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

CAS	0.63 116	0.18 1	0.37 2	2.27 390	0.84 347	0.57 73	0.54 189	0.79 13	0.62 23	0.48 17	0.70 31	0.36 2	0.26 1	0.45 2	0.35 27	2.24 391	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 5	1.06 381

LoS_RVC	0.42 11	0.26 46	0.40 8	0.44 23	0.82 345	0.51 49	0.44 124	0.64 2	0.41 2	0.44 8	0.78 45	0.44 9	0.47 39	0.56 10	0.36 33	0.13 1	0.12 9	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 370

CES	0.48 32	0.20 2	0.37 2	0.39 4	1.39 382	0.55 65	0.35 46	0.98 62	0.66 40	0.44 8	0.66 23	0.35 1	0.27 2	0.56 10	0.33 16	0.15 6	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.19 71	1.46 387

CREStereo	0.39 5	0.21 4	0.38 4	0.34 1	0.22 4	0.53 56	0.29 19	0.77 11	1.11 174	0.58 32	0.71 33	0.51 32	0.41 19	0.54 7	0.34 24	0.18 60	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.14 2	0.14 11
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 24	0.21 4	0.38 4	0.37 2	0.23 6	0.71 142	0.27 14	0.74 7	1.04 146	0.64 40	0.70 31	0.55 39	0.47 39	0.86 69	0.35 27	1.00 376	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.15 5	0.13 3

LoS	0.40 8	0.21 4	0.44 11	0.37 2	0.22 4	0.50 39	0.40 83	1.00 68	0.94 106	0.48 17	0.66 23	0.48 22	0.40 17	0.60 23	0.37 38	0.18 60	0.14 75	0.16 9	0.11 6	0.14 2	0.14 11

s12784h	0.52 39	0.20 2	0.38 4	0.41 5	0.19 1	0.96 224	0.34 43	1.17 124	1.25 234	0.81 66	0.90 65	0.63 57	0.50 56	1.45 168	0.42 73	0.14 4	0.12 9	0.17 14	0.11 6	0.18 41	0.11 1

XX-TBD	0.46 24	0.70 338	0.35 1	0.79 322	0.25 18	0.58 74	0.26 9	0.69 4	1.27 246	0.76 53	1.00 87	0.45 15	0.33 10	0.47 3	0.37 38	0.19 92	0.15 125	0.15 3	0.11 6	0.17 24	0.14 11

iResNet_ROB	0.77 192	0.30 126	0.99 231	0.57 176	0.36 145	0.83 189	0.36 56	2.33 364	1.58 329	1.27 218	1.30 198	1.25 235	0.84 182	1.65 201	0.79 222	0.20 117	0.14 75	0.17 14	0.12 9	0.18 41	0.27 230

pmcnn	2.37 375	0.42 258	2.71 375	0.63 237	0.43 197	1.54 309	1.19 341	2.01 318	1.53 325	2.64 372	7.60 401	18.07 417	1.45 323	3.44 316	2.78 361	0.18 60	0.15 125	0.15 3	0.12 9	0.20 97	0.18 78

MSKI-zero shot	0.55 77	0.26 46	0.57 45	0.51 95	0.26 20	0.69 132	0.28 17	1.18 129	0.64 27	0.91 80	1.32 208	0.82 103	0.33 10	1.92 240	0.32 7	0.17 32	0.12 9	0.17 14	0.13 11	0.16 13	0.16 41

Any-RAFT	0.53 48	0.24 19	0.47 13	0.47 41	0.27 33	1.00 234	0.25 4	1.58 219	1.05 150	0.85 76	0.99 84	1.06 186	0.47 39	0.70 33	0.32 7	0.18 60	0.13 42	0.16 9	0.13 11	0.16 13	0.16 41

anonymousdsp2	0.53 48	0.27 67	0.74 144	0.48 52	0.29 63	0.76 160	0.47 148	1.61 226	0.82 74	0.77 56	0.77 43	0.75 83	0.47 39	1.03 98	0.40 58	0.18 60	0.13 42	0.18 36	0.13 11	0.19 71	0.18 78

Selective-IGEV	0.39 5	0.24 19	0.50 18	0.44 23	0.25 18	0.46 18	0.33 33	1.25 151	0.40 1	0.35 1	0.45 3	0.52 37	0.30 4	1.07 109	0.30 1	0.14 4	0.12 9	0.17 14	0.13 11	0.16 13	0.13 3

DCANet-4	0.54 62	0.26 46	1.07 261	0.42 7	0.24 9	0.48 20	0.36 56	0.99 64	1.30 261	1.10 131	1.02 99	0.56 41	0.75 140	0.73 43	0.52 137	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

fff	0.53 48	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 56	1.07 102	1.25 234	1.10 131	1.02 99	0.57 43	1.06 267	0.73 43	0.52 137	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

ADStereo(finetuned)	0.57 90	0.24 19	1.06 257	0.43 8	0.24 9	0.49 30	0.35 46	1.05 87	1.30 261	1.12 137	1.03 107	0.58 47	1.20 293	0.84 64	0.51 131	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.18 41	0.19 111

TANstereo	0.44 21	0.21 4	0.44 11	0.41 5	0.21 3	0.65 108	0.26 9	0.79 13	0.83 75	0.93 83	0.98 82	0.51 32	0.46 33	0.54 7	0.35 27	0.18 60	0.24 272	0.16 9	0.13 11	0.16 13	0.26 224

DCANet	0.54 62	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.49 30	0.36 56	1.05 87	1.30 261	1.12 137	1.03 107	0.58 47	0.92 212	0.81 59	0.52 137	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.18 41	0.19 111

csc	0.53 48	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 56	1.07 102	1.25 234	1.10 131	1.02 99	0.57 43	1.06 267	0.73 43	0.52 137	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

cscssc	0.53 48	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 56	1.07 102	1.25 234	1.10 131	1.02 99	0.57 43	1.06 267	0.73 43	0.52 137	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

DLNR_Zeroshot_test	23.17 421	48.52 438	43.29 427	176.68 438	78.69 434	0.35 5	0.21 1	23.41 421	0.75 56	0.66 42	0.86 57	0.59 51	0.30 4	1.56 190	0.44 84	9.57 419	0.12 9	0.18 36	0.14 22	76.92 437	0.16 41

RAFT-Test	0.54 62	0.25 35	0.64 72	0.47 41	0.30 79	0.97 228	0.27 14	1.24 149	0.81 69	0.96 90	1.12 139	1.28 246	0.48 47	0.71 37	0.36 33	0.17 32	0.13 42	0.17 14	0.14 22	0.16 13	0.16 41

knoymous	0.51 38	0.29 110	0.47 13	0.43 8	0.30 79	0.55 65	0.55 202	1.02 74	0.77 61	0.98 97	0.85 56	0.94 148	0.56 78	0.85 66	0.45 92	0.20 117	0.14 75	0.26 225	0.14 22	0.23 177	0.23 182

RCA-Stereo	0.50 37	0.23 13	0.58 48	0.48 52	0.33 122	0.55 65	0.45 135	0.97 60	1.38 295	0.68 43	1.05 111	0.63 57	0.80 164	0.59 14	0.32 7	0.17 32	0.12 9	0.17 14	0.14 22	0.16 13	0.14 11

CroCo-Stereo	0.40 8	0.31 157	0.73 130	0.58 182	0.27 33	0.26 1	0.33 33	0.95 52	0.81 69	0.42 4	0.47 5	0.65 63	0.47 39	0.39 1	0.34 24	0.18 60	0.15 125	0.16 9	0.14 22	0.19 71	0.16 41
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.52 39	0.25 35	0.56 37	0.65 258	0.52 252	0.49 30	0.34 43	0.98 62	0.91 97	1.30 233	0.87 60	0.63 57	0.81 167	0.78 51	0.41 65	0.19 92	0.15 125	0.16 9	0.14 22	0.15 5	0.16 41

iResNetv2_ROB	0.80 204	0.37 235	1.71 336	0.56 165	0.37 153	0.94 216	0.64 238	1.73 247	1.34 276	1.23 199	1.42 237	1.26 239	0.92 212	1.85 234	0.56 157	0.23 190	0.15 125	0.19 49	0.14 22	0.24 191	0.19 111

MLCV	0.72 161	0.34 206	1.10 268	0.51 95	0.23 6	0.91 205	0.39 80	1.33 159	1.23 227	1.46 287	1.55 270	1.01 176	0.64 119	1.95 245	0.80 225	0.18 60	0.12 9	0.18 36	0.14 22	0.19 71	0.17 60

qqq1	0.72 161	0.30 126	0.86 187	0.46 35	0.26 20	0.82 185	0.43 112	2.05 323	1.39 299	1.23 199	1.47 253	0.98 163	0.95 228	1.71 214	0.44 84	0.24 205	0.20 225	0.18 36	0.15 30	0.18 41	0.18 78

fff1	0.72 161	0.30 126	0.86 187	0.46 35	0.26 20	0.82 185	0.43 112	2.05 323	1.39 299	1.23 199	1.47 253	0.98 163	0.95 228	1.71 214	0.44 84	0.24 205	0.20 225	0.18 36	0.15 30	0.18 41	0.18 78

ACVNet-DCA	0.56 86	0.31 157	0.50 18	0.54 134	0.26 20	1.18 264	0.51 170	1.42 178	0.78 63	0.58 32	0.79 48	0.48 22	0.88 200	1.46 170	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.25 206	0.15 30	0.22 152	0.21 150

1test111	0.54 62	0.31 157	0.50 18	0.54 134	0.26 20	1.18 264	0.51 170	1.42 178	0.78 63	0.58 32	0.79 48	0.48 22	0.88 200	0.88 71	0.59 164	0.20 117	0.12 9	0.25 206	0.15 30	0.22 152	0.21 150

cc1	0.64 126	0.31 157	0.50 18	0.54 134	0.26 20	1.18 264	0.51 170	0.93 45	3.05 383	0.58 32	0.79 48	0.48 22	0.88 200	1.46 170	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.25 206	0.15 30	0.19 71	0.19 111

ff7	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 96	0.87 25	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 9	0.48 47	1.38 153	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

IGEVStereo-DCA	0.46 24	0.28 83	0.56 37	0.43 8	0.33 122	0.49 30	0.42 96	0.87 25	0.50 6	0.47 13	0.48 6	0.48 22	0.46 33	2.03 251	0.30 1	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.16 13	0.18 78

ffff	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 96	0.87 25	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 9	0.48 47	1.38 153	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

rrr	0.46 24	0.28 83	0.73 130	0.43 8	0.33 122	0.49 30	0.38 69	0.76 10	0.50 6	0.47 13	0.48 6	0.48 22	0.46 33	2.03 251	0.30 1	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.16 13	0.16 41

11t	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 96	0.87 25	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 9	0.48 47	1.38 153	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

tt1	0.62 110	0.32 171	0.51 24	0.54 134	0.26 20	1.16 261	0.48 156	0.95 52	2.47 371	0.57 31	0.77 43	0.49 29	0.81 167	1.55 187	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.24 170	0.15 30	0.19 71	0.20 134

StereoIM	0.36 1	0.25 35	0.58 48	0.44 23	0.34 137	0.30 3	0.30 22	0.72 5	0.50 6	0.37 2	0.36 1	0.58 47	0.49 55	0.52 4	0.36 33	0.19 92	0.16 156	0.19 49	0.15 30	0.18 41	0.14 11

MIF-Stereo	0.36 1	0.23 13	0.59 52	0.48 52	0.36 145	0.40 10	0.32 30	0.53 1	0.49 5	0.54 30	0.55 17	0.36 2	0.31 6	0.58 13	0.51 131	0.20 117	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.19 71	0.15 27

AEACV	0.37 3	0.24 19	0.52 26	0.47 41	0.51 244	0.37 8	0.38 69	0.65 3	0.53 16	0.42 4	0.56 18	0.46 16	0.60 97	0.53 5	0.30 1	0.16 11	0.13 42	0.18 36	0.15 30	0.17 24	0.14 11

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MC-Stereo	0.43 13	0.23 13	0.48 15	0.51 95	0.28 52	0.39 9	0.32 30	0.88 32	0.68 44	0.60 38	0.84 55	0.56 41	0.61 106	1.03 98	0.31 5	0.17 32	0.11 3	0.17 14	0.15 30	0.16 13	0.13 3

ccc-4	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 96	0.87 25	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 9	0.48 47	1.38 153	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.60 101	0.23 13	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.72 144	0.42 96	1.18 129	1.41 307	0.80 62	1.38 228	1.10 201	0.79 159	0.96 83	0.58 162	0.18 60	0.13 42	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.19 111

test_xeample3	0.42 11	0.28 83	0.69 97	0.43 8	0.33 122	0.56 68	0.38 69	0.79 13	0.45 3	0.53 29	0.46 4	0.44 9	0.44 27	1.38 153	0.31 5	0.18 60	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.17 24	0.16 41

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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.75 185	0.40 249	1.36 306	0.67 273	0.29 63	0.92 211	0.59 228	1.52 204	1.25 234	1.28 220	1.48 258	0.94 148	0.76 148	1.62 198	0.78 216	0.18 60	0.14 75	0.18 36	0.15 30	0.22 152	0.23 182

11t1	0.52 39	0.28 83	0.68 88	0.51 95	0.28 52	0.83 189	0.39 80	1.22 143	0.63 25	0.84 72	0.74 38	0.68 69	0.68 127	0.91 76	0.57 159	0.21 144	0.18 195	0.19 49	0.16 58	0.20 97	0.21 150

ProNet	0.43 13	0.28 83	0.58 48	0.43 8	0.30 79	0.56 68	0.52 179	1.00 68	0.58 18	0.44 8	0.49 8	0.43 7	0.43 23	1.28 132	0.36 33	0.15 6	0.13 42	0.19 49	0.16 58	0.17 24	0.16 41

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IPLGR_C	0.62 110	0.33 187	0.99 231	0.58 182	0.49 228	0.76 160	0.48 156	1.10 109	0.96 110	1.40 274	1.56 274	0.62 55	0.48 47	0.80 55	0.71 196	0.23 190	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.19 71	0.21 150

MIPNet	0.56 86	0.28 83	0.94 219	0.49 65	0.33 122	0.66 117	0.38 69	1.35 165	1.08 162	1.06 115	0.92 68	0.60 52	0.79 159	0.73 43	0.52 137	0.17 32	0.14 75	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.17 60

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test_1	0.54 62	0.22 9	0.68 88	0.47 41	0.27 33	0.58 74	0.35 46	0.92 41	1.00 134	1.28 220	0.68 27	0.87 127	0.45 30	1.67 206	0.37 38	0.16 11	0.11 3	0.20 73	0.16 58	0.17 24	0.13 3

ACRE	0.61 107	0.33 187	1.01 240	0.58 182	0.49 228	0.75 156	0.47 148	1.06 100	0.95 108	1.37 263	1.55 270	0.62 55	0.46 33	0.83 62	0.70 191	0.23 190	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.21 150

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AANet_RVC	1.16 303	0.52 294	1.49 324	0.65 258	0.45 210	0.75 156	0.69 254	1.42 178	1.55 328	1.34 256	1.87 323	1.53 289	0.78 157	7.43 387	1.38 305	0.25 229	0.17 180	0.19 49	0.16 58	0.22 152	0.26 224

HSM	1.19 305	0.32 171	0.65 76	0.57 176	0.38 170	1.23 273	0.59 228	2.25 358	1.19 212	1.30 233	1.25 181	1.94 334	1.03 259	9.32 402	0.71 196	0.22 167	0.16 156	0.20 73	0.16 58	0.21 131	0.21 150

HH	0.63 116	0.30 126	0.77 159	0.50 72	0.32 106	0.49 30	0.46 142	1.65 233	0.64 27	0.69 44	1.09 124	1.63 304	0.85 185	1.90 238	0.37 38	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.19 71	0.16 41

HanStereo	0.63 116	0.30 126	0.77 159	0.50 72	0.32 106	0.49 30	0.46 142	1.65 233	0.64 27	0.69 44	1.09 124	1.63 304	0.85 185	1.90 238	0.37 38	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.19 71	0.16 41

EGLCR-Stereo	0.37 3	0.22 9	0.51 24	0.43 8	0.26 20	0.44 16	0.22 2	0.99 64	0.48 4	0.42 4	0.42 2	0.67 67	0.29 3	0.86 69	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.19 49	0.17 74	0.17 24	0.15 27

DCRE	0.82 212	0.26 46	0.70 103	0.58 182	0.44 203	0.54 59	0.48 156	0.95 52	0.78 63	0.78 57	7.33 400	0.86 123	0.52 60	0.76 48	0.41 65	0.16 11	0.16 156	0.19 49	0.17 74	0.18 41	0.17 60

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RAFT-345	0.84 221	0.25 35	0.66 82	0.50 72	0.27 33	0.54 59	0.42 96	0.83 22	1.11 174	1.32 245	2.34 352	0.86 123	0.54 68	5.72 357	0.47 110	0.18 60	0.13 42	0.22 122	0.17 74	0.17 24	0.16 41

test-1	0.52 39	0.26 46	1.04 253	0.56 165	0.32 106	0.61 87	0.38 69	1.10 109	0.91 97	0.78 57	1.01 92	0.77 87	0.52 60	0.60 23	0.42 73	0.17 32	0.14 75	0.20 73	0.17 74	0.20 97	0.23 182

Prome-Stereo	0.75 185	0.27 67	0.53 28	0.55 153	0.32 106	0.59 78	0.97 314	0.89 33	0.88 85	1.45 285	2.46 358	0.91 136	1.41 318	1.58 193	0.44 84	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.20 97	0.92 372

LMCR-Stereo	0.82 212	0.46 272	0.88 200	0.75 314	0.43 197	1.33 285	0.56 208	2.43 372	0.98 122	1.53 301	1.49 259	0.74 81	1.00 250	1.63 199	0.89 243	0.28 262	0.17 180	0.22 122	0.17 74	0.29 240	0.20 134

RALAANet	0.60 101	0.33 187	0.87 197	0.62 229	0.50 234	0.69 132	0.31 27	1.21 136	1.06 153	1.09 123	1.16 156	0.88 130	0.46 33	1.22 126	0.42 73	0.19 92	0.15 125	0.21 96	0.17 74	0.27 221	0.17 60

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 62	0.25 35	0.68 88	0.43 8	0.24 9	0.40 10	0.34 43	1.04 81	1.09 168	1.32 245	1.60 282	0.80 95	0.68 127	0.67 30	0.39 54	0.13 1	0.10 1	0.18 36	0.17 74	0.17 24	0.13 3

EAI-Stereo	0.65 131	0.28 83	0.69 97	0.53 119	0.27 33	0.60 84	0.40 83	2.28 361	0.64 27	0.71 48	3.18 370	0.57 43	0.43 23	1.06 105	0.41 65	0.18 60	0.13 42	0.17 14	0.17 74	0.17 24	0.17 60

DIP-Stereo	0.62 110	0.30 126	0.83 179	0.48 52	0.36 145	0.95 220	0.33 33	2.37 368	0.67 41	1.25 211	1.00 87	0.68 69	0.51 58	0.91 76	0.61 173	0.18 60	0.15 125	0.21 96	0.17 74	0.19 71	0.19 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.65 131	0.40 249	0.77 159	0.48 52	0.24 9	1.05 240	0.49 163	1.76 259	1.02 139	1.18 180	1.18 161	0.89 134	0.80 164	0.85 66	0.79 222	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.17 74	0.29 240	0.15 27
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 24	0.36 229	0.71 114	0.47 41	0.36 145	0.67 121	0.35 46	0.78 12	1.12 178	0.61 39	0.62 20	0.39 4	0.39 14	0.71 37	0.39 54	0.20 117	0.17 180	0.22 122	0.18 88	0.23 177	0.19 111

MyStereo8	0.65 131	0.29 110	1.00 236	0.58 182	0.49 228	0.91 205	0.35 46	1.18 129	1.31 265	1.16 167	1.27 190	0.90 135	0.64 119	0.72 40	0.95 250	0.18 60	0.14 75	0.20 73	0.18 88	0.22 152	0.26 224

CoDeX	0.73 175	0.29 110	0.93 217	0.54 134	0.36 145	1.14 254	0.61 233	2.34 366	1.17 205	1.16 167	1.25 181	0.91 136	0.87 196	1.33 141	0.64 183	0.20 117	0.16 156	0.21 96	0.18 88	0.20 97	0.18 78

GMStereo_Zeroshot	0.67 148	0.61 322	1.01 240	0.64 246	0.37 153	0.84 196	0.35 46	1.05 87	1.12 178	1.12 137	1.06 113	1.27 243	0.54 68	1.19 123	0.59 164	0.32 286	0.17 180	0.31 267	0.18 88	0.52 335	0.22 165

IGEV_Zeroshot_test	0.53 48	0.30 126	0.99 231	0.56 165	0.35 140	0.41 12	0.32 30	1.37 168	0.63 25	1.00 101	1.09 124	0.95 154	0.41 19	0.83 62	0.39 54	0.18 60	0.12 9	0.19 49	0.18 88	0.19 71	0.17 60

EKT-Stereo	0.53 48	0.30 126	0.73 130	0.58 182	0.60 285	0.51 49	0.48 156	0.94 49	0.90 92	0.71 48	0.88 62	0.77 87	0.43 23	1.07 109	0.40 58	0.22 167	0.16 156	0.21 96	0.18 88	0.20 97	0.22 165

TestStereo1	0.63 116	0.28 83	0.75 146	0.76 316	0.31 91	0.48 20	0.43 112	1.30 157	1.21 222	0.97 93	1.31 203	0.64 60	0.77 152	1.75 219	0.42 73	0.20 117	0.15 125	0.22 122	0.18 88	0.21 131	0.17 60

SA-5K	0.63 116	0.28 83	0.75 146	0.76 316	0.31 91	0.48 20	0.43 112	1.30 157	1.21 222	0.97 93	1.31 203	0.64 60	0.77 152	1.75 219	0.42 73	0.20 117	0.15 125	0.22 122	0.18 88	0.21 131	0.17 60

iRaft-Stereo_5w	0.85 225	0.29 110	0.91 211	0.53 119	0.43 197	0.49 30	0.68 250	0.99 64	0.87 81	0.79 60	1.34 215	1.46 277	0.91 209	5.11 342	1.11 273	0.17 32	0.14 75	0.22 122	0.18 88	0.20 97	0.20 134

DAS	0.84 221	0.34 206	1.03 250	0.64 246	0.69 311	0.77 166	0.63 236	1.54 212	1.20 217	1.79 335	1.55 270	0.95 154	1.04 260	2.83 294	0.60 171	0.21 144	0.16 156	0.25 206	0.18 88	0.27 221	0.22 165

SepStereo	0.82 212	0.34 206	1.03 250	0.64 246	0.69 311	0.77 166	0.63 236	1.54 212	1.20 217	1.79 335	1.55 270	0.95 154	1.04 260	2.30 272	0.60 171	0.21 144	0.16 156	0.25 206	0.18 88	0.27 221	0.22 165

GwcNet-ADL	0.64 126	0.31 157	0.79 169	0.56 165	0.41 189	0.60 84	0.58 221	1.41 176	1.26 239	1.08 118	1.13 144	0.91 136	0.60 97	1.04 103	0.78 216	0.27 252	0.18 195	0.18 36	0.18 88	0.25 201	0.29 244

STrans-v2	1.04 277	0.28 83	0.96 226	0.49 65	0.32 106	0.68 128	0.79 273	2.47 374	1.12 178	1.12 137	1.46 252	1.40 264	1.46 324	6.70 376	0.43 82	0.18 60	0.13 42	0.20 73	0.18 88	0.18 41	0.18 78

OMP-Stereo	0.94 249	0.33 187	0.72 118	0.90 355	0.31 91	0.49 30	0.36 56	1.16 122	1.06 153	1.58 315	1.12 139	1.46 277	0.69 130	6.94 379	0.49 122	0.19 92	0.14 75	0.24 170	0.18 88	0.20 97	0.14 11

IIG-Stereo	0.96 253	0.31 157	0.72 118	0.88 350	0.33 122	0.61 87	0.26 9	1.19 135	1.03 142	1.69 325	1.37 224	1.46 277	0.75 140	6.96 380	0.51 131	0.19 92	0.14 75	0.23 150	0.18 88	0.20 97	0.14 11

TestStereo	0.64 126	0.39 245	0.71 114	0.51 95	0.27 33	0.56 68	0.42 96	1.03 77	0.91 97	0.80 62	1.00 87	0.68 69	0.52 60	3.25 309	0.45 92	0.22 167	0.15 125	0.24 170	0.18 88	0.27 221	0.16 41

raft+_RVC	0.53 48	0.26 46	0.54 32	0.60 206	0.47 224	0.54 59	0.54 189	1.27 153	0.99 129	0.76 53	1.03 107	0.70 77	0.56 78	0.93 82	0.47 110	0.18 60	0.14 75	0.19 49	0.18 88	0.18 41	0.15 27

ACVNet	0.63 116	0.31 157	0.54 32	0.54 134	0.36 145	0.80 180	0.46 142	1.37 168	1.07 158	0.93 83	1.30 198	1.08 193	0.85 185	0.80 55	0.94 248	0.21 144	0.19 208	0.21 96	0.18 88	0.22 152	0.18 78

acv_ft	0.75 185	0.31 157	0.95 222	0.70 291	0.86 350	1.24 274	0.53 185	1.44 185	1.07 158	1.24 207	1.30 198	1.08 193	0.92 212	0.80 55	1.34 300	0.21 144	0.19 208	0.21 96	0.18 88	0.21 131	0.18 78

HSM-Net_RVC	0.87 234	0.29 110	0.53 28	0.53 119	0.30 79	1.15 259	0.55 202	3.57 389	1.28 251	1.53 301	1.74 305	1.68 312	0.93 218	1.49 176	0.77 214	0.22 167	0.17 180	0.19 49	0.18 88	0.20 97	0.19 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test croco	0.46 24	0.27 67	1.01 240	0.50 72	0.40 183	0.35 5	0.37 65	0.87 25	0.56 17	0.43 7	0.76 42	0.42 5	0.40 17	1.13 118	0.45 92	0.21 144	0.15 125	0.24 170	0.19 108	0.24 191	0.16 41

MIM_Stereo	0.57 90	0.24 19	0.92 215	0.46 35	0.30 79	0.54 59	0.28 17	1.27 153	0.75 56	1.00 101	1.16 156	0.93 145	0.53 65	1.45 168	0.61 173	0.16 11	0.16 156	0.20 73	0.19 108	0.17 24	0.14 11

PCWNet_CMD	0.66 139	0.32 171	0.88 200	0.49 65	0.37 153	0.78 171	0.40 83	1.42 178	1.31 265	1.16 167	1.31 203	1.25 235	0.62 111	0.89 74	0.57 159	0.20 117	0.16 156	0.27 236	0.19 108	0.40 296	0.25 206

4D-IteraStereo	0.48 32	0.24 19	0.76 155	0.50 72	0.44 203	0.66 117	0.31 27	0.87 25	1.02 139	1.03 111	0.72 35	0.78 90	0.32 9	0.64 26	0.37 38	0.17 32	0.11 3	0.23 150	0.19 108	0.19 71	0.13 3

iinet-f	0.99 264	0.45 270	3.71 383	0.55 153	0.43 197	1.81 335	0.68 250	1.14 119	1.14 190	1.18 180	1.42 237	1.58 297	1.44 321	1.34 144	1.59 330	0.24 205	0.23 263	0.20 73	0.19 108	0.26 209	0.25 206

x	0.54 62	0.31 157	0.61 59	0.47 41	0.30 79	0.67 121	0.47 148	1.53 210	0.79 67	0.81 66	0.83 53	0.78 90	0.70 133	0.70 33	0.62 176	0.21 144	0.19 208	0.22 122	0.19 108	0.21 131	0.20 134

CRFU-Net	0.86 230	0.39 245	1.00 236	0.65 258	0.57 267	1.78 334	0.86 291	2.15 340	0.81 69	1.38 268	1.18 161	1.64 307	1.19 290	1.35 145	0.90 245	0.26 243	0.22 255	0.21 96	0.19 108	0.23 177	0.24 194

dd	0.59 98	0.48 281	0.97 228	0.55 153	0.32 106	0.64 96	0.47 148	1.02 74	1.34 276	0.78 57	0.86 57	0.58 47	0.54 68	1.01 95	0.86 241	0.28 262	0.18 195	0.26 225	0.19 108	0.32 261	0.24 194

GLC_STEREO	0.39 5	0.25 35	0.41 9	0.54 134	0.23 6	0.48 20	0.30 22	0.73 6	0.58 18	0.52 28	0.73 36	0.51 32	0.31 6	0.64 26	0.42 73	0.17 32	0.20 225	0.23 150	0.19 108	0.21 131	0.17 60

test_3	0.55 77	0.23 13	0.71 114	0.53 119	0.28 52	0.61 87	0.40 83	0.92 41	1.05 150	1.19 184	0.68 27	0.93 145	0.44 27	1.67 206	0.39 54	0.15 6	0.12 9	0.22 122	0.19 108	0.21 131	0.14 11

HHNet	0.62 110	0.26 46	0.63 66	0.43 8	0.45 210	0.50 39	0.58 221	1.07 102	1.01 136	1.25 211	2.23 347	0.70 77	0.61 106	1.07 109	0.47 110	0.20 117	0.13 42	0.23 150	0.19 108	0.19 71	0.30 256

AAGNet	1.83 355	0.28 83	0.72 118	0.61 218	0.32 106	0.67 121	0.51 170	0.96 59	0.98 122	1.47 288	1.20 167	1.00 169	1.18 287	2.83 294	22.77 419	0.22 167	0.13 42	0.22 122	0.19 108	0.23 177	0.15 27

TransformOpticalFlow	0.96 253	0.28 83	0.89 205	0.52 111	0.31 91	0.66 117	0.54 189	1.75 253	1.12 178	1.09 123	1.44 244	1.37 263	1.01 252	6.70 376	0.42 73	0.19 92	0.12 9	0.20 73	0.19 108	0.18 41	0.19 111

NRIStereo	0.60 101	0.29 110	0.69 97	0.53 119	0.28 52	0.63 94	0.33 33	1.08 106	0.87 81	1.14 153	0.87 60	0.91 136	0.59 95	2.24 268	0.49 122	0.20 117	0.14 75	0.21 96	0.19 108	0.21 131	0.17 60

ASMatch	0.88 235	0.26 46	0.69 97	0.51 95	0.35 140	0.48 20	0.37 65	1.12 117	0.92 101	1.10 131	3.28 371	0.96 160	0.98 240	4.90 339	0.49 122	0.19 92	0.16 156	0.22 122	0.19 108	0.19 71	0.27 230

SST-Stereo	0.83 217	0.28 83	0.72 118	0.59 195	0.31 91	0.72 144	0.26 9	1.09 107	0.86 77	1.47 288	1.10 128	1.00 169	0.87 196	5.73 358	0.45 92	0.22 167	0.13 42	0.23 150	0.19 108	0.23 177	0.18 78

PFNet	0.91 243	0.26 46	1.10 268	0.63 237	0.32 106	0.64 96	0.56 208	1.17 124	0.99 129	1.47 288	1.08 119	0.98 163	0.69 130	6.62 371	0.54 151	0.20 117	0.12 9	0.24 170	0.19 108	0.20 97	0.17 60

DeepStereo_RVC	0.55 77	0.29 110	0.72 118	0.51 95	0.30 79	0.59 78	0.33 33	1.03 77	0.70 47	1.16 167	0.93 70	0.83 110	0.94 223	0.96 83	0.54 151	0.21 144	0.14 75	0.21 96	0.19 108	0.24 191	0.24 194

CRE-IMP	0.55 77	0.30 126	0.74 144	0.52 111	0.29 63	0.79 175	0.25 4	1.04 81	0.72 52	1.09 123	0.95 72	0.81 98	0.57 86	1.10 112	0.50 128	0.21 144	0.14 75	0.23 150	0.19 108	0.28 235	0.22 165

CFNet_pseudo	0.66 139	0.32 171	0.86 187	0.48 52	0.39 178	0.70 139	0.40 83	1.33 159	1.22 224	1.16 167	1.34 215	1.24 231	0.64 119	0.98 89	0.59 164	0.21 144	0.16 156	0.33 287	0.19 108	0.36 276	0.25 206

XX-Stereo	0.63 116	0.26 46	1.90 348	0.81 328	0.67 303	0.43 14	0.23 3	1.03 77	0.58 18	0.65 41	1.56 274	1.41 267	0.39 14	1.28 132	0.35 27	0.20 117	0.14 75	0.20 73	0.19 108	0.18 41	0.14 11

222	1.61 342	0.29 110	0.67 85	0.56 165	0.29 63	1.06 243	0.42 96	2.17 349	1.31 265	1.31 243	1.52 265	0.92 144	0.94 223	1.76 224	17.65 413	0.24 205	0.20 225	0.21 96	0.19 108	0.22 152	0.23 182

AFF-stereo	0.58 95	0.25 35	0.64 72	0.46 35	0.29 63	0.34 4	0.38 69	1.15 121	1.14 190	1.17 176	1.60 282	1.10 201	0.71 135	0.97 88	0.43 82	0.13 1	0.11 3	0.19 49	0.19 108	0.17 24	0.14 11

DMCA	0.67 148	0.34 206	0.90 208	0.51 95	0.44 203	0.86 198	0.47 148	1.42 178	1.02 139	1.17 176	1.12 139	1.23 229	0.75 140	0.78 51	0.95 250	0.25 229	0.19 208	0.27 236	0.19 108	0.24 191	0.27 230

BEATNet_4x	0.73 175	0.49 284	1.17 279	0.53 119	0.26 20	1.03 237	0.55 202	1.82 274	1.06 153	1.21 191	1.22 171	0.96 160	0.91 209	1.01 95	1.06 263	0.21 144	0.14 75	0.24 170	0.19 108	0.37 280	0.21 150

SuperB	2.53 381	0.59 314	18.45 411	0.69 286	0.50 234	1.87 342	0.88 294	1.67 238	2.39 368	1.50 297	1.42 237	1.14 213	1.15 283	4.28 329	5.07 380	0.24 205	0.19 208	0.22 122	0.19 108	7.86 419	0.34 278

RASNet	1.12 293	0.30 126	0.91 211	0.66 263	0.77 331	0.97 228	0.57 218	1.37 168	1.35 284	1.02 107	1.34 215	2.11 348	1.43 320	7.09 381	1.39 308	0.19 92	0.17 180	0.17 14	0.19 108	0.18 41	0.16 41

MSMDNet	0.66 139	0.32 171	0.87 197	0.49 65	0.37 153	0.79 175	0.40 83	1.43 184	1.31 265	1.15 156	1.31 203	1.24 231	0.63 116	0.88 71	0.57 159	0.21 144	0.16 156	0.26 225	0.19 108	0.39 292	0.24 194

MyStereo07	0.48 32	0.29 110	0.50 18	0.55 153	0.45 210	0.59 78	0.79 273	1.05 87	0.51 13	0.48 17	0.53 10	0.43 7	0.55 74	1.30 136	0.34 24	0.17 32	0.16 156	0.24 170	0.20 136	0.23 177	0.20 134

MyStereo06	0.61 107	0.28 83	0.95 222	0.56 165	0.46 220	0.61 87	0.73 260	1.78 266	0.67 41	1.03 111	1.12 139	1.13 211	0.56 78	0.78 51	0.41 65	0.17 32	0.16 156	0.23 150	0.20 136	0.22 152	0.20 134

MyStereo05	0.66 139	0.28 83	1.07 261	0.56 165	0.46 220	0.61 87	0.73 260	1.34 163	1.41 307	1.15 156	0.91 66	0.77 87	0.80 164	1.41 164	0.63 180	0.17 32	0.16 156	0.23 150	0.20 136	0.22 152	0.20 134

MyStereo04	0.67 148	0.29 110	1.07 261	0.55 153	0.45 210	0.59 78	0.79 273	1.50 196	1.40 304	0.91 80	0.91 66	0.74 81	0.86 193	1.52 179	0.62 176	0.17 32	0.16 156	0.24 170	0.20 136	0.23 177	0.20 134

AE-Stereo	0.49 35	0.27 67	0.67 85	0.60 206	0.39 178	0.67 121	0.46 142	1.18 129	1.09 168	0.47 13	0.75 40	0.69 74	0.47 39	0.59 14	0.40 58	0.16 11	0.15 125	0.21 96	0.20 136	0.19 71	0.15 27

MIF-Stereo (partial)	0.45 23	0.25 35	0.70 103	0.50 72	0.52 252	0.35 5	0.26 9	0.91 40	0.59 21	0.45 12	0.71 33	0.51 32	0.51 58	1.11 115	0.45 92	0.20 117	0.16 156	0.23 150	0.20 136	0.24 191	0.18 78

CBFPSM	0.92 245	0.33 187	1.86 347	0.49 65	0.38 170	1.75 327	0.84 285	1.39 174	1.12 178	1.09 123	0.99 84	2.37 358	1.66 345	1.32 139	1.42 317	0.19 92	0.18 195	0.20 73	0.20 136	0.21 131	0.33 276

RAFT_CTSACE	0.63 116	0.26 46	0.88 200	0.55 153	0.51 244	0.71 142	0.44 124	0.80 18	0.97 117	0.97 93	1.84 318	1.18 219	0.68 127	1.47 174	0.36 33	0.16 11	0.15 125	0.21 96	0.20 136	0.20 97	0.14 11

CSP-Net	0.97 259	0.38 240	0.83 179	0.53 119	0.41 189	1.63 317	0.77 268	2.00 314	1.05 150	1.25 211	1.20 167	1.33 255	0.83 180	4.93 341	0.85 239	0.32 286	0.22 255	0.20 73	0.20 136	0.23 177	0.25 206

AASNet	0.76 191	0.35 222	0.91 211	0.79 322	0.81 343	1.14 254	0.56 208	2.02 321	1.08 162	1.22 196	1.24 177	0.93 145	0.76 148	0.77 50	1.16 278	0.27 252	0.23 263	0.24 170	0.20 136	0.28 235	0.24 194

Patchmatch Stereo++	0.55 77	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.65 108	0.29 19	1.05 87	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.83 110	0.60 97	1.37 149	0.45 92	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.80 204	0.30 126	0.75 146	0.60 206	0.31 91	0.64 96	0.44 124	1.21 136	0.90 92	1.29 225	1.02 99	0.82 103	0.57 86	5.40 350	0.48 115	0.23 190	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.20 97	0.30 256

OCTAStereo	0.80 204	0.30 126	0.75 146	0.60 206	0.31 91	0.64 96	0.44 124	1.21 136	0.90 92	1.29 225	1.01 92	0.82 103	0.57 86	5.35 345	0.48 115	0.24 205	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.20 97	0.30 256

PSM-adaLoss	0.54 62	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.65 108	0.41 94	1.04 81	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.82 103	0.61 106	1.06 105	0.45 92	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

ROB_FTStereo_v2	0.54 62	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.64 96	0.42 96	1.05 87	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.83 110	0.60 97	1.12 117	0.46 105	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

ROB_FTStereo	0.54 62	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.64 96	0.25 4	1.05 87	0.64 27	1.12 137	0.95 72	0.82 103	0.61 106	1.15 120	0.45 92	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

HUI-Stereo	0.52 39	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.65 108	0.30 22	1.04 81	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.83 110	0.60 97	0.79 54	0.45 92	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

DEmStereo	0.97 259	0.23 13	0.79 169	0.47 41	0.32 106	1.04 239	0.56 208	0.93 45	0.89 88	1.39 273	2.14 344	1.02 178	2.07 369	5.64 356	0.77 214	0.17 32	0.15 125	0.20 73	0.20 136	0.18 41	0.20 134

RAFT_R40	0.83 217	0.28 83	0.73 130	0.59 195	0.31 91	0.69 132	0.44 124	1.10 109	0.95 108	1.47 288	1.10 128	1.00 169	0.85 185	5.53 352	0.46 105	0.22 167	0.13 42	0.23 150	0.20 136	0.23 177	0.18 78

DRaft	0.80 204	0.24 19	0.70 103	0.45 32	0.30 79	0.97 228	0.53 185	1.05 87	0.97 117	1.78 332	2.02 336	0.80 95	1.74 348	2.73 292	0.72 199	0.17 32	0.14 75	0.20 73	0.20 136	0.18 41	0.21 150

RE-Stereo	0.80 204	0.30 126	0.75 146	0.60 206	0.31 91	0.64 96	0.44 124	1.21 136	0.90 92	1.29 225	1.01 92	0.81 98	0.57 86	5.37 348	0.48 115	0.24 205	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.20 97	0.30 256

TVStereo	0.80 204	0.30 126	0.75 146	0.60 206	0.31 91	0.64 96	0.44 124	1.21 136	0.90 92	1.29 225	1.01 92	0.81 98	0.57 86	5.37 348	0.48 115	0.24 205	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.20 97	0.30 256

iGMRVC	0.56 86	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.65 108	0.38 69	1.05 87	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.83 110	0.60 97	1.52 179	0.46 105	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

RAFT-RH_RVC	1.03 274	0.24 19	0.67 85	0.49 65	0.28 52	0.81 184	0.33 33	0.83 22	1.08 162	2.05 352	4.65 387	1.04 184	0.57 86	5.98 364	0.50 128	0.18 60	0.13 42	0.26 225	0.20 136	0.16 13	0.17 60

IRAFT_RVC	0.88 235	0.28 83	0.76 155	0.63 237	0.31 91	0.65 108	1.02 323	1.22 143	0.94 106	1.22 196	1.04 110	1.01 176	0.98 240	5.82 359	0.53 145	0.22 167	0.12 9	0.25 206	0.20 136	0.20 97	0.19 111

iRAFT	0.55 77	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.65 108	0.29 19	1.05 87	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.83 110	0.60 97	1.37 149	0.45 92	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

RAFT-IKP	0.54 62	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.59 78	0.36 56	1.04 81	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.83 110	0.61 106	1.22 126	0.45 92	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

iRaftStereo_RVC	0.47 30	0.26 46	0.64 72	0.50 72	0.29 63	0.53 56	0.33 33	1.05 87	0.77 61	0.84 72	1.00 87	0.55 39	0.37 12	0.81 59	0.40 58	0.17 32	0.12 9	0.22 122	0.20 136	0.19 71	0.15 27

GEStereo_RVC	0.90 240	0.37 235	0.99 231	0.64 246	0.50 234	0.95 220	0.79 273	2.42 371	1.17 205	1.16 167	1.11 133	1.26 239	0.92 212	3.24 308	0.90 245	0.29 270	0.19 208	0.23 150	0.20 136	0.27 221	0.29 244

GES	0.66 139	0.34 206	0.90 208	0.59 195	0.38 170	0.94 216	0.57 218	2.11 333	0.86 77	1.02 107	1.11 133	0.66 65	0.79 159	0.99 91	0.61 173	0.27 252	0.19 208	0.20 73	0.20 136	0.21 131	0.30 256

xxxx	1.51 333	0.28 83	0.68 88	0.54 134	0.28 52	1.16 261	0.44 124	2.19 351	1.29 255	1.09 123	1.36 222	1.22 224	0.85 185	1.79 227	15.70 412	0.24 205	0.21 241	0.21 96	0.20 136	0.22 152	0.23 182

test_xeample	1.45 329	0.28 83	0.65 76	0.51 95	0.28 52	0.94 216	0.59 228	2.14 338	1.29 255	1.24 207	1.51 264	0.88 130	0.86 193	1.46 170	15.10 409	0.22 167	0.20 225	0.22 122	0.20 136	0.22 152	0.22 165

UNet	0.83 217	0.34 206	1.31 298	0.58 182	0.74 321	1.58 313	0.49 163	1.41 176	1.04 146	1.21 191	1.08 119	1.54 290	1.12 279	1.65 201	1.09 268	0.23 190	0.17 180	0.25 206	0.20 136	0.25 201	0.22 165

FENet	0.60 101	0.28 83	0.63 66	0.54 134	0.33 122	0.83 189	0.38 69	1.27 153	1.07 158	1.00 101	0.86 57	0.99 168	0.85 185	0.96 83	0.68 189	0.22 167	0.15 125	0.23 150	0.20 136	0.22 152	0.23 182

ccs_rob	0.66 139	0.33 187	0.86 187	0.48 52	0.39 178	0.70 139	0.40 83	1.33 159	1.22 224	1.16 167	1.34 215	1.23 229	0.64 119	0.98 89	0.59 164	0.21 144	0.16 156	0.35 304	0.20 136	0.37 280	0.25 206

DISCO	1.03 274	0.34 206	1.11 270	0.69 286	0.45 210	2.07 353	0.84 285	2.13 334	1.50 320	1.15 156	1.33 210	2.40 360	1.07 270	2.60 287	1.51 326	0.23 190	0.18 195	0.22 122	0.20 136	0.31 256	0.27 230

SMFormer	0.75 185	0.30 126	0.86 187	0.46 35	0.26 20	0.82 185	0.43 112	2.05 323	1.39 299	1.23 199	1.47 253	0.98 163	0.95 228	1.71 214	0.82 231	0.24 205	0.20 225	0.22 122	0.21 172	0.23 177	0.24 194

tta	0.75 185	0.30 126	0.86 187	0.46 35	0.26 20	0.82 185	0.43 112	2.05 323	1.39 299	1.23 199	1.47 253	0.98 163	0.95 228	1.71 214	0.82 231	0.24 205	0.20 225	0.22 122	0.21 172	0.18 41	0.18 78

CFNet_ucs	0.70 155	0.33 187	0.88 200	0.50 72	0.43 197	0.74 150	0.44 124	1.60 223	1.29 255	1.22 196	1.54 268	1.09 199	0.63 116	0.99 91	0.59 164	0.25 229	0.20 225	0.37 314	0.21 172	0.40 296	0.28 241

gwcnet-sp	0.74 178	0.33 187	1.44 311	0.57 176	0.45 210	1.40 295	0.54 189	1.50 196	1.14 190	1.30 233	1.02 99	0.94 148	0.82 171	1.39 158	0.76 208	0.21 144	0.21 241	0.22 122	0.21 172	0.22 152	0.22 165

scenet	0.74 178	0.33 187	1.44 311	0.57 176	0.45 210	1.40 295	0.54 189	1.50 196	1.14 190	1.30 233	1.02 99	0.94 148	0.82 171	1.39 158	0.76 208	0.21 144	0.21 241	0.22 122	0.21 172	0.22 152	0.22 165

CASS	0.65 131	0.34 206	0.72 118	0.56 165	0.27 33	0.78 171	0.42 96	1.59 220	0.86 77	1.30 233	1.25 181	0.87 127	0.84 182	0.84 64	0.54 151	0.35 306	0.19 208	0.26 225	0.21 172	0.28 235	0.42 307
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 178	0.33 187	1.44 311	0.57 176	0.45 210	1.40 295	0.54 189	1.50 196	1.14 190	1.30 233	1.02 99	0.94 148	0.82 171	1.39 158	0.76 208	0.21 144	0.21 241	0.22 122	0.21 172	0.22 152	0.22 165

DisPM	0.66 139	0.28 83	0.72 118	0.61 218	0.35 140	0.62 93	0.45 135	1.02 74	0.99 129	1.56 309	1.10 128	0.80 95	0.59 95	2.37 277	0.41 65	0.23 190	0.14 75	0.23 150	0.21 172	0.20 97	0.25 206

IER	0.70 155	0.31 157	1.02 246	0.48 52	0.52 252	1.34 287	0.51 170	1.17 124	0.99 129	1.23 199	1.34 215	1.12 206	1.11 276	0.99 91	0.71 196	0.20 117	0.16 156	0.21 96	0.21 172	0.20 97	0.19 111

NINENet	0.77 192	0.37 235	0.78 167	0.62 229	0.51 244	2.34 364	0.42 96	1.83 278	1.04 146	1.14 153	1.23 175	1.03 181	0.62 111	1.24 129	0.70 191	0.28 262	0.23 263	0.31 267	0.21 172	0.26 209	0.25 206

GMOStereo	0.53 48	0.26 46	0.65 76	0.50 72	0.29 63	0.52 51	0.43 112	0.89 33	0.96 110	1.41 276	1.14 147	0.85 119	0.56 78	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 170	0.21 172	0.20 97	0.15 27

error version	0.53 48	0.26 46	0.65 76	0.50 72	0.29 63	0.52 51	0.43 112	0.89 33	0.96 110	1.41 276	1.14 147	0.85 119	0.56 78	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 170	0.21 172	0.20 97	0.15 27

test-v	0.53 48	0.26 46	0.65 76	0.50 72	0.29 63	0.52 51	0.43 112	0.89 33	0.96 110	1.41 276	1.14 147	0.85 119	0.56 78	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 170	0.21 172	0.20 97	0.15 27

FTStereo	0.91 243	0.26 46	0.56 37	0.54 134	0.33 122	0.66 117	1.87 378	1.00 68	0.75 56	1.75 329	4.15 381	1.04 184	1.65 341	1.57 191	0.46 105	0.19 92	0.16 156	0.23 150	0.21 172	0.18 41	0.63 354

GrayStereo	0.82 212	0.26 46	0.58 48	0.63 237	0.37 153	0.76 160	1.86 377	1.11 115	0.87 81	1.99 349	1.89 325	1.08 193	1.82 356	1.39 158	0.48 115	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.21 172	0.18 41	0.39 298

Pruner-Stereo	0.62 110	0.29 110	0.70 103	0.61 218	0.31 91	0.63 94	0.43 112	1.17 124	0.99 129	1.53 301	1.08 119	0.95 154	0.55 74	1.35 145	0.51 131	0.23 190	0.14 75	0.24 170	0.21 172	0.21 131	0.23 182

test-2	0.53 48	0.26 46	0.65 76	0.50 72	0.29 63	0.52 51	0.43 112	0.89 33	0.96 110	1.41 276	1.14 147	0.85 119	0.56 78	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 170	0.21 172	0.20 97	0.15 27

ICVP	0.63 116	0.33 187	0.57 45	0.61 218	0.40 183	0.80 180	0.58 221	1.61 226	0.89 88	0.90 78	1.24 177	0.88 130	0.73 136	0.72 40	0.88 242	0.29 270	0.21 241	0.22 122	0.21 172	0.24 191	0.27 230
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.55 77	0.56 304	1.46 317	0.60 206	0.51 244	0.48 20	0.52 179	0.79 13	0.68 44	0.50 26	0.67 25	0.46 16	0.62 111	0.59 14	0.40 58	0.22 167	0.17 180	0.22 122	0.21 172	0.86 368	0.56 341

CroCo_RVC	0.55 77	0.56 304	1.46 317	0.60 206	0.51 244	0.48 20	0.52 179	0.79 13	0.68 44	0.50 26	0.67 25	0.46 16	0.62 111	0.59 14	0.40 58	0.22 167	0.17 180	0.22 122	0.21 172	0.86 368	0.56 341

Anonymous	0.53 48	0.38 240	0.91 211	0.66 263	0.73 319	0.65 108	0.59 228	0.95 52	0.73 55	0.47 13	0.58 19	0.42 5	0.60 97	0.80 55	0.53 145	0.24 205	0.23 263	0.21 96	0.21 172	0.41 299	0.29 244

GMStereo	0.55 77	0.45 270	0.94 219	0.50 72	0.32 106	0.64 96	0.43 112	1.00 68	1.40 304	0.82 69	0.73 36	0.51 32	0.45 30	0.85 66	0.55 155	0.24 205	0.15 125	0.20 73	0.21 172	0.31 256	0.24 194
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 225	0.38 240	0.94 219	0.80 325	1.03 363	1.17 263	0.58 221	1.52 204	1.20 217	1.19 184	1.62 289	1.13 211	1.20 293	1.80 228	1.06 263	0.24 205	0.24 272	0.24 170	0.21 172	0.23 177	0.27 230

AdaStereo	0.70 155	0.43 261	0.75 146	0.73 308	0.37 153	0.92 211	0.53 185	1.85 280	1.18 209	1.12 137	1.23 175	1.07 192	0.65 124	0.96 83	0.63 180	0.31 281	0.15 125	0.32 280	0.21 172	0.29 240	0.22 165
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.
LE_ROB	8.05 408	0.37 235	23.53 416	0.74 310	0.33 122	2.77 376	2.87 404	3.71 391	27.24 424	25.39 424	8.87 407	8.46 406	26.71 423	6.65 372	21.99 416	0.21 144	0.19 208	0.20 73	0.21 172	0.25 201	0.22 165

1111x	1.70 350	0.29 110	0.86 187	0.51 95	0.27 33	1.01 235	0.68 250	2.22 355	1.28 251	1.13 151	1.40 234	1.21 222	1.10 275	5.53 352	15.20 410	0.22 167	0.21 241	0.22 122	0.22 197	0.24 191	0.22 165

CASnet	0.41 10	0.25 35	0.48 15	0.50 72	0.20 2	0.50 39	0.36 56	0.81 21	0.80 68	0.83 70	0.68 27	0.48 22	0.31 6	0.54 7	0.32 7	0.18 60	0.12 9	0.27 236	0.22 197	0.23 177	0.14 11
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
BUS	0.74 178	0.32 171	0.68 88	0.54 134	0.44 203	2.34 364	0.42 96	2.16 343	0.98 122	1.20 188	1.11 133	1.03 181	0.62 111	0.91 76	0.70 191	0.24 205	0.17 180	0.25 206	0.22 197	0.22 152	0.22 165

raft_robust	0.68 152	0.30 126	0.64 72	0.52 111	0.26 20	0.54 59	0.35 46	1.33 159	1.24 231	1.16 167	1.07 116	0.60 52	0.54 68	3.58 319	0.37 38	0.18 60	0.14 75	0.20 73	0.22 197	0.20 97	0.16 41

RAFT+CT+SA	0.58 95	0.29 110	0.60 56	0.66 263	0.37 153	0.42 13	0.55 202	1.27 153	1.03 142	0.70 46	1.22 171	0.60 52	0.70 133	1.64 200	0.41 65	0.18 60	0.13 42	0.22 122	0.22 197	0.21 131	0.18 78

test_5	0.65 131	0.30 126	0.75 146	0.67 273	0.50 234	0.92 211	0.52 179	1.39 174	1.12 178	0.76 53	1.11 133	1.00 169	0.90 207	1.53 183	0.45 92	0.18 60	0.13 42	0.23 150	0.22 197	0.21 131	0.19 111

BSDual-CNN	0.71 160	0.32 171	0.68 88	0.54 134	0.44 203	1.27 278	0.65 240	2.16 343	0.98 122	1.20 188	1.11 133	1.12 206	0.74 138	0.91 76	0.66 185	0.24 205	0.17 180	0.25 206	0.22 197	0.22 152	0.22 165

hknet	0.77 192	0.32 171	0.95 222	0.54 134	0.38 170	1.27 278	0.65 240	2.16 343	1.07 158	1.20 188	1.11 133	1.59 298	0.81 167	1.37 149	0.66 185	0.22 167	0.17 180	0.25 206	0.22 197	0.22 152	0.22 165

test_4	0.53 48	0.22 9	0.56 37	0.54 134	0.32 106	0.64 96	0.39 80	0.80 18	0.62 23	0.92 82	1.87 323	0.68 69	0.42 21	1.16 122	0.37 38	0.15 6	0.13 42	0.20 73	0.22 197	0.20 97	0.15 27

AACVNet	0.86 230	0.35 222	0.79 169	0.82 333	0.39 178	0.76 160	0.49 163	1.61 226	0.81 69	1.08 118	1.33 210	1.30 250	0.93 218	4.34 330	0.74 203	0.25 229	0.21 241	0.28 246	0.22 197	0.29 240	0.25 206

ADLNet2	0.88 235	0.34 206	1.17 279	0.77 319	0.64 296	1.12 252	0.76 265	1.74 251	1.24 231	1.21 191	1.65 295	1.71 315	1.05 264	1.67 206	1.17 280	0.24 205	0.21 241	0.21 96	0.22 197	0.26 209	0.29 244

CrosDoStereo	1.58 337	0.24 19	0.72 118	0.48 52	0.29 63	0.67 121	12.49 413	1.10 109	0.98 122	1.34 256	1.75 308	1.00 169	1.89 358	6.65 372	0.81 226	0.19 92	0.15 125	0.20 73	0.22 197	0.18 41	0.19 111

PSM-softLoss	0.78 198	0.31 157	0.77 159	0.58 182	0.32 106	0.56 68	0.40 83	1.18 129	0.70 47	1.24 207	1.07 116	0.83 110	0.52 60	5.36 346	0.53 145	0.24 205	0.15 125	0.25 206	0.22 197	0.20 97	0.25 206

KMStereo	0.78 198	0.31 157	0.77 159	0.58 182	0.32 106	0.56 68	0.40 83	1.18 129	0.70 47	1.24 207	1.07 116	0.83 110	0.52 60	5.36 346	0.53 145	0.24 205	0.15 125	0.25 206	0.22 197	0.20 97	0.25 206

DeepStereo_LL	1.58 337	0.24 19	0.72 118	0.48 52	0.29 63	0.67 121	12.49 413	1.10 109	0.98 122	1.34 256	1.75 308	1.00 169	1.89 358	6.65 372	0.81 226	0.19 92	0.15 125	0.20 73	0.22 197	0.18 41	0.19 111

THIR-Stereo	1.02 273	0.27 67	0.69 97	0.49 65	0.28 52	0.95 220	1.34 351	1.03 77	0.97 117	1.34 256	1.90 326	1.17 216	1.58 334	6.44 369	0.78 216	0.19 92	0.14 75	0.21 96	0.22 197	0.19 71	0.20 134

sCroCo_RVC	0.49 35	0.40 249	1.02 246	0.65 258	0.60 285	0.52 51	0.40 83	0.83 22	0.61 22	0.44 8	0.74 38	0.49 29	0.50 56	0.63 25	0.48 115	0.26 243	0.27 291	0.23 150	0.22 197	0.29 240	0.25 206

MMNet	0.84 221	0.32 171	1.09 265	0.60 206	0.59 282	1.85 340	0.49 163	1.51 201	1.27 246	1.37 263	1.15 153	1.26 239	1.18 287	1.67 206	1.22 284	0.19 92	0.18 195	0.23 150	0.22 197	0.25 201	0.21 150

GANet-RSSM	0.72 161	0.28 83	0.63 66	0.64 246	0.58 275	0.80 180	0.58 221	1.89 288	1.08 162	1.04 114	1.25 181	1.15 214	1.04 260	1.49 176	0.62 176	0.25 229	0.19 208	0.22 122	0.22 197	0.22 152	0.21 150

DN-CSS_ROB	0.64 126	0.32 171	1.05 254	0.55 153	0.40 183	0.54 59	0.45 135	1.21 136	0.93 103	1.03 111	1.47 253	0.69 74	0.63 116	1.76 224	0.49 122	0.18 60	0.14 75	0.25 206	0.22 197	0.22 152	0.20 134

xx1	0.67 148	0.31 157	0.50 18	0.54 134	0.26 20	1.18 264	0.51 170	0.93 45	3.05 383	0.58 32	0.79 48	0.95 154	0.77 152	1.46 170	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.24 170	0.23 217	0.22 152	0.21 150

LL-Strereo	1.33 318	0.39 245	1.38 307	0.61 218	0.61 288	0.75 156	0.66 245	1.63 231	1.17 205	1.56 309	1.60 282	2.03 344	2.12 370	9.72 407	0.97 255	0.21 144	0.18 195	0.27 236	0.23 217	0.22 152	0.25 206

qqq	0.57 90	0.34 206	0.71 114	0.47 41	0.27 33	0.64 96	0.62 235	1.42 178	0.78 63	0.80 62	0.92 68	0.95 154	0.77 152	0.88 71	0.59 164	0.21 144	0.20 225	0.24 170	0.23 217	0.22 152	0.21 150

Wz-Net-LNSev	1.03 274	0.67 331	2.71 375	0.64 246	0.84 347	1.75 327	1.00 320	1.80 270	1.32 270	1.28 220	1.25 181	1.65 309	1.22 297	1.39 158	1.40 309	0.28 262	0.26 283	0.24 170	0.23 217	0.33 267	0.32 272

Sa-1000	0.72 161	0.29 110	0.76 155	0.59 195	0.30 79	0.73 147	0.37 65	1.62 229	1.33 273	1.28 220	2.04 338	0.86 123	0.75 140	1.84 231	0.38 48	0.19 92	0.14 75	0.25 206	0.23 217	0.20 97	0.16 41

SA	0.66 139	0.30 126	0.82 177	0.61 218	0.30 79	0.58 74	0.38 69	1.44 185	1.30 261	0.96 90	1.36 222	0.66 65	0.95 228	1.85 234	0.42 73	0.19 92	0.15 125	0.25 206	0.23 217	0.21 131	0.17 60

PSMNet-ADL	0.72 161	0.35 222	0.62 63	0.69 286	0.46 220	1.14 254	0.44 124	1.37 168	1.01 136	0.83 70	1.17 159	1.33 255	0.96 233	1.43 165	0.95 250	0.33 291	0.22 255	0.21 96	0.23 217	0.27 221	0.29 244

HCRNet	0.70 155	0.39 245	0.73 130	0.60 206	0.59 282	0.76 160	0.35 46	1.22 143	1.13 188	1.02 107	0.99 84	1.02 178	0.76 148	2.19 265	0.70 191	0.28 262	0.19 208	0.28 246	0.23 217	0.25 201	0.23 182

UPFNet	0.80 204	0.32 171	0.90 208	0.59 195	0.74 321	1.26 277	0.80 279	1.52 204	1.10 172	1.30 233	1.12 139	1.30 250	0.84 182	1.67 206	1.09 268	0.24 205	0.24 272	0.24 170	0.23 217	0.25 201	0.18 78

ac_64	0.82 212	0.29 110	0.81 175	0.71 298	0.60 285	1.05 240	0.54 189	1.99 313	0.92 101	1.18 180	1.06 113	1.99 339	1.08 271	1.94 244	0.97 255	0.27 252	0.22 255	0.24 170	0.23 217	0.22 152	0.19 111

cf-r	0.73 175	0.30 126	0.77 159	0.55 153	0.63 294	0.78 171	0.48 156	1.79 268	1.15 199	1.13 151	1.26 187	1.43 269	0.87 196	1.40 163	0.85 239	0.25 229	0.18 195	0.22 122	0.23 217	0.19 71	0.19 111

ttt	0.94 249	0.34 206	0.59 52	0.61 218	0.37 153	0.94 216	0.50 169	2.17 349	1.34 276	1.23 199	1.61 286	0.91 136	0.76 148	1.85 234	3.97 376	0.30 274	0.26 283	0.26 225	0.24 228	0.29 240	0.29 244

whm_eth	0.65 131	0.47 276	1.05 254	0.55 153	0.64 296	0.69 132	0.45 135	1.34 163	1.26 239	1.02 107	1.92 328	0.49 29	0.48 47	0.70 33	0.52 137	0.23 190	0.20 225	0.25 206	0.24 228	0.24 191	0.31 266

ToySt	0.66 139	0.33 187	1.23 285	0.51 95	0.33 122	0.86 198	0.68 250	1.10 109	0.97 117	0.84 72	1.08 119	1.25 235	0.94 223	1.01 95	0.74 203	0.19 92	0.19 208	0.24 170	0.24 228	0.27 221	0.23 182

TRStereo	0.60 101	0.60 321	0.97 228	0.74 310	0.67 303	0.46 18	0.38 69	1.85 280	0.89 88	0.79 60	0.80 52	0.88 130	0.39 14	1.10 112	0.41 65	0.23 190	0.15 125	0.23 150	0.24 228	0.17 24	0.15 27

RAFT	0.64 126	0.30 126	0.73 130	0.59 195	0.33 122	0.68 128	0.58 221	1.04 81	0.76 59	1.08 118	1.19 164	1.65 309	0.93 218	1.06 105	0.56 157	0.21 144	0.18 195	0.27 236	0.24 228	0.22 152	0.17 60

SFCPSM	0.70 155	0.28 83	1.02 246	0.51 95	0.38 170	1.37 290	0.66 245	2.00 314	1.03 142	1.17 176	1.21 169	0.82 103	0.78 157	1.03 98	0.53 145	0.21 144	0.17 180	0.22 122	0.24 228	0.21 131	0.19 111

delet	0.85 225	0.32 171	0.95 222	0.65 258	0.66 301	1.64 319	0.84 285	1.75 253	1.35 284	1.32 245	1.30 198	1.30 250	0.88 200	1.68 211	1.10 271	0.21 144	0.21 241	0.24 170	0.24 228	0.21 131	0.21 150

GwcNet-RSSM	0.77 192	0.32 171	1.01 240	0.62 229	0.54 258	0.78 171	0.51 170	1.73 247	1.20 217	1.09 123	1.37 224	1.46 277	0.85 185	1.53 183	1.09 268	0.25 229	0.18 195	0.23 150	0.24 228	0.20 97	0.19 111

NVstereo2D	0.92 245	0.41 255	1.48 322	0.72 301	0.72 316	1.20 270	0.87 293	1.75 253	1.38 295	0.99 99	1.13 144	1.26 239	0.98 240	2.21 267	0.89 243	0.43 334	0.20 225	0.38 317	0.24 228	0.57 343	0.63 354

StereoDRNet-Refined	0.80 204	0.41 255	0.88 200	0.62 229	0.42 192	1.33 285	0.48 156	1.52 204	1.17 205	1.45 285	1.44 244	1.44 273	0.90 207	1.26 131	1.24 286	0.20 117	0.16 156	0.27 236	0.24 228	0.25 201	0.28 241
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWC_ROB	1.24 307	0.76 347	2.46 369	0.72 301	0.78 334	1.15 259	0.49 163	1.75 253	1.92 354	2.31 359	3.07 368	1.59 298	1.40 317	2.46 282	2.10 351	0.33 291	0.22 255	0.35 304	0.24 228	0.38 288	0.41 303

mmm	0.63 116	0.35 222	0.72 118	0.51 95	0.30 79	0.86 198	0.54 189	1.59 220	0.86 77	1.07 117	1.38 228	0.79 93	0.75 140	0.91 76	0.58 162	0.22 167	0.18 195	0.29 254	0.25 239	0.25 201	0.23 182

LL-Strereo2	0.52 39	0.33 187	0.69 97	0.52 111	0.37 153	0.70 139	0.30 22	1.13 118	0.67 41	0.94 88	0.78 45	0.91 136	0.42 21	1.05 104	0.42 73	0.17 32	0.16 156	0.29 254	0.25 239	0.21 131	0.16 41

anonymousa	0.72 161	0.27 67	0.75 146	0.47 41	0.63 294	1.43 300	0.45 135	1.24 149	0.89 88	1.28 220	1.75 308	1.62 302	1.13 281	0.69 31	0.59 164	0.19 92	0.16 156	0.23 150	0.25 239	0.20 97	0.18 78

psmg	0.72 161	0.32 171	0.68 88	0.50 72	0.44 203	1.48 303	0.75 262	1.94 304	0.98 122	1.21 191	1.33 210	1.12 206	0.74 138	0.91 76	0.66 185	0.24 205	0.19 208	0.25 206	0.25 239	0.23 177	0.22 165

LCNet	0.72 161	0.28 83	0.52 26	0.55 153	0.31 91	0.69 132	0.54 189	1.00 68	0.88 85	1.19 184	1.34 215	0.97 162	1.34 315	2.56 285	0.45 92	0.18 60	0.13 42	0.21 96	0.25 239	0.27 221	0.73 365

GMM-Stereo	0.74 178	0.25 35	0.59 52	0.54 134	0.34 137	0.72 144	0.99 318	1.01 73	0.87 81	1.36 261	1.78 311	1.12 206	0.81 167	2.09 256	0.46 105	0.18 60	0.12 9	0.25 206	0.25 239	0.20 97	0.85 371

ADLNet	0.85 225	0.36 229	0.89 205	0.85 342	0.72 316	1.24 274	0.76 265	1.82 274	1.36 287	1.52 300	1.35 221	1.27 243	0.99 248	1.23 128	1.15 277	0.27 252	0.20 225	0.26 225	0.25 239	0.28 235	0.30 256

aanetorigin	1.23 306	0.79 349	2.78 377	0.70 291	0.79 336	0.99 232	1.06 327	1.06 100	1.37 291	3.52 388	2.61 361	1.72 316	1.63 339	1.99 248	1.78 336	0.25 229	0.24 272	0.26 225	0.25 239	0.38 288	0.45 315

CFNet-ft	0.72 161	0.32 171	0.54 32	0.66 263	0.54 258	0.83 189	0.55 202	1.37 168	1.15 199	0.93 83	1.28 194	1.57 294	0.97 236	1.35 145	0.81 226	0.26 243	0.20 225	0.33 287	0.25 239	0.30 249	0.23 182

DSFCA	0.93 248	0.34 206	1.06 257	0.52 111	0.65 299	1.55 310	0.93 308	1.49 192	1.19 212	1.56 309	1.15 153	1.50 285	0.96 233	3.07 302	1.02 260	0.30 274	0.26 283	0.25 206	0.25 239	0.28 235	0.24 194

CFNet_RVC	0.72 161	0.32 171	0.54 32	0.66 263	0.54 258	0.83 189	0.55 202	1.37 168	1.15 199	0.93 83	1.28 194	1.57 294	0.97 236	1.35 145	0.81 226	0.26 243	0.20 225	0.33 287	0.25 239	0.30 249	0.23 182

DPSNet	1.69 349	0.59 314	4.33 384	0.70 291	0.57 267	2.02 351	1.62 366	3.35 388	1.78 344	1.48 294	1.38 228	2.17 349	2.84 384	4.77 336	3.66 372	0.48 348	0.31 315	0.29 254	0.25 239	0.64 354	0.48 325

PWCDC_ROB	1.29 312	0.75 345	1.33 303	1.05 369	0.88 353	1.73 326	0.52 179	1.89 288	3.28 385	1.29 225	4.88 390	1.22 224	1.46 324	1.77 226	1.45 321	0.60 363	0.26 283	0.29 254	0.25 239	0.52 335	0.37 289

UDGNet	0.72 161	1.17 376	0.80 174	0.77 319	0.41 189	0.77 166	0.38 69	0.97 60	1.34 276	0.81 66	0.88 62	0.71 79	0.60 97	1.21 125	0.54 151	0.52 353	0.19 208	1.02 380	0.26 252	0.71 363	0.31 266

dad	0.86 230	0.66 330	1.06 257	0.56 165	0.37 153	0.76 160	0.44 124	1.17 124	1.50 320	1.44 283	1.27 190	1.34 259	0.75 140	2.52 284	0.84 236	0.42 329	0.27 291	0.83 373	0.26 252	0.41 299	0.29 244

PFNet+	0.59 98	0.28 83	0.77 159	0.53 119	0.30 79	0.59 78	0.31 27	0.92 41	1.14 190	1.33 253	1.10 128	0.79 93	0.57 86	1.31 137	0.49 122	0.25 229	0.17 180	0.28 246	0.26 252	0.21 131	0.25 206

rafts_anoy	0.52 39	0.29 110	0.59 52	0.59 195	0.50 234	0.53 56	0.40 83	1.11 115	1.03 142	0.84 72	0.83 53	0.68 69	0.54 68	0.72 40	0.51 131	0.19 92	0.14 75	0.24 170	0.26 252	0.21 131	0.18 78

Anonymous3	0.61 107	0.44 264	1.11 270	0.59 195	0.49 228	0.93 214	0.65 240	0.93 45	0.81 69	0.72 51	0.88 62	0.65 63	0.69 130	1.06 105	0.53 145	0.35 306	0.30 309	0.26 225	0.26 252	0.31 256	0.27 230

RAFT + AFF	1.00 268	0.42 258	1.09 265	0.67 273	0.50 234	1.22 272	1.24 344	2.24 357	1.19 212	1.30 233	1.56 274	1.17 216	1.49 329	3.44 316	0.83 233	0.21 144	0.25 279	0.30 263	0.26 252	0.27 221	0.27 230

TDLM	1.06 278	0.44 264	0.79 169	0.63 237	0.50 234	0.89 201	1.44 356	1.48 191	1.26 239	1.12 137	1.40 234	1.08 193	0.98 240	6.65 372	0.78 216	0.33 291	0.21 241	0.33 287	0.26 252	0.37 280	0.24 194

DeepPruner_ROB	0.74 178	0.48 281	0.87 197	0.57 176	0.44 203	0.79 175	0.54 189	1.73 247	0.96 110	1.38 268	1.27 190	1.24 231	0.73 136	1.43 165	0.73 202	0.34 299	0.28 297	0.27 236	0.26 252	0.31 256	0.31 266

DualNet	1.09 285	0.33 187	0.85 181	0.53 119	0.37 153	0.74 150	0.56 208	0.95 52	2.47 371	1.15 156	1.45 246	1.06 186	0.82 171	1.55 187	7.61 391	0.20 117	0.12 9	0.31 267	0.27 260	0.19 71	0.20 134

ffm	0.72 161	0.33 187	0.85 181	0.53 119	0.37 153	0.74 150	0.56 208	0.95 52	2.47 371	1.15 156	1.45 246	1.06 186	0.82 171	1.55 187	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.31 267	0.27 260	0.19 71	0.20 134

ff1	1.37 322	0.33 187	0.85 181	0.53 119	0.37 153	0.74 150	0.56 208	0.95 52	2.47 371	1.15 156	1.45 246	1.06 186	0.82 171	7.22 382	7.61 391	0.20 117	0.12 9	0.31 267	0.27 260	0.19 71	0.20 134

mmx	1.39 324	0.33 187	0.85 181	0.53 119	0.37 153	0.74 150	0.56 208	2.13 334	1.37 291	1.15 156	1.45 246	1.06 186	0.82 171	7.22 382	7.61 391	0.24 205	0.19 208	0.31 267	0.27 260	0.30 249	0.25 206

xxx	1.39 324	0.33 187	0.85 181	0.53 119	0.37 153	0.74 150	0.56 208	2.13 334	1.37 291	1.15 156	1.45 246	1.06 186	0.82 171	7.22 382	7.61 391	0.24 205	0.19 208	0.31 267	0.27 260	0.30 249	0.25 206

pcwnet_v2	0.97 259	0.37 235	4.33 384	0.62 229	0.54 258	0.79 175	0.45 135	2.02 321	1.58 329	1.42 282	1.64 293	1.09 199	0.79 159	1.24 129	0.67 188	0.32 286	0.25 279	0.29 254	0.27 260	0.37 280	0.35 283

ARAFT	0.77 192	0.36 229	1.49 324	0.51 95	0.31 91	0.90 203	0.82 283	1.90 291	1.06 153	1.62 319	1.24 177	1.02 178	0.64 119	1.84 231	0.50 128	0.18 60	0.14 75	0.28 246	0.27 260	0.17 24	0.16 41

psm_up	0.77 192	0.34 206	0.70 103	0.66 263	0.58 275	1.05 240	0.92 304	1.52 204	1.12 178	1.26 215	1.16 156	1.31 253	1.23 299	1.20 124	0.81 226	0.25 229	0.29 305	0.31 267	0.27 260	0.27 221	0.25 206

EDNetEfficientorigin	10.57 411	1.47 385	177.42 437	0.67 273	0.53 255	1.58 313	1.16 338	1.90 291	3.37 387	4.71 401	3.38 372	3.10 377	2.69 383	3.13 306	3.58 371	0.25 229	0.23 263	0.33 287	0.27 260	0.83 367	0.81 368

GwcNet	1.08 283	0.51 291	2.33 364	0.79 322	1.18 376	1.76 329	0.70 256	1.68 239	1.47 316	1.41 276	1.64 293	1.74 319	1.04 260	2.20 266	1.41 313	0.30 274	0.29 305	0.29 254	0.27 260	0.30 249	0.35 283

hitnet-ft	0.79 201	0.35 222	0.57 45	0.58 182	0.42 192	0.96 224	0.46 142	1.47 190	1.33 273	1.19 184	1.22 171	1.81 323	0.98 240	1.66 205	0.94 248	0.33 291	0.28 297	0.34 297	0.27 260	0.35 270	0.31 266

DMCA-RVC	0.74 178	0.40 249	1.27 294	0.66 263	0.49 228	0.77 166	0.47 148	1.35 165	1.01 136	1.53 301	1.01 92	1.29 249	0.82 171	1.31 137	0.78 216	0.27 252	0.21 241	0.35 304	0.27 260	0.32 261	0.24 194

RYNet	1.17 304	0.49 284	1.24 288	0.70 291	0.97 362	1.71 323	0.92 304	1.91 295	1.46 315	1.38 268	1.14 147	1.88 324	1.30 311	4.24 326	1.87 339	0.26 243	0.21 241	0.35 304	0.27 260	0.55 340	0.54 337

CFNet	0.96 253	0.36 229	1.01 240	0.62 229	0.42 192	0.99 232	0.47 148	1.90 291	1.32 270	0.99 99	1.39 232	1.10 201	0.86 193	5.58 355	0.79 222	0.23 190	0.17 180	0.28 246	0.27 260	0.26 209	0.21 150

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 201	0.43 261	1.05 254	0.64 246	0.58 275	0.95 220	0.53 185	1.53 210	1.18 209	1.37 263	1.15 153	1.43 269	0.88 200	1.61 197	0.84 236	0.25 229	0.22 255	0.27 236	0.27 260	0.29 240	0.29 244
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.98 263	0.47 276	1.70 335	0.76 316	0.94 358	1.51 306	0.91 302	1.92 298	1.32 270	1.61 316	1.13 144	1.47 282	0.97 236	1.75 219	1.46 322	0.28 262	0.23 263	0.29 254	0.27 260	0.35 270	0.27 230

DLCB_ROB	0.86 230	0.40 249	0.78 167	0.68 283	0.54 258	1.11 249	0.84 285	1.49 192	1.23 227	1.64 321	1.65 295	1.70 314	0.91 209	1.70 213	1.05 261	0.25 229	0.24 272	0.26 225	0.27 260	0.27 221	0.24 194

StereoVision	0.65 131	0.34 206	0.86 187	0.59 195	0.40 183	0.50 39	0.41 94	1.09 107	0.93 103	0.71 48	2.50 359	0.82 103	0.57 86	1.03 98	0.49 122	0.25 229	0.28 297	0.29 254	0.28 277	0.36 276	0.20 134

fast-acv-ft	0.94 249	0.44 264	1.40 308	0.58 182	0.51 244	1.77 332	0.69 254	1.36 167	1.42 310	1.29 225	1.86 321	1.74 319	1.25 302	1.52 179	1.38 305	0.26 243	0.28 297	0.28 246	0.28 277	0.27 221	0.26 224

ssnet_v2	0.88 235	0.36 229	1.02 246	0.62 229	0.38 170	1.32 284	0.97 314	2.07 329	1.34 276	1.37 263	1.18 161	1.54 290	0.92 212	1.10 112	1.65 331	0.30 274	0.27 291	0.30 263	0.28 277	0.27 221	0.26 224

Wz-Net-MNSev	1.11 291	0.58 311	2.23 362	0.66 263	0.71 314	1.95 346	1.46 357	1.98 312	1.45 314	1.79 335	1.43 241	1.49 284	1.33 314	1.97 247	1.42 317	0.27 252	0.23 263	0.28 246	0.28 277	0.34 269	0.31 266

KYRaft	0.75 185	0.28 83	0.62 63	0.56 165	0.29 63	0.67 121	0.86 291	0.94 49	0.84 76	1.62 319	2.21 346	1.16 215	1.02 257	1.57 191	0.40 58	0.20 117	0.13 42	0.22 122	0.28 277	0.20 97	1.02 376

FINET	0.97 259	0.54 298	1.60 330	0.63 237	0.79 336	1.08 246	1.07 328	1.56 217	2.20 365	1.15 156	1.49 259	0.94 148	0.88 200	2.32 273	1.05 261	0.42 329	0.35 333	0.32 280	0.28 277	0.43 309	0.38 295

FADNet_RVC	0.83 217	0.51 291	1.83 346	0.54 134	0.42 192	1.19 268	0.46 142	1.51 201	1.09 168	0.89 77	1.24 177	0.91 136	0.87 196	2.11 258	1.11 273	0.27 252	0.22 255	0.31 267	0.28 277	0.43 309	0.38 295

ADCP+	1.99 365	0.48 281	7.73 396	0.66 263	0.91 354	2.30 362	1.05 326	1.82 274	1.34 276	1.54 305	1.32 208	1.74 319	1.61 338	2.17 261	13.37 405	0.24 205	0.21 241	0.32 280	0.28 277	0.37 280	0.29 244

GANet	1.36 321	0.47 276	0.86 187	0.67 273	0.45 210	1.34 287	1.73 369	1.64 232	1.24 231	1.49 296	2.38 353	1.55 292	1.20 293	9.30 401	0.93 247	0.30 274	0.31 315	0.33 287	0.28 277	0.39 292	0.30 256

NaN_ROB	1.13 296	0.55 301	1.15 276	0.64 246	0.48 225	1.61 315	2.03 386	1.72 246	1.48 317	2.09 354	1.27 190	1.40 264	1.08 271	3.94 322	1.30 295	0.28 262	0.34 325	0.28 246	0.28 277	0.30 249	0.33 276

SGM_RVC	1.68 348	0.36 229	0.61 59	0.59 195	0.29 63	2.25 360	1.18 340	2.38 369	1.68 336	3.60 389	2.67 363	3.69 381	2.42 378	8.13 395	1.90 342	0.31 281	0.31 315	0.30 263	0.28 277	0.30 249	0.29 244
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SACVNet	0.85 225	0.46 272	0.85 181	0.81 328	0.56 265	0.80 180	0.79 273	1.68 239	1.12 178	1.34 256	1.33 210	1.25 235	0.94 223	2.39 279	0.76 208	0.34 299	0.26 283	0.31 267	0.29 288	0.35 270	0.44 313

Syn2CoEx	1.14 298	0.69 335	1.66 333	0.80 325	0.67 303	1.40 295	0.88 294	2.06 328	1.54 326	1.25 211	1.58 280	1.42 268	1.50 330	4.09 324	1.40 309	0.36 309	0.32 322	0.34 297	0.29 288	0.29 240	0.34 278

PSMNet-RSSM	0.72 161	0.30 126	0.61 59	0.63 237	0.42 192	0.73 147	0.56 208	1.92 298	1.10 172	1.09 123	1.37 224	1.22 224	0.98 240	1.28 132	0.72 199	0.27 252	0.19 208	0.27 236	0.29 288	0.24 191	0.24 194

FAT-Stereo	1.07 280	0.41 255	1.32 301	0.72 301	0.58 275	1.08 246	0.89 296	1.96 307	1.65 333	1.75 329	1.98 332	2.03 344	1.48 327	2.02 250	1.18 283	0.42 329	0.35 333	0.34 297	0.29 288	0.35 270	0.53 336

RTSC	1.29 312	0.73 340	2.44 367	0.83 336	0.57 267	1.85 340	0.65 240	1.88 286	2.00 358	2.20 357	1.66 297	1.60 300	1.26 304	2.33 274	3.92 374	0.32 286	0.23 263	0.27 236	0.29 288	0.37 280	0.37 289

CVANet_RVC	1.07 280	0.43 261	0.76 155	0.60 206	0.50 234	0.90 203	0.97 314	1.52 204	1.26 239	1.33 253	1.38 228	1.24 231	1.18 287	6.75 378	0.75 206	0.34 299	0.23 263	0.34 297	0.29 288	0.42 304	0.27 230

SANet	1.88 358	0.57 308	2.18 361	0.63 237	0.40 183	2.80 378	1.57 364	2.39 370	5.88 403	2.36 364	3.57 375	3.72 382	2.97 386	4.74 335	1.76 335	0.34 299	0.30 309	0.32 280	0.29 288	0.48 325	0.37 289

XPNet_ROB	0.96 253	0.49 284	1.09 265	0.72 301	0.57 267	1.11 249	1.14 335	1.66 237	1.23 227	1.85 341	1.39 232	1.64 307	1.11 276	1.80 228	1.42 317	0.38 317	0.30 309	0.33 287	0.29 288	0.37 280	0.34 278

EDNetEfficient	2.37 375	1.10 368	8.08 398	0.74 310	0.71 314	0.98 231	1.56 362	1.46 188	4.06 393	4.90 402	2.82 365	2.25 351	3.48 391	2.95 298	9.97 399	0.26 243	0.24 272	0.26 225	0.30 296	0.68 360	0.61 352

ADCRef	1.35 320	0.55 301	2.37 366	0.72 301	0.77 331	1.94 345	0.78 270	1.91 295	1.27 246	1.57 313	1.59 281	1.36 260	1.41 318	1.54 185	7.53 390	0.23 190	0.20 225	0.32 280	0.30 296	0.29 240	0.29 244

DANet	1.08 283	0.61 322	1.32 301	0.85 342	0.72 316	1.37 290	0.51 170	1.54 212	1.15 199	1.78 332	1.54 268	2.01 341	1.11 276	2.90 297	2.00 347	0.33 291	0.30 309	0.40 328	0.30 296	0.44 316	0.45 315
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 268	0.44 264	1.13 274	0.70 291	0.81 343	1.62 316	0.79 273	2.14 338	1.44 313	1.78 332	1.33 210	1.43 269	1.05 264	2.18 264	1.53 327	0.27 252	0.21 241	0.31 267	0.30 296	0.32 261	0.28 241

coex-ft	8.13 409	2.13 402	98.04 436	0.67 273	0.53 255	1.71 323	1.56 362	1.65 233	11.11 409	18.17 423	3.75 377	3.88 383	7.61 410	2.98 301	6.49 386	0.30 274	0.30 309	0.32 280	0.31 300	0.66 358	0.50 330

WZ-Net	1.95 362	0.95 359	10.10 401	0.86 344	0.78 334	1.69 322	1.60 365	2.20 354	1.98 357	2.08 353	1.93 329	2.30 354	1.97 363	5.30 344	3.17 368	0.34 299	0.26 283	0.29 254	0.31 300	0.51 333	0.47 322

S-Stereo	1.15 301	0.46 272	2.17 359	0.81 328	0.80 341	1.21 271	1.19 341	1.93 302	2.02 359	1.47 288	2.11 341	1.57 294	1.17 284	2.05 254	1.41 313	0.40 322	0.40 349	0.35 304	0.31 300	0.44 316	0.70 362

G-Net	1.66 345	0.63 326	1.56 327	1.11 374	0.74 321	2.98 381	0.91 302	1.55 216	1.22 224	2.76 376	8.18 406	2.32 356	2.53 381	1.92 240	1.87 339	0.48 348	0.44 357	0.45 338	0.31 300	0.60 351	0.57 345

stereogan	1.15 301	0.42 258	1.40 308	0.86 344	0.84 347	2.38 366	0.71 258	1.88 286	1.73 340	1.72 327	1.94 331	2.31 355	1.29 307	2.07 255	1.08 266	0.36 309	0.35 333	0.39 323	0.31 300	0.51 333	0.46 319

UCFNet_RVC	0.69 153	0.35 222	0.49 17	0.64 246	0.39 178	0.85 197	0.58 221	1.75 253	1.14 190	0.97 93	1.19 164	1.17 216	0.93 218	0.99 91	0.62 176	0.28 262	0.20 225	0.34 297	0.31 300	0.32 261	0.27 230

SDNR	1.62 343	0.51 291	2.17 359	0.53 119	0.56 265	3.80 392	0.45 135	1.54 212	1.29 255	1.33 253	2.41 356	1.08 193	0.96 233	11.18 413	1.16 278	0.66 369	0.63 381	0.43 334	0.32 306	0.64 354	0.67 359

PSM-AAD	0.79 201	0.27 67	0.53 28	0.55 153	0.28 52	0.77 166	1.24 344	0.99 64	0.91 97	1.66 322	1.57 278	0.81 98	2.19 372	1.65 201	0.44 84	0.19 92	0.14 75	0.38 317	0.32 306	0.21 131	0.70 362

FADNet-RVC-Resample	0.84 221	0.47 276	2.10 355	0.61 218	0.45 210	1.07 245	0.61 233	1.59 220	1.20 217	1.08 118	0.98 82	1.03 181	0.98 240	2.17 261	0.72 199	0.23 190	0.22 255	0.30 263	0.32 306	0.35 270	0.34 278

FADNet-RVC	0.88 235	0.67 331	1.93 350	0.60 206	0.48 225	0.91 205	0.60 232	1.71 245	1.18 209	0.90 78	0.96 74	1.36 260	0.92 212	2.25 270	1.17 280	0.30 274	0.29 305	0.32 280	0.32 306	0.41 299	0.35 283

ADCL	1.72 353	0.57 308	3.66 381	0.67 273	0.61 288	2.61 373	1.85 376	1.96 307	1.67 335	1.90 345	1.83 316	2.06 347	1.90 360	2.13 259	9.15 398	0.26 243	0.24 272	0.34 297	0.32 306	0.38 288	0.35 283

PS-NSSS	0.99 264	0.58 311	0.93 217	0.58 182	0.57 267	0.91 205	0.80 279	1.81 273	1.14 190	1.14 153	1.67 299	1.00 169	0.83 180	4.62 334	0.78 216	0.37 313	0.31 315	0.52 349	0.32 306	0.45 319	0.38 295

Wz-Net-SNSev	1.49 330	1.23 377	6.27 394	0.68 283	0.67 303	1.37 290	1.41 354	2.00 314	1.39 299	1.48 294	1.61 286	2.29 353	1.32 313	3.93 321	2.14 352	0.31 281	0.28 297	0.31 267	0.33 312	0.42 304	0.36 287

psmorigin	1.52 334	0.69 335	10.52 404	0.68 283	0.59 282	1.13 253	0.70 256	1.57 218	1.19 212	1.99 349	1.79 312	2.26 352	1.47 326	2.09 256	1.36 304	0.39 320	0.40 349	0.34 297	0.33 312	0.43 309	0.56 341

AF-Net	1.13 296	0.52 294	1.33 303	0.86 344	0.91 354	1.38 293	0.71 258	2.16 343	1.62 331	1.56 309	2.40 355	1.99 339	1.65 341	1.81 230	1.48 324	0.48 348	0.28 297	0.49 346	0.33 312	0.39 292	0.32 272

MDST_ROB	1.67 346	0.34 206	1.58 329	0.92 360	0.58 275	4.26 398	1.11 331	2.83 379	1.41 307	4.49 399	2.55 360	1.45 275	0.97 236	7.79 392	1.17 280	0.31 281	0.25 279	0.37 314	0.33 312	0.31 256	0.30 256

CBMV	0.95 252	0.44 264	0.66 82	0.53 119	0.35 140	1.53 308	1.63 367	1.69 241	1.42 310	2.00 351	1.60 282	1.43 269	1.17 284	1.59 195	0.99 258	0.34 299	0.34 325	0.39 323	0.33 312	0.33 267	0.32 272
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GASNet	0.99 264	0.97 360	1.72 337	0.98 364	0.68 309	0.83 189	0.67 248	1.60 223	1.28 251	1.31 243	1.22 171	1.22 224	1.21 296	2.41 280	1.41 313	0.43 334	0.26 283	0.36 312	0.34 317	0.55 340	0.31 266

FADNet	0.92 245	0.61 322	1.81 343	0.62 229	0.55 264	0.96 224	0.57 218	1.78 266	1.33 273	0.93 83	1.01 92	1.36 260	1.01 252	2.71 291	0.75 206	0.33 291	0.34 325	0.31 267	0.34 317	0.59 347	0.40 299

ETE_ROB	0.96 253	0.64 328	1.16 277	0.69 286	0.48 225	1.14 254	1.13 334	1.77 262	1.19 212	1.91 346	1.45 246	1.73 317	1.05 264	1.60 196	1.14 276	0.32 286	0.26 283	0.38 317	0.34 317	0.39 292	0.41 303

SGM-Forest	1.24 307	0.38 240	0.60 56	0.52 111	0.37 153	1.56 311	1.30 349	1.65 233	1.36 287	2.11 355	1.79 312	1.63 304	0.93 218	7.48 389	0.95 250	0.36 309	0.37 340	0.39 323	0.34 317	0.37 280	0.32 272
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.11 291	0.50 288	1.30 297	0.71 298	0.65 299	1.14 254	0.75 262	1.93 302	1.37 291	1.71 326	1.83 316	2.54 364	1.44 321	2.43 281	1.23 285	0.42 329	0.41 351	0.54 355	0.35 321	0.42 304	0.46 319

RTS	2.67 383	1.38 379	15.28 409	0.99 365	1.26 380	3.78 390	1.96 383	2.15 340	2.62 377	2.61 370	2.85 366	2.60 366	1.59 335	6.27 365	5.71 383	0.40 322	0.28 297	0.35 304	0.35 321	0.50 329	0.48 325

RTSA	2.67 383	1.38 379	15.28 409	0.99 365	1.26 380	3.78 390	1.96 383	2.15 340	2.62 377	2.61 370	2.85 366	2.60 366	1.59 335	6.27 365	5.71 383	0.40 322	0.28 297	0.35 304	0.35 321	0.50 329	0.48 325

SGM-ForestM	6.52 405	0.38 240	1.26 291	0.63 237	0.35 140	13.59 416	5.32 410	6.32 410	6.70 405	11.14 414	9.18 408	22.51 425	13.93 413	16.89 418	20.07 415	0.36 309	0.37 340	0.36 312	0.35 321	0.36 276	0.34 278

APVNet	1.06 278	0.53 297	1.42 310	0.84 337	0.79 336	1.92 343	0.82 283	1.90 291	1.08 162	1.08 118	1.43 241	1.56 293	1.13 281	3.07 302	1.58 328	0.31 281	0.34 325	0.42 332	0.36 325	0.36 276	0.37 289

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 288	1.02 364	1.00 236	0.82 333	0.67 303	1.93 344	0.93 308	1.62 229	1.11 174	1.15 156	1.25 181	1.50 285	0.79 159	1.96 246	0.76 208	1.89 387	0.34 325	0.79 372	0.36 325	1.25 382	0.83 369

RP	1.09 285	0.50 288	1.12 272	0.90 355	1.04 364	1.11 249	0.84 285	1.80 270	1.62 331	1.55 308	2.00 333	1.90 328	1.78 351	1.84 231	1.25 287	0.52 353	0.36 338	0.48 344	0.36 325	0.45 319	0.43 311

Wz-Net-TNSev	1.88 358	2.08 401	7.66 395	0.67 273	0.64 296	2.42 367	1.83 375	2.33 364	1.74 342	1.57 313	1.56 274	2.58 365	1.90 360	4.86 337	3.12 365	0.39 320	0.37 340	0.33 287	0.37 328	0.53 337	0.58 346

LALA_ROB	1.01 271	0.59 314	1.16 277	0.67 273	0.51 244	1.63 317	1.26 348	1.69 241	1.38 295	1.81 338	1.37 224	1.94 334	1.02 257	1.58 193	1.38 305	0.37 313	0.27 291	0.43 334	0.37 328	0.43 309	0.37 289

FBW_ROB	1.71 352	0.62 325	1.45 315	0.67 273	0.61 288	1.81 335	1.08 329	2.52 375	1.70 337	1.77 331	1.73 304	1.98 338	1.25 302	12.57 415	1.84 338	0.34 299	0.37 340	0.56 363	0.38 330	0.45 319	0.43 311

STTStereo	0.78 198	0.50 288	1.22 284	0.64 246	0.54 258	0.89 201	0.54 189	1.44 185	1.11 174	1.38 268	1.09 124	1.27 243	0.85 185	1.43 165	0.83 233	0.29 270	0.27 291	0.33 287	0.39 331	0.32 261	0.30 256

XQC	1.37 322	0.87 355	2.56 371	0.84 337	0.69 311	1.83 338	0.89 296	2.07 329	1.88 350	1.88 342	1.53 266	1.91 329	1.55 333	2.85 296	3.05 363	0.48 348	0.29 305	0.44 337	0.39 331	0.69 361	0.60 351

PSMNet_ROB	0.90 240	0.52 294	1.17 279	0.72 301	0.61 288	1.27 278	1.12 333	1.76 259	1.12 178	1.09 123	1.28 194	1.45 275	0.89 206	1.65 201	1.42 317	0.33 291	0.25 279	0.37 314	0.39 331	0.35 270	0.29 244

MeshStereo	2.26 371	0.56 304	0.92 215	0.61 218	0.49 228	2.60 372	1.02 323	3.18 385	2.05 361	7.40 412	4.98 391	7.58 402	2.98 387	6.37 368	1.96 345	0.43 334	0.43 354	0.45 338	0.39 331	0.43 309	0.42 307
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
SHD	1.31 315	0.71 339	2.34 365	0.86 344	0.75 327	1.77 332	0.65 240	2.22 355	2.50 375	2.40 366	1.71 302	1.91 329	1.60 337	1.93 243	2.37 355	0.38 317	0.31 315	0.38 317	0.40 335	0.48 325	0.50 330

Anonymous Stereo	1.28 311	0.75 345	2.45 368	0.74 310	0.77 331	0.93 214	1.77 370	1.51 201	1.31 265	1.67 323	1.29 197	1.20 221	0.75 140	6.29 367	1.68 334	0.37 313	0.36 338	0.38 317	0.40 335	0.43 309	0.45 315

AnyNet_C32	1.96 363	1.10 368	5.17 388	0.90 355	1.11 368	2.12 356	2.37 397	1.85 280	1.48 317	2.45 367	1.70 301	2.05 346	1.64 340	2.50 283	10.28 401	0.37 313	0.34 325	0.35 304	0.41 337	0.49 328	0.54 337

CSAN	1.41 327	0.59 314	1.26 291	0.70 291	0.50 234	1.76 329	1.78 371	1.77 262	1.90 353	2.35 362	2.32 350	1.92 332	1.94 362	5.56 354	1.49 325	0.43 334	0.35 333	0.40 328	0.41 337	0.43 309	0.41 303

AnyNet_C01	2.26 371	1.78 390	10.22 403	0.93 361	0.74 321	2.92 380	2.20 392	2.29 362	1.80 346	2.53 369	2.41 356	2.71 370	1.73 347	3.41 313	6.72 387	0.41 326	0.39 347	0.40 328	0.42 339	0.67 359	0.63 354

WCMA_ROB	1.84 356	0.47 276	1.31 298	0.69 286	0.57 267	2.11 355	1.14 335	1.87 284	1.73 340	4.04 393	6.43 395	5.62 396	3.61 392	2.59 286	1.94 344	0.52 353	0.44 357	0.39 323	0.42 339	0.48 325	0.47 322

ADCMid	1.89 361	0.73 340	5.06 387	0.72 301	0.67 303	2.00 350	1.14 335	1.97 311	1.48 317	2.86 379	1.81 315	2.37 358	2.05 368	2.24 268	10.39 402	0.33 291	0.31 315	0.39 323	0.43 341	0.50 329	0.44 313

ADCPNet	1.85 357	0.69 335	8.07 397	0.71 298	0.58 275	2.79 377	1.22 343	1.94 304	1.54 326	1.88 342	1.69 300	2.46 363	2.04 366	2.37 277	6.48 385	0.38 317	0.37 340	0.38 317	0.43 341	0.47 322	0.45 315

NCCL2	1.00 268	0.56 304	1.06 257	0.75 314	0.57 267	1.31 283	1.72 368	1.77 262	1.36 287	1.50 297	1.17 159	1.91 329	1.17 284	1.54 185	1.29 294	0.35 306	0.31 315	0.45 338	0.44 343	0.40 296	0.40 299

CBMV_ROB	0.90 240	0.44 264	0.63 66	0.51 95	0.37 153	1.25 276	0.49 163	1.77 262	1.27 246	1.41 276	2.00 333	1.33 255	1.08 271	2.17 261	0.76 208	0.43 334	0.42 353	0.47 343	0.44 343	0.41 299	0.36 287

Nwc_Net	1.09 285	0.49 284	1.33 303	0.89 354	0.80 341	1.49 305	0.66 245	2.19 351	1.27 246	1.32 245	2.26 348	1.96 336	1.54 331	1.92 240	1.34 300	0.40 322	0.30 309	0.43 334	0.45 345	0.38 288	0.37 289

ADCS	2.25 370	0.99 362	5.55 389	0.81 328	0.74 321	2.19 358	1.80 372	2.27 360	2.14 363	2.80 378	2.13 343	2.40 360	2.03 365	2.64 289	13.69 406	0.41 326	0.39 347	0.40 328	0.45 345	0.58 345	0.56 341

NOSS_ROB	1.26 310	0.46 272	0.62 63	0.56 165	0.38 170	1.06 243	0.78 270	1.73 247	1.40 304	1.01 104	1.43 241	1.10 201	0.75 140	10.62 412	0.65 184	0.45 340	0.43 354	0.48 344	0.45 345	0.44 316	0.41 303

SAMSARA	1.55 336	0.84 351	2.61 372	1.22 377	1.07 365	2.50 369	1.93 381	2.05 323	1.89 351	2.75 375	1.66 297	2.81 371	1.69 346	3.08 304	1.97 346	0.46 346	0.51 371	0.42 332	0.46 348	0.58 345	0.59 348

CC-Net-ROB	1.49 330	1.26 378	1.27 294	0.88 350	0.79 336	1.76 329	1.00 320	1.79 268	1.26 239	1.10 131	1.61 286	1.21 222	0.99 248	8.13 395	0.84 236	1.09 383	0.41 351	2.20 389	0.46 348	1.20 381	0.48 325

DeepPrunerF	1.60 340	0.73 340	5.81 392	0.88 350	1.19 377	0.91 205	0.95 312	2.19 351	5.24 401	1.17 176	1.30 198	1.19 220	1.30 311	4.90 339	1.66 333	0.42 329	0.34 325	0.52 349	0.47 350	0.41 299	0.40 299

PDISCO_ROB	1.32 317	0.65 329	1.44 311	1.36 378	1.46 384	2.55 370	0.92 304	2.45 373	2.07 362	1.37 263	1.49 259	1.65 309	1.00 250	2.82 293	1.35 303	1.01 377	0.27 291	0.54 355	0.47 350	0.71 363	0.73 365

HBP-ISP	0.96 253	0.58 311	0.72 118	0.61 218	0.46 220	1.64 319	0.76 265	1.86 283	1.28 251	1.30 233	1.53 266	0.86 123	0.94 223	3.27 310	0.69 190	0.45 340	0.44 357	0.54 355	0.48 352	0.47 322	0.40 299

RGC	1.14 298	0.79 349	1.26 291	0.91 358	0.96 361	1.52 307	0.77 268	1.92 298	1.26 239	1.54 305	1.93 329	2.02 343	1.54 331	2.25 270	1.31 296	0.44 339	0.35 333	0.58 366	0.48 352	0.47 322	0.46 319

PVD	1.70 350	0.84 351	2.26 363	0.94 363	0.83 346	2.48 368	0.97 314	2.59 377	3.35 386	3.01 385	2.77 364	2.34 357	2.47 380	2.67 290	3.14 366	0.47 347	0.45 361	0.59 367	0.48 352	0.59 347	0.75 367

DGSMNet	1.14 298	0.76 347	2.49 370	0.81 328	0.86 350	1.39 294	1.39 353	2.13 334	1.35 284	1.26 215	1.63 292	1.48 283	0.98 240	1.75 219	1.10 271	0.45 340	0.43 354	0.55 360	0.49 355	0.75 366	0.70 362

STTRV1_RVC	1.58 337	0.68 334	1.96 352	0.88 350	1.12 370	1.57 312	0.90 301	2.25 358	1.75 343	1.29 225	2.02 336	1.40 264	1.22 297	9.77 408	1.31 296	0.81 372	0.33 324	0.54 355	0.49 355	0.73 365	0.52 335

PA-Net	1.01 271	0.57 308	1.29 296	0.64 246	0.74 321	1.19 268	0.84 285	1.69 241	1.43 312	1.16 167	1.19 164	1.32 254	1.19 290	3.42 314	1.25 287	0.29 270	0.45 361	0.33 287	0.49 355	0.32 261	0.47 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.07 280	0.86 354	1.31 298	0.82 333	0.53 255	1.41 299	1.31 350	1.76 259	1.52 323	1.27 218	1.31 203	1.46 277	1.24 301	2.03 251	0.96 254	0.56 360	0.45 361	0.67 368	0.50 358	0.88 370	0.59 348
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
FC-DCNN	2.72 388	0.59 314	0.86 187	0.73 308	0.57 267	2.91 379	1.04 325	3.01 383	2.60 376	6.83 408	7.64 402	9.92 409	6.33 407	5.21 343	3.14 366	0.53 359	0.48 366	0.51 348	0.50 358	0.53 337	0.51 334

FCDSN-DC	2.32 373	0.63 326	0.81 175	0.84 337	0.75 327	2.23 359	0.94 310	2.09 332	1.80 346	5.45 406	7.72 403	7.77 404	6.93 409	3.39 311	1.80 337	0.52 353	0.48 366	0.52 349	0.51 360	0.57 343	0.58 346
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	2.48 380	0.74 343	1.90 348	1.05 369	0.92 356	2.76 375	4.01 408	2.76 378	4.11 394	4.69 400	4.63 386	4.62 387	5.96 405	3.97 323	3.96 375	0.63 367	0.53 373	0.56 363	0.52 361	0.64 354	0.63 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	26.87 423	13.43 420	70.68 435	0.91 358	0.68 309	57.02 436	21.06 417	32.82 429	32.67 426	52.12 437	53.61 435	66.05 437	49.56 436	48.79 438	34.71 427	0.49 352	0.44 357	0.53 354	0.53 362	0.63 352	0.59 348

ELAS	2.37 375	0.74 343	1.54 326	0.99 365	0.92 356	4.78 400	2.33 396	3.33 387	3.37 387	5.05 405	4.77 389	3.67 380	4.53 400	3.42 314	4.50 378	0.62 365	0.53 373	0.55 360	0.53 362	0.63 352	0.64 358
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	1.31 315	0.88 357	1.08 264	1.83 386	1.44 383	1.44 301	0.75 262	1.74 251	1.09 168	1.32 245	1.26 187	1.28 246	1.01 252	1.50 178	0.83 233	2.50 392	0.34 325	1.47 384	0.55 364	2.32 388	1.57 388

ccnet	1.12 293	0.67 331	1.01 240	0.78 321	0.73 319	1.72 325	0.99 318	1.84 279	1.26 239	1.47 288	1.85 320	1.75 322	1.29 307	1.75 219	1.88 341	0.57 361	0.53 373	0.57 365	0.55 364	0.59 347	0.54 337

LSM	6.33 404	1.10 368	13.19 407	1.41 382	68.17 433	1.64 319	1.90 380	1.92 298	2.46 370	2.99 383	3.11 369	1.88 324	1.80 353	2.61 288	2.06 350	0.41 326	0.58 379	0.50 347	0.57 366	0.64 354	17.66 425

NCC-stereo	1.10 288	0.54 298	1.24 288	0.84 337	0.94 358	1.29 281	0.89 296	2.01 318	1.34 276	1.32 245	1.74 305	1.88 324	1.74 348	2.35 275	1.25 287	0.45 340	0.37 340	0.45 338	0.58 367	0.42 304	0.42 307

Abc-Net	1.10 288	0.54 298	1.24 288	0.84 337	0.94 358	1.29 281	0.89 296	2.01 318	1.34 276	1.32 245	1.74 305	1.88 324	1.74 348	2.35 275	1.25 287	0.45 340	0.37 340	0.45 338	0.58 367	0.42 304	0.42 307
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMD_ROB	1.99 365	0.59 314	0.89 205	0.70 291	0.61 288	3.95 394	0.94 310	1.80 270	1.79 345	4.41 397	4.43 382	8.17 405	3.66 393	3.40 312	1.33 298	0.52 353	0.48 366	0.54 355	0.58 367	0.53 337	0.50 330

MFN_U_SF_RVC	1.52 334	0.84 351	3.42 379	0.87 349	0.66 301	2.56 371	0.95 312	2.36 367	1.70 337	1.98 348	1.86 321	2.45 362	1.79 352	2.95 298	2.58 357	0.52 353	0.48 366	0.55 360	0.59 370	0.59 347	0.61 352

otaku	1.60 340	1.11 371	1.21 282	2.20 389	1.56 385	1.97 347	1.24 344	2.07 329	1.36 287	1.44 283	1.62 289	1.73 317	1.19 290	1.73 218	0.98 257	2.89 396	0.57 378	1.74 385	0.60 371	2.78 393	1.94 393

Ntro	1.64 344	1.15 374	1.23 285	2.48 394	1.83 387	2.09 354	1.16 338	1.96 307	1.38 295	1.21 191	1.62 289	1.62 302	1.29 307	1.87 237	1.11 273	3.04 397	0.56 377	1.82 387	0.64 372	2.80 394	2.05 394

MADNet+	2.69 385	3.22 411	11.53 406	1.44 383	1.12 370	3.19 383	1.81 373	2.85 380	2.37 367	1.68 324	2.07 340	2.85 373	2.18 371	7.41 386	5.23 381	0.79 371	0.76 385	0.69 371	0.65 373	0.98 372	0.95 373

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 367	1.15 374	3.10 378	1.05 369	0.76 330	5.03 403	2.40 398	2.16 343	2.62 377	1.89 344	2.28 349	2.69 369	1.65 341	9.35 403	2.04 348	0.64 368	0.51 371	0.68 369	0.71 374	1.09 378	0.67 359

UDG	1.41 327	2.65 407	0.99 231	1.44 383	1.64 386	1.34 287	0.80 279	1.60 223	1.23 227	1.23 199	1.71 302	2.01 341	1.34 315	1.47 174	1.41 313	0.90 374	0.54 376	2.29 391	0.75 375	1.84 385	1.04 378

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 354	0.87 355	3.56 380	0.80 325	0.75 327	3.72 389	2.44 399	1.82 274	1.82 348	1.74 328	1.91 327	1.92 332	1.26 304	7.69 391	1.28 293	0.45 340	0.47 365	0.52 349	0.77 376	0.50 329	0.50 330

PASM	1.34 319	0.92 358	2.62 373	0.86 344	0.87 352	1.03 237	1.08 329	1.50 196	1.51 322	1.82 339	1.41 236	1.68 312	1.26 304	4.87 338	1.34 300	0.61 364	0.65 384	0.68 369	0.78 377	0.69 361	0.68 361

CREStereo++_RVC	0.47 30	0.21 4	0.38 4	0.45 32	0.38 170	0.45 17	0.25 4	0.75 8	1.29 255	0.80 62	1.21 169	0.47 19	0.37 12	0.53 5	0.44 84	0.16 11	0.11 3	0.15 3	0.80 378	0.18 41	0.11 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MFMNet_re	1.40 326	1.14 373	1.68 334	1.39 380	1.07 365	1.48 303	1.43 355	1.87 284	1.82 348	2.26 358	2.19 345	1.51 287	1.86 357	1.52 179	1.25 287	0.93 375	0.83 388	0.84 374	0.80 378	0.99 374	1.05 380

ACVNet_2	2.43 379	1.41 382	2.04 353	2.62 395	2.24 394	2.63 374	1.88 379	3.31 386	3.01 382	2.19 356	3.45 374	4.62 387	2.04 366	4.50 332	1.47 323	2.55 393	0.64 382	2.22 390	0.84 380	2.69 392	2.29 397

AnonymousM	0.59 98	1.11 371	0.41 9	0.44 23	0.32 106	0.43 14	0.47 148	1.05 87	0.64 27	0.98 97	0.63 21	0.67 67	0.43 23	0.59 14	0.41 65	0.20 117	0.15 125	1.84 388	0.84 380	0.14 2	0.13 3

ACVNet-4b	2.15 368	1.41 382	1.64 331	2.80 396	2.31 397	2.31 363	1.24 344	2.32 363	2.14 363	1.26 215	2.39 354	2.66 368	1.48 327	5.95 363	1.06 263	3.20 401	0.45 361	2.37 393	0.89 382	2.83 397	2.37 398

JetBlue	3.97 394	2.01 396	10.19 402	1.38 379	2.84 405	10.53 411	9.54 411	3.60 390	2.41 369	2.73 374	3.39 373	4.54 386	4.31 398	7.85 394	6.84 388	0.88 373	0.93 398	0.89 375	0.91 383	1.74 384	1.91 392

ACVNet_1	2.18 369	1.45 384	1.72 337	2.85 398	2.33 398	2.28 361	1.46 357	3.08 384	2.22 366	1.82 339	2.05 339	3.56 379	1.98 364	3.09 305	1.40 309	3.17 398	0.60 380	2.40 397	0.92 384	2.91 400	2.37 398

DDUNet	1.50 332	2.69 408	1.12 272	1.77 385	1.88 388	1.84 339	0.92 304	1.70 244	1.16 203	1.38 268	1.79 312	1.60 300	1.12 279	1.37 149	1.08 266	1.10 384	0.76 385	2.37 393	0.94 385	2.00 386	1.37 386

SPS-STEREO	1.67 346	1.04 365	1.23 285	1.21 376	1.13 373	1.82 337	1.11 331	2.16 343	1.52 323	3.07 387	2.32 350	2.82 372	1.80 353	4.11 325	2.04 348	1.03 380	0.99 399	0.97 377	0.94 385	1.03 376	1.02 376
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	1.12 293	0.97 360	1.21 282	1.07 372	1.12 370	1.08 246	0.89 296	1.95 306	1.16 203	1.29 225	1.26 187	1.22 224	1.09 274	1.15 120	1.01 259	1.02 379	1.00 400	0.97 377	0.97 387	0.98 372	0.99 375

SGM+DAISY	2.41 378	1.07 366	2.14 358	1.18 375	1.10 367	2.14 357	1.36 352	1.96 307	1.66 334	5.46 407	7.07 398	4.95 392	4.32 399	5.50 351	2.26 354	1.04 381	1.02 402	0.99 379	0.97 387	1.02 375	1.04 378

RainbowNet	1.97 364	1.76 389	1.57 328	2.81 397	2.21 393	1.98 349	1.81 373	2.54 376	1.89 351	1.50 297	1.84 318	1.96 336	1.65 341	2.14 260	1.25 287	3.33 403	0.85 392	2.39 396	0.98 389	2.82 396	2.22 395

Consistency-Raft	1.25 309	0.99 362	1.93 350	1.02 368	1.21 378	0.96 224	1.01 322	1.75 253	1.92 354	1.36 261	2.12 342	1.44 273	1.01 252	1.14 119	1.40 309	0.72 370	0.82 387	0.89 375	0.98 389	1.31 383	0.95 373

PWCK	2.88 390	2.05 399	5.72 391	2.08 388	1.11 368	3.55 387	3.90 407	2.86 381	3.54 390	3.03 386	3.63 376	3.10 377	2.31 375	8.15 397	3.09 364	2.12 390	0.91 397	1.75 386	0.98 389	2.57 391	1.18 384

Dean	2.91 391	1.53 386	2.07 354	2.96 402	2.51 400	3.15 382	2.14 390	4.75 399	4.41 397	2.76 376	6.10 394	5.53 395	2.37 376	2.97 300	1.92 343	3.18 399	0.85 392	2.51 400	1.04 392	2.88 399	2.47 401

WAO-7	2.66 382	1.40 381	1.73 339	1.39 380	1.17 374	3.93 393	1.94 382	4.11 394	3.88 392	2.92 380	5.50 392	4.18 385	3.00 388	7.63 390	3.71 373	1.13 385	1.00 400	1.17 383	1.13 393	1.18 380	1.09 382

NVStereoNet_ROB	1.88 358	1.07 366	1.45 315	1.07 372	1.17 374	1.47 302	1.48 359	1.89 288	1.93 356	1.94 347	4.67 388	3.08 376	1.80 353	6.51 370	1.65 331	1.06 382	0.86 394	1.08 382	1.32 394	0.93 371	1.26 385
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	2.70 386	1.79 391	1.46 317	3.26 405	2.66 401	3.23 385	2.10 387	4.08 392	2.75 380	2.34 360	3.81 378	3.06 374	2.22 373	4.25 327	2.59 358	3.75 407	0.84 389	2.75 403	1.35 395	3.15 402	2.60 404

IMH-64	2.70 386	1.79 391	1.46 317	3.26 405	2.66 401	3.23 385	2.10 387	4.08 392	2.75 380	2.34 360	3.81 378	3.06 374	2.22 373	4.25 327	2.59 358	3.75 407	0.84 389	2.75 403	1.35 395	3.15 402	2.60 404

IMH	3.21 392	1.85 395	1.48 322	3.25 404	2.69 403	4.07 396	2.02 385	4.41 397	3.80 391	2.72 373	7.11 399	4.75 390	2.92 385	5.92 361	2.55 356	3.85 410	0.88 395	2.78 405	1.36 397	3.19 404	2.59 403

WAO-8	4.40 396	1.82 393	1.79 341	2.34 391	2.20 391	9.19 408	1.53 360	6.09 407	16.46 414	3.94 391	7.84 404	7.32 399	3.72 395	9.41 405	3.31 369	2.00 388	1.07 403	2.44 398	1.37 398	2.50 389	1.68 389

Venus	4.40 396	1.82 393	1.79 341	2.34 391	2.20 391	9.19 408	1.53 360	6.09 407	16.46 414	3.94 391	7.84 404	7.32 399	3.72 395	9.41 405	3.31 369	2.00 388	1.07 403	2.44 398	1.37 398	2.50 389	1.68 389

WAO-6	2.81 389	1.60 387	1.46 317	2.36 393	2.28 396	3.55 387	2.29 395	4.21 395	4.56 398	2.36 364	4.51 383	4.88 391	2.66 382	4.60 333	4.07 377	1.72 386	1.15 406	2.31 392	1.46 400	2.31 387	1.85 391

LVE	3.31 393	1.67 388	1.64 331	2.85 398	2.42 399	3.20 384	2.26 394	4.78 400	5.05 400	2.35 362	6.91 396	6.02 397	2.37 376	9.15 399	2.17 353	3.19 400	1.08 405	2.38 395	1.47 401	2.81 395	2.40 400

TorneroNet-64	5.30 402	2.03 397	1.74 340	3.43 407	2.81 404	10.09 410	2.12 389	9.10 414	17.12 419	4.96 404	9.27 409	10.72 413	3.70 394	9.20 400	4.55 379	3.31 402	0.84 389	2.88 406	1.55 402	3.49 405	3.04 407

TorneroNet	10.70 412	2.03 397	1.82 344	3.43 407	3.01 406	43.83 428	2.22 393	8.87 413	67.47 438	7.17 411	27.36 422	10.68 412	3.85 397	8.67 398	7.65 395	3.59 405	0.88 395	3.04 407	1.57 403	3.71 406	3.17 408

MANE	6.19 403	0.59 314	1.03 250	0.93 361	1.22 379	13.38 415	2.69 400	12.81 417	17.94 420	8.21 413	10.82 411	14.72 415	11.68 411	11.39 414	11.90 404	0.59 362	0.50 370	0.52 349	1.76 404	0.55 340	0.54 337

UNDER WATER-64	5.27 401	2.32 403	8.78 400	3.93 413	3.54 412	7.61 406	3.03 406	5.84 406	14.19 410	4.04 393	4.04 380	9.39 408	6.26 406	5.93 362	8.48 396	3.60 406	1.51 409	3.13 408	1.88 405	4.29 412	3.61 412

UNDER WATER	5.08 400	2.33 404	5.55 389	3.94 414	3.51 411	5.20 404	2.72 402	5.61 405	16.52 416	3.84 390	4.60 385	9.21 407	5.89 404	5.90 360	8.66 397	3.75 407	1.34 407	3.18 410	1.88 405	4.33 413	3.61 412

KSHMR	8.75 410	2.06 400	2.11 356	3.53 409	3.11 407	4.13 397	2.69 400	5.60 404	61.37 437	3.00 384	55.83 436	4.98 394	2.45 379	4.49 331	2.61 360	3.46 404	1.55 410	3.14 409	1.94 407	3.72 407	3.18 409

DispFullNet	2.34 374	2.85 409	3.66 381	3.08 403	2.27 395	1.97 347	0.67 248	2.00 314	1.70 337	2.52 368	2.00 333	2.23 350	5.86 403	3.44 316	1.58 328	1.01 377	0.32 322	2.64 402	1.94 407	2.85 398	2.24 396

notaker	3.98 395	2.40 406	2.68 374	3.82 412	3.27 410	3.97 395	2.14 390	4.78 400	3.45 389	4.12 396	6.94 397	7.65 403	3.26 389	7.82 393	5.30 382	4.04 411	1.41 408	3.36 412	2.10 409	3.88 408	3.31 410

ktn	4.70 398	2.38 405	2.12 357	3.76 410	3.24 408	4.85 401	2.95 405	5.52 402	7.37 406	4.07 395	19.32 419	7.46 401	3.47 390	7.39 385	2.95 362	4.04 411	1.85 411	3.26 411	2.22 410	3.08 401	2.65 406

JetRed	6.91 407	8.80 418	25.96 420	2.85 398	3.25 409	13.98 417	11.87 412	6.25 409	4.28 396	4.45 398	4.56 384	6.69 398	5.46 402	7.46 388	14.05 407	2.59 394	3.31 413	2.59 401	2.29 411	4.20 411	3.36 411

HanzoNet	11.04 413	3.62 412	8.10 399	4.08 415	3.55 413	4.90 402	2.73 403	7.19 411	10.10 407	31.86 433	28.92 424	21.96 424	36.36 425	18.08 419	10.17 400	7.94 417	3.32 414	3.47 413	3.31 412	7.06 418	4.04 414

MADNet++	5.01 399	3.14 410	4.91 386	4.55 416	3.94 414	5.20 404	4.41 409	4.40 396	4.13 395	4.95 403	6.08 393	4.74 389	5.37 401	9.40 404	10.67 403	4.65 413	4.15 416	3.97 414	3.34 413	4.09 410	4.08 415

PML	51.67 434	36.25 428	13.28 408	7.46 418	20.81 420	108.69 437	232.22 438	8.72 412	27.82 425	87.01 438	269.67 438	69.67 438	61.95 437	24.76 427	14.20 408	9.74 420	3.40 415	9.62 419	4.70 414	18.74 423	4.72 417

DPSimNet_ROB	11.20 414	4.98 414	35.43 424	2.90 401	4.52 415	7.89 407	17.09 415	4.66 398	6.06 404	14.89 419	10.93 412	17.29 416	36.81 427	13.18 416	15.68 411	2.86 395	6.29 418	5.75 417	5.09 415	3.91 409	7.70 418

SPstereo	26.54 422	6.08 415	10.71 405	5.55 417	5.68 416	48.14 429	80.43 436	67.31 438	34.39 433	28.70 431	27.52 423	43.76 435	37.60 432	45.04 437	54.41 437	4.92 416	4.89 417	10.74 422	5.88 416	4.46 414	4.57 416

tt	6.58 406	0.26 46	6.10 393	3.77 411	2.16 390	11.55 412	19.63 416	13.33 418	5.74 402	2.96 382	2.65 362	4.97 393	6.33 407	3.81 320	7.24 389	9.15 418	11.32 425	5.89 418	6.24 417	6.03 415	2.55 402

Anonymous_2	1.30 314	0.55 301	0.82 177	0.52 111	0.58 275	1.01 235	0.64 238	1.25 151	0.97 117	0.96 90	0.78 45	1.33 255	1.29 307	1.03 98	0.74 203	0.62 365	0.64 382	1.06 381	9.63 418	1.16 379	0.49 329

DGTPSM_ROB	13.01 415	8.23 416	21.87 413	9.51 419	18.10 418	11.56 413	32.01 422	10.63 415	16.20 412	7.03 409	19.48 420	10.15 410	16.66 415	9.83 409	22.42 417	4.75 414	8.68 419	5.37 415	10.25 419	6.16 416	11.36 419

DPSMNet_ROB	13.02 416	8.23 416	21.91 414	9.53 420	18.11 419	11.56 413	32.02 423	10.64 416	16.23 413	7.05 410	19.49 421	10.16 411	16.66 415	9.85 410	22.43 418	4.77 415	8.68 419	5.38 416	10.26 420	6.17 417	11.36 419

DPSM_ROB	19.08 418	19.14 422	25.17 418	22.15 423	20.85 421	28.17 420	37.82 425	26.56 422	16.85 417	14.14 416	14.84 414	21.70 419	18.75 418	21.87 421	26.55 422	10.16 421	9.30 422	10.47 420	10.42 421	14.03 420	12.61 422

DPSM	19.08 418	19.14 422	25.17 418	22.15 423	20.85 421	28.17 420	37.82 425	26.56 422	16.85 417	14.14 416	14.84 414	21.70 419	18.75 418	21.87 421	26.55 422	10.16 421	9.30 422	10.47 420	10.42 421	14.03 420	12.61 422

ASD4	15.85 417	10.99 419	19.63 412	10.21 421	11.70 417	19.24 418	31.10 421	19.35 419	10.68 408	11.14 414	10.18 410	12.59 414	12.64 412	14.74 417	24.83 420	12.93 423	9.94 424	26.83 429	19.40 423	16.23 422	12.70 424

Selective-RAFT-Error	38.39 428	38.47 430	50.44 433	44.73 429	41.97 431	56.68 433	76.38 432	53.24 436	33.92 429	28.34 427	29.85 427	43.60 433	38.20 434	43.75 430	53.34 431	20.38 428	18.70 427	21.09 427	21.05 424	28.30 428	25.43 430

CasAABBNet	38.33 424	38.46 429	50.35 429	44.75 433	41.84 427	56.68 433	76.37 431	53.22 435	33.83 428	28.31 426	29.54 426	43.62 434	37.71 433	43.84 434	53.41 432	20.30 424	18.70 427	21.07 426	21.07 425	28.24 427	25.34 426

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

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

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

LSM0	42.82 432	38.75 434	50.81 434	47.07 434	109.38 438	57.00 435	76.02 430	53.74 437	33.71 427	29.02 432	30.41 431	43.87 436	37.22 428	43.91 435	53.54 436	20.52 429	18.62 426	21.10 428	21.11 429	28.41 429	42.22 432

LRCNet_RVC	22.74 420	32.10 427	21.97 415	29.84 425	26.23 423	4.42 399	0.81 282	22.66 420	2.02 359	26.93 425	29.26 425	23.06 426	15.59 414	23.84 423	18.88 414	31.75 430	19.90 432	34.65 430	32.13 430	30.54 430	28.32 431

AVERAGE_ROB	40.43 430	42.37 436	42.73 426	36.96 428	35.58 426	30.50 423	27.61 419	36.71 431	38.39 435	44.91 435	44.36 433	37.45 429	36.70 426	41.88 429	40.35 428	45.43 435	46.81 436	47.11 432	46.35 431	42.51 432	43.87 433

HaxPig	38.92 429	41.40 435	41.64 425	29.95 426	32.27 424	28.90 422	27.60 418	29.73 425	37.71 434	43.82 434	43.87 432	33.17 427	35.56 424	41.53 428	40.37 429	43.94 434	47.51 437	45.82 431	47.08 432	42.38 431	44.15 434

MEDIAN_ROB	42.00 431	44.40 437	44.29 428	35.15 427	34.95 425	31.28 427	29.60 420	35.88 430	40.02 436	47.20 436	46.64 434	37.37 428	38.48 435	44.35 436	42.45 430	48.03 436	49.39 438	49.71 433	49.03 433	45.14 433	46.65 435

Anonymous_1	43.04 433	18.73 421	24.79 417	21.81 422	46.26 432	27.80 419	37.60 424	28.08 424	16.14 411	14.66 418	14.30 413	20.65 418	17.88 417	21.56 420	25.94 421	117.93 437	8.92 421	100.65 434	126.50 434	158.64 438	12.08 421

FADE		4.78 413		1.89 387	1.92 389			5.58 403	5.04 399	2.92 380		4.13 384		10.23 411		188.09 438	2.77 412	123.78 435	127.92 435	1.06 377	1.10 383

xxxxx1	54.10 435	25.67 424	27.13 421	113.43 435	96.96 435	30.69 424	47.44 427	32.38 426	25.60 421	17.75 420	17.27 416	21.81 421	21.02 420	24.43 424	33.82 424	33.37 431	40.54 433	157.71 436	175.86 436	66.16 434	72.93 436

tt_ll	54.10 435	25.67 424	27.13 421	113.43 435	96.96 435	30.69 424	47.44 427	32.38 426	25.60 421	17.75 420	17.27 416	21.81 421	21.02 420	24.43 424	33.82 424	33.37 431	40.54 433	157.71 436	175.86 436	66.16 434	72.93 436

ff	54.10 435	25.67 424	27.13 421	113.43 435	96.96 435	30.69 424	47.44 427	32.38 426	25.60 421	17.75 420	17.27 416	21.81 421	21.02 420	24.43 424	33.82 424	33.37 431	40.54 433	157.71 436	175.86 436	66.16 434	72.93 436

test_example2	192.40 438	210.76 439	206.48 438	199.83 439	204.73 439	172.94 438	183.52 437	133.93 439	133.41 439	191.38 439	196.19 437	187.13 439	178.77 438	205.33 439	208.00 438	222.09 439	238.72 439	186.54 439	190.54 439	227.34 439	170.31 439

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