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 10	0.28 33	0.11 1	0.47 29	0.19 12	0.45 7	0.47 24	0.39 30	0.31 25	0.23 13	0.17 1	0.31 3	0.21 1	0.11 110	0.06 1	0.15 244	0.12 138	0.16 69	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.41 18	0.34 30	2.17 71	0.24 4	0.11 1	0.64 206	0.24 79	0.85 178	0.70 177	0.45 51	0.54 139	0.28 37	0.27 61	0.51 74	0.27 36	0.11 110	0.06 1	0.09 13	0.06 6	0.16 69	0.14 24

GLC_STEREO	0.31 1	0.30 5	1.80 10	0.29 45	0.12 3	0.41 13	0.20 20	0.39 2	0.42 9	0.26 14	0.31 25	0.25 22	0.19 7	0.36 23	0.26 32	0.09 11	0.11 124	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.15 30

TANstereo	0.39 15	0.70 155	2.48 166	0.23 3	0.12 3	0.54 72	0.16 3	0.41 3	0.47 24	0.45 51	0.51 115	0.26 28	0.22 18	0.34 15	0.21 1	0.10 47	0.10 103	0.08 3	0.07 12	0.09 5	0.18 56

LoS	0.34 5	0.35 37	1.88 23	0.25 5	0.13 5	0.53 65	0.20 20	0.50 23	0.53 51	0.26 14	0.28 15	0.37 66	0.24 26	0.40 34	0.25 23	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.06 6	0.15 60	0.10 4

XX-TBD	0.40 17	1.04 235	2.49 169	0.35 142	0.13 5	0.51 45	0.17 5	0.44 6	0.52 45	0.38 28	0.51 115	0.23 13	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

CREStereo	0.31 1	0.35 37	1.66 6	0.19 1	0.13 5	0.55 81	0.17 5	0.50 23	0.50 35	0.28 18	0.34 33	0.24 19	0.21 15	0.34 15	0.23 14	0.11 110	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
DCANet-4	0.43 25	0.32 14	2.31 93	0.26 15	0.14 8	0.51 45	0.22 38	0.84 168	0.78 240	0.55 141	0.48 88	0.28 37	0.37 127	0.40 34	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 197

ADStereo(finetuned)	0.50 70	0.91 213	2.43 125	0.26 15	0.14 8	0.51 45	0.22 38	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 101	0.32 51	0.75 309	0.40 34	0.40 115	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.13 35	0.45 214

DCANet	0.49 66	0.91 213	2.63 212	0.26 15	0.14 8	0.51 45	0.22 38	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 101	0.32 51	0.41 162	0.39 30	0.41 117	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.14 51	0.45 214

PMTNet	0.35 7	0.38 55	1.75 8	0.21 2	0.14 8	0.57 104	0.24 79	0.48 11	0.44 16	0.28 18	0.32 31	0.26 28	0.24 26	0.41 40	0.24 15	0.42 355	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.18 109	0.15 30

HITNet	0.55 102	1.28 293	2.73 256	0.35 142	0.14 8	0.56 85	0.23 57	0.89 211	0.62 92	0.52 118	0.51 115	0.49 135	0.38 134	0.52 78	0.60 181	0.09 11	0.07 6	0.10 46	0.08 27	0.25 207	0.61 263
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
fff	0.50 70	0.90 210	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.51 45	0.22 38	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 88	0.31 47	0.65 280	0.39 30	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 197

AnonymousM	0.45 40	0.49 89	1.83 14	0.29 45	0.15 13	0.53 65	0.22 38	0.64 78	0.66 123	0.47 63	0.33 32	0.30 42	0.25 40	0.49 68	0.29 50	0.12 142	0.27 254	0.71 378	0.37 343	0.12 25	0.41 188

iRaftStereo_RVC	0.47 48	0.84 191	1.91 28	0.29 45	0.15 13	0.53 65	0.20 20	0.58 55	0.50 35	0.37 25	0.43 63	0.42 90	0.23 24	0.38 26	0.28 41	0.09 11	0.70 323	0.12 134	0.11 108	0.43 332	0.77 297

csc	0.50 70	0.90 210	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.51 45	0.22 38	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 88	0.31 47	0.65 280	0.39 30	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 197

cscssc	0.50 70	0.90 210	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.51 45	0.22 38	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 88	0.31 47	0.65 280	0.39 30	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 197

111	0.57 117	1.41 319	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.59 129	0.26 110	0.90 219	0.83 274	0.50 99	0.54 139	0.57 174	0.38 134	0.54 90	0.41 117	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.24 192	0.81 306

MLCV	0.59 140	1.41 319	2.41 116	0.31 73	0.15 13	0.60 141	0.23 57	0.77 118	0.63 103	0.67 256	0.66 231	0.55 163	0.37 127	1.16 203	1.09 277	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.21 158	0.29 119

SMFormer	0.64 185	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.86 250	0.13 184	1.01 339	0.11 92	0.26 289	0.17 90	0.84 308

tta	0.63 178	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.86 250	0.13 184	1.01 339	0.11 92	0.26 289	0.19 132	0.59 258

qqq1	0.62 166	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.64 195	0.13 184	1.01 339	0.09 13	0.24 277	0.19 132	0.59 258

fff1	0.62 166	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.64 195	0.13 184	1.01 339	0.09 13	0.24 277	0.19 132	0.59 258

Selective-RAFT	0.46 45	0.48 88	1.88 23	0.32 90	0.16 20	0.61 159	0.19 12	0.66 83	0.62 92	0.28 18	0.30 20	0.41 86	0.33 111	0.51 74	0.32 77	0.11 110	1.09 348	0.09 13	0.35 337	0.19 132	0.37 161

NF-Stereo	0.53 91	0.33 23	2.55 188	0.55 285	0.16 20	0.61 159	0.43 258	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.44 239	0.78 232	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

OCTAStereo	0.53 91	0.33 23	2.54 181	0.56 294	0.16 20	0.61 159	0.42 251	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.43 235	0.79 235	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

NRIStereo	0.50 70	0.34 30	2.44 133	0.52 274	0.16 20	0.94 331	0.73 343	0.52 27	0.65 116	0.48 65	0.40 58	0.59 181	0.29 87	0.78 157	0.33 86	0.11 110	0.13 152	0.11 92	0.09 37	0.22 172	0.25 97

THIR-Stereo	0.88 298	0.85 193	2.33 97	0.26 15	0.16 20	0.59 129	2.69 401	0.62 70	0.54 54	0.62 216	1.61 366	0.96 324	1.77 378	1.67 273	2.20 350	0.10 47	0.08 38	0.14 219	0.11 108	0.16 69	0.21 72

RE-Stereo	0.53 91	0.33 23	2.54 181	0.56 294	0.16 20	0.61 159	0.43 258	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.43 235	0.77 228	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

TVStereo	0.53 91	0.33 23	2.54 181	0.56 294	0.16 20	0.61 159	0.43 258	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.43 235	0.77 228	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

RAFT-IKP	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.16 20	0.60 141	0.28 132	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.51 74	0.31 69	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

CREStereo++_RVC	0.38 13	0.37 50	2.47 161	0.25 5	0.16 20	0.54 72	0.15 1	0.42 4	0.57 66	0.37 25	0.52 122	0.24 19	0.19 7	0.31 3	0.27 36	0.09 11	0.06 1	0.08 3	0.30 309	0.09 5	0.22 76
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
TestStereo	0.49 66	0.88 200	2.38 104	0.30 59	0.16 20	0.43 15	0.25 98	0.55 47	0.46 18	0.38 28	0.46 77	0.34 59	0.28 71	1.96 319	0.28 41	0.11 110	0.08 38	0.12 134	0.09 37	0.15 60	0.13 12

ARAFT	0.65 190	1.69 357	3.34 328	0.29 45	0.16 20	0.65 220	0.36 223	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.49 101	0.56 170	0.31 101	1.23 211	0.35 101	0.11 110	0.08 38	0.14 219	0.13 158	0.38 309	0.50 231

GMStereo	0.44 37	1.32 298	2.65 222	0.28 33	0.16 20	0.42 14	0.22 38	0.48 11	0.63 103	0.41 33	0.36 37	0.26 28	0.25 40	0.41 40	0.30 55	0.14 214	0.08 38	0.10 46	0.12 138	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
BEATNet_4x	0.57 117	1.16 262	2.56 192	0.35 142	0.16 20	0.56 85	0.25 98	0.91 226	0.64 109	0.55 141	0.53 125	0.59 181	0.43 186	0.67 127	0.76 226	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.23 186	0.58 255

CASS	0.43 25	0.34 30	2.01 42	0.33 110	0.17 37	0.54 72	0.24 79	0.71 104	0.52 45	0.62 216	0.55 148	0.40 81	0.41 162	0.43 44	0.33 86	0.17 265	0.10 103	0.14 219	0.11 108	0.18 109	0.23 84
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.48 55	1.32 298	2.41 116	0.31 73	0.17 37	0.58 111	0.26 110	0.50 23	0.71 189	0.42 37	0.41 59	0.34 59	0.28 71	0.47 50	0.41 117	0.18 276	0.10 103	0.13 190	0.12 138	0.22 172	0.16 43

Patchmatch Stereo++	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.17 37	0.61 159	0.26 110	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.56 94	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	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-softLoss	0.52 82	0.34 30	2.47 161	0.55 285	0.17 37	0.61 159	0.39 240	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 88	0.39 73	0.25 40	1.46 240	0.77 228	0.13 184	0.08 38	0.13 190	0.12 138	0.12 25	0.15 30

KMStereo	0.52 82	0.34 30	2.47 161	0.55 285	0.17 37	0.61 159	0.39 240	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 88	0.39 73	0.25 40	1.46 240	0.77 228	0.13 184	0.08 38	0.13 190	0.12 138	0.12 25	0.15 30

ROB_FTStereo_v2	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.49 265	0.17 37	0.61 159	0.28 132	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.44 106	0.28 71	0.48 58	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

DRaft	0.65 190	0.47 85	2.38 104	0.25 5	0.17 37	0.64 206	0.65 328	0.56 48	0.57 66	0.67 256	0.98 327	0.38 71	0.99 340	1.42 234	2.06 340	0.11 110	0.14 165	0.10 46	0.14 176	0.18 109	0.21 72

iRAFT	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.17 37	0.61 159	0.26 110	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.56 94	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

CRE-IMP	0.46 45	0.31 7	2.40 112	0.53 278	0.17 37	0.79 295	0.68 336	0.54 39	0.66 123	0.47 63	0.43 63	0.44 106	0.26 48	0.43 44	0.33 86	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.09 37	0.17 90	0.23 84

CroCo-Stereo	0.35 7	0.71 157	1.67 7	0.32 90	0.17 37	0.19 1	0.21 29	0.79 132	0.54 54	0.22 3	0.25 11	0.55 163	0.22 18	0.28 1	0.28 41	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
knoymous	0.37 11	0.34 30	1.83 14	0.25 5	0.18 47	0.45 17	0.24 79	0.60 65	0.40 4	0.42 37	0.39 50	0.54 155	0.25 40	0.41 40	0.29 50	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.07 12	0.13 35	0.20 68

DisPM	0.48 55	0.41 68	2.54 181	0.61 306	0.18 47	0.59 129	0.62 323	0.54 39	0.67 135	0.61 204	0.53 125	0.38 71	0.26 48	0.76 152	0.31 69	0.13 184	0.07 6	0.12 134	0.11 108	0.12 25	0.15 30

MIPNet	0.88 298	1.07 238	2.85 281	0.61 306	0.18 47	1.46 365	1.37 387	1.65 380	0.78 240	1.93 385	0.85 302	0.75 262	1.66 372	0.87 170	0.34 94	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.32 319	0.27 233	0.26 102

IPLGR	0.58 125	0.64 139	3.12 313	0.37 166	0.18 47	0.62 181	0.54 297	1.06 327	0.69 167	0.73 282	0.46 77	0.50 139	0.44 194	1.12 198	0.31 69	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.21 158	0.20 68

PFNet+	0.50 70	0.43 76	2.54 181	0.49 265	0.18 47	0.58 111	0.76 345	0.54 39	0.72 196	0.56 151	0.48 88	0.39 73	0.26 48	0.94 178	0.33 86	0.14 214	0.09 81	0.14 219	0.13 158	0.12 25	0.16 43

PSM-adaLoss	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.18 47	0.61 159	0.28 132	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.49 68	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.18 47	0.61 159	0.26 110	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.51 74	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

HUI-Stereo	0.43 25	0.36 40	2.45 149	0.48 254	0.18 47	0.61 159	0.27 124	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.44 106	0.28 71	0.47 50	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

DEmStereo	0.69 221	0.40 63	2.42 120	0.42 222	0.18 47	0.66 233	0.88 356	0.54 39	0.64 109	0.60 197	1.00 331	0.45 118	1.24 354	1.53 248	2.21 351	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.10 70	0.11 17	0.14 24

DeepStereo_RVC	0.47 48	0.37 50	2.19 74	0.55 285	0.18 47	0.60 141	0.58 310	0.52 27	0.62 92	0.49 81	0.45 75	0.39 73	0.85 322	0.47 50	0.34 94	0.12 142	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.19 60

iGMRVC	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.18 47	0.61 159	0.27 124	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.57 97	0.31 69	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

FENet	0.48 55	0.58 118	2.46 156	0.33 110	0.18 47	0.58 111	0.22 38	0.83 161	0.64 109	0.49 81	0.42 61	0.55 163	0.38 134	0.52 78	0.51 159	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.11 108	0.17 90	0.31 136

DIP-Stereo	0.43 25	0.50 95	2.21 79	0.27 21	0.18 47	0.63 194	0.17 5	0.94 241	0.58 72	0.49 81	0.48 88	0.30 42	0.30 97	0.40 34	0.31 69	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.15 60	0.33 141
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	0.42 22	0.31 7	2.51 173	0.30 59	0.18 47	0.56 85	0.25 98	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 234	0.33 55	0.24 26	0.34 15	0.33 86	0.10 47	0.08 38	0.09 13	0.07 12	0.09 5	0.18 56

RAFT-Stereo	0.42 22	0.31 7	2.51 173	0.30 59	0.18 47	0.56 85	0.25 98	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 234	0.33 55	0.24 26	0.34 15	0.33 86	0.10 47	0.08 38	0.09 13	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
iResNet	0.59 140	1.09 242	2.54 181	0.44 237	0.18 47	0.65 220	0.29 157	0.89 211	0.75 221	0.59 188	0.64 218	0.43 91	0.39 145	0.73 146	1.24 295	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.08 27	0.21 158	0.40 181

test croco	0.43 25	0.73 165	2.80 269	0.28 33	0.19 63	0.33 7	0.21 29	0.63 76	0.50 35	0.24 9	0.38 47	0.24 19	0.25 40	0.48 58	0.32 77	0.12 142	0.08 38	0.13 190	0.09 37	0.43 332	0.13 12

UDGNet	0.50 70	1.36 311	2.44 133	0.37 166	0.19 63	0.58 111	0.23 57	0.49 14	0.69 167	0.42 37	0.39 50	0.34 59	0.29 87	0.55 91	0.32 77	0.25 329	0.10 103	0.37 356	0.19 248	0.30 257	0.17 49

Pruner-Stereo	0.55 102	0.38 55	2.49 169	1.78 393	0.19 63	0.63 194	0.45 269	0.59 62	0.67 135	0.61 204	0.48 88	0.41 86	0.25 40	0.49 68	0.99 266	0.13 184	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.14 24

GES	0.49 66	0.54 106	2.37 102	0.31 73	0.19 63	0.61 159	0.30 169	0.93 236	0.52 45	0.49 81	0.53 125	0.40 81	0.43 186	0.59 101	0.67 205	0.16 246	0.11 124	0.12 134	0.10 70	0.20 149	0.30 128

HSM-Net_RVC	0.70 226	0.40 63	2.45 149	0.27 21	0.19 63	0.68 246	0.30 169	1.29 362	0.73 199	0.73 282	0.70 254	0.77 268	0.45 202	3.73 399	0.46 138	0.13 184	0.09 81	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.32 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GMStereo_Zeroshot	0.44 37	0.44 80	1.84 17	0.44 237	0.20 68	0.52 60	0.19 12	0.60 65	0.54 54	0.58 169	0.59 181	0.63 199	0.29 87	0.59 101	0.34 94	0.16 246	0.09 81	0.16 260	0.09 37	0.26 222	0.26 102

PCWNet_CMD	0.48 55	0.50 95	2.23 81	0.27 21	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 148	0.68 230	0.56 250	0.48 58	0.32 77	0.11 110	0.10 103	0.14 219	0.10 70	0.19 132	0.43 197

dad	0.58 125	1.35 307	2.39 110	0.31 73	0.20 68	0.62 181	0.26 110	0.56 48	0.79 249	0.66 254	0.64 218	0.64 205	0.36 122	0.87 170	0.48 144	0.28 339	0.15 179	0.40 359	0.18 232	0.24 192	0.22 76

GwcNet-ADL	0.54 98	0.78 184	2.85 281	0.31 73	0.20 68	0.58 111	0.29 157	0.93 236	0.67 135	0.48 65	0.47 82	0.56 170	0.33 111	0.48 58	0.80 237	0.13 184	0.12 139	0.09 13	0.09 37	0.14 51	0.40 181

GANet-ADL	0.48 55	0.56 115	2.51 173	0.34 127	0.20 68	0.58 111	0.25 98	0.80 137	0.57 66	0.43 43	0.61 196	0.56 170	0.31 101	0.44 47	0.44 130	0.14 214	0.11 124	0.10 46	0.09 37	0.22 172	0.38 169

CFNet_pseudo	0.47 48	0.50 95	2.19 74	0.26 15	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 160	0.68 230	0.47 217	0.53 85	0.33 86	0.11 110	0.10 103	0.15 244	0.10 70	0.18 109	0.33 141

MSMDNet	0.48 55	0.50 95	2.23 81	0.27 21	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 148	0.68 230	0.56 250	0.48 58	0.32 77	0.11 110	0.10 103	0.13 190	0.10 70	0.18 109	0.43 197

ccs_rob	0.47 48	0.50 95	2.19 74	0.26 15	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 160	0.68 230	0.47 217	0.53 85	0.33 86	0.11 110	0.10 103	0.16 260	0.10 70	0.18 109	0.33 141

AdaStereo	0.48 55	0.44 80	2.18 73	0.36 156	0.20 68	0.59 129	0.29 157	0.97 264	0.74 216	0.52 118	0.55 148	0.61 190	0.33 111	0.52 78	0.44 130	0.18 276	0.08 38	0.17 274	0.11 108	0.18 109	0.24 93
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.
Any-RAFT	0.42 22	0.33 23	1.89 25	0.28 33	0.21 77	0.69 249	0.21 29	0.83 161	0.60 80	0.45 51	0.43 63	0.62 195	0.30 97	0.48 58	0.24 15	0.11 110	0.40 277	0.08 3	0.06 6	0.10 10	0.16 43

IPLG	0.74 243	1.09 242	2.87 284	0.36 156	0.21 77	1.63 375	0.60 316	1.39 369	0.63 103	1.39 369	0.51 115	0.40 81	0.86 324	1.40 231	0.37 106	0.09 11	0.07 6	0.14 219	0.12 138	0.34 280	0.23 84

AACVNet	0.61 153	1.13 253	2.47 161	0.37 166	0.21 77	0.57 104	0.25 98	0.75 110	0.55 59	0.56 151	0.60 188	0.66 216	0.44 194	2.11 331	0.49 153	0.14 214	0.11 124	0.14 219	0.11 108	0.35 291	0.23 84

FTStereo	0.79 264	0.32 14	2.83 277	0.70 328	0.21 77	0.73 265	1.75 396	0.61 67	0.60 80	1.07 340	1.62 367	1.28 363	2.11 387	0.75 150	0.30 55	0.19 287	0.08 38	0.12 134	0.11 108	0.12 25	0.39 176

KYRaft	0.52 82	0.35 37	2.40 112	0.34 127	0.21 77	0.75 272	0.43 258	0.62 70	0.63 103	0.64 236	0.92 317	0.53 150	0.72 298	0.60 106	0.26 32	0.10 47	0.07 6	0.12 134	0.14 176	0.13 35	0.54 246

IRAFT_RVC	0.59 140	0.74 174	2.42 120	0.47 253	0.21 77	0.59 129	0.42 251	0.68 89	0.73 199	0.54 130	0.50 113	0.49 135	0.51 231	1.57 256	1.00 268	0.11 110	0.25 245	0.13 190	0.10 70	0.15 60	0.14 24

StereoDRNet-Refined	0.55 102	0.61 131	2.07 53	0.34 127	0.21 77	0.68 246	0.26 110	0.87 197	0.73 199	0.70 270	0.69 241	0.74 258	0.45 202	1.10 192	0.62 189	0.12 142	0.09 81	0.14 219	0.14 176	0.27 233	0.24 93
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.60 146	1.59 344	2.04 49	0.32 90	0.21 77	0.60 141	0.22 38	0.99 275	0.85 289	0.61 204	0.63 211	0.58 178	0.42 173	1.08 190	0.98 264	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.06 6	0.23 186	0.33 141

CBMV	0.86 291	1.00 225	2.82 275	0.35 142	0.21 77	0.78 291	0.78 347	1.05 315	0.87 297	0.90 321	0.74 275	0.87 302	1.89 382	1.67 273	1.38 309	0.19 287	0.20 220	0.21 309	0.19 248	0.28 243	0.84 308
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DualNet	0.97 322	0.67 143	3.39 334	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	0.64 117	3.86 389	0.10 47	2.16 400	0.15 244	0.33 329	0.25 207	2.19 391

ffm	0.78 261	0.67 143	3.39 334	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	0.64 117	0.22 4	0.10 47	2.16 400	0.15 244	0.33 329	0.25 207	2.19 391

ff1	1.07 338	0.67 143	3.39 334	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	2.75 377	3.86 389	0.10 47	2.16 400	0.15 244	0.33 329	0.25 207	2.19 391

mmx	0.99 326	0.67 143	3.39 334	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	2.75 377	3.86 389	0.13 184	1.25 359	0.15 244	0.33 329	0.19 132	1.28 354

xxx	0.99 326	0.67 143	3.39 334	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	2.75 377	3.86 389	0.13 184	1.25 359	0.15 244	0.33 329	0.19 132	1.28 354

CFNet_ucs	0.50 70	0.55 113	2.28 87	0.27 21	0.22 86	0.58 111	0.23 57	0.90 219	0.69 167	0.54 130	0.64 218	0.68 230	0.44 194	0.55 91	0.34 94	0.14 214	0.12 139	0.16 260	0.11 108	0.19 132	0.38 169

gwcnet-sp	0.52 82	0.71 157	2.66 226	0.32 90	0.22 86	0.66 233	0.31 179	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 101	0.46 122	0.43 186	0.77 153	0.48 144	0.12 142	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.19 132	0.19 60

scenet	0.52 82	0.71 157	2.66 226	0.32 90	0.22 86	0.66 233	0.31 179	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 101	0.46 122	0.43 186	0.77 153	0.48 144	0.12 142	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.19 132	0.19 60

ssnet_v2	0.64 185	0.99 224	2.67 233	0.33 110	0.22 86	0.72 262	0.45 269	1.00 281	0.80 256	0.66 254	0.54 139	0.81 283	0.48 223	0.91 175	1.08 276	0.16 246	0.14 165	0.14 219	0.14 176	0.33 274	0.31 136

ssnet	0.52 82	0.71 157	2.66 226	0.32 90	0.22 86	0.66 233	0.31 179	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 101	0.46 122	0.43 186	0.77 153	0.48 144	0.12 142	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.19 132	0.19 60

BUS	0.45 40	0.32 14	1.58 3	0.31 73	0.22 86	0.91 325	0.23 57	1.05 315	0.67 135	0.64 236	0.53 125	0.65 209	0.32 106	0.48 58	0.34 94	0.13 184	0.10 103	0.14 219	0.12 138	0.13 35	0.15 30

BSDual-CNN	0.48 55	0.32 14	1.58 3	0.31 73	0.22 86	0.76 276	0.32 189	1.05 315	0.67 135	0.64 236	0.53 125	0.63 199	0.38 134	0.48 58	0.97 258	0.13 184	0.10 103	0.14 219	0.12 138	0.13 35	0.15 30

psmg	0.48 55	0.32 14	1.58 3	0.28 33	0.22 86	0.75 272	0.35 216	0.94 241	0.67 135	0.61 204	0.59 181	0.63 199	0.38 134	0.48 58	0.97 258	0.13 184	0.11 124	0.13 190	0.13 158	0.14 51	0.15 30

PSMNet-ADL	0.56 110	0.47 85	2.03 46	0.35 142	0.22 86	0.67 240	0.27 124	0.77 118	0.58 72	0.43 43	0.53 125	0.70 247	0.45 202	1.89 310	0.64 195	0.16 246	0.13 152	0.11 92	0.13 158	0.15 60	0.51 235

LCNet	0.58 125	0.43 76	2.42 120	0.91 350	0.22 86	0.95 333	0.29 157	0.62 70	0.64 109	0.52 118	0.55 148	0.41 86	0.75 309	0.84 167	0.27 36	0.10 47	0.07 6	0.12 134	0.18 232	0.97 379	0.40 181

LMCR-Stereo	0.61 153	1.00 225	2.60 203	0.42 222	0.22 86	0.74 270	0.31 179	1.06 327	0.70 177	0.62 216	0.64 218	0.40 81	0.52 238	0.84 167	1.27 298	0.20 295	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.26 222	0.16 43

ICVP	0.48 55	0.33 23	2.37 102	0.34 127	0.22 86	0.60 141	0.55 301	0.79 132	0.53 51	0.45 51	0.60 188	0.49 135	0.36 122	0.55 91	0.46 138	0.16 246	0.16 191	0.14 219	0.11 108	0.16 69	0.32 138
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.54 98	0.87 196	2.45 149	0.28 33	0.22 86	0.59 129	0.36 223	0.69 91	0.73 199	0.49 81	0.59 181	0.69 241	0.42 173	0.47 50	0.70 211	0.11 110	0.10 103	0.10 46	0.09 37	0.36 297	0.39 176

hitnet-ft	0.73 240	1.09 242	2.59 198	0.28 33	0.22 86	0.71 256	0.36 223	0.89 211	0.67 135	0.58 169	0.83 297	1.03 338	0.94 337	2.31 341	0.70 211	0.23 316	0.14 165	0.41 361	0.13 158	0.24 192	0.28 113

iResNetv2_ROB	0.71 230	1.90 369	3.48 346	0.43 232	0.22 86	0.60 141	0.29 157	0.96 257	0.78 240	0.60 197	0.65 225	0.60 188	0.46 209	0.80 162	1.21 290	0.12 142	0.08 38	0.10 46	0.07 12	0.44 335	0.33 141

CBMV_ROB	0.88 298	0.75 178	2.73 256	0.36 156	0.22 86	0.76 276	0.47 278	1.05 315	0.81 263	1.06 339	1.04 338	0.88 306	1.36 358	2.17 335	2.03 337	0.23 316	0.24 238	0.27 333	0.25 283	0.27 233	0.73 294

DN-CSS_ROB	0.56 110	1.64 352	2.75 260	0.42 222	0.22 86	0.57 104	0.19 12	0.79 132	0.66 123	0.46 61	0.62 203	0.41 86	0.32 106	0.73 146	0.49 153	0.12 142	0.08 38	0.14 219	0.13 158	0.38 309	0.17 49

CBFPSM	0.62 166	1.34 304	2.12 63	0.30 59	0.23 108	0.71 256	0.38 234	0.77 118	0.68 159	0.51 110	0.49 101	1.03 338	0.82 316	0.63 113	1.35 303	0.11 110	0.12 139	0.10 46	0.10 70	0.19 132	0.37 161

CSP-Net	0.55 102	0.61 131	1.81 13	0.30 59	0.23 108	0.77 286	0.35 216	0.90 219	0.62 92	0.62 216	0.60 188	0.65 209	0.42 173	1.76 284	0.47 141	0.17 265	0.12 139	0.10 46	0.10 70	0.21 158	0.16 43

STrans-v2	0.69 221	0.62 135	2.66 226	0.28 33	0.23 108	0.57 104	0.32 189	1.01 289	0.77 237	0.92 324	0.84 299	0.88 306	0.92 334	1.81 295	1.19 288	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.12 25	0.30 128

IIG-Stereo	0.65 190	0.87 196	2.32 95	0.55 285	0.23 108	0.62 181	0.21 29	0.78 125	0.71 189	0.64 236	0.69 241	0.69 241	0.38 134	2.07 325	1.37 307	0.11 110	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.27 107

PSM-AAD	0.67 210	0.29 2	2.41 116	0.37 166	0.23 108	0.86 313	1.15 377	0.62 70	0.66 123	0.64 236	0.71 267	0.67 218	2.90 395	0.65 121	0.32 77	0.10 47	0.08 38	0.17 274	0.15 194	0.14 51	0.34 148

GrayStereo	0.71 230	0.27 1	2.40 112	0.89 346	0.23 108	0.62 181	1.40 391	0.67 86	0.70 177	0.72 281	0.77 289	0.55 163	3.03 396	0.60 106	0.28 41	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.21 268	0.12 25	0.37 161

Prome-Stereo	0.53 91	0.36 40	2.39 110	0.60 300	0.23 108	0.63 194	0.41 245	0.66 83	0.67 135	0.59 188	1.02 334	0.43 91	0.71 297	0.61 109	0.34 94	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.44 209

RALAANet	0.52 82	1.37 314	2.63 212	0.33 110	0.23 108	0.48 32	0.19 12	0.69 91	0.55 59	0.49 81	0.46 77	0.39 73	0.31 101	0.53 85	0.53 164	0.10 47	0.33 263	0.11 92	0.17 224	0.29 251	0.13 12

AFF-stereo	0.57 117	1.51 335	2.59 198	0.33 110	0.23 108	0.51 45	0.21 29	0.69 91	0.68 159	0.49 81	0.63 211	0.49 135	0.34 118	0.50 73	0.37 106	0.08 1	0.54 296	0.10 46	0.10 70	0.40 322	0.60 262

MIF-Stereo (partial)	0.41 18	0.71 157	2.67 233	0.27 21	0.24 117	0.32 6	0.17 5	0.56 48	0.46 18	0.26 14	0.37 41	0.25 22	0.26 48	0.46 48	0.35 101	0.11 110	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.21 158	0.15 30

MIF-Stereo	0.36 10	0.66 142	2.43 125	0.28 33	0.24 117	0.30 4	0.18 10	0.35 1	0.36 2	0.26 14	0.37 41	0.18 1	0.18 6	0.33 14	0.30 55	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.08 27	0.25 207	0.09 2

hknet	0.53 91	0.39 59	2.04 49	0.31 73	0.24 117	0.76 276	0.32 189	1.05 315	0.71 189	0.64 236	0.53 125	0.79 274	0.40 151	0.84 167	0.78 232	0.12 142	0.10 103	0.14 219	0.12 138	0.13 35	0.15 30

GMM-Stereo	0.53 91	0.33 23	2.89 287	0.53 278	0.24 117	0.77 286	0.46 274	0.62 70	0.65 116	0.58 169	0.73 272	0.47 127	0.43 186	0.68 131	0.29 50	0.10 47	0.06 1	0.13 190	0.13 158	0.14 51	0.44 209

DMCA	0.50 70	0.83 190	1.95 34	0.32 90	0.24 117	0.59 129	0.26 110	0.81 144	0.68 159	0.59 188	0.49 101	0.56 170	0.36 122	0.65 121	0.65 200	0.14 214	0.10 103	0.14 219	0.10 70	0.19 132	0.29 119

FADNet_RVC	0.87 297	1.51 335	2.90 289	0.31 73	0.24 117	0.71 256	0.25 98	1.00 281	0.65 116	0.45 51	0.57 170	0.61 190	0.44 194	1.53 248	0.75 223	0.94 379	0.97 336	0.28 336	1.00 398	0.89 376	1.36 363

MyStereo06	0.70 226	0.72 162	3.51 348	0.31 73	0.25 123	0.60 141	0.30 169	0.90 219	0.67 135	1.48 377	0.53 125	0.84 291	0.57 255	0.60 106	1.11 279	0.09 11	0.55 298	0.12 134	0.20 257	0.16 69	0.56 253

MyStereo05	0.57 117	0.72 162	2.72 251	0.31 73	0.25 123	0.60 141	0.30 169	0.87 197	0.82 268	0.54 130	0.37 41	0.53 150	0.42 173	0.63 113	0.73 220	0.09 11	0.55 298	0.12 134	0.20 257	0.16 69	0.56 253

iinet-f	0.62 166	1.18 268	2.55 188	0.33 110	0.25 123	0.82 305	0.34 207	0.87 197	0.69 167	0.56 151	0.64 218	0.73 256	0.67 288	0.80 162	0.81 241	0.14 214	0.13 152	0.11 92	0.10 70	0.44 335	0.26 102

RCA-Stereo	0.45 40	0.38 55	1.80 10	0.27 21	0.25 123	0.58 111	0.23 57	0.84 168	0.66 123	0.42 37	0.44 74	0.28 37	0.35 120	0.31 3	0.21 1	0.09 11	1.01 339	0.09 13	0.07 12	0.21 158	0.53 243

IER	0.49 66	0.73 165	2.12 63	0.27 21	0.25 123	0.65 220	0.27 124	0.76 112	0.59 76	0.56 151	0.59 181	0.60 188	0.53 241	0.64 117	0.44 130	0.12 142	0.09 81	0.11 92	0.11 108	0.18 109	0.15 30

HHNet	0.63 178	0.67 143	3.10 311	0.37 166	0.25 123	0.64 206	0.60 316	0.70 98	0.67 135	0.55 141	1.12 344	0.32 51	0.60 270	0.43 44	1.75 326	0.16 246	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.18 109	0.22 76

GEStereo_RVC	0.61 153	1.19 271	2.61 207	0.48 254	0.25 123	0.63 194	0.37 226	1.05 315	0.79 249	0.55 141	0.55 148	0.59 181	0.44 194	1.10 192	0.48 144	0.16 246	0.11 124	0.12 134	0.11 108	0.27 233	0.43 197

Anonymous3	0.47 48	0.49 89	2.61 207	0.33 110	0.25 123	0.72 262	0.32 189	0.80 137	0.60 80	0.36 23	0.41 59	0.33 55	0.29 87	0.46 48	0.30 55	0.19 287	0.18 204	0.13 190	0.13 158	0.18 109	0.22 76

sAnonymous2	0.45 40	0.88 200	2.97 297	0.31 73	0.25 123	0.34 8	0.28 132	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 13	0.29 87	0.31 3	0.22 4	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.13 158	0.38 309	0.43 197

CroCo_RVC	0.45 40	0.88 200	2.97 297	0.31 73	0.25 123	0.34 8	0.28 132	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 13	0.29 87	0.31 3	0.22 4	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.13 158	0.38 309	0.43 197

PSMNet-RSSM	0.61 153	1.19 271	2.43 125	0.33 110	0.25 123	0.59 129	0.28 132	0.88 205	0.65 116	0.54 130	0.62 203	0.69 241	0.46 209	1.67 273	0.50 156	0.15 232	0.10 103	0.14 219	0.16 211	0.20 149	0.28 113

CFNet	0.65 190	1.45 328	2.27 85	0.34 127	0.25 123	0.64 206	0.23 57	0.93 236	0.79 249	0.48 65	0.59 181	0.58 178	0.40 151	2.28 339	0.63 194	0.13 184	0.09 81	0.15 244	0.14 176	0.34 280	0.26 102

AANet_RVC	0.79 264	1.46 330	2.72 251	0.34 127	0.25 123	0.59 129	0.32 189	0.88 205	0.83 274	0.62 216	0.95 322	0.80 280	0.43 186	2.46 355	1.72 323	0.38 352	0.26 248	0.10 46	0.09 37	0.25 207	0.43 197

DLCB_ROB	0.61 153	0.96 223	2.00 40	0.37 166	0.25 123	0.65 220	0.37 226	0.86 190	0.76 229	0.73 282	0.70 254	0.84 291	0.47 217	1.57 256	0.72 219	0.13 184	0.13 152	0.14 219	0.14 176	0.18 109	0.33 141

CoDeX	0.54 98	0.52 101	2.25 83	0.30 59	0.26 137	0.61 159	0.32 189	1.03 301	0.73 199	0.49 81	0.56 160	0.52 149	0.40 151	1.59 263	0.38 112	0.12 142	0.09 81	0.11 92	0.10 70	0.15 60	0.22 76

NINENet	0.54 98	0.40 63	2.19 74	0.55 285	0.26 137	0.91 325	0.23 57	1.05 315	0.77 237	0.54 130	0.57 170	0.65 209	0.32 106	1.22 209	0.34 94	0.16 246	0.13 152	0.16 260	0.11 108	0.16 69	0.14 24

TransformOpticalFlow	0.65 190	0.61 131	2.67 233	0.45 244	0.26 137	0.62 181	0.28 132	0.88 205	0.76 229	0.76 292	0.74 275	0.90 310	0.84 319	1.82 298	0.80 237	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.12 25	0.19 60

GANet-RSSM	0.63 178	1.14 254	2.67 233	0.38 184	0.26 137	0.59 129	0.29 157	0.81 144	0.56 63	0.50 99	0.57 170	0.67 218	0.50 227	1.91 316	0.50 156	0.14 214	0.10 103	0.24 325	0.12 138	0.36 297	0.28 113

GwcNet-RSSM	0.64 185	1.38 317	2.69 244	0.33 110	0.26 137	0.60 141	0.32 189	0.84 168	0.73 199	0.56 151	0.65 225	0.72 250	0.42 173	1.78 290	0.60 181	0.14 214	0.10 103	0.12 134	0.13 158	0.26 222	0.26 102

FADNet-RVC	0.69 221	1.65 353	2.74 258	0.35 142	0.26 137	0.60 141	0.29 157	0.91 226	0.67 135	0.46 61	0.51 115	0.62 195	0.46 209	1.75 282	0.81 241	0.17 265	0.20 220	0.17 274	0.18 232	0.60 358	0.39 176

SuperB	1.19 348	1.62 349	5.29 399	0.37 166	0.26 137	0.81 303	0.87 354	0.94 241	1.19 361	0.68 262	0.68 237	0.63 199	1.37 359	1.73 279	3.30 377	0.16 246	0.12 139	0.17 274	0.16 211	2.74 409	0.63 269

TDLM	0.83 277	1.28 293	2.38 104	0.46 247	0.26 137	0.66 233	0.55 301	0.87 197	0.80 256	2.54 400	0.62 203	0.61 190	0.51 231	2.68 371	0.67 205	0.20 295	0.11 124	0.35 353	0.15 194	0.33 274	0.48 223

DeepPruner_ROB	0.58 125	1.06 237	2.68 238	0.30 59	0.26 137	0.63 194	0.31 179	0.83 161	0.51 40	0.62 216	0.56 160	0.65 209	0.39 145	1.06 187	0.56 173	0.19 287	0.14 165	0.14 219	0.14 176	0.24 192	0.33 141

NOSS_ROB	0.75 252	1.03 232	2.27 85	0.68 326	0.26 137	0.68 246	0.30 169	0.99 275	0.82 268	0.59 188	0.58 176	0.77 268	0.39 145	2.75 377	0.48 144	0.25 329	0.24 238	0.28 336	0.26 289	0.29 251	1.07 336

ETE_ROB	0.68 215	1.09 242	2.32 95	0.38 184	0.26 137	0.69 249	0.51 288	1.49 374	0.75 221	0.81 306	0.71 267	0.85 296	0.51 231	1.39 229	0.70 211	0.17 265	0.14 165	0.19 295	0.16 211	0.24 192	0.35 154

HBP-ISP	0.82 273	1.57 339	3.28 323	0.50 270	0.27 148	0.86 313	0.54 297	1.09 335	0.78 240	0.81 306	0.70 254	0.68 230	1.00 341	2.02 322	0.47 141	0.24 323	0.24 238	0.29 344	0.25 283	0.28 243	0.52 240

CRFU-Net	0.58 125	0.42 70	1.90 26	0.49 265	0.27 148	0.83 306	0.35 216	0.94 241	0.54 54	0.65 248	0.60 188	0.78 272	1.34 355	1.00 181	0.51 159	0.17 265	0.14 165	0.17 274	0.10 70	0.19 132	0.20 68

pcwnet_v2	0.65 190	0.54 106	4.29 385	0.33 110	0.27 148	0.60 141	0.25 98	1.02 295	0.92 313	0.61 204	0.69 241	0.62 195	0.54 243	0.67 127	0.38 112	0.18 276	0.15 179	0.15 244	0.14 176	0.21 158	0.49 229

sCroCo_RVC	0.37 11	0.39 59	2.38 104	0.35 142	0.27 148	0.31 5	0.22 38	0.49 14	0.48 27	0.23 6	0.34 33	0.25 22	0.24 26	0.35 21	0.25 23	0.15 232	0.17 198	0.12 134	0.11 108	0.15 60	0.15 30

SFCPSM	0.48 55	0.39 59	2.30 91	0.28 33	0.27 148	0.70 252	0.32 189	1.00 281	0.69 167	0.50 99	0.52 122	0.43 91	0.36 122	0.53 85	0.44 130	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.16 211	0.18 109	0.23 84

MMNet	0.55 102	0.92 218	2.03 46	0.34 127	0.27 148	0.79 295	0.28 132	0.86 190	0.79 249	0.62 216	0.58 176	0.59 181	0.56 250	0.80 162	0.61 186	0.11 110	0.11 124	0.12 134	0.11 108	0.21 158	0.22 76

GANetREF_RVC	0.81 269	1.44 327	3.04 306	0.49 265	0.27 148	0.83 306	0.63 324	1.03 301	0.92 313	0.63 225	0.61 196	0.72 250	0.59 265	2.40 350	0.58 177	0.33 348	0.25 245	0.37 356	0.25 283	0.41 328	0.36 160
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
GANet	0.92 311	1.20 273	2.68 238	0.45 244	0.27 148	0.76 276	0.66 330	0.94 241	0.77 237	0.79 303	1.17 345	0.84 291	0.91 331	2.72 373	1.76 327	0.18 276	0.42 279	0.44 366	0.20 257	0.33 274	0.94 322

UCFNet_RVC	0.55 102	1.16 262	2.48 166	0.31 73	0.27 148	0.65 220	0.28 132	0.76 112	0.58 72	0.51 110	0.53 125	0.67 218	0.42 173	0.91 175	0.45 134	0.16 246	0.11 124	0.17 274	0.17 224	0.20 149	0.23 84

XPNet_ROB	0.68 215	1.11 249	2.28 87	0.38 184	0.27 148	0.67 240	0.47 278	0.94 241	0.75 221	0.80 305	0.71 267	0.81 283	0.54 243	1.72 278	0.84 247	0.22 308	0.16 191	0.16 260	0.15 194	0.25 207	0.45 214

ACRE	0.63 178	1.55 338	3.41 340	0.76 333	0.28 158	0.60 141	0.56 305	0.82 151	0.68 159	0.57 163	0.62 203	0.43 91	0.30 97	0.47 50	0.42 121	0.12 142	0.19 208	0.13 190	0.14 176	0.36 297	0.20 68

SACVNet	0.68 215	1.08 241	2.58 196	0.38 184	0.28 158	0.65 220	0.37 226	0.91 226	0.65 116	0.67 256	0.62 203	0.69 241	0.47 217	2.07 325	0.65 200	0.18 276	0.14 165	0.16 260	0.15 194	0.39 316	0.41 188

cf-r	0.62 166	1.27 291	2.99 302	0.34 127	0.28 158	0.60 141	0.28 132	0.82 151	0.70 177	0.55 141	0.61 196	0.77 268	0.41 162	1.32 224	0.52 161	0.13 184	0.09 81	0.11 92	0.12 138	0.22 172	0.27 107

CVANet_RVC	0.82 273	1.18 268	3.98 371	0.40 210	0.28 158	0.63 194	0.43 258	0.90 219	0.78 240	1.14 345	0.69 241	0.68 230	0.52 238	2.62 364	0.48 144	0.20 295	0.13 152	0.22 313	0.37 343	0.37 303	0.48 223

MeshStereo	1.29 354	1.34 304	3.04 306	0.35 142	0.28 158	1.10 349	0.69 338	1.42 371	1.07 348	2.71 403	2.43 386	2.95 388	1.50 368	2.92 383	2.03 337	0.23 316	0.22 230	0.22 313	0.19 248	0.50 346	0.69 287
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
StereoIM	0.35 7	0.89 205	2.15 68	0.25 5	0.29 163	0.29 3	0.17 5	0.47 10	0.41 5	0.21 1	0.22 2	0.28 37	0.21 15	0.32 13	0.31 69	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.11 17	0.12 10

RAFT_CTSACE	0.58 125	1.16 262	2.76 263	0.36 156	0.29 163	0.54 72	0.29 157	0.69 91	0.51 40	0.51 110	0.75 282	0.67 218	0.37 127	0.63 113	0.47 141	0.08 1	0.49 290	0.11 92	0.10 70	0.41 328	0.32 138

test_4	0.47 48	0.80 188	2.15 68	0.36 156	0.29 163	0.59 129	0.28 132	0.50 23	0.42 9	0.43 43	0.76 285	0.39 73	0.22 18	0.73 146	0.49 153	0.08 1	0.18 204	0.11 92	0.15 194	0.29 251	0.27 107

RAFT-RH_RVC	0.65 190	0.73 165	2.78 266	0.39 197	0.29 163	0.60 141	0.18 10	0.45 7	0.63 103	0.75 290	1.89 372	0.47 127	0.29 87	1.59 263	1.21 290	0.15 232	0.07 6	0.13 190	0.13 158	0.11 17	0.10 4

HCRNet	0.50 70	0.75 178	2.08 55	0.39 197	0.29 163	0.58 111	0.22 38	0.79 132	0.67 135	0.49 81	0.49 101	0.48 133	0.37 127	1.13 199	0.40 115	0.15 232	0.10 103	0.15 244	0.13 158	0.21 158	0.19 60

FAT-Stereo	0.72 238	0.60 126	2.86 283	0.37 166	0.29 163	0.64 206	0.55 301	1.01 289	0.91 311	0.76 292	0.94 319	0.93 316	0.79 314	1.82 298	0.60 181	0.19 287	0.19 208	0.17 274	0.16 211	0.23 186	0.47 219

DSFCA	0.62 166	0.77 181	1.95 34	0.29 45	0.29 163	0.79 295	0.86 353	0.81 144	0.73 199	0.73 282	0.66 231	0.67 218	0.57 255	1.17 205	1.03 271	0.16 246	0.15 179	0.13 190	0.14 176	0.19 132	0.28 113

FADNet-RVC-Resample	0.74 243	1.54 337	3.81 366	0.38 184	0.29 163	0.62 181	0.38 234	0.91 226	0.67 135	0.52 118	0.51 115	0.63 199	0.44 194	1.56 252	0.59 179	0.24 323	0.32 259	0.22 313	0.19 248	0.30 257	0.71 292

HSM	0.67 210	0.92 218	2.29 89	0.30 59	0.29 163	0.65 220	0.29 157	0.98 270	0.67 135	0.59 188	0.58 176	1.39 368	0.65 280	2.56 359	0.45 134	0.11 110	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.18 109	0.24 93

SANet	1.35 359	1.80 363	4.39 387	0.41 219	0.29 163	1.72 379	0.89 357	1.17 352	2.47 392	1.22 358	1.82 370	1.72 376	1.70 375	2.57 360	3.30 377	0.18 276	0.16 191	0.16 260	0.15 194	0.34 280	0.62 265

LALA_ROB	0.68 215	1.14 254	2.50 172	0.37 166	0.29 163	0.78 291	0.55 301	0.99 275	0.84 286	0.82 310	0.68 237	0.93 316	0.50 227	1.01 182	0.89 252	0.21 303	0.15 179	0.21 309	0.18 232	0.26 222	0.30 128

4D-IteraStereo	0.62 166	1.29 295	3.04 306	0.27 21	0.30 174	0.46 20	0.26 110	0.54 39	0.51 40	0.41 33	0.31 25	0.39 73	0.19 7	0.53 85	0.65 200	0.09 11	0.47 286	0.12 134	0.11 108	0.21 158	2.14 388

coex-ft	6.14 410	1.98 372	60.80 436	0.34 127	0.30 174	0.80 298	1.17 380	0.76 112	4.34 403	19.82 423	2.15 379	1.61 374	8.77 413	1.82 298	10.36 415	0.44 359	2.05 389	0.18 290	0.19 248	0.39 316	4.61 415

fast-acv-ft	0.67 210	1.24 285	3.26 321	0.39 197	0.30 174	0.80 298	0.48 280	0.74 108	0.76 229	0.60 197	0.78 293	0.76 266	0.60 270	0.70 134	0.78 232	0.16 246	0.15 179	0.18 290	0.17 224	0.38 309	0.24 93

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 190	1.15 260	2.40 112	0.33 110	0.30 174	0.83 306	0.40 243	0.94 241	0.82 268	0.67 256	0.76 285	0.68 230	0.58 262	1.13 199	1.25 296	0.14 214	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.18 109	0.28 113

psmorigin	1.41 363	0.91 213	13.83 418	0.37 166	0.30 174	0.63 194	0.37 226	0.80 137	0.64 109	0.98 329	0.87 309	1.16 361	0.78 312	3.95 400	1.09 277	0.19 287	0.22 230	0.17 274	0.19 248	0.25 207	0.47 219

CFNet-ft	0.60 146	1.16 262	2.45 149	0.29 45	0.30 174	0.64 206	0.28 132	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 170	0.79 274	0.44 194	1.48 243	0.62 189	0.15 232	0.10 103	0.28 336	0.14 176	0.21 158	0.29 119

FADNet	0.71 230	1.60 348	2.53 177	0.33 110	0.30 174	0.67 240	0.29 157	0.92 233	0.75 221	0.45 51	0.49 101	0.66 216	0.57 255	1.85 303	0.85 248	0.46 362	0.20 220	0.17 274	0.20 257	0.60 358	0.37 161

CFNet_RVC	0.60 146	1.16 262	2.45 149	0.29 45	0.30 174	0.64 206	0.28 132	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 170	0.79 274	0.44 194	1.48 243	0.62 189	0.15 232	0.10 103	0.28 336	0.14 176	0.21 158	0.29 119

ttt	0.89 305	0.51 100	2.51 173	0.36 156	0.31 182	0.61 159	0.28 132	1.07 330	0.92 313	0.56 151	0.77 289	0.55 163	0.37 127	2.27 338	3.51 383	0.16 246	1.21 357	0.13 190	0.31 314	0.18 109	1.26 351

whm_eth	0.51 80	0.86 195	2.79 267	0.31 73	0.31 182	0.49 37	0.24 79	0.78 125	0.75 221	0.48 65	0.86 307	0.26 28	0.26 48	0.38 26	0.29 50	0.13 184	0.11 124	0.13 190	0.12 138	0.14 51	0.44 209

Wz-Net-TNSev	1.02 329	2.26 393	3.69 360	0.38 184	0.31 182	1.00 337	0.71 340	1.12 343	1.02 340	0.74 288	0.73 272	1.09 352	0.91 331	2.46 355	2.15 347	0.21 303	0.20 220	0.16 260	0.20 257	0.48 344	0.62 265

Wz-Net-SNSev	0.85 288	1.83 365	3.36 329	0.42 222	0.31 182	0.71 256	0.66 330	1.04 307	0.94 320	0.68 262	0.85 302	0.96 324	0.62 274	1.75 282	1.14 282	0.16 246	0.15 179	0.16 260	0.17 224	0.39 316	0.63 269

CIPLG	0.63 178	1.59 344	3.16 315	0.79 339	0.31 182	0.62 181	0.57 308	0.82 151	0.68 159	0.58 169	0.63 211	0.43 91	0.31 101	0.48 58	0.42 121	0.12 142	0.20 220	0.13 190	0.13 158	0.36 297	0.21 72

IPLGR_C	0.64 185	1.66 355	3.36 329	0.80 340	0.31 182	0.60 141	0.60 316	0.82 151	0.69 167	0.58 169	0.62 203	0.44 106	0.31 101	0.47 50	0.43 127	0.12 142	0.22 230	0.13 190	0.15 194	0.35 291	0.21 72

TRStereo	0.89 305	1.02 229	2.91 290	4.59 413	0.31 182	0.93 329	0.23 57	1.93 390	0.66 123	0.37 25	0.54 139	0.48 133	0.40 151	0.67 127	0.29 50	0.13 184	0.37 267	0.11 92	0.48 362	0.13 35	1.21 347

Syn2CoEx	0.78 261	1.43 326	3.54 352	0.44 237	0.31 182	0.64 206	0.43 258	1.04 307	0.83 274	0.64 236	0.77 289	0.74 258	0.74 305	1.91 316	0.64 195	0.20 295	0.17 198	0.19 295	0.15 194	0.30 257	0.59 258

psm_up	0.65 190	1.02 229	2.53 177	0.36 156	0.31 182	0.64 206	0.38 234	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.57 170	0.68 230	0.57 255	1.90 315	0.52 161	0.17 265	0.15 179	0.16 260	0.15 194	0.27 233	0.22 76

STTStereo	0.58 125	0.95 222	2.95 295	0.37 166	0.31 182	0.62 181	0.32 189	0.81 144	0.63 103	0.61 204	0.55 148	0.67 218	0.43 186	0.87 170	0.48 144	0.16 246	0.16 191	0.17 274	0.20 257	0.17 90	0.25 97

NCCL2	0.71 230	1.32 298	2.30 91	0.44 237	0.31 182	0.71 256	0.67 334	0.89 211	0.69 167	0.70 270	0.61 196	0.85 296	0.54 243	1.58 262	0.70 211	0.20 295	0.17 198	0.66 375	0.25 283	0.26 222	0.38 169

StereoVision	0.52 82	1.12 251	2.70 248	0.34 127	0.32 193	0.47 29	0.26 110	0.73 106	0.61 83	0.33 22	0.89 313	0.45 118	0.26 48	0.52 78	0.39 114	0.14 214	0.15 179	0.16 260	0.15 194	0.22 172	0.14 24

Anonymous	0.41 18	0.44 80	2.55 188	0.35 142	0.32 193	0.38 11	0.34 207	0.57 53	0.41 5	0.25 11	0.30 20	0.23 13	0.29 87	0.38 26	0.28 41	0.15 232	0.13 152	0.11 92	0.12 138	0.24 192	0.30 128

PS-NSSS	0.69 221	1.37 314	2.44 133	0.31 73	0.32 193	0.64 206	0.34 207	1.04 307	0.74 216	0.56 151	0.75 282	0.51 142	0.42 173	2.41 352	0.54 169	0.24 323	0.17 198	0.27 333	0.18 232	0.30 257	0.23 84

FBW_ROB	0.94 317	1.23 284	2.35 99	0.46 247	0.32 193	0.87 317	0.46 274	1.15 346	0.97 333	0.83 313	0.78 293	1.01 334	0.64 279	3.65 398	1.65 320	0.27 336	0.24 238	0.40 359	0.26 289	0.32 270	0.88 316

MSMD_ROB	1.41 363	1.03 232	2.75 260	0.41 219	0.32 193	2.00 390	0.61 321	0.96 257	1.43 371	2.97 405	2.63 392	4.76 404	2.04 386	2.44 354	1.78 329	0.30 343	0.26 248	0.32 348	0.32 319	0.32 270	0.63 269

PSMNet_ROB	0.75 252	1.42 323	2.93 292	0.39 197	0.32 193	0.73 265	0.56 305	0.90 219	0.74 216	0.56 151	0.60 188	0.75 262	0.47 217	2.00 321	1.31 299	0.18 276	0.13 152	0.19 295	0.20 257	0.26 222	0.40 181

GASNet	0.84 280	1.98 372	4.07 374	0.48 254	0.33 199	0.58 111	0.34 207	0.97 264	0.81 263	0.60 197	0.59 181	0.74 258	0.55 248	2.08 328	1.18 286	0.22 308	0.15 179	0.19 295	0.17 224	0.55 354	0.29 119

Wz-Net-MNSev	0.74 243	1.42 323	2.75 260	0.38 184	0.33 199	0.90 324	0.61 321	0.98 270	0.94 320	0.77 294	0.75 282	0.75 262	0.66 286	1.39 229	0.76 226	0.17 265	0.13 152	0.14 219	0.14 176	0.28 243	0.48 223

AASNet	0.66 207	1.49 334	2.97 297	0.37 166	0.33 199	0.65 220	0.30 169	1.00 281	0.78 240	0.56 151	0.60 188	0.55 163	0.39 145	0.88 174	0.96 257	0.15 232	0.12 139	0.13 190	0.11 108	0.45 337	0.35 154

CrosDoStereo	0.96 319	0.49 89	2.66 226	0.27 21	0.33 199	0.54 72	3.69 405	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 359	0.53 150	1.47 365	1.77 287	3.02 375	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 108	0.22 172	0.30 128

DeepStereo_LL	0.96 319	0.49 89	2.66 226	0.27 21	0.33 199	0.54 72	3.69 405	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 359	0.53 150	1.47 365	1.77 287	3.02 375	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 108	0.22 172	0.30 128

UNet	0.56 110	0.58 118	2.81 273	0.32 90	0.33 199	0.74 270	0.27 124	0.86 190	0.67 135	0.55 141	0.55 148	0.72 250	0.55 248	0.79 158	0.58 177	0.12 142	0.09 81	0.13 190	0.11 108	0.20 149	0.19 60

UPFNet	0.51 80	0.67 143	2.04 49	0.34 127	0.33 199	0.65 220	0.37 226	0.88 205	0.65 116	0.60 197	0.53 125	0.61 190	0.41 162	0.77 153	0.55 171	0.13 184	0.13 152	0.13 190	0.13 158	0.20 149	0.16 43

ADCL	1.07 338	1.22 280	2.80 269	0.40 210	0.33 199	1.50 367	1.87 398	0.97 264	1.04 344	1.26 362	1.28 352	0.99 330	1.41 362	1.36 228	3.51 383	0.17 265	0.14 165	0.22 313	0.21 268	0.32 270	0.43 197

SGM-Forest	1.84 383	7.91 416	10.36 412	0.42 222	0.33 199	1.04 340	1.29 385	1.01 289	0.88 301	1.19 349	2.30 384	1.03 338	1.79 379	2.60 363	2.81 370	0.22 308	0.21 228	0.21 309	0.19 248	0.25 207	0.79 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MyStereo8	0.73 240	1.16 262	2.89 287	0.53 278	0.34 208	0.71 256	0.20 20	1.87 387	0.59 76	0.53 126	0.66 231	0.50 139	0.33 111	1.27 219	0.62 189	0.10 47	1.19 353	0.10 46	0.21 268	0.21 158	0.61 263

CAS	0.39 15	0.31 7	1.79 9	0.81 342	0.34 208	0.51 45	0.23 57	0.49 14	0.42 9	0.23 6	0.31 25	0.20 2	0.17 1	0.30 2	0.25 23	0.77 374	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.41 188

DAS	0.61 153	0.42 70	1.85 19	0.34 127	0.34 208	0.52 60	0.42 251	0.89 211	0.80 256	0.85 315	0.69 241	0.57 174	0.51 231	2.38 348	0.57 175	0.13 184	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.18 109	0.37 161

SepStereo	0.57 117	0.42 70	1.85 19	0.34 127	0.34 208	0.52 60	0.42 251	0.89 211	0.80 256	0.85 315	0.69 241	0.57 174	0.51 231	1.55 250	0.57 175	0.13 184	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.18 109	0.37 161

RAFT-345	0.56 110	0.37 50	2.68 238	0.40 210	0.34 208	0.58 111	0.41 245	0.49 14	0.70 177	0.51 110	0.99 330	0.43 91	0.28 71	1.56 252	0.81 241	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.11 17	0.09 2

ADLNet	0.68 215	1.02 229	2.68 238	0.35 142	0.34 208	0.67 240	0.34 207	0.95 254	0.79 249	0.70 270	0.62 203	0.80 280	0.46 209	1.77 287	0.69 210	0.15 232	0.12 139	0.14 219	0.14 176	0.31 265	0.54 246

ac_64	0.63 178	0.77 181	2.71 249	0.37 166	0.34 208	0.64 206	0.30 169	0.86 190	0.67 135	0.58 169	0.53 125	0.88 306	0.48 223	1.84 301	0.71 215	0.15 232	0.12 139	0.12 134	0.12 138	0.21 158	0.25 97

DISCO	0.61 153	0.63 137	1.98 39	0.46 247	0.34 208	0.84 311	0.35 216	0.88 205	0.81 263	0.61 204	0.64 218	1.06 346	0.53 241	1.11 196	0.83 246	0.13 184	0.10 103	0.11 92	0.10 70	0.26 222	0.37 161

LoS_RVC	0.34 5	0.38 55	1.96 37	0.27 21	0.35 216	0.43 15	0.22 38	0.43 5	0.34 1	0.24 9	0.34 33	0.23 13	0.28 71	0.34 15	0.22 4	0.08 1	0.07 6	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.35 154

RAFT + AFF	0.79 264	1.73 358	2.99 302	0.34 127	0.35 216	0.67 240	0.51 288	1.05 315	0.79 249	0.54 130	0.58 176	0.59 181	0.81 315	1.80 293	1.21 290	0.13 184	0.27 254	0.15 244	0.14 176	0.45 337	0.69 287

delet	0.60 146	0.84 191	2.45 149	0.33 110	0.35 216	0.73 265	0.46 274	0.89 211	0.80 256	0.58 169	0.62 203	0.67 218	0.51 231	1.14 201	0.64 195	0.12 142	0.12 139	0.13 190	0.14 176	0.22 172	0.29 119

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 280	1.41 319	2.80 269	0.94 352	0.35 216	0.89 321	0.41 245	0.89 211	0.66 123	0.57 163	0.63 211	0.75 262	0.38 134	2.37 345	0.55 171	1.16 389	0.31 258	0.36 354	0.21 268	0.59 357	0.63 269

ADCRef	0.88 298	1.45 328	2.68 238	0.38 184	0.35 216	0.95 333	0.51 288	0.92 233	0.81 263	0.89 319	0.84 299	0.61 190	1.35 356	1.26 218	3.38 380	0.14 214	0.12 139	0.17 274	0.19 248	0.28 243	0.34 148

NVstereo2D	0.63 178	0.57 116	2.29 89	0.37 166	0.35 216	0.69 249	0.49 285	0.96 257	0.88 301	0.49 81	0.54 139	0.72 250	0.46 209	1.98 320	0.50 156	0.19 287	0.20 220	0.18 290	0.16 211	0.28 243	0.34 148

WZ-Net	1.04 334	1.83 365	4.20 379	0.42 222	0.36 222	0.88 319	0.71 340	1.05 315	1.11 353	0.84 314	0.94 319	1.06 346	1.17 352	2.37 345	2.24 353	0.20 295	0.14 165	0.15 244	0.16 211	0.36 297	0.53 243

ADLNet2	0.73 240	1.22 280	3.28 323	0.34 127	0.36 222	0.65 220	0.37 226	0.94 241	0.87 297	0.57 163	0.65 225	0.92 311	0.48 223	2.05 323	0.60 181	0.13 184	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.37 303	0.38 169

ASMatch	0.61 153	0.47 85	2.72 251	0.91 350	0.36 222	0.56 85	0.24 79	0.54 39	0.67 135	0.48 65	1.20 348	0.47 127	0.65 280	1.33 225	0.93 255	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 108	0.10 10	0.17 49

APVNet	0.76 255	1.11 249	3.23 317	0.39 197	0.36 222	0.85 312	0.44 264	0.96 257	0.73 199	0.58 169	0.69 241	0.76 266	0.56 250	2.29 340	0.82 244	0.17 265	0.18 204	0.24 325	0.19 248	0.35 291	0.27 107

ADCMid	1.06 336	1.82 364	3.53 351	0.39 197	0.36 222	0.99 336	0.58 310	1.01 289	0.94 320	1.23 360	1.02 334	1.01 334	1.01 342	1.11 196	4.04 393	0.22 308	0.19 208	0.42 363	0.32 319	0.42 330	0.53 243

WCMA_ROB	1.29 354	1.21 275	3.13 314	0.65 315	0.36 222	1.20 359	0.78 347	1.00 281	0.98 334	1.78 384	2.62 391	3.08 393	2.01 385	1.86 305	2.35 357	0.38 352	0.38 271	0.32 348	0.32 319	0.31 265	1.06 335

Wz-Net-LNSev	0.66 207	1.30 296	2.81 273	0.35 142	0.37 228	0.80 298	0.48 280	0.91 226	0.87 297	0.63 225	0.70 254	0.80 280	0.59 265	0.67 127	0.68 208	0.15 232	0.14 165	0.12 134	0.12 138	0.24 192	0.38 169

OMP-Stereo	0.64 185	0.87 196	2.38 104	0.56 294	0.37 228	0.60 141	0.26 110	0.75 110	0.71 189	0.65 248	0.60 188	0.68 230	0.32 106	2.07 325	1.18 286	0.11 110	0.08 38	0.12 134	0.09 37	0.17 90	0.28 113

S-Stereo	0.82 273	0.73 165	3.79 364	0.40 210	0.37 228	0.70 252	0.69 338	1.00 281	1.03 341	0.63 225	0.92 317	0.82 286	0.59 265	2.35 344	0.71 215	0.18 276	0.22 230	0.17 274	0.18 232	0.30 257	0.67 278

ADCS	1.14 345	2.02 377	3.36 329	0.43 232	0.37 228	0.96 335	0.81 350	1.12 343	1.17 360	1.25 361	0.98 327	1.08 349	0.92 334	1.41 233	4.97 401	0.23 316	0.21 228	0.22 313	0.23 275	0.40 322	0.67 278

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 166	1.15 260	3.11 312	0.39 197	0.37 228	0.60 141	0.28 132	0.87 197	0.64 109	0.63 225	0.56 160	0.71 249	0.45 202	1.08 190	0.52 161	0.15 232	0.12 139	0.14 219	0.15 194	0.18 109	0.25 97
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	0.83 277	1.57 339	2.63 212	0.48 254	0.37 228	0.78 291	0.29 157	1.04 307	1.36 370	0.63 225	2.05 376	0.64 205	0.70 296	1.10 192	1.20 289	0.33 348	0.14 165	0.15 244	0.12 138	0.63 362	0.46 217

CroCo-Stereo Lap2	0.38 13	0.91 213	2.02 45	0.33 110	0.38 234	0.23 2	0.21 29	0.63 76	0.51 40	0.23 6	0.28 15	0.29 41	0.23 24	0.34 15	0.28 41	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.22 172	0.15 30

CSAN	1.38 361	1.74 361	4.12 375	0.53 278	0.38 234	1.06 345	1.15 377	1.29 362	1.12 354	1.19 349	1.90 373	1.04 342	1.44 363	5.92 408	2.82 371	0.26 333	0.22 230	0.24 325	0.25 283	0.35 291	0.54 246

Nwc_Net	0.75 252	1.10 247	2.96 296	0.42 222	0.39 236	0.77 286	0.39 240	1.06 327	0.73 199	0.65 248	1.00 331	0.99 330	0.74 305	1.43 235	0.99 266	0.24 323	0.15 179	0.23 320	0.26 289	0.27 233	0.30 128

ADCP+	1.03 333	1.68 356	3.83 367	0.35 142	0.39 236	1.05 342	0.79 349	0.94 241	0.86 295	0.69 267	0.68 237	0.85 296	1.53 371	1.02 183	4.56 398	0.13 184	0.12 139	0.16 260	0.15 194	0.28 243	0.44 209

CC-Net-ROB	0.95 318	1.57 339	2.93 292	0.90 348	0.39 236	0.87 317	0.44 264	1.12 343	0.83 274	0.59 188	0.69 241	0.64 205	0.50 227	2.73 375	0.93 255	0.97 382	0.40 277	0.87 381	0.29 303	0.61 361	0.66 276

FC-DCNN	1.60 379	0.85 193	3.44 344	0.46 247	0.39 236	1.96 386	0.66 330	1.72 383	1.70 382	2.75 404	2.91 399	4.20 399	3.15 398	2.72 373	2.66 366	0.30 343	0.26 248	0.31 346	0.30 309	0.33 274	0.91 319

Anonymous Stereo	0.83 277	1.57 339	3.56 353	0.46 247	0.39 236	0.63 194	0.84 352	0.92 233	0.83 274	0.68 262	0.68 237	0.64 205	0.42 173	2.42 353	1.02 270	0.23 316	0.23 235	0.19 295	0.20 257	0.31 265	0.40 181

DPSNet	1.02 329	0.72 162	2.84 279	0.60 300	0.39 236	1.08 347	0.75 344	1.41 370	1.14 356	0.74 288	0.69 241	1.05 345	1.67 373	2.09 330	2.22 352	0.27 336	0.61 307	0.20 305	0.50 366	0.48 344	1.03 333

HGLStereo	0.61 153	1.20 273	2.59 198	0.36 156	0.40 242	0.65 220	0.30 169	0.87 197	0.67 135	0.60 197	0.70 254	0.69 241	0.56 250	1.07 189	0.59 179	0.14 214	0.13 152	0.13 190	0.12 138	0.23 186	0.23 84

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 341	2.01 376	2.56 192	0.49 265	0.40 242	1.49 366	0.96 362	1.02 295	0.95 325	0.85 315	0.94 319	1.06 346	0.59 265	2.92 383	1.15 283	0.43 358	0.74 327	0.32 348	0.55 372	0.74 368	1.35 361

stereogan	0.74 243	0.68 150	2.82 275	0.40 210	0.40 242	1.05 342	0.42 251	0.99 275	0.96 327	0.78 302	0.86 307	1.15 359	0.73 301	1.57 256	0.56 173	0.20 295	0.19 208	0.20 305	0.16 211	0.37 303	0.34 148

RTSC	0.84 280	1.40 318	2.67 233	0.50 270	0.40 242	0.83 306	0.33 202	1.11 341	1.14 356	0.93 327	0.82 295	0.84 291	0.58 262	1.34 226	1.82 331	0.18 276	0.49 290	0.14 219	0.30 309	0.46 341	0.42 192

PWC_ROB	0.81 269	1.41 319	2.60 203	0.41 219	0.40 242	0.63 194	0.31 179	1.04 307	0.99 337	0.92 324	1.29 353	0.78 272	0.68 290	1.65 272	1.50 314	0.19 287	0.12 139	0.18 290	0.13 158	0.51 348	0.54 246

MyStereo07	0.56 110	0.68 150	2.42 120	0.30 59	0.41 247	0.61 159	0.31 179	0.58 55	0.72 196	1.17 348	0.26 14	0.20 2	0.27 61	1.28 220	0.28 41	0.09 11	0.59 305	0.12 134	0.21 268	0.16 69	0.48 223

MyStereo04	0.57 117	0.68 150	2.66 226	0.30 59	0.41 247	0.61 159	0.31 179	0.88 205	0.80 256	0.48 65	0.37 41	0.54 155	0.42 173	0.61 109	0.71 215	0.09 11	0.59 305	0.12 134	0.21 268	0.16 69	0.48 223

FCDSN-DC	1.45 367	1.12 251	3.30 326	0.48 254	0.41 247	1.13 351	0.60 316	1.17 352	1.28 365	2.25 394	2.85 396	3.65 396	3.34 400	2.58 361	2.44 359	0.31 345	0.26 248	0.31 346	0.30 309	0.37 303	0.78 300
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.41 18	0.37 50	2.06 52	0.28 33	0.41 247	0.48 32	0.19 12	0.64 78	0.49 29	0.45 51	0.39 50	0.57 174	0.26 48	0.37 24	0.28 41	0.09 11	0.19 208	0.09 13	0.31 314	0.11 17	0.25 97

acv_ft	0.57 117	0.87 196	2.45 149	0.33 110	0.41 247	0.63 194	0.29 157	0.86 190	0.73 199	0.64 236	0.59 181	0.69 241	0.45 202	0.47 50	0.68 208	0.11 110	0.10 103	0.10 46	0.09 37	0.43 332	0.39 176

MFN_U_SF_RVC	1.57 377	2.56 406	3.30 326	0.66 319	0.41 247	1.15 353	0.51 288	1.27 360	1.35 369	1.61 381	1.20 348	1.43 369	0.97 339	1.80 293	2.10 342	1.88 404	1.79 383	1.97 409	2.14 408	1.61 397	1.76 378

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 362	2.04 379	3.02 305	0.58 299	0.41 247	2.15 393	1.00 367	1.31 364	1.29 366	1.05 337	1.10 343	1.29 365	0.91 331	3.07 386	1.34 301	1.65 401	0.84 331	0.68 377	0.88 392	1.55 396	1.91 379

AF-Net	0.76 255	1.14 254	2.74 258	0.42 222	0.41 247	0.70 252	0.41 245	1.07 330	0.94 320	0.73 282	1.05 340	1.04 342	0.86 324	1.23 211	1.00 268	0.23 316	0.15 179	0.25 330	0.18 232	0.32 270	0.35 154

RYNet	0.77 259	0.91 213	2.36 100	0.37 166	0.41 247	0.88 319	0.44 264	0.99 275	0.88 301	0.65 248	0.54 139	0.92 311	0.61 272	2.70 372	1.23 294	0.15 232	0.14 165	0.17 274	0.14 176	0.27 233	0.55 252

PA-Net	0.93 316	1.36 311	4.14 376	0.64 313	0.41 247	0.70 252	0.53 294	0.91 226	0.88 301	0.53 126	0.60 188	0.70 247	0.54 243	2.40 350	2.57 365	0.17 265	0.28 256	0.19 295	0.28 299	0.25 207	0.48 223
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT_R40	0.55 102	0.31 7	2.44 133	0.57 298	0.42 257	0.62 181	0.52 292	0.58 55	0.66 123	0.56 151	0.54 139	0.54 155	0.50 227	1.56 252	0.53 164	0.11 110	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.16 69	0.10 4

CFNet-RSSM	0.44 37	0.36 40	2.38 104	0.28 33	0.43 258	0.53 65	0.20 20	0.86 190	0.52 45	0.44 49	0.36 37	0.53 150	0.26 48	0.40 34	0.27 36	0.09 11	0.08 38	0.09 13	0.38 346	0.10 10	0.22 76

aanetorigin	0.81 269	1.03 232	2.64 221	0.44 237	0.44 259	0.59 129	1.00 367	0.59 62	0.70 177	1.54 379	1.22 350	0.82 286	1.08 347	1.06 187	1.07 275	0.18 276	0.15 179	0.17 274	0.21 268	0.53 352	0.65 275

XQC	0.84 280	1.32 298	2.61 207	0.78 338	0.44 259	0.89 321	0.53 294	1.16 349	1.07 348	0.85 315	0.69 241	0.92 311	0.73 301	1.40 231	1.44 311	0.24 323	0.35 265	0.23 320	0.26 289	0.45 337	0.39 176

DRN-Test	0.71 230	0.79 186	2.83 277	0.40 210	0.44 259	0.80 298	0.41 245	1.07 330	0.83 274	0.82 310	0.64 218	0.68 230	0.57 255	1.78 290	0.79 235	0.16 246	0.13 152	0.17 274	0.16 211	0.24 192	0.51 235

GwcNet	0.76 255	1.09 242	3.68 359	0.38 184	0.45 262	0.81 303	0.45 269	0.91 226	0.89 306	0.63 225	0.77 289	0.82 286	0.51 231	1.64 269	0.85 248	0.17 265	0.16 191	0.15 244	0.15 194	0.33 274	0.34 148

RP	0.74 243	1.01 228	2.48 166	0.44 237	0.45 262	0.66 233	0.45 269	0.95 254	0.87 297	0.70 270	0.95 322	0.99 330	0.82 316	1.55 250	0.82 244	0.26 333	0.19 208	0.23 320	0.20 257	0.34 280	0.38 169

RGC	0.78 261	1.10 247	2.55 188	0.45 244	0.45 262	0.73 265	0.40 243	1.00 281	0.75 221	0.75 290	1.04 338	1.02 337	0.73 301	1.74 281	1.15 283	0.24 323	0.19 208	0.28 336	0.26 289	0.31 265	0.38 169

NCC-stereo	0.88 298	1.22 280	2.97 297	0.60 300	0.45 262	1.88 384	0.48 280	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 302	0.93 316	0.84 319	1.81 295	1.51 315	0.28 339	0.19 208	0.23 320	0.31 314	0.27 233	0.35 154

Abc-Net	0.88 298	1.22 280	2.97 297	0.60 300	0.45 262	1.88 384	0.48 280	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 302	0.93 316	0.84 319	1.81 295	1.51 315	0.28 339	0.19 208	0.23 320	0.31 314	0.27 233	0.35 154
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.71 230	1.24 285	2.56 192	0.42 222	0.45 262	0.73 265	0.46 274	0.98 270	0.81 263	0.77 294	0.56 160	0.74 258	0.48 223	1.69 277	0.91 254	0.15 232	0.14 165	0.15 244	0.15 194	0.26 222	0.51 235

MDST_ROB	1.28 353	0.53 104	3.84 368	0.55 285	0.45 262	4.06 406	0.60 316	1.36 367	0.89 306	2.18 391	1.17 345	0.98 327	0.72 298	4.28 402	2.12 344	0.20 295	0.16 191	0.19 295	0.17 224	0.20 149	0.84 308

ccnet	0.77 259	0.61 131	2.01 42	0.40 210	0.46 269	1.05 342	0.59 313	1.02 295	0.74 216	0.90 321	0.97 324	0.82 286	0.89 329	1.68 276	1.16 285	0.32 346	0.26 248	0.32 348	0.28 299	0.35 291	0.47 219

RASNet	0.69 221	1.05 236	2.59 198	0.37 166	0.47 270	0.66 233	0.33 202	0.82 151	0.76 229	0.51 110	0.65 225	0.93 316	0.62 274	2.20 336	0.80 237	0.14 214	0.09 81	0.09 13	0.11 108	0.18 109	0.37 161

DANet	0.85 288	0.68 150	2.41 116	1.18 368	0.48 271	0.77 286	1.23 383	0.93 236	1.53 377	0.90 321	0.72 270	0.97 326	0.57 255	1.86 305	1.05 273	0.18 276	0.16 191	0.19 295	0.16 211	0.26 222	0.67 278
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.82 273	1.00 225	2.68 238	0.52 274	0.48 271	0.65 220	0.59 313	0.83 161	0.89 306	0.82 310	0.73 272	0.89 309	0.68 290	2.39 349	0.73 220	0.35 351	0.37 267	0.36 354	0.41 354	0.45 337	0.51 235

STTRV1_RVC	0.81 269	0.59 124	2.88 286	0.43 232	0.49 273	0.80 298	0.44 264	1.18 354	0.84 286	0.63 225	0.89 313	0.72 250	0.63 278	2.67 368	0.67 205	0.51 364	0.65 313	0.27 333	0.24 277	0.35 291	0.29 119

AE-Stereo	0.71 230	0.32 14	2.44 133	0.44 237	0.50 274	0.58 111	0.23 57	1.08 333	0.67 135	0.67 256	0.51 115	0.47 127	0.24 26	0.63 113	0.32 77	0.09 11	2.15 399	0.11 92	0.45 358	0.22 172	2.01 382

CES	0.33 4	0.32 14	1.46 2	0.25 5	0.50 274	0.40 12	0.20 20	0.48 11	0.48 27	0.22 3	0.29 17	0.26 28	0.19 7	0.35 21	0.22 4	0.09 11	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.16 69	0.54 246

222	1.02 329	0.60 126	1.95 34	0.29 45	0.51 276	0.62 181	0.24 79	1.09 335	0.86 295	0.64 236	0.67 234	0.47 127	0.42 173	1.86 305	6.73 408	0.13 184	1.21 357	0.11 92	0.32 319	0.17 90	1.44 367

DeepPrunerF	0.92 311	1.33 302	3.41 340	0.46 247	0.51 276	0.64 206	0.49 285	1.16 349	2.62 395	0.65 248	0.61 196	0.65 209	0.62 274	2.23 337	1.31 299	0.23 316	0.19 208	0.30 345	0.28 299	0.39 316	0.34 148

ACVNet-DCA	0.67 210	0.73 165	2.43 125	0.67 321	0.52 278	0.76 276	0.24 79	0.81 144	0.83 274	0.77 294	0.39 50	0.25 22	0.38 134	0.70 134	0.22 4	0.10 47	2.13 395	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 341

xx1	0.71 230	0.73 165	2.43 125	0.67 321	0.52 278	0.76 276	0.24 79	0.85 178	1.05 345	0.77 294	0.39 50	0.46 122	0.37 127	0.70 134	0.22 4	0.10 47	2.13 395	0.12 134	0.41 354	0.16 69	1.18 341

1test111	0.72 238	0.73 165	2.43 125	0.67 321	0.52 278	0.76 276	0.24 79	0.81 144	0.83 274	0.77 294	0.39 50	0.25 22	0.38 134	1.03 185	0.75 223	0.10 47	2.13 395	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 341

cc1	0.74 243	0.73 165	2.43 125	0.67 321	0.52 278	0.76 276	0.24 79	0.85 178	1.05 345	0.77 294	0.39 50	0.25 22	0.38 134	0.70 134	0.22 4	0.10 47	2.13 395	0.11 92	0.09 37	0.25 207	2.20 395

SHD	0.84 280	1.14 254	2.54 181	0.80 340	0.52 278	0.76 276	0.34 207	1.16 349	1.29 366	1.11 342	0.85 302	0.98 327	0.74 305	1.25 216	1.48 313	0.22 308	0.37 267	0.20 305	0.27 297	0.36 297	0.41 188

RAFT	0.62 166	1.35 307	2.26 84	0.62 308	0.53 283	0.47 29	0.35 216	0.70 98	0.58 72	0.50 99	0.50 113	0.79 274	0.40 151	0.49 68	0.36 103	0.11 110	0.79 328	0.14 219	0.13 158	0.52 351	0.72 293

AnyNet_C01	1.20 349	1.89 368	4.25 381	0.55 285	0.54 284	1.57 370	1.39 390	1.10 338	1.13 355	1.19 349	1.34 358	1.15 359	1.11 349	1.73 279	2.89 372	0.26 333	0.24 238	0.28 336	0.24 277	0.50 346	0.68 283

AnyNet_C32	1.08 341	1.76 362	3.01 304	0.50 270	0.54 284	1.17 355	1.16 379	0.97 264	0.95 325	1.11 342	0.98 327	0.87 302	0.93 336	1.57 256	4.11 395	0.22 308	0.20 220	0.25 330	0.25 283	0.40 322	0.68 283

SST-Stereo	0.56 110	0.30 5	2.44 133	0.71 330	0.55 286	0.62 181	0.65 328	0.57 53	0.67 135	0.59 188	0.53 125	0.51 142	0.59 265	1.57 256	0.31 69	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.11 9

PFNet	0.62 166	0.42 70	2.69 244	0.43 232	0.55 286	0.62 181	0.27 124	0.64 78	0.72 196	0.61 204	0.56 160	0.45 118	0.33 111	1.86 305	1.12 280	0.28 339	0.09 81	0.12 134	0.16 211	0.26 222	0.27 107

NaN_ROB	1.25 351	1.46 330	3.84 368	0.54 284	0.56 288	1.12 350	0.99 363	1.05 315	1.03 341	1.10 341	0.87 309	0.77 268	1.07 346	5.85 407	2.98 373	0.16 246	0.23 235	0.16 260	0.24 277	0.28 243	0.66 276

PWCK	1.62 380	2.32 398	4.27 382	1.11 364	0.56 288	1.81 382	1.84 397	1.55 377	1.54 378	1.45 374	1.81 369	1.82 377	1.38 360	3.34 391	2.14 346	1.09 387	0.57 302	0.98 385	0.59 377	1.50 395	0.79 302

ELAS_RVC	1.51 373	0.88 200	3.36 329	0.63 310	0.56 288	1.53 368	2.73 402	1.53 375	1.76 385	2.26 395	2.21 383	2.10 381	3.07 397	2.08 328	2.52 361	0.42 355	0.42 279	0.42 363	0.37 343	0.51 348	0.84 308
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
raft_robust	0.68 215	1.24 285	2.42 120	0.30 59	0.57 291	0.53 65	0.25 98	0.95 254	0.79 249	0.49 81	0.46 77	1.12 355	0.74 305	1.50 246	0.61 186	0.09 11	0.62 310	0.10 46	0.30 309	0.26 222	0.30 128

RTS	1.29 354	1.59 344	6.48 406	0.63 310	0.57 291	1.59 372	0.90 358	1.15 346	1.44 372	1.20 354	1.31 354	1.10 353	0.87 327	2.67 368	2.27 355	0.21 303	0.38 271	0.19 295	0.20 257	0.46 341	0.68 283

RTSA	1.29 354	1.59 344	6.48 406	0.63 310	0.57 291	1.59 372	0.90 358	1.15 346	1.44 372	1.20 354	1.31 354	1.10 353	0.87 327	2.67 368	2.27 355	0.21 303	0.38 271	0.19 295	0.20 257	0.46 341	0.68 283

ELAS	1.52 374	0.92 218	2.91 290	0.62 308	0.57 291	3.13 401	2.21 400	1.67 381	1.58 380	2.42 398	2.43 386	1.87 378	2.49 392	1.85 303	2.70 368	0.42 355	0.43 282	0.41 361	0.40 350	0.51 348	0.85 312
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
11t1	0.60 146	0.49 89	2.19 74	0.35 142	0.58 295	0.48 32	0.21 29	0.72 105	0.73 199	0.49 81	0.47 82	0.35 62	0.34 118	0.61 109	0.71 215	0.12 142	1.26 362	0.10 46	0.29 303	0.16 69	1.22 349

UDG	0.86 291	1.57 339	2.80 269	0.68 326	0.59 296	0.78 291	0.38 234	0.97 264	0.74 216	0.63 225	0.70 254	1.01 334	0.68 290	1.02 183	1.22 293	0.45 360	0.34 264	0.89 382	0.51 367	0.73 367	0.58 255

test-3	0.58 125	0.43 76	2.44 133	0.52 274	0.59 296	0.46 20	0.23 57	0.77 118	0.49 29	0.52 118	0.29 17	0.44 106	0.22 18	0.59 101	0.97 258	0.08 1	1.27 363	0.10 46	0.35 337	0.29 251	0.62 265

test_1	0.58 125	0.43 76	2.44 133	0.52 274	0.59 296	0.46 20	0.23 57	0.77 118	0.49 29	0.51 110	0.29 17	0.44 106	0.22 18	0.59 101	0.97 258	0.08 1	1.27 363	0.10 46	0.35 337	0.29 251	0.63 269

test_3	0.59 140	0.44 80	2.44 133	0.53 278	0.59 296	0.48 32	0.30 169	0.79 132	0.52 45	0.51 110	0.30 20	0.45 118	0.22 18	0.59 101	0.97 258	0.08 1	1.25 359	0.11 92	0.35 337	0.30 257	0.62 265

PDISCO_ROB	0.84 280	1.46 330	2.84 279	0.65 315	0.59 296	1.17 355	0.48 280	1.19 355	1.08 350	0.67 256	0.72 270	1.00 333	0.61 272	1.24 213	1.05 273	0.38 352	0.18 204	0.28 336	0.24 277	0.58 356	0.44 209

ff7	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 301	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 390	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 396

ffff	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 301	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 390	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 396

11t	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 301	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 390	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 396

1111x	1.06 336	0.79 186	3.29 325	0.33 110	0.60 301	0.64 206	0.33 202	1.10 338	0.92 313	0.59 188	0.69 241	0.59 181	0.47 217	2.64 366	4.61 399	0.12 142	1.38 372	0.11 92	0.49 364	0.18 109	1.30 356

TestStereo1	0.59 140	1.21 275	2.63 212	0.40 210	0.60 301	0.56 85	0.34 207	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 211	0.36 63	0.42 173	0.66 124	0.42 121	0.10 47	0.32 259	0.12 134	0.10 70	0.34 280	0.52 240

ccc-4	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 301	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 390	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 396

SA-5K	0.59 140	1.21 275	2.63 212	0.40 210	0.60 301	0.56 85	0.34 207	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 211	0.36 63	0.42 173	0.66 124	0.42 121	0.10 47	0.32 259	0.12 134	0.10 70	0.34 280	0.52 240

LL-Strereo	0.85 288	1.73 358	3.06 310	0.37 166	0.61 308	0.54 72	0.33 202	1.01 289	0.76 229	0.69 267	0.58 176	0.85 296	0.78 312	2.65 367	0.54 169	0.14 214	0.58 304	0.14 219	0.12 138	0.42 330	1.05 334

x	0.65 190	0.62 135	2.12 63	0.36 156	0.61 308	0.48 32	0.24 79	0.80 137	0.89 306	0.50 99	0.56 160	0.44 106	0.36 122	0.62 112	0.80 237	0.11 110	1.44 376	0.11 92	0.39 349	0.16 69	1.34 359

Sa-1000	0.61 153	1.07 238	2.71 249	0.32 90	0.61 308	0.61 159	0.31 179	1.00 281	0.76 229	0.53 126	0.83 297	0.43 91	0.33 111	0.69 133	0.30 55	0.10 47	0.52 295	0.13 190	0.28 299	0.29 251	0.29 119

tt1	0.74 243	0.73 165	2.34 98	0.67 321	0.63 311	0.75 272	0.24 79	0.85 178	0.96 327	0.81 306	0.38 47	0.26 28	0.35 120	0.64 117	0.22 4	0.10 47	2.16 400	0.11 92	0.09 37	0.25 207	2.19 391

SA	0.61 153	1.14 254	2.79 267	0.32 90	0.63 311	0.57 104	0.30 169	0.97 264	0.78 240	0.43 43	0.63 211	0.39 73	0.46 209	0.70 134	0.31 69	0.10 47	0.44 283	0.13 190	0.32 319	0.31 265	0.51 235

iRaft-Stereo_5w	0.65 190	1.35 307	2.21 79	0.30 59	0.63 311	0.49 37	0.28 132	0.78 125	0.64 109	0.41 33	0.61 196	0.62 195	0.46 209	1.79 292	0.48 144	0.10 47	0.25 245	0.11 92	0.12 138	0.40 322	0.94 322

Consistency-Raft	0.92 311	1.21 275	3.50 347	0.98 356	0.63 311	0.77 286	0.54 297	1.02 295	1.01 339	0.62 216	1.03 336	0.65 209	1.04 344	0.81 165	1.36 305	0.45 360	0.47 286	0.51 369	0.59 377	0.65 364	0.47 219

MC-Stereo	0.58 125	0.37 50	2.00 40	0.88 345	0.64 315	0.54 72	0.19 12	0.46 9	0.39 3	0.58 169	0.39 50	0.27 35	0.27 61	0.71 140	0.32 77	0.09 11	1.20 354	0.09 13	0.16 211	0.22 172	1.92 380

qqq	0.65 190	0.63 137	2.10 62	0.30 59	0.64 315	0.46 20	0.27 124	0.81 144	0.83 274	0.48 65	0.56 160	0.46 122	0.37 127	1.03 185	0.75 223	0.11 110	1.41 375	0.12 134	0.41 354	0.16 69	1.18 341

test_5	0.61 153	1.25 288	2.76 263	0.39 197	0.64 315	0.58 111	0.35 216	0.85 178	0.66 123	0.49 81	0.56 160	0.55 163	0.40 151	0.79 158	0.32 77	0.10 47	0.19 208	0.12 134	0.12 138	0.33 274	0.85 312

G-Net	1.02 329	0.70 155	3.23 317	0.60 300	0.66 318	2.00 390	0.71 340	0.78 125	0.70 177	1.14 345	2.53 388	1.29 365	1.01 342	1.47 242	1.74 325	0.25 329	0.24 238	0.24 325	0.26 289	0.37 303	0.40 181

ProNet	0.46 45	0.60 126	1.85 19	0.35 142	0.67 319	0.49 37	0.25 98	0.53 30	0.57 66	0.21 1	0.24 6	0.22 8	0.20 14	0.52 78	0.22 4	0.09 11	0.47 286	0.10 46	0.09 37	0.23 186	1.33 357

xxxx	0.97 322	0.64 139	2.14 67	0.30 59	0.67 319	0.64 206	0.24 79	1.09 335	0.91 311	0.57 163	0.65 225	0.58 178	0.39 145	1.57 256	5.49 404	0.13 184	1.38 372	0.11 92	0.32 319	0.17 90	1.41 365

test_xeample	0.98 324	0.65 141	2.12 63	0.29 45	0.67 319	0.60 141	0.28 132	1.08 333	0.85 289	0.62 216	0.70 254	0.44 106	0.41 162	1.95 318	5.45 403	0.12 142	1.33 370	0.11 92	0.31 314	0.18 109	1.42 366

ADCPNet	1.07 338	1.37 314	4.54 391	0.38 184	0.68 322	1.36 360	0.64 325	0.93 236	0.83 274	0.79 303	0.82 295	1.08 349	1.18 353	1.30 223	2.68 367	0.21 303	0.69 320	0.21 309	0.95 395	0.30 257	0.54 246

DDUNet	0.90 308	1.63 351	2.77 265	0.77 336	0.69 323	0.83 306	0.44 264	0.90 219	0.70 177	0.68 262	0.76 285	0.92 311	0.54 243	1.14 201	1.35 303	0.61 368	0.37 267	0.96 384	0.52 369	0.77 372	0.67 278

SPS-STEREO	1.22 350	1.65 353	3.41 340	0.66 319	0.69 323	1.01 338	0.68 336	1.10 338	0.96 327	1.40 371	1.25 351	1.46 371	1.08 347	2.05 323	2.24 353	0.66 370	0.61 307	0.58 371	0.57 375	0.66 365	1.65 375
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.44 365	2.19 386	6.00 404	0.89 346	0.70 325	1.58 371	1.11 372	1.56 378	1.30 368	0.89 319	1.03 336	1.25 362	1.12 350	3.29 390	2.80 369	0.48 363	0.57 302	0.39 358	0.36 342	0.63 362	0.69 287

NVStereoNet_ROB	1.45 367	1.62 349	3.59 356	1.09 361	0.70 325	0.86 313	0.67 334	1.19 355	1.51 376	1.20 354	4.05 404	1.61 374	1.94 383	2.97 385	2.07 341	0.67 371	0.69 320	0.55 370	0.70 381	0.57 355	0.67 278
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ToySt	0.67 210	0.88 200	2.61 207	0.39 197	0.73 327	0.61 159	0.38 234	0.78 125	0.73 199	0.43 43	0.70 254	0.72 250	0.45 202	0.66 124	0.62 189	0.14 214	0.63 311	0.13 190	0.33 329	0.24 192	1.18 341

otaku	1.15 346	2.10 382	3.51 348	0.98 356	0.74 328	1.02 339	0.59 313	1.03 301	0.89 306	0.70 270	1.60 365	0.98 327	0.65 280	1.63 266	1.80 330	0.99 383	0.46 284	0.73 379	0.40 350	1.30 389	0.88 316

WAO-7	1.58 378	2.04 379	3.25 320	0.94 352	0.75 329	1.75 380	1.13 374	1.87 387	1.97 388	1.46 376	2.53 388	1.98 380	1.75 376	3.13 387	2.48 360	0.69 373	0.67 316	0.94 383	0.74 386	0.80 375	0.77 297

MSKI-zero shot	0.70 226	0.44 80	2.62 211	1.47 378	0.75 329	0.56 85	0.20 20	0.80 137	0.45 17	0.60 197	0.52 122	0.44 106	0.17 1	0.70 134	0.26 32	0.09 11	2.87 411	0.09 13	0.32 319	0.14 51	0.50 231

RAFT+CT+SA	0.60 146	1.25 288	2.49 169	0.38 184	0.75 329	0.55 81	0.34 207	0.83 161	0.68 159	0.39 30	0.55 148	0.44 106	0.29 87	0.75 150	0.28 41	0.09 11	0.24 238	0.11 92	0.51 367	0.30 257	0.74 296

test_xeample3	0.86 291	0.75 178	3.36 329	0.65 315	0.76 332	0.49 37	0.33 202	1.21 358	0.80 256	0.61 204	0.23 5	0.30 42	0.29 87	1.17 205	1.57 319	0.10 47	1.79 383	0.10 46	0.40 350	0.25 207	2.09 385

MFMNet_re	1.01 328	1.73 358	3.04 306	0.85 344	0.76 332	0.93 329	0.81 350	1.02 295	1.10 351	1.05 337	1.06 341	0.84 291	0.96 338	0.93 177	0.97 258	0.68 372	0.61 307	0.63 374	0.60 379	0.77 372	0.80 304

IGEVStereo-DCA	0.74 243	0.74 174	2.09 56	0.76 333	0.77 334	0.45 17	0.23 57	0.49 14	0.62 92	0.71 279	0.22 2	0.30 42	0.28 71	1.29 221	1.53 317	0.10 47	1.50 377	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 396

rrr	0.84 280	0.74 174	3.40 339	0.76 333	0.77 334	0.45 17	0.28 132	1.23 359	0.84 286	0.71 279	0.22 2	0.30 42	0.28 71	1.29 221	1.53 317	0.10 47	1.50 377	0.10 46	0.29 303	0.24 192	1.75 377

SAMSARA	1.11 343	1.35 307	2.60 203	1.34 371	0.77 334	1.67 377	1.41 393	1.47 373	0.99 337	1.54 379	0.89 313	1.44 370	0.90 330	1.88 309	1.71 321	0.25 329	0.55 298	0.22 313	0.34 335	0.39 316	0.50 231

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 125	1.48 333	2.53 177	0.29 45	0.78 337	0.52 60	0.20 20	0.68 89	0.66 123	0.51 110	0.61 196	0.40 81	0.32 106	0.40 34	0.43 127	0.08 1	0.63 311	0.09 13	0.09 37	0.37 303	0.58 255

HH	0.79 264	0.52 101	2.72 251	1.45 376	0.80 338	0.91 325	0.23 57	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 148	0.87 302	0.41 162	0.94 178	0.45 134	0.09 11	1.20 354	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 389

HanStereo	0.79 264	0.52 101	2.72 251	1.45 376	0.80 338	0.91 325	0.23 57	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 148	0.87 302	0.41 162	0.94 178	0.45 134	0.09 11	1.20 354	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 389

SQANet	0.92 311	1.96 370	3.23 317	0.77 336	0.83 340	0.76 276	0.38 234	0.87 197	0.68 159	0.64 236	0.69 241	0.73 256	0.52 238	1.35 227	1.36 305	0.80 375	0.30 257	0.60 373	0.29 303	0.93 377	0.70 290

anonymity	0.86 291	0.68 150	1.44 1	0.64 313	0.83 340	0.67 240	0.52 292	0.98 270	0.73 199	0.96 328	0.70 254	0.81 283	0.86 324	1.10 192	1.34 301	0.64 369	0.72 326	0.58 371	1.44 406	0.60 358	0.91 319

cross-raft	0.47 48	0.34 30	2.17 71	0.70 328	0.84 342	0.50 43	0.35 216	0.74 108	0.43 13	0.44 49	0.45 75	0.63 199	0.25 40	0.37 24	0.27 36	0.08 1	0.14 165	0.10 46	0.23 275	0.11 17	0.27 107

mmm	0.66 207	0.53 104	1.83 14	0.38 184	0.86 343	0.49 37	0.27 124	0.82 151	0.83 274	0.59 188	0.69 241	0.47 127	0.38 134	0.81 165	0.73 220	0.12 142	1.37 371	0.14 219	0.45 358	0.18 109	1.35 361

ACVNet-4b	2.00 387	2.19 386	4.85 393	1.09 361	0.86 343	1.15 353	0.53 294	1.11 341	1.15 358	0.65 248	1.09 342	1.97 379	0.69 294	2.31 341	9.78 414	5.73 413	0.42 279	1.03 388	0.55 372	1.89 400	0.92 321

Ntro	1.11 343	2.10 382	3.52 350	0.97 355	0.87 345	1.06 345	0.54 297	1.02 295	0.93 319	0.63 225	0.76 285	0.93 316	0.67 288	1.76 284	1.71 321	1.03 384	0.46 284	0.76 380	0.41 354	1.29 387	0.86 315

ACVNet_1	1.47 369	2.27 394	4.92 394	1.11 364	0.89 346	1.19 357	0.66 330	1.28 361	1.19 361	0.98 329	0.97 324	3.06 392	1.48 367	2.37 345	1.82 331	1.08 386	0.49 290	1.03 388	0.48 362	1.20 383	0.95 325

DMCA-RVC	0.70 226	1.30 296	3.59 356	0.37 166	0.89 346	0.57 104	0.31 179	0.73 106	0.59 76	0.69 267	0.54 139	0.59 181	0.57 255	1.25 216	0.66 203	0.16 246	0.38 271	0.20 305	0.15 194	0.22 172	0.23 84

PVD	1.05 335	1.21 275	2.36 100	0.84 343	0.91 348	1.04 340	0.64 325	1.32 365	1.68 381	1.43 373	1.41 361	1.14 357	1.15 351	1.49 245	1.77 328	0.27 336	0.65 313	0.28 336	0.35 337	0.40 322	0.73 294

RainbowNet	1.27 352	2.22 389	3.58 355	1.14 366	0.92 349	1.08 347	0.76 345	1.19 355	1.15 358	0.77 294	0.97 324	1.08 349	0.83 318	1.64 269	1.72 323	1.20 391	1.30 368	1.01 387	0.58 376	1.23 384	0.97 330

SGM_RVC	2.11 390	1.07 238	2.87 284	0.98 356	0.92 349	2.72 400	1.88 399	1.91 389	12.27 412	2.09 387	1.99 375	2.47 386	2.24 390	2.87 382	2.03 337	0.54 365	0.47 286	0.42 363	0.47 361	0.74 368	1.22 349
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.54 375	2.20 388	4.42 388	1.10 363	0.93 351	1.37 362	0.87 354	1.53 375	1.71 383	1.22 358	1.72 368	2.12 382	1.06 345	2.58 361	1.93 333	0.94 379	0.54 296	1.00 386	0.56 374	2.11 404	0.96 327

EGLCR-Stereo	0.90 308	0.31 7	1.90 26	1.60 384	0.95 352	1.14 352	0.42 251	0.85 178	0.43 13	1.74 383	0.21 1	0.27 35	0.17 1	1.56 252	0.30 55	0.10 47	2.60 408	0.10 46	0.09 37	0.10 10	3.10 409

LL-Strereo2	0.62 166	1.36 311	2.47 161	1.37 373	0.96 353	0.54 72	0.28 132	0.61 67	0.49 29	0.42 37	0.34 33	0.44 106	0.21 15	0.57 97	0.53 164	0.11 110	0.26 248	0.16 260	0.14 176	0.18 109	0.98 332

RALCasStereoNet	0.65 190	1.34 304	2.56 192	0.43 232	0.96 353	0.50 43	0.26 110	0.62 70	0.56 63	0.43 43	0.49 101	0.36 63	0.28 71	0.72 145	0.53 164	0.10 47	1.18 352	0.09 13	0.08 27	0.27 233	1.27 352

EDNetEfficientorigin	8.19 412	1.27 291	145.54 438	0.51 273	0.96 353	0.75 272	0.49 285	0.86 190	1.57 379	2.12 389	1.49 363	1.28 363	1.35 356	1.84 301	2.15 347	0.14 214	0.13 152	0.17 274	0.18 232	0.39 316	0.64 274

EAI-Stereo	1.16 347	0.29 2	1.94 33	0.55 285	0.97 356	1.96 386	7.94 414	1.34 366	1.03 341	1.01 335	1.48 362	0.51 142	0.66 286	0.65 121	1.42 310	0.09 11	0.23 235	0.09 13	0.53 370	0.13 35	0.49 229

GMOStereo	0.58 125	0.89 205	2.46 156	0.29 45	0.99 357	0.51 45	0.32 189	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 88	0.54 155	0.27 61	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 379	0.13 190	0.11 108	0.34 280	0.42 192

error version	0.58 125	0.89 205	2.46 156	0.29 45	0.99 357	0.51 45	0.32 189	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 88	0.54 155	0.27 61	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 379	0.13 190	0.11 108	0.34 280	0.42 192

test-v	0.58 125	0.89 205	2.46 156	0.29 45	0.99 357	0.51 45	0.32 189	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 88	0.54 155	0.27 61	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 379	0.13 190	0.11 108	0.34 280	0.42 192

test-2	0.58 125	0.89 205	2.46 156	0.29 45	0.99 357	0.51 45	0.32 189	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 88	0.54 155	0.27 61	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 379	0.13 190	0.11 108	0.34 280	0.42 192

raftrobust	0.52 82	1.14 254	2.15 68	0.33 110	0.99 357	0.53 65	0.21 29	0.59 62	0.50 35	0.53 126	0.36 37	0.31 47	0.33 111	0.47 50	0.42 121	0.10 47	0.55 298	0.09 13	0.08 27	0.22 172	0.46 217

WAO-6	1.69 381	1.87 367	3.21 316	1.15 367	1.01 362	2.29 394	1.06 371	1.85 386	2.84 399	1.30 366	2.59 390	2.19 383	1.67 373	2.62 364	2.52 361	0.96 381	0.68 317	1.19 391	0.84 389	1.13 380	0.95 325

AAGNet	0.92 311	0.40 63	2.53 177	0.60 300	1.01 362	0.62 181	0.45 269	0.52 27	0.68 159	0.58 169	0.53 125	0.50 139	0.72 298	1.22 209	7.32 410	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.16 69	0.10 4

EDNetEfficient	1.29 354	0.78 184	4.27 382	0.65 315	1.03 364	0.94 331	1.38 389	0.87 197	1.75 384	2.33 397	1.32 356	1.04 342	2.21 389	1.59 263	4.07 394	0.16 246	0.19 208	0.15 244	0.27 297	0.38 309	0.40 181

WAO-8	2.91 397	2.55 404	3.77 362	1.93 400	1.04 365	4.08 407	0.99 363	3.25 404	6.09 406	2.20 392	3.34 401	3.33 394	2.64 393	11.73 415	2.52 361	2.12 405	1.92 386	1.55 402	0.93 393	1.27 385	0.96 327

Venus	2.91 397	2.55 404	3.77 362	1.93 400	1.04 365	4.08 407	0.99 363	3.25 404	6.09 406	2.20 392	3.34 401	3.33 394	2.64 393	11.73 415	2.52 361	2.12 405	1.92 386	1.55 402	0.93 393	1.27 385	0.96 327

RAFT-Test	0.56 110	0.41 68	2.01 42	0.90 348	1.07 367	0.65 220	0.37 226	0.83 161	0.65 116	0.49 81	0.49 101	0.93 316	0.24 26	0.52 78	0.30 55	0.10 47	0.38 271	0.09 13	0.38 346	0.11 17	0.19 60

Dean	1.92 385	2.31 397	5.03 396	1.31 369	1.08 368	1.55 369	0.99 363	1.98 392	2.33 391	1.51 378	4.15 405	4.23 402	1.39 361	2.31 341	2.10 342	1.18 390	0.69 320	1.18 390	0.75 387	1.30 389	1.07 336

MIM_Stereo	0.55 102	0.92 218	2.65 222	0.32 90	1.09 369	0.51 45	0.19 12	0.67 86	0.52 45	0.48 65	0.54 139	0.43 91	0.27 61	0.57 97	0.30 55	0.08 1	0.17 198	0.11 92	0.10 70	0.28 243	0.80 304

rafts_anoy	0.60 146	1.33 302	2.59 198	0.53 278	1.09 369	0.49 37	0.25 98	0.67 86	0.53 51	0.41 33	0.38 47	0.33 55	0.30 97	0.68 131	0.41 117	0.10 47	1.13 351	0.13 190	0.15 194	0.20 149	0.29 119

IMH-64-1	1.50 370	1.98 372	2.69 244	1.39 374	1.12 371	1.39 363	1.19 381	1.80 384	1.47 374	1.19 349	2.20 381	1.53 372	1.51 369	2.12 332	1.98 334	1.34 394	0.68 317	1.28 394	0.70 381	1.37 391	1.12 338

IMH-64	1.50 370	1.98 372	2.69 244	1.39 374	1.12 371	1.39 363	1.19 381	1.80 384	1.47 374	1.19 349	2.20 381	1.53 372	1.51 369	2.12 332	1.98 334	1.34 394	0.68 317	1.28 394	0.70 381	1.37 391	1.12 338

IMH	2.14 391	2.46 402	3.60 358	1.70 389	1.13 373	1.65 376	0.93 361	2.13 393	1.93 387	1.37 367	2.64 393	2.19 383	1.82 380	5.77 406	2.18 349	5.70 412	1.05 346	1.31 396	0.72 385	1.39 393	1.13 340

DCRE	0.76 255	0.80 188	2.31 93	1.05 359	1.18 374	0.63 194	0.26 110	1.03 301	0.59 76	0.52 118	2.12 377	0.44 106	0.27 61	0.41 40	0.53 164	0.09 11	1.02 344	0.10 46	0.32 319	0.16 69	1.47 369

TorneroNet-64	2.74 394	2.23 390	4.18 378	1.48 379	1.20 375	3.88 405	1.01 369	3.48 408	6.61 409	2.62 402	4.55 407	4.20 399	3.84 403	3.39 394	3.40 381	1.23 392	0.66 315	1.39 399	0.80 388	3.42 411	1.27 352

edge stereo	0.84 280	0.74 174	3.42 343	0.38 184	1.21 376	0.63 194	0.41 245	0.98 270	0.83 274	0.81 306	0.88 311	1.14 357	0.73 301	2.16 334	0.89 252	0.22 308	0.20 220	0.26 332	0.18 232	0.38 309	0.43 197

JetBlue	1.89 384	2.09 381	4.16 377	0.74 331	1.23 377	4.52 410	3.86 407	1.68 382	1.26 363	1.28 364	1.54 364	2.36 385	1.86 381	3.35 392	3.37 379	0.54 365	0.49 290	0.48 367	0.49 364	1.39 393	1.21 347

anonymousdsp	0.86 291	0.59 124	2.65 222	1.33 370	1.25 378	0.56 85	0.23 57	0.54 39	0.71 189	1.13 344	0.25 11	0.22 8	0.24 26	1.24 213	0.24 15	0.09 11	2.34 405	0.10 46	0.18 232	0.25 207	3.12 410

IGEV-Stereo	0.86 291	0.60 126	2.65 222	1.35 372	1.25 378	0.56 85	0.23 57	0.54 39	0.71 189	1.14 345	0.25 11	0.22 8	0.24 26	1.24 213	0.24 15	0.09 11	2.34 405	0.10 46	0.18 232	0.25 207	3.13 411
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TorneroNet	5.60 409	2.30 396	3.98 371	1.49 381	1.26 380	14.47 418	1.11 372	4.85 410	20.66 427	10.12 412	16.30 419	11.78 417	7.35 411	3.41 395	4.38 397	1.36 396	0.70 323	1.46 401	0.87 391	2.73 408	1.33 357

Selective-IGEV	0.57 117	0.42 70	1.87 22	1.67 388	1.33 381	0.36 10	0.20 20	0.61 67	0.71 189	0.22 3	0.31 25	0.22 8	0.19 7	0.52 78	0.36 103	0.09 11	0.97 336	0.09 13	0.15 194	0.20 149	0.85 312

anonymousa	0.74 243	0.60 126	2.58 196	0.96 354	1.33 381	0.61 159	0.26 110	0.69 91	0.56 63	0.55 141	0.84 299	0.82 286	0.46 209	0.56 94	0.61 186	0.10 47	1.11 350	0.12 134	0.98 397	0.14 51	0.97 330

test-1	0.61 153	0.54 106	2.09 56	0.31 73	1.37 383	0.51 45	0.28 132	0.83 161	0.50 35	0.42 37	0.55 148	0.54 155	0.24 26	0.38 26	1.25 296	0.10 47	1.08 347	0.10 46	0.17 224	0.11 17	0.77 297

FINET	1.92 385	1.96 370	4.49 390	1.62 385	1.39 384	3.51 404	4.39 408	2.89 400	2.58 394	1.39 369	1.98 374	1.35 367	2.12 388	1.64 269	2.12 344	0.84 377	1.03 345	0.18 290	0.29 303	0.54 353	2.12 387

pmcnn	1.44 365	1.25 288	3.57 354	0.74 331	1.42 385	0.72 262	0.56 305	1.04 307	1.06 347	1.03 336	2.89 398	6.01 408	0.75 309	2.54 358	3.60 385	0.14 214	0.11 124	0.08 3	0.06 6	0.34 280	0.81 306

notaker	2.77 395	2.35 399	4.02 373	2.61 408	1.44 386	1.77 381	1.14 375	2.77 399	1.81 386	2.30 396	11.41 414	3.95 397	4.70 405	3.24 389	3.01 374	1.58 400	0.88 333	1.71 407	1.08 400	2.10 403	1.44 367

UNDER WATER-64	2.59 392	2.28 395	5.63 401	1.85 397	1.45 387	3.28 402	1.60 395	2.62 396	5.57 405	2.09 387	2.12 377	4.10 398	4.21 404	2.74 376	3.64 386	1.49 398	0.86 332	1.58 404	1.09 401	1.91 401	1.62 374

UNDER WATER	2.84 396	2.25 391	5.25 398	1.84 396	1.45 387	2.36 396	1.44 394	3.23 403	6.51 408	2.61 401	2.73 395	5.69 406	5.64 408	3.14 388	4.18 396	1.48 397	0.81 330	1.60 405	1.07 399	1.91 401	1.67 376

KSHMR	4.19 405	2.37 400	6.24 405	1.73 392	1.48 389	1.97 388	1.29 385	3.18 402	17.06 422	2.15 390	15.74 417	9.09 412	1.75 376	8.33 413	2.37 358	1.55 399	1.29 366	1.70 406	1.23 403	1.75 398	1.60 373

ktn	4.44 406	2.47 403	3.70 361	1.82 395	1.49 390	2.11 392	1.40 391	2.30 394	12.56 413	11.36 415	16.25 418	11.30 416	3.77 402	4.41 404	3.47 382	1.86 403	0.99 338	1.74 408	1.21 402	3.28 410	1.39 364

anonymousdsp2	0.88 298	0.31 7	1.96 37	1.06 360	1.56 391	0.57 104	0.22 38	0.84 168	0.98 334	1.20 354	0.37 41	0.65 209	0.26 48	1.19 207	0.46 138	0.10 47	2.40 407	0.10 46	0.13 158	0.19 132	2.96 407

Anonymous_2	1.36 360	0.49 89	2.03 46	1.71 390	1.58 392	2.49 398	0.58 310	1.59 379	2.31 390	0.77 294	0.88 311	1.03 338	0.58 262	1.20 208	0.66 203	0.32 346	1.38 372	1.42 400	3.87 414	0.78 374	1.56 371

tt	4.94 408	0.32 14	4.22 380	2.29 404	1.58 392	10.19 416	16.94 419	9.44 417	5.03 404	1.69 382	1.33 357	4.68 403	5.02 406	3.38 393	5.91 406	6.15 414	9.47 421	2.80 411	3.16 413	3.54 412	1.58 372

riskmin	0.96 319	0.32 14	2.07 53	1.72 391	1.61 394	1.62 374	0.57 308	1.45 372	0.55 59	0.73 282	0.89 313	0.92 311	0.45 202	1.16 203	0.60 181	0.11 110	1.30 368	0.12 134	1.38 405	0.14 51	1.51 370

AEACV	0.89 305	0.29 2	1.84 17	2.50 405	1.68 395	0.53 65	0.21 29	1.01 289	0.42 9	0.68 262	0.31 25	0.22 8	0.39 145	1.63 266	0.25 23	0.09 11	2.60 408	0.09 13	0.54 371	0.23 186	2.27 401

SGM-ForestM	3.67 404	2.70 408	5.34 400	1.65 387	1.72 396	6.02 412	5.08 410	4.10 409	3.47 401	4.59 409	4.21 406	9.81 413	5.79 409	6.44 409	6.97 409	0.88 378	1.09 348	0.33 352	0.45 358	0.68 366	2.10 386

JetRed	3.37 401	4.96 413	10.08 411	1.48 379	1.73 397	7.63 413	5.47 412	3.47 406	2.20 389	2.42 398	2.40 385	2.98 389	2.35 391	3.52 396	6.60 407	1.33 393	1.90 385	1.38 398	1.23 403	2.30 406	2.02 383

LVE	2.10 389	2.61 407	4.30 386	1.79 394	1.81 398	1.68 378	1.04 370	2.35 395	2.78 398	1.27 363	2.87 397	4.21 401	1.46 364	2.83 381	2.02 336	2.87 409	0.92 335	1.19 391	1.47 407	1.29 387	1.18 341

IGEV_Zeroshot_test	0.91 310	0.39 59	3.80 365	0.42 222	1.95 399	0.56 85	0.64 325	0.84 168	0.55 59	1.45 374	0.53 125	0.79 274	0.42 173	0.57 97	1.13 281	0.10 47	0.49 290	0.10 46	0.34 335	0.19 132	2.97 408

MANE	3.51 403	2.03 378	3.88 370	1.89 398	2.01 400	5.98 411	4.72 409	5.87 413	7.13 410	3.80 408	5.10 409	6.11 409	5.34 407	4.39 403	5.05 402	1.07 385	1.28 365	0.50 368	0.85 390	0.76 371	2.36 403

raft+_RVC	0.62 166	1.18 268	2.43 125	0.36 156	2.08 401	0.52 60	0.25 98	0.66 83	0.54 54	0.36 23	0.46 77	0.32 51	0.28 71	0.49 68	0.43 127	0.10 47	0.91 334	0.10 46	0.09 37	0.22 172	0.70 290

iRaft-Stereo_20w	1.50 370	0.42 70	4.81 392	2.24 403	2.09 402	1.36 360	1.27 384	1.38 368	0.94 320	2.07 386	0.42 61	0.85 296	0.69 294	0.87 170	1.37 307	0.10 47	4.04 413	0.09 13	0.40 350	0.17 90	4.53 414

SGM+DAISY	2.67 393	2.14 384	4.28 384	1.92 399	2.11 403	4.36 409	5.22 411	3.17 401	3.00 400	3.24 407	3.81 403	3.03 390	3.61 401	2.53 357	3.79 387	1.15 388	1.29 366	0.66 375	0.71 384	0.95 378	2.44 404

MADNet++	2.94 400	2.17 385	3.27 322	2.55 407	2.28 404	3.29 403	3.37 403	2.76 398	2.67 397	3.10 406	3.20 400	2.78 387	3.25 399	4.11 401	4.68 400	2.72 408	2.27 404	3.03 412	2.43 410	2.34 407	2.59 405

SPstereo	16.55 421	3.18 410	4.92 394	2.73 409	2.77 405	29.67 428	52.00 430	39.41 436	29.70 437	21.94 432	21.64 427	27.45 434	23.83 429	27.92 437	26.10 431	2.44 407	2.60 408	4.96 414	3.11 412	2.27 405	2.32 402

FADE	15.98 420	3.24 411	8.93 409	2.10 402	2.93 406	1.19 357	0.91 360	4.99 411	2.50 393	1.28 364	1.19 347	3.05 391	7.02 410	8.01 412	5.49 404	96.22 437	36.26 437	65.47 434	65.78 434	1.78 399	1.34 359

BEATNet-Init1	12.32 415	12.82 420	28.66 433	3.22 411	3.71 407	21.59 427	11.42 415	14.54 422	13.73 418	20.24 424	20.16 424	26.14 432	19.85 423	19.08 426	15.33 422	1.81 402	1.93 388	2.05 410	2.48 411	4.25 413	3.41 412

HanzoNet	7.85 411	3.30 412	5.75 402	7.47 416	3.97 408	2.34 395	1.37 387	3.47 406	4.02 402	13.30 417	10.49 410	10.86 414	16.67 420	8.50 414	10.51 416	10.80 420	9.84 422	5.83 417	13.69 420	7.24 417	7.51 417

LE_ROB	4.55 407	2.43 401	9.94 410	2.79 410	4.03 409	2.40 397	3.54 404	2.72 397	11.04 411	11.64 416	4.69 408	5.25 405	10.74 414	4.52 405	9.73 413	0.82 376	0.70 323	1.34 397	0.97 396	0.74 368	0.94 322

DGSMNet	2.93 399	0.77 181	3.44 344	3.58 412	4.25 410	2.53 399	6.86 413	1.03 301	0.88 301	0.58 169	1.85 371	0.79 274	0.62 274	1.63 266	1.46 312	4.62 411	4.98 414	5.15 416	4.71 415	4.52 415	4.37 413

SDNR	2.06 388	2.93 409	2.94 294	1.55 383	5.13 411	1.98 389	0.24 79	1.95 391	2.62 395	0.92 324	2.71 394	5.76 407	0.68 290	3.61 397	3.84 388	0.33 348	0.38 271	0.22 313	0.17 224	1.13 380	2.04 384

XX-Stereo	0.98 324	0.57 116	4.45 389	1.64 386	5.33 412	0.55 81	0.16 3	0.96 257	0.43 13	0.45 51	0.65 225	0.85 296	0.19 7	0.79 158	0.26 32	0.11 110	0.80 329	0.10 46	0.32 319	0.17 90	0.78 300

DispFullNet	1.69 381	2.25 391	5.23 397	1.53 382	8.78 413	0.89 321	0.37 226	1.03 301	0.98 334	1.37 367	1.00 331	1.13 356	1.97 384	1.51 247	0.98 264	0.55 367	0.32 259	1.19 391	0.64 380	1.16 382	0.88 316

PML	22.99 424	17.34 421	8.24 408	5.48 414	9.84 414	50.35 437	102.65 437	5.84 412	13.52 414	37.08 437	104.84 437	30.61 436	23.20 428	12.09 417	7.96 411	6.27 415	2.12 394	6.31 418	2.42 409	10.67 420	2.95 406

DGTPSM_ROB	8.97 413	5.94 414	13.01 416	5.95 415	11.34 415	8.54 414	24.06 420	6.47 414	13.52 414	5.19 410	11.52 415	6.18 410	11.04 415	7.02 410	13.92 417	4.47 410	7.66 415	3.90 413	7.43 418	4.34 414	7.98 418

DPSMNet_ROB	9.58 414	5.96 415	13.98 419	8.88 417	11.87 416	8.54 414	24.08 421	6.48 415	13.67 417	5.35 411	11.53 416	6.31 411	11.04 415	7.69 411	14.09 418	7.61 419	8.23 417	5.03 415	7.75 419	5.24 416	8.36 419

LRCNet_RVC	13.78 419	19.34 422	13.01 416	19.47 423	12.67 417	1.85 383	0.42 251	12.28 418	1.10 351	15.76 419	18.69 423	12.52 420	8.65 412	12.22 418	9.64 412	22.29 427	8.38 420	25.92 429	24.06 430	19.72 428	17.59 425

DPSM_ROB	12.32 415	11.13 418	12.31 414	12.90 420	12.80 418	19.81 425	28.13 426	14.50 420	14.31 419	10.62 413	11.34 412	12.03 418	11.89 418	13.08 420	15.22 420	7.09 416	8.31 418	6.47 419	7.32 416	8.69 418	8.43 420

DPSM	12.32 415	11.13 418	12.31 414	12.90 420	12.80 418	19.81 425	28.13 426	14.50 420	14.31 419	10.62 413	11.34 412	12.03 418	11.89 418	13.08 420	15.22 420	7.09 416	8.31 418	6.47 419	7.32 416	8.69 418	8.43 420

ASD4	27.03 434	24.46 435	23.91 424	27.24 432	17.87 420	47.08 436	31.36 428	41.80 437	21.82 428	31.12 436	20.82 425	33.80 437	18.50 422	27.25 436	21.57 428	29.52 434	20.55 430	27.54 430	23.38 428	30.03 431	20.96 430

HaxPig	19.88 422	22.39 428	22.30 423	17.98 422	17.98 421	12.06 417	12.06 416	16.25 423	15.97 421	21.05 425	21.41 426	18.85 424	18.35 421	20.07 427	19.64 424	23.57 431	23.19 431	24.07 428	23.71 429	22.95 429	23.72 432

EKT-Stereo	1.56 376	0.55 113	2.60 203	2.54 406	19.66 422	0.55 81	0.22 38	0.76 112	0.51 40	0.40 32	0.36 37	0.43 91	0.27 61	0.74 149	0.42 121	0.13 184	0.17 198	0.11 92	0.16 211	0.20 149	0.50 231

MEDIAN_ROB	23.95 425	26.96 436	26.29 432	22.14 424	22.09 423	16.18 419	14.23 417	20.47 424	20.09 423	25.43 433	25.22 435	22.96 425	22.54 427	24.33 428	23.18 429	28.15 433	27.16 435	28.60 431	27.73 431	27.59 430	27.58 433

DPSimNet_ROB	24.35 426	23.81 434	31.38 435	25.93 426	22.83 424	31.30 429	34.38 429	20.78 425	28.92 432	27.39 434	22.99 434	28.29 435	35.76 437	15.47 422	17.82 423	24.28 432	17.90 429	22.23 427	14.12 421	19.38 427	22.12 431

AVERAGE_ROB	26.91 433	30.28 437	29.18 434	25.78 425	25.30 425	19.49 424	15.38 418	23.70 429	23.02 429	28.38 435	27.78 436	26.23 433	25.76 436	26.95 435	25.55 430	31.27 435	30.02 436	31.76 432	30.80 432	30.88 435	30.77 434

CasAABBNet	24.76 427	22.38 427	24.44 426	26.05 427	25.75 426	39.79 430	56.76 433	29.10 433	28.88 431	21.22 426	22.69 429	24.21 429	23.99 434	26.23 429	30.62 433	14.22 421	16.71 424	13.03 421	14.75 423	17.49 424	16.97 423

Selective-RAFT-Error	24.83 428	22.44 432	24.80 427	26.10 428	25.82 427	39.85 434	56.72 432	29.21 435	29.03 436	21.29 428	22.80 430	24.25 430	24.07 435	26.28 433	30.60 432	14.24 422	16.85 425	13.04 425	14.75 423	17.53 425	17.02 424

MyStereo03	24.90 429	22.40 429	24.90 428	26.19 429	25.93 428	39.80 431	56.77 434	29.00 430	28.95 433	21.51 429	22.81 431	24.16 426	23.92 430	26.26 430	30.65 434	14.24 422	17.13 426	13.03 421	14.76 425	17.48 421	18.00 426

MyStereo02	24.90 429	22.40 429	24.90 428	26.19 429	25.93 428	39.80 431	56.77 434	29.00 430	28.95 433	21.51 429	22.81 431	24.16 426	23.92 430	26.26 430	30.65 434	14.24 422	17.13 426	13.03 421	14.76 425	17.48 421	18.00 426

MyStereo	24.90 429	22.40 429	24.90 428	26.19 429	25.93 428	39.80 431	56.77 434	29.00 430	28.95 433	21.51 429	22.81 431	24.16 426	23.92 430	26.26 430	30.65 434	14.24 422	17.13 426	13.03 421	14.76 425	17.48 421	18.00 426

Anonymous_1	22.76 423	11.11 417	11.93 413	12.73 419	26.05 431	19.39 423	27.77 425	14.18 419	13.64 416	14.92 418	10.66 411	11.26 415	11.24 417	12.48 419	14.45 419	37.82 436	7.87 416	34.92 433	63.61 433	87.51 437	11.75 422

LSM	3.40 402	1.42 323	5.81 403	9.98 418	30.74 432	0.86 313	1.14 375	0.99 275	1.26 363	1.40 371	2.18 380	0.93 316	0.85 322	1.76 284	1.03 271	0.22 308	0.35 265	0.24 325	0.29 303	0.40 322	6.21 416

DLNR_Zeroshot_test	13.74 418	20.06 423	23.92 425	121.50 438	35.20 433	0.46 20	0.15 1	7.96 416	0.47 24	0.29 21	0.37 41	0.26 28	0.17 1	0.79 158	0.36 103	7.16 418	2.95 412	0.09 13	0.38 346	50.40 436	1.95 381

xxxxx1	29.05 435	20.74 424	14.05 420	50.10 434	40.25 434	19.01 420	26.60 422	21.83 426	20.22 424	16.52 420	17.56 420	18.33 421	21.41 424	16.11 423	20.77 425	23.48 428	26.77 432	66.36 435	78.56 435	30.19 432	32.23 435

tt_ll	29.05 435	20.74 424	14.05 420	50.10 434	40.25 434	19.01 420	26.60 422	21.83 426	20.22 424	16.52 420	17.56 420	18.33 421	21.41 424	16.11 423	20.77 425	23.48 428	26.77 432	66.36 435	78.56 435	30.19 432	32.23 435

ff	29.05 435	20.74 424	14.05 420	50.10 434	40.25 434	19.01 420	26.60 422	21.83 426	20.22 424	16.52 420	17.56 420	18.33 421	21.41 424	16.11 423	20.77 425	23.48 428	26.77 432	66.36 435	78.56 435	30.19 432	32.23 435

LSM0	26.57 432	22.53 433	25.76 431	30.62 433	52.30 437	39.86 435	56.49 431	29.18 434	28.76 430	21.26 427	22.46 428	24.42 431	23.97 433	26.42 434	30.66 437	14.29 426	16.56 423	13.06 426	14.65 422	17.62 426	20.52 429

test_example2	115.17 438	122.38 438	93.45 437	115.38 437	123.53 438	101.24 438	113.11 438	54.67 438	99.94 438	135.50 438	136.43 438	85.67 438	85.40 438	110.44 438	104.91 438	152.17 438	205.21 438	99.17 438	114.27 438	138.55 438	112.04 438

Low-res two-view benchmark