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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.32 28	0.15 3	0.23 1	0.31 6	0.24 86	0.27 25	0.22 8	0.46 8	0.88 211	0.46 46	0.80 124	0.30 5	0.26 17	0.36 5	0.33 86	0.13 12	0.09 2	0.13 9	0.51 373	0.13 20	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MIF-Stereo (partial)	0.31 26	0.18 34	0.37 44	0.41 132	0.31 241	0.28 32	0.23 18	0.47 9	0.42 46	0.31 8	0.63 65	0.36 31	0.35 77	0.57 89	0.31 66	0.17 143	0.13 152	0.19 155	0.17 163	0.18 157	0.14 87

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

CAS	0.34 35	0.13 1	0.25 6	1.28 386	0.30 224	0.46 133	0.38 185	0.48 11	0.47 59	0.34 14	0.52 42	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 33	0.69 378	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.15 106

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.26 3	0.22 128	0.36 34	0.48 256	0.22 42	0.20 1	0.29 57	0.51 16	0.44 52	0.28 4	0.23 1	0.42 49	0.26 17	0.29 1	0.26 25	0.15 79	0.13 152	0.13 9	0.11 15	0.16 108	0.12 33
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo	0.28 8	0.15 3	0.24 3	0.27 1	0.17 3	0.37 86	0.25 31	0.51 16	0.72 132	0.42 37	0.51 38	0.32 10	0.26 17	0.38 12	0.25 9	0.16 110	0.11 57	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
rrr	0.29 12	0.22 128	0.41 81	0.35 29	0.27 172	0.37 86	0.32 102	0.52 19	0.42 46	0.38 21	0.30 6	0.35 26	0.27 23	0.51 56	0.22 1	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.14 87

CASnet	0.30 24	0.20 70	0.33 20	0.41 132	0.16 2	0.26 17	0.24 24	0.52 19	0.53 69	0.52 59	0.54 46	0.39 38	0.24 10	0.40 16	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.22 230	0.18 185	0.18 157	0.11 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 2	0.16 8	0.33 20	0.34 11	0.20 20	0.35 78	0.20 1	0.52 19	0.36 21	0.28 4	0.27 4	0.41 43	0.18 1	0.45 30	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.16 60	0.14 72	0.13 20	0.11 9

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

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

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

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

AnonymousM	0.41 131	0.81 366	0.29 10	0.34 11	0.22 42	0.28 32	0.38 185	0.53 26	0.41 42	0.70 135	0.49 32	0.47 69	0.27 23	0.41 19	0.31 66	0.15 79	0.12 98	1.51 386	0.26 306	0.12 8	0.10 3

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

test_4	0.36 65	0.18 34	0.31 13	0.44 202	0.25 112	0.20 1	0.34 118	0.56 28	0.41 42	0.59 73	1.45 329	0.43 55	0.25 11	0.63 149	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.17 85	0.19 209	0.15 77	0.11 9

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

PMTNet	0.32 28	0.16 8	0.24 3	0.29 2	0.18 7	0.45 131	0.22 8	0.56 28	0.63 98	0.46 46	0.54 46	0.39 38	0.34 75	0.48 49	0.24 6	0.75 380	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9

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

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

sAnonymous2	0.40 120	0.39 299	0.85 312	0.48 256	0.37 282	0.40 102	0.46 241	0.57 31	0.52 66	0.38 21	0.46 24	0.35 26	0.42 116	0.43 24	0.30 59	0.19 200	0.14 178	0.18 119	0.17 163	0.57 368	0.44 352

CroCo_RVC	0.40 120	0.39 299	0.85 312	0.48 256	0.37 282	0.40 102	0.46 241	0.57 31	0.52 66	0.38 21	0.46 24	0.35 26	0.42 116	0.43 24	0.30 59	0.19 200	0.14 178	0.18 119	0.17 163	0.57 368	0.44 352

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.58 106	0.36 127	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.31 86	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.56 79	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

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

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

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

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

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

GMStereo	0.39 108	0.37 286	0.54 215	0.40 108	0.26 148	0.42 120	0.36 153	0.59 37	1.04 286	0.55 66	0.51 38	0.37 33	0.35 77	0.54 69	0.41 161	0.19 200	0.13 152	0.16 60	0.17 163	0.24 257	0.18 176
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RAFT_CTSACE	0.45 159	0.20 70	0.44 119	0.45 223	0.27 172	0.34 73	0.39 204	0.60 46	0.73 137	0.76 172	1.44 326	0.83 228	0.38 92	1.08 315	0.26 25	0.12 4	0.13 152	0.18 119	0.16 123	0.15 77	0.11 9

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

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

RAFT-RH_RVC	0.56 252	0.17 19	0.41 81	0.37 45	0.23 69	0.57 183	0.24 24	0.60 46	0.70 121	1.19 333	3.94 399	0.56 96	0.38 92	0.65 163	0.36 127	0.13 12	0.11 57	0.20 179	0.14 72	0.12 8	0.13 58

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

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

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

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

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

RAFT-345	0.40 120	0.18 34	0.40 77	0.38 66	0.22 42	0.33 67	0.26 37	0.61 52	0.51 63	0.74 165	1.79 353	0.45 61	0.33 69	0.66 168	0.36 127	0.14 32	0.11 57	0.18 119	0.14 72	0.13 20	0.13 58

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.37 45	0.25 112	0.30 43	0.35 135	0.63 61	0.35 16	0.39 29	0.33 10	0.33 18	0.28 32	0.59 120	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 159	0.21 101	0.48 172	0.42 169	0.28 191	0.31 53	0.54 286	0.63 61	0.62 88	0.62 83	0.89 170	1.01 277	0.69 252	0.75 217	0.66 254	0.13 12	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.15 106

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

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

DEmStereo	0.48 182	0.17 19	0.50 194	0.38 66	0.25 112	0.59 194	0.34 118	0.63 61	0.74 142	0.89 245	1.66 344	0.58 109	1.06 337	0.60 126	0.42 165	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.16 123	0.14 45	0.15 106

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

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

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

MyStereo8	0.40 120	0.20 70	0.54 215	0.41 132	0.29 214	0.53 155	0.29 57	0.65 72	0.49 61	0.71 141	0.98 209	0.58 109	0.43 123	0.50 52	0.51 216	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.19 191	0.19 204

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

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

AAGNet	1.43 372	0.20 70	0.48 172	0.44 202	0.25 112	0.29 36	0.31 86	0.65 72	0.68 116	0.97 282	0.86 155	0.67 166	0.62 212	0.64 156	20.63 417	0.16 110	0.11 57	0.19 155	0.15 94	0.19 191	0.12 33

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

PSM-AAD	0.48 182	0.20 70	0.37 44	0.43 187	0.23 69	0.56 179	0.50 262	0.65 72	0.70 121	1.07 317	1.12 260	0.58 109	0.92 318	0.61 133	0.32 74	0.15 79	0.11 57	0.25 269	0.26 306	0.18 157	0.43 351

DRaft	0.49 198	0.17 19	0.47 156	0.37 45	0.25 112	0.58 185	0.40 210	0.65 72	0.85 193	1.02 300	1.75 352	0.50 78	0.82 297	0.63 149	0.40 158	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.16 123	0.14 45	0.15 106

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

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

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

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

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

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

FTStereo	0.56 252	0.20 70	0.37 44	0.41 132	0.25 112	0.40 102	0.79 343	0.66 81	0.43 48	1.09 322	3.27 388	0.70 173	0.73 271	0.55 71	0.33 86	0.14 32	0.13 152	0.19 155	0.17 163	0.15 77	0.30 300

KYRaft	0.48 182	0.20 70	0.38 53	0.44 202	0.23 69	0.44 126	0.37 165	0.66 81	0.41 42	0.94 269	1.73 348	0.79 216	0.41 115	0.63 149	0.31 66	0.16 110	0.11 57	0.18 119	0.22 263	0.16 108	0.78 378

SST-Stereo	0.40 120	0.19 49	0.45 130	0.42 169	0.25 112	0.25 15	0.21 4	0.66 81	0.47 59	1.08 320	0.79 122	0.72 187	0.43 123	0.77 227	0.35 111	0.16 110	0.11 57	0.20 179	0.16 123	0.19 191	0.15 106

THIR-Stereo	0.50 211	0.18 34	0.45 130	0.38 66	0.23 69	0.75 253	0.67 316	0.66 81	0.87 207	1.02 300	1.40 318	0.72 187	0.76 278	0.62 139	0.42 165	0.15 79	0.11 57	0.17 85	0.18 185	0.14 45	0.15 106

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

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

xx1	0.39 108	0.23 145	0.33 20	0.41 132	0.22 42	0.55 164	0.38 185	0.67 91	1.06 298	0.41 32	0.50 33	0.65 156	0.53 166	0.57 89	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.20 179	0.19 209	0.18 157	0.17 162

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

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

CrosDoStereo	0.50 211	0.18 34	0.45 130	0.38 66	0.24 86	0.40 102	1.18 373	0.67 91	0.86 198	0.94 269	1.37 312	0.63 139	0.77 282	0.65 163	0.45 188	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.18 185	0.14 45	0.14 87

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

DeepStereo_LL	0.50 211	0.18 34	0.45 130	0.38 66	0.24 86	0.40 102	1.18 373	0.67 91	0.86 198	0.94 269	1.37 312	0.63 139	0.77 282	0.65 163	0.45 188	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.18 185	0.14 45	0.14 87

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

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

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

DualNet	0.47 175	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	0.68 100	1.04 286	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	0.57 89	0.88 301	0.16 110	0.10 9	0.25 269	0.21 248	0.16 108	0.16 145

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

ff1	0.49 198	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	0.68 100	1.04 286	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	1.01 300	0.88 301	0.16 110	0.10 9	0.25 269	0.21 248	0.16 108	0.16 145

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

RCA-Stereo	0.35 47	0.17 19	0.34 26	0.38 66	0.22 42	0.31 53	0.34 118	0.68 100	1.24 331	0.45 44	0.65 70	0.47 69	0.43 123	0.38 12	0.27 33	0.13 12	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.11 9

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

Prome-Stereo	0.46 165	0.19 49	0.35 29	0.44 202	0.26 148	0.40 102	0.45 238	0.68 100	0.44 52	0.96 277	1.84 355	0.59 123	0.67 242	0.61 133	0.32 74	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.14 72	0.16 108	0.29 293

iRaftStereo_RVC	0.32 28	0.19 49	0.37 44	0.39 85	0.22 42	0.31 53	0.29 57	0.68 100	0.51 63	0.49 51	0.66 74	0.37 33	0.23 7	0.45 30	0.33 86	0.14 32	0.10 9	0.18 119	0.17 163	0.15 77	0.12 33

DCANet	0.36 65	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.30 43	0.30 70	0.68 100	0.91 228	0.70 135	0.77 105	0.43 55	0.57 185	0.45 30	0.34 96	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

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

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

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

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

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

NF-Stereo	0.38 94	0.20 70	0.45 130	0.41 132	0.25 112	0.26 17	0.31 86	0.69 109	0.70 121	0.65 106	0.77 105	0.57 101	0.30 53	0.67 178	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.16 108	0.27 280

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

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

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

GrayStereo	0.49 198	0.19 49	0.42 100	0.46 242	0.28 191	0.53 155	0.67 316	0.69 109	0.63 98	1.02 300	1.47 332	0.78 215	0.76 278	0.56 79	0.33 86	0.14 32	0.12 98	0.17 85	0.17 163	0.15 77	0.29 293

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

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

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

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

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

UDGNet	0.48 182	0.77 363	0.50 194	0.48 256	0.31 241	0.41 115	0.34 118	0.70 123	0.92 233	0.65 106	0.60 60	0.58 109	0.43 123	0.63 149	0.41 161	0.32 327	0.15 202	0.66 374	0.19 209	0.36 323	0.21 237

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

aanetorigin	0.83 321	0.56 344	1.87 381	0.49 271	0.38 290	0.56 179	0.66 314	0.70 123	1.00 270	2.42 386	2.02 362	1.31 324	1.18 349	0.93 287	1.13 344	0.20 221	0.18 254	0.20 179	0.19 209	0.27 279	0.30 300

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

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

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

GMM-Stereo	0.44 149	0.19 49	0.36 34	0.42 169	0.25 112	0.51 146	0.47 246	0.71 128	0.53 69	0.76 172	1.37 312	0.76 208	0.38 92	0.60 126	0.33 86	0.15 79	0.10 9	0.20 179	0.19 209	0.16 108	0.27 280

raftrobust	0.34 35	0.19 49	0.36 34	0.41 132	0.27 172	0.30 43	0.25 31	0.71 128	0.63 98	0.58 71	0.55 51	0.45 61	0.46 138	0.51 56	0.29 54	0.16 110	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.13 58

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

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

Anonymous_2	0.82 316	0.44 314	0.63 252	0.40 108	0.43 318	0.80 266	0.52 279	0.72 132	0.77 157	0.71 141	0.60 60	0.87 241	0.76 278	0.75 217	0.58 236	0.52 369	0.54 381	0.54 368	4.82 416	0.56 366	0.40 342

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

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

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

RAFT-Stereo	0.39 108	0.18 34	0.42 100	0.42 169	0.26 148	0.40 102	0.32 102	0.72 132	0.34 9	0.89 245	1.28 299	0.57 101	0.35 77	0.42 21	0.32 74	0.15 79	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.14 45	0.13 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereo_Zeroshot	0.49 198	0.44 314	0.74 294	0.49 271	0.27 172	0.56 179	0.29 57	0.73 139	0.76 150	0.86 226	0.94 183	0.91 256	0.36 86	0.74 213	0.43 170	0.26 287	0.14 178	0.26 283	0.15 94	0.36 323	0.18 176

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

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

ASMatch	0.48 182	0.19 49	0.45 130	0.39 85	0.28 191	0.37 86	0.26 37	0.74 141	0.68 116	0.76 172	2.34 368	0.61 132	0.52 163	0.62 139	0.37 139	0.14 32	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.21 237

PFNet	0.42 137	0.18 34	0.58 233	0.43 187	0.24 86	0.43 122	0.32 102	0.74 141	0.78 163	1.00 293	0.74 98	0.68 167	0.39 104	0.72 202	0.37 139	0.16 110	0.10 9	0.20 179	0.15 94	0.16 108	0.13 58

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

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

111	0.40 120	0.17 19	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.52 149	0.28 50	0.74 141	1.16 318	0.50 54	0.91 175	0.63 139	0.48 145	0.61 133	0.35 111	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.12 29	0.13 20	0.13 58

anonymousa	0.49 198	0.20 70	0.42 100	0.38 66	0.23 69	0.91 291	0.35 135	0.75 147	0.62 88	0.85 221	1.54 337	1.06 291	0.66 239	0.51 56	0.43 170	0.16 110	0.13 152	0.19 155	0.21 248	0.16 108	0.14 87

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.39 108	0.21 101	0.50 194	0.41 132	0.28 191	0.62 207	0.27 43	0.77 155	0.40 39	0.64 99	0.86 155	0.52 83	0.33 69	0.66 168	0.42 165	0.15 79	0.13 152	0.17 85	0.14 72	0.15 77	0.15 106
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.43 143	0.26 212	0.62 244	0.40 108	0.29 214	0.44 126	0.27 43	0.77 155	0.75 144	0.72 152	1.09 255	0.48 73	0.43 123	0.69 189	0.37 139	0.15 79	0.12 98	0.21 218	0.19 209	0.18 157	0.16 145

dad	0.58 263	0.50 328	0.64 257	0.43 187	0.30 224	0.59 194	0.36 153	0.78 160	1.25 335	1.01 298	1.17 280	1.15 311	0.53 166	0.68 186	0.50 208	0.35 343	0.23 299	0.37 339	0.21 248	0.29 284	0.20 224

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

whm_eth	0.48 182	0.30 254	0.74 294	0.46 242	0.38 290	0.37 86	0.37 165	0.79 162	0.78 163	0.82 201	1.74 350	0.37 33	0.38 92	0.60 126	0.38 147	0.18 171	0.16 229	0.20 179	0.20 231	0.19 191	0.22 250

CBFPSM	0.59 270	0.22 128	1.31 358	0.38 66	0.27 172	1.12 329	0.65 313	0.79 162	0.82 178	0.80 184	0.81 131	1.35 337	0.87 309	0.67 178	0.76 276	0.16 110	0.15 202	0.15 42	0.16 123	0.17 139	0.22 250

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

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

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

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

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

Sa-1000	0.48 182	0.24 180	0.41 81	0.45 223	0.25 112	0.59 194	0.34 118	0.81 169	0.93 238	0.82 201	1.50 333	0.53 87	0.45 135	0.92 282	0.30 59	0.15 79	0.12 98	0.21 218	0.19 209	0.15 77	0.13 58

iResNet	0.49 198	0.29 248	0.79 307	0.42 169	0.21 29	0.61 200	0.40 210	0.82 170	0.99 263	0.87 233	1.12 260	0.69 171	0.53 166	0.78 231	0.51 216	0.15 79	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.17 139	0.15 106

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

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

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

iinet-f	0.67 283	0.26 212	2.15 386	0.39 85	0.31 241	1.19 339	0.56 295	0.84 174	0.84 186	0.80 184	1.17 280	1.05 290	0.84 303	0.71 197	1.21 348	0.20 221	0.18 254	0.17 85	0.15 94	0.20 204	0.20 224

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

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

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

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

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

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

fast-acv-ft	0.64 278	0.30 254	0.73 290	0.45 223	0.34 269	1.17 336	0.49 258	0.86 180	0.98 258	1.02 300	1.36 309	1.29 321	0.85 304	0.76 220	0.81 286	0.21 235	0.23 299	0.23 244	0.23 274	0.21 222	0.20 224

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SDNR	0.86 323	0.37 286	1.47 371	0.40 108	0.38 290	3.38 400	0.33 111	0.90 197	0.98 258	0.99 288	2.09 365	0.59 123	0.71 266	1.29 340	0.70 264	0.51 368	0.56 382	0.36 335	0.26 306	0.43 342	0.46 357

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

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

EDNetEfficient	1.46 373	0.80 365	6.12 403	0.47 251	0.39 295	0.69 238	0.83 346	0.90 197	2.77 390	3.50 403	1.96 360	1.66 361	2.03 387	1.26 336	4.18 396	0.21 235	0.18 254	0.21 218	0.20 231	0.41 338	0.39 339

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

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

hitnet-ft	0.55 241	0.27 226	0.39 70	0.41 132	0.28 191	0.78 260	0.40 210	0.92 202	0.90 223	0.82 201	1.01 219	1.13 308	0.70 262	0.78 231	0.67 257	0.28 300	0.20 276	0.28 302	0.22 263	0.29 284	0.26 273

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

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

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

HITNet	0.41 131	0.26 212	0.45 130	0.33 10	0.17 3	0.63 216	0.30 70	0.93 204	0.64 105	0.71 141	0.82 134	0.64 146	0.52 163	0.59 120	0.43 170	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.13 50	0.19 191	0.12 33
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
mmm	0.44 149	0.27 226	0.46 146	0.38 66	0.24 86	0.61 200	0.35 135	0.94 208	0.53 69	0.72 152	1.05 239	0.63 139	0.50 158	0.57 89	0.45 188	0.18 171	0.15 202	0.23 244	0.20 231	0.20 204	0.18 176

LL-Strereo	0.57 257	0.27 226	0.68 274	0.48 256	0.34 269	0.39 101	0.48 252	0.94 208	0.97 254	0.83 213	0.78 113	1.10 301	1.18 349	1.33 344	0.49 207	0.17 143	0.14 178	0.22 230	0.19 209	0.16 108	0.17 162

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

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

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

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

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

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

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

STTStereo	0.55 241	0.37 286	0.76 302	0.44 202	0.31 241	0.60 199	0.44 236	0.96 216	0.86 198	0.99 288	0.90 173	0.96 265	0.58 192	0.71 197	0.61 244	0.25 277	0.23 299	0.26 283	0.32 335	0.24 257	0.23 257

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

Anonymous Stereo	0.75 303	0.54 342	1.78 379	0.57 330	0.56 354	0.62 207	1.25 381	0.96 216	0.99 263	0.96 277	0.95 190	0.83 228	0.58 192	1.27 338	1.21 348	0.31 315	0.30 333	0.31 318	0.33 338	0.33 308	0.36 325

CASS	0.45 159	0.27 226	0.42 100	0.48 256	0.22 42	0.61 200	0.34 118	0.97 220	0.62 88	0.71 141	0.85 152	0.61 132	0.55 179	0.57 89	0.41 161	0.29 306	0.16 229	0.22 230	0.18 185	0.22 238	0.28 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RASNet	0.53 230	0.22 128	0.52 206	0.38 66	0.22 42	0.68 236	0.38 185	0.97 220	0.88 211	0.73 159	1.04 235	1.03 284	0.92 318	0.90 272	0.86 295	0.16 110	0.14 178	0.14 16	0.17 163	0.15 77	0.13 58

DANet	0.71 294	0.45 318	0.91 321	0.59 335	0.40 300	0.81 271	0.40 210	0.97 220	0.84 186	1.20 336	1.22 288	1.33 331	0.88 312	1.16 324	1.24 350	0.27 294	0.23 299	0.31 318	0.25 296	0.35 319	0.32 310
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet_ucs	0.50 211	0.24 180	0.55 220	0.38 66	0.31 241	0.58 185	0.33 111	0.98 223	0.93 238	0.88 241	1.19 286	0.80 224	0.49 148	0.63 149	0.43 170	0.21 235	0.15 202	0.26 283	0.18 185	0.26 269	0.22 250

UNet	0.54 240	0.26 212	0.66 267	0.44 202	0.40 300	0.99 308	0.41 222	0.98 223	0.75 144	0.83 213	0.89 170	1.04 286	0.72 270	0.73 207	0.62 246	0.19 200	0.14 178	0.20 179	0.17 163	0.20 204	0.17 162

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

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

DLCB_ROB	0.58 263	0.28 240	0.47 156	0.49 271	0.32 253	0.77 256	0.50 262	0.99 225	0.92 233	1.04 309	1.14 268	1.21 313	0.69 252	0.88 265	0.69 261	0.20 221	0.20 276	0.22 230	0.22 263	0.21 222	0.18 176

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

ICVP	0.46 165	0.25 198	0.38 53	0.48 256	0.28 191	0.58 185	0.43 230	1.00 228	0.70 121	0.67 118	0.95 190	0.75 202	0.55 179	0.53 66	0.54 229	0.23 258	0.17 243	0.19 155	0.17 163	0.19 191	0.20 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.53 230	0.29 248	0.75 297	0.51 297	0.32 253	0.63 216	0.60 303	1.00 228	0.91 228	0.78 180	0.87 159	0.83 228	0.58 192	0.80 235	0.47 202	0.17 143	0.20 276	0.23 244	0.22 263	0.18 157	0.18 176

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

AANet_RVC	0.57 257	0.32 261	0.54 215	0.45 223	0.27 172	0.57 183	0.48 252	1.00 228	1.28 339	0.86 226	1.33 307	0.87 241	0.58 192	1.07 313	0.75 275	0.18 171	0.12 98	0.15 42	0.13 50	0.18 157	0.18 176

StereoDRNet-Refined	0.58 263	0.32 261	0.54 215	0.46 242	0.30 224	0.96 302	0.40 210	1.00 228	0.94 245	1.12 326	1.08 251	0.96 265	0.67 242	0.90 272	0.89 312	0.17 143	0.13 152	0.22 230	0.21 248	0.20 204	0.19 204
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.59 270	0.37 286	0.38 53	0.39 85	0.28 191	0.74 250	0.28 50	1.00 228	0.98 258	0.94 269	1.25 295	0.81 226	0.78 287	0.87 262	0.50 208	0.36 346	0.37 359	0.43 350	0.40 353	0.33 308	0.30 300

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

BEATNet_4x	0.46 165	0.32 261	0.56 226	0.37 45	0.19 9	0.63 216	0.35 135	1.01 235	0.72 132	0.77 177	0.83 139	0.70 173	0.59 198	0.68 186	0.53 226	0.16 110	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.24 257	0.16 145

G-Net	0.95 336	0.46 320	1.04 331	0.64 347	0.48 337	2.12 380	0.64 312	1.01 235	0.87 207	1.75 367	2.82 384	1.30 323	1.64 375	1.06 310	0.96 323	0.36 346	0.29 330	0.35 332	0.25 296	0.45 347	0.42 346

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

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

SuperB	1.04 345	0.37 286	4.81 401	0.43 187	0.31 241	0.99 308	0.46 241	1.02 238	2.09 378	1.09 322	1.09 255	0.75 202	0.81 293	1.06 310	1.76 366	0.19 200	0.15 202	0.17 85	0.15 94	2.82 408	0.26 273

PS-NSSS	0.58 263	0.44 314	0.62 244	0.42 169	0.33 262	0.66 230	0.58 299	1.02 238	0.86 198	0.77 177	1.28 299	0.72 187	0.64 228	0.82 240	0.59 240	0.31 315	0.26 319	0.40 347	0.27 311	0.33 308	0.26 273

TDLM	0.57 257	0.33 269	0.49 182	0.51 297	0.30 224	0.66 230	0.73 336	1.03 242	1.01 274	0.82 201	1.10 257	0.84 232	0.70 262	0.86 261	0.58 236	0.28 300	0.17 243	0.25 269	0.22 263	0.26 269	0.19 204

PASM	0.90 331	0.64 355	1.69 375	0.69 363	0.69 369	0.78 260	0.84 349	1.03 242	1.26 338	1.19 333	1.15 273	1.31 324	0.98 330	1.24 334	1.03 332	0.52 369	0.56 382	0.59 373	0.66 380	0.56 366	0.54 371

NOSS_ROB	0.57 257	0.39 299	0.39 70	0.44 202	0.30 224	0.73 249	0.54 286	1.03 242	1.08 307	0.67 118	0.87 159	0.76 208	0.57 185	0.77 227	0.47 202	0.38 350	0.38 361	0.44 352	0.42 359	0.37 325	0.34 318

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

psmorigin	0.82 316	0.51 331	2.09 384	0.49 271	0.41 307	0.85 285	0.50 262	1.04 245	0.88 211	1.45 351	1.43 324	1.50 351	1.06 337	1.22 332	0.97 324	0.31 315	0.32 346	0.27 295	0.27 311	0.33 308	0.42 346

DSFCA	0.55 241	0.25 198	0.62 244	0.40 108	0.36 277	0.74 250	0.52 279	1.04 245	0.82 178	1.06 314	0.84 144	0.89 250	0.63 218	0.99 297	0.58 236	0.25 277	0.21 283	0.21 218	0.21 248	0.21 222	0.19 204

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 283	0.81 366	0.73 290	0.53 313	0.37 282	1.40 352	0.53 282	1.04 245	0.79 170	0.88 241	0.94 183	0.95 263	0.53 166	0.93 287	0.58 236	0.39 352	0.30 333	0.57 370	0.31 329	0.53 362	0.30 300

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 230	0.32 261	0.64 257	0.44 202	0.30 224	0.66 230	0.44 236	1.04 245	0.88 211	0.91 257	0.91 175	0.99 271	0.60 202	0.68 186	0.60 243	0.21 235	0.17 243	0.22 230	0.22 263	0.21 222	0.21 237
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ADLNet2	0.55 241	0.25 198	0.65 262	0.47 251	0.30 224	0.83 281	0.50 262	1.05 250	0.95 250	0.80 184	0.98 209	0.99 271	0.69 252	0.77 227	0.73 271	0.20 221	0.16 229	0.17 85	0.18 185	0.21 222	0.21 237

CVANet_RVC	0.57 257	0.33 269	0.44 119	0.47 251	0.32 253	0.67 234	0.61 308	1.05 250	0.93 238	0.85 221	1.04 235	1.01 277	0.73 271	0.83 247	0.52 223	0.29 306	0.19 268	0.27 295	0.25 296	0.31 298	0.21 237

NVstereo2D	0.60 273	0.30 254	0.75 297	0.48 256	0.43 318	0.89 290	0.48 252	1.05 250	1.15 317	0.66 117	0.86 155	0.88 246	0.70 262	0.99 297	0.65 252	0.32 327	0.15 202	0.28 302	0.20 231	0.40 332	0.36 325

FADNet_RVC	0.55 241	0.37 286	1.17 346	0.44 202	0.31 241	0.56 179	0.34 118	1.06 253	0.88 211	0.67 118	0.90 173	0.61 132	0.65 234	0.93 287	0.70 264	0.21 235	0.18 254	0.26 283	0.23 274	0.31 298	0.28 287

SQANet	0.82 316	0.74 361	0.67 271	1.13 381	0.98 380	1.11 327	0.47 246	1.07 254	0.83 183	0.91 257	1.05 239	1.03 284	0.74 273	1.01 300	0.64 251	0.61 375	0.24 306	1.03 382	0.35 342	1.18 385	0.58 373

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

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

ADCRef	0.80 312	0.43 310	1.32 360	0.50 285	0.45 329	1.07 321	0.51 276	1.07 254	0.98 258	1.17 331	1.42 321	0.87 241	0.91 315	0.85 259	3.19 387	0.18 171	0.16 229	0.23 244	0.23 274	0.22 238	0.21 237

GASNet	0.67 283	0.72 359	0.96 325	0.70 364	0.48 337	0.62 207	0.47 246	1.08 258	1.03 282	0.94 269	0.82 134	0.93 260	0.83 301	1.33 344	0.80 283	0.31 315	0.22 289	0.29 310	0.28 316	0.44 343	0.24 263

ADLNet	0.55 241	0.27 226	0.51 201	0.44 202	0.35 275	0.78 260	0.46 241	1.08 258	0.86 198	0.99 288	0.98 209	0.92 258	0.63 218	0.69 189	0.81 286	0.22 253	0.16 229	0.22 230	0.22 263	0.21 222	0.21 237

FINET	0.67 283	0.42 308	1.00 329	0.46 242	0.43 318	0.83 281	0.89 354	1.08 258	1.50 358	0.87 233	1.14 268	0.71 177	0.68 248	0.92 282	0.70 264	0.36 346	0.30 333	0.26 283	0.24 287	0.35 319	0.33 314

GANet	0.70 290	0.37 286	0.55 220	0.51 297	0.34 269	0.94 296	0.96 360	1.08 258	0.94 245	1.04 309	1.98 361	1.13 308	0.88 312	1.12 321	0.66 254	0.25 277	0.26 319	0.27 295	0.22 263	0.31 298	0.22 250

SGM-Forest	0.62 276	0.32 261	0.39 70	0.43 187	0.30 224	1.02 312	0.55 290	1.09 262	1.05 291	1.06 314	1.18 282	1.10 301	0.67 242	0.88 265	0.62 246	0.31 315	0.33 352	0.33 328	0.30 322	0.30 293	0.28 287
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 277	0.28 240	0.99 328	0.40 108	0.30 224	1.03 315	0.56 295	1.10 263	0.99 263	0.97 282	1.22 288	1.06 291	0.69 252	1.07 313	0.95 321	0.19 200	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.22 238	0.21 237

CRFU-Net	0.57 257	0.27 226	0.57 229	0.46 242	0.30 224	1.20 340	0.52 279	1.10 263	0.56 81	1.00 293	0.98 209	1.06 291	0.79 289	0.81 238	0.71 268	0.21 235	0.19 268	0.18 119	0.16 123	0.18 157	0.19 204

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

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

PA-Net	0.67 283	0.43 310	0.83 310	0.50 285	0.53 347	0.94 296	0.68 321	1.10 263	1.14 316	0.80 184	0.88 166	0.87 241	0.77 282	1.02 305	0.88 301	0.24 267	0.41 368	0.29 310	0.44 360	0.26 269	0.34 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HBP-ISP	0.59 270	0.45 318	0.43 109	0.45 223	0.33 262	0.70 240	0.28 50	1.11 268	1.00 270	0.83 213	1.18 282	0.65 156	0.68 248	0.88 265	0.52 223	0.35 343	0.38 361	0.47 357	0.41 358	0.38 329	0.31 306

DDUNet	1.06 348	2.56 411	0.68 274	1.21 383	1.26 387	1.03 315	0.69 325	1.11 268	0.94 245	0.96 277	1.22 288	1.27 318	0.82 297	0.93 287	0.72 270	0.84 383	0.38 361	1.99 392	0.60 378	1.10 384	0.85 382

NCCL2	0.72 298	0.41 306	0.65 262	0.64 347	0.44 325	0.98 307	1.20 375	1.11 268	1.00 270	0.98 286	0.96 194	1.49 350	0.87 309	0.90 272	0.79 281	0.31 315	0.26 319	0.39 344	0.39 351	0.32 303	0.32 310

WCMA_ROB	1.14 354	0.36 283	0.76 302	0.49 271	0.44 325	1.23 343	0.67 316	1.11 268	1.23 329	2.84 394	3.95 400	3.28 390	1.83 381	1.25 335	0.99 328	0.44 358	0.34 354	0.34 330	0.37 344	0.41 338	0.40 342

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

ssnet_v2	0.58 263	0.28 240	0.56 226	0.43 187	0.29 214	0.95 299	0.59 301	1.13 273	0.99 263	0.93 266	0.80 124	0.99 271	0.64 228	0.82 240	0.94 318	0.25 277	0.22 289	0.23 244	0.24 287	0.20 204	0.19 204

UDG	0.88 326	0.82 369	0.67 271	1.00 378	0.96 377	1.02 312	0.57 298	1.13 273	0.99 263	0.90 252	0.97 208	1.31 324	0.99 331	0.85 259	0.84 290	0.54 373	0.32 346	1.77 389	0.40 353	0.94 378	0.66 375

SACVNet	0.58 263	0.34 274	0.55 220	0.55 322	0.36 277	0.63 216	0.48 252	1.13 273	0.77 157	1.02 300	1.06 245	1.02 282	0.74 273	0.90 272	0.51 216	0.27 294	0.21 283	0.25 269	0.24 287	0.29 284	0.36 325

ADCPNet	1.03 344	0.48 321	2.70 389	0.54 319	0.42 313	1.40 352	0.75 338	1.13 273	1.07 304	1.22 338	1.42 321	1.68 362	1.09 340	1.36 351	3.45 391	0.30 312	0.28 325	0.29 310	0.32 335	0.37 325	0.35 323

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

CBMV	0.64 278	0.35 278	0.41 81	0.42 169	0.25 112	1.01 310	0.77 340	1.13 273	1.09 309	1.17 331	1.22 288	1.04 286	0.75 275	0.88 265	0.63 249	0.28 300	0.30 333	0.34 330	0.30 322	0.26 269	0.26 273
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RP	0.76 304	0.36 283	0.63 252	0.66 355	0.58 360	0.80 266	0.55 290	1.14 279	1.22 328	0.97 282	1.65 342	1.43 344	1.32 359	1.01 300	0.84 290	0.33 333	0.30 333	0.36 335	0.30 322	0.34 315	0.34 318

GANetREF_RVC	0.80 312	0.75 362	0.86 317	0.66 355	0.42 313	1.15 333	0.98 361	1.14 279	1.19 323	1.01 298	1.02 227	1.10 301	0.90 314	1.15 323	0.76 276	0.48 363	0.39 365	0.57 370	0.38 347	0.63 372	0.46 357
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
ETE_ROB	0.70 290	0.49 324	0.73 290	0.56 325	0.36 277	0.79 263	0.87 353	1.14 279	0.93 238	1.19 333	1.18 282	1.39 340	0.82 297	0.99 297	0.80 283	0.26 287	0.21 283	0.31 318	0.26 306	0.33 308	0.34 318

Wz-Net-MNSev	0.76 304	0.40 303	1.34 361	0.50 285	0.40 300	1.44 357	0.83 346	1.15 282	1.16 318	1.25 342	1.20 287	1.13 308	0.81 293	1.16 324	1.00 331	0.22 253	0.19 268	0.24 258	0.23 274	0.28 281	0.26 273

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

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

mmx	0.53 230	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	1.16 285	1.03 282	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	1.01 300	0.88 301	0.20 221	0.15 202	0.25 269	0.21 248	0.22 238	0.20 224

xxx	0.53 230	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	1.16 285	1.03 282	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	1.01 300	0.88 301	0.20 221	0.15 202	0.25 269	0.21 248	0.22 238	0.20 224

coex-ft	6.43 411	1.51 394	87.33 434	0.49 271	0.38 290	1.34 349	1.21 377	1.16 285	8.09 407	12.12 414	2.79 381	2.77 383	3.31 402	1.16 324	3.15 386	0.24 267	0.23 299	0.27 295	0.24 287	0.45 347	0.37 331

XPNet_ROB	0.70 290	0.35 278	0.68 274	0.52 308	0.40 300	0.79 263	0.85 352	1.16 285	0.94 245	1.33 347	1.15 273	1.38 339	0.83 301	1.03 307	0.90 314	0.32 327	0.25 314	0.26 283	0.24 287	0.31 298	0.28 287

pmcnn	1.23 362	0.29 248	0.96 325	0.40 108	0.23 69	0.95 299	0.69 325	1.16 285	1.28 339	1.67 365	2.33 367	11.15 414	0.86 306	0.93 287	0.88 301	0.15 79	0.12 98	0.12 2	0.10 10	0.15 77	0.15 106

CC-Net-ROB	0.82 316	0.96 377	0.85 312	0.58 332	0.45 329	1.27 346	0.70 330	1.17 290	1.02 277	0.83 213	1.23 292	0.90 254	0.77 282	1.06 310	0.69 261	0.46 360	0.34 354	1.71 388	0.38 347	0.59 371	0.36 325

AdaStereo	0.50 211	0.32 261	0.47 156	0.48 256	0.25 112	0.67 234	0.32 102	1.17 290	0.88 211	0.75 167	0.99 214	0.75 202	0.49 148	0.67 178	0.46 198	0.27 294	0.12 98	0.28 302	0.18 185	0.23 247	0.18 176
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.52 227	0.27 226	0.69 280	0.38 66	0.25 112	0.62 207	0.35 135	1.17 290	1.01 274	0.99 288	1.06 245	0.88 246	0.67 242	0.66 168	0.39 153	0.19 200	0.13 152	0.15 42	0.11 15	0.18 157	0.16 145

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

AnyNet_C32	1.16 358	0.62 354	2.40 388	0.57 330	0.55 351	1.41 354	1.34 387	1.18 293	1.24 331	1.49 352	1.42 321	1.39 340	1.20 353	1.55 357	4.82 398	0.29 306	0.28 325	0.29 310	0.34 340	0.38 329	0.42 346

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

FADNet	0.61 275	0.51 331	1.10 336	0.45 223	0.44 325	0.65 227	0.41 222	1.19 295	1.05 291	0.70 135	0.84 144	0.98 270	0.66 239	0.82 240	0.50 208	0.29 306	0.30 333	0.27 295	0.30 322	0.46 350	0.35 323

DeepPruner_ROB	0.53 230	0.34 274	0.59 234	0.41 132	0.30 224	0.50 142	0.43 230	1.19 295	0.70 121	0.85 221	1.05 239	0.86 236	0.55 179	0.84 252	0.51 216	0.29 306	0.23 299	0.22 230	0.22 263	0.26 269	0.25 269

CSAN	0.83 321	0.49 324	0.77 306	0.60 340	0.41 307	1.14 331	1.06 367	1.19 295	1.46 356	1.32 345	1.43 324	1.37 338	1.19 351	1.27 338	0.86 295	0.39 352	0.31 343	0.36 335	0.37 344	0.35 319	0.34 318

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 343	0.57 346	1.51 373	0.67 358	0.50 340	2.57 385	1.66 397	1.20 299	1.43 352	1.38 349	1.57 339	1.33 331	0.92 318	1.64 366	0.88 301	0.37 349	0.39 365	0.46 356	0.60 378	0.41 338	0.40 342

RYNet	0.72 298	0.35 278	0.64 257	0.53 313	0.67 366	1.31 348	0.67 316	1.20 299	1.18 321	1.05 311	0.87 159	1.27 318	0.93 323	0.93 287	1.27 354	0.22 253	0.16 229	0.26 283	0.23 274	0.40 332	0.39 339

SMFormer	0.51 218	0.23 145	0.62 244	0.34 11	0.20 20	0.62 207	0.34 118	1.21 301	1.02 277	0.81 192	1.01 219	0.71 177	0.65 234	0.84 252	0.55 233	0.19 200	0.15 202	0.18 119	0.16 123	0.18 157	0.18 176

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

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

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

Wz-Net-LNSev	0.71 294	0.51 331	1.36 366	0.50 285	0.41 307	1.15 333	0.69 325	1.21 301	1.07 304	1.02 300	1.12 260	1.08 298	0.87 309	0.89 270	0.89 312	0.24 267	0.22 289	0.21 218	0.19 209	0.26 269	0.26 273

GwcNet	0.69 288	0.36 283	1.10 336	0.51 297	0.42 313	1.08 325	0.50 262	1.21 301	1.16 318	1.00 293	1.37 312	1.06 291	0.79 289	0.92 282	0.94 318	0.25 277	0.24 306	0.24 258	0.22 263	0.23 247	0.26 273

LALA_ROB	0.74 301	0.43 310	0.69 280	0.54 319	0.40 300	1.01 310	0.95 359	1.21 301	1.07 304	1.22 338	1.12 260	1.56 357	0.79 289	1.04 309	0.86 295	0.33 333	0.22 289	0.35 332	0.30 322	0.35 319	0.31 306

PSMNet_ROB	0.64 278	0.37 286	0.65 262	0.56 325	0.42 313	0.97 303	0.83 346	1.21 301	0.92 233	0.79 182	1.02 227	1.08 298	0.63 218	0.82 240	0.91 316	0.29 306	0.20 276	0.31 318	0.31 329	0.26 269	0.23 257

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

DeepPrunerF	0.89 328	0.52 337	3.43 394	0.68 361	0.81 371	0.72 248	0.72 335	1.22 309	1.99 377	0.93 266	1.01 219	0.87 241	0.86 306	1.08 315	0.95 321	0.34 339	0.28 325	0.43 350	0.39 351	0.30 293	0.32 310

HSM	0.51 218	0.24 180	0.41 81	0.39 85	0.24 86	0.75 253	0.40 210	1.22 309	0.75 144	0.81 192	0.91 175	1.21 313	0.69 252	0.87 262	0.46 198	0.17 143	0.13 152	0.17 85	0.14 72	0.17 139	0.17 162

NaN_ROB	0.69 288	0.44 314	0.69 280	0.51 297	0.33 262	0.97 303	1.06 367	1.22 309	1.19 323	1.24 341	0.96 194	1.08 298	0.78 287	1.20 329	0.67 257	0.24 267	0.30 333	0.23 244	0.24 287	0.23 247	0.25 269

1111x	0.55 241	0.22 128	0.46 146	0.38 66	0.20 20	0.66 230	0.43 230	1.23 313	0.99 263	0.71 141	0.99 214	0.95 263	0.69 252	0.90 272	1.08 338	0.18 171	0.17 243	0.18 119	0.19 209	0.20 204	0.18 176

CSP-Net	0.56 252	0.27 226	0.49 182	0.41 132	0.28 191	1.22 341	0.50 262	1.23 313	0.72 132	0.95 276	0.95 190	0.89 250	0.62 212	0.83 247	0.62 246	0.26 287	0.17 243	0.17 85	0.17 163	0.18 157	0.17 162

test_xeample	1.01 340	0.21 101	0.42 100	0.35 29	0.21 29	0.71 245	0.39 204	1.23 313	0.86 198	0.81 192	1.04 235	0.69 171	0.61 207	0.69 189	10.93 410	0.19 200	0.15 202	0.18 119	0.17 163	0.18 157	0.17 162

ADCMid	1.14 354	0.52 337	2.23 387	0.53 313	0.43 318	1.07 321	0.75 338	1.23 313	1.05 291	2.15 380	1.44 326	1.50 351	1.43 365	1.56 359	5.01 400	0.26 287	0.24 306	0.29 310	0.31 329	0.37 325	0.33 314

HSM-Net_RVC	0.53 230	0.22 128	0.35 29	0.37 45	0.21 29	0.85 285	0.37 165	1.23 313	0.93 238	0.90 252	1.15 273	1.26 317	0.63 218	0.72 202	0.48 205	0.17 143	0.13 152	0.16 60	0.15 94	0.17 139	0.15 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	0.70 290	0.26 212	0.68 274	0.44 202	0.31 241	1.14 331	0.51 276	1.23 313	1.23 329	0.81 192	1.05 239	1.50 351	0.85 304	1.82 374	1.03 332	0.19 200	0.15 202	0.18 119	0.16 123	0.24 257	0.23 257

MSMD_ROB	1.21 361	0.49 324	0.62 244	0.59 335	0.50 340	1.62 368	0.67 316	1.23 313	1.24 331	2.45 387	3.77 394	3.09 387	2.98 400	1.32 343	0.81 286	0.45 359	0.41 368	0.49 363	0.51 373	0.47 352	0.44 352

EDNetEfficientorigin	9.93 413	1.15 384	175.16 435	0.48 256	0.36 277	1.04 319	0.68 321	1.24 320	2.69 389	3.17 400	2.50 373	2.30 375	2.07 388	1.76 371	2.21 377	0.20 221	0.18 254	0.24 258	0.19 209	0.51 357	0.50 367

S-Stereo	0.74 301	0.35 278	0.96 325	0.56 325	0.45 329	0.82 279	0.60 303	1.24 320	1.60 367	0.96 277	1.41 320	1.12 305	0.94 324	0.80 235	1.04 335	0.26 287	0.31 343	0.28 302	0.25 296	0.32 303	0.47 361

LSM	4.74 408	0.77 363	10.16 408	0.70 364	56.56 430	1.02 312	1.00 365	1.24 320	1.62 368	2.04 376	2.34 368	1.33 331	1.17 348	1.38 353	1.09 339	0.33 333	0.49 379	0.39 344	0.46 361	0.51 357	10.09 417

ADCP+	1.06 348	0.35 278	1.51 373	0.49 271	0.51 343	1.45 358	0.55 290	1.25 323	1.03 282	1.16 330	1.15 273	1.10 301	1.07 339	1.56 359	6.75 406	0.19 200	0.16 229	0.23 244	0.21 248	0.28 281	0.21 237

DGSMNet	0.76 304	0.55 343	1.29 357	0.58 332	0.62 363	0.94 296	0.70 330	1.26 324	1.11 311	0.83 213	1.24 293	1.00 274	0.71 266	1.03 307	0.81 286	0.34 339	0.29 330	0.41 348	0.40 353	0.57 368	0.55 372

XQC	0.89 328	0.65 356	1.31 358	0.67 358	0.52 346	1.22 341	0.68 321	1.26 324	1.52 359	1.14 329	1.11 258	1.28 320	1.04 336	1.40 354	1.77 367	0.38 350	0.24 306	0.37 339	0.31 329	0.53 362	0.47 361

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

pcwnet_v2	0.58 263	0.28 240	0.84 311	0.45 223	0.35 275	0.61 200	0.35 135	1.27 326	1.21 326	0.99 288	1.27 297	0.72 187	0.58 192	0.67 178	0.48 205	0.27 294	0.21 283	0.24 258	0.23 274	0.29 284	0.29 293

edge stereo	0.76 304	0.38 295	0.74 294	0.52 308	0.43 318	0.80 266	0.53 282	1.28 328	1.06 298	1.28 343	1.38 317	1.81 364	1.11 342	1.08 315	0.85 294	0.33 333	0.32 346	0.41 348	0.28 316	0.32 303	0.36 325

anonymity	0.97 337	0.89 372	1.05 332	0.92 374	1.03 382	0.97 303	0.81 345	1.29 329	0.91 228	1.07 317	0.98 209	1.00 274	0.95 327	1.02 305	0.92 317	0.96 386	0.95 404	0.90 379	0.91 392	0.92 377	0.94 385

RGC	0.79 311	0.59 348	0.71 287	0.65 352	0.65 365	0.92 295	0.58 299	1.29 329	1.05 291	1.07 317	1.45 329	1.47 348	1.03 335	1.21 331	0.88 301	0.32 327	0.30 333	0.48 360	0.40 353	0.37 325	0.37 331

ADCL	1.04 345	0.38 295	1.35 362	0.50 285	0.39 295	1.61 367	0.89 354	1.29 329	1.39 349	1.29 344	1.50 333	1.24 316	1.24 354	1.37 352	4.87 399	0.21 235	0.19 268	0.25 269	0.25 296	0.29 284	0.27 280

Consistency-Raft	1.01 340	0.81 366	1.24 353	0.84 371	0.97 378	0.81 271	0.84 349	1.30 332	1.59 364	1.05 311	1.68 347	1.12 305	0.91 315	0.92 282	1.11 340	0.65 376	0.74 389	0.79 377	0.90 389	1.06 383	0.79 380

222	1.18 359	0.22 128	0.44 119	0.37 45	0.22 42	0.79 263	0.37 165	1.31 333	0.89 221	0.92 265	1.08 251	0.72 187	0.71 266	0.66 168	13.89 413	0.20 221	0.15 202	0.17 85	0.16 123	0.18 157	0.19 204

WZ-Net	1.19 360	0.59 348	4.07 398	0.62 345	0.51 343	1.34 349	1.31 386	1.32 334	1.74 371	1.53 355	1.65 342	1.74 363	1.28 358	2.25 387	2.01 373	0.27 294	0.21 283	0.23 244	0.25 296	0.40 332	0.39 339

xxxx	1.01 340	0.22 128	0.43 109	0.36 37	0.21 29	0.82 279	0.36 153	1.32 334	0.88 211	0.71 141	0.94 183	0.97 267	0.63 218	0.64 156	10.58 409	0.20 221	0.16 229	0.18 119	0.17 163	0.19 191	0.19 204

SFCPSM	0.47 175	0.21 101	0.55 220	0.40 108	0.27 172	0.87 289	0.37 165	1.33 336	0.77 157	0.80 184	0.84 144	0.54 91	0.49 148	0.57 89	0.37 139	0.18 171	0.13 152	0.18 119	0.20 231	0.16 108	0.15 106

PWCDC_ROB	0.89 328	0.49 324	0.80 309	0.74 368	0.40 300	1.03 315	0.39 204	1.33 336	2.35 385	1.02 300	3.77 394	0.81 226	0.92 318	1.20 329	0.90 314	0.34 339	0.22 289	0.24 258	0.20 231	0.34 315	0.29 293

Wz-Net-SNSev	0.91 332	0.73 360	2.13 385	0.56 325	0.45 329	0.95 299	1.13 372	1.34 338	1.24 331	1.02 300	1.30 303	1.46 345	0.86 306	1.81 373	1.50 360	0.25 277	0.23 299	0.25 269	0.26 306	0.32 303	0.29 293

RTSC	0.87 324	0.48 321	1.23 352	0.52 308	0.37 282	1.13 330	0.50 262	1.34 338	1.79 372	1.51 353	1.24 293	1.12 305	0.81 293	1.62 363	2.16 376	0.25 277	0.19 268	0.23 244	0.24 287	0.30 293	0.31 306

SGM+DAISY	1.35 368	0.94 376	1.25 354	0.96 375	1.00 381	1.52 362	1.02 366	1.34 338	1.21 326	2.64 389	2.65 379	2.44 378	1.56 370	1.64 366	1.26 352	0.97 387	0.95 404	0.90 379	0.90 389	0.94 378	0.96 388

Ntro	1.09 352	0.97 380	0.91 321	1.44 388	1.19 386	1.69 372	0.80 344	1.35 341	1.25 335	1.00 293	1.29 302	1.31 324	0.97 329	1.26 336	0.84 290	0.84 383	0.43 373	1.36 385	0.50 371	1.56 387	0.78 378

FCDSN-DC	1.39 371	0.56 344	0.65 262	0.74 368	0.59 361	1.38 351	0.63 310	1.35 341	1.39 349	3.26 401	4.50 405	4.61 396	2.63 395	1.58 361	1.03 332	0.46 360	0.42 370	0.48 360	0.47 364	0.50 356	0.50 367
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
stereogan	0.80 312	0.31 259	0.71 287	0.59 335	0.50 340	1.72 373	0.48 252	1.35 341	1.37 346	1.00 293	1.46 331	1.56 357	0.95 327	1.29 340	0.84 290	0.28 300	0.29 330	0.29 310	0.25 296	0.38 329	0.38 337

FAT-Stereo	0.73 300	0.33 269	0.75 297	0.49 271	0.37 282	0.71 245	0.59 301	1.36 344	1.30 341	1.03 308	1.40 318	1.59 360	1.15 345	0.87 262	0.86 295	0.28 300	0.28 325	0.28 302	0.23 274	0.28 281	0.38 337

PWC_ROB	0.87 324	0.52 337	1.28 355	0.50 285	0.32 253	0.91 291	0.37 165	1.36 344	1.46 356	1.61 359	2.59 377	1.16 312	1.01 334	1.34 346	1.40 359	0.25 277	0.18 254	0.28 302	0.20 231	0.29 284	0.28 287

DispFullNet	1.60 378	2.63 412	2.75 390	2.56 405	1.79 397	1.24 344	0.47 246	1.37 346	1.45 355	1.87 370	1.50 333	1.55 356	2.46 391	2.04 382	1.04 335	0.59 374	0.18 254	2.32 401	0.68 382	2.29 401	1.14 394

ccnet	0.82 316	0.57 346	0.75 297	0.54 319	0.59 361	1.09 326	0.66 314	1.38 347	0.94 245	1.12 326	1.44 326	1.29 321	0.92 318	0.95 296	1.24 350	0.49 365	0.42 370	0.50 365	0.47 364	0.51 357	0.46 357

RTS	1.98 386	0.96 377	11.36 410	0.65 352	0.57 358	2.77 390	1.40 390	1.39 348	2.26 380	1.89 371	2.56 374	1.32 329	1.25 355	5.20 406	4.05 394	0.31 315	0.22 289	0.29 310	0.29 320	0.40 332	0.37 331

RTSA	1.98 386	0.96 377	11.36 410	0.65 352	0.57 358	2.77 390	1.40 390	1.39 348	2.26 380	1.89 371	2.56 374	1.32 329	1.25 355	5.20 406	4.05 394	0.31 315	0.22 289	0.29 310	0.29 320	0.40 332	0.37 331

MFMNet_re	1.14 354	0.97 380	1.19 348	0.99 376	0.95 376	1.25 345	1.22 378	1.39 348	1.55 362	1.69 366	1.67 346	1.21 313	1.53 367	1.12 321	0.99 328	0.87 385	0.75 393	0.79 377	0.75 384	0.90 376	0.94 385

otaku	1.04 345	0.93 374	0.88 319	1.33 387	1.05 384	1.66 369	0.70 330	1.40 351	1.18 321	1.08 320	1.32 306	1.33 331	0.91 315	1.23 333	0.76 276	0.72 379	0.46 378	1.24 384	0.50 371	1.40 386	0.75 376

APVNet	0.71 294	0.37 286	0.89 320	0.56 325	0.45 329	1.18 338	0.68 321	1.41 352	0.85 193	0.81 192	1.15 273	1.04 286	0.81 293	1.10 318	1.17 345	0.26 287	0.28 325	0.32 323	0.31 329	0.29 284	0.30 300

NVStereoNet_ROB	1.24 363	0.90 373	1.13 340	0.86 372	0.88 372	1.11 327	0.99 363	1.42 353	1.53 360	1.59 358	2.48 372	2.24 374	1.53 367	1.96 380	1.30 355	0.76 381	0.70 386	0.78 376	1.00 394	0.71 374	0.88 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.07 350	0.41 306	1.06 333	0.48 256	0.30 224	1.41 354	0.94 358	1.42 353	3.36 396	1.58 356	2.43 371	2.33 377	1.70 376	1.34 346	1.07 337	0.28 300	0.24 306	0.26 283	0.23 274	0.34 315	0.30 300

AnyNet_C01	1.56 376	1.05 382	7.45 406	0.64 347	0.54 349	1.99 378	1.38 389	1.43 355	1.36 344	1.63 362	1.92 358	1.84 365	1.33 360	2.40 389	4.03 393	0.33 333	0.32 346	0.32 323	0.34 340	0.44 343	0.45 356

iRaft-Stereo_20w	0.39 108	0.19 49	0.57 229	0.37 45	0.27 172	0.31 53	0.24 24	1.44 356	0.29 2	0.69 129	0.53 44	0.60 128	0.42 116	0.83 247	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.13 50	0.15 77	0.13 58

SAMSARA	1.07 350	0.65 356	1.19 348	1.06 380	0.90 373	1.76 374	1.76 401	1.46 357	1.44 354	1.51 353	1.16 278	2.00 371	1.14 344	1.48 355	1.31 356	0.39 352	0.44 375	0.35 332	0.38 347	0.49 354	0.49 366

StereoDRNet	0.64 278	0.33 269	0.68 274	0.51 297	0.43 318	1.03 315	0.53 282	1.47 358	0.99 263	1.10 324	0.87 159	1.07 296	0.71 266	0.82 240	0.88 301	0.23 258	0.19 268	0.25 269	0.23 274	0.27 279	0.19 204

Wz-Net-TNSev	1.14 354	1.06 383	4.32 400	0.49 271	0.42 313	1.51 361	1.11 371	1.48 359	1.40 351	1.22 338	1.26 296	1.58 359	1.43 365	1.76 371	1.70 363	0.32 327	0.31 343	0.26 283	0.30 322	0.41 338	0.41 345

Syn2CoEx	0.71 294	0.51 331	0.95 323	0.64 347	0.45 329	0.91 291	0.53 282	1.48 359	1.13 314	0.93 266	1.35 308	1.02 282	0.99 331	0.92 282	0.80 283	0.30 312	0.27 323	0.28 302	0.24 287	0.23 247	0.24 263

DRN-Test	0.66 282	0.32 261	0.66 267	0.50 285	0.39 295	1.15 333	0.61 308	1.49 361	1.01 274	1.12 326	1.08 251	1.06 291	0.69 252	0.77 227	0.94 318	0.23 258	0.17 243	0.26 283	0.25 296	0.25 265	0.21 237

AASNet	0.53 230	0.25 198	0.52 206	0.49 271	0.32 253	0.74 250	0.40 210	1.50 362	0.86 198	0.86 226	0.92 179	0.64 146	0.59 198	0.59 120	0.79 281	0.23 258	0.19 268	0.20 179	0.16 123	0.21 222	0.19 204

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 366	0.87 371	1.76 378	0.86 372	0.56 354	4.29 404	1.79 402	1.50 362	1.98 376	1.61 359	1.85 356	1.84 365	1.41 363	1.89 376	1.36 357	0.48 363	0.40 367	0.56 369	0.57 376	0.69 373	0.48 363

FBW_ROB	0.88 326	0.50 328	0.85 312	0.55 322	0.40 300	1.17 336	0.78 342	1.50 362	1.37 346	1.33 347	1.27 297	1.48 349	1.00 333	2.57 393	0.98 327	0.25 277	0.32 346	0.45 353	0.30 322	0.34 315	0.28 287

iResNet_ROB	0.52 227	0.21 101	0.53 212	0.37 45	0.21 29	0.61 200	0.29 57	1.51 365	1.32 343	0.90 252	1.02 227	0.80 224	0.62 212	0.76 220	0.43 170	0.16 110	0.12 98	0.13 9	0.09 6	0.15 77	0.18 176

SGM_RVC	0.97 337	0.28 240	0.41 81	0.39 85	0.22 42	1.55 363	0.73 336	1.51 365	1.25 335	2.25 383	1.92 358	2.58 381	1.56 370	2.02 381	1.19 347	0.27 294	0.27 323	0.27 295	0.25 296	0.25 265	0.25 269
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	1.25 364	0.93 374	1.06 333	1.04 379	1.03 382	1.41 354	0.91 357	1.51 365	1.19 323	2.09 378	1.83 354	1.94 369	1.39 362	1.62 363	1.39 358	0.97 387	0.94 403	0.90 379	0.89 388	0.96 380	0.96 388
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	1.35 368	1.31 388	1.10 336	1.90 395	1.59 390	1.92 376	0.77 340	1.52 368	1.62 368	1.05 311	1.60 341	2.11 372	0.94 324	1.64 366	0.77 280	1.30 394	0.35 356	2.03 396	0.67 381	1.88 395	0.84 381

NCC-stereo	0.78 308	0.40 303	0.76 302	0.61 342	0.67 366	0.81 271	0.69 325	1.54 369	1.11 311	0.90 252	1.36 309	1.33 331	1.16 346	1.19 327	0.88 301	0.31 315	0.30 333	0.37 339	0.48 366	0.33 308	0.33 314

Abc-Net	0.78 308	0.40 303	0.76 302	0.61 342	0.67 366	0.81 271	0.69 325	1.54 369	1.11 311	0.90 252	1.36 309	1.33 331	1.16 346	1.19 327	0.88 301	0.31 315	0.30 333	0.37 339	0.48 366	0.33 308	0.33 314
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCS	1.51 375	0.61 351	3.42 393	0.59 335	0.51 343	1.27 346	1.08 370	1.59 371	1.81 373	1.91 374	1.66 344	1.51 354	1.42 364	1.94 379	8.60 408	0.33 333	0.32 346	0.33 328	0.36 343	0.44 343	0.42 346

MDST_ROB	0.91 332	0.27 226	0.85 312	0.63 346	0.41 307	2.53 384	0.71 334	1.60 372	1.13 314	2.83 393	1.73 348	0.97 267	0.69 252	1.61 362	0.73 271	0.25 277	0.22 289	0.32 323	0.28 316	0.25 265	0.24 263

RainbowNet	1.35 368	1.49 392	1.19 348	1.88 394	1.45 388	1.48 359	1.07 369	1.61 373	1.55 362	1.20 336	1.59 340	1.54 355	1.13 343	1.34 346	0.97 324	1.36 397	0.70 386	1.82 390	0.79 386	1.71 389	1.07 393

AF-Net	0.81 315	0.39 299	0.68 274	0.64 347	0.54 349	0.91 291	0.51 276	1.61 373	1.31 342	0.96 277	2.02 362	1.46 345	1.26 357	1.11 320	0.99 328	0.32 327	0.24 306	0.39 344	0.27 311	0.30 293	0.25 269

PDISCO_ROB	0.91 332	0.48 321	1.06 333	0.99 376	0.97 378	1.67 371	0.63 310	1.64 375	1.59 364	1.06 314	1.18 282	1.31 324	0.79 289	1.55 357	0.97 324	0.49 365	0.22 289	0.45 353	0.40 353	0.45 347	0.37 331

FC-DCNN	1.59 377	0.51 331	0.66 267	0.61 342	0.49 339	1.56 364	0.70 330	1.66 376	1.53 360	4.64 408	4.62 406	5.85 405	3.34 403	1.84 375	1.11 340	0.46 360	0.42 370	0.47 357	0.46 361	0.48 353	0.46 357

Nwc_Net	0.78 308	0.38 295	0.73 290	0.60 340	0.55 351	1.05 320	0.55 290	1.67 377	1.05 291	0.88 241	1.86 357	1.40 342	1.09 340	1.10 318	0.87 299	0.30 312	0.25 314	0.36 335	0.38 347	0.29 284	0.29 293

SHD	0.93 335	0.50 328	1.18 347	0.59 335	0.46 336	0.97 303	0.48 252	1.70 378	2.15 379	1.58 356	1.37 312	1.42 343	1.19 351	1.31 342	1.60 361	0.31 315	0.26 319	0.32 323	0.33 338	0.40 332	0.42 346

LE_ROB	4.42 406	0.24 180	2.75 390	0.42 169	0.23 69	1.57 365	0.90 356	1.71 379	17.88 420	16.56 422	4.88 407	5.17 403	18.85 422	1.63 365	14.62 414	0.17 143	0.14 178	0.16 60	0.16 123	0.19 191	0.17 162

MFN_U_SF_RVC	1.09 352	0.59 348	1.97 383	0.67 358	0.44 325	1.93 377	0.60 303	1.85 380	1.36 344	1.61 359	1.54 337	1.95 370	1.37 361	1.64 366	1.73 364	0.40 356	0.37 359	0.45 353	0.48 366	0.44 343	0.44 352

MeshStereo	1.34 366	0.43 310	0.54 215	0.44 202	0.34 269	1.66 369	0.60 303	1.94 381	1.37 346	4.47 407	3.25 386	4.71 398	1.94 384	1.92 377	1.17 345	0.35 343	0.35 356	0.37 339	0.31 329	0.32 303	0.32 310
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ELAS_RVC	1.60 378	0.61 351	1.01 330	0.70 364	0.56 354	2.00 379	1.89 404	1.96 382	2.65 388	3.33 402	3.26 387	3.03 384	3.41 404	2.49 391	2.09 375	0.52 369	0.45 376	0.50 365	0.48 366	0.54 364	0.52 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.28 365	0.67 358	1.28 355	0.74 368	0.62 363	1.50 360	0.84 349	1.99 383	2.96 391	2.18 381	2.36 370	1.85 367	1.95 385	1.92 377	1.94 371	0.39 352	0.36 358	0.49 363	0.37 344	0.51 357	0.64 374

ACVNet_1	1.46 373	1.33 389	1.12 339	1.91 396	1.62 391	1.83 375	0.98 361	2.00 384	1.85 374	1.39 350	1.53 336	2.32 376	1.53 367	1.34 346	1.11 340	1.30 394	0.50 380	2.06 398	0.58 377	1.93 397	0.95 387

PWCK	1.92 385	1.66 400	3.12 392	1.65 389	0.91 374	2.84 392	2.26 407	2.10 385	2.41 386	2.36 385	2.31 366	2.22 373	1.82 379	3.43 397	2.03 374	1.61 400	0.71 388	1.51 386	0.82 387	1.69 388	0.91 384

MADNet+	2.23 392	2.43 408	10.85 409	1.22 384	0.91 374	2.76 389	1.40 390	2.12 386	1.67 370	1.32 345	1.74 350	1.86 368	1.74 377	6.25 408	4.41 397	0.65 376	0.64 385	0.58 372	0.54 375	0.80 375	0.76 377

DPSNet	0.99 339	0.42 308	1.88 382	0.53 313	0.41 307	1.59 366	1.26 382	2.21 387	1.43 352	1.10 324	1.11 258	1.46 345	1.95 385	1.34 346	1.26 352	0.34 339	0.25 314	0.25 269	0.21 248	0.46 350	0.37 331

ACVNet_2	1.65 381	1.27 387	1.41 369	1.75 391	1.62 391	2.22 381	1.20 375	2.30 388	2.62 387	1.78 368	2.56 374	3.03 384	1.61 372	1.54 356	1.12 343	1.06 390	0.58 384	1.82 390	0.70 383	1.82 391	0.96 388

ELAS	1.63 380	0.61 351	0.95 323	0.68 361	0.55 351	3.01 398	1.55 395	2.39 389	2.33 384	3.64 404	3.89 398	2.75 382	2.90 399	2.15 385	2.27 382	0.52 369	0.45 376	0.50 365	0.48 366	0.54 364	0.52 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	2.78 395	1.26 386	7.04 405	1.16 382	1.48 389	8.00 412	6.02 413	2.60 390	1.92 375	2.12 379	2.64 378	3.34 391	3.05 401	6.49 409	3.39 389	0.78 382	0.76 394	0.75 375	0.76 385	0.97 381	1.18 399

LVE	2.12 391	1.44 391	1.36 366	1.99 397	1.78 396	2.75 388	1.79 402	2.82 391	3.95 401	1.90 373	4.33 404	3.52 393	1.81 378	2.24 386	1.74 365	1.74 402	0.87 398	2.06 398	1.13 400	1.91 396	1.35 402

IMH-64-1	1.86 382	1.62 397	1.16 342	2.20 399	1.89 399	2.33 382	1.30 383	2.89 392	2.29 382	1.66 363	2.80 382	2.49 379	1.61 372	2.10 383	1.78 368	1.60 398	0.74 389	2.43 402	1.02 395	2.12 398	1.17 397

IMH-64	1.86 382	1.62 397	1.16 342	2.20 399	1.89 399	2.33 382	1.30 383	2.89 392	2.29 382	1.66 363	2.80 382	2.49 379	1.61 372	2.10 383	1.78 368	1.60 398	0.74 389	2.43 402	1.02 395	2.12 398	1.17 397

WAO-6	2.04 389	1.50 393	1.16 342	1.70 390	1.67 395	2.69 386	1.44 393	3.06 394	3.63 399	1.98 375	3.27 388	3.54 394	2.07 388	2.36 388	2.22 379	1.31 396	0.91 399	2.04 397	1.22 404	1.73 390	1.27 401

IMH	2.04 389	1.62 397	1.20 351	2.20 399	1.89 399	2.91 397	1.30 383	3.11 395	3.03 392	1.81 369	3.35 392	3.03 384	1.90 382	2.48 390	1.80 370	1.66 401	0.77 395	2.45 404	1.04 398	2.15 400	1.19 400

DPSimNet_ROB	3.58 402	2.45 409	8.57 407	2.53 403	2.37 405	2.88 395	3.77 412	3.14 396	3.23 395	4.71 409	3.86 397	4.68 397	4.87 409	4.07 404	5.62 401	2.33 410	2.33 412	2.47 405	2.52 411	2.51 405	2.64 411

WAO-7	1.90 384	1.20 385	1.35 362	1.27 385	1.06 385	2.84 392	1.56 396	3.23 397	3.06 394	2.23 382	3.33 391	3.17 388	2.28 390	3.12 394	2.21 377	1.02 389	0.91 399	1.06 383	1.03 397	1.04 382	0.97 391

notaker	2.76 394	2.29 407	1.80 380	2.96 409	2.58 410	2.90 396	1.75 400	3.24 398	3.05 393	2.78 392	4.24 403	6.15 408	2.51 393	3.34 396	2.75 385	2.31 409	1.18 407	3.00 412	1.65 408	2.84 409	1.97 406

KSHMR	2.57 393	1.93 403	1.69 375	2.63 407	2.42 406	2.86 394	2.07 405	3.27 399	6.50 405	2.49 388	3.36 393	3.41 392	1.92 383	2.49 391	1.94 371	2.13 407	1.40 409	2.79 411	1.50 407	2.73 406	1.77 405

UNDER WATER	3.46 400	2.07 405	3.64 396	3.09 410	2.48 407	3.75 402	2.42 409	3.31 400	13.77 413	2.90 398	2.95 385	5.84 404	3.69 405	3.69 400	3.48 392	2.07 406	1.11 406	2.70 409	1.40 405	2.84 409	1.98 407

Dean	1.98 386	1.36 390	1.36 366	2.12 398	1.81 398	2.74 387	1.36 388	3.37 401	3.80 400	2.08 377	3.32 390	3.21 389	1.82 379	1.71 370	1.67 362	1.27 391	0.77 395	1.99 392	0.90 389	1.86 392	1.03 392

UNDER WATER-64	3.53 401	2.01 404	3.94 397	3.22 412	2.49 408	5.41 408	2.60 410	3.43 402	12.41 410	3.03 399	2.68 380	6.07 407	4.04 406	3.79 402	3.33 388	2.02 405	1.24 408	2.63 407	1.46 406	2.78 407	2.08 409

ktn	2.98 398	2.25 406	1.73 377	2.84 408	2.53 409	3.76 403	2.15 406	3.70 403	5.47 404	2.75 391	5.17 409	5.94 406	2.48 392	3.23 395	2.46 383	2.34 411	1.44 410	2.78 410	2.03 410	2.45 404	2.01 408

SGM-ForestM	4.04 404	0.32 261	0.46 146	0.43 187	0.27 172	7.50 411	1.45 394	3.84 404	4.24 402	8.19 413	6.76 411	19.00 420	9.08 411	10.74 415	6.62 405	0.31 315	0.33 352	0.32 323	0.32 335	0.29 284	0.29 293

MADNet++	4.03 403	2.70 413	3.44 395	3.72 414	3.44 413	4.44 405	3.52 411	3.95 405	3.61 398	4.46 406	4.98 408	4.10 395	4.58 408	7.00 411	5.89 402	3.74 412	3.67 415	3.27 414	2.71 413	3.70 414	3.66 415

JetRed	5.27 409	5.84 415	12.81 413	2.36 402	2.83 411	12.23 416	10.50 415	4.46 406	3.60 397	3.86 405	3.83 396	4.85 401	4.18 407	6.78 410	11.96 411	2.17 408	2.96 414	2.18 400	1.97 409	3.38 413	2.68 412

WAO-8	2.92 396	1.55 395	1.35 362	1.79 392	1.63 393	5.23 406	1.22 378	4.58 407	12.56 411	2.84 394	4.07 402	4.83 399	2.72 397	3.49 398	2.25 380	1.27 391	0.91 399	1.99 392	1.15 402	1.86 392	1.15 395

Venus	2.92 396	1.55 395	1.35 362	1.79 392	1.63 393	5.23 406	1.22 378	4.58 407	12.56 411	2.84 394	4.06 401	4.83 399	2.72 397	3.49 398	2.25 380	1.27 391	0.91 399	1.99 392	1.15 402	1.86 392	1.15 395

TorneroNet-64	3.44 399	1.86 401	1.42 370	2.58 406	2.28 404	6.87 409	1.68 398	4.70 409	12.03 408	2.31 384	5.59 410	8.25 410	2.55 394	3.97 403	2.73 384	1.81 403	0.74 389	2.57 406	1.07 399	2.35 402	1.44 403

HanzoNet	6.76 412	2.45 409	4.22 399	3.19 411	2.94 412	3.62 401	2.28 408	4.79 410	7.20 406	14.00 418	13.19 417	17.49 418	22.30 423	13.25 416	6.19 403	4.20 414	1.93 411	3.10 413	2.56 412	3.35 412	2.88 413

TorneroNet	4.53 407	1.89 402	1.48 372	2.55 404	2.27 403	13.78 417	1.69 399	4.84 411	23.73 425	2.89 397	7.70 412	7.06 409	2.69 396	4.26 405	3.42 390	1.84 404	0.77 395	2.68 408	1.13 400	2.42 403	1.47 404

MANE	4.13 405	0.51 331	0.64 257	0.66 355	0.56 354	6.89 410	0.99 363	7.55 412	12.04 409	6.68 412	8.57 413	10.69 413	9.45 412	7.59 412	6.39 404	0.49 365	0.43 373	0.48 360	0.98 393	0.49 354	0.48 363

PML	40.80 435	29.24 425	11.87 412	7.20 416	14.47 415	92.13 435	213.69 436	7.63 413	23.35 424	74.72 435	190.14 436	50.17 435	26.15 425	21.39 420	12.70 412	8.76 419	2.92 413	8.45 419	3.25 414	13.26 418	4.42 416

DGTPSM_ROB	12.07 414	8.00 416	20.99 414	8.93 417	16.78 416	10.67 413	30.87 420	9.01 414	15.16 415	6.50 410	15.41 421	9.04 411	14.85 414	9.25 413	21.67 418	4.57 415	8.57 417	5.08 416	9.28 418	5.90 416	10.95 418

DPSMNet_ROB	12.08 415	8.00 416	21.00 415	8.97 418	16.79 417	10.67 413	30.89 421	9.02 415	15.17 416	6.51 411	15.41 421	9.04 411	14.85 414	9.27 414	21.67 418	4.58 416	8.57 417	5.09 417	9.29 419	5.90 416	10.95 418

tt	6.20 410	0.20 70	5.89 402	3.55 413	2.07 402	11.26 415	19.21 416	11.74 416	5.46 403	2.69 390	2.04 364	4.87 402	6.25 410	3.70 401	7.09 407	8.32 418	11.17 422	4.93 415	5.41 417	5.74 415	2.37 410

BEATNet-Init1	15.13 416	0.82 369	50.86 433	0.72 367	0.53 347	38.10 427	7.03 414	11.83 417	14.25 414	29.78 431	30.17 431	48.21 434	22.64 424	26.78 425	18.11 416	0.42 357	0.38 361	0.47 357	0.46 361	0.51 357	0.48 363

DLNR_Zeroshot_test	20.09 419	36.28 427	38.04 424	169.85 435	61.80 431	0.23 5	0.20 1	13.88 418	0.37 31	0.44 42	0.66 74	0.43 55	0.21 5	0.62 139	0.28 43	5.46 417	0.10 9	0.15 42	0.11 15	72.60 434	0.11 9

xxxxx1	36.64 429	19.51 422	24.21 418	61.66 432	64.63 432	27.28 423	40.10 425	20.25 419	18.63 421	14.07 419	12.97 414	17.26 415	17.36 419	21.70 421	27.93 423	13.18 422	18.50 425	111.26 433	133.37 433	29.24 427	39.73 430

tt_ll	36.64 429	19.51 422	24.21 418	61.66 432	64.63 432	27.28 423	40.10 425	20.25 419	18.63 421	14.07 419	12.97 414	17.26 415	17.36 419	21.70 421	27.93 423	13.18 422	18.50 425	111.26 433	133.37 433	29.24 427	39.73 430

ff	36.64 429	19.51 422	24.21 418	61.66 432	64.63 432	27.28 423	40.10 425	20.25 419	18.63 421	14.07 419	12.97 414	17.26 415	17.36 419	21.70 421	27.93 423	13.18 422	18.50 425	111.26 433	133.37 433	29.24 427	39.73 430

HaxPig	31.96 422	37.24 428	34.27 423	24.37 422	24.88 422	18.26 418	19.86 417	20.64 422	28.52 426	35.97 432	38.75 432	25.57 424	28.72 426	33.88 426	34.39 426	35.94 433	38.87 433	37.80 429	40.48 429	39.68 431	41.15 433

LRCNet_RVC	21.24 420	31.15 426	21.41 416	28.98 423	23.82 421	3.13 399	0.60 303	20.96 423	1.59 364	25.58 423	28.15 426	21.99 423	14.79 413	21.94 424	16.41 415	28.89 432	14.87 423	33.53 428	31.28 428	29.51 430	26.16 428

DPSM_ROB	17.78 417	18.63 420	24.31 421	20.90 420	19.47 418	25.97 420	36.21 423	21.23 424	16.24 418	13.38 416	14.06 419	19.18 421	16.30 417	20.78 418	25.67 421	9.38 420	9.23 420	9.49 420	9.82 420	13.51 419	11.91 421

DPSM	17.78 417	18.63 420	24.31 421	20.90 420	19.47 418	25.97 420	36.21 423	21.23 424	16.24 418	13.38 416	14.06 419	19.18 421	16.30 417	20.78 418	25.67 421	9.38 420	9.23 420	9.49 420	9.82 420	13.51 419	11.91 421

Anonymous_1	33.25 423	18.26 419	23.92 417	20.54 419	21.28 420	25.59 419	35.94 422	22.01 426	15.57 417	13.33 415	13.49 418	18.08 419	15.29 416	20.36 417	24.60 420	16.28 425	8.84 419	66.59 432	118.00 432	155.73 435	11.23 420

MEDIAN_ROB	37.38 432	40.85 436	40.60 426	32.31 424	31.85 423	27.20 422	24.55 418	29.10 427	33.19 433	42.09 434	41.76 434	33.35 425	34.39 434	39.78 428	37.07 427	43.64 435	44.10 435	44.12 431	43.40 431	41.51 433	42.76 435

AVERAGE_ROB	37.58 433	40.13 435	40.15 425	34.81 425	33.82 424	28.55 426	25.10 419	32.02 428	34.06 435	41.28 433	40.66 433	34.46 426	34.81 435	39.18 427	37.57 428	42.78 434	43.44 434	43.82 430	43.03 430	40.47 432	41.51 434

MyStereo03	35.77 425	37.55 431	48.75 429	42.19 426	39.18 425	52.27 430	73.13 431	42.32 429	32.61 427	27.03 427	28.40 428	38.50 427	32.89 428	41.62 429	51.63 431	18.78 427	18.59 430	19.11 422	19.80 424	27.18 421	23.95 423

MyStereo02	35.77 425	37.55 431	48.75 429	42.19 426	39.18 425	52.27 430	73.13 431	42.32 429	32.61 427	27.03 427	28.40 428	38.50 427	32.89 428	41.62 429	51.63 431	18.78 427	18.59 430	19.11 422	19.80 424	27.18 421	23.95 423

MyStereo	35.77 425	37.55 431	48.75 429	42.19 426	39.18 425	52.27 430	73.13 431	42.32 429	32.61 427	27.03 427	28.40 428	38.50 427	32.89 428	41.62 429	51.63 431	18.78 427	18.59 430	19.11 422	19.80 424	27.18 421	23.95 423

CasAABBNet	35.74 424	37.43 429	48.72 428	42.22 429	39.20 428	52.24 429	73.12 430	42.61 432	32.62 431	26.78 424	27.95 424	38.58 430	32.60 427	41.67 432	51.65 434	18.74 426	18.57 428	19.15 426	19.77 423	27.20 424	23.98 426

Selective-RAFT-Error	35.84 428	37.49 430	48.83 432	42.26 430	39.24 429	52.30 433	73.09 429	42.66 433	32.61 427	26.80 425	28.30 427	38.84 432	33.51 432	41.68 433	51.59 430	18.82 430	18.58 429	19.17 427	19.80 424	27.28 425	24.05 427

LSM0	38.95 434	37.60 434	48.58 427	43.57 431	91.06 435	52.57 434	72.57 428	43.17 434	32.63 432	26.97 426	27.97 425	38.65 431	32.94 431	41.86 434	51.78 435	18.89 431	18.41 424	19.13 425	19.63 422	27.29 426	33.77 429

SPstereo	24.26 421	4.19 414	6.66 404	4.29 415	3.79 414	45.68 428	78.09 434	63.52 435	33.36 434	27.50 430	26.65 423	39.53 433	33.55 433	42.77 435	51.02 429	3.90 413	3.72 416	5.95 418	4.66 415	3.15 411	3.30 414

test_example2	176.61 436	205.14 437	198.86 436	188.60 436	190.98 436	152.67 436	170.61 435	94.86 436	123.55 436	178.88 436	179.48 435	158.94 436	141.34 436	192.61 436	198.96 436	203.76 436	236.37 436	164.13 436	173.55 436	218.58 436	160.41 436

ASD4		8.86 418

Low-res two-view benchmark