	0.34 73	0.26 37	0.65 72	0.55 77	0.64 99	0.63 65	0.56 96	0.37 89	0.65 163	0.37 139	0.15 79	0.11 57	0.18 119	0.15 94	0.17 139	0.14 87

ASMatch	0.48 182	0.19 49	0.45 130	0.39 85	0.28 191	0.37 86	0.26 37	0.74 141	0.68 116	0.76 172	2.34 370	0.61 132	0.52 163	0.62 139	0.37 139	0.14 32	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.21 237

PFNet	0.42 137	0.18 34	0.58 233	0.43 187	0.24 86	0.43 122	0.32 102	0.74 141	0.78 163	1.00 294	0.74 98	0.68 167	0.39 104	0.72 202	0.37 139	0.16 110	0.10 9	0.20 179	0.15 94	0.16 108	0.13 58

DeepStereo_RVC	0.36 65	0.21 101	0.47 156	0.40 108	0.24 86	0.26 17	0.22 8	0.60 46	0.38 35	0.69 129	0.67 78	0.57 101	0.51 161	0.56 79	0.39 153	0.16 110	0.12 98	0.18 119	0.15 94	0.19 191	0.18 176

CRE-IMP	0.36 65	0.23 145	0.49 182	0.42 169	0.24 86	0.41 115	0.21 4	0.57 31	0.41 42	0.65 106	0.72 85	0.53 87	0.37 89	0.61 133	0.38 147	0.17 143	0.11 57	0.19 155	0.15 94	0.21 222	0.18 176

TestStereo	0.38 94	0.31 259	0.40 77	0.45 223	0.20 20	0.40 102	0.37 165	0.66 81	0.65 110	0.53 62	0.78 113	0.47 69	0.40 109	0.55 71	0.37 139	0.18 171	0.13 152	0.20 179	0.15 94	0.22 238	0.13 58

raft+_RVC	0.38 94	0.19 49	0.35 29	0.37 45	0.25 112	0.45 131	0.37 165	0.78 160	0.89 221	0.51 56	0.78 113	0.50 78	0.29 42	0.53 66	0.40 158	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.12 33

RALAANet	0.38 94	0.23 145	0.48 172	0.42 169	0.29 214	0.35 78	0.25 31	0.86 180	0.64 105	0.67 118	0.65 70	0.60 128	0.29 42	0.60 126	0.34 96	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.21 222	0.13 58

ACVNet	0.46 165	0.23 145	0.36 34	0.39 85	0.28 191	0.58 185	0.40 210	0.87 187	0.80 171	0.64 99	0.96 194	0.79 216	0.60 202	0.63 149	0.67 257	0.17 143	0.15 202	0.16 60	0.15 94	0.18 157	0.15 106

acv_ft	0.51 218	0.23 145	0.56 226	0.44 202	0.28 191	0.86 288	0.39 204	0.91 201	0.80 171	0.97 282	0.96 194	0.79 216	0.59 198	0.63 149	0.87 299	0.17 143	0.15 202	0.16 60	0.15 94	0.17 139	0.15 106

SuperB	1.04 346	0.37 286	4.81 402	0.43 187	0.31 241	0.99 308	0.46 241	1.02 238	2.09 379	1.09 323	1.09 255	0.75 202	0.81 293	1.06 310	1.76 367	0.19 200	0.15 202	0.17 85	0.15 94	2.82 410	0.26 273

HSM-Net_RVC	0.53 230	0.22 128	0.35 29	0.37 45	0.21 29	0.85 285	0.37 165	1.23 313	0.93 238	0.90 252	1.15 273	1.26 318	0.63 218	0.72 202	0.48 205	0.17 143	0.13 152	0.16 60	0.15 94	0.17 139	0.15 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.51 218	0.23 145	0.62 244	0.34 11	0.20 20	0.62 207	0.34 118	1.21 301	1.02 277	0.81 192	1.01 219	0.71 177	0.65 234	0.84 252	0.55 233	0.19 200	0.15 202	0.18 119	0.16 123	0.18 157	0.18 176

tta	0.51 218	0.23 145	0.62 244	0.34 11	0.20 20	0.62 207	0.34 118	1.21 301	1.02 277	0.81 192	1.01 219	0.71 177	0.65 234	0.84 252	0.55 233	0.19 200	0.15 202	0.18 119	0.16 123	0.15 77	0.14 87

AE-Stereo	0.34 35	0.21 101	0.42 100	0.48 256	0.31 241	0.48 137	0.35 135	0.61 52	0.62 88	0.32 12	0.55 51	0.52 83	0.27 23	0.47 44	0.29 54	0.13 12	0.13 152	0.18 119	0.16 123	0.15 77	0.12 33

MIM_Stereo	0.38 94	0.17 19	0.53 212	0.37 45	0.24 86	0.27 25	0.24 24	0.70 123	0.54 73	0.72 152	1.00 216	0.63 139	0.29 42	0.64 156	0.38 147	0.13 12	0.14 178	0.17 85	0.16 123	0.14 45	0.11 9

PCWNet_CMD	0.48 182	0.24 180	0.52 206	0.39 85	0.27 172	0.63 216	0.30 70	0.95 214	0.96 251	0.86 226	1.07 248	0.79 216	0.44 131	0.57 89	0.43 170	0.17 143	0.12 98	0.21 218	0.16 123	0.24 257	0.19 204

4D-IteraStereo	0.33 34	0.18 34	0.40 77	0.40 108	0.24 86	0.32 63	0.27 43	0.58 35	0.72 132	0.65 106	0.54 46	0.42 49	0.23 7	0.45 30	0.28 43	0.14 32	0.09 2	0.19 155	0.16 123	0.16 108	0.11 9

CBFPSM	0.59 270	0.22 128	1.31 359	0.38 66	0.27 172	1.12 330	0.65 314	0.79 162	0.82 178	0.80 184	0.81 131	1.35 338	0.87 309	0.67 178	0.76 276	0.16 110	0.15 202	0.15 42	0.16 123	0.17 139	0.22 250

RAFT_CTSACE	0.45 159	0.20 70	0.44 119	0.45 223	0.27 172	0.34 73	0.39 204	0.60 46	0.73 137	0.76 172	1.44 327	0.83 228	0.38 92	1.08 315	0.26 25	0.12 4	0.13 152	0.18 119	0.16 123	0.15 77	0.11 9

CRFU-Net	0.57 257	0.27 226	0.57 229	0.46 242	0.30 224	1.20 341	0.52 279	1.10 263	0.56 81	1.00 294	0.98 209	1.06 291	0.79 289	0.81 238	0.71 268	0.21 235	0.19 268	0.18 119	0.16 123	0.18 157	0.19 204

GLC_STEREO	0.29 12	0.19 49	0.27 8	0.44 202	0.19 9	0.31 53	0.26 37	0.47 9	0.43 48	0.37 17	0.47 29	0.41 43	0.23 7	0.50 52	0.34 96	0.14 32	0.18 254	0.19 155	0.16 123	0.16 108	0.13 58

AASNet	0.53 230	0.25 198	0.52 206	0.49 271	0.32 253	0.74 250	0.40 210	1.50 363	0.86 198	0.86 226	0.92 179	0.64 146	0.59 198	0.59 120	0.79 281	0.23 258	0.19 268	0.20 179	0.16 123	0.21 222	0.19 204

test_3	0.36 65	0.19 49	0.44 119	0.44 202	0.23 69	0.48 137	0.36 153	0.66 81	0.82 178	0.64 99	0.45 21	0.68 167	0.25 11	0.41 19	0.31 66	0.12 4	0.10 9	0.18 119	0.16 123	0.15 77	0.11 9

Patchmatch Stereo++	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.58 106	0.36 127	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.38 94	0.20 70	0.45 130	0.41 132	0.25 112	0.26 17	0.31 86	0.69 109	0.70 121	0.65 106	0.77 105	0.57 101	0.30 53	0.67 178	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.16 108	0.27 280

OCTAStereo	0.38 94	0.20 70	0.46 146	0.41 132	0.25 112	0.26 17	0.31 86	0.69 109	0.70 121	0.65 106	0.77 105	0.58 109	0.30 53	0.67 178	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.16 108	0.27 280

PSM-adaLoss	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.31 86	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.56 79	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

ROB_FTStereo_v2	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.31 86	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.57 101	0.38 92	0.57 89	0.36 127	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

ROB_FTStereo	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.25 15	0.21 4	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.57 89	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

HUI-Stereo	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.60 46	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.50 52	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

DEmStereo	0.48 182	0.17 19	0.50 194	0.38 66	0.25 112	0.59 194	0.34 118	0.63 61	0.74 142	0.89 245	1.66 346	0.58 109	1.06 338	0.60 126	0.42 165	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.16 123	0.14 45	0.15 106

SST-Stereo	0.40 120	0.19 49	0.45 130	0.42 169	0.25 112	0.25 15	0.21 4	0.66 81	0.47 59	1.08 321	0.79 122	0.72 187	0.43 123	0.77 227	0.35 111	0.16 110	0.11 57	0.20 179	0.16 123	0.19 191	0.15 106

RAFT_R40	0.40 120	0.19 49	0.44 119	0.43 187	0.25 112	0.23 5	0.26 37	0.67 91	0.67 115	0.98 286	0.78 113	0.72 187	0.43 123	0.76 220	0.35 111	0.16 110	0.11 57	0.20 179	0.16 123	0.18 157	0.14 87

DRaft	0.49 198	0.17 19	0.47 156	0.37 45	0.25 112	0.58 185	0.40 210	0.65 72	0.85 193	1.02 301	1.75 354	0.50 78	0.82 297	0.63 149	0.40 158	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.16 123	0.14 45	0.15 106

RE-Stereo	0.38 94	0.20 70	0.46 146	0.41 132	0.25 112	0.26 17	0.31 86	0.69 109	0.70 121	0.65 106	0.77 105	0.58 109	0.30 53	0.67 178	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.16 108	0.27 280

TVStereo	0.38 94	0.20 70	0.46 146	0.41 132	0.25 112	0.26 17	0.31 86	0.69 109	0.70 121	0.65 106	0.77 105	0.58 109	0.30 53	0.67 178	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.16 108	0.27 280

iGMRVC	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.30 70	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.58 106	0.36 127	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

IRAFT_RVC	0.42 137	0.20 70	0.48 172	0.44 202	0.24 86	0.27 25	0.54 286	0.74 141	0.77 157	0.76 172	0.80 124	0.73 196	0.51 161	0.70 192	0.36 127	0.17 143	0.10 9	0.21 218	0.16 123	0.16 108	0.14 87

iRAFT	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.58 106	0.36 127	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

RAFT-IKP	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.28 50	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.57 101	0.38 92	0.58 106	0.36 127	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

GEStereo_RVC	0.55 241	0.29 248	0.63 252	0.49 271	0.31 241	0.70 240	0.54 286	1.22 309	0.92 233	0.82 201	0.85 152	0.85 234	0.63 218	0.90 272	0.65 252	0.24 267	0.16 229	0.19 155	0.16 123	0.21 222	0.22 250

CFNet_pseudo	0.46 165	0.24 180	0.52 206	0.37 45	0.27 172	0.58 185	0.30 70	0.86 180	0.88 211	0.82 201	1.03 231	0.75 202	0.47 141	0.58 106	0.44 182	0.17 143	0.12 98	0.24 258	0.16 123	0.24 257	0.19 204

XX-Stereo	0.37 80	0.17 19	0.45 130	0.55 322	0.36 277	0.38 98	0.20 1	0.60 46	0.30 3	0.46 46	1.30 303	0.73 196	0.26 17	0.56 79	0.26 25	0.16 110	0.11 57	0.17 85	0.16 123	0.14 45	0.10 3

GES	0.44 149	0.23 145	0.57 229	0.40 108	0.30 224	0.59 194	0.36 153	0.96 216	0.68 116	0.74 165	0.83 139	0.47 69	0.48 145	0.67 178	0.43 170	0.22 253	0.16 229	0.17 85	0.16 123	0.18 157	0.23 257

222	1.18 360	0.22 128	0.44 119	0.37 45	0.22 42	0.79 263	0.37 165	1.31 334	0.89 221	0.92 265	1.08 251	0.72 187	0.71 266	0.66 168	13.89 415	0.20 221	0.15 202	0.17 85	0.16 123	0.18 157	0.19 204

AFF-stereo	0.38 94	0.19 49	0.39 70	0.37 45	0.21 29	0.27 25	0.31 86	0.65 72	0.66 113	0.64 99	1.13 266	0.76 208	0.39 104	0.55 71	0.33 86	0.11 1	0.09 2	0.16 60	0.16 123	0.13 20	0.11 9

DMCA	0.45 159	0.26 212	0.50 194	0.38 66	0.28 191	0.51 146	0.34 118	0.93 204	0.68 116	0.75 167	0.83 139	0.79 216	0.53 166	0.51 56	0.54 229	0.21 235	0.16 229	0.21 218	0.16 123	0.19 191	0.21 237

MSMDNet	0.48 182	0.24 180	0.52 206	0.39 85	0.27 172	0.63 216	0.30 70	0.96 216	0.96 251	0.86 226	1.07 248	0.79 216	0.44 131	0.57 89	0.43 170	0.17 143	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.23 247	0.19 204

ccs_rob	0.46 165	0.24 180	0.52 206	0.37 45	0.27 172	0.58 185	0.31 86	0.86 180	0.88 211	0.82 201	1.02 227	0.75 202	0.47 141	0.58 106	0.44 182	0.17 143	0.12 98	0.24 258	0.16 123	0.24 257	0.19 204

DISCO	0.70 290	0.26 212	0.68 274	0.44 202	0.31 241	1.14 332	0.51 276	1.23 313	1.23 330	0.81 192	1.05 239	1.50 352	0.85 304	1.82 375	1.03 333	0.19 200	0.15 202	0.18 119	0.16 123	0.24 257	0.23 257

LE_ROB	4.42 407	0.24 180	2.75 391	0.42 169	0.23 69	1.57 366	0.90 357	1.71 380	17.88 423	16.56 425	4.88 409	5.17 405	18.85 425	1.63 366	14.62 416	0.17 143	0.14 178	0.16 60	0.16 123	0.19 191	0.17 162

MyStereo07	0.32 28	0.22 128	0.34 26	0.42 169	0.28 191	0.40 102	0.50 262	0.72 132	0.37 31	0.37 17	0.34 16	0.32 10	0.31 57	0.59 120	0.27 33	0.14 32	0.13 152	0.18 119	0.17 163	0.17 139	0.16 145

MyStereo06	0.38 94	0.21 101	0.61 241	0.41 132	0.28 191	0.41 115	0.50 262	0.95 214	0.35 16	0.62 83	0.54 46	0.76 208	0.27 23	0.50 52	0.29 54	0.14 32	0.13 152	0.18 119	0.17 163	0.17 139	0.15 106

MyStereo05	0.44 149	0.21 101	0.45 130	0.41 132	0.28 191	0.41 115	0.50 262	0.93 204	1.09 309	0.76 172	0.61 63	0.51 81	0.57 185	0.73 207	0.42 165	0.14 32	0.13 152	0.18 119	0.17 163	0.17 139	0.15 106

MyStereo04	0.44 149	0.22 128	0.44 119	0.42 169	0.28 191	0.40 102	0.50 262	1.00 228	1.08 307	0.62 83	0.58 58	0.55 94	0.57 185	0.71 197	0.44 182	0.14 32	0.13 152	0.18 119	0.17 163	0.17 139	0.16 145

MIF-Stereo (partial)	0.31 26	0.18 34	0.37 44	0.41 132	0.31 241	0.28 32	0.23 18	0.47 9	0.42 46	0.31 8	0.63 65	0.36 31	0.35 77	0.57 89	0.31 66	0.17 143	0.13 152	0.19 155	0.17 163	0.18 157	0.14 87

DisPM	0.39 108	0.19 49	0.44 119	0.41 132	0.27 172	0.24 7	0.31 86	0.65 72	0.57 82	0.87 233	0.87 159	0.60 128	0.32 61	0.76 220	0.32 74	0.18 171	0.12 98	0.19 155	0.17 163	0.15 77	0.20 224

IER	0.46 165	0.23 145	0.50 194	0.38 66	0.28 191	0.69 238	0.35 135	0.80 166	0.66 113	0.83 213	0.94 183	0.75 202	0.77 282	0.60 126	0.42 165	0.17 143	0.14 178	0.17 85	0.17 163	0.17 139	0.15 106

raft_robust	0.41 131	0.23 145	0.36 34	0.42 169	0.21 29	0.40 102	0.33 111	0.79 162	0.98 258	0.79 182	0.87 159	0.39 38	0.33 69	0.84 252	0.29 54	0.13 12	0.12 98	0.16 60	0.17 163	0.15 77	0.12 33

CSP-Net	0.56 252	0.27 226	0.49 182	0.41 132	0.28 191	1.22 342	0.50 262	1.23 313	0.72 132	0.95 276	0.95 190	0.89 250	0.62 212	0.83 247	0.62 246	0.26 287	0.17 243	0.17 85	0.17 163	0.18 157	0.17 162

FTStereo	0.56 252	0.20 70	0.37 44	0.41 132	0.25 112	0.40 102	0.79 344	0.66 81	0.43 48	1.09 323	3.27 390	0.70 173	0.73 271	0.55 71	0.33 86	0.14 32	0.13 152	0.19 155	0.17 163	0.15 77	0.30 300

GrayStereo	0.49 198	0.19 49	0.42 100	0.46 242	0.28 191	0.53 155	0.67 317	0.69 109	0.63 98	1.02 301	1.47 333	0.78 215	0.76 278	0.56 79	0.33 86	0.14 32	0.12 98	0.17 85	0.17 163	0.15 77	0.29 293

Pruner-Stereo	0.38 94	0.20 70	0.45 130	0.40 108	0.25 112	0.22 4	0.24 24	0.67 91	0.55 77	0.89 245	0.76 101	0.68 167	0.29 42	0.62 139	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.17 163	0.17 139	0.18 176

ICVP	0.46 165	0.25 198	0.38 53	0.48 256	0.28 191	0.58 185	0.43 230	1.00 228	0.70 121	0.67 118	0.95 190	0.75 202	0.55 179	0.53 66	0.54 229	0.23 258	0.17 243	0.19 155	0.17 163	0.19 191	0.20 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.32 28	0.19 49	0.37 44	0.39 85	0.22 42	0.31 53	0.29 57	0.68 100	0.51 63	0.49 51	0.66 74	0.37 33	0.23 7	0.45 30	0.33 86	0.14 32	0.10 9	0.18 119	0.17 163	0.15 77	0.12 33

sAnonymous2	0.40 120	0.39 299	0.85 312	0.48 256	0.37 282	0.40 102	0.46 241	0.57 31	0.52 66	0.38 21	0.46 24	0.35 26	0.42 116	0.43 24	0.30 59	0.19 200	0.14 178	0.18 119	0.17 163	0.57 368	0.44 353

CroCo_RVC	0.40 120	0.39 299	0.85 312	0.48 256	0.37 282	0.40 102	0.46 241	0.57 31	0.52 66	0.38 21	0.46 24	0.35 26	0.42 116	0.43 24	0.30 59	0.19 200	0.14 178	0.18 119	0.17 163	0.57 368	0.44 353

xxxx	1.01 341	0.22 128	0.43 109	0.36 37	0.21 29	0.82 279	0.36 153	1.32 335	0.88 211	0.71 141	0.94 183	0.97 267	0.63 218	0.64 156	10.58 411	0.20 221	0.16 229	0.18 119	0.17 163	0.19 191	0.19 204

test_xeample	1.01 341	0.21 101	0.42 100	0.35 29	0.21 29	0.71 245	0.39 204	1.23 313	0.86 198	0.81 192	1.04 235	0.69 171	0.61 207	0.69 189	10.93 412	0.19 200	0.15 202	0.18 119	0.17 163	0.18 157	0.17 162

GMStereo	0.39 108	0.37 286	0.54 215	0.40 108	0.26 148	0.42 120	0.36 153	0.59 37	1.04 286	0.55 66	0.51 38	0.37 33	0.35 77	0.54 69	0.41 161	0.19 200	0.13 152	0.16 60	0.17 163	0.24 257	0.18 176
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 240	0.26 212	0.66 267	0.44 202	0.40 300	0.99 308	0.41 222	0.98 223	0.75 144	0.83 213	0.89 170	1.04 286	0.72 270	0.73 207	0.62 246	0.19 200	0.14 178	0.20 179	0.17 163	0.20 204	0.17 162

FENet	0.42 137	0.22 128	0.38 53	0.39 85	0.24 86	0.55 164	0.32 102	0.79 162	0.70 121	0.71 141	0.72 85	0.63 139	0.57 185	0.62 139	0.44 182	0.19 200	0.13 152	0.19 155	0.17 163	0.18 157	0.19 204

RASNet	0.53 230	0.22 128	0.52 206	0.38 66	0.22 42	0.68 236	0.38 185	0.97 220	0.88 211	0.73 159	1.04 235	1.03 284	0.92 318	0.90 272	0.86 295	0.16 110	0.14 178	0.14 16	0.17 163	0.15 77	0.13 58

CASnet	0.30 24	0.20 70	0.33 20	0.41 132	0.16 2	0.26 17	0.24 24	0.52 19	0.53 69	0.52 59	0.54 46	0.39 38	0.24 10	0.40 16	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.22 230	0.18 185	0.18 157	0.11 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.50 211	0.24 180	0.55 220	0.38 66	0.31 241	0.58 185	0.33 111	0.98 223	0.93 238	0.88 241	1.19 286	0.80 224	0.49 148	0.63 149	0.43 170	0.21 235	0.15 202	0.26 283	0.18 185	0.26 269	0.22 250

gwcnet-sp	0.48 182	0.23 145	0.70 284	0.40 108	0.26 148	0.81 271	0.41 222	0.89 193	0.84 186	0.91 257	0.76 101	0.66 161	0.61 207	0.66 168	0.50 208	0.18 171	0.17 243	0.18 119	0.18 185	0.18 157	0.18 176

scenet	0.48 182	0.23 145	0.70 284	0.40 108	0.26 148	0.81 271	0.41 222	0.89 193	0.84 186	0.91 257	0.76 101	0.66 161	0.61 207	0.66 168	0.50 208	0.18 171	0.17 243	0.18 119	0.18 185	0.18 157	0.18 176

CASS	0.45 159	0.27 226	0.42 100	0.48 256	0.22 42	0.61 200	0.34 118	0.97 220	0.62 88	0.71 141	0.85 152	0.61 132	0.55 179	0.57 89	0.41 161	0.29 306	0.16 229	0.22 230	0.18 185	0.22 238	0.28 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.48 182	0.23 145	0.70 284	0.40 108	0.26 148	0.81 271	0.41 222	0.89 193	0.84 186	0.91 257	0.76 101	0.66 161	0.61 207	0.66 168	0.50 208	0.18 171	0.17 243	0.18 119	0.18 185	0.18 157	0.18 176

RAFT+CT+SA	0.39 108	0.23 145	0.36 34	0.51 297	0.27 172	0.29 36	0.46 241	0.75 147	0.80 171	0.51 56	0.89 170	0.41 43	0.40 109	0.78 231	0.32 74	0.14 32	0.11 57	0.18 119	0.18 185	0.15 77	0.14 87

test_5	0.43 143	0.24 180	0.43 109	0.52 308	0.28 191	0.28 32	0.42 229	0.72 132	0.82 178	0.62 83	0.91 175	0.72 187	0.55 179	0.79 234	0.35 111	0.14 32	0.11 57	0.18 119	0.18 185	0.18 157	0.16 145

NINENet	0.50 211	0.29 248	0.51 201	0.45 223	0.32 253	0.70 240	0.34 118	1.10 263	0.88 211	0.80 184	0.94 183	0.65 156	0.49 148	0.73 207	0.51 216	0.22 253	0.20 276	0.25 269	0.18 185	0.22 238	0.21 237

GMOStereo	0.37 80	0.19 49	0.38 53	0.43 187	0.24 86	0.37 86	0.38 185	0.52 19	0.62 88	0.87 233	0.84 144	0.64 146	0.35 77	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 179	0.18 185	0.15 77	0.11 9

error version	0.37 80	0.19 49	0.38 53	0.43 187	0.24 86	0.37 86	0.38 185	0.52 19	0.62 88	0.87 233	0.84 144	0.64 146	0.35 77	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 179	0.18 185	0.15 77	0.11 9

test-v	0.37 80	0.19 49	0.38 53	0.43 187	0.24 86	0.37 86	0.38 185	0.52 19	0.62 88	0.87 233	0.84 144	0.64 146	0.35 77	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 179	0.18 185	0.15 77	0.11 9

AACVNet	0.50 211	0.23 145	0.49 182	0.46 242	0.29 214	0.52 149	0.38 185	0.90 197	0.55 77	0.81 192	1.03 231	1.00 274	0.70 262	0.83 247	0.54 229	0.21 235	0.18 254	0.24 258	0.18 185	0.23 247	0.20 224

ADLNet2	0.55 241	0.25 198	0.65 262	0.47 251	0.30 224	0.83 281	0.50 262	1.05 250	0.95 250	0.80 184	0.98 209	0.99 271	0.69 252	0.77 227	0.73 271	0.20 221	0.16 229	0.17 85	0.18 185	0.21 222	0.21 237

CrosDoStereo	0.50 211	0.18 34	0.45 130	0.38 66	0.24 86	0.40 102	1.18 375	0.67 91	0.86 198	0.94 269	1.37 313	0.63 139	0.77 282	0.65 163	0.45 188	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.18 185	0.14 45	0.14 87

PSM-softLoss	0.38 94	0.20 70	0.48 172	0.41 132	0.26 148	0.30 43	0.35 135	0.69 109	0.46 56	0.62 83	0.82 134	0.59 123	0.33 69	0.70 192	0.39 153	0.19 200	0.12 98	0.20 179	0.18 185	0.16 108	0.22 250

KMStereo	0.38 94	0.20 70	0.48 172	0.41 132	0.26 148	0.30 43	0.35 135	0.69 109	0.46 56	0.62 83	0.82 134	0.59 123	0.33 69	0.70 192	0.39 153	0.19 200	0.12 98	0.20 179	0.18 185	0.16 108	0.22 250

DeepStereo_LL	0.50 211	0.18 34	0.45 130	0.38 66	0.24 86	0.40 102	1.18 375	0.67 91	0.86 198	0.94 269	1.37 313	0.63 139	0.77 282	0.65 163	0.45 188	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.18 185	0.14 45	0.14 87

THIR-Stereo	0.50 211	0.18 34	0.45 130	0.38 66	0.23 69	0.75 253	0.67 317	0.66 81	0.87 207	1.02 301	1.40 319	0.72 187	0.76 278	0.62 139	0.42 165	0.15 79	0.11 57	0.17 85	0.18 185	0.14 45	0.15 106

test-2	0.37 80	0.19 49	0.38 53	0.43 187	0.24 86	0.37 86	0.38 185	0.52 19	0.62 88	0.87 233	0.84 144	0.64 146	0.35 77	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 179	0.18 185	0.15 77	0.11 9

Anonymous	0.39 108	0.27 226	0.66 267	0.53 313	0.43 318	0.55 164	0.49 258	0.63 61	0.50 62	0.37 17	0.42 20	0.33 18	0.42 116	0.56 79	0.38 147	0.20 221	0.19 268	0.17 85	0.18 185	0.30 293	0.24 263

HGLStereo	0.56 252	0.28 240	0.57 229	0.50 285	0.37 282	0.80 266	0.45 238	1.02 238	0.78 163	0.86 226	1.14 268	0.89 250	0.82 297	0.76 220	0.73 271	0.21 235	0.20 276	0.19 155	0.18 185	0.19 191	0.21 237

GANet-RSSM	0.47 175	0.21 101	0.37 44	0.38 66	0.25 112	0.58 185	0.36 153	1.07 254	0.78 163	0.68 124	1.01 219	0.86 236	0.67 242	0.62 139	0.44 182	0.21 235	0.15 202	0.18 119	0.18 185	0.18 157	0.17 162

AdaStereo	0.50 211	0.32 261	0.47 156	0.48 256	0.25 112	0.67 234	0.32 102	1.17 290	0.88 211	0.75 167	0.99 214	0.75 202	0.49 148	0.67 178	0.46 198	0.27 294	0.12 98	0.28 302	0.18 185	0.23 247	0.18 176
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.
xx1	0.39 108	0.23 145	0.33 20	0.41 132	0.22 42	0.55 164	0.38 185	0.67 91	1.06 298	0.41 32	0.50 33	0.65 156	0.53 166	0.57 89	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.20 179	0.19 209	0.18 157	0.17 162

1111x	0.55 241	0.22 128	0.46 146	0.38 66	0.20 20	0.66 230	0.43 230	1.23 313	0.99 263	0.71 141	0.99 214	0.95 263	0.69 252	0.90 272	1.08 339	0.18 171	0.17 243	0.18 119	0.19 209	0.20 204	0.18 176

LL-Strereo	0.57 257	0.27 226	0.68 274	0.48 256	0.34 269	0.39 101	0.48 252	0.94 208	0.97 254	0.83 213	0.78 113	1.10 302	1.18 350	1.33 345	0.49 207	0.17 143	0.14 178	0.22 230	0.19 209	0.16 108	0.17 162

qqq	0.40 120	0.26 212	0.44 119	0.36 37	0.22 42	0.46 133	0.36 153	0.85 177	0.54 73	0.56 68	0.69 81	0.65 156	0.53 166	0.55 71	0.45 188	0.17 143	0.16 229	0.20 179	0.19 209	0.18 157	0.17 162

BUS	0.45 159	0.25 198	0.43 109	0.45 223	0.28 191	0.70 240	0.34 118	0.94 208	0.76 150	0.75 167	0.80 124	0.65 156	0.49 148	0.64 156	0.51 216	0.20 221	0.14 178	0.22 230	0.19 209	0.18 157	0.18 176

Wz-Net-LNSev	0.71 294	0.51 331	1.36 367	0.50 285	0.41 307	1.15 334	0.69 326	1.21 301	1.07 304	1.02 301	1.12 260	1.08 298	0.87 309	0.89 270	0.89 313	0.24 267	0.22 289	0.21 218	0.19 209	0.26 269	0.26 273

BSDual-CNN	0.46 165	0.25 198	0.43 109	0.45 223	0.28 191	0.77 256	0.40 210	0.94 208	0.76 150	0.75 167	0.80 124	0.76 208	0.54 177	0.64 156	0.43 170	0.20 221	0.14 178	0.22 230	0.19 209	0.18 157	0.18 176

hknet	0.49 198	0.25 198	0.51 201	0.45 223	0.29 214	0.77 256	0.40 210	0.94 208	0.83 183	0.75 167	0.80 124	0.97 267	0.61 207	0.73 207	0.45 188	0.18 171	0.14 178	0.22 230	0.19 209	0.18 157	0.18 176

Sa-1000	0.48 182	0.24 180	0.41 81	0.45 223	0.25 112	0.59 194	0.34 118	0.81 169	0.93 238	0.82 201	1.50 334	0.53 87	0.45 135	0.92 282	0.30 59	0.15 79	0.12 98	0.21 218	0.19 209	0.15 77	0.13 58

SA	0.44 149	0.25 198	0.46 146	0.46 242	0.24 86	0.43 122	0.36 153	0.75 147	0.96 251	0.59 73	1.03 231	0.48 73	0.52 163	0.94 294	0.32 74	0.16 110	0.12 98	0.21 218	0.19 209	0.15 77	0.13 58

test_4	0.36 65	0.18 34	0.31 13	0.44 202	0.25 112	0.20 1	0.34 118	0.56 28	0.41 42	0.59 73	1.45 330	0.43 55	0.25 11	0.63 149	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.17 85	0.19 209	0.15 77	0.11 9

UDGNet	0.48 182	0.77 364	0.50 194	0.48 256	0.31 241	0.41 115	0.34 118	0.70 123	0.92 233	0.65 106	0.60 60	0.58 109	0.43 123	0.63 149	0.41 161	0.32 327	0.15 202	0.66 375	0.19 209	0.36 323	0.21 237

TRStereo	0.37 80	0.27 226	0.59 234	0.47 251	0.41 307	0.29 36	0.30 70	0.84 174	0.59 84	0.52 59	0.41 19	0.52 83	0.26 17	0.73 207	0.27 33	0.17 143	0.12 98	0.19 155	0.19 209	0.13 20	0.11 9

LCNet	0.41 131	0.20 70	0.32 17	0.44 202	0.24 86	0.47 135	0.29 57	0.67 91	0.53 69	0.72 152	1.03 231	0.66 161	0.60 202	0.58 106	0.34 96	0.14 32	0.10 9	0.19 155	0.19 209	0.21 222	0.36 325

GMM-Stereo	0.44 149	0.19 49	0.36 34	0.42 169	0.25 112	0.51 146	0.47 246	0.71 128	0.53 69	0.76 172	1.37 313	0.76 208	0.38 92	0.60 126	0.33 86	0.15 79	0.10 9	0.20 179	0.19 209	0.16 108	0.27 280

sCroCo_RVC	0.35 47	0.28 240	0.69 280	0.51 297	0.39 295	0.41 115	0.31 86	0.49 13	0.45 55	0.31 8	0.48 30	0.38 37	0.32 61	0.46 37	0.32 74	0.21 235	0.22 289	0.19 155	0.19 209	0.21 222	0.20 224

MMNet	0.55 241	0.25 198	0.61 241	0.43 187	0.34 269	1.07 321	0.39 204	0.87 187	0.91 228	0.91 257	0.93 182	0.86 236	0.76 278	0.81 238	0.76 276	0.15 79	0.14 178	0.18 119	0.19 209	0.20 204	0.16 145

aanetorigin	0.83 322	0.56 344	1.87 382	0.49 271	0.38 290	0.56 179	0.66 315	0.70 123	1.00 270	2.42 388	2.02 364	1.31 325	1.18 350	0.93 287	1.13 345	0.20 221	0.18 254	0.20 179	0.19 209	0.27 279	0.30 300

EDNetEfficientorigin	9.93 415	1.15 385	175.16 438	0.48 256	0.36 277	1.04 319	0.68 322	1.24 320	2.69 390	3.17 402	2.50 375	2.30 376	2.07 389	1.76 372	2.21 378	0.20 221	0.18 254	0.24 258	0.19 209	0.51 357	0.50 368

ac_64	0.52 227	0.22 128	0.50 194	0.45 223	0.28 191	0.80 266	0.45 238	1.02 238	0.61 87	0.91 257	0.83 139	1.07 296	0.68 248	0.74 213	0.70 264	0.21 235	0.18 254	0.20 179	0.19 209	0.18 157	0.15 106

cf-r	0.47 175	0.23 145	0.41 81	0.39 85	0.23 69	0.59 194	0.37 165	0.88 191	0.85 193	0.72 152	1.05 239	0.94 261	0.62 212	0.56 79	0.54 229	0.21 235	0.14 178	0.17 85	0.19 209	0.15 77	0.15 106

DN-CSS_ROB	0.43 143	0.26 212	0.62 244	0.40 108	0.29 214	0.44 126	0.27 43	0.77 155	0.75 144	0.72 152	1.09 255	0.48 73	0.43 123	0.69 189	0.37 139	0.15 79	0.12 98	0.21 218	0.19 209	0.18 157	0.16 145

mmm	0.44 149	0.27 226	0.46 146	0.38 66	0.24 86	0.61 200	0.35 135	0.94 208	0.53 69	0.72 152	1.05 239	0.63 139	0.50 158	0.57 89	0.45 188	0.18 171	0.15 202	0.23 244	0.20 231	0.20 204	0.18 176

ttt	0.51 218	0.25 198	0.43 109	0.38 66	0.24 86	0.65 227	0.38 185	1.18 293	1.05 291	0.72 152	1.08 251	0.63 139	0.49 148	0.84 252	0.59 240	0.24 267	0.21 283	0.22 230	0.20 231	0.24 257	0.24 263

whm_eth	0.48 182	0.30 254	0.74 294	0.46 242	0.38 290	0.37 86	0.37 165	0.79 162	0.78 163	0.82 201	1.74 352	0.37 33	0.38 92	0.60 126	0.38 147	0.18 171	0.16 229	0.20 179	0.20 231	0.19 191	0.22 250

LL-Strereo2	0.35 47	0.24 180	0.48 172	0.41 132	0.26 148	0.35 78	0.24 24	0.67 91	0.44 52	0.54 64	0.51 38	0.66 161	0.25 11	0.66 168	0.30 59	0.14 32	0.12 98	0.23 244	0.20 231	0.18 157	0.13 58

ToySt	0.49 198	0.27 226	0.75 297	0.40 108	0.27 172	0.64 222	0.49 258	0.84 174	0.77 157	0.60 77	0.83 139	0.88 246	0.66 239	0.70 192	0.56 235	0.16 110	0.17 243	0.21 218	0.20 231	0.21 222	0.19 204

psmg	0.49 198	0.25 198	0.43 109	0.41 132	0.28 191	0.85 285	0.43 230	0.99 225	0.76 150	0.91 257	0.94 183	0.76 208	0.54 177	0.64 156	0.43 170	0.20 221	0.15 202	0.20 179	0.20 231	0.18 157	0.18 176

PSMNet-ADL	0.48 182	0.27 226	0.40 77	0.48 256	0.30 224	0.68 236	0.37 165	0.90 197	0.80 171	0.61 82	0.80 124	0.92 258	0.62 212	0.72 202	0.63 249	0.23 258	0.18 254	0.18 119	0.20 231	0.22 238	0.20 224

PFNet+	0.40 120	0.19 49	0.49 182	0.39 85	0.25 112	0.28 32	0.23 18	0.64 71	0.70 121	0.85 221	0.79 122	0.64 146	0.35 77	0.72 202	0.34 96	0.19 200	0.14 178	0.23 244	0.20 231	0.16 108	0.20 224

RAFT	0.45 159	0.22 128	0.45 130	0.47 251	0.26 148	0.54 159	0.47 246	0.66 81	0.58 83	0.80 184	0.82 134	0.94 261	0.57 185	0.75 217	0.34 96	0.17 143	0.15 202	0.22 230	0.20 231	0.16 108	0.12 33

HCRNet	0.44 149	0.34 274	0.41 81	0.53 313	0.26 148	0.53 155	0.29 57	0.83 171	0.63 98	0.71 141	0.81 131	0.77 214	0.50 158	0.66 168	0.36 127	0.24 267	0.16 229	0.24 258	0.20 231	0.21 222	0.18 176

SFCPSM	0.47 175	0.21 101	0.55 220	0.40 108	0.27 172	0.87 289	0.37 165	1.33 337	0.77 157	0.80 184	0.84 144	0.54 91	0.49 148	0.57 89	0.37 139	0.18 171	0.13 152	0.18 119	0.20 231	0.16 108	0.15 106

UPFNet	0.53 230	0.24 180	0.51 201	0.45 223	0.38 290	0.84 284	0.49 258	0.99 225	0.75 144	0.87 233	0.88 166	0.86 236	0.64 228	0.80 235	0.71 268	0.20 221	0.20 276	0.20 179	0.20 231	0.19 191	0.15 106

EDNetEfficient	1.46 374	0.80 366	6.12 404	0.47 251	0.39 295	0.69 238	0.83 347	0.90 197	2.77 391	3.50 405	1.96 362	1.66 362	2.03 388	1.26 336	4.18 398	0.21 235	0.18 254	0.21 218	0.20 231	0.41 338	0.39 339

GwcNet-RSSM	0.49 198	0.24 180	0.42 100	0.40 108	0.23 69	0.55 164	0.38 185	0.93 204	0.93 238	0.71 141	1.16 278	0.86 236	0.60 202	0.62 139	0.66 254	0.21 235	0.14 178	0.19 155	0.20 231	0.16 108	0.15 106

NVstereo2D	0.60 273	0.30 254	0.75 297	0.48 256	0.43 318	0.89 290	0.48 252	1.05 250	1.15 318	0.66 117	0.86 155	0.88 246	0.70 262	0.99 297	0.65 252	0.32 327	0.15 202	0.28 302	0.20 231	0.40 332	0.36 325

PWC_ROB	0.87 325	0.52 337	1.28 356	0.50 285	0.32 253	0.91 291	0.37 165	1.36 345	1.46 357	1.61 360	2.59 379	1.16 313	1.01 335	1.34 347	1.40 360	0.25 277	0.18 254	0.28 302	0.20 231	0.29 284	0.28 287

PWCDC_ROB	0.89 329	0.49 324	0.80 309	0.74 369	0.40 300	1.03 315	0.39 204	1.33 337	2.35 386	1.02 301	3.77 396	0.81 226	0.92 318	1.20 329	0.90 315	0.34 339	0.22 289	0.24 258	0.20 231	0.34 315	0.29 293

DualNet	0.47 175	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	0.68 100	1.04 286	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	0.57 89	0.88 302	0.16 110	0.10 9	0.25 269	0.21 248	0.16 108	0.16 145

ffm	0.44 149	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	0.68 100	1.04 286	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	0.57 89	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.25 269	0.21 248	0.16 108	0.16 145

ff1	0.49 198	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	0.68 100	1.04 286	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	1.01 300	0.88 302	0.16 110	0.10 9	0.25 269	0.21 248	0.16 108	0.16 145

mmx	0.53 230	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	1.16 285	1.03 282	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	1.01 300	0.88 302	0.20 221	0.15 202	0.25 269	0.21 248	0.22 238	0.20 224

xxx	0.53 230	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	1.16 285	1.03 282	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	1.01 300	0.88 302	0.20 221	0.15 202	0.25 269	0.21 248	0.22 238	0.20 224

anonymousa	0.49 198	0.20 70	0.42 100	0.38 66	0.23 69	0.91 291	0.35 135	0.75 147	0.62 88	0.85 221	1.54 338	1.06 291	0.66 239	0.51 56	0.43 170	0.16 110	0.13 152	0.19 155	0.21 248	0.16 108	0.14 87

dad	0.58 263	0.50 328	0.64 257	0.43 187	0.30 224	0.59 194	0.36 153	0.78 160	1.25 336	1.01 299	1.17 280	1.15 312	0.53 166	0.68 186	0.50 208	0.35 343	0.23 299	0.37 339	0.21 248	0.29 284	0.20 224

Anonymous3	0.46 165	0.34 274	0.86 317	0.50 285	0.37 282	0.81 271	0.50 262	0.72 132	0.65 110	0.51 56	0.65 70	0.45 61	0.45 135	0.64 156	0.38 147	0.24 267	0.24 306	0.22 230	0.21 248	0.23 247	0.23 257

delet	0.55 241	0.24 180	0.55 220	0.44 202	0.33 262	1.07 321	0.50 262	1.00 228	0.86 198	0.85 221	0.96 194	0.90 254	0.63 218	0.83 247	0.74 274	0.18 171	0.18 254	0.20 179	0.21 248	0.16 108	0.15 106

CFNet-ft	0.48 182	0.23 145	0.36 34	0.40 108	0.26 148	0.64 222	0.37 165	0.87 187	0.85 193	0.64 99	1.00 216	1.01 277	0.64 228	0.61 133	0.53 226	0.23 258	0.15 202	0.24 258	0.21 248	0.23 247	0.18 176

DSFCA	0.55 241	0.25 198	0.62 244	0.40 108	0.36 277	0.74 250	0.52 279	1.04 245	0.82 178	1.06 315	0.84 144	0.89 250	0.63 218	0.99 297	0.58 236	0.25 277	0.21 283	0.21 218	0.21 248	0.21 222	0.19 204

ADCP+	1.06 349	0.35 278	1.51 374	0.49 271	0.51 343	1.45 359	0.55 290	1.25 323	1.03 282	1.16 331	1.15 273	1.10 302	1.07 340	1.56 360	6.75 408	0.19 200	0.16 229	0.23 244	0.21 248	0.28 281	0.21 237

CFNet_RVC	0.48 182	0.23 145	0.36 34	0.40 108	0.26 148	0.64 222	0.37 165	0.87 187	0.85 193	0.64 99	1.00 216	1.01 277	0.64 228	0.61 133	0.53 226	0.23 258	0.15 202	0.24 258	0.21 248	0.23 247	0.18 176

DPSNet	0.99 340	0.42 308	1.88 383	0.53 313	0.41 307	1.59 367	1.26 384	2.21 388	1.43 353	1.10 325	1.11 258	1.46 346	1.95 386	1.34 347	1.26 353	0.34 339	0.25 314	0.25 269	0.21 248	0.46 350	0.37 331

StereoDRNet-Refined	0.58 263	0.32 261	0.54 215	0.46 242	0.30 224	0.96 302	0.40 210	1.00 228	0.94 245	1.12 327	1.08 251	0.96 265	0.67 242	0.90 272	0.89 313	0.17 143	0.13 152	0.22 230	0.21 248	0.20 204	0.19 204
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
KYRaft	0.48 182	0.20 70	0.38 53	0.44 202	0.23 69	0.44 126	0.37 165	0.66 81	0.41 42	0.94 269	1.73 350	0.79 216	0.41 115	0.63 149	0.31 66	0.16 110	0.11 57	0.18 119	0.22 263	0.16 108	0.78 380

ADLNet	0.55 241	0.27 226	0.51 201	0.44 202	0.35 275	0.78 260	0.46 241	1.08 258	0.86 198	0.99 289	0.98 209	0.92 258	0.63 218	0.69 189	0.81 286	0.22 253	0.16 229	0.22 230	0.22 263	0.21 222	0.21 237

ARAFT	0.47 175	0.24 180	0.79 307	0.42 169	0.25 112	0.55 164	0.55 290	0.75 147	0.81 177	0.89 245	0.75 99	0.73 196	0.47 141	0.88 265	0.37 139	0.15 79	0.12 98	0.23 244	0.22 263	0.14 45	0.13 58

RAFT + AFF	0.53 230	0.29 248	0.75 297	0.51 297	0.32 253	0.63 216	0.60 303	1.00 228	0.91 228	0.78 180	0.87 159	0.83 228	0.58 192	0.80 235	0.47 202	0.17 143	0.20 276	0.23 244	0.22 263	0.18 157	0.18 176

GwcNet	0.69 288	0.36 283	1.10 336	0.51 297	0.42 313	1.08 325	0.50 262	1.21 301	1.16 319	1.00 294	1.37 313	1.06 291	0.79 289	0.92 282	0.94 319	0.25 277	0.24 306	0.24 258	0.22 263	0.23 247	0.26 273

hitnet-ft	0.55 241	0.27 226	0.39 70	0.41 132	0.28 191	0.78 260	0.40 210	0.92 202	0.90 223	0.82 201	1.01 219	1.13 309	0.70 262	0.78 231	0.67 257	0.28 300	0.20 276	0.28 302	0.22 263	0.29 284	0.26 273

GANet	0.70 290	0.37 286	0.55 220	0.51 297	0.34 269	0.94 296	0.96 362	1.08 258	0.94 245	1.04 310	1.98 363	1.13 309	0.88 312	1.12 321	0.66 254	0.25 277	0.26 320	0.27 295	0.22 263	0.31 298	0.22 250

TDLM	0.57 257	0.33 269	0.49 182	0.51 297	0.30 224	0.66 230	0.73 337	1.03 242	1.01 274	0.82 201	1.10 257	0.84 232	0.70 262	0.86 261	0.58 236	0.28 300	0.17 243	0.25 269	0.22 263	0.26 269	0.19 204

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 230	0.32 261	0.64 257	0.44 202	0.30 224	0.66 230	0.44 236	1.04 245	0.88 211	0.91 257	0.91 175	0.99 271	0.60 202	0.68 186	0.60 243	0.21 235	0.17 243	0.22 230	0.22 263	0.21 222	0.21 237
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 230	0.34 274	0.59 234	0.41 132	0.30 224	0.50 142	0.43 230	1.19 295	0.70 121	0.85 221	1.05 239	0.86 236	0.55 179	0.84 252	0.51 216	0.29 306	0.23 299	0.22 230	0.22 263	0.26 269	0.25 269

DLCB_ROB	0.58 263	0.28 240	0.47 156	0.49 271	0.32 253	0.77 256	0.50 262	0.99 225	0.92 233	1.04 310	1.14 268	1.21 314	0.69 252	0.88 265	0.69 261	0.20 221	0.20 276	0.22 230	0.22 263	0.21 222	0.18 176

fast-acv-ft	0.64 278	0.30 254	0.73 290	0.45 223	0.34 269	1.17 337	0.49 258	0.86 180	0.98 258	1.02 301	1.36 310	1.29 322	0.85 304	0.76 220	0.81 286	0.21 235	0.23 299	0.23 244	0.23 274	0.21 222	0.20 224

Wz-Net-MNSev	0.76 304	0.40 303	1.34 362	0.50 285	0.40 300	1.44 358	0.83 347	1.15 282	1.16 319	1.25 343	1.20 287	1.13 309	0.81 293	1.16 324	1.00 332	0.22 253	0.19 268	0.24 258	0.23 274	0.28 281	0.26 273

rafts_anoy	0.37 80	0.21 101	0.36 34	0.41 132	0.26 148	0.30 43	0.33 111	0.67 91	0.90 223	0.58 71	0.66 74	0.45 61	0.33 69	0.47 44	0.39 153	0.16 110	0.11 57	0.21 218	0.23 274	0.17 139	0.14 87

pcwnet_v2	0.58 263	0.28 240	0.84 311	0.45 223	0.35 275	0.61 200	0.35 135	1.27 326	1.21 327	0.99 289	1.27 297	0.72 187	0.58 192	0.67 178	0.48 205	0.27 294	0.21 283	0.24 258	0.23 274	0.29 284	0.29 293

psm_up	0.55 241	0.26 212	0.47 156	0.49 271	0.32 253	0.65 227	0.56 295	1.04 245	0.82 178	0.82 201	0.88 166	1.01 277	0.94 324	0.74 213	0.61 244	0.21 235	0.25 314	0.26 283	0.23 274	0.21 222	0.20 224

FAT-Stereo	0.73 300	0.33 269	0.75 297	0.49 271	0.37 282	0.71 245	0.59 301	1.36 345	1.30 342	1.03 309	1.40 319	1.59 361	1.15 346	0.87 262	0.86 295	0.28 300	0.28 326	0.28 302	0.23 274	0.28 281	0.38 337

DMCA-RVC	0.51 218	0.30 254	0.59 234	0.50 285	0.32 253	0.54 159	0.38 185	0.86 180	0.68 116	0.94 269	0.86 155	0.91 256	0.68 248	0.70 192	0.59 240	0.23 258	0.18 254	0.31 318	0.23 274	0.26 269	0.19 204

FADNet_RVC	0.55 241	0.37 286	1.17 347	0.44 202	0.31 241	0.56 179	0.34 118	1.06 253	0.88 211	0.67 118	0.90 173	0.61 132	0.65 234	0.93 287	0.70 264	0.21 235	0.18 254	0.26 283	0.23 274	0.31 298	0.28 287

ADCRef	0.80 312	0.43 310	1.32 361	0.50 285	0.45 329	1.07 321	0.51 276	1.07 254	0.98 258	1.17 332	1.42 322	0.87 241	0.91 315	0.85 259	3.19 388	0.18 171	0.16 229	0.23 244	0.23 274	0.22 238	0.21 237

RYNet	0.72 298	0.35 278	0.64 257	0.53 313	0.67 366	1.31 349	0.67 317	1.20 299	1.18 322	1.05 312	0.87 159	1.27 319	0.93 323	0.93 287	1.27 355	0.22 253	0.16 229	0.26 283	0.23 274	0.40 332	0.39 339

CFNet	0.51 218	0.29 248	0.46 146	0.41 132	0.27 172	0.70 240	0.32 102	1.13 273	1.00 270	0.72 152	1.07 248	0.85 234	0.60 202	0.76 220	0.52 223	0.19 200	0.14 178	0.23 244	0.23 274	0.21 222	0.16 145

StereoDRNet	0.64 278	0.33 269	0.68 274	0.51 297	0.43 318	1.03 315	0.53 282	1.47 359	0.99 263	1.10 325	0.87 159	1.07 296	0.71 266	0.82 240	0.88 302	0.23 258	0.19 268	0.25 269	0.23 274	0.27 279	0.19 204

SANet	1.07 351	0.41 306	1.06 333	0.48 256	0.30 224	1.41 355	0.94 360	1.42 354	3.36 398	1.58 357	2.43 373	2.33 378	1.70 377	1.34 347	1.07 338	0.28 300	0.24 306	0.26 283	0.23 274	0.34 315	0.30 300

StereoVision	0.42 137	0.28 240	0.45 130	0.49 271	0.28 191	0.38 98	0.38 185	0.72 132	0.62 88	0.44 42	1.14 268	0.54 91	0.39 104	0.56 79	0.34 96	0.21 235	0.24 306	0.25 269	0.24 287	0.26 269	0.16 145

coex-ft	6.43 413	1.51 395	87.33 437	0.49 271	0.38 290	1.34 350	1.21 379	1.16 285	8.09 409	12.12 417	2.79 383	2.77 385	3.31 403	1.16 324	3.15 387	0.24 267	0.23 299	0.27 295	0.24 287	0.45 347	0.37 331

ssnet_v2	0.58 263	0.28 240	0.56 226	0.43 187	0.29 214	0.95 299	0.59 301	1.13 273	0.99 263	0.93 266	0.80 124	0.99 271	0.64 228	0.82 240	0.94 319	0.25 277	0.22 289	0.23 244	0.24 287	0.20 204	0.19 204

SACVNet	0.58 263	0.34 274	0.55 220	0.55 322	0.36 277	0.63 216	0.48 252	1.13 273	0.77 157	1.02 301	1.06 245	1.02 282	0.74 273	0.90 272	0.51 216	0.27 294	0.21 283	0.25 269	0.24 287	0.29 284	0.36 325

FINET	0.67 283	0.42 308	1.00 329	0.46 242	0.43 318	0.83 281	0.89 355	1.08 258	1.50 359	0.87 233	1.14 268	0.71 177	0.68 248	0.92 282	0.70 264	0.36 346	0.30 334	0.26 283	0.24 287	0.35 319	0.33 314

Syn2CoEx	0.71 294	0.51 331	0.95 323	0.64 347	0.45 329	0.91 291	0.53 282	1.48 360	1.13 315	0.93 266	1.35 309	1.02 282	0.99 332	0.92 282	0.80 283	0.30 312	0.27 324	0.28 302	0.24 287	0.23 247	0.24 263

RTSC	0.87 325	0.48 321	1.23 353	0.52 308	0.37 282	1.13 331	0.50 262	1.34 339	1.79 373	1.51 354	1.24 293	1.12 306	0.81 293	1.62 364	2.16 377	0.25 277	0.19 268	0.23 244	0.24 287	0.30 293	0.31 306

NaN_ROB	0.69 288	0.44 314	0.69 280	0.51 297	0.33 262	0.97 303	1.06 369	1.22 309	1.19 324	1.24 342	0.96 194	1.08 298	0.78 287	1.20 329	0.67 257	0.24 267	0.30 334	0.23 244	0.24 287	0.23 247	0.25 269

XPNet_ROB	0.70 290	0.35 278	0.68 274	0.52 308	0.40 300	0.79 263	0.85 353	1.16 285	0.94 245	1.33 348	1.15 273	1.38 340	0.83 301	1.03 307	0.90 315	0.32 327	0.25 314	0.26 283	0.24 287	0.31 298	0.28 287

WZ-Net	1.19 361	0.59 348	4.07 399	0.62 345	0.51 343	1.34 350	1.31 388	1.32 335	1.74 372	1.53 356	1.65 344	1.74 364	1.28 359	2.25 388	2.01 374	0.27 294	0.21 283	0.23 244	0.25 296	0.40 332	0.39 339

PSMNet-RSSM	0.48 182	0.22 128	0.38 53	0.42 169	0.25 112	0.50 142	0.37 165	1.10 263	0.77 157	0.70 135	1.06 245	0.84 232	0.64 228	0.62 139	0.47 202	0.23 258	0.15 202	0.23 244	0.25 296	0.20 204	0.19 204

S-Stereo	0.74 301	0.35 278	0.96 325	0.56 325	0.45 329	0.82 279	0.60 303	1.24 320	1.60 368	0.96 277	1.41 321	1.12 306	0.94 324	0.80 235	1.04 336	0.26 287	0.31 344	0.28 302	0.25 296	0.32 303	0.47 362

G-Net	0.95 337	0.46 320	1.04 331	0.64 347	0.48 337	2.12 382	0.64 313	1.01 235	0.87 207	1.75 368	2.82 386	1.30 324	1.64 376	1.06 310	0.96 324	0.36 346	0.29 331	0.35 332	0.25 296	0.45 347	0.42 347

stereogan	0.80 312	0.31 259	0.71 287	0.59 335	0.50 340	1.72 374	0.48 252	1.35 342	1.37 347	1.00 294	1.46 332	1.56 358	0.95 327	1.29 341	0.84 290	0.28 300	0.29 331	0.29 310	0.25 296	0.38 329	0.38 337

ADCL	1.04 346	0.38 295	1.35 363	0.50 285	0.39 295	1.61 368	0.89 355	1.29 329	1.39 350	1.29 345	1.50 334	1.24 317	1.24 355	1.37 353	4.87 401	0.21 235	0.19 268	0.25 269	0.25 296	0.29 284	0.27 280

DANet	0.71 294	0.45 318	0.91 321	0.59 335	0.40 300	0.81 271	0.40 210	0.97 220	0.84 186	1.20 337	1.22 288	1.33 332	0.88 312	1.16 324	1.24 351	0.27 294	0.23 299	0.31 318	0.25 296	0.35 319	0.32 310
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.57 257	0.33 269	0.44 119	0.47 251	0.32 253	0.67 234	0.61 308	1.05 250	0.93 238	0.85 221	1.04 235	1.01 277	0.73 271	0.83 247	0.52 223	0.29 306	0.19 268	0.27 295	0.25 296	0.31 298	0.21 237

DRN-Test	0.66 282	0.32 261	0.66 267	0.50 285	0.39 295	1.15 334	0.61 308	1.49 362	1.01 274	1.12 327	1.08 251	1.06 291	0.69 252	0.77 227	0.94 319	0.23 258	0.17 243	0.26 283	0.25 296	0.25 265	0.21 237

SGM_RVC	0.97 338	0.28 240	0.41 81	0.39 85	0.22 42	1.55 364	0.73 337	1.51 366	1.25 336	2.25 385	1.92 360	2.58 382	1.56 371	2.02 382	1.19 348	0.27 294	0.27 324	0.27 295	0.25 296	0.25 265	0.25 269
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SDNR	0.86 324	0.37 286	1.47 372	0.40 108	0.38 290	3.38 402	0.33 111	0.90 197	0.98 258	0.99 289	2.09 367	0.59 123	0.71 266	1.29 341	0.70 264	0.51 368	0.56 383	0.36 335	0.26 306	0.43 342	0.46 358

Wz-Net-SNSev	0.91 333	0.73 361	2.13 386	0.56 325	0.45 329	0.95 299	1.13 374	1.34 339	1.24 332	1.02 301	1.30 303	1.46 346	0.86 306	1.81 374	1.50 361	0.25 277	0.23 299	0.25 269	0.26 306	0.32 303	0.29 293

PSM-AAD	0.48 182	0.20 70	0.37 44	0.43 187	0.23 69	0.56 179	0.50 262	0.65 72	0.70 121	1.07 318	1.12 260	0.58 109	0.92 318	0.61 133	0.32 74	0.15 79	0.11 57	0.25 269	0.26 306	0.18 157	0.43 352

AnonymousM	0.41 131	0.81 367	0.29 10	0.34 11	0.22 42	0.28 32	0.38 185	0.53 26	0.41 42	0.70 135	0.49 32	0.47 69	0.27 23	0.41 19	0.31 66	0.15 79	0.12 98	1.51 387	0.26 306	0.12 8	0.10 3

ETE_ROB	0.70 290	0.49 324	0.73 290	0.56 325	0.36 277	0.79 263	0.87 354	1.14 279	0.93 238	1.19 334	1.18 282	1.39 341	0.82 297	0.99 297	0.80 283	0.26 287	0.21 283	0.31 318	0.26 306	0.33 308	0.34 318

psmorigin	0.82 316	0.51 331	2.09 385	0.49 271	0.41 307	0.85 285	0.50 262	1.04 245	0.88 211	1.45 352	1.43 325	1.50 352	1.06 338	1.22 332	0.97 325	0.31 315	0.32 347	0.27 295	0.27 311	0.33 308	0.42 347

FADNet-RVC-Resample	0.56 252	0.33 269	1.16 342	0.49 271	0.34 269	0.71 245	0.43 230	1.01 235	0.93 238	0.82 201	0.87 159	0.74 201	0.67 242	0.73 207	0.45 188	0.18 171	0.18 254	0.26 283	0.27 311	0.26 269	0.27 280

AF-Net	0.81 315	0.39 299	0.68 274	0.64 347	0.54 349	0.91 291	0.51 276	1.61 374	1.31 343	0.96 277	2.02 364	1.46 346	1.26 358	1.11 320	0.99 329	0.32 327	0.24 306	0.39 344	0.27 311	0.30 293	0.25 269

UCFNet_RVC	0.49 198	0.26 212	0.35 29	0.39 85	0.26 148	0.64 222	0.36 153	1.15 282	0.84 186	0.67 118	0.88 166	0.88 246	0.59 198	0.58 106	0.45 188	0.24 267	0.17 243	0.27 295	0.27 311	0.25 265	0.23 257

PS-NSSS	0.58 263	0.44 314	0.62 244	0.42 169	0.33 262	0.66 230	0.58 299	1.02 238	0.86 198	0.77 177	1.28 299	0.72 187	0.64 228	0.82 240	0.59 240	0.31 315	0.26 320	0.40 347	0.27 311	0.33 308	0.26 273

GASNet	0.67 283	0.72 360	0.96 325	0.70 365	0.48 337	0.62 207	0.47 246	1.08 258	1.03 282	0.94 269	0.82 134	0.93 260	0.83 301	1.33 345	0.80 283	0.31 315	0.22 289	0.29 310	0.28 316	0.44 343	0.24 263

FADNet-RVC	0.60 273	0.53 340	1.14 341	0.46 242	0.39 295	0.61 200	0.39 204	1.12 272	0.87 207	0.70 135	0.84 144	1.04 286	0.55 179	0.94 294	0.69 261	0.26 287	0.25 314	0.28 302	0.28 316	0.31 298	0.31 306

edge stereo	0.76 304	0.38 295	0.74 294	0.52 308	0.43 318	0.80 266	0.53 282	1.28 328	1.06 298	1.28 344	1.38 318	1.81 365	1.11 343	1.08 315	0.85 294	0.33 333	0.32 347	0.41 348	0.28 316	0.32 303	0.36 325

MDST_ROB	0.91 333	0.27 226	0.85 312	0.63 346	0.41 307	2.53 386	0.71 335	1.60 373	1.13 315	2.83 395	1.73 350	0.97 267	0.69 252	1.61 363	0.73 271	0.25 277	0.22 289	0.32 323	0.28 316	0.25 265	0.24 263

RTS	1.98 387	0.96 378	11.36 411	0.65 352	0.57 358	2.77 392	1.40 392	1.39 349	2.26 381	1.89 373	2.56 376	1.32 330	1.25 356	5.20 407	4.05 396	0.31 315	0.22 289	0.29 310	0.29 320	0.40 332	0.37 331

RTSA	1.98 387	0.96 378	11.36 411	0.65 352	0.57 358	2.77 392	1.40 392	1.39 349	2.26 381	1.89 373	2.56 376	1.32 330	1.25 356	5.20 407	4.05 396	0.31 315	0.22 289	0.29 310	0.29 320	0.40 332	0.37 331

Wz-Net-TNSev	1.14 355	1.06 384	4.32 401	0.49 271	0.42 313	1.51 362	1.11 373	1.48 360	1.40 352	1.22 339	1.26 296	1.58 360	1.43 366	1.76 372	1.70 364	0.32 327	0.31 344	0.26 283	0.30 322	0.41 338	0.41 346

FADNet	0.61 275	0.51 331	1.10 336	0.45 223	0.44 325	0.65 227	0.41 222	1.19 295	1.05 291	0.70 135	0.84 144	0.98 270	0.66 239	0.82 240	0.50 208	0.29 306	0.30 334	0.27 295	0.30 322	0.46 350	0.35 323

RP	0.76 304	0.36 283	0.63 252	0.66 355	0.58 360	0.80 266	0.55 290	1.14 279	1.22 329	0.97 282	1.65 344	1.43 345	1.32 360	1.01 300	0.84 290	0.33 333	0.30 334	0.36 335	0.30 322	0.34 315	0.34 318

FBW_ROB	0.88 327	0.50 328	0.85 312	0.55 322	0.40 300	1.17 337	0.78 343	1.50 363	1.37 347	1.33 348	1.27 297	1.48 350	1.00 334	2.57 394	0.98 328	0.25 277	0.32 347	0.45 354	0.30 322	0.34 315	0.28 287

LALA_ROB	0.74 301	0.43 310	0.69 280	0.54 319	0.40 300	1.01 310	0.95 361	1.21 301	1.07 304	1.22 339	1.12 260	1.56 358	0.79 289	1.04 309	0.86 295	0.33 333	0.22 289	0.35 332	0.30 322	0.35 319	0.31 306

SGM-Forest	0.62 276	0.32 261	0.39 70	0.43 187	0.30 224	1.02 312	0.55 290	1.09 262	1.05 291	1.06 315	1.18 282	1.10 302	0.67 242	0.88 265	0.62 246	0.31 315	0.33 353	0.33 328	0.30 322	0.30 293	0.28 287
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 278	0.35 278	0.41 81	0.42 169	0.25 112	1.01 310	0.77 341	1.13 273	1.09 309	1.17 332	1.22 288	1.04 286	0.75 275	0.88 265	0.63 249	0.28 300	0.30 334	0.34 330	0.30 322	0.26 269	0.26 273
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
APVNet	0.71 294	0.37 286	0.89 320	0.56 325	0.45 329	1.18 339	0.68 322	1.41 353	0.85 193	0.81 192	1.15 273	1.04 286	0.81 293	1.10 318	1.17 346	0.26 287	0.28 326	0.32 323	0.31 329	0.29 284	0.30 300

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 283	0.81 367	0.73 290	0.53 313	0.37 282	1.40 353	0.53 282	1.04 245	0.79 170	0.88 241	0.94 183	0.95 263	0.53 166	0.93 287	0.58 236	0.39 352	0.30 334	0.57 371	0.31 329	0.53 362	0.30 300

XQC	0.89 329	0.65 357	1.31 359	0.67 358	0.52 346	1.22 342	0.68 322	1.26 324	1.52 360	1.14 330	1.11 258	1.28 321	1.04 337	1.40 355	1.77 368	0.38 350	0.24 306	0.37 339	0.31 329	0.53 362	0.47 362

ADCMid	1.14 355	0.52 337	2.23 388	0.53 313	0.43 318	1.07 321	0.75 339	1.23 313	1.05 291	2.15 382	1.44 327	1.50 352	1.43 366	1.56 360	5.01 402	0.26 287	0.24 306	0.29 310	0.31 329	0.37 325	0.33 314

PSMNet_ROB	0.64 278	0.37 286	0.65 262	0.56 325	0.42 313	0.97 303	0.83 347	1.21 301	0.92 233	0.79 182	1.02 227	1.08 298	0.63 218	0.82 240	0.91 317	0.29 306	0.20 276	0.31 318	0.31 329	0.26 269	0.23 257

MeshStereo	1.34 367	0.43 310	0.54 215	0.44 202	0.34 269	1.66 370	0.60 303	1.94 382	1.37 347	4.47 409	3.25 388	4.71 400	1.94 385	1.92 378	1.17 346	0.35 343	0.35 357	0.37 339	0.31 329	0.32 303	0.32 310
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
STTStereo	0.55 241	0.37 286	0.76 302	0.44 202	0.31 241	0.60 199	0.44 236	0.96 216	0.86 198	0.99 289	0.90 173	0.96 265	0.58 192	0.71 197	0.61 244	0.25 277	0.23 299	0.26 283	0.32 335	0.24 257	0.23 257

ADCPNet	1.03 345	0.48 321	2.70 390	0.54 319	0.42 313	1.40 353	0.75 339	1.13 273	1.07 304	1.22 339	1.42 322	1.68 363	1.09 341	1.36 352	3.45 392	0.30 312	0.28 326	0.29 310	0.32 335	0.37 325	0.35 323

SGM-ForestM	4.04 405	0.32 261	0.46 146	0.43 187	0.27 172	7.50 413	1.45 396	3.84 405	4.24 404	8.19 416	6.76 413	19.00 423	9.08 413	10.74 417	6.62 407	0.31 315	0.33 353	0.32 323	0.32 335	0.29 284	0.29 293

SHD	0.93 336	0.50 328	1.18 348	0.59 335	0.46 336	0.97 303	0.48 252	1.70 379	2.15 380	1.58 357	1.37 313	1.42 344	1.19 352	1.31 343	1.60 362	0.31 315	0.26 320	0.32 323	0.33 338	0.40 332	0.42 347

Anonymous Stereo	0.75 303	0.54 342	1.78 380	0.57 330	0.56 354	0.62 207	1.25 383	0.96 216	0.99 263	0.96 277	0.95 190	0.83 228	0.58 192	1.27 339	1.21 349	0.31 315	0.30 334	0.31 318	0.33 338	0.33 308	0.36 325

AnyNet_C01	1.56 377	1.05 383	7.45 407	0.64 347	0.54 349	1.99 379	1.38 391	1.43 356	1.36 345	1.63 363	1.92 360	1.84 366	1.33 361	2.40 390	4.03 395	0.33 333	0.32 347	0.32 323	0.34 340	0.44 343	0.45 357

AnyNet_C32	1.16 359	0.62 355	2.40 389	0.57 330	0.55 351	1.41 355	1.34 389	1.18 293	1.24 332	1.49 353	1.42 322	1.39 341	1.20 354	1.55 358	4.82 400	0.29 306	0.28 326	0.29 310	0.34 340	0.38 329	0.42 347

SQANet	0.82 316	0.74 362	0.67 271	1.13 383	0.98 381	1.11 327	0.47 246	1.07 254	0.83 183	0.91 257	1.05 239	1.03 284	0.74 273	1.01 300	0.64 251	0.61 376	0.24 306	1.03 383	0.35 342	1.18 387	0.58 374

ADCS	1.51 376	0.61 352	3.42 394	0.59 335	0.51 343	1.27 347	1.08 372	1.59 372	1.81 374	1.91 376	1.66 346	1.51 355	1.42 365	1.94 380	8.60 410	0.33 333	0.32 347	0.33 328	0.36 343	0.44 343	0.42 347

PVD	1.28 366	0.67 359	1.28 356	0.74 369	0.62 363	1.50 361	0.84 350	1.99 384	2.96 392	2.18 383	2.36 372	1.85 368	1.95 386	1.92 378	1.94 372	0.39 352	0.36 359	0.49 364	0.37 344	0.51 357	0.64 375

CSAN	0.83 322	0.49 324	0.77 306	0.60 340	0.41 307	1.14 332	1.06 369	1.19 295	1.46 357	1.32 346	1.43 325	1.37 339	1.19 352	1.27 339	0.86 295	0.39 352	0.31 344	0.36 335	0.37 344	0.35 319	0.34 318

WCMA_ROB	1.14 355	0.36 283	0.76 302	0.49 271	0.44 325	1.23 344	0.67 317	1.11 268	1.23 330	2.84 396	3.95 402	3.28 392	1.83 382	1.25 335	0.99 329	0.44 358	0.34 355	0.34 330	0.37 344	0.41 338	0.40 342

Nwc_Net	0.78 308	0.38 295	0.73 290	0.60 340	0.55 351	1.05 320	0.55 290	1.67 378	1.05 291	0.88 241	1.86 359	1.40 343	1.09 341	1.10 318	0.87 299	0.30 312	0.25 314	0.36 335	0.38 347	0.29 284	0.29 293

SAMSARA	1.07 351	0.65 357	1.19 349	1.06 382	0.90 374	1.76 375	1.76 403	1.46 358	1.44 355	1.51 354	1.16 278	2.00 372	1.14 345	1.48 356	1.31 357	0.39 352	0.44 376	0.35 332	0.38 347	0.49 354	0.49 367

CC-Net-ROB	0.82 316	0.96 378	0.85 312	0.58 332	0.45 329	1.27 347	0.70 331	1.17 290	1.02 277	0.83 213	1.23 292	0.90 254	0.77 282	1.06 310	0.69 261	0.46 360	0.34 355	1.71 389	0.38 347	0.59 372	0.36 325

GANetREF_RVC	0.80 312	0.75 363	0.86 317	0.66 355	0.42 313	1.15 334	0.98 363	1.14 279	1.19 324	1.01 299	1.02 227	1.10 302	0.90 314	1.15 323	0.76 276	0.48 363	0.39 366	0.57 371	0.38 347	0.63 374	0.46 358
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
DeepPrunerF	0.89 329	0.52 337	3.43 395	0.68 362	0.81 371	0.72 248	0.72 336	1.22 309	1.99 378	0.93 266	1.01 219	0.87 241	0.86 306	1.08 315	0.95 322	0.34 339	0.28 326	0.43 350	0.39 351	0.30 293	0.32 310

STTRV1_RVC	0.82 316	0.59 348	1.16 342	0.67 358	0.81 371	1.11 327	0.63 310	1.30 332	1.11 311	0.98 286	1.33 307	1.08 298	0.95 327	1.26 336	0.87 299	0.55 374	0.25 314	0.43 350	0.39 351	0.58 371	0.40 342

NCCL2	0.72 298	0.41 306	0.65 262	0.64 347	0.44 325	0.98 307	1.20 377	1.11 268	1.00 270	0.98 286	0.96 194	1.49 351	0.87 309	0.90 272	0.79 281	0.31 315	0.26 320	0.39 344	0.39 351	0.32 303	0.32 310

UDG	0.88 327	0.82 370	0.67 271	1.00 379	0.96 378	1.02 312	0.57 298	1.13 273	0.99 263	0.90 252	0.97 208	1.31 325	0.99 332	0.85 259	0.84 290	0.54 373	0.32 347	1.77 390	0.40 354	0.94 380	0.66 377

DGSMNet	0.76 304	0.55 343	1.29 358	0.58 332	0.62 363	0.94 296	0.70 331	1.26 324	1.11 311	0.83 213	1.24 293	1.00 274	0.71 266	1.03 307	0.81 286	0.34 339	0.29 331	0.41 348	0.40 354	0.57 368	0.55 373

RGC	0.79 311	0.59 348	0.71 287	0.65 352	0.65 365	0.92 295	0.58 299	1.29 329	1.05 291	1.07 318	1.45 330	1.47 349	1.03 336	1.21 331	0.88 302	0.32 327	0.30 334	0.48 361	0.40 354	0.37 325	0.37 331

CBMV_ROB	0.59 270	0.37 286	0.38 53	0.39 85	0.28 191	0.74 250	0.28 50	1.00 228	0.98 258	0.94 269	1.25 295	0.81 226	0.78 287	0.87 262	0.50 208	0.36 346	0.37 360	0.43 350	0.40 354	0.33 308	0.30 300

PDISCO_ROB	0.91 333	0.48 321	1.06 333	0.99 377	0.97 379	1.67 372	0.63 310	1.64 376	1.59 365	1.06 315	1.18 282	1.31 325	0.79 289	1.55 358	0.97 325	0.49 365	0.22 289	0.45 354	0.40 354	0.45 347	0.37 331

HBP-ISP	0.59 270	0.45 318	0.43 109	0.45 223	0.33 262	0.70 240	0.28 50	1.11 268	1.00 270	0.83 213	1.18 282	0.65 156	0.68 248	0.88 265	0.52 223	0.35 343	0.38 362	0.47 358	0.41 359	0.38 329	0.31 306

NOSS_ROB	0.57 257	0.39 299	0.39 70	0.44 202	0.30 224	0.73 249	0.54 286	1.03 242	1.08 307	0.67 118	0.87 159	0.76 208	0.57 185	0.77 227	0.47 202	0.38 350	0.38 362	0.44 353	0.42 360	0.37 325	0.34 318

PA-Net	0.67 283	0.43 310	0.83 310	0.50 285	0.53 347	0.94 296	0.68 322	1.10 263	1.14 317	0.80 184	0.88 166	0.87 241	0.77 282	1.02 305	0.88 302	0.24 267	0.41 369	0.29 310	0.44 361	0.26 269	0.34 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
BEATNet-Init1	15.13 419	0.82 370	50.86 436	0.72 368	0.53 347	38.10 430	7.03 416	11.83 420	14.25 417	29.78 434	30.17 434	48.21 437	22.64 427	26.78 428	18.11 418	0.42 357	0.38 362	0.47 358	0.46 362	0.51 357	0.48 364

FC-DCNN	1.59 378	0.51 331	0.66 267	0.61 342	0.49 339	1.56 365	0.70 331	1.66 377	1.53 361	4.64 410	4.62 408	5.85 407	3.34 404	1.84 376	1.11 341	0.46 360	0.42 371	0.47 358	0.46 362	0.48 353	0.46 358

LSM	4.74 409	0.77 364	10.16 409	0.70 365	56.56 433	1.02 312	1.00 367	1.24 320	1.62 369	2.04 378	2.34 370	1.33 332	1.17 349	1.38 354	1.09 340	0.33 333	0.49 380	0.39 344	0.46 362	0.51 357	10.09 420

ccnet	0.82 316	0.57 346	0.75 297	0.54 319	0.59 361	1.09 326	0.66 315	1.38 348	0.94 245	1.12 327	1.44 327	1.29 322	0.92 318	0.95 296	1.24 351	0.49 365	0.42 371	0.50 366	0.47 365	0.51 357	0.46 358

FCDSN-DC	1.39 372	0.56 344	0.65 262	0.74 369	0.59 361	1.38 352	0.63 310	1.35 342	1.39 350	3.26 403	4.50 407	4.61 398	2.63 396	1.58 362	1.03 333	0.46 360	0.42 371	0.48 361	0.47 365	0.50 356	0.50 368
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.09 353	0.59 348	1.97 384	0.67 358	0.44 325	1.93 378	0.60 303	1.85 381	1.36 345	1.61 360	1.54 338	1.95 371	1.37 362	1.64 367	1.73 365	0.40 356	0.37 360	0.45 354	0.48 367	0.44 343	0.44 353

NCC-stereo	0.78 308	0.40 303	0.76 302	0.61 342	0.67 366	0.81 271	0.69 326	1.54 370	1.11 311	0.90 252	1.36 310	1.33 332	1.16 347	1.19 327	0.88 302	0.31 315	0.30 334	0.37 339	0.48 367	0.33 308	0.33 314

Abc-Net	0.78 308	0.40 303	0.76 302	0.61 342	0.67 366	0.81 271	0.69 326	1.54 370	1.11 311	0.90 252	1.36 310	1.33 332	1.16 347	1.19 327	0.88 302	0.31 315	0.30 334	0.37 339	0.48 367	0.33 308	0.33 314
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ELAS_RVC	1.60 379	0.61 352	1.01 330	0.70 365	0.56 354	2.00 380	1.89 406	1.96 383	2.65 389	3.33 404	3.26 389	3.03 386	3.41 405	2.49 392	2.09 376	0.52 369	0.45 377	0.50 366	0.48 367	0.54 364	0.52 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 381	0.61 352	0.95 323	0.68 362	0.55 351	3.01 400	1.55 397	2.39 390	2.33 385	3.64 406	3.89 400	2.75 384	2.90 400	2.15 386	2.27 383	0.52 369	0.45 377	0.50 366	0.48 367	0.54 364	0.52 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 346	0.93 375	0.88 319	1.33 389	1.05 386	1.66 370	0.70 331	1.40 352	1.18 322	1.08 321	1.32 306	1.33 332	0.91 315	1.23 333	0.76 276	0.72 380	0.46 379	1.24 385	0.50 372	1.40 388	0.75 378

Ntro	1.09 353	0.97 381	0.91 321	1.44 390	1.19 388	1.69 373	0.80 345	1.35 342	1.25 336	1.00 294	1.29 302	1.31 325	0.97 330	1.26 336	0.84 290	0.84 384	0.43 374	1.36 386	0.50 372	1.56 389	0.78 380

CREStereo++_RVC	0.32 28	0.15 3	0.23 1	0.31 6	0.24 86	0.27 25	0.22 8	0.46 8	0.88 211	0.46 46	0.80 124	0.30 5	0.26 17	0.36 5	0.33 86	0.13 12	0.09 2	0.13 9	0.51 374	0.13 20	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MSMD_ROB	1.21 362	0.49 324	0.62 244	0.59 335	0.50 340	1.62 369	0.67 317	1.23 313	1.24 332	2.45 389	3.77 396	3.09 389	2.98 401	1.32 344	0.81 286	0.45 359	0.41 369	0.49 364	0.51 374	0.47 352	0.44 353

MADNet+	2.23 393	2.43 410	10.85 410	1.22 386	0.91 375	2.76 391	1.40 392	2.12 387	1.67 371	1.32 346	1.74 352	1.86 369	1.74 378	6.25 410	4.41 399	0.65 377	0.64 386	0.58 373	0.54 376	0.80 377	0.76 379

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 367	0.87 372	1.76 379	0.86 373	0.56 354	4.29 406	1.79 404	1.50 363	1.98 377	1.61 360	1.85 358	1.84 366	1.41 364	1.89 377	1.36 358	0.48 363	0.40 368	0.56 370	0.57 377	0.69 375	0.48 364

ACVNet_1	1.46 374	1.33 390	1.12 339	1.91 398	1.62 393	1.83 376	0.98 363	2.00 385	1.85 375	1.39 351	1.53 337	2.32 377	1.53 368	1.34 347	1.11 341	1.30 395	0.50 381	2.06 399	0.58 378	1.93 399	0.95 389

DDUNet	1.06 349	2.56 413	0.68 274	1.21 385	1.26 389	1.03 315	0.69 326	1.11 268	0.94 245	0.96 277	1.22 288	1.27 319	0.82 297	0.93 287	0.72 270	0.84 384	0.38 362	1.99 393	0.60 379	1.10 386	0.85 384

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 344	0.57 346	1.51 374	0.67 358	0.50 340	2.57 387	1.66 399	1.20 299	1.43 353	1.38 350	1.57 340	1.33 332	0.92 318	1.64 367	0.88 302	0.37 349	0.39 366	0.46 357	0.60 379	0.41 338	0.40 342

PASM	0.90 332	0.64 356	1.69 376	0.69 364	0.69 369	0.78 260	0.84 350	1.03 242	1.26 339	1.19 334	1.15 273	1.31 325	0.98 331	1.24 334	1.03 333	0.52 369	0.56 383	0.59 374	0.66 381	0.56 366	0.54 372

ACVNet-4b	1.35 369	1.31 389	1.10 336	1.90 397	1.59 392	1.92 377	0.77 341	1.52 369	1.62 369	1.05 312	1.60 342	2.11 373	0.94 324	1.64 367	0.77 280	1.30 395	0.35 357	2.03 397	0.67 382	1.88 397	0.84 383

DispFullNet	1.60 379	2.63 414	2.75 391	2.56 407	1.79 399	1.24 345	0.47 246	1.37 347	1.45 356	1.87 372	1.50 334	1.55 357	2.46 392	2.04 383	1.04 336	0.59 375	0.18 254	2.32 402	0.68 383	2.29 403	1.14 396

ACVNet_2	1.65 382	1.27 388	1.41 370	1.75 393	1.62 393	2.22 383	1.20 377	2.30 389	2.62 388	1.78 370	2.56 376	3.03 386	1.61 373	1.54 357	1.12 344	1.06 391	0.58 385	1.82 391	0.70 384	1.82 393	0.96 390

MFMNet_re	1.14 355	0.97 381	1.19 349	0.99 377	0.95 377	1.25 346	1.22 380	1.39 349	1.55 363	1.69 367	1.67 348	1.21 314	1.53 368	1.12 321	0.99 329	0.87 386	0.75 394	0.79 378	0.75 385	0.90 378	0.94 387

JetBlue	2.78 396	1.26 387	7.04 406	1.16 384	1.48 391	8.00 414	6.02 415	2.60 391	1.92 376	2.12 381	2.64 380	3.34 393	3.05 402	6.49 411	3.39 390	0.78 383	0.76 395	0.75 376	0.76 386	0.97 383	1.18 401

RainbowNet	1.35 369	1.49 393	1.19 349	1.88 396	1.45 390	1.48 360	1.07 371	1.61 374	1.55 363	1.20 337	1.59 341	1.54 356	1.13 344	1.34 347	0.97 325	1.36 398	0.70 387	1.82 391	0.79 387	1.71 391	1.07 395

PWCK	1.92 386	1.66 401	3.12 393	1.65 391	0.91 375	2.84 394	2.26 409	2.10 386	2.41 387	2.36 387	2.31 368	2.22 374	1.82 380	3.43 398	2.03 375	1.61 401	0.71 389	1.51 387	0.82 388	1.69 390	0.91 386

SPS-STEREO	1.25 365	0.93 375	1.06 333	1.04 381	1.03 384	1.41 355	0.91 358	1.51 366	1.19 324	2.09 380	1.83 356	1.94 370	1.39 363	1.62 364	1.39 359	0.97 388	0.94 404	0.90 380	0.89 389	0.96 382	0.96 390
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	1.98 387	1.36 391	1.36 367	2.12 400	1.81 400	2.74 389	1.36 390	3.37 402	3.80 402	2.08 379	3.32 392	3.21 391	1.82 380	1.71 371	1.67 363	1.27 392	0.77 396	1.99 393	0.90 390	1.86 394	1.03 394

Consistency-Raft	1.01 341	0.81 367	1.24 354	0.84 372	0.97 379	0.81 271	0.84 350	1.30 332	1.59 365	1.05 312	1.68 349	1.12 306	0.91 315	0.92 282	1.11 341	0.65 377	0.74 390	0.79 378	0.90 390	1.06 385	0.79 382

SGM+DAISY	1.35 369	0.94 377	1.25 355	0.96 376	1.00 383	1.52 363	1.02 368	1.34 339	1.21 327	2.64 391	2.65 381	2.44 379	1.56 371	1.64 367	1.26 353	0.97 388	0.95 405	0.90 380	0.90 390	0.94 380	0.96 390

anonymity	0.97 338	0.89 373	1.05 332	0.92 375	1.03 384	0.97 303	0.81 346	1.29 329	0.91 228	1.07 318	0.98 209	1.00 274	0.95 327	1.02 305	0.92 318	0.96 387	0.95 405	0.90 380	0.91 393	0.92 379	0.94 387

MANE	4.13 406	0.51 331	0.64 257	0.66 355	0.56 354	6.89 412	0.99 365	7.55 414	12.04 412	6.68 414	8.57 416	10.69 416	9.45 414	7.59 414	6.39 406	0.49 365	0.43 374	0.48 361	0.98 394	0.49 354	0.48 364

NVStereoNet_ROB	1.24 364	0.90 374	1.13 340	0.86 373	0.88 373	1.11 327	0.99 365	1.42 354	1.53 361	1.59 359	2.48 374	2.24 375	1.53 368	1.96 381	1.30 356	0.76 382	0.70 387	0.78 377	1.00 395	0.71 376	0.88 385
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.86 383	1.62 398	1.16 342	2.20 401	1.89 401	2.33 384	1.30 385	2.89 393	2.29 383	1.66 364	2.80 384	2.49 380	1.61 373	2.10 384	1.78 369	1.60 399	0.74 390	2.43 403	1.02 396	2.12 400	1.17 399

IMH-64	1.86 383	1.62 398	1.16 342	2.20 401	1.89 401	2.33 384	1.30 385	2.89 393	2.29 383	1.66 364	2.80 384	2.49 380	1.61 373	2.10 384	1.78 369	1.60 399	0.74 390	2.43 403	1.02 396	2.12 400	1.17 399

WAO-7	1.90 385	1.20 386	1.35 363	1.27 387	1.06 387	2.84 394	1.56 398	3.23 398	3.06 396	2.23 384	3.33 393	3.17 390	2.28 391	3.12 395	2.21 378	1.02 390	0.91 400	1.06 384	1.03 398	1.04 384	0.97 393

IMH	2.04 390	1.62 398	1.20 352	2.20 401	1.89 401	2.91 399	1.30 385	3.11 396	3.03 394	1.81 371	3.35 394	3.03 386	1.90 383	2.48 391	1.80 371	1.66 402	0.77 396	2.45 405	1.04 399	2.15 402	1.19 402

TorneroNet-64	3.44 400	1.86 402	1.42 371	2.58 408	2.28 406	6.87 411	1.68 400	4.70 411	12.03 411	2.31 386	5.59 412	8.25 412	2.55 395	3.97 404	2.73 385	1.81 404	0.74 390	2.57 407	1.07 400	2.35 404	1.44 405

TorneroNet	4.53 408	1.89 403	1.48 373	2.55 406	2.27 405	13.78 419	1.69 401	4.84 413	23.73 428	2.89 399	7.70 415	7.06 411	2.69 397	4.26 406	3.42 391	1.84 405	0.77 396	2.68 409	1.13 401	2.42 405	1.47 406

LVE	2.12 392	1.44 392	1.36 367	1.99 399	1.78 398	2.75 390	1.79 404	2.82 392	3.95 403	1.90 375	4.33 406	3.52 395	1.81 379	2.24 387	1.74 366	1.74 403	0.87 399	2.06 399	1.13 401	1.91 398	1.35 404

WAO-8	2.92 397	1.55 396	1.35 363	1.79 394	1.63 395	5.23 408	1.22 380	4.58 409	12.56 414	2.84 396	4.07 404	4.83 401	2.72 398	3.49 399	2.25 381	1.27 392	0.91 400	1.99 393	1.15 403	1.86 394	1.15 397

Venus	2.92 397	1.55 396	1.35 363	1.79 394	1.63 395	5.23 408	1.22 380	4.58 409	12.56 414	2.84 396	4.06 403	4.83 401	2.72 398	3.49 399	2.25 381	1.27 392	0.91 400	1.99 393	1.15 403	1.86 394	1.15 397

WAO-6	2.04 390	1.50 394	1.16 342	1.70 392	1.67 397	2.69 388	1.44 395	3.06 395	3.63 401	1.98 377	3.27 390	3.54 396	2.07 389	2.36 389	2.22 380	1.31 397	0.91 400	2.04 398	1.22 405	1.73 392	1.27 403

UNDER WATER	3.46 401	2.07 407	3.64 397	3.09 412	2.48 409	3.75 404	2.42 411	3.31 401	13.77 416	2.90 400	2.95 387	5.84 406	3.69 406	3.69 401	3.48 393	2.07 407	1.11 407	2.70 410	1.40 406	2.84 411	1.98 409

UNDER WATER-64	3.53 402	2.01 405	3.94 398	3.22 414	2.49 410	5.41 410	2.60 412	3.43 403	12.41 413	3.03 401	2.68 382	6.07 409	4.04 407	3.79 403	3.33 389	2.02 406	1.24 409	2.63 408	1.46 407	2.78 409	2.08 411

KSHMR	2.57 394	1.93 404	1.69 376	2.63 409	2.42 408	2.86 396	2.07 407	3.27 400	6.50 407	2.49 390	3.36 395	3.41 394	1.92 384	2.49 392	1.94 372	2.13 408	1.40 410	2.79 412	1.50 408	2.73 408	1.77 407

notaker	2.76 395	2.29 409	1.80 381	2.96 411	2.58 412	2.90 398	1.75 402	3.24 399	3.05 395	2.78 394	4.24 405	6.15 410	2.51 394	3.34 397	2.75 386	2.31 410	1.18 408	3.00 413	1.65 409	2.84 411	1.97 408

JetRed	5.27 411	5.84 417	12.81 414	2.36 404	2.83 413	12.23 418	10.50 417	4.46 408	3.60 399	3.86 407	3.83 398	4.85 403	4.18 408	6.78 412	11.96 413	2.17 409	2.96 416	2.18 401	1.97 410	3.38 415	2.68 414

ktn	2.98 399	2.25 408	1.73 378	2.84 410	2.53 411	3.76 405	2.15 408	3.70 404	5.47 406	2.75 393	5.17 411	5.94 408	2.48 393	3.23 396	2.46 384	2.34 412	1.44 411	2.78 411	2.03 411	2.45 406	2.01 410

DPSimNet_ROB	3.58 403	2.45 411	8.57 408	2.53 405	2.37 407	2.88 397	3.77 414	3.14 397	3.23 397	4.71 411	3.86 399	4.68 399	4.87 410	4.07 405	5.62 403	2.33 411	2.33 414	2.47 406	2.52 412	2.51 407	2.64 413

HanzoNet	6.76 414	2.45 411	4.22 400	3.19 413	2.94 414	3.62 403	2.28 410	4.79 412	7.20 408	14.00 421	13.19 420	17.49 421	22.30 426	13.25 419	6.19 405	4.20 416	1.93 413	3.10 414	2.56 413	3.35 414	2.88 415

MADNet++	4.03 404	2.70 415	3.44 396	3.72 416	3.44 415	4.44 407	3.52 413	3.95 407	3.61 400	4.46 408	4.98 410	4.10 397	4.58 409	7.00 413	5.89 404	3.74 413	3.67 417	3.27 415	2.71 414	3.70 416	3.66 417

PML	40.80 438	29.24 427	11.87 413	7.20 419	14.47 418	92.13 438	213.69 439	7.63 415	23.35 427	74.72 438	190.14 439	50.17 438	26.15 428	21.39 423	12.70 414	8.76 421	2.92 415	8.45 421	3.25 415	13.26 421	4.42 418

SPstereo	24.26 424	4.19 416	6.66 405	4.29 417	3.79 416	45.68 431	78.09 437	63.52 438	33.36 437	27.50 433	26.65 426	39.53 436	33.55 436	42.77 438	51.02 432	3.90 414	3.72 418	5.95 420	4.66 416	3.15 413	3.30 416

ASD4	9.96 416	8.86 420	17.78 416	7.17 418	9.80 417	16.08 420	28.92 422	9.77 418	8.20 410	7.02 415	7.08 414	8.47 413	9.57 415	11.17 418	20.26 419	4.12 415	4.14 419	5.57 419	4.74 417	5.53 417	4.90 419

Anonymous_2	0.82 316	0.44 314	0.63 252	0.40 108	0.43 318	0.80 266	0.52 279	0.72 132	0.77 157	0.71 141	0.60 60	0.87 241	0.76 278	0.75 217	0.58 236	0.52 369	0.54 382	0.54 369	4.82 418	0.56 366	0.40 342

tt	6.20 412	0.20 70	5.89 403	3.55 415	2.07 404	11.26 417	19.21 418	11.74 419	5.46 405	2.69 392	2.04 366	4.87 404	6.25 411	3.70 402	7.09 409	8.32 420	11.17 425	4.93 416	5.41 419	5.74 418	2.37 412

DGTPSM_ROB	12.07 417	8.00 418	20.99 417	8.93 420	16.78 419	10.67 415	30.87 423	9.01 416	15.16 418	6.50 412	15.41 424	9.04 414	14.85 417	9.25 415	21.67 421	4.57 417	8.57 420	5.08 417	9.28 420	5.90 419	10.95 421

DPSMNet_ROB	12.08 418	8.00 418	21.00 418	8.97 421	16.79 420	10.67 415	30.89 424	9.02 417	15.17 419	6.51 413	15.41 424	9.04 414	14.85 417	9.27 416	21.67 421	4.58 418	8.57 420	5.09 418	9.29 421	5.90 419	10.95 421

DPSM_ROB	17.78 420	18.63 422	24.31 424	20.90 423	19.47 421	25.97 423	36.21 426	21.23 427	16.24 421	13.38 419	14.06 422	19.18 424	16.30 420	20.78 421	25.67 424	9.38 422	9.23 423	9.49 422	9.82 422	13.51 422	11.91 424

DPSM	17.78 420	18.63 422	24.31 424	20.90 423	19.47 421	25.97 423	36.21 426	21.23 427	16.24 421	13.38 419	14.06 422	19.18 424	16.30 420	20.78 421	25.67 424	9.38 422	9.23 423	9.49 422	9.82 422	13.51 422	11.91 424

FADE	5.17 410	2.05 406	13.14 415	1.03 380	0.99 382	2.09 381	0.91 358	3.91 406	3.00 393	1.76 369	1.60 342	2.73 383	6.73 412	5.95 409	3.95 394	11.57 424	1.70 412	23.09 430	15.86 424	0.62 373	0.65 376

LSM0	38.95 437	37.60 436	48.58 430	43.57 434	91.06 438	52.57 437	72.57 431	43.17 437	32.63 435	26.97 429	27.97 428	38.65 434	32.94 434	41.86 437	51.78 438	18.89 434	18.41 427	19.13 427	19.63 425	27.29 429	33.77 432

CasAABBNet	35.74 427	37.43 431	48.72 431	42.22 432	39.20 431	52.24 432	73.12 433	42.61 435	32.62 434	26.78 427	27.95 427	38.58 433	32.60 430	41.67 435	51.65 437	18.74 429	18.57 431	19.15 428	19.77 426	27.20 427	23.98 429

MyStereo03	35.77 428	37.55 433	48.75 432	42.19 429	39.18 428	52.27 433	73.13 434	42.32 432	32.61 430	27.03 430	28.40 431	38.50 430	32.89 431	41.62 432	51.63 434	18.78 430	18.59 433	19.11 424	19.80 427	27.18 424	23.95 426

MyStereo02	35.77 428	37.55 433	48.75 432	42.19 429	39.18 428	52.27 433	73.13 434	42.32 432	32.61 430	27.03 430	28.40 431	38.50 430	32.89 431	41.62 432	51.63 434	18.78 430	18.59 433	19.11 424	19.80 427	27.18 424	23.95 426

MyStereo	35.77 428	37.55 433	48.75 432	42.19 429	39.18 428	52.27 433	73.13 434	42.32 432	32.61 430	27.03 430	28.40 431	38.50 430	32.89 431	41.62 432	51.63 434	18.78 430	18.59 433	19.11 424	19.80 427	27.18 424	23.95 426

Selective-RAFT-Error	35.84 431	37.49 432	48.83 435	42.26 433	39.24 432	52.30 436	73.09 432	42.66 436	32.61 430	26.80 428	28.30 430	38.84 435	33.51 435	41.68 436	51.59 433	18.82 433	18.58 432	19.17 429	19.80 427	27.28 428	24.05 430

LRCNet_RVC	21.24 423	31.15 428	21.41 419	28.98 426	23.82 424	3.13 401	0.60 303	20.96 426	1.59 365	25.58 426	28.15 429	21.99 426	14.79 416	21.94 427	16.41 417	28.89 435	14.87 426	33.53 431	31.28 431	29.51 433	26.16 431

HaxPig	31.96 425	37.24 430	34.27 426	24.37 425	24.88 425	18.26 421	19.86 419	20.64 425	28.52 429	35.97 435	38.75 435	25.57 427	28.72 429	33.88 429	34.39 429	35.94 436	38.87 436	37.80 432	40.48 432	39.68 434	41.15 436

AVERAGE_ROB	37.58 436	40.13 437	40.15 428	34.81 428	33.82 427	28.55 429	25.10 421	32.02 431	34.06 438	41.28 436	40.66 436	34.46 429	34.81 438	39.18 430	37.57 431	42.78 437	43.44 437	43.82 433	43.03 433	40.47 435	41.51 437

MEDIAN_ROB	37.38 435	40.85 438	40.60 429	32.31 427	31.85 426	27.20 425	24.55 420	29.10 430	33.19 436	42.09 437	41.76 437	33.35 428	34.39 437	39.78 431	37.07 430	43.64 438	44.10 438	44.12 434	43.40 434	41.51 436	42.76 438

Anonymous_1	33.25 426	18.26 421	23.92 420	20.54 422	21.28 423	25.59 422	35.94 425	22.01 429	15.57 420	13.33 418	13.49 421	18.08 422	15.29 419	20.36 420	24.60 423	16.28 428	8.84 422	66.59 435	118.00 435	155.73 438	11.23 423

xxxxx1	36.64 432	19.51 424	24.21 421	61.66 435	64.63 435	27.28 426	40.10 428	20.25 422	18.63 424	14.07 422	12.97 417	17.26 418	17.36 422	21.70 424	27.93 426	13.18 425	18.50 428	111.26 436	133.37 436	29.24 430	39.73 433

tt_ll	36.64 432	19.51 424	24.21 421	61.66 435	64.63 435	27.28 426	40.10 428	20.25 422	18.63 424	14.07 422	12.97 417	17.26 418	17.36 422	21.70 424	27.93 426	13.18 425	18.50 428	111.26 436	133.37 436	29.24 430	39.73 433

ff	36.64 432	19.51 424	24.21 421	61.66 435	64.63 435	27.28 426	40.10 428	20.25 422	18.63 424	14.07 422	12.97 417	17.26 418	17.36 422	21.70 424	27.93 426	13.18 425	18.50 428	111.26 436	133.37 436	29.24 430	39.73 433

test_example2	176.61 439	205.14 439	198.86 439	188.60 439	190.98 439	152.67 439	170.61 438	94.86 439	123.55 439	178.88 439	179.48 438	158.94 439	141.34 439	192.61 439	198.96 439	203.76 439	236.37 439	164.13 439	173.55 439	218.58 439	160.41 439

Low-res two-view benchmark