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

s12784h	0.52 38	0.20 2	0.38 4	0.41 5	0.19 1	0.96 223	0.34 43	1.17 123	1.25 233	0.81 65	0.90 64	0.63 56	0.50 55	1.45 167	0.42 72	0.14 4	0.12 9	0.17 14	0.11 6	0.18 41	0.11 1

CASnet	0.41 10	0.25 35	0.48 15	0.50 71	0.20 2	0.50 39	0.36 55	0.81 20	0.80 68	0.83 69	0.68 26	0.48 21	0.31 6	0.54 7	0.32 7	0.18 60	0.12 9	0.27 235	0.22 196	0.23 177	0.14 11
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.44 21	0.21 4	0.44 11	0.41 5	0.21 3	0.65 108	0.26 9	0.79 12	0.83 75	0.93 82	0.98 81	0.51 31	0.46 32	0.54 7	0.35 27	0.18 60	0.24 271	0.16 9	0.13 11	0.16 13	0.26 223

LoS	0.40 8	0.21 4	0.44 11	0.37 2	0.22 4	0.50 39	0.40 82	1.00 67	0.94 106	0.48 17	0.66 22	0.48 21	0.40 16	0.60 23	0.37 38	0.18 60	0.14 75	0.16 9	0.11 6	0.14 2	0.14 11

CREStereo	0.39 5	0.21 4	0.38 4	0.34 1	0.22 4	0.53 56	0.29 19	0.77 11	1.11 174	0.58 32	0.71 32	0.51 31	0.41 18	0.54 7	0.34 24	0.18 60	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.14 2	0.14 11
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
GLC_STEREO	0.39 5	0.25 35	0.41 9	0.54 133	0.23 6	0.48 20	0.30 22	0.73 6	0.58 18	0.52 28	0.73 35	0.51 31	0.31 6	0.64 26	0.42 72	0.17 32	0.20 224	0.23 149	0.19 107	0.21 131	0.17 60

PMTNet	0.46 24	0.21 4	0.38 4	0.37 2	0.23 6	0.71 141	0.27 14	0.74 7	1.04 146	0.64 39	0.70 30	0.55 38	0.47 38	0.86 68	0.35 27	1.00 375	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.15 5	0.13 3

MLCV	0.72 160	0.34 206	1.10 267	0.51 94	0.23 6	0.91 204	0.39 79	1.33 158	1.23 226	1.46 286	1.55 269	1.01 175	0.64 118	1.95 244	0.80 224	0.18 60	0.12 9	0.18 36	0.14 22	0.19 71	0.17 60

DCANet-4	0.54 61	0.26 46	1.07 260	0.42 7	0.24 9	0.48 20	0.36 55	0.99 63	1.30 260	1.10 130	1.02 98	0.56 40	0.75 139	0.73 42	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

fff	0.53 47	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 55	1.07 101	1.25 233	1.10 130	1.02 98	0.57 42	1.06 266	0.73 42	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

ADStereo(finetuned)	0.57 89	0.24 19	1.06 256	0.43 8	0.24 9	0.49 30	0.35 46	1.05 86	1.30 260	1.12 136	1.03 106	0.58 46	1.20 292	0.84 63	0.51 130	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.18 41	0.19 111

DCANet	0.54 61	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.49 30	0.36 55	1.05 86	1.30 260	1.12 136	1.03 106	0.58 46	0.92 211	0.81 58	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.18 41	0.19 111

csc	0.53 47	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 55	1.07 101	1.25 233	1.10 130	1.02 98	0.57 42	1.06 266	0.73 42	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

cscssc	0.53 47	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 55	1.07 101	1.25 233	1.10 130	1.02 98	0.57 42	1.06 266	0.73 42	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

111	0.60 100	0.23 13	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.72 143	0.42 95	1.18 128	1.41 306	0.80 61	1.38 227	1.10 200	0.79 158	0.96 82	0.58 161	0.18 60	0.13 42	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.19 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 61	0.25 35	0.68 88	0.43 8	0.24 9	0.40 10	0.34 43	1.04 80	1.09 168	1.32 244	1.60 281	0.80 94	0.68 126	0.67 30	0.39 54	0.13 1	0.10 1	0.18 36	0.17 74	0.17 24	0.13 3

HITNet	0.65 130	0.40 248	0.77 158	0.48 51	0.24 9	1.05 239	0.49 162	1.76 258	1.02 139	1.18 179	1.18 160	0.89 133	0.80 163	0.85 65	0.79 221	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.17 74	0.29 239	0.15 27
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
Selective-IGEV	0.39 5	0.24 19	0.50 18	0.44 23	0.25 18	0.46 18	0.33 33	1.25 150	0.40 1	0.35 1	0.45 3	0.52 36	0.30 4	1.07 108	0.30 1	0.14 4	0.12 9	0.17 14	0.13 11	0.16 13	0.13 3

XX-TBD	0.46 24	0.70 337	0.35 1	0.79 321	0.25 18	0.58 74	0.26 9	0.69 4	1.27 245	0.76 52	1.00 86	0.45 14	0.33 10	0.47 3	0.37 38	0.19 92	0.15 125	0.15 3	0.11 6	0.17 24	0.14 11

SMFormer	0.75 184	0.30 126	0.86 186	0.46 35	0.26 20	0.82 184	0.43 111	2.05 322	1.39 298	1.23 198	1.47 252	0.98 162	0.95 227	1.71 213	0.82 230	0.24 204	0.20 224	0.22 122	0.21 171	0.23 177	0.24 193

tta	0.75 184	0.30 126	0.86 186	0.46 35	0.26 20	0.82 184	0.43 111	2.05 322	1.39 298	1.23 198	1.47 252	0.98 162	0.95 227	1.71 213	0.82 230	0.24 204	0.20 224	0.22 122	0.21 171	0.18 41	0.18 78

qqq1	0.72 160	0.30 126	0.86 186	0.46 35	0.26 20	0.82 184	0.43 111	2.05 322	1.39 298	1.23 198	1.47 252	0.98 162	0.95 227	1.71 213	0.44 83	0.24 204	0.20 224	0.18 36	0.15 30	0.18 41	0.18 78

fff1	0.72 160	0.30 126	0.86 186	0.46 35	0.26 20	0.82 184	0.43 111	2.05 322	1.39 298	1.23 198	1.47 252	0.98 162	0.95 227	1.71 213	0.44 83	0.24 204	0.20 224	0.18 36	0.15 30	0.18 41	0.18 78

ACVNet-DCA	0.56 85	0.31 157	0.50 18	0.54 133	0.26 20	1.18 263	0.51 169	1.42 177	0.78 63	0.58 32	0.79 47	0.48 21	0.88 199	1.46 169	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.25 205	0.15 30	0.22 152	0.21 149

xx1	0.67 147	0.31 157	0.50 18	0.54 133	0.26 20	1.18 263	0.51 169	0.93 44	3.05 382	0.58 32	0.79 47	0.95 153	0.77 151	1.46 169	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.24 169	0.23 216	0.22 152	0.21 149

1test111	0.54 61	0.31 157	0.50 18	0.54 133	0.26 20	1.18 263	0.51 169	1.42 177	0.78 63	0.58 32	0.79 47	0.48 21	0.88 199	0.88 70	0.59 163	0.20 117	0.12 9	0.25 205	0.15 30	0.22 152	0.21 149

cc1	0.64 125	0.31 157	0.50 18	0.54 133	0.26 20	1.18 263	0.51 169	0.93 44	3.05 382	0.58 32	0.79 47	0.48 21	0.88 199	1.46 169	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.25 205	0.15 30	0.19 71	0.19 111

tt1	0.62 109	0.32 171	0.51 24	0.54 133	0.26 20	1.16 260	0.48 155	0.95 51	2.47 370	0.57 31	0.77 42	0.49 28	0.81 166	1.55 186	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.24 169	0.15 30	0.19 71	0.20 133

MSKI-zero shot	0.55 76	0.26 46	0.57 45	0.51 94	0.26 20	0.69 131	0.28 17	1.18 128	0.64 27	0.91 79	1.32 207	0.82 102	0.33 10	1.92 239	0.32 7	0.17 32	0.12 9	0.17 14	0.13 11	0.16 13	0.16 41

EGLCR-Stereo	0.37 3	0.22 9	0.51 24	0.43 8	0.26 20	0.44 16	0.22 2	0.99 63	0.48 4	0.42 4	0.42 2	0.67 66	0.29 3	0.86 68	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.19 49	0.17 74	0.17 24	0.15 27

raft_robust	0.68 151	0.30 126	0.64 72	0.52 110	0.26 20	0.54 59	0.35 46	1.33 158	1.24 230	1.16 166	1.07 115	0.60 51	0.54 67	3.58 318	0.37 38	0.18 60	0.14 75	0.20 73	0.22 196	0.20 97	0.16 41

BEATNet_4x	0.73 174	0.49 283	1.17 278	0.53 118	0.26 20	1.03 236	0.55 201	1.82 273	1.06 153	1.21 190	1.22 170	0.96 159	0.91 208	1.01 94	1.06 262	0.21 143	0.14 75	0.24 169	0.19 107	0.37 279	0.21 149

1111x	1.70 349	0.29 110	0.86 186	0.51 94	0.27 33	1.01 234	0.68 249	2.22 354	1.28 250	1.13 150	1.40 233	1.21 221	1.10 274	5.53 351	15.20 410	0.22 166	0.21 240	0.22 122	0.22 196	0.24 190	0.22 164

Any-RAFT	0.53 47	0.24 19	0.47 13	0.47 41	0.27 33	1.00 233	0.25 4	1.58 218	1.05 150	0.85 75	0.99 83	1.06 185	0.47 38	0.70 33	0.32 7	0.18 60	0.13 42	0.16 9	0.13 11	0.16 13	0.16 41

CASS	0.65 130	0.34 206	0.72 117	0.56 164	0.27 33	0.78 170	0.42 95	1.59 219	0.86 77	1.30 232	1.25 180	0.87 126	0.84 181	0.84 63	0.54 150	0.35 305	0.19 207	0.26 224	0.21 171	0.28 234	0.42 306
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.52 38	0.28 83	0.79 168	0.55 152	0.27 33	0.91 204	0.33 33	0.80 17	0.88 85	0.58 32	0.63 20	0.81 97	0.77 151	1.29 134	0.48 114	0.19 92	0.14 75	0.17 14	0.15 30	0.19 71	0.17 60

qqq	0.57 89	0.34 206	0.71 114	0.47 41	0.27 33	0.64 96	0.62 234	1.42 177	0.78 63	0.80 61	0.92 67	0.95 153	0.77 151	0.88 70	0.59 163	0.21 143	0.20 224	0.24 169	0.23 216	0.22 152	0.21 149

test-3	0.54 61	0.22 9	0.68 88	0.47 41	0.27 33	0.58 74	0.35 46	0.92 40	1.00 134	1.32 244	0.69 29	0.87 126	0.45 29	1.68 210	0.37 38	0.16 11	0.11 3	0.20 73	0.16 58	0.17 24	0.13 3

test_1	0.54 61	0.22 9	0.68 88	0.47 41	0.27 33	0.58 74	0.35 46	0.92 40	1.00 134	1.28 219	0.68 26	0.87 126	0.45 29	1.67 205	0.37 38	0.16 11	0.11 3	0.20 73	0.16 58	0.17 24	0.13 3

Patchmatch Stereo++	0.55 76	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.29 19	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	1.37 148	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78
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	0.54 61	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.41 93	1.04 80	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.82 102	0.61 105	1.06 104	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

ROB_FTStereo_v2	0.54 61	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.64 96	0.42 95	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	1.12 116	0.46 104	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

ROB_FTStereo	0.54 61	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.64 96	0.25 4	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.95 71	0.82 102	0.61 105	1.15 119	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

HUI-Stereo	0.52 38	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.30 22	1.04 80	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	0.79 53	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

iGMRVC	0.56 85	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.38 68	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	1.52 178	0.46 104	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

RAFT-345	0.84 220	0.25 35	0.66 82	0.50 71	0.27 33	0.54 59	0.42 95	0.83 21	1.11 174	1.32 244	2.34 352	0.86 122	0.54 67	5.72 356	0.47 109	0.18 60	0.13 42	0.22 122	0.17 74	0.17 24	0.16 41

iRAFT	0.55 76	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.29 19	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	1.37 148	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

CroCo-Stereo	0.40 8	0.31 157	0.73 129	0.58 181	0.27 33	0.26 1	0.33 33	0.95 51	0.81 69	0.42 4	0.47 5	0.65 62	0.47 38	0.39 1	0.34 24	0.18 60	0.15 125	0.16 9	0.14 22	0.19 71	0.16 41
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
RAFT-IKP	0.54 61	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.59 78	0.36 55	1.04 80	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.61 105	1.22 125	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

TestStereo	0.64 125	0.39 244	0.71 114	0.51 94	0.27 33	0.56 68	0.42 95	1.03 76	0.91 97	0.80 61	1.00 86	0.68 68	0.52 59	3.25 308	0.45 91	0.22 166	0.15 125	0.24 169	0.18 88	0.27 220	0.16 41

EAI-Stereo	0.65 130	0.28 83	0.69 97	0.53 118	0.27 33	0.60 84	0.40 82	2.28 360	0.64 27	0.71 47	3.18 370	0.57 42	0.43 22	1.06 104	0.41 64	0.18 60	0.13 42	0.17 14	0.17 74	0.17 24	0.17 60

11t1	0.52 38	0.28 83	0.68 88	0.51 94	0.28 52	0.83 188	0.39 79	1.22 142	0.63 25	0.84 71	0.74 37	0.68 68	0.68 126	0.91 75	0.57 158	0.21 143	0.18 194	0.19 49	0.16 58	0.20 97	0.21 149

MC-Stereo	0.43 13	0.23 13	0.48 15	0.51 94	0.28 52	0.39 9	0.32 30	0.88 31	0.68 44	0.60 38	0.84 54	0.56 40	0.61 105	1.03 97	0.31 5	0.17 32	0.11 3	0.17 14	0.15 30	0.16 13	0.13 3

IPLGR	0.58 94	0.27 67	1.14 274	0.48 51	0.28 52	0.65 108	0.33 33	1.22 142	1.13 187	1.18 179	1.05 110	0.69 73	0.66 125	0.96 82	0.52 136	0.17 32	0.15 125	0.20 73	0.17 74	0.20 97	0.18 78

test_3	0.55 76	0.23 13	0.71 114	0.53 118	0.28 52	0.61 87	0.40 82	0.92 40	1.05 150	1.19 183	0.68 26	0.93 144	0.44 26	1.67 205	0.39 54	0.15 6	0.12 9	0.22 122	0.19 107	0.21 131	0.14 11

NRIStereo	0.60 100	0.29 110	0.69 97	0.53 118	0.28 52	0.63 94	0.33 33	1.08 105	0.87 81	1.14 152	0.87 59	0.91 135	0.59 94	2.24 267	0.49 121	0.20 117	0.14 75	0.21 96	0.19 107	0.21 131	0.17 60

PSM-AAD	0.79 200	0.27 67	0.53 28	0.55 152	0.28 52	0.77 165	1.24 343	0.99 63	0.91 97	1.66 321	1.57 277	0.81 97	2.19 371	1.65 200	0.44 83	0.19 92	0.14 75	0.38 316	0.32 305	0.21 131	0.70 361

THIR-Stereo	1.02 272	0.27 67	0.69 97	0.49 64	0.28 52	0.95 219	1.34 350	1.03 76	0.97 117	1.34 255	1.90 325	1.17 215	1.58 333	6.44 368	0.78 215	0.19 92	0.14 75	0.21 96	0.22 196	0.19 71	0.20 133

RAFT-RH_RVC	1.03 273	0.24 19	0.67 85	0.49 64	0.28 52	0.81 183	0.33 33	0.83 21	1.08 162	2.05 351	4.65 387	1.04 183	0.57 85	5.98 363	0.50 127	0.18 60	0.13 42	0.26 224	0.20 135	0.16 13	0.17 60

xxxx	1.51 332	0.28 83	0.68 88	0.54 133	0.28 52	1.16 260	0.44 123	2.19 350	1.29 254	1.09 122	1.36 221	1.22 223	0.85 184	1.79 226	15.70 412	0.24 204	0.21 240	0.21 96	0.20 135	0.22 152	0.23 181

test_xeample	1.45 328	0.28 83	0.65 76	0.51 94	0.28 52	0.94 215	0.59 227	2.14 337	1.29 254	1.24 206	1.51 263	0.88 129	0.86 192	1.46 169	15.10 409	0.22 166	0.20 224	0.22 122	0.20 135	0.22 152	0.22 164

CFNet-RSSM	0.54 61	0.24 19	0.70 103	0.48 51	0.28 52	0.60 84	0.27 14	1.49 191	1.14 189	1.06 114	0.93 69	1.08 192	0.54 67	0.70 33	0.35 27	0.16 11	0.12 9	0.17 14	0.15 30	0.16 13	0.14 11

anonymousdsp2	0.53 47	0.27 67	0.74 143	0.48 51	0.29 63	0.76 159	0.47 147	1.61 225	0.82 74	0.77 55	0.77 42	0.75 82	0.47 38	1.03 97	0.40 57	0.18 60	0.13 42	0.18 36	0.13 11	0.19 71	0.18 78

GMOStereo	0.53 47	0.26 46	0.65 76	0.50 71	0.29 63	0.52 51	0.43 111	0.89 32	0.96 110	1.41 275	1.14 146	0.85 118	0.56 77	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.20 97	0.15 27

error version	0.53 47	0.26 46	0.65 76	0.50 71	0.29 63	0.52 51	0.43 111	0.89 32	0.96 110	1.41 275	1.14 146	0.85 118	0.56 77	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.20 97	0.15 27

test-v	0.53 47	0.26 46	0.65 76	0.50 71	0.29 63	0.52 51	0.43 111	0.89 32	0.96 110	1.41 275	1.14 146	0.85 118	0.56 77	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.20 97	0.15 27

CrosDoStereo	1.58 336	0.24 19	0.72 117	0.48 51	0.29 63	0.67 121	12.49 413	1.10 108	0.98 122	1.34 255	1.75 307	1.00 168	1.89 357	6.65 371	0.81 225	0.19 92	0.15 125	0.20 73	0.22 196	0.18 41	0.19 111

KYRaft	0.75 184	0.28 83	0.62 63	0.56 164	0.29 63	0.67 121	0.86 290	0.94 48	0.84 76	1.62 318	2.21 346	1.16 214	1.02 256	1.57 190	0.40 57	0.20 117	0.13 42	0.22 122	0.28 276	0.20 97	1.02 375

DeepStereo_LL	1.58 336	0.24 19	0.72 117	0.48 51	0.29 63	0.67 121	12.49 413	1.10 108	0.98 122	1.34 255	1.75 307	1.00 168	1.89 357	6.65 371	0.81 225	0.19 92	0.15 125	0.20 73	0.22 196	0.18 41	0.19 111

CRE-IMP	0.55 76	0.30 126	0.74 143	0.52 110	0.29 63	0.79 174	0.25 4	1.04 80	0.72 52	1.09 122	0.95 71	0.81 97	0.57 85	1.10 111	0.50 127	0.21 143	0.14 75	0.23 149	0.19 107	0.28 234	0.22 164

test-2	0.53 47	0.26 46	0.65 76	0.50 71	0.29 63	0.52 51	0.43 111	0.89 32	0.96 110	1.41 275	1.14 146	0.85 118	0.56 77	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.20 97	0.15 27

cross-raft	0.54 61	0.25 35	0.61 59	0.52 110	0.29 63	0.68 127	0.37 64	1.46 187	0.76 59	1.01 103	1.06 112	1.28 245	0.46 32	0.71 37	0.35 27	0.15 6	0.12 9	0.18 36	0.16 58	0.19 71	0.14 11

iRaftStereo_RVC	0.47 29	0.26 46	0.64 72	0.50 71	0.29 63	0.53 56	0.33 33	1.05 86	0.77 61	0.84 71	1.00 86	0.55 38	0.37 12	0.81 58	0.40 57	0.17 32	0.12 9	0.22 122	0.20 135	0.19 71	0.15 27

222	1.61 341	0.29 110	0.67 85	0.56 164	0.29 63	1.06 242	0.42 95	2.17 348	1.31 264	1.31 242	1.52 264	0.92 143	0.94 222	1.76 223	17.65 413	0.24 204	0.20 224	0.21 96	0.19 107	0.22 152	0.23 181

AFF-stereo	0.58 94	0.25 35	0.64 72	0.46 35	0.29 63	0.34 4	0.38 68	1.15 120	1.14 189	1.17 175	1.60 281	1.10 200	0.71 134	0.97 87	0.43 81	0.13 1	0.11 3	0.19 49	0.19 107	0.17 24	0.14 11

Gwc-CoAtRS	0.52 38	0.24 19	0.68 88	0.48 51	0.29 63	0.64 96	0.25 4	1.16 121	1.08 162	1.01 103	1.00 86	1.12 205	0.56 77	0.69 31	0.37 38	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.15 30	0.15 5	0.15 27

iResNet	0.75 184	0.40 248	1.36 305	0.67 272	0.29 63	0.92 210	0.59 227	1.52 203	1.25 233	1.28 219	1.48 257	0.94 147	0.76 147	1.62 197	0.78 215	0.18 60	0.14 75	0.18 36	0.15 30	0.22 152	0.23 181

SGM_RVC	1.68 347	0.36 229	0.61 59	0.59 194	0.29 63	2.25 359	1.18 339	2.38 368	1.68 335	3.60 388	2.67 363	3.69 380	2.42 377	8.13 394	1.90 341	0.31 280	0.31 314	0.30 262	0.28 276	0.30 248	0.29 243
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmm	0.63 115	0.35 222	0.72 117	0.51 94	0.30 79	0.86 197	0.54 188	1.59 219	0.86 77	1.07 116	1.38 227	0.79 92	0.75 139	0.91 75	0.58 161	0.22 166	0.18 194	0.29 253	0.25 238	0.25 200	0.23 181

MIM_Stereo	0.57 89	0.24 19	0.92 214	0.46 35	0.30 79	0.54 59	0.28 17	1.27 152	0.75 56	1.00 100	1.16 155	0.93 144	0.53 64	1.45 167	0.61 172	0.16 11	0.16 156	0.20 73	0.19 107	0.17 24	0.14 11

RAFT-Test	0.54 61	0.25 35	0.64 72	0.47 41	0.30 79	0.97 227	0.27 14	1.24 148	0.81 69	0.96 89	1.12 138	1.28 245	0.48 46	0.71 37	0.36 33	0.17 32	0.13 42	0.17 14	0.14 22	0.16 13	0.16 41

knoymous	0.51 37	0.29 110	0.47 13	0.43 8	0.30 79	0.55 65	0.55 201	1.02 73	0.77 61	0.98 96	0.85 55	0.94 147	0.56 77	0.85 65	0.45 91	0.20 117	0.14 75	0.26 224	0.14 22	0.23 177	0.23 181

ProNet	0.43 13	0.28 83	0.58 48	0.43 8	0.30 79	0.56 68	0.52 178	1.00 67	0.58 18	0.44 8	0.49 8	0.43 6	0.43 22	1.28 131	0.36 33	0.15 6	0.13 42	0.19 49	0.16 58	0.17 24	0.16 41

x	0.54 61	0.31 157	0.61 59	0.47 41	0.30 79	0.67 121	0.47 147	1.53 209	0.79 67	0.81 65	0.83 52	0.78 89	0.70 132	0.70 33	0.62 175	0.21 143	0.19 207	0.22 122	0.19 107	0.21 131	0.20 133

Sa-1000	0.72 160	0.29 110	0.76 154	0.59 194	0.30 79	0.73 146	0.37 64	1.62 228	1.33 272	1.28 219	2.04 337	0.86 122	0.75 139	1.84 230	0.38 48	0.19 92	0.14 75	0.25 205	0.23 216	0.20 97	0.16 41

SA	0.66 138	0.30 126	0.82 176	0.61 217	0.30 79	0.58 74	0.38 68	1.44 184	1.30 260	0.96 89	1.36 221	0.66 64	0.95 227	1.85 233	0.42 72	0.19 92	0.15 125	0.25 205	0.23 216	0.21 131	0.17 60

PFNet+	0.59 97	0.28 83	0.77 158	0.53 118	0.30 79	0.59 78	0.31 27	0.92 40	1.14 189	1.33 252	1.10 127	0.79 92	0.57 85	1.31 136	0.49 121	0.25 228	0.17 180	0.28 245	0.26 251	0.21 131	0.25 205

DRaft	0.80 203	0.24 19	0.70 103	0.45 32	0.30 79	0.97 227	0.53 184	1.05 86	0.97 117	1.78 331	2.02 335	0.80 94	1.74 347	2.73 291	0.72 198	0.17 32	0.14 75	0.20 73	0.20 135	0.18 41	0.21 149

DeepStereo_RVC	0.55 76	0.29 110	0.72 117	0.51 94	0.30 79	0.59 78	0.33 33	1.03 76	0.70 47	1.16 166	0.93 69	0.83 109	0.94 222	0.96 82	0.54 150	0.21 143	0.14 75	0.21 96	0.19 107	0.24 190	0.24 193

HSM-Net_RVC	0.87 233	0.29 110	0.53 28	0.53 118	0.30 79	1.15 258	0.55 201	3.57 388	1.28 250	1.53 300	1.74 304	1.68 311	0.93 217	1.49 175	0.77 213	0.22 166	0.17 180	0.19 49	0.18 88	0.20 97	0.19 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
riskmin	0.56 85	0.27 67	0.60 56	0.43 8	0.31 91	0.83 188	0.42 95	1.14 118	1.04 146	0.73 51	0.75 39	1.11 204	1.01 251	0.81 58	0.51 130	0.20 117	0.14 75	0.24 169	0.15 30	0.24 190	0.25 205

TestStereo1	0.63 115	0.28 83	0.75 145	0.76 315	0.31 91	0.48 20	0.43 111	1.30 156	1.21 221	0.97 92	1.31 202	0.64 59	0.77 151	1.75 218	0.42 72	0.20 117	0.15 125	0.22 122	0.18 88	0.21 131	0.17 60

SA-5K	0.63 115	0.28 83	0.75 145	0.76 315	0.31 91	0.48 20	0.43 111	1.30 156	1.21 221	0.97 92	1.31 202	0.64 59	0.77 151	1.75 218	0.42 72	0.20 117	0.15 125	0.22 122	0.18 88	0.21 131	0.17 60

LCNet	0.72 160	0.28 83	0.52 26	0.55 152	0.31 91	0.69 131	0.54 188	1.00 67	0.88 85	1.19 183	1.34 214	0.97 161	1.34 314	2.56 284	0.45 91	0.18 60	0.13 42	0.21 96	0.25 238	0.27 220	0.73 364

TransformOpticalFlow	0.96 252	0.28 83	0.89 204	0.52 110	0.31 91	0.66 117	0.54 188	1.75 252	1.12 178	1.09 122	1.44 243	1.37 262	1.01 251	6.70 375	0.42 72	0.19 92	0.12 9	0.20 73	0.19 107	0.18 41	0.19 111

OMP-Stereo	0.94 248	0.33 187	0.72 117	0.90 354	0.31 91	0.49 30	0.36 55	1.16 121	1.06 153	1.58 314	1.12 138	1.46 276	0.69 129	6.94 378	0.49 121	0.19 92	0.14 75	0.24 169	0.18 88	0.20 97	0.14 11

NF-Stereo	0.80 203	0.30 126	0.75 145	0.60 205	0.31 91	0.64 96	0.44 123	1.21 135	0.90 92	1.29 224	1.02 98	0.82 102	0.57 85	5.40 349	0.48 114	0.23 189	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.20 97	0.30 255

OCTAStereo	0.80 203	0.30 126	0.75 145	0.60 205	0.31 91	0.64 96	0.44 123	1.21 135	0.90 92	1.29 224	1.01 91	0.82 102	0.57 85	5.35 344	0.48 114	0.24 204	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.20 97	0.30 255

SST-Stereo	0.83 216	0.28 83	0.72 117	0.59 194	0.31 91	0.72 143	0.26 9	1.09 106	0.86 77	1.47 287	1.10 127	1.00 168	0.87 195	5.73 357	0.45 91	0.22 166	0.13 42	0.23 149	0.19 107	0.23 177	0.18 78

RAFT_R40	0.83 216	0.28 83	0.73 129	0.59 194	0.31 91	0.69 131	0.44 123	1.10 108	0.95 108	1.47 287	1.10 127	1.00 168	0.85 184	5.53 351	0.46 104	0.22 166	0.13 42	0.23 149	0.20 135	0.23 177	0.18 78

RE-Stereo	0.80 203	0.30 126	0.75 145	0.60 205	0.31 91	0.64 96	0.44 123	1.21 135	0.90 92	1.29 224	1.01 91	0.81 97	0.57 85	5.37 347	0.48 114	0.24 204	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.20 97	0.30 255

Pruner-Stereo	0.62 109	0.29 110	0.70 103	0.61 217	0.31 91	0.63 94	0.43 111	1.17 123	0.99 129	1.53 300	1.08 118	0.95 153	0.55 73	1.35 144	0.51 130	0.23 189	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.21 131	0.23 181

TVStereo	0.80 203	0.30 126	0.75 145	0.60 205	0.31 91	0.64 96	0.44 123	1.21 135	0.90 92	1.29 224	1.01 91	0.81 97	0.57 85	5.37 347	0.48 114	0.24 204	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.20 97	0.30 255

IRAFT_RVC	0.88 234	0.28 83	0.76 154	0.63 236	0.31 91	0.65 108	1.02 322	1.22 142	0.94 106	1.22 195	1.04 109	1.01 175	0.98 239	5.82 358	0.53 144	0.22 166	0.12 9	0.25 205	0.20 135	0.20 97	0.19 111

ARAFT	0.77 191	0.36 229	1.49 323	0.51 94	0.31 91	0.90 202	0.82 282	1.90 290	1.06 153	1.62 318	1.24 176	1.02 177	0.64 118	1.84 230	0.50 127	0.18 60	0.14 75	0.28 245	0.27 259	0.17 24	0.16 41

HH	0.63 115	0.30 126	0.77 158	0.50 71	0.32 106	0.49 30	0.46 141	1.65 232	0.64 27	0.69 43	1.09 123	1.63 303	0.85 184	1.90 237	0.37 38	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.19 71	0.16 41

HanStereo	0.63 115	0.30 126	0.77 158	0.50 71	0.32 106	0.49 30	0.46 141	1.65 232	0.64 27	0.69 43	1.09 123	1.63 303	0.85 184	1.90 237	0.37 38	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.19 71	0.16 41

anonymousdsp	0.43 13	0.27 67	0.53 28	0.44 23	0.32 106	0.50 39	0.42 95	0.89 32	0.51 13	0.49 20	0.53 10	0.47 18	0.47 38	1.33 140	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

test_4	0.53 47	0.22 9	0.56 37	0.54 133	0.32 106	0.64 96	0.39 79	0.80 17	0.62 23	0.92 81	1.87 322	0.68 68	0.42 20	1.16 121	0.37 38	0.15 6	0.13 42	0.20 73	0.22 196	0.20 97	0.15 27

IGEV-Stereo	0.43 13	0.27 67	0.54 32	0.45 32	0.32 106	0.50 39	0.42 95	0.90 38	0.51 13	0.49 20	0.53 10	0.47 18	0.47 38	1.32 138	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.59 97	0.48 280	0.97 227	0.55 152	0.32 106	0.64 96	0.47 147	1.02 73	1.34 275	0.78 56	0.86 56	0.58 46	0.54 67	1.01 94	0.86 240	0.28 261	0.18 194	0.26 224	0.19 107	0.32 260	0.24 193

AAGNet	1.83 354	0.28 83	0.72 117	0.61 217	0.32 106	0.67 121	0.51 169	0.96 58	0.98 122	1.47 287	1.20 166	1.00 168	1.18 286	2.83 293	22.77 419	0.22 166	0.13 42	0.22 122	0.19 107	0.23 177	0.15 27

STrans-v2	1.04 276	0.28 83	0.96 225	0.49 64	0.32 106	0.68 127	0.79 272	2.47 373	1.12 178	1.12 136	1.46 251	1.40 263	1.46 323	6.70 375	0.43 81	0.18 60	0.13 42	0.20 73	0.18 88	0.18 41	0.18 78

PSM-softLoss	0.78 197	0.31 157	0.77 158	0.58 181	0.32 106	0.56 68	0.40 82	1.18 128	0.70 47	1.24 206	1.07 115	0.83 109	0.52 59	5.36 345	0.53 144	0.24 204	0.15 125	0.25 205	0.22 196	0.20 97	0.25 205

KMStereo	0.78 197	0.31 157	0.77 158	0.58 181	0.32 106	0.56 68	0.40 82	1.18 128	0.70 47	1.24 206	1.07 115	0.83 109	0.52 59	5.36 345	0.53 144	0.24 204	0.15 125	0.25 205	0.22 196	0.20 97	0.25 205

DEmStereo	0.97 258	0.23 13	0.79 168	0.47 41	0.32 106	1.04 238	0.56 207	0.93 44	0.89 88	1.39 272	2.14 343	1.02 177	2.07 368	5.64 355	0.77 213	0.17 32	0.15 125	0.20 73	0.20 135	0.18 41	0.20 133

PFNet	0.91 242	0.26 46	1.10 267	0.63 236	0.32 106	0.64 96	0.56 207	1.17 123	0.99 129	1.47 287	1.08 118	0.98 162	0.69 129	6.62 370	0.54 150	0.20 117	0.12 9	0.24 169	0.19 107	0.20 97	0.17 60

AnonymousM	0.59 97	1.11 370	0.41 9	0.44 23	0.32 106	0.43 14	0.47 147	1.05 86	0.64 27	0.98 96	0.63 20	0.67 66	0.43 22	0.59 14	0.41 64	0.20 117	0.15 125	1.84 387	0.84 379	0.14 2	0.13 3

test-1	0.52 38	0.26 46	1.04 252	0.56 164	0.32 106	0.61 87	0.38 68	1.10 108	0.91 97	0.78 56	1.01 91	0.77 86	0.52 59	0.60 23	0.42 72	0.17 32	0.14 75	0.20 73	0.17 74	0.20 97	0.23 181

Prome-Stereo	0.75 184	0.27 67	0.53 28	0.55 152	0.32 106	0.59 78	0.97 313	0.89 32	0.88 85	1.45 284	2.46 358	0.91 135	1.41 317	1.58 192	0.44 83	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.20 97	0.92 371

GMStereo	0.55 76	0.45 269	0.94 218	0.50 71	0.32 106	0.64 96	0.43 111	1.00 67	1.40 303	0.82 68	0.73 35	0.51 31	0.45 29	0.85 65	0.55 154	0.24 204	0.15 125	0.20 73	0.21 171	0.31 255	0.24 193
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ff7	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 8	0.48 46	1.38 152	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

IGEVStereo-DCA	0.46 24	0.28 83	0.56 37	0.43 8	0.33 122	0.49 30	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.47 13	0.48 6	0.48 21	0.46 32	2.03 250	0.30 1	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.16 13	0.18 78

ffff	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 8	0.48 46	1.38 152	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

rrr	0.46 24	0.28 83	0.73 129	0.43 8	0.33 122	0.49 30	0.38 68	0.76 10	0.50 6	0.47 13	0.48 6	0.48 21	0.46 32	2.03 250	0.30 1	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.16 13	0.16 41

11t	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 8	0.48 46	1.38 152	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

ToySt	0.66 138	0.33 187	1.23 284	0.51 94	0.33 122	0.86 197	0.68 249	1.10 108	0.97 117	0.84 71	1.08 118	1.25 234	0.94 222	1.01 94	0.74 202	0.19 92	0.19 207	0.24 169	0.24 227	0.27 220	0.23 181

RCA-Stereo	0.50 36	0.23 13	0.58 48	0.48 51	0.33 122	0.55 65	0.45 134	0.97 59	1.38 294	0.68 42	1.05 110	0.63 56	0.80 163	0.59 14	0.32 7	0.17 32	0.12 9	0.17 14	0.14 22	0.16 13	0.14 11

ccc-4	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 8	0.48 46	1.38 152	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

MIPNet	0.56 85	0.28 83	0.94 218	0.49 64	0.33 122	0.66 117	0.38 68	1.35 164	1.08 162	1.06 114	0.92 67	0.60 51	0.79 158	0.73 42	0.52 136	0.17 32	0.14 75	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.17 60

IIG-Stereo	0.96 252	0.31 157	0.72 117	0.88 349	0.33 122	0.61 87	0.26 9	1.19 134	1.03 142	1.69 324	1.37 223	1.46 276	0.75 139	6.96 379	0.51 130	0.19 92	0.14 75	0.23 149	0.18 88	0.20 97	0.14 11

FTStereo	0.91 242	0.26 46	0.56 37	0.54 133	0.33 122	0.66 117	1.87 377	1.00 67	0.75 56	1.75 328	4.15 381	1.04 183	1.65 340	1.57 190	0.46 104	0.19 92	0.16 156	0.23 149	0.21 171	0.18 41	0.63 353

RAFT	0.64 125	0.30 126	0.73 129	0.59 194	0.33 122	0.68 127	0.58 220	1.04 80	0.76 59	1.08 117	1.19 163	1.65 308	0.93 217	1.06 104	0.56 156	0.21 143	0.18 194	0.27 235	0.24 227	0.22 152	0.17 60

test_xeample3	0.42 11	0.28 83	0.69 97	0.43 8	0.33 122	0.56 68	0.38 68	0.79 12	0.45 3	0.53 29	0.46 4	0.44 8	0.44 26	1.38 152	0.31 5	0.18 60	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.17 24	0.16 41

FENet	0.60 100	0.28 83	0.63 66	0.54 133	0.33 122	0.83 188	0.38 68	1.27 152	1.07 158	1.00 100	0.86 56	0.99 167	0.85 184	0.96 82	0.68 188	0.22 166	0.15 125	0.23 149	0.20 135	0.22 152	0.23 181

LE_ROB	8.05 407	0.37 234	23.53 416	0.74 309	0.33 122	2.77 375	2.87 404	3.71 390	27.24 423	25.39 423	8.87 407	8.46 405	26.71 423	6.65 371	21.99 416	0.21 143	0.19 207	0.20 73	0.21 171	0.25 200	0.22 164

StereoIM	0.36 1	0.25 35	0.58 48	0.44 23	0.34 137	0.30 3	0.30 22	0.72 5	0.50 6	0.37 2	0.36 1	0.58 46	0.49 54	0.52 4	0.36 33	0.19 92	0.16 156	0.19 49	0.15 30	0.18 41	0.14 11

iRaft-Stereo_20w	0.65 130	0.31 157	1.00 235	0.47 41	0.34 137	0.73 146	0.30 22	2.96 381	0.70 47	1.15 155	1.14 146	0.76 85	0.65 123	1.11 114	0.38 48	0.17 32	0.13 42	0.18 36	0.16 58	0.19 71	0.18 78

GMM-Stereo	0.74 177	0.25 35	0.59 52	0.54 133	0.34 137	0.72 143	0.99 317	1.01 72	0.87 81	1.36 260	1.78 310	1.12 205	0.81 166	2.09 255	0.46 104	0.18 60	0.12 9	0.25 205	0.25 238	0.20 97	0.85 370

IGEV_Zeroshot_test	0.53 47	0.30 126	0.99 230	0.56 164	0.35 140	0.41 12	0.32 30	1.37 167	0.63 25	1.00 100	1.09 123	0.95 153	0.41 18	0.83 61	0.39 54	0.18 60	0.12 9	0.19 49	0.18 88	0.19 71	0.17 60

DisPM	0.66 138	0.28 83	0.72 117	0.61 217	0.35 140	0.62 93	0.45 134	1.02 73	0.99 129	1.56 308	1.10 127	0.80 94	0.59 94	2.37 276	0.41 64	0.23 189	0.14 75	0.23 149	0.21 171	0.20 97	0.25 205

ASMatch	0.88 234	0.26 46	0.69 97	0.51 94	0.35 140	0.48 20	0.37 64	1.12 116	0.92 101	1.10 130	3.28 371	0.96 159	0.98 239	4.90 338	0.49 121	0.19 92	0.16 156	0.22 122	0.19 107	0.19 71	0.27 229

SGM-ForestM	6.52 404	0.38 239	1.26 290	0.63 236	0.35 140	13.59 416	5.32 410	6.32 409	6.70 404	11.14 413	9.18 408	22.51 424	13.93 412	16.89 417	20.07 415	0.36 308	0.37 339	0.36 311	0.35 320	0.36 275	0.34 277

CBMV	0.95 251	0.44 263	0.66 82	0.53 118	0.35 140	1.53 307	1.63 366	1.69 240	1.42 309	2.00 350	1.60 281	1.43 268	1.17 283	1.59 194	0.99 257	0.34 298	0.34 324	0.39 322	0.33 311	0.33 266	0.32 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CoDeX	0.73 174	0.29 110	0.93 216	0.54 133	0.36 145	1.14 253	0.61 232	2.34 365	1.17 204	1.16 166	1.25 180	0.91 135	0.87 195	1.33 140	0.64 182	0.20 117	0.16 156	0.21 96	0.18 88	0.20 97	0.18 78

MIF-Stereo	0.36 1	0.23 13	0.59 52	0.48 51	0.36 145	0.40 10	0.32 30	0.53 1	0.49 5	0.54 30	0.55 17	0.36 2	0.31 6	0.58 13	0.51 130	0.20 117	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.19 71	0.15 27

ACVNet	0.63 115	0.31 157	0.54 32	0.54 133	0.36 145	0.80 179	0.46 141	1.37 167	1.07 158	0.93 82	1.30 197	1.08 192	0.85 184	0.80 54	0.94 247	0.21 143	0.19 207	0.21 96	0.18 88	0.22 152	0.18 78

DIP-Stereo	0.62 109	0.30 126	0.83 178	0.48 51	0.36 145	0.95 219	0.33 33	2.37 367	0.67 41	1.25 210	1.00 86	0.68 68	0.51 57	0.91 75	0.61 172	0.18 60	0.15 125	0.21 96	0.17 74	0.19 71	0.19 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 89	0.26 46	0.63 66	0.54 133	0.36 145	0.69 131	0.54 188	1.22 142	0.72 52	1.61 315	1.50 261	0.75 82	0.53 64	0.64 26	0.44 83	0.18 60	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.17 60

RAFT-Stereo	0.57 89	0.26 46	0.63 66	0.54 133	0.36 145	0.69 131	0.54 188	1.22 142	0.72 52	1.61 315	1.50 261	0.75 82	0.53 64	0.64 26	0.44 83	0.18 60	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.17 60
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.77 191	0.30 126	0.99 230	0.57 175	0.36 145	0.83 188	0.36 55	2.33 363	1.58 328	1.27 217	1.30 197	1.25 234	0.84 181	1.65 200	0.79 221	0.20 117	0.14 75	0.17 14	0.12 9	0.18 41	0.27 229

DualNet	1.09 284	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	0.95 51	2.47 370	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	1.55 186	7.61 390	0.20 117	0.12 9	0.31 266	0.27 259	0.19 71	0.20 133

ffm	0.72 160	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	0.95 51	2.47 370	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	1.55 186	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.31 266	0.27 259	0.19 71	0.20 133

ff1	1.37 321	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	0.95 51	2.47 370	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	7.22 381	7.61 390	0.20 117	0.12 9	0.31 266	0.27 259	0.19 71	0.20 133

mmx	1.39 323	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	2.13 333	1.37 290	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	7.22 381	7.61 390	0.24 204	0.19 207	0.31 266	0.27 259	0.30 248	0.25 205

ttt	0.94 248	0.34 206	0.59 52	0.61 217	0.37 152	0.94 215	0.50 168	2.17 348	1.34 275	1.23 198	1.61 285	0.91 135	0.76 147	1.85 233	3.97 375	0.30 273	0.26 282	0.26 224	0.24 227	0.29 239	0.29 243

xxx	1.39 323	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	2.13 333	1.37 290	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	7.22 381	7.61 390	0.24 204	0.19 207	0.31 266	0.27 259	0.30 248	0.25 205

GMStereo_Zeroshot	0.67 147	0.61 321	1.01 239	0.64 245	0.37 152	0.84 195	0.35 46	1.05 86	1.12 178	1.12 136	1.06 112	1.27 242	0.54 67	1.19 122	0.59 163	0.32 285	0.17 180	0.31 266	0.18 88	0.52 334	0.22 164

PCWNet_CMD	0.66 138	0.32 171	0.88 199	0.49 64	0.37 152	0.78 170	0.40 82	1.42 177	1.31 264	1.16 166	1.31 202	1.25 234	0.62 110	0.89 73	0.57 158	0.20 117	0.16 156	0.27 235	0.19 107	0.40 295	0.25 205

LL-Strereo2	0.52 38	0.33 187	0.69 97	0.52 110	0.37 152	0.70 138	0.30 22	1.13 117	0.67 41	0.94 87	0.78 44	0.91 135	0.42 20	1.05 103	0.42 72	0.17 32	0.16 156	0.29 253	0.25 238	0.21 131	0.16 41

RAFT+CT+SA	0.58 94	0.29 110	0.60 56	0.66 262	0.37 152	0.42 13	0.55 201	1.27 152	1.03 142	0.70 45	1.22 170	0.60 51	0.70 132	1.64 199	0.41 64	0.18 60	0.13 42	0.22 122	0.22 196	0.21 131	0.18 78

dad	0.86 229	0.66 329	1.06 256	0.56 164	0.37 152	0.76 159	0.44 123	1.17 123	1.50 319	1.44 282	1.27 189	1.34 258	0.75 139	2.52 283	0.84 235	0.42 328	0.27 290	0.83 372	0.26 251	0.41 298	0.29 243

GrayStereo	0.82 211	0.26 46	0.58 48	0.63 236	0.37 152	0.76 159	1.86 376	1.11 114	0.87 81	1.99 348	1.89 324	1.08 192	1.82 355	1.39 157	0.48 114	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.21 171	0.18 41	0.39 297

MSMDNet	0.66 138	0.32 171	0.87 196	0.49 64	0.37 152	0.79 174	0.40 82	1.43 183	1.31 264	1.15 155	1.31 202	1.24 230	0.63 115	0.88 70	0.57 158	0.21 143	0.16 156	0.26 224	0.19 107	0.39 291	0.24 193

AdaStereo	0.70 154	0.43 260	0.75 145	0.73 307	0.37 152	0.92 210	0.53 184	1.85 279	1.18 208	1.12 136	1.23 174	1.07 191	0.65 123	0.96 82	0.63 179	0.31 280	0.15 125	0.32 279	0.21 171	0.29 239	0.22 164
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.80 203	0.37 234	1.71 335	0.56 164	0.37 152	0.94 215	0.64 237	1.73 246	1.34 275	1.23 198	1.42 236	1.26 238	0.92 211	1.85 233	0.56 156	0.23 189	0.15 125	0.19 49	0.14 22	0.24 190	0.19 111

CBMV_ROB	0.90 239	0.44 263	0.63 66	0.51 94	0.37 152	1.25 275	0.49 162	1.77 261	1.27 245	1.41 275	2.00 332	1.33 254	1.08 270	2.17 260	0.76 207	0.43 333	0.42 352	0.47 342	0.44 342	0.41 298	0.36 286

SGM-Forest	1.24 306	0.38 239	0.60 56	0.52 110	0.37 152	1.56 310	1.30 348	1.65 232	1.36 286	2.11 354	1.79 311	1.63 303	0.93 217	7.48 388	0.95 249	0.36 308	0.37 339	0.39 322	0.34 316	0.37 279	0.32 271
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBFPSM	0.92 244	0.33 187	1.86 346	0.49 64	0.38 169	1.75 326	0.84 284	1.39 173	1.12 178	1.09 122	0.99 83	2.37 357	1.66 344	1.32 138	1.42 316	0.19 92	0.18 194	0.20 73	0.20 135	0.21 131	0.33 275

ssnet_v2	0.88 234	0.36 229	1.02 245	0.62 228	0.38 169	1.32 283	0.97 313	2.07 328	1.34 275	1.37 262	1.18 160	1.54 289	0.92 211	1.10 111	1.65 330	0.30 273	0.27 290	0.30 262	0.28 276	0.27 220	0.26 223

hknet	0.77 191	0.32 171	0.95 221	0.54 133	0.38 169	1.27 277	0.65 239	2.16 342	1.07 158	1.20 187	1.11 132	1.59 297	0.81 166	1.37 148	0.66 184	0.22 166	0.17 180	0.25 205	0.22 196	0.22 152	0.22 164

CREStereo++_RVC	0.47 29	0.21 4	0.38 4	0.45 32	0.38 169	0.45 17	0.25 4	0.75 8	1.29 254	0.80 61	1.21 168	0.47 18	0.37 12	0.53 5	0.44 83	0.16 11	0.11 3	0.15 3	0.80 377	0.18 41	0.11 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
GES	0.66 138	0.34 206	0.90 207	0.59 194	0.38 169	0.94 215	0.57 217	2.11 332	0.86 77	1.02 106	1.11 132	0.66 64	0.79 158	0.99 90	0.61 172	0.27 251	0.19 207	0.20 73	0.20 135	0.21 131	0.30 255

SFCPSM	0.70 154	0.28 83	1.02 245	0.51 94	0.38 169	1.37 289	0.66 244	2.00 313	1.03 142	1.17 175	1.21 168	0.82 102	0.78 156	1.03 97	0.53 144	0.21 143	0.17 180	0.22 122	0.24 227	0.21 131	0.19 111

HSM	1.19 304	0.32 171	0.65 76	0.57 175	0.38 169	1.23 272	0.59 227	2.25 357	1.19 211	1.30 232	1.25 180	1.94 333	1.03 258	9.32 401	0.71 195	0.22 166	0.16 156	0.20 73	0.16 58	0.21 131	0.21 149

NOSS_ROB	1.26 309	0.46 271	0.62 63	0.56 164	0.38 169	1.06 242	0.78 269	1.73 246	1.40 303	1.01 103	1.43 240	1.10 200	0.75 139	10.62 411	0.65 183	0.45 339	0.43 353	0.48 343	0.45 344	0.44 315	0.41 302

AE-Stereo	0.49 34	0.27 67	0.67 85	0.60 205	0.39 177	0.67 121	0.46 141	1.18 128	1.09 168	0.47 13	0.75 39	0.69 73	0.47 38	0.59 14	0.40 57	0.16 11	0.15 125	0.21 96	0.20 135	0.19 71	0.15 27

AACVNet	0.86 229	0.35 222	0.79 168	0.82 332	0.39 177	0.76 159	0.49 162	1.61 225	0.81 69	1.08 117	1.33 209	1.30 249	0.93 217	4.34 329	0.74 202	0.25 228	0.21 240	0.28 245	0.22 196	0.29 239	0.25 205

CFNet_pseudo	0.66 138	0.32 171	0.86 186	0.48 51	0.39 177	0.70 138	0.40 82	1.33 158	1.22 223	1.16 166	1.34 214	1.24 230	0.64 118	0.98 88	0.59 163	0.21 143	0.16 156	0.33 286	0.19 107	0.36 275	0.25 205

ccs_rob	0.66 138	0.33 187	0.86 186	0.48 51	0.39 177	0.70 138	0.40 82	1.33 158	1.22 223	1.16 166	1.34 214	1.23 228	0.64 118	0.98 88	0.59 163	0.21 143	0.16 156	0.35 303	0.20 135	0.37 279	0.25 205

UCFNet_RVC	0.69 152	0.35 222	0.49 17	0.64 245	0.39 177	0.85 196	0.58 220	1.75 252	1.14 189	0.97 92	1.19 163	1.17 215	0.93 217	0.99 90	0.62 175	0.28 261	0.20 224	0.34 296	0.31 299	0.32 260	0.27 229

test croco	0.46 24	0.27 67	1.01 239	0.50 71	0.40 182	0.35 5	0.37 64	0.87 24	0.56 17	0.43 7	0.76 41	0.42 4	0.40 16	1.13 117	0.45 91	0.21 143	0.15 125	0.24 169	0.19 107	0.24 190	0.16 41

StereoVision	0.65 130	0.34 206	0.86 186	0.59 194	0.40 182	0.50 39	0.41 93	1.09 106	0.93 103	0.71 47	2.50 359	0.82 102	0.57 85	1.03 97	0.49 121	0.25 228	0.28 296	0.29 253	0.28 276	0.36 275	0.20 133

GANet-ADL	0.60 100	0.35 222	0.72 117	0.64 245	0.40 182	0.68 127	0.51 169	1.49 191	1.12 178	0.95 88	1.08 118	0.91 135	0.57 85	0.76 47	0.55 154	0.26 242	0.18 194	0.18 36	0.16 58	0.23 177	0.25 205

ICVP	0.63 115	0.33 187	0.57 45	0.61 217	0.40 182	0.80 179	0.58 220	1.61 225	0.89 88	0.90 77	1.24 176	0.88 129	0.73 135	0.72 39	0.88 241	0.29 269	0.21 240	0.22 122	0.21 171	0.24 190	0.27 229
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SANet	1.88 357	0.57 307	2.18 360	0.63 236	0.40 182	2.80 377	1.57 363	2.39 369	5.88 402	2.36 363	3.57 375	3.72 381	2.97 385	4.74 334	1.76 334	0.34 298	0.30 308	0.32 279	0.29 287	0.48 324	0.37 288

DN-CSS_ROB	0.64 125	0.32 171	1.05 253	0.55 152	0.40 182	0.54 59	0.45 134	1.21 135	0.93 103	1.03 110	1.47 252	0.69 73	0.63 115	1.76 223	0.49 121	0.18 60	0.14 75	0.25 205	0.22 196	0.22 152	0.20 133

CSP-Net	0.97 258	0.38 239	0.83 178	0.53 118	0.41 188	1.63 316	0.77 267	2.00 313	1.05 150	1.25 210	1.20 166	1.33 254	0.83 179	4.93 340	0.85 238	0.32 285	0.22 254	0.20 73	0.20 135	0.23 177	0.25 205

UDGNet	0.72 160	1.17 375	0.80 173	0.77 318	0.41 188	0.77 165	0.38 68	0.97 59	1.34 275	0.81 65	0.88 61	0.71 78	0.60 96	1.21 124	0.54 150	0.52 352	0.19 207	1.02 379	0.26 251	0.71 362	0.31 265

GwcNet-ADL	0.64 125	0.31 157	0.79 168	0.56 164	0.41 188	0.60 84	0.58 220	1.41 175	1.26 238	1.08 117	1.13 143	0.91 135	0.60 96	1.04 102	0.78 215	0.27 251	0.18 194	0.18 36	0.18 88	0.25 200	0.29 243

hitnet-ft	0.79 200	0.35 222	0.57 45	0.58 181	0.42 191	0.96 223	0.46 141	1.47 189	1.33 272	1.19 183	1.22 170	1.81 322	0.98 239	1.66 204	0.94 247	0.33 290	0.28 296	0.34 296	0.27 259	0.35 269	0.31 265

PSMNet-RSSM	0.72 160	0.30 126	0.61 59	0.63 236	0.42 191	0.73 146	0.56 207	1.92 297	1.10 172	1.09 122	1.37 223	1.22 223	0.98 239	1.28 131	0.72 198	0.27 251	0.19 207	0.27 235	0.29 287	0.24 190	0.24 193

FADNet_RVC	0.83 216	0.51 290	1.83 345	0.54 133	0.42 191	1.19 267	0.46 141	1.51 200	1.09 168	0.89 76	1.24 176	0.91 135	0.87 195	2.11 257	1.11 272	0.27 251	0.22 254	0.31 266	0.28 276	0.43 308	0.38 294

CFNet	0.96 252	0.36 229	1.01 239	0.62 228	0.42 191	0.99 231	0.47 147	1.90 290	1.32 269	0.99 98	1.39 231	1.10 200	0.86 192	5.58 354	0.79 221	0.23 189	0.17 180	0.28 245	0.27 259	0.26 208	0.21 149

StereoDRNet-Refined	0.80 203	0.41 254	0.88 199	0.62 228	0.42 191	1.33 284	0.48 155	1.52 203	1.17 204	1.45 284	1.44 243	1.44 272	0.90 206	1.26 130	1.24 285	0.20 117	0.16 156	0.27 235	0.24 227	0.25 200	0.28 240
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet_ucs	0.70 154	0.33 187	0.88 199	0.50 71	0.43 196	0.74 149	0.44 123	1.60 222	1.29 254	1.22 195	1.54 267	1.09 198	0.63 115	0.99 90	0.59 163	0.25 228	0.20 224	0.37 313	0.21 171	0.40 295	0.28 240

iinet-f	0.99 263	0.45 269	3.71 382	0.55 152	0.43 196	1.81 334	0.68 249	1.14 118	1.14 189	1.18 179	1.42 236	1.58 296	1.44 320	1.34 143	1.59 329	0.24 204	0.23 262	0.20 73	0.19 107	0.26 208	0.25 205

iRaft-Stereo_5w	0.85 224	0.29 110	0.91 210	0.53 118	0.43 196	0.49 30	0.68 249	0.99 63	0.87 81	0.79 59	1.34 214	1.46 276	0.91 208	5.11 341	1.11 272	0.17 32	0.14 75	0.22 122	0.18 88	0.20 97	0.20 133

IPLG	0.69 152	0.27 67	0.97 227	0.51 94	0.43 196	0.79 174	0.33 33	1.21 135	1.06 153	1.30 232	1.10 127	0.52 36	0.55 73	3.16 306	0.63 179	0.16 11	0.14 75	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.17 60

LMCR-Stereo	0.82 211	0.46 271	0.88 199	0.75 313	0.43 196	1.33 284	0.56 207	2.43 371	0.98 122	1.53 300	1.49 258	0.74 80	1.00 249	1.63 198	0.89 242	0.28 261	0.17 180	0.22 122	0.17 74	0.29 239	0.20 133

pmcnn	2.37 374	0.42 257	2.71 374	0.63 236	0.43 196	1.54 308	1.19 340	2.01 317	1.53 324	2.64 371	7.60 401	18.07 416	1.45 322	3.44 315	2.78 360	0.18 60	0.15 125	0.15 3	0.12 9	0.20 97	0.18 78

4D-IteraStereo	0.48 31	0.24 19	0.76 154	0.50 71	0.44 202	0.66 117	0.31 27	0.87 24	1.02 139	1.03 110	0.72 34	0.78 89	0.32 9	0.64 26	0.37 38	0.17 32	0.11 3	0.23 149	0.19 107	0.19 71	0.13 3

DCRE	0.82 211	0.26 46	0.70 103	0.58 181	0.44 202	0.54 59	0.48 155	0.95 51	0.78 63	0.78 56	7.33 400	0.86 122	0.52 59	0.76 47	0.41 64	0.16 11	0.16 156	0.19 49	0.17 74	0.18 41	0.17 60

BUS	0.74 177	0.32 171	0.68 88	0.54 133	0.44 202	2.34 363	0.42 95	2.16 342	0.98 122	1.20 187	1.11 132	1.03 180	0.62 110	0.91 75	0.70 190	0.24 204	0.17 180	0.25 205	0.22 196	0.22 152	0.22 164

BSDual-CNN	0.71 159	0.32 171	0.68 88	0.54 133	0.44 202	1.27 277	0.65 239	2.16 342	0.98 122	1.20 187	1.11 132	1.12 205	0.74 137	0.91 75	0.66 184	0.24 204	0.17 180	0.25 205	0.22 196	0.22 152	0.22 164

psmg	0.72 160	0.32 171	0.68 88	0.50 71	0.44 202	1.48 302	0.75 261	1.94 303	0.98 122	1.21 190	1.33 209	1.12 205	0.74 137	0.91 75	0.66 184	0.24 204	0.19 207	0.25 205	0.25 238	0.23 177	0.22 164

DMCA	0.67 147	0.34 206	0.90 207	0.51 94	0.44 202	0.86 197	0.47 147	1.42 177	1.02 139	1.17 175	1.12 138	1.23 228	0.75 139	0.78 50	0.95 249	0.25 228	0.19 207	0.27 235	0.19 107	0.24 190	0.27 229

DeepPruner_ROB	0.74 177	0.48 280	0.87 196	0.57 175	0.44 202	0.79 174	0.54 188	1.73 246	0.96 110	1.38 267	1.27 189	1.24 230	0.73 135	1.43 164	0.73 201	0.34 298	0.28 296	0.27 235	0.26 251	0.31 255	0.31 265

MyStereo07	0.48 31	0.29 110	0.50 18	0.55 152	0.45 209	0.59 78	0.79 272	1.05 86	0.51 13	0.48 17	0.53 10	0.43 6	0.55 73	1.30 135	0.34 24	0.17 32	0.16 156	0.24 169	0.20 135	0.23 177	0.20 133

MyStereo04	0.67 147	0.29 110	1.07 260	0.55 152	0.45 209	0.59 78	0.79 272	1.50 195	1.40 303	0.91 79	0.91 65	0.74 80	0.86 192	1.52 178	0.62 175	0.17 32	0.16 156	0.24 169	0.20 135	0.23 177	0.20 133

gwcnet-sp	0.74 177	0.33 187	1.44 310	0.57 175	0.45 209	1.40 294	0.54 188	1.50 195	1.14 189	1.30 232	1.02 98	0.94 147	0.82 170	1.39 157	0.76 207	0.21 143	0.21 240	0.22 122	0.21 171	0.22 152	0.22 164

scenet	0.74 177	0.33 187	1.44 310	0.57 175	0.45 209	1.40 294	0.54 188	1.50 195	1.14 189	1.30 232	1.02 98	0.94 147	0.82 170	1.39 157	0.76 207	0.21 143	0.21 240	0.22 122	0.21 171	0.22 152	0.22 164

ssnet	0.74 177	0.33 187	1.44 310	0.57 175	0.45 209	1.40 294	0.54 188	1.50 195	1.14 189	1.30 232	1.02 98	0.94 147	0.82 170	1.39 157	0.76 207	0.21 143	0.21 240	0.22 122	0.21 171	0.22 152	0.22 164

HHNet	0.62 109	0.26 46	0.63 66	0.43 8	0.45 209	0.50 39	0.58 220	1.07 101	1.01 136	1.25 210	2.23 347	0.70 76	0.61 105	1.07 108	0.47 109	0.20 117	0.13 42	0.23 149	0.19 107	0.19 71	0.30 255

FADNet-RVC-Resample	0.84 220	0.47 275	2.10 354	0.61 217	0.45 209	1.07 244	0.61 232	1.59 219	1.20 216	1.08 117	0.98 81	1.03 180	0.98 239	2.17 260	0.72 198	0.23 189	0.22 254	0.30 262	0.32 305	0.35 269	0.34 277

GANet	1.36 320	0.47 275	0.86 186	0.67 272	0.45 209	1.34 286	1.73 368	1.64 231	1.24 230	1.49 295	2.38 353	1.55 291	1.20 292	9.30 400	0.93 246	0.30 273	0.31 314	0.33 286	0.28 276	0.39 291	0.30 255

AANet_RVC	1.16 302	0.52 293	1.49 323	0.65 257	0.45 209	0.75 155	0.69 253	1.42 177	1.55 327	1.34 255	1.87 322	1.53 288	0.78 156	7.43 386	1.38 304	0.25 228	0.17 180	0.19 49	0.16 58	0.22 152	0.26 223

DISCO	1.03 273	0.34 206	1.11 269	0.69 285	0.45 209	2.07 352	0.84 284	2.13 333	1.50 319	1.15 155	1.33 209	2.40 359	1.07 269	2.60 286	1.51 325	0.23 189	0.18 194	0.22 122	0.20 135	0.31 255	0.27 229

MyStereo06	0.61 106	0.28 83	0.95 221	0.56 164	0.46 219	0.61 87	0.73 259	1.78 265	0.67 41	1.03 110	1.12 138	1.13 210	0.56 77	0.78 50	0.41 64	0.17 32	0.16 156	0.23 149	0.20 135	0.22 152	0.20 133

MyStereo05	0.66 138	0.28 83	1.07 260	0.56 164	0.46 219	0.61 87	0.73 259	1.34 162	1.41 306	1.15 155	0.91 65	0.77 86	0.80 163	1.41 163	0.63 179	0.17 32	0.16 156	0.23 149	0.20 135	0.22 152	0.20 133

HBP-ISP	0.96 252	0.58 310	0.72 117	0.61 217	0.46 219	1.64 318	0.76 264	1.86 282	1.28 250	1.30 232	1.53 265	0.86 122	0.94 222	3.27 309	0.69 189	0.45 339	0.44 356	0.54 354	0.48 351	0.47 321	0.40 298

PSMNet-ADL	0.72 160	0.35 222	0.62 63	0.69 285	0.46 219	1.14 253	0.44 123	1.37 167	1.01 136	0.83 69	1.17 158	1.33 254	0.96 232	1.43 164	0.95 249	0.33 290	0.22 254	0.21 96	0.23 216	0.27 220	0.29 243

raft+_RVC	0.53 47	0.26 46	0.54 32	0.60 205	0.47 223	0.54 59	0.54 188	1.27 152	0.99 129	0.76 52	1.03 106	0.70 76	0.56 77	0.93 81	0.47 109	0.18 60	0.14 75	0.19 49	0.18 88	0.18 41	0.15 27

FADNet-RVC	0.88 234	0.67 330	1.93 349	0.60 205	0.48 224	0.91 204	0.60 231	1.71 244	1.18 208	0.90 77	0.96 73	1.36 259	0.92 211	2.25 269	1.17 279	0.30 273	0.29 304	0.32 279	0.32 305	0.41 298	0.35 282

NaN_ROB	1.13 295	0.55 300	1.15 275	0.64 245	0.48 224	1.61 314	2.03 386	1.72 245	1.48 316	2.09 353	1.27 189	1.40 263	1.08 270	3.94 321	1.30 294	0.28 261	0.34 324	0.28 245	0.28 276	0.30 248	0.33 275

ETE_ROB	0.96 252	0.64 327	1.16 276	0.69 285	0.48 224	1.14 253	1.13 333	1.77 261	1.19 211	1.91 345	1.45 245	1.73 316	1.05 263	1.60 195	1.14 275	0.32 285	0.26 282	0.38 316	0.34 316	0.39 291	0.41 302

MyStereo8	0.65 130	0.29 110	1.00 235	0.58 181	0.49 227	0.91 204	0.35 46	1.18 128	1.31 264	1.16 166	1.27 189	0.90 134	0.64 118	0.72 39	0.95 249	0.18 60	0.14 75	0.20 73	0.18 88	0.22 152	0.26 223

IPLGR_C	0.62 109	0.33 187	0.99 230	0.58 181	0.49 227	0.76 159	0.48 155	1.10 108	0.96 110	1.40 273	1.56 273	0.62 54	0.48 46	0.80 54	0.71 195	0.23 189	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.19 71	0.21 149

ACRE	0.61 106	0.33 187	1.01 239	0.58 181	0.49 227	0.75 155	0.47 147	1.06 99	0.95 108	1.37 262	1.55 269	0.62 54	0.46 32	0.83 61	0.70 190	0.23 189	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.21 149

Anonymous3	0.61 106	0.44 263	1.11 269	0.59 194	0.49 227	0.93 213	0.65 239	0.93 44	0.81 69	0.72 50	0.88 61	0.65 62	0.69 129	1.06 104	0.53 144	0.35 305	0.30 308	0.26 224	0.26 251	0.31 255	0.27 229

DMCA-RVC	0.74 177	0.40 248	1.27 293	0.66 262	0.49 227	0.77 165	0.47 147	1.35 164	1.01 136	1.53 300	1.01 91	1.29 248	0.82 170	1.31 136	0.78 215	0.27 251	0.21 240	0.35 303	0.27 259	0.32 260	0.24 193

MeshStereo	2.26 370	0.56 303	0.92 214	0.61 217	0.49 227	2.60 371	1.02 322	3.18 384	2.05 360	7.40 411	4.98 391	7.58 401	2.98 386	6.37 367	1.96 344	0.43 333	0.43 353	0.45 337	0.39 330	0.43 308	0.42 306
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
test_5	0.65 130	0.30 126	0.75 145	0.67 272	0.50 233	0.92 210	0.52 178	1.39 173	1.12 178	0.76 52	1.11 132	1.00 168	0.90 206	1.53 182	0.45 91	0.18 60	0.13 42	0.23 149	0.22 196	0.21 131	0.19 111

CIPLG	0.62 109	0.33 187	0.96 225	0.58 181	0.50 233	0.75 155	0.48 155	1.05 86	0.96 110	1.40 273	1.57 277	0.64 59	0.48 46	0.89 73	0.70 190	0.23 189	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.19 71	0.21 149

rafts_anoy	0.52 38	0.29 110	0.59 52	0.59 194	0.50 233	0.53 56	0.40 82	1.11 114	1.03 142	0.84 71	0.83 52	0.68 68	0.54 67	0.72 39	0.51 130	0.19 92	0.14 75	0.24 169	0.26 251	0.21 131	0.18 78

GEStereo_RVC	0.90 239	0.37 234	0.99 230	0.64 245	0.50 233	0.95 219	0.79 272	2.42 370	1.17 204	1.16 166	1.11 132	1.26 238	0.92 211	3.24 307	0.90 244	0.29 269	0.19 207	0.23 149	0.20 135	0.27 220	0.29 243

RALAANet	0.60 100	0.33 187	0.87 196	0.62 228	0.50 233	0.69 131	0.31 27	1.21 135	1.06 153	1.09 122	1.16 155	0.88 129	0.46 32	1.22 125	0.42 72	0.19 92	0.15 125	0.21 96	0.17 74	0.27 220	0.17 60

RAFT + AFF	1.00 267	0.42 257	1.09 264	0.67 272	0.50 233	1.22 271	1.24 343	2.24 356	1.19 211	1.30 232	1.56 273	1.17 215	1.49 328	3.44 315	0.83 232	0.21 143	0.25 278	0.30 262	0.26 251	0.27 220	0.27 229

SuperB	2.53 380	0.59 313	18.45 410	0.69 285	0.50 233	1.87 341	0.88 293	1.67 237	2.39 367	1.50 296	1.42 236	1.14 212	1.15 282	4.28 328	5.07 379	0.24 204	0.19 207	0.22 122	0.19 107	7.86 418	0.34 277

TDLM	1.06 277	0.44 263	0.79 168	0.63 236	0.50 233	0.89 200	1.44 355	1.48 190	1.26 238	1.12 136	1.40 233	1.08 192	0.98 239	6.65 371	0.78 215	0.33 290	0.21 240	0.33 286	0.26 251	0.37 279	0.24 193

CVANet_RVC	1.07 279	0.43 260	0.76 154	0.60 205	0.50 233	0.90 202	0.97 313	1.52 203	1.26 238	1.33 252	1.38 227	1.24 230	1.18 286	6.75 377	0.75 205	0.34 298	0.23 262	0.34 296	0.29 287	0.42 303	0.27 229

CSAN	1.41 326	0.59 313	1.26 290	0.70 290	0.50 233	1.76 328	1.78 370	1.77 261	1.90 352	2.35 361	2.32 350	1.92 331	1.94 361	5.56 353	1.49 324	0.43 333	0.35 332	0.40 327	0.41 336	0.43 308	0.41 302

AEACV	0.37 3	0.24 19	0.52 26	0.47 41	0.51 243	0.37 8	0.38 68	0.65 3	0.53 16	0.42 4	0.56 18	0.46 15	0.60 96	0.53 5	0.30 1	0.16 11	0.13 42	0.18 36	0.15 30	0.17 24	0.14 11

fast-acv-ft	0.94 248	0.44 263	1.40 307	0.58 181	0.51 243	1.77 331	0.69 253	1.36 166	1.42 309	1.29 224	1.86 320	1.74 318	1.25 301	1.52 178	1.38 304	0.26 242	0.28 296	0.28 245	0.28 276	0.27 220	0.26 223

RAFT_CTSACE	0.63 115	0.26 46	0.88 199	0.55 152	0.51 243	0.71 141	0.44 123	0.80 17	0.97 117	0.97 92	1.84 317	1.18 218	0.68 126	1.47 173	0.36 33	0.16 11	0.15 125	0.21 96	0.20 135	0.20 97	0.14 11

NINENet	0.77 191	0.37 234	0.78 166	0.62 228	0.51 243	2.34 363	0.42 95	1.83 277	1.04 146	1.14 152	1.23 174	1.03 180	0.62 110	1.24 128	0.70 190	0.28 261	0.23 262	0.31 266	0.21 171	0.26 208	0.25 205

sAnonymous2	0.55 76	0.56 303	1.46 316	0.60 205	0.51 243	0.48 20	0.52 178	0.79 12	0.68 44	0.50 26	0.67 24	0.46 15	0.62 110	0.59 14	0.40 57	0.22 166	0.17 180	0.22 122	0.21 171	0.86 367	0.56 340

CroCo_RVC	0.55 76	0.56 303	1.46 316	0.60 205	0.51 243	0.48 20	0.52 178	0.79 12	0.68 44	0.50 26	0.67 24	0.46 15	0.62 110	0.59 14	0.40 57	0.22 166	0.17 180	0.22 122	0.21 171	0.86 367	0.56 340

RALCasStereoNet	0.54 61	0.30 126	0.66 82	0.59 194	0.51 243	0.61 87	0.52 178	0.94 48	0.93 103	0.70 45	1.01 91	0.78 89	0.44 26	1.33 140	0.47 109	0.20 117	0.16 156	0.18 36	0.16 58	0.20 97	0.19 111

LALA_ROB	1.01 270	0.59 313	1.16 276	0.67 272	0.51 243	1.63 316	1.26 347	1.69 240	1.38 294	1.81 337	1.37 223	1.94 333	1.02 256	1.58 192	1.38 304	0.37 312	0.27 290	0.43 333	0.37 327	0.43 308	0.37 288

MIF-Stereo (partial)	0.45 23	0.25 35	0.70 103	0.50 71	0.52 251	0.35 5	0.26 9	0.91 39	0.59 21	0.45 12	0.71 32	0.51 31	0.51 57	1.11 114	0.45 91	0.20 117	0.16 156	0.23 149	0.20 135	0.24 190	0.18 78

IER	0.70 154	0.31 157	1.02 245	0.48 51	0.52 251	1.34 286	0.51 169	1.17 123	0.99 129	1.23 198	1.34 214	1.12 205	1.11 275	0.99 90	0.71 195	0.20 117	0.16 156	0.21 96	0.21 171	0.20 97	0.19 111

raftrobust	0.52 38	0.25 35	0.56 37	0.65 257	0.52 251	0.49 30	0.34 43	0.98 61	0.91 97	1.30 232	0.87 59	0.63 56	0.81 166	0.78 50	0.41 64	0.19 92	0.15 125	0.16 9	0.14 22	0.15 5	0.16 41

coex-ft	8.13 408	2.13 401	98.04 436	0.67 272	0.53 254	1.71 322	1.56 361	1.65 232	11.11 408	18.17 422	3.75 377	3.88 382	7.61 409	2.98 300	6.49 385	0.30 273	0.30 308	0.32 279	0.31 299	0.66 357	0.50 329

EDNetEfficientorigin	10.57 410	1.47 384	177.42 437	0.67 272	0.53 254	1.58 312	1.16 337	1.90 290	3.37 386	4.71 400	3.38 372	3.10 376	2.69 382	3.13 305	3.58 370	0.25 228	0.23 262	0.33 286	0.27 259	0.83 366	0.81 367

GANetREF_RVC	1.07 279	0.86 353	1.31 297	0.82 332	0.53 254	1.41 298	1.31 349	1.76 258	1.52 322	1.27 217	1.31 202	1.46 276	1.24 300	2.03 250	0.96 253	0.56 359	0.45 360	0.67 367	0.50 357	0.88 369	0.59 347
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
pcwnet_v2	0.97 258	0.37 234	4.33 383	0.62 228	0.54 257	0.79 174	0.45 134	2.02 320	1.58 328	1.42 281	1.64 292	1.09 198	0.79 158	1.24 128	0.67 187	0.32 285	0.25 278	0.29 253	0.27 259	0.37 279	0.35 282

GwcNet-RSSM	0.77 191	0.32 171	1.01 239	0.62 228	0.54 257	0.78 170	0.51 169	1.73 246	1.20 216	1.09 122	1.37 223	1.46 276	0.85 184	1.53 182	1.09 267	0.25 228	0.18 194	0.23 149	0.24 227	0.20 97	0.19 111

CFNet-ft	0.72 160	0.32 171	0.54 32	0.66 262	0.54 257	0.83 188	0.55 201	1.37 167	1.15 198	0.93 82	1.28 193	1.57 293	0.97 235	1.35 144	0.81 225	0.26 242	0.20 224	0.33 286	0.25 238	0.30 248	0.23 181

STTStereo	0.78 197	0.50 287	1.22 283	0.64 245	0.54 257	0.89 200	0.54 188	1.44 184	1.11 174	1.38 267	1.09 123	1.27 242	0.85 184	1.43 164	0.83 232	0.29 269	0.27 290	0.33 286	0.39 330	0.32 260	0.30 255

CFNet_RVC	0.72 160	0.32 171	0.54 32	0.66 262	0.54 257	0.83 188	0.55 201	1.37 167	1.15 198	0.93 82	1.28 193	1.57 293	0.97 235	1.35 144	0.81 225	0.26 242	0.20 224	0.33 286	0.25 238	0.30 248	0.23 181

DLCB_ROB	0.86 229	0.40 248	0.78 166	0.68 282	0.54 257	1.11 248	0.84 284	1.49 191	1.23 226	1.64 320	1.65 294	1.70 313	0.91 208	1.70 212	1.05 260	0.25 228	0.24 271	0.26 224	0.27 259	0.27 220	0.24 193

FADNet	0.92 244	0.61 321	1.81 342	0.62 228	0.55 263	0.96 223	0.57 217	1.78 265	1.33 272	0.93 82	1.01 91	1.36 259	1.01 251	2.71 290	0.75 205	0.33 290	0.34 324	0.31 266	0.34 316	0.59 346	0.40 298

SDNR	1.62 342	0.51 290	2.17 358	0.53 118	0.56 264	3.80 392	0.45 134	1.54 211	1.29 254	1.33 252	2.41 356	1.08 192	0.96 232	11.18 412	1.16 277	0.66 368	0.63 380	0.43 333	0.32 305	0.64 353	0.67 358

SACVNet	0.85 224	0.46 271	0.85 180	0.81 327	0.56 264	0.80 179	0.79 272	1.68 238	1.12 178	1.34 255	1.33 209	1.25 234	0.94 222	2.39 278	0.76 207	0.34 298	0.26 282	0.31 266	0.29 287	0.35 269	0.44 312

CRFU-Net	0.86 229	0.39 244	1.00 235	0.65 257	0.57 266	1.78 333	0.86 290	2.15 339	0.81 69	1.38 267	1.18 160	1.64 306	1.19 289	1.35 144	0.90 244	0.26 242	0.22 254	0.21 96	0.19 107	0.23 177	0.24 193

RTSC	1.29 311	0.73 339	2.44 366	0.83 335	0.57 266	1.85 339	0.65 239	1.88 285	2.00 357	2.20 356	1.66 296	1.60 299	1.26 303	2.33 273	3.92 373	0.32 285	0.23 262	0.27 235	0.29 287	0.37 279	0.37 288

FC-DCNN	2.72 387	0.59 313	0.86 186	0.73 307	0.57 266	2.91 378	1.04 324	3.01 382	2.60 375	6.83 407	7.64 402	9.92 408	6.33 406	5.21 342	3.14 365	0.53 358	0.48 365	0.51 347	0.50 357	0.53 336	0.51 333

PS-NSSS	0.99 263	0.58 310	0.93 216	0.58 181	0.57 266	0.91 204	0.80 278	1.81 272	1.14 189	1.14 152	1.67 298	1.00 168	0.83 179	4.62 333	0.78 215	0.37 312	0.31 314	0.52 348	0.32 305	0.45 318	0.38 294

DPSNet	1.69 348	0.59 313	4.33 383	0.70 290	0.57 266	2.02 350	1.62 365	3.35 387	1.78 343	1.48 293	1.38 227	2.17 348	2.84 383	4.77 335	3.66 371	0.48 347	0.31 314	0.29 253	0.25 238	0.64 353	0.48 324

NCCL2	1.00 267	0.56 303	1.06 256	0.75 313	0.57 266	1.31 282	1.72 367	1.77 261	1.36 286	1.50 296	1.17 158	1.91 328	1.17 283	1.54 184	1.29 293	0.35 305	0.31 314	0.45 337	0.44 342	0.40 295	0.40 298

XPNet_ROB	0.96 252	0.49 283	1.09 264	0.72 300	0.57 266	1.11 248	1.14 334	1.66 236	1.23 226	1.85 340	1.39 231	1.64 306	1.11 275	1.80 227	1.42 316	0.38 316	0.30 308	0.33 286	0.29 287	0.37 279	0.34 277

WCMA_ROB	1.84 355	0.47 275	1.31 297	0.69 285	0.57 266	2.11 354	1.14 334	1.87 283	1.73 339	4.04 392	6.43 395	5.62 395	3.61 391	2.59 285	1.94 343	0.52 352	0.44 356	0.39 322	0.42 338	0.48 324	0.47 321

Anonymous_2	1.30 313	0.55 300	0.82 176	0.52 110	0.58 274	1.01 234	0.64 237	1.25 150	0.97 117	0.96 89	0.78 44	1.33 254	1.29 306	1.03 97	0.74 202	0.62 364	0.64 381	1.06 380	9.63 417	1.16 378	0.49 328

psm_up	0.77 191	0.34 206	0.70 103	0.66 262	0.58 274	1.05 239	0.92 303	1.52 203	1.12 178	1.26 214	1.16 155	1.31 252	1.23 298	1.20 123	0.81 225	0.25 228	0.29 304	0.31 266	0.27 259	0.27 220	0.25 205

GANet-RSSM	0.72 160	0.28 83	0.63 66	0.64 245	0.58 274	0.80 179	0.58 220	1.89 287	1.08 162	1.04 113	1.25 180	1.15 213	1.04 259	1.49 175	0.62 175	0.25 228	0.19 207	0.22 122	0.22 196	0.22 152	0.21 149

FAT-Stereo	1.07 279	0.41 254	1.32 300	0.72 300	0.58 274	1.08 245	0.89 295	1.96 306	1.65 332	1.75 328	1.98 331	2.03 343	1.48 326	2.02 249	1.18 282	0.42 328	0.35 332	0.34 296	0.29 287	0.35 269	0.53 335

ADCPNet	1.85 356	0.69 334	8.07 396	0.71 297	0.58 274	2.79 376	1.22 342	1.94 303	1.54 325	1.88 341	1.69 299	2.46 362	2.04 365	2.37 276	6.48 384	0.38 316	0.37 339	0.38 316	0.43 340	0.47 321	0.45 314

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 200	0.43 260	1.05 253	0.64 245	0.58 274	0.95 219	0.53 184	1.53 209	1.18 208	1.37 262	1.15 152	1.43 268	0.88 199	1.61 196	0.84 235	0.25 228	0.22 254	0.27 235	0.27 259	0.29 239	0.29 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MDST_ROB	1.67 345	0.34 206	1.58 328	0.92 359	0.58 274	4.26 398	1.11 330	2.83 378	1.41 306	4.49 398	2.55 360	1.45 274	0.97 235	7.79 391	1.17 279	0.31 280	0.25 278	0.37 313	0.33 311	0.31 255	0.30 255

HCRNet	0.70 154	0.39 244	0.73 129	0.60 205	0.59 281	0.76 159	0.35 46	1.22 142	1.13 187	1.02 106	0.99 83	1.02 177	0.76 147	2.19 264	0.70 190	0.28 261	0.19 207	0.28 245	0.23 216	0.25 200	0.23 181

MMNet	0.84 220	0.32 171	1.09 264	0.60 205	0.59 281	1.85 339	0.49 162	1.51 200	1.27 245	1.37 262	1.15 152	1.26 238	1.18 286	1.67 205	1.22 283	0.19 92	0.18 194	0.23 149	0.22 196	0.25 200	0.21 149

psmorigin	1.52 333	0.69 334	10.52 403	0.68 282	0.59 281	1.13 252	0.70 255	1.57 217	1.19 211	1.99 348	1.79 311	2.26 351	1.47 325	2.09 255	1.36 303	0.39 319	0.40 348	0.34 296	0.33 311	0.43 308	0.56 340

EKT-Stereo	0.53 47	0.30 126	0.73 129	0.58 181	0.60 284	0.51 49	0.48 155	0.94 48	0.90 92	0.71 47	0.88 61	0.77 86	0.43 22	1.07 108	0.40 57	0.22 166	0.16 156	0.21 96	0.18 88	0.20 97	0.22 164

sCroCo_RVC	0.49 34	0.40 248	1.02 245	0.65 257	0.60 284	0.52 51	0.40 82	0.83 21	0.61 22	0.44 8	0.74 37	0.49 28	0.50 55	0.63 25	0.48 114	0.26 242	0.27 290	0.23 149	0.22 196	0.29 239	0.25 205

ac_64	0.82 211	0.29 110	0.81 174	0.71 297	0.60 284	1.05 239	0.54 188	1.99 312	0.92 101	1.18 179	1.06 112	1.99 338	1.08 270	1.94 243	0.97 254	0.27 251	0.22 254	0.24 169	0.23 216	0.22 152	0.19 111

LL-Strereo	1.33 317	0.39 244	1.38 306	0.61 217	0.61 287	0.75 155	0.66 244	1.63 230	1.17 204	1.56 308	1.60 281	2.03 343	2.12 369	9.72 406	0.97 254	0.21 143	0.18 194	0.27 235	0.23 216	0.22 152	0.25 205

ADCL	1.72 352	0.57 307	3.66 380	0.67 272	0.61 287	2.61 372	1.85 375	1.96 306	1.67 334	1.90 344	1.83 315	2.06 346	1.90 359	2.13 258	9.15 398	0.26 242	0.24 271	0.34 296	0.32 305	0.38 287	0.35 282

FBW_ROB	1.71 351	0.62 324	1.45 314	0.67 272	0.61 287	1.81 334	1.08 328	2.52 374	1.70 336	1.77 330	1.73 303	1.98 337	1.25 301	12.57 414	1.84 337	0.34 298	0.37 339	0.56 362	0.38 329	0.45 318	0.43 310

MSMD_ROB	1.99 364	0.59 313	0.89 204	0.70 290	0.61 287	3.95 394	0.94 309	1.80 269	1.79 344	4.41 396	4.43 382	8.17 404	3.66 392	3.40 311	1.33 297	0.52 352	0.48 365	0.54 354	0.58 366	0.53 336	0.50 329

PSMNet_ROB	0.90 239	0.52 293	1.17 278	0.72 300	0.61 287	1.27 277	1.12 332	1.76 258	1.12 178	1.09 122	1.28 193	1.45 274	0.89 205	1.65 200	1.42 316	0.33 290	0.25 278	0.37 313	0.39 330	0.35 269	0.29 243

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 263	0.40 248	1.82 343	0.66 262	0.62 292	2.05 351	0.78 269	1.91 294	1.29 254	1.54 304	1.42 236	1.51 286	1.23 298	1.99 247	1.33 297	0.23 189	0.14 75	0.20 73	0.15 30	0.27 220	0.26 223

anonymousa	0.72 160	0.27 67	0.75 145	0.47 41	0.63 293	1.43 299	0.45 134	1.24 148	0.89 88	1.28 219	1.75 307	1.62 301	1.13 280	0.69 31	0.59 163	0.19 92	0.16 156	0.23 149	0.25 238	0.20 97	0.18 78

cf-r	0.73 174	0.30 126	0.77 158	0.55 152	0.63 293	0.78 170	0.48 155	1.79 267	1.15 198	1.13 150	1.26 186	1.43 268	0.87 195	1.40 162	0.85 238	0.25 228	0.18 194	0.22 122	0.23 216	0.19 71	0.19 111

whm_eth	0.65 130	0.47 275	1.05 253	0.55 152	0.64 295	0.69 131	0.45 134	1.34 162	1.26 238	1.02 106	1.92 327	0.49 28	0.48 46	0.70 33	0.52 136	0.23 189	0.20 224	0.25 205	0.24 227	0.24 190	0.31 265

Wz-Net-TNSev	1.88 357	2.08 400	7.66 394	0.67 272	0.64 295	2.42 366	1.83 374	2.33 363	1.74 341	1.57 312	1.56 273	2.58 364	1.90 359	4.86 336	3.12 364	0.39 319	0.37 339	0.33 286	0.37 327	0.53 336	0.58 345

ADLNet2	0.88 234	0.34 206	1.17 278	0.77 318	0.64 295	1.12 251	0.76 264	1.74 250	1.24 230	1.21 190	1.65 294	1.71 314	1.05 263	1.67 205	1.17 279	0.24 204	0.21 240	0.21 96	0.22 196	0.26 208	0.29 243

DSFCA	0.93 247	0.34 206	1.06 256	0.52 110	0.65 298	1.55 309	0.93 307	1.49 191	1.19 211	1.56 308	1.15 152	1.50 284	0.96 232	3.07 301	1.02 259	0.30 273	0.26 282	0.25 205	0.25 238	0.28 234	0.24 193

edge stereo	1.11 290	0.50 287	1.30 296	0.71 297	0.65 298	1.14 253	0.75 261	1.93 301	1.37 290	1.71 325	1.83 315	2.54 363	1.44 320	2.43 280	1.23 284	0.42 328	0.41 350	0.54 354	0.35 320	0.42 303	0.46 318

delet	0.85 224	0.32 171	0.95 221	0.65 257	0.66 300	1.64 318	0.84 284	1.75 252	1.35 283	1.32 244	1.30 197	1.30 249	0.88 199	1.68 210	1.10 270	0.21 143	0.21 240	0.24 169	0.24 227	0.21 131	0.21 149

MFN_U_SF_RVC	1.52 333	0.84 350	3.42 378	0.87 348	0.66 300	2.56 370	0.95 311	2.36 366	1.70 336	1.98 347	1.86 320	2.45 361	1.79 351	2.95 297	2.58 356	0.52 352	0.48 365	0.55 359	0.59 369	0.59 346	0.61 351

Wz-Net-SNSev	1.49 329	1.23 376	6.27 393	0.68 282	0.67 302	1.37 289	1.41 353	2.00 313	1.39 298	1.48 293	1.61 285	2.29 352	1.32 312	3.93 320	2.14 351	0.31 280	0.28 296	0.31 266	0.33 311	0.42 303	0.36 286

TRStereo	0.60 100	0.60 320	0.97 227	0.74 309	0.67 302	0.46 18	0.38 68	1.85 279	0.89 88	0.79 59	0.80 51	0.88 129	0.39 14	1.10 111	0.41 64	0.23 189	0.15 125	0.23 149	0.24 227	0.17 24	0.15 27

XX-Stereo	0.63 115	0.26 46	1.90 347	0.81 327	0.67 302	0.43 14	0.23 3	1.03 76	0.58 18	0.65 40	1.56 273	1.41 266	0.39 14	1.28 131	0.35 27	0.20 117	0.14 75	0.20 73	0.19 107	0.18 41	0.14 11

Syn2CoEx	1.14 297	0.69 334	1.66 332	0.80 324	0.67 302	1.40 294	0.88 293	2.06 327	1.54 325	1.25 210	1.58 279	1.42 267	1.50 329	4.09 323	1.40 308	0.36 308	0.32 321	0.34 296	0.29 287	0.29 239	0.34 277

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 287	1.02 363	1.00 235	0.82 332	0.67 302	1.93 343	0.93 307	1.62 228	1.11 174	1.15 155	1.25 180	1.50 284	0.79 158	1.96 245	0.76 207	1.89 386	0.34 324	0.79 371	0.36 324	1.25 381	0.83 368

ADCMid	1.89 360	0.73 339	5.06 386	0.72 300	0.67 302	2.00 349	1.14 334	1.97 310	1.48 316	2.86 378	1.81 314	2.37 357	2.05 367	2.24 267	10.39 402	0.33 290	0.31 314	0.39 322	0.43 340	0.50 328	0.44 312

GASNet	0.99 263	0.97 359	1.72 336	0.98 363	0.68 308	0.83 188	0.67 247	1.60 222	1.28 250	1.31 242	1.22 170	1.22 223	1.21 295	2.41 279	1.41 312	0.43 333	0.26 282	0.36 311	0.34 316	0.55 339	0.31 265

BEATNet-Init1	26.87 423	13.43 419	70.68 435	0.91 357	0.68 308	57.02 436	21.06 417	32.82 428	32.67 425	52.12 436	53.61 435	66.05 436	49.56 436	48.79 437	34.71 427	0.49 351	0.44 356	0.53 353	0.53 361	0.63 351	0.59 347

DAS	0.84 220	0.34 206	1.03 249	0.64 245	0.69 310	0.77 165	0.63 235	1.54 211	1.20 216	1.79 334	1.55 269	0.95 153	1.04 259	2.83 293	0.60 170	0.21 143	0.16 156	0.25 205	0.18 88	0.27 220	0.22 164

SepStereo	0.82 211	0.34 206	1.03 249	0.64 245	0.69 310	0.77 165	0.63 235	1.54 211	1.20 216	1.79 334	1.55 269	0.95 153	1.04 259	2.30 271	0.60 170	0.21 143	0.16 156	0.25 205	0.18 88	0.27 220	0.22 164

XQC	1.37 321	0.87 354	2.56 370	0.84 336	0.69 310	1.83 337	0.89 295	2.07 328	1.88 349	1.88 341	1.53 265	1.91 328	1.55 332	2.85 295	3.05 362	0.48 347	0.29 304	0.44 336	0.39 330	0.69 360	0.60 350

Wz-Net-MNSev	1.11 290	0.58 310	2.23 361	0.66 262	0.71 313	1.95 345	1.46 356	1.98 311	1.45 313	1.79 334	1.43 240	1.49 283	1.33 313	1.97 246	1.42 316	0.27 251	0.23 262	0.28 245	0.28 276	0.34 268	0.31 265

EDNetEfficient	2.37 374	1.10 367	8.08 397	0.74 309	0.71 313	0.98 230	1.56 361	1.46 187	4.06 392	4.90 401	2.82 365	2.25 350	3.48 390	2.95 297	9.97 399	0.26 242	0.24 271	0.26 224	0.30 295	0.68 359	0.61 351

ADLNet	0.85 224	0.36 229	0.89 204	0.85 341	0.72 315	1.24 273	0.76 264	1.82 273	1.36 286	1.52 299	1.35 220	1.27 242	0.99 247	1.23 127	1.15 276	0.27 251	0.20 224	0.26 224	0.25 238	0.28 234	0.30 255

DANet	1.08 282	0.61 321	1.32 300	0.85 341	0.72 315	1.37 289	0.51 169	1.54 211	1.15 198	1.78 331	1.54 267	2.01 340	1.11 275	2.90 296	2.00 346	0.33 290	0.30 308	0.40 327	0.30 295	0.44 315	0.45 314
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.92 244	0.41 254	1.48 321	0.72 300	0.72 315	1.20 269	0.87 292	1.75 252	1.38 294	0.99 98	1.13 143	1.26 238	0.98 239	2.21 266	0.89 242	0.43 333	0.20 224	0.38 316	0.24 227	0.57 342	0.63 353

Anonymous	0.53 47	0.38 239	0.91 210	0.66 262	0.73 318	0.65 108	0.59 227	0.95 51	0.73 55	0.47 13	0.58 19	0.42 4	0.60 96	0.80 54	0.53 144	0.24 204	0.23 262	0.21 96	0.21 171	0.41 298	0.29 243

ccnet	1.12 292	0.67 330	1.01 239	0.78 320	0.73 318	1.72 324	0.99 317	1.84 278	1.26 238	1.47 287	1.85 319	1.75 321	1.29 306	1.75 218	1.88 340	0.57 360	0.53 372	0.57 364	0.55 363	0.59 346	0.54 336

UNet	0.83 216	0.34 206	1.31 297	0.58 181	0.74 320	1.58 312	0.49 162	1.41 175	1.04 146	1.21 190	1.08 118	1.54 289	1.12 278	1.65 200	1.09 267	0.23 189	0.17 180	0.25 205	0.20 135	0.25 200	0.22 164

UPFNet	0.80 203	0.32 171	0.90 207	0.59 194	0.74 320	1.26 276	0.80 278	1.52 203	1.10 172	1.30 232	1.12 138	1.30 249	0.84 181	1.67 205	1.09 267	0.24 204	0.24 271	0.24 169	0.23 216	0.25 200	0.18 78

G-Net	1.66 344	0.63 325	1.56 326	1.11 373	0.74 320	2.98 381	0.91 301	1.55 215	1.22 223	2.76 375	8.18 406	2.32 355	2.53 380	1.92 239	1.87 338	0.48 347	0.44 356	0.45 337	0.31 299	0.60 350	0.57 344

ADCS	2.25 369	0.99 361	5.55 388	0.81 327	0.74 320	2.19 357	1.80 371	2.27 359	2.14 362	2.80 377	2.13 342	2.40 359	2.03 364	2.64 288	13.69 406	0.41 325	0.39 346	0.40 327	0.45 344	0.58 344	0.56 340

AnyNet_C01	2.26 370	1.78 389	10.22 402	0.93 360	0.74 320	2.92 380	2.20 392	2.29 361	1.80 345	2.53 368	2.41 356	2.71 369	1.73 346	3.41 312	6.72 386	0.41 325	0.39 346	0.40 327	0.42 338	0.67 358	0.63 353

PA-Net	1.01 270	0.57 307	1.29 295	0.64 245	0.74 320	1.19 267	0.84 284	1.69 240	1.43 311	1.16 166	1.19 163	1.32 253	1.19 289	3.42 313	1.25 286	0.29 269	0.45 360	0.33 286	0.49 354	0.32 260	0.47 321
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FCDSN-DC	2.32 372	0.63 325	0.81 174	0.84 336	0.75 326	2.23 358	0.94 309	2.09 331	1.80 345	5.45 405	7.72 403	7.77 403	6.93 408	3.39 310	1.80 336	0.52 352	0.48 365	0.52 348	0.51 359	0.57 342	0.58 345
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 353	0.87 354	3.56 379	0.80 324	0.75 326	3.72 389	2.44 399	1.82 273	1.82 347	1.74 327	1.91 326	1.92 331	1.26 303	7.69 390	1.28 292	0.45 339	0.47 364	0.52 348	0.77 375	0.50 328	0.50 329

SHD	1.31 314	0.71 338	2.34 364	0.86 343	0.75 326	1.77 331	0.65 239	2.22 354	2.50 374	2.40 365	1.71 301	1.91 328	1.60 336	1.93 242	2.37 354	0.38 316	0.31 314	0.38 316	0.40 334	0.48 324	0.50 329

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 366	1.15 373	3.10 377	1.05 368	0.76 329	5.03 403	2.40 398	2.16 342	2.62 376	1.89 343	2.28 349	2.69 368	1.65 340	9.35 402	2.04 347	0.64 367	0.51 370	0.68 368	0.71 373	1.09 377	0.67 358

ADCRef	1.35 319	0.55 300	2.37 365	0.72 300	0.77 330	1.94 344	0.78 269	1.91 294	1.27 245	1.57 312	1.59 280	1.36 259	1.41 317	1.54 184	7.53 389	0.23 189	0.20 224	0.32 279	0.30 295	0.29 239	0.29 243

RASNet	1.12 292	0.30 126	0.91 210	0.66 262	0.77 330	0.97 227	0.57 217	1.37 167	1.35 283	1.02 106	1.34 214	2.11 347	1.43 319	7.09 380	1.39 307	0.19 92	0.17 180	0.17 14	0.19 107	0.18 41	0.16 41

Anonymous Stereo	1.28 310	0.75 344	2.45 367	0.74 309	0.77 330	0.93 213	1.77 369	1.51 200	1.31 264	1.67 322	1.29 196	1.20 220	0.75 139	6.29 366	1.68 333	0.37 312	0.36 337	0.38 316	0.40 334	0.43 308	0.45 314

WZ-Net	1.95 361	0.95 358	10.10 400	0.86 343	0.78 333	1.69 321	1.60 364	2.20 353	1.98 356	2.08 352	1.93 328	2.30 353	1.97 362	5.30 343	3.17 367	0.34 298	0.26 282	0.29 253	0.31 299	0.51 332	0.47 321

PWC_ROB	1.24 306	0.76 346	2.46 368	0.72 300	0.78 333	1.15 258	0.49 162	1.75 252	1.92 353	2.31 358	3.07 368	1.59 297	1.40 316	2.46 281	2.10 350	0.33 290	0.22 254	0.35 303	0.24 227	0.38 287	0.41 302

CroCo-Stereo Lap2	0.44 21	0.34 206	0.77 158	0.61 217	0.79 335	0.28 2	0.35 46	0.75 8	0.71 51	0.38 3	0.50 9	0.72 79	0.55 73	0.57 12	0.47 109	0.17 32	0.18 194	0.19 49	0.16 58	0.21 131	0.20 133

FINET	0.97 258	0.54 297	1.60 329	0.63 236	0.79 335	1.08 245	1.07 327	1.56 216	2.20 364	1.15 155	1.49 258	0.94 147	0.88 199	2.32 272	1.05 260	0.42 328	0.35 332	0.32 279	0.28 276	0.43 308	0.38 294

APVNet	1.06 277	0.53 296	1.42 309	0.84 336	0.79 335	1.92 342	0.82 282	1.90 290	1.08 162	1.08 117	1.43 240	1.56 292	1.13 280	3.07 301	1.58 327	0.31 280	0.34 324	0.42 331	0.36 324	0.36 275	0.37 288

aanetorigin	1.23 305	0.79 348	2.78 376	0.70 290	0.79 335	0.99 231	1.06 326	1.06 99	1.37 290	3.52 387	2.61 361	1.72 315	1.63 338	1.99 247	1.78 335	0.25 228	0.24 271	0.26 224	0.25 238	0.38 287	0.45 314

CC-Net-ROB	1.49 329	1.26 377	1.27 293	0.88 349	0.79 335	1.76 328	1.00 319	1.79 267	1.26 238	1.10 130	1.61 285	1.21 221	0.99 247	8.13 394	0.84 235	1.09 382	0.41 350	2.20 388	0.46 347	1.20 380	0.48 324

S-Stereo	1.15 300	0.46 271	2.17 358	0.81 327	0.80 340	1.21 270	1.19 340	1.93 301	2.02 358	1.47 287	2.11 340	1.57 293	1.17 283	2.05 253	1.41 312	0.40 321	0.40 348	0.35 303	0.31 299	0.44 315	0.70 361

Nwc_Net	1.09 284	0.49 283	1.33 302	0.89 353	0.80 340	1.49 304	0.66 244	2.19 350	1.27 245	1.32 244	2.26 348	1.96 335	1.54 330	1.92 239	1.34 299	0.40 321	0.30 308	0.43 333	0.45 344	0.38 287	0.37 288

AASNet	0.76 190	0.35 222	0.91 210	0.79 321	0.81 342	1.14 253	0.56 207	2.02 320	1.08 162	1.22 195	1.24 176	0.93 144	0.76 147	0.77 49	1.16 277	0.27 251	0.23 262	0.24 169	0.20 135	0.28 234	0.24 193

DRN-Test	1.00 267	0.44 263	1.13 273	0.70 290	0.81 342	1.62 315	0.79 272	2.14 337	1.44 312	1.78 331	1.33 209	1.43 268	1.05 263	2.18 263	1.53 326	0.27 251	0.21 240	0.31 266	0.30 295	0.32 260	0.28 240

LoS_RVC	0.42 11	0.26 46	0.40 8	0.44 23	0.82 344	0.51 49	0.44 123	0.64 2	0.41 2	0.44 8	0.78 44	0.44 8	0.47 38	0.56 10	0.36 33	0.13 1	0.12 9	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 369

PVD	1.70 349	0.84 350	2.26 362	0.94 362	0.83 345	2.48 367	0.97 313	2.59 376	3.35 385	3.01 384	2.77 364	2.34 356	2.47 379	2.67 289	3.14 365	0.47 346	0.45 360	0.59 366	0.48 351	0.59 346	0.75 366

CAS	0.63 115	0.18 1	0.37 2	2.27 389	0.84 346	0.57 73	0.54 188	0.79 12	0.62 23	0.48 17	0.70 30	0.36 2	0.26 1	0.45 2	0.35 27	2.24 390	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 5	1.06 380

Wz-Net-LNSev	1.03 273	0.67 330	2.71 374	0.64 245	0.84 346	1.75 326	1.00 319	1.80 269	1.32 269	1.28 219	1.25 180	1.65 308	1.22 296	1.39 157	1.40 308	0.28 261	0.26 282	0.24 169	0.23 216	0.33 266	0.32 271

stereogan	1.15 300	0.42 257	1.40 307	0.86 343	0.84 346	2.38 365	0.71 257	1.88 285	1.73 339	1.72 326	1.94 330	2.31 354	1.29 306	2.07 254	1.08 265	0.36 308	0.35 332	0.39 322	0.31 299	0.51 332	0.46 318

DGSMNet	1.14 297	0.76 346	2.49 369	0.81 327	0.86 349	1.39 293	1.39 352	2.13 333	1.35 283	1.26 214	1.63 291	1.48 282	0.98 239	1.75 218	1.10 270	0.45 339	0.43 353	0.55 359	0.49 354	0.75 365	0.70 361

acv_ft	0.75 184	0.31 157	0.95 221	0.70 290	0.86 349	1.24 273	0.53 184	1.44 184	1.07 158	1.24 206	1.30 197	1.08 192	0.92 211	0.80 54	1.34 299	0.21 143	0.19 207	0.21 96	0.18 88	0.21 131	0.18 78

PASM	1.34 318	0.92 357	2.62 372	0.86 343	0.87 351	1.03 236	1.08 328	1.50 195	1.51 321	1.82 338	1.41 235	1.68 311	1.26 303	4.87 337	1.34 299	0.61 363	0.65 383	0.68 368	0.78 376	0.69 360	0.68 360

PWCDC_ROB	1.29 311	0.75 344	1.33 302	1.05 368	0.88 352	1.73 325	0.52 178	1.89 287	3.28 384	1.29 224	4.88 390	1.22 223	1.46 323	1.77 225	1.45 320	0.60 362	0.26 282	0.29 253	0.25 238	0.52 334	0.37 288

AF-Net	1.13 295	0.52 293	1.33 302	0.86 343	0.91 353	1.38 292	0.71 257	2.16 342	1.62 330	1.56 308	2.40 355	1.99 338	1.65 340	1.81 229	1.48 323	0.48 347	0.28 296	0.49 345	0.33 311	0.39 291	0.32 271

ADCP+	1.99 364	0.48 280	7.73 395	0.66 262	0.91 353	2.30 361	1.05 325	1.82 273	1.34 275	1.54 304	1.32 207	1.74 318	1.61 337	2.17 260	13.37 405	0.24 204	0.21 240	0.32 279	0.28 276	0.37 279	0.29 243

ELAS_RVC	2.48 379	0.74 342	1.90 347	1.05 368	0.92 355	2.76 374	4.01 408	2.76 377	4.11 393	4.69 399	4.63 386	4.62 386	5.96 404	3.97 322	3.96 374	0.63 366	0.53 372	0.56 362	0.52 360	0.64 353	0.63 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 374	0.74 342	1.54 325	0.99 364	0.92 355	4.78 400	2.33 396	3.33 386	3.37 386	5.05 404	4.77 389	3.67 379	4.53 399	3.42 313	4.50 377	0.62 364	0.53 372	0.55 359	0.53 361	0.63 351	0.64 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NCC-stereo	1.10 287	0.54 297	1.24 287	0.84 336	0.94 357	1.29 280	0.89 295	2.01 317	1.34 275	1.32 244	1.74 304	1.88 323	1.74 347	2.35 274	1.25 286	0.45 339	0.37 339	0.45 337	0.58 366	0.42 303	0.42 306

Abc-Net	1.10 287	0.54 297	1.24 287	0.84 336	0.94 357	1.29 280	0.89 295	2.01 317	1.34 275	1.32 244	1.74 304	1.88 323	1.74 347	2.35 274	1.25 286	0.45 339	0.37 339	0.45 337	0.58 366	0.42 303	0.42 306
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.98 262	0.47 275	1.70 334	0.76 315	0.94 357	1.51 305	0.91 301	1.92 297	1.32 269	1.61 315	1.13 143	1.47 281	0.97 235	1.75 218	1.46 321	0.28 261	0.23 262	0.29 253	0.27 259	0.35 269	0.27 229

RGC	1.14 297	0.79 348	1.26 290	0.91 357	0.96 360	1.52 306	0.77 267	1.92 297	1.26 238	1.54 304	1.93 328	2.02 342	1.54 330	2.25 269	1.31 295	0.44 338	0.35 332	0.58 365	0.48 351	0.47 321	0.46 318

RYNet	1.17 303	0.49 283	1.24 287	0.70 290	0.97 361	1.71 322	0.92 303	1.91 294	1.46 314	1.38 267	1.14 146	1.88 323	1.30 310	4.24 325	1.87 338	0.26 242	0.21 240	0.35 303	0.27 259	0.55 339	0.54 336

HGLStereo	0.85 224	0.38 239	0.94 218	0.80 324	1.03 362	1.17 262	0.58 220	1.52 203	1.20 216	1.19 183	1.62 288	1.13 210	1.20 292	1.80 227	1.06 262	0.24 204	0.24 271	0.24 169	0.21 171	0.23 177	0.27 229

RP	1.09 284	0.50 287	1.12 271	0.90 354	1.04 363	1.11 248	0.84 284	1.80 269	1.62 330	1.55 307	2.00 332	1.90 327	1.78 350	1.84 230	1.25 286	0.52 352	0.36 337	0.48 343	0.36 324	0.45 318	0.43 310

SAMSARA	1.55 335	0.84 350	2.61 371	1.22 376	1.07 364	2.50 368	1.93 380	2.05 322	1.89 350	2.75 374	1.66 296	2.81 370	1.69 345	3.08 303	1.97 345	0.46 345	0.51 370	0.42 331	0.46 347	0.58 344	0.59 347

MFMNet_re	1.40 325	1.14 372	1.68 333	1.39 379	1.07 364	1.48 302	1.43 354	1.87 283	1.82 347	2.26 357	2.19 345	1.51 286	1.86 356	1.52 178	1.25 286	0.93 374	0.83 387	0.84 373	0.80 377	0.99 373	1.05 379

SGM+DAISY	2.41 377	1.07 365	2.14 357	1.18 374	1.10 366	2.14 356	1.36 351	1.96 306	1.66 333	5.46 406	7.07 398	4.95 391	4.32 398	5.50 350	2.26 353	1.04 380	1.02 401	0.99 378	0.97 386	1.02 374	1.04 377

AnyNet_C32	1.96 362	1.10 367	5.17 387	0.90 354	1.11 367	2.12 355	2.37 397	1.85 279	1.48 316	2.45 366	1.70 300	2.05 345	1.64 339	2.50 282	10.28 401	0.37 312	0.34 324	0.35 303	0.41 336	0.49 327	0.54 336

PWCK	2.88 389	2.05 398	5.72 390	2.08 387	1.11 367	3.55 387	3.90 407	2.86 380	3.54 389	3.03 385	3.63 376	3.10 376	2.31 374	8.15 396	3.09 363	2.12 389	0.91 396	1.75 385	0.98 388	2.57 390	1.18 383

anonymity	1.12 292	0.97 359	1.21 281	1.07 371	1.12 369	1.08 245	0.89 295	1.95 305	1.16 202	1.29 224	1.26 186	1.22 223	1.09 273	1.15 119	1.01 258	1.02 378	1.00 399	0.97 376	0.97 386	0.98 371	0.99 374

MADNet+	2.69 384	3.22 410	11.53 405	1.44 382	1.12 369	3.19 383	1.81 372	2.85 379	2.37 366	1.68 323	2.07 339	2.85 372	2.18 370	7.41 385	5.23 380	0.79 370	0.76 384	0.69 370	0.65 372	0.98 371	0.95 372

STTRV1_RVC	1.58 336	0.68 333	1.96 351	0.88 349	1.12 369	1.57 311	0.90 300	2.25 357	1.75 342	1.29 224	2.02 335	1.40 263	1.22 296	9.77 407	1.31 295	0.81 371	0.33 323	0.54 354	0.49 354	0.73 364	0.52 334

SPS-STEREO	1.67 345	1.04 364	1.23 284	1.21 375	1.13 372	1.82 336	1.11 330	2.16 342	1.52 322	3.07 386	2.32 350	2.82 371	1.80 352	4.11 324	2.04 347	1.03 379	0.99 398	0.97 376	0.94 384	1.03 375	1.02 375
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	2.66 381	1.40 380	1.73 338	1.39 379	1.17 373	3.93 393	1.94 381	4.11 393	3.88 391	2.92 379	5.50 392	4.18 384	3.00 387	7.63 389	3.71 372	1.13 384	1.00 399	1.17 382	1.13 392	1.18 379	1.09 381

NVStereoNet_ROB	1.88 357	1.07 365	1.45 314	1.07 371	1.17 373	1.47 301	1.48 358	1.89 287	1.93 355	1.94 346	4.67 388	3.08 375	1.80 352	6.51 369	1.65 330	1.06 381	0.86 393	1.08 381	1.32 393	0.93 370	1.26 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GwcNet	1.08 282	0.51 290	2.33 363	0.79 321	1.18 375	1.76 328	0.70 255	1.68 238	1.47 315	1.41 275	1.64 292	1.74 318	1.04 259	2.20 265	1.41 312	0.30 273	0.29 304	0.29 253	0.27 259	0.30 248	0.35 282

DeepPrunerF	1.60 339	0.73 339	5.81 391	0.88 349	1.19 376	0.91 204	0.95 311	2.19 350	5.24 400	1.17 175	1.30 197	1.19 219	1.30 310	4.90 338	1.66 332	0.42 328	0.34 324	0.52 348	0.47 349	0.41 298	0.40 298

Consistency-Raft	1.25 308	0.99 361	1.93 349	1.02 367	1.21 377	0.96 223	1.01 321	1.75 252	1.92 353	1.36 260	2.12 341	1.44 272	1.01 251	1.14 118	1.40 308	0.72 369	0.82 386	0.89 374	0.98 388	1.31 382	0.95 372

MANE	6.19 402	0.59 313	1.03 249	0.93 360	1.22 378	13.38 415	2.69 400	12.81 416	17.94 419	8.21 412	10.82 411	14.72 414	11.68 410	11.39 413	11.90 404	0.59 361	0.50 369	0.52 348	1.76 403	0.55 339	0.54 336

RTS	2.67 382	1.38 378	15.28 408	0.99 364	1.26 379	3.78 390	1.96 382	2.15 339	2.62 376	2.61 369	2.85 366	2.60 365	1.59 334	6.27 364	5.71 382	0.40 321	0.28 296	0.35 303	0.35 320	0.50 328	0.48 324

RTSA	2.67 382	1.38 378	15.28 408	0.99 364	1.26 379	3.78 390	1.96 382	2.15 339	2.62 376	2.61 369	2.85 366	2.60 365	1.59 334	6.27 364	5.71 382	0.40 321	0.28 296	0.35 303	0.35 320	0.50 328	0.48 324

CES	0.48 31	0.20 2	0.37 2	0.39 4	1.39 381	0.55 65	0.35 46	0.98 61	0.66 40	0.44 8	0.66 22	0.35 1	0.27 2	0.56 10	0.33 16	0.15 6	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.19 71	1.46 386

SQANet	1.31 314	0.88 356	1.08 263	1.83 385	1.44 382	1.44 300	0.75 261	1.74 250	1.09 168	1.32 244	1.26 186	1.28 245	1.01 251	1.50 177	0.83 232	2.50 391	0.34 324	1.47 383	0.55 363	2.32 387	1.57 387

PDISCO_ROB	1.32 316	0.65 328	1.44 310	1.36 377	1.46 383	2.55 369	0.92 303	2.45 372	2.07 361	1.37 262	1.49 258	1.65 308	1.00 249	2.82 292	1.35 302	1.01 376	0.27 290	0.54 354	0.47 349	0.71 362	0.73 364

otaku	1.60 339	1.11 370	1.21 281	2.20 388	1.56 384	1.97 346	1.24 343	2.07 328	1.36 286	1.44 282	1.62 288	1.73 316	1.19 289	1.73 217	0.98 256	2.89 395	0.57 377	1.74 384	0.60 370	2.78 392	1.94 392

UDG	1.41 326	2.65 406	0.99 230	1.44 382	1.64 385	1.34 286	0.80 278	1.60 222	1.23 226	1.23 198	1.71 301	2.01 340	1.34 314	1.47 173	1.41 312	0.90 373	0.54 375	2.29 390	0.75 374	1.84 384	1.04 377

Ntro	1.64 343	1.15 373	1.23 284	2.48 393	1.83 386	2.09 353	1.16 337	1.96 306	1.38 294	1.21 190	1.62 288	1.62 301	1.29 306	1.87 236	1.11 272	3.04 396	0.56 376	1.82 386	0.64 371	2.80 393	2.05 393

DDUNet	1.50 331	2.69 407	1.12 271	1.77 384	1.88 387	1.84 338	0.92 303	1.70 243	1.16 202	1.38 267	1.79 311	1.60 299	1.12 278	1.37 148	1.08 265	1.10 383	0.76 384	2.37 392	0.94 384	2.00 385	1.37 385

FADE	26.59 422	4.78 412	20.96 412	1.89 386	1.92 388	2.91 378	2.00 384	5.58 402	5.04 398	2.92 379	2.16 344	4.13 383	14.18 413	10.23 410	8.46 395	188.09 437	2.77 411	123.78 434	127.92 434	1.06 376	1.10 382

tt	6.58 405	0.26 46	6.10 392	3.77 410	2.16 389	11.55 412	19.63 416	13.33 417	5.74 401	2.96 381	2.65 362	4.97 392	6.33 406	3.81 319	7.24 388	9.15 417	11.32 424	5.89 417	6.24 416	6.03 414	2.55 401

WAO-8	4.40 395	1.82 392	1.79 340	2.34 390	2.20 390	9.19 408	1.53 359	6.09 406	16.46 413	3.94 390	7.84 404	7.32 398	3.72 394	9.41 404	3.31 368	2.00 387	1.07 402	2.44 397	1.37 397	2.50 388	1.68 388

Venus	4.40 395	1.82 392	1.79 340	2.34 390	2.20 390	9.19 408	1.53 359	6.09 406	16.46 413	3.94 390	7.84 404	7.32 398	3.72 394	9.41 404	3.31 368	2.00 387	1.07 402	2.44 397	1.37 397	2.50 388	1.68 388

RainbowNet	1.97 363	1.76 388	1.57 327	2.81 396	2.21 392	1.98 348	1.81 372	2.54 375	1.89 350	1.50 296	1.84 317	1.96 335	1.65 340	2.14 259	1.25 286	3.33 402	0.85 391	2.39 395	0.98 388	2.82 395	2.22 394

ACVNet_2	2.43 378	1.41 381	2.04 352	2.62 394	2.24 393	2.63 373	1.88 378	3.31 385	3.01 381	2.19 355	3.45 374	4.62 386	2.04 365	4.50 331	1.47 322	2.55 392	0.64 381	2.22 389	0.84 379	2.69 391	2.29 396

DispFullNet	2.34 373	2.85 408	3.66 380	3.08 402	2.27 394	1.97 346	0.67 247	2.00 313	1.70 336	2.52 367	2.00 332	2.23 349	5.86 402	3.44 315	1.58 327	1.01 376	0.32 321	2.64 401	1.94 406	2.85 397	2.24 395

WAO-6	2.81 388	1.60 386	1.46 316	2.36 392	2.28 395	3.55 387	2.29 395	4.21 394	4.56 397	2.36 363	4.51 383	4.88 390	2.66 381	4.60 332	4.07 376	1.72 385	1.15 405	2.31 391	1.46 399	2.31 386	1.85 390

ACVNet-4b	2.15 367	1.41 381	1.64 330	2.80 395	2.31 396	2.31 362	1.24 343	2.32 362	2.14 362	1.26 214	2.39 354	2.66 367	1.48 326	5.95 362	1.06 262	3.20 400	0.45 360	2.37 392	0.89 381	2.83 396	2.37 397

ACVNet_1	2.18 368	1.45 383	1.72 336	2.85 397	2.33 397	2.28 360	1.46 356	3.08 383	2.22 365	1.82 338	2.05 338	3.56 378	1.98 363	3.09 304	1.40 308	3.17 397	0.60 379	2.40 396	0.92 383	2.91 399	2.37 397

LVE	3.31 392	1.67 387	1.64 330	2.85 397	2.42 398	3.20 384	2.26 394	4.78 399	5.05 399	2.35 361	6.91 396	6.02 396	2.37 375	9.15 398	2.17 352	3.19 399	1.08 404	2.38 394	1.47 400	2.81 394	2.40 399

Dean	2.91 390	1.53 385	2.07 353	2.96 401	2.51 399	3.15 382	2.14 390	4.75 398	4.41 396	2.76 375	6.10 394	5.53 394	2.37 375	2.97 299	1.92 342	3.18 398	0.85 391	2.51 399	1.04 391	2.88 398	2.47 400

IMH-64-1	2.70 385	1.79 390	1.46 316	3.26 404	2.66 400	3.23 385	2.10 387	4.08 391	2.75 379	2.34 359	3.81 378	3.06 373	2.22 372	4.25 326	2.59 357	3.75 406	0.84 388	2.75 402	1.35 394	3.15 401	2.60 403

IMH-64	2.70 385	1.79 390	1.46 316	3.26 404	2.66 400	3.23 385	2.10 387	4.08 391	2.75 379	2.34 359	3.81 378	3.06 373	2.22 372	4.25 326	2.59 357	3.75 406	0.84 388	2.75 402	1.35 394	3.15 401	2.60 403

IMH	3.21 391	1.85 394	1.48 321	3.25 403	2.69 402	4.07 396	2.02 385	4.41 396	3.80 390	2.72 372	7.11 399	4.75 389	2.92 384	5.92 360	2.55 355	3.85 409	0.88 394	2.78 404	1.36 396	3.19 403	2.59 402

TorneroNet-64	5.30 401	2.03 396	1.74 339	3.43 406	2.81 403	10.09 410	2.12 389	9.10 413	17.12 418	4.96 403	9.27 409	10.72 412	3.70 393	9.20 399	4.55 378	3.31 401	0.84 388	2.88 405	1.55 401	3.49 404	3.04 406

JetBlue	3.97 393	2.01 395	10.19 401	1.38 378	2.84 404	10.53 411	9.54 411	3.60 389	2.41 368	2.73 373	3.39 373	4.54 385	4.31 397	7.85 393	6.84 387	0.88 372	0.93 397	0.89 374	0.91 382	1.74 383	1.91 391

TorneroNet	10.70 411	2.03 396	1.82 343	3.43 406	3.01 405	43.83 428	2.22 393	8.87 412	67.47 437	7.17 410	27.36 422	10.68 411	3.85 396	8.67 397	7.65 394	3.59 404	0.88 394	3.04 406	1.57 402	3.71 405	3.17 407

KSHMR	8.75 409	2.06 399	2.11 355	3.53 408	3.11 406	4.13 397	2.69 400	5.60 403	61.37 436	3.00 383	55.83 436	4.98 393	2.45 378	4.49 330	2.61 359	3.46 403	1.55 409	3.14 408	1.94 406	3.72 406	3.18 408

ktn	4.70 397	2.38 404	2.12 356	3.76 409	3.24 407	4.85 401	2.95 405	5.52 401	7.37 405	4.07 394	19.32 419	7.46 400	3.47 389	7.39 384	2.95 361	4.04 410	1.85 410	3.26 410	2.22 409	3.08 400	2.65 405

JetRed	6.91 406	8.80 417	25.96 420	2.85 397	3.25 408	13.98 417	11.87 412	6.25 408	4.28 395	4.45 397	4.56 384	6.69 397	5.46 401	7.46 387	14.05 407	2.59 393	3.31 412	2.59 400	2.29 410	4.20 410	3.36 410

notaker	3.98 394	2.40 405	2.68 373	3.82 411	3.27 409	3.97 395	2.14 390	4.78 399	3.45 388	4.12 395	6.94 397	7.65 402	3.26 388	7.82 392	5.30 381	4.04 410	1.41 407	3.36 411	2.10 408	3.88 407	3.31 409

UNDER WATER	5.08 399	2.33 403	5.55 388	3.94 413	3.51 410	5.20 404	2.72 402	5.61 404	16.52 415	3.84 389	4.60 385	9.21 406	5.89 403	5.90 359	8.66 397	3.75 406	1.34 406	3.18 409	1.88 404	4.33 412	3.61 411

UNDER WATER-64	5.27 400	2.32 402	8.78 399	3.93 412	3.54 411	7.61 406	3.03 406	5.84 405	14.19 409	4.04 392	4.04 380	9.39 407	6.26 405	5.93 361	8.48 396	3.60 405	1.51 408	3.13 407	1.88 404	4.29 411	3.61 411

HanzoNet	11.04 412	3.62 411	8.10 398	4.08 414	3.55 412	4.90 402	2.73 403	7.19 410	10.10 406	31.86 432	28.92 424	21.96 423	36.36 425	18.08 418	10.17 400	7.94 416	3.32 413	3.47 412	3.31 411	7.06 417	4.04 413

MADNet++	5.01 398	3.14 409	4.91 385	4.55 415	3.94 413	5.20 404	4.41 409	4.40 395	4.13 394	4.95 402	6.08 393	4.74 388	5.37 400	9.40 403	10.67 403	4.65 412	4.15 415	3.97 413	3.34 412	4.09 409	4.08 414

DPSimNet_ROB	11.20 413	4.98 413	35.43 424	2.90 400	4.52 414	7.89 407	17.09 415	4.66 397	6.06 403	14.89 418	10.93 412	17.29 415	36.81 427	13.18 415	15.68 411	2.86 394	6.29 417	5.75 416	5.09 414	3.91 408	7.70 417

SPstereo	26.54 421	6.08 414	10.71 404	5.55 416	5.68 415	48.14 429	80.43 436	67.31 437	34.39 432	28.70 430	27.52 423	43.76 434	37.60 432	45.04 436	54.41 437	4.92 415	4.89 416	10.74 421	5.88 415	4.46 413	4.57 415

ASD4	15.85 416	10.99 418	19.63 411	10.21 420	11.70 416	19.24 418	31.10 421	19.35 418	10.68 407	11.14 413	10.18 410	12.59 413	12.64 411	14.74 416	24.83 420	12.93 422	9.94 423	26.83 428	19.40 422	16.23 421	12.70 423

DGTPSM_ROB	13.01 414	8.23 415	21.87 413	9.51 418	18.10 417	11.56 413	32.01 422	10.63 414	16.20 411	7.03 408	19.48 420	10.15 409	16.66 415	9.83 408	22.42 417	4.75 413	8.68 418	5.37 414	10.25 418	6.16 415	11.36 418

DPSMNet_ROB	13.02 415	8.23 415	21.91 414	9.53 419	18.11 418	11.56 413	32.02 423	10.64 415	16.23 412	7.05 409	19.49 421	10.16 410	16.66 415	9.85 409	22.43 418	4.77 414	8.68 418	5.38 415	10.26 419	6.17 416	11.36 418

PML	51.67 434	36.25 427	13.28 407	7.46 417	20.81 419	108.69 437	232.22 438	8.72 411	27.82 424	87.01 437	269.67 438	69.67 437	61.95 437	24.76 426	14.20 408	9.74 419	3.40 414	9.62 418	4.70 413	18.74 422	4.72 416

DPSM_ROB	19.08 417	19.14 421	25.17 418	22.15 422	20.85 420	28.17 420	37.82 425	26.56 421	16.85 416	14.14 415	14.84 414	21.70 418	18.75 418	21.87 420	26.55 422	10.16 420	9.30 421	10.47 419	10.42 420	14.03 419	12.61 421

DPSM	19.08 417	19.14 421	25.17 418	22.15 422	20.85 420	28.17 420	37.82 425	26.56 421	16.85 416	14.14 415	14.84 414	21.70 418	18.75 418	21.87 420	26.55 422	10.16 420	9.30 421	10.47 419	10.42 420	14.03 419	12.61 421

LRCNet_RVC	22.74 419	32.10 426	21.97 415	29.84 424	26.23 422	4.42 399	0.81 281	22.66 419	2.02 358	26.93 424	29.26 425	23.06 425	15.59 414	23.84 422	18.88 414	31.75 429	19.90 431	34.65 429	32.13 429	30.54 429	28.32 430

HaxPig	38.92 429	41.40 434	41.64 425	29.95 425	32.27 423	28.90 422	27.60 418	29.73 424	37.71 433	43.82 433	43.87 432	33.17 426	35.56 424	41.53 427	40.37 429	43.94 433	47.51 436	45.82 430	47.08 431	42.38 430	44.15 433

MEDIAN_ROB	42.00 431	44.40 436	44.29 428	35.15 426	34.95 424	31.28 427	29.60 420	35.88 429	40.02 435	47.20 435	46.64 434	37.37 427	38.48 435	44.35 435	42.45 430	48.03 435	49.39 437	49.71 432	49.03 432	45.14 432	46.65 434

AVERAGE_ROB	40.43 430	42.37 435	42.73 426	36.96 427	35.58 425	30.50 423	27.61 419	36.71 430	38.39 434	44.91 434	44.36 433	37.45 428	36.70 426	41.88 428	40.35 428	45.43 434	46.81 435	47.11 431	46.35 430	42.51 431	43.87 432

CasAABBNet	38.33 424	38.46 428	50.35 429	44.75 432	41.84 426	56.68 433	76.37 431	53.22 434	33.83 427	28.31 425	29.54 426	43.62 433	37.71 433	43.84 433	53.41 432	20.30 423	18.70 426	21.07 425	21.07 424	28.24 426	25.34 425

MyStereo03	38.34 425	38.50 430	50.41 430	44.74 429	41.86 427	56.65 430	76.38 432	52.99 431	33.93 429	28.39 427	29.99 428	43.54 429	37.42 429	43.82 430	53.53 433	20.31 424	18.71 428	21.06 422	21.08 425	28.23 423	25.35 426

MyStereo02	38.34 425	38.50 430	50.41 430	44.74 429	41.86 427	56.65 430	76.38 432	52.99 431	33.93 429	28.39 427	29.99 428	43.54 429	37.42 429	43.82 430	53.53 433	20.31 424	18.71 428	21.06 422	21.08 425	28.23 423	25.35 426

MyStereo	38.34 425	38.50 430	50.41 430	44.74 429	41.86 427	56.65 430	76.38 432	52.99 431	33.93 429	28.39 427	29.99 428	43.54 429	37.42 429	43.82 430	53.53 433	20.31 424	18.71 428	21.06 422	21.08 425	28.23 423	25.35 426

Selective-RAFT-Error	38.39 428	38.47 429	50.44 433	44.73 428	41.97 430	56.68 433	76.38 432	53.24 435	33.92 428	28.34 426	29.85 427	43.60 432	38.20 434	43.75 429	53.34 431	20.38 427	18.70 426	21.09 426	21.05 423	28.30 427	25.43 429

Anonymous_1	43.04 433	18.73 420	24.79 417	21.81 421	46.26 431	27.80 419	37.60 424	28.08 423	16.14 410	14.66 417	14.30 413	20.65 417	17.88 417	21.56 419	25.94 421	117.93 436	8.92 420	100.65 433	126.50 433	158.64 437	12.08 420

LSM	6.33 403	1.10 367	13.19 406	1.41 381	68.17 432	1.64 318	1.90 379	1.92 297	2.46 369	2.99 382	3.11 369	1.88 323	1.80 352	2.61 287	2.06 349	0.41 325	0.58 378	0.50 346	0.57 365	0.64 353	17.66 424

DLNR_Zeroshot_test	23.17 420	48.52 437	43.29 427	176.68 437	78.69 433	0.35 5	0.21 1	23.41 420	0.75 56	0.66 41	0.86 56	0.59 50	0.30 4	1.56 189	0.44 83	9.57 418	0.12 9	0.18 36	0.14 22	76.92 436	0.16 41

xxxxx1	54.10 435	25.67 423	27.13 421	113.43 434	96.96 434	30.69 424	47.44 427	32.38 425	25.60 420	17.75 419	17.27 416	21.81 420	21.02 420	24.43 423	33.82 424	33.37 430	40.54 432	157.71 435	175.86 435	66.16 433	72.93 435

tt_ll	54.10 435	25.67 423	27.13 421	113.43 434	96.96 434	30.69 424	47.44 427	32.38 425	25.60 420	17.75 419	17.27 416	21.81 420	21.02 420	24.43 423	33.82 424	33.37 430	40.54 432	157.71 435	175.86 435	66.16 433	72.93 435

ff	54.10 435	25.67 423	27.13 421	113.43 434	96.96 434	30.69 424	47.44 427	32.38 425	25.60 420	17.75 419	17.27 416	21.81 420	21.02 420	24.43 423	33.82 424	33.37 430	40.54 432	157.71 435	175.86 435	66.16 433	72.93 435

LSM0	42.82 432	38.75 433	50.81 434	47.07 433	109.38 437	57.00 435	76.02 430	53.74 436	33.71 426	29.02 431	30.41 431	43.87 435	37.22 428	43.91 434	53.54 436	20.52 428	18.62 425	21.10 427	21.11 428	28.41 428	42.22 431

test_example2	192.40 438	210.76 438	206.48 438	199.83 438	204.73 438	172.94 438	183.52 437	133.93 438	133.41 438	191.38 438	196.19 437	187.13 438	178.77 438	205.33 438	208.00 438	222.09 438	238.72 438	186.54 438	190.54 438	227.34 438	170.31 438

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