Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

DCANet-4	0.43 25	0.32 14	2.31 94	0.26 15	0.14 8	0.51 46	0.22 39	0.84 168	0.78 240	0.55 141	0.48 89	0.28 38	0.37 128	0.40 35	0.37 107	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 198

fff	0.50 70	0.90 211	2.63 213	0.25 5	0.15 13	0.51 46	0.22 39	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 89	0.31 48	0.65 281	0.39 31	0.37 107	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 198

csc	0.50 70	0.90 211	2.63 213	0.25 5	0.15 13	0.51 46	0.22 39	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 89	0.31 48	0.65 281	0.39 31	0.37 107	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 198

cscssc	0.50 70	0.90 211	2.63 213	0.25 5	0.15 13	0.51 46	0.22 39	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 89	0.31 48	0.65 281	0.39 31	0.37 107	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 198

CREStereo++_RVC	0.38 13	0.37 50	2.47 162	0.25 5	0.16 20	0.54 73	0.15 1	0.42 4	0.57 66	0.37 25	0.52 123	0.24 20	0.19 7	0.31 3	0.27 37	0.09 11	0.06 1	0.08 3	0.30 310	0.09 5	0.22 77
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.39 15	0.70 156	2.48 167	0.23 3	0.12 3	0.54 73	0.16 3	0.41 3	0.47 24	0.45 51	0.51 116	0.26 29	0.22 19	0.34 15	0.21 1	0.10 47	0.10 104	0.08 3	0.07 12	0.09 5	0.18 56

XX-TBD	0.40 17	1.04 236	2.49 170	0.35 143	0.13 5	0.51 46	0.17 5	0.44 6	0.52 45	0.38 28	0.51 116	0.23 14	0.19 7	0.31 3	0.25 23	0.10 47	0.07 6	0.08 3	0.06 6	0.09 5	0.18 56

R-Stereo Train	0.42 22	0.31 7	2.51 174	0.30 60	0.18 47	0.56 86	0.25 99	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 235	0.33 56	0.24 27	0.34 15	0.33 87	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	2.51 174	0.30 60	0.18 47	0.56 86	0.25 99	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 235	0.33 56	0.24 27	0.34 15	0.33 87	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
Any-RAFT	0.42 22	0.33 23	1.89 26	0.28 34	0.21 77	0.69 250	0.21 30	0.83 161	0.60 80	0.45 51	0.43 64	0.62 196	0.30 98	0.48 59	0.24 15	0.11 110	0.40 278	0.08 3	0.06 6	0.10 10	0.16 43

LoS_RVC	0.34 5	0.38 55	1.96 38	0.27 22	0.35 217	0.43 15	0.22 39	0.43 5	0.34 1	0.24 9	0.34 34	0.23 14	0.28 72	0.34 15	0.22 4	0.08 1	0.07 6	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.35 155

CAS	0.39 15	0.31 7	1.79 10	0.81 343	0.34 209	0.51 46	0.23 58	0.49 14	0.42 9	0.23 6	0.31 25	0.20 2	0.17 1	0.30 2	0.25 23	0.77 375	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.41 189

EGLCR-Stereo	0.90 309	0.31 7	1.90 27	1.60 385	0.95 353	1.14 353	0.42 252	0.85 178	0.43 13	1.74 383	0.21 1	0.27 36	0.17 1	1.56 253	0.30 56	0.10 47	2.60 409	0.10 46	0.09 37	0.10 10	3.10 410

ASMatch	0.61 154	0.47 85	2.72 252	0.91 351	0.36 223	0.56 86	0.24 80	0.54 39	0.67 135	0.48 65	1.20 348	0.47 128	0.65 281	1.33 226	0.93 256	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 109	0.10 10	0.17 49

CFNet-RSSM	0.44 37	0.36 40	2.38 105	0.28 34	0.43 259	0.53 66	0.20 20	0.86 190	0.52 45	0.44 49	0.36 38	0.53 151	0.26 49	0.40 35	0.27 37	0.09 11	0.08 38	0.09 13	0.38 347	0.10 10	0.22 77

CREStereo	0.31 1	0.35 37	1.66 7	0.19 1	0.13 5	0.55 82	0.17 5	0.50 23	0.50 35	0.28 18	0.34 34	0.24 20	0.21 16	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
StereoIM	0.35 7	0.89 206	2.15 69	0.25 5	0.29 164	0.29 3	0.17 5	0.47 10	0.41 5	0.21 1	0.22 2	0.28 38	0.21 16	0.32 13	0.31 70	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.11 17	0.12 10

RAFT-Test	0.56 111	0.41 68	2.01 43	0.90 349	1.07 368	0.65 221	0.37 227	0.83 161	0.65 116	0.49 81	0.49 102	0.93 317	0.24 27	0.52 79	0.30 56	0.10 47	0.38 272	0.09 13	0.38 347	0.11 17	0.19 60

DEmStereo	0.69 222	0.40 63	2.42 121	0.42 223	0.18 47	0.66 234	0.88 357	0.54 39	0.64 109	0.60 197	1.00 332	0.45 119	1.24 355	1.53 249	2.21 352	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.10 71	0.11 17	0.14 24

RAFT-RH_RVC	0.65 191	0.73 166	2.78 267	0.39 198	0.29 164	0.60 142	0.18 10	0.45 7	0.63 103	0.75 290	1.89 372	0.47 128	0.29 88	1.59 264	1.21 291	0.15 233	0.07 6	0.13 191	0.13 159	0.11 17	0.10 4

RAFT-345	0.56 111	0.37 50	2.68 239	0.40 211	0.34 209	0.58 112	0.41 246	0.49 14	0.70 177	0.51 110	0.99 331	0.43 92	0.28 72	1.56 253	0.81 242	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.11 17	0.09 2

cross-raft	0.47 48	0.34 30	2.17 72	0.70 329	0.84 343	0.50 44	0.35 217	0.74 108	0.43 13	0.44 49	0.45 76	0.63 200	0.25 41	0.37 25	0.27 37	0.08 1	0.14 166	0.10 46	0.23 276	0.11 17	0.27 108

test-1	0.61 154	0.54 107	2.09 57	0.31 74	1.37 384	0.51 46	0.28 133	0.83 161	0.50 35	0.42 37	0.55 149	0.54 156	0.24 27	0.38 27	1.25 297	0.10 47	1.08 348	0.10 46	0.17 225	0.11 17	0.77 298

Gwc-CoAtRS	0.41 18	0.37 50	2.06 53	0.28 34	0.41 248	0.48 33	0.19 12	0.64 78	0.49 29	0.45 51	0.39 51	0.57 175	0.26 49	0.37 25	0.28 42	0.09 11	0.19 209	0.09 13	0.31 315	0.11 17	0.25 98

DisPM	0.48 55	0.41 68	2.54 182	0.61 307	0.18 47	0.59 130	0.62 324	0.54 39	0.67 135	0.61 204	0.53 126	0.38 72	0.26 49	0.76 153	0.31 70	0.13 185	0.07 6	0.12 135	0.11 109	0.12 25	0.15 30

PFNet+	0.50 70	0.43 76	2.54 182	0.49 266	0.18 47	0.58 112	0.76 346	0.54 39	0.72 196	0.56 151	0.48 89	0.39 74	0.26 49	0.94 179	0.33 87	0.14 215	0.09 81	0.14 220	0.13 159	0.12 25	0.16 43

STrans-v2	0.69 222	0.62 136	2.66 227	0.28 34	0.23 109	0.57 105	0.32 190	1.01 289	0.77 237	0.92 324	0.84 300	0.88 307	0.92 335	1.81 296	1.19 289	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.12 25	0.30 129

TransformOpticalFlow	0.65 191	0.61 132	2.67 234	0.45 245	0.26 138	0.62 182	0.28 133	0.88 205	0.76 229	0.76 292	0.74 276	0.90 311	0.84 320	1.82 299	0.80 238	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.12 25	0.19 60

PSM-softLoss	0.52 82	0.34 30	2.47 162	0.55 286	0.17 37	0.61 160	0.39 241	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 89	0.39 74	0.25 41	1.46 241	0.77 229	0.13 185	0.08 38	0.13 191	0.12 139	0.12 25	0.15 30

KMStereo	0.52 82	0.34 30	2.47 162	0.55 286	0.17 37	0.61 160	0.39 241	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 89	0.39 74	0.25 41	1.46 241	0.77 229	0.13 185	0.08 38	0.13 191	0.12 139	0.12 25	0.15 30

FTStereo	0.79 265	0.32 14	2.83 278	0.70 329	0.21 77	0.73 266	1.75 396	0.61 67	0.60 80	1.07 340	1.62 367	1.28 364	2.11 388	0.75 151	0.30 56	0.19 288	0.08 38	0.12 135	0.11 109	0.12 25	0.39 177

GrayStereo	0.71 231	0.27 1	2.40 113	0.89 347	0.23 109	0.62 182	1.40 391	0.67 86	0.70 177	0.72 281	0.77 290	0.55 164	3.03 397	0.60 107	0.28 42	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.21 269	0.12 25	0.37 162

AnonymousM	0.45 40	0.49 89	1.83 15	0.29 46	0.15 13	0.53 66	0.22 39	0.64 78	0.66 123	0.47 63	0.33 32	0.30 43	0.25 41	0.49 69	0.29 51	0.12 143	0.27 255	0.71 379	0.37 344	0.12 25	0.41 189

CroCo-Stereo	0.35 7	0.71 158	1.67 8	0.32 91	0.17 37	0.19 1	0.21 30	0.79 132	0.54 54	0.22 3	0.25 11	0.55 164	0.22 19	0.28 1	0.28 42	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.07 12	0.12 25	0.10 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
knoymous	0.37 11	0.34 30	1.83 15	0.25 5	0.18 47	0.45 17	0.24 80	0.60 65	0.40 4	0.42 37	0.39 51	0.54 156	0.25 41	0.41 41	0.29 51	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.07 12	0.13 35	0.20 68

ADStereo(finetuned)	0.50 70	0.91 214	2.43 126	0.26 15	0.14 8	0.51 46	0.22 39	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 102	0.32 52	0.75 310	0.40 35	0.40 116	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.13 35	0.45 215

BUS	0.45 40	0.32 14	1.58 4	0.31 74	0.22 86	0.91 326	0.23 58	1.05 315	0.67 135	0.64 236	0.53 126	0.65 210	0.32 107	0.48 59	0.34 95	0.13 185	0.10 104	0.14 220	0.12 139	0.13 35	0.15 30

BSDual-CNN	0.48 55	0.32 14	1.58 4	0.31 74	0.22 86	0.76 277	0.32 190	1.05 315	0.67 135	0.64 236	0.53 126	0.63 200	0.38 135	0.48 59	0.97 259	0.13 185	0.10 104	0.14 220	0.12 139	0.13 35	0.15 30

hknet	0.53 92	0.39 59	2.04 50	0.31 74	0.24 118	0.76 277	0.32 190	1.05 315	0.71 189	0.64 236	0.53 126	0.79 275	0.40 152	0.84 168	0.78 233	0.12 143	0.10 104	0.14 220	0.12 139	0.13 35	0.15 30

GLC_STEREO	0.31 1	0.30 5	1.80 11	0.29 46	0.12 3	0.41 13	0.20 20	0.39 2	0.42 9	0.26 14	0.31 25	0.25 23	0.19 7	0.36 24	0.26 32	0.09 11	0.11 125	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.15 30

TRStereo	0.89 306	1.02 230	2.91 291	4.59 414	0.31 183	0.93 330	0.23 58	1.93 391	0.66 123	0.37 25	0.54 140	0.48 134	0.40 152	0.67 128	0.29 51	0.13 185	0.37 268	0.11 92	0.48 363	0.13 35	1.21 348

NF-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.55 189	0.55 286	0.16 20	0.61 160	0.43 259	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 83	0.37 67	0.26 49	1.44 240	0.78 233	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.17 49

OCTAStereo	0.53 92	0.33 23	2.54 182	0.56 295	0.16 20	0.61 160	0.42 252	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 83	0.37 67	0.26 49	1.43 236	0.79 236	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.17 49

KYRaft	0.52 82	0.35 37	2.40 113	0.34 128	0.21 77	0.75 273	0.43 259	0.62 70	0.63 103	0.64 236	0.92 318	0.53 151	0.72 299	0.60 107	0.26 32	0.10 47	0.07 6	0.12 135	0.14 177	0.13 35	0.54 247

RE-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.54 182	0.56 295	0.16 20	0.61 160	0.43 259	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 83	0.37 67	0.26 49	1.43 236	0.77 229	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.17 49

Pruner-Stereo	0.55 103	0.38 55	2.49 170	1.78 394	0.19 63	0.63 195	0.45 270	0.59 62	0.67 135	0.61 204	0.48 89	0.41 87	0.25 41	0.49 69	0.99 267	0.13 185	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.14 24

TVStereo	0.53 92	0.33 23	2.54 182	0.56 295	0.16 20	0.61 160	0.43 259	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 83	0.37 67	0.26 49	1.43 236	0.77 229	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.17 49

Prome-Stereo	0.53 92	0.36 40	2.39 111	0.60 301	0.23 109	0.63 195	0.41 246	0.66 83	0.67 135	0.59 188	1.02 335	0.43 92	0.71 298	0.61 110	0.34 95	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.44 210

EAI-Stereo	1.16 348	0.29 2	1.94 34	0.55 286	0.97 357	1.96 386	7.94 414	1.34 367	1.03 341	1.01 335	1.48 362	0.51 143	0.66 287	0.65 122	1.42 311	0.09 11	0.23 236	0.09 13	0.53 371	0.13 35	0.49 230

HSM-Net_RVC	0.70 227	0.40 63	2.45 150	0.27 22	0.19 63	0.68 247	0.30 170	1.29 363	0.73 199	0.73 282	0.70 255	0.77 269	0.45 203	3.73 400	0.46 139	0.13 185	0.09 81	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.32 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
whm_eth	0.51 80	0.86 196	2.79 268	0.31 74	0.31 183	0.49 38	0.24 80	0.78 125	0.75 221	0.48 65	0.86 308	0.26 29	0.26 49	0.38 27	0.29 51	0.13 185	0.11 125	0.13 191	0.12 139	0.14 51	0.44 210

MSKI-zero shot	0.70 227	0.44 80	2.62 212	1.47 379	0.75 330	0.56 86	0.20 20	0.80 137	0.45 17	0.60 197	0.52 123	0.44 107	0.17 1	0.70 135	0.26 32	0.09 11	2.87 412	0.09 13	0.32 320	0.14 51	0.50 232

anonymousa	0.74 244	0.60 127	2.58 197	0.96 355	1.33 382	0.61 160	0.26 111	0.69 91	0.56 63	0.55 141	0.84 300	0.82 287	0.46 210	0.56 95	0.61 187	0.10 47	1.11 351	0.12 135	0.98 398	0.14 51	0.97 331

riskmin	0.96 320	0.32 14	2.07 54	1.72 392	1.61 395	1.62 374	0.57 309	1.45 373	0.55 59	0.73 282	0.89 314	0.92 312	0.45 203	1.16 204	0.60 182	0.11 110	1.30 369	0.12 135	1.38 406	0.14 51	1.51 371

psmg	0.48 55	0.32 14	1.58 4	0.28 34	0.22 86	0.75 273	0.35 217	0.94 241	0.67 135	0.61 204	0.59 182	0.63 200	0.38 135	0.48 59	0.97 259	0.13 185	0.11 125	0.13 191	0.13 159	0.14 51	0.15 30

GwcNet-ADL	0.54 99	0.78 185	2.85 282	0.31 74	0.20 68	0.58 112	0.29 158	0.93 236	0.67 135	0.48 65	0.47 83	0.56 171	0.33 112	0.48 59	0.80 238	0.13 185	0.12 140	0.09 13	0.09 37	0.14 51	0.40 182

PSM-AAD	0.67 211	0.29 2	2.41 117	0.37 167	0.23 109	0.86 314	1.15 377	0.62 70	0.66 123	0.64 236	0.71 268	0.67 219	2.90 396	0.65 122	0.32 78	0.10 47	0.08 38	0.17 275	0.15 195	0.14 51	0.34 149

GMM-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.89 288	0.53 279	0.24 118	0.77 287	0.46 275	0.62 70	0.65 116	0.58 169	0.73 273	0.47 128	0.43 187	0.68 132	0.29 51	0.10 47	0.06 1	0.13 191	0.13 159	0.14 51	0.44 210

DCANet	0.49 66	0.91 214	2.63 213	0.26 15	0.14 8	0.51 46	0.22 39	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 102	0.32 52	0.41 163	0.39 31	0.41 118	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.14 51	0.45 215

CoDeX	0.54 99	0.52 102	2.25 84	0.30 60	0.26 138	0.61 160	0.32 190	1.03 301	0.73 199	0.49 81	0.56 161	0.52 150	0.40 152	1.59 264	0.38 113	0.12 143	0.09 81	0.11 92	0.10 71	0.15 60	0.22 77

LoS	0.34 5	0.35 37	1.88 24	0.25 5	0.13 5	0.53 66	0.20 20	0.50 23	0.53 51	0.26 14	0.28 15	0.37 67	0.24 27	0.40 35	0.25 23	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.06 6	0.15 60	0.10 4

PSMNet-ADL	0.56 111	0.47 85	2.03 47	0.35 143	0.22 86	0.67 241	0.27 125	0.77 118	0.58 72	0.43 43	0.53 126	0.70 248	0.45 203	1.89 311	0.64 196	0.16 247	0.13 153	0.11 92	0.13 159	0.15 60	0.51 236

IIG-Stereo	0.65 191	0.87 197	2.32 96	0.55 286	0.23 109	0.62 182	0.21 30	0.78 125	0.71 189	0.64 236	0.69 242	0.69 242	0.38 135	2.07 326	1.37 308	0.11 110	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.27 108

DeepStereo_RVC	0.47 48	0.37 50	2.19 75	0.55 286	0.18 47	0.60 142	0.58 311	0.52 27	0.62 92	0.49 81	0.45 76	0.39 74	0.85 323	0.47 51	0.34 95	0.12 143	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.19 60

IRAFT_RVC	0.59 141	0.74 175	2.42 121	0.47 254	0.21 77	0.59 130	0.42 252	0.68 89	0.73 199	0.54 130	0.50 114	0.49 136	0.51 232	1.57 257	1.00 269	0.11 110	0.25 246	0.13 191	0.10 71	0.15 60	0.14 24

TestStereo	0.49 66	0.88 201	2.38 105	0.30 60	0.16 20	0.43 15	0.25 99	0.55 47	0.46 18	0.38 28	0.46 78	0.34 60	0.28 72	1.96 320	0.28 42	0.11 110	0.08 38	0.12 135	0.09 37	0.15 60	0.13 12

sCroCo_RVC	0.37 11	0.39 59	2.38 105	0.35 143	0.27 149	0.31 5	0.22 39	0.49 14	0.48 27	0.23 6	0.34 34	0.25 23	0.24 27	0.35 22	0.25 23	0.15 233	0.17 199	0.12 135	0.11 109	0.15 60	0.15 30

DIP-Stereo	0.43 25	0.50 95	2.21 80	0.27 22	0.18 47	0.63 195	0.17 5	0.94 241	0.58 72	0.49 81	0.48 89	0.30 43	0.30 98	0.40 35	0.31 70	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.15 60	0.33 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MyStereo07	0.56 111	0.68 151	2.42 121	0.30 60	0.41 248	0.61 160	0.31 180	0.58 55	0.72 196	1.17 348	0.26 14	0.20 2	0.27 62	1.28 221	0.28 42	0.09 11	0.59 306	0.12 135	0.21 269	0.16 69	0.48 224

MyStereo06	0.70 227	0.72 163	3.51 349	0.31 74	0.25 124	0.60 142	0.30 170	0.90 219	0.67 135	1.48 377	0.53 126	0.84 292	0.57 256	0.60 107	1.11 280	0.09 11	0.55 299	0.12 135	0.20 258	0.16 69	0.56 254

MyStereo05	0.57 118	0.72 163	2.72 252	0.31 74	0.25 124	0.60 142	0.30 170	0.87 197	0.82 268	0.54 130	0.37 42	0.53 151	0.42 174	0.63 114	0.73 221	0.09 11	0.55 299	0.12 135	0.20 258	0.16 69	0.56 254

MyStereo04	0.57 118	0.68 151	2.66 227	0.30 60	0.41 248	0.61 160	0.31 180	0.88 205	0.80 256	0.48 65	0.37 42	0.54 156	0.42 174	0.61 110	0.71 216	0.09 11	0.59 306	0.12 135	0.21 269	0.16 69	0.48 224

ACVNet-DCA	0.67 211	0.73 166	2.43 126	0.67 322	0.52 279	0.76 277	0.24 80	0.81 144	0.83 274	0.77 294	0.39 51	0.25 23	0.38 135	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 396	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 342

xx1	0.71 231	0.73 166	2.43 126	0.67 322	0.52 279	0.76 277	0.24 80	0.85 178	1.05 345	0.77 294	0.39 51	0.46 123	0.37 128	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 396	0.12 135	0.41 355	0.16 69	1.18 342

1test111	0.72 239	0.73 166	2.43 126	0.67 322	0.52 279	0.76 277	0.24 80	0.81 144	0.83 274	0.77 294	0.39 51	0.25 23	0.38 135	1.03 186	0.75 224	0.10 47	2.13 396	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 342

11t1	0.60 147	0.49 89	2.19 75	0.35 143	0.58 296	0.48 33	0.21 30	0.72 105	0.73 199	0.49 81	0.47 83	0.35 63	0.34 119	0.61 110	0.71 216	0.12 143	1.26 363	0.10 46	0.29 304	0.16 69	1.22 350

CASnet	0.32 3	0.40 63	1.80 11	0.28 34	0.11 1	0.47 30	0.19 12	0.45 7	0.47 24	0.39 30	0.31 25	0.23 14	0.17 1	0.31 3	0.21 1	0.11 110	0.06 1	0.15 245	0.12 139	0.16 69	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.79 265	0.52 102	2.72 252	1.45 377	0.80 339	0.91 326	0.23 58	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 149	0.87 303	0.41 163	0.94 179	0.45 135	0.09 11	1.20 355	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 390

HanStereo	0.79 265	0.52 102	2.72 252	1.45 377	0.80 339	0.91 326	0.23 58	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 149	0.87 303	0.41 163	0.94 179	0.45 135	0.09 11	1.20 355	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 390

CES	0.33 4	0.32 14	1.46 3	0.25 5	0.50 275	0.40 12	0.20 20	0.48 11	0.48 27	0.22 3	0.29 17	0.26 29	0.19 7	0.35 22	0.22 4	0.09 11	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.16 69	0.54 247

DCRE	0.76 256	0.80 189	2.31 94	1.05 360	1.18 375	0.63 195	0.26 111	1.03 301	0.59 76	0.52 118	2.12 377	0.44 107	0.27 62	0.41 41	0.53 165	0.09 11	1.02 345	0.10 46	0.32 320	0.16 69	1.47 370

qqq	0.65 191	0.63 138	2.10 63	0.30 60	0.64 316	0.46 20	0.27 125	0.81 144	0.83 274	0.48 65	0.56 161	0.46 123	0.37 128	1.03 186	0.75 224	0.11 110	1.41 376	0.12 135	0.41 355	0.16 69	1.18 342

x	0.65 191	0.62 136	2.12 64	0.36 157	0.61 309	0.48 33	0.24 80	0.80 137	0.89 306	0.50 99	0.56 161	0.44 107	0.36 123	0.62 113	0.80 238	0.11 110	1.44 377	0.11 92	0.39 350	0.16 69	1.34 360

NINENet	0.54 99	0.40 63	2.19 75	0.55 286	0.26 138	0.91 326	0.23 58	1.05 315	0.77 237	0.54 130	0.57 171	0.65 210	0.32 107	1.22 210	0.34 95	0.16 247	0.13 153	0.16 261	0.11 109	0.16 69	0.14 24

AAGNet	0.92 312	0.40 63	2.53 178	0.60 301	1.01 363	0.62 182	0.45 270	0.52 27	0.68 159	0.58 169	0.53 126	0.50 140	0.72 299	1.22 210	7.32 410	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.16 69	0.10 4

THIR-Stereo	0.88 299	0.85 194	2.33 98	0.26 15	0.16 20	0.59 130	2.69 401	0.62 70	0.54 54	0.62 216	1.61 366	0.96 325	1.77 379	1.67 274	2.20 351	0.10 47	0.08 38	0.14 220	0.11 109	0.16 69	0.21 72

RAFT_R40	0.55 103	0.31 7	2.44 134	0.57 299	0.42 258	0.62 182	0.52 293	0.58 55	0.66 123	0.56 151	0.54 140	0.54 156	0.50 228	1.56 253	0.53 165	0.11 110	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.16 69	0.10 4

ICVP	0.48 55	0.33 23	2.37 103	0.34 128	0.22 86	0.60 142	0.55 302	0.79 132	0.53 51	0.45 51	0.60 189	0.49 136	0.36 123	0.55 92	0.46 139	0.16 247	0.16 192	0.14 220	0.11 109	0.16 69	0.32 139
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.41 18	0.34 30	2.17 72	0.24 4	0.11 1	0.64 207	0.24 80	0.85 178	0.70 177	0.45 51	0.54 140	0.28 38	0.27 62	0.51 75	0.27 37	0.11 110	0.06 1	0.09 13	0.06 6	0.16 69	0.14 24

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 82	0.51 100	1.12 1	0.26 15	0.22 86	0.46 20	0.20 20	1.10 338	1.33 369	3.13 407	0.33 32	0.22 8	0.20 14	0.34 15	0.26 32	0.11 110	0.09 81	0.11 92	0.09 37	0.17 90	0.21 72

SMFormer	0.64 186	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 20	0.24 80	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 255	0.51 143	0.41 163	1.89 311	0.86 251	0.13 185	1.01 340	0.11 92	0.26 290	0.17 90	0.84 309

iRaft-Stereo_20w	1.50 371	0.42 70	4.81 393	2.24 404	2.09 403	1.36 360	1.27 384	1.38 369	0.94 320	2.07 386	0.42 62	0.85 297	0.69 295	0.87 171	1.37 308	0.10 47	4.04 414	0.09 13	0.40 351	0.17 90	4.53 415

Patchmatch Stereo++	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.17 37	0.61 160	0.26 111	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.56 95	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.64 186	0.87 197	2.38 105	0.56 295	0.37 229	0.60 142	0.26 111	0.75 110	0.71 189	0.65 248	0.60 189	0.68 231	0.32 107	2.07 326	1.18 287	0.11 110	0.08 38	0.12 135	0.09 37	0.17 90	0.28 114

PSM-adaLoss	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.18 47	0.61 160	0.28 133	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.49 69	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo_v2	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.49 266	0.17 37	0.61 160	0.28 133	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.44 107	0.28 72	0.48 59	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.18 47	0.61 160	0.26 111	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.51 75	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

HUI-Stereo	0.43 25	0.36 40	2.45 150	0.48 255	0.18 47	0.61 160	0.27 125	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.44 107	0.28 72	0.47 51	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

SST-Stereo	0.56 111	0.30 5	2.44 134	0.71 331	0.55 287	0.62 182	0.65 329	0.57 53	0.67 135	0.59 188	0.53 126	0.51 143	0.59 266	1.57 257	0.31 70	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.11 9

iGMRVC	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.18 47	0.61 160	0.27 125	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.57 98	0.31 70	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

iRAFT	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.17 37	0.61 160	0.26 111	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.56 95	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

CRE-IMP	0.46 45	0.31 7	2.40 113	0.53 279	0.17 37	0.79 296	0.68 337	0.54 39	0.66 123	0.47 63	0.43 64	0.44 107	0.26 49	0.43 45	0.33 87	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.09 37	0.17 90	0.23 85

RAFT-IKP	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.16 20	0.60 142	0.28 133	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.51 75	0.31 70	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

XX-Stereo	0.98 325	0.57 117	4.45 390	1.64 387	5.33 413	0.55 82	0.16 3	0.96 257	0.43 13	0.45 51	0.65 226	0.85 297	0.19 7	0.79 159	0.26 32	0.11 110	0.80 330	0.10 46	0.32 320	0.17 90	0.78 301

222	1.02 330	0.60 127	1.95 35	0.29 46	0.51 277	0.62 182	0.24 80	1.09 335	0.86 295	0.64 236	0.67 235	0.47 128	0.42 174	1.86 306	6.73 408	0.13 185	1.21 358	0.11 92	0.32 320	0.17 90	1.44 368

xxxx	0.97 323	0.64 140	2.14 68	0.30 60	0.67 320	0.64 207	0.24 80	1.09 335	0.91 311	0.57 163	0.65 226	0.58 179	0.39 146	1.57 257	5.49 405	0.13 185	1.38 373	0.11 92	0.32 320	0.17 90	1.41 366

GMStereo	0.44 37	1.32 299	2.65 223	0.28 34	0.16 20	0.42 14	0.22 39	0.48 11	0.63 103	0.41 33	0.36 38	0.26 29	0.25 41	0.41 41	0.30 56	0.14 215	0.08 38	0.10 46	0.12 139	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
FENet	0.48 55	0.58 119	2.46 157	0.33 111	0.18 47	0.58 112	0.22 39	0.83 161	0.64 109	0.49 81	0.42 62	0.55 164	0.38 135	0.52 79	0.51 160	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.11 109	0.17 90	0.31 137

STTStereo	0.58 126	0.95 223	2.95 296	0.37 167	0.31 183	0.62 182	0.32 190	0.81 144	0.63 103	0.61 204	0.55 149	0.67 219	0.43 187	0.87 171	0.48 145	0.16 247	0.16 192	0.17 275	0.20 258	0.17 90	0.25 98

mmm	0.66 208	0.53 105	1.83 15	0.38 185	0.86 344	0.49 38	0.27 125	0.82 151	0.83 274	0.59 188	0.69 242	0.47 128	0.38 135	0.81 166	0.73 221	0.12 143	1.37 372	0.14 220	0.45 359	0.18 110	1.35 362

ttt	0.89 306	0.51 100	2.51 174	0.36 157	0.31 183	0.61 160	0.28 133	1.07 330	0.92 313	0.56 151	0.77 290	0.55 164	0.37 128	2.27 339	3.51 384	0.16 247	1.21 358	0.13 191	0.31 315	0.18 110	1.26 352

1111x	1.06 337	0.79 187	3.29 326	0.33 111	0.60 302	0.64 207	0.33 203	1.10 338	0.92 313	0.59 188	0.69 242	0.59 182	0.47 218	2.64 367	4.61 400	0.12 143	1.38 373	0.11 92	0.49 365	0.18 110	1.30 357

LL-Strereo2	0.62 167	1.36 312	2.47 162	1.37 374	0.96 354	0.54 73	0.28 133	0.61 67	0.49 29	0.42 37	0.34 34	0.44 107	0.21 16	0.57 98	0.53 165	0.11 110	0.26 249	0.16 261	0.14 177	0.18 110	0.98 333

CASS	0.43 25	0.34 30	2.01 43	0.33 111	0.17 37	0.54 73	0.24 80	0.71 104	0.52 45	0.62 216	0.55 149	0.40 82	0.41 163	0.43 45	0.33 87	0.17 266	0.10 104	0.14 220	0.11 109	0.18 110	0.23 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 191	1.15 261	2.40 113	0.33 111	0.30 175	0.83 307	0.40 244	0.94 241	0.82 268	0.67 256	0.76 286	0.68 231	0.58 263	1.13 200	1.25 297	0.14 215	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.18 110	0.28 114

IER	0.49 66	0.73 166	2.12 64	0.27 22	0.25 124	0.65 221	0.27 125	0.76 112	0.59 76	0.56 151	0.59 182	0.60 189	0.53 242	0.64 118	0.44 131	0.12 143	0.09 81	0.11 92	0.11 109	0.18 110	0.15 30

DAS	0.61 154	0.42 70	1.85 20	0.34 128	0.34 209	0.52 61	0.42 252	0.89 211	0.80 256	0.85 315	0.69 242	0.57 175	0.51 232	2.38 349	0.57 176	0.13 185	0.09 81	0.12 135	0.09 37	0.18 110	0.37 162

SepStereo	0.57 118	0.42 70	1.85 20	0.34 128	0.34 209	0.52 61	0.42 252	0.89 211	0.80 256	0.85 315	0.69 242	0.57 175	0.51 232	1.55 251	0.57 176	0.13 185	0.09 81	0.12 135	0.09 37	0.18 110	0.37 162

HHNet	0.63 179	0.67 144	3.10 312	0.37 167	0.25 124	0.64 207	0.60 317	0.70 98	0.67 135	0.55 141	1.12 345	0.32 52	0.60 271	0.43 45	1.75 327	0.16 247	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.18 110	0.22 77

DRaft	0.65 191	0.47 85	2.38 105	0.25 5	0.17 37	0.64 207	0.65 329	0.56 48	0.57 66	0.67 256	0.98 328	0.38 72	0.99 341	1.42 235	2.06 341	0.11 110	0.14 166	0.10 46	0.14 177	0.18 110	0.21 72

Anonymous3	0.47 48	0.49 89	2.61 208	0.33 111	0.25 124	0.72 263	0.32 190	0.80 137	0.60 80	0.36 23	0.41 60	0.33 56	0.29 88	0.46 49	0.30 56	0.19 288	0.18 205	0.13 191	0.13 159	0.18 110	0.22 77

CFNet_pseudo	0.47 48	0.50 95	2.19 75	0.26 15	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 161	0.68 231	0.47 218	0.53 86	0.33 87	0.11 110	0.10 104	0.15 245	0.10 71	0.18 110	0.33 142

test_xeample	0.98 325	0.65 142	2.12 64	0.29 46	0.67 320	0.60 142	0.28 133	1.08 333	0.85 289	0.62 216	0.70 255	0.44 107	0.41 163	1.95 319	5.45 404	0.12 143	1.33 371	0.11 92	0.31 315	0.18 110	1.42 367

SFCPSM	0.48 55	0.39 59	2.30 92	0.28 34	0.27 149	0.70 253	0.32 190	1.00 281	0.69 167	0.50 99	0.52 123	0.43 92	0.36 123	0.53 86	0.44 131	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.16 212	0.18 110	0.23 85

PMTNet	0.35 7	0.38 55	1.75 9	0.21 2	0.14 8	0.57 105	0.24 80	0.48 11	0.44 16	0.28 18	0.32 31	0.26 29	0.24 27	0.41 41	0.24 15	0.42 356	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.18 110	0.15 30

RASNet	0.69 222	1.05 237	2.59 199	0.37 167	0.47 271	0.66 234	0.33 203	0.82 151	0.76 229	0.51 110	0.65 226	0.93 317	0.62 275	2.20 337	0.80 238	0.14 215	0.09 81	0.09 13	0.11 109	0.18 110	0.37 162

MSMDNet	0.48 55	0.50 95	2.23 82	0.27 22	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 149	0.68 231	0.56 251	0.48 59	0.32 78	0.11 110	0.10 104	0.13 191	0.10 71	0.18 110	0.43 198

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 167	1.15 261	3.11 313	0.39 198	0.37 229	0.60 142	0.28 133	0.87 197	0.64 109	0.63 225	0.56 161	0.71 250	0.45 203	1.08 191	0.52 162	0.15 233	0.12 140	0.14 220	0.15 195	0.18 110	0.25 98
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.47 48	0.50 95	2.19 75	0.26 15	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 161	0.68 231	0.47 218	0.53 86	0.33 87	0.11 110	0.10 104	0.16 261	0.10 71	0.18 110	0.33 142

AdaStereo	0.48 55	0.44 80	2.18 74	0.36 157	0.20 68	0.59 130	0.29 158	0.97 264	0.74 216	0.52 118	0.55 149	0.61 191	0.33 112	0.52 79	0.44 131	0.18 277	0.08 38	0.17 275	0.11 109	0.18 110	0.24 94
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
HSM	0.67 211	0.92 219	2.29 90	0.30 60	0.29 164	0.65 221	0.29 158	0.98 270	0.67 135	0.59 188	0.58 177	1.39 369	0.65 281	2.56 360	0.45 135	0.11 110	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.18 110	0.24 94

DLCB_ROB	0.61 154	0.96 224	2.00 41	0.37 167	0.25 124	0.65 221	0.37 227	0.86 190	0.76 229	0.73 282	0.70 255	0.84 292	0.47 218	1.57 257	0.72 220	0.13 185	0.13 153	0.14 220	0.14 177	0.18 110	0.33 142

tta	0.63 179	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 20	0.24 80	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 255	0.51 143	0.41 163	1.89 311	0.86 251	0.13 185	1.01 340	0.11 92	0.26 290	0.19 133	0.59 259

qqq1	0.62 167	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 20	0.24 80	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 255	0.51 143	0.41 163	1.89 311	0.64 196	0.13 185	1.01 340	0.09 13	0.24 278	0.19 133	0.59 259

fff1	0.62 167	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 20	0.24 80	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 255	0.51 143	0.41 163	1.89 311	0.64 196	0.13 185	1.01 340	0.09 13	0.24 278	0.19 133	0.59 259

mmx	0.99 327	0.67 144	3.39 335	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	2.75 378	3.86 390	0.13 185	1.25 360	0.15 245	0.33 330	0.19 133	1.28 355

xxx	0.99 327	0.67 144	3.39 335	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	2.75 378	3.86 390	0.13 185	1.25 360	0.15 245	0.33 330	0.19 133	1.28 355

IGEV_Zeroshot_test	0.91 311	0.39 59	3.80 366	0.42 223	1.95 400	0.56 86	0.64 326	0.84 168	0.55 59	1.45 374	0.53 126	0.79 275	0.42 174	0.57 98	1.13 282	0.10 47	0.49 291	0.10 46	0.34 336	0.19 133	2.97 409

PCWNet_CMD	0.48 55	0.50 95	2.23 82	0.27 22	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 149	0.68 231	0.56 251	0.48 59	0.32 78	0.11 110	0.10 104	0.14 220	0.10 71	0.19 133	0.43 198

CFNet_ucs	0.50 70	0.55 114	2.28 88	0.27 22	0.22 86	0.58 112	0.23 58	0.90 219	0.69 167	0.54 130	0.64 219	0.68 231	0.44 195	0.55 92	0.34 95	0.14 215	0.12 140	0.16 261	0.11 109	0.19 133	0.38 170

anonymousdsp2	0.88 299	0.31 7	1.96 38	1.06 361	1.56 392	0.57 105	0.22 39	0.84 168	0.98 334	1.20 354	0.37 42	0.65 210	0.26 49	1.19 208	0.46 139	0.10 47	2.40 408	0.10 46	0.13 159	0.19 133	2.96 408

CBFPSM	0.62 167	1.34 305	2.12 64	0.30 60	0.23 109	0.71 257	0.38 235	0.77 118	0.68 159	0.51 110	0.49 102	1.03 339	0.82 317	0.63 114	1.35 304	0.11 110	0.12 140	0.10 46	0.10 71	0.19 133	0.37 162

gwcnet-sp	0.52 82	0.71 158	2.66 227	0.32 91	0.22 86	0.66 234	0.31 180	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 102	0.46 123	0.43 187	0.77 154	0.48 145	0.12 143	0.11 125	0.11 92	0.11 109	0.19 133	0.19 60

scenet	0.52 82	0.71 158	2.66 227	0.32 91	0.22 86	0.66 234	0.31 180	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 102	0.46 123	0.43 187	0.77 154	0.48 145	0.12 143	0.11 125	0.11 92	0.11 109	0.19 133	0.19 60

Selective-RAFT	0.46 45	0.48 88	1.88 24	0.32 91	0.16 20	0.61 160	0.19 12	0.66 83	0.62 92	0.28 18	0.30 20	0.41 87	0.33 112	0.51 75	0.32 78	0.11 110	1.09 349	0.09 13	0.35 338	0.19 133	0.37 162

ssnet	0.52 82	0.71 158	2.66 227	0.32 91	0.22 86	0.66 234	0.31 180	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 102	0.46 123	0.43 187	0.77 154	0.48 145	0.12 143	0.11 125	0.11 92	0.11 109	0.19 133	0.19 60

CRFU-Net	0.58 126	0.42 70	1.90 27	0.49 266	0.27 149	0.83 307	0.35 217	0.94 241	0.54 54	0.65 248	0.60 189	0.78 273	1.34 356	1.00 182	0.51 160	0.17 266	0.14 166	0.17 275	0.10 71	0.19 133	0.20 68

DSFCA	0.62 167	0.77 182	1.95 35	0.29 46	0.29 164	0.79 296	0.86 354	0.81 144	0.73 199	0.73 282	0.66 232	0.67 219	0.57 256	1.17 206	1.03 272	0.16 247	0.15 180	0.13 191	0.14 177	0.19 133	0.28 114

DMCA	0.50 70	0.83 191	1.95 35	0.32 91	0.24 118	0.59 130	0.26 111	0.81 144	0.68 159	0.59 188	0.49 102	0.56 171	0.36 123	0.65 122	0.65 201	0.14 215	0.10 104	0.14 220	0.10 71	0.19 133	0.29 120

EKT-Stereo	1.56 377	0.55 114	2.60 204	2.54 407	19.66 423	0.55 82	0.22 39	0.76 112	0.51 40	0.40 32	0.36 38	0.43 92	0.27 62	0.74 150	0.42 122	0.13 185	0.17 199	0.11 92	0.16 212	0.20 150	0.50 232

Selective-IGEV	0.57 118	0.42 70	1.87 23	1.67 389	1.33 382	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 79	0.36 104	0.09 11	0.97 337	0.09 13	0.15 195	0.20 150	0.85 313

rafts_anoy	0.60 147	1.33 303	2.59 199	0.53 279	1.09 370	0.49 38	0.25 99	0.67 86	0.53 51	0.41 33	0.38 48	0.33 56	0.30 98	0.68 132	0.41 118	0.10 47	1.13 352	0.13 191	0.15 195	0.20 150	0.29 120

GES	0.49 66	0.54 107	2.37 103	0.31 74	0.19 63	0.61 160	0.30 170	0.93 236	0.52 45	0.49 81	0.53 126	0.40 82	0.43 187	0.59 102	0.67 206	0.16 247	0.11 125	0.12 135	0.10 71	0.20 150	0.30 129

UNet	0.56 111	0.58 119	2.81 274	0.32 91	0.33 200	0.74 271	0.27 125	0.86 190	0.67 135	0.55 141	0.55 149	0.72 251	0.55 249	0.79 159	0.58 178	0.12 143	0.09 81	0.13 191	0.11 109	0.20 150	0.19 60

UPFNet	0.51 80	0.67 144	2.04 50	0.34 128	0.33 200	0.65 221	0.37 227	0.88 205	0.65 116	0.60 197	0.53 126	0.61 191	0.41 163	0.77 154	0.55 172	0.13 185	0.13 153	0.13 191	0.13 159	0.20 150	0.16 43

PSMNet-RSSM	0.61 154	1.19 272	2.43 126	0.33 111	0.25 124	0.59 130	0.28 133	0.88 205	0.65 116	0.54 130	0.62 204	0.69 242	0.46 210	1.67 274	0.50 157	0.15 233	0.10 104	0.14 220	0.16 212	0.20 150	0.28 114

UCFNet_RVC	0.55 103	1.16 263	2.48 167	0.31 74	0.27 149	0.65 221	0.28 133	0.76 112	0.58 72	0.51 110	0.53 126	0.67 219	0.42 174	0.91 176	0.45 135	0.16 247	0.11 125	0.17 275	0.17 225	0.20 150	0.23 85

MDST_ROB	1.28 354	0.53 105	3.84 369	0.55 286	0.45 263	4.06 406	0.60 317	1.36 368	0.89 306	2.18 391	1.17 346	0.98 328	0.72 299	4.28 403	2.12 345	0.20 296	0.16 192	0.19 296	0.17 225	0.20 150	0.84 309

MyStereo8	0.73 241	1.16 263	2.89 288	0.53 279	0.34 209	0.71 257	0.20 20	1.87 388	0.59 76	0.53 126	0.66 232	0.50 140	0.33 112	1.27 220	0.62 190	0.10 47	1.19 354	0.10 46	0.21 269	0.21 159	0.61 264

MIF-Stereo (partial)	0.41 18	0.71 158	2.67 234	0.27 22	0.24 118	0.32 6	0.17 5	0.56 48	0.46 18	0.26 14	0.37 42	0.25 23	0.26 49	0.46 49	0.35 102	0.11 110	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.21 159	0.15 30

4D-IteraStereo	0.62 167	1.29 296	3.04 307	0.27 22	0.30 175	0.46 20	0.26 111	0.54 39	0.51 40	0.41 33	0.31 25	0.39 74	0.19 7	0.53 86	0.65 201	0.09 11	0.47 287	0.12 135	0.11 109	0.21 159	2.14 389

RCA-Stereo	0.45 40	0.38 55	1.80 11	0.27 22	0.25 124	0.58 112	0.23 58	0.84 168	0.66 123	0.42 37	0.44 75	0.28 38	0.35 121	0.31 3	0.21 1	0.09 11	1.01 340	0.09 13	0.07 12	0.21 159	0.53 244

CSP-Net	0.55 103	0.61 132	1.81 14	0.30 60	0.23 109	0.77 287	0.35 217	0.90 219	0.62 92	0.62 216	0.60 189	0.65 210	0.42 174	1.76 285	0.47 142	0.17 266	0.12 140	0.10 46	0.10 71	0.21 159	0.16 43

IPLGR	0.58 126	0.64 140	3.12 314	0.37 167	0.18 47	0.62 182	0.54 298	1.06 327	0.69 167	0.73 282	0.46 78	0.50 140	0.44 195	1.12 199	0.31 70	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.21 159	0.20 68

pcwnet_v2	0.65 191	0.54 107	4.29 386	0.33 111	0.27 149	0.60 142	0.25 99	1.02 295	0.92 313	0.61 204	0.69 242	0.62 196	0.54 244	0.67 128	0.38 113	0.18 277	0.15 180	0.15 245	0.14 177	0.21 159	0.49 230

HCRNet	0.50 70	0.75 179	2.08 56	0.39 198	0.29 164	0.58 112	0.22 39	0.79 132	0.67 135	0.49 81	0.49 102	0.48 134	0.37 128	1.13 200	0.40 116	0.15 233	0.10 104	0.15 245	0.13 159	0.21 159	0.19 60

MMNet	0.55 103	0.92 219	2.03 47	0.34 128	0.27 149	0.79 296	0.28 133	0.86 190	0.79 249	0.62 216	0.58 177	0.59 182	0.56 251	0.80 163	0.61 187	0.11 110	0.11 125	0.12 135	0.11 109	0.21 159	0.22 77

ac_64	0.63 179	0.77 182	2.71 250	0.37 167	0.34 209	0.64 207	0.30 170	0.86 190	0.67 135	0.58 169	0.53 126	0.88 307	0.48 224	1.84 302	0.71 216	0.15 233	0.12 140	0.12 135	0.12 139	0.21 159	0.25 98

CFNet-ft	0.60 147	1.16 263	2.45 150	0.29 46	0.30 175	0.64 207	0.28 133	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 171	0.79 275	0.44 195	1.48 244	0.62 190	0.15 233	0.10 104	0.28 337	0.14 177	0.21 159	0.29 120

CFNet_RVC	0.60 147	1.16 263	2.45 150	0.29 46	0.30 175	0.64 207	0.28 133	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 171	0.79 275	0.44 195	1.48 244	0.62 190	0.15 233	0.10 104	0.28 337	0.14 177	0.21 159	0.29 120

MLCV	0.59 141	1.41 320	2.41 117	0.31 74	0.15 13	0.60 142	0.23 58	0.77 118	0.63 103	0.67 256	0.66 232	0.55 164	0.37 128	1.16 204	1.09 278	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.21 159	0.29 120

iResNet	0.59 141	1.09 243	2.54 182	0.44 238	0.18 47	0.65 221	0.29 158	0.89 211	0.75 221	0.59 188	0.64 219	0.43 92	0.39 146	0.73 147	1.24 296	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.08 27	0.21 159	0.40 182

AE-Stereo	0.71 231	0.32 14	2.44 134	0.44 238	0.50 275	0.58 112	0.23 58	1.08 333	0.67 135	0.67 256	0.51 116	0.47 128	0.24 27	0.63 114	0.32 78	0.09 11	2.15 400	0.11 92	0.45 359	0.22 173	2.01 383

StereoVision	0.52 82	1.12 252	2.70 249	0.34 128	0.32 194	0.47 30	0.26 111	0.73 106	0.61 83	0.33 22	0.89 314	0.45 119	0.26 49	0.52 79	0.39 115	0.14 215	0.15 180	0.16 261	0.15 195	0.22 173	0.14 24

MC-Stereo	0.58 126	0.37 50	2.00 41	0.88 346	0.64 316	0.54 73	0.19 12	0.46 9	0.39 3	0.58 169	0.39 51	0.27 36	0.27 62	0.71 141	0.32 78	0.09 11	1.20 355	0.09 13	0.16 212	0.22 173	1.92 381

CroCo-Stereo Lap2	0.38 13	0.91 214	2.02 46	0.33 111	0.38 235	0.23 2	0.21 30	0.63 76	0.51 40	0.23 6	0.28 15	0.29 42	0.23 25	0.34 15	0.28 42	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.22 173	0.15 30

dd	0.48 55	1.32 299	2.41 117	0.31 74	0.17 37	0.58 112	0.26 111	0.50 23	0.71 189	0.42 37	0.41 60	0.34 60	0.28 72	0.47 51	0.41 118	0.18 277	0.10 104	0.13 191	0.12 139	0.22 173	0.16 43

GANet-ADL	0.48 55	0.56 116	2.51 174	0.34 128	0.20 68	0.58 112	0.25 99	0.80 137	0.57 66	0.43 43	0.61 197	0.56 171	0.31 102	0.44 48	0.44 131	0.14 215	0.11 125	0.10 46	0.09 37	0.22 173	0.38 170

CrosDoStereo	0.96 320	0.49 89	2.66 227	0.27 22	0.33 200	0.54 73	3.69 405	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 359	0.53 151	1.47 366	1.77 288	3.02 376	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 109	0.22 173	0.30 129

NRIStereo	0.50 70	0.34 30	2.44 134	0.52 275	0.16 20	0.94 332	0.73 344	0.52 27	0.65 116	0.48 65	0.40 59	0.59 182	0.29 88	0.78 158	0.33 87	0.11 110	0.13 153	0.11 92	0.09 37	0.22 173	0.25 98

DeepStereo_LL	0.96 320	0.49 89	2.66 227	0.27 22	0.33 200	0.54 73	3.69 405	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 359	0.53 151	1.47 366	1.77 288	3.02 376	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 109	0.22 173	0.30 129

raft+_RVC	0.62 167	1.18 269	2.43 126	0.36 157	2.08 402	0.52 61	0.25 99	0.66 83	0.54 54	0.36 23	0.46 78	0.32 52	0.28 72	0.49 69	0.43 128	0.10 47	0.91 335	0.10 46	0.09 37	0.22 173	0.70 291

raftrobust	0.52 82	1.14 255	2.15 69	0.33 111	0.99 358	0.53 66	0.21 30	0.59 62	0.50 35	0.53 126	0.36 38	0.31 48	0.33 112	0.47 51	0.42 122	0.10 47	0.55 299	0.09 13	0.08 27	0.22 173	0.46 218

delet	0.60 147	0.84 192	2.45 150	0.33 111	0.35 217	0.73 266	0.46 275	0.89 211	0.80 256	0.58 169	0.62 204	0.67 219	0.51 232	1.14 202	0.64 196	0.12 143	0.12 140	0.13 191	0.14 177	0.22 173	0.29 120

cf-r	0.62 167	1.27 292	2.99 303	0.34 128	0.28 159	0.60 142	0.28 133	0.82 151	0.70 177	0.55 141	0.61 197	0.77 269	0.41 163	1.32 225	0.52 162	0.13 185	0.09 81	0.11 92	0.12 139	0.22 173	0.27 108

DMCA-RVC	0.70 227	1.30 297	3.59 357	0.37 167	0.89 347	0.57 105	0.31 180	0.73 106	0.59 76	0.69 267	0.54 140	0.59 182	0.57 256	1.25 217	0.66 204	0.16 247	0.38 272	0.20 306	0.15 195	0.22 173	0.23 85

AEACV	0.89 306	0.29 2	1.84 18	2.50 406	1.68 396	0.53 66	0.21 30	1.01 289	0.42 9	0.68 262	0.31 25	0.22 8	0.39 146	1.63 267	0.25 23	0.09 11	2.60 409	0.09 13	0.54 372	0.23 187	2.27 402

ProNet	0.46 45	0.60 127	1.85 20	0.35 143	0.67 320	0.49 38	0.25 99	0.53 30	0.57 66	0.21 1	0.24 6	0.22 8	0.20 14	0.52 79	0.22 4	0.09 11	0.47 287	0.10 46	0.09 37	0.23 187	1.33 358

HGLStereo	0.61 154	1.20 274	2.59 199	0.36 157	0.40 243	0.65 221	0.30 170	0.87 197	0.67 135	0.60 197	0.70 255	0.69 242	0.56 251	1.07 190	0.59 180	0.14 215	0.13 153	0.13 191	0.12 139	0.23 187	0.23 85

FAT-Stereo	0.72 239	0.60 127	2.86 284	0.37 167	0.29 164	0.64 207	0.55 302	1.01 289	0.91 311	0.76 292	0.94 320	0.93 317	0.79 315	1.82 299	0.60 182	0.19 288	0.19 209	0.17 275	0.16 212	0.23 187	0.47 220

BEATNet_4x	0.57 118	1.16 263	2.56 193	0.35 143	0.16 20	0.56 86	0.25 99	0.91 226	0.64 109	0.55 141	0.53 126	0.59 182	0.43 187	0.67 128	0.76 227	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.09 37	0.23 187	0.58 256

iResNet_ROB	0.60 147	1.59 345	2.04 50	0.32 91	0.21 77	0.60 142	0.22 39	0.99 275	0.85 289	0.61 204	0.63 212	0.58 179	0.42 174	1.08 191	0.98 265	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.06 6	0.23 187	0.33 142

ff7	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 397

IGEVStereo-DCA	0.74 244	0.74 175	2.09 57	0.76 334	0.77 335	0.45 17	0.23 58	0.49 14	0.62 92	0.71 279	0.22 2	0.30 43	0.28 72	1.29 222	1.53 318	0.10 47	1.50 378	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 397

ffff	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 397

rrr	0.84 281	0.74 175	3.40 340	0.76 334	0.77 335	0.45 17	0.28 133	1.23 360	0.84 286	0.71 279	0.22 2	0.30 43	0.28 72	1.29 222	1.53 318	0.10 47	1.50 378	0.10 46	0.29 304	0.24 193	1.75 378

11t	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 397

ToySt	0.67 211	0.88 201	2.61 208	0.39 198	0.73 328	0.61 160	0.38 235	0.78 125	0.73 199	0.43 43	0.70 255	0.72 251	0.45 203	0.66 125	0.62 190	0.14 215	0.63 312	0.13 191	0.33 330	0.24 193	1.18 342

ccc-4	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 397

Wz-Net-LNSev	0.66 208	1.30 297	2.81 274	0.35 143	0.37 229	0.80 299	0.48 281	0.91 226	0.87 297	0.63 225	0.70 255	0.80 281	0.59 266	0.67 128	0.68 209	0.15 233	0.14 166	0.12 135	0.12 139	0.24 193	0.38 170

dad	0.58 126	1.35 308	2.39 111	0.31 74	0.20 68	0.62 182	0.26 111	0.56 48	0.79 249	0.66 254	0.64 219	0.64 206	0.36 123	0.87 171	0.48 145	0.28 340	0.15 180	0.40 360	0.18 233	0.24 193	0.22 77

Anonymous	0.41 18	0.44 80	2.55 189	0.35 143	0.32 194	0.38 11	0.34 208	0.57 53	0.41 5	0.25 11	0.30 20	0.23 14	0.29 88	0.38 27	0.28 42	0.15 233	0.13 153	0.11 92	0.12 139	0.24 193	0.30 129

111	0.57 118	1.41 320	2.63 213	0.25 5	0.15 13	0.59 130	0.26 111	0.90 219	0.83 274	0.50 99	0.54 140	0.57 175	0.38 135	0.54 91	0.41 118	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.24 193	0.81 307

hitnet-ft	0.73 241	1.09 243	2.59 199	0.28 34	0.22 86	0.71 257	0.36 224	0.89 211	0.67 135	0.58 169	0.83 298	1.03 339	0.94 338	2.31 342	0.70 212	0.23 317	0.14 166	0.41 362	0.13 159	0.24 193	0.28 114

DeepPruner_ROB	0.58 126	1.06 238	2.68 239	0.30 60	0.26 138	0.63 195	0.31 180	0.83 161	0.51 40	0.62 216	0.56 161	0.65 210	0.39 146	1.06 188	0.56 174	0.19 288	0.14 166	0.14 220	0.14 177	0.24 193	0.33 142

DRN-Test	0.71 231	0.79 187	2.83 278	0.40 211	0.44 260	0.80 299	0.41 246	1.07 330	0.83 274	0.82 310	0.64 219	0.68 231	0.57 256	1.78 291	0.79 236	0.16 247	0.13 153	0.17 275	0.16 212	0.24 193	0.51 236

ETE_ROB	0.68 216	1.09 243	2.32 96	0.38 185	0.26 138	0.69 250	0.51 289	1.49 375	0.75 221	0.81 306	0.71 268	0.85 297	0.51 232	1.39 230	0.70 212	0.17 266	0.14 166	0.19 296	0.16 212	0.24 193	0.35 155

cc1	0.74 244	0.73 166	2.43 126	0.67 322	0.52 279	0.76 277	0.24 80	0.85 178	1.05 345	0.77 294	0.39 51	0.25 23	0.38 135	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 396	0.11 92	0.09 37	0.25 208	2.20 396

DualNet	0.97 323	0.67 144	3.39 335	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	0.64 118	3.86 390	0.10 47	2.16 401	0.15 245	0.33 330	0.25 208	2.19 392

ffm	0.78 262	0.67 144	3.39 335	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	0.64 118	0.22 4	0.10 47	2.16 401	0.15 245	0.33 330	0.25 208	2.19 392

ff1	1.07 339	0.67 144	3.39 335	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	2.75 378	3.86 390	0.10 47	2.16 401	0.15 245	0.33 330	0.25 208	2.19 392

tt1	0.74 244	0.73 166	2.34 99	0.67 322	0.63 312	0.75 273	0.24 80	0.85 178	0.96 327	0.81 306	0.38 48	0.26 29	0.35 121	0.64 118	0.22 4	0.10 47	2.16 401	0.11 92	0.09 37	0.25 208	2.19 392

MIF-Stereo	0.36 10	0.66 143	2.43 126	0.28 34	0.24 118	0.30 4	0.18 10	0.35 1	0.36 2	0.26 14	0.37 42	0.18 1	0.18 6	0.33 14	0.30 56	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.08 27	0.25 208	0.09 2

anonymousdsp	0.86 292	0.59 125	2.65 223	1.33 371	1.25 379	0.56 86	0.23 58	0.54 39	0.71 189	1.13 344	0.25 11	0.22 8	0.24 27	1.24 214	0.24 15	0.09 11	2.34 406	0.10 46	0.18 233	0.25 208	3.12 411

IGEV-Stereo	0.86 292	0.60 127	2.65 223	1.35 373	1.25 379	0.56 86	0.23 58	0.54 39	0.71 189	1.14 345	0.25 11	0.22 8	0.24 27	1.24 214	0.24 15	0.09 11	2.34 406	0.10 46	0.18 233	0.25 208	3.13 412
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.86 292	0.75 179	3.36 330	0.65 316	0.76 333	0.49 38	0.33 203	1.21 359	0.80 256	0.61 204	0.23 5	0.30 43	0.29 88	1.17 206	1.57 320	0.10 47	1.79 384	0.10 46	0.40 351	0.25 208	2.09 386

psmorigin	1.41 364	0.91 214	13.83 418	0.37 167	0.30 175	0.63 195	0.37 227	0.80 137	0.64 109	0.98 329	0.87 310	1.16 362	0.78 313	3.95 401	1.09 278	0.19 288	0.22 231	0.17 275	0.19 249	0.25 208	0.47 220

PA-Net	0.93 317	1.36 312	4.14 377	0.64 314	0.41 248	0.70 253	0.53 295	0.91 226	0.88 301	0.53 126	0.60 189	0.70 248	0.54 244	2.40 351	2.57 366	0.17 266	0.28 257	0.19 296	0.28 300	0.25 208	0.48 224
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.79 265	1.46 331	2.72 252	0.34 128	0.25 124	0.59 130	0.32 190	0.88 205	0.83 274	0.62 216	0.95 323	0.80 281	0.43 187	2.46 356	1.72 324	0.38 353	0.26 249	0.10 46	0.09 37	0.25 208	0.43 198

HITNet	0.55 103	1.28 294	2.73 257	0.35 143	0.14 8	0.56 86	0.23 58	0.89 211	0.62 92	0.52 118	0.51 116	0.49 136	0.38 135	0.52 79	0.60 182	0.09 11	0.07 6	0.10 46	0.08 27	0.25 208	0.61 264
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
XPNet_ROB	0.68 216	1.11 250	2.28 88	0.38 185	0.27 149	0.67 241	0.47 279	0.94 241	0.75 221	0.80 305	0.71 268	0.81 284	0.54 244	1.72 279	0.84 248	0.22 309	0.16 192	0.16 261	0.15 195	0.25 208	0.45 215

SGM-Forest	1.84 384	7.91 417	10.36 412	0.42 223	0.33 200	1.04 341	1.29 385	1.01 289	0.88 301	1.19 349	2.30 384	1.03 339	1.79 380	2.60 364	2.81 371	0.22 309	0.21 229	0.21 310	0.19 249	0.25 208	0.79 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GMStereo_Zeroshot	0.44 37	0.44 80	1.84 18	0.44 238	0.20 68	0.52 61	0.19 12	0.60 65	0.54 54	0.58 169	0.59 182	0.63 200	0.29 88	0.59 102	0.34 95	0.16 247	0.09 81	0.16 261	0.09 37	0.26 223	0.26 103

raft_robust	0.68 216	1.24 286	2.42 121	0.30 60	0.57 292	0.53 66	0.25 99	0.95 254	0.79 249	0.49 81	0.46 78	1.12 356	0.74 306	1.50 247	0.61 187	0.09 11	0.62 311	0.10 46	0.30 310	0.26 223	0.30 129

PFNet	0.62 167	0.42 70	2.69 245	0.43 233	0.55 287	0.62 182	0.27 125	0.64 78	0.72 196	0.61 204	0.56 161	0.45 119	0.33 112	1.86 306	1.12 281	0.28 340	0.09 81	0.12 135	0.16 212	0.26 223	0.27 108

LMCR-Stereo	0.61 154	1.00 226	2.60 204	0.42 223	0.22 86	0.74 271	0.31 180	1.06 327	0.70 177	0.62 216	0.64 219	0.40 82	0.52 239	0.84 168	1.27 299	0.20 296	0.09 81	0.12 135	0.09 37	0.26 223	0.16 43

GwcNet-RSSM	0.64 186	1.38 318	2.69 245	0.33 111	0.26 138	0.60 142	0.32 190	0.84 168	0.73 199	0.56 151	0.65 226	0.72 251	0.42 174	1.78 291	0.60 182	0.14 215	0.10 104	0.12 135	0.13 159	0.26 223	0.26 103

DANet	0.85 289	0.68 151	2.41 117	1.18 369	0.48 272	0.77 287	1.23 383	0.93 236	1.53 378	0.90 321	0.72 271	0.97 327	0.57 256	1.86 306	1.05 274	0.18 277	0.16 192	0.19 296	0.16 212	0.26 223	0.67 279
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	0.71 231	1.24 286	2.56 193	0.42 223	0.45 263	0.73 266	0.46 275	0.98 270	0.81 263	0.77 294	0.56 161	0.74 259	0.48 224	1.69 278	0.91 255	0.15 233	0.14 166	0.15 245	0.15 195	0.26 223	0.51 236

DISCO	0.61 154	0.63 138	1.98 40	0.46 248	0.34 209	0.84 312	0.35 217	0.88 205	0.81 263	0.61 204	0.64 219	1.06 347	0.53 242	1.11 197	0.83 247	0.13 185	0.10 104	0.11 92	0.10 71	0.26 223	0.37 162

NCCL2	0.71 231	1.32 299	2.30 92	0.44 238	0.31 183	0.71 257	0.67 335	0.89 211	0.69 167	0.70 270	0.61 197	0.85 297	0.54 244	1.58 263	0.70 212	0.20 296	0.17 199	0.66 376	0.25 284	0.26 223	0.38 170

LALA_ROB	0.68 216	1.14 255	2.50 173	0.37 167	0.29 164	0.78 292	0.55 302	0.99 275	0.84 286	0.82 310	0.68 238	0.93 317	0.50 228	1.01 183	0.89 253	0.21 304	0.15 180	0.21 310	0.18 233	0.26 223	0.30 129

PSMNet_ROB	0.75 253	1.42 324	2.93 293	0.39 198	0.32 194	0.73 266	0.56 306	0.90 219	0.74 216	0.56 151	0.60 189	0.75 263	0.47 218	2.00 322	1.31 300	0.18 277	0.13 153	0.19 296	0.20 258	0.26 223	0.40 182

MIPNet	0.88 299	1.07 239	2.85 282	0.61 307	0.18 47	1.46 365	1.37 387	1.65 381	0.78 240	1.93 385	0.85 303	0.75 263	1.66 373	0.87 171	0.34 95	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.32 320	0.27 234	0.26 103

GEStereo_RVC	0.61 154	1.19 272	2.61 208	0.48 255	0.25 124	0.63 195	0.37 227	1.05 315	0.79 249	0.55 141	0.55 149	0.59 182	0.44 195	1.10 193	0.48 145	0.16 247	0.11 125	0.12 135	0.11 109	0.27 234	0.43 198

RALCasStereoNet	0.65 191	1.34 305	2.56 193	0.43 233	0.96 354	0.50 44	0.26 111	0.62 70	0.56 63	0.43 43	0.49 102	0.36 64	0.28 72	0.72 146	0.53 165	0.10 47	1.18 353	0.09 13	0.08 27	0.27 234	1.27 353

psm_up	0.65 191	1.02 230	2.53 178	0.36 157	0.31 183	0.64 207	0.38 235	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.57 171	0.68 231	0.57 256	1.90 316	0.52 162	0.17 266	0.15 180	0.16 261	0.15 195	0.27 234	0.22 77

NCC-stereo	0.88 299	1.22 281	2.97 298	0.60 301	0.45 263	1.88 384	0.48 281	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 303	0.93 317	0.84 320	1.81 296	1.51 316	0.28 340	0.19 209	0.23 321	0.31 315	0.27 234	0.35 155

Nwc_Net	0.75 253	1.10 248	2.96 297	0.42 223	0.39 237	0.77 287	0.39 241	1.06 327	0.73 199	0.65 248	1.00 332	0.99 331	0.74 306	1.43 236	0.99 267	0.24 324	0.15 180	0.23 321	0.26 290	0.27 234	0.30 129

Abc-Net	0.88 299	1.22 281	2.97 298	0.60 301	0.45 263	1.88 384	0.48 281	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 303	0.93 317	0.84 320	1.81 296	1.51 316	0.28 340	0.19 209	0.23 321	0.31 315	0.27 234	0.35 155
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.77 260	0.91 214	2.36 101	0.37 167	0.41 248	0.88 320	0.44 265	0.99 275	0.88 301	0.65 248	0.54 140	0.92 312	0.61 273	2.70 373	1.23 295	0.15 233	0.14 166	0.17 275	0.14 177	0.27 234	0.55 253

StereoDRNet-Refined	0.55 103	0.61 132	2.07 54	0.34 128	0.21 77	0.68 247	0.26 111	0.87 197	0.73 199	0.70 270	0.69 242	0.74 259	0.45 203	1.10 193	0.62 190	0.12 143	0.09 81	0.14 220	0.14 177	0.27 234	0.24 94
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.88 299	0.75 179	2.73 257	0.36 157	0.22 86	0.76 277	0.47 279	1.05 315	0.81 263	1.06 339	1.04 339	0.88 307	1.36 359	2.17 336	2.03 338	0.23 317	0.24 239	0.27 334	0.25 284	0.27 234	0.73 295

MIM_Stereo	0.55 103	0.92 219	2.65 223	0.32 91	1.09 370	0.51 46	0.19 12	0.67 86	0.52 45	0.48 65	0.54 140	0.43 92	0.27 62	0.57 98	0.30 56	0.08 1	0.17 199	0.11 92	0.10 71	0.28 244	0.80 305

HBP-ISP	0.82 274	1.57 340	3.28 324	0.50 271	0.27 149	0.86 314	0.54 298	1.09 335	0.78 240	0.81 306	0.70 255	0.68 231	1.00 342	2.02 323	0.47 142	0.24 324	0.24 239	0.29 345	0.25 284	0.28 244	0.52 241

Wz-Net-MNSev	0.74 244	1.42 324	2.75 261	0.38 185	0.33 200	0.90 325	0.61 322	0.98 270	0.94 320	0.77 294	0.75 283	0.75 263	0.66 287	1.39 230	0.76 227	0.17 266	0.13 153	0.14 220	0.14 177	0.28 244	0.48 224

ADCRef	0.88 299	1.45 329	2.68 239	0.38 185	0.35 217	0.95 334	0.51 289	0.92 233	0.81 263	0.89 319	0.84 300	0.61 191	1.35 357	1.26 219	3.38 381	0.14 215	0.12 140	0.17 275	0.19 249	0.28 244	0.34 149

ADCP+	1.03 334	1.68 357	3.83 368	0.35 143	0.39 237	1.05 343	0.79 350	0.94 241	0.86 295	0.69 267	0.68 238	0.85 297	1.53 372	1.02 184	4.56 399	0.13 185	0.12 140	0.16 261	0.15 195	0.28 244	0.44 210

NVstereo2D	0.63 179	0.57 117	2.29 90	0.37 167	0.35 217	0.69 250	0.49 286	0.96 257	0.88 301	0.49 81	0.54 140	0.72 251	0.46 210	1.98 321	0.50 157	0.19 288	0.20 221	0.18 291	0.16 212	0.28 244	0.34 149

NaN_ROB	1.25 352	1.46 331	3.84 369	0.54 285	0.56 289	1.12 351	0.99 363	1.05 315	1.03 341	1.10 341	0.87 310	0.77 269	1.07 347	5.85 408	2.98 374	0.16 247	0.23 236	0.16 261	0.24 278	0.28 244	0.66 277

CBMV	0.86 292	1.00 226	2.82 276	0.35 143	0.21 77	0.78 292	0.78 348	1.05 315	0.87 297	0.90 321	0.74 276	0.87 303	1.89 383	1.67 274	1.38 310	0.19 288	0.20 221	0.21 310	0.19 249	0.28 244	0.84 309
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Sa-1000	0.61 154	1.07 239	2.71 250	0.32 91	0.61 309	0.61 160	0.31 180	1.00 281	0.76 229	0.53 126	0.83 298	0.43 92	0.33 112	0.69 134	0.30 56	0.10 47	0.52 296	0.13 191	0.28 300	0.29 252	0.29 120

test_4	0.47 48	0.80 189	2.15 69	0.36 157	0.29 164	0.59 130	0.28 133	0.50 23	0.42 9	0.43 43	0.76 286	0.39 74	0.22 19	0.73 147	0.49 154	0.08 1	0.18 205	0.11 92	0.15 195	0.29 252	0.27 108

test-3	0.58 126	0.43 76	2.44 134	0.52 275	0.59 297	0.46 20	0.23 58	0.77 118	0.49 29	0.52 118	0.29 17	0.44 107	0.22 19	0.59 102	0.97 259	0.08 1	1.27 364	0.10 46	0.35 338	0.29 252	0.62 266

test_1	0.58 126	0.43 76	2.44 134	0.52 275	0.59 297	0.46 20	0.23 58	0.77 118	0.49 29	0.51 110	0.29 17	0.44 107	0.22 19	0.59 102	0.97 259	0.08 1	1.27 364	0.10 46	0.35 338	0.29 252	0.63 270

RALAANet	0.52 82	1.37 315	2.63 213	0.33 111	0.23 109	0.48 33	0.19 12	0.69 91	0.55 59	0.49 81	0.46 78	0.39 74	0.31 102	0.53 86	0.53 165	0.10 47	0.33 264	0.11 92	0.17 225	0.29 252	0.13 12

NOSS_ROB	0.75 253	1.03 233	2.27 86	0.68 327	0.26 138	0.68 247	0.30 170	0.99 275	0.82 268	0.59 188	0.58 177	0.77 269	0.39 146	2.75 378	0.48 145	0.25 330	0.24 239	0.28 337	0.26 290	0.29 252	1.07 337

RAFT+CT+SA	0.60 147	1.25 289	2.49 170	0.38 185	0.75 330	0.55 82	0.34 208	0.83 161	0.68 159	0.39 30	0.55 149	0.44 107	0.29 88	0.75 151	0.28 42	0.09 11	0.24 239	0.11 92	0.51 368	0.30 258	0.74 297

UDGNet	0.50 70	1.36 312	2.44 134	0.37 167	0.19 63	0.58 112	0.23 58	0.49 14	0.69 167	0.42 37	0.39 51	0.34 60	0.29 88	0.55 92	0.32 78	0.25 330	0.10 104	0.37 357	0.19 249	0.30 258	0.17 49

test_3	0.59 141	0.44 80	2.44 134	0.53 279	0.59 297	0.48 33	0.30 170	0.79 132	0.52 45	0.51 110	0.30 20	0.45 119	0.22 19	0.59 102	0.97 259	0.08 1	1.25 360	0.11 92	0.35 338	0.30 258	0.62 266

Syn2CoEx	0.78 262	1.43 327	3.54 353	0.44 238	0.31 183	0.64 207	0.43 259	1.04 307	0.83 274	0.64 236	0.77 290	0.74 259	0.74 306	1.91 317	0.64 196	0.20 296	0.17 199	0.19 296	0.15 195	0.30 258	0.59 259

FADNet-RVC-Resample	0.74 244	1.54 338	3.81 367	0.38 185	0.29 164	0.62 182	0.38 235	0.91 226	0.67 135	0.52 118	0.51 116	0.63 200	0.44 195	1.56 253	0.59 180	0.24 324	0.32 260	0.22 314	0.19 249	0.30 258	0.71 293

S-Stereo	0.82 274	0.73 166	3.79 365	0.40 211	0.37 229	0.70 253	0.69 339	1.00 281	1.03 341	0.63 225	0.92 318	0.82 287	0.59 266	2.35 345	0.71 216	0.18 277	0.22 231	0.17 275	0.18 233	0.30 258	0.67 279

ADCPNet	1.07 339	1.37 315	4.54 392	0.38 185	0.68 323	1.36 360	0.64 326	0.93 236	0.83 274	0.79 303	0.82 296	1.08 350	1.18 354	1.30 224	2.68 368	0.21 304	0.69 321	0.21 310	0.95 396	0.30 258	0.54 247

PS-NSSS	0.69 222	1.37 315	2.44 134	0.31 74	0.32 194	0.64 207	0.34 208	1.04 307	0.74 216	0.56 151	0.75 283	0.51 143	0.42 174	2.41 353	0.54 170	0.24 324	0.17 199	0.27 334	0.18 233	0.30 258	0.23 85

SA	0.61 154	1.14 255	2.79 268	0.32 91	0.63 312	0.57 105	0.30 170	0.97 264	0.78 240	0.43 43	0.63 212	0.39 74	0.46 210	0.70 135	0.31 70	0.10 47	0.44 284	0.13 191	0.32 320	0.31 266	0.51 236

ADLNet	0.68 216	1.02 230	2.68 239	0.35 143	0.34 209	0.67 241	0.34 208	0.95 254	0.79 249	0.70 270	0.62 204	0.80 281	0.46 210	1.77 288	0.69 211	0.15 233	0.12 140	0.14 220	0.14 177	0.31 266	0.54 247

RGC	0.78 262	1.10 248	2.55 189	0.45 245	0.45 263	0.73 266	0.40 244	1.00 281	0.75 221	0.75 290	1.04 339	1.02 338	0.73 302	1.74 282	1.15 284	0.24 324	0.19 209	0.28 337	0.26 290	0.31 266	0.38 170

Anonymous Stereo	0.83 278	1.57 340	3.56 354	0.46 248	0.39 237	0.63 195	0.84 353	0.92 233	0.83 274	0.68 262	0.68 238	0.64 206	0.42 174	2.42 354	1.02 271	0.23 317	0.23 236	0.19 296	0.20 258	0.31 266	0.40 182

WCMA_ROB	1.29 355	1.21 276	3.13 315	0.65 316	0.36 223	1.20 359	0.78 348	1.00 281	0.98 334	1.78 384	2.62 391	3.08 394	2.01 386	1.86 306	2.35 358	0.38 353	0.38 272	0.32 349	0.32 320	0.31 266	1.06 336

AF-Net	0.76 256	1.14 255	2.74 259	0.42 223	0.41 248	0.70 253	0.41 246	1.07 330	0.94 320	0.73 282	1.05 341	1.04 343	0.86 325	1.23 212	1.00 269	0.23 317	0.15 180	0.25 331	0.18 233	0.32 271	0.35 155

ADCL	1.07 339	1.22 281	2.80 270	0.40 211	0.33 200	1.50 367	1.87 398	0.97 264	1.04 344	1.26 362	1.28 352	0.99 331	1.41 363	1.36 229	3.51 384	0.17 266	0.14 166	0.22 314	0.21 269	0.32 271	0.43 198

FBW_ROB	0.94 318	1.23 285	2.35 100	0.46 248	0.32 194	0.87 318	0.46 275	1.15 347	0.97 333	0.83 313	0.78 294	1.01 335	0.64 280	3.65 399	1.65 321	0.27 337	0.24 239	0.40 360	0.26 290	0.32 271	0.88 317

MSMD_ROB	1.41 364	1.03 233	2.75 261	0.41 220	0.32 194	2.00 390	0.61 322	0.96 257	1.43 372	2.97 405	2.63 392	4.76 405	2.04 387	2.44 355	1.78 330	0.30 344	0.26 249	0.32 349	0.32 320	0.32 271	0.63 270

ssnet_v2	0.64 186	0.99 225	2.67 234	0.33 111	0.22 86	0.72 263	0.45 270	1.00 281	0.80 256	0.66 254	0.54 140	0.81 284	0.48 224	0.91 176	1.08 277	0.16 247	0.14 166	0.14 220	0.14 177	0.33 275	0.31 137

test_5	0.61 154	1.25 289	2.76 264	0.39 198	0.64 316	0.58 112	0.35 217	0.85 178	0.66 123	0.49 81	0.56 161	0.55 164	0.40 152	0.79 159	0.32 78	0.10 47	0.19 209	0.12 135	0.12 139	0.33 275	0.85 313

GwcNet	0.76 256	1.09 243	3.68 360	0.38 185	0.45 263	0.81 304	0.45 270	0.91 226	0.89 306	0.63 225	0.77 290	0.82 287	0.51 232	1.64 270	0.85 249	0.17 266	0.16 192	0.15 245	0.15 195	0.33 275	0.34 149

GANet	0.92 312	1.20 274	2.68 239	0.45 245	0.27 149	0.76 277	0.66 331	0.94 241	0.77 237	0.79 303	1.17 346	0.84 292	0.91 332	2.72 374	1.76 328	0.18 277	0.42 280	0.44 367	0.20 258	0.33 275	0.94 323

TDLM	0.83 278	1.28 294	2.38 105	0.46 248	0.26 138	0.66 234	0.55 302	0.87 197	0.80 256	2.54 400	0.62 204	0.61 191	0.51 232	2.68 372	0.67 206	0.20 296	0.11 125	0.35 354	0.15 195	0.33 275	0.48 224

FC-DCNN	1.60 380	0.85 194	3.44 345	0.46 248	0.39 237	1.96 386	0.66 331	1.72 384	1.70 383	2.75 404	2.91 399	4.20 400	3.15 399	2.72 374	2.66 367	0.30 344	0.26 249	0.31 347	0.30 310	0.33 275	0.91 320

TestStereo1	0.59 141	1.21 276	2.63 213	0.40 211	0.60 302	0.56 86	0.34 208	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 212	0.36 64	0.42 174	0.66 125	0.42 122	0.10 47	0.32 260	0.12 135	0.10 71	0.34 281	0.52 241

SA-5K	0.59 141	1.21 276	2.63 213	0.40 211	0.60 302	0.56 86	0.34 208	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 212	0.36 64	0.42 174	0.66 125	0.42 122	0.10 47	0.32 260	0.12 135	0.10 71	0.34 281	0.52 241

IPLG	0.74 244	1.09 243	2.87 285	0.36 157	0.21 77	1.63 375	0.60 317	1.39 370	0.63 103	1.39 369	0.51 116	0.40 82	0.86 325	1.40 232	0.37 107	0.09 11	0.07 6	0.14 220	0.12 139	0.34 281	0.23 85

GMOStereo	0.58 126	0.89 206	2.46 157	0.29 46	0.99 358	0.51 46	0.32 190	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 89	0.54 156	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 380	0.13 191	0.11 109	0.34 281	0.42 193

error version	0.58 126	0.89 206	2.46 157	0.29 46	0.99 358	0.51 46	0.32 190	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 89	0.54 156	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 380	0.13 191	0.11 109	0.34 281	0.42 193

test-v	0.58 126	0.89 206	2.46 157	0.29 46	0.99 358	0.51 46	0.32 190	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 89	0.54 156	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 380	0.13 191	0.11 109	0.34 281	0.42 193

test-2	0.58 126	0.89 206	2.46 157	0.29 46	0.99 358	0.51 46	0.32 190	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 89	0.54 156	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 380	0.13 191	0.11 109	0.34 281	0.42 193

RP	0.74 244	1.01 229	2.48 167	0.44 238	0.45 263	0.66 234	0.45 270	0.95 254	0.87 297	0.70 270	0.95 323	0.99 331	0.82 317	1.55 251	0.82 245	0.26 334	0.19 209	0.23 321	0.20 258	0.34 281	0.38 170

CFNet	0.65 191	1.45 329	2.27 86	0.34 128	0.25 124	0.64 207	0.23 58	0.93 236	0.79 249	0.48 65	0.59 182	0.58 179	0.40 152	2.28 340	0.63 195	0.13 185	0.09 81	0.15 245	0.14 177	0.34 281	0.26 103

SANet	1.35 360	1.80 364	4.39 388	0.41 220	0.29 164	1.72 379	0.89 358	1.17 353	2.47 393	1.22 358	1.82 370	1.72 377	1.70 376	2.57 361	3.30 378	0.18 277	0.16 192	0.16 261	0.15 195	0.34 281	0.62 266

pmcnn	1.44 366	1.25 289	3.57 355	0.74 332	1.42 386	0.72 263	0.56 306	1.04 307	1.06 347	1.03 336	2.89 398	6.01 409	0.75 310	2.54 359	3.60 386	0.14 215	0.11 125	0.08 3	0.06 6	0.34 281	0.81 307

IPLGR_C	0.64 186	1.66 356	3.36 330	0.80 341	0.31 183	0.60 142	0.60 317	0.82 151	0.69 167	0.58 169	0.62 204	0.44 107	0.31 102	0.47 51	0.43 128	0.12 143	0.22 231	0.13 191	0.15 195	0.35 292	0.21 72

AACVNet	0.61 154	1.13 254	2.47 162	0.37 167	0.21 77	0.57 105	0.25 99	0.75 110	0.55 59	0.56 151	0.60 189	0.66 217	0.44 195	2.11 332	0.49 154	0.14 215	0.11 125	0.14 220	0.11 109	0.35 292	0.23 85

ccnet	0.77 260	0.61 132	2.01 43	0.40 211	0.46 270	1.05 343	0.59 314	1.02 295	0.74 216	0.90 321	0.97 325	0.82 287	0.89 330	1.68 277	1.16 286	0.32 347	0.26 249	0.32 349	0.28 300	0.35 292	0.47 220

APVNet	0.76 256	1.11 250	3.23 318	0.39 198	0.36 223	0.85 313	0.44 265	0.96 257	0.73 199	0.58 169	0.69 242	0.76 267	0.56 251	2.29 341	0.82 245	0.17 266	0.18 205	0.24 326	0.19 249	0.35 292	0.27 108

STTRV1_RVC	0.81 270	0.59 125	2.88 287	0.43 233	0.49 274	0.80 299	0.44 265	1.18 355	0.84 286	0.63 225	0.89 314	0.72 251	0.63 279	2.67 369	0.67 206	0.51 365	0.65 314	0.27 334	0.24 278	0.35 292	0.29 120

CSAN	1.38 362	1.74 362	4.12 376	0.53 279	0.38 235	1.06 346	1.15 377	1.29 363	1.12 354	1.19 349	1.90 373	1.04 343	1.44 364	5.92 409	2.82 372	0.26 334	0.22 231	0.24 326	0.25 284	0.35 292	0.54 247

WZ-Net	1.04 335	1.83 366	4.20 380	0.42 223	0.36 223	0.88 320	0.71 341	1.05 315	1.11 353	0.84 314	0.94 320	1.06 347	1.17 353	2.37 346	2.24 354	0.20 296	0.14 166	0.15 245	0.16 212	0.36 298	0.53 244

CIPLG	0.63 179	1.59 345	3.16 316	0.79 340	0.31 183	0.62 182	0.57 309	0.82 151	0.68 159	0.58 169	0.63 212	0.43 92	0.31 102	0.48 59	0.42 122	0.12 143	0.20 221	0.13 191	0.13 159	0.36 298	0.21 72

ACRE	0.63 179	1.55 339	3.41 341	0.76 334	0.28 159	0.60 142	0.56 306	0.82 151	0.68 159	0.57 163	0.62 204	0.43 92	0.30 98	0.47 51	0.42 122	0.12 143	0.19 209	0.13 191	0.14 177	0.36 298	0.20 68

ACVNet	0.54 99	0.87 197	2.45 150	0.28 34	0.22 86	0.59 130	0.36 224	0.69 91	0.73 199	0.49 81	0.59 182	0.69 242	0.42 174	0.47 51	0.70 212	0.11 110	0.10 104	0.10 46	0.09 37	0.36 298	0.39 177

GANet-RSSM	0.63 179	1.14 255	2.67 234	0.38 185	0.26 138	0.59 130	0.29 158	0.81 144	0.56 63	0.50 99	0.57 171	0.67 219	0.50 228	1.91 317	0.50 157	0.14 215	0.10 104	0.24 326	0.12 139	0.36 298	0.28 114

SHD	0.84 281	1.14 255	2.54 182	0.80 341	0.52 279	0.76 277	0.34 208	1.16 350	1.29 366	1.11 342	0.85 303	0.98 328	0.74 306	1.25 217	1.48 314	0.22 309	0.37 268	0.20 306	0.27 298	0.36 298	0.41 189

ADLNet2	0.73 241	1.22 281	3.28 324	0.34 128	0.36 223	0.65 221	0.37 227	0.94 241	0.87 297	0.57 163	0.65 226	0.92 312	0.48 224	2.05 324	0.60 182	0.13 185	0.11 125	0.11 92	0.11 109	0.37 304	0.38 170

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 126	1.48 334	2.53 178	0.29 46	0.78 338	0.52 61	0.20 20	0.68 89	0.66 123	0.51 110	0.61 197	0.40 82	0.32 107	0.40 35	0.43 128	0.08 1	0.63 312	0.09 13	0.09 37	0.37 304	0.58 256

FCDSN-DC	1.45 368	1.12 252	3.30 327	0.48 255	0.41 248	1.13 352	0.60 317	1.17 353	1.28 365	2.25 394	2.85 396	3.65 397	3.34 401	2.58 362	2.44 360	0.31 346	0.26 249	0.31 347	0.30 310	0.37 304	0.78 301
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.02 330	0.70 156	3.23 318	0.60 301	0.66 319	2.00 390	0.71 341	0.78 125	0.70 177	1.14 345	2.53 388	1.29 366	1.01 343	1.47 243	1.74 326	0.25 330	0.24 239	0.24 326	0.26 290	0.37 304	0.40 182

stereogan	0.74 244	0.68 151	2.82 276	0.40 211	0.40 243	1.05 343	0.42 252	0.99 275	0.96 327	0.78 302	0.86 308	1.15 360	0.73 302	1.57 257	0.56 174	0.20 296	0.19 209	0.20 306	0.16 212	0.37 304	0.34 149

CVANet_RVC	0.82 274	1.18 269	3.98 372	0.40 211	0.28 159	0.63 195	0.43 259	0.90 219	0.78 240	1.14 345	0.69 242	0.68 231	0.52 239	2.62 365	0.48 145	0.20 296	0.13 153	0.22 314	0.37 344	0.37 304	0.48 224

fast-acv-ft	0.67 211	1.24 286	3.26 322	0.39 198	0.30 175	0.80 299	0.48 281	0.74 108	0.76 229	0.60 197	0.78 294	0.76 267	0.60 271	0.70 135	0.78 233	0.16 247	0.15 180	0.18 291	0.17 225	0.38 310	0.24 94

sAnonymous2	0.45 40	0.88 201	2.97 298	0.31 74	0.25 124	0.34 8	0.28 133	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 14	0.29 88	0.31 3	0.22 4	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.13 159	0.38 310	0.43 198

CroCo_RVC	0.45 40	0.88 201	2.97 298	0.31 74	0.25 124	0.34 8	0.28 133	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 14	0.29 88	0.31 3	0.22 4	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.13 159	0.38 310	0.43 198

ARAFT	0.65 191	1.69 358	3.34 329	0.29 46	0.16 20	0.65 221	0.36 224	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.49 102	0.56 171	0.31 102	1.23 212	0.35 102	0.11 110	0.08 38	0.14 220	0.13 159	0.38 310	0.50 232

EDNetEfficient	1.29 355	0.78 185	4.27 383	0.65 316	1.03 365	0.94 332	1.38 389	0.87 197	1.75 385	2.33 397	1.32 356	1.04 343	2.21 390	1.59 264	4.07 395	0.16 247	0.19 209	0.15 245	0.27 298	0.38 310	0.40 182

edge stereo	0.84 281	0.74 175	3.42 344	0.38 185	1.21 377	0.63 195	0.41 246	0.98 270	0.83 274	0.81 306	0.88 312	1.14 358	0.73 302	2.16 335	0.89 253	0.22 309	0.20 221	0.26 333	0.18 233	0.38 310	0.43 198

DN-CSS_ROB	0.56 111	1.64 353	2.75 261	0.42 223	0.22 86	0.57 105	0.19 12	0.79 132	0.66 123	0.46 61	0.62 204	0.41 87	0.32 107	0.73 147	0.49 154	0.12 143	0.08 38	0.14 220	0.13 159	0.38 310	0.17 49

coex-ft	6.14 411	1.98 373	60.80 436	0.34 128	0.30 175	0.80 299	1.17 380	0.76 112	4.34 404	19.82 424	2.15 379	1.61 375	8.77 413	1.82 299	10.36 415	0.44 360	2.05 390	0.18 291	0.19 249	0.39 317	4.61 416

Wz-Net-SNSev	0.85 289	1.83 366	3.36 330	0.42 223	0.31 183	0.71 257	0.66 331	1.04 307	0.94 320	0.68 262	0.85 303	0.96 325	0.62 275	1.75 283	1.14 283	0.16 247	0.15 180	0.16 261	0.17 225	0.39 317	0.63 270

SACVNet	0.68 216	1.08 242	2.58 197	0.38 185	0.28 159	0.65 221	0.37 227	0.91 226	0.65 116	0.67 256	0.62 204	0.69 242	0.47 218	2.07 326	0.65 201	0.18 277	0.14 166	0.16 261	0.15 195	0.39 317	0.41 189

EDNetEfficientorigin	8.19 413	1.27 292	145.54 438	0.51 274	0.96 354	0.75 273	0.49 286	0.86 190	1.57 380	2.12 389	1.49 363	1.28 364	1.35 357	1.84 302	2.15 348	0.14 215	0.13 153	0.17 275	0.18 233	0.39 317	0.64 275

SAMSARA	1.11 344	1.35 308	2.60 204	1.34 372	0.77 335	1.67 377	1.41 393	1.47 374	0.99 337	1.54 379	0.89 314	1.44 371	0.90 331	1.88 310	1.71 322	0.25 330	0.55 299	0.22 314	0.34 336	0.39 317	0.50 232

DeepPrunerF	0.92 312	1.33 303	3.41 341	0.46 248	0.51 277	0.64 207	0.49 286	1.16 350	2.62 396	0.65 248	0.61 197	0.65 210	0.62 275	2.23 338	1.31 300	0.23 317	0.19 209	0.30 346	0.28 300	0.39 317	0.34 149

iRaft-Stereo_5w	0.65 191	1.35 308	2.21 80	0.30 60	0.63 312	0.49 38	0.28 133	0.78 125	0.64 109	0.41 33	0.61 197	0.62 196	0.46 210	1.79 293	0.48 145	0.10 47	0.25 246	0.11 92	0.12 139	0.40 323	0.94 323

AFF-stereo	0.57 118	1.51 336	2.59 199	0.33 111	0.23 109	0.51 46	0.21 30	0.69 91	0.68 159	0.49 81	0.63 212	0.49 136	0.34 119	0.50 74	0.37 107	0.08 1	0.54 297	0.10 46	0.10 71	0.40 323	0.60 263

PVD	1.05 336	1.21 276	2.36 101	0.84 344	0.91 349	1.04 341	0.64 326	1.32 366	1.68 382	1.43 373	1.41 361	1.14 358	1.15 352	1.49 246	1.77 329	0.27 337	0.65 314	0.28 337	0.35 338	0.40 323	0.73 295

ADCS	1.14 346	2.02 378	3.36 330	0.43 233	0.37 229	0.96 336	0.81 351	1.12 344	1.17 360	1.25 361	0.98 328	1.08 350	0.92 335	1.41 234	4.97 402	0.23 317	0.21 229	0.22 314	0.23 276	0.40 323	0.67 279

AnyNet_C32	1.08 342	1.76 363	3.01 305	0.50 271	0.54 285	1.17 356	1.16 379	0.97 264	0.95 325	1.11 342	0.98 328	0.87 303	0.93 337	1.57 257	4.11 396	0.22 309	0.20 221	0.25 331	0.25 284	0.40 323	0.68 284

LSM	3.40 403	1.42 324	5.81 404	9.98 419	30.74 433	0.86 314	1.14 375	0.99 275	1.26 363	1.40 371	2.18 380	0.93 317	0.85 323	1.76 285	1.03 272	0.22 309	0.35 266	0.24 326	0.29 304	0.40 323	6.21 417

RAFT_CTSACE	0.58 126	1.16 263	2.76 264	0.36 157	0.29 164	0.54 73	0.29 158	0.69 91	0.51 40	0.51 110	0.75 283	0.67 219	0.37 128	0.63 114	0.47 142	0.08 1	0.49 291	0.11 92	0.10 71	0.41 329	0.32 139

GANetREF_RVC	0.81 270	1.44 328	3.04 307	0.49 266	0.27 149	0.83 307	0.63 325	1.03 301	0.92 313	0.63 225	0.61 197	0.72 251	0.59 266	2.40 351	0.58 178	0.33 349	0.25 246	0.37 357	0.25 284	0.41 329	0.36 161
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
LL-Strereo	0.85 289	1.73 359	3.06 311	0.37 167	0.61 309	0.54 73	0.33 203	1.01 289	0.76 229	0.69 267	0.58 177	0.85 297	0.78 313	2.65 368	0.54 170	0.14 215	0.58 305	0.14 220	0.12 139	0.42 331	1.05 335

ADCMid	1.06 337	1.82 365	3.53 352	0.39 198	0.36 223	0.99 337	0.58 311	1.01 289	0.94 320	1.23 360	1.02 335	1.01 335	1.01 343	1.11 197	4.04 394	0.22 309	0.19 209	0.42 364	0.32 320	0.42 331	0.53 244

test croco	0.43 25	0.73 166	2.80 270	0.28 34	0.19 63	0.33 7	0.21 30	0.63 76	0.50 35	0.24 9	0.38 48	0.24 20	0.25 41	0.48 59	0.32 78	0.12 143	0.08 38	0.13 191	0.09 37	0.43 333	0.13 12

iRaftStereo_RVC	0.47 48	0.84 192	1.91 29	0.29 46	0.15 13	0.53 66	0.20 20	0.58 55	0.50 35	0.37 25	0.43 64	0.42 91	0.23 25	0.38 27	0.28 42	0.09 11	0.70 324	0.12 135	0.11 109	0.43 333	0.77 298

acv_ft	0.57 118	0.87 197	2.45 150	0.33 111	0.41 248	0.63 195	0.29 158	0.86 190	0.73 199	0.64 236	0.59 182	0.69 242	0.45 203	0.47 51	0.68 209	0.11 110	0.10 104	0.10 46	0.09 37	0.43 333	0.39 177

iinet-f	0.62 167	1.18 269	2.55 189	0.33 111	0.25 124	0.82 306	0.34 208	0.87 197	0.69 167	0.56 151	0.64 219	0.73 257	0.67 289	0.80 163	0.81 242	0.14 215	0.13 153	0.11 92	0.10 71	0.44 336	0.26 103

iResNetv2_ROB	0.71 231	1.90 370	3.48 347	0.43 233	0.22 86	0.60 142	0.29 158	0.96 257	0.78 240	0.60 197	0.65 226	0.60 189	0.46 210	0.80 163	1.21 291	0.12 143	0.08 38	0.10 46	0.07 12	0.44 336	0.33 142

AASNet	0.66 208	1.49 335	2.97 298	0.37 167	0.33 200	0.65 221	0.30 170	1.00 281	0.78 240	0.56 151	0.60 189	0.55 164	0.39 146	0.88 175	0.96 258	0.15 233	0.12 140	0.13 191	0.11 109	0.45 338	0.35 155

RAFT + AFF	0.79 265	1.73 359	2.99 303	0.34 128	0.35 217	0.67 241	0.51 289	1.05 315	0.79 249	0.54 130	0.58 177	0.59 182	0.81 316	1.80 294	1.21 291	0.13 185	0.27 255	0.15 245	0.14 177	0.45 338	0.69 288

XQC	0.84 281	1.32 299	2.61 208	0.78 339	0.44 260	0.89 322	0.53 295	1.16 350	1.07 348	0.85 315	0.69 242	0.92 312	0.73 302	1.40 232	1.44 312	0.24 324	0.35 266	0.23 321	0.26 290	0.45 338	0.39 177

PASM	0.82 274	1.00 226	2.68 239	0.52 275	0.48 272	0.65 221	0.59 314	0.83 161	0.89 306	0.82 310	0.73 273	0.89 310	0.68 291	2.39 350	0.73 221	0.35 352	0.37 268	0.36 355	0.41 355	0.45 338	0.51 236

RTSC	0.84 281	1.40 319	2.67 234	0.50 271	0.40 243	0.83 307	0.33 203	1.11 342	1.14 356	0.93 327	0.82 296	0.84 292	0.58 263	1.34 227	1.82 332	0.18 277	0.49 291	0.14 220	0.30 310	0.46 342	0.42 193

RTS	1.29 355	1.59 345	6.48 407	0.63 311	0.57 292	1.59 372	0.90 359	1.15 347	1.44 373	1.20 354	1.31 354	1.10 354	0.87 328	2.67 369	2.27 356	0.21 304	0.38 272	0.19 296	0.20 258	0.46 342	0.68 284

RTSA	1.29 355	1.59 345	6.48 407	0.63 311	0.57 292	1.59 372	0.90 359	1.15 347	1.44 373	1.20 354	1.31 354	1.10 354	0.87 328	2.67 369	2.27 356	0.21 304	0.38 272	0.19 296	0.20 258	0.46 342	0.68 284

Wz-Net-TNSev	1.02 330	2.26 394	3.69 361	0.38 185	0.31 183	1.00 338	0.71 341	1.12 344	1.02 340	0.74 288	0.73 273	1.09 353	0.91 332	2.46 356	2.15 348	0.21 304	0.20 221	0.16 261	0.20 258	0.48 345	0.62 266

DPSNet	1.02 330	0.72 163	2.84 280	0.60 301	0.39 237	1.08 348	0.75 345	1.41 371	1.14 356	0.74 288	0.69 242	1.05 346	1.67 374	2.09 331	2.22 353	0.27 337	0.61 308	0.20 306	0.50 367	0.48 345	1.03 334

AnyNet_C01	1.20 350	1.89 369	4.25 382	0.55 286	0.54 285	1.57 370	1.39 390	1.10 338	1.13 355	1.19 349	1.34 358	1.15 360	1.11 350	1.73 280	2.89 373	0.26 334	0.24 239	0.28 337	0.24 278	0.50 347	0.68 284

MeshStereo	1.29 355	1.34 305	3.04 307	0.35 143	0.28 159	1.10 350	0.69 339	1.42 372	1.07 348	2.71 403	2.43 386	2.95 389	1.50 369	2.92 384	2.03 338	0.23 317	0.22 231	0.22 314	0.19 249	0.50 347	0.69 288
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
PWC_ROB	0.81 270	1.41 320	2.60 204	0.41 220	0.40 243	0.63 195	0.31 180	1.04 307	0.99 337	0.92 324	1.29 353	0.78 273	0.68 291	1.65 273	1.50 315	0.19 288	0.12 140	0.18 291	0.13 159	0.51 349	0.54 247

ELAS_RVC	1.51 374	0.88 201	3.36 330	0.63 311	0.56 289	1.53 368	2.73 402	1.53 376	1.76 386	2.26 395	2.21 383	2.10 382	3.07 398	2.08 329	2.52 362	0.42 356	0.42 280	0.42 364	0.37 344	0.51 349	0.84 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 375	0.92 219	2.91 291	0.62 309	0.57 292	3.13 401	2.21 400	1.67 382	1.58 381	2.42 398	2.43 386	1.87 379	2.49 393	1.85 304	2.70 369	0.42 356	0.43 283	0.41 362	0.40 351	0.51 349	0.85 313
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT	0.62 167	1.35 308	2.26 85	0.62 309	0.53 284	0.47 30	0.35 217	0.70 98	0.58 72	0.50 99	0.50 114	0.79 275	0.40 152	0.49 69	0.36 104	0.11 110	0.79 329	0.14 220	0.13 159	0.52 352	0.72 294

aanetorigin	0.81 270	1.03 233	2.64 222	0.44 238	0.44 260	0.59 130	1.00 367	0.59 62	0.70 177	1.54 379	1.22 350	0.82 287	1.08 348	1.06 188	1.07 276	0.18 277	0.15 180	0.17 275	0.21 269	0.53 353	0.65 276

FINET	1.92 386	1.96 371	4.49 391	1.62 386	1.39 385	3.51 404	4.39 408	2.89 401	2.58 395	1.39 369	1.98 374	1.35 368	2.12 389	1.64 270	2.12 345	0.84 378	1.03 346	0.18 291	0.29 304	0.54 354	2.12 388

GASNet	0.84 281	1.98 373	4.07 375	0.48 255	0.33 200	0.58 112	0.34 208	0.97 264	0.81 263	0.60 197	0.59 182	0.74 259	0.55 249	2.08 329	1.18 287	0.22 309	0.15 180	0.19 296	0.17 225	0.55 355	0.29 120

NVStereoNet_ROB	1.45 368	1.62 350	3.59 357	1.09 362	0.70 326	0.86 314	0.67 335	1.19 356	1.51 377	1.20 354	4.05 404	1.61 375	1.94 384	2.97 386	2.07 342	0.67 372	0.69 321	0.55 371	0.70 382	0.57 356	0.67 279
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PDISCO_ROB	0.84 281	1.46 331	2.84 280	0.65 316	0.59 297	1.17 356	0.48 281	1.19 356	1.08 350	0.67 256	0.72 271	1.00 334	0.61 273	1.24 214	1.05 274	0.38 353	0.18 205	0.28 337	0.24 278	0.58 357	0.44 210

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 281	1.41 320	2.80 270	0.94 353	0.35 217	0.89 322	0.41 246	0.89 211	0.66 123	0.57 163	0.63 212	0.75 263	0.38 135	2.37 346	0.55 172	1.16 390	0.31 259	0.36 355	0.21 269	0.59 358	0.63 270

anonymity	0.86 292	0.68 151	1.44 2	0.64 314	0.83 341	0.67 241	0.52 293	0.98 270	0.73 199	0.96 328	0.70 255	0.81 284	0.86 325	1.10 193	1.34 302	0.64 370	0.72 327	0.58 372	1.44 407	0.60 359	0.91 320

FADNet-RVC	0.69 222	1.65 354	2.74 259	0.35 143	0.26 138	0.60 142	0.29 158	0.91 226	0.67 135	0.46 61	0.51 116	0.62 196	0.46 210	1.75 283	0.81 242	0.17 266	0.20 221	0.17 275	0.18 233	0.60 359	0.39 177

FADNet	0.71 231	1.60 349	2.53 178	0.33 111	0.30 175	0.67 241	0.29 158	0.92 233	0.75 221	0.45 51	0.49 102	0.66 217	0.57 256	1.85 304	0.85 249	0.46 363	0.20 221	0.17 275	0.20 258	0.60 359	0.37 162

CC-Net-ROB	0.95 319	1.57 340	2.93 293	0.90 349	0.39 237	0.87 318	0.44 265	1.12 344	0.83 274	0.59 188	0.69 242	0.64 206	0.50 228	2.73 376	0.93 256	0.97 383	0.40 278	0.87 382	0.29 304	0.61 362	0.66 277

MADNet+	1.44 366	2.19 387	6.00 405	0.89 347	0.70 326	1.58 371	1.11 372	1.56 379	1.30 368	0.89 319	1.03 337	1.25 363	1.12 351	3.29 391	2.80 370	0.48 364	0.57 303	0.39 359	0.36 343	0.63 363	0.69 288

PWCDC_ROB	0.83 278	1.57 340	2.63 213	0.48 255	0.37 229	0.78 292	0.29 158	1.04 307	1.36 371	0.63 225	2.05 376	0.64 206	0.70 297	1.10 193	1.20 290	0.33 349	0.14 166	0.15 245	0.12 139	0.63 363	0.46 218

Consistency-Raft	0.92 312	1.21 276	3.50 348	0.98 357	0.63 312	0.77 287	0.54 298	1.02 295	1.01 339	0.62 216	1.03 337	0.65 210	1.04 345	0.81 166	1.36 306	0.45 361	0.47 287	0.51 370	0.59 378	0.65 365	0.47 220

SPS-STEREO	1.22 351	1.65 354	3.41 341	0.66 320	0.69 324	1.01 339	0.68 337	1.10 338	0.96 327	1.40 371	1.25 351	1.46 372	1.08 348	2.05 324	2.24 354	0.66 371	0.61 308	0.58 372	0.57 376	0.66 366	1.65 376
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	3.67 405	2.70 409	5.34 401	1.65 388	1.72 397	6.02 412	5.08 410	4.10 410	3.47 402	4.59 410	4.21 406	9.81 414	5.79 410	6.44 410	6.97 409	0.88 379	1.09 349	0.33 353	0.45 359	0.68 367	2.10 387

UDG	0.86 292	1.57 340	2.80 270	0.68 327	0.59 297	0.78 292	0.38 235	0.97 264	0.74 216	0.63 225	0.70 255	1.01 335	0.68 291	1.02 184	1.22 294	0.45 361	0.34 265	0.89 383	0.51 368	0.73 368	0.58 256

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 342	2.01 377	2.56 193	0.49 266	0.40 243	1.49 366	0.96 362	1.02 295	0.95 325	0.85 315	0.94 320	1.06 347	0.59 266	2.92 384	1.15 284	0.43 359	0.74 328	0.32 349	0.55 373	0.74 369	1.35 362

LE_ROB	4.55 408	2.43 402	9.94 410	2.79 411	4.03 410	2.40 397	3.54 404	2.72 398	11.04 412	11.64 417	4.69 408	5.25 406	10.74 414	4.52 406	9.73 413	0.82 377	0.70 324	1.34 398	0.97 397	0.74 369	0.94 323

SGM_RVC	2.11 391	1.07 239	2.87 285	0.98 357	0.92 350	2.72 400	1.88 399	1.91 390	12.27 413	2.09 387	1.99 375	2.47 387	2.24 391	2.87 383	2.03 338	0.54 366	0.47 287	0.42 364	0.47 362	0.74 369	1.22 350
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MANE	3.51 404	2.03 379	3.88 371	1.89 399	2.01 401	5.98 411	4.72 409	5.87 414	7.13 411	3.80 409	5.10 409	6.11 410	5.34 408	4.39 404	5.05 403	1.07 386	1.28 366	0.50 369	0.85 391	0.76 372	2.36 404

DDUNet	0.90 309	1.63 352	2.77 266	0.77 337	0.69 324	0.83 307	0.44 265	0.90 219	0.70 177	0.68 262	0.76 286	0.92 312	0.54 244	1.14 202	1.35 304	0.61 369	0.37 268	0.96 385	0.52 370	0.77 373	0.67 279

MFMNet_re	1.01 329	1.73 359	3.04 307	0.85 345	0.76 333	0.93 330	0.81 351	1.02 295	1.10 351	1.05 337	1.06 342	0.84 292	0.96 339	0.93 178	0.97 259	0.68 373	0.61 308	0.63 375	0.60 380	0.77 373	0.80 305

Anonymous_2	1.36 361	0.49 89	2.03 47	1.71 391	1.58 393	2.49 398	0.58 311	1.59 380	2.31 391	0.77 294	0.88 312	1.03 339	0.58 263	1.20 209	0.66 204	0.32 347	1.38 373	1.42 401	3.87 415	0.78 375	1.56 372

WAO-7	1.58 379	2.04 380	3.25 321	0.94 353	0.75 330	1.75 380	1.13 374	1.87 388	1.97 389	1.46 376	2.53 388	1.98 381	1.75 377	3.13 388	2.48 361	0.69 374	0.67 317	0.94 384	0.74 387	0.80 376	0.77 298

FADNet_RVC	0.87 298	1.51 336	2.90 290	0.31 74	0.24 118	0.71 257	0.25 99	1.00 281	0.65 116	0.45 51	0.57 171	0.61 191	0.44 195	1.53 249	0.75 224	0.94 380	0.97 337	0.28 337	1.00 399	0.89 377	1.36 364

SQANet	0.92 312	1.96 371	3.23 318	0.77 337	0.83 341	0.76 277	0.38 235	0.87 197	0.68 159	0.64 236	0.69 242	0.73 257	0.52 239	1.35 228	1.36 306	0.80 376	0.30 258	0.60 374	0.29 304	0.93 378	0.70 291

SGM+DAISY	2.67 394	2.14 385	4.28 385	1.92 400	2.11 404	4.36 409	5.22 411	3.17 402	3.00 401	3.24 408	3.81 403	3.03 391	3.61 402	2.53 358	3.79 388	1.15 389	1.29 367	0.66 376	0.71 385	0.95 379	2.44 405

LCNet	0.58 126	0.43 76	2.42 121	0.91 351	0.22 86	0.95 334	0.29 158	0.62 70	0.64 109	0.52 118	0.55 149	0.41 87	0.75 310	0.84 168	0.27 37	0.10 47	0.07 6	0.12 135	0.18 233	0.97 380	0.40 182

WAO-6	1.69 382	1.87 368	3.21 317	1.15 368	1.01 363	2.29 394	1.06 371	1.85 387	2.84 400	1.30 366	2.59 390	2.19 384	1.67 374	2.62 365	2.52 362	0.96 382	0.68 318	1.19 392	0.84 390	1.13 381	0.95 326

SDNR	2.06 389	2.93 410	2.94 295	1.55 384	5.13 412	1.98 389	0.24 80	1.95 392	2.62 396	0.92 324	2.71 394	5.76 408	0.68 291	3.61 398	3.84 389	0.33 349	0.38 272	0.22 314	0.17 225	1.13 381	2.04 385

DispFullNet	1.69 382	2.25 392	5.23 398	1.53 383	8.78 414	0.89 322	0.37 227	1.03 301	0.98 334	1.37 367	1.00 332	1.13 357	1.97 385	1.51 248	0.98 265	0.55 368	0.32 260	1.19 392	0.64 381	1.16 383	0.88 317

ACVNet_1	1.47 370	2.27 395	4.92 395	1.11 365	0.89 347	1.19 358	0.66 331	1.28 362	1.19 361	0.98 329	0.97 325	3.06 393	1.48 368	2.37 346	1.82 332	1.08 387	0.49 291	1.03 389	0.48 363	1.20 384	0.95 326

RainbowNet	1.27 353	2.22 390	3.58 356	1.14 367	0.92 350	1.08 348	0.76 346	1.19 356	1.15 358	0.77 294	0.97 325	1.08 350	0.83 319	1.64 270	1.72 324	1.20 392	1.30 369	1.01 388	0.58 377	1.23 385	0.97 331

WAO-8	2.91 398	2.55 405	3.77 363	1.93 401	1.04 366	4.08 407	0.99 363	3.25 405	6.09 407	2.20 392	3.34 401	3.33 395	2.64 394	11.73 416	2.52 362	2.12 406	1.92 387	1.55 403	0.93 394	1.27 386	0.96 328

Venus	2.91 398	2.55 405	3.77 363	1.93 401	1.04 366	4.08 407	0.99 363	3.25 405	6.09 407	2.20 392	3.34 401	3.33 395	2.64 394	11.73 416	2.52 362	2.12 406	1.92 387	1.55 403	0.93 394	1.27 386	0.96 328

Ntro	1.11 344	2.10 383	3.52 351	0.97 356	0.87 346	1.06 346	0.54 298	1.02 295	0.93 319	0.63 225	0.76 286	0.93 317	0.67 289	1.76 285	1.71 322	1.03 385	0.46 285	0.76 381	0.41 355	1.29 388	0.86 316

LVE	2.10 390	2.61 408	4.30 387	1.79 395	1.81 399	1.68 378	1.04 370	2.35 396	2.78 399	1.27 363	2.87 397	4.21 402	1.46 365	2.83 382	2.02 337	2.87 410	0.92 336	1.19 392	1.47 408	1.29 388	1.18 342

otaku	1.15 347	2.10 383	3.51 349	0.98 357	0.74 329	1.02 340	0.59 314	1.03 301	0.89 306	0.70 270	1.60 365	0.98 328	0.65 281	1.63 267	1.80 331	0.99 384	0.46 285	0.73 380	0.40 351	1.30 390	0.88 317

Dean	1.92 386	2.31 398	5.03 397	1.31 370	1.08 369	1.55 369	0.99 363	1.98 393	2.33 392	1.51 378	4.15 405	4.23 403	1.39 362	2.31 342	2.10 343	1.18 391	0.69 321	1.18 391	0.75 388	1.30 390	1.07 337

IMH-64-1	1.50 371	1.98 373	2.69 245	1.39 375	1.12 372	1.39 363	1.19 381	1.80 385	1.47 375	1.19 349	2.20 381	1.53 373	1.51 370	2.12 333	1.98 335	1.34 395	0.68 318	1.28 395	0.70 382	1.37 392	1.12 339

IMH-64	1.50 371	1.98 373	2.69 245	1.39 375	1.12 372	1.39 363	1.19 381	1.80 385	1.47 375	1.19 349	2.20 381	1.53 373	1.51 370	2.12 333	1.98 335	1.34 395	0.68 318	1.28 395	0.70 382	1.37 392	1.12 339

JetBlue	1.89 385	2.09 382	4.16 378	0.74 332	1.23 378	4.52 410	3.86 407	1.68 383	1.26 363	1.28 364	1.54 364	2.36 386	1.86 382	3.35 393	3.37 380	0.54 366	0.49 291	0.48 368	0.49 365	1.39 394	1.21 348

IMH	2.14 392	2.46 403	3.60 359	1.70 390	1.13 374	1.65 376	0.93 361	2.13 394	1.93 388	1.37 367	2.64 393	2.19 384	1.82 381	5.77 407	2.18 350	5.70 413	1.05 347	1.31 397	0.72 386	1.39 394	1.13 341

PWCK	1.62 381	2.32 399	4.27 383	1.11 365	0.56 289	1.81 382	1.84 397	1.55 378	1.54 379	1.45 374	1.81 369	1.82 378	1.38 361	3.34 392	2.14 347	1.09 388	0.57 303	0.98 386	0.59 378	1.50 396	0.79 303

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 363	2.04 380	3.02 306	0.58 300	0.41 248	2.15 393	1.00 367	1.31 365	1.29 366	1.05 337	1.10 344	1.29 366	0.91 332	3.07 387	1.34 302	1.65 402	0.84 332	0.68 378	0.88 393	1.55 397	1.91 380

MFN_U_SF_RVC	1.57 378	2.56 407	3.30 327	0.66 320	0.41 248	1.15 354	0.51 289	1.27 361	1.35 370	1.61 381	1.20 348	1.43 370	0.97 340	1.80 294	2.10 343	1.88 405	1.79 384	1.97 410	2.14 409	1.61 398	1.76 379

KSHMR	4.19 406	2.37 401	6.24 406	1.73 393	1.48 390	1.97 388	1.29 385	3.18 403	17.06 423	2.15 390	15.74 417	9.09 413	1.75 377	8.33 414	2.37 359	1.55 400	1.29 367	1.70 407	1.23 404	1.75 399	1.60 374

FADE		3.24 412		2.10 403	2.93 407			4.99 412	2.50 394	1.28 364		3.05 392		8.01 413		96.22 438	36.26 438	65.47 435	65.78 435	1.78 400	1.34 360

ACVNet-4b	2.00 388	2.19 387	4.85 394	1.09 362	0.86 344	1.15 354	0.53 295	1.11 342	1.15 358	0.65 248	1.09 343	1.97 380	0.69 295	2.31 342	9.78 414	5.73 414	0.42 280	1.03 389	0.55 373	1.89 401	0.92 322

UNDER WATER-64	2.59 393	2.28 396	5.63 402	1.85 398	1.45 388	3.28 402	1.60 395	2.62 397	5.57 406	2.09 387	2.12 377	4.10 399	4.21 405	2.74 377	3.64 387	1.49 399	0.86 333	1.58 405	1.09 402	1.91 402	1.62 375

UNDER WATER	2.84 397	2.25 392	5.25 399	1.84 397	1.45 388	2.36 396	1.44 394	3.23 404	6.51 409	2.61 401	2.73 395	5.69 407	5.64 409	3.14 389	4.18 397	1.48 398	0.81 331	1.60 406	1.07 400	1.91 402	1.67 377

notaker	2.77 396	2.35 400	4.02 374	2.61 409	1.44 387	1.77 381	1.14 375	2.77 400	1.81 387	2.30 396	11.41 414	3.95 398	4.70 406	3.24 390	3.01 375	1.58 401	0.88 334	1.71 408	1.08 401	2.10 404	1.44 368

ACVNet_2	1.54 376	2.20 389	4.42 389	1.10 364	0.93 352	1.37 362	0.87 355	1.53 376	1.71 384	1.22 358	1.72 368	2.12 383	1.06 346	2.58 362	1.93 334	0.94 380	0.54 297	1.00 387	0.56 375	2.11 405	0.96 328

SPstereo	16.55 421	3.18 411	4.92 395	2.73 410	2.77 406	29.67 428	52.00 430	39.41 437	29.70 438	21.94 433	21.64 427	27.45 435	23.83 429	27.92 438	26.10 431	2.44 408	2.60 409	4.96 415	3.11 413	2.27 406	2.32 403

JetRed	3.37 402	4.96 414	10.08 411	1.48 380	1.73 398	7.63 413	5.47 412	3.47 407	2.20 390	2.42 398	2.40 385	2.98 390	2.35 392	3.52 397	6.60 407	1.33 394	1.90 386	1.38 399	1.23 404	2.30 407	2.02 384

MADNet++	2.94 401	2.17 386	3.27 323	2.55 408	2.28 405	3.29 403	3.37 403	2.76 399	2.67 398	3.10 406	3.20 400	2.78 388	3.25 400	4.11 402	4.68 401	2.72 409	2.27 405	3.03 413	2.43 411	2.34 408	2.59 406

TorneroNet	5.60 410	2.30 397	3.98 372	1.49 382	1.26 381	14.47 418	1.11 372	4.85 411	20.66 428	10.12 413	16.30 419	11.78 418	7.35 411	3.41 396	4.38 398	1.36 397	0.70 324	1.46 402	0.87 392	2.73 409	1.33 358

SuperB	1.19 349	1.62 350	5.29 400	0.37 167	0.26 138	0.81 304	0.87 355	0.94 241	1.19 361	0.68 262	0.68 238	0.63 200	1.37 360	1.73 280	3.30 378	0.16 247	0.12 140	0.17 275	0.16 212	2.74 410	0.63 270

ktn	4.44 407	2.47 404	3.70 362	1.82 396	1.49 391	2.11 392	1.40 391	2.30 395	12.56 414	11.36 416	16.25 418	11.30 417	3.77 403	4.41 405	3.47 383	1.86 404	0.99 339	1.74 409	1.21 403	3.28 411	1.39 365

TorneroNet-64	2.74 395	2.23 391	4.18 379	1.48 380	1.20 376	3.88 405	1.01 369	3.48 409	6.61 410	2.62 402	4.55 407	4.20 400	3.84 404	3.39 395	3.40 382	1.23 393	0.66 316	1.39 400	0.80 389	3.42 412	1.27 353

tt	4.94 409	0.32 14	4.22 381	2.29 405	1.58 393	10.19 416	16.94 419	9.44 418	5.03 405	1.69 382	1.33 357	4.68 404	5.02 407	3.38 394	5.91 406	6.15 415	9.47 422	2.80 412	3.16 414	3.54 413	1.58 373

BEATNet-Init1	12.32 416	12.82 421	28.66 433	3.22 412	3.71 408	21.59 427	11.42 415	14.54 423	13.73 419	20.24 425	20.16 424	26.14 433	19.85 423	19.08 427	15.33 422	1.81 403	1.93 389	2.05 411	2.48 412	4.25 414	3.41 413

DGTPSM_ROB	8.97 414	5.94 415	13.01 416	5.95 416	11.34 416	8.54 414	24.06 420	6.47 415	13.52 415	5.19 411	11.52 415	6.18 411	11.04 415	7.02 411	13.92 417	4.47 411	7.66 416	3.90 414	7.43 419	4.34 415	7.98 419

DGSMNet	2.93 400	0.77 182	3.44 345	3.58 413	4.25 411	2.53 399	6.86 413	1.03 301	0.88 301	0.58 169	1.85 371	0.79 275	0.62 275	1.63 267	1.46 313	4.62 412	4.98 415	5.15 417	4.71 416	4.52 416	4.37 414

DPSMNet_ROB	9.58 415	5.96 416	13.98 419	8.88 418	11.87 417	8.54 414	24.08 421	6.48 416	13.67 418	5.35 412	11.53 416	6.31 412	11.04 415	7.69 412	14.09 418	7.61 420	8.23 418	5.03 416	7.75 420	5.24 417	8.36 420

HanzoNet	7.85 412	3.30 413	5.75 403	7.47 417	3.97 409	2.34 395	1.37 387	3.47 407	4.02 403	13.30 418	10.49 410	10.86 415	16.67 420	8.50 415	10.51 416	10.80 421	9.84 423	5.83 418	13.69 421	7.24 418	7.51 418

DPSM_ROB	12.32 416	11.13 419	12.31 414	12.90 421	12.80 419	19.81 425	28.13 426	14.50 421	14.31 420	10.62 414	11.34 412	12.03 419	11.89 418	13.08 421	15.22 420	7.09 417	8.31 419	6.47 420	7.32 417	8.69 419	8.43 421

DPSM	12.32 416	11.13 419	12.31 414	12.90 421	12.80 419	19.81 425	28.13 426	14.50 421	14.31 420	10.62 414	11.34 412	12.03 419	11.89 418	13.08 421	15.22 420	7.09 417	8.31 419	6.47 420	7.32 417	8.69 419	8.43 421

PML	22.99 424	17.34 422	8.24 409	5.48 415	9.84 415	50.35 437	102.65 437	5.84 413	13.52 415	37.08 438	104.84 437	30.61 437	23.20 428	12.09 418	7.96 411	6.27 416	2.12 395	6.31 419	2.42 410	10.67 421	2.95 407

MyStereo03	24.90 429	22.40 430	24.90 428	26.19 430	25.93 429	39.80 431	56.77 434	29.00 431	28.95 434	21.51 430	22.81 431	24.16 427	23.92 430	26.26 431	30.65 434	14.24 423	17.13 427	13.03 422	14.76 426	17.48 422	18.00 427

MyStereo02	24.90 429	22.40 430	24.90 428	26.19 430	25.93 429	39.80 431	56.77 434	29.00 431	28.95 434	21.51 430	22.81 431	24.16 427	23.92 430	26.26 431	30.65 434	14.24 423	17.13 427	13.03 422	14.76 426	17.48 422	18.00 427

MyStereo	24.90 429	22.40 430	24.90 428	26.19 430	25.93 429	39.80 431	56.77 434	29.00 431	28.95 434	21.51 430	22.81 431	24.16 427	23.92 430	26.26 431	30.65 434	14.24 423	17.13 427	13.03 422	14.76 426	17.48 422	18.00 427

CasAABBNet	24.76 427	22.38 428	24.44 426	26.05 428	25.75 427	39.79 430	56.76 433	29.10 434	28.88 432	21.22 427	22.69 429	24.21 430	23.99 434	26.23 430	30.62 433	14.22 422	16.71 425	13.03 422	14.75 424	17.49 425	16.97 424

Selective-RAFT-Error	24.83 428	22.44 433	24.80 427	26.10 429	25.82 428	39.85 434	56.72 432	29.21 436	29.03 437	21.29 429	22.80 430	24.25 431	24.07 435	26.28 434	30.60 432	14.24 423	16.85 426	13.04 426	14.75 424	17.53 426	17.02 425

LSM0	26.57 432	22.53 434	25.76 431	30.62 434	52.30 438	39.86 435	56.49 431	29.18 435	28.76 431	21.26 428	22.46 428	24.42 432	23.97 433	26.42 435	30.66 437	14.29 427	16.56 424	13.06 427	14.65 423	17.62 427	20.52 430

DPSimNet_ROB	24.35 426	23.81 435	31.38 435	25.93 427	22.83 425	31.30 429	34.38 429	20.78 426	28.92 433	27.39 435	22.99 434	28.29 436	35.76 437	15.47 423	17.82 423	24.28 433	17.90 430	22.23 428	14.12 422	19.38 428	22.12 432

LRCNet_RVC	13.78 420	19.34 423	13.01 416	19.47 424	12.67 418	1.85 383	0.42 252	12.28 419	1.10 351	15.76 420	18.69 423	12.52 421	8.65 412	12.22 419	9.64 412	22.29 428	8.38 421	25.92 430	24.06 431	19.72 429	17.59 426

HaxPig	19.88 422	22.39 429	22.30 423	17.98 423	17.98 422	12.06 417	12.06 416	16.25 424	15.97 422	21.05 426	21.41 426	18.85 425	18.35 421	20.07 428	19.64 424	23.57 432	23.19 432	24.07 429	23.71 430	22.95 430	23.72 433

MEDIAN_ROB	23.95 425	26.96 437	26.29 432	22.14 425	22.09 424	16.18 419	14.23 417	20.47 425	20.09 424	25.43 434	25.22 435	22.96 426	22.54 427	24.33 429	23.18 429	28.15 434	27.16 436	28.60 432	27.73 432	27.59 431	27.58 434

ASD4	27.03 434	24.46 436	23.91 424	27.24 433	17.87 421	47.08 436	31.36 428	41.80 438	21.82 429	31.12 437	20.82 425	33.80 438	18.50 422	27.25 437	21.57 428	29.52 435	20.55 431	27.54 431	23.38 429	30.03 432	20.96 431

xxxxx1	29.05 435	20.74 425	14.05 420	50.10 435	40.25 435	19.01 420	26.60 422	21.83 427	20.22 425	16.52 421	17.56 420	18.33 422	21.41 424	16.11 424	20.77 425	23.48 429	26.77 433	66.36 436	78.56 436	30.19 433	32.23 436

tt_ll	29.05 435	20.74 425	14.05 420	50.10 435	40.25 435	19.01 420	26.60 422	21.83 427	20.22 425	16.52 421	17.56 420	18.33 422	21.41 424	16.11 424	20.77 425	23.48 429	26.77 433	66.36 436	78.56 436	30.19 433	32.23 436

ff	29.05 435	20.74 425	14.05 420	50.10 435	40.25 435	19.01 420	26.60 422	21.83 427	20.22 425	16.52 421	17.56 420	18.33 422	21.41 424	16.11 424	20.77 425	23.48 429	26.77 433	66.36 436	78.56 436	30.19 433	32.23 436

AVERAGE_ROB	26.91 433	30.28 438	29.18 434	25.78 426	25.30 426	19.49 424	15.38 418	23.70 430	23.02 430	28.38 436	27.78 436	26.23 434	25.76 436	26.95 436	25.55 430	31.27 436	30.02 437	31.76 433	30.80 433	30.88 436	30.77 435

DLNR_Zeroshot_test	13.74 419	20.06 424	23.92 425	121.50 439	35.20 434	0.46 20	0.15 1	7.96 417	0.47 24	0.29 21	0.37 42	0.26 29	0.17 1	0.79 159	0.36 104	7.16 419	2.95 413	0.09 13	0.38 347	50.40 437	1.95 382

Anonymous_1	22.76 423	11.11 418	11.93 413	12.73 420	26.05 432	19.39 423	27.77 425	14.18 420	13.64 417	14.92 419	10.66 411	11.26 416	11.24 417	12.48 420	14.45 419	37.82 437	7.87 417	34.92 434	63.61 434	87.51 438	11.75 423

test_example2	115.17 438	122.38 439	93.45 437	115.38 438	123.53 439	101.24 438	113.11 438	54.67 439	99.94 439	135.50 439	136.43 438	85.67 439	85.40 438	110.44 439	104.91 438	152.17 439	205.21 439	99.17 439	114.27 439	138.55 439	112.04 439

Low-res two-view benchmark