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

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 142	1.08 2	0.31 116	0.17 61	0.19 1	0.21 32	0.73 130	0.50 74	0.21 2	0.24 11	0.55 166	0.22 19	0.27 1	0.26 56	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 16
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++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 85	0.24 7	0.16 37	0.54 78	0.15 1	0.40 3	0.55 110	0.37 47	0.51 128	0.24 20	0.19 9	0.27 1	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 333	0.08 1	0.06 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
CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 17	0.79 364	0.34 258	0.51 56	0.23 60	0.46 12	0.39 15	0.22 5	0.31 28	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 33	0.73 378	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 334

GMOStereo	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

error version	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

test-v	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

test-2	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

XX-TBD	0.34 26	0.77 247	1.75 91	0.34 175	0.13 5	0.51 56	0.17 5	0.43 6	0.50 74	0.37 47	0.49 118	0.23 13	0.18 6	0.28 3	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

sAnonymous2	0.38 46	0.62 194	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 137	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.13 179	0.38 320	0.35 319

CroCo_RVC	0.38 46	0.62 194	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 137	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.13 179	0.38 320	0.35 319

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 10	0.28 57	0.11 1	0.47 33	0.19 13	0.44 8	0.44 37	0.38 52	0.31 28	0.23 13	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 78	0.06 1	0.15 245	0.12 154	0.16 109	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 17	0.26 31	0.14 12	0.58 129	0.23 60	0.78 178	0.62 172	0.40 59	0.44 81	0.28 40	0.35 122	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 140	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.08 10

TANstereo	0.33 19	0.49 155	1.75 91	0.23 3	0.12 3	0.54 78	0.16 3	0.40 3	0.45 47	0.45 86	0.51 128	0.26 31	0.22 19	0.29 11	0.20 19	0.10 78	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

StereoIM	0.29 4	0.54 172	1.44 34	0.24 7	0.29 207	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 9	0.19 1	0.21 2	0.28 40	0.22 19	0.30 14	0.29 86	0.10 78	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.11 22	0.11 37

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 34	0.28 57	0.35 268	0.47 33	0.21 32	0.43 6	0.28 1	0.26 26	0.25 14	0.22 8	0.38 139	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 352	0.09 20	0.36 355	0.23 204	0.25 258

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 103	1.68 68	0.27 39	0.24 158	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 26	0.37 45	0.18 1	0.18 6	0.31 16	0.27 64	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 230	0.08 10

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 9	0.25 15	0.34 258	0.43 17	0.22 44	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 34	0.23 13	0.24 30	0.31 16	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 302

test-1	0.44 94	0.48 153	1.69 70	0.30 91	0.27 194	0.50 50	0.28 147	0.80 192	0.43 35	0.40 59	0.54 153	0.41 89	0.24 30	0.31 16	1.16 316	0.09 17	0.20 297	0.10 48	0.17 254	0.11 22	0.26 267

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 20	0.19 1	0.13 5	0.55 88	0.17 5	0.48 23	0.46 50	0.27 29	0.33 34	0.24 20	0.21 15	0.31 16	0.21 22	0.11 124	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 191	1.47 38	0.32 137	0.38 292	0.23 2	0.22 44	0.58 69	0.46 50	0.22 5	0.27 16	0.29 44	0.23 24	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.21 184	0.14 107

cross-raft	0.40 63	0.27 42	2.22 242	0.30 91	0.17 61	0.49 44	0.35 222	0.71 117	0.39 15	0.43 74	0.45 82	0.64 213	0.25 41	0.32 20	0.25 53	0.08 4	0.08 58	0.09 20	0.23 303	0.11 22	0.14 107

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 161	0.34 175	0.27 194	0.30 5	0.22 44	0.48 23	0.44 37	0.22 5	0.33 34	0.25 26	0.25 41	0.32 20	0.24 47	0.14 227	0.16 260	0.12 136	0.12 154	0.15 83	0.13 94

Gwc-CoAtRS	0.38 46	0.33 85	1.92 172	0.27 39	0.41 308	0.48 39	0.19 13	0.59 74	0.46 50	0.43 74	0.39 59	0.57 181	0.26 53	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.09 20	0.31 337	0.11 22	0.09 16

R-Stereo Train	0.36 38	0.21 9	1.70 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 114	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 250	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63

RAFT-Stereo	0.36 38	0.21 9	1.70 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 114	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 250	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CES	0.30 8	0.27 42	1.09 3	0.23 3	0.50 336	0.40 15	0.20 22	0.46 12	0.44 37	0.22 5	0.28 17	0.26 31	0.19 9	0.33 26	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 359

anonymousa	0.48 136	0.46 144	2.44 283	0.29 78	0.34 258	0.61 174	0.25 98	0.66 97	0.54 106	0.53 159	0.77 295	0.73 263	0.46 215	0.33 26	0.31 107	0.10 78	0.09 112	0.12 136	0.29 328	0.10 11	0.19 195

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 23	0.28 57	0.12 3	0.41 16	0.20 22	0.37 2	0.38 10	0.26 26	0.30 25	0.25 26	0.19 9	0.33 26	0.24 47	0.09 17	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.09 16

CFNet-RSSM	0.41 66	0.32 80	2.20 238	0.27 39	0.44 316	0.52 69	0.19 13	0.76 154	0.48 64	0.43 74	0.36 42	0.54 163	0.26 53	0.33 26	0.25 53	0.09 17	0.08 58	0.09 20	0.38 358	0.10 11	0.09 16

AE-Stereo	0.42 79	0.29 66	1.65 62	0.43 275	0.47 332	0.56 97	0.23 60	0.86 230	0.46 50	0.31 34	0.41 66	0.43 105	0.24 30	0.34 30	0.24 47	0.09 17	0.48 374	0.11 92	0.45 366	0.22 196	0.19 195

AnonymousM	0.37 41	0.44 137	1.50 43	0.25 15	0.15 24	0.52 69	0.23 60	0.60 81	0.42 28	0.42 69	0.32 31	0.30 45	0.25 41	0.34 30	0.23 33	0.11 124	0.09 112	0.71 378	0.36 355	0.12 32	0.07 3

RAFT-Test	0.44 94	0.38 110	2.01 197	0.27 39	0.44 316	0.64 221	0.37 235	0.72 122	0.57 121	0.45 86	0.48 101	0.65 216	0.24 30	0.35 32	0.29 86	0.09 17	0.11 172	0.09 20	0.38 358	0.10 11	0.11 37

4D-IteraStereo	0.44 94	0.96 307	2.63 311	0.27 39	0.30 217	0.45 19	0.25 98	0.52 43	0.50 74	0.40 59	0.31 28	0.40 85	0.19 9	0.35 32	0.32 117	0.09 17	0.06 1	0.12 136	0.11 124	0.19 164	0.30 295

DCRE	0.50 162	0.63 201	2.13 224	0.30 91	0.23 145	0.45 19	0.24 83	0.59 74	0.53 99	0.50 131	2.10 377	0.42 102	0.26 53	0.35 32	0.23 33	0.09 17	0.14 225	0.10 48	0.32 340	0.16 109	0.15 137

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 79	0.86 278	1.78 107	0.28 57	0.17 61	0.52 69	0.20 22	0.62 87	0.61 156	0.50 131	0.61 205	0.39 77	0.32 109	0.35 32	0.30 97	0.07 1	0.10 140	0.09 20	0.09 44	0.35 302	0.10 27

whm_eth	0.45 109	0.73 232	2.23 246	0.30 91	0.31 233	0.49 44	0.24 83	0.73 130	0.69 223	0.47 94	0.87 311	0.26 31	0.26 53	0.36 36	0.28 73	0.12 171	0.11 172	0.13 190	0.12 154	0.14 69	0.26 267

fff	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

iRaftStereo_RVC	0.37 41	0.53 169	1.41 31	0.28 57	0.15 24	0.52 69	0.20 22	0.54 58	0.46 50	0.37 47	0.43 71	0.41 89	0.23 24	0.36 36	0.26 56	0.09 17	0.15 246	0.12 136	0.11 124	0.41 334	0.37 334

Anonymous	0.35 34	0.32 80	1.87 155	0.34 175	0.31 233	0.37 11	0.31 183	0.54 58	0.40 19	0.25 19	0.28 17	0.23 13	0.29 90	0.36 36	0.27 64	0.14 227	0.13 211	0.11 92	0.12 154	0.24 219	0.20 208

DCANet	0.42 79	0.77 247	1.95 182	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 101	0.31 47	0.41 171	0.36 36	0.39 154	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

csc	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

cscssc	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 14	0.27 39	0.30 217	0.35 10	0.20 22	0.56 62	0.38 10	0.21 2	0.30 25	0.22 8	0.18 6	0.37 43	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 224	0.16 109	0.29 287

DCANet-4	0.40 63	0.27 42	2.21 239	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.47 89	0.28 40	0.37 134	0.37 43	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

ADStereo(finetuned)	0.45 109	0.77 247	2.12 222	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 101	0.31 47	0.76 315	0.37 43	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

raftrobust	0.38 46	0.68 217	1.54 47	0.32 137	0.46 330	0.52 69	0.21 32	0.56 62	0.42 28	0.52 150	0.35 41	0.31 47	0.33 112	0.37 43	0.30 97	0.10 78	0.11 172	0.08 3	0.07 13	0.21 184	0.19 195

LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 46	0.23 3	0.13 5	0.54 78	0.20 22	0.48 23	0.49 68	0.25 19	0.28 17	0.37 67	0.24 30	0.38 47	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 1	0.30 91	0.19 96	0.56 97	0.17 5	0.68 109	0.36 6	0.30 33	0.18 1	0.27 37	0.17 1	0.38 47	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.10 11	0.35 319

knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 91	0.24 7	0.18 83	0.45 19	0.24 83	0.57 65	0.38 10	0.41 65	0.39 59	0.55 166	0.25 41	0.38 47	0.23 33	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.07 13	0.13 51	0.12 63

riskmin	0.37 41	0.22 17	1.74 85	0.32 137	0.20 106	0.48 39	0.20 22	0.66 97	0.46 50	0.36 43	0.34 38	0.69 244	0.45 207	0.39 50	0.27 64	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.08 29	0.13 51	0.16 159

GMStereo	0.38 46	0.99 321	1.91 169	0.27 39	0.16 37	0.39 14	0.23 60	0.47 20	0.62 172	0.38 52	0.34 38	0.25 26	0.25 41	0.39 50	0.29 86	0.14 227	0.08 58	0.10 48	0.12 154	0.15 83	0.11 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.31 12	0.35 98	1.30 17	0.20 2	0.14 12	0.57 114	0.25 98	0.46 12	0.42 28	0.27 29	0.32 31	0.27 37	0.24 30	0.39 50	0.23 33	0.43 360	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 147	0.07 3

DIP-Stereo	0.37 41	0.34 92	1.50 43	0.27 39	0.18 83	0.63 210	0.17 5	0.92 274	0.53 99	0.49 124	0.48 101	0.30 45	0.30 98	0.39 50	0.30 97	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GANet-ADL	0.44 94	0.41 122	2.31 256	0.33 152	0.20 106	0.57 114	0.25 98	0.75 145	0.54 106	0.42 69	0.59 186	0.56 175	0.30 98	0.40 54	0.38 147	0.14 227	0.11 172	0.09 20	0.08 29	0.22 196	0.17 170

DMCA	0.41 66	0.52 164	1.26 13	0.31 116	0.24 158	0.59 145	0.26 114	0.77 164	0.63 181	0.58 215	0.48 101	0.57 181	0.35 122	0.40 54	0.50 205	0.14 227	0.10 140	0.14 219	0.10 75	0.15 83	0.15 137

Any-RAFT	0.38 46	0.25 32	1.89 161	0.27 39	0.17 61	0.68 254	0.21 32	0.78 178	0.53 99	0.43 74	0.43 71	0.54 163	0.30 98	0.41 56	0.20 19	0.10 78	0.12 197	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

CASS	0.39 59	0.30 71	1.61 59	0.32 137	0.17 61	0.53 75	0.24 83	0.70 115	0.49 68	0.59 228	0.54 153	0.40 85	0.40 160	0.41 56	0.30 97	0.17 272	0.10 140	0.14 219	0.11 124	0.18 147	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 95	0.48 310	0.17 61	0.79 303	0.69 339	0.52 43	0.52 83	0.47 94	0.42 69	0.45 123	0.26 53	0.41 56	0.31 107	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.09 44	0.17 128	0.23 242

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 31	0.33 152	0.16 37	0.48 39	0.21 32	0.67 106	0.48 64	0.40 59	0.34 38	0.32 53	0.33 112	0.42 59	0.27 64	0.11 124	0.12 197	0.10 48	0.08 29	0.13 51	0.14 107

MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 36	0.31 116	0.15 24	0.53 75	0.19 13	0.44 8	0.35 4	0.36 43	0.38 52	0.27 37	0.27 67	0.42 59	0.19 3	0.09 17	0.13 211	0.09 20	0.16 239	0.20 176	0.13 94

HHNet	0.60 232	0.65 209	2.60 310	0.36 207	0.25 170	0.64 221	0.61 324	0.64 91	0.62 172	0.55 184	1.13 347	0.32 53	0.60 270	0.42 59	1.79 349	0.15 241	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.18 147	0.15 137

BUS	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.91 333	0.23 60	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 143	0.66 221	0.30 98	0.43 62	0.32 117	0.13 199	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

BSDual-CNN	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.76 286	0.31 183	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 143	0.63 205	0.37 134	0.43 62	0.38 147	0.13 199	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

psmg	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.27 39	0.21 113	0.75 284	0.36 228	0.90 256	0.61 156	0.59 228	0.59 186	0.63 205	0.37 134	0.43 62	0.38 147	0.13 199	0.10 140	0.13 190	0.12 154	0.13 51	0.11 37

IPLGR_C	0.58 224	1.25 360	2.72 324	0.80 365	0.31 233	0.60 154	0.61 324	0.76 154	0.58 131	0.56 193	0.62 210	0.41 89	0.31 106	0.43 62	0.40 159	0.11 124	0.22 310	0.13 190	0.15 224	0.35 302	0.19 195

raft+_RVC	0.44 94	0.67 215	1.85 142	0.34 175	0.71 366	0.51 56	0.25 98	0.64 91	0.51 78	0.35 41	0.45 82	0.32 53	0.28 77	0.43 62	0.32 117	0.09 17	0.19 288	0.10 48	0.09 44	0.20 176	0.40 344

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 122	1.93 175	0.26 31	0.24 158	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.37 45	0.25 26	0.26 53	0.44 67	0.31 107	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.19 164	0.14 107

LL-Strereo2	0.41 66	0.90 289	1.83 139	0.44 280	0.24 158	0.54 78	0.27 137	0.58 69	0.45 47	0.41 65	0.33 34	0.44 116	0.21 15	0.44 67	0.34 131	0.09 17	0.08 58	0.16 260	0.14 204	0.17 128	0.17 170

ProNet	0.30 8	0.54 172	1.29 15	0.25 15	0.15 24	0.47 33	0.25 98	0.48 23	0.39 15	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 67	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.23 204	0.12 63

ACRE	0.56 213	1.14 344	2.77 332	0.76 361	0.28 202	0.60 154	0.56 311	0.76 154	0.58 131	0.55 184	0.62 210	0.41 89	0.29 90	0.44 67	0.39 154	0.11 124	0.19 288	0.13 190	0.14 204	0.36 307	0.18 187

Anonymous3	0.42 79	0.35 98	2.09 215	0.33 152	0.24 158	0.72 270	0.31 183	0.74 135	0.55 110	0.35 41	0.40 62	0.33 56	0.29 90	0.44 67	0.28 73	0.18 282	0.18 278	0.13 190	0.13 179	0.17 128	0.17 170

ACVNet	0.45 109	0.44 137	1.79 125	0.28 57	0.21 113	0.59 145	0.36 228	0.66 97	0.68 215	0.45 86	0.59 186	0.69 244	0.40 160	0.44 67	0.55 219	0.11 124	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.34 294	0.10 27

acv_ft	0.48 136	0.44 137	1.76 95	0.32 137	0.41 308	0.63 210	0.28 147	0.81 196	0.68 215	0.61 243	0.59 186	0.69 244	0.45 207	0.44 67	0.63 244	0.11 124	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.41 334	0.10 27

test croco	0.37 41	0.47 152	2.15 230	0.27 39	0.19 96	0.33 7	0.20 22	0.58 69	0.46 50	0.23 10	0.37 45	0.23 13	0.25 41	0.45 74	0.28 73	0.11 124	0.08 58	0.13 190	0.09 44	0.42 338	0.12 63

x	0.35 34	0.20 4	1.36 23	0.33 152	0.17 61	0.47 33	0.24 83	0.75 145	0.54 106	0.40 59	0.40 62	0.42 102	0.34 120	0.45 74	0.32 117	0.11 124	0.14 225	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

CIPLG	0.56 213	1.19 353	2.46 286	0.80 365	0.31 233	0.61 174	0.57 315	0.76 154	0.57 121	0.56 193	0.63 220	0.41 89	0.30 98	0.45 74	0.40 159	0.11 124	0.20 297	0.13 190	0.13 179	0.35 302	0.19 195

dd	0.42 79	0.96 307	1.77 103	0.31 116	0.17 61	0.57 114	0.26 114	0.49 27	0.68 215	0.41 65	0.40 62	0.34 60	0.27 67	0.45 74	0.40 159	0.17 272	0.10 140	0.13 190	0.12 154	0.21 184	0.12 63

HUI-Stereo	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.45 74	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

DeepStereo_RVC	0.44 94	0.28 62	1.92 172	0.49 312	0.17 61	0.60 154	0.59 319	0.50 31	0.52 83	0.49 124	0.45 82	0.39 77	0.86 329	0.45 74	0.33 127	0.11 124	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

PCWNet_CMD	0.46 119	0.45 142	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 32	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 161	0.68 237	0.57 261	0.46 80	0.30 97	0.11 124	0.10 140	0.14 219	0.10 75	0.18 147	0.14 107

GwcNet-ADL	0.50 162	0.74 236	2.90 346	0.31 116	0.20 106	0.58 129	0.29 167	0.87 239	0.64 188	0.47 94	0.47 89	0.56 175	0.33 112	0.46 80	0.46 183	0.13 199	0.12 197	0.09 20	0.09 44	0.14 69	0.21 214

TRStereo	0.53 190	0.76 239	2.38 270	0.42 270	0.29 207	0.69 257	0.23 60	1.81 390	0.55 110	0.36 43	0.32 31	0.47 137	0.40 160	0.46 80	0.25 53	0.12 171	0.11 172	0.11 92	0.41 364	0.13 51	0.32 306

Pruner-Stereo	0.51 176	0.27 42	1.78 107	1.79 399	0.19 96	0.62 194	0.45 277	0.57 65	0.60 142	0.61 243	0.48 101	0.41 89	0.24 30	0.46 80	1.00 299	0.12 171	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.12 32	0.13 94

AFF-stereo	0.44 94	0.96 307	1.78 107	0.31 116	0.15 24	0.50 50	0.21 32	0.64 91	0.63 181	0.47 94	0.64 236	0.49 145	0.34 120	0.46 80	0.31 107	0.08 4	0.09 112	0.10 48	0.10 75	0.37 314	0.10 27

MSMDNet	0.46 119	0.44 137	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 32	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 161	0.68 237	0.56 256	0.46 80	0.30 97	0.11 124	0.10 140	0.13 190	0.10 75	0.18 147	0.15 137

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 7	0.28 57	0.15 24	0.57 114	0.23 60	0.79 190	0.47 63	0.38 52	0.37 45	0.40 85	0.25 41	0.47 86	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.13 179	0.19 164	0.27 275

PSM-adaLoss	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.60 154	0.29 167	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

ROB_FTStereo_v2	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

RAFT	0.45 109	0.92 291	1.59 53	0.34 175	0.19 96	0.46 31	0.35 222	0.65 95	0.49 68	0.49 124	0.49 118	0.70 254	0.40 160	0.47 86	0.32 117	0.11 124	0.16 260	0.14 219	0.13 179	0.51 354	0.13 94

MyStereo06	0.54 195	0.41 122	2.68 318	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 173	0.81 196	0.44 37	0.84 331	0.52 135	0.78 283	0.58 265	0.48 90	1.10 310	0.09 17	0.17 270	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.20 208

ff7	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

ffff	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

11t	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

IGEV_Zeroshot_test	0.53 190	0.33 85	2.91 347	0.32 137	0.18 83	0.54 78	0.21 32	0.72 122	0.42 28	0.81 324	0.51 128	0.71 257	0.41 171	0.48 90	1.13 312	0.09 17	0.15 246	0.10 48	0.35 349	0.19 164	0.09 16

ccc-4	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

RALAANet	0.43 85	0.98 318	1.90 164	0.32 137	0.23 145	0.48 39	0.19 13	0.67 106	0.53 99	0.48 113	0.45 82	0.39 77	0.30 98	0.48 90	0.37 142	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.14 204	0.27 251	0.10 27

HITNet	0.46 119	0.92 291	2.09 215	0.33 152	0.14 12	0.55 88	0.22 44	0.83 208	0.56 118	0.51 143	0.49 118	0.48 143	0.37 134	0.48 90	0.54 218	0.09 17	0.06 1	0.10 48	0.08 29	0.23 204	0.09 16
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
AdaStereo	0.44 94	0.38 110	1.79 125	0.34 175	0.20 106	0.57 114	0.28 147	0.92 274	0.69 223	0.52 150	0.55 161	0.61 198	0.33 112	0.48 90	0.39 154	0.17 272	0.08 58	0.17 276	0.11 124	0.18 147	0.12 63
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.
StereoVision	0.45 109	0.72 229	1.94 179	0.33 152	0.32 241	0.47 33	0.26 114	0.68 109	0.57 121	0.32 40	0.89 316	0.45 123	0.27 67	0.49 99	0.36 140	0.13 199	0.15 246	0.16 260	0.15 224	0.19 164	0.13 94

ROB_FTStereo	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.26 114	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.49 99	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

111	0.48 136	1.09 338	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.59 145	0.26 114	0.83 208	0.78 298	0.48 113	0.52 135	0.56 175	0.38 139	0.49 99	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.23 204	0.35 319

test_xeample3	0.46 119	0.34 92	2.99 354	0.37 225	0.16 37	0.49 44	0.33 212	1.06 352	0.44 37	0.25 19	0.23 5	0.24 20	0.25 41	0.49 99	0.56 226	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.40 361	0.17 128	0.26 267

FENet	0.44 94	0.30 71	2.42 277	0.32 137	0.17 61	0.58 129	0.22 44	0.77 164	0.59 138	0.47 94	0.42 69	0.55 166	0.38 139	0.49 99	0.47 192	0.12 171	0.09 112	0.12 136	0.11 124	0.13 51	0.16 159

Selective-RAFT	0.35 34	0.26 41	1.48 41	0.31 116	0.15 24	0.61 174	0.19 13	0.60 81	0.54 106	0.28 31	0.29 20	0.40 85	0.33 112	0.50 104	0.27 64	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.35 349	0.19 164	0.08 10

RAFT-IKP	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 280	0.16 37	0.60 154	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.50 104	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

s12784h	0.36 38	0.28 62	1.58 52	0.23 3	0.11 1	0.62 194	0.24 83	0.79 190	0.64 188	0.44 79	0.52 135	0.28 40	0.26 53	0.50 104	0.24 47	0.11 124	0.06 1	0.09 20	0.06 7	0.16 109	0.06 1

MIM_Stereo	0.41 66	0.60 187	1.88 157	0.31 116	0.21 113	0.50 50	0.19 13	0.64 91	0.44 37	0.43 74	0.53 143	0.43 105	0.27 67	0.51 107	0.28 73	0.08 4	0.14 225	0.11 92	0.10 75	0.26 244	0.26 267

ToySt	0.44 94	0.61 191	1.89 161	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.35 222	0.67 106	0.53 99	0.39 57	0.50 124	0.59 190	0.43 196	0.51 107	0.49 200	0.10 78	0.12 197	0.13 190	0.16 239	0.24 219	0.19 195

Anonymous_2	0.74 300	0.32 80	1.65 62	0.33 152	0.30 217	0.67 243	0.32 204	0.69 111	0.46 50	0.48 113	0.41 66	0.84 299	0.58 265	0.51 107	0.40 159	0.32 351	0.38 358	1.43 400	3.69 414	0.80 376	0.27 275

rafts_anoy	0.43 85	0.89 287	1.96 191	0.32 137	0.30 217	0.48 39	0.24 83	0.62 87	0.49 68	0.37 47	0.38 52	0.33 56	0.30 98	0.51 107	0.34 131	0.10 78	0.39 364	0.13 190	0.15 224	0.17 128	0.15 137

MyStereo05	0.49 153	0.41 122	2.72 324	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 173	0.82 202	0.77 293	0.52 150	0.37 45	0.51 151	0.42 186	0.52 111	0.38 147	0.09 17	0.17 270	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.20 208

IER	0.43 85	0.38 110	1.69 70	0.26 31	0.25 170	0.66 238	0.26 114	0.71 117	0.55 110	0.54 170	0.59 186	0.60 196	0.53 244	0.52 111	0.39 154	0.11 124	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.14 69	0.11 37

test_4	0.40 63	0.37 105	2.01 197	0.29 78	0.21 113	0.50 50	0.28 147	0.47 20	0.39 15	0.42 69	0.76 292	0.38 73	0.22 19	0.52 111	0.33 127	0.08 4	0.07 11	0.11 92	0.15 224	0.28 257	0.07 3

CFNet_pseudo	0.45 109	0.46 144	2.23 246	0.25 15	0.19 96	0.56 97	0.21 32	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 172	0.69 244	0.47 220	0.52 111	0.31 107	0.11 124	0.10 140	0.15 245	0.10 75	0.17 128	0.14 107

SFCPSM	0.46 119	0.24 29	2.35 265	0.27 39	0.27 194	0.70 262	0.32 204	0.96 298	0.63 181	0.49 124	0.52 135	0.43 105	0.36 126	0.52 111	0.43 175	0.12 171	0.09 112	0.12 136	0.16 239	0.16 109	0.12 63

ccs_rob	0.45 109	0.46 144	2.22 242	0.26 31	0.19 96	0.56 97	0.21 32	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 172	0.69 244	0.47 220	0.52 111	0.31 107	0.11 124	0.09 112	0.16 260	0.10 75	0.17 128	0.14 107

MyStereo04	0.48 136	0.40 119	2.65 315	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 183	0.83 208	0.75 279	0.47 94	0.36 42	0.53 159	0.42 186	0.53 117	0.39 154	0.09 17	0.18 278	0.12 136	0.11 124	0.16 109	0.19 195

UDGNet	0.44 94	1.02 330	1.74 85	0.35 189	0.19 96	0.58 129	0.23 60	0.49 27	0.66 210	0.41 65	0.38 52	0.34 60	0.29 90	0.53 117	0.30 97	0.24 328	0.10 140	0.37 359	0.19 282	0.27 251	0.15 137

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 275	0.33 152	0.22 134	0.59 145	0.55 306	0.75 145	0.50 74	0.44 79	0.60 198	0.49 145	0.35 122	0.53 117	0.37 142	0.16 258	0.16 260	0.14 219	0.11 124	0.15 83	0.15 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_ucs	0.48 136	0.50 161	2.32 257	0.26 31	0.22 134	0.57 114	0.22 44	0.85 222	0.65 200	0.53 159	0.64 236	0.68 237	0.44 203	0.54 120	0.31 107	0.13 199	0.12 197	0.16 260	0.11 124	0.19 164	0.17 170

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 172	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.54 120	0.19 3	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.18 264	0.24 219	0.29 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.16 37	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63
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
iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.16 37	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

anonymousdsp	0.34 26	0.53 169	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.55 124	0.19 3	0.09 17	0.11 172	0.10 48	0.18 264	0.24 219	0.29 287

iGMRVC	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.55 124	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

RALCasStereoNet	0.45 109	0.88 284	1.85 142	0.30 91	0.26 183	0.49 44	0.26 114	0.58 69	0.51 78	0.36 43	0.48 101	0.36 66	0.28 77	0.55 124	0.34 131	0.10 78	0.53 376	0.09 20	0.08 29	0.25 230	0.34 317

MyStereo07	0.34 26	0.40 119	1.46 36	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 183	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.25 14	0.20 2	0.26 53	0.57 127	0.19 3	0.09 17	0.18 278	0.12 136	0.11 124	0.16 109	0.19 195

BEATNet_4x	0.47 132	0.73 232	1.91 169	0.33 152	0.15 24	0.56 97	0.25 98	0.85 222	0.58 131	0.54 170	0.51 128	0.57 181	0.42 186	0.57 127	0.61 240	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.20 176	0.16 159

GMStereo_Zeroshot	0.41 66	0.36 103	1.54 47	0.41 262	0.19 96	0.52 69	0.19 13	0.59 74	0.52 83	0.57 203	0.59 186	0.63 205	0.29 90	0.58 129	0.33 127	0.15 241	0.09 112	0.16 260	0.09 44	0.24 219	0.12 63

RAFT_CTSACE	0.46 119	0.76 239	2.07 209	0.35 189	0.30 217	0.54 78	0.30 173	0.61 83	0.48 64	0.49 124	0.76 292	0.55 166	0.36 126	0.58 129	0.22 30	0.08 4	0.13 211	0.11 92	0.10 75	0.41 334	0.08 10

GES	0.44 94	0.28 62	1.88 157	0.30 91	0.18 83	0.61 174	0.30 173	0.88 244	0.46 50	0.47 94	0.52 135	0.39 77	0.42 186	0.58 129	0.67 253	0.15 241	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.15 83	0.17 170

AASNet	0.56 213	1.03 331	2.34 262	0.37 225	0.33 252	0.65 233	0.29 167	0.96 298	0.73 263	0.54 170	0.60 198	0.55 166	0.38 139	0.59 132	0.58 234	0.14 227	0.12 197	0.13 190	0.10 75	0.43 339	0.24 249

test-3	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 175	0.32 241	0.45 19	0.23 60	0.71 117	0.46 50	0.51 143	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 293	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 349	0.29 260	0.28 281

test_1	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 175	0.32 241	0.45 19	0.23 60	0.71 117	0.46 50	0.50 131	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 293	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 349	0.29 260	0.29 287

test_3	0.44 94	0.20 4	1.70 74	0.36 207	0.32 241	0.47 33	0.30 173	0.73 130	0.49 68	0.50 131	0.30 25	0.45 123	0.22 19	0.59 132	0.98 293	0.08 4	0.10 140	0.11 92	0.35 349	0.29 260	0.28 281

EAI-Stereo	0.78 313	0.25 32	1.67 67	0.54 330	0.59 354	1.95 388	2.05 400	1.11 361	0.64 188	0.95 344	1.49 362	0.50 148	0.67 294	0.59 132	1.44 335	0.09 17	0.19 288	0.09 20	0.49 369	0.13 51	0.22 224

KYRaft	0.48 136	0.29 66	1.75 91	0.33 152	0.21 113	0.75 284	0.44 270	0.58 69	0.57 121	0.64 272	0.93 322	0.53 159	0.72 305	0.60 137	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.12 136	0.14 204	0.12 32	0.54 361

GrayStereo	0.66 262	0.19 2	1.76 95	0.90 372	0.23 145	0.62 194	1.42 395	0.62 87	0.60 142	0.72 304	0.78 296	0.56 175	3.07 400	0.60 137	0.26 56	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.21 297	0.11 22	0.18 187

Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 95	0.60 348	0.23 145	0.63 210	0.42 256	0.62 87	0.60 142	0.59 228	1.03 338	0.43 105	0.72 305	0.60 137	0.33 127	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 351

CBFPSM	0.56 213	0.91 290	1.82 137	0.28 57	0.23 145	0.71 264	0.37 235	0.72 122	0.64 188	0.50 131	0.49 118	1.03 342	0.83 322	0.62 140	1.35 328	0.10 78	0.12 197	0.10 48	0.10 75	0.18 147	0.19 195

LMCR-Stereo	0.52 185	0.71 225	2.39 272	0.40 256	0.21 113	0.74 278	0.31 183	1.02 339	0.64 188	0.61 243	0.63 220	0.39 77	0.51 237	0.62 140	0.42 167	0.19 292	0.09 112	0.12 136	0.09 44	0.23 204	0.12 63

DualNet	0.64 250	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	0.63 142	3.43 389	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

ffm	0.47 132	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

tt1	0.44 94	0.64 203	1.83 139	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	0.88 326	0.31 34	0.37 45	0.25 26	0.35 122	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.25 230	0.36 327

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 92	1.38 26	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.18 264	0.16 109	0.22 224

rrr	0.46 119	0.34 92	3.08 359	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.28 147	1.09 357	0.51 78	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.29 328	0.16 109	0.25 258

HH	0.49 153	0.49 155	2.78 334	0.50 314	0.41 308	0.38 12	0.23 60	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 101	0.87 308	0.41 171	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

HanStereo	0.49 153	0.49 155	2.78 334	0.50 314	0.41 308	0.38 12	0.23 60	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 101	0.87 308	0.41 171	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

TestStereo1	0.49 153	0.81 264	1.85 142	0.39 247	0.57 351	0.56 97	0.34 216	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 220	0.35 64	0.42 186	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.33 287	0.26 267

Wz-Net-LNSev	0.59 228	0.96 307	2.47 288	0.34 175	0.37 287	0.79 303	0.44 270	0.86 230	0.77 293	0.61 243	0.67 250	0.79 287	0.56 256	0.64 145	0.62 242	0.15 241	0.14 225	0.12 136	0.12 154	0.18 147	0.19 195

SA-5K	0.49 153	0.81 264	1.85 142	0.39 247	0.57 351	0.56 97	0.34 216	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 220	0.35 64	0.42 186	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.33 287	0.26 267

iRaft-Stereo_20w	0.58 224	0.39 117	1.96 191	0.45 293	0.32 241	0.92 335	0.57 315	1.14 362	0.56 118	0.81 324	0.40 62	0.55 166	0.69 298	0.65 152	1.04 307	0.09 17	0.16 260	0.09 20	0.36 355	0.17 128	0.25 258

PSM-AAD	0.63 247	0.22 17	1.77 103	0.37 225	0.23 145	0.86 324	1.17 381	0.59 74	0.60 142	0.64 272	0.71 279	0.68 237	2.93 397	0.65 152	0.31 107	0.09 17	0.07 11	0.17 276	0.15 224	0.13 51	0.33 313

pcwnet_v2	0.64 250	0.49 155	4.41 397	0.32 137	0.27 194	0.60 154	0.25 98	0.97 305	0.88 326	0.59 228	0.70 275	0.63 205	0.55 252	0.66 154	0.37 142	0.17 272	0.15 246	0.15 245	0.14 204	0.21 184	0.23 242

fast-acv-ft	0.63 247	0.88 284	3.10 361	0.38 239	0.30 217	0.79 303	0.48 290	0.69 111	0.72 249	0.58 215	0.78 296	0.76 278	0.60 270	0.67 155	0.73 267	0.15 241	0.15 246	0.18 293	0.17 254	0.37 314	0.16 159

MyStereo8	0.54 195	0.80 259	2.76 330	0.32 137	0.33 252	0.71 264	0.20 22	0.87 239	0.57 121	0.51 143	0.59 186	0.50 148	0.33 112	0.68 156	0.55 219	0.10 78	0.29 342	0.10 48	0.13 179	0.21 184	0.34 317

MSKI-zero shot	0.46 119	0.38 110	2.47 288	0.27 39	0.43 315	0.56 97	0.20 22	0.77 164	0.43 35	0.60 236	0.51 128	0.44 116	0.17 1	0.68 156	0.21 22	0.09 17	0.29 342	0.09 20	0.32 340	0.14 69	0.10 27

RAFT+CT+SA	0.50 162	0.86 278	1.82 137	0.37 225	0.75 368	0.54 78	0.34 216	0.77 164	0.63 181	0.38 52	0.55 161	0.34 60	0.29 90	0.68 156	0.27 64	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.51 371	0.29 260	0.41 349

Sa-1000	0.51 176	0.72 229	1.90 164	0.31 116	0.60 358	0.60 154	0.31 183	0.94 283	0.71 241	0.52 150	0.83 301	0.42 102	0.33 112	0.68 156	0.28 73	0.10 78	0.09 112	0.13 190	0.29 328	0.29 260	0.10 27

SA	0.50 162	0.75 238	1.95 182	0.31 116	0.61 359	0.57 114	0.31 183	0.91 266	0.73 263	0.42 69	0.62 210	0.38 73	0.47 220	0.68 156	0.29 86	0.09 17	0.09 112	0.13 190	0.32 340	0.30 269	0.10 27

GMM-Stereo	0.50 162	0.23 21	2.41 275	0.54 330	0.24 158	0.77 294	0.46 279	0.59 74	0.57 121	0.58 215	0.73 285	0.47 137	0.43 196	0.68 156	0.27 64	0.10 78	0.06 1	0.13 190	0.13 179	0.14 69	0.44 353

ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

xx1	0.46 119	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 52	0.46 131	0.36 126	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.12 136	0.12 154	0.12 32	0.14 107

cc1	0.47 132	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.25 230	0.40 344

EKT-Stereo	1.47 379	0.49 155	1.93 175	2.57 408	19.31 423	0.55 88	0.22 44	0.69 111	0.42 28	0.38 52	0.36 42	0.43 105	0.27 67	0.69 162	0.26 56	0.12 171	0.14 225	0.11 92	0.16 239	0.20 176	0.15 137

iResNet	0.51 176	0.76 239	2.59 308	0.41 262	0.17 61	0.64 221	0.27 137	0.82 202	0.70 232	0.57 203	0.64 236	0.43 105	0.36 126	0.70 166	0.52 210	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.08 29	0.21 184	0.13 94

DN-CSS_ROB	0.48 136	1.23 357	1.99 194	0.39 247	0.22 134	0.56 97	0.19 13	0.75 145	0.61 156	0.45 86	0.62 210	0.41 89	0.31 106	0.70 166	0.32 117	0.11 124	0.08 58	0.14 219	0.13 179	0.36 307	0.12 63

mmm	0.38 46	0.21 9	1.18 8	0.35 189	0.17 61	0.49 44	0.26 114	0.78 178	0.52 83	0.50 131	0.57 177	0.41 89	0.37 134	0.71 168	0.31 107	0.11 124	0.13 211	0.14 219	0.13 179	0.15 83	0.14 107

anonymity	0.80 317	0.66 214	1.29 15	0.59 345	0.75 368	0.67 243	0.52 297	0.95 294	0.71 241	0.94 342	0.70 275	0.67 231	0.87 330	0.71 168	1.35 328	0.64 373	0.62 381	0.58 371	1.44 406	0.60 365	0.65 371

test_5	0.51 176	0.87 281	1.99 194	0.37 225	0.65 361	0.58 129	0.35 222	0.78 178	0.62 172	0.48 113	0.55 161	0.45 123	0.40 160	0.72 170	0.30 97	0.09 17	0.07 11	0.12 136	0.12 154	0.33 287	0.38 337

iinet-f	0.57 219	0.93 297	2.27 252	0.31 116	0.25 170	0.83 316	0.33 212	0.81 196	0.65 200	0.54 170	0.63 220	0.73 263	0.67 294	0.73 171	0.67 253	0.13 199	0.13 211	0.11 92	0.10 75	0.43 339	0.16 159

iResNetv2_ROB	0.59 228	1.43 373	2.96 349	0.40 256	0.22 134	0.58 129	0.28 147	0.91 266	0.73 263	0.57 203	0.63 220	0.60 196	0.41 171	0.74 172	0.35 138	0.11 124	0.08 58	0.10 48	0.07 13	0.43 339	0.17 170

DisPM	0.43 85	0.33 85	1.78 107	0.57 340	0.18 83	0.59 145	0.63 330	0.53 48	0.61 156	0.60 236	0.53 143	0.38 73	0.26 53	0.75 173	0.29 86	0.12 171	0.07 11	0.12 136	0.11 124	0.11 22	0.14 107

FTStereo	0.76 305	0.18 1	2.35 265	0.71 358	0.21 113	0.73 275	1.79 398	0.57 65	0.53 99	1.07 351	1.63 367	1.29 364	2.13 389	0.75 173	0.29 86	0.19 292	0.08 58	0.12 136	0.11 124	0.11 22	0.40 344

UPFNet	0.46 119	0.28 62	1.73 81	0.33 152	0.32 241	0.65 233	0.38 241	0.83 208	0.59 138	0.57 203	0.52 135	0.61 198	0.40 160	0.75 173	0.52 210	0.13 199	0.12 197	0.13 190	0.12 154	0.15 83	0.11 37

DLNR_Zeroshot_test	13.43 418	19.94 424	23.55 424	121.61 438	35.03 433	0.46 31	0.15 1	8.02 415	0.35 4	0.28 31	0.37 45	0.26 31	0.17 1	0.76 176	0.29 86	6.42 416	0.26 334	0.09 20	0.38 358	50.13 436	0.18 187

gwcnet-sp	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

ssnet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

ssnet_v2	0.55 207	0.60 187	1.86 150	0.32 137	0.22 134	0.72 270	0.44 270	0.94 283	0.74 267	0.63 263	0.54 153	0.81 292	0.47 220	0.77 180	0.70 258	0.16 258	0.14 225	0.14 219	0.14 204	0.30 269	0.30 295

hknet	0.47 132	0.29 66	1.70 74	0.30 91	0.24 158	0.76 286	0.31 183	1.00 328	0.64 188	0.63 263	0.53 143	0.80 289	0.38 139	0.77 180	0.37 142	0.11 124	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

NRIStereo	0.46 119	0.25 32	1.77 103	0.47 302	0.16 37	0.95 337	0.74 347	0.51 33	0.56 118	0.48 113	0.39 59	0.59 190	0.29 90	0.77 180	0.32 117	0.11 124	0.13 211	0.11 92	0.09 44	0.21 184	0.24 249

XX-Stereo	0.55 207	0.54 172	3.50 382	0.48 310	0.39 294	0.54 78	0.17 5	0.89 250	0.40 19	0.44 79	0.65 245	0.85 302	0.19 9	0.77 180	0.21 22	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.32 340	0.17 128	0.14 107

UNet	0.54 195	0.44 137	2.83 337	0.31 116	0.33 252	0.74 278	0.27 137	0.82 202	0.61 156	0.53 159	0.54 153	0.72 259	0.54 247	0.78 184	0.56 226	0.11 124	0.09 112	0.13 190	0.11 124	0.14 69	0.12 63

Consistency-Raft	0.88 332	0.93 297	3.23 375	0.99 380	0.64 360	0.77 294	0.55 306	0.98 309	0.97 342	0.61 243	1.03 338	0.65 216	1.05 349	0.79 185	1.38 330	0.44 361	0.46 368	0.51 369	0.58 379	0.65 367	0.47 356

MMNet	0.50 162	0.48 153	1.93 175	0.33 152	0.27 194	0.79 303	0.28 147	0.81 196	0.74 267	0.60 236	0.56 172	0.59 190	0.55 252	0.79 185	0.59 236	0.10 78	0.09 112	0.12 136	0.11 124	0.13 51	0.14 107

MFMNet_re	0.92 337	1.28 362	2.53 297	0.82 369	0.76 371	0.90 331	0.75 348	0.98 309	1.04 351	1.03 348	1.05 342	0.84 299	0.94 340	0.83 187	0.72 264	0.68 375	0.60 379	0.63 374	0.60 381	0.77 374	0.74 374

PWCDC_ROB	0.72 289	1.06 334	2.09 215	0.47 302	0.36 275	0.78 299	0.26 114	0.98 309	1.34 373	0.61 243	2.07 375	0.64 213	0.61 277	0.83 187	0.71 260	0.31 350	0.14 225	0.15 245	0.12 154	0.60 365	0.21 214

LCNet	0.54 195	0.37 105	1.78 107	0.92 374	0.22 134	0.96 338	0.30 173	0.59 74	0.58 131	0.51 143	0.55 161	0.41 89	0.76 315	0.84 189	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.12 136	0.18 264	0.98 380	0.39 340

iResNet_ROB	0.50 162	1.15 348	1.73 81	0.31 116	0.21 113	0.58 129	0.22 44	0.95 294	0.82 311	0.58 215	0.62 210	0.57 181	0.39 153	0.84 189	0.40 159	0.11 124	0.08 58	0.09 20	0.06 7	0.21 184	0.13 94

dad	0.51 176	1.01 327	1.74 85	0.29 78	0.19 96	0.60 154	0.26 114	0.52 43	0.75 279	0.63 263	0.63 220	0.63 205	0.33 112	0.85 191	0.47 192	0.27 341	0.15 246	0.40 362	0.18 264	0.22 196	0.14 107

STTStereo	0.51 176	0.69 220	2.14 229	0.36 207	0.30 217	0.61 174	0.32 204	0.77 164	0.60 142	0.60 236	0.54 153	0.67 231	0.43 196	0.86 192	0.42 167	0.16 258	0.15 246	0.17 276	0.20 292	0.16 109	0.15 137

MIPNet	0.83 325	0.81 264	2.40 274	0.61 349	0.18 83	1.48 369	1.39 391	1.60 385	0.74 267	1.94 387	0.85 308	0.73 263	1.68 381	0.87 193	0.31 107	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.32 340	0.25 230	0.12 63

UCFNet_RVC	0.48 136	0.82 268	1.85 142	0.30 91	0.27 194	0.64 221	0.26 114	0.74 135	0.55 110	0.48 113	0.53 143	0.63 205	0.41 171	0.88 194	0.38 147	0.15 241	0.10 140	0.17 276	0.17 254	0.18 147	0.15 137

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 219	0.87 281	2.11 219	0.32 137	0.30 217	0.84 318	0.40 247	0.88 244	0.72 249	0.65 279	0.73 285	0.66 221	0.57 261	0.93 195	0.71 260	0.13 199	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.14 107

PFNet+	0.45 109	0.37 105	1.86 150	0.46 297	0.18 83	0.58 129	0.77 351	0.52 43	0.64 188	0.56 193	0.48 101	0.39 77	0.26 53	0.93 195	0.32 117	0.13 199	0.09 112	0.14 219	0.13 179	0.12 32	0.15 137

ADCP+	0.94 339	1.12 340	3.14 365	0.34 175	0.39 294	1.06 348	0.79 353	0.89 250	0.80 306	0.66 282	0.67 250	0.85 302	1.55 377	0.93 195	4.55 400	0.13 199	0.11 172	0.16 260	0.15 224	0.26 244	0.25 258

1test111	0.44 94	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.96 198	0.30 97	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

qqq	0.38 46	0.21 9	1.34 22	0.28 57	0.15 24	0.45 19	0.26 114	0.76 154	0.52 83	0.39 57	0.41 66	0.46 131	0.36 126	0.96 198	0.30 97	0.11 124	0.14 225	0.12 136	0.12 154	0.12 32	0.14 107

DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 223	1.94 179	0.29 78	0.26 183	0.63 210	0.31 183	0.80 192	0.48 64	0.61 243	0.55 161	0.66 221	0.38 139	0.98 200	0.40 159	0.19 292	0.14 225	0.14 219	0.14 204	0.23 204	0.17 170

LALA_ROB	0.60 232	0.76 239	1.69 70	0.36 207	0.29 207	0.79 303	0.55 306	0.94 283	0.77 293	0.81 324	0.67 250	0.94 326	0.49 232	0.99 201	0.73 267	0.21 305	0.15 246	0.20 306	0.18 264	0.23 204	0.21 214

CRFU-Net	0.56 213	0.38 110	1.86 150	0.46 297	0.26 183	0.82 314	0.36 228	0.90 256	0.49 68	0.62 254	0.59 186	0.78 283	1.35 366	1.00 202	0.48 195	0.15 241	0.14 225	0.17 276	0.10 75	0.19 164	0.14 107

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 207	0.92 291	2.36 268	0.38 239	0.37 287	0.60 154	0.28 147	0.82 202	0.62 172	0.62 254	0.55 161	0.72 259	0.45 207	1.00 202	0.43 175	0.15 241	0.11 172	0.14 219	0.14 204	0.15 83	0.16 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UDG	0.77 309	1.23 357	2.15 230	0.67 356	0.59 354	0.78 299	0.38 241	0.90 256	0.70 232	0.61 243	0.69 265	1.01 338	0.67 294	1.02 204	0.73 267	0.45 363	0.34 351	0.87 381	0.51 371	0.67 369	0.46 355

ADCRef	0.80 317	0.96 307	2.29 255	0.37 225	0.35 268	0.96 338	0.51 294	0.87 239	0.75 279	0.88 335	0.83 301	0.61 198	1.36 367	1.02 204	3.27 384	0.13 199	0.11 172	0.17 276	0.19 282	0.25 230	0.21 214

DDUNet	0.77 309	1.12 340	1.88 157	0.76 361	0.69 364	0.84 318	0.43 262	0.85 222	0.65 200	0.67 286	0.75 290	0.91 317	0.52 242	1.03 206	0.57 229	0.54 370	0.37 356	0.95 384	0.52 373	0.71 370	0.57 364

MLCV	0.48 136	0.89 287	1.85 142	0.29 78	0.14 12	0.59 145	0.23 60	0.72 122	0.59 138	0.66 282	0.66 247	0.55 166	0.36 126	1.03 206	0.49 200	0.09 17	0.06 1	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.11 37

ADCMid	0.96 342	1.32 368	2.74 328	0.38 239	0.35 268	0.99 341	0.58 317	0.94 283	0.86 320	1.23 366	1.01 334	1.01 338	1.00 344	1.05 208	3.97 393	0.21 305	0.19 288	0.42 364	0.32 340	0.40 332	0.29 287

aanetorigin	0.77 309	0.80 259	2.59 308	0.43 275	0.44 316	0.58 129	1.01 371	0.57 65	0.68 215	1.53 382	1.23 350	0.81 292	1.08 352	1.07 209	1.07 308	0.18 282	0.15 246	0.17 276	0.21 297	0.54 359	0.30 295

HGLStereo	0.54 195	0.69 220	2.00 196	0.35 189	0.40 301	0.66 238	0.30 173	0.83 208	0.62 172	0.57 203	0.69 265	0.69 244	0.54 247	1.07 209	0.55 219	0.13 199	0.13 211	0.13 190	0.11 124	0.19 164	0.17 170

SHD	0.72 289	0.77 247	2.36 268	0.45 293	0.40 301	0.71 264	0.32 204	1.02 339	1.25 369	1.07 351	0.84 304	0.90 316	0.73 308	1.09 211	0.98 293	0.21 305	0.18 278	0.20 306	0.21 297	0.32 281	0.31 302

GEStereo_RVC	0.54 195	0.87 281	1.95 182	0.47 302	0.25 170	0.62 194	0.37 235	1.00 328	0.74 267	0.53 159	0.54 153	0.59 190	0.44 203	1.10 212	0.46 183	0.15 241	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.26 244	0.19 195

StereoDRNet-Refined	0.50 162	0.41 122	1.50 43	0.33 152	0.21 113	0.68 254	0.26 114	0.81 196	0.68 215	0.67 286	0.68 258	0.73 263	0.42 186	1.10 212	0.59 236	0.11 124	0.08 58	0.14 219	0.14 204	0.25 230	0.21 214
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.57 219	0.34 92	1.87 155	0.45 293	0.34 258	0.84 318	0.35 222	0.84 218	0.78 298	0.59 228	0.63 220	1.06 349	0.53 244	1.10 212	0.82 283	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.10 75	0.22 196	0.18 187

IPLGR	0.54 195	0.56 182	2.68 318	0.36 207	0.18 83	0.62 194	0.54 303	1.02 339	0.64 188	0.73 308	0.46 86	0.47 137	0.45 207	1.12 215	0.29 86	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.19 164	0.12 63

HCRNet	0.46 119	0.49 155	1.65 62	0.38 239	0.29 207	0.58 129	0.22 44	0.75 145	0.62 172	0.47 94	0.49 118	0.48 143	0.36 126	1.12 215	0.37 142	0.15 241	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.17 128	0.17 170

delet	0.52 185	0.54 172	1.62 60	0.31 116	0.35 268	0.74 278	0.46 279	0.85 222	0.74 267	0.55 184	0.60 198	0.67 231	0.50 235	1.12 215	0.57 229	0.11 124	0.11 172	0.13 190	0.14 204	0.16 109	0.12 63

ADCL	0.99 343	0.79 257	2.43 281	0.39 247	0.32 241	1.50 371	1.90 399	0.92 274	0.97 342	1.26 370	1.27 352	1.00 337	1.42 372	1.14 218	3.31 385	0.17 272	0.14 225	0.22 314	0.21 297	0.30 269	0.22 224

ADCPNet	0.99 343	0.99 321	3.93 391	0.37 225	0.68 363	1.36 365	0.62 328	0.87 239	0.76 289	0.78 317	0.81 299	1.08 351	1.18 357	1.14 218	2.49 372	0.21 305	0.69 390	0.21 312	0.95 397	0.29 260	0.37 334

FINET	0.65 258	0.95 305	3.06 358	0.35 189	0.40 301	0.58 129	0.48 290	0.92 274	1.10 359	0.57 203	0.68 258	0.47 137	0.44 203	1.15 220	0.60 238	0.23 321	0.21 305	0.17 276	0.15 224	0.26 244	0.25 258

DSFCA	0.54 195	0.35 98	1.41 31	0.28 57	0.28 202	0.79 303	0.88 360	0.76 154	0.70 232	0.72 304	0.66 247	0.67 231	0.57 261	1.17 221	0.63 244	0.16 258	0.14 225	0.13 190	0.14 204	0.16 109	0.13 94

AF-Net	0.69 275	0.92 291	2.21 239	0.41 262	0.40 301	0.68 254	0.40 247	1.02 339	0.86 320	0.69 294	1.03 338	1.04 345	0.84 325	1.19 222	0.78 275	0.22 318	0.14 225	0.25 331	0.17 254	0.30 269	0.18 187

SQANet	0.80 317	1.58 378	2.53 297	0.76 361	0.83 372	0.76 286	0.36 228	0.83 208	0.64 188	0.63 263	0.69 265	0.73 263	0.51 237	1.21 223	0.53 214	0.77 379	0.29 342	0.59 373	0.29 328	0.86 378	0.61 367

PDISCO_ROB	0.75 302	1.06 334	2.11 219	0.64 352	0.59 354	1.13 357	0.43 262	1.14 362	1.05 352	0.64 272	0.71 279	0.96 329	0.61 277	1.21 223	0.76 271	0.37 358	0.18 278	0.27 335	0.24 305	0.56 361	0.32 306

NINENet	0.50 162	0.33 85	1.69 70	0.55 336	0.25 170	0.91 333	0.23 60	0.98 309	0.71 241	0.53 159	0.55 161	0.66 221	0.30 98	1.22 225	0.32 117	0.15 241	0.13 211	0.16 260	0.11 124	0.16 109	0.13 94

AAGNet	0.88 332	0.33 85	1.79 125	0.54 330	0.98 381	0.62 194	0.46 279	0.50 31	0.60 142	0.58 215	0.53 143	0.50 148	0.73 308	1.23 226	7.48 409	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.14 69	0.09 16

DMCA-RVC	0.62 244	0.96 307	2.63 311	0.36 207	0.90 377	0.56 97	0.31 183	0.69 111	0.57 121	0.68 292	0.52 135	0.59 190	0.56 256	1.23 226	0.53 214	0.16 258	0.38 358	0.20 306	0.15 224	0.20 176	0.15 137

RTSC	0.72 289	1.00 323	2.22 242	0.40 256	0.29 207	0.82 314	0.31 183	0.96 298	1.10 359	0.92 340	0.81 299	0.78 283	0.58 265	1.23 226	1.55 340	0.18 282	0.17 270	0.14 219	0.17 254	0.43 339	0.30 295

ARAFT	0.60 232	1.23 357	3.10 361	0.28 57	0.16 37	0.64 221	0.36 228	0.90 256	0.67 213	0.61 243	0.49 118	0.55 166	0.31 106	1.24 229	0.32 117	0.10 78	0.08 58	0.14 219	0.13 179	0.37 314	0.21 214

ADCS	1.05 351	1.36 372	2.98 353	0.42 270	0.36 275	0.96 338	0.81 357	1.06 352	1.12 361	1.25 367	0.97 328	1.08 351	0.90 335	1.25 230	4.86 402	0.21 305	0.21 305	0.22 314	0.23 303	0.36 307	0.38 337

cf-r	0.53 190	0.81 264	2.15 230	0.33 152	0.28 202	0.60 154	0.28 147	0.78 178	0.64 188	0.51 143	0.60 198	0.75 274	0.40 160	1.32 231	0.43 175	0.13 199	0.09 112	0.11 92	0.12 154	0.15 83	0.14 107

XQC	0.73 297	0.98 318	2.39 272	0.46 297	0.35 268	0.81 311	0.46 279	1.00 328	1.00 346	0.80 319	0.69 265	0.88 312	0.74 313	1.32 231	1.20 318	0.24 328	0.16 260	0.23 320	0.20 292	0.41 334	0.33 313

ASMatch	0.60 232	0.43 131	2.58 307	0.91 373	0.36 275	0.56 97	0.25 98	0.52 43	0.61 156	0.47 94	1.21 349	0.47 137	0.66 292	1.34 233	0.94 289	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.10 11	0.16 159

PVD	0.90 334	0.85 277	2.15 230	0.53 327	0.50 336	0.99 341	0.56 311	1.15 365	1.64 383	1.41 378	1.41 361	1.11 357	1.13 356	1.35 234	1.31 325	0.26 336	0.28 341	0.28 339	0.26 318	0.37 314	0.49 359

ETE_ROB	0.60 232	0.71 225	1.55 49	0.37 225	0.25 170	0.69 257	0.51 294	1.47 379	0.70 232	0.80 319	0.69 265	0.85 302	0.49 232	1.36 235	0.58 234	0.16 258	0.13 211	0.19 298	0.16 239	0.21 184	0.23 242

Wz-Net-MNSev	0.65 258	0.97 315	2.19 237	0.36 207	0.33 252	0.90 331	0.60 321	0.92 274	0.81 310	0.75 310	0.72 283	0.73 263	0.65 288	1.39 236	0.71 260	0.16 258	0.13 211	0.14 219	0.14 204	0.24 219	0.18 187

IPLG	0.69 275	0.84 273	2.43 281	0.35 189	0.21 113	1.65 379	0.61 324	1.36 376	0.58 131	1.39 377	0.51 128	0.37 67	0.87 330	1.41 237	0.36 140	0.09 17	0.07 11	0.14 219	0.12 154	0.32 281	0.11 37

Nwc_Net	0.68 271	0.83 271	2.53 297	0.41 262	0.39 294	0.77 294	0.38 241	1.01 336	0.70 232	0.60 236	0.99 331	0.98 333	0.68 297	1.41 237	0.63 244	0.23 321	0.15 246	0.23 320	0.25 312	0.23 204	0.18 187

OCTAStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.80 281	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

DRaft	0.62 244	0.38 110	1.76 95	0.24 7	0.16 37	0.64 221	0.66 332	0.53 48	0.53 99	0.67 286	0.99 331	0.38 73	1.00 344	1.44 239	2.10 362	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.14 204	0.18 147	0.21 214

RE-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.78 275	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

TVStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.78 275	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

NF-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.44 270	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.45 243	0.79 280	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.16 159

otaku	1.03 349	1.68 385	2.72 324	0.95 377	0.73 367	1.03 346	0.59 319	0.99 320	0.86 320	0.69 294	1.61 365	0.98 333	0.64 286	1.46 244	1.14 313	0.95 384	0.46 368	0.72 379	0.40 361	1.24 389	0.78 379

raft_robust	0.55 207	0.84 273	1.73 81	0.28 57	0.54 345	0.53 75	0.25 98	0.88 244	0.75 279	0.48 113	0.46 86	0.76 278	0.75 314	1.46 244	0.27 64	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.30 333	0.26 244	0.16 159

PSM-softLoss	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 317	0.17 61	0.61 174	0.40 247	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 244	0.77 273	0.12 171	0.08 58	0.13 190	0.12 154	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 317	0.17 61	0.61 174	0.40 247	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 244	0.77 273	0.12 171	0.08 58	0.13 190	0.12 154	0.12 32	0.14 107

CFNet-ft	0.51 176	0.76 239	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 147	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 269	0.41 171	1.46 244	0.42 167	0.14 227	0.10 140	0.28 339	0.13 179	0.18 147	0.14 107

CFNet_RVC	0.51 176	0.76 239	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 147	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 269	0.41 171	1.46 244	0.42 167	0.14 227	0.10 140	0.28 339	0.13 179	0.18 147	0.14 107

CBMV	0.71 286	0.76 239	2.64 313	0.33 152	0.20 106	0.78 299	0.79 353	0.98 309	0.78 298	0.85 334	0.71 279	0.86 306	1.10 354	1.46 244	0.62 242	0.18 282	0.20 297	0.21 312	0.19 282	0.25 230	0.33 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xxxx	0.70 279	0.21 9	1.33 20	0.28 57	0.18 83	0.63 210	0.24 83	1.02 339	0.69 223	0.50 131	0.62 210	0.58 188	0.38 139	1.47 251	5.21 404	0.13 199	0.12 197	0.11 92	0.10 75	0.12 32	0.15 137

G-Net	0.99 343	0.64 203	2.76 330	0.57 340	0.67 362	2.03 393	0.72 346	0.76 154	0.67 213	1.14 357	2.56 389	1.30 367	1.02 346	1.48 252	1.74 347	0.25 333	0.24 318	0.24 326	0.26 318	0.37 314	0.31 302

AnyNet_C32	1.00 346	1.33 370	2.53 297	0.49 312	0.54 345	1.15 359	1.14 379	0.91 266	0.89 331	1.11 354	0.95 325	0.87 308	0.93 337	1.50 253	4.07 395	0.21 305	0.20 297	0.25 331	0.24 305	0.38 320	0.33 313

DispFullNet	1.67 385	2.10 403	5.22 402	1.53 395	8.90 413	0.86 324	0.31 183	0.96 298	0.96 341	1.37 376	1.01 334	1.13 358	1.98 388	1.51 254	0.91 288	0.54 370	0.31 346	1.18 390	0.63 384	1.13 383	0.80 380

FADNet_RVC	0.81 323	1.14 344	2.42 277	0.30 91	0.24 158	0.71 264	0.24 83	0.95 294	0.61 156	0.44 79	0.56 172	0.59 190	0.42 186	1.52 255	0.68 256	0.94 383	0.96 400	0.28 339	1.00 399	0.90 379	1.36 401

DLCB_ROB	0.54 195	0.55 180	1.49 42	0.36 207	0.25 170	0.65 233	0.36 228	0.80 192	0.70 232	0.72 304	0.69 265	0.83 297	0.46 215	1.53 256	0.60 238	0.13 199	0.12 197	0.14 219	0.14 204	0.14 69	0.13 94

DEmStereo	0.68 271	0.31 77	2.25 249	0.42 270	0.17 61	0.66 238	0.89 361	0.51 33	0.59 138	0.60 236	1.01 334	0.45 123	1.26 359	1.54 257	2.26 368	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.10 75	0.10 11	0.11 37

RP	0.67 265	0.82 268	1.94 179	0.43 275	0.44 316	0.65 233	0.45 277	0.89 250	0.82 311	0.66 282	0.92 319	0.99 336	0.76 315	1.55 258	0.66 250	0.25 333	0.18 278	0.23 320	0.20 292	0.31 277	0.22 224

SepStereo	0.52 185	0.35 98	1.55 49	0.33 152	0.34 258	0.50 50	0.42 256	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 258	0.56 175	0.48 227	1.56 259	0.46 183	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.18 147	0.15 137

NCCL2	0.65 258	0.94 299	1.96 191	0.43 275	0.30 217	0.71 264	0.68 337	0.84 218	0.65 200	0.70 297	0.60 198	0.86 306	0.54 247	1.56 259	0.57 229	0.20 301	0.16 260	0.67 376	0.25 312	0.22 196	0.24 249

RAFT_R40	0.50 162	0.21 9	1.76 95	0.50 314	0.40 301	0.61 174	0.53 300	0.56 62	0.60 142	0.56 193	0.54 153	0.55 166	0.51 237	1.57 261	0.53 214	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.09 16

RAFT-345	0.53 190	0.30 71	2.34 262	0.38 239	0.34 258	0.58 129	0.42 256	0.47 20	0.61 156	0.51 143	1.00 333	0.43 105	0.28 77	1.57 261	0.82 283	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.10 11	0.08 10

FADNet-RVC-Resample	0.67 265	1.16 352	3.16 367	0.37 225	0.29 207	0.62 194	0.38 241	0.86 230	0.63 181	0.51 143	0.50 124	0.57 181	0.45 207	1.57 261	0.49 200	0.24 328	0.32 350	0.23 320	0.19 282	0.27 251	0.62 368

stereogan	0.69 275	0.51 163	2.44 283	0.39 247	0.39 294	1.01 345	0.41 253	0.94 283	0.92 337	0.73 308	0.85 308	1.15 360	0.69 298	1.57 261	0.53 214	0.19 292	0.18 278	0.20 306	0.16 239	0.36 307	0.24 249

IRAFT_RVC	0.54 195	0.53 169	1.78 107	0.46 297	0.21 113	0.58 129	0.43 262	0.65 95	0.66 210	0.54 170	0.50 124	0.49 145	0.51 237	1.58 265	1.01 303	0.11 124	0.25 332	0.13 190	0.10 75	0.15 83	0.13 94

EDNetEfficient	1.27 366	0.70 223	4.05 393	0.64 352	0.98 381	0.94 336	1.40 392	0.85 222	1.75 387	2.34 398	1.33 357	1.05 347	2.21 391	1.58 265	4.15 396	0.15 241	0.19 288	0.14 219	0.27 322	0.38 320	0.32 306

SST-Stereo	0.52 185	0.20 4	1.76 95	0.62 350	0.53 343	0.62 194	0.66 332	0.55 61	0.61 156	0.58 215	0.53 143	0.52 157	0.60 270	1.59 267	0.29 86	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.10 27

CoDeX	0.52 185	0.43 131	2.25 249	0.29 78	0.26 183	0.61 174	0.32 204	0.99 320	0.68 215	0.48 113	0.55 161	0.52 157	0.40 160	1.60 268	0.35 138	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.10 75	0.13 51	0.12 63

RainbowNet	1.15 356	1.78 390	2.72 324	1.12 386	0.91 378	1.06 348	0.76 350	1.16 367	1.13 363	0.75 310	0.97 328	1.09 353	0.80 319	1.60 268	1.21 320	1.17 391	1.26 403	1.01 387	0.57 377	1.13 383	0.88 386

RAFT-RH_RVC	0.61 240	0.50 161	2.33 260	0.36 207	0.29 207	0.60 154	0.18 11	0.44 8	0.58 131	0.76 313	1.91 373	0.47 137	0.29 90	1.60 268	1.23 322	0.14 227	0.07 11	0.13 190	0.13 179	0.10 11	0.09 16

AnyNet_C01	1.14 354	1.49 376	4.23 396	0.54 330	0.53 343	1.51 372	1.37 389	1.04 350	1.07 356	1.17 363	1.33 357	1.15 360	1.08 352	1.61 271	2.74 374	0.25 333	0.22 310	0.28 339	0.24 305	0.48 348	0.40 344

PWC_ROB	0.70 279	0.94 299	1.88 157	0.39 247	0.39 294	0.62 194	0.30 173	0.98 309	0.94 338	0.91 339	1.29 354	0.77 280	0.62 282	1.62 272	1.03 306	0.18 282	0.11 172	0.18 293	0.13 179	0.51 354	0.22 224

DGSMNet	2.89 400	0.63 201	3.18 370	3.43 413	4.17 412	2.57 401	6.98 413	0.97 305	0.83 315	0.56 193	1.86 372	0.79 287	0.62 282	1.64 273	1.39 331	4.61 411	5.01 414	5.17 416	4.71 415	4.44 415	4.19 413

GwcNet	0.69 275	0.71 225	3.12 364	0.36 207	0.45 324	0.81 311	0.44 270	0.86 230	0.84 317	0.60 236	0.74 287	0.82 295	0.49 232	1.65 274	0.66 250	0.16 258	0.15 246	0.15 245	0.15 224	0.31 277	0.24 249

Ntro	1.00 346	1.68 385	2.80 336	0.95 377	0.85 373	1.06 348	0.53 300	0.98 309	0.90 333	0.62 254	0.76 292	0.93 322	0.66 292	1.66 275	0.98 293	0.99 386	0.45 367	0.75 380	0.40 361	1.19 385	0.75 376

LSM	3.31 404	1.11 339	5.29 404	9.40 418	30.65 432	0.84 318	1.12 378	0.91 266	1.22 367	1.36 373	2.19 380	0.93 322	0.83 322	1.66 275	0.90 287	0.21 305	0.31 346	0.24 326	0.28 325	0.39 328	6.33 415

Wz-Net-SNSev	0.76 305	1.32 368	3.11 363	0.40 256	0.31 233	0.71 264	0.60 321	0.98 309	0.87 323	0.67 286	0.83 301	0.96 329	0.60 270	1.67 277	0.97 292	0.16 258	0.15 246	0.16 260	0.17 254	0.36 307	0.24 249

ccnet	0.71 286	0.41 122	1.59 53	0.40 256	0.45 324	1.06 348	0.55 306	0.98 309	0.71 241	0.88 335	0.97 328	0.82 295	0.88 333	1.68 278	0.94 289	0.32 351	0.26 334	0.32 350	0.27 322	0.34 294	0.30 295

PSMNet-RSSM	0.53 190	0.82 268	1.78 107	0.31 116	0.25 170	0.58 129	0.28 147	0.84 218	0.60 142	0.50 131	0.61 205	0.67 231	0.43 196	1.68 278	0.42 167	0.15 241	0.10 140	0.14 219	0.16 239	0.15 83	0.13 94

THIR-Stereo	0.86 329	0.62 194	2.13 224	0.25 15	0.16 37	0.58 129	2.74 406	0.59 74	0.51 78	0.62 254	1.62 366	0.97 332	1.80 385	1.69 280	2.25 367	0.10 78	0.08 58	0.14 219	0.11 124	0.15 83	0.11 37

StereoDRNet	0.64 250	0.88 284	2.35 265	0.41 262	0.45 324	0.73 275	0.47 287	0.94 283	0.74 267	0.75 310	0.54 153	0.74 269	0.47 220	1.70 281	0.72 264	0.15 241	0.14 225	0.15 245	0.14 204	0.20 176	0.19 195

XPNet_ROB	0.61 240	0.72 229	1.66 66	0.37 225	0.27 194	0.67 243	0.47 287	0.89 250	0.71 241	0.78 317	0.70 275	0.81 292	0.53 244	1.70 281	0.76 271	0.21 305	0.16 260	0.16 260	0.15 224	0.20 176	0.21 214

WCMA_ROB	1.12 353	0.83 271	2.66 316	0.58 342	0.34 258	1.17 361	0.71 343	0.93 279	0.94 338	1.74 385	2.63 392	3.09 393	1.71 383	1.70 281	1.84 351	0.26 336	0.21 305	0.20 306	0.21 297	0.28 257	0.43 351

SAMSARA	0.91 335	0.97 315	2.22 242	0.80 365	0.58 353	1.32 363	1.31 386	1.01 336	0.94 338	1.36 373	0.87 311	1.38 369	0.90 335	1.72 284	1.02 304	0.24 328	0.30 345	0.22 314	0.25 312	0.36 307	0.35 319

FADNet-RVC	0.61 240	1.26 361	2.12 222	0.33 152	0.26 183	0.59 145	0.29 167	0.86 230	0.62 172	0.45 86	0.50 124	0.62 202	0.46 215	1.73 285	0.55 219	0.17 272	0.20 297	0.17 276	0.18 264	0.59 362	0.28 281

ELAS	1.39 375	0.79 257	2.86 338	0.53 327	0.50 336	2.81 402	2.20 401	1.61 386	1.50 379	2.28 397	2.35 384	1.82 378	2.13 389	1.73 285	2.22 365	0.35 355	0.37 356	0.35 353	0.35 349	0.49 350	0.47 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	1.15 356	1.14 344	5.43 405	0.36 207	0.26 183	0.81 311	0.89 361	0.88 244	1.17 364	0.67 286	0.68 258	0.63 205	1.39 370	1.74 287	3.37 387	0.15 241	0.12 197	0.17 276	0.16 239	2.80 409	0.25 258

RGC	0.71 286	0.97 315	2.18 236	0.44 280	0.44 316	0.73 275	0.40 247	0.94 283	0.71 241	0.71 301	1.04 341	1.01 338	0.71 302	1.74 287	0.70 258	0.23 321	0.18 278	0.28 339	0.26 318	0.29 260	0.27 275

RAFT + AFF	0.64 250	1.20 354	1.95 182	0.34 175	0.33 252	0.67 243	0.52 297	0.99 320	0.74 267	0.53 159	0.58 183	0.57 181	0.80 319	1.76 289	0.51 208	0.12 171	0.27 339	0.15 245	0.14 204	0.43 339	0.29 287

MFN_U_SF_RVC	1.55 383	2.39 410	3.16 367	0.65 354	0.41 308	1.12 355	0.46 279	1.23 369	1.33 372	1.61 383	1.20 348	1.43 371	0.98 343	1.76 289	1.97 353	1.90 404	1.80 405	1.98 409	2.15 408	1.63 397	1.77 407

CSP-Net	0.50 162	0.39 117	1.25 12	0.29 78	0.23 145	0.77 294	0.35 222	0.86 230	0.57 121	0.59 228	0.59 186	0.65 216	0.40 160	1.77 291	0.44 179	0.16 258	0.11 172	0.10 48	0.10 75	0.20 176	0.14 107

iRaft-Stereo_5w	0.54 195	1.01 327	2.08 214	0.27 39	0.21 113	0.49 44	0.28 147	0.73 130	0.58 131	0.40 59	0.61 205	0.62 202	0.46 215	1.78 292	0.47 192	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.10 75	0.39 328	0.12 63

CrosDoStereo	0.94 339	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 410	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 359	0.53 159	1.49 374	1.78 292	3.09 379	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.21 184	0.11 37

DeepStereo_LL	0.94 339	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 410	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 359	0.53 159	1.49 374	1.78 292	3.09 379	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.21 184	0.11 37

ADLNet	0.60 232	0.71 225	1.95 182	0.35 189	0.34 258	0.67 243	0.34 216	0.90 256	0.74 267	0.68 292	0.62 210	0.80 289	0.45 207	1.78 292	0.64 247	0.14 227	0.11 172	0.14 219	0.14 204	0.29 260	0.21 214

GwcNet-RSSM	0.57 219	0.94 299	2.13 224	0.32 137	0.25 170	0.60 154	0.30 173	0.80 192	0.66 210	0.52 150	0.64 236	0.71 257	0.40 160	1.79 296	0.50 205	0.13 199	0.09 112	0.12 136	0.12 154	0.21 184	0.15 137

DRN-Test	0.64 250	0.43 131	2.44 283	0.39 247	0.44 316	0.80 310	0.41 253	1.02 339	0.78 298	0.80 319	0.63 220	0.69 244	0.56 256	1.79 296	0.69 257	0.15 241	0.12 197	0.17 276	0.16 239	0.18 147	0.17 170

222	0.78 313	0.23 21	1.23 11	0.28 57	0.18 83	0.62 194	0.24 83	1.02 339	0.70 232	0.58 215	0.66 247	0.46 131	0.42 186	1.80 298	6.53 408	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.12 32	0.17 170

NCC-stereo	0.79 315	0.94 299	2.42 277	0.59 345	0.45 324	1.90 386	0.46 279	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 304	0.91 317	0.73 308	1.80 298	1.00 299	0.27 341	0.19 288	0.23 320	0.31 337	0.24 219	0.22 224

Abc-Net	0.79 315	0.94 299	2.42 277	0.59 345	0.45 324	1.90 386	0.46 279	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 304	0.91 317	0.73 308	1.80 298	1.00 299	0.27 341	0.19 288	0.23 320	0.31 337	0.24 219	0.22 224
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
coex-ft	5.95 410	1.67 383	60.57 435	0.34 175	0.30 217	0.77 294	0.69 339	0.74 135	4.41 402	19.22 422	2.15 379	1.62 376	7.97 411	1.81 301	8.96 411	0.44 361	2.08 410	0.18 293	0.19 282	0.38 320	4.62 414

STrans-v2	0.67 265	0.56 182	2.64 313	0.27 39	0.23 145	0.57 114	0.33 212	0.96 298	0.69 223	0.92 340	0.85 308	0.89 314	0.93 337	1.83 302	1.21 320	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.12 63

TransformOpticalFlow	0.64 250	0.56 182	2.66 316	0.44 280	0.26 183	0.62 194	0.28 147	0.83 208	0.71 241	0.76 313	0.74 287	0.91 317	0.85 326	1.83 302	0.81 282	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.11 22	0.12 63

EDNetEfficientorigin	8.18 412	0.98 318	145.96 437	0.51 317	0.89 376	0.72 270	0.48 290	0.85 222	1.56 382	2.12 389	1.49 362	1.29 364	1.31 363	1.83 302	2.13 363	0.13 199	0.12 197	0.17 276	0.18 264	0.39 328	0.45 354

ac_64	0.55 207	0.46 144	1.92 172	0.36 207	0.34 258	0.63 210	0.31 183	0.82 202	0.61 156	0.55 184	0.51 128	0.89 314	0.48 227	1.83 302	0.55 219	0.14 227	0.11 172	0.12 136	0.12 154	0.18 147	0.12 63

DANet	0.80 317	0.65 209	2.21 239	1.19 388	0.48 334	0.74 278	1.25 384	0.89 250	1.53 380	0.89 337	0.71 279	0.96 329	0.56 256	1.83 302	0.96 291	0.18 282	0.16 260	0.19 298	0.16 239	0.26 244	0.29 287
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.70 279	0.54 172	2.88 339	0.36 207	0.29 207	0.62 194	0.54 303	0.97 305	0.87 323	0.76 313	0.92 319	0.94 326	0.80 319	1.84 307	0.57 229	0.18 282	0.19 288	0.17 276	0.16 239	0.22 196	0.25 258

FADNet	0.64 250	1.22 356	2.06 207	0.32 137	0.30 217	0.66 238	0.29 167	0.88 244	0.72 249	0.44 79	0.48 101	0.66 221	0.57 261	1.84 307	0.45 182	0.46 365	0.20 297	0.17 276	0.19 282	0.59 362	0.24 249

SMFormer	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.49 200	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.49 200	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.14 69	0.11 37

qqq1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.23 33	0.13 199	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.23 33	0.13 199	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

SPS-STEREO	1.07 352	1.13 343	2.88 339	0.65 354	0.69 364	0.99 341	0.68 337	1.05 351	0.87 323	1.36 373	1.23 350	1.46 372	0.94 340	1.87 309	1.72 346	0.66 374	0.61 380	0.58 371	0.57 377	0.65 367	0.77 378
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PFNet	0.60 232	0.33 85	2.47 288	0.41 262	0.55 348	0.62 194	0.27 137	0.61 83	0.63 181	0.61 243	0.56 172	0.45 123	0.32 109	1.88 314	1.14 313	0.28 345	0.09 112	0.12 136	0.16 239	0.26 244	0.20 208

test_xeample	0.72 289	0.21 9	1.36 23	0.27 39	0.17 61	0.59 145	0.28 147	1.01 336	0.70 232	0.55 184	0.67 250	0.44 116	0.39 153	1.88 314	5.17 403	0.12 171	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.13 51	0.15 137

ELAS_RVC	1.37 374	0.78 255	3.21 373	0.55 336	0.50 336	1.49 370	2.48 404	1.48 380	1.71 386	2.13 392	2.09 376	2.07 382	2.56 395	1.90 316	2.02 356	0.35 355	0.36 354	0.37 359	0.34 347	0.49 350	0.47 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-ADL	0.51 176	0.38 110	1.65 62	0.35 189	0.21 113	0.67 243	0.26 114	0.74 135	0.55 110	0.42 69	0.52 135	0.70 254	0.45 207	1.91 317	0.57 229	0.15 241	0.13 211	0.11 92	0.13 179	0.15 83	0.20 208

psm_up	0.57 219	0.61 191	1.83 139	0.35 189	0.30 217	0.64 221	0.37 235	0.90 256	0.68 215	0.59 228	0.55 161	0.68 237	0.54 247	1.91 317	0.46 183	0.16 258	0.15 246	0.16 260	0.15 224	0.23 204	0.13 94

Syn2CoEx	0.70 279	1.07 336	2.74 328	0.43 275	0.30 217	0.64 221	0.42 256	0.99 320	0.78 298	0.62 254	0.78 296	0.74 269	0.72 305	1.92 319	0.61 240	0.20 301	0.17 270	0.19 298	0.15 224	0.29 260	0.22 224

GANet-RSSM	0.55 207	0.73 232	1.90 164	0.36 207	0.26 183	0.59 145	0.27 137	0.78 178	0.52 83	0.47 94	0.57 177	0.63 205	0.45 207	1.92 319	0.43 175	0.14 227	0.10 140	0.25 331	0.11 124	0.34 294	0.14 107

IMH-64-1	1.39 375	1.64 381	1.86 150	1.36 390	1.11 389	1.39 366	1.19 382	1.76 388	1.45 377	1.16 358	2.21 381	1.53 374	1.38 368	1.98 321	1.52 338	1.29 393	0.67 385	1.27 394	0.69 385	1.29 391	0.98 389

IMH-64	1.39 375	1.64 381	1.86 150	1.36 390	1.11 389	1.39 366	1.19 382	1.76 388	1.45 377	1.16 358	2.21 381	1.53 374	1.38 368	1.98 321	1.52 338	1.29 393	0.67 385	1.27 394	0.69 385	1.29 391	0.98 389

TestStereo	0.45 109	0.54 172	2.11 219	0.29 78	0.16 37	0.43 17	0.24 83	0.54 58	0.45 47	0.37 47	0.46 86	0.34 60	0.27 67	1.98 321	0.27 64	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.14 69	0.08 10

NVstereo2D	0.58 224	0.40 119	2.03 205	0.35 189	0.35 268	0.69 257	0.39 245	0.91 266	0.80 306	0.47 94	0.53 143	0.67 231	0.46 215	1.99 324	0.48 195	0.19 292	0.11 172	0.17 276	0.13 179	0.25 230	0.25 258

PSMNet_ROB	0.66 262	1.01 327	2.33 260	0.38 239	0.31 233	0.72 270	0.55 306	0.86 230	0.69 223	0.54 170	0.60 198	0.75 274	0.47 220	2.00 325	0.82 283	0.17 272	0.13 211	0.19 298	0.19 282	0.24 219	0.27 275

GASNet	0.73 297	1.47 375	3.04 356	0.47 302	0.33 252	0.57 114	0.34 216	0.91 266	0.75 279	0.58 215	0.58 183	0.74 269	0.55 252	2.03 326	0.65 249	0.21 305	0.15 246	0.19 298	0.17 254	0.51 354	0.28 281

HBP-ISP	0.76 305	1.30 364	3.19 371	0.35 189	0.26 183	0.85 322	0.54 303	1.03 346	0.72 249	0.80 319	0.69 265	0.68 237	0.83 322	2.04 327	0.44 179	0.23 321	0.24 318	0.29 346	0.25 312	0.28 257	0.24 249

CBMV_ROB	0.76 305	0.42 128	2.68 318	0.33 152	0.22 134	0.74 278	0.47 287	0.96 298	0.76 289	1.04 350	0.96 326	0.88 312	0.93 337	2.06 328	1.19 317	0.22 318	0.24 318	0.27 335	0.25 312	0.25 230	0.28 281

ADLNet2	0.68 271	0.84 273	3.19 371	0.33 152	0.36 275	0.64 221	0.37 235	0.89 250	0.79 303	0.54 170	0.65 245	0.93 322	0.48 227	2.07 329	0.56 226	0.13 199	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.33 287	0.18 187

SACVNet	0.60 232	0.74 236	1.90 164	0.37 225	0.28 202	0.64 221	0.37 235	0.86 230	0.61 156	0.65 279	0.62 210	0.69 244	0.44 203	2.08 330	0.42 167	0.18 282	0.14 225	0.16 260	0.15 224	0.38 320	0.24 249

DPSNet	0.86 329	0.60 187	2.34 262	0.58 342	0.36 275	1.07 353	0.75 348	1.30 373	1.05 352	0.70 297	0.68 258	0.94 326	1.29 360	2.08 330	1.82 350	0.26 336	0.23 315	0.16 260	0.17 254	0.48 348	0.40 344

OMP-Stereo	0.59 228	0.65 209	1.74 85	0.56 338	0.37 287	0.60 154	0.26 114	0.70 115	0.65 200	0.66 282	0.60 198	0.69 244	0.32 109	2.09 332	1.20 318	0.10 78	0.07 11	0.12 136	0.09 44	0.17 128	0.10 27

IIG-Stereo	0.59 228	0.65 209	1.74 85	0.54 330	0.23 145	0.61 174	0.21 32	0.73 130	0.65 200	0.64 272	0.69 265	0.69 244	0.38 139	2.09 332	1.39 331	0.11 124	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.09 16

AACVNet	0.54 195	0.78 255	1.73 81	0.36 207	0.21 113	0.57 114	0.25 98	0.71 117	0.51 78	0.55 184	0.59 186	0.64 213	0.41 171	2.13 334	0.41 165	0.14 227	0.11 172	0.14 219	0.11 124	0.33 287	0.15 137

ttt	0.66 262	0.22 17	1.68 68	0.34 175	0.24 158	0.60 154	0.26 114	1.00 328	0.77 293	0.55 184	0.67 250	0.54 163	0.36 126	2.14 335	3.03 378	0.16 258	0.13 211	0.13 190	0.12 154	0.15 83	0.17 170

WZ-Net	0.92 337	1.31 365	3.76 385	0.41 262	0.36 275	0.86 324	0.71 343	1.00 328	1.06 355	0.82 328	0.92 319	1.06 349	1.05 349	2.16 336	1.61 342	0.19 292	0.13 211	0.15 245	0.16 239	0.32 281	0.28 281

edge stereo	0.81 323	0.73 232	3.30 377	0.37 225	1.21 393	0.62 194	0.39 245	0.93 279	0.79 303	0.80 319	0.88 314	1.14 359	0.71 302	2.18 337	0.71 260	0.21 305	0.20 297	0.26 334	0.18 264	0.38 320	0.26 267

ACVNet-4b	1.93 390	1.85 394	4.10 394	1.07 382	0.86 374	1.15 359	0.53 300	1.06 352	1.12 361	0.64 272	1.09 344	1.99 381	0.70 300	2.20 338	9.86 414	5.62 413	0.41 366	1.03 388	0.55 374	1.86 402	0.85 382

Dean	1.79 387	1.83 392	3.92 389	1.29 389	1.07 388	1.55 373	1.00 370	1.95 394	2.33 393	1.47 381	4.19 405	4.26 403	1.33 365	2.21 339	1.48 337	1.14 390	0.68 389	1.18 390	0.74 388	1.24 389	0.98 389

DeepPrunerF	0.86 329	0.86 278	2.91 347	0.45 293	0.50 336	0.64 221	0.48 290	1.14 362	2.64 397	0.63 263	0.61 205	0.65 216	0.62 282	2.21 339	1.31 325	0.23 321	0.19 288	0.30 347	0.28 325	0.36 307	0.25 258

RASNet	0.61 240	0.68 217	2.03 205	0.35 189	0.46 330	0.65 233	0.28 147	0.78 178	0.70 232	0.48 113	0.64 236	0.93 322	0.61 277	2.21 339	0.73 267	0.12 171	0.09 112	0.09 20	0.10 75	0.14 69	0.11 37

SGM+DAISY	1.83 388	1.43 373	3.81 386	0.87 370	1.01 384	2.38 399	2.53 405	1.36 376	1.75 387	2.92 404	3.22 400	2.65 388	2.93 397	2.22 342	3.10 381	0.72 377	0.69 390	0.63 374	0.62 382	0.77 374	0.98 389

CFNet	0.58 224	0.96 307	1.78 107	0.33 152	0.25 170	0.63 210	0.22 44	0.88 244	0.75 279	0.46 93	0.59 186	0.58 188	0.40 160	2.29 343	0.48 195	0.12 171	0.09 112	0.15 245	0.14 204	0.30 269	0.15 137

APVNet	0.70 279	0.67 215	2.71 322	0.38 239	0.36 275	0.85 322	0.43 262	0.91 266	0.68 215	0.55 184	0.69 265	0.75 274	0.55 252	2.31 344	0.78 275	0.17 272	0.17 270	0.24 326	0.19 282	0.33 287	0.23 242

hitnet-ft	0.67 265	0.80 259	1.90 164	0.28 57	0.22 134	0.69 257	0.36 228	0.85 222	0.65 200	0.56 193	0.84 304	1.03 342	0.95 342	2.32 345	0.55 219	0.23 321	0.14 225	0.41 363	0.13 179	0.24 219	0.17 170

PA-Net	0.84 327	1.00 323	3.49 381	0.63 351	0.40 301	0.70 262	0.52 297	0.86 230	0.84 317	0.52 150	0.59 186	0.70 254	0.54 247	2.35 346	2.23 366	0.17 272	0.27 339	0.19 298	0.28 325	0.22 196	0.36 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ACVNet_1	1.33 369	1.91 398	4.03 392	1.09 384	0.88 375	1.19 362	0.66 332	1.24 370	1.17 364	0.94 342	0.96 326	3.09 393	1.04 348	2.37 347	1.11 311	1.04 387	0.48 374	1.03 388	0.48 368	1.12 382	0.83 381

S-Stereo	0.80 317	0.69 220	3.89 388	0.39 247	0.37 287	0.69 257	0.70 342	0.94 283	0.98 345	0.62 254	0.91 318	0.83 297	0.60 270	2.37 347	0.66 250	0.18 282	0.21 305	0.17 276	0.18 264	0.30 269	0.35 319

SANet	1.20 360	1.21 355	3.33 380	0.38 239	0.27 194	1.73 383	0.85 358	1.10 358	2.49 396	1.16 358	1.83 371	1.72 377	1.50 376	2.37 347	2.84 376	0.18 282	0.16 260	0.16 260	0.15 224	0.32 281	0.32 306

1111x	0.74 300	0.21 9	1.93 175	0.31 116	0.17 61	0.63 210	0.32 204	1.03 346	0.74 267	0.52 150	0.62 210	0.57 181	0.47 220	2.38 350	4.25 398	0.12 171	0.14 225	0.11 92	0.12 154	0.12 32	0.14 107

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 309	1.04 332	2.06 207	0.94 376	0.35 268	0.89 330	0.40 247	0.85 222	0.63 181	0.55 184	0.63 220	0.75 274	0.38 139	2.38 350	0.48 195	1.10 389	0.31 346	0.36 355	0.21 297	0.53 358	0.55 363

pmcnn	1.32 368	1.05 333	2.77 332	0.74 360	1.43 396	0.72 270	0.56 311	0.96 298	0.91 334	0.99 346	2.92 398	6.01 409	0.70 300	2.38 350	3.32 386	0.13 199	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.34 294	0.22 224

FCDSN-DC	1.29 367	0.54 172	2.50 294	0.47 302	0.41 308	1.12 355	0.60 321	1.10 358	1.27 371	2.23 395	2.87 395	3.67 397	3.12 401	2.39 353	1.69 344	0.30 348	0.26 334	0.31 348	0.30 333	0.35 302	0.38 337
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DAS	0.56 213	0.35 98	1.55 49	0.33 152	0.34 258	0.50 50	0.42 256	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 258	0.56 175	0.48 227	2.40 354	0.46 183	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.18 147	0.15 137

PASM	0.72 289	0.68 217	1.91 169	0.47 302	0.44 316	0.60 154	0.51 294	0.76 154	0.80 306	0.77 316	0.67 250	0.87 308	0.61 277	2.40 354	0.67 253	0.32 351	0.35 352	0.36 355	0.41 364	0.45 347	0.39 340

Wz-Net-TNSev	0.91 335	1.73 389	3.08 359	0.36 207	0.31 233	1.00 344	0.71 343	1.06 352	0.97 342	0.71 301	0.72 283	1.09 353	0.87 330	2.42 356	1.59 341	0.20 301	0.20 297	0.16 260	0.20 292	0.44 346	0.35 319

GANetREF_RVC	0.75 302	1.15 348	2.46 286	0.47 302	0.26 183	0.83 316	0.61 324	0.97 305	0.89 331	0.62 254	0.61 205	0.72 259	0.59 268	2.42 356	0.55 219	0.32 351	0.25 332	0.36 355	0.24 305	0.39 328	0.31 302
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
Anonymous Stereo	0.70 279	1.08 337	2.47 288	0.42 270	0.36 275	0.60 154	0.78 352	0.83 208	0.75 279	0.65 279	0.63 220	0.62 202	0.38 139	2.43 358	0.78 275	0.19 292	0.18 278	0.19 298	0.20 292	0.30 269	0.23 242

PS-NSSS	0.63 247	1.00 323	1.81 132	0.30 91	0.31 233	0.63 210	0.34 216	0.98 309	0.69 223	0.54 170	0.74 287	0.51 151	0.41 171	2.43 358	0.48 195	0.24 328	0.17 270	0.27 335	0.18 264	0.27 251	0.21 214

MSMD_ROB	1.34 370	0.96 307	2.38 270	0.39 247	0.32 241	1.96 389	0.62 328	0.91 266	1.43 376	2.94 405	2.60 390	4.77 405	1.95 387	2.43 358	1.33 327	0.29 346	0.26 334	0.32 350	0.32 340	0.30 269	0.30 295

AANet_RVC	0.68 271	1.00 323	2.09 215	0.33 152	0.25 170	0.58 129	0.32 204	0.81 196	0.80 306	0.61 243	0.94 323	0.80 289	0.41 171	2.46 361	1.02 304	0.36 357	0.14 225	0.10 48	0.09 44	0.23 204	0.22 224

WAO-6	1.58 384	1.54 377	2.32 257	1.14 387	1.00 383	2.30 397	1.03 372	1.82 391	2.85 399	1.25 367	2.61 391	2.20 384	1.56 378	2.47 362	1.99 355	0.95 384	0.67 385	1.19 393	0.83 392	1.08 381	0.88 386

SGM-Forest	1.04 350	0.42 128	3.59 384	0.41 262	0.32 241	1.05 347	1.32 387	0.94 283	0.83 315	1.16 358	2.23 383	1.03 342	1.39 370	2.49 363	2.35 369	0.21 305	0.21 305	0.20 306	0.19 282	0.23 204	0.32 306
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	1.42 378	1.81 391	3.23 375	1.08 383	0.92 379	1.32 363	0.85 358	1.49 381	1.69 384	1.19 365	1.73 369	2.13 383	1.03 347	2.50 364	1.40 333	0.91 381	0.53 376	1.00 386	0.55 374	2.11 404	0.85 382

ff1	0.73 297	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 389	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

mmx	0.72 289	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 389	0.13 199	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.15 83	0.15 137

xxx	0.72 289	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 389	0.13 199	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.15 83	0.15 137

FC-DCNN	1.49 381	0.59 186	2.88 339	0.44 280	0.39 294	1.97 391	0.66 332	1.67 387	1.70 385	2.72 403	2.89 396	4.22 400	2.97 399	2.55 368	2.19 364	0.29 346	0.26 334	0.31 348	0.30 333	0.32 281	0.39 340

HSM	0.62 244	0.76 239	1.72 80	0.30 91	0.29 207	0.64 221	0.28 147	0.94 283	0.62 172	0.58 215	0.57 177	1.40 370	0.64 286	2.59 369	0.42 167	0.11 124	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.14 69	0.11 37

UNDER WATER-64	2.47 393	1.89 396	4.86 400	1.82 402	1.44 398	3.18 404	1.57 396	2.62 398	5.64 404	2.05 388	2.13 378	4.13 399	3.76 403	2.62 370	3.42 388	1.47 398	0.85 397	1.57 404	1.07 401	1.82 401	1.49 403

CVANet_RVC	0.65 258	0.80 259	2.13 224	0.36 207	0.26 183	0.62 194	0.42 256	0.84 218	0.72 249	0.69 294	0.68 258	0.68 237	0.52 242	2.64 371	0.42 167	0.19 292	0.12 197	0.22 314	0.17 254	0.37 314	0.15 137

RTS	1.21 361	1.31 365	6.39 407	0.52 321	0.51 341	1.61 375	0.79 353	1.03 346	1.37 374	1.13 355	1.30 355	1.10 355	0.85 326	2.65 372	2.08 359	0.21 305	0.24 318	0.18 293	0.18 264	0.43 339	0.32 306

RTSA	1.21 361	1.31 365	6.39 407	0.52 321	0.51 341	1.61 375	0.79 353	1.03 346	1.37 374	1.13 355	1.30 355	1.10 355	0.85 326	2.65 372	2.08 359	0.21 305	0.24 318	0.18 293	0.18 264	0.43 339	0.32 306

LL-Strereo	0.72 289	1.29 363	2.49 292	0.36 207	0.45 324	0.55 88	0.32 204	0.93 279	0.71 241	0.67 286	0.58 183	0.85 302	0.79 318	2.67 374	0.46 183	0.10 78	0.18 278	0.14 219	0.12 154	0.40 332	0.42 350

STTRV1_RVC	0.80 317	0.55 180	2.89 342	0.42 270	0.49 335	0.79 303	0.44 270	1.15 365	0.82 311	0.62 254	0.89 316	0.72 259	0.63 285	2.69 375	0.64 247	0.48 366	0.64 382	0.27 335	0.24 305	0.35 302	0.27 275

RYNet	0.70 279	0.56 182	2.25 249	0.35 189	0.41 308	0.86 324	0.43 262	0.94 283	0.82 311	0.62 254	0.53 143	0.91 317	0.60 270	2.70 376	1.00 299	0.14 227	0.11 172	0.16 260	0.14 204	0.25 230	0.27 275

TDLM	0.67 265	0.92 291	1.76 95	0.37 225	0.24 158	0.66 238	0.56 311	0.82 202	0.74 267	1.16 358	0.62 210	0.61 198	0.48 227	2.70 376	0.50 205	0.20 301	0.11 172	0.35 353	0.14 204	0.32 281	0.16 159

GANet	0.75 302	0.84 273	2.01 197	0.40 256	0.25 170	0.74 278	0.66 332	0.87 239	0.73 263	0.71 301	1.07 343	0.84 299	0.59 268	2.71 378	1.15 315	0.17 272	0.16 260	0.44 366	0.16 239	0.31 277	0.20 208

CC-Net-ROB	0.85 328	1.15 348	2.13 224	0.88 371	0.38 292	0.88 329	0.44 270	1.06 352	0.79 303	0.58 215	0.69 265	0.65 216	0.50 235	2.74 379	0.51 208	0.93 382	0.39 364	0.87 381	0.29 328	0.54 359	0.54 361

NOSS_ROB	0.64 250	0.65 209	1.62 60	0.46 297	0.25 170	0.67 243	0.30 173	0.93 279	0.77 293	0.59 228	0.57 177	0.77 280	0.38 139	2.78 380	0.44 179	0.23 321	0.24 318	0.28 339	0.26 318	0.27 251	0.39 340

LVE	1.96 391	2.17 409	3.14 365	1.68 396	1.80 405	1.63 377	1.03 372	2.34 397	2.81 398	1.25 367	2.89 396	4.24 402	1.29 360	2.79 381	1.44 335	2.85 409	0.91 399	1.18 390	1.46 407	1.23 388	1.10 395

MeshStereo	1.21 361	1.15 348	3.01 355	0.34 175	0.28 202	1.10 354	0.69 339	1.35 375	1.01 348	2.71 402	2.41 386	2.96 390	1.45 373	2.80 382	1.40 333	0.22 318	0.22 310	0.22 314	0.19 282	0.50 352	0.26 267
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
SGM_RVC	1.89 389	0.92 291	2.50 294	0.96 379	0.93 380	1.63 377	1.37 389	1.52 383	12.43 411	1.85 386	1.69 368	2.40 387	1.74 384	2.81 383	1.71 345	0.53 368	0.47 371	0.42 364	0.47 367	0.74 371	0.74 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NVStereoNet_ROB	1.16 358	0.95 305	2.54 303	0.58 342	0.55 348	0.78 299	0.63 330	1.00 328	1.08 357	1.03 348	4.07 404	1.48 373	1.22 358	2.88 384	1.27 324	0.50 367	0.46 368	0.54 370	0.62 382	0.50 352	0.63 370
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 348	1.67 383	2.32 257	0.47 302	0.39 294	1.47 368	0.95 364	0.95 294	0.91 334	0.84 331	0.94 323	1.05 347	0.60 270	2.95 385	0.72 264	0.41 359	0.72 394	0.32 350	0.55 374	0.74 371	1.22 398

UNDER WATER	2.74 396	1.85 394	4.54 398	1.81 401	1.44 398	2.34 398	1.40 392	3.24 404	6.60 407	2.60 401	2.76 394	5.75 407	5.24 408	3.02 386	4.01 394	1.45 397	0.81 395	1.59 405	1.06 400	1.80 400	1.51 404

WAO-7	1.48 380	1.63 379	2.49 292	0.93 375	0.75 368	1.72 382	1.10 376	1.84 392	1.96 391	1.43 379	2.54 388	1.97 380	1.61 380	3.06 387	2.08 359	0.69 376	0.66 384	0.94 383	0.74 388	0.80 376	0.69 373

notaker	2.66 395	2.07 402	3.31 379	2.61 409	1.43 396	1.76 384	1.11 377	2.76 401	1.79 389	2.26 396	11.53 415	3.96 398	4.29 405	3.09 388	2.76 375	1.55 400	0.88 398	1.70 407	1.07 401	2.00 403	1.35 400

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 370	1.70 387	2.50 294	0.56 338	0.40 301	2.15 395	0.99 367	1.24 370	1.26 370	1.02 347	1.10 345	1.29 364	0.88 333	3.10 389	1.08 309	1.66 401	0.83 396	0.68 377	0.88 394	1.57 396	1.80 408

MADNet+	1.36 372	1.93 400	5.95 406	0.81 368	0.59 354	1.57 374	1.09 375	1.39 378	1.22 367	0.84 331	1.01 334	1.25 363	1.12 355	3.19 390	2.36 370	0.45 363	0.47 371	0.38 361	0.34 347	0.59 362	0.57 364

JetBlue	1.78 386	1.63 379	3.92 389	0.73 359	1.21 393	4.38 409	3.35 407	1.59 384	1.20 366	1.26 370	1.52 364	2.37 386	1.88 386	3.23 391	3.00 377	0.53 368	0.47 371	0.48 368	0.49 369	1.29 391	0.97 388

TorneroNet-64	2.65 394	1.83 392	3.30 377	1.46 393	1.20 392	3.89 405	0.99 367	3.51 409	6.71 408	2.56 400	4.60 406	4.22 400	3.85 404	3.33 392	3.14 382	1.19 392	0.65 383	1.39 399	0.79 391	3.31 411	1.15 396

TorneroNet	5.50 409	1.92 399	3.16 367	1.47 394	1.25 395	14.07 417	1.06 374	4.90 410	20.99 428	10.17 411	16.48 420	11.88 417	6.93 410	3.34 393	4.20 397	1.30 395	0.69 390	1.45 401	0.86 393	2.61 408	1.20 397

PWCK	1.49 381	1.90 397	3.22 374	1.09 384	0.54 345	1.71 381	1.73 397	1.49 381	1.53 380	1.44 380	1.80 370	1.82 378	1.30 362	3.34 393	1.76 348	1.07 388	0.56 378	0.97 385	0.58 379	1.38 395	0.65 371

tt	4.93 408	0.27 42	4.20 395	2.29 406	1.58 403	10.20 415	16.97 418	9.42 416	5.02 403	1.67 384	1.28 353	4.68 404	5.03 407	3.37 395	5.92 405	6.16 414	9.47 421	2.82 411	3.18 413	3.60 412	1.53 405

JetRed	3.29 403	4.93 414	10.17 411	1.45 392	1.72 404	7.44 412	5.05 412	3.06 402	2.12 392	2.41 399	2.39 385	2.99 391	2.37 392	3.51 396	6.44 406	1.32 396	1.90 409	1.37 398	1.23 405	2.21 406	1.76 406

SDNR	1.22 364	0.80 259	2.71 322	0.33 152	1.48 401	1.98 392	0.23 60	1.93 393	2.44 394	0.89 337	2.52 387	1.36 368	0.51 237	3.65 397	1.93 352	0.30 348	0.31 346	0.22 314	0.16 239	0.33 287	0.36 327

FBW_ROB	0.83 325	0.77 247	1.77 103	0.44 280	0.30 217	0.87 328	0.46 279	1.10 358	0.91 334	0.81 324	0.75 290	1.01 338	0.61 277	3.66 398	1.23 322	0.26 336	0.23 315	0.36 355	0.25 312	0.27 251	0.62 368

HSM-Net_RVC	0.67 265	0.34 92	2.23 246	0.26 31	0.19 96	0.67 243	0.29 167	1.26 372	0.69 223	0.72 304	0.70 275	0.78 283	0.42 186	3.77 399	0.41 165	0.13 199	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.12 32	0.11 37
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
psmorigin	1.36 372	0.60 187	13.80 418	0.37 225	0.29 207	0.62 194	0.33 212	0.77 164	0.61 156	0.96 345	0.88 314	1.17 362	0.73 308	4.00 400	0.86 286	0.19 292	0.22 310	0.17 276	0.18 264	0.24 219	0.29 287

MADNet++	2.79 397	2.11 405	2.97 352	2.49 407	2.28 406	2.95 403	2.31 402	2.67 399	2.47 395	3.03 406	3.13 399	2.70 389	2.92 396	4.10 401	4.48 399	2.68 408	2.24 412	3.04 412	2.44 410	2.37 407	2.34 410

MANE	2.90 401	1.14 344	2.96 349	1.03 381	1.01 384	5.01 410	2.45 403	5.36 411	6.88 409	3.58 407	4.76 408	5.99 408	4.99 406	4.23 402	4.61 401	0.56 372	0.67 385	0.44 366	0.78 390	0.51 354	1.03 394

MDST_ROB	1.17 359	0.42 128	3.87 387	0.54 330	0.44 316	4.11 408	0.58 317	1.31 374	0.84 317	2.12 389	1.12 346	0.98 333	0.71 302	4.24 403	0.99 298	0.16 258	0.14 225	0.19 298	0.17 254	0.18 147	0.35 319

ktn	4.35 406	2.10 403	2.89 342	1.80 400	1.49 402	2.13 394	1.41 394	2.26 396	12.72 412	11.41 414	16.43 419	11.15 415	3.75 402	4.36 404	3.18 383	1.82 403	0.98 402	1.73 408	1.21 404	2.97 410	1.27 399

LE_ROB	4.43 407	1.35 371	9.38 410	2.79 411	3.93 410	2.43 400	3.46 409	2.68 400	11.19 410	11.66 415	4.73 407	5.26 406	10.46 413	4.50 405	9.49 412	0.82 380	0.69 390	1.34 397	0.98 398	0.75 373	0.76 377

IMH	2.02 392	2.15 408	2.69 321	1.68 396	1.12 391	1.66 380	0.92 363	2.10 395	1.92 390	1.32 372	2.66 393	2.21 385	1.69 382	5.78 406	1.68 343	5.54 412	0.96 400	1.31 396	0.71 387	1.32 394	0.99 393

NaN_ROB	1.14 354	0.94 299	2.96 349	0.53 327	0.56 350	1.13 357	0.99 367	0.98 309	1.00 346	1.09 353	0.87 311	0.77 280	1.06 351	5.90 407	2.72 373	0.16 258	0.23 315	0.16 260	0.24 305	0.22 196	0.36 327

CSAN	1.25 365	1.12 340	3.04 356	0.51 317	0.37 287	1.06 348	1.15 380	1.22 368	1.08 357	1.17 363	1.91 373	1.04 345	1.31 363	5.96 408	2.43 371	0.26 336	0.22 310	0.24 326	0.24 305	0.31 277	0.30 295

SGM-ForestM	2.98 402	1.70 387	3.52 383	0.67 356	0.47 332	5.18 411	3.36 408	3.30 407	2.86 400	4.44 408	3.79 403	9.80 413	5.50 409	6.29 409	6.52 407	0.27 341	0.36 354	0.24 326	0.27 322	0.38 320	0.58 366

DGTPSM_ROB	8.89 413	5.62 415	12.25 413	5.92 415	11.32 415	8.54 413	24.18 420	6.40 413	13.49 413	5.15 409	11.46 413	6.19 410	10.92 414	7.00 410	13.72 416	4.47 410	7.65 415	3.92 413	7.45 418	4.38 414	7.87 417

DPSMNet_ROB	9.48 414	5.64 416	13.01 417	8.82 417	11.82 416	8.54 413	24.20 421	6.41 414	13.65 416	5.32 410	11.47 414	6.33 411	10.92 414	7.69 411	13.89 417	7.25 419	8.19 417	5.06 415	7.78 419	5.31 416	8.26 418

KSHMR	4.10 405	1.97 401	5.27 403	1.71 398	1.47 400	1.96 389	1.28 385	3.19 403	17.33 422	2.12 389	15.91 418	9.18 412	1.57 379	8.42 412	1.98 354	1.52 399	1.26 403	1.67 406	1.19 403	1.67 399	1.40 402

HanzoNet	7.64 411	2.86 411	5.05 401	7.01 416	3.97 411	2.18 396	1.34 388	3.37 408	4.05 401	13.17 416	10.58 409	10.73 414	16.52 420	8.45 413	10.51 415	10.48 420	9.72 422	5.59 417	13.46 421	6.84 417	6.83 416

WAO-8	2.80 398	2.14 406	2.89 342	1.91 403	1.04 386	3.98 406	0.96 365	3.26 405	6.17 405	2.15 393	3.37 401	3.31 395	2.41 393	11.84 414	2.03 357	2.05 405	1.86 407	1.54 402	0.92 395	1.22 386	0.87 384

Venus	2.80 398	2.14 406	2.89 342	1.91 403	1.04 386	3.98 406	0.96 365	3.26 405	6.17 405	2.15 393	3.37 401	3.31 395	2.41 393	11.84 414	2.03 357	2.05 405	1.86 407	1.54 402	0.92 395	1.22 386	0.87 384

PML	23.15 425	16.83 421	7.78 409	5.49 414	9.93 414	51.13 436	104.50 436	5.76 412	13.62 415	37.30 436	105.93 436	30.86 437	23.50 427	12.07 416	7.87 410	6.30 415	2.12 411	6.32 418	2.43 409	10.44 420	2.90 411

LRCNet_RVC	13.74 419	19.30 422	12.75 416	19.46 424	12.69 417	1.86 385	0.41 253	12.33 417	1.05 352	15.77 418	18.83 424	12.62 420	8.70 412	12.21 417	9.62 413	22.22 429	8.37 420	25.85 429	24.01 430	19.32 428	17.44 428

Anonymous_1	22.91 424	11.20 418	12.13 412	12.75 419	26.28 431	19.43 422	27.92 425	14.08 419	13.61 414	14.96 417	10.58 409	11.26 416	11.19 416	12.55 418	14.57 419	38.28 436	7.88 416	34.96 433	63.99 433	89.57 437	10.94 421

DPSimNet_ROB	17.97 421	20.20 428	24.98 426	17.62 422	15.92 420	21.53 426	21.00 419	13.70 418	15.61 420	23.89 432	14.69 417	22.87 426	24.58 435	12.70 419	14.56 418	18.48 427	12.91 423	20.21 427	12.05 420	17.76 421	14.17 422

DPSM_ROB	12.34 416	11.21 419	12.51 414	12.91 420	12.80 418	19.84 424	28.28 426	14.38 421	14.28 418	10.58 412	11.26 411	12.03 418	11.85 417	13.15 420	15.34 421	7.11 417	8.31 418	6.50 419	7.35 416	8.84 418	8.31 419

DPSM	12.34 416	11.21 419	12.51 414	12.91 420	12.80 418	19.84 424	28.28 426	14.38 421	14.28 418	10.58 412	11.26 411	12.03 418	11.85 417	13.15 420	15.34 421	7.11 417	8.31 418	6.50 419	7.35 416	8.84 418	8.31 419

xxxxx1	28.96 434	20.11 425	14.07 419	49.74 434	39.15 434	18.98 419	26.64 422	21.94 425	20.21 425	16.45 419	17.48 421	18.36 421	21.56 423	16.21 422	20.88 425	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 434

tt_ll	28.96 434	20.11 425	14.07 419	49.74 434	39.15 434	18.98 419	26.64 422	21.94 425	20.21 425	16.45 419	17.48 421	18.36 421	21.56 423	16.21 422	20.88 425	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 434

ff	28.96 434	20.11 425	14.07 419	49.74 434	39.15 434	18.98 419	26.64 422	21.94 425	20.21 425	16.45 419	17.48 421	18.36 421	21.56 423	16.21 422	20.88 425	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 434

BEATNet-Init1	12.10 415	11.19 417	27.29 433	2.99 412	3.51 409	21.84 427	11.10 414	14.34 420	13.83 417	20.34 423	20.33 425	26.35 435	20.03 422	19.06 425	14.80 420	1.74 402	1.81 406	2.05 410	2.49 411	3.69 413	3.12 412

HaxPig	19.86 422	22.40 429	22.34 423	17.95 423	17.95 422	11.77 416	11.89 415	16.02 423	15.89 421	21.10 424	21.41 426	18.74 424	18.39 421	20.08 426	19.69 424	23.63 433	23.22 431	24.06 428	23.69 429	23.00 429	23.95 431

ASD4	21.52 423	19.65 423	22.13 422	22.45 426	16.42 421	23.29 428	30.71 428	33.06 435	17.47 423	24.18 433	14.11 416	21.71 425	15.88 419	21.06 427	18.11 423	19.78 428	17.78 430	26.52 430	20.33 428	27.03 430	18.73 429

MEDIAN_ROB	23.96 426	27.05 436	26.39 432	22.16 425	22.13 424	16.12 418	13.97 416	20.24 424	20.05 424	25.50 434	25.31 434	22.96 427	22.63 426	24.39 428	23.24 428	28.20 434	27.23 435	28.62 431	27.75 431	27.50 431	27.76 432

MyStereo03	24.83 428	22.55 431	25.13 427	26.08 428	25.72 426	39.87 431	57.07 433	28.77 429	28.85 432	21.33 428	22.66 431	24.16 428	23.82 428	26.32 429	30.89 434	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 423

MyStereo02	24.83 428	22.55 431	25.13 427	26.08 428	25.72 426	39.87 431	57.07 433	28.77 429	28.85 432	21.33 428	22.66 431	24.16 428	23.82 428	26.32 429	30.89 434	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 423

MyStereo	24.83 428	22.55 431	25.13 427	26.08 428	25.72 426	39.87 431	57.07 433	28.77 429	28.85 432	21.33 428	22.66 431	24.16 428	23.82 428	26.32 429	30.89 434	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 423

CasAABBNet	24.81 427	22.53 430	24.83 425	26.08 428	25.74 429	39.86 430	57.06 432	28.87 432	28.83 431	21.16 426	22.54 429	24.22 431	23.89 433	26.38 432	30.87 432	14.25 421	16.71 425	13.09 421	14.81 423	17.78 425	16.71 423

Selective-RAFT-Error	24.87 431	22.59 434	25.14 430	26.13 432	25.82 430	39.93 434	57.03 431	28.97 433	28.95 435	21.21 427	22.65 430	24.25 432	23.98 434	26.43 433	30.83 431	14.27 422	16.71 425	13.10 425	14.82 424	17.82 426	16.76 427

LSM0	26.58 432	22.63 435	25.88 431	30.13 433	52.21 437	39.94 435	56.74 430	28.97 433	28.72 430	21.14 425	22.26 428	24.43 433	23.88 432	26.54 434	30.87 432	14.32 426	16.55 424	13.12 426	14.71 422	17.92 427	20.60 430

AVERAGE_ROB	26.93 433	30.34 437	29.27 434	25.82 427	25.34 425	19.48 423	15.17 417	23.55 428	23.00 429	28.45 435	27.87 435	26.25 434	25.86 436	26.96 435	25.55 429	31.30 435	30.07 436	31.76 432	30.81 432	30.79 435	30.93 433

SPstereo	16.50 420	2.87 412	4.74 399	2.64 410	2.53 407	29.48 429	52.22 429	39.30 436	29.70 436	21.90 431	21.75 427	27.53 436	23.84 431	28.05 436	26.36 430	2.38 407	2.58 413	4.92 414	3.03 412	2.19 405	2.05 409

test_example2	115.39 437	123.23 438	94.57 436	115.52 437	123.55 438	101.63 437	114.33 437	53.41 437	99.48 437	134.90 437	135.05 437	85.83 438	85.11 437	111.32 437	106.15 437	152.55 438	205.26 438	99.78 438	114.96 438	140.96 438	110.20 437

FADE		3.00 413		2.11 405	2.94 408							3.05 392				94.83 437	35.90 437	65.83 434	66.18 434	1.66 398

Low-res two-view benchmark