Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

CASnet	0.32 3	0.40 63	1.80 11	0.28 34	0.11 1	0.47 31	0.19 12	0.45 7	0.47 25	0.39 31	0.31 26	0.23 15	0.17 1	0.31 3	0.21 1	0.11 111	0.06 1	0.15 246	0.12 140	0.16 69	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MIF-Stereo	0.36 10	0.66 143	2.43 127	0.28 34	0.24 118	0.30 4	0.18 10	0.35 1	0.36 2	0.26 14	0.37 43	0.18 1	0.18 6	0.33 14	0.30 56	0.11 111	0.08 38	0.09 14	0.08 27	0.25 209	0.09 2

RAFT-345	0.56 111	0.37 50	2.68 240	0.40 212	0.34 210	0.58 114	0.41 247	0.49 14	0.70 178	0.51 111	0.99 333	0.43 93	0.28 73	1.56 254	0.81 243	0.10 47	0.07 6	0.11 93	0.09 37	0.11 17	0.09 2

LoS	0.34 5	0.35 37	1.88 24	0.25 5	0.13 5	0.53 67	0.20 20	0.50 23	0.53 52	0.26 14	0.28 15	0.37 68	0.24 27	0.40 35	0.25 23	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.06 6	0.15 60	0.10 4

AAGNet	0.92 314	0.40 63	2.53 179	0.60 302	1.01 364	0.62 184	0.45 272	0.52 27	0.68 160	0.58 170	0.53 127	0.50 141	0.72 301	1.22 211	7.32 413	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.16 69	0.10 4

RAFT_R40	0.55 103	0.31 7	2.44 135	0.57 300	0.42 259	0.62 184	0.52 295	0.58 55	0.66 124	0.56 152	0.54 141	0.54 157	0.50 229	1.56 254	0.53 166	0.11 111	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.16 69	0.10 4

RAFT-RH_RVC	0.65 191	0.73 167	2.78 268	0.39 199	0.29 165	0.60 144	0.18 10	0.45 7	0.63 104	0.75 292	1.89 375	0.47 129	0.29 89	1.59 265	1.21 292	0.15 235	0.07 6	0.13 192	0.13 160	0.11 17	0.10 4

CroCo-Stereo	0.35 7	0.71 159	1.67 8	0.32 91	0.17 37	0.19 1	0.21 30	0.79 133	0.54 55	0.22 3	0.25 11	0.55 165	0.22 19	0.28 1	0.28 42	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.07 12	0.12 25	0.10 4
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
SST-Stereo	0.56 111	0.30 5	2.44 135	0.71 332	0.55 288	0.62 184	0.65 331	0.57 53	0.67 136	0.59 190	0.53 127	0.51 144	0.59 268	1.57 258	0.31 70	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.11 9

StereoIM	0.35 7	0.89 207	2.15 70	0.25 5	0.29 165	0.29 3	0.17 5	0.47 10	0.41 5	0.21 1	0.22 2	0.28 39	0.21 16	0.32 13	0.31 70	0.10 47	0.09 81	0.10 47	0.08 27	0.11 17	0.12 10

CREStereo	0.31 1	0.35 37	1.66 7	0.19 1	0.13 5	0.55 84	0.17 5	0.50 23	0.50 36	0.28 18	0.34 35	0.24 21	0.21 16	0.34 15	0.23 14	0.11 111	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.10 10	0.12 10
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
test croco	0.43 25	0.73 167	2.80 271	0.28 34	0.19 63	0.33 8	0.21 30	0.63 76	0.50 36	0.24 9	0.38 49	0.24 21	0.25 41	0.48 59	0.32 79	0.12 144	0.08 38	0.13 192	0.09 37	0.43 335	0.13 12

Patchmatch Stereo++	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.48 256	0.17 37	0.61 162	0.26 112	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.43 93	0.28 73	0.56 95	0.30 56	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12
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	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.48 256	0.18 47	0.61 162	0.28 134	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.43 93	0.28 73	0.49 69	0.30 56	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo_v2	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.49 267	0.17 37	0.61 162	0.28 134	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.44 108	0.28 73	0.48 59	0.30 56	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.48 256	0.18 47	0.61 162	0.26 112	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.43 93	0.28 73	0.51 75	0.30 56	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

HUI-Stereo	0.43 25	0.36 40	2.45 151	0.48 256	0.18 47	0.61 162	0.27 126	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.44 108	0.28 73	0.47 51	0.30 56	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

iGMRVC	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.48 256	0.18 47	0.61 162	0.27 126	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.43 93	0.28 73	0.57 98	0.31 70	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

iRAFT	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.48 256	0.17 37	0.61 162	0.26 112	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.43 93	0.28 73	0.56 95	0.30 56	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

RAFT-IKP	0.43 25	0.36 40	2.44 135	0.48 256	0.16 20	0.60 144	0.28 134	0.53 30	0.61 84	0.48 66	0.43 65	0.43 93	0.28 73	0.51 75	0.31 70	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.17 90	0.13 12

TestStereo	0.49 66	0.88 202	2.38 106	0.30 60	0.16 20	0.43 16	0.25 100	0.55 47	0.46 19	0.38 29	0.46 79	0.34 61	0.28 73	1.96 321	0.28 42	0.11 111	0.08 38	0.12 136	0.09 37	0.15 60	0.13 12

RALAANet	0.52 82	1.37 316	2.63 214	0.33 111	0.23 109	0.48 34	0.19 12	0.69 91	0.55 60	0.49 82	0.46 79	0.39 75	0.31 103	0.53 86	0.53 166	0.10 47	0.33 265	0.11 93	0.17 227	0.29 254	0.13 12

GMStereo	0.44 37	1.32 300	2.65 224	0.28 34	0.16 20	0.42 15	0.22 40	0.48 11	0.63 104	0.41 34	0.36 39	0.26 30	0.25 41	0.41 41	0.30 56	0.14 216	0.08 38	0.10 47	0.12 140	0.17 90	0.13 12
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoVision	0.52 82	1.12 253	2.70 250	0.34 128	0.32 195	0.47 31	0.26 112	0.73 106	0.61 84	0.33 23	0.89 316	0.45 120	0.26 49	0.52 79	0.39 116	0.14 216	0.15 181	0.16 263	0.15 196	0.22 173	0.14 24

NINENet	0.54 99	0.40 63	2.19 76	0.55 287	0.26 138	0.91 328	0.23 59	1.05 317	0.77 238	0.54 131	0.57 172	0.65 211	0.32 108	1.22 211	0.34 96	0.16 249	0.13 154	0.16 263	0.11 109	0.16 69	0.14 24

DEmStereo	0.69 222	0.40 63	2.42 122	0.42 224	0.18 47	0.66 236	0.88 359	0.54 39	0.64 110	0.60 199	1.00 334	0.45 120	1.24 357	1.53 250	2.21 354	0.10 47	0.08 38	0.10 47	0.10 71	0.11 17	0.14 24

Pruner-Stereo	0.55 103	0.38 55	2.49 171	1.78 396	0.19 63	0.63 197	0.45 272	0.59 62	0.67 136	0.61 206	0.48 90	0.41 88	0.25 41	0.49 69	0.99 268	0.13 186	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.13 35	0.14 24

IRAFT_RVC	0.59 141	0.74 176	2.42 122	0.47 255	0.21 77	0.59 132	0.42 254	0.68 89	0.73 200	0.54 131	0.50 115	0.49 137	0.51 233	1.57 258	1.00 270	0.11 111	0.25 247	0.13 192	0.10 71	0.15 60	0.14 24

s12784h	0.41 18	0.34 30	2.17 73	0.24 4	0.11 1	0.64 209	0.24 81	0.85 179	0.70 178	0.45 52	0.54 141	0.28 39	0.27 62	0.51 75	0.27 37	0.11 111	0.06 1	0.09 14	0.06 6	0.16 69	0.14 24

MIF-Stereo (partial)	0.41 18	0.71 159	2.67 235	0.27 22	0.24 118	0.32 6	0.17 5	0.56 48	0.46 19	0.26 14	0.37 43	0.25 24	0.26 49	0.46 49	0.35 103	0.11 111	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.21 159	0.15 30

CroCo-Stereo Lap2	0.38 13	0.91 215	2.02 46	0.33 111	0.38 236	0.23 2	0.21 30	0.63 76	0.51 41	0.23 6	0.28 15	0.29 43	0.23 25	0.34 15	0.28 42	0.10 47	0.09 81	0.10 47	0.08 27	0.22 173	0.15 30

DisPM	0.48 55	0.41 68	2.54 183	0.61 308	0.18 47	0.59 132	0.62 326	0.54 39	0.67 136	0.61 206	0.53 127	0.38 73	0.26 49	0.76 153	0.31 70	0.13 186	0.07 6	0.12 136	0.11 109	0.12 25	0.15 30

BUS	0.45 40	0.32 14	1.58 4	0.31 74	0.22 86	0.91 328	0.23 59	1.05 317	0.67 136	0.64 238	0.53 127	0.65 211	0.32 108	0.48 59	0.34 96	0.13 186	0.10 104	0.14 221	0.12 140	0.13 35	0.15 30

IER	0.49 66	0.73 167	2.12 65	0.27 22	0.25 124	0.65 223	0.27 126	0.76 113	0.59 77	0.56 152	0.59 183	0.60 190	0.53 244	0.64 118	0.44 132	0.12 144	0.09 81	0.11 93	0.11 109	0.18 110	0.15 30

BSDual-CNN	0.48 55	0.32 14	1.58 4	0.31 74	0.22 86	0.76 279	0.32 191	1.05 317	0.67 136	0.64 238	0.53 127	0.63 201	0.38 136	0.48 59	0.97 260	0.13 186	0.10 104	0.14 221	0.12 140	0.13 35	0.15 30

hknet	0.53 92	0.39 59	2.04 50	0.31 74	0.24 118	0.76 279	0.32 191	1.05 317	0.71 190	0.64 238	0.53 127	0.79 277	0.40 153	0.84 168	0.78 234	0.12 144	0.10 104	0.14 221	0.12 140	0.13 35	0.15 30

psmg	0.48 55	0.32 14	1.58 4	0.28 34	0.22 86	0.75 275	0.35 218	0.94 243	0.67 136	0.61 206	0.59 183	0.63 201	0.38 136	0.48 59	0.97 260	0.13 186	0.11 126	0.13 192	0.13 160	0.14 51	0.15 30

GLC_STEREO	0.31 1	0.30 5	1.80 11	0.29 46	0.12 3	0.41 14	0.20 20	0.39 2	0.42 9	0.26 14	0.31 26	0.25 24	0.19 7	0.36 24	0.26 32	0.09 11	0.11 126	0.12 136	0.10 71	0.13 35	0.15 30

PSM-softLoss	0.52 82	0.34 30	2.47 163	0.55 287	0.17 37	0.61 162	0.39 242	0.64 78	0.67 136	0.52 119	0.48 90	0.39 75	0.25 41	1.46 242	0.77 230	0.13 186	0.08 38	0.13 192	0.12 140	0.12 25	0.15 30

KMStereo	0.52 82	0.34 30	2.47 163	0.55 287	0.17 37	0.61 162	0.39 242	0.64 78	0.67 136	0.52 119	0.48 90	0.39 75	0.25 41	1.46 242	0.77 230	0.13 186	0.08 38	0.13 192	0.12 140	0.12 25	0.15 30

sCroCo_RVC	0.37 11	0.39 59	2.38 106	0.35 144	0.27 149	0.31 5	0.22 40	0.49 14	0.48 28	0.23 6	0.34 35	0.25 24	0.24 27	0.35 22	0.25 23	0.15 235	0.17 200	0.12 136	0.11 109	0.15 60	0.15 30

PMTNet	0.35 7	0.38 55	1.75 9	0.21 2	0.14 8	0.57 107	0.24 81	0.48 11	0.44 17	0.28 18	0.32 32	0.26 30	0.24 27	0.41 41	0.24 15	0.42 358	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.18 110	0.15 30

Any-RAFT	0.42 22	0.33 23	1.89 26	0.28 34	0.21 77	0.69 252	0.21 30	0.83 162	0.60 81	0.45 52	0.43 65	0.62 197	0.30 99	0.48 59	0.24 15	0.11 111	0.40 279	0.08 3	0.06 6	0.10 10	0.16 43

CSP-Net	0.55 103	0.61 132	1.81 14	0.30 60	0.23 109	0.77 289	0.35 218	0.90 221	0.62 93	0.62 218	0.60 190	0.65 211	0.42 175	1.76 286	0.47 143	0.17 268	0.12 141	0.10 47	0.10 71	0.21 159	0.16 43

dd	0.48 55	1.32 300	2.41 118	0.31 74	0.17 37	0.58 114	0.26 112	0.50 23	0.71 190	0.42 38	0.41 61	0.34 61	0.28 73	0.47 51	0.41 119	0.18 279	0.10 104	0.13 192	0.12 140	0.22 173	0.16 43

PFNet+	0.50 70	0.43 76	2.54 183	0.49 267	0.18 47	0.58 114	0.76 348	0.54 39	0.72 197	0.56 152	0.48 90	0.39 75	0.26 49	0.94 179	0.33 88	0.14 216	0.09 81	0.14 221	0.13 160	0.12 25	0.16 43

LMCR-Stereo	0.61 154	1.00 227	2.60 205	0.42 224	0.22 86	0.74 273	0.31 181	1.06 329	0.70 178	0.62 218	0.64 220	0.40 83	0.52 241	0.84 168	1.27 300	0.20 298	0.09 81	0.12 136	0.09 37	0.26 224	0.16 43

UPFNet	0.51 80	0.67 144	2.04 50	0.34 128	0.33 201	0.65 223	0.37 228	0.88 207	0.65 117	0.60 199	0.53 127	0.61 192	0.41 164	0.77 154	0.55 173	0.13 186	0.13 154	0.13 192	0.13 160	0.20 150	0.16 43

UDGNet	0.50 70	1.36 313	2.44 135	0.37 168	0.19 63	0.58 114	0.23 59	0.49 14	0.69 168	0.42 38	0.39 52	0.34 61	0.29 89	0.55 92	0.32 79	0.25 332	0.10 104	0.37 359	0.19 251	0.30 260	0.17 49

NF-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.55 190	0.55 287	0.16 20	0.61 162	0.43 261	0.70 98	0.70 178	0.50 100	0.47 84	0.37 68	0.26 49	1.44 241	0.78 234	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.13 35	0.17 49

OCTAStereo	0.53 92	0.33 23	2.54 183	0.56 296	0.16 20	0.61 162	0.42 254	0.70 98	0.70 178	0.50 100	0.47 84	0.37 68	0.26 49	1.43 237	0.79 237	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.13 35	0.17 49

ASMatch	0.61 154	0.47 85	2.72 253	0.91 352	0.36 224	0.56 88	0.24 81	0.54 39	0.67 136	0.48 66	1.20 351	0.47 129	0.65 283	1.33 227	0.93 257	0.10 47	0.08 38	0.11 93	0.11 109	0.10 10	0.17 49

RE-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.54 183	0.56 296	0.16 20	0.61 162	0.43 261	0.70 98	0.70 178	0.50 100	0.47 84	0.37 68	0.26 49	1.43 237	0.77 230	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.13 35	0.17 49

TVStereo	0.53 92	0.33 23	2.54 183	0.56 296	0.16 20	0.61 162	0.43 261	0.70 98	0.70 178	0.50 100	0.47 84	0.37 68	0.26 49	1.43 237	0.77 230	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.10 71	0.13 35	0.17 49

DN-CSS_ROB	0.56 111	1.64 355	2.75 262	0.42 224	0.22 86	0.57 107	0.19 12	0.79 133	0.66 124	0.46 62	0.62 205	0.41 88	0.32 108	0.73 147	0.49 155	0.12 144	0.08 38	0.14 221	0.13 160	0.38 312	0.17 49

TANstereo	0.39 15	0.70 156	2.48 168	0.23 3	0.12 3	0.54 74	0.16 3	0.41 3	0.47 25	0.45 52	0.51 117	0.26 30	0.22 19	0.34 15	0.21 1	0.10 47	0.10 104	0.08 3	0.07 12	0.09 5	0.18 56

XX-TBD	0.40 17	1.04 237	2.49 171	0.35 144	0.13 5	0.51 47	0.17 5	0.44 6	0.52 46	0.38 29	0.51 117	0.23 15	0.19 7	0.31 3	0.25 23	0.10 47	0.07 6	0.08 3	0.06 6	0.09 5	0.18 56

R-Stereo Train	0.42 22	0.31 7	2.51 175	0.30 60	0.18 47	0.56 88	0.25 100	0.82 152	0.41 5	0.57 164	0.67 236	0.33 57	0.24 27	0.34 15	0.33 88	0.10 47	0.08 38	0.09 14	0.07 12	0.09 5	0.18 56

RAFT-Stereo	0.42 22	0.31 7	2.51 175	0.30 60	0.18 47	0.56 88	0.25 100	0.82 152	0.41 5	0.57 164	0.67 236	0.33 57	0.24 27	0.34 15	0.33 88	0.10 47	0.08 38	0.09 14	0.07 12	0.09 5	0.18 56
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Test	0.56 111	0.41 68	2.01 43	0.90 350	1.07 369	0.65 223	0.37 228	0.83 162	0.65 117	0.49 82	0.49 103	0.93 319	0.24 27	0.52 79	0.30 56	0.10 47	0.38 273	0.09 14	0.38 349	0.11 17	0.19 60

gwcnet-sp	0.52 82	0.71 159	2.66 228	0.32 91	0.22 86	0.66 236	0.31 181	0.84 169	0.69 168	0.61 206	0.49 103	0.46 124	0.43 188	0.77 154	0.48 146	0.12 144	0.11 126	0.11 93	0.11 109	0.19 133	0.19 60

scenet	0.52 82	0.71 159	2.66 228	0.32 91	0.22 86	0.66 236	0.31 181	0.84 169	0.69 168	0.61 206	0.49 103	0.46 124	0.43 188	0.77 154	0.48 146	0.12 144	0.11 126	0.11 93	0.11 109	0.19 133	0.19 60

ssnet	0.52 82	0.71 159	2.66 228	0.32 91	0.22 86	0.66 236	0.31 181	0.84 169	0.69 168	0.61 206	0.49 103	0.46 124	0.43 188	0.77 154	0.48 146	0.12 144	0.11 126	0.11 93	0.11 109	0.19 133	0.19 60

TransformOpticalFlow	0.65 191	0.61 132	2.67 235	0.45 246	0.26 138	0.62 184	0.28 134	0.88 207	0.76 230	0.76 294	0.74 277	0.90 313	0.84 322	1.82 300	0.80 239	0.10 47	0.07 6	0.11 93	0.09 37	0.12 25	0.19 60

DeepStereo_RVC	0.47 48	0.37 50	2.19 76	0.55 287	0.18 47	0.60 144	0.58 313	0.52 27	0.62 93	0.49 82	0.45 77	0.39 75	0.85 325	0.47 51	0.34 96	0.12 144	0.08 38	0.11 93	0.09 37	0.15 60	0.19 60

HCRNet	0.50 70	0.75 180	2.08 57	0.39 199	0.29 165	0.58 114	0.22 40	0.79 133	0.67 136	0.49 82	0.49 103	0.48 135	0.37 129	1.13 201	0.40 117	0.15 235	0.10 104	0.15 246	0.13 160	0.21 159	0.19 60

UNet	0.56 111	0.58 119	2.81 275	0.32 91	0.33 201	0.74 273	0.27 126	0.86 191	0.67 136	0.55 142	0.55 150	0.72 253	0.55 251	0.79 159	0.58 179	0.12 144	0.09 81	0.13 192	0.11 109	0.20 150	0.19 60

knoymous	0.37 11	0.34 30	1.83 15	0.25 5	0.18 47	0.45 18	0.24 81	0.60 65	0.40 4	0.42 38	0.39 52	0.54 157	0.25 41	0.41 41	0.29 51	0.12 144	0.08 38	0.12 136	0.07 12	0.13 35	0.20 68

CRFU-Net	0.58 126	0.42 70	1.90 27	0.49 267	0.27 149	0.83 309	0.35 218	0.94 243	0.54 55	0.65 250	0.60 190	0.78 275	1.34 358	1.00 183	0.51 161	0.17 268	0.14 167	0.17 277	0.10 71	0.19 133	0.20 68

IPLGR	0.58 126	0.64 140	3.12 315	0.37 168	0.18 47	0.62 184	0.54 300	1.06 329	0.69 168	0.73 284	0.46 79	0.50 141	0.44 196	1.12 200	0.31 70	0.10 47	0.08 38	0.11 93	0.09 37	0.21 159	0.20 68

ACRE	0.63 179	1.55 341	3.41 343	0.76 335	0.28 159	0.60 144	0.56 308	0.82 152	0.68 160	0.57 164	0.62 205	0.43 93	0.30 99	0.47 51	0.42 123	0.12 144	0.19 210	0.13 192	0.14 178	0.36 300	0.20 68

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 82	0.51 100	1.12 1	0.26 15	0.22 86	0.46 21	0.20 20	1.10 340	1.33 371	3.13 409	0.33 33	0.22 8	0.20 14	0.34 15	0.26 32	0.11 111	0.09 81	0.11 93	0.09 37	0.17 90	0.21 72

CIPLG	0.63 179	1.59 347	3.16 317	0.79 341	0.31 184	0.62 184	0.57 311	0.82 152	0.68 160	0.58 170	0.63 213	0.43 93	0.31 103	0.48 59	0.42 123	0.12 144	0.20 222	0.13 192	0.13 160	0.36 300	0.21 72

IPLGR_C	0.64 186	1.66 358	3.36 331	0.80 342	0.31 184	0.60 144	0.60 319	0.82 152	0.69 168	0.58 170	0.62 205	0.44 108	0.31 103	0.47 51	0.43 129	0.12 144	0.22 232	0.13 192	0.15 196	0.35 294	0.21 72

THIR-Stereo	0.88 301	0.85 195	2.33 99	0.26 15	0.16 20	0.59 132	2.69 404	0.62 70	0.54 55	0.62 218	1.61 369	0.96 327	1.77 381	1.67 275	2.20 353	0.10 47	0.08 38	0.14 221	0.11 109	0.16 69	0.21 72

DRaft	0.65 191	0.47 85	2.38 106	0.25 5	0.17 37	0.64 209	0.65 331	0.56 48	0.57 67	0.67 258	0.98 330	0.38 73	0.99 343	1.42 236	2.06 343	0.11 111	0.14 167	0.10 47	0.14 178	0.18 110	0.21 72

CoDeX	0.54 99	0.52 102	2.25 85	0.30 60	0.26 138	0.61 162	0.32 191	1.03 303	0.73 200	0.49 82	0.56 162	0.52 151	0.40 153	1.59 265	0.38 114	0.12 144	0.09 81	0.11 93	0.10 71	0.15 60	0.22 77

dad	0.58 126	1.35 309	2.39 112	0.31 74	0.20 68	0.62 184	0.26 112	0.56 48	0.79 250	0.66 256	0.64 220	0.64 207	0.36 124	0.87 171	0.48 146	0.28 342	0.15 181	0.40 362	0.18 235	0.24 194	0.22 77

HHNet	0.63 179	0.67 144	3.10 313	0.37 168	0.25 124	0.64 209	0.60 319	0.70 98	0.67 136	0.55 142	1.12 347	0.32 53	0.60 273	0.43 45	1.75 329	0.16 249	0.08 38	0.12 136	0.10 71	0.18 110	0.22 77

Anonymous3	0.47 48	0.49 89	2.61 209	0.33 111	0.25 124	0.72 265	0.32 191	0.80 138	0.60 81	0.36 24	0.41 61	0.33 57	0.29 89	0.46 49	0.30 56	0.19 290	0.18 206	0.13 192	0.13 160	0.18 110	0.22 77

CREStereo++_RVC	0.38 13	0.37 50	2.47 163	0.25 5	0.16 20	0.54 74	0.15 1	0.42 4	0.57 67	0.37 26	0.52 124	0.24 21	0.19 7	0.31 3	0.27 37	0.09 11	0.06 1	0.08 3	0.30 312	0.09 5	0.22 77
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
CFNet-RSSM	0.44 37	0.36 40	2.38 106	0.28 34	0.43 260	0.53 67	0.20 20	0.86 191	0.52 46	0.44 50	0.36 39	0.53 152	0.26 49	0.40 35	0.27 37	0.09 11	0.08 38	0.09 14	0.38 349	0.10 10	0.22 77

MMNet	0.55 103	0.92 220	2.03 47	0.34 128	0.27 149	0.79 298	0.28 134	0.86 191	0.79 250	0.62 218	0.58 178	0.59 183	0.56 253	0.80 163	0.61 188	0.11 111	0.11 126	0.12 136	0.11 109	0.21 159	0.22 77

psm_up	0.65 191	1.02 231	2.53 179	0.36 158	0.31 184	0.64 209	0.38 236	0.96 259	0.73 200	0.63 227	0.57 172	0.68 233	0.57 258	1.90 317	0.52 163	0.17 268	0.15 181	0.16 263	0.15 196	0.27 235	0.22 77

DispNO	0.78 263	1.51 337	3.38 336	0.34 128	0.28 159	0.54 74	0.41 247	0.86 191	0.84 287	0.58 170	0.74 277	0.67 220	0.51 233	2.40 352	1.62 322	0.14 216	0.10 104	0.15 246	0.11 109	0.22 173	0.23 85

CASS	0.43 25	0.34 30	2.01 43	0.33 111	0.17 37	0.54 74	0.24 81	0.71 104	0.52 46	0.62 218	0.55 150	0.40 83	0.41 164	0.43 45	0.33 88	0.17 268	0.10 104	0.14 221	0.11 109	0.18 110	0.23 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	0.74 244	1.09 244	2.87 286	0.36 158	0.21 77	1.63 378	0.60 319	1.39 372	0.63 104	1.39 371	0.51 117	0.40 83	0.86 327	1.40 233	0.37 108	0.09 11	0.07 6	0.14 221	0.12 140	0.34 283	0.23 85

AACVNet	0.61 154	1.13 255	2.47 163	0.37 168	0.21 77	0.57 107	0.25 100	0.75 110	0.55 60	0.56 152	0.60 190	0.66 218	0.44 196	2.11 333	0.49 155	0.14 216	0.11 126	0.14 221	0.11 109	0.35 294	0.23 85

CRE-IMP	0.46 45	0.31 7	2.40 114	0.53 280	0.17 37	0.79 298	0.68 339	0.54 39	0.66 124	0.47 64	0.43 65	0.44 108	0.26 49	0.43 45	0.33 88	0.12 144	0.07 6	0.12 136	0.09 37	0.17 90	0.23 85

SFCPSM	0.48 55	0.39 59	2.30 93	0.28 34	0.27 149	0.70 255	0.32 191	1.00 283	0.69 168	0.50 100	0.52 124	0.43 93	0.36 124	0.53 86	0.44 132	0.12 144	0.09 81	0.12 136	0.16 214	0.18 110	0.23 85

HGLStereo	0.61 154	1.20 275	2.59 200	0.36 158	0.40 244	0.65 223	0.30 171	0.87 199	0.67 136	0.60 199	0.70 256	0.69 244	0.56 253	1.07 191	0.59 181	0.14 216	0.13 154	0.13 192	0.12 140	0.23 188	0.23 85

DMCA-RVC	0.70 227	1.30 298	3.59 359	0.37 168	0.89 348	0.57 107	0.31 181	0.73 106	0.59 77	0.69 269	0.54 141	0.59 183	0.57 258	1.25 218	0.66 205	0.16 249	0.38 273	0.20 308	0.15 196	0.22 173	0.23 85

UCFNet_RVC	0.55 103	1.16 264	2.48 168	0.31 74	0.27 149	0.65 223	0.28 134	0.76 113	0.58 73	0.51 111	0.53 127	0.67 220	0.42 175	0.91 176	0.45 136	0.16 249	0.11 126	0.17 277	0.17 227	0.20 150	0.23 85

PS-NSSS	0.69 222	1.37 316	2.44 135	0.31 74	0.32 195	0.64 209	0.34 209	1.04 309	0.74 217	0.56 152	0.75 285	0.51 144	0.42 175	2.41 355	0.54 171	0.24 326	0.17 200	0.27 336	0.18 235	0.30 260	0.23 85

fast-acv-ft	0.67 211	1.24 287	3.26 323	0.39 199	0.30 176	0.80 301	0.48 283	0.74 108	0.76 230	0.60 199	0.78 296	0.76 269	0.60 273	0.70 135	0.78 234	0.16 249	0.15 181	0.18 293	0.17 227	0.38 312	0.24 95

AdaStereo	0.48 55	0.44 80	2.18 75	0.36 158	0.20 68	0.59 132	0.29 159	0.97 266	0.74 217	0.52 119	0.55 150	0.61 192	0.33 113	0.52 79	0.44 132	0.18 279	0.08 38	0.17 277	0.11 109	0.18 110	0.24 95
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.
HSM	0.67 211	0.92 220	2.29 91	0.30 60	0.29 165	0.65 223	0.29 159	0.98 272	0.67 136	0.59 190	0.58 178	1.39 371	0.65 283	2.56 362	0.45 136	0.11 111	0.09 81	0.10 47	0.08 27	0.18 110	0.24 95

StereoDRNet-Refined	0.55 103	0.61 132	2.07 55	0.34 128	0.21 77	0.68 249	0.26 112	0.87 199	0.73 200	0.70 272	0.69 243	0.74 261	0.45 204	1.10 194	0.62 191	0.12 144	0.09 81	0.14 221	0.14 178	0.27 235	0.24 95
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NRIStereo	0.50 70	0.34 30	2.44 135	0.52 276	0.16 20	0.94 334	0.73 346	0.52 27	0.65 117	0.48 66	0.40 60	0.59 183	0.29 89	0.78 158	0.33 88	0.11 111	0.13 154	0.11 93	0.09 37	0.22 173	0.25 99

Gwc-CoAtRS	0.41 18	0.37 50	2.06 54	0.28 34	0.41 249	0.48 34	0.19 12	0.64 78	0.49 30	0.45 52	0.39 52	0.57 176	0.26 49	0.37 25	0.28 42	0.09 11	0.19 210	0.09 14	0.31 317	0.11 17	0.25 99

ac_64	0.63 179	0.77 183	2.71 251	0.37 168	0.34 210	0.64 209	0.30 171	0.86 191	0.67 136	0.58 170	0.53 127	0.88 309	0.48 225	1.84 303	0.71 217	0.15 235	0.12 141	0.12 136	0.12 140	0.21 159	0.25 99

STTStereo	0.58 126	0.95 224	2.95 297	0.37 168	0.31 184	0.62 184	0.32 191	0.81 145	0.63 104	0.61 206	0.55 150	0.67 220	0.43 188	0.87 171	0.48 146	0.16 249	0.16 193	0.17 277	0.20 260	0.17 90	0.25 99

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 167	1.15 262	3.11 314	0.39 199	0.37 230	0.60 144	0.28 134	0.87 199	0.64 110	0.63 227	0.56 162	0.71 252	0.45 204	1.08 192	0.52 163	0.15 235	0.12 141	0.14 221	0.15 196	0.18 110	0.25 99
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GMStereo_Zeroshot	0.44 37	0.44 80	1.84 18	0.44 239	0.20 68	0.52 62	0.19 12	0.60 65	0.54 55	0.58 170	0.59 183	0.63 201	0.29 89	0.59 102	0.34 96	0.16 249	0.09 81	0.16 263	0.09 37	0.26 224	0.26 104

iinet-f	0.62 167	1.18 270	2.55 190	0.33 111	0.25 124	0.82 308	0.34 209	0.87 199	0.69 168	0.56 152	0.64 220	0.73 259	0.67 291	0.80 163	0.81 243	0.14 216	0.13 154	0.11 93	0.10 71	0.44 338	0.26 104

MIPNet	0.88 301	1.07 240	2.85 283	0.61 308	0.18 47	1.46 368	1.37 390	1.65 383	0.78 241	1.93 387	0.85 305	0.75 265	1.66 375	0.87 171	0.34 96	0.10 47	0.08 38	0.11 93	0.32 322	0.27 235	0.26 104

GwcNet-RSSM	0.64 186	1.38 319	2.69 246	0.33 111	0.26 138	0.60 144	0.32 191	0.84 169	0.73 200	0.56 152	0.65 227	0.72 253	0.42 175	1.78 292	0.60 183	0.14 216	0.10 104	0.12 136	0.13 160	0.26 224	0.26 104

CFNet	0.65 191	1.45 330	2.27 87	0.34 128	0.25 124	0.64 209	0.23 59	0.93 238	0.79 250	0.48 66	0.59 183	0.58 180	0.40 153	2.28 341	0.63 196	0.13 186	0.09 81	0.15 246	0.14 178	0.34 283	0.26 104

test_4	0.47 48	0.80 190	2.15 70	0.36 158	0.29 165	0.59 132	0.28 134	0.50 23	0.42 9	0.43 44	0.76 288	0.39 75	0.22 19	0.73 147	0.49 155	0.08 1	0.18 206	0.11 93	0.15 196	0.29 254	0.27 109

IIG-Stereo	0.65 191	0.87 198	2.32 97	0.55 287	0.23 109	0.62 184	0.21 30	0.78 126	0.71 190	0.64 238	0.69 243	0.69 244	0.38 136	2.07 327	1.37 309	0.11 111	0.08 38	0.11 93	0.09 37	0.15 60	0.27 109

PFNet	0.62 167	0.42 70	2.69 246	0.43 234	0.55 288	0.62 184	0.27 126	0.64 78	0.72 197	0.61 206	0.56 162	0.45 120	0.33 113	1.86 307	1.12 282	0.28 342	0.09 81	0.12 136	0.16 214	0.26 224	0.27 109

cross-raft	0.47 48	0.34 30	2.17 73	0.70 330	0.84 344	0.50 45	0.35 218	0.74 108	0.43 13	0.44 50	0.45 77	0.63 201	0.25 41	0.37 25	0.27 37	0.08 1	0.14 167	0.10 47	0.23 278	0.11 17	0.27 109

APVNet	0.76 257	1.11 251	3.23 319	0.39 199	0.36 224	0.85 315	0.44 267	0.96 259	0.73 200	0.58 170	0.69 243	0.76 269	0.56 253	2.29 342	0.82 246	0.17 268	0.18 206	0.24 328	0.19 251	0.35 294	0.27 109

cf-r	0.62 167	1.27 293	2.99 304	0.34 128	0.28 159	0.60 144	0.28 134	0.82 152	0.70 178	0.55 142	0.61 198	0.77 271	0.41 164	1.32 226	0.52 163	0.13 186	0.09 81	0.11 93	0.12 140	0.22 173	0.27 109

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 191	1.15 262	2.40 114	0.33 111	0.30 176	0.83 309	0.40 245	0.94 243	0.82 269	0.67 258	0.76 288	0.68 233	0.58 265	1.13 201	1.25 298	0.14 216	0.08 38	0.10 47	0.08 27	0.18 110	0.28 115

OMP-Stereo	0.64 186	0.87 198	2.38 106	0.56 296	0.37 230	0.60 144	0.26 112	0.75 110	0.71 190	0.65 250	0.60 190	0.68 233	0.32 108	2.07 327	1.18 288	0.11 111	0.08 38	0.12 136	0.09 37	0.17 90	0.28 115

hitnet-ft	0.73 241	1.09 244	2.59 200	0.28 34	0.22 86	0.71 259	0.36 225	0.89 213	0.67 136	0.58 170	0.83 300	1.03 341	0.94 340	2.31 343	0.70 213	0.23 319	0.14 167	0.41 364	0.13 160	0.24 194	0.28 115

GANet-RSSM	0.63 179	1.14 256	2.67 235	0.38 186	0.26 138	0.59 132	0.29 159	0.81 145	0.56 64	0.50 100	0.57 172	0.67 220	0.50 229	1.91 318	0.50 158	0.14 216	0.10 104	0.24 328	0.12 140	0.36 300	0.28 115

PSMNet-RSSM	0.61 154	1.19 273	2.43 127	0.33 111	0.25 124	0.59 132	0.28 134	0.88 207	0.65 117	0.54 131	0.62 205	0.69 244	0.46 211	1.67 275	0.50 158	0.15 235	0.10 104	0.14 221	0.16 214	0.20 150	0.28 115

DSFCA	0.62 167	0.77 183	1.95 35	0.29 46	0.29 165	0.79 298	0.86 356	0.81 145	0.73 200	0.73 284	0.66 233	0.67 220	0.57 258	1.17 207	1.03 273	0.16 249	0.15 181	0.13 192	0.14 178	0.19 133	0.28 115

GASNet	0.84 283	1.98 375	4.07 377	0.48 256	0.33 201	0.58 114	0.34 209	0.97 266	0.81 264	0.60 199	0.59 183	0.74 261	0.55 251	2.08 330	1.18 288	0.22 311	0.15 181	0.19 298	0.17 227	0.55 357	0.29 121

Sa-1000	0.61 154	1.07 240	2.71 251	0.32 91	0.61 310	0.61 162	0.31 181	1.00 283	0.76 230	0.53 127	0.83 300	0.43 93	0.33 113	0.69 134	0.30 56	0.10 47	0.52 297	0.13 192	0.28 302	0.29 254	0.29 121

rafts_anoy	0.60 147	1.33 304	2.59 200	0.53 280	1.09 371	0.49 39	0.25 100	0.67 86	0.53 52	0.41 34	0.38 49	0.33 57	0.30 99	0.68 132	0.41 119	0.10 47	1.13 353	0.13 192	0.15 196	0.20 150	0.29 121

delet	0.60 147	0.84 193	2.45 151	0.33 111	0.35 218	0.73 268	0.46 277	0.89 213	0.80 257	0.58 170	0.62 205	0.67 220	0.51 233	1.14 203	0.64 197	0.12 144	0.12 141	0.13 192	0.14 178	0.22 173	0.29 121

CFNet-ft	0.60 147	1.16 264	2.45 151	0.29 46	0.30 176	0.64 209	0.28 134	0.69 91	0.57 67	0.49 82	0.57 172	0.79 277	0.44 196	1.48 245	0.62 191	0.15 235	0.10 104	0.28 339	0.14 178	0.21 159	0.29 121

DMCA	0.50 70	0.83 192	1.95 35	0.32 91	0.24 118	0.59 132	0.26 112	0.81 145	0.68 160	0.59 190	0.49 103	0.56 172	0.36 124	0.65 122	0.65 202	0.14 216	0.10 104	0.14 221	0.10 71	0.19 133	0.29 121

STTRV1_RVC	0.81 272	0.59 125	2.88 288	0.43 234	0.49 275	0.80 301	0.44 267	1.18 357	0.84 287	0.63 227	0.89 316	0.72 253	0.63 281	2.67 371	0.67 207	0.51 367	0.65 315	0.27 336	0.24 280	0.35 294	0.29 121

CFNet_RVC	0.60 147	1.16 264	2.45 151	0.29 46	0.30 176	0.64 209	0.28 134	0.69 91	0.57 67	0.49 82	0.57 172	0.79 277	0.44 196	1.48 245	0.62 191	0.15 235	0.10 104	0.28 339	0.14 178	0.21 159	0.29 121

MLCV	0.59 141	1.41 321	2.41 118	0.31 74	0.15 13	0.60 144	0.23 59	0.77 119	0.63 104	0.67 258	0.66 233	0.55 165	0.37 129	1.16 205	1.09 279	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.21 159	0.29 121

raft_robust	0.68 216	1.24 287	2.42 122	0.30 60	0.57 293	0.53 67	0.25 100	0.95 256	0.79 250	0.49 82	0.46 79	1.12 358	0.74 308	1.50 248	0.61 188	0.09 11	0.62 312	0.10 47	0.30 312	0.26 224	0.30 130

CrosDoStereo	0.96 322	0.49 89	2.66 228	0.27 22	0.33 201	0.54 74	3.69 408	0.77 119	0.66 124	0.70 272	1.39 362	0.53 152	1.47 368	1.77 289	3.02 378	0.10 47	0.08 38	0.11 93	0.11 109	0.22 173	0.30 130

STrans-v2	0.69 222	0.62 136	2.66 228	0.28 34	0.23 109	0.57 107	0.32 191	1.01 291	0.77 238	0.92 326	0.84 302	0.88 309	0.92 337	1.81 297	1.19 290	0.10 47	0.07 6	0.10 47	0.09 37	0.12 25	0.30 130

DeepStereo_LL	0.96 322	0.49 89	2.66 228	0.27 22	0.33 201	0.54 74	3.69 408	0.77 119	0.66 124	0.70 272	1.39 362	0.53 152	1.47 368	1.77 289	3.02 378	0.10 47	0.08 38	0.11 93	0.11 109	0.22 173	0.30 130

Anonymous	0.41 18	0.44 80	2.55 190	0.35 144	0.32 195	0.38 12	0.34 209	0.57 53	0.41 5	0.25 11	0.30 20	0.23 15	0.29 89	0.38 27	0.28 42	0.15 235	0.13 154	0.11 93	0.12 140	0.24 194	0.30 130

GES	0.49 66	0.54 107	2.37 104	0.31 74	0.19 63	0.61 162	0.30 171	0.93 238	0.52 46	0.49 82	0.53 127	0.40 83	0.43 188	0.59 102	0.67 207	0.16 249	0.11 126	0.12 136	0.10 71	0.20 150	0.30 130

Nwc_Net	0.75 254	1.10 249	2.96 298	0.42 224	0.39 238	0.77 289	0.39 242	1.06 329	0.73 200	0.65 250	1.00 334	0.99 333	0.74 308	1.43 237	0.99 268	0.24 326	0.15 181	0.23 323	0.26 292	0.27 235	0.30 130

LALA_ROB	0.68 216	1.14 256	2.50 174	0.37 168	0.29 165	0.78 294	0.55 304	0.99 277	0.84 287	0.82 312	0.68 239	0.93 319	0.50 229	1.01 184	0.89 254	0.21 306	0.15 181	0.21 312	0.18 235	0.26 224	0.30 130

ssnet_v2	0.64 186	0.99 226	2.67 235	0.33 111	0.22 86	0.72 265	0.45 272	1.00 283	0.80 257	0.66 256	0.54 141	0.81 286	0.48 225	0.91 176	1.08 278	0.16 249	0.14 167	0.14 221	0.14 178	0.33 277	0.31 138

FENet	0.48 55	0.58 119	2.46 158	0.33 111	0.18 47	0.58 114	0.22 40	0.83 162	0.64 110	0.49 82	0.42 63	0.55 165	0.38 136	0.52 79	0.51 161	0.12 144	0.09 81	0.12 136	0.11 109	0.17 90	0.31 138

RAFT_CTSACE	0.58 126	1.16 264	2.76 265	0.36 158	0.29 165	0.54 74	0.29 159	0.69 91	0.51 41	0.51 111	0.75 285	0.67 220	0.37 129	0.63 114	0.47 143	0.08 1	0.49 292	0.11 93	0.10 71	0.41 331	0.32 140

ICVP	0.48 55	0.33 23	2.37 104	0.34 128	0.22 86	0.60 144	0.55 304	0.79 133	0.53 52	0.45 52	0.60 190	0.49 137	0.36 124	0.55 92	0.46 140	0.16 249	0.16 193	0.14 221	0.11 109	0.16 69	0.32 140
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM-Net_RVC	0.70 227	0.40 63	2.45 151	0.27 22	0.19 63	0.68 249	0.30 171	1.29 365	0.73 200	0.73 284	0.70 256	0.77 271	0.45 204	3.73 402	0.46 140	0.13 186	0.09 81	0.10 47	0.09 37	0.13 35	0.32 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_pseudo	0.47 48	0.50 95	2.19 76	0.26 15	0.20 68	0.56 88	0.22 40	0.80 138	0.62 93	0.50 100	0.56 162	0.68 233	0.47 219	0.53 86	0.33 88	0.11 111	0.10 104	0.15 246	0.10 71	0.18 110	0.33 143

DIP-Stereo	0.43 25	0.50 95	2.21 81	0.27 22	0.18 47	0.63 197	0.17 5	0.94 243	0.58 73	0.49 82	0.48 90	0.30 44	0.30 99	0.40 35	0.31 70	0.10 47	0.08 38	0.10 47	0.08 27	0.15 60	0.33 143
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.47 48	0.50 95	2.19 76	0.26 15	0.20 68	0.56 88	0.22 40	0.80 138	0.62 93	0.50 100	0.56 162	0.68 233	0.47 219	0.53 86	0.33 88	0.11 111	0.10 104	0.16 263	0.10 71	0.18 110	0.33 143

DeepPruner_ROB	0.58 126	1.06 239	2.68 240	0.30 60	0.26 138	0.63 197	0.31 181	0.83 162	0.51 41	0.62 218	0.56 162	0.65 211	0.39 147	1.06 189	0.56 175	0.19 290	0.14 167	0.14 221	0.14 178	0.24 194	0.33 143

iResNetv2_ROB	0.71 231	1.90 372	3.48 349	0.43 234	0.22 86	0.60 144	0.29 159	0.96 259	0.78 241	0.60 199	0.65 227	0.60 190	0.46 211	0.80 163	1.21 292	0.12 144	0.08 38	0.10 47	0.07 12	0.44 338	0.33 143

DLCB_ROB	0.61 154	0.96 225	2.00 41	0.37 168	0.25 124	0.65 223	0.37 228	0.86 191	0.76 230	0.73 284	0.70 256	0.84 294	0.47 219	1.57 258	0.72 221	0.13 186	0.13 154	0.14 221	0.14 178	0.18 110	0.33 143

iResNet_ROB	0.60 147	1.59 347	2.04 50	0.32 91	0.21 77	0.60 144	0.22 40	0.99 277	0.85 291	0.61 206	0.63 213	0.58 180	0.42 175	1.08 192	0.98 266	0.11 111	0.08 38	0.09 14	0.06 6	0.23 188	0.33 143

PSM-AAD	0.67 211	0.29 2	2.41 118	0.37 168	0.23 109	0.86 316	1.15 380	0.62 70	0.66 124	0.64 238	0.71 269	0.67 220	2.90 398	0.65 122	0.32 79	0.10 47	0.08 38	0.17 277	0.15 196	0.14 51	0.34 150

GwcNet	0.76 257	1.09 244	3.68 362	0.38 186	0.45 264	0.81 306	0.45 272	0.91 228	0.89 308	0.63 227	0.77 292	0.82 289	0.51 233	1.64 271	0.85 250	0.17 268	0.16 193	0.15 246	0.15 196	0.33 277	0.34 150

stereogan	0.74 244	0.68 151	2.82 277	0.40 212	0.40 244	1.05 345	0.42 254	0.99 277	0.96 329	0.78 304	0.86 310	1.15 362	0.73 304	1.57 258	0.56 175	0.20 298	0.19 210	0.20 308	0.16 214	0.37 306	0.34 150

ADCRef	0.88 301	1.45 330	2.68 240	0.38 186	0.35 218	0.95 336	0.51 291	0.92 235	0.81 264	0.89 321	0.84 302	0.61 192	1.35 359	1.26 220	3.38 383	0.14 216	0.12 141	0.17 277	0.19 251	0.28 246	0.34 150

DeepPrunerF	0.92 314	1.33 304	3.41 343	0.46 249	0.51 278	0.64 209	0.49 288	1.16 352	2.62 398	0.65 250	0.61 198	0.65 211	0.62 277	2.23 339	1.31 301	0.23 319	0.19 210	0.30 348	0.28 302	0.39 319	0.34 150

NVstereo2D	0.63 179	0.57 117	2.29 91	0.37 168	0.35 218	0.69 252	0.49 288	0.96 259	0.88 303	0.49 82	0.54 141	0.72 253	0.46 211	1.98 322	0.50 158	0.19 290	0.20 222	0.18 293	0.16 214	0.28 246	0.34 150

LoS_RVC	0.34 5	0.38 55	1.96 38	0.27 22	0.35 218	0.43 16	0.22 40	0.43 5	0.34 1	0.24 9	0.34 35	0.23 15	0.28 73	0.34 15	0.22 4	0.08 1	0.07 6	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.35 156

AASNet	0.66 208	1.49 336	2.97 299	0.37 168	0.33 201	0.65 223	0.30 171	1.00 283	0.78 241	0.56 152	0.60 190	0.55 165	0.39 147	0.88 175	0.96 259	0.15 235	0.12 141	0.13 192	0.11 109	0.45 340	0.35 156

AF-Net	0.76 257	1.14 256	2.74 260	0.42 224	0.41 249	0.70 255	0.41 247	1.07 332	0.94 322	0.73 284	1.05 343	1.04 345	0.86 327	1.23 213	1.00 270	0.23 319	0.15 181	0.25 333	0.18 235	0.32 273	0.35 156

NCC-stereo	0.88 301	1.22 282	2.97 299	0.60 302	0.45 264	1.88 387	0.48 283	1.04 309	0.75 222	0.70 272	0.85 305	0.93 319	0.84 322	1.81 297	1.51 317	0.28 342	0.19 210	0.23 323	0.31 317	0.27 235	0.35 156

Abc-Net	0.88 301	1.22 282	2.97 299	0.60 302	0.45 264	1.88 387	0.48 283	1.04 309	0.75 222	0.70 272	0.85 305	0.93 319	0.84 322	1.81 297	1.51 317	0.28 342	0.19 210	0.23 323	0.31 317	0.27 235	0.35 156
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ETE_ROB	0.68 216	1.09 244	2.32 97	0.38 186	0.26 138	0.69 252	0.51 291	1.49 377	0.75 222	0.81 308	0.71 269	0.85 299	0.51 233	1.39 231	0.70 213	0.17 268	0.14 167	0.19 298	0.16 214	0.24 194	0.35 156

GANetREF_RVC	0.81 272	1.44 329	3.04 308	0.49 267	0.27 149	0.83 309	0.63 327	1.03 303	0.92 315	0.63 227	0.61 198	0.72 253	0.59 268	2.40 352	0.58 179	0.33 351	0.25 247	0.37 359	0.25 286	0.41 331	0.36 162
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
CBFPSM	0.62 167	1.34 306	2.12 65	0.30 60	0.23 109	0.71 259	0.38 236	0.77 119	0.68 160	0.51 111	0.49 103	1.03 341	0.82 319	0.63 114	1.35 305	0.11 111	0.12 141	0.10 47	0.10 71	0.19 133	0.37 163

Selective-RAFT	0.46 45	0.48 88	1.88 24	0.32 91	0.16 20	0.61 162	0.19 12	0.66 83	0.62 93	0.28 18	0.30 20	0.41 88	0.33 113	0.51 75	0.32 79	0.11 111	1.09 350	0.09 14	0.35 340	0.19 133	0.37 163

DAS	0.61 154	0.42 70	1.85 20	0.34 128	0.34 210	0.52 62	0.42 254	0.89 213	0.80 257	0.85 317	0.69 243	0.57 176	0.51 233	2.38 350	0.57 177	0.13 186	0.09 81	0.12 136	0.09 37	0.18 110	0.37 163

SepStereo	0.57 118	0.42 70	1.85 20	0.34 128	0.34 210	0.52 62	0.42 254	0.89 213	0.80 257	0.85 317	0.69 243	0.57 176	0.51 233	1.55 252	0.57 177	0.13 186	0.09 81	0.12 136	0.09 37	0.18 110	0.37 163

GrayStereo	0.71 231	0.27 1	2.40 114	0.89 348	0.23 109	0.62 184	1.40 394	0.67 86	0.70 178	0.72 283	0.77 292	0.55 165	3.03 399	0.60 107	0.28 42	0.10 47	0.08 38	0.10 47	0.21 271	0.12 25	0.37 163

FADNet	0.71 231	1.60 351	2.53 179	0.33 111	0.30 176	0.67 243	0.29 159	0.92 235	0.75 222	0.45 52	0.49 103	0.66 218	0.57 258	1.85 305	0.85 250	0.46 365	0.20 222	0.17 277	0.20 260	0.60 361	0.37 163

RASNet	0.69 222	1.05 238	2.59 200	0.37 168	0.47 272	0.66 236	0.33 204	0.82 152	0.76 230	0.51 111	0.65 227	0.93 319	0.62 277	2.20 338	0.80 239	0.14 216	0.09 81	0.09 14	0.11 109	0.18 110	0.37 163

DISCO	0.61 154	0.63 138	1.98 40	0.46 249	0.34 210	0.84 314	0.35 218	0.88 207	0.81 264	0.61 206	0.64 220	1.06 349	0.53 244	1.11 198	0.83 248	0.13 186	0.10 104	0.11 93	0.10 71	0.26 224	0.37 163

CFNet_ucs	0.50 70	0.55 114	2.28 89	0.27 22	0.22 86	0.58 114	0.23 59	0.90 221	0.69 168	0.54 131	0.64 220	0.68 233	0.44 196	0.55 92	0.34 96	0.14 216	0.12 141	0.16 263	0.11 109	0.19 133	0.38 171

Wz-Net-LNSev	0.66 208	1.30 298	2.81 275	0.35 144	0.37 230	0.80 301	0.48 283	0.91 228	0.87 299	0.63 227	0.70 256	0.80 283	0.59 268	0.67 128	0.68 210	0.15 235	0.14 167	0.12 136	0.12 140	0.24 194	0.38 171

GANet-ADL	0.48 55	0.56 116	2.51 175	0.34 128	0.20 68	0.58 114	0.25 100	0.80 138	0.57 67	0.43 44	0.61 198	0.56 172	0.31 103	0.44 48	0.44 132	0.14 216	0.11 126	0.10 47	0.09 37	0.22 173	0.38 171

ADLNet2	0.73 241	1.22 282	3.28 325	0.34 128	0.36 224	0.65 223	0.37 228	0.94 243	0.87 299	0.57 164	0.65 227	0.92 314	0.48 225	2.05 325	0.60 183	0.13 186	0.11 126	0.11 93	0.11 109	0.37 306	0.38 171

RP	0.74 244	1.01 230	2.48 168	0.44 239	0.45 264	0.66 236	0.45 272	0.95 256	0.87 299	0.70 272	0.95 325	0.99 333	0.82 319	1.55 252	0.82 246	0.26 336	0.19 210	0.23 323	0.20 260	0.34 283	0.38 171

RGC	0.78 263	1.10 249	2.55 190	0.45 246	0.45 264	0.73 268	0.40 245	1.00 283	0.75 222	0.75 292	1.04 341	1.02 340	0.73 304	1.74 283	1.15 285	0.24 326	0.19 210	0.28 339	0.26 292	0.31 268	0.38 171

NCCL2	0.71 231	1.32 300	2.30 93	0.44 239	0.31 184	0.71 259	0.67 337	0.89 213	0.69 168	0.70 272	0.61 198	0.85 299	0.54 246	1.58 264	0.70 213	0.20 298	0.17 200	0.66 378	0.25 286	0.26 224	0.38 171

FTStereo	0.79 267	0.32 14	2.83 279	0.70 330	0.21 77	0.73 268	1.75 399	0.61 67	0.60 81	1.07 342	1.62 370	1.28 366	2.11 390	0.75 151	0.30 56	0.19 290	0.08 38	0.12 136	0.11 109	0.12 25	0.39 178

ACVNet	0.54 99	0.87 198	2.45 151	0.28 34	0.22 86	0.59 132	0.36 225	0.69 91	0.73 200	0.49 82	0.59 183	0.69 244	0.42 175	0.47 51	0.70 213	0.11 111	0.10 104	0.10 47	0.09 37	0.36 300	0.39 178

acv_ft	0.57 118	0.87 198	2.45 151	0.33 111	0.41 249	0.63 197	0.29 159	0.86 191	0.73 200	0.64 238	0.59 183	0.69 244	0.45 204	0.47 51	0.68 210	0.11 111	0.10 104	0.10 47	0.09 37	0.43 335	0.39 178

FADNet-RVC	0.69 222	1.65 356	2.74 260	0.35 144	0.26 138	0.60 144	0.29 159	0.91 228	0.67 136	0.46 62	0.51 117	0.62 197	0.46 211	1.75 284	0.81 243	0.17 268	0.20 222	0.17 277	0.18 235	0.60 361	0.39 178

XQC	0.84 283	1.32 300	2.61 209	0.78 340	0.44 261	0.89 324	0.53 297	1.16 352	1.07 350	0.85 317	0.69 243	0.92 314	0.73 304	1.40 233	1.44 313	0.24 326	0.35 267	0.23 323	0.26 292	0.45 340	0.39 178

GwcNet-ADL	0.54 99	0.78 186	2.85 283	0.31 74	0.20 68	0.58 114	0.29 159	0.93 238	0.67 136	0.48 66	0.47 84	0.56 172	0.33 113	0.48 59	0.80 239	0.13 186	0.12 141	0.09 14	0.09 37	0.14 51	0.40 183

LCNet	0.58 126	0.43 76	2.42 122	0.91 352	0.22 86	0.95 336	0.29 159	0.62 70	0.64 110	0.52 119	0.55 150	0.41 88	0.75 312	0.84 168	0.27 37	0.10 47	0.07 6	0.12 136	0.18 235	0.97 382	0.40 183

EDNetEfficient	1.29 357	0.78 186	4.27 385	0.65 317	1.03 366	0.94 334	1.38 392	0.87 199	1.75 387	2.33 399	1.32 359	1.04 345	2.21 392	1.59 265	4.07 397	0.16 249	0.19 210	0.15 246	0.27 300	0.38 312	0.40 183

G-Net	1.02 332	0.70 156	3.23 319	0.60 302	0.66 320	2.00 393	0.71 343	0.78 126	0.70 178	1.14 347	2.53 391	1.29 368	1.01 345	1.47 244	1.74 328	0.25 332	0.24 240	0.24 328	0.26 292	0.37 306	0.40 183

Anonymous Stereo	0.83 280	1.57 342	3.56 356	0.46 249	0.39 238	0.63 197	0.84 355	0.92 235	0.83 275	0.68 264	0.68 239	0.64 207	0.42 175	2.42 356	1.02 272	0.23 319	0.23 237	0.19 298	0.20 260	0.31 268	0.40 183

iResNet	0.59 141	1.09 244	2.54 183	0.44 239	0.18 47	0.65 223	0.29 159	0.89 213	0.75 222	0.59 190	0.64 220	0.43 93	0.39 147	0.73 147	1.24 297	0.11 111	0.08 38	0.09 14	0.08 27	0.21 159	0.40 183

PSMNet_ROB	0.75 254	1.42 325	2.93 294	0.39 199	0.32 195	0.73 268	0.56 308	0.90 221	0.74 217	0.56 152	0.60 190	0.75 265	0.47 219	2.00 323	1.31 301	0.18 279	0.13 154	0.19 298	0.20 260	0.26 224	0.40 183

CAS	0.39 15	0.31 7	1.79 10	0.81 344	0.34 210	0.51 47	0.23 59	0.49 14	0.42 9	0.23 6	0.31 26	0.20 2	0.17 1	0.30 2	0.25 23	0.77 377	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.41 190

SACVNet	0.68 216	1.08 243	2.58 198	0.38 186	0.28 159	0.65 223	0.37 228	0.91 228	0.65 117	0.67 258	0.62 205	0.69 244	0.47 219	2.07 327	0.65 202	0.18 279	0.14 167	0.16 263	0.15 196	0.39 319	0.41 190

AnonymousM	0.45 40	0.49 89	1.83 15	0.29 46	0.15 13	0.53 67	0.22 40	0.64 78	0.66 124	0.47 64	0.33 33	0.30 44	0.25 41	0.49 69	0.29 51	0.12 144	0.27 256	0.71 381	0.37 346	0.12 25	0.41 190

SHD	0.84 283	1.14 256	2.54 183	0.80 342	0.52 280	0.76 279	0.34 209	1.16 352	1.29 368	1.11 344	0.85 305	0.98 330	0.74 308	1.25 218	1.48 315	0.22 311	0.37 269	0.20 308	0.27 300	0.36 300	0.41 190

GMOStereo	0.58 126	0.89 207	2.46 158	0.29 46	0.99 359	0.51 47	0.32 191	0.58 55	0.46 19	0.58 170	0.48 90	0.54 157	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 381	0.13 192	0.11 109	0.34 283	0.42 194

error version	0.58 126	0.89 207	2.46 158	0.29 46	0.99 359	0.51 47	0.32 191	0.58 55	0.46 19	0.58 170	0.48 90	0.54 157	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 381	0.13 192	0.11 109	0.34 283	0.42 194

test-v	0.58 126	0.89 207	2.46 158	0.29 46	0.99 359	0.51 47	0.32 191	0.58 55	0.46 19	0.58 170	0.48 90	0.54 157	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 381	0.13 192	0.11 109	0.34 283	0.42 194

test-2	0.58 126	0.89 207	2.46 158	0.29 46	0.99 359	0.51 47	0.32 191	0.58 55	0.46 19	0.58 170	0.48 90	0.54 157	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 381	0.13 192	0.11 109	0.34 283	0.42 194

RTSC	0.84 283	1.40 320	2.67 235	0.50 272	0.40 244	0.83 309	0.33 204	1.11 344	1.14 358	0.93 329	0.82 298	0.84 294	0.58 265	1.34 228	1.82 334	0.18 279	0.49 292	0.14 221	0.30 312	0.46 344	0.42 194

PCWNet_CMD	0.48 55	0.50 95	2.23 83	0.27 22	0.20 68	0.56 88	0.22 40	0.78 126	0.67 136	0.49 82	0.55 150	0.68 233	0.56 253	0.48 59	0.32 79	0.11 111	0.10 104	0.14 221	0.10 71	0.19 133	0.43 199

DCANet-4	0.43 25	0.32 14	2.31 95	0.26 15	0.14 8	0.51 47	0.22 40	0.84 169	0.78 241	0.55 142	0.48 90	0.28 39	0.37 129	0.40 35	0.37 108	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.08 1	0.43 199

fff	0.50 70	0.90 212	2.63 214	0.25 5	0.15 13	0.51 47	0.22 40	0.85 179	0.82 269	0.55 142	0.48 90	0.31 49	0.65 283	0.39 31	0.37 108	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.08 1	0.43 199

GEStereo_RVC	0.61 154	1.19 273	2.61 209	0.48 256	0.25 124	0.63 197	0.37 228	1.05 317	0.79 250	0.55 142	0.55 150	0.59 183	0.44 196	1.10 194	0.48 146	0.16 249	0.11 126	0.12 136	0.11 109	0.27 235	0.43 199

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CroCo_RVC	0.45 40	0.88 202	2.97 299	0.31 74	0.25 124	0.34 9	0.28 134	0.56 48	0.49 30	0.25 11	0.30 20	0.23 15	0.29 89	0.31 3	0.22 4	0.12 144	0.09 81	0.12 136	0.13 160	0.38 312	0.43 199

csc	0.50 70	0.90 212	2.63 214	0.25 5	0.15 13	0.51 47	0.22 40	0.85 179	0.82 269	0.55 142	0.48 90	0.31 49	0.65 283	0.39 31	0.37 108	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.08 1	0.43 199

cscssc	0.50 70	0.90 212	2.63 214	0.25 5	0.15 13	0.51 47	0.22 40	0.85 179	0.82 269	0.55 142	0.48 90	0.31 49	0.65 283	0.39 31	0.37 108	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.08 1	0.43 199

edge stereo	0.84 283	0.74 176	3.42 346	0.38 186	1.21 379	0.63 197	0.41 247	0.98 272	0.83 275	0.81 308	0.88 314	1.14 360	0.73 304	2.16 336	0.89 254	0.22 311	0.20 222	0.26 335	0.18 235	0.38 312	0.43 199

ADCL	1.07 341	1.22 282	2.80 271	0.40 212	0.33 201	1.50 370	1.87 401	0.97 266	1.04 346	1.26 364	1.28 355	0.99 333	1.41 365	1.36 230	3.51 386	0.17 268	0.14 167	0.22 316	0.21 271	0.32 273	0.43 199

MSMDNet	0.48 55	0.50 95	2.23 83	0.27 22	0.20 68	0.56 88	0.22 40	0.78 126	0.67 136	0.49 82	0.55 150	0.68 233	0.56 253	0.48 59	0.32 79	0.11 111	0.10 104	0.13 192	0.10 71	0.18 110	0.43 199

AANet_RVC	0.79 267	1.46 332	2.72 253	0.34 128	0.25 124	0.59 132	0.32 191	0.88 207	0.83 275	0.62 218	0.95 325	0.80 283	0.43 188	2.46 358	1.72 326	0.38 355	0.26 250	0.10 47	0.09 37	0.25 209	0.43 199

whm_eth	0.51 80	0.86 197	2.79 269	0.31 74	0.31 184	0.49 39	0.24 81	0.78 126	0.75 222	0.48 66	0.86 310	0.26 30	0.26 49	0.38 27	0.29 51	0.13 186	0.11 126	0.13 192	0.12 140	0.14 51	0.44 211

GMM-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.89 289	0.53 280	0.24 118	0.77 289	0.46 277	0.62 70	0.65 117	0.58 170	0.73 274	0.47 129	0.43 188	0.68 132	0.29 51	0.10 47	0.06 1	0.13 192	0.13 160	0.14 51	0.44 211

Prome-Stereo	0.53 92	0.36 40	2.39 112	0.60 302	0.23 109	0.63 197	0.41 247	0.66 83	0.67 136	0.59 190	1.02 337	0.43 93	0.71 300	0.61 110	0.34 96	0.10 47	0.07 6	0.10 47	0.09 37	0.13 35	0.44 211

ADCP+	1.03 336	1.68 359	3.83 370	0.35 144	0.39 238	1.05 345	0.79 352	0.94 243	0.86 297	0.69 269	0.68 239	0.85 299	1.53 374	1.02 185	4.56 401	0.13 186	0.12 141	0.16 263	0.15 196	0.28 246	0.44 211

PDISCO_ROB	0.84 283	1.46 332	2.84 281	0.65 317	0.59 298	1.17 358	0.48 283	1.19 358	1.08 352	0.67 258	0.72 272	1.00 336	0.61 275	1.24 215	1.05 275	0.38 355	0.18 206	0.28 339	0.24 280	0.58 359	0.44 211

ADStereo(finetuned)	0.50 70	0.91 215	2.43 127	0.26 15	0.14 8	0.51 47	0.22 40	0.84 169	0.78 241	0.56 152	0.49 103	0.32 53	0.75 312	0.40 35	0.40 117	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.13 35	0.45 216

DCANet	0.49 66	0.91 215	2.63 214	0.26 15	0.14 8	0.51 47	0.22 40	0.84 169	0.78 241	0.56 152	0.49 103	0.32 53	0.41 164	0.39 31	0.41 119	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.14 51	0.45 216

XPNet_ROB	0.68 216	1.11 251	2.28 89	0.38 186	0.27 149	0.67 243	0.47 281	0.94 243	0.75 222	0.80 307	0.71 269	0.81 286	0.54 246	1.72 280	0.84 249	0.22 311	0.16 193	0.16 263	0.15 196	0.25 209	0.45 216

raftrobust	0.52 82	1.14 256	2.15 70	0.33 111	0.99 359	0.53 67	0.21 30	0.59 62	0.50 36	0.53 127	0.36 39	0.31 49	0.33 113	0.47 51	0.42 123	0.10 47	0.55 300	0.09 14	0.08 27	0.22 173	0.46 219

PWCDC_ROB	0.83 280	1.57 342	2.63 214	0.48 256	0.37 230	0.78 294	0.29 159	1.04 309	1.36 373	0.63 227	2.05 379	0.64 207	0.70 299	1.10 194	1.20 291	0.33 351	0.14 167	0.15 246	0.12 140	0.63 365	0.46 219

Consistency-Raft	0.92 314	1.21 277	3.50 350	0.98 358	0.63 313	0.77 289	0.54 300	1.02 297	1.01 341	0.62 218	1.03 339	0.65 211	1.04 347	0.81 166	1.36 307	0.45 363	0.47 288	0.51 372	0.59 380	0.65 367	0.47 221

ccnet	0.77 261	0.61 132	2.01 43	0.40 212	0.46 271	1.05 345	0.59 316	1.02 297	0.74 217	0.90 323	0.97 327	0.82 289	0.89 332	1.68 278	1.16 287	0.32 349	0.26 250	0.32 351	0.28 302	0.35 294	0.47 221

psmorigin	1.41 366	0.91 215	13.83 421	0.37 168	0.30 176	0.63 197	0.37 228	0.80 138	0.64 110	0.98 331	0.87 312	1.16 364	0.78 315	3.95 403	1.09 279	0.19 290	0.22 232	0.17 277	0.19 251	0.25 209	0.47 221

FAT-Stereo	0.72 239	0.60 127	2.86 285	0.37 168	0.29 165	0.64 209	0.55 304	1.01 291	0.91 313	0.76 294	0.94 322	0.93 319	0.79 317	1.82 300	0.60 183	0.19 290	0.19 210	0.17 277	0.16 214	0.23 188	0.47 221

MyStereo07	0.56 111	0.68 151	2.42 122	0.30 60	0.41 249	0.61 162	0.31 181	0.58 55	0.72 197	1.17 350	0.26 14	0.20 2	0.27 62	1.28 222	0.28 42	0.09 11	0.59 307	0.12 136	0.21 271	0.16 69	0.48 225

MyStereo04	0.57 118	0.68 151	2.66 228	0.30 60	0.41 249	0.61 162	0.31 181	0.88 207	0.80 257	0.48 66	0.37 43	0.54 157	0.42 175	0.61 110	0.71 217	0.09 11	0.59 307	0.12 136	0.21 271	0.16 69	0.48 225

Wz-Net-MNSev	0.74 244	1.42 325	2.75 262	0.38 186	0.33 201	0.90 327	0.61 324	0.98 272	0.94 322	0.77 296	0.75 285	0.75 265	0.66 289	1.39 231	0.76 228	0.17 268	0.13 154	0.14 221	0.14 178	0.28 246	0.48 225

PA-Net	0.93 319	1.36 313	4.14 379	0.64 315	0.41 249	0.70 255	0.53 297	0.91 228	0.88 303	0.53 127	0.60 190	0.70 250	0.54 246	2.40 352	2.57 368	0.17 268	0.28 258	0.19 298	0.28 302	0.25 209	0.48 225
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.83 280	1.28 295	2.38 106	0.46 249	0.26 138	0.66 236	0.55 304	0.87 199	0.80 257	2.54 402	0.62 205	0.61 192	0.51 233	2.68 374	0.67 207	0.20 298	0.11 126	0.35 356	0.15 196	0.33 277	0.48 225

CVANet_RVC	0.82 276	1.18 270	3.98 374	0.40 212	0.28 159	0.63 197	0.43 261	0.90 221	0.78 241	1.14 347	0.69 243	0.68 233	0.52 241	2.62 367	0.48 146	0.20 298	0.13 154	0.22 316	0.37 346	0.37 306	0.48 225

pcwnet_v2	0.65 191	0.54 107	4.29 388	0.33 111	0.27 149	0.60 144	0.25 100	1.02 297	0.92 315	0.61 206	0.69 243	0.62 197	0.54 246	0.67 128	0.38 114	0.18 279	0.15 181	0.15 246	0.14 178	0.21 159	0.49 231

EAI-Stereo	1.16 350	0.29 2	1.94 34	0.55 287	0.97 358	1.96 389	7.94 417	1.34 369	1.03 343	1.01 337	1.48 365	0.51 144	0.66 289	0.65 122	1.42 312	0.09 11	0.23 237	0.09 14	0.53 373	0.13 35	0.49 231

MSKI-zero shot	0.70 227	0.44 80	2.62 213	1.47 381	0.75 331	0.56 88	0.20 20	0.80 138	0.45 18	0.60 199	0.52 124	0.44 108	0.17 1	0.70 135	0.26 32	0.09 11	2.87 414	0.09 14	0.32 322	0.14 51	0.50 233

EKT-Stereo	1.56 379	0.55 114	2.60 205	2.54 409	19.66 425	0.55 84	0.22 40	0.76 113	0.51 41	0.40 33	0.36 39	0.43 93	0.27 62	0.74 150	0.42 123	0.13 186	0.17 200	0.11 93	0.16 214	0.20 150	0.50 233

ARAFT	0.65 191	1.69 360	3.34 330	0.29 46	0.16 20	0.65 223	0.36 225	0.96 259	0.73 200	0.63 227	0.49 103	0.56 172	0.31 103	1.23 213	0.35 103	0.11 111	0.08 38	0.14 221	0.13 160	0.38 312	0.50 233

SAMSARA	1.11 346	1.35 309	2.60 205	1.34 374	0.77 336	1.67 380	1.41 396	1.47 376	0.99 339	1.54 381	0.89 316	1.44 373	0.90 333	1.88 311	1.71 324	0.25 332	0.55 300	0.22 316	0.34 338	0.39 319	0.50 233

SA	0.61 154	1.14 256	2.79 269	0.32 91	0.63 313	0.57 107	0.30 171	0.97 266	0.78 241	0.43 44	0.63 213	0.39 75	0.46 211	0.70 135	0.31 70	0.10 47	0.44 285	0.13 192	0.32 322	0.31 268	0.51 237

PSMNet-ADL	0.56 111	0.47 85	2.03 47	0.35 144	0.22 86	0.67 243	0.27 126	0.77 119	0.58 73	0.43 44	0.53 127	0.70 250	0.45 204	1.89 312	0.64 197	0.16 249	0.13 154	0.11 93	0.13 160	0.15 60	0.51 237

PASM	0.82 276	1.00 227	2.68 240	0.52 276	0.48 273	0.65 223	0.59 316	0.83 162	0.89 308	0.82 312	0.73 274	0.89 312	0.68 293	2.39 351	0.73 222	0.35 354	0.37 269	0.36 357	0.41 357	0.45 340	0.51 237

DRN-Test	0.71 231	0.79 188	2.83 279	0.40 212	0.44 261	0.80 301	0.41 247	1.07 332	0.83 275	0.82 312	0.64 220	0.68 233	0.57 258	1.78 292	0.79 237	0.16 249	0.13 154	0.17 277	0.16 214	0.24 194	0.51 237

StereoDRNet	0.71 231	1.24 287	2.56 194	0.42 224	0.45 264	0.73 268	0.46 277	0.98 272	0.81 264	0.77 296	0.56 162	0.74 261	0.48 225	1.69 279	0.91 256	0.15 235	0.14 167	0.15 246	0.15 196	0.26 224	0.51 237

HBP-ISP	0.82 276	1.57 342	3.28 325	0.50 272	0.27 149	0.86 316	0.54 300	1.09 337	0.78 241	0.81 308	0.70 256	0.68 233	1.00 344	2.02 324	0.47 143	0.24 326	0.24 240	0.29 347	0.25 286	0.28 246	0.52 242

TestStereo1	0.59 141	1.21 277	2.63 214	0.40 212	0.60 303	0.56 88	0.34 209	0.82 152	0.73 200	0.45 52	0.63 213	0.36 65	0.42 175	0.66 125	0.42 123	0.10 47	0.32 261	0.12 136	0.10 71	0.34 283	0.52 242

SA-5K	0.59 141	1.21 277	2.63 214	0.40 212	0.60 303	0.56 88	0.34 209	0.82 152	0.73 200	0.45 52	0.63 213	0.36 65	0.42 175	0.66 125	0.42 123	0.10 47	0.32 261	0.12 136	0.10 71	0.34 283	0.52 242

RCA-Stereo	0.45 40	0.38 55	1.80 11	0.27 22	0.25 124	0.58 114	0.23 59	0.84 169	0.66 124	0.42 38	0.44 76	0.28 39	0.35 122	0.31 3	0.21 1	0.09 11	1.01 341	0.09 14	0.07 12	0.21 159	0.53 245

WZ-Net	1.04 337	1.83 368	4.20 382	0.42 224	0.36 224	0.88 322	0.71 343	1.05 317	1.11 355	0.84 316	0.94 322	1.06 349	1.17 355	2.37 347	2.24 356	0.20 298	0.14 167	0.15 246	0.16 214	0.36 300	0.53 245

ADCMid	1.06 339	1.82 367	3.53 354	0.39 199	0.36 224	0.99 339	0.58 313	1.01 291	0.94 322	1.23 362	1.02 337	1.01 337	1.01 345	1.11 198	4.04 396	0.22 311	0.19 210	0.42 366	0.32 322	0.42 333	0.53 245

CES	0.33 4	0.32 14	1.46 3	0.25 5	0.50 276	0.40 13	0.20 20	0.48 11	0.48 28	0.22 3	0.29 17	0.26 30	0.19 7	0.35 22	0.22 4	0.09 11	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.16 69	0.54 248

KYRaft	0.52 82	0.35 37	2.40 114	0.34 128	0.21 77	0.75 275	0.43 261	0.62 70	0.63 104	0.64 238	0.92 320	0.53 152	0.72 301	0.60 107	0.26 32	0.10 47	0.07 6	0.12 136	0.14 178	0.13 35	0.54 248

ADLNet	0.68 216	1.02 231	2.68 240	0.35 144	0.34 210	0.67 243	0.34 209	0.95 256	0.79 250	0.70 272	0.62 205	0.80 283	0.46 211	1.77 289	0.69 212	0.15 235	0.12 141	0.14 221	0.14 178	0.31 268	0.54 248

ADCPNet	1.07 341	1.37 316	4.54 394	0.38 186	0.68 324	1.36 363	0.64 328	0.93 238	0.83 275	0.79 305	0.82 298	1.08 352	1.18 356	1.30 225	2.68 370	0.21 306	0.69 322	0.21 312	0.95 398	0.30 260	0.54 248

CSAN	1.38 364	1.74 364	4.12 378	0.53 280	0.38 236	1.06 348	1.15 380	1.29 365	1.12 356	1.19 351	1.90 376	1.04 345	1.44 366	5.92 411	2.82 374	0.26 336	0.22 232	0.24 328	0.25 286	0.35 294	0.54 248

PWC_ROB	0.81 272	1.41 321	2.60 205	0.41 221	0.40 244	0.63 197	0.31 181	1.04 309	0.99 339	0.92 326	1.29 356	0.78 275	0.68 293	1.65 274	1.50 316	0.19 290	0.12 141	0.18 293	0.13 160	0.51 351	0.54 248

RYNet	0.77 261	0.91 215	2.36 102	0.37 168	0.41 249	0.88 322	0.44 267	0.99 277	0.88 303	0.65 250	0.54 141	0.92 314	0.61 275	2.70 375	1.23 296	0.15 235	0.14 167	0.17 277	0.14 178	0.27 235	0.55 254

MyStereo06	0.70 227	0.72 164	3.51 351	0.31 74	0.25 124	0.60 144	0.30 171	0.90 221	0.67 136	1.48 379	0.53 127	0.84 294	0.57 258	0.60 107	1.11 281	0.09 11	0.55 300	0.12 136	0.20 260	0.16 69	0.56 255

MyStereo05	0.57 118	0.72 164	2.72 253	0.31 74	0.25 124	0.60 144	0.30 171	0.87 199	0.82 269	0.54 131	0.37 43	0.53 152	0.42 175	0.63 114	0.73 222	0.09 11	0.55 300	0.12 136	0.20 260	0.16 69	0.56 255

UDG	0.86 294	1.57 342	2.80 271	0.68 328	0.59 298	0.78 294	0.38 236	0.97 266	0.74 217	0.63 227	0.70 256	1.01 337	0.68 293	1.02 185	1.22 295	0.45 363	0.34 266	0.89 385	0.51 370	0.73 370	0.58 257

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 126	1.48 335	2.53 179	0.29 46	0.78 339	0.52 62	0.20 20	0.68 89	0.66 124	0.51 111	0.61 198	0.40 83	0.32 108	0.40 35	0.43 129	0.08 1	0.63 313	0.09 14	0.09 37	0.37 306	0.58 257

BEATNet_4x	0.57 118	1.16 264	2.56 194	0.35 144	0.16 20	0.56 88	0.25 100	0.91 228	0.64 110	0.55 142	0.53 127	0.59 183	0.43 188	0.67 128	0.76 228	0.12 144	0.09 81	0.12 136	0.09 37	0.23 188	0.58 257

tta	0.63 179	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 21	0.24 81	0.94 243	0.85 291	0.58 170	0.70 256	0.51 144	0.41 164	1.89 312	0.86 252	0.13 186	1.01 341	0.11 93	0.26 292	0.19 133	0.59 260

qqq1	0.62 167	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 21	0.24 81	0.94 243	0.85 291	0.58 170	0.70 256	0.51 144	0.41 164	1.89 312	0.64 197	0.13 186	1.01 341	0.09 14	0.24 280	0.19 133	0.59 260

fff1	0.62 167	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 21	0.24 81	0.94 243	0.85 291	0.58 170	0.70 256	0.51 144	0.41 164	1.89 312	0.64 197	0.13 186	1.01 341	0.09 14	0.24 280	0.19 133	0.59 260

Syn2CoEx	0.78 263	1.43 328	3.54 355	0.44 239	0.31 184	0.64 209	0.43 261	1.04 309	0.83 275	0.64 238	0.77 292	0.74 261	0.74 308	1.91 318	0.64 197	0.20 298	0.17 200	0.19 298	0.15 196	0.30 260	0.59 260

AFF-stereo	0.57 118	1.51 337	2.59 200	0.33 111	0.23 109	0.51 47	0.21 30	0.69 91	0.68 160	0.49 82	0.63 213	0.49 137	0.34 120	0.50 74	0.37 108	0.08 1	0.54 298	0.10 47	0.10 71	0.40 325	0.60 264

MyStereo8	0.73 241	1.16 264	2.89 289	0.53 280	0.34 210	0.71 259	0.20 20	1.87 390	0.59 77	0.53 127	0.66 233	0.50 141	0.33 113	1.27 221	0.62 191	0.10 47	1.19 355	0.10 47	0.21 271	0.21 159	0.61 265

HITNet	0.55 103	1.28 295	2.73 258	0.35 144	0.14 8	0.56 88	0.23 59	0.89 213	0.62 93	0.52 119	0.51 117	0.49 137	0.38 136	0.52 79	0.60 183	0.09 11	0.07 6	0.10 47	0.08 27	0.25 209	0.61 265
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
Wz-Net-TNSev	1.02 332	2.26 396	3.69 363	0.38 186	0.31 184	1.00 340	0.71 343	1.12 346	1.02 342	0.74 290	0.73 274	1.09 355	0.91 334	2.46 358	2.15 350	0.21 306	0.20 222	0.16 263	0.20 260	0.48 347	0.62 267

test-3	0.58 126	0.43 76	2.44 135	0.52 276	0.59 298	0.46 21	0.23 59	0.77 119	0.49 30	0.52 119	0.29 17	0.44 108	0.22 19	0.59 102	0.97 260	0.08 1	1.27 365	0.10 47	0.35 340	0.29 254	0.62 267

test_3	0.59 141	0.44 80	2.44 135	0.53 280	0.59 298	0.48 34	0.30 171	0.79 133	0.52 46	0.51 111	0.30 20	0.45 120	0.22 19	0.59 102	0.97 260	0.08 1	1.25 361	0.11 93	0.35 340	0.30 260	0.62 267

SANet	1.35 362	1.80 366	4.39 390	0.41 221	0.29 165	1.72 382	0.89 360	1.17 355	2.47 395	1.22 360	1.82 373	1.72 379	1.70 378	2.57 363	3.30 380	0.18 279	0.16 193	0.16 263	0.15 196	0.34 283	0.62 267

Wz-Net-SNSev	0.85 291	1.83 368	3.36 331	0.42 224	0.31 184	0.71 259	0.66 333	1.04 309	0.94 322	0.68 264	0.85 305	0.96 327	0.62 277	1.75 284	1.14 284	0.16 249	0.15 181	0.16 263	0.17 227	0.39 319	0.63 271

test_1	0.58 126	0.43 76	2.44 135	0.52 276	0.59 298	0.46 21	0.23 59	0.77 119	0.49 30	0.51 111	0.29 17	0.44 108	0.22 19	0.59 102	0.97 260	0.08 1	1.27 365	0.10 47	0.35 340	0.29 254	0.63 271

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 283	1.41 321	2.80 271	0.94 354	0.35 218	0.89 324	0.41 247	0.89 213	0.66 124	0.57 164	0.63 213	0.75 265	0.38 136	2.37 347	0.55 173	1.16 392	0.31 260	0.36 357	0.21 271	0.59 360	0.63 271

SuperB	1.19 351	1.62 352	5.29 402	0.37 168	0.26 138	0.81 306	0.87 357	0.94 243	1.19 363	0.68 264	0.68 239	0.63 201	1.37 362	1.73 281	3.30 380	0.16 249	0.12 141	0.17 277	0.16 214	2.74 412	0.63 271

MSMD_ROB	1.41 366	1.03 234	2.75 262	0.41 221	0.32 195	2.00 393	0.61 324	0.96 259	1.43 374	2.97 407	2.63 395	4.76 407	2.04 389	2.44 357	1.78 332	0.30 346	0.26 250	0.32 351	0.32 322	0.32 273	0.63 271

EDNetEfficientorigin	8.19 415	1.27 293	145.54 441	0.51 275	0.96 355	0.75 275	0.49 288	0.86 191	1.57 382	2.12 391	1.49 366	1.28 366	1.35 359	1.84 303	2.15 350	0.14 216	0.13 154	0.17 277	0.18 235	0.39 319	0.64 276

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CC-Net-ROB	0.95 321	1.57 342	2.93 294	0.90 350	0.39 238	0.87 320	0.44 267	1.12 346	0.83 275	0.59 190	0.69 243	0.64 207	0.50 229	2.73 378	0.93 257	0.97 385	0.40 279	0.87 384	0.29 306	0.61 364	0.66 278

NaN_ROB	1.25 354	1.46 332	3.84 371	0.54 286	0.56 290	1.12 353	0.99 366	1.05 317	1.03 343	1.10 343	0.87 312	0.77 271	1.07 349	5.85 410	2.98 376	0.16 249	0.23 237	0.16 263	0.24 280	0.28 246	0.66 278

DDUNet	0.90 311	1.63 354	2.77 267	0.77 338	0.69 325	0.83 309	0.44 267	0.90 221	0.70 178	0.68 264	0.76 288	0.92 314	0.54 246	1.14 203	1.35 305	0.61 371	0.37 269	0.96 387	0.52 372	0.77 375	0.67 280

S-Stereo	0.82 276	0.73 167	3.79 367	0.40 212	0.37 230	0.70 255	0.69 341	1.00 283	1.03 343	0.63 227	0.92 320	0.82 289	0.59 268	2.35 346	0.71 217	0.18 279	0.22 232	0.17 277	0.18 235	0.30 260	0.67 280

ADCS	1.14 348	2.02 380	3.36 331	0.43 234	0.37 230	0.96 338	0.81 353	1.12 346	1.17 362	1.25 363	0.98 330	1.08 352	0.92 337	1.41 235	4.97 404	0.23 319	0.21 230	0.22 316	0.23 278	0.40 325	0.67 280

DANet	0.85 291	0.68 151	2.41 118	1.18 371	0.48 273	0.77 289	1.23 386	0.93 238	1.53 380	0.90 323	0.72 272	0.97 329	0.57 258	1.86 307	1.05 275	0.18 279	0.16 193	0.19 298	0.16 214	0.26 224	0.67 280
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVStereoNet_ROB	1.45 370	1.62 352	3.59 359	1.09 363	0.70 327	0.86 316	0.67 337	1.19 358	1.51 379	1.20 356	4.05 407	1.61 377	1.94 386	2.97 388	2.07 344	0.67 374	0.69 322	0.55 373	0.70 384	0.57 358	0.67 280
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RTS	1.29 357	1.59 347	6.48 409	0.63 312	0.57 293	1.59 375	0.90 361	1.15 349	1.44 375	1.20 356	1.31 357	1.10 356	0.87 330	2.67 371	2.27 358	0.21 306	0.38 273	0.19 298	0.20 260	0.46 344	0.68 285

RTSA	1.29 357	1.59 347	6.48 409	0.63 312	0.57 293	1.59 375	0.90 361	1.15 349	1.44 375	1.20 356	1.31 357	1.10 356	0.87 330	2.67 371	2.27 358	0.21 306	0.38 273	0.19 298	0.20 260	0.46 344	0.68 285

AnyNet_C01	1.20 352	1.89 371	4.25 384	0.55 287	0.54 286	1.57 373	1.39 393	1.10 340	1.13 357	1.19 351	1.34 361	1.15 362	1.11 352	1.73 281	2.89 375	0.26 336	0.24 240	0.28 339	0.24 280	0.50 349	0.68 285

AnyNet_C32	1.08 344	1.76 365	3.01 306	0.50 272	0.54 286	1.17 358	1.16 382	0.97 266	0.95 327	1.11 344	0.98 330	0.87 305	0.93 339	1.57 258	4.11 398	0.22 311	0.20 222	0.25 333	0.25 286	0.40 325	0.68 285

RAFT + AFF	0.79 267	1.73 361	2.99 304	0.34 128	0.35 218	0.67 243	0.51 291	1.05 317	0.79 250	0.54 131	0.58 178	0.59 183	0.81 318	1.80 295	1.21 292	0.13 186	0.27 256	0.15 246	0.14 178	0.45 340	0.69 289

MADNet+	1.44 368	2.19 389	6.00 407	0.89 348	0.70 327	1.58 374	1.11 375	1.56 381	1.30 370	0.89 321	1.03 339	1.25 365	1.12 353	3.29 393	2.80 372	0.48 366	0.57 304	0.39 361	0.36 345	0.63 365	0.69 289

MeshStereo	1.29 357	1.34 306	3.04 308	0.35 144	0.28 159	1.10 352	0.69 341	1.42 374	1.07 350	2.71 405	2.43 389	2.95 391	1.50 371	2.92 386	2.03 340	0.23 319	0.22 232	0.22 316	0.19 251	0.50 349	0.69 289
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
SQANet	0.92 314	1.96 373	3.23 319	0.77 338	0.83 342	0.76 279	0.38 236	0.87 199	0.68 160	0.64 238	0.69 243	0.73 259	0.52 241	1.35 229	1.36 307	0.80 378	0.30 259	0.60 376	0.29 306	0.93 380	0.70 292

raft+_RVC	0.62 167	1.18 270	2.43 127	0.36 158	2.08 404	0.52 62	0.25 100	0.66 83	0.54 55	0.36 24	0.46 79	0.32 53	0.28 73	0.49 69	0.43 129	0.10 47	0.91 336	0.10 47	0.09 37	0.22 173	0.70 292

FADNet-RVC-Resample	0.74 244	1.54 340	3.81 369	0.38 186	0.29 165	0.62 184	0.38 236	0.91 228	0.67 136	0.52 119	0.51 117	0.63 201	0.44 196	1.56 254	0.59 181	0.24 326	0.32 261	0.22 316	0.19 251	0.30 260	0.71 294

RAFT	0.62 167	1.35 309	2.26 86	0.62 310	0.53 285	0.47 31	0.35 218	0.70 98	0.58 73	0.50 100	0.50 115	0.79 277	0.40 153	0.49 69	0.36 105	0.11 111	0.79 330	0.14 221	0.13 160	0.52 354	0.72 295

PVD	1.05 338	1.21 277	2.36 102	0.84 345	0.91 350	1.04 343	0.64 328	1.32 368	1.68 384	1.43 375	1.41 364	1.14 360	1.15 354	1.49 247	1.77 331	0.27 339	0.65 315	0.28 339	0.35 340	0.40 325	0.73 296

CBMV_ROB	0.88 301	0.75 180	2.73 258	0.36 158	0.22 86	0.76 279	0.47 281	1.05 317	0.81 264	1.06 341	1.04 341	0.88 309	1.36 361	2.17 337	2.03 340	0.23 319	0.24 240	0.27 336	0.25 286	0.27 235	0.73 296

RAFT+CT+SA	0.60 147	1.25 290	2.49 171	0.38 186	0.75 331	0.55 84	0.34 209	0.83 162	0.68 160	0.39 31	0.55 150	0.44 108	0.29 89	0.75 151	0.28 42	0.09 11	0.24 240	0.11 93	0.51 370	0.30 260	0.74 298

WAO-7	1.58 381	2.04 382	3.25 322	0.94 354	0.75 331	1.75 383	1.13 377	1.87 390	1.97 391	1.46 378	2.53 391	1.98 383	1.75 379	3.13 390	2.48 363	0.69 376	0.67 318	0.94 386	0.74 389	0.80 378	0.77 299

test-1	0.61 154	0.54 107	2.09 58	0.31 74	1.37 386	0.51 47	0.28 134	0.83 162	0.50 36	0.42 38	0.55 150	0.54 157	0.24 27	0.38 27	1.25 298	0.10 47	1.08 349	0.10 47	0.17 227	0.11 17	0.77 299

iRaftStereo_RVC	0.47 48	0.84 193	1.91 29	0.29 46	0.15 13	0.53 67	0.20 20	0.58 55	0.50 36	0.37 26	0.43 65	0.42 92	0.23 25	0.38 27	0.28 42	0.09 11	0.70 325	0.12 136	0.11 109	0.43 335	0.77 299

XX-Stereo	0.98 327	0.57 117	4.45 392	1.64 389	5.33 415	0.55 84	0.16 3	0.96 259	0.43 13	0.45 52	0.65 227	0.85 299	0.19 7	0.79 159	0.26 32	0.11 111	0.80 331	0.10 47	0.32 322	0.17 90	0.78 302

FCDSN-DC	1.45 370	1.12 253	3.30 328	0.48 256	0.41 249	1.13 354	0.60 319	1.17 355	1.28 367	2.25 396	2.85 399	3.65 399	3.34 403	2.58 364	2.44 362	0.31 348	0.26 250	0.31 349	0.30 312	0.37 306	0.78 302
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCK	1.62 383	2.32 401	4.27 385	1.11 366	0.56 290	1.81 385	1.84 400	1.55 380	1.54 381	1.45 376	1.81 372	1.82 380	1.38 363	3.34 394	2.14 349	1.09 390	0.57 304	0.98 388	0.59 380	1.50 398	0.79 304

SGM-Forest	1.84 386	7.91 419	10.36 415	0.42 224	0.33 201	1.04 343	1.29 388	1.01 291	0.88 303	1.19 351	2.30 387	1.03 341	1.79 382	2.60 366	2.81 373	0.22 311	0.21 230	0.21 312	0.19 251	0.25 209	0.79 304
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MIM_Stereo	0.55 103	0.92 220	2.65 224	0.32 91	1.09 371	0.51 47	0.19 12	0.67 86	0.52 46	0.48 66	0.54 141	0.43 93	0.27 62	0.57 98	0.30 56	0.08 1	0.17 200	0.11 93	0.10 71	0.28 246	0.80 306

MFMNet_re	1.01 331	1.73 361	3.04 308	0.85 346	0.76 334	0.93 332	0.81 353	1.02 297	1.10 353	1.05 339	1.06 344	0.84 294	0.96 341	0.93 178	0.97 260	0.68 375	0.61 309	0.63 377	0.60 382	0.77 375	0.80 306

111	0.57 118	1.41 321	2.63 214	0.25 5	0.15 13	0.59 132	0.26 112	0.90 221	0.83 275	0.50 100	0.54 141	0.57 176	0.38 136	0.54 91	0.41 119	0.10 47	0.07 6	0.09 14	0.07 12	0.24 194	0.81 308

pmcnn	1.44 368	1.25 290	3.57 357	0.74 333	1.42 388	0.72 265	0.56 308	1.04 309	1.06 349	1.03 338	2.89 401	6.01 411	0.75 312	2.54 361	3.60 388	0.14 216	0.11 126	0.08 3	0.06 6	0.34 283	0.81 308

SMFormer	0.64 186	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 21	0.24 81	0.94 243	0.85 291	0.58 170	0.70 256	0.51 144	0.41 164	1.89 312	0.86 252	0.13 186	1.01 341	0.11 93	0.26 292	0.17 90	0.84 310

MDST_ROB	1.28 356	0.53 105	3.84 371	0.55 287	0.45 264	4.06 409	0.60 319	1.36 370	0.89 308	2.18 393	1.17 348	0.98 330	0.72 301	4.28 405	2.12 347	0.20 298	0.16 193	0.19 298	0.17 227	0.20 150	0.84 310

ELAS_RVC	1.51 376	0.88 202	3.36 331	0.63 312	0.56 290	1.53 371	2.73 405	1.53 378	1.76 388	2.26 397	2.21 386	2.10 384	3.07 400	2.08 330	2.52 364	0.42 358	0.42 281	0.42 366	0.37 346	0.51 351	0.84 310
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CBMV	0.86 294	1.00 227	2.82 277	0.35 144	0.21 77	0.78 294	0.78 350	1.05 317	0.87 299	0.90 323	0.74 277	0.87 305	1.89 385	1.67 275	1.38 311	0.19 290	0.20 222	0.21 312	0.19 251	0.28 246	0.84 310
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Selective-IGEV	0.57 118	0.42 70	1.87 23	1.67 391	1.33 384	0.36 11	0.20 20	0.61 67	0.71 190	0.22 3	0.31 26	0.22 8	0.19 7	0.52 79	0.36 105	0.09 11	0.97 338	0.09 14	0.15 196	0.20 150	0.85 314

test_5	0.61 154	1.25 290	2.76 265	0.39 199	0.64 317	0.58 114	0.35 218	0.85 179	0.66 124	0.49 82	0.56 162	0.55 165	0.40 153	0.79 159	0.32 79	0.10 47	0.19 210	0.12 136	0.12 140	0.33 277	0.85 314

ELAS	1.52 377	0.92 220	2.91 292	0.62 310	0.57 293	3.13 404	2.21 403	1.67 384	1.58 383	2.42 400	2.43 389	1.87 381	2.49 395	1.85 305	2.70 371	0.42 358	0.43 284	0.41 364	0.40 353	0.51 351	0.85 314
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	1.11 346	2.10 385	3.52 353	0.97 357	0.87 347	1.06 348	0.54 300	1.02 297	0.93 321	0.63 227	0.76 288	0.93 319	0.67 291	1.76 286	1.71 324	1.03 387	0.46 286	0.76 383	0.41 357	1.29 390	0.86 317

otaku	1.15 349	2.10 385	3.51 351	0.98 358	0.74 330	1.02 342	0.59 316	1.03 303	0.89 308	0.70 272	1.60 368	0.98 330	0.65 283	1.63 268	1.80 333	0.99 386	0.46 286	0.73 382	0.40 353	1.30 392	0.88 318

FBW_ROB	0.94 320	1.23 286	2.35 101	0.46 249	0.32 195	0.87 320	0.46 277	1.15 349	0.97 335	0.83 315	0.78 296	1.01 337	0.64 282	3.65 401	1.65 323	0.27 339	0.24 240	0.40 362	0.26 292	0.32 273	0.88 318

DispFullNet	1.69 384	2.25 394	5.23 400	1.53 385	8.78 416	0.89 324	0.37 228	1.03 303	0.98 336	1.37 369	1.00 334	1.13 359	1.97 387	1.51 249	0.98 266	0.55 370	0.32 261	1.19 394	0.64 383	1.16 385	0.88 318

anonymity	0.86 294	0.68 151	1.44 2	0.64 315	0.83 342	0.67 243	0.52 295	0.98 272	0.73 200	0.96 330	0.70 256	0.81 286	0.86 327	1.10 194	1.34 303	0.64 372	0.72 328	0.58 374	1.44 409	0.60 361	0.91 321

FC-DCNN	1.60 382	0.85 195	3.44 347	0.46 249	0.39 238	1.96 389	0.66 333	1.72 386	1.70 385	2.75 406	2.91 402	4.20 402	3.15 401	2.72 376	2.66 369	0.30 346	0.26 250	0.31 349	0.30 312	0.33 277	0.91 321

ACVNet-4b	2.00 390	2.19 389	4.85 396	1.09 363	0.86 345	1.15 356	0.53 297	1.11 344	1.15 360	0.65 250	1.09 345	1.97 382	0.69 297	2.31 343	9.78 417	5.73 416	0.42 281	1.03 391	0.55 375	1.89 403	0.92 323

iRaft-Stereo_5w	0.65 191	1.35 309	2.21 81	0.30 60	0.63 313	0.49 39	0.28 134	0.78 126	0.64 110	0.41 34	0.61 198	0.62 197	0.46 211	1.79 294	0.48 146	0.10 47	0.25 247	0.11 93	0.12 140	0.40 325	0.94 324

GANet	0.92 314	1.20 275	2.68 240	0.45 246	0.27 149	0.76 279	0.66 333	0.94 243	0.77 238	0.79 305	1.17 348	0.84 294	0.91 334	2.72 376	1.76 330	0.18 279	0.42 281	0.44 369	0.20 260	0.33 277	0.94 324

LE_ROB	4.55 410	2.43 404	9.94 413	2.79 413	4.03 412	2.40 400	3.54 407	2.72 400	11.04 414	11.64 419	4.69 411	5.25 408	10.74 417	4.52 408	9.73 416	0.82 379	0.70 325	1.34 400	0.97 399	0.74 371	0.94 324

WAO-6	1.69 384	1.87 370	3.21 318	1.15 370	1.01 364	2.29 397	1.06 374	1.85 389	2.84 402	1.30 368	2.59 393	2.19 386	1.67 376	2.62 367	2.52 364	0.96 384	0.68 319	1.19 394	0.84 392	1.13 383	0.95 327

ACVNet_1	1.47 372	2.27 397	4.92 397	1.11 366	0.89 348	1.19 360	0.66 333	1.28 364	1.19 363	0.98 331	0.97 327	3.06 395	1.48 370	2.37 347	1.82 334	1.08 389	0.49 292	1.03 391	0.48 365	1.20 386	0.95 327

WAO-8	2.91 400	2.55 407	3.77 365	1.93 403	1.04 367	4.08 410	0.99 366	3.25 407	6.09 409	2.20 394	3.34 404	3.33 397	2.64 396	11.73 418	2.52 364	2.12 408	1.92 388	1.55 405	0.93 396	1.27 388	0.96 329

Venus	2.91 400	2.55 407	3.77 365	1.93 403	1.04 367	4.08 410	0.99 366	3.25 407	6.09 409	2.20 394	3.34 404	3.33 397	2.64 396	11.73 418	2.52 364	2.12 408	1.92 388	1.55 405	0.93 396	1.27 388	0.96 329

ACVNet_2	1.54 378	2.20 391	4.42 391	1.10 365	0.93 353	1.37 365	0.87 357	1.53 378	1.71 386	1.22 360	1.72 371	2.12 385	1.06 348	2.58 364	1.93 336	0.94 382	0.54 298	1.00 389	0.56 377	2.11 407	0.96 329

RainbowNet	1.27 355	2.22 392	3.58 358	1.14 369	0.92 351	1.08 350	0.76 348	1.19 358	1.15 360	0.77 296	0.97 327	1.08 352	0.83 321	1.64 271	1.72 326	1.20 394	1.30 370	1.01 390	0.58 379	1.23 387	0.97 332

anonymousa	0.74 244	0.60 127	2.58 198	0.96 356	1.33 384	0.61 162	0.26 112	0.69 91	0.56 64	0.55 142	0.84 302	0.82 289	0.46 211	0.56 95	0.61 188	0.10 47	1.11 352	0.12 136	0.98 400	0.14 51	0.97 332

LL-Strereo2	0.62 167	1.36 313	2.47 163	1.37 376	0.96 355	0.54 74	0.28 134	0.61 67	0.49 30	0.42 38	0.34 35	0.44 108	0.21 16	0.57 98	0.53 166	0.11 111	0.26 250	0.16 263	0.14 178	0.18 110	0.98 334

DPSNet	1.02 332	0.72 164	2.84 281	0.60 302	0.39 238	1.08 350	0.75 347	1.41 373	1.14 358	0.74 290	0.69 243	1.05 348	1.67 376	2.09 332	2.22 355	0.27 339	0.61 309	0.20 308	0.50 369	0.48 347	1.03 335

LL-Strereo	0.85 291	1.73 361	3.06 312	0.37 168	0.61 310	0.54 74	0.33 204	1.01 291	0.76 230	0.69 269	0.58 178	0.85 299	0.78 315	2.65 370	0.54 171	0.14 216	0.58 306	0.14 221	0.12 140	0.42 333	1.05 336

WCMA_ROB	1.29 357	1.21 277	3.13 316	0.65 317	0.36 224	1.20 362	0.78 350	1.00 283	0.98 336	1.78 386	2.62 394	3.08 396	2.01 388	1.86 307	2.35 360	0.38 355	0.38 273	0.32 351	0.32 322	0.31 268	1.06 337

Dean	1.92 388	2.31 400	5.03 399	1.31 372	1.08 370	1.55 372	0.99 366	1.98 395	2.33 394	1.51 380	4.15 408	4.23 405	1.39 364	2.31 343	2.10 345	1.18 393	0.69 322	1.18 393	0.75 390	1.30 392	1.07 338

NOSS_ROB	0.75 254	1.03 234	2.27 87	0.68 328	0.26 138	0.68 249	0.30 171	0.99 277	0.82 269	0.59 190	0.58 178	0.77 271	0.39 147	2.75 380	0.48 146	0.25 332	0.24 240	0.28 339	0.26 292	0.29 254	1.07 338

IMH-64-1	1.50 373	1.98 375	2.69 246	1.39 377	1.12 374	1.39 366	1.19 384	1.80 387	1.47 377	1.19 351	2.20 384	1.53 375	1.51 372	2.12 334	1.98 337	1.34 397	0.68 319	1.28 397	0.70 384	1.37 394	1.12 340

IMH-64	1.50 373	1.98 375	2.69 246	1.39 377	1.12 374	1.39 366	1.19 384	1.80 387	1.47 377	1.19 351	2.20 384	1.53 375	1.51 372	2.12 334	1.98 337	1.34 397	0.68 319	1.28 397	0.70 384	1.37 394	1.12 340

IMH	2.14 394	2.46 405	3.60 361	1.70 392	1.13 376	1.65 379	0.93 364	2.13 396	1.93 390	1.37 369	2.64 396	2.19 386	1.82 383	5.77 409	2.18 352	5.70 415	1.05 348	1.31 399	0.72 388	1.39 396	1.13 342

ACVNet-DCA	0.67 211	0.73 167	2.43 127	0.67 323	0.52 280	0.76 279	0.24 81	0.81 145	0.83 275	0.77 296	0.39 52	0.25 24	0.38 136	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 397	0.11 93	0.09 37	0.16 69	1.18 343

xx1	0.71 231	0.73 167	2.43 127	0.67 323	0.52 280	0.76 279	0.24 81	0.85 179	1.05 347	0.77 296	0.39 52	0.46 124	0.37 129	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 397	0.12 136	0.41 357	0.16 69	1.18 343

1test111	0.72 239	0.73 167	2.43 127	0.67 323	0.52 280	0.76 279	0.24 81	0.81 145	0.83 275	0.77 296	0.39 52	0.25 24	0.38 136	1.03 187	0.75 225	0.10 47	2.13 397	0.11 93	0.09 37	0.16 69	1.18 343

LVE	2.10 392	2.61 410	4.30 389	1.79 397	1.81 401	1.68 381	1.04 373	2.35 398	2.78 401	1.27 365	2.87 400	4.21 404	1.46 367	2.83 384	2.02 339	2.87 412	0.92 337	1.19 394	1.47 410	1.29 390	1.18 343

ToySt	0.67 211	0.88 202	2.61 209	0.39 199	0.73 329	0.61 162	0.38 236	0.78 126	0.73 200	0.43 44	0.70 256	0.72 253	0.45 204	0.66 125	0.62 191	0.14 216	0.63 313	0.13 192	0.33 332	0.24 194	1.18 343

qqq	0.65 191	0.63 138	2.10 64	0.30 60	0.64 317	0.46 21	0.27 126	0.81 145	0.83 275	0.48 66	0.56 162	0.46 124	0.37 129	1.03 187	0.75 225	0.11 111	1.41 377	0.12 136	0.41 357	0.16 69	1.18 343

JetBlue	1.89 387	2.09 384	4.16 380	0.74 333	1.23 380	4.52 413	3.86 410	1.68 385	1.26 365	1.28 366	1.54 367	2.36 388	1.86 384	3.35 395	3.37 382	0.54 368	0.49 292	0.48 370	0.49 367	1.39 396	1.21 349

TRStereo	0.89 308	1.02 231	2.91 292	4.59 416	0.31 184	0.93 332	0.23 59	1.93 393	0.66 124	0.37 26	0.54 141	0.48 135	0.40 153	0.67 128	0.29 51	0.13 186	0.37 269	0.11 93	0.48 365	0.13 35	1.21 349

11t1	0.60 147	0.49 89	2.19 76	0.35 144	0.58 297	0.48 34	0.21 30	0.72 105	0.73 200	0.49 82	0.47 84	0.35 64	0.34 120	0.61 110	0.71 217	0.12 144	1.26 364	0.10 47	0.29 306	0.16 69	1.22 351

SGM_RVC	2.11 393	1.07 240	2.87 286	0.98 358	0.92 351	2.72 403	1.88 402	1.91 392	12.27 415	2.09 389	1.99 378	2.47 389	2.24 393	2.87 385	2.03 340	0.54 368	0.47 288	0.42 366	0.47 364	0.74 371	1.22 351
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ttt	0.89 308	0.51 100	2.51 175	0.36 158	0.31 184	0.61 162	0.28 134	1.07 332	0.92 315	0.56 152	0.77 292	0.55 165	0.37 129	2.27 340	3.51 386	0.16 249	1.21 359	0.13 192	0.31 317	0.18 110	1.26 353

TorneroNet-64	2.74 397	2.23 393	4.18 381	1.48 382	1.20 378	3.88 408	1.01 372	3.48 411	6.61 412	2.62 404	4.55 410	4.20 402	3.84 406	3.39 397	3.40 384	1.23 395	0.66 317	1.39 402	0.80 391	3.42 414	1.27 354

RALCasStereoNet	0.65 191	1.34 306	2.56 194	0.43 234	0.96 355	0.50 45	0.26 112	0.62 70	0.56 64	0.43 44	0.49 103	0.36 65	0.28 73	0.72 146	0.53 166	0.10 47	1.18 354	0.09 14	0.08 27	0.27 235	1.27 354

mmx	0.99 329	0.67 144	3.39 337	0.32 91	0.22 86	0.58 114	0.28 134	1.05 317	0.92 315	0.54 131	0.74 277	0.67 220	0.40 153	2.75 380	3.86 392	0.13 186	1.25 361	0.15 246	0.33 332	0.19 133	1.28 356

xxx	0.99 329	0.67 144	3.39 337	0.32 91	0.22 86	0.58 114	0.28 134	1.05 317	0.92 315	0.54 131	0.74 277	0.67 220	0.40 153	2.75 380	3.86 392	0.13 186	1.25 361	0.15 246	0.33 332	0.19 133	1.28 356

1111x	1.06 339	0.79 188	3.29 327	0.33 111	0.60 303	0.64 209	0.33 204	1.10 340	0.92 315	0.59 190	0.69 243	0.59 183	0.47 219	2.64 369	4.61 402	0.12 144	1.38 374	0.11 93	0.49 367	0.18 110	1.30 358

TorneroNet	5.60 412	2.30 399	3.98 374	1.49 384	1.26 383	14.47 421	1.11 375	4.85 413	20.66 430	10.12 415	16.30 422	11.78 420	7.35 414	3.41 398	4.38 400	1.36 399	0.70 325	1.46 404	0.87 394	2.73 411	1.33 359

ProNet	0.46 45	0.60 127	1.85 20	0.35 144	0.67 321	0.49 39	0.25 100	0.53 30	0.57 67	0.21 1	0.24 6	0.22 8	0.20 14	0.52 79	0.22 4	0.09 11	0.47 288	0.10 47	0.09 37	0.23 188	1.33 359

x	0.65 191	0.62 136	2.12 65	0.36 158	0.61 310	0.48 34	0.24 81	0.80 138	0.89 308	0.50 100	0.56 162	0.44 108	0.36 124	0.62 113	0.80 239	0.11 111	1.44 378	0.11 93	0.39 352	0.16 69	1.34 361

FADE	15.98 423	3.24 414	8.93 412	2.10 405	2.93 409	1.19 360	0.91 363	4.99 414	2.50 396	1.28 366	1.19 350	3.05 394	7.02 413	8.01 415	5.49 407	96.22 440	36.26 440	65.47 437	65.78 437	1.78 402	1.34 361

mmm	0.66 208	0.53 105	1.83 15	0.38 186	0.86 345	0.49 39	0.27 126	0.82 152	0.83 275	0.59 190	0.69 243	0.47 129	0.38 136	0.81 166	0.73 222	0.12 144	1.37 373	0.14 221	0.45 361	0.18 110	1.35 363

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 344	2.01 379	2.56 194	0.49 267	0.40 244	1.49 369	0.96 365	1.02 297	0.95 327	0.85 317	0.94 322	1.06 349	0.59 268	2.92 386	1.15 285	0.43 361	0.74 329	0.32 351	0.55 375	0.74 371	1.35 363

FADNet_RVC	0.87 300	1.51 337	2.90 291	0.31 74	0.24 118	0.71 259	0.25 100	1.00 283	0.65 117	0.45 52	0.57 172	0.61 192	0.44 196	1.53 250	0.75 225	0.94 382	0.97 338	0.28 339	1.00 401	0.89 379	1.36 365

ktn	4.44 409	2.47 406	3.70 364	1.82 398	1.49 393	2.11 395	1.40 394	2.30 397	12.56 416	11.36 418	16.25 421	11.30 419	3.77 405	4.41 407	3.47 385	1.86 406	0.99 340	1.74 411	1.21 405	3.28 413	1.39 366

xxxx	0.97 325	0.64 140	2.14 69	0.30 60	0.67 321	0.64 209	0.24 81	1.09 337	0.91 313	0.57 164	0.65 227	0.58 180	0.39 147	1.57 258	5.49 407	0.13 186	1.38 374	0.11 93	0.32 322	0.17 90	1.41 367

test_xeample	0.98 327	0.65 142	2.12 65	0.29 46	0.67 321	0.60 144	0.28 134	1.08 335	0.85 291	0.62 218	0.70 256	0.44 108	0.41 164	1.95 320	5.45 406	0.12 144	1.33 372	0.11 93	0.31 317	0.18 110	1.42 368

notaker	2.77 398	2.35 402	4.02 376	2.61 411	1.44 389	1.77 384	1.14 378	2.77 402	1.81 389	2.30 398	11.41 417	3.95 400	4.70 408	3.24 392	3.01 377	1.58 403	0.88 335	1.71 410	1.08 403	2.10 406	1.44 369

222	1.02 332	0.60 127	1.95 35	0.29 46	0.51 278	0.62 184	0.24 81	1.09 337	0.86 297	0.64 238	0.67 236	0.47 129	0.42 175	1.86 307	6.73 411	0.13 186	1.21 359	0.11 93	0.32 322	0.17 90	1.44 369

DCRE	0.76 257	0.80 190	2.31 95	1.05 361	1.18 377	0.63 197	0.26 112	1.03 303	0.59 77	0.52 119	2.12 380	0.44 108	0.27 62	0.41 41	0.53 166	0.09 11	1.02 346	0.10 47	0.32 322	0.16 69	1.47 371

riskmin	0.96 322	0.32 14	2.07 55	1.72 394	1.61 397	1.62 377	0.57 311	1.45 375	0.55 60	0.73 284	0.89 316	0.92 314	0.45 204	1.16 205	0.60 183	0.11 111	1.30 370	0.12 136	1.38 408	0.14 51	1.51 372

Anonymous_2	1.36 363	0.49 89	2.03 47	1.71 393	1.58 395	2.49 401	0.58 313	1.59 382	2.31 393	0.77 296	0.88 314	1.03 341	0.58 265	1.20 210	0.66 205	0.32 349	1.38 374	1.42 403	3.87 417	0.78 377	1.56 373

tt	4.94 411	0.32 14	4.22 383	2.29 407	1.58 395	10.19 419	16.94 422	9.44 420	5.03 407	1.69 384	1.33 360	4.68 406	5.02 409	3.38 396	5.91 409	6.15 417	9.47 424	2.80 414	3.16 416	3.54 415	1.58 374

KSHMR	4.19 408	2.37 403	6.24 408	1.73 395	1.48 392	1.97 391	1.29 388	3.18 405	17.06 425	2.15 392	15.74 420	9.09 415	1.75 379	8.33 416	2.37 361	1.55 402	1.29 368	1.70 409	1.23 406	1.75 401	1.60 375

UNDER WATER-64	2.59 395	2.28 398	5.63 404	1.85 400	1.45 390	3.28 405	1.60 398	2.62 399	5.57 408	2.09 389	2.12 380	4.10 401	4.21 407	2.74 379	3.64 389	1.49 401	0.86 334	1.58 407	1.09 404	1.91 404	1.62 376

SPS-STEREO	1.22 353	1.65 356	3.41 343	0.66 321	0.69 325	1.01 341	0.68 339	1.10 340	0.96 329	1.40 373	1.25 354	1.46 374	1.08 350	2.05 325	2.24 356	0.66 373	0.61 309	0.58 374	0.57 378	0.66 368	1.65 377
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UNDER WATER	2.84 399	2.25 394	5.25 401	1.84 399	1.45 390	2.36 399	1.44 397	3.23 406	6.51 411	2.61 403	2.73 398	5.69 409	5.64 411	3.14 391	4.18 399	1.48 400	0.81 332	1.60 408	1.07 402	1.91 404	1.67 378

rrr	0.84 283	0.74 176	3.40 342	0.76 335	0.77 336	0.45 18	0.28 134	1.23 362	0.84 287	0.71 281	0.22 2	0.30 44	0.28 73	1.29 223	1.53 319	0.10 47	1.50 379	0.10 47	0.29 306	0.24 194	1.75 379

MFN_U_SF_RVC	1.57 380	2.56 409	3.30 328	0.66 321	0.41 249	1.15 356	0.51 291	1.27 363	1.35 372	1.61 383	1.20 351	1.43 372	0.97 342	1.80 295	2.10 345	1.88 407	1.79 385	1.97 412	2.14 411	1.61 400	1.76 380

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 365	2.04 382	3.02 307	0.58 301	0.41 249	2.15 396	1.00 370	1.31 367	1.29 368	1.05 339	1.10 346	1.29 368	0.91 334	3.07 389	1.34 303	1.65 404	0.84 333	0.68 380	0.88 395	1.55 399	1.91 381

MC-Stereo	0.58 126	0.37 50	2.00 41	0.88 347	0.64 317	0.54 74	0.19 12	0.46 9	0.39 3	0.58 170	0.39 52	0.27 37	0.27 62	0.71 141	0.32 79	0.09 11	1.20 356	0.09 14	0.16 214	0.22 173	1.92 382

DLNR_Zeroshot_test	13.74 421	20.06 426	23.92 428	121.50 441	35.20 436	0.46 21	0.15 1	7.96 419	0.47 25	0.29 21	0.37 43	0.26 30	0.17 1	0.79 159	0.36 105	7.16 421	2.95 415	0.09 14	0.38 349	50.40 439	1.95 383

AE-Stereo	0.71 231	0.32 14	2.44 135	0.44 239	0.50 276	0.58 114	0.23 59	1.08 335	0.67 136	0.67 258	0.51 117	0.47 129	0.24 27	0.63 114	0.32 79	0.09 11	2.15 401	0.11 93	0.45 361	0.22 173	2.01 384

JetRed	3.37 404	4.96 416	10.08 414	1.48 382	1.73 400	7.63 416	5.47 415	3.47 409	2.20 392	2.42 400	2.40 388	2.98 392	2.35 394	3.52 399	6.60 410	1.33 396	1.90 387	1.38 401	1.23 406	2.30 409	2.02 385

SDNR	2.06 391	2.93 412	2.94 296	1.55 386	5.13 414	1.98 392	0.24 81	1.95 394	2.62 398	0.92 326	2.71 397	5.76 410	0.68 293	3.61 400	3.84 391	0.33 351	0.38 273	0.22 316	0.17 227	1.13 383	2.04 386

test_xeample3	0.86 294	0.75 180	3.36 331	0.65 317	0.76 334	0.49 39	0.33 204	1.21 361	0.80 257	0.61 206	0.23 5	0.30 44	0.29 89	1.17 207	1.57 321	0.10 47	1.79 385	0.10 47	0.40 353	0.25 209	2.09 387

SGM-ForestM	3.67 407	2.70 411	5.34 403	1.65 390	1.72 399	6.02 415	5.08 413	4.10 412	3.47 404	4.59 412	4.21 409	9.81 416	5.79 412	6.44 412	6.97 412	0.88 381	1.09 350	0.33 355	0.45 361	0.68 369	2.10 388

FINET	1.92 388	1.96 373	4.49 393	1.62 388	1.39 387	3.51 407	4.39 411	2.89 403	2.58 397	1.39 371	1.98 377	1.35 370	2.12 391	1.64 271	2.12 347	0.84 380	1.03 347	0.18 293	0.29 306	0.54 356	2.12 389

4D-IteraStereo	0.62 167	1.29 297	3.04 308	0.27 22	0.30 176	0.46 21	0.26 112	0.54 39	0.51 41	0.41 34	0.31 26	0.39 75	0.19 7	0.53 86	0.65 202	0.09 11	0.47 288	0.12 136	0.11 109	0.21 159	2.14 390

HH	0.79 267	0.52 102	2.72 253	1.45 379	0.80 340	0.91 328	0.23 59	0.76 113	0.76 230	0.64 238	0.55 150	0.87 305	0.41 164	0.94 179	0.45 136	0.09 11	1.20 356	0.10 47	0.09 37	0.16 69	2.16 391

HanStereo	0.79 267	0.52 102	2.72 253	1.45 379	0.80 340	0.91 328	0.23 59	0.76 113	0.76 230	0.64 238	0.55 150	0.87 305	0.41 164	0.94 179	0.45 136	0.09 11	1.20 356	0.10 47	0.09 37	0.16 69	2.16 391

DualNet	0.97 325	0.67 144	3.39 337	0.32 91	0.22 86	0.58 114	0.28 134	0.85 179	0.96 329	0.54 131	0.74 277	0.67 220	0.40 153	0.64 118	3.86 392	0.10 47	2.16 402	0.15 246	0.33 332	0.25 209	2.19 393

ffm	0.78 263	0.67 144	3.39 337	0.32 91	0.22 86	0.58 114	0.28 134	0.85 179	0.96 329	0.54 131	0.74 277	0.67 220	0.40 153	0.64 118	0.22 4	0.10 47	2.16 402	0.15 246	0.33 332	0.25 209	2.19 393

ff1	1.07 341	0.67 144	3.39 337	0.32 91	0.22 86	0.58 114	0.28 134	0.85 179	0.96 329	0.54 131	0.74 277	0.67 220	0.40 153	2.75 380	3.86 392	0.10 47	2.16 402	0.15 246	0.33 332	0.25 209	2.19 393

tt1	0.74 244	0.73 167	2.34 100	0.67 323	0.63 313	0.75 275	0.24 81	0.85 179	0.96 329	0.81 308	0.38 49	0.26 30	0.35 122	0.64 118	0.22 4	0.10 47	2.16 402	0.11 93	0.09 37	0.25 209	2.19 393

cc1	0.74 244	0.73 167	2.43 127	0.67 323	0.52 280	0.76 279	0.24 81	0.85 179	1.05 347	0.77 296	0.39 52	0.25 24	0.38 136	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 397	0.11 93	0.09 37	0.25 209	2.20 397

ff7	0.65 191	0.58 119	2.09 58	0.39 199	0.60 303	0.56 88	0.23 59	0.49 14	0.62 93	1.00 333	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 392	0.10 47	0.18 235	0.24 194	2.22 398

IGEVStereo-DCA	0.74 244	0.74 176	2.09 58	0.76 335	0.77 336	0.45 18	0.23 59	0.49 14	0.62 93	0.71 281	0.22 2	0.30 44	0.28 73	1.29 223	1.53 319	0.10 47	1.50 379	0.10 47	0.18 235	0.24 194	2.22 398

ffff	0.65 191	0.58 119	2.09 58	0.39 199	0.60 303	0.56 88	0.23 59	0.49 14	0.62 93	1.00 333	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 392	0.10 47	0.18 235	0.24 194	2.22 398

11t	0.65 191	0.58 119	2.09 58	0.39 199	0.60 303	0.56 88	0.23 59	0.49 14	0.62 93	1.00 333	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 392	0.10 47	0.18 235	0.24 194	2.22 398

ccc-4	0.65 191	0.58 119	2.09 58	0.39 199	0.60 303	0.56 88	0.23 59	0.49 14	0.62 93	1.00 333	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 392	0.10 47	0.18 235	0.24 194	2.22 398

AEACV	0.89 308	0.29 2	1.84 18	2.50 408	1.68 398	0.53 67	0.21 30	1.01 291	0.42 9	0.68 264	0.31 26	0.22 8	0.39 147	1.63 268	0.25 23	0.09 11	2.60 411	0.09 14	0.54 374	0.23 188	2.27 403

SPstereo	16.55 424	3.18 413	4.92 397	2.73 412	2.77 408	29.67 431	52.00 433	39.41 439	29.70 440	21.94 435	21.64 430	27.45 437	23.83 432	27.92 440	26.10 434	2.44 410	2.60 411	4.96 417	3.11 415	2.27 408	2.32 404

MANE	3.51 406	2.03 381	3.88 373	1.89 401	2.01 403	5.98 414	4.72 412	5.87 416	7.13 413	3.80 411	5.10 412	6.11 412	5.34 410	4.39 406	5.05 405	1.07 388	1.28 367	0.50 371	0.85 393	0.76 374	2.36 405

SGM+DAISY	2.67 396	2.14 387	4.28 387	1.92 402	2.11 406	4.36 412	5.22 414	3.17 404	3.00 403	3.24 410	3.81 406	3.03 393	3.61 404	2.53 360	3.79 390	1.15 391	1.29 368	0.66 378	0.71 387	0.95 381	2.44 406

MADNet++	2.94 403	2.17 388	3.27 324	2.55 410	2.28 407	3.29 406	3.37 406	2.76 401	2.67 400	3.10 408	3.20 403	2.78 390	3.25 402	4.11 404	4.68 403	2.72 411	2.27 406	3.03 415	2.43 413	2.34 410	2.59 407

IGEV+	0.74 244	0.70 156	2.05 53	1.11 366	1.09 371	0.32 6	0.21 30	0.75 110	0.43 13	0.30 22	0.30 20	0.22 8	0.27 62	0.98 182	0.31 70	0.10 47	2.50 410	0.08 3	0.15 196	0.27 235	2.70 408

PML	22.99 427	17.34 424	8.24 411	5.48 417	9.84 417	50.35 440	102.65 440	5.84 415	13.52 417	37.08 440	104.84 440	30.61 439	23.20 431	12.09 420	7.96 414	6.27 418	2.12 396	6.31 421	2.42 412	10.67 423	2.95 409

anonymousdsp2	0.88 301	0.31 7	1.96 38	1.06 362	1.56 394	0.57 107	0.22 40	0.84 169	0.98 336	1.20 356	0.37 43	0.65 211	0.26 49	1.19 209	0.46 140	0.10 47	2.40 409	0.10 47	0.13 160	0.19 133	2.96 410

IGEV_Zeroshot_test	0.91 313	0.39 59	3.80 368	0.42 224	1.95 402	0.56 88	0.64 328	0.84 169	0.55 60	1.45 376	0.53 127	0.79 277	0.42 175	0.57 98	1.13 283	0.10 47	0.49 292	0.10 47	0.34 338	0.19 133	2.97 411

EGLCR-Stereo	0.90 311	0.31 7	1.90 27	1.60 387	0.95 354	1.14 355	0.42 254	0.85 179	0.43 13	1.74 385	0.21 1	0.27 37	0.17 1	1.56 254	0.30 56	0.10 47	2.60 411	0.10 47	0.09 37	0.10 10	3.10 412

anonymousdsp	0.86 294	0.59 125	2.65 224	1.33 373	1.25 381	0.56 88	0.23 59	0.54 39	0.71 190	1.13 346	0.25 11	0.22 8	0.24 27	1.24 215	0.24 15	0.09 11	2.34 407	0.10 47	0.18 235	0.25 209	3.12 413

IGEV-Stereo	0.86 294	0.60 127	2.65 224	1.35 375	1.25 381	0.56 88	0.23 59	0.54 39	0.71 190	1.14 347	0.25 11	0.22 8	0.24 27	1.24 215	0.24 15	0.09 11	2.34 407	0.10 47	0.18 235	0.25 209	3.13 414
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
BEATNet-Init1	12.32 418	12.82 423	28.66 436	3.22 414	3.71 410	21.59 430	11.42 418	14.54 425	13.73 421	20.24 427	20.16 427	26.14 435	19.85 426	19.08 429	15.33 425	1.81 405	1.93 390	2.05 413	2.48 414	4.25 416	3.41 415

DGSMNet	2.93 402	0.77 183	3.44 347	3.58 415	4.25 413	2.53 402	6.86 416	1.03 303	0.88 303	0.58 170	1.85 374	0.79 277	0.62 277	1.63 268	1.46 314	4.62 414	4.98 417	5.15 419	4.71 418	4.52 418	4.37 416

iRaft-Stereo_20w	1.50 373	0.42 70	4.81 395	2.24 406	2.09 405	1.36 363	1.27 387	1.38 371	0.94 322	2.07 388	0.42 63	0.85 299	0.69 297	0.87 171	1.37 309	0.10 47	4.04 416	0.09 14	0.40 353	0.17 90	4.53 417

coex-ft	6.14 413	1.98 375	60.80 439	0.34 128	0.30 176	0.80 301	1.17 383	0.76 113	4.34 406	19.82 426	2.15 382	1.61 377	8.77 416	1.82 300	10.36 418	0.44 362	2.05 391	0.18 293	0.19 251	0.39 319	4.61 418

LSM	3.40 405	1.42 325	5.81 406	9.98 421	30.74 435	0.86 316	1.14 378	0.99 277	1.26 365	1.40 373	2.18 383	0.93 319	0.85 325	1.76 286	1.03 273	0.22 311	0.35 267	0.24 328	0.29 306	0.40 325	6.21 419

HanzoNet	7.85 414	3.30 415	5.75 405	7.47 419	3.97 411	2.34 398	1.37 390	3.47 409	4.02 405	13.30 420	10.49 413	10.86 417	16.67 423	8.50 417	10.51 419	10.80 423	9.84 425	5.83 420	13.69 423	7.24 420	7.51 420

DGTPSM_ROB	8.97 416	5.94 417	13.01 419	5.95 418	11.34 418	8.54 417	24.06 423	6.47 417	13.52 417	5.19 413	11.52 418	6.18 413	11.04 418	7.02 413	13.92 420	4.47 413	7.66 418	3.90 416	7.43 421	4.34 417	7.98 421

DPSMNet_ROB	9.58 417	5.96 418	13.98 422	8.88 420	11.87 419	8.54 417	24.08 424	6.48 418	13.67 420	5.35 414	11.53 419	6.31 414	11.04 418	7.69 414	14.09 421	7.61 422	8.23 420	5.03 418	7.75 422	5.24 419	8.36 422

DPSM_ROB	12.32 418	11.13 421	12.31 417	12.90 423	12.80 421	19.81 428	28.13 429	14.50 423	14.31 422	10.62 416	11.34 415	12.03 421	11.89 421	13.08 423	15.22 423	7.09 419	8.31 421	6.47 422	7.32 419	8.69 421	8.43 423

DPSM	12.32 418	11.13 421	12.31 417	12.90 423	12.80 421	19.81 428	28.13 429	14.50 423	14.31 422	10.62 416	11.34 415	12.03 421	11.89 421	13.08 423	15.22 423	7.09 419	8.31 421	6.47 422	7.32 419	8.69 421	8.43 423

Anonymous_1	22.76 426	11.11 420	11.93 416	12.73 422	26.05 434	19.39 426	27.77 428	14.18 422	13.64 419	14.92 421	10.66 414	11.26 418	11.24 420	12.48 422	14.45 422	37.82 439	7.87 419	34.92 436	63.61 436	87.51 440	11.75 425

CasAABBNet	24.76 430	22.38 430	24.44 429	26.05 430	25.75 429	39.79 433	56.76 436	29.10 436	28.88 434	21.22 429	22.69 432	24.21 432	23.99 437	26.23 432	30.62 436	14.22 424	16.71 427	13.03 424	14.75 426	17.49 427	16.97 426

Selective-RAFT-Error	24.83 431	22.44 435	24.80 430	26.10 431	25.82 430	39.85 437	56.72 435	29.21 438	29.03 439	21.29 431	22.80 433	24.25 433	24.07 438	26.28 436	30.60 435	14.24 425	16.85 428	13.04 428	14.75 426	17.53 428	17.02 427

LRCNet_RVC	13.78 422	19.34 425	13.01 419	19.47 426	12.67 420	1.85 386	0.42 254	12.28 421	1.10 353	15.76 422	18.69 426	12.52 423	8.65 415	12.22 421	9.64 415	22.29 430	8.38 423	25.92 432	24.06 433	19.72 431	17.59 428

MyStereo03	24.90 432	22.40 432	24.90 431	26.19 432	25.93 431	39.80 434	56.77 437	29.00 433	28.95 436	21.51 432	22.81 434	24.16 429	23.92 433	26.26 433	30.65 437	14.24 425	17.13 429	13.03 424	14.76 428	17.48 424	18.00 429

MyStereo02	24.90 432	22.40 432	24.90 431	26.19 432	25.93 431	39.80 434	56.77 437	29.00 433	28.95 436	21.51 432	22.81 434	24.16 429	23.92 433	26.26 433	30.65 437	14.24 425	17.13 429	13.03 424	14.76 428	17.48 424	18.00 429

MyStereo	24.90 432	22.40 432	24.90 431	26.19 432	25.93 431	39.80 434	56.77 437	29.00 433	28.95 436	21.51 432	22.81 434	24.16 429	23.92 433	26.26 433	30.65 437	14.24 425	17.13 429	13.03 424	14.76 428	17.48 424	18.00 429

LSM0	26.57 435	22.53 436	25.76 434	30.62 436	52.30 440	39.86 438	56.49 434	29.18 437	28.76 433	21.26 430	22.46 431	24.42 434	23.97 436	26.42 437	30.66 440	14.29 429	16.56 426	13.06 429	14.65 425	17.62 429	20.52 432

ASD4	27.03 437	24.46 438	23.91 427	27.24 435	17.87 423	47.08 439	31.36 431	41.80 440	21.82 431	31.12 439	20.82 428	33.80 440	18.50 425	27.25 439	21.57 431	29.52 437	20.55 433	27.54 433	23.38 431	30.03 434	20.96 433

DPSimNet_ROB	24.35 429	23.81 437	31.38 438	25.93 429	22.83 427	31.30 432	34.38 432	20.78 428	28.92 435	27.39 437	22.99 437	28.29 438	35.76 440	15.47 425	17.82 426	24.28 435	17.90 432	22.23 430	14.12 424	19.38 430	22.12 434

HaxPig	19.88 425	22.39 431	22.30 426	17.98 425	17.98 424	12.06 420	12.06 419	16.25 426	15.97 424	21.05 428	21.41 429	18.85 427	18.35 424	20.07 430	19.64 427	23.57 434	23.19 434	24.07 431	23.71 432	22.95 432	23.72 435

MEDIAN_ROB	23.95 428	26.96 439	26.29 435	22.14 427	22.09 426	16.18 422	14.23 420	20.47 427	20.09 426	25.43 436	25.22 438	22.96 428	22.54 430	24.33 431	23.18 432	28.15 436	27.16 438	28.60 434	27.73 434	27.59 433	27.58 436

AVERAGE_ROB	26.91 436	30.28 440	29.18 437	25.78 428	25.30 428	19.49 427	15.38 421	23.70 432	23.02 432	28.38 438	27.78 439	26.23 436	25.76 439	26.95 438	25.55 433	31.27 438	30.02 439	31.76 435	30.80 435	30.88 438	30.77 437

xxxxx1	29.05 438	20.74 427	14.05 423	50.10 437	40.25 437	19.01 423	26.60 425	21.83 429	20.22 427	16.52 423	17.56 423	18.33 424	21.41 427	16.11 426	20.77 428	23.48 431	26.77 435	66.36 438	78.56 438	30.19 435	32.23 438

tt_ll	29.05 438	20.74 427	14.05 423	50.10 437	40.25 437	19.01 423	26.60 425	21.83 429	20.22 427	16.52 423	17.56 423	18.33 424	21.41 427	16.11 426	20.77 428	23.48 431	26.77 435	66.36 438	78.56 438	30.19 435	32.23 438

ff	29.05 438	20.74 427	14.05 423	50.10 437	40.25 437	19.01 423	26.60 425	21.83 429	20.22 427	16.52 423	17.56 423	18.33 424	21.41 427	16.11 426	20.77 428	23.48 431	26.77 435	66.36 438	78.56 438	30.19 435	32.23 438

test_example2	115.17 441	122.38 441	93.45 440	115.38 440	123.53 441	101.24 441	113.11 441	54.67 441	99.94 441	135.50 441	136.43 441	85.67 441	85.40 441	110.44 441	104.91 441	152.17 441	205.21 441	99.17 441	114.27 441	138.55 441	112.04 441

Low-res two-view benchmark