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

riskmin	1.88 63	0.15 1	2.11 41	1.38 164	0.88 201	2.40 69	0.04 9	5.93 119	6.10 174	2.25 47	1.34 20	6.06 207	5.08 255	2.78 53	1.01 98	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.06 140

Selective-IGEV	1.23 23	0.18 2	1.13 2	0.07 9	0.17 69	2.38 68	0.54 126	6.10 124	2.51 17	0.41 16	3.20 54	0.26 14	0.29 8	6.94 160	0.16 1	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.11 286	0.04 78	0.10 195

EGLCR-Stereo	1.04 9	0.20 3	2.00 26	1.14 143	0.16 64	2.50 75	0.11 28	4.96 66	2.61 20	0.79 27	0.07 1	1.46 59	0.37 19	3.96 74	0.23 2	0.01 142	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 153

PSM-AAD	3.33 196	0.20 3	1.47 5	0.73 92	0.54 170	2.55 83	6.19 332	4.97 67	3.27 60	10.92 316	11.92 257	2.95 93	9.59 332	7.90 210	0.82 68	0.01 142	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.04 78	2.47 366

GrayStereo	3.74 223	0.20 3	1.94 21	1.55 186	0.60 174	3.12 151	8.22 354	5.76 112	3.32 62	10.40 305	16.66 304	5.81 203	8.60 320	6.57 147	1.37 125	0.01 142	0.00 1	0.01 254	0.63 357	0.02 22	0.04 101

knoymous	1.36 32	0.21 6	1.68 11	0.20 32	0.49 165	1.58 24	0.11 28	5.15 77	2.40 14	4.62 92	1.77 29	4.56 158	0.45 31	3.23 59	0.63 38	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

test-3	1.86 59	0.21 6	2.46 60	1.03 126	0.22 100	1.38 13	0.83 188	4.65 56	5.04 135	7.26 210	1.78 30	4.10 140	0.41 28	6.53 146	0.76 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 332	0.18 241	0.14 231

test_1	1.85 58	0.21 6	2.45 58	1.02 124	0.22 100	1.37 12	0.82 184	4.66 57	5.06 136	7.02 194	1.73 27	4.09 138	0.41 28	6.51 144	0.76 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 332	0.18 241	0.14 231

test_3	1.88 63	0.22 9	2.75 88	0.96 119	0.22 100	1.28 10	0.77 178	4.62 52	5.87 162	6.55 177	1.84 32	4.28 150	0.45 31	6.48 141	0.76 59	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.28 331	0.17 231	0.14 231

ttt	3.86 236	0.23 10	2.34 53	2.22 275	1.68 255	4.36 218	0.28 74	12.45 292	11.09 293	6.90 191	11.85 256	4.08 137	3.28 169	8.47 249	7.85 298	0.06 277	0.04 228	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 66

Any-RAFT	2.18 95	0.25 11	1.94 21	1.37 163	0.80 195	5.01 236	0.56 131	8.51 191	5.58 155	4.01 80	4.85 87	5.44 188	2.26 134	2.45 50	0.35 7	0.00 1	0.15 315	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37

CAS	2.24 98	0.25 11	1.86 14	11.21 381	3.86 342	1.67 28	0.02 7	3.87 23	2.67 22	0.41 16	1.63 26	0.24 13	0.27 5	1.50 20	0.74 53	9.43 389	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 7	5.21 377

11t1	1.62 40	0.26 13	2.53 65	2.37 292	0.24 104	2.58 89	0.06 14	6.66 152	3.00 42	3.40 71	3.01 50	1.14 51	1.94 121	4.18 80	0.91 85	0.01 142	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 66

GMM-Stereo	3.32 194	0.27 14	2.52 64	0.82 98	0.48 162	2.27 60	4.91 320	5.06 73	3.08 47	7.06 198	16.72 305	6.21 211	3.70 191	7.60 192	1.16 111	0.04 254	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.10 166	4.45 372

x	1.73 45	0.28 15	2.49 63	1.91 233	0.17 69	2.10 51	0.83 188	8.74 202	3.55 74	3.28 66	2.12 39	3.10 103	1.96 122	2.90 54	1.12 105	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 66

mmm	2.50 133	0.29 16	3.22 136	1.98 242	0.32 129	3.72 190	0.12 34	9.45 219	4.05 98	5.84 127	10.80 238	2.47 82	2.86 159	4.07 78	0.75 57	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.01 208	0.03 58	0.02 37

AEACV	0.80 2	0.29 16	1.70 12	0.96 119	0.24 104	2.03 47	0.88 201	3.50 13	0.88 1	0.34 6	0.20 4	0.29 19	2.01 124	1.77 32	0.33 5	0.00 1	0.03 208	0.00 1	0.29 332	0.10 166	0.09 176

GLC_STEREO	0.75 1	0.29 16	1.19 3	0.55 77	0.01 1	1.98 45	0.57 139	3.07 4	3.02 44	0.90 29	1.48 22	0.19 1	0.40 22	0.93 3	0.36 8	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 37

Prome-Stereo	3.65 217	0.29 16	1.92 18	0.91 106	0.49 165	2.07 49	4.75 318	4.41 40	3.23 58	9.32 281	20.63 333	4.06 136	7.19 297	7.70 198	1.17 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	4.72 376

1111x	4.25 263	0.30 20	4.31 208	1.47 177	0.37 137	5.10 237	0.32 85	12.86 305	9.82 268	6.01 139	9.73 216	8.78 263	5.97 276	9.43 292	10.39 334	0.06 277	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.04 101

qqq	1.93 71	0.30 20	2.96 112	1.40 167	0.05 9	1.96 44	0.39 95	8.45 187	3.33 63	3.06 61	3.84 66	4.67 161	2.70 148	4.40 82	0.96 91	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 66

s12784h	1.89 66	0.30 20	2.57 69	0.11 17	0.09 34	4.18 212	0.13 41	6.61 150	7.44 213	3.62 75	4.28 75	0.59 42	0.81 53	6.61 148	0.46 20	0.01 142	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.00 1

DualNet	3.35 199	0.31 23	3.97 186	1.34 156	0.98 212	2.80 115	0.48 110	4.53 46	10.19 275	6.29 166	9.23 198	5.59 192	3.72 196	8.00 213	9.35 322	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.04 101

ffm	2.90 163	0.31 23	3.97 186	1.34 156	0.98 212	2.80 115	0.48 110	4.53 46	10.19 275	6.29 166	9.23 198	5.59 192	3.72 196	8.00 213	0.46 20	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.04 101

ff1	3.45 209	0.31 23	3.97 186	1.34 156	0.98 212	2.80 115	0.48 110	4.53 46	10.19 275	6.29 166	9.23 198	5.59 192	3.72 196	10.11 302	9.35 322	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.04 101

mmx	3.86 236	0.31 23	3.97 186	1.34 156	0.98 212	2.80 115	0.48 110	12.18 288	10.66 288	6.29 166	9.23 198	5.59 192	3.72 196	10.11 302	9.35 322	0.05 266	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

xxx	3.86 236	0.31 23	3.98 191	1.34 156	0.98 212	2.80 115	0.48 110	12.18 288	10.66 288	6.29 166	9.23 198	5.59 192	3.72 196	10.11 302	9.35 322	0.05 266	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

PFNet+	2.35 114	0.31 23	3.69 168	0.79 96	0.17 69	3.15 155	0.75 175	4.52 45	6.30 183	7.90 236	6.34 136	2.53 83	1.18 78	7.72 201	1.62 145	0.03 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 66

KYRaft	3.59 214	0.31 23	1.84 13	0.76 95	0.46 155	2.29 61	4.04 302	4.75 58	3.25 59	8.93 272	19.47 326	6.62 221	5.07 254	7.79 205	0.71 50	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.01 208	0.04 78	5.38 379

SST-Stereo	2.75 150	0.31 23	2.78 94	1.33 154	0.33 132	3.99 207	0.82 184	5.60 107	3.93 87	10.92 316	6.19 127	5.00 174	4.23 218	8.66 259	0.74 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 66

xxxx	4.51 273	0.31 23	2.77 92	1.69 205	0.47 161	7.74 289	0.07 18	14.04 321	7.91 228	5.82 126	8.97 194	9.34 267	3.41 179	7.33 179	20.24 367	0.05 266	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

AE-Stereo	1.44 35	0.32 32	2.69 79	1.58 191	0.20 94	2.24 58	0.59 141	6.01 120	5.70 158	1.18 38	3.17 53	1.02 49	0.78 51	1.73 28	0.83 69	0.02 211	0.18 329	0.00 1	0.29 332	0.11 183	0.07 153

CASnet	0.98 6	0.32 32	1.62 7	0.65 88	0.07 21	2.11 52	0.14 47	3.50 13	4.03 94	3.77 77	1.41 21	0.31 23	0.29 8	0.80 2	0.57 33	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.01 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	1.69 42	0.32 32	3.29 140	0.92 110	0.18 81	3.89 202	0.06 14	4.22 32	4.00 91	1.47 39	1.98 34	3.07 102	2.81 155	6.35 133	0.89 83	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.21 314	0.05 100	0.00 1

DisPM	2.43 122	0.32 32	3.04 122	1.76 215	0.18 81	3.46 164	0.65 153	5.13 74	4.88 132	8.59 259	7.04 155	2.84 90	1.03 65	8.85 271	0.83 69	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 37

BUS	2.49 130	0.32 32	3.05 127	0.46 69	0.46 155	7.12 274	0.50 121	9.05 206	4.69 124	6.11 148	6.15 124	5.29 182	0.83 54	3.91 70	1.77 155	0.01 142	0.03 208	0.03 300	0.00 1	0.04 78	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 143	0.32 32	3.05 127	0.46 69	0.46 155	7.13 276	1.63 249	9.05 206	4.69 124	6.11 148	6.15 124	6.26 212	2.54 142	3.91 70	1.91 164	0.01 142	0.03 208	0.03 300	0.00 1	0.04 78	0.00 1

psmg	3.10 178	0.32 32	3.05 127	0.54 74	0.46 155	8.68 297	2.84 277	9.87 228	4.69 124	8.08 239	8.69 184	6.26 212	2.54 142	3.91 70	1.91 164	0.01 142	0.04 228	0.06 320	0.00 1	0.11 183	0.00 1

R-Stereo Train	2.44 124	0.32 32	1.93 19	0.94 113	0.16 64	3.67 182	0.61 145	6.37 137	3.08 47	9.14 275	17.44 318	1.80 69	0.77 48	1.76 30	0.70 46	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 66

RAFT-Stereo	2.44 124	0.32 32	1.93 19	0.94 113	0.16 64	3.67 182	0.61 145	6.37 137	3.08 47	9.14 275	17.44 318	1.80 69	0.77 48	1.76 30	0.70 46	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	4.20 258	0.32 32	2.76 91	0.63 86	0.69 183	6.95 272	1.69 253	11.96 279	8.36 240	8.83 266	12.17 263	15.18 325	4.21 216	6.91 157	3.30 220	0.02 211	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 15
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	8.37 337	0.32 32	9.03 324	4.18 360	2.42 294	26.86 381	6.14 331	19.36 368	13.52 318	27.09 376	22.75 343	9.47 270	4.74 241	15.06 353	6.34 278	0.02 211	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.13 226

SGM-Forest	4.96 281	0.32 32	2.84 99	1.21 146	0.64 178	10.23 315	6.64 343	11.55 266	10.98 292	10.94 318	13.59 278	11.65 303	4.30 221	8.94 275	4.63 254	0.11 297	0.04 228	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.46 319
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MIF-Stereo (partial)	1.29 27	0.33 44	3.02 117	0.03 1	1.12 223	1.26 8	0.13 41	4.46 42	3.75 80	0.35 7	2.39 43	0.31 23	0.74 46	6.09 119	1.76 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.04 101

MIF-Stereo	0.83 4	0.33 44	1.98 24	0.92 110	1.27 232	0.54 3	0.11 28	1.35 1	2.94 33	1.67 42	2.09 35	0.20 4	0.31 13	1.57 23	1.07 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 223	0.01 15

NF-Stereo	2.24 98	0.33 44	3.00 113	2.04 254	0.10 37	3.46 164	0.43 102	6.51 147	3.17 52	6.84 184	5.24 103	2.67 88	1.34 88	8.17 235	1.53 136	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

OCTAStereo	2.24 98	0.33 44	3.03 119	2.04 254	0.10 37	3.45 163	0.43 102	6.50 144	3.17 52	6.84 184	5.20 100	2.65 85	1.33 86	8.18 236	1.56 140	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

RAFT_R40	2.71 146	0.33 44	3.00 113	1.26 149	0.30 122	3.83 200	1.00 212	5.69 109	4.29 107	9.69 289	6.33 135	5.02 176	4.02 209	8.58 255	0.86 74	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.02 37

RE-Stereo	2.25 103	0.33 44	3.03 119	2.04 254	0.10 37	3.47 166	0.43 102	6.50 144	3.18 55	6.84 184	5.20 100	2.65 85	1.34 88	8.18 236	1.58 142	0.01 142	0.00 1	0.01 254	0.00 1	0.02 22	0.01 15

TVStereo	2.25 103	0.33 44	3.03 119	2.04 254	0.10 37	3.47 166	0.43 102	6.50 144	3.18 55	6.84 184	5.20 100	2.65 85	1.34 88	8.18 236	1.58 142	0.01 142	0.00 1	0.01 254	0.00 1	0.02 22	0.01 15

CFNet-RSSM	2.11 87	0.33 44	2.71 83	1.04 131	0.30 122	3.21 158	0.41 99	6.67 153	6.96 197	5.62 118	4.58 83	5.40 187	1.71 110	1.86 36	0.87 76	0.00 1	0.08 270	0.00 1	0.32 339	0.02 22	0.02 37

Gwc-CoAtRS	2.02 81	0.33 44	2.61 72	1.04 131	0.30 122	3.56 176	0.40 98	5.89 118	5.94 165	5.08 106	5.01 92	5.55 191	1.72 111	1.60 25	0.91 85	0.01 142	0.09 278	0.00 1	0.25 324	0.01 7	0.02 37

LoS	0.91 5	0.34 53	2.10 40	0.38 63	0.13 55	2.47 73	0.26 72	5.00 71	2.74 26	0.89 28	0.21 5	0.49 38	0.36 17	1.97 40	0.67 42	0.02 211	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.01 15

RCA-Stereo	1.99 78	0.34 53	2.71 83	0.26 40	0.06 16	2.29 61	0.48 110	4.89 61	14.65 325	2.81 55	5.51 113	0.78 45	3.21 168	1.44 17	0.33 5	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.02 37

DCANet-4	2.03 82	0.34 53	5.30 257	0.31 46	0.18 81	1.69 31	0.12 34	4.95 64	8.55 248	5.78 121	5.17 95	1.12 50	2.82 156	2.11 46	1.92 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 252

tt	83.26 419	0.34 53	99.99 427	79.40 420	93.18 421	100.00 426	100.00 427	100.00 428	99.95 423	60.33 410	47.63 398	99.98 427	99.96 425	99.98 426	100.00 430	92.42 421	99.82 425	73.83 421	73.63 418	88.42 422	56.35 417

test_4	2.38 118	0.34 53	2.68 77	0.08 11	0.11 45	3.69 185	1.14 223	3.33 7	3.34 66	4.03 81	17.35 317	3.31 109	0.51 35	6.28 127	1.15 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 286	0.16 223	0.01 15

AAGNet	3.41 204	0.34 53	2.45 58	1.78 218	0.39 141	3.69 185	1.05 215	4.79 60	4.61 122	9.62 287	7.74 171	4.98 170	6.38 283	7.34 180	13.02 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

PSM-softLoss	2.24 98	0.34 53	3.42 150	1.81 221	0.17 69	2.74 107	0.39 95	6.17 129	2.92 31	6.26 161	6.29 133	2.96 94	0.97 60	8.68 260	1.71 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37

KMStereo	2.24 98	0.34 53	3.42 150	1.81 221	0.17 69	2.74 107	0.39 95	6.17 129	2.92 31	6.26 161	6.29 133	2.96 94	0.97 60	8.68 260	1.71 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37

FENet	2.19 96	0.34 53	3.04 122	2.05 258	0.26 113	2.82 127	0.13 41	7.02 163	5.55 152	4.97 102	1.94 33	4.91 169	3.39 177	4.71 86	2.50 195	0.02 211	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 269

CES	1.56 38	0.35 62	1.44 4	0.42 66	7.70 378	2.66 103	0.13 41	4.89 61	2.53 19	0.25 2	1.10 13	0.33 28	0.31 13	1.61 26	0.58 36	0.01 142	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.54 323	6.26 380

iRaft-Stereo_20w	2.56 135	0.35 62	4.98 237	0.37 62	0.67 181	3.47 166	0.59 141	12.57 300	3.89 85	6.10 147	6.23 130	1.49 60	2.24 131	6.65 149	0.86 74	0.00 1	0.19 333	0.00 1	0.33 341	0.08 139	0.22 271

DAS	3.74 223	0.35 62	5.19 252	1.99 243	3.74 334	2.36 65	3.22 286	7.77 173	9.27 257	8.70 260	12.08 259	4.45 154	5.43 264	8.39 244	1.71 149	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 37

SepStereo	3.78 228	0.35 62	5.19 252	1.99 243	3.74 334	2.36 65	3.22 286	7.77 173	9.27 257	8.70 260	12.08 259	4.45 154	5.43 264	9.18 283	1.71 149	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 37

NRIStereo	2.14 90	0.35 62	2.65 76	1.10 136	0.14 57	3.05 145	0.86 197	5.35 96	3.18 55	6.24 158	3.36 60	4.17 143	1.82 119	8.12 228	2.01 172	0.00 1	0.10 286	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.19 262

CRE-IMP	1.95 73	0.35 62	2.68 77	0.27 44	0.17 69	3.90 203	0.85 196	5.14 75	2.87 30	5.74 120	4.14 72	3.49 119	0.83 54	6.40 134	1.80 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.19 262

cross-raft	2.03 82	0.35 62	2.78 94	1.10 136	0.16 64	3.77 196	0.48 110	7.03 164	3.75 80	5.06 105	5.55 114	6.26 212	1.41 92	1.75 29	0.89 83	0.01 142	0.07 262	0.00 1	0.19 309	0.03 58	0.03 66

MSKI-zero shot	2.00 79	0.36 69	2.15 42	0.81 97	0.25 107	2.69 105	0.29 79	6.16 128	2.34 13	4.31 84	7.52 164	3.70 126	0.25 3	8.42 247	0.41 10	0.01 142	0.13 306	0.00 1	0.25 324	0.03 58	0.02 37

RAFT-Test	2.17 93	0.36 69	3.40 148	1.05 133	0.34 134	4.90 233	0.69 161	6.27 132	3.98 89	4.65 96	7.02 152	6.30 215	1.12 69	1.81 33	0.99 95	0.01 142	0.17 325	0.00 1	0.34 343	0.02 22	0.02 37

MC-Stereo	1.47 37	0.36 69	2.54 66	1.99 243	0.12 53	1.90 40	0.12 34	4.47 43	2.83 29	3.31 69	3.44 62	0.56 41	1.47 96	5.39 105	0.47 25	0.00 1	0.04 228	0.00 1	0.21 314	0.07 131	0.04 101

FTStereo	4.55 277	0.36 69	2.18 47	0.94 113	0.38 139	2.60 93	8.82 357	4.98 69	3.17 52	10.88 315	30.35 368	5.60 197	7.60 306	7.62 193	1.55 139	0.17 311	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.03 58	3.80 370

pcwnet_v2	4.20 258	0.36 69	8.53 322	1.33 154	1.12 223	3.43 162	0.41 99	12.85 304	14.16 321	9.90 295	14.29 286	5.90 204	3.03 162	6.20 124	2.06 176	0.01 142	0.05 237	0.04 310	0.02 229	0.16 223	0.18 252

test_xeample	4.13 252	0.36 69	2.75 88	1.23 147	0.51 168	3.96 206	0.13 41	12.63 301	7.65 219	7.49 220	10.86 242	3.29 108	3.36 172	6.71 150	21.53 372	0.02 211	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

DEmStereo	3.79 229	0.37 75	3.69 168	0.17 30	0.17 69	5.28 240	2.54 269	4.35 35	3.70 77	8.21 247	20.15 328	5.13 179	10.38 337	7.65 194	3.85 241	0.01 142	0.01 125	0.01 254	0.00 1	0.02 22	0.06 140

PMTNet	1.41 34	0.37 75	2.06 30	0.26 40	0.15 61	2.94 139	0.34 89	3.39 8	5.33 145	1.00 30	1.27 18	0.28 18	0.93 59	4.04 77	0.74 53	5.00 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.01 15

ICVP	2.32 112	0.38 77	2.89 109	0.92 110	0.70 187	2.55 83	0.87 199	9.97 231	3.99 90	4.13 82	8.97 194	2.71 89	1.69 109	2.52 51	3.52 233	0.05 266	0.24 345	0.01 254	0.01 208	0.11 183	0.13 226
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	2.71 146	0.38 77	5.96 277	2.25 276	2.20 285	1.54 23	0.21 62	5.44 102	3.05 45	2.28 49	16.16 299	7.03 228	0.24 2	6.19 122	0.79 64	0.00 1	0.15 315	0.00 1	0.23 320	0.13 205	0.04 101

GES	2.49 130	0.38 77	4.29 207	1.58 191	0.05 9	4.58 226	1.07 218	9.70 225	3.39 67	5.21 108	6.64 140	1.84 71	3.36 172	4.86 89	2.54 198	0.06 277	0.01 125	0.06 320	0.01 208	0.12 195	0.03 66

SMFormer	3.54 211	0.39 80	3.61 161	1.69 205	0.11 45	2.85 131	0.29 79	12.46 293	10.41 281	7.16 203	10.23 224	4.78 164	4.45 229	8.71 263	3.51 230	0.07 284	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.04 101

tta	3.54 211	0.39 80	3.61 161	1.69 205	0.11 45	2.85 131	0.29 79	12.46 293	10.41 281	7.16 203	10.23 224	4.78 164	4.45 229	8.71 263	3.51 230	0.07 284	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.03 66

qqq1	3.38 200	0.39 80	3.61 161	1.69 205	0.11 45	2.85 131	0.29 79	12.46 293	10.41 281	7.16 203	10.23 224	4.78 164	4.45 229	8.71 263	0.30 3	0.07 284	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.03 66

fff1	3.38 200	0.39 80	3.61 161	1.69 205	0.11 45	2.85 131	0.29 79	12.46 293	10.41 281	7.16 203	10.23 224	4.78 164	4.45 229	8.71 263	0.30 3	0.07 284	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.03 66

PCWNet_CMD	2.99 169	0.39 80	4.02 193	0.39 64	0.26 113	2.53 79	0.15 51	9.24 214	9.22 255	7.12 201	11.53 253	6.94 226	2.41 138	4.02 76	1.33 121	0.01 142	0.02 165	0.02 284	0.00 1	0.05 100	0.07 153

anonymousdsp2	1.78 48	0.39 80	3.40 148	1.10 136	0.04 8	3.63 180	0.50 121	7.80 175	2.77 27	2.91 58	2.88 48	3.17 104	1.01 62	5.15 101	0.43 11	0.00 1	0.01 125	0.02 284	0.15 294	0.05 100	0.12 219

DeepStereo_RVC	2.05 84	0.39 80	2.87 106	0.14 28	0.17 69	3.51 172	0.70 163	5.21 80	3.00 42	6.27 163	4.13 71	3.47 117	4.53 233	4.81 88	1.49 132	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.18 252

CREStereo++_RVC	1.59 39	0.39 80	2.26 49	0.36 60	0.01 1	1.67 28	0.01 1	2.95 3	8.12 233	3.69 76	7.44 163	0.47 37	0.32 15	0.74 1	0.39 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 381	0.00 1	0.00 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
MSMDNet	2.99 169	0.39 80	4.02 193	0.40 65	0.25 107	2.53 79	0.16 54	9.35 217	9.25 256	7.08 199	11.39 248	6.93 225	2.43 139	4.01 75	1.34 123	0.01 142	0.02 165	0.02 284	0.00 1	0.05 100	0.07 153

Patchmatch Stereo++	1.95 73	0.40 89	2.86 102	0.12 18	0.18 81	3.74 192	0.66 155	5.24 87	2.96 36	5.86 128	4.32 76	3.46 114	1.52 101	6.88 154	0.70 46	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.09 176
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
PSM-adaLoss	1.88 63	0.40 89	2.86 102	0.12 18	0.19 90	3.75 195	0.71 165	5.23 81	2.96 36	5.86 128	4.33 78	3.45 112	1.51 97	5.40 106	0.69 44	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.09 176

PFNet	2.93 165	0.40 89	5.51 265	2.13 265	0.84 198	3.11 150	0.75 175	6.78 157	4.79 130	9.98 297	6.00 118	4.78 164	2.13 127	8.33 242	2.11 177	0.19 315	0.06 250	0.00 1	0.11 286	0.20 249	0.35 304

Pruner-Stereo	2.49 130	0.40 89	2.46 60	1.80 220	0.25 107	3.51 172	0.77 178	6.03 121	4.92 133	8.91 269	6.09 120	4.45 154	1.11 68	6.99 162	2.11 177	0.02 211	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.01 7	0.04 101

iGMRVC	1.96 76	0.40 89	2.88 107	0.12 18	0.19 90	3.74 192	0.73 170	5.23 81	2.97 40	5.87 133	4.37 82	3.48 118	1.52 101	6.73 151	0.74 53	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.08 165

iRAFT	1.95 73	0.40 89	2.86 102	0.12 18	0.18 81	3.74 192	0.66 155	5.24 87	2.96 36	5.86 128	4.32 76	3.46 114	1.52 101	6.88 154	0.70 46	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.09 176

222	5.36 288	0.40 89	2.72 85	1.50 178	0.48 162	6.15 256	0.07 18	13.73 318	8.06 231	8.79 263	11.03 244	3.71 127	4.21 216	7.47 187	38.74 402	0.03 238	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.05 130

ROB_FTStereo_v2	1.91 69	0.41 96	2.85 100	0.12 18	0.19 90	3.71 187	0.73 170	5.23 81	2.95 34	5.86 128	4.36 81	3.46 114	1.51 97	5.86 113	0.69 44	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.08 165

HUI-Stereo	1.80 51	0.41 96	2.85 100	0.12 18	0.18 81	3.72 190	0.65 153	5.23 81	2.97 40	5.87 133	4.34 79	3.45 112	1.52 101	3.93 73	0.65 39	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.10 195

IRAFT_RVC	2.85 157	0.41 96	3.32 141	2.09 260	0.41 146	2.92 137	5.22 325	6.41 142	3.63 76	6.53 176	5.48 112	5.09 177	4.88 249	8.20 239	2.15 181	0.01 142	0.17 325	0.01 254	0.00 1	0.02 22	0.04 101

RAFT-345	3.27 184	0.41 96	2.88 107	1.02 124	0.21 97	2.63 98	0.48 110	3.76 22	5.51 150	7.35 215	24.88 353	4.25 146	1.76 117	8.15 231	2.13 179	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 15

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 25	0.42 100	2.36 55	0.59 84	1.26 230	2.43 72	0.01 1	3.29 5	7.76 223	1.71 43	2.78 47	0.27 16	0.32 15	1.16 11	0.58 36	0.04 254	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.10 195

hknet	3.31 188	0.42 100	4.68 226	0.46 69	1.17 226	7.13 276	1.63 249	9.05 206	6.91 195	6.11 148	6.15 124	9.66 272	2.85 158	7.48 188	2.45 194	0.01 142	0.03 208	0.03 300	0.00 1	0.04 78	0.00 1

LCNet	2.85 157	0.42 100	1.90 16	0.95 117	0.56 171	2.07 49	1.60 247	4.99 70	3.57 75	6.05 141	10.59 233	4.59 159	6.79 292	7.46 185	0.72 51	0.01 142	0.00 1	0.01 254	0.77 362	0.30 290	3.57 368

ROB_FTStereo	1.90 67	0.42 100	2.86 102	0.12 18	0.19 90	3.71 187	0.75 175	5.24 87	2.95 34	5.87 133	4.26 74	3.41 110	1.51 97	5.80 112	0.65 39	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.08 165

RAFT-IKP	1.90 67	0.42 100	2.83 97	0.12 18	0.18 81	3.50 170	0.64 151	5.24 87	2.96 36	5.86 128	4.34 79	3.50 120	1.51 97	5.99 117	0.76 59	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.08 165

CFNet_pseudo	2.81 154	0.42 100	4.04 196	0.33 54	0.24 104	2.59 91	0.12 34	8.20 182	7.66 220	7.04 197	10.42 229	6.56 218	2.05 125	4.88 90	1.53 136	0.00 1	0.02 165	0.01 254	0.00 1	0.05 100	0.07 153

CREStereo	0.98 6	0.42 100	1.86 14	0.07 9	0.22 100	1.65 27	0.02 7	4.07 29	6.33 185	0.72 26	1.54 24	0.43 34	0.64 41	1.22 12	0.44 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	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
ccs_rob	2.81 154	0.42 100	4.06 198	0.33 54	0.25 107	2.59 91	0.12 34	8.19 181	7.68 221	7.02 194	10.37 228	6.54 217	2.06 126	4.88 90	1.53 136	0.00 1	0.02 165	0.01 254	0.00 1	0.05 100	0.07 153

PSMNet-ADL	2.98 168	0.43 108	2.41 56	1.43 172	0.40 143	5.94 253	0.28 74	8.45 187	5.13 139	3.36 70	6.77 142	8.41 255	4.61 236	7.20 175	4.55 253	0.02 211	0.09 278	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 66

DRaft	3.74 223	0.43 108	2.60 71	0.12 18	0.15 61	4.76 229	1.34 236	5.33 95	4.31 108	10.30 301	21.91 337	3.27 107	8.83 322	7.36 182	3.66 236	0.05 266	0.10 286	0.00 1	0.14 291	0.10 166	0.14 231

test_xeample3	1.08 12	0.43 108	3.39 146	0.49 73	0.05 9	2.58 89	0.93 206	3.32 6	1.77 4	0.23 1	0.23 6	0.19 1	0.28 7	6.34 131	0.85 71	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.26 330	0.06 116	0.10 195

SFCPSM	3.29 186	0.43 108	5.11 245	0.34 58	0.94 208	8.48 293	2.15 262	14.51 328	5.29 142	7.00 193	7.65 168	3.43 111	2.59 146	5.11 99	2.37 190	0.01 142	0.03 208	0.01 254	0.07 270	0.13 205	0.15 240

CFNet_ucs	3.07 174	0.44 112	4.05 197	0.54 74	0.37 137	3.08 146	0.19 58	9.80 227	8.49 246	7.64 224	12.62 270	5.67 198	1.76 117	4.96 95	1.51 133	0.00 1	0.04 228	0.01 254	0.00 1	0.09 156	0.11 207

CASS	2.44 124	0.44 112	3.56 158	0.85 102	0.38 139	3.14 152	0.22 63	9.64 223	4.00 91	6.78 181	7.62 167	3.57 123	3.58 184	3.80 69	1.10 103	0.02 211	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.01 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	1.76 47	0.44 112	6.37 287	0.33 54	0.50 167	4.33 216	0.54 126	4.43 41	2.48 15	2.21 46	3.24 55	1.53 62	1.14 71	5.64 108	1.29 119	0.17 311	0.23 340	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.15 240

EAI-Stereo	2.31 111	0.44 112	2.72 85	0.68 90	0.56 171	3.51 172	2.62 271	11.42 264	4.14 104	2.09 45	7.23 160	1.21 53	0.91 57	5.67 110	1.51 133	0.01 142	0.25 346	0.00 1	0.88 364	0.04 78	0.26 289

IGEVStereo-DCA	1.06 11	0.45 116	2.06 30	0.32 49	0.06 16	2.74 107	0.84 191	3.71 17	2.27 6	0.39 12	0.16 2	0.20 4	0.29 8	6.47 139	0.87 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.06 116	0.06 140

rrr	1.05 10	0.45 116	3.18 133	0.32 49	0.06 16	2.74 107	0.95 210	3.49 12	1.12 2	0.39 12	0.16 2	0.20 4	0.29 8	6.47 139	0.87 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 314	0.06 116	0.10 195

CrosDoStereo	3.96 243	0.45 116	3.04 122	0.32 49	0.20 94	3.28 159	11.63 375	5.76 112	4.45 114	9.04 273	16.58 302	4.99 171	7.45 301	8.04 217	3.72 237	0.00 1	0.02 165	0.01 254	0.00 1	0.16 223	0.10 195

DeepStereo_LL	3.96 243	0.45 116	3.04 122	0.32 49	0.20 94	3.28 159	11.63 375	5.76 112	4.45 114	9.04 273	16.58 302	4.99 171	7.45 301	8.04 217	3.72 237	0.00 1	0.02 165	0.01 254	0.00 1	0.16 223	0.10 195

test-1	1.82 56	0.45 116	5.42 260	0.89 104	0.41 146	2.14 53	0.56 131	5.75 110	4.15 105	3.28 66	5.11 93	3.61 124	0.70 42	1.53 22	1.56 140	0.02 211	0.34 352	0.00 1	0.08 274	0.02 22	0.30 298

RAFT-RH_RVC	3.96 243	0.46 121	2.93 110	1.55 186	0.42 148	3.14 152	0.14 47	3.70 16	5.98 169	11.25 321	32.23 372	5.29 182	1.68 108	8.13 229	2.14 180	0.08 289	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 7	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 187	0.46 121	2.62 73	2.08 259	1.01 217	5.60 244	0.74 173	10.37 242	11.48 300	5.15 107	8.43 181	5.67 198	1.73 112	7.97 212	2.34 187	0.02 211	0.06 250	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.14 231

GMOStereo	1.81 52	0.47 123	2.09 36	0.10 13	0.27 115	1.49 18	0.89 202	4.40 36	4.51 117	8.16 242	6.97 146	2.96 94	1.15 73	1.42 13	0.88 79	0.00 1	0.14 310	0.00 1	0.00 1	0.23 268	0.03 66

error version	1.81 52	0.47 123	2.09 36	0.10 13	0.27 115	1.49 18	0.89 202	4.40 36	4.51 117	8.16 242	6.97 146	2.96 94	1.15 73	1.42 13	0.88 79	0.00 1	0.14 310	0.00 1	0.00 1	0.23 268	0.03 66

test-v	1.81 52	0.47 123	2.09 36	0.10 13	0.27 115	1.49 18	0.89 202	4.40 36	4.51 117	8.16 242	6.97 146	2.96 94	1.15 73	1.42 13	0.88 79	0.00 1	0.14 310	0.00 1	0.00 1	0.23 268	0.03 66

test-2	1.81 52	0.47 123	2.09 36	0.10 13	0.27 115	1.49 18	0.89 202	4.40 36	4.51 117	8.16 242	6.97 146	2.96 94	1.15 73	1.42 13	0.88 79	0.00 1	0.14 310	0.00 1	0.00 1	0.23 268	0.03 66

UPFNet	3.82 232	0.47 123	4.34 210	2.21 272	3.38 319	7.26 278	2.69 273	9.89 229	5.96 166	7.98 237	7.53 165	7.89 245	3.15 166	7.72 201	5.88 273	0.01 142	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.06 140

ac_64	3.70 221	0.47 123	3.50 156	2.87 316	3.50 325	5.91 252	0.72 169	10.17 239	4.34 109	8.16 242	5.80 116	10.82 292	5.64 271	7.08 167	4.73 256	0.03 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.14 231

EKT-Stereo	1.91 69	0.48 129	2.77 92	2.19 269	4.36 351	1.42 17	0.24 67	4.63 53	3.51 71	2.94 59	3.47 63	3.55 122	2.25 133	5.26 102	0.85 71	0.04 254	0.12 299	0.00 1	0.09 281	0.06 116	0.05 130

GwcNet-ADL	2.65 142	0.48 129	3.84 184	0.82 98	0.33 132	2.04 48	0.69 161	8.07 180	9.42 260	6.05 141	6.66 141	4.14 142	1.73 112	5.40 106	3.01 208	0.08 289	0.06 250	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.03 66

TANstereo	1.20 20	0.49 131	2.04 28	0.34 58	0.10 37	1.80 38	0.01 1	3.40 9	4.10 102	4.37 85	4.82 85	0.41 32	0.70 42	0.94 4	0.46 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	2.13 89	0.50 132	4.91 234	1.41 170	0.18 81	2.62 97	0.36 91	7.80 175	3.87 83	5.04 104	5.42 110	4.77 163	1.03 65	3.43 63	0.79 64	0.00 1	0.16 322	0.00 1	0.18 305	0.17 231	0.04 101

GANet-ADL	2.20 97	0.50 132	3.27 139	2.02 250	0.11 45	2.21 57	0.48 110	8.64 200	6.79 193	4.56 91	5.83 117	3.98 133	1.27 84	2.68 52	1.43 128	0.04 254	0.08 270	0.02 284	0.00 1	0.15 217	0.03 66

ASMatch	3.32 194	0.50 132	3.32 141	1.72 211	0.45 154	1.93 43	0.68 157	6.42 143	3.89 85	6.18 154	22.30 340	4.61 160	4.82 247	7.65 194	1.70 148	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.03 241	0.01 7	0.18 252

DSFCA	4.21 260	0.50 132	5.45 262	1.34 156	1.68 255	7.04 273	4.51 313	10.73 250	7.00 199	10.78 313	6.80 143	8.48 259	4.63 237	9.91 301	5.12 261	0.02 211	0.06 250	0.02 284	0.03 241	0.08 139	0.03 66

IGEV+	1.14 19	0.51 136	1.66 8	0.55 77	0.08 32	2.52 76	1.01 213	6.51 147	3.16 51	0.59 24	2.11 37	0.43 34	1.18 78	1.44 17	0.79 64	0.00 1	0.05 237	0.00 1	0.05 262	0.11 183	0.11 207

test croco	1.34 29	0.51 136	5.09 244	0.30 45	0.05 9	1.58 24	0.08 21	4.47 43	3.77 82	0.42 20	1.76 28	0.60 43	0.74 46	6.11 120	0.94 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 314	0.02 37

IPLGR	2.28 107	0.51 136	6.00 278	0.15 29	0.15 61	1.99 46	0.22 63	6.34 134	6.04 172	6.80 182	5.76 115	2.87 91	2.31 135	4.88 90	1.28 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.18 252

Anonymous	1.37 33	0.52 139	4.23 204	1.38 164	2.70 302	1.85 39	0.42 101	4.77 59	3.54 73	0.53 23	1.56 25	0.19 1	1.32 85	3.11 58	0.92 88	0.05 266	0.08 270	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.15 240

HGLStereo	4.25 263	0.52 139	4.65 224	3.09 325	5.18 365	6.51 265	0.73 170	10.37 242	6.74 192	7.32 213	12.44 268	7.00 227	7.21 299	7.46 185	5.51 266	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.10 195

FC-DCNN	10.72 359	0.52 139	4.27 206	1.88 229	1.63 249	17.18 358	5.29 327	18.20 355	19.69 350	28.50 378	34.51 380	34.03 384	21.48 377	15.89 357	11.15 342	0.03 238	0.01 125	0.02 284	0.01 208	0.07 131	0.09 176

CBMV_ROB	4.14 253	0.52 139	3.14 131	1.30 153	0.77 193	6.92 271	1.97 258	10.11 238	9.58 263	8.92 270	14.20 285	7.12 234	5.90 274	8.65 258	3.50 229	0.01 142	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.09 176

HCRNet	2.56 135	0.53 143	3.35 143	0.24 39	3.39 321	2.19 55	0.23 66	6.89 161	5.50 148	5.26 110	4.79 84	5.27 181	2.78 153	7.71 199	2.89 205	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.04 101

ACVNet	2.58 138	0.53 143	2.69 79	0.84 101	0.59 173	2.61 94	0.55 129	8.35 183	5.70 158	4.45 87	9.26 207	5.77 200	3.50 180	2.24 47	4.41 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.01 15

acv_ft	3.69 220	0.53 143	4.58 223	2.31 287	4.71 363	7.44 282	0.86 197	8.54 193	5.70 158	9.29 280	9.26 207	5.77 200	4.15 213	2.24 47	8.13 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 289	0.01 15

IER	3.20 182	0.54 146	5.13 247	0.58 83	1.59 245	7.29 279	0.56 131	6.36 135	4.95 134	7.44 218	8.84 186	6.20 210	6.26 279	4.88 90	3.29 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

ToySt	2.69 143	0.55 147	7.03 301	1.03 126	0.10 37	3.49 169	1.04 214	6.38 141	4.55 121	2.69 51	6.28 132	7.95 250	4.38 225	5.08 97	2.58 199	0.01 142	0.11 292	0.00 1	0.04 258	0.28 287	0.19 262

anonymousa	3.80 231	0.55 147	3.35 143	1.24 148	3.74 334	9.04 301	0.36 91	6.74 156	4.03 94	7.72 227	19.64 327	10.62 288	6.01 277	1.52 21	1.40 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 262	0.00 1	0.03 66

HHNet	2.59 139	0.55 147	2.55 67	0.20 32	0.32 129	2.84 130	0.94 208	5.77 115	5.14 140	7.33 214	13.80 280	0.94 46	3.20 167	5.27 103	2.41 193	0.13 302	0.02 165	0.06 320	0.00 1	0.23 268	0.03 66

NINENet	3.09 175	0.56 150	3.22 136	1.61 196	1.37 239	7.12 274	0.50 121	11.88 276	5.63 156	6.63 178	8.40 180	5.29 182	0.83 54	6.51 144	1.77 155	0.15 305	0.07 262	0.07 326	0.00 1	0.09 156	0.00 1

FCDSN-DC	10.24 356	0.56 150	3.49 155	1.96 240	1.29 234	16.90 357	4.59 315	17.16 348	19.10 345	24.64 374	32.46 376	33.82 383	22.14 379	15.93 358	10.45 335	0.04 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.21 269
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ff7	1.12 13	0.57 152	2.06 30	0.03 1	0.07 21	2.80 115	0.84 191	3.71 17	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 22	7.12 169	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.09 156	0.06 140

ffff	1.12 13	0.57 152	2.06 30	0.03 1	0.07 21	2.80 115	0.84 191	3.71 17	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 22	7.12 169	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.09 156	0.06 140

11t	1.12 13	0.57 152	2.06 30	0.03 1	0.07 21	2.80 115	0.84 191	3.71 17	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 22	7.12 169	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.09 156	0.06 140

ccc-4	1.12 13	0.57 152	2.06 30	0.03 1	0.07 21	2.80 115	0.84 191	3.71 17	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 22	7.12 169	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.09 156	0.06 140

DISCO	6.28 303	0.57 152	5.78 272	3.43 339	1.17 226	11.22 325	3.39 293	12.14 286	16.16 333	6.52 175	11.22 246	16.96 337	6.32 281	19.51 372	10.74 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 303	0.11 207

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 88	0.58 157	2.43 57	1.27 151	0.16 64	1.60 26	0.14 47	5.17 78	5.90 163	7.10 200	10.10 220	3.06 101	1.74 114	1.87 37	0.97 93	0.01 142	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.23 268	0.02 37

AdaStereo	3.09 175	0.58 157	3.04 122	2.84 315	0.48 162	4.08 209	1.29 233	12.16 287	7.77 224	6.03 140	9.62 213	5.79 202	1.53 105	4.56 85	1.93 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37
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.
anonymousdsp	1.12 13	0.59 159	1.66 8	0.03 1	0.07 21	2.81 124	0.82 184	4.07 29	2.30 11	0.41 16	1.12 17	0.30 20	0.40 22	7.05 165	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 302	0.10 166	0.05 130

IGEV-Stereo	1.12 13	0.59 159	1.66 8	0.03 1	0.07 21	2.82 127	0.82 184	4.09 31	2.30 11	0.41 16	1.11 14	0.30 20	0.41 28	7.05 165	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 302	0.10 166	0.05 130
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ProNet	1.20 20	0.60 161	2.00 26	0.26 40	0.08 32	2.73 106	0.68 157	5.00 71	2.52 18	0.29 3	1.32 19	0.37 30	0.36 17	6.94 160	0.44 12	0.00 1	0.07 262	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.07 153

GANet-RSSM	3.27 184	0.60 161	3.38 145	2.94 322	2.00 274	2.61 94	0.48 110	10.93 256	6.11 177	5.47 115	10.20 223	6.57 219	5.44 267	6.25 125	2.23 183	0.00 1	0.00 1	0.08 329	0.00 1	0.17 231	0.03 66

SGM_RVC	10.08 353	0.60 161	3.42 150	2.30 281	0.32 129	19.41 365	6.33 338	18.95 362	14.64 324	25.14 375	24.32 349	33.34 382	18.79 367	19.86 373	12.55 348	0.25 325	0.26 348	0.22 349	0.24 322	0.34 302	0.40 309
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	2.28 107	0.61 164	3.81 178	0.22 35	0.07 21	1.69 31	0.11 28	5.37 99	11.84 304	5.80 123	5.17 95	1.44 56	5.41 261	2.00 41	1.92 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 252

csc	2.28 107	0.61 164	3.81 178	0.22 35	0.07 21	1.69 31	0.11 28	5.37 99	11.84 304	5.80 123	5.17 95	1.44 56	5.41 261	2.00 41	1.92 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 252

cscssc	2.28 107	0.61 164	3.81 178	0.22 35	0.07 21	1.69 31	0.11 28	5.37 99	11.84 304	5.80 123	5.17 95	1.44 56	5.41 261	2.00 41	1.92 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 252

UNet	3.97 246	0.61 164	6.50 292	1.68 204	3.22 313	9.82 310	0.31 84	9.50 220	5.32 144	7.20 207	6.35 137	10.59 286	5.91 275	6.93 158	5.49 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

RASNet	4.52 276	0.61 164	4.42 212	3.42 338	4.68 362	4.58 226	0.99 211	9.54 222	8.01 230	5.28 111	11.42 250	10.34 285	8.88 323	9.28 288	8.68 313	0.15 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

Anonymous_2	4.14 253	0.62 169	3.21 135	1.40 167	1.43 241	5.19 238	0.32 85	6.63 151	4.38 111	4.48 90	2.30 42	8.08 251	7.00 294	5.37 104	2.29 185	0.23 322	0.75 368	5.20 381	18.12 404	5.66 376	0.23 277

StereoDRNet-Refined	4.46 270	0.62 169	3.80 177	1.92 235	0.40 143	9.35 304	0.15 51	10.02 234	8.83 252	12.69 332	11.62 255	9.34 267	3.87 203	8.06 224	8.02 302	0.00 1	0.00 1	0.01 254	0.05 262	0.20 249	0.26 289
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
tt1	2.14 90	0.63 171	2.22 48	2.27 277	0.02 3	5.71 246	0.63 148	4.53 46	10.19 275	1.16 36	3.39 61	0.33 28	3.05 164	8.00 213	0.46 20	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.03 241	0.10 166	0.04 101

ADStereo(finetuned)	2.26 106	0.64 172	5.22 254	0.31 46	0.18 81	1.71 36	0.25 70	5.23 81	8.46 243	6.06 143	5.30 108	1.41 54	6.37 282	1.87 37	1.87 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.18 252

DCANet	2.08 86	0.64 172	3.81 178	0.31 46	0.17 69	1.70 35	0.25 70	5.23 81	8.47 244	6.07 144	5.30 108	1.41 54	4.23 218	1.85 35	2.02 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.19 262

DMCA	2.82 156	0.64 172	4.45 213	1.61 196	0.89 202	3.86 201	0.57 139	9.18 210	5.10 138	6.24 158	6.49 138	7.17 235	2.13 127	3.31 60	4.73 256	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 37

DIP-Stereo	1.97 77	0.64 172	2.95 111	0.17 30	0.10 37	4.83 231	0.13 41	8.60 198	4.06 101	6.42 172	4.92 88	0.44 36	0.72 45	3.57 65	1.80 158	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.04 101
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-DCA	2.01 80	0.65 176	2.15 42	2.30 281	0.02 3	5.80 248	0.56 131	8.45 187	3.33 63	1.03 31	3.33 56	0.32 25	3.71 192	8.05 220	0.45 16	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.03 241	0.02 22	0.03 66

xx1	2.33 113	0.65 176	2.15 42	2.30 281	0.02 3	5.80 248	0.56 131	4.31 33	10.41 281	1.03 31	3.33 56	4.67 161	2.70 148	8.05 220	0.45 16	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 66

1test111	1.86 59	0.65 176	2.15 42	2.30 281	0.02 3	5.80 248	0.56 131	8.45 187	3.33 63	1.03 31	3.33 56	0.32 25	3.71 192	4.40 82	0.96 91	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.03 241	0.02 22	0.03 66

cc1	2.17 93	0.65 176	2.15 42	2.30 281	0.02 3	5.80 248	0.56 131	4.31 33	10.41 281	1.03 31	3.33 56	0.32 25	3.71 192	8.05 220	0.45 16	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.03 241	0.10 166	0.05 130

sCroCo_RVC	1.21 22	0.65 176	5.16 250	1.09 135	1.29 234	0.92 4	0.19 58	3.92 24	2.68 23	0.30 4	3.04 51	0.52 39	1.56 106	1.58 24	0.78 63	0.09 293	0.25 346	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.11 207

hitnet-ft	3.66 218	0.65 176	2.79 96	0.89 104	0.72 189	4.25 213	0.55 129	9.11 209	7.52 215	7.14 202	10.19 222	12.49 308	4.70 239	7.44 184	4.41 250	0.03 238	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.20 249	0.04 101

MyStereo06	2.35 114	0.66 182	4.54 217	1.10 136	0.96 210	2.57 86	0.10 25	9.30 216	4.05 98	5.22 109	6.09 120	5.95 205	2.38 137	3.00 55	0.73 52	0.01 142	0.08 270	0.00 1	0.01 208	0.13 205	0.15 240

MyStereo05	2.94 166	0.66 182	5.25 256	1.10 136	0.96 210	2.57 86	0.10 25	8.53 192	12.34 311	6.28 164	3.88 67	3.18 105	3.30 170	7.81 206	2.37 190	0.01 142	0.08 270	0.00 1	0.01 208	0.13 205	0.15 240

IPLG	2.43 122	0.66 182	4.77 229	0.54 74	0.31 128	3.01 143	0.26 72	6.15 127	5.55 152	7.69 225	6.21 128	1.89 72	1.74 114	7.19 174	2.35 189	0.01 142	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.24 278	0.12 219

CRFU-Net	4.45 269	0.67 185	5.02 238	2.78 313	1.32 238	12.67 339	3.35 291	11.26 260	3.52 72	10.06 299	9.30 209	10.91 295	6.92 293	7.26 176	3.24 217	0.15 305	0.16 322	0.16 341	0.00 1	0.26 280	0.05 130

CoDeX	3.43 206	0.68 186	4.49 214	0.98 122	1.65 250	6.37 260	2.14 261	13.23 312	6.07 173	7.23 208	8.95 191	4.09 138	3.79 201	6.31 129	2.37 190	0.03 238	0.06 250	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.15 240

DCRE	1.79 49	0.68 186	2.55 67	1.66 203	0.27 115	1.27 9	0.05 12	4.57 50	4.04 96	3.30 68	9.24 204	3.83 129	1.20 80	2.08 45	0.67 42	0.00 1	0.12 299	0.00 1	0.24 322	0.04 78	0.09 176

iRaftStereo_RVC	1.62 40	0.68 186	1.98 24	0.67 89	0.05 9	2.99 141	0.04 9	5.36 98	3.74 79	3.82 78	4.96 89	2.54 84	0.62 40	3.35 62	0.97 93	0.00 1	0.07 262	0.00 1	0.00 1	0.30 290	0.27 293

AFF-stereo	2.59 139	0.68 186	2.35 54	1.55 186	0.17 69	1.67 28	0.08 21	5.75 110	6.60 189	6.20 155	12.13 261	6.16 209	2.36 136	4.75 87	1.11 104	0.02 211	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.23 268	0.05 130

FAT-Stereo	6.78 316	0.68 186	6.80 297	2.30 281	1.77 264	5.63 245	4.20 306	18.79 359	18.62 342	10.53 309	17.15 313	18.52 346	13.74 356	8.86 273	7.38 291	0.03 238	0.15 315	0.01 254	0.07 270	0.12 195	0.26 289

StereoIM	0.80 2	0.69 191	3.02 117	0.33 54	1.83 268	1.22 5	0.06 14	3.41 10	1.49 3	0.31 5	0.38 7	0.42 33	0.51 35	1.14 9	1.21 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.05 130

MIPNet	2.06 85	0.69 191	4.57 222	0.32 49	0.21 97	1.92 42	0.19 58	6.89 161	5.64 157	5.48 116	4.02 70	2.02 76	3.50 180	3.32 61	2.01 172	0.00 1	0.01 125	0.01 254	0.01 208	0.20 249	0.13 226

test_5	2.90 163	0.70 193	3.69 168	2.01 248	3.17 312	4.61 228	1.32 235	6.69 154	7.02 201	2.79 54	7.18 157	4.99 171	4.14 212	7.96 211	1.31 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.19 246	0.26 289

TransformOpticalFlow	3.38 200	0.70 193	4.54 217	1.00 123	0.30 122	3.56 176	0.14 47	9.67 224	7.30 209	5.55 117	13.34 276	6.74 222	5.03 252	8.22 240	1.34 123	0.00 1	0.01 125	0.01 254	0.00 1	0.04 78	0.11 207

RAFT+CT+SA	2.36 116	0.71 195	2.46 60	0.83 100	2.26 288	3.18 156	0.93 206	6.82 159	5.48 147	2.55 50	8.07 175	1.64 64	1.59 107	8.54 252	1.15 109	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.38 346	0.19 246	0.36 305

StereoVision	2.25 103	0.72 196	4.00 192	1.03 126	2.64 300	1.91 41	0.28 74	5.83 117	4.43 112	1.89 44	10.65 236	3.88 130	0.52 37	5.13 100	1.98 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.03 66

delet	4.27 265	0.72 196	4.50 215	1.07 134	3.75 338	10.79 323	4.04 302	9.95 230	7.89 226	8.09 240	8.89 188	8.46 257	3.81 202	7.56 191	5.80 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.02 37

HH	2.42 120	0.73 198	3.76 173	0.91 106	0.14 57	2.78 113	0.71 165	7.92 178	2.72 24	1.53 40	6.10 122	7.93 246	4.01 207	8.60 256	0.44 12	0.00 1	0.09 278	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.04 101

HanStereo	2.42 120	0.73 198	3.76 173	0.91 106	0.14 57	2.78 113	0.71 165	7.92 178	2.72 24	1.53 40	6.10 122	7.93 246	4.01 207	8.60 256	0.44 12	0.00 1	0.09 278	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.04 101

STrans-v2	3.43 206	0.73 198	4.82 230	0.26 40	0.60 174	3.00 142	1.19 227	10.41 244	7.22 205	5.79 122	10.97 243	6.75 223	7.03 296	8.25 241	1.40 126	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.18 252

GEStereo_RVC	3.74 223	0.73 198	4.95 236	2.01 248	1.24 229	4.36 218	3.07 281	11.77 273	7.80 225	6.87 188	6.52 139	7.70 242	4.31 223	8.98 277	4.19 248	0.03 238	0.01 125	0.02 284	0.02 229	0.13 205	0.11 207

SA	3.06 173	0.74 202	3.79 176	1.60 195	0.30 122	3.19 157	1.43 238	6.72 155	9.06 254	4.63 95	10.80 238	2.89 92	4.71 240	9.62 298	1.18 113	0.00 1	0.09 278	0.00 1	0.19 309	0.23 268	0.02 37

raftrobust	1.86 59	0.74 202	1.94 21	2.15 266	2.24 287	2.74 107	0.53 124	4.89 61	4.05 98	6.09 145	3.89 68	1.64 64	2.55 144	2.44 49	1.12 105	0.00 1	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.08 165

MIM_Stereo	2.50 133	0.75 204	4.26 205	1.18 145	0.11 45	3.08 146	0.33 87	6.07 123	3.28 61	5.01 103	10.12 221	4.29 152	1.74 114	8.06 224	1.27 117	0.00 1	0.12 299	0.00 1	0.01 208	0.18 241	0.15 240

Sa-1000	3.55 213	0.75 204	3.63 165	1.91 233	0.30 122	3.55 175	1.63 249	7.39 169	8.54 247	7.70 226	17.44 318	4.00 134	2.82 156	9.44 295	1.33 121	0.00 1	0.10 286	0.00 1	0.18 305	0.21 257	0.04 101

IIG-Stereo	3.16 180	0.75 204	2.83 97	4.08 357	0.21 97	2.56 85	0.74 173	6.55 149	5.56 154	8.39 251	9.38 210	7.94 248	2.79 154	9.50 297	1.89 163	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.04 101

RAFT	2.57 137	0.76 207	3.09 130	0.91 106	0.09 34	2.41 70	0.94 208	5.35 96	2.65 21	6.11 148	7.21 159	9.43 269	4.30 221	5.73 111	1.77 155	0.00 1	0.12 299	0.00 1	0.02 229	0.46 321	0.08 165

THIR-Stereo	3.86 236	0.77 208	2.62 73	0.12 18	0.13 55	4.25 213	6.63 342	5.30 93	4.18 106	10.33 302	17.13 312	6.58 220	7.62 307	7.78 204	3.51 230	0.01 142	0.07 262	0.07 326	0.00 1	0.11 183	0.02 37

MMNet	4.16 256	0.77 208	5.47 263	1.40 167	1.67 253	10.78 322	0.63 148	8.64 200	8.47 244	8.80 265	8.33 179	7.51 238	6.61 286	7.53 190	6.54 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.05 130

PSMNet-RSSM	3.33 196	0.77 208	3.22 136	2.12 263	1.90 273	2.33 63	0.71 165	11.17 258	5.83 161	5.90 136	11.43 251	7.04 230	4.83 248	5.96 116	3.17 213	0.00 1	0.00 1	0.02 284	0.00 1	0.08 139	0.02 37

UCFNet_RVC	3.09 175	0.77 208	2.27 50	2.35 290	1.79 265	3.50 170	1.06 216	12.12 285	6.91 195	4.71 98	7.67 169	7.58 239	4.40 227	4.95 94	1.67 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.01 15

HITNet	2.79 153	0.77 208	4.02 193	2.03 252	0.11 45	5.58 243	0.59 141	9.24 214	5.15 141	6.42 172	7.26 161	3.66 125	2.92 161	4.07 78	3.87 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.02 37
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
MyStereo07	1.31 28	0.79 213	1.61 6	1.03 126	1.11 221	2.63 98	0.46 107	5.48 103	2.24 5	0.64 25	1.48 22	0.27 16	0.59 39	7.03 164	0.45 16	0.00 1	0.09 278	0.00 1	0.01 208	0.11 183	0.09 176

MyStereo04	2.95 167	0.79 213	5.38 259	1.03 126	1.11 221	2.63 98	0.46 107	10.00 232	12.44 312	4.19 83	3.91 69	3.04 100	3.60 185	7.34 180	2.74 204	0.00 1	0.09 278	0.00 1	0.01 208	0.11 183	0.09 176

rafts_anoy	1.72 43	0.79 213	2.58 70	2.03 252	1.75 261	2.47 73	0.16 54	5.48 103	6.01 171	3.24 65	2.11 37	1.92 75	1.33 86	3.08 57	1.13 107	0.01 142	0.18 329	0.00 1	0.01 208	0.03 58	0.07 153

HSM	4.00 248	0.79 213	3.16 132	1.59 194	2.17 282	6.77 268	1.11 221	12.28 290	6.35 187	6.75 179	8.11 177	13.90 316	5.37 260	8.85 271	2.71 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37

ADLNet	4.32 268	0.80 217	4.33 209	3.60 345	3.56 327	6.87 270	2.48 268	11.20 259	7.58 218	9.87 293	9.62 213	8.39 254	4.95 250	6.16 121	6.60 284	0.01 142	0.01 125	0.00 1	0.01 208	0.12 195	0.25 284

TestStereo1	2.85 157	0.81 218	3.48 153	3.11 327	0.44 149	2.52 76	1.50 241	6.37 137	8.18 235	4.62 92	9.24 204	2.23 79	3.69 189	9.19 284	1.26 115	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.27 285	0.09 176

SA-5K	2.85 157	0.81 218	3.48 153	3.11 327	0.44 149	2.52 76	1.50 241	6.37 137	8.18 235	4.62 92	9.24 204	2.23 79	3.69 189	9.19 284	1.26 115	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.27 285	0.09 176

cf-r	3.42 205	0.81 218	3.97 186	2.41 296	2.78 304	2.85 131	0.64 151	8.44 186	6.32 184	6.25 160	11.57 254	8.97 265	3.54 183	5.93 115	3.83 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.07 153

psm_up	3.85 234	0.82 221	3.01 115	2.00 247	2.58 299	5.28 240	3.34 290	10.85 254	6.33 185	7.27 211	7.32 162	10.15 279	9.02 326	6.19 122	2.51 196	0.22 321	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.03 66

NVstereo2D	4.51 273	0.82 221	6.86 299	3.28 335	3.38 319	8.16 291	3.13 283	10.51 245	15.15 328	4.90 101	6.89 145	7.87 243	4.78 244	9.88 300	3.91 243	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.06 268	0.02 22	0.58 329

LL-Strereo2	1.86 59	0.83 223	2.33 52	0.36 60	0.17 69	3.79 198	1.52 243	5.82 116	4.04 96	4.43 86	2.51 44	4.23 144	0.37 19	5.66 109	0.99 95	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.05 262	0.06 116	0.11 207

raft+_RVC	1.79 49	0.84 224	2.32 51	2.40 293	0.85 199	1.38 13	0.09 24	6.36 135	4.75 129	2.85 56	5.46 111	1.17 52	1.36 91	4.54 84	0.91 85	0.00 1	0.10 286	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.22 271

S-Stereo	6.63 311	0.84 224	9.67 329	3.15 331	3.48 324	6.49 263	6.22 334	12.99 308	22.84 360	9.48 282	15.51 295	12.00 305	8.43 317	8.04 217	10.70 337	0.12 300	0.17 325	0.00 1	0.38 346	0.13 205	1.92 358

XX-TBD	1.44 35	0.85 226	2.04 28	2.45 298	0.05 9	2.34 64	0.01 1	3.46 11	7.51 214	2.88 57	4.98 91	0.26 14	0.25 3	1.15 10	0.46 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	1.72 43	0.86 227	3.01 115	0.09 12	2.86 307	3.57 179	1.06 216	3.92 24	5.31 143	5.28 111	1.02 8	3.92 131	0.38 21	1.83 34	1.04 99	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.09 176

iRaft-Stereo_5w	2.86 161	0.86 227	4.08 201	0.06 8	0.25 107	2.76 112	0.60 144	4.97 67	4.10 102	2.98 60	7.85 172	10.17 280	4.17 215	8.16 232	5.83 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 208	0.26 280	0.06 140

DispNO	3.85 234	0.87 229	8.23 320	1.46 176	1.60 247	2.53 79	0.87 199	9.22 213	14.20 322	6.09 145	8.90 189	5.54 190	5.44 267	7.49 189	4.18 247	0.05 266	0.00 1	0.01 254	0.01 208	0.24 278	0.08 165

ssnet_v2	4.46 270	0.87 229	5.18 251	1.57 190	0.67 181	9.14 302	4.73 317	11.84 274	9.68 264	8.79 263	6.24 131	9.91 275	4.34 224	6.28 127	9.30 321	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.28 287	0.30 298

WCMA_ROB	9.21 344	0.87 229	7.37 309	2.54 302	2.13 279	13.59 345	5.80 329	11.64 267	14.01 320	24.43 373	32.99 377	27.09 371	18.02 363	12.51 333	9.85 332	0.81 357	0.07 262	0.01 254	0.01 208	0.16 223	0.23 277

CroCo-Stereo Lap2	1.24 24	0.88 232	3.39 146	0.95 117	4.59 361	0.47 2	0.08 21	3.51 15	2.80 28	1.17 37	2.24 40	1.57 63	0.20 1	1.48 19	1.14 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.12 219

stereogan	7.69 329	0.88 232	7.08 303	3.49 343	3.93 344	18.98 363	3.23 288	16.52 344	19.58 349	9.93 296	18.92 324	20.50 359	9.04 327	14.07 346	6.14 274	0.26 327	0.04 228	0.21 348	0.03 241	0.63 333	0.33 302

MLCV	3.44 208	0.88 232	5.60 269	1.39 166	0.25 107	4.36 218	0.33 87	7.25 166	7.28 208	9.17 277	12.24 266	5.09 177	2.47 140	9.15 282	3.23 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.02 37

CroCo-Stereo	0.99 8	0.89 235	3.19 134	0.46 69	0.44 149	0.38 1	0.05 12	4.61 51	3.95 88	0.48 22	1.78 30	1.01 48	0.27 5	1.11 8	1.07 100	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.04 101
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
RYNet	6.34 305	0.89 235	5.88 274	1.41 170	4.48 358	15.97 352	4.18 305	13.41 313	16.49 334	10.81 314	7.00 151	14.33 319	8.72 321	9.43 292	13.71 354	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.07 153

ADLNet2	4.46 270	0.90 237	6.06 280	2.74 312	3.91 343	6.79 269	3.01 280	10.95 257	8.40 242	7.27 211	9.80 217	9.85 273	5.43 264	7.29 177	6.44 280	0.01 142	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 207

iResNet	3.68 219	0.91 238	7.94 316	2.97 323	0.34 134	4.44 224	0.48 110	7.70 172	9.74 266	7.72 227	12.74 271	4.03 135	2.87 160	8.05 220	3.37 221	0.02 211	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.09 176

DLCB_ROB	4.51 273	0.91 238	3.78 175	2.19 269	1.07 220	6.28 257	3.09 282	9.78 226	7.72 222	10.65 311	12.97 272	13.91 317	3.71 192	8.72 267	5.30 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.10 195

CBMV	5.35 287	0.91 238	3.67 167	1.62 199	0.44 149	10.09 313	7.19 350	12.49 297	12.33 310	12.22 328	14.69 291	10.93 296	6.48 284	8.51 251	4.96 260	0.02 211	0.15 315	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.17 250
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AASNet	3.90 240	0.92 241	4.41 211	3.56 344	4.00 346	6.70 266	1.26 231	18.71 358	6.14 178	7.35 215	7.91 174	4.35 153	2.58 145	3.04 56	6.62 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 311	0.14 231

111	2.78 152	0.92 241	3.81 178	0.22 35	0.07 21	2.83 129	0.70 163	6.03 121	14.00 319	3.22 64	8.93 190	5.48 189	3.30 170	3.66 66	2.03 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.29 296

ccnet	6.87 318	0.92 241	5.15 249	3.09 325	2.18 284	11.78 330	4.90 319	17.97 353	8.79 251	12.79 335	20.20 329	16.00 331	8.35 316	9.12 280	14.17 357	0.42 345	0.33 351	0.25 352	0.09 281	0.40 314	0.48 320

OMP-Stereo	3.03 172	0.93 244	2.72 85	4.21 361	0.51 168	2.19 55	1.25 229	6.19 131	6.00 170	7.99 238	6.21 128	8.50 261	2.49 141	9.44 295	1.74 153	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.05 130

STTStereo	3.60 215	0.93 244	6.34 286	2.71 309	2.23 286	3.68 184	0.63 148	9.42 218	6.73 191	9.87 293	6.97 146	8.84 264	3.65 187	6.85 153	3.04 209	0.00 1	0.02 165	0.01 254	0.00 1	0.02 22	0.02 37

CBFPSM	4.87 280	0.94 246	14.70 356	1.51 181	1.15 225	11.49 327	2.55 270	7.28 167	6.47 188	6.23 157	4.83 86	15.30 326	8.99 325	6.88 154	8.20 307	0.03 238	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.40 314	0.42 312

CFNet-ft	3.31 188	0.94 246	2.69 79	1.50 178	2.38 291	2.81 124	0.68 157	8.35 183	7.43 211	4.45 87	9.94 218	10.20 281	4.60 234	6.50 143	3.41 222	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.22 261	0.03 66

CFNet_RVC	3.31 188	0.94 246	2.69 79	1.50 178	2.38 291	2.81 124	0.68 157	8.35 183	7.43 211	4.45 87	9.94 218	10.20 281	4.60 234	6.49 142	3.41 222	0.00 1	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.22 261	0.03 66

DRN-Test	5.87 292	0.98 249	5.89 275	2.69 308	3.65 331	12.37 336	3.35 291	20.07 375	10.20 279	11.93 327	12.31 267	11.06 299	5.31 259	7.89 209	9.05 317	0.04 254	0.05 237	0.04 310	0.04 258	0.18 241	0.25 284

GMStereo	1.83 57	0.99 250	4.55 219	0.57 82	0.05 9	2.53 79	0.01 1	4.95 64	11.14 294	3.52 73	2.24 40	0.53 40	0.49 34	3.76 68	0.80 67	0.20 318	0.00 1	0.00 1	0.12 289	0.12 195	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	1.93 71	1.01 251	2.75 88	1.88 229	1.75 261	2.88 136	0.18 57	4.64 55	4.36 110	2.27 48	5.14 94	2.22 78	0.79 52	7.10 168	1.00 97	0.00 1	0.34 352	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.16 249

edge stereo	6.76 313	1.01 251	6.76 296	2.20 271	2.45 295	6.41 261	2.45 267	14.84 332	11.98 307	15.29 349	18.31 323	22.02 362	12.56 348	10.82 315	7.49 292	0.03 238	0.06 250	0.11 334	0.03 241	0.30 290	0.14 231

TestStereo	1.74 46	1.02 253	3.64 166	0.20 32	0.28 120	1.33 11	0.01 1	5.24 87	4.01 93	3.18 62	4.97 90	2.07 77	0.70 42	7.32 178	0.75 57	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1

iResNet_ROB	4.23 261	1.02 253	4.90 233	2.18 268	0.93 207	2.92 137	0.37 93	15.10 335	16.91 338	7.89 235	10.51 232	7.03 228	3.07 165	8.16 232	3.46 228	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.02 37

AACVNet	3.33 196	1.03 255	3.56 158	3.46 340	0.63 176	3.09 148	0.28 74	8.78 203	3.43 68	5.99 138	10.64 235	10.08 278	4.03 210	8.69 262	2.51 196	0.03 238	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.26 280	0.06 140

FBW_ROB	8.50 340	1.03 255	7.98 317	1.93 237	1.28 233	13.10 342	6.23 335	22.50 379	18.98 343	18.82 357	14.91 293	19.06 349	10.04 335	18.41 367	9.83 330	0.62 352	0.22 338	1.82 374	0.82 363	0.99 347	1.36 350

HBP-ISP	4.09 249	1.05 257	4.10 202	1.87 226	1.31 237	7.56 284	3.98 301	11.26 260	9.94 272	7.81 230	14.44 288	3.23 106	4.27 220	8.89 274	1.87 161	0.06 277	0.06 250	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.04 101

GwcNet-RSSM	3.77 227	1.05 257	5.06 242	2.21 272	1.87 270	2.36 65	1.52 243	8.98 205	7.96 229	5.91 137	14.59 289	7.94 248	3.50 180	6.43 135	5.70 269	0.00 1	0.00 1	0.04 310	0.00 1	0.20 249	0.08 165

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 233	1.06 259	5.23 255	2.72 311	3.27 315	4.36 218	0.61 145	10.71 249	7.56 216	8.75 262	7.89 173	9.86 274	3.90 204	7.15 173	3.44 224	0.14 303	0.02 165	0.02 284	0.03 241	0.04 78	0.03 66
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	3.40 203	1.07 260	4.52 216	1.27 151	3.14 309	4.00 208	1.07 218	3.93 26	4.43 112	4.66 97	17.94 321	7.21 237	2.76 152	10.82 315	0.85 71	0.00 1	0.07 262	0.00 1	0.00 1	0.30 290	0.01 15

GANet	6.22 302	1.07 260	4.07 200	2.27 277	0.89 202	9.19 303	9.52 362	12.02 280	8.13 234	10.72 312	29.09 364	13.86 315	7.52 305	11.00 318	4.39 249	0.36 336	0.00 1	0.02 284	0.02 229	0.12 195	0.08 165

ACRE	2.41 119	1.08 262	5.11 245	0.55 77	2.05 275	2.65 101	0.78 182	5.26 92	4.67 123	7.59 223	9.20 196	1.70 67	1.08 67	3.74 67	2.18 182	0.01 142	0.18 329	0.02 284	0.08 274	0.22 261	0.10 195

SGM-ForestM	16.99 382	1.08 262	5.74 271	2.12 263	0.75 190	31.63 386	12.21 378	27.80 388	32.25 376	37.88 390	39.99 388	52.96 399	35.20 394	33.60 392	24.47 382	0.26 327	0.39 357	0.31 355	0.39 348	0.26 280	0.53 326

RALAANet	2.46 128	1.09 264	3.70 171	2.55 304	0.80 195	3.37 161	0.15 51	7.44 171	5.54 151	5.65 119	6.01 119	3.54 121	1.13 70	6.34 131	1.58 142	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.05 262	0.21 257	0.03 66

MSMD_ROB	9.28 346	1.09 264	4.65 224	1.58 191	0.39 141	16.52 353	4.41 311	13.60 315	14.87 327	22.34 364	39.89 387	25.67 369	20.71 374	12.42 332	6.98 287	0.34 335	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.09 176

CIPLG	2.47 129	1.10 266	4.71 228	0.63 86	2.15 281	2.67 104	0.77 178	5.19 79	4.73 127	7.85 232	9.56 212	1.72 68	1.14 71	4.20 81	2.34 187	0.01 142	0.19 333	0.02 284	0.09 281	0.23 268	0.08 165

CFNet	3.72 222	1.10 266	5.03 240	2.49 300	1.59 245	4.90 233	0.22 63	11.38 263	9.88 271	4.80 100	11.25 247	6.44 216	3.68 188	8.33 242	3.00 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 261	0.07 153

ARAFT	3.13 179	1.11 268	7.34 308	0.42 66	0.14 57	4.52 225	2.99 279	7.41 170	5.97 168	8.85 267	7.06 156	5.20 180	1.25 83	8.49 250	1.44 129	0.00 1	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.33 299	0.11 207

TDLM	4.11 250	1.11 268	3.54 157	1.62 199	1.04 218	3.91 204	7.41 352	10.60 247	10.67 290	6.38 171	12.59 269	5.95 205	4.77 242	8.79 269	3.04 209	0.58 350	0.00 1	0.01 254	0.00 1	0.19 246	0.12 219

FINET	5.32 286	1.14 270	10.04 331	2.17 267	3.67 333	6.49 263	6.76 345	11.68 269	22.08 358	7.42 217	12.15 262	4.24 145	3.61 186	9.25 287	5.35 264	0.04 254	0.04 228	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.09 176

DeepPruner_ROB	3.52 210	1.14 270	4.06 198	1.12 142	1.65 250	3.65 181	0.83 188	13.96 320	4.47 116	7.80 229	10.84 240	7.05 232	2.16 130	8.14 230	3.08 211	0.07 284	0.03 208	0.00 1	0.01 208	0.32 297	0.06 140

CVANet_RVC	4.16 256	1.16 272	3.60 160	1.94 238	1.46 242	3.92 205	4.68 316	10.89 255	8.34 239	7.58 222	10.84 240	10.27 283	6.62 287	8.56 253	2.69 200	0.39 339	0.00 1	0.00 1	0.01 208	0.21 257	0.09 176

IPLGR_C	2.44 124	1.17 273	4.94 235	0.62 85	2.08 276	2.65 101	0.80 183	5.60 107	4.79 130	7.87 233	9.23 198	1.67 66	1.15 73	3.43 63	2.23 183	0.01 142	0.19 333	0.02 284	0.08 274	0.22 261	0.10 195

MyStereo8	2.88 162	1.19 274	5.03 240	1.61 196	3.75 338	4.30 215	0.07 18	6.14 126	6.16 179	6.22 156	9.64 215	4.28 150	1.45 95	2.05 44	4.76 258	0.00 1	0.16 322	0.00 1	0.14 291	0.26 280	0.43 314

raft_robust	2.64 141	1.20 275	2.62 73	1.10 136	0.28 120	1.50 22	0.12 34	6.28 133	9.04 253	6.80 182	7.19 158	3.73 128	2.13 127	9.06 279	1.07 100	0.03 238	0.12 299	0.00 1	0.21 314	0.17 231	0.22 271

dd	2.16 92	1.22 276	4.82 230	0.68 90	0.12 53	1.39 16	0.17 56	5.14 75	11.22 297	2.70 53	3.51 65	1.52 61	1.23 82	5.08 97	3.96 244	0.12 300	0.01 125	0.04 310	0.21 314	0.07 131	0.01 15

XPNet_ROB	6.03 300	1.22 276	5.61 270	2.56 305	0.90 204	6.32 258	7.07 348	12.92 306	8.30 238	14.76 347	15.13 294	19.84 353	6.66 289	10.36 308	8.58 312	0.02 211	0.04 228	0.00 1	0.03 241	0.11 183	0.24 281

DANet	6.02 299	1.23 278	8.45 321	3.86 354	3.94 345	7.64 288	1.34 236	9.51 221	7.00 199	13.39 340	15.53 296	15.99 330	7.02 295	12.14 329	12.37 346	0.19 315	0.12 299	0.02 284	0.03 241	0.13 205	0.56 328
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	6.00 298	1.24 279	6.29 284	1.34 156	1.68 255	9.60 309	10.31 368	15.09 333	15.79 331	12.62 331	8.95 191	11.67 304	5.83 272	11.78 327	6.41 279	0.05 266	0.13 306	0.08 329	0.20 311	0.22 261	0.79 337

Nwc_Net	6.97 320	1.25 280	6.63 294	3.82 352	3.37 318	10.83 324	1.67 252	19.56 373	11.35 298	8.36 249	23.62 345	17.19 339	11.44 344	11.21 320	8.08 305	0.80 356	0.00 1	0.00 1	0.02 229	0.13 205	0.09 176

SACVNet	4.15 255	1.26 281	3.81 178	3.12 329	1.68 255	3.09 148	2.85 278	11.91 277	5.96 166	10.52 308	11.20 245	10.59 286	3.95 205	8.97 276	3.25 218	0.08 289	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.32 297	0.44 316

DMCA-RVC	3.17 181	1.26 281	6.39 289	2.10 262	1.51 244	3.02 144	0.56 131	7.84 177	5.06 136	9.23 278	5.19 99	8.46 257	2.72 151	6.31 129	3.22 215	0.06 277	0.11 292	0.09 332	0.02 229	0.16 223	0.08 165

BEATNet_4x	3.24 183	1.27 283	5.89 275	1.56 189	0.10 37	5.26 239	1.07 218	10.08 236	5.50 148	6.89 189	7.73 170	4.53 157	4.13 211	5.05 96	5.27 262	0.04 254	0.05 237	0.00 1	0.00 1	0.23 268	0.23 277

MANE	19.47 389	1.27 283	5.07 243	4.69 364	5.55 367	30.49 385	9.94 366	34.01 392	37.27 388	44.13 399	51.57 403	52.51 397	40.41 399	33.58 391	24.81 383	0.89 359	0.86 369	1.11 369	9.72 395	0.38 307	1.06 344

pmcnn	7.72 330	1.27 283	9.42 328	2.91 317	3.14 309	9.44 305	6.23 335	12.56 299	16.51 335	14.53 345	24.08 347	27.44 372	8.49 318	9.32 290	8.44 310	0.06 277	0.08 270	0.00 1	0.00 1	0.30 290	0.15 240

CSP-Net	4.12 251	1.28 286	3.70 171	1.54 184	1.06 219	13.28 344	2.33 264	12.96 307	5.45 146	8.87 268	8.54 183	8.43 256	3.03 162	8.16 232	3.65 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 241	0.03 66

LE_ROB	16.73 381	1.28 286	11.61 337	3.72 349	1.65 250	16.67 355	9.17 360	14.39 326	55.91 402	63.81 413	40.86 390	35.94 386	37.73 397	14.24 347	26.87 388	0.05 266	0.10 286	0.13 338	0.22 319	0.12 195	0.15 240

LMCR-Stereo	3.63 216	1.29 288	4.20 203	2.54 302	0.17 69	8.08 290	1.52 243	11.46 265	4.73 127	8.45 254	10.66 237	1.91 74	5.03 252	7.69 197	3.58 234	0.92 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 305	0.02 37

RP	6.84 317	1.29 288	5.53 268	3.92 355	5.18 365	6.32 258	3.53 294	11.73 272	15.31 329	9.54 284	22.38 341	18.25 344	14.47 358	10.11 302	7.49 292	0.91 360	0.01 125	0.12 336	0.15 294	0.33 299	0.19 262

whm_eth	3.00 171	1.32 290	5.51 265	0.75 94	2.73 303	2.57 86	0.28 74	6.84 160	7.24 207	5.29 113	24.32 349	0.37 30	0.46 33	1.03 7	0.95 90	0.01 142	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.14 231

ADCRef	7.27 321	1.38 291	16.37 360	2.52 301	3.30 317	11.63 329	3.16 285	10.80 252	9.35 259	13.03 338	25.27 356	8.17 252	8.92 324	8.06 224	21.81 375	0.15 305	0.08 270	0.16 341	0.34 343	0.38 307	0.58 329

fast-acv-ft	5.62 290	1.39 292	7.01 300	2.02 250	1.89 272	12.23 334	1.82 257	7.35 168	9.45 261	10.46 307	20.27 331	14.55 321	7.71 309	7.41 183	7.61 294	0.10 295	0.09 278	0.16 341	0.07 270	0.59 328	0.13 226

DN-CSS_ROB	2.69 143	1.40 293	5.34 258	2.31 287	0.75 190	3.14 152	0.06 14	6.11 125	3.87 83	5.34 114	12.18 264	2.34 81	1.22 81	7.84 207	1.48 131	0.03 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 303	0.03 66

LoS_RVC	1.26 25	1.43 294	1.91 17	0.42 66	3.77 340	1.71 36	0.04 9	2.58 2	2.49 16	0.42 20	2.58 45	0.30 20	0.57 38	1.71 27	0.66 41	0.01 142	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.02 22	4.49 374

iResNetv2_ROB	4.28 266	1.43 294	7.17 304	2.91 317	1.26 230	4.36 218	1.62 248	13.64 317	10.25 280	9.83 291	11.41 249	7.68 241	4.00 206	7.75 203	1.85 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 306	0.09 176

AF-Net	7.78 331	1.44 296	6.68 295	3.37 336	4.50 359	8.61 296	2.69 273	17.07 347	20.17 353	9.52 283	24.02 346	20.31 358	14.59 359	11.58 325	9.84 331	0.61 351	0.00 1	0.12 336	0.00 1	0.38 307	0.12 219

gwcnet-sp	3.31 188	1.47 297	7.26 305	1.73 212	0.69 183	7.57 285	1.14 223	8.59 194	6.17 180	8.57 256	5.25 105	4.26 147	3.36 172	6.46 136	3.44 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 207

scenet	3.31 188	1.47 297	7.26 305	1.73 212	0.69 183	7.57 285	1.14 223	8.59 194	6.17 180	8.57 256	5.25 105	4.26 147	3.36 172	6.46 136	3.44 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 207

ssnet	3.31 188	1.47 297	7.26 305	1.73 212	0.69 183	7.57 285	1.14 223	8.59 194	6.17 180	8.57 256	5.25 105	4.26 147	3.36 172	6.46 136	3.44 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 207

PA-Net	4.98 282	1.47 297	7.42 310	2.40 293	2.14 280	8.73 298	3.64 298	12.42 291	13.11 314	7.03 196	7.57 166	7.88 244	6.52 285	10.16 307	7.82 297	0.02 211	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.11 183	1.07 345
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	6.77 314	1.49 301	6.48 290	2.92 319	4.40 352	7.43 280	3.61 296	19.52 371	13.29 315	8.39 251	16.91 307	15.96 328	12.13 345	12.85 335	7.70 295	1.47 369	0.11 292	0.01 254	0.42 350	0.14 215	0.24 281

Abc-Net	6.77 314	1.49 301	6.48 290	2.92 319	4.40 352	7.43 280	3.61 296	19.52 371	13.29 315	8.39 251	16.91 307	15.96 328	12.13 345	12.85 335	7.70 295	1.47 369	0.11 292	0.01 254	0.42 350	0.14 215	0.24 281
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	11.52 362	1.52 303	4.55 219	1.89 231	1.46 242	19.87 367	5.11 323	20.66 377	15.91 332	32.67 383	34.51 380	39.34 390	21.15 375	18.74 369	12.10 344	0.11 297	0.06 250	0.01 254	0.00 1	0.45 320	0.22 271
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
G-Net	8.41 338	1.54 304	10.97 335	5.73 371	3.60 329	26.19 375	4.41 311	10.10 237	7.42 210	19.71 360	24.99 354	14.38 320	15.83 360	10.99 317	9.53 328	0.50 349	0.46 363	0.19 347	0.25 324	0.80 341	0.66 333

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 296	1.55 305	9.92 330	2.40 293	3.22 313	10.28 316	3.14 284	11.64 267	9.79 267	9.54 284	20.22 330	11.16 300	6.77 291	10.61 313	9.16 318	0.06 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

RAFT + AFF	4.30 267	1.55 305	5.84 273	1.43 172	2.36 290	5.94 253	6.72 344	10.01 233	7.56 216	7.55 221	8.96 193	7.09 233	6.73 290	8.57 254	4.02 245	0.02 211	0.47 364	0.00 1	0.01 208	0.56 324	0.54 327

psmorigin	7.34 322	1.58 307	18.31 367	2.35 290	0.87 200	6.72 267	1.70 255	10.63 248	7.14 203	19.77 361	22.71 342	20.13 355	11.34 342	12.96 337	9.49 327	0.04 254	0.17 325	0.06 320	0.17 302	0.21 257	0.50 323

NCCL2	5.88 293	1.59 308	5.44 261	1.87 226	0.92 205	9.55 307	11.55 374	12.11 283	9.94 272	9.67 288	8.85 187	22.28 364	7.41 300	8.78 268	7.17 289	0.01 142	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.13 205	0.23 277

iinet-f	5.94 294	1.60 309	26.88 386	1.79 219	1.38 240	11.92 332	1.47 240	6.80 158	7.11 202	6.90 191	14.43 287	10.64 290	7.97 311	7.00 163	12.12 345	0.02 211	0.03 208	0.05 316	0.00 1	0.63 333	0.02 37

CSAN	7.62 325	1.60 309	6.56 293	1.83 224	0.66 179	12.40 337	10.52 371	14.45 327	21.32 356	14.19 343	15.98 298	17.84 340	13.02 353	12.32 331	8.38 309	0.09 293	0.07 262	0.03 300	0.04 258	0.33 299	0.67 334

FADNet-RVC-Resample	3.79 229	1.62 311	12.06 339	1.43 172	0.66 179	5.94 253	2.41 265	10.18 240	8.58 249	6.28 164	4.22 73	5.33 186	4.80 246	7.71 199	3.19 214	0.17 311	0.21 337	0.17 344	0.12 289	0.41 317	0.29 296

PSMNet_ROB	5.02 284	1.63 312	6.03 279	1.90 232	1.83 268	9.57 308	6.35 339	15.58 340	7.23 206	6.15 153	10.48 231	12.22 306	4.16 214	8.02 216	8.71 314	0.02 211	0.01 125	0.01 254	0.10 285	0.20 249	0.12 219

LL-Strereo	4.71 279	1.64 313	7.51 313	1.15 144	4.31 350	3.71 187	1.45 239	9.21 211	8.36 240	8.37 250	8.17 178	10.82 292	11.36 343	12.51 333	4.82 259	0.00 1	0.12 299	0.00 1	0.00 1	0.31 295	0.32 301

FADNet	4.23 261	1.65 314	11.75 338	1.64 201	0.80 195	4.80 230	0.77 178	13.76 319	11.65 302	3.97 79	5.24 103	9.62 271	5.14 256	8.40 245	3.78 239	0.21 319	0.04 228	0.07 326	0.05 262	1.14 349	0.10 195

sAnonymous2	1.35 30	1.66 315	8.14 318	0.55 77	0.46 155	1.23 6	0.24 67	4.00 27	3.47 69	0.40 14	1.11 14	0.23 11	1.42 93	0.96 5	0.57 33	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.20 311	2.07 364	0.22 271

CroCo_RVC	1.35 30	1.66 315	8.14 318	0.55 77	0.46 155	1.23 6	0.24 67	4.00 27	3.47 69	0.40 14	1.11 14	0.23 11	1.42 93	0.96 5	0.57 33	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.20 311	2.07 364	0.22 271

FADNet_RVC	3.91 242	1.67 317	12.95 349	0.96 119	0.75 190	5.71 246	0.54 126	10.83 253	6.60 189	3.46 72	8.09 176	4.10 140	3.40 178	9.43 292	6.33 277	0.36 336	0.44 361	0.17 344	0.46 354	0.91 344	0.95 342

APVNet	5.98 296	1.72 318	8.72 323	3.21 333	4.04 347	12.31 335	1.81 256	19.09 364	6.10 174	6.13 152	13.41 277	10.69 291	6.30 280	11.26 321	13.90 355	0.05 266	0.02 165	0.11 334	0.03 241	0.53 322	0.20 268

AANet_RVC	5.01 283	1.74 319	6.38 288	1.96 240	1.29 234	2.26 59	1.69 253	10.07 235	18.53 341	7.88 234	18.15 322	8.49 260	2.70 148	10.59 312	7.04 288	0.96 362	0.15 315	0.02 284	0.00 1	0.13 205	0.12 219

StereoDRNet	5.59 289	1.75 320	6.80 297	3.12 329	4.45 356	10.61 321	4.35 310	18.80 360	9.73 265	12.22 328	6.87 144	11.44 302	4.65 238	8.09 227	8.26 308	0.02 211	0.11 292	0.00 1	0.03 241	0.20 249	0.28 295

ETE_ROB	5.80 291	1.77 321	6.33 285	1.44 175	0.78 194	6.43 262	6.90 346	12.53 298	8.08 232	12.93 337	14.89 292	21.13 361	5.87 273	9.83 299	6.57 283	0.04 254	0.01 125	0.00 1	0.02 229	0.08 139	0.33 302

ADCP+	8.09 334	1.79 322	14.50 354	1.54 184	4.28 349	16.57 354	5.20 324	12.80 303	11.20 296	12.83 336	17.07 311	11.02 298	10.80 340	17.59 365	23.18 380	0.03 238	0.05 237	0.01 254	0.18 305	0.39 311	0.81 338

LALA_ROB	6.58 310	1.80 323	6.25 283	1.26 149	0.94 208	10.08 312	9.02 359	16.00 342	11.51 301	12.74 333	13.02 273	24.77 366	5.25 258	10.56 311	8.02 302	0.04 254	0.05 237	0.00 1	0.02 229	0.10 166	0.25 284

FADNet-RVC	3.98 247	1.84 324	12.48 344	1.69 205	0.44 149	4.33 216	1.31 234	11.84 274	7.15 204	3.53 74	3.50 64	10.63 289	4.43 228	9.12 280	6.25 276	0.03 238	0.10 286	0.00 1	0.03 241	0.60 330	0.25 284

PS-NSSS	3.90 240	1.84 324	4.55 219	0.87 103	2.95 308	4.10 211	2.00 259	10.77 251	8.23 237	6.75 179	14.63 290	5.01 175	2.24 131	8.41 246	2.91 206	0.33 334	0.03 208	0.83 365	0.00 1	0.82 342	0.70 335

SANet	10.64 358	1.86 326	10.91 333	1.76 215	0.71 188	14.62 348	9.23 361	19.18 365	37.14 387	19.22 358	27.96 360	25.86 370	19.11 369	13.02 338	10.63 336	0.08 289	0.06 250	0.03 300	0.02 229	0.62 331	0.81 338

DPSNet	10.14 354	1.88 327	16.82 363	1.85 225	1.73 259	24.84 373	17.20 396	19.92 374	27.41 368	12.23 330	13.62 279	16.52 333	18.35 364	14.42 349	12.50 347	0.78 355	0.54 367	0.08 329	0.25 324	1.18 350	0.59 332

dad	4.66 278	1.89 328	5.51 265	0.94 113	0.09 34	2.16 54	0.37 93	7.10 165	14.43 323	10.13 300	16.84 306	14.97 323	1.90 120	6.82 152	4.15 246	1.09 364	0.11 292	4.08 379	0.46 354	0.17 231	0.06 140

Wz-Net-LNSev	6.46 307	1.93 329	16.44 362	1.52 182	4.15 348	12.66 338	4.96 321	13.05 309	12.10 308	10.55 310	16.23 300	11.32 301	7.19 297	8.43 248	8.48 311	0.00 1	0.01 125	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.06 140

GwcNet	6.42 306	1.97 330	10.92 334	2.59 306	5.58 368	11.55 328	2.21 263	14.10 323	16.52 337	10.04 298	17.19 315	10.86 294	5.61 270	9.23 286	8.84 316	0.01 142	0.06 250	0.03 300	0.08 274	0.56 324	0.40 309

GMStereo_Zeroshot	2.77 151	1.98 331	5.14 248	1.53 183	0.36 136	3.56 176	0.10 25	5.57 106	5.91 164	6.89 189	7.02 152	8.50 261	0.91 57	6.01 118	1.65 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 249	0.01 15

PDISCO_ROB	9.62 351	1.99 332	11.51 336	9.88 379	9.61 381	21.48 368	3.83 299	19.33 367	28.49 371	11.27 322	14.17 284	19.92 354	5.02 251	16.35 361	9.18 319	5.28 379	0.41 358	0.14 339	0.09 281	2.05 363	2.36 365

ADCL	10.16 355	2.11 333	19.36 370	1.92 235	1.88 271	22.23 369	8.91 358	14.04 321	23.56 362	14.62 346	26.19 357	12.75 309	13.59 355	16.06 360	22.95 379	0.26 327	0.18 329	0.75 363	0.65 358	0.69 337	0.58 329

ELAS	16.72 380	2.14 334	9.23 325	4.92 366	4.53 360	32.66 390	15.11 391	27.40 387	28.68 372	40.27 394	44.90 393	38.33 389	30.50 389	26.44 386	21.94 376	0.88 358	1.23 373	0.67 362	0.89 365	1.49 357	2.18 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	6.88 319	2.23 335	6.13 281	4.05 356	4.73 364	8.94 299	2.78 275	15.19 337	11.74 303	11.13 319	19.34 325	17.86 341	10.42 338	13.02 338	8.03 304	0.73 354	0.01 125	0.24 351	0.41 349	0.31 295	0.38 307

ELAS_RVC	16.54 379	2.26 336	10.09 332	5.50 370	4.46 357	28.28 383	16.72 395	25.55 384	33.54 379	40.19 393	40.30 389	36.68 387	30.03 388	29.40 387	20.61 369	0.98 363	1.21 372	0.86 366	0.70 360	1.39 356	2.16 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	7.50 324	2.32 337	15.58 359	1.82 223	0.63 176	44.66 402	0.44 106	8.59 194	9.52 262	9.84 292	25.18 355	5.30 185	4.38 225	11.46 324	6.49 281	0.05 266	0.03 208	0.00 1	0.01 208	1.79 361	1.87 357

Wz-Net-MNSev	7.43 323	2.35 338	15.22 357	2.34 289	3.41 323	17.27 360	8.55 355	11.91 277	13.48 317	13.37 339	17.05 310	13.70 312	7.47 304	11.90 328	9.99 333	0.40 341	0.03 208	0.00 1	0.01 208	0.16 223	0.07 153

ADCPNet	9.54 349	2.39 339	31.46 390	2.09 260	1.60 247	16.71 356	6.39 340	12.11 283	11.45 299	13.53 341	21.45 336	19.41 350	10.94 341	14.38 348	21.54 373	0.27 330	1.16 371	0.39 360	1.49 373	0.58 327	1.45 351

SHD	9.61 350	2.60 340	12.46 343	3.69 348	3.54 326	9.47 306	1.25 229	20.16 376	37.84 389	18.19 356	21.24 335	16.96 337	12.83 352	14.47 350	16.05 360	0.32 333	0.13 306	0.01 254	0.08 274	0.38 307	0.48 320

DGSMNet	6.47 308	2.61 341	13.64 352	3.46 340	3.74 334	8.97 300	6.01 330	14.15 324	13.01 313	7.46 219	14.10 283	9.94 276	4.79 245	10.44 309	6.22 275	1.30 368	1.70 376	1.80 372	1.52 375	2.27 367	2.35 364

DeepPrunerF	6.75 312	2.69 342	23.31 379	3.68 347	7.16 373	3.78 197	4.29 308	13.42 314	20.13 352	8.13 241	10.46 230	7.18 236	8.06 313	11.10 319	9.44 326	0.24 324	0.15 315	0.29 353	0.42 350	0.66 336	0.45 317

Syn2CoEx	6.32 304	2.72 343	9.33 326	2.45 298	1.67 253	8.59 295	3.32 289	18.08 354	12.27 309	8.53 255	21.08 334	10.30 284	9.80 333	9.30 289	7.86 299	0.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 333	0.43 314

SAMSARA	14.63 371	2.74 344	12.38 341	12.65 384	6.74 372	36.50 394	72.93 417	19.36 368	23.77 363	16.20 353	13.04 274	29.21 375	12.78 350	16.98 363	15.21 359	0.11 297	0.26 348	0.03 300	0.14 291	0.76 340	0.77 336

GANetREF_RVC	6.56 309	2.89 345	7.58 314	3.41 337	0.40 143	12.96 341	9.58 363	15.09 333	17.25 340	10.33 302	10.62 234	12.27 307	8.16 315	12.21 330	4.53 252	0.41 342	0.00 1	0.00 1	0.02 229	3.12 370	0.39 308
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
PVD	15.44 373	2.93 346	14.67 355	4.21 361	3.39 321	17.43 361	4.16 304	27.84 389	48.84 398	31.02 381	43.54 392	29.76 377	30.81 390	25.97 385	21.40 371	0.23 322	0.41 358	0.04 310	0.33 341	0.41 317	1.33 349

RTSC	9.15 343	3.00 347	13.57 351	3.72 349	1.76 263	11.82 331	0.46 107	16.95 346	36.83 386	15.80 351	15.53 296	12.91 310	7.46 303	20.01 375	21.76 374	0.31 332	0.13 306	0.01 254	0.08 274	0.57 326	0.41 311

TRStereo	2.36 116	3.10 348	4.70 227	1.99 243	2.08 276	2.61 94	1.11 221	8.79 204	3.73 78	3.19 63	3.04 51	3.96 132	0.77 48	5.92 114	1.44 129	0.03 238	0.14 310	0.00 1	0.29 332	0.08 139	0.25 284

ADCMid	10.24 356	3.13 349	20.70 373	2.21 272	2.39 293	11.23 326	6.19 332	14.17 325	11.19 295	23.20 370	22.25 339	17.89 342	19.54 370	18.51 368	26.21 387	0.45 347	0.42 360	1.10 368	1.29 370	1.56 359	1.18 346

PWC_ROB	8.24 336	3.13 349	12.74 347	2.43 297	4.43 355	7.51 283	1.22 228	16.63 345	19.24 347	16.08 352	28.29 361	13.99 318	10.16 336	13.63 343	14.06 356	0.42 345	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.59 328	0.27 293

SuperB	8.10 335	3.15 351	24.67 382	2.65 307	1.23 228	9.88 311	4.29 308	10.18 240	30.07 373	11.53 324	12.18 264	6.12 208	6.65 288	10.50 310	14.47 358	0.14 303	0.11 292	0.35 357	0.25 324	13.06 389	0.48 320

Anonymous Stereo	6.16 301	3.15 351	23.75 380	2.97 323	2.48 296	4.39 223	13.30 381	9.21 211	9.86 270	9.56 286	8.76 185	6.79 224	1.99 123	13.50 341	13.04 350	0.01 142	0.05 237	0.00 1	0.06 268	0.22 261	0.19 262

PWCDC_ROB	7.92 333	3.17 353	7.48 312	5.73 371	4.40 352	10.45 318	0.35 90	14.52 329	28.19 370	10.36 304	31.27 370	7.04 230	9.14 328	13.22 340	8.78 315	2.74 375	0.02 165	0.00 1	0.00 1	1.31 354	0.17 250

aanetorigin	8.72 342	3.29 354	27.55 387	1.95 239	3.84 341	4.93 235	5.39 328	5.49 105	10.05 274	27.85 377	31.47 371	15.80 327	12.78 350	9.04 278	11.98 343	0.25 325	0.22 338	0.22 349	0.25 324	1.28 353	0.84 340

SQANet	7.64 326	3.40 355	5.49 264	11.73 383	9.62 382	11.96 333	2.82 276	11.33 262	6.10 174	8.33 248	11.49 252	11.00 297	5.16 257	10.12 306	2.72 203	8.92 387	2.21 378	10.41 384	1.58 376	11.13 385	7.39 384

XQC	8.43 339	3.58 356	16.40 361	2.92 319	2.17 282	13.22 343	3.60 295	14.64 330	25.86 366	11.87 326	12.04 258	15.06 324	10.67 339	15.24 355	19.41 365	0.39 339	0.08 270	0.05 316	0.07 270	0.84 343	0.45 317

MFN_U_SF_RVC	12.94 365	3.66 357	25.81 385	3.61 346	2.26 288	22.77 370	4.55 314	27.10 385	20.06 351	23.90 371	28.99 363	30.53 378	16.98 361	19.92 374	20.26 368	1.24 365	1.07 370	0.98 367	1.33 371	1.80 362	2.04 360

anonymity	7.68 327	3.83 358	12.39 342	7.04 376	12.67 388	8.18 292	2.00 259	17.50 350	6.85 194	13.56 342	9.21 197	9.97 277	7.82 310	11.28 322	5.58 267	6.27 382	4.98 402	3.68 378	2.96 380	3.33 372	4.48 373

PASM	7.90 332	4.22 359	21.97 377	3.25 334	3.29 316	5.39 242	6.57 341	10.57 246	19.09 344	12.77 334	13.92 281	18.11 343	9.51 331	13.79 344	10.77 340	0.19 315	0.45 362	0.29 353	1.08 368	1.49 357	1.19 347

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 352	4.27 360	14.47 353	2.29 280	2.85 306	23.40 372	13.62 383	13.60 315	19.54 348	19.42 359	24.27 348	16.74 336	8.59 319	17.05 364	7.98 301	1.25 366	1.68 375	0.17 344	2.63 378	0.72 339	1.04 343

GASNet	5.19 285	4.61 361	9.38 327	4.73 365	2.10 278	3.80 199	1.57 246	12.07 281	10.96 291	8.92 270	7.03 154	8.21 253	7.67 308	14.02 345	7.36 290	0.02 211	0.15 315	0.00 1	0.00 1	0.69 337	0.42 312

WZ-Net	13.00 366	4.64 362	41.07 398	3.48 342	3.15 311	19.12 364	15.66 394	14.81 331	31.33 375	15.71 350	27.88 359	22.22 363	14.01 357	20.44 377	25.03 384	0.64 353	0.00 1	0.01 254	0.03 241	0.39 311	0.37 306

Consistency-Raft	9.42 347	4.74 363	12.66 345	5.30 369	9.08 379	4.08 209	5.26 326	19.26 366	24.87 364	11.17 320	29.85 366	13.57 311	5.51 269	7.67 196	13.40 352	0.36 336	0.35 354	1.81 373	4.24 386	11.61 386	3.57 368

ADCS	13.02 367	4.93 364	28.38 388	3.17 332	2.67 301	13.61 346	10.83 372	18.70 357	33.46 378	22.59 365	24.78 352	19.59 352	18.51 366	23.40 382	32.16 396	0.10 295	0.19 333	0.37 359	0.18 305	1.26 352	1.46 352

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 295	5.36 365	5.02 238	3.75 351	3.57 328	15.81 351	4.27 307	11.72 271	6.96 197	7.23 208	8.47 182	9.09 266	2.66 147	9.36 291	2.71 201	7.49 384	2.32 379	2.01 375	0.08 274	6.77 380	4.67 375

AnyNet_C32	10.98 360	5.58 366	22.79 378	4.16 358	5.83 369	15.64 349	14.30 384	13.18 310	17.15 339	16.44 354	20.52 332	14.68 322	13.44 354	22.46 379	30.08 393	0.17 311	0.26 348	0.36 358	0.36 345	1.23 351	0.91 341

LSM	14.01 370	5.95 367	33.49 391	6.78 375	43.61 411	10.22 314	9.98 367	15.16 336	22.93 361	23.07 369	32.34 375	18.52 346	12.67 349	15.45 356	11.10 341	0.16 310	0.51 366	0.09 332	0.32 339	1.08 348	16.85 406

EDNetEfficient	13.82 369	6.19 368	54.79 404	2.83 314	3.60 329	4.86 232	8.57 356	8.61 199	32.90 377	40.77 395	30.59 369	18.33 345	21.87 378	11.38 323	25.36 385	0.15 305	0.23 340	0.06 320	1.03 367	2.54 368	1.79 355

SPS-STEREO	15.04 372	6.23 369	13.21 350	11.34 382	11.65 385	23.30 371	7.15 349	24.16 382	15.65 330	31.78 382	29.19 365	31.62 379	21.32 376	24.62 383	19.50 366	7.59 385	4.19 400	3.22 377	1.48 372	6.99 381	6.54 381
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	9.23 345	6.70 370	24.28 381	1.87 226	1.81 267	8.57 294	12.29 380	17.37 349	20.39 354	10.43 306	23.11 344	16.66 335	8.03 312	14.47 350	17.86 362	0.00 1	0.02 165	0.01 254	0.00 1	0.41 317	0.30 298

AnonymousM	2.71 146	6.75 371	0.98 1	0.73 92	0.06 16	2.41 70	0.53 124	5.30 93	3.05 45	4.75 99	2.09 35	1.89 72	1.01 62	1.88 39	0.51 32	0.01 142	0.02 165	17.42 389	4.76 389	0.02 22	0.01 15

NVStereoNet_ROB	16.04 376	6.75 371	12.90 348	6.37 374	7.42 376	12.89 340	9.74 365	22.78 380	25.12 365	30.32 379	46.19 395	34.37 385	25.38 382	21.48 378	21.38 370	5.94 380	3.10 392	6.07 383	10.09 396	4.01 373	8.54 389
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 378	6.93 373	21.83 376	5.94 373	2.81 305	38.71 396	14.59 385	24.55 383	34.87 384	33.66 387	34.35 379	29.24 376	24.20 381	22.59 380	17.95 363	2.52 374	2.81 387	1.17 370	1.51 374	5.89 378	2.16 361

UDGNet	2.73 149	7.09 374	3.90 185	2.71 309	0.06 16	2.98 140	0.20 61	4.63 53	8.58 249	2.69 51	2.70 46	0.95 47	1.01 62	6.27 126	1.51 133	1.28 367	0.00 1	5.24 382	0.94 366	1.70 360	0.13 226

SGM+DAISY	15.62 374	7.26 375	19.28 369	8.94 377	10.11 383	26.25 376	10.49 370	19.36 368	14.65 325	30.64 380	33.59 378	33.00 381	22.32 380	24.96 384	16.42 361	7.90 386	6.25 404	4.51 380	3.37 382	5.86 377	7.20 383

otaku	11.73 363	7.51 376	7.07 302	13.22 386	10.85 384	26.61 380	7.25 351	18.84 361	19.16 346	11.58 325	17.23 316	20.19 356	8.09 314	15.11 354	4.64 255	9.13 388	2.42 380	13.08 385	1.83 377	12.48 388	8.22 387

MFMNet_re	13.29 368	8.60 377	18.29 366	9.75 378	7.25 375	19.65 366	14.84 388	20.71 378	30.72 374	23.03 368	28.77 362	18.85 348	26.09 385	13.55 342	9.82 329	2.44 373	1.35 374	0.34 356	0.23 320	4.78 375	6.69 382

Ntro	12.35 364	8.88 378	7.80 315	13.79 387	12.42 387	26.54 379	6.98 347	18.54 356	22.14 359	9.82 290	16.45 301	20.30 357	9.29 330	15.95 359	6.61 285	9.53 390	2.47 382	14.93 387	2.77 379	13.11 390	8.63 390

BEATNet-Init1	23.31 391	9.03 379	41.67 399	4.17 359	2.53 298	45.68 404	19.47 399	33.43 391	38.45 390	47.59 402	49.10 399	59.31 403	41.80 400	38.35 399	29.21 392	0.47 348	0.50 365	0.81 364	0.66 359	2.10 366	1.86 356

CC-Net-ROB	7.68 327	9.21 380	7.46 311	3.82 352	3.66 332	15.68 350	5.02 322	17.95 352	10.45 287	6.44 174	14.00 282	7.63 240	4.77 242	10.75 314	3.10 212	5.99 381	2.46 381	16.28 388	1.08 368	6.30 379	1.56 354

UDG	8.58 341	9.31 381	4.89 232	10.00 380	9.52 380	10.36 317	2.41 265	12.07 281	9.82 268	7.81 230	9.55 211	16.52 333	9.81 334	7.84 207	7.88 300	4.20 376	2.51 383	18.53 390	3.71 385	9.55 382	5.28 378

RTS	18.87 387	9.32 382	86.48 413	4.95 367	6.10 370	42.08 398	14.70 386	15.49 338	41.06 391	22.65 366	32.32 373	13.77 313	19.54 370	37.98 397	28.96 390	0.41 342	0.23 340	0.00 1	0.02 229	0.91 344	0.50 323

RTSA	18.87 387	9.32 382	86.48 413	4.95 367	6.10 370	42.08 398	14.70 386	15.49 338	41.06 391	22.65 366	32.32 373	13.77 313	19.54 370	37.98 397	28.96 390	0.41 342	0.23 340	0.00 1	0.02 229	0.91 344	0.50 323

Wz-Net-TNSev	11.35 361	10.56 384	35.88 395	2.28 279	1.73 259	18.25 362	11.42 373	15.88 341	20.88 355	14.44 344	16.97 309	19.57 351	19.04 368	19.31 371	18.67 364	0.01 142	0.06 250	0.00 1	0.16 296	0.62 331	1.25 348

AnyNet_C01	16.12 377	10.81 385	59.36 406	4.42 363	2.49 297	30.06 384	15.15 392	17.51 351	16.51 335	17.88 355	37.69 384	24.04 365	17.54 362	29.60 388	33.29 397	0.28 331	0.38 356	0.43 361	0.42 350	2.57 369	1.98 359

DDUNet	9.47 348	11.32 386	6.14 282	12.93 385	11.65 385	10.45 318	3.87 300	11.70 270	7.89 226	9.27 279	13.28 275	16.18 332	6.14 278	8.80 270	5.77 270	6.64 383	3.38 395	20.90 391	4.28 387	11.01 384	7.80 385

EDNetEfficientorigin	17.87 384	14.00 387	99.53 425	1.64 201	0.92 205	10.55 320	6.26 337	13.21 311	34.84 383	38.20 392	36.91 383	27.47 373	26.32 386	14.71 352	25.69 386	0.04 254	0.06 250	0.14 339	0.52 356	3.16 371	3.27 367

JetBlue	29.12 397	15.72 388	54.12 403	15.93 388	20.98 399	60.90 415	30.62 406	39.38 394	34.62 382	34.08 388	39.69 386	57.35 402	43.17 401	50.71 411	50.60 412	2.41 372	3.79 398	2.81 376	3.45 383	9.57 383	12.59 400

coex-ft	19.78 390	19.39 389	87.73 415	1.77 217	1.80 266	17.25 359	13.50 382	12.63 301	42.10 393	60.18 409	38.90 385	28.72 374	28.74 387	11.74 326	27.40 389	0.21 319	0.23 340	0.04 310	0.30 337	1.36 355	1.54 353

ACVNet-4b	15.90 375	22.00 390	12.37 340	16.40 389	15.14 391	31.87 387	7.50 353	19.04 363	27.85 369	11.48 323	22.02 338	31.86 380	9.16 329	17.95 366	5.69 268	10.43 392	2.58 384	24.44 394	4.87 391	16.04 392	9.28 391

WAO-7	29.39 398	24.43 391	20.47 372	32.71 400	13.83 389	34.70 391	20.27 402	52.19 409	65.03 410	43.29 397	59.35 409	52.19 396	44.68 403	31.71 389	30.56 394	10.98 394	4.94 401	13.71 386	12.52 401	12.06 387	8.22 387

ACVNet_1	18.70 386	25.08 392	12.72 346	17.33 390	15.18 392	26.02 374	9.62 364	28.44 390	34.49 380	24.39 372	24.32 349	37.22 388	20.13 373	16.67 362	13.39 351	10.45 393	2.59 385	24.77 395	4.92 392	16.57 393	9.75 392

DispFullNet	17.47 383	26.01 393	33.98 393	22.58 394	20.86 398	13.84 347	1.28 232	16.50 343	26.27 367	19.97 362	17.17 314	20.52 360	18.49 365	22.86 381	10.76 339	5.13 378	2.83 388	30.72 398	7.72 394	20.86 396	11.01 396

RainbowNet	18.01 385	26.22 394	19.95 371	18.59 391	14.88 390	27.38 382	10.46 369	27.39 386	34.54 381	14.91 348	27.01 358	25.65 368	12.44 347	18.94 370	9.23 320	13.91 398	3.46 396	23.36 393	4.86 390	16.03 391	10.91 395

IMH-64-1	27.21 395	28.77 395	16.84 364	31.57 397	20.76 396	26.43 377	15.10 389	47.11 399	45.20 395	33.53 385	51.16 401	41.42 391	31.10 391	36.48 393	22.39 377	13.48 396	2.87 390	33.95 400	10.70 397	23.50 398	11.75 397

IMH-64	27.21 395	28.77 395	16.84 364	31.57 397	20.76 396	26.43 377	15.10 389	47.11 399	45.20 395	33.53 385	51.16 401	41.42 391	31.10 391	36.48 393	22.39 377	13.48 396	2.87 390	33.95 400	10.70 397	23.50 398	11.75 397

IMH	29.82 399	29.11 397	18.51 368	34.28 401	21.40 401	32.33 389	15.39 393	49.40 406	53.07 400	37.88 390	55.32 406	45.05 393	39.54 398	40.63 400	24.12 381	14.03 399	3.27 394	34.93 402	11.24 399	24.69 400	12.21 399

ACVNet_2	26.45 393	29.35 398	25.14 383	20.27 393	15.43 393	34.97 392	12.23 379	48.37 404	66.25 412	42.69 396	56.73 407	51.77 395	25.59 383	20.39 376	13.52 353	10.13 391	2.59 385	22.78 392	3.52 384	17.57 394	9.80 393

TorneroNet-64	32.42 401	31.89 399	30.52 389	34.73 402	21.13 400	46.99 405	18.82 397	43.10 397	59.42 405	32.70 384	46.98 396	62.01 405	36.98 395	43.97 404	33.88 398	14.10 400	3.22 393	35.28 403	11.72 400	26.84 403	14.07 401

MADNet+	27.07 394	33.84 400	90.97 417	20.14 392	7.47 377	48.43 406	47.10 413	35.43 393	36.46 385	20.11 363	30.05 367	25.29 367	35.08 393	45.50 405	50.28 411	2.13 371	2.00 377	1.19 371	0.76 361	4.71 374	4.43 371

TorneroNet	35.11 405	33.92 401	33.82 392	37.86 404	22.01 402	49.64 408	21.58 403	48.09 403	55.23 401	37.50 389	53.79 404	62.81 408	43.66 402	46.71 407	41.25 406	14.80 401	3.53 397	36.72 404	14.57 403	28.28 406	16.49 404

WAO-8	38.15 406	35.51 402	21.50 374	43.67 405	23.92 403	44.44 400	20.26 400	52.83 410	76.62 415	53.57 406	66.79 414	62.63 406	54.56 410	42.03 402	39.18 404	22.71 404	6.65 405	37.08 405	19.08 405	24.72 402	15.24 402

Venus	38.15 406	35.51 402	21.50 374	43.67 405	23.92 403	44.44 400	20.26 400	52.83 410	76.62 415	53.57 406	66.81 415	62.63 406	54.56 410	42.03 402	39.18 404	22.71 404	6.65 405	37.08 405	19.08 405	24.70 401	15.24 402

WAO-6	34.74 403	36.76 404	15.36 358	37.53 403	24.15 405	35.99 393	19.36 398	48.96 405	68.54 413	43.84 398	47.58 397	52.77 398	52.60 407	32.63 390	34.73 400	26.20 406	7.74 407	42.78 407	21.64 407	28.07 405	17.62 407

Dean	34.67 402	38.70 405	25.33 384	29.89 396	17.21 394	45.24 403	11.98 377	56.90 413	76.55 414	63.47 412	60.22 410	67.36 411	48.14 406	37.24 395	39.01 403	11.00 395	2.83 388	28.35 396	5.60 393	18.14 395	10.31 394

LVE	34.99 404	40.10 406	34.97 394	32.49 399	18.61 395	51.45 411	26.82 404	52.15 408	65.94 411	47.21 400	61.04 411	53.99 400	37.30 396	37.95 396	34.09 399	15.55 402	5.95 403	31.01 399	13.81 402	22.58 397	16.72 405

PWCK	30.53 400	44.32 407	47.25 401	29.76 395	7.23 374	40.78 397	27.10 405	44.73 398	44.32 394	47.31 401	36.37 382	47.16 394	26.05 384	41.26 401	31.87 395	21.83 403	4.03 399	29.50 397	4.67 388	27.17 404	7.80 385

UNDER WATER-64	45.16 409	46.99 408	66.69 408	43.90 407	27.64 406	55.58 414	41.87 410	39.42 395	48.42 397	51.73 405	43.08 391	67.76 412	56.69 412	48.02 409	48.34 409	39.50 409	17.64 409	51.78 410	38.93 410	36.62 407	32.61 409

SPstereo	72.39 417	47.55 409	62.34 407	56.88 413	45.69 413	78.85 416	84.60 418	100.00 428	100.00 426	98.50 424	98.20 423	100.00 429	96.58 421	96.95 422	81.91 417	46.63 412	38.86 414	67.86 416	64.79 416	39.95 409	41.68 412

UNDER WATER	45.09 408	48.60 410	67.37 409	49.30 409	31.41 407	53.80 413	37.39 408	40.25 396	52.48 399	50.24 403	45.37 394	68.37 413	57.76 413	51.03 412	49.88 410	29.97 407	13.75 408	51.22 409	36.57 408	37.87 408	29.12 408

DLNR_Zeroshot_test	24.70 392	50.77 411	90.11 416	98.11 425	97.34 423	1.38 13	0.12 34	22.79 381	3.09 50	1.07 35	2.95 49	0.71 44	0.29 8	6.93 158	2.29 185	38.56 408	0.37 355	0.00 1	0.30 337	76.73 420	0.09 176

notaker	47.42 410	55.20 412	49.13 402	56.52 412	40.18 408	38.52 395	32.97 407	47.21 401	56.08 403	57.21 408	57.24 408	60.09 404	59.19 414	53.93 413	41.64 407	40.61 410	19.93 410	57.21 411	37.41 409	49.02 411	39.02 410

ktn	48.94 411	57.58 413	38.86 397	59.57 414	43.27 410	50.37 409	43.38 411	48.07 402	61.11 406	51.30 404	54.25 405	54.96 401	52.88 408	47.30 408	35.83 401	57.77 414	24.88 411	62.69 414	43.55 411	50.70 412	40.41 411

HanzoNet	56.48 414	59.32 414	58.25 405	55.32 411	41.94 409	50.95 410	41.33 409	51.12 407	61.40 407	65.62 415	65.59 413	71.66 414	69.41 415	70.77 416	60.03 414	63.99 416	34.70 413	61.96 413	50.54 413	51.00 413	44.71 413

JetRed	61.02 415	61.05 415	82.56 412	46.09 408	56.80 416	83.19 417	63.76 415	59.26 415	63.61 408	69.29 416	68.85 416	66.59 410	47.62 405	61.57 414	74.09 416	45.58 411	66.14 417	46.59 408	45.06 412	63.17 415	49.58 415

KSHMR	55.63 413	63.60 416	37.85 396	74.69 416	49.56 414	49.01 407	45.73 412	57.46 414	63.97 409	61.61 411	62.07 412	72.39 415	47.01 404	50.65 410	43.29 408	54.10 413	62.21 415	66.10 415	53.94 415	51.25 414	46.11 414

DPSimNet_ROB	53.45 412	64.73 417	44.39 400	53.97 410	45.39 412	53.66 412	54.83 414	55.15 412	57.87 404	64.16 414	50.83 400	63.40 409	53.34 409	46.45 406	65.81 415	63.13 415	26.54 412	57.94 412	51.11 414	45.52 410	50.69 416

LRCNet_RVC	66.23 416	65.67 418	67.63 410	71.47 415	54.32 415	32.17 388	2.66 272	63.19 416	21.35 357	81.79 417	91.26 418	83.62 416	71.62 416	69.32 415	52.57 413	95.49 422	64.45 416	95.07 422	95.19 422	71.52 416	74.31 418

ASD4		81.57 419

MADNet++	82.84 418	82.38 420	73.57 411	87.72 421	82.97 420	93.14 418	69.15 416	86.42 420	82.50 417	93.46 421	86.70 417	86.28 417	80.92 417	88.34 417	88.84 418	86.83 420	84.17 421	72.64 417	68.92 417	80.47 421	81.42 422

xxxxx1	85.63 420	90.31 421	96.68 420	76.54 417	80.57 417	97.44 421	96.86 422	85.53 417	88.53 418	88.68 418	91.71 419	94.23 418	92.93 418	90.02 418	91.98 419	70.60 417	70.39 418	73.68 418	81.46 419	74.61 417	79.86 419

tt_ll	85.63 420	90.31 421	96.68 420	76.54 417	80.57 417	97.44 421	96.86 422	85.53 417	88.53 418	88.68 418	91.71 419	94.23 418	92.93 418	90.02 418	91.98 419	70.60 417	70.39 418	73.68 418	81.46 419	74.61 417	79.86 419

ff	85.63 420	90.31 421	96.68 420	76.54 417	80.57 417	97.44 421	96.86 422	85.53 417	88.53 418	88.68 418	91.71 419	94.23 418	92.93 418	90.02 418	91.98 419	70.60 417	70.39 418	73.68 418	81.46 419	74.61 417	79.86 419

MEDIAN_ROB	98.41 424	99.70 424	99.30 424	97.09 422	97.02 422	96.89 420	95.77 421	97.66 423	97.28 421	98.79 425	98.94 424	99.18 423	98.14 423	96.89 421	96.88 424	99.96 426	99.16 423	100.00 425	99.99 426	99.69 425	99.88 425

Anonymous_1	99.08 426	99.91 425	99.85 426	97.63 423	99.10 425	100.00 426	100.00 427	99.61 425	99.96 424	99.28 426	99.86 425	99.54 424	99.99 426	99.29 424	99.75 425	96.05 423	99.59 424	97.31 423	98.57 424	97.71 423	98.63 424

HaxPig	98.85 425	99.94 426	95.08 418	99.99 428	100.00 427	94.03 419	94.78 419	99.15 424	99.98 425	99.99 427	100.00 426	99.98 427	99.99 426	98.12 423	95.97 422	100.00 429	99.99 427	100.00 425	99.99 426	100.00 428	99.99 428

AVERAGE_ROB	99.62 428	99.95 427	98.81 423	100.00 431	100.00 427	98.08 424	95.47 420	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	99.99 427	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

test_example2	99.39 427	99.98 428	99.99 427	100.00 431	99.98 426	99.72 425	99.99 426	97.34 422	100.00 426	100.00 428	100.00 426	96.42 421	96.66 422	99.97 425	99.96 426	100.00 429	99.97 426	98.66 424	99.15 425	100.00 428	100.00 430

MyStereo03	100.00 433	100.00 429	100.00 431	100.00 431	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

MyStereo02	100.00 433	100.00 429	100.00 431	100.00 431	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

MyStereo	100.00 433	100.00 429	100.00 431	100.00 431	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

Selective-RAFT-Error	100.00 433	100.00 429	100.00 431	100.00 431	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

PML	97.88 423	100.00 429	96.45 419	98.01 424	97.88 424	100.00 426	99.35 425	96.88 421	97.72 422	100.00 428	97.36 422	97.38 422	99.60 424	100.00 429	96.32 423	99.99 427	97.55 422	100.00 425	96.01 423	99.18 424	87.92 423

CasAABBNet	100.00 433	100.00 429	100.00 431	100.00 431	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

LSM0	100.00 433	100.00 429	100.00 431	100.00 431	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	99.99 428

DPSMNet_ROB	99.91 430	100.00 429	99.99 427	99.99 428	100.00 427	100.00 426	100.00 427	99.98 427	100.00 426	98.35 422	100.00 426	99.84 425	100.00 428	99.98 426	99.99 427	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

DGTPSM_ROB	99.90 429	100.00 429	99.99 427	99.99 428	100.00 427	100.00 426	100.00 427	99.97 426	100.00 426	98.35 422	100.00 426	99.84 425	100.00 428	99.98 426	99.99 427	99.99 427	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

DPSM_ROB	99.95 431	100.00 429	100.00 431	99.76 426	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	99.21 424	100.00 428	100.00 425	100.00 428	99.99 426	99.95 426

DPSM	99.95 431	100.00 429	100.00 431	99.76 426	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	99.21 424	100.00 428	100.00 425	100.00 428	99.99 426	99.95 426

Low-res two-view benchmark