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

CAS	0.37 63	0.13 1	0.27 7	1.34 389	0.31 230	0.46 133	0.38 173	0.50 12	0.48 57	0.35 17	0.52 42	0.24 1	0.19 3	0.30 1	0.28 29	1.03 391	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 2	0.28 283

CroCo-Stereo	0.27 3	0.23 122	0.40 46	0.49 261	0.22 30	0.20 2	0.29 58	0.55 20	0.45 48	0.29 4	0.27 2	0.42 48	0.26 19	0.30 1	0.26 8	0.15 68	0.13 143	0.13 8	0.12 27	0.16 105	0.13 31
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
IGEV+	0.25 1	0.17 8	0.35 19	0.40 88	0.23 56	0.24 7	0.23 20	0.56 25	0.24 1	0.29 4	0.36 17	0.30 6	0.22 6	0.33 3	0.29 38	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.10 10	0.13 14	0.14 49

XX-TBD	0.32 28	0.53 328	0.26 4	0.53 305	0.21 25	0.38 93	0.24 24	0.41 3	0.77 141	0.55 64	0.70 84	0.31 8	0.26 19	0.33 3	0.28 29	0.16 100	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.11 3

TANstereo	0.31 25	0.16 4	0.34 13	0.31 4	0.17 2	0.55 168	0.23 20	0.46 7	0.56 69	0.60 74	0.69 82	0.37 34	0.26 19	0.36 5	0.28 29	0.16 100	0.16 214	0.13 8	0.10 10	0.14 37	0.15 80

LoS_RVC	0.28 7	0.17 8	0.29 9	0.33 8	0.32 248	0.43 123	0.34 119	0.42 5	0.34 6	0.33 13	0.51 38	0.29 4	0.38 92	0.37 6	0.28 29	0.11 1	0.10 8	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 266

CREStereo++_RVC	0.32 28	0.16 4	0.25 1	0.32 6	0.24 78	0.27 26	0.22 11	0.48 9	0.89 206	0.47 48	0.80 126	0.29 4	0.25 14	0.37 6	0.34 85	0.14 18	0.09 2	0.13 8	0.52 377	0.14 37	0.10 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
AEACV	0.28 7	0.18 15	0.34 13	0.36 27	0.45 327	0.27 26	0.27 43	0.41 3	0.39 22	0.31 8	0.46 24	0.31 8	0.36 81	0.38 8	0.25 3	0.14 18	0.11 40	0.15 42	0.13 50	0.13 14	0.13 31

CroCo-Stereo Lap2	0.29 10	0.25 169	0.44 81	0.50 272	0.30 220	0.19 1	0.31 90	0.52 14	0.41 35	0.25 1	0.28 4	0.46 67	0.31 56	0.39 9	0.30 50	0.15 68	0.15 193	0.16 59	0.13 50	0.17 129	0.16 100

GMOStereo	0.38 79	0.19 34	0.42 59	0.43 169	0.24 78	0.40 103	0.39 186	0.55 20	0.64 90	0.89 235	0.84 141	0.65 152	0.37 85	0.39 9	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 179	0.18 187	0.15 67	0.12 10

error version	0.38 79	0.19 34	0.42 59	0.43 169	0.24 78	0.40 103	0.39 186	0.55 20	0.64 90	0.89 235	0.84 141	0.65 152	0.37 85	0.39 9	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 179	0.18 187	0.15 67	0.12 10

test-v	0.38 79	0.19 34	0.42 59	0.43 169	0.24 78	0.40 103	0.39 186	0.55 20	0.64 90	0.89 235	0.84 141	0.65 152	0.37 85	0.39 9	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 179	0.18 187	0.15 67	0.12 10

test-2	0.38 79	0.19 34	0.42 59	0.43 169	0.24 78	0.40 103	0.39 186	0.55 20	0.64 90	0.89 235	0.84 141	0.65 152	0.37 85	0.39 9	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 179	0.18 187	0.15 67	0.12 10

CREStereo	0.28 7	0.16 4	0.25 1	0.28 1	0.17 2	0.38 93	0.25 31	0.52 14	0.76 139	0.43 39	0.51 38	0.32 15	0.28 29	0.39 9	0.27 23	0.16 100	0.11 40	0.12 2	0.09 4	0.12 2	0.12 10
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
StereoIM	0.27 3	0.19 34	0.39 37	0.37 35	0.26 132	0.28 32	0.28 51	0.45 6	0.37 15	0.27 2	0.27 2	0.40 41	0.27 24	0.40 15	0.30 50	0.16 100	0.14 174	0.16 59	0.13 50	0.15 67	0.12 10

CES	0.29 10	0.15 2	0.25 1	0.31 4	0.71 372	0.36 79	0.27 43	0.51 13	0.47 55	0.34 15	0.48 29	0.27 2	0.23 8	0.40 15	0.24 2	0.13 9	0.11 40	0.12 2	0.08 1	0.13 14	0.32 302

RCA-Stereo	0.36 45	0.18 15	0.37 28	0.38 46	0.23 56	0.31 52	0.33 111	0.70 95	1.25 329	0.45 42	0.65 72	0.46 67	0.43 122	0.40 15	0.29 38	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.12 10

CASnet	0.30 14	0.20 55	0.34 13	0.42 132	0.17 2	0.25 17	0.24 24	0.53 17	0.56 69	0.54 63	0.54 47	0.39 40	0.24 11	0.41 18	0.26 8	0.15 68	0.10 8	0.22 233	0.18 187	0.18 153	0.12 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AnonymousM	0.42 126	0.86 371	0.31 10	0.35 12	0.23 56	0.30 40	0.37 160	0.56 25	0.44 44	0.72 136	0.50 33	0.47 71	0.29 43	0.42 19	0.35 92	0.16 100	0.12 87	1.51 389	0.32 334	0.12 2	0.11 3

test-1	0.37 63	0.20 55	0.76 271	0.47 243	0.27 161	0.44 129	0.36 148	0.63 45	0.65 95	0.49 51	0.67 80	0.54 91	0.35 76	0.42 19	0.30 50	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.15 67	0.18 159

R-Stereo Train	0.40 105	0.19 34	0.47 104	0.43 169	0.27 161	0.41 112	0.31 90	0.74 131	0.38 18	0.90 242	1.28 299	0.58 117	0.35 76	0.43 21	0.35 92	0.15 68	0.13 143	0.14 13	0.12 27	0.14 37	0.14 49

RAFT-Stereo	0.40 105	0.19 34	0.47 104	0.43 169	0.27 161	0.41 112	0.31 90	0.74 131	0.38 18	0.90 242	1.28 299	0.58 117	0.35 76	0.43 21	0.35 92	0.15 68	0.13 143	0.14 13	0.12 27	0.14 37	0.14 49
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
sAnonymous2	0.42 126	0.41 301	0.96 314	0.48 252	0.37 281	0.41 112	0.48 251	0.60 33	0.52 64	0.39 23	0.48 29	0.35 27	0.44 127	0.44 23	0.30 50	0.19 194	0.14 174	0.19 150	0.17 161	0.55 366	0.43 346

CroCo_RVC	0.42 126	0.41 301	0.96 314	0.48 252	0.37 281	0.41 112	0.48 251	0.60 33	0.52 64	0.39 23	0.48 29	0.35 27	0.44 127	0.44 23	0.30 50	0.19 194	0.14 174	0.19 150	0.17 161	0.55 366	0.43 346

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 63	0.18 15	0.45 86	0.36 27	0.19 8	0.33 67	0.28 51	0.67 69	0.77 141	0.72 136	0.99 211	0.56 99	0.39 105	0.44 23	0.31 60	0.11 1	0.09 2	0.15 42	0.14 71	0.13 14	0.11 3

MGS-Stereo	0.29 10	0.20 55	0.42 59	0.37 35	0.24 78	0.37 87	0.30 70	0.40 1	0.50 61	0.32 11	0.51 38	0.40 41	0.24 11	0.45 26	0.28 29	0.16 100	0.12 87	0.15 42	0.13 50	0.15 67	0.14 49

MIPNet	0.39 91	0.22 99	0.66 230	0.40 88	0.25 103	0.53 156	0.29 58	0.78 146	0.74 134	0.68 119	0.60 61	0.40 41	0.48 147	0.45 26	0.39 130	0.14 18	0.11 40	0.16 59	0.13 50	0.14 37	0.14 49

test-3	0.35 39	0.17 8	0.48 117	0.40 88	0.22 30	0.42 119	0.22 11	0.66 58	0.80 155	0.72 136	0.45 22	0.63 141	0.29 43	0.45 26	0.32 66	0.13 9	0.09 2	0.17 87	0.13 50	0.13 14	0.11 3

test_1	0.35 39	0.17 8	0.48 117	0.40 88	0.22 30	0.42 119	0.22 11	0.66 58	0.80 155	0.70 126	0.45 22	0.63 141	0.29 43	0.45 26	0.32 66	0.13 9	0.09 2	0.17 87	0.13 50	0.13 14	0.11 3

test_3	0.37 63	0.19 34	0.50 134	0.45 202	0.24 78	0.47 135	0.36 148	0.69 85	0.84 178	0.66 105	0.46 24	0.68 171	0.25 14	0.45 26	0.32 66	0.12 4	0.10 8	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.12 10

4D-IteraStereo	0.33 32	0.19 34	0.43 76	0.40 88	0.24 78	0.32 61	0.27 43	0.59 31	0.72 120	0.66 105	0.53 44	0.42 48	0.22 6	0.46 31	0.30 50	0.14 18	0.09 2	0.20 179	0.16 118	0.16 105	0.12 10

DCANet-4	0.38 79	0.22 99	0.58 196	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.69 85	0.97 247	0.70 126	0.79 116	0.40 41	0.46 140	0.46 31	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 80

ADStereo(finetuned)	0.39 91	0.18 15	0.58 196	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.72 112	0.96 242	0.72 136	0.77 104	0.45 64	0.68 240	0.46 31	0.36 101	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.15 80

cross-raft	0.34 37	0.20 55	0.38 34	0.45 202	0.24 78	0.32 61	0.35 141	0.77 143	0.42 39	0.62 80	0.77 104	0.58 117	0.27 24	0.46 31	0.31 60	0.12 4	0.10 8	0.15 42	0.13 50	0.15 67	0.12 10

sCroCo_RVC	0.36 45	0.29 232	0.73 264	0.52 298	0.39 295	0.42 119	0.31 90	0.52 14	0.46 53	0.31 8	0.48 29	0.38 37	0.32 62	0.46 31	0.33 76	0.22 245	0.23 297	0.19 150	0.19 211	0.21 212	0.22 227

EGLCR-Stereo	0.27 3	0.17 8	0.36 26	0.35 12	0.21 25	0.37 87	0.20 1	0.58 29	0.37 15	0.29 4	0.28 4	0.42 48	0.18 1	0.47 36	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.16 59	0.14 71	0.13 14	0.12 10

fff	0.39 91	0.18 15	0.46 93	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.73 125	1.08 291	0.70 126	0.79 116	0.44 57	0.62 202	0.47 36	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 80

iRaftStereo_RVC	0.33 32	0.20 55	0.40 46	0.40 88	0.23 56	0.31 52	0.29 58	0.70 95	0.55 68	0.49 51	0.66 75	0.37 34	0.23 8	0.47 36	0.33 76	0.14 18	0.11 40	0.19 150	0.17 161	0.16 105	0.13 31

DCANet	0.38 79	0.18 15	0.46 93	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.72 112	0.96 242	0.72 136	0.77 104	0.45 64	0.56 177	0.47 36	0.36 101	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.15 80

csc	0.39 91	0.18 15	0.46 93	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.73 125	1.08 291	0.70 126	0.79 116	0.44 57	0.62 202	0.47 36	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 80

cscssc	0.39 91	0.18 15	0.46 93	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.73 125	1.08 291	0.70 126	0.79 116	0.44 57	0.62 202	0.47 36	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 80

Gwc-CoAtRS	0.35 39	0.18 15	0.46 93	0.39 62	0.23 56	0.34 73	0.22 11	0.74 131	0.77 141	0.62 80	0.60 61	0.58 117	0.29 43	0.47 36	0.29 38	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.12 27	0.13 14	0.13 31

AE-Stereo	0.36 45	0.21 76	0.47 104	0.49 261	0.31 230	0.50 141	0.34 119	0.72 112	0.73 129	0.34 15	0.55 52	0.52 85	0.28 29	0.48 43	0.31 60	0.13 9	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.14 49

MIF-Stereo	0.27 3	0.18 15	0.40 46	0.40 88	0.28 182	0.30 40	0.28 51	0.40 1	0.33 5	0.30 7	0.46 24	0.27 2	0.25 14	0.48 43	0.35 92	0.17 127	0.13 143	0.14 13	0.12 27	0.14 37	0.13 31

Any-RAFT	0.36 45	0.17 8	0.31 10	0.35 12	0.21 25	0.51 146	0.21 5	0.93 191	0.75 136	0.56 66	0.73 88	0.66 164	0.29 43	0.48 43	0.25 3	0.15 68	0.10 8	0.13 8	0.10 10	0.13 14	0.13 31

RAFT-Test	0.35 39	0.19 34	0.42 59	0.39 62	0.24 78	0.50 141	0.23 20	0.74 131	0.44 44	0.62 80	0.85 148	0.64 148	0.28 29	0.48 43	0.30 50	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.13 31

LoS	0.30 14	0.16 4	0.32 12	0.30 3	0.19 8	0.32 61	0.29 58	0.54 19	0.73 129	0.35 17	0.52 42	0.42 48	0.29 43	0.48 43	0.29 38	0.15 68	0.11 40	0.13 8	0.09 4	0.12 2	0.12 10

IPLGR	0.40 105	0.22 99	0.70 251	0.40 88	0.22 30	0.51 146	0.29 58	0.78 146	0.78 144	0.80 182	0.77 104	0.44 57	0.41 114	0.48 43	0.40 150	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.16 105	0.14 49

rafts_anoy	0.38 79	0.22 99	0.38 34	0.43 169	0.28 182	0.32 61	0.32 102	0.70 95	0.91 216	0.59 72	0.66 75	0.45 64	0.33 67	0.49 49	0.41 155	0.16 100	0.12 87	0.21 221	0.23 274	0.18 153	0.16 100

CFNet-RSSM	0.35 39	0.18 15	0.47 104	0.39 62	0.22 30	0.35 75	0.23 20	0.78 146	0.86 188	0.67 112	0.54 47	0.56 99	0.28 29	0.49 49	0.28 29	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.13 14	0.12 10

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 37	0.28 222	0.48 117	0.37 35	0.25 103	0.47 135	0.30 70	0.60 33	0.92 222	0.43 39	0.37 18	0.30 6	0.29 43	0.50 51	0.30 50	0.17 127	0.14 174	0.18 118	0.15 92	0.18 153	0.16 100

PMTNet	0.33 32	0.17 8	0.26 4	0.29 2	0.18 5	0.44 129	0.22 11	0.57 28	0.66 98	0.46 46	0.54 47	0.38 37	0.34 73	0.50 51	0.25 3	0.75 380	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.12 10

GLC_STEREO	0.30 14	0.20 55	0.28 8	0.44 190	0.19 8	0.31 52	0.25 31	0.49 10	0.43 42	0.37 19	0.47 28	0.40 41	0.23 8	0.51 53	0.37 109	0.15 68	0.18 250	0.19 150	0.16 118	0.16 105	0.14 49

MyStereo8	0.42 126	0.21 76	0.64 223	0.43 169	0.29 201	0.55 168	0.28 51	0.72 112	0.50 61	0.73 143	1.01 219	0.57 102	0.44 127	0.52 54	0.52 203	0.15 68	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.19 187	0.21 212

x	0.41 119	0.25 169	0.46 93	0.36 27	0.24 78	0.54 162	0.31 90	0.94 196	0.58 75	0.60 74	0.72 86	0.61 131	0.53 162	0.52 54	0.50 197	0.18 159	0.16 214	0.17 87	0.16 118	0.17 129	0.18 159

MyStereo06	0.40 105	0.22 99	0.65 228	0.42 132	0.29 201	0.43 123	0.48 251	1.05 232	0.43 42	0.64 97	0.54 47	0.78 217	0.27 24	0.53 56	0.31 60	0.14 18	0.13 143	0.18 118	0.17 161	0.17 129	0.17 137

DCRE	0.38 79	0.19 34	0.47 104	0.45 202	0.33 259	0.45 132	0.40 196	0.66 58	0.53 67	0.49 51	0.95 188	0.57 102	0.39 105	0.53 56	0.32 66	0.14 18	0.13 143	0.15 42	0.14 71	0.14 37	0.15 80

anonymousa	0.51 203	0.21 76	0.47 104	0.39 62	0.25 103	0.89 292	0.36 148	0.78 146	0.63 86	0.88 228	1.54 338	1.09 304	0.67 232	0.53 56	0.46 176	0.17 127	0.14 174	0.19 150	0.21 247	0.16 105	0.16 100

IPLGR_C	0.42 126	0.23 122	0.71 254	0.46 225	0.33 259	0.51 146	0.34 119	0.69 85	0.69 110	0.84 198	0.92 179	0.46 67	0.33 67	0.53 56	0.53 212	0.17 127	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.13 14	0.16 100

ACRE	0.42 126	0.23 122	0.73 264	0.45 202	0.33 259	0.50 141	0.33 111	0.68 74	0.70 112	0.82 187	0.92 179	0.46 67	0.32 62	0.53 56	0.52 203	0.17 127	0.12 87	0.15 42	0.14 71	0.13 14	0.16 100

HHNet	0.42 126	0.19 34	0.43 76	0.35 12	0.38 286	0.33 67	0.33 111	0.71 102	0.78 144	0.87 220	1.30 305	0.52 85	0.36 81	0.53 56	0.37 109	0.16 100	0.11 40	0.19 150	0.15 92	0.15 67	0.25 261

HUI-Stereo	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.22 11	0.63 45	0.40 30	0.64 97	0.73 88	0.58 117	0.38 92	0.53 56	0.38 122	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

DMCA	0.47 164	0.27 209	0.59 204	0.39 62	0.29 201	0.53 156	0.34 119	0.98 207	0.70 112	0.78 178	0.83 139	0.79 223	0.55 169	0.54 63	0.57 223	0.21 228	0.16 214	0.21 221	0.16 118	0.19 187	0.22 227

GANet-ADL	0.44 144	0.27 209	0.48 117	0.44 190	0.30 220	0.54 162	0.36 148	0.94 196	0.88 202	0.64 97	0.72 86	0.68 171	0.44 127	0.55 64	0.44 167	0.22 245	0.15 193	0.15 42	0.13 50	0.18 153	0.21 212

FTStereo	0.56 239	0.21 76	0.39 37	0.42 132	0.25 103	0.39 98	0.73 332	0.69 85	0.45 48	1.09 319	3.23 389	0.69 173	0.71 252	0.55 64	0.34 85	0.15 68	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.15 67	0.32 302

ICVP	0.48 173	0.26 197	0.42 59	0.49 261	0.28 182	0.63 204	0.43 228	1.05 232	0.72 120	0.68 119	0.95 188	0.75 204	0.56 177	0.55 64	0.61 236	0.24 265	0.18 250	0.19 150	0.17 161	0.19 187	0.21 212
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.35 39	0.20 55	0.39 37	0.43 169	0.29 201	0.31 52	0.25 31	0.73 125	0.66 98	0.59 72	0.56 54	0.44 57	0.45 134	0.55 64	0.31 60	0.16 100	0.12 87	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.14 49

IGEV_Zeroshot_test	0.36 45	0.19 34	0.71 254	0.41 107	0.29 201	0.30 40	0.25 31	0.86 168	0.40 30	0.64 97	0.57 55	0.56 99	0.25 14	0.56 68	0.29 38	0.15 68	0.11 40	0.16 59	0.14 71	0.14 37	0.14 49

CIPLG	0.42 126	0.23 122	0.71 254	0.45 202	0.33 259	0.51 146	0.33 111	0.68 74	0.68 105	0.84 198	0.96 192	0.47 71	0.33 67	0.56 68	0.52 203	0.17 127	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.13 14	0.16 100

raft+_RVC	0.38 79	0.20 55	0.38 34	0.39 62	0.27 161	0.44 129	0.35 141	0.81 155	0.90 210	0.52 56	0.78 112	0.50 79	0.29 43	0.56 68	0.41 155	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.15 92	0.14 37	0.13 31

GMStereo	0.40 105	0.38 285	0.61 210	0.41 107	0.27 161	0.47 135	0.35 141	0.62 39	1.04 273	0.57 68	0.54 47	0.38 37	0.36 81	0.56 68	0.41 155	0.20 213	0.13 143	0.16 59	0.17 161	0.24 252	0.20 196
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoVision	0.43 138	0.29 232	0.54 180	0.50 272	0.28 182	0.37 87	0.38 173	0.75 136	0.63 86	0.46 46	1.11 258	0.53 89	0.38 92	0.57 72	0.34 85	0.21 228	0.24 305	0.25 271	0.24 288	0.26 267	0.17 137

MC-Stereo	0.29 10	0.18 15	0.35 19	0.40 88	0.21 25	0.26 19	0.26 41	0.53 17	0.40 30	0.38 20	0.61 64	0.41 46	0.31 56	0.57 72	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.12 10

Anonymous	0.40 105	0.29 232	0.70 251	0.54 314	0.44 320	0.56 173	0.54 283	0.68 74	0.52 64	0.38 20	0.44 21	0.33 20	0.42 119	0.57 72	0.39 130	0.20 213	0.20 275	0.18 118	0.18 187	0.30 292	0.24 254

AFF-stereo	0.39 91	0.20 55	0.42 59	0.37 35	0.22 30	0.27 26	0.31 90	0.67 69	0.72 120	0.66 105	1.12 260	0.75 204	0.38 92	0.57 72	0.35 92	0.11 1	0.09 2	0.16 59	0.16 118	0.14 37	0.12 10

11t1	0.38 79	0.23 122	0.49 125	0.36 27	0.23 56	0.61 195	0.31 90	0.74 131	0.47 55	0.62 80	0.55 52	0.55 93	0.49 151	0.58 76	0.45 172	0.18 159	0.15 193	0.16 59	0.13 50	0.17 129	0.19 169

CASS	0.46 155	0.28 222	0.45 86	0.48 252	0.22 30	0.63 204	0.34 119	0.99 210	0.66 98	0.76 159	0.86 152	0.61 131	0.58 189	0.58 76	0.44 167	0.29 306	0.16 214	0.22 233	0.18 187	0.23 244	0.28 283
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.41 119	0.21 76	0.44 81	0.34 9	0.24 78	0.58 187	0.32 102	0.70 95	0.86 188	0.52 56	0.57 55	0.78 217	0.60 196	0.58 76	0.39 130	0.17 127	0.12 87	0.19 150	0.13 50	0.19 187	0.22 227

GrayStereo	0.49 182	0.20 55	0.44 81	0.47 243	0.29 201	0.51 146	0.62 308	0.71 102	0.66 98	1.04 300	1.46 331	0.77 215	0.73 263	0.58 76	0.35 92	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.17 161	0.15 67	0.30 292

DeepStereo_RVC	0.37 63	0.22 99	0.51 142	0.41 107	0.24 78	0.26 19	0.22 11	0.64 55	0.40 30	0.69 122	0.67 80	0.57 102	0.50 153	0.58 76	0.42 158	0.17 127	0.12 87	0.18 118	0.16 118	0.19 187	0.19 169

1test111	0.37 63	0.25 169	0.35 19	0.42 132	0.23 56	0.53 156	0.37 160	0.91 181	0.59 76	0.42 34	0.50 33	0.34 23	0.47 144	0.59 81	0.48 188	0.17 127	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.18 153	0.19 169

EKT-Stereo	0.36 45	0.24 141	0.44 81	0.44 190	0.30 220	0.37 87	0.30 70	0.72 112	0.68 105	0.47 48	0.63 67	0.49 78	0.28 29	0.59 81	0.34 85	0.19 194	0.14 174	0.18 118	0.15 92	0.16 105	0.18 159

anonymousdsp2	0.37 63	0.21 76	0.49 125	0.38 46	0.24 78	0.48 140	0.31 90	0.91 181	0.68 105	0.57 68	0.51 38	0.51 82	0.34 73	0.59 81	0.33 76	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.10 10	0.16 105	0.16 100

Selective-RAFT	0.36 45	0.23 122	0.54 180	0.45 202	0.22 30	0.64 212	0.27 43	0.62 39	0.65 95	0.41 33	0.38 19	0.55 93	0.39 105	0.59 81	0.36 101	0.14 18	0.12 87	0.14 13	0.12 27	0.16 105	0.14 49

qqq	0.42 126	0.28 222	0.50 134	0.37 35	0.22 30	0.47 135	0.39 186	0.91 181	0.59 76	0.57 68	0.71 85	0.65 152	0.56 177	0.59 81	0.48 188	0.17 127	0.17 240	0.20 179	0.19 211	0.18 153	0.19 169

PSM-adaLoss	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.31 90	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.59 81	0.38 122	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

s12784h	0.37 63	0.15 2	0.26 4	0.34 9	0.15 1	0.80 267	0.29 58	0.83 161	0.87 192	0.58 71	0.58 57	0.43 54	0.41 114	0.59 81	0.35 92	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.09 4	0.14 37	0.10 1

TestStereo	0.39 91	0.32 256	0.42 59	0.45 202	0.20 18	0.41 112	0.38 173	0.69 85	0.66 98	0.56 66	0.78 112	0.48 74	0.43 122	0.59 81	0.37 109	0.18 159	0.13 143	0.20 179	0.15 92	0.23 244	0.14 49

XX-Stereo	0.38 79	0.18 15	0.52 161	0.58 331	0.38 286	0.39 98	0.20 1	0.62 39	0.31 3	0.47 48	1.29 303	0.72 191	0.25 14	0.59 81	0.28 29	0.16 100	0.11 40	0.17 87	0.16 118	0.14 37	0.11 3

cf-r	0.49 182	0.24 141	0.49 125	0.40 88	0.23 56	0.58 187	0.38 173	0.92 189	0.87 192	0.77 167	1.06 244	0.98 270	0.67 232	0.59 81	0.61 236	0.21 228	0.14 174	0.17 87	0.19 211	0.15 67	0.16 100

MIF-Stereo (partial)	0.32 28	0.19 34	0.41 51	0.41 107	0.32 248	0.29 36	0.24 24	0.49 10	0.44 44	0.31 8	0.63 67	0.37 34	0.36 81	0.60 91	0.32 66	0.17 127	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.18 153	0.15 80

ProNet	0.30 14	0.22 99	0.41 51	0.36 27	0.25 103	0.33 67	0.42 221	0.62 39	0.41 35	0.33 13	0.31 6	0.32 15	0.28 29	0.60 91	0.28 29	0.13 9	0.11 40	0.16 59	0.13 50	0.13 14	0.14 49

LCNet	0.42 126	0.21 76	0.34 13	0.44 190	0.24 78	0.47 135	0.28 51	0.69 85	0.57 73	0.72 136	1.03 232	0.66 164	0.58 189	0.60 91	0.35 92	0.15 68	0.10 8	0.19 150	0.19 211	0.22 230	0.37 325

ROB_FTStereo_v2	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.31 90	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.60 91	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

ROB_FTStereo	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.20 1	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.60 91	0.38 122	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

SFCPSM	0.48 173	0.22 99	0.59 204	0.41 107	0.27 161	0.85 284	0.36 148	1.39 335	0.79 150	0.81 186	0.85 148	0.54 91	0.50 153	0.60 91	0.39 130	0.18 159	0.14 174	0.18 118	0.20 230	0.17 129	0.16 100

ACVNet-DCA	0.36 45	0.25 169	0.35 19	0.42 132	0.23 56	0.53 156	0.37 160	0.91 181	0.59 76	0.42 34	0.50 33	0.34 23	0.47 144	0.61 97	0.26 8	0.17 127	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.18 153	0.19 169

xx1	0.40 105	0.25 169	0.35 19	0.42 132	0.23 56	0.53 156	0.37 160	0.71 102	1.17 317	0.42 34	0.50 33	0.65 152	0.56 177	0.61 97	0.26 8	0.17 127	0.11 40	0.20 179	0.19 211	0.18 153	0.19 169

cc1	0.38 79	0.25 169	0.35 19	0.42 132	0.23 56	0.53 156	0.37 160	0.71 102	1.17 317	0.42 34	0.50 33	0.34 23	0.47 144	0.61 97	0.26 8	0.17 127	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.16 105	0.17 137

mmm	0.47 164	0.28 222	0.51 142	0.39 62	0.25 103	0.61 195	0.38 173	1.00 217	0.60 83	0.77 167	1.07 246	0.65 152	0.53 162	0.61 97	0.49 195	0.18 159	0.15 193	0.23 247	0.20 230	0.21 212	0.20 196

ff7	0.30 14	0.22 99	0.42 59	0.37 35	0.26 132	0.31 52	0.34 119	0.66 58	0.35 7	0.39 23	0.33 10	0.31 8	0.28 29	0.61 97	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 100

ffff	0.30 14	0.22 99	0.42 59	0.37 35	0.26 132	0.31 52	0.34 119	0.66 58	0.35 7	0.39 23	0.33 10	0.31 8	0.28 29	0.61 97	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 100

DualNet	0.53 219	0.28 222	0.68 241	0.39 62	0.26 132	0.56 173	0.40 196	0.72 112	1.13 305	0.76 159	0.98 202	0.71 176	0.55 169	0.61 97	1.46 352	0.17 127	0.11 40	0.25 271	0.21 247	0.16 105	0.17 137

ffm	0.47 164	0.28 222	0.68 241	0.39 62	0.26 132	0.56 173	0.40 196	0.72 112	1.13 305	0.76 159	0.98 202	0.71 176	0.55 169	0.61 97	0.26 8	0.17 127	0.11 40	0.25 271	0.21 247	0.16 105	0.17 137

11t	0.30 14	0.22 99	0.42 59	0.37 35	0.26 132	0.31 52	0.34 119	0.66 58	0.35 7	0.39 23	0.33 10	0.31 8	0.28 29	0.61 97	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 100

tt1	0.37 63	0.25 169	0.35 19	0.43 169	0.23 56	0.52 153	0.37 160	0.72 112	1.13 305	0.42 34	0.46 24	0.35 27	0.44 127	0.61 97	0.26 8	0.17 127	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.16 105	0.17 137

whm_eth	0.49 182	0.32 256	0.79 277	0.47 243	0.38 286	0.37 87	0.37 160	0.83 161	0.83 177	0.82 187	1.73 352	0.36 33	0.39 105	0.61 97	0.38 122	0.19 194	0.17 240	0.20 179	0.20 230	0.20 203	0.25 261

PCWNet_CMD	0.49 182	0.25 169	0.56 187	0.40 88	0.27 161	0.64 212	0.32 102	0.98 207	0.99 254	0.87 220	1.07 246	0.78 217	0.46 140	0.61 97	0.44 167	0.17 127	0.13 143	0.21 221	0.16 118	0.26 267	0.20 196

knoymous	0.37 63	0.22 99	0.34 13	0.32 6	0.22 30	0.38 93	0.29 58	0.63 45	0.65 95	0.69 122	0.69 82	0.60 129	0.40 110	0.61 97	0.36 101	0.17 127	0.11 40	0.20 179	0.12 27	0.18 153	0.19 169

ccc-4	0.30 14	0.22 99	0.42 59	0.37 35	0.26 132	0.31 52	0.34 119	0.66 58	0.35 7	0.39 23	0.33 10	0.31 8	0.28 29	0.61 97	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 100

Patchmatch Stereo++	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 97	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100
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
iGMRVC	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.29 58	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 97	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

iRAFT	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 97	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

RAFT-IKP	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.27 43	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 97	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

CFNet_pseudo	0.47 164	0.25 169	0.55 183	0.38 46	0.28 182	0.58 187	0.32 102	0.89 175	0.90 210	0.83 192	1.03 232	0.75 204	0.48 147	0.61 97	0.46 176	0.17 127	0.13 143	0.24 260	0.16 118	0.26 267	0.21 212

MSMDNet	0.49 182	0.25 169	0.56 187	0.40 88	0.27 161	0.64 212	0.32 102	0.99 210	0.99 254	0.87 220	1.07 246	0.79 223	0.46 140	0.61 97	0.44 167	0.17 127	0.13 143	0.20 179	0.16 118	0.25 261	0.20 196

ccs_rob	0.47 164	0.25 169	0.55 183	0.38 46	0.28 182	0.58 187	0.32 102	0.89 175	0.90 210	0.83 192	1.02 221	0.75 204	0.48 147	0.61 97	0.46 176	0.17 127	0.12 87	0.24 260	0.16 118	0.26 267	0.21 212

HITNet	0.43 138	0.27 209	0.50 134	0.34 9	0.18 5	0.65 218	0.32 102	0.99 210	0.70 112	0.73 143	0.86 152	0.66 164	0.56 177	0.61 97	0.47 185	0.14 18	0.10 8	0.15 42	0.13 50	0.18 153	0.13 31
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
IGEVStereo-DCA	0.30 14	0.24 141	0.42 59	0.36 27	0.27 161	0.38 93	0.34 119	0.66 58	0.35 7	0.39 23	0.31 6	0.35 27	0.27 24	0.62 119	0.25 3	0.16 100	0.12 87	0.16 59	0.12 27	0.14 37	0.16 100

rrr	0.31 25	0.24 141	0.56 187	0.36 27	0.27 161	0.38 93	0.31 90	0.56 25	0.44 44	0.39 23	0.31 6	0.35 27	0.27 24	0.62 119	0.25 3	0.16 100	0.12 87	0.16 59	0.13 50	0.14 37	0.14 49

anonymousdsp	0.30 14	0.22 99	0.41 51	0.38 46	0.26 132	0.31 52	0.35 141	0.68 74	0.36 12	0.40 31	0.33 10	0.32 15	0.28 29	0.62 119	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 100

Selective-IGEV	0.25 1	0.18 15	0.37 28	0.37 35	0.20 18	0.27 26	0.25 31	0.59 31	0.25 2	0.27 2	0.26 1	0.34 23	0.18 1	0.62 119	0.23 1	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.11 3

IER	0.48 173	0.25 169	0.60 209	0.38 46	0.28 182	0.67 232	0.38 173	0.82 159	0.68 105	0.88 228	0.95 188	0.74 200	0.79 283	0.62 119	0.46 176	0.17 127	0.14 174	0.17 87	0.17 161	0.17 129	0.16 100

IGEV-Stereo	0.30 14	0.22 99	0.41 51	0.38 46	0.26 132	0.30 40	0.35 141	0.68 74	0.36 12	0.40 31	0.33 10	0.32 15	0.28 29	0.62 119	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 100
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AASNet	0.55 230	0.27 209	0.62 215	0.51 284	0.32 248	0.73 245	0.44 234	1.55 359	0.88 202	0.88 228	0.94 184	0.64 148	0.63 207	0.62 119	0.84 280	0.23 259	0.20 275	0.20 179	0.16 118	0.22 230	0.20 196

GMM-Stereo	0.44 144	0.20 55	0.39 37	0.42 132	0.25 103	0.50 141	0.44 234	0.72 112	0.57 73	0.77 167	1.37 315	0.76 210	0.38 92	0.62 119	0.34 85	0.15 68	0.10 8	0.20 179	0.19 211	0.17 129	0.28 283

UCFNet_RVC	0.50 193	0.27 209	0.37 28	0.40 88	0.27 161	0.66 223	0.42 221	1.18 274	0.86 188	0.70 126	0.89 164	0.91 258	0.60 196	0.62 119	0.48 188	0.24 265	0.18 250	0.28 303	0.27 311	0.25 261	0.24 254

MyStereo07	0.33 32	0.23 122	0.37 28	0.43 169	0.29 201	0.40 103	0.48 251	0.78 146	0.38 18	0.38 20	0.34 16	0.32 15	0.30 53	0.63 128	0.28 29	0.14 18	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.18 153	0.17 137

CoDeX	0.48 173	0.21 76	0.53 168	0.43 169	0.25 103	0.74 249	0.38 173	1.36 333	0.82 172	0.84 198	0.96 192	0.63 141	0.57 186	0.63 128	0.40 150	0.17 127	0.13 143	0.17 87	0.15 92	0.16 105	0.15 80

PSM-AAD	0.48 173	0.21 76	0.39 37	0.44 190	0.23 56	0.56 173	0.47 246	0.67 69	0.73 129	1.08 315	1.12 260	0.58 117	0.87 307	0.63 128	0.33 76	0.15 68	0.11 40	0.25 271	0.26 307	0.18 153	0.42 342

DEmStereo	0.49 182	0.18 15	0.53 168	0.39 62	0.26 132	0.57 183	0.33 111	0.65 56	0.75 136	0.90 242	1.65 345	0.57 102	1.02 330	0.63 128	0.44 167	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.16 118	0.14 37	0.17 137

CRE-IMP	0.37 63	0.23 122	0.53 168	0.42 132	0.24 78	0.40 103	0.21 5	0.61 37	0.45 48	0.65 101	0.73 88	0.53 89	0.37 85	0.63 128	0.40 150	0.18 159	0.11 40	0.19 150	0.16 118	0.21 212	0.19 169

Prome-Stereo	0.46 155	0.20 55	0.37 28	0.45 202	0.26 132	0.40 103	0.42 221	0.69 85	0.49 58	0.96 274	1.84 357	0.58 117	0.64 214	0.63 128	0.32 66	0.15 68	0.11 40	0.16 59	0.14 71	0.17 129	0.30 292

RALAANet	0.40 105	0.24 141	0.56 187	0.43 169	0.30 220	0.36 79	0.25 31	0.89 175	0.69 110	0.69 122	0.65 72	0.61 131	0.30 53	0.63 128	0.35 92	0.16 100	0.13 143	0.18 118	0.15 92	0.21 212	0.14 49

DLNR_Zeroshot_test	20.12 422	36.36 429	38.38 427	170.13 438	62.28 434	0.22 4	0.20 1	13.43 421	0.40 30	0.45 42	0.66 75	0.42 48	0.21 5	0.64 135	0.32 66	5.57 420	0.10 8	0.15 42	0.11 16	72.31 437	0.13 31

IPLG	0.40 105	0.21 76	0.64 223	0.41 107	0.25 103	0.54 162	0.27 43	0.77 143	0.68 105	0.85 208	0.82 134	0.33 20	0.32 62	0.64 135	0.49 195	0.13 9	0.11 40	0.16 59	0.14 71	0.14 37	0.14 49

ASMatch	0.48 173	0.20 55	0.47 104	0.39 62	0.28 182	0.37 87	0.26 41	0.76 138	0.72 120	0.77 167	2.29 369	0.61 131	0.51 158	0.64 135	0.39 130	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.15 92	0.14 37	0.22 227

THIR-Stereo	0.51 203	0.19 34	0.47 104	0.39 62	0.23 56	0.74 249	0.64 313	0.68 74	0.88 202	1.03 294	1.40 318	0.71 176	0.75 268	0.64 135	0.43 160	0.16 100	0.11 40	0.17 87	0.18 187	0.15 67	0.17 137

Pruner-Stereo	0.39 91	0.21 76	0.51 142	0.41 107	0.25 103	0.22 4	0.24 24	0.71 102	0.59 76	0.90 242	0.75 101	0.67 168	0.30 53	0.64 135	0.39 130	0.19 194	0.12 87	0.20 179	0.17 161	0.17 129	0.19 169

RALCasStereoNet	0.37 63	0.23 122	0.41 51	0.44 190	0.28 182	0.36 79	0.38 173	0.66 58	0.67 104	0.51 54	0.74 99	0.51 82	0.29 43	0.64 135	0.38 122	0.17 127	0.14 174	0.15 42	0.13 50	0.17 129	0.17 137

UDGNet	0.50 193	0.82 366	0.56 187	0.51 284	0.32 248	0.41 112	0.34 119	0.71 102	0.93 224	0.65 101	0.60 61	0.58 117	0.44 127	0.65 141	0.43 160	0.33 329	0.15 193	0.67 377	0.20 230	0.49 354	0.23 246

KYRaft	0.48 173	0.21 76	0.41 51	0.45 202	0.23 56	0.43 123	0.36 148	0.68 74	0.45 48	0.94 257	1.72 351	0.78 217	0.40 110	0.65 141	0.32 66	0.16 100	0.11 40	0.18 118	0.22 265	0.17 129	0.76 379

DRaft	0.49 182	0.18 15	0.50 134	0.38 46	0.25 103	0.57 183	0.39 186	0.67 69	0.86 188	1.02 291	1.75 353	0.50 79	0.79 283	0.65 141	0.42 158	0.14 18	0.11 40	0.16 59	0.16 118	0.14 37	0.17 137

111	0.42 126	0.18 15	0.46 93	0.35 12	0.19 8	0.52 153	0.28 51	0.76 138	1.16 314	0.52 56	0.92 179	0.65 152	0.51 158	0.65 141	0.37 109	0.15 68	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.13 14	0.16 100

EAI-Stereo	0.36 45	0.21 76	0.46 93	0.40 88	0.22 30	0.33 67	0.36 148	1.22 289	0.32 4	0.52 56	0.75 101	0.35 27	0.28 29	0.65 141	0.30 50	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.14 71	0.14 37	0.13 31

FENet	0.43 138	0.23 122	0.40 46	0.40 88	0.24 78	0.54 162	0.33 111	0.83 161	0.72 120	0.74 150	0.73 88	0.63 141	0.56 177	0.65 141	0.45 172	0.19 194	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.18 153	0.20 196

ACVNet	0.47 164	0.24 141	0.39 37	0.40 88	0.28 182	0.58 187	0.40 196	0.91 181	0.81 164	0.67 112	0.96 192	0.79 223	0.66 223	0.65 141	0.71 256	0.18 159	0.15 193	0.16 59	0.15 92	0.18 153	0.15 80

acv_ft	0.52 213	0.24 141	0.64 223	0.45 202	0.28 182	0.85 284	0.40 196	0.95 199	0.81 164	1.00 285	0.96 192	0.79 223	0.62 202	0.65 141	0.88 285	0.18 159	0.15 193	0.16 59	0.15 92	0.18 153	0.15 80

CFNet_ucs	0.51 203	0.25 169	0.58 196	0.39 62	0.31 230	0.59 193	0.35 141	1.04 226	0.95 235	0.89 235	1.19 283	0.80 227	0.49 151	0.66 149	0.45 172	0.21 228	0.16 214	0.26 285	0.18 187	0.27 276	0.23 246

BUS	0.47 164	0.26 197	0.47 104	0.46 225	0.29 201	0.78 255	0.34 119	0.99 210	0.80 155	0.77 167	0.80 126	0.64 148	0.54 166	0.66 149	0.56 219	0.21 228	0.15 193	0.22 233	0.19 211	0.18 153	0.19 169

BSDual-CNN	0.48 173	0.26 197	0.47 104	0.46 225	0.29 201	0.75 252	0.46 241	0.99 210	0.80 155	0.77 167	0.80 126	0.76 210	0.59 193	0.66 149	0.48 188	0.21 228	0.15 193	0.22 233	0.19 211	0.18 153	0.19 169

psmg	0.50 193	0.26 197	0.47 104	0.42 132	0.29 201	0.82 275	0.42 221	1.07 239	0.80 155	0.95 262	0.94 184	0.76 210	0.59 193	0.66 149	0.48 188	0.21 228	0.16 214	0.20 179	0.20 230	0.19 187	0.19 169

AAGNet	1.40 371	0.20 55	0.52 161	0.45 202	0.26 132	0.29 36	0.29 58	0.67 69	0.71 118	0.97 277	0.86 152	0.66 164	0.60 196	0.66 149	19.98 420	0.17 127	0.11 40	0.19 150	0.15 92	0.20 203	0.13 31

Anonymous3	0.47 164	0.35 271	0.91 307	0.50 272	0.38 286	0.81 272	0.55 287	0.76 138	0.66 98	0.52 56	0.65 72	0.44 57	0.45 134	0.66 149	0.39 130	0.25 277	0.25 313	0.22 233	0.21 247	0.23 244	0.24 254

test_xeample3	0.31 25	0.23 122	0.56 187	0.36 27	0.26 132	0.35 75	0.32 102	0.60 33	0.38 18	0.44 41	0.32 9	0.33 20	0.28 29	0.66 149	0.27 23	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.12 27	0.14 37	0.14 49

PSMNet-RSSM	0.50 193	0.24 141	0.41 51	0.43 169	0.26 132	0.51 146	0.40 196	1.16 266	0.79 150	0.75 153	1.07 246	0.87 242	0.69 242	0.66 149	0.52 203	0.24 265	0.16 214	0.23 247	0.26 307	0.20 203	0.20 196

GwcNet-RSSM	0.51 203	0.25 169	0.51 142	0.41 107	0.24 78	0.56 173	0.41 216	0.97 205	0.96 242	0.75 153	1.17 278	0.89 250	0.66 223	0.66 149	0.74 261	0.22 245	0.15 193	0.19 150	0.21 247	0.17 129	0.16 100

MIM_Stereo	0.39 91	0.18 15	0.59 204	0.38 46	0.25 103	0.27 26	0.24 24	0.72 112	0.56 69	0.72 136	1.00 215	0.62 137	0.29 43	0.67 158	0.39 130	0.13 9	0.14 174	0.17 87	0.16 118	0.14 37	0.12 10

test_4	0.37 63	0.19 34	0.34 13	0.45 202	0.26 132	0.20 2	0.34 119	0.58 29	0.42 39	0.60 74	1.45 330	0.43 54	0.26 19	0.67 158	0.29 38	0.12 4	0.10 8	0.17 87	0.19 211	0.15 67	0.12 10

GwcNet-ADL	0.45 150	0.24 141	0.51 142	0.46 225	0.30 220	0.41 112	0.40 196	0.95 199	0.98 251	0.73 143	0.78 112	0.61 131	0.41 114	0.67 158	0.55 217	0.20 213	0.14 174	0.15 42	0.14 71	0.19 187	0.22 227

NRIStereo	0.37 63	0.21 76	0.49 125	0.42 132	0.23 56	0.33 67	0.25 31	0.68 74	0.59 76	0.65 101	0.63 67	0.55 93	0.37 85	0.67 158	0.40 150	0.16 100	0.12 87	0.18 118	0.15 92	0.17 129	0.15 80

RAFT-RH_RVC	0.57 243	0.18 15	0.44 81	0.38 46	0.23 56	0.56 173	0.24 24	0.61 37	0.73 129	1.18 331	3.90 400	0.55 93	0.40 110	0.67 158	0.38 122	0.14 18	0.11 40	0.20 179	0.15 92	0.12 2	0.14 49

RAFT-345	0.41 119	0.19 34	0.42 59	0.39 62	0.23 56	0.32 61	0.25 31	0.62 39	0.56 69	0.74 150	1.77 354	0.44 57	0.35 76	0.67 158	0.37 109	0.14 18	0.11 40	0.18 118	0.14 71	0.14 37	0.13 31

GANet-RSSM	0.49 182	0.22 99	0.42 59	0.39 62	0.26 132	0.58 187	0.41 216	1.12 253	0.82 172	0.73 143	1.02 221	0.88 245	0.75 268	0.67 158	0.48 188	0.22 245	0.16 214	0.18 118	0.19 211	0.18 153	0.18 159

DIP-Stereo	0.40 105	0.22 99	0.58 196	0.42 132	0.29 201	0.62 199	0.27 43	0.87 169	0.42 39	0.65 101	0.86 152	0.52 85	0.35 76	0.67 158	0.43 160	0.15 68	0.13 143	0.17 87	0.14 71	0.15 67	0.17 137
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
test croco	0.32 28	0.21 76	0.59 204	0.40 88	0.29 201	0.27 26	0.30 70	0.46 7	0.36 12	0.32 11	0.66 75	0.31 8	0.33 67	0.68 166	0.32 66	0.18 159	0.13 143	0.20 179	0.15 92	0.18 153	0.13 31

dd	0.44 144	0.40 297	0.62 215	0.44 190	0.26 132	0.51 146	0.38 173	0.72 112	1.07 286	0.60 74	0.66 75	0.43 54	0.40 110	0.68 166	0.53 212	0.24 265	0.15 193	0.21 221	0.16 118	0.24 252	0.19 169

CrosDoStereo	0.51 203	0.19 34	0.46 93	0.39 62	0.24 78	0.39 98	1.14 371	0.69 85	0.87 192	0.94 257	1.36 312	0.62 137	0.75 268	0.68 166	0.46 176	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.18 187	0.14 37	0.16 100

DeepStereo_LL	0.51 203	0.19 34	0.46 93	0.39 62	0.24 78	0.39 98	1.14 371	0.69 85	0.87 192	0.94 257	1.36 312	0.62 137	0.75 268	0.68 166	0.46 176	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.18 187	0.14 37	0.16 100

CFNet-ft	0.50 193	0.25 169	0.39 37	0.41 107	0.26 132	0.66 223	0.37 160	0.91 181	0.87 192	0.67 112	1.00 215	1.05 290	0.70 247	0.68 166	0.57 223	0.23 259	0.16 214	0.24 260	0.21 247	0.24 252	0.19 169

CFNet_RVC	0.50 193	0.25 169	0.39 37	0.41 107	0.26 132	0.66 223	0.37 160	0.91 181	0.87 192	0.67 112	1.00 215	1.05 290	0.70 247	0.68 166	0.57 223	0.23 259	0.16 214	0.24 260	0.21 247	0.24 252	0.19 169

LL-Strereo2	0.36 45	0.25 169	0.52 161	0.43 169	0.27 161	0.36 79	0.27 43	0.70 95	0.46 53	0.55 64	0.53 44	0.65 152	0.24 11	0.69 172	0.32 66	0.14 18	0.13 143	0.23 247	0.20 230	0.19 187	0.14 49

gwcnet-sp	0.50 193	0.25 169	0.84 291	0.41 107	0.27 161	0.79 261	0.40 196	0.93 191	0.85 182	0.95 262	0.79 116	0.65 152	0.63 207	0.69 172	0.52 203	0.18 159	0.17 240	0.18 118	0.18 187	0.18 153	0.19 169

scenet	0.50 193	0.25 169	0.84 291	0.41 107	0.27 161	0.79 261	0.40 196	0.93 191	0.85 182	0.95 262	0.79 116	0.65 152	0.63 207	0.69 172	0.52 203	0.18 159	0.17 240	0.18 118	0.18 187	0.18 153	0.19 169

ssnet	0.50 193	0.25 169	0.84 291	0.41 107	0.27 161	0.79 261	0.40 196	0.93 191	0.85 182	0.95 262	0.79 116	0.65 152	0.63 207	0.69 172	0.52 203	0.18 159	0.17 240	0.18 118	0.18 187	0.18 153	0.19 169

NF-Stereo	0.39 91	0.21 76	0.51 142	0.42 132	0.25 103	0.26 19	0.30 70	0.71 102	0.72 120	0.66 105	0.77 104	0.57 102	0.31 56	0.69 172	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.16 105	0.27 274

OCTAStereo	0.39 91	0.21 76	0.51 142	0.42 132	0.25 103	0.26 19	0.30 70	0.71 102	0.72 120	0.66 105	0.77 104	0.58 117	0.31 56	0.69 172	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.16 105	0.27 274

GES	0.46 155	0.25 169	0.62 215	0.41 107	0.30 220	0.62 199	0.37 160	1.06 237	0.70 112	0.75 153	0.83 139	0.47 71	0.52 161	0.69 172	0.46 176	0.23 259	0.17 240	0.17 87	0.16 118	0.18 153	0.24 254

dad	0.61 268	0.53 328	0.72 260	0.44 190	0.31 230	0.64 212	0.37 160	0.85 166	1.28 334	1.05 305	1.17 278	1.18 314	0.61 200	0.70 179	0.54 215	0.36 343	0.23 297	0.37 341	0.21 247	0.31 296	0.23 246

RE-Stereo	0.39 91	0.21 76	0.51 142	0.42 132	0.25 103	0.26 19	0.30 70	0.71 102	0.72 120	0.66 105	0.77 104	0.57 102	0.31 56	0.70 179	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.16 105	0.27 274

TVStereo	0.39 91	0.21 76	0.51 142	0.42 132	0.25 103	0.26 19	0.30 70	0.71 102	0.72 120	0.66 105	0.77 104	0.57 102	0.31 56	0.70 179	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.16 105	0.27 274

HCRNet	0.46 155	0.35 271	0.45 86	0.54 314	0.26 132	0.52 153	0.29 58	0.87 169	0.64 90	0.75 153	0.82 134	0.76 210	0.53 162	0.70 179	0.38 122	0.24 265	0.16 214	0.24 260	0.20 230	0.21 212	0.20 196

xxxx	1.07 346	0.23 122	0.53 168	0.38 46	0.22 30	0.83 278	0.36 148	1.41 341	0.95 235	0.75 153	0.99 211	0.97 268	0.64 214	0.70 179	11.37 412	0.20 213	0.17 240	0.18 118	0.17 161	0.19 187	0.20 196

pcwnet_v2	0.60 265	0.29 232	0.89 304	0.46 225	0.36 279	0.62 199	0.38 173	1.33 326	1.24 327	1.02 291	1.27 298	0.71 176	0.59 193	0.71 184	0.51 199	0.28 299	0.21 281	0.24 260	0.23 274	0.29 285	0.30 292

ADLNet	0.57 243	0.29 232	0.58 196	0.46 225	0.35 274	0.80 267	0.46 241	1.14 261	0.88 202	1.03 294	0.98 202	0.92 261	0.66 223	0.71 184	0.83 279	0.22 245	0.16 214	0.22 233	0.22 265	0.22 230	0.23 246

BEATNet_4x	0.49 182	0.35 271	0.72 260	0.38 46	0.20 18	0.65 218	0.36 148	1.08 244	0.78 144	0.78 178	0.88 161	0.73 195	0.64 214	0.71 184	0.60 232	0.16 100	0.12 87	0.16 59	0.15 92	0.24 252	0.18 159

AdaStereo	0.52 213	0.34 267	0.53 168	0.49 261	0.25 103	0.71 241	0.36 148	1.24 293	0.91 216	0.77 167	0.98 202	0.75 204	0.50 153	0.71 184	0.51 199	0.27 291	0.13 143	0.28 303	0.18 187	0.23 244	0.18 159
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.
CBFPSM	0.61 268	0.25 169	1.41 355	0.39 62	0.27 161	1.10 325	0.67 315	0.83 161	0.84 178	0.82 187	0.81 132	1.33 332	0.85 300	0.72 188	0.86 283	0.16 100	0.15 193	0.15 42	0.17 161	0.17 129	0.23 246

ToySt	0.52 213	0.27 209	0.93 308	0.42 132	0.28 182	0.67 232	0.56 290	0.88 174	0.79 150	0.61 78	0.85 148	0.92 261	0.70 247	0.72 188	0.61 236	0.16 100	0.17 240	0.21 221	0.21 247	0.22 230	0.21 212

NINENet	0.52 213	0.30 247	0.55 183	0.46 225	0.33 259	0.78 255	0.34 119	1.18 274	0.91 216	0.84 198	0.97 199	0.64 148	0.54 166	0.74 190	0.56 219	0.23 259	0.20 275	0.25 271	0.18 187	0.22 230	0.22 227

STrans-v2	0.47 164	0.21 76	0.49 125	0.41 107	0.25 103	0.54 162	0.49 261	1.16 266	0.82 172	0.67 112	1.05 238	0.71 176	0.67 232	0.74 190	0.34 85	0.15 68	0.11 40	0.17 87	0.15 92	0.14 37	0.14 49

IRAFT_RVC	0.43 138	0.20 55	0.52 161	0.45 202	0.24 78	0.26 19	0.51 267	0.76 138	0.78 144	0.77 167	0.80 126	0.73 195	0.50 153	0.74 190	0.39 130	0.18 159	0.10 8	0.21 221	0.17 161	0.17 129	0.15 80

222	1.25 361	0.23 122	0.53 168	0.38 46	0.23 56	0.78 255	0.37 160	1.41 341	0.93 224	0.97 277	1.13 266	0.74 200	0.71 252	0.74 190	14.86 416	0.20 213	0.16 214	0.17 87	0.16 118	0.18 153	0.20 196

iResNetv2_ROB	0.55 230	0.29 232	0.86 295	0.39 62	0.25 103	0.67 232	0.37 160	1.21 283	1.02 265	1.02 291	1.10 254	0.89 250	0.79 283	0.74 190	0.43 160	0.19 194	0.13 143	0.15 42	0.11 16	0.19 187	0.16 100

hknet	0.51 203	0.26 197	0.58 196	0.46 225	0.29 201	0.75 252	0.46 241	0.99 210	0.89 206	0.77 167	0.80 126	0.96 267	0.67 232	0.75 195	0.50 197	0.19 194	0.15 193	0.22 233	0.19 211	0.18 153	0.19 169

PFNet+	0.41 119	0.20 55	0.53 168	0.40 88	0.25 103	0.28 32	0.22 11	0.66 58	0.76 139	0.85 208	0.79 116	0.63 141	0.34 73	0.75 195	0.37 109	0.20 213	0.14 174	0.23 247	0.20 230	0.17 129	0.21 212

PSM-softLoss	0.40 105	0.21 76	0.53 168	0.42 132	0.26 132	0.29 36	0.34 119	0.70 95	0.49 58	0.63 87	0.82 134	0.59 126	0.33 67	0.75 195	0.43 160	0.20 213	0.12 87	0.20 179	0.18 187	0.17 129	0.22 227

KMStereo	0.40 105	0.21 76	0.53 168	0.42 132	0.26 132	0.29 36	0.34 119	0.70 95	0.49 58	0.63 87	0.82 134	0.59 126	0.33 67	0.75 195	0.43 160	0.20 213	0.12 87	0.20 179	0.18 187	0.17 129	0.22 227

PFNet	0.43 138	0.19 34	0.61 210	0.44 190	0.24 78	0.42 119	0.31 90	0.76 138	0.81 164	1.01 287	0.74 99	0.67 168	0.41 114	0.75 195	0.39 130	0.16 100	0.10 8	0.20 179	0.15 92	0.16 105	0.14 49

test_xeample	1.06 344	0.23 122	0.51 142	0.37 35	0.22 30	0.71 241	0.39 186	1.31 318	0.92 222	0.87 220	1.08 252	0.70 175	0.64 214	0.75 195	11.43 413	0.19 194	0.16 214	0.18 118	0.17 161	0.18 153	0.19 169

DMCA-RVC	0.54 224	0.32 256	0.83 288	0.51 284	0.32 248	0.59 193	0.38 173	0.89 175	0.70 112	0.95 262	0.88 161	0.90 252	0.69 242	0.75 195	0.63 243	0.23 259	0.18 250	0.31 321	0.24 288	0.27 276	0.21 212

HSM-Net_RVC	0.55 230	0.23 122	0.37 28	0.38 46	0.22 30	0.86 286	0.40 196	1.31 318	0.93 224	0.92 250	1.15 270	1.26 320	0.71 252	0.75 195	0.53 212	0.17 127	0.14 174	0.16 59	0.15 92	0.17 129	0.17 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iinet-f	0.69 286	0.29 232	2.34 386	0.41 107	0.31 230	1.16 336	0.58 299	0.87 169	0.85 182	0.86 218	1.17 278	1.04 287	0.83 293	0.76 203	1.26 341	0.21 228	0.18 250	0.17 87	0.16 118	0.21 212	0.21 212

iRaft-Stereo_5w	0.46 155	0.22 99	0.53 168	0.43 169	0.30 220	0.30 40	0.53 277	0.66 58	0.71 118	0.62 80	0.89 164	1.01 279	0.67 232	0.76 203	0.67 249	0.13 9	0.12 87	0.17 87	0.15 92	0.15 67	0.17 137

PSMNet-ADL	0.50 193	0.28 222	0.43 76	0.49 261	0.31 230	0.70 238	0.38 173	0.94 196	0.81 164	0.62 80	0.80 126	0.91 258	0.62 202	0.76 203	0.68 252	0.24 265	0.18 250	0.19 150	0.20 230	0.22 230	0.22 227

RAFT	0.46 155	0.23 122	0.52 161	0.48 252	0.27 161	0.55 168	0.47 246	0.68 74	0.60 83	0.83 192	0.82 134	1.00 275	0.56 177	0.76 203	0.37 109	0.18 159	0.16 214	0.22 233	0.20 230	0.16 105	0.14 49

UNet	0.55 230	0.27 209	0.72 260	0.45 202	0.41 303	0.97 303	0.40 196	1.01 218	0.80 155	0.87 220	0.90 167	1.03 283	0.75 268	0.76 203	0.67 249	0.19 194	0.15 193	0.20 179	0.17 161	0.21 212	0.18 159

ac_64	0.54 224	0.24 141	0.58 196	0.46 225	0.28 182	0.79 261	0.44 234	1.11 252	0.63 86	0.94 257	0.85 148	1.06 294	0.70 247	0.76 203	0.72 259	0.22 245	0.18 250	0.20 179	0.19 211	0.18 153	0.16 100

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 230	0.33 262	0.71 254	0.46 225	0.31 230	0.66 223	0.43 228	1.07 239	0.89 206	0.93 253	0.91 173	0.98 270	0.61 200	0.76 203	0.64 245	0.22 245	0.18 250	0.22 233	0.22 265	0.22 230	0.24 254
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DispNO	0.54 224	0.29 232	1.04 324	0.47 243	0.31 230	0.54 162	0.51 267	0.99 210	1.08 291	0.75 153	0.89 164	0.73 195	0.64 214	0.77 210	0.59 230	0.21 228	0.17 240	0.20 179	0.16 118	0.19 187	0.18 159

MyStereo04	0.45 150	0.23 122	0.52 161	0.43 169	0.29 201	0.40 103	0.48 251	1.02 220	1.12 300	0.62 80	0.58 57	0.55 93	0.56 177	0.77 210	0.45 172	0.14 18	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.18 153	0.17 137

GMStereo_Zeroshot	0.51 203	0.46 315	0.80 278	0.50 272	0.28 182	0.57 183	0.30 70	0.75 136	0.79 150	0.88 228	0.94 184	0.90 252	0.37 85	0.77 210	0.46 176	0.27 291	0.14 174	0.26 285	0.15 92	0.39 331	0.19 169

HH	0.37 63	0.22 99	0.49 125	0.41 107	0.26 132	0.36 79	0.30 70	0.87 169	0.41 35	0.45 42	0.59 59	0.78 217	0.43 122	0.77 210	0.26 8	0.15 68	0.11 40	0.15 42	0.14 71	0.14 37	0.14 49

HanStereo	0.37 63	0.22 99	0.49 125	0.41 107	0.26 132	0.36 79	0.30 70	0.87 169	0.41 35	0.45 42	0.59 59	0.78 217	0.43 122	0.77 210	0.26 8	0.15 68	0.11 40	0.15 42	0.14 71	0.14 37	0.14 49

Anonymous_2	0.84 317	0.45 310	0.66 230	0.41 107	0.45 327	0.82 275	0.53 277	0.81 155	0.81 164	0.73 143	0.61 64	0.91 258	0.76 277	0.77 210	0.61 236	0.51 369	0.55 384	0.54 371	4.92 419	0.54 364	0.42 342

TRStereo	0.39 91	0.32 256	0.64 223	0.49 261	0.41 303	0.30 40	0.30 70	0.97 205	0.63 86	0.53 62	0.43 20	0.52 85	0.26 19	0.77 210	0.29 38	0.18 159	0.12 87	0.19 150	0.19 211	0.13 14	0.13 31

FADNet-RVC-Resample	0.58 254	0.35 271	1.34 350	0.50 272	0.34 269	0.73 245	0.43 228	1.09 247	0.96 242	0.83 192	0.87 158	0.76 210	0.66 223	0.77 210	0.52 203	0.19 194	0.18 250	0.26 285	0.27 311	0.28 283	0.29 288

STTStereo	0.57 243	0.39 289	0.87 300	0.45 202	0.32 248	0.62 199	0.45 238	1.01 218	0.87 192	1.01 287	0.91 173	0.95 264	0.58 189	0.77 210	0.66 246	0.25 277	0.24 305	0.27 293	0.33 340	0.25 261	0.26 266

MSKI-zero shot	0.33 32	0.19 34	0.36 26	0.41 107	0.22 30	0.32 61	0.22 11	0.65 56	0.45 48	0.52 56	0.64 70	0.60 129	0.19 3	0.78 219	0.27 23	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.10 10	0.13 14	0.13 31

TransformOpticalFlow	0.46 155	0.21 76	0.49 125	0.42 132	0.24 78	0.36 79	0.46 241	1.04 226	0.84 178	0.67 112	1.14 268	0.73 195	0.56 177	0.78 219	0.33 76	0.15 68	0.10 8	0.17 87	0.15 92	0.14 37	0.15 80

MyStereo05	0.46 155	0.22 99	0.51 142	0.42 132	0.29 201	0.43 123	0.48 251	0.96 203	1.12 300	0.77 167	0.62 66	0.51 82	0.57 186	0.79 221	0.43 160	0.14 18	0.13 143	0.18 118	0.17 161	0.17 129	0.17 137

ADLNet2	0.57 243	0.26 197	0.71 254	0.48 252	0.31 230	0.83 278	0.51 267	1.10 251	0.99 254	0.85 208	0.99 211	0.99 274	0.70 247	0.79 221	0.78 267	0.21 228	0.17 240	0.18 118	0.18 187	0.22 230	0.22 227

DisPM	0.40 105	0.20 55	0.50 134	0.42 132	0.27 161	0.24 7	0.30 70	0.68 74	0.61 85	0.88 228	0.87 158	0.59 126	0.32 62	0.80 223	0.34 85	0.19 194	0.12 87	0.19 150	0.17 161	0.16 105	0.21 212

RAFT_R40	0.41 119	0.20 55	0.47 104	0.44 190	0.25 103	0.23 6	0.25 31	0.69 85	0.70 112	0.98 280	0.78 112	0.72 191	0.43 122	0.80 223	0.39 130	0.17 127	0.11 40	0.20 179	0.16 118	0.18 153	0.15 80

psm_up	0.57 243	0.27 209	0.52 161	0.50 272	0.33 259	0.65 218	0.60 304	1.07 239	0.84 178	0.87 220	0.91 173	1.00 275	1.06 335	0.80 223	0.66 246	0.22 245	0.25 313	0.26 285	0.23 274	0.22 230	0.21 212

HGLStereo	0.58 254	0.30 247	0.65 228	0.51 284	0.38 286	0.78 255	0.45 238	1.07 239	0.82 172	0.89 235	1.16 273	0.88 245	0.91 316	0.80 223	0.74 261	0.21 228	0.21 281	0.20 179	0.18 187	0.19 187	0.22 227

fast-acv-ft	0.66 280	0.32 256	0.80 278	0.46 225	0.34 269	1.26 345	0.50 264	0.91 181	1.00 258	1.05 305	1.36 312	1.28 321	0.84 296	0.81 227	0.90 293	0.22 245	0.24 305	0.23 247	0.23 274	0.21 212	0.22 227

RAFT+CT+SA	0.40 105	0.24 141	0.40 46	0.53 305	0.27 161	0.28 32	0.45 238	0.79 151	0.81 164	0.51 54	0.90 167	0.42 48	0.39 105	0.81 227	0.33 76	0.15 68	0.11 40	0.18 118	0.18 187	0.15 67	0.15 80

SST-Stereo	0.41 119	0.20 55	0.48 117	0.43 169	0.25 103	0.25 17	0.21 5	0.68 74	0.50 61	1.08 315	0.79 116	0.71 176	0.42 119	0.81 227	0.38 122	0.17 127	0.11 40	0.20 179	0.16 118	0.19 187	0.15 80

NOSS_ROB	0.59 258	0.40 297	0.42 59	0.45 202	0.31 230	0.79 261	0.53 277	1.09 247	1.12 300	0.69 122	0.92 179	0.77 215	0.63 207	0.81 227	0.52 203	0.39 353	0.38 362	0.44 355	0.42 362	0.38 327	0.36 319

DN-CSS_ROB	0.45 150	0.27 209	0.74 268	0.41 107	0.29 201	0.43 123	0.29 58	0.80 153	0.78 144	0.73 143	1.08 252	0.48 74	0.45 134	0.81 227	0.40 150	0.15 68	0.12 87	0.21 221	0.19 211	0.18 153	0.17 137

test_5	0.44 144	0.25 169	0.48 117	0.53 305	0.28 182	0.28 32	0.42 221	0.77 143	0.87 192	0.63 87	0.91 173	0.73 195	0.53 162	0.82 232	0.36 101	0.14 18	0.11 40	0.18 118	0.18 187	0.18 153	0.16 100

DRN-Test	0.68 284	0.34 267	0.77 274	0.52 298	0.40 298	1.14 332	0.61 306	1.56 363	1.04 273	1.18 331	1.10 254	1.05 290	0.72 259	0.82 232	1.01 313	0.24 265	0.18 250	0.26 285	0.25 299	0.26 267	0.23 246

CRFU-Net	0.59 258	0.29 232	0.62 215	0.47 243	0.31 230	1.20 342	0.51 267	1.19 277	0.59 76	1.05 305	1.00 215	1.06 294	0.87 307	0.83 234	0.77 266	0.22 245	0.19 267	0.18 118	0.16 118	0.19 187	0.20 196

MMNet	0.57 243	0.26 197	0.67 234	0.45 202	0.35 274	1.04 320	0.39 186	0.93 191	0.98 251	0.96 274	0.97 199	0.86 238	0.80 287	0.83 234	0.80 275	0.16 100	0.15 193	0.19 150	0.19 211	0.20 203	0.17 137

hitnet-ft	0.57 243	0.29 232	0.43 76	0.42 132	0.29 201	0.81 272	0.40 196	0.98 207	0.91 216	0.84 198	1.01 219	1.13 310	0.72 259	0.83 234	0.71 256	0.28 299	0.21 281	0.28 303	0.22 265	0.29 285	0.27 274

CFNet	0.53 219	0.30 247	0.53 168	0.42 132	0.28 182	0.73 245	0.35 141	1.21 283	1.01 260	0.74 150	1.07 246	0.85 234	0.60 196	0.83 234	0.58 228	0.19 194	0.15 193	0.23 247	0.23 274	0.21 212	0.17 137

ssnet_v2	0.61 268	0.29 232	0.69 249	0.45 202	0.30 220	0.93 296	0.62 308	1.20 280	1.03 269	0.97 277	0.81 132	0.98 270	0.67 232	0.84 238	0.97 309	0.26 282	0.23 297	0.23 247	0.24 288	0.20 203	0.21 212

iResNet_ROB	0.55 230	0.24 141	0.61 210	0.38 46	0.22 30	0.66 223	0.30 70	1.59 367	1.33 343	0.94 257	1.05 238	0.81 229	0.69 242	0.84 238	0.46 176	0.17 127	0.12 87	0.14 13	0.09 4	0.15 67	0.20 196

CSP-Net	0.57 243	0.29 232	0.55 183	0.42 132	0.29 201	1.20 342	0.49 261	1.29 315	0.75 136	0.98 280	0.97 199	0.88 245	0.69 242	0.85 240	0.66 246	0.27 291	0.18 250	0.17 87	0.17 161	0.18 153	0.19 169

S-Stereo	0.76 303	0.36 279	1.10 327	0.57 326	0.46 335	0.83 278	0.59 302	1.31 318	1.62 367	0.98 280	1.41 320	1.11 307	0.93 320	0.85 240	1.07 328	0.27 291	0.31 342	0.28 303	0.25 299	0.33 306	0.50 363

iRaft-Stereo_20w	0.42 126	0.20 55	0.63 219	0.39 62	0.27 161	0.33 67	0.25 31	1.76 379	0.37 15	0.73 143	0.53 44	0.63 141	0.42 119	0.86 242	0.29 38	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.13 50	0.15 67	0.15 80

iResNet	0.52 213	0.31 254	0.86 295	0.44 190	0.22 30	0.66 223	0.47 246	0.92 189	1.02 265	0.89 235	1.12 260	0.69 173	0.55 169	0.86 242	0.60 232	0.15 68	0.11 40	0.15 42	0.12 27	0.17 129	0.17 137

LMCR-Stereo	0.55 230	0.33 262	0.57 194	0.60 335	0.30 220	0.80 267	0.36 148	1.30 317	0.79 150	0.90 242	1.04 235	0.57 102	0.64 214	0.87 244	0.73 260	0.20 213	0.15 193	0.19 150	0.14 71	0.25 261	0.18 159

RAFT + AFF	0.54 224	0.30 247	0.84 291	0.51 284	0.32 248	0.63 204	0.57 292	1.05 232	0.95 235	0.80 182	0.87 158	0.85 234	0.57 186	0.87 244	0.51 199	0.18 159	0.21 281	0.23 247	0.22 265	0.19 187	0.19 169

delet	0.57 243	0.25 169	0.63 219	0.46 225	0.34 269	1.05 322	0.51 267	1.04 226	0.94 231	0.90 242	0.99 211	0.90 252	0.68 240	0.87 244	0.78 267	0.18 159	0.18 250	0.20 179	0.21 247	0.17 129	0.17 137

UPFNet	0.55 230	0.26 197	0.59 204	0.46 225	0.38 286	0.83 278	0.48 251	1.03 225	0.80 155	0.92 250	0.91 173	0.85 234	0.67 232	0.87 244	0.78 267	0.20 213	0.21 281	0.20 179	0.20 230	0.20 203	0.15 80

FADNet	0.63 277	0.53 328	1.20 335	0.46 225	0.44 320	0.66 223	0.41 216	1.24 293	1.07 286	0.70 126	0.84 141	0.98 270	0.65 221	0.87 244	0.54 215	0.29 306	0.30 334	0.27 293	0.30 322	0.48 351	0.36 319

StereoDRNet	0.67 281	0.35 271	0.82 284	0.53 305	0.44 320	1.03 318	0.53 277	1.51 356	1.06 279	1.13 327	0.91 173	1.07 298	0.74 265	0.87 244	0.95 304	0.24 265	0.19 267	0.25 271	0.23 274	0.27 276	0.22 227

UDG	0.93 328	1.03 381	0.75 270	1.00 378	0.97 380	1.02 316	0.57 292	1.18 274	1.01 260	0.93 253	1.02 221	1.32 327	1.03 331	0.88 250	0.92 297	0.55 375	0.33 353	1.82 393	0.41 360	1.20 386	0.74 378

raft_robust	0.41 119	0.24 141	0.39 37	0.43 169	0.22 30	0.40 103	0.33 111	0.80 153	0.98 251	0.80 182	0.88 161	0.41 46	0.32 62	0.89 251	0.30 50	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.18 187	0.15 67	0.13 31

DAS	0.54 224	0.26 197	0.66 230	0.49 261	0.31 230	0.61 195	0.43 228	0.89 175	1.01 260	0.95 262	1.16 273	0.71 176	0.85 300	0.89 251	0.47 185	0.18 159	0.14 174	0.18 118	0.15 92	0.22 230	0.19 169

ARAFT	0.48 173	0.25 169	0.82 284	0.42 132	0.25 103	0.56 173	0.54 283	0.82 159	0.82 172	0.92 250	0.75 101	0.75 204	0.48 147	0.89 251	0.37 109	0.15 68	0.12 87	0.23 247	0.22 265	0.14 37	0.14 49

PS-NSSS	0.60 265	0.46 315	0.68 241	0.43 169	0.34 269	0.66 223	0.57 292	1.05 232	0.91 216	0.80 182	1.28 299	0.72 191	0.67 232	0.89 251	0.61 236	0.32 321	0.26 321	0.40 350	0.27 311	0.35 318	0.29 288

PSMNet_ROB	0.67 281	0.39 289	0.76 271	0.57 326	0.43 315	1.00 310	0.85 352	1.25 299	0.93 224	0.82 187	1.04 235	1.08 299	0.64 214	0.89 251	1.02 317	0.29 306	0.21 281	0.31 321	0.31 331	0.27 276	0.25 261

DeepPruner_ROB	0.55 230	0.37 281	0.67 234	0.42 132	0.31 230	0.50 141	0.43 228	1.22 289	0.73 129	0.86 218	1.05 238	0.85 234	0.58 189	0.90 256	0.56 219	0.29 306	0.23 297	0.22 233	0.22 265	0.26 267	0.26 266

HSM	0.53 219	0.25 169	0.46 93	0.40 88	0.25 103	0.74 249	0.44 234	1.29 315	0.78 144	0.82 187	0.92 179	1.21 316	0.75 268	0.90 256	0.48 188	0.18 159	0.14 174	0.17 87	0.14 71	0.17 129	0.18 159

AACVNet	0.52 213	0.25 169	0.56 187	0.48 252	0.29 201	0.55 168	0.38 173	0.96 203	0.59 76	0.83 192	1.03 232	1.03 283	0.77 281	0.91 258	0.58 228	0.22 245	0.18 250	0.24 260	0.18 187	0.24 252	0.22 227

ADCRef	0.84 317	0.46 315	1.60 368	0.52 298	0.45 327	1.08 324	0.52 274	1.13 259	1.03 269	1.22 336	1.43 326	0.87 242	0.93 320	0.91 258	3.35 390	0.19 194	0.16 214	0.23 247	0.23 274	0.23 244	0.22 227

HBP-ISP	0.61 268	0.47 321	0.45 86	0.46 225	0.33 259	0.79 261	0.29 58	1.15 264	1.05 275	0.85 208	1.18 282	0.67 168	0.71 252	0.92 260	0.57 223	0.37 347	0.38 362	0.47 360	0.41 360	0.39 331	0.32 302

GEStereo_RVC	0.56 239	0.30 247	0.70 251	0.51 284	0.31 230	0.70 238	0.54 283	1.31 318	0.93 224	0.85 208	0.86 152	0.84 232	0.63 207	0.92 260	0.67 249	0.24 265	0.16 214	0.19 150	0.17 161	0.21 212	0.23 246

FAT-Stereo	0.75 300	0.34 267	0.81 283	0.51 284	0.38 286	0.78 255	0.63 311	1.39 335	1.32 341	1.05 305	1.40 318	1.58 362	1.14 345	0.92 260	0.91 295	0.29 306	0.28 328	0.28 303	0.23 274	0.28 283	0.41 339

Wz-Net-LNSev	0.75 300	0.54 334	1.59 365	0.51 284	0.41 303	1.16 336	0.79 342	1.27 306	1.13 305	1.04 300	1.14 268	1.11 307	0.94 323	0.93 263	1.00 312	0.24 265	0.22 290	0.21 221	0.19 211	0.26 267	0.27 274

Consistency-Raft	1.01 342	0.82 366	1.27 342	0.85 374	0.97 380	0.81 272	0.83 348	1.35 329	1.61 366	1.06 313	1.66 346	1.11 307	0.93 320	0.93 263	1.11 331	0.65 378	0.75 394	0.79 379	0.91 392	1.09 385	0.79 380

StereoDRNet-Refined	0.61 268	0.33 262	0.63 219	0.47 243	0.31 230	0.94 298	0.41 216	1.04 226	0.97 247	1.15 329	1.13 266	1.00 275	0.74 265	0.93 263	0.93 299	0.18 159	0.13 143	0.22 233	0.21 247	0.20 203	0.21 212
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
TestStereo1	0.44 144	0.24 141	0.45 86	0.52 298	0.25 103	0.35 75	0.40 196	0.81 155	0.94 231	0.70 126	0.96 192	0.48 74	0.45 134	0.94 266	0.33 76	0.16 100	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.14 49

SA-5K	0.44 144	0.24 141	0.45 86	0.52 298	0.25 103	0.35 75	0.40 196	0.81 155	0.94 231	0.70 126	0.96 192	0.48 74	0.45 134	0.94 266	0.33 76	0.16 100	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.14 49

Sa-1000	0.49 182	0.25 169	0.45 86	0.46 225	0.25 103	0.64 212	0.34 119	0.85 166	0.95 235	0.85 208	1.51 337	0.55 93	0.44 127	0.94 266	0.31 60	0.16 100	0.12 87	0.21 221	0.20 230	0.15 67	0.14 49

CVANet_RVC	0.59 258	0.35 271	0.54 180	0.49 261	0.33 259	0.70 238	0.67 315	1.12 253	0.97 247	0.88 228	1.05 238	1.01 279	0.72 259	0.94 266	0.55 217	0.30 313	0.20 275	0.28 303	0.26 307	0.32 302	0.23 246

CBMV_ROB	0.62 274	0.39 289	0.41 51	0.41 107	0.28 182	0.86 286	0.28 51	1.06 237	1.02 265	0.95 262	1.33 307	0.81 229	0.84 296	0.94 266	0.56 219	0.37 347	0.37 361	0.43 353	0.40 355	0.33 306	0.32 302

ttt	0.56 239	0.27 209	0.49 125	0.39 62	0.25 103	0.65 218	0.42 221	1.24 293	1.08 291	0.76 159	1.10 254	0.63 141	0.51 158	0.95 271	1.03 318	0.25 277	0.22 290	0.22 233	0.21 247	0.25 261	0.25 261

OMP-Stereo	0.43 138	0.23 122	0.50 134	0.53 305	0.25 103	0.36 79	0.24 24	0.73 125	0.81 164	0.78 178	0.64 70	0.88 245	0.41 114	0.95 271	0.36 101	0.15 68	0.12 87	0.20 179	0.15 92	0.16 105	0.13 31

IIG-Stereo	0.45 150	0.22 99	0.48 117	0.51 284	0.26 132	0.43 123	0.21 5	0.73 125	0.80 155	0.84 198	0.95 188	0.82 231	0.46 140	0.95 271	0.37 109	0.16 100	0.12 87	0.19 150	0.15 92	0.15 67	0.12 10

SMFormer	0.53 219	0.24 141	0.67 234	0.35 12	0.20 18	0.63 204	0.34 119	1.26 301	1.06 279	0.85 208	1.02 221	0.71 176	0.66 223	0.96 274	0.60 232	0.19 194	0.16 214	0.18 118	0.17 161	0.19 187	0.20 196

tta	0.53 219	0.24 141	0.67 234	0.35 12	0.20 18	0.63 204	0.34 119	1.26 301	1.06 279	0.85 208	1.02 221	0.71 176	0.66 223	0.96 274	0.60 232	0.19 194	0.16 214	0.18 118	0.17 161	0.15 67	0.16 100

qqq1	0.51 203	0.24 141	0.67 234	0.35 12	0.20 18	0.63 204	0.34 119	1.26 301	1.06 279	0.85 208	1.02 221	0.71 176	0.66 223	0.96 274	0.36 101	0.19 194	0.16 214	0.14 13	0.12 27	0.15 67	0.16 100

fff1	0.51 203	0.24 141	0.67 234	0.35 12	0.20 18	0.63 204	0.34 119	1.26 301	1.06 279	0.85 208	1.02 221	0.71 176	0.66 223	0.96 274	0.36 101	0.19 194	0.16 214	0.14 13	0.12 27	0.15 67	0.16 100

Syn2CoEx	0.74 296	0.55 340	1.17 334	0.66 352	0.45 327	0.89 292	0.56 290	1.54 358	1.15 312	0.95 262	1.35 311	1.03 283	1.03 331	0.96 274	0.89 287	0.31 316	0.27 323	0.29 311	0.24 288	0.23 244	0.27 274

aanetorigin	0.85 322	0.58 346	1.98 379	0.50 272	0.40 298	0.66 223	0.70 321	0.72 112	1.01 260	2.44 389	2.00 364	1.32 327	1.25 353	0.96 274	1.16 335	0.20 213	0.19 267	0.20 179	0.20 230	0.27 276	0.33 311

TDLM	0.59 258	0.35 271	0.57 194	0.53 305	0.32 248	0.67 232	0.72 327	1.09 247	1.03 269	0.84 198	1.11 258	0.84 232	0.71 252	0.96 274	0.61 236	0.28 299	0.18 250	0.26 285	0.22 265	0.27 276	0.21 212

DDUNet	1.10 348	2.58 413	0.83 288	1.21 386	1.27 390	1.02 316	0.69 320	1.17 272	0.95 235	0.98 280	1.26 294	1.28 321	0.84 296	0.97 281	0.79 274	0.85 384	0.40 369	2.00 396	0.60 381	1.34 387	0.94 383

SepStereo	0.54 224	0.26 197	0.66 230	0.49 261	0.31 230	0.61 195	0.43 228	0.89 175	1.01 260	0.95 262	1.16 273	0.71 176	0.85 300	0.97 281	0.47 185	0.18 159	0.14 174	0.18 118	0.15 92	0.22 230	0.19 169

SA	0.45 150	0.26 197	0.50 134	0.47 243	0.24 78	0.46 133	0.36 148	0.79 151	1.00 258	0.61 78	1.04 235	0.50 79	0.50 153	0.98 283	0.33 76	0.16 100	0.13 143	0.21 221	0.19 211	0.15 67	0.14 49

GwcNet	0.73 291	0.39 289	1.37 352	0.53 305	0.43 315	1.10 325	0.52 274	1.27 306	1.19 322	1.05 305	1.41 320	1.06 294	0.86 304	0.98 283	1.01 313	0.26 282	0.24 305	0.24 260	0.23 274	0.23 244	0.28 283

DLCB_ROB	0.60 265	0.29 232	0.53 168	0.50 272	0.33 259	0.76 254	0.51 267	1.02 220	0.94 231	1.07 314	1.16 273	1.21 316	0.73 263	0.98 283	0.75 263	0.21 228	0.20 275	0.22 233	0.23 274	0.22 230	0.20 196

CBMV	0.68 284	0.37 281	0.50 134	0.43 169	0.26 132	1.00 310	0.71 323	1.17 272	1.16 314	1.24 340	1.29 303	1.06 294	0.86 304	0.98 283	0.75 263	0.29 306	0.30 334	0.34 333	0.30 322	0.26 267	0.27 274
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SACVNet	0.61 268	0.36 279	0.67 234	0.57 326	0.37 281	0.65 218	0.47 246	1.16 266	0.80 155	1.04 300	1.06 244	1.02 281	0.81 290	0.99 287	0.57 223	0.28 299	0.21 281	0.25 271	0.24 288	0.30 292	0.39 328

FADNet-RVC	0.62 274	0.56 342	1.29 344	0.47 243	0.39 295	0.63 204	0.40 196	1.16 266	0.91 216	0.71 135	0.86 152	1.04 287	0.55 169	0.99 287	0.78 267	0.27 291	0.26 321	0.28 303	0.29 321	0.32 302	0.31 299

RASNet	0.57 243	0.24 141	0.61 210	0.39 62	0.23 56	0.71 241	0.40 196	1.02 220	0.93 224	0.77 167	1.05 238	1.05 290	0.98 328	0.99 287	1.03 318	0.16 100	0.14 174	0.14 13	0.17 161	0.15 67	0.14 49

NCCL2	0.74 296	0.45 310	0.77 274	0.65 350	0.45 327	0.97 303	1.16 373	1.16 266	1.02 265	1.00 285	0.98 202	1.48 351	0.88 311	0.99 287	0.89 287	0.31 316	0.27 323	0.39 347	0.39 352	0.33 306	0.34 313

SGM-Forest	0.65 279	0.33 262	0.43 76	0.44 190	0.30 220	1.01 314	0.54 283	1.13 259	1.09 298	1.11 325	1.21 285	1.10 305	0.76 277	0.99 287	0.71 256	0.32 321	0.33 353	0.33 331	0.30 322	0.30 292	0.28 283
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MLCV	0.49 182	0.26 197	0.73 264	0.38 46	0.18 5	0.64 212	0.33 111	0.84 165	0.89 206	0.96 274	1.12 260	0.72 191	0.45 134	1.00 292	0.59 230	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.14 37	0.14 49

ccnet	0.84 317	0.59 348	0.86 295	0.56 323	0.60 362	1.11 329	0.72 327	1.44 348	0.97 247	1.15 329	1.44 327	1.28 321	0.95 325	1.01 293	1.33 346	0.49 366	0.43 375	0.50 368	0.47 365	0.52 362	0.48 360

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 289	0.84 370	0.80 278	0.55 320	0.38 286	1.38 351	0.57 292	1.07 239	0.81 164	0.90 242	0.94 184	0.95 264	0.54 166	1.01 293	0.61 236	0.41 358	0.30 334	0.57 373	0.31 331	0.86 378	0.39 328

RYNet	0.76 303	0.37 281	0.74 268	0.54 314	0.67 369	1.35 349	0.68 318	1.28 311	1.21 326	1.10 322	0.90 167	1.31 325	0.94 323	1.01 293	1.30 343	0.22 245	0.16 214	0.27 293	0.23 274	0.43 341	0.45 352

anonymity	0.98 338	0.89 372	1.06 326	0.93 377	1.04 386	0.97 303	0.82 346	1.33 326	0.93 224	1.08 315	0.98 202	1.02 281	0.95 325	1.02 296	0.93 299	0.96 387	0.96 407	0.90 382	0.91 392	0.92 380	0.95 385

NVstereo2D	0.62 274	0.32 256	0.82 284	0.50 272	0.44 320	0.88 289	0.48 251	1.12 253	1.17 317	0.67 112	0.90 167	0.90 252	0.69 242	1.02 296	0.69 253	0.33 329	0.16 214	0.29 311	0.20 230	0.43 341	0.46 356

FADNet_RVC	0.58 254	0.39 289	1.26 339	0.45 202	0.32 248	0.55 168	0.34 119	1.12 253	0.90 210	0.68 119	0.90 167	0.61 131	0.71 252	1.03 298	0.80 275	0.21 228	0.18 250	0.27 293	0.23 274	0.33 306	0.30 292

pmcnn	1.27 363	0.31 254	1.14 332	0.41 107	0.23 56	0.97 303	0.71 323	1.23 292	1.32 341	1.83 371	2.34 371	11.25 416	0.89 313	1.04 299	0.96 306	0.15 68	0.12 87	0.12 2	0.10 10	0.15 67	0.16 100

DSFCA	0.57 243	0.27 209	0.71 254	0.41 107	0.36 279	0.78 255	0.53 277	1.08 244	0.85 182	1.08 315	0.84 141	0.90 252	0.66 223	1.05 300	0.63 243	0.26 282	0.22 290	0.21 221	0.21 247	0.22 230	0.20 196

SQANet	0.87 324	0.76 362	0.76 271	1.16 384	0.99 382	1.10 325	0.51 267	1.12 253	0.85 182	0.93 253	1.05 238	1.03 283	0.76 277	1.07 301	0.70 254	0.79 381	0.25 313	1.04 385	0.36 345	1.56 388	0.70 377

DGSMNet	0.80 307	0.58 346	1.42 356	0.61 339	0.65 366	0.94 298	0.75 336	1.35 329	1.16 314	0.88 228	1.26 294	1.00 275	0.75 268	1.07 301	0.89 287	0.36 343	0.31 342	0.41 351	0.40 355	0.60 372	0.59 375

ETE_ROB	0.73 291	0.52 326	0.93 308	0.57 326	0.37 281	0.80 267	0.86 353	1.19 277	0.95 235	1.20 333	1.22 287	1.39 344	0.86 304	1.07 301	0.88 285	0.27 291	0.21 281	0.31 321	0.27 311	0.34 312	0.35 316

RP	0.80 307	0.38 285	0.73 264	0.67 354	0.59 359	0.82 275	0.57 292	1.21 283	1.28 334	1.03 294	1.68 347	1.45 346	1.49 368	1.08 304	0.90 293	0.36 343	0.31 342	0.37 341	0.30 322	0.36 322	0.36 319

RAFT_CTSACE	0.46 155	0.20 55	0.48 117	0.46 225	0.27 161	0.34 73	0.39 186	0.62 39	0.74 134	0.78 178	1.44 327	0.86 238	0.38 92	1.09 305	0.27 23	0.13 9	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.16 105	0.12 10

FINET	0.75 300	0.45 310	1.38 353	0.48 252	0.46 335	0.98 307	1.00 363	1.22 289	1.69 371	0.91 249	1.25 291	0.74 200	0.74 265	1.09 305	0.82 278	0.37 347	0.31 342	0.27 293	0.24 288	0.35 318	0.34 313

G-Net	0.95 333	0.48 323	1.13 330	0.67 354	0.49 339	2.07 380	0.63 311	1.02 220	0.90 210	1.77 369	2.62 381	1.28 321	1.60 371	1.09 305	1.06 326	0.37 347	0.30 334	0.35 334	0.25 299	0.46 348	0.45 352

LALA_ROB	0.76 303	0.46 315	0.86 295	0.55 320	0.41 303	1.00 310	0.93 358	1.25 299	1.13 305	1.23 338	1.15 270	1.55 359	0.80 287	1.11 308	0.96 306	0.33 329	0.23 297	0.35 334	0.30 322	0.35 318	0.32 302

1111x	0.64 278	0.23 122	0.61 210	0.39 62	0.21 25	0.68 236	0.46 241	1.32 323	1.03 269	0.76 159	1.02 221	0.95 264	0.72 259	1.13 309	2.15 375	0.18 159	0.18 250	0.18 118	0.19 211	0.20 203	0.19 169

SuperB	1.00 341	0.41 301	4.03 397	0.45 202	0.32 248	0.99 309	0.49 261	1.09 247	2.09 381	1.10 322	1.10 254	0.74 200	0.83 293	1.13 309	1.75 364	0.20 213	0.15 193	0.17 87	0.15 92	2.50 405	0.27 274

APVNet	0.73 291	0.39 289	1.01 321	0.58 331	0.45 327	1.16 336	0.68 318	1.47 352	0.87 192	0.84 198	1.15 270	1.04 287	0.84 296	1.14 311	1.18 336	0.27 291	0.28 328	0.32 326	0.31 331	0.29 285	0.32 302

CC-Net-ROB	0.84 317	1.01 380	0.93 308	0.60 335	0.45 327	1.25 344	0.71 323	1.20 280	1.05 275	0.84 198	1.24 290	0.90 252	0.78 282	1.14 311	0.70 254	0.48 365	0.34 356	1.71 391	0.38 350	0.78 376	0.40 334

XPNet_ROB	0.73 291	0.38 285	0.80 278	0.53 305	0.40 298	0.80 267	0.83 348	1.21 283	0.96 242	1.37 349	1.17 278	1.37 339	0.87 307	1.14 311	0.99 311	0.33 329	0.25 313	0.27 293	0.24 288	0.31 296	0.29 288

edge stereo	0.79 306	0.40 297	0.82 284	0.52 298	0.44 320	0.83 278	0.58 299	1.34 328	1.08 291	1.30 345	1.38 316	1.79 367	1.13 344	1.15 314	0.92 297	0.34 336	0.32 348	0.42 352	0.28 317	0.33 306	0.39 328

DeepPrunerF	0.93 328	0.55 340	3.88 394	0.70 363	0.81 374	0.72 244	0.74 334	1.28 311	1.97 378	0.95 262	1.02 221	0.87 242	0.85 300	1.16 315	1.07 328	0.35 341	0.29 330	0.43 353	0.40 355	0.31 296	0.33 311

AANet_RVC	0.59 258	0.35 271	0.68 241	0.47 243	0.28 182	0.57 183	0.47 246	1.04 226	1.28 334	0.87 220	1.33 307	0.86 238	0.63 207	1.16 315	0.89 287	0.19 194	0.13 143	0.15 42	0.14 71	0.18 153	0.20 196

MFMNet_re	1.17 356	0.99 377	1.31 347	1.02 380	0.95 378	1.32 347	1.32 382	1.44 348	1.58 364	1.72 368	1.70 350	1.21 316	1.57 370	1.16 315	1.04 323	0.88 385	0.76 396	0.79 379	0.75 387	0.90 379	0.94 383

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 281	0.30 247	1.20 335	0.42 132	0.31 230	1.00 310	0.58 299	1.16 266	1.07 286	1.01 287	1.25 291	1.08 299	0.75 268	1.18 318	1.03 318	0.20 213	0.12 87	0.16 59	0.13 50	0.22 230	0.22 227

AF-Net	0.85 322	0.41 301	0.87 300	0.66 352	0.54 350	0.96 302	0.52 274	1.66 373	1.37 345	1.03 294	2.04 366	1.46 347	1.36 358	1.19 319	1.05 325	0.34 336	0.24 305	0.39 347	0.28 317	0.31 296	0.26 266

Nwc_Net	0.82 310	0.40 297	0.86 295	0.62 343	0.56 352	1.04 320	0.57 292	1.72 377	1.08 291	0.93 253	1.88 359	1.44 345	1.24 352	1.19 319	0.94 301	0.31 316	0.25 313	0.36 337	0.39 352	0.31 296	0.31 299

PA-Net	0.70 287	0.46 315	0.96 314	0.51 284	0.53 348	0.94 298	0.73 332	1.14 261	1.15 312	0.83 192	0.90 167	0.88 245	0.76 277	1.19 319	0.96 306	0.25 277	0.41 371	0.29 311	0.44 363	0.27 276	0.39 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	0.82 310	0.77 363	0.95 313	0.68 357	0.43 315	1.15 334	1.06 366	1.19 277	1.20 324	1.03 294	1.02 221	1.10 305	0.89 313	1.20 322	0.78 267	0.49 366	0.39 366	0.58 374	0.39 352	0.69 373	0.49 361
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
Wz-Net-MNSev	0.81 309	0.42 305	1.64 371	0.51 284	0.41 303	1.46 355	0.95 359	1.24 293	1.26 332	1.31 346	1.25 291	1.17 313	0.83 293	1.21 323	1.06 326	0.22 245	0.19 267	0.24 260	0.23 274	0.29 285	0.26 266

ff1	0.56 239	0.28 222	0.68 241	0.39 62	0.26 132	0.56 173	0.40 196	0.72 112	1.13 305	0.76 159	0.98 202	0.71 176	0.55 169	1.25 324	1.46 352	0.17 127	0.11 40	0.25 271	0.21 247	0.16 105	0.17 137

mmx	0.59 258	0.28 222	0.68 241	0.39 62	0.26 132	0.56 173	0.40 196	1.24 293	1.06 279	0.76 159	0.98 202	0.71 176	0.55 169	1.25 324	1.46 352	0.21 228	0.16 214	0.25 271	0.21 247	0.24 252	0.22 227

xxx	0.59 258	0.28 222	0.68 241	0.39 62	0.26 132	0.56 173	0.40 196	1.24 293	1.06 279	0.76 159	0.98 202	0.71 176	0.55 169	1.25 324	1.46 352	0.21 228	0.16 214	0.25 271	0.21 247	0.24 252	0.22 227

NCC-stereo	0.82 310	0.43 307	0.87 300	0.63 345	0.68 370	0.88 289	0.72 327	1.60 369	1.12 300	0.95 262	1.41 320	1.37 339	1.37 360	1.26 327	0.94 301	0.32 321	0.30 334	0.37 341	0.49 372	0.34 312	0.35 316

Abc-Net	0.82 310	0.43 307	0.87 300	0.63 345	0.68 370	0.88 289	0.72 327	1.60 369	1.12 300	0.95 262	1.41 320	1.37 339	1.37 360	1.26 327	0.94 301	0.32 321	0.30 334	0.37 341	0.49 372	0.34 312	0.35 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.74 296	0.47 321	0.98 319	0.60 335	0.41 303	0.92 295	0.41 216	1.02 220	0.87 192	1.22 336	1.22 287	1.33 332	0.88 311	1.26 327	1.37 348	0.27 291	0.24 305	0.31 321	0.25 299	0.37 325	0.36 319
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RGC	0.82 310	0.62 351	0.80 278	0.67 354	0.66 368	0.91 294	0.59 302	1.35 329	1.09 298	1.12 326	1.46 331	1.50 353	1.09 338	1.28 330	0.97 309	0.34 336	0.30 334	0.48 363	0.40 355	0.38 327	0.38 327

otaku	1.10 348	0.96 375	0.96 314	1.37 390	1.06 387	1.65 368	0.72 327	1.46 351	1.19 322	1.10 322	1.32 306	1.32 327	0.95 325	1.29 331	0.81 277	0.89 386	0.46 379	1.24 387	0.50 374	1.86 390	0.89 382

psmorigin	0.84 317	0.53 328	2.21 384	0.50 272	0.41 303	0.86 286	0.57 292	1.08 244	0.90 210	1.50 354	1.42 324	1.50 353	1.09 338	1.29 331	1.03 318	0.32 321	0.33 353	0.27 293	0.27 311	0.34 312	0.45 352

GANet	0.74 296	0.38 285	0.63 219	0.54 314	0.35 274	1.01 314	0.95 359	1.15 264	0.95 235	1.09 319	2.00 364	1.14 311	0.92 318	1.29 331	0.75 263	0.25 277	0.27 323	0.27 293	0.23 274	0.32 302	0.24 254

PWCDC_ROB	0.93 328	0.54 334	0.97 318	0.78 372	0.41 303	1.03 318	0.42 221	1.39 335	2.34 387	1.04 300	3.73 397	0.80 227	1.12 342	1.29 331	1.04 323	0.37 347	0.22 290	0.24 260	0.20 230	0.36 322	0.31 299

coex-ft	6.50 414	1.57 396	87.99 437	0.49 261	0.38 286	1.41 352	1.21 376	1.21 283	7.96 410	12.14 417	2.78 384	2.74 384	3.83 405	1.30 335	3.19 389	0.24 265	0.23 297	0.27 293	0.24 288	0.48 351	0.40 334

Ntro	1.15 353	1.00 379	1.00 320	1.49 391	1.20 389	1.69 371	0.81 344	1.39 335	1.25 329	1.01 287	1.28 299	1.31 325	1.00 329	1.31 336	0.89 287	1.10 392	0.43 375	1.36 388	0.51 375	1.95 392	0.99 388

PASM	0.96 334	0.71 360	2.05 381	0.72 366	0.72 373	0.84 283	0.92 356	1.14 261	1.34 344	1.25 341	1.22 287	1.34 335	1.07 336	1.31 336	1.11 331	0.53 371	0.57 386	0.59 375	0.67 383	0.56 371	0.57 374

stereogan	0.83 316	0.33 262	0.89 304	0.61 339	0.51 344	1.80 374	0.50 264	1.41 341	1.39 348	1.05 305	1.47 333	1.56 361	1.04 333	1.32 338	0.87 284	0.29 306	0.29 330	0.29 311	0.25 299	0.39 331	0.40 334

Anonymous Stereo	0.82 310	0.59 348	2.10 382	0.59 333	0.58 357	0.68 236	1.42 389	1.05 232	1.07 286	1.03 294	1.02 221	0.86 238	0.65 221	1.33 339	1.36 347	0.32 321	0.31 342	0.31 321	0.33 340	0.34 312	0.39 328

NaN_ROB	0.73 291	0.46 315	0.89 304	0.52 298	0.34 269	0.98 307	1.11 368	1.28 311	1.20 324	1.27 344	0.96 192	1.08 299	0.79 283	1.34 340	0.78 267	0.24 265	0.30 334	0.23 247	0.24 288	0.23 244	0.26 266

LL-Strereo	0.58 254	0.29 232	0.83 288	0.48 252	0.35 274	0.39 98	0.48 251	1.04 226	0.99 254	0.87 220	0.79 116	1.08 299	1.15 347	1.35 341	0.51 199	0.18 159	0.15 193	0.22 233	0.19 211	0.17 129	0.21 212

RainbowNet	1.42 372	1.53 395	1.31 347	1.93 397	1.46 391	1.52 362	1.03 364	1.67 374	1.55 361	1.23 338	1.59 343	1.54 358	1.21 349	1.40 342	1.03 318	1.70 398	0.70 389	1.82 393	0.80 389	2.11 396	1.22 393

SDNR	0.89 326	0.39 289	1.66 374	0.42 132	0.39 295	3.35 401	0.32 102	0.95 199	1.05 275	1.05 305	2.12 367	0.62 137	0.71 252	1.40 342	0.78 267	0.53 371	0.56 385	0.36 337	0.27 311	0.46 348	0.50 363

SHD	0.98 338	0.54 334	1.30 346	0.63 345	0.50 342	1.14 332	0.50 264	1.80 381	2.20 382	1.66 363	1.39 317	1.47 349	1.21 349	1.40 342	1.80 365	0.32 321	0.27 323	0.32 326	0.34 342	0.41 335	0.44 350

GASNet	0.70 287	0.77 363	1.16 333	0.71 365	0.49 339	0.62 199	0.48 251	1.12 253	1.05 275	0.98 280	0.84 141	0.94 263	0.82 291	1.41 345	0.85 282	0.33 329	0.22 290	0.29 311	0.28 317	0.44 344	0.26 266

ACVNet_1	1.55 377	1.36 390	1.35 351	1.96 399	1.63 394	1.83 376	0.96 361	2.09 385	1.85 376	1.43 353	1.54 338	2.31 378	1.68 375	1.42 346	1.18 336	1.76 400	0.51 383	2.05 401	0.59 380	2.24 400	1.30 397

EDNetEfficient	1.47 375	0.82 366	6.28 405	0.48 252	0.40 298	0.73 245	0.83 348	0.95 199	2.77 392	3.48 406	1.95 361	1.64 364	2.12 388	1.42 346	3.84 395	0.21 228	0.19 267	0.21 221	0.21 247	0.43 341	0.42 342

WCMA_ROB	1.22 358	0.39 289	0.93 308	0.51 284	0.45 327	1.44 354	0.79 342	1.20 280	1.30 339	2.99 400	3.94 401	3.30 393	2.17 390	1.42 346	1.31 344	0.46 361	0.35 358	0.35 334	0.37 347	0.41 335	0.42 342

DPSNet	1.08 347	0.44 309	2.64 387	0.54 314	0.42 312	1.59 364	1.25 379	2.39 391	1.50 359	1.13 327	1.12 260	1.51 355	2.19 391	1.44 349	1.51 358	0.35 341	0.25 313	0.25 271	0.21 247	0.49 354	0.39 328

ADCL	1.10 348	0.42 305	1.57 364	0.51 284	0.41 303	1.71 372	0.92 356	1.36 333	1.45 354	1.33 347	1.56 340	1.22 319	1.26 354	1.45 350	5.27 402	0.22 245	0.19 267	0.25 271	0.25 299	0.29 285	0.29 288

MSMD_ROB	1.25 361	0.51 324	0.64 223	0.60 335	0.50 342	1.66 369	0.67 315	1.26 301	1.26 332	2.64 391	3.82 398	3.06 389	3.20 403	1.45 350	0.91 295	0.46 361	0.41 371	0.49 366	0.51 375	0.47 350	0.45 352

CSAN	0.88 325	0.52 326	0.93 308	0.61 339	0.42 312	1.19 341	1.11 368	1.27 306	1.48 358	1.37 349	1.44 327	1.37 339	1.30 355	1.46 352	1.01 313	0.39 353	0.31 342	0.36 337	0.37 347	0.35 318	0.36 319

ADCPNet	1.11 351	0.53 328	3.26 392	0.55 320	0.44 320	1.47 356	0.83 348	1.21 283	1.17 317	1.26 343	1.42 324	1.67 365	1.12 342	1.48 353	3.86 396	0.30 313	0.29 330	0.30 320	0.32 334	0.37 325	0.37 325

PWC_ROB	0.92 327	0.57 343	1.64 371	0.53 305	0.33 259	0.93 296	0.39 186	1.42 346	1.51 360	1.66 363	2.57 378	1.18 314	1.11 340	1.50 354	1.54 359	0.26 282	0.18 250	0.28 303	0.20 230	0.30 292	0.32 302

LSM	4.83 409	0.83 369	11.23 411	0.76 371	56.73 433	1.10 325	1.18 374	1.35 329	1.70 372	2.13 379	2.34 371	1.34 335	1.19 348	1.52 355	1.23 340	0.34 336	0.50 382	0.39 347	0.47 365	0.51 359	9.82 420

XQC	0.97 336	0.70 357	1.54 363	0.70 363	0.55 351	1.48 357	0.81 344	1.41 341	1.57 363	1.21 334	1.12 260	1.33 332	1.04 333	1.55 356	2.00 372	0.39 353	0.25 313	0.37 341	0.32 334	0.55 366	0.49 361

SANet	1.15 353	0.45 310	1.40 354	0.50 272	0.32 248	1.54 363	1.21 376	1.49 353	3.35 398	1.61 358	2.41 374	2.32 380	1.80 379	1.57 357	1.27 342	0.28 299	0.25 313	0.26 285	0.24 288	0.36 322	0.32 302

SAMSARA	1.15 353	0.69 356	1.44 358	1.09 383	0.93 376	2.10 381	1.87 405	1.64 372	1.47 357	1.64 361	1.21 285	2.06 374	1.14 345	1.61 358	1.50 357	0.39 353	0.45 377	0.36 337	0.38 350	0.50 356	0.51 367

PDISCO_ROB	0.96 334	0.51 324	1.13 330	1.03 381	1.00 383	1.81 375	0.77 338	1.72 377	1.60 365	1.09 319	1.19 283	1.34 335	0.80 287	1.62 359	1.01 313	0.58 376	0.22 290	0.45 356	0.40 355	0.50 356	0.41 339

ADCP+	1.18 357	0.37 281	3.09 389	0.50 272	0.52 346	1.48 357	0.61 306	1.32 323	1.07 286	1.21 334	1.16 273	1.08 299	1.11 340	1.63 360	7.17 407	0.20 213	0.16 214	0.24 260	0.22 265	0.29 285	0.22 227

AnyNet_C32	1.27 363	0.72 361	3.33 393	0.59 333	0.56 352	1.51 361	1.53 391	1.27 306	1.28 334	1.52 355	1.48 334	1.38 343	1.23 351	1.64 361	5.26 401	0.30 313	0.29 330	0.29 311	0.34 342	0.38 327	0.44 350

ADCMid	1.22 358	0.57 343	3.17 391	0.54 314	0.44 320	1.07 323	0.77 338	1.31 318	1.13 305	2.14 382	1.48 334	1.49 352	1.47 367	1.65 362	5.30 403	0.26 282	0.24 305	0.29 311	0.32 334	0.38 327	0.36 319

ACVNet_2	1.74 382	1.30 388	1.62 370	1.81 394	1.63 394	2.28 384	1.34 384	2.35 390	2.64 390	1.82 370	2.55 377	2.99 387	1.71 376	1.67 363	1.20 339	1.48 396	0.59 387	1.81 392	0.71 385	2.09 395	1.29 396

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 344	0.61 350	1.82 376	0.69 360	0.51 344	2.62 387	1.69 398	1.28 311	1.44 353	1.39 352	1.56 340	1.34 335	0.91 316	1.68 364	0.95 304	0.38 352	0.39 366	0.46 359	0.61 382	0.41 335	0.43 346

FCDSN-DC	1.43 373	0.57 343	0.69 249	0.74 368	0.59 359	1.42 353	0.65 314	1.40 339	1.41 349	3.31 404	4.42 407	4.57 399	3.01 401	1.70 365	1.19 338	0.46 361	0.42 373	0.48 363	0.47 365	0.51 359	0.51 367
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.93 328	0.54 334	1.59 365	0.56 323	0.40 298	1.17 340	0.55 287	1.44 348	1.82 375	1.53 356	1.26 294	1.15 312	0.82 291	1.70 365	2.44 379	0.26 282	0.20 275	0.23 247	0.24 288	0.31 296	0.32 302

MFN_U_SF_RVC	1.14 352	0.63 352	2.33 385	0.69 360	0.46 335	2.04 379	0.70 321	1.90 382	1.37 345	1.62 359	1.56 340	1.94 372	1.36 358	1.73 367	1.90 367	0.41 358	0.38 362	0.45 356	0.48 369	0.45 345	0.47 358

SPS-STEREO	1.29 365	0.94 374	1.10 327	1.05 382	1.03 385	1.48 357	0.91 354	1.57 365	1.24 327	2.13 379	1.90 360	1.94 372	1.46 365	1.77 368	1.64 361	0.97 388	0.94 406	0.90 382	0.89 391	0.96 382	0.97 386
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	2.07 391	1.39 391	1.69 375	2.17 401	1.83 401	2.75 392	1.28 380	3.49 403	3.80 402	2.13 379	3.30 392	3.18 391	1.98 384	1.78 369	1.72 363	1.73 399	0.79 400	1.99 395	0.91 392	2.17 398	1.34 400

ACVNet-4b	1.43 373	1.34 389	1.28 343	1.95 398	1.60 393	1.93 378	0.77 338	1.59 367	1.64 369	1.05 305	1.60 344	2.10 375	0.92 318	1.79 370	0.84 280	1.76 400	0.35 358	2.03 399	0.67 383	2.16 397	1.18 392

DISCO	0.72 290	0.27 209	0.72 260	0.45 202	0.31 230	1.12 330	0.53 277	1.32 323	1.25 329	0.84 198	1.07 246	1.52 357	0.87 307	1.82 371	1.08 330	0.20 213	0.15 193	0.18 118	0.16 118	0.24 252	0.24 254

MDST_ROB	0.97 336	0.29 232	1.02 322	0.64 348	0.43 315	2.64 388	0.82 346	1.68 375	1.18 321	2.89 394	1.82 356	0.97 268	0.75 268	1.83 372	0.89 287	0.26 282	0.22 290	0.32 326	0.28 317	0.26 267	0.26 266

EDNetEfficientorigin	9.96 416	1.17 385	175.17 438	0.49 261	0.37 281	1.13 331	0.74 334	1.27 306	2.70 391	3.16 403	2.49 375	2.28 377	2.15 389	1.88 373	2.27 378	0.21 228	0.19 267	0.25 271	0.20 230	0.54 364	0.53 371

SGM+DAISY	1.52 376	0.99 377	1.61 369	1.01 379	1.02 384	1.86 377	1.19 375	1.49 353	1.38 347	2.96 398	3.00 388	2.79 385	1.94 381	1.88 373	1.62 360	0.98 389	0.97 408	0.91 384	0.91 392	0.94 381	0.99 388

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 369	0.91 373	2.11 383	0.89 375	0.57 356	4.27 407	1.79 402	1.55 359	2.00 380	1.64 361	1.85 358	1.83 368	1.44 364	1.89 375	1.49 356	0.49 366	0.40 369	0.56 372	0.58 379	0.75 375	0.52 369

Wz-Net-TNSev	1.23 360	1.24 386	5.25 402	0.51 284	0.43 315	1.49 360	1.09 367	1.58 366	1.42 351	1.25 341	1.26 294	1.58 362	1.52 369	1.97 376	1.95 368	0.33 329	0.32 348	0.26 285	0.30 322	0.41 335	0.43 346

PVD	1.34 368	0.70 357	1.42 356	0.78 372	0.65 366	1.68 370	0.91 354	2.12 387	3.01 394	2.25 384	2.35 373	1.90 371	1.99 385	1.98 377	2.14 374	0.40 357	0.38 362	0.49 366	0.37 347	0.51 359	0.67 376

LE_ROB	4.86 410	0.27 209	9.43 409	0.45 202	0.24 78	1.61 365	0.96 361	2.05 383	17.75 423	16.36 425	4.84 410	5.17 405	19.48 425	2.05 378	15.49 417	0.17 127	0.15 193	0.16 59	0.16 118	0.20 203	0.19 169

Wz-Net-SNSev	0.99 340	0.80 365	3.00 388	0.57 326	0.46 335	0.94 298	1.22 378	1.40 339	1.28 334	1.04 300	1.33 307	1.46 347	0.90 315	2.06 379	1.65 362	0.26 282	0.24 305	0.25 271	0.26 307	0.33 306	0.30 292

ADCS	1.60 378	0.70 357	4.02 396	0.61 339	0.53 348	1.31 346	1.11 368	1.71 376	1.86 377	1.97 377	1.68 347	1.51 355	1.46 365	2.07 380	9.20 410	0.34 336	0.32 348	0.33 331	0.36 345	0.45 345	0.46 356

DispFullNet	1.64 380	2.64 414	3.14 390	2.57 406	1.78 399	1.32 347	0.55 287	1.42 346	1.45 354	1.89 373	1.48 334	1.55 359	2.35 393	2.08 381	1.12 333	0.60 377	0.19 267	2.33 404	0.73 386	2.35 401	1.30 397

MeshStereo	1.38 369	0.45 310	0.58 196	0.45 202	0.35 274	1.63 367	0.60 304	2.07 384	1.43 352	4.49 409	3.32 393	4.67 400	2.08 387	2.08 381	1.32 345	0.36 343	0.36 360	0.37 341	0.32 334	0.32 302	0.34 313
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FC-DCNN	1.67 381	0.53 328	0.68 241	0.62 343	0.49 339	1.62 366	0.71 323	1.77 380	1.55 361	4.73 411	4.66 409	5.82 408	3.94 406	2.13 383	1.42 350	0.47 364	0.42 373	0.47 360	0.46 364	0.48 351	0.47 358

NVStereoNet_ROB	1.31 367	0.96 375	1.33 349	0.90 376	0.92 375	1.15 334	1.05 365	1.49 353	1.62 367	1.63 360	2.51 376	2.31 378	1.62 372	2.16 384	1.42 350	0.81 383	0.73 390	0.79 379	1.02 396	0.73 374	0.97 386
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM_RVC	1.04 343	0.30 247	0.47 104	0.41 107	0.23 56	1.73 373	0.77 338	1.63 371	1.30 339	2.39 387	1.99 363	2.64 383	1.78 378	2.22 385	1.40 349	0.28 299	0.27 323	0.27 293	0.25 299	0.25 261	0.25 261
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	1.96 385	1.64 400	1.26 339	2.26 403	1.91 402	2.30 385	1.35 385	2.99 395	2.29 383	1.70 365	2.79 385	2.47 381	1.66 373	2.33 386	1.95 368	2.07 403	0.74 392	2.44 405	1.04 398	2.40 402	1.59 403

IMH-64	1.96 385	1.64 400	1.26 339	2.26 403	1.91 402	2.30 385	1.35 385	2.99 395	2.29 383	1.70 365	2.79 385	2.47 381	1.66 373	2.33 386	1.95 368	2.07 403	0.74 392	2.44 405	1.04 398	2.40 402	1.59 403

ELAS	1.77 384	0.64 353	1.10 327	0.72 366	0.58 357	3.37 402	1.76 400	2.54 392	2.57 389	3.77 407	3.96 402	2.83 386	3.44 404	2.34 388	2.73 386	0.53 371	0.47 380	0.50 368	0.48 369	0.55 366	0.55 372
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	2.20 394	1.47 393	1.44 358	2.06 400	1.80 400	2.79 394	1.77 401	2.96 394	3.94 404	1.95 376	4.29 406	3.47 396	1.97 382	2.48 389	1.85 366	2.06 402	0.88 401	2.06 402	1.13 403	2.17 398	1.53 402

AnyNet_C01	1.63 379	1.16 384	7.38 407	0.65 350	0.56 352	2.25 383	1.53 391	1.53 357	1.46 356	1.71 367	1.95 361	1.83 368	1.41 362	2.48 389	4.42 399	0.33 329	0.32 348	0.32 326	0.34 342	0.45 345	0.50 363

WZ-Net	1.29 365	0.64 353	5.42 403	0.64 348	0.52 346	1.37 350	1.29 381	1.41 341	1.77 374	1.56 357	1.69 349	1.74 366	1.41 362	2.50 391	2.16 376	0.28 299	0.21 281	0.23 247	0.25 299	0.39 331	0.41 339

WAO-6	2.11 392	1.52 394	1.25 338	1.73 393	1.69 398	2.72 391	1.62 395	3.15 397	3.64 399	2.01 378	3.28 391	3.52 397	2.20 392	2.59 392	2.48 382	1.31 395	0.92 402	2.04 400	1.22 407	1.89 391	1.35 401

KSHMR	2.64 396	1.96 406	1.86 378	2.69 410	2.44 408	2.88 396	2.04 406	3.46 402	6.31 408	2.51 390	3.27 390	3.39 395	1.97 382	2.59 392	2.08 373	2.48 410	1.41 412	2.80 414	1.51 410	2.98 410	2.09 408

ELAS_RVC	1.76 383	0.64 353	1.20 335	0.74 368	0.59 359	2.18 382	2.53 410	2.10 386	2.85 393	3.46 405	3.41 396	3.12 390	4.11 407	2.69 394	2.53 384	0.54 374	0.47 380	0.51 370	0.48 369	0.55 366	0.55 372
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.15 393	1.66 402	1.29 344	2.25 402	1.92 404	2.87 395	1.33 383	3.25 398	3.04 395	1.87 372	3.33 395	3.00 388	2.03 386	2.80 395	1.95 368	2.09 405	0.78 397	2.45 407	1.05 401	2.44 404	1.62 405

FBW_ROB	0.94 332	0.54 334	1.03 323	0.56 323	0.42 312	1.16 336	0.76 337	1.56 363	1.41 349	1.38 351	1.33 307	1.47 349	1.07 336	2.94 396	1.14 334	0.26 282	0.32 348	0.45 356	0.30 322	0.34 312	0.30 292

ktn	3.02 400	2.27 409	1.85 377	2.89 411	2.54 412	3.72 403	2.14 407	3.79 406	5.33 406	2.82 393	5.09 411	5.95 409	2.54 395	3.34 397	2.58 385	2.65 412	1.44 413	2.78 413	2.03 413	2.61 407	2.10 409

WAO-7	1.96 385	1.24 386	1.52 360	1.28 388	1.06 387	2.92 397	1.64 396	3.32 399	3.05 396	2.28 385	3.32 393	3.19 392	2.38 394	3.39 398	2.49 383	1.02 390	0.92 402	1.06 386	1.04 398	1.05 384	0.99 388

notaker	2.87 397	2.31 410	2.01 380	3.03 412	2.60 413	2.94 398	1.82 403	3.43 401	3.06 397	2.89 394	4.21 405	6.15 411	2.71 396	3.42 399	2.90 387	2.67 413	1.18 410	3.00 415	1.67 411	3.13 411	2.26 410

PWCK	2.06 390	1.75 403	4.11 398	1.69 392	0.93 376	3.13 400	2.86 412	2.18 388	2.41 388	2.38 386	2.33 370	2.22 376	1.85 380	3.52 400	2.20 377	1.65 397	0.73 390	1.52 390	0.83 390	1.81 389	1.02 391

tt	6.21 413	0.22 99	5.88 404	3.55 416	2.07 405	11.25 418	19.19 419	11.84 419	5.47 407	2.71 392	2.18 368	4.87 402	6.25 412	3.71 401	7.09 406	8.31 421	11.17 425	4.91 418	5.39 420	5.72 418	2.42 411

WAO-8	3.00 398	1.60 397	1.52 360	1.82 395	1.65 396	5.57 409	1.35 385	4.65 410	12.37 413	2.89 394	4.04 403	4.89 403	2.78 397	3.73 402	2.44 379	1.29 393	0.93 404	2.00 396	1.16 405	2.02 393	1.23 394

Venus	3.00 398	1.60 397	1.52 360	1.82 395	1.65 396	5.57 409	1.35 385	4.65 410	12.37 413	2.89 394	4.04 403	4.89 403	2.78 397	3.73 402	2.44 379	1.29 393	0.93 404	2.00 396	1.16 405	2.02 393	1.23 394

UNDER WATER	3.63 403	2.12 408	4.11 398	3.17 413	2.51 410	3.77 405	2.45 409	3.53 404	13.66 416	2.98 399	2.92 387	5.75 407	4.13 408	3.85 404	3.75 393	2.84 414	1.11 409	2.71 412	1.41 408	3.26 414	2.50 412

UNDER WATER-64	3.72 404	2.07 407	4.57 400	3.30 415	2.52 411	5.61 411	2.63 411	3.67 405	12.27 412	3.09 401	2.66 382	5.99 410	4.74 410	3.93 405	3.57 391	2.54 411	1.24 411	2.65 410	1.48 409	3.21 413	2.62 413

TorneroNet-64	3.54 402	1.89 404	1.59 365	2.62 409	2.29 406	6.88 412	1.72 399	4.72 412	11.88 411	2.43 388	5.46 413	8.16 413	2.80 399	4.13 406	3.03 388	2.25 408	0.75 394	2.57 409	1.09 402	2.65 408	1.84 407

TorneroNet	4.49 406	1.92 405	1.65 373	2.60 408	2.29 406	14.95 420	1.86 404	4.86 413	19.56 427	3.10 402	7.52 415	7.00 412	2.90 400	4.48 407	3.66 392	2.24 407	0.78 397	2.68 411	1.14 404	2.79 409	1.80 406

RTS	2.03 388	1.03 381	11.50 412	0.68 357	0.63 364	2.71 389	1.56 393	1.55 359	2.32 385	1.93 374	2.57 378	1.32 327	1.32 356	5.20 408	4.30 397	0.31 316	0.23 297	0.29 311	0.30 322	0.41 335	0.40 334

RTSA	2.03 388	1.03 381	11.50 412	0.68 357	0.63 364	2.71 389	1.56 393	1.55 359	2.32 385	1.93 374	2.57 378	1.32 327	1.32 356	5.20 408	4.30 397	0.31 316	0.23 297	0.29 311	0.30 322	0.41 335	0.40 334

DPSimNet_ROB	5.19 411	2.71 415	18.56 416	2.59 407	2.49 409	4.25 406	10.93 416	3.33 400	3.93 403	5.02 412	4.52 408	5.74 406	10.18 413	5.44 410	8.79 409	2.40 409	2.47 415	2.48 408	2.54 414	2.56 406	2.87 414

MADNet+	2.28 395	2.56 411	10.82 410	1.25 387	0.96 379	2.77 393	1.44 390	2.34 389	1.76 373	1.36 348	1.78 355	1.84 370	1.74 377	6.33 411	4.57 400	0.67 379	0.66 388	0.59 375	0.54 378	0.84 377	0.81 381

JetBlue	3.02 400	1.39 391	7.91 408	1.17 385	1.49 392	8.53 413	7.94 415	2.82 393	1.98 379	2.15 383	2.69 383	3.32 394	3.01 401	6.66 412	3.81 394	0.79 381	0.78 397	0.75 378	0.76 388	1.04 383	1.33 399

JetRed	5.38 412	6.17 418	12.68 415	2.38 405	2.85 414	12.60 419	11.17 417	4.60 409	3.74 400	3.87 408	3.85 399	4.83 401	4.13 408	6.81 413	12.18 414	2.18 406	2.95 417	2.19 403	1.98 412	3.49 415	3.01 415

MADNet++	4.18 405	2.72 416	4.00 395	3.80 417	3.44 416	4.72 408	4.05 414	4.01 407	3.74 400	4.52 410	5.14 412	4.20 398	4.89 411	7.04 414	6.39 404	3.79 415	3.70 418	3.27 417	2.70 416	3.68 416	3.74 418

MANE	4.73 407	0.54 334	0.77 274	0.69 360	0.60 362	10.35 415	1.67 397	8.68 416	12.66 415	6.90 415	9.43 416	11.59 417	10.59 414	8.26 415	8.41 408	0.51 369	0.45 377	0.48 363	1.02 396	0.50 356	0.50 363

DGTPSM_ROB	12.12 417	8.03 419	21.12 417	8.97 420	16.81 419	10.68 416	30.77 423	9.14 417	15.23 418	6.55 413	15.49 424	9.02 414	15.13 417	9.26 416	21.71 421	4.58 418	8.60 420	5.07 419	9.26 421	5.88 419	11.06 421

DPSMNet_ROB	12.13 418	8.03 419	21.13 418	9.02 421	16.82 420	10.68 416	30.78 424	9.15 418	15.24 419	6.56 414	15.50 425	9.02 414	15.13 417	9.28 417	21.71 421	4.59 419	8.60 420	5.08 420	9.26 421	5.89 420	11.06 421

SGM-ForestM	4.73 407	0.34 267	1.05 325	0.46 225	0.28 182	10.26 414	3.48 413	4.52 408	5.16 405	8.68 416	7.48 414	18.87 423	10.80 415	11.26 418	10.01 411	0.32 321	0.34 356	0.32 326	0.32 334	0.29 285	0.30 292

HanzoNet	6.97 415	2.57 412	4.66 401	3.29 414	2.96 415	3.75 404	2.35 408	5.08 414	7.11 409	14.46 424	13.06 417	17.69 421	22.95 427	13.72 419	6.61 405	4.36 417	1.96 414	3.14 416	2.59 415	3.88 417	3.19 416

Anonymous_1	33.12 426	18.23 421	23.86 420	20.53 422	21.18 423	25.45 422	35.84 425	22.44 429	15.68 420	13.41 418	13.70 421	18.00 422	15.15 419	20.31 420	24.47 423	14.56 428	8.84 422	66.24 435	117.79 435	155.41 438	11.40 423

DPSM_ROB	17.80 420	18.60 422	24.24 424	20.89 423	19.49 421	25.83 423	36.10 426	21.62 427	16.41 421	13.46 419	14.26 422	19.11 424	16.15 420	20.74 421	25.59 424	9.37 423	9.23 423	9.47 423	9.81 423	13.47 421	12.09 424

DPSM	17.80 420	18.60 422	24.24 424	20.89 423	19.49 421	25.83 423	36.10 426	21.62 427	16.41 421	13.46 419	14.26 422	19.11 424	16.15 420	20.74 421	25.59 424	9.37 423	9.23 423	9.47 423	9.81 423	13.47 421	12.09 424

PML	40.49 438	30.31 427	12.46 414	7.19 419	14.30 418	91.44 438	212.44 439	7.73 415	23.24 428	74.44 438	185.05 439	49.81 438	25.78 428	21.34 423	12.84 415	8.71 422	2.93 416	8.43 422	3.24 417	13.77 423	4.45 419

xxxxx1	36.77 432	19.69 424	24.00 421	62.46 435	66.77 435	27.30 426	39.89 428	20.40 422	18.80 424	14.18 421	13.11 418	17.29 418	17.30 422	21.62 424	27.81 426	13.61 425	18.98 433	111.36 436	133.25 436	28.84 430	38.64 433

tt_ll	36.77 432	19.69 424	24.00 421	62.46 435	66.77 435	27.30 426	39.89 428	20.40 422	18.80 424	14.18 421	13.11 418	17.29 418	17.30 422	21.62 424	27.81 426	13.61 425	18.98 433	111.36 436	133.25 436	28.84 430	38.64 433

ff	36.77 432	19.69 424	24.00 421	62.46 435	66.77 435	27.30 426	39.89 428	20.40 422	18.80 424	14.18 421	13.11 418	17.29 418	17.30 422	21.62 424	27.81 426	13.61 425	18.98 433	111.36 436	133.25 436	28.84 430	38.64 433

LRCNet_RVC	21.27 423	31.14 428	21.46 419	28.97 426	23.77 424	3.11 399	0.62 308	20.94 425	1.64 369	25.57 426	28.13 427	21.96 426	14.74 416	21.99 427	16.44 418	29.16 435	14.92 426	33.57 431	31.28 431	29.67 433	26.33 431

BEATNet-Init1	15.65 419	1.62 399	54.26 436	0.75 370	0.56 352	37.03 430	13.39 418	13.20 420	14.59 417	29.41 434	29.29 434	47.69 437	21.87 426	26.91 428	19.58 419	0.43 360	0.39 366	0.47 360	0.47 365	0.52 362	0.52 369

HaxPig	31.93 425	37.19 430	34.22 426	24.41 425	24.94 425	18.53 421	20.18 420	21.15 426	28.84 429	35.74 435	38.86 435	26.18 427	28.75 429	33.85 429	34.15 429	35.89 436	38.80 436	37.79 432	40.52 432	39.33 434	39.33 436

AVERAGE_ROB	37.53 436	40.05 437	40.01 428	34.74 428	33.76 427	28.46 429	25.14 422	32.31 431	34.08 438	41.20 436	40.52 436	34.51 429	34.78 438	39.11 430	37.48 431	42.68 437	43.32 437	43.80 433	42.99 433	40.42 435	41.31 437

MEDIAN_ROB	37.35 435	40.72 438	40.37 429	32.26 427	31.80 426	27.29 425	25.02 421	29.47 430	33.43 437	41.99 437	41.60 437	33.48 428	34.37 437	39.66 431	36.94 430	43.49 438	43.96 438	44.07 434	43.35 434	41.32 436	42.43 438

MyStereo03	35.83 428	37.48 433	48.64 432	42.37 431	39.41 430	51.98 433	72.91 433	43.07 432	33.07 433	27.20 430	28.81 431	38.36 430	32.60 431	41.58 432	51.47 434	18.74 430	18.61 430	19.07 425	19.77 427	27.10 424	24.35 427

MyStereo02	35.83 428	37.48 433	48.64 432	42.37 431	39.41 430	51.98 433	72.91 433	43.07 432	33.07 433	27.20 430	28.81 431	38.36 430	32.60 431	41.58 432	51.47 434	18.74 430	18.61 430	19.07 425	19.77 427	27.10 424	24.35 427

MyStereo	35.83 428	37.48 433	48.64 432	42.37 431	39.41 430	51.98 433	72.91 433	43.07 432	33.07 433	27.20 430	28.81 431	38.36 430	32.60 431	41.58 432	51.47 434	18.74 430	18.61 430	19.07 425	19.77 427	27.10 424	24.35 427

CasAABBNet	35.77 427	37.38 431	48.59 431	42.20 429	39.23 428	51.95 432	72.92 436	43.36 435	33.03 432	26.93 427	28.31 428	38.43 433	32.32 430	41.58 432	51.50 437	18.71 429	18.58 428	19.11 429	19.75 426	27.11 427	24.33 426

Selective-RAFT-Error	35.87 431	37.42 432	48.73 435	42.24 430	39.28 429	52.00 436	72.87 432	43.41 436	32.95 431	26.97 428	28.72 429	38.71 435	33.15 435	41.59 436	51.42 433	18.77 433	18.60 429	19.14 430	19.78 430	27.19 428	24.42 430

LSM0	38.96 437	37.52 436	48.37 430	43.79 434	91.31 438	52.31 437	72.38 431	43.71 437	32.75 430	27.16 429	28.73 430	38.51 434	32.63 434	41.75 437	51.59 438	18.85 434	18.43 427	19.09 428	19.60 425	27.21 429	33.44 432

SPstereo	24.33 424	4.45 417	7.15 406	4.44 418	4.17 417	45.69 431	77.93 437	63.66 438	33.40 436	27.58 433	26.62 426	39.42 436	33.37 436	42.68 438	50.66 432	4.01 416	3.77 419	6.06 421	4.73 418	3.17 412	3.55 417

test_example2	176.82 439	204.75 439	198.54 439	188.58 439	191.23 439	151.28 439	169.77 438	97.63 439	125.81 439	179.94 439	183.74 438	158.20 439	139.14 439	192.16 439	198.12 439	203.48 439	236.37 439	163.71 439	173.22 439	217.79 439	162.95 439

Low-res two-view benchmark