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.

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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

GLC_STEREO	0.75 1	0.29 5	1.19 2	0.55 39	0.01 1	1.98 28	0.57 66	3.07 2	3.02 8	0.90 7	1.48 4	0.19 1	0.40 5	0.93 2	0.36 1	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.04 59	0.02 19

CREStereo	0.98 2	0.42 55	1.86 4	0.07 2	0.22 50	1.65 17	0.02 6	4.07 9	6.33 115	0.72 6	1.54 5	0.43 8	0.64 11	1.22 8	0.44 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1
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
CroCo-Stereo	0.99 3	0.89 137	3.19 81	0.46 35	0.44 98	0.38 1	0.05 8	4.61 15	3.95 35	0.48 4	1.78 8	1.01 15	0.27 3	1.11 6	1.07 51	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 71	0.04 73

TANstereo	1.20 4	0.49 75	2.04 10	0.34 30	0.10 15	1.80 24	0.01 1	3.40 4	4.10 41	4.37 33	4.82 31	0.41 7	0.70 12	0.94 3	0.46 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	1.21 5	0.65 103	5.16 155	1.09 79	1.29 148	0.92 2	0.19 25	3.92 6	2.68 4	0.30 1	3.04 17	0.52 11	1.56 54	1.58 14	0.78 23	0.09 177	0.25 229	0.00 1	0.00 1	0.07 80	0.11 123

sAnonymous2	1.35 6	1.66 205	8.14 210	0.55 39	0.46 102	1.23 3	0.24 32	4.00 7	3.47 17	0.40 2	1.11 1	0.23 3	1.42 49	0.96 4	0.57 8	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.20 205	2.07 248	0.22 169

CroCo_RVC	1.35 6	1.66 205	8.14 210	0.55 39	0.46 102	1.23 3	0.24 32	4.00 7	3.47 17	0.40 2	1.11 1	0.23 3	1.42 49	0.96 4	0.57 8	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.20 205	2.07 248	0.22 169

Anonymous	1.37 8	0.52 81	4.23 121	1.38 98	2.70 200	1.85 25	0.42 48	4.77 21	3.54 22	0.53 5	1.56 6	0.19 1	1.32 43	3.11 36	0.92 42	0.05 164	0.08 176	0.00 1	0.00 1	0.17 136	0.15 147

PMTNet	1.41 9	0.37 39	2.06 12	0.26 17	0.15 25	2.94 71	0.34 41	3.39 3	5.33 86	1.00 8	1.27 3	0.28 6	0.93 22	4.04 46	0.74 15	5.00 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.01 8

XX-TBD	1.44 10	0.85 132	2.04 10	2.45 186	0.05 3	2.34 38	0.01 1	3.46 5	7.51 138	2.88 16	4.98 36	0.26 5	0.25 2	1.15 7	0.46 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	1.59 11	0.39 49	2.26 19	0.36 31	0.01 1	1.67 18	0.01 1	2.95 1	8.12 151	3.69 29	7.44 95	0.47 10	0.32 4	0.74 1	0.39 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 260	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	1.62 12	0.68 107	1.98 9	0.67 47	0.05 3	2.99 75	0.04 7	5.36 43	3.74 27	3.82 30	4.96 34	2.54 40	0.62 10	3.35 39	0.97 44	0.00 1	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.30 187	0.27 190

rafts_anoy	1.72 13	0.79 124	2.58 30	2.03 151	1.75 166	2.47 45	0.16 22	5.48 50	6.01 107	3.24 22	2.11 13	1.92 35	1.33 45	3.08 34	1.13 60	0.01 77	0.18 212	0.00 1	0.01 140	0.03 41	0.07 92

TestStereo	1.74 14	1.02 156	3.64 98	0.20 12	0.28 72	1.33 6	0.01 1	5.24 37	4.01 38	3.18 19	4.97 35	2.07 37	0.70 12	7.32 102	0.75 17	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1

Anonymous3	1.76 15	0.44 58	6.37 186	0.33 27	0.50 105	4.33 136	0.54 60	4.43 14	2.48 1	2.21 10	3.24 19	1.53 24	1.14 28	5.64 63	1.29 62	0.17 197	0.23 224	0.00 1	0.00 1	0.12 110	0.15 147

raft+_RVC	1.79 16	0.84 130	2.32 22	2.40 182	0.85 129	1.38 8	0.09 11	6.36 87	4.75 72	2.85 15	5.46 50	1.17 16	1.36 47	4.54 50	0.91 39	0.00 1	0.10 184	0.00 1	0.00 1	0.11 101	0.22 169

GMOStereo	1.81 17	0.47 68	2.09 13	0.10 3	0.27 65	1.49 11	0.89 107	4.40 10	4.51 60	8.16 125	6.97 83	2.96 47	1.15 30	1.42 9	0.88 34	0.00 1	0.14 199	0.00 1	0.00 1	0.23 173	0.03 50

error version	1.81 17	0.47 68	2.09 13	0.10 3	0.27 65	1.49 11	0.89 107	4.40 10	4.51 60	8.16 125	6.97 83	2.96 47	1.15 30	1.42 9	0.88 34	0.00 1	0.14 199	0.00 1	0.00 1	0.23 173	0.03 50

test-v	1.81 17	0.47 68	2.09 13	0.10 3	0.27 65	1.49 11	0.89 107	4.40 10	4.51 60	8.16 125	6.97 83	2.96 47	1.15 30	1.42 9	0.88 34	0.00 1	0.14 199	0.00 1	0.00 1	0.23 173	0.03 50

GMO	1.81 17	0.47 68	2.09 13	0.10 3	0.27 65	1.49 11	0.89 107	4.40 10	4.51 60	8.16 125	6.97 83	2.96 47	1.15 30	1.42 9	0.88 34	0.00 1	0.14 199	0.00 1	0.00 1	0.23 173	0.03 50

GMO-cross-data	1.82 21	0.45 60	5.42 161	0.89 57	0.41 94	2.14 31	0.56 64	5.75 60	4.15 44	3.28 23	5.11 39	3.61 57	0.70 12	1.53 13	1.56 75	0.02 125	0.34 235	0.00 1	0.08 184	0.02 15	0.30 196

GMStereo	1.83 22	0.99 153	4.55 132	0.57 43	0.05 3	2.53 46	0.01 1	4.95 26	11.14 183	3.52 26	2.24 14	0.53 12	0.49 9	3.76 45	0.80 25	0.20 203	0.00 1	0.00 1	0.12 197	0.12 110	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. arXiv 2022
test_1	1.85 23	0.21 2	2.45 26	1.02 68	0.22 50	1.37 7	0.82 100	4.66 20	5.06 79	7.02 94	1.73 7	4.09 66	0.41 6	6.51 82	0.76 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 220	0.18 146	0.14 138

aaa	1.86 24	0.21 2	2.46 28	1.03 70	0.22 50	1.38 8	0.83 102	4.65 19	5.04 78	7.26 100	1.78 8	4.10 67	0.41 6	6.53 83	0.76 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 220	0.18 146	0.14 138

raftrobust	1.86 24	0.74 116	1.94 7	2.15 164	2.24 187	2.74 58	0.53 57	4.89 25	4.05 39	6.09 69	3.89 22	1.64 25	2.55 78	2.44 30	1.12 58	0.00 1	0.03 136	0.00 1	0.00 1	0.12 110	0.08 98

test_3	1.88 26	0.22 4	2.75 40	0.96 64	0.22 50	1.28 5	0.77 95	4.62 16	5.87 100	6.55 86	1.84 10	4.28 71	0.45 8	6.48 79	0.76 19	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.28 219	0.17 136	0.14 138

s12784h	1.89 27	0.30 8	2.57 29	0.11 7	0.09 12	4.18 134	0.13 15	6.61 94	7.44 137	3.62 28	4.28 25	0.59 13	0.81 20	6.61 85	0.46 4	0.01 77	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1

RALCasStereoNet	1.93 28	1.01 154	2.75 40	1.88 133	1.75 166	2.88 67	0.18 24	4.64 18	4.36 51	2.27 11	5.14 40	2.22 38	0.79 19	7.10 94	1.00 48	0.00 1	0.34 235	0.00 1	0.00 1	0.10 95	0.16 151

PMNet++	1.95 29	0.40 50	2.86 49	0.12 8	0.18 38	3.74 109	0.66 82	5.24 37	2.96 6	5.86 61	4.32 26	3.46 53	1.52 51	6.88 89	0.70 10	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 84	0.09 104

PSM-AAD	1.95 29	0.40 50	2.86 49	0.12 8	0.18 38	3.74 109	0.66 82	5.24 37	2.96 6	5.86 61	4.32 26	3.46 53	1.52 51	6.88 89	0.70 10	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 84	0.09 104

DIP-Stereo	1.97 31	0.64 100	2.95 54	0.17 11	0.10 15	4.83 148	0.13 15	8.60 118	4.06 40	6.42 81	4.92 33	0.44 9	0.72 15	3.57 41	1.80 85	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.05 71	0.04 73
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Gwc-CoAtRS	2.02 32	0.33 16	2.61 31	1.04 71	0.30 75	3.56 98	0.40 45	5.89 70	5.94 102	5.08 44	5.01 37	5.55 110	1.72 60	1.60 15	0.91 39	0.01 77	0.09 182	0.00 1	0.25 214	0.01 6	0.02 19

MSMDNet	2.02 32	0.37 39	2.84 47	1.14 82	0.34 85	3.73 108	0.53 57	6.21 83	3.55 23	5.32 50	5.17 42	5.85 116	1.74 63	2.23 27	0.91 39	0.01 77	0.10 184	0.00 1	0.24 212	0.02 15	0.02 19

cross-raft	2.03 34	0.35 31	2.78 43	1.10 80	0.16 27	3.77 113	0.48 53	7.03 101	3.75 28	5.06 43	5.55 52	6.26 122	1.41 48	1.75 16	0.89 38	0.01 77	0.07 172	0.00 1	0.19 204	0.03 41	0.03 50

IPLGR_B	2.06 35	0.69 110	4.57 135	0.32 22	0.21 46	1.92 26	0.19 25	6.89 98	5.64 95	5.48 53	4.02 23	2.02 36	3.50 98	3.32 38	2.01 94	0.00 1	0.01 91	0.01 153	0.01 140	0.20 154	0.13 134

DCANet	2.08 36	0.64 100	3.81 104	0.31 20	0.17 35	1.70 23	0.25 34	5.23 36	8.47 158	6.07 68	5.30 49	1.41 18	4.23 124	1.85 19	2.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 59	0.19 161

CFNet-RSSM	2.11 37	0.33 16	2.71 37	1.04 71	0.30 75	3.21 84	0.41 47	6.67 96	6.96 124	5.62 55	4.58 28	5.40 108	1.71 59	1.86 20	0.87 31	0.00 1	0.08 176	0.00 1	0.32 223	0.02 15	0.02 19

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 38	0.58 90	2.43 25	1.27 91	0.16 27	1.60 16	0.14 18	5.17 34	5.90 101	7.10 96	10.10 130	3.06 52	1.74 63	1.87 21	0.97 44	0.01 77	0.02 118	0.00 1	0.00 1	0.23 173	0.02 19

dd	2.16 39	1.22 175	4.82 142	0.68 49	0.12 22	1.39 10	0.17 23	5.14 33	11.22 186	2.70 14	3.51 21	1.52 23	1.23 37	5.08 60	3.96 148	0.12 187	0.01 91	0.04 198	0.21 208	0.07 80	0.01 8

FENet	2.19 40	0.34 25	3.04 67	2.05 154	0.26 64	2.82 64	0.13 15	7.02 100	5.55 92	4.97 42	1.94 11	4.91 89	3.39 95	4.71 52	2.50 107	0.02 125	0.03 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 165

GANet-ADL	2.20 41	0.50 76	3.27 83	2.02 150	0.11 19	2.21 35	0.48 53	8.64 120	6.79 122	4.56 37	5.83 57	3.98 63	1.27 41	2.68 32	1.43 69	0.04 154	0.08 176	0.02 179	0.00 1	0.15 128	0.03 50

222	2.20 41	0.61 94	5.31 159	0.31 20	0.19 41	1.69 20	0.11 12	5.37 45	8.54 160	5.80 58	5.17 42	1.44 19	5.41 156	2.00 23	1.92 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 59	0.18 156

ASMatch	2.24 43	0.34 25	3.41 90	1.81 129	0.23 57	2.70 55	0.40 45	6.16 79	2.93 5	6.27 78	6.31 67	2.92 46	0.94 23	8.68 161	1.70 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.02 19

DEmStereo	2.25 44	0.33 16	3.03 64	2.04 153	0.10 15	3.47 94	0.43 51	6.50 91	3.18 13	6.84 91	5.20 47	2.65 42	1.34 46	8.18 136	1.58 76	0.01 77	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.02 15	0.01 8

iRaft-Stereo	2.27 45	0.75 117	3.01 60	0.67 47	0.21 46	3.32 90	0.32 39	5.04 30	3.58 24	2.97 17	2.65 15	5.97 118	6.70 183	9.06 177	0.83 27	0.00 1	0.04 146	0.00 1	0.00 1	0.23 173	0.01 8

IPLGR	2.28 46	0.51 78	6.00 177	0.15 10	0.15 25	1.99 29	0.22 29	6.34 86	6.04 108	6.80 90	5.76 55	2.87 45	2.31 74	4.88 56	1.28 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 93	0.18 156

csc	2.28 46	0.61 94	3.81 104	0.22 13	0.07 9	1.69 20	0.11 12	5.37 45	11.84 193	5.80 58	5.17 42	1.44 19	5.41 156	2.00 23	1.92 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.18 156

cscssc	2.28 46	0.61 94	3.81 104	0.22 13	0.07 9	1.69 20	0.11 12	5.37 45	11.84 193	5.80 58	5.17 42	1.44 19	5.41 156	2.00 23	1.92 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.18 156

EAI-Stereo	2.31 49	0.44 58	2.72 38	0.68 49	0.56 107	3.51 97	2.62 157	11.42 168	4.14 43	2.09 9	7.23 92	1.21 17	0.91 21	5.67 64	1.51 73	0.01 77	0.25 229	0.00 1	0.88 247	0.04 59	0.26 187

ICVP	2.32 50	0.38 44	2.89 52	0.92 60	0.70 117	2.55 47	0.87 106	9.97 138	3.99 37	4.13 32	8.97 117	2.71 43	1.69 58	2.52 31	3.52 137	0.05 164	0.24 228	0.01 153	0.01 140	0.11 101	0.13 134

TRStereo	2.36 51	3.10 234	4.70 139	1.99 145	2.08 177	2.61 49	1.11 129	8.79 123	3.73 26	3.19 20	3.04 17	3.96 62	0.77 16	5.92 67	1.44 70	0.03 142	0.14 199	0.00 1	0.29 220	0.08 84	0.25 182

ACRE	2.41 52	1.08 163	5.11 153	0.55 39	2.05 176	2.65 52	0.78 98	5.26 40	4.67 67	7.59 110	9.20 118	1.70 27	1.08 26	3.74 44	2.18 100	0.01 77	0.18 212	0.02 179	0.08 184	0.22 165	0.10 114

IPLG	2.43 53	0.66 106	4.77 141	0.54 38	0.31 81	3.01 77	0.26 35	6.15 78	5.55 92	7.69 111	6.21 62	1.89 32	1.74 63	7.19 97	2.35 106	0.01 77	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.24 182	0.12 129

IPLGR_C	2.44 54	1.17 174	4.94 146	0.62 44	2.08 177	2.65 52	0.80 99	5.60 56	4.79 74	7.87 117	9.23 119	1.67 26	1.15 30	3.43 40	2.23 102	0.01 77	0.19 215	0.02 179	0.08 184	0.22 165	0.10 114

R-Stereo Train	2.44 54	0.32 11	1.93 5	0.94 61	0.16 27	3.67 103	0.61 75	6.37 88	3.08 11	9.14 151	17.44 212	1.80 29	0.77 16	1.76 17	0.70 10	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 50

RAFT-Stereo	2.44 54	0.32 11	1.93 5	0.94 61	0.16 27	3.67 103	0.61 75	6.37 88	3.08 11	9.14 151	17.44 212	1.80 29	0.77 16	1.76 17	0.70 10	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 50
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 57	1.09 165	3.70 100	2.55 192	0.80 126	3.37 91	0.15 20	7.44 105	5.54 91	5.65 56	6.01 60	3.54 56	1.13 27	6.34 77	1.58 76	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.05 177	0.21 161	0.03 50

CIPLG	2.47 58	1.10 167	4.71 140	0.63 45	2.15 181	2.67 54	0.77 95	5.19 35	4.73 70	7.85 116	9.56 124	1.72 28	1.14 28	4.20 48	2.34 104	0.01 77	0.19 215	0.02 179	0.09 191	0.23 173	0.08 98

PSM-softLoss	2.49 59	0.35 31	3.12 77	1.04 71	0.28 72	3.93 129	0.64 80	5.11 32	5.26 84	9.98 180	4.87 32	4.36 75	1.64 56	8.32 141	0.77 22	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.01 8

NRIStereo	2.49 59	0.33 16	3.03 64	1.04 71	0.22 50	3.89 124	0.60 73	4.78 22	4.41 52	9.92 176	5.75 54	4.98 91	1.18 35	8.28 140	1.11 56	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 165	0.02 19

GES	2.49 59	0.38 44	4.29 123	1.58 113	0.05 3	4.58 145	1.07 127	9.70 134	3.39 15	5.21 47	6.64 74	1.84 31	3.36 94	4.86 55	2.54 110	0.06 169	0.01 91	0.06 204	0.01 140	0.12 110	0.03 50

NF-Stereo	2.50 62	0.37 39	3.05 74	1.08 76	0.27 65	3.90 125	0.89 107	5.03 29	5.38 87	9.78 172	5.04 38	4.50 82	1.29 42	8.40 145	0.93 43	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.02 19

OCTAStereo	2.51 63	0.33 16	3.04 67	1.08 76	0.25 61	4.02 131	0.59 69	4.88 24	4.88 76	10.98 196	4.67 29	4.28 71	1.65 57	8.43 148	1.05 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.02 19

HUI-Stereo	2.51 63	0.34 25	2.10 17	1.59 115	0.16 27	2.81 60	1.03 123	6.03 72	3.51 20	8.55 136	6.80 78	3.71 59	4.77 139	7.31 100	0.97 44	0.01 77	0.22 220	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.17 152

CRE-IMP	2.51 63	0.34 25	2.10 17	1.59 115	0.16 27	2.81 60	1.03 123	6.03 72	3.51 20	8.55 136	6.80 78	3.71 59	4.77 139	7.31 100	0.97 44	0.01 77	0.22 220	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.17 152

FTStereo	2.52 66	0.38 44	3.13 78	1.32 93	0.41 94	3.85 119	0.96 115	5.54 52	4.76 73	9.96 178	5.68 53	3.92 61	1.60 55	7.83 114	1.09 52	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.02 19

Consistency-Raft	2.52 66	0.37 39	3.28 84	1.20 84	0.43 97	3.74 109	0.96 115	5.76 62	4.53 64	8.86 144	5.92 58	4.40 77	1.25 39	8.55 152	1.09 52	0.10 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.02 19

KMStereo	2.55 68	0.34 25	3.09 75	0.99 66	0.23 57	3.76 112	0.59 69	5.10 31	4.72 68	9.97 179	6.44 71	4.76 86	1.32 43	8.52 151	1.10 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.03 50

iRaft-Stereo_20w	2.56 69	0.35 31	4.98 148	0.37 32	0.67 115	3.47 94	0.59 69	12.57 192	3.89 33	6.10 70	6.23 64	1.49 22	2.24 72	6.65 86	0.86 28	0.00 1	0.19 215	0.00 1	0.33 225	0.08 84	0.22 169

HCRNet	2.56 69	0.53 85	3.35 87	0.24 16	3.39 214	2.19 33	0.23 31	6.89 98	5.50 89	5.26 48	4.79 30	5.27 106	2.78 84	7.71 110	2.89 116	0.00 1	0.02 118	0.00 1	0.00 1	0.04 59	0.04 73

RAFT+GMM	2.57 71	0.76 119	3.09 75	0.91 59	0.09 12	2.41 42	0.94 113	5.35 42	2.65 2	6.11 71	7.21 91	9.43 164	4.30 127	5.73 65	1.77 84	0.00 1	0.12 194	0.00 1	0.02 153	0.46 212	0.08 98

ACVNet	2.58 72	0.53 85	2.69 34	0.84 54	0.59 108	2.61 49	0.55 62	8.35 112	5.70 96	4.45 34	9.26 120	5.77 112	3.50 98	2.24 28	4.41 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 136	0.01 8

ROB_FTStereo_v2	2.59 73	0.37 39	3.38 88	1.08 76	0.23 57	3.90 125	0.94 113	5.57 53	5.71 98	9.39 159	6.78 77	4.00 64	1.23 37	8.06 127	1.12 58	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.02 19

AFF-stereo	2.59 73	0.68 107	2.35 23	1.55 110	0.17 35	1.67 18	0.08 10	5.75 60	6.60 118	6.20 74	12.13 157	6.16 120	2.36 75	4.75 54	1.11 56	0.02 125	0.02 118	0.00 1	0.00 1	0.23 173	0.05 84

GwcNet-ADL	2.65 75	0.48 74	3.84 109	0.82 53	0.33 83	2.04 30	0.69 86	8.07 110	9.42 168	6.05 67	6.66 75	4.14 69	1.73 61	5.40 62	3.01 119	0.08 174	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.06 77	0.03 50

KYRaft	2.68 76	0.29 5	2.88 51	0.52 36	0.28 72	3.86 122	0.57 66	5.37 45	4.26 45	10.83 193	7.00 88	4.79 88	4.18 122	7.95 118	0.73 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 50

DN-CSS_ROB	2.69 77	1.40 190	5.34 160	2.31 177	0.75 121	3.14 83	0.06 9	6.11 77	3.87 32	5.34 51	12.18 160	2.34 39	1.22 36	7.84 115	1.48 72	0.03 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 197	0.03 50

THIR-Stereo	2.71 78	0.33 16	3.00 58	1.26 86	0.30 75	3.83 116	1.00 119	5.69 58	4.29 46	9.69 167	6.32 68	5.02 99	4.02 112	8.58 155	0.86 28	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.02 19

RAFT_R40	2.71 78	0.33 16	3.00 58	1.26 86	0.30 75	3.83 116	1.00 119	5.69 58	4.29 46	9.69 167	6.33 69	5.02 99	4.02 112	8.58 155	0.86 28	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.02 19

AnonymousM	2.71 78	6.75 252	0.98 1	0.73 51	0.06 7	2.41 42	0.53 57	5.30 41	3.05 9	4.75 39	2.09 12	1.89 32	1.01 24	1.88 22	0.51 7	0.01 77	0.02 118	17.42 264	4.76 265	0.02 15	0.01 8

XX-Stereo	2.71 78	0.38 44	5.96 176	2.25 172	2.20 185	1.54 15	0.21 28	5.44 49	3.05 9	2.28 12	16.16 198	7.03 132	0.24 1	6.19 72	0.79 24	0.00 1	0.15 204	0.00 1	0.23 210	0.13 119	0.04 73

Pruner-Stereo	2.72 82	0.33 16	2.99 56	1.26 86	0.27 65	3.85 119	1.00 119	5.79 68	4.29 46	9.70 170	6.30 65	5.03 101	4.03 114	8.58 155	0.87 31	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.02 19

GMM-Stereo	2.72 82	0.33 16	2.99 56	1.26 86	0.27 65	3.85 119	1.00 119	5.79 68	4.29 46	9.70 170	6.30 65	5.03 101	4.03 114	8.58 155	0.87 31	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.02 19

UDGNet	2.73 84	7.09 255	3.90 114	2.71 197	0.06 7	2.98 74	0.20 27	4.63 17	8.58 161	2.69 13	2.70 16	0.95 14	1.01 24	6.27 75	1.51 73	1.28 250	0.00 1	5.24 261	0.94 249	1.70 245	0.13 134

HHNet	2.75 85	0.42 55	3.01 60	1.36 97	0.21 46	2.92 68	0.84 104	6.20 82	3.96 36	12.93 214	10.20 132	4.69 85	3.57 102	3.08 34	1.04 49	0.09 177	0.02 118	0.06 204	0.00 1	0.19 151	0.27 190

SST-Stereo	2.75 85	0.31 10	2.78 43	1.33 94	0.33 83	3.99 130	0.82 100	5.60 56	3.93 34	10.92 194	6.19 61	5.00 97	4.23 124	8.66 160	0.74 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.03 50

PSM-adaLoss	2.76 87	0.36 36	3.86 110	1.16 83	0.24 60	3.84 118	0.97 117	4.99 28	3.79 29	9.69 167	5.15 41	4.51 83	6.91 186	8.87 172	0.81 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.02 19

111	2.78 88	0.92 143	3.81 104	0.22 13	0.07 9	2.83 65	0.70 87	6.03 72	14.00 204	3.22 21	8.93 114	5.48 109	3.30 93	3.66 42	2.03 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 95	0.29 194

HITNet	2.79 89	0.77 120	4.02 116	2.03 151	0.11 19	5.58 155	0.59 69	9.24 128	5.15 83	6.42 81	7.26 93	3.66 58	2.92 87	4.07 47	3.87 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 77	0.02 19
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
DMCA	2.82 90	0.64 100	4.45 129	1.61 118	0.89 131	3.86 122	0.57 66	9.18 126	5.10 81	6.24 76	6.49 72	7.17 139	2.13 69	3.31 37	4.73 158	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.04 59	0.02 19

IRAFT_RVC	2.85 91	0.41 53	3.32 85	2.09 156	0.41 94	2.92 68	5.22 205	6.41 90	3.63 25	6.53 85	5.48 51	5.09 103	4.88 147	8.20 137	2.15 99	0.01 77	0.17 209	0.01 153	0.00 1	0.02 15	0.04 73

iRaft-Stereo_5w	2.86 92	0.86 133	4.08 119	0.06 1	0.25 61	2.76 59	0.60 73	4.97 27	4.10 41	2.98 18	7.85 102	10.17 173	4.17 121	8.16 132	5.83 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.26 183	0.06 87

LCNet	2.92 93	0.51 78	2.94 53	0.33 27	0.16 27	3.62 101	0.42 48	5.57 53	4.42 53	12.16 203	13.03 171	4.43 78	3.01 88	5.77 66	1.36 65	0.13 189	0.03 136	0.07 209	0.00 1	0.17 136	0.21 165

PFNet	2.93 94	0.40 50	5.51 165	2.13 161	0.84 128	3.11 81	0.75 94	6.78 97	4.79 74	9.98 180	6.00 59	4.78 87	2.13 69	8.33 142	2.11 98	0.19 200	0.06 162	0.00 1	0.11 196	0.20 154	0.35 200

pcwnet_v2	2.93 94	0.29 5	3.01 60	2.39 181	1.07 141	2.73 56	0.89 107	11.37 166	6.25 112	6.20 74	11.49 151	2.71 43	2.74 83	4.22 49	2.75 115	0.06 169	0.05 153	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.37 201

RAFT-RH_RVC	2.94 96	0.51 78	2.95 54	0.33 27	0.16 27	3.69 106	0.42 48	5.57 53	4.43 54	12.32 207	13.04 172	4.37 76	3.01 88	5.99 70	1.36 65	0.13 189	0.03 136	0.07 209	0.00 1	0.17 136	0.21 165

PSMNet-ADL	2.98 97	0.43 57	2.41 24	1.43 102	0.40 91	5.94 160	0.28 36	8.45 116	5.13 82	3.36 24	6.77 76	8.41 153	4.61 134	7.20 98	4.55 156	0.02 125	0.09 182	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 50

iGMRVC	2.98 97	0.30 8	1.69 3	1.02 68	0.70 117	1.92 26	5.62 208	5.36 43	2.66 3	9.58 164	15.66 196	2.97 51	5.75 165	4.71 52	0.75 17	0.01 77	0.04 146	0.00 1	0.63 240	0.11 101	0.07 92

iRAFT	2.98 97	0.38 44	3.32 85	1.90 136	0.44 98	2.73 56	4.03 186	6.23 84	4.72 68	7.71 112	7.55 97	4.96 90	5.82 166	8.16 132	1.58 76	0.01 77	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.02 15	0.02 19

OMP-Stereo	3.03 100	0.93 146	2.72 38	4.21 246	0.51 106	2.19 33	1.25 133	6.19 81	6.00 106	7.99 122	6.21 62	8.50 159	2.49 77	9.44 190	1.74 83	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 84	0.05 84

UCFNet_RVC	3.09 101	0.77 120	2.27 20	2.35 179	1.79 170	3.50 96	1.06 126	12.12 184	6.91 123	4.71 38	7.67 99	7.58 142	4.40 130	4.95 57	1.67 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 101	0.01 8

AdaStereo	3.09 101	0.58 90	3.04 67	2.84 202	0.48 104	4.08 132	1.29 137	12.16 186	7.77 144	6.03 66	9.62 125	5.79 114	1.53 53	4.56 51	1.93 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.02 19
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.
ARAFT	3.13 103	1.11 169	7.34 202	0.42 34	0.14 24	4.52 144	2.99 163	7.41 104	5.97 105	8.85 143	7.06 90	5.20 105	1.25 39	8.49 149	1.44 70	0.00 1	0.03 136	0.00 1	0.00 1	0.33 193	0.11 123

IIG-Stereo	3.16 104	0.75 117	2.83 46	4.08 242	0.21 46	2.56 48	0.74 92	6.55 92	5.56 94	8.39 131	9.38 122	7.94 149	2.79 85	9.50 191	1.89 87	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.04 73

DMCA-RVC	3.17 105	1.26 180	6.39 188	2.10 158	1.51 154	3.02 78	0.56 64	7.84 109	5.06 79	9.23 154	5.19 46	8.46 155	2.72 82	6.31 76	3.22 127	0.06 169	0.11 188	0.09 217	0.02 153	0.16 130	0.08 98

CFNet-pseudo	3.23 106	0.36 36	3.58 96	2.13 161	1.45 151	3.78 114	0.70 87	12.67 193	9.52 169	5.16 46	12.28 163	2.62 41	1.81 66	5.36 61	3.08 122	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 92

RAFT-IKP	3.24 107	0.41 53	3.03 64	0.53 37	0.22 50	3.45 92	1.74 147	6.30 85	5.02 77	14.03 219	12.41 165	4.34 73	4.08 117	7.18 96	1.30 63	0.09 177	0.06 162	0.07 209	0.04 174	0.21 161	0.22 169

BEATNet_4x	3.24 107	1.27 182	5.89 174	1.56 112	0.10 15	5.26 152	1.07 127	10.08 142	5.50 89	6.89 93	7.73 100	4.53 84	4.13 118	5.05 59	5.27 162	0.04 154	0.05 153	0.00 1	0.00 1	0.23 173	0.23 175

RAFT-345	3.25 109	0.36 36	2.64 33	0.40 33	0.22 50	3.56 98	3.81 182	6.18 80	4.65 66	14.64 223	16.80 204	4.48 81	3.45 97	2.05 26	1.10 54	0.04 154	0.05 153	0.07 209	0.01 140	0.19 151	0.24 178

GANet-RSSM	3.27 110	0.60 92	3.38 88	2.94 209	2.00 175	2.61 49	0.48 53	10.93 162	6.11 110	5.47 52	10.20 132	6.57 126	5.44 162	6.25 74	2.23 102	0.00 1	0.00 1	0.08 214	0.00 1	0.17 136	0.03 50

NOSS_ROB	3.30 111	0.46 65	2.62 32	2.08 155	1.01 138	5.60 156	0.74 92	10.37 148	11.48 189	5.15 45	8.43 108	5.67 111	1.73 61	7.97 119	2.34 104	0.02 125	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.07 80	0.14 138

CFNet-ft	3.31 112	0.94 149	2.69 34	1.50 106	2.38 190	2.81 60	0.68 84	8.35 112	7.43 135	4.45 34	9.94 128	10.20 174	4.60 132	6.50 81	3.41 132	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.00 1	0.22 165	0.03 50

CFNet_RVC	3.31 112	0.94 149	2.69 34	1.50 106	2.38 190	2.81 60	0.68 84	8.35 112	7.43 135	4.45 34	9.94 128	10.20 174	4.60 132	6.49 80	3.41 132	0.00 1	0.00 1	0.03 191	0.00 1	0.22 165	0.03 50

AACVNet	3.33 114	1.03 158	3.56 95	3.46 225	0.63 111	3.09 79	0.28 36	8.78 122	3.43 16	5.99 65	10.64 138	10.08 171	4.03 114	8.69 162	2.51 108	0.03 142	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.26 183	0.06 87

PSMNet-RSSM	3.33 114	0.77 120	3.22 82	2.12 159	1.90 174	2.33 37	0.71 89	11.17 164	5.83 99	5.90 63	11.43 150	7.04 134	4.83 146	5.96 69	3.17 125	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.00 1	0.08 84	0.02 19

test_xeample3	3.34 116	0.93 146	4.33 124	0.28 19	0.12 22	3.46 93	3.98 185	6.58 93	11.84 193	6.79 89	13.56 177	3.52 55	4.23 124	3.71 43	2.05 97	0.01 77	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.02 15	1.40 243

TransformOpticalFlow	3.38 117	0.70 111	4.54 131	1.00 67	0.30 75	3.56 98	0.14 18	9.67 133	7.30 133	5.55 54	13.34 175	6.74 128	5.03 150	8.22 138	1.34 64	0.00 1	0.01 91	0.01 153	0.00 1	0.04 59	0.11 123

AAGNet	3.41 118	0.34 25	2.45 26	1.78 128	0.39 89	3.69 106	1.05 125	4.79 23	4.61 65	9.62 165	7.74 101	4.98 91	6.38 176	7.34 103	13.02 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.04 73

cf-r	3.42 119	0.81 127	3.97 115	2.41 184	2.78 201	2.85 66	0.64 80	8.44 115	6.32 114	6.25 77	11.57 152	8.97 161	3.54 101	5.93 68	3.83 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 93	0.07 92

STrans-v2	3.43 120	0.73 114	4.82 142	0.26 17	0.60 109	3.00 76	1.19 131	10.41 150	7.22 130	5.79 57	10.97 144	6.75 129	7.03 188	8.25 139	1.40 68	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.18 156

MLCV	3.44 121	0.88 135	5.60 168	1.39 99	0.25 61	4.36 138	0.33 40	7.25 103	7.28 132	9.17 153	12.24 162	5.09 103	2.47 76	9.15 180	3.23 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 95	0.02 19

DeepPruner_ROB	3.52 122	1.14 171	4.06 117	1.12 81	1.65 158	3.65 102	0.83 102	13.96 206	4.47 59	7.80 114	10.84 140	7.05 136	2.16 71	8.14 131	3.08 122	0.07 173	0.03 136	0.00 1	0.01 140	0.32 191	0.06 87

Prome-Stereo	3.56 123	0.65 103	3.87 111	0.74 52	0.18 38	2.44 44	7.62 230	5.91 71	6.30 113	7.37 105	14.80 189	6.64 127	6.75 185	4.95 57	2.68 111	0.00 1	0.01 91	0.01 153	0.10 194	0.11 101	0.04 73

STTStereo	3.60 124	0.93 146	6.34 185	2.71 197	2.23 186	3.68 105	0.63 78	9.42 129	6.73 120	9.87 174	6.97 83	8.84 160	3.65 104	6.85 88	3.04 120	0.00 1	0.02 118	0.01 153	0.00 1	0.02 15	0.02 19

RE-Stereo	3.61 125	0.46 65	3.87 111	1.71 125	0.35 87	2.95 72	9.18 236	6.09 76	3.81 30	9.31 157	10.86 143	6.46 124	5.99 172	8.80 166	1.89 87	0.20 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 146	0.14 138

TVStereo	3.61 125	0.46 65	3.87 111	1.71 125	0.35 87	2.95 72	9.20 237	6.08 75	3.82 31	9.31 157	10.85 142	6.46 124	5.98 171	8.80 166	1.91 89	0.20 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 136	0.14 138

LMCR-Stereo	3.63 127	1.29 187	4.20 120	2.54 190	0.17 35	8.08 186	1.52 140	11.46 169	4.73 70	8.45 134	10.66 139	1.91 34	5.03 150	7.69 109	3.58 138	0.92 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 199	0.02 19

hitnet-ft	3.66 128	0.65 103	2.79 45	0.89 57	0.72 120	4.25 135	0.55 62	9.11 125	7.52 139	7.14 97	10.19 131	12.49 194	4.70 137	7.44 104	4.41 153	0.03 142	0.00 1	0.06 204	0.00 1	0.20 154	0.04 73

iResNet	3.68 129	0.91 140	7.94 208	2.97 210	0.34 85	4.44 143	0.48 53	7.70 106	9.74 172	7.72 113	12.74 168	4.03 65	2.87 86	8.05 126	3.37 131	0.02 125	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.10 95	0.09 104

acv_ft	3.69 130	0.53 85	4.58 136	2.31 177	4.71 247	7.44 183	0.86 105	8.54 117	5.70 96	9.29 156	9.26 120	5.77 112	4.15 119	2.24 28	8.13 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 186	0.01 8

ac_64	3.70 131	0.47 68	3.50 93	2.87 203	3.50 217	5.91 159	0.72 90	10.17 145	4.34 50	8.16 125	5.80 56	10.82 183	5.64 164	7.08 93	4.73 158	0.03 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 84	0.14 138

CFNet	3.72 132	1.10 167	5.03 150	2.49 188	1.59 155	4.90 150	0.22 29	11.38 167	9.88 175	4.80 40	11.25 147	6.44 123	3.68 105	8.33 142	3.00 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 165	0.07 92

DAS	3.74 133	0.35 31	5.19 156	1.99 145	3.74 226	2.36 39	3.22 169	7.77 107	9.27 165	8.70 138	12.08 155	4.45 79	5.43 159	8.39 144	1.71 81	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 59	0.02 19

GrayStereo	3.74 133	0.20 1	1.94 7	1.55 110	0.60 109	3.12 82	8.22 231	5.76 62	3.32 14	10.40 186	16.66 203	5.81 115	8.60 203	6.57 84	1.37 67	0.01 77	0.00 1	0.01 153	0.63 240	0.02 15	0.04 73

GEStereo_RVC	3.74 133	0.73 114	4.95 147	2.01 149	1.24 145	4.36 138	3.07 165	11.77 176	7.80 145	6.87 92	6.52 73	7.70 145	4.31 129	8.98 175	4.19 151	0.03 142	0.01 91	0.02 179	0.02 153	0.13 119	0.11 123

GwcNet-RSSM	3.77 136	1.05 160	5.06 151	2.21 169	1.87 172	2.36 39	1.52 140	8.98 124	7.96 148	5.91 64	14.59 186	7.94 149	3.50 98	6.43 78	5.70 167	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.00 1	0.20 154	0.08 98

SepStereo	3.78 137	0.35 31	5.19 156	1.99 145	3.74 226	2.36 39	3.22 169	7.77 107	9.27 165	8.70 138	12.08 155	4.45 79	5.43 159	9.18 181	1.71 81	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 59	0.02 19

FADNet-RVC-Resample	3.79 138	1.62 202	12.06 227	1.43 102	0.66 113	5.94 160	2.41 153	10.18 146	8.58 161	6.28 79	4.22 24	5.33 107	4.80 145	7.71 110	3.19 126	0.17 197	0.21 219	0.17 227	0.12 197	0.41 209	0.29 194

UPFNet	3.82 139	0.47 68	4.34 126	2.21 169	3.38 212	7.26 180	2.69 159	9.89 136	5.96 103	7.98 121	7.53 96	7.89 148	3.15 92	7.72 112	5.88 171	0.01 77	0.02 118	0.00 1	0.00 1	0.04 59	0.06 87

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 140	1.06 161	5.23 158	2.72 199	3.27 208	4.36 138	0.61 75	10.71 155	7.56 140	8.75 140	7.89 103	9.86 169	3.90 109	7.15 95	3.44 134	0.14 191	0.02 118	0.02 179	0.03 164	0.04 59	0.03 50
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 141	0.82 128	3.01 60	2.00 148	2.58 198	5.28 153	3.34 174	10.85 160	6.33 115	7.27 101	7.32 94	10.15 172	9.02 208	6.19 72	2.51 108	0.22 207	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.12 110	0.03 50

AASNet	3.90 142	0.92 143	4.41 127	3.56 229	4.00 234	6.70 172	1.26 135	18.71 238	6.14 111	7.35 104	7.91 104	4.35 74	2.58 79	3.04 33	6.62 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 205	0.14 138

PS-NSSS	3.90 142	1.84 214	4.55 132	0.87 55	2.95 204	4.10 133	2.00 150	10.77 157	8.23 153	6.75 87	14.63 187	5.01 98	2.24 72	8.41 147	2.91 117	0.33 219	0.03 136	0.83 248	0.00 1	0.82 228	0.70 228

FADNet_RVC	3.91 144	1.67 207	12.95 233	0.96 64	0.75 121	5.71 158	0.54 60	10.83 159	6.60 118	3.46 25	8.09 105	4.10 67	3.40 96	9.43 188	6.33 175	0.36 221	0.44 243	0.17 227	0.46 237	0.91 230	0.95 235

CrosDoStereo	3.96 145	0.45 60	3.04 67	0.32 22	0.20 42	3.28 85	11.63 249	5.76 62	4.45 55	9.04 147	16.58 199	4.99 93	7.45 191	8.04 121	3.72 140	0.00 1	0.02 118	0.01 153	0.00 1	0.16 130	0.10 114

PFNet+	3.96 145	0.45 60	3.04 67	0.32 22	0.20 42	3.28 85	11.63 249	5.76 62	4.45 55	9.04 147	16.58 199	4.99 93	7.45 191	8.04 121	3.72 140	0.00 1	0.02 118	0.01 153	0.00 1	0.16 130	0.10 114

ROB_FTStereo	3.96 145	0.45 60	3.04 67	0.32 22	0.20 42	3.28 85	11.63 249	5.76 62	4.45 55	9.04 147	16.58 199	4.99 93	7.45 191	8.04 121	3.72 140	0.00 1	0.02 118	0.01 153	0.00 1	0.16 130	0.10 114

DeepStereo_LL	3.96 145	0.45 60	3.04 67	0.32 22	0.20 42	3.28 85	11.63 249	5.76 62	4.45 55	9.04 147	16.58 199	4.99 93	7.45 191	8.04 121	3.72 140	0.00 1	0.02 118	0.01 153	0.00 1	0.16 130	0.10 114

UNet	3.97 149	0.61 94	6.50 191	1.68 123	3.22 207	9.82 200	0.31 38	9.50 130	5.32 85	7.20 98	6.35 70	10.59 179	5.91 170	6.93 92	5.49 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.01 8

FADNet-RVC	3.98 150	1.84 214	12.48 230	1.69 124	0.44 98	4.33 136	1.31 138	11.84 177	7.15 129	3.53 27	3.50 20	10.63 181	4.43 131	9.12 178	6.25 174	0.03 142	0.10 184	0.00 1	0.03 164	0.60 219	0.25 182

HSM	4.00 151	0.79 124	3.16 80	1.59 115	2.17 182	6.77 174	1.11 129	12.28 187	6.35 117	6.75 87	8.11 106	13.90 200	5.37 155	8.85 170	2.71 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.02 19

TDLM	4.11 152	1.11 169	3.54 94	1.62 119	1.04 139	3.91 127	7.41 229	10.60 153	10.67 181	6.38 80	12.59 167	5.95 117	4.77 139	8.79 165	3.04 120	0.58 233	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.19 151	0.12 129

CSP-Net	4.12 153	1.28 185	3.70 100	1.54 108	1.06 140	13.28 227	2.33 152	12.96 196	5.45 88	8.87 145	8.54 110	8.43 154	3.03 90	8.16 132	3.65 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 146	0.03 50

CBMV_ROB	4.14 154	0.52 81	3.14 79	1.30 92	0.77 124	6.92 177	1.97 149	10.11 144	9.58 170	8.92 146	14.20 185	7.12 138	5.90 169	8.65 159	3.50 136	0.01 77	0.05 153	0.00 1	0.00 1	0.04 59	0.09 104

SACVNet	4.15 155	1.26 180	3.81 104	3.12 214	1.68 162	3.09 79	2.85 162	11.91 178	5.96 103	10.52 187	11.20 145	10.59 179	3.95 110	8.97 174	3.25 129	0.08 174	0.02 118	0.00 1	0.00 1	0.32 191	0.44 209

MMNet	4.16 156	0.77 120	5.47 164	1.40 100	1.67 160	10.78 211	0.63 78	8.64 120	8.47 158	8.80 141	8.33 107	7.51 141	6.61 179	7.53 106	6.54 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.05 84

CVANet_RVC	4.16 156	1.16 173	3.60 97	1.94 141	1.46 152	3.92 128	4.68 200	10.89 161	8.34 155	7.58 109	10.84 140	10.27 176	6.62 180	8.56 153	2.69 112	0.39 223	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.21 161	0.09 104

HSM-Net_RVC	4.20 158	0.32 11	2.76 42	0.63 45	0.69 116	6.95 178	1.69 144	11.96 179	8.36 156	8.83 142	12.17 159	15.18 208	4.21 123	6.91 91	3.30 130	0.02 125	0.02 118	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.01 8
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 159	0.50 76	5.45 163	1.34 95	1.68 162	7.04 179	4.51 197	10.73 156	7.00 126	10.78 191	6.80 78	8.48 157	4.63 135	9.91 194	5.12 161	0.02 125	0.06 162	0.02 179	0.03 164	0.08 84	0.03 50

FADNet	4.23 160	1.65 204	11.75 226	1.64 121	0.80 126	4.80 147

Low-res two-view benchmark