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	0.66 111	0.19 1	0.41 4	2.31 390	0.86 343	0.56 67	0.53 180	0.83 11	0.63 17	0.49 16	0.70 32	0.36 2	0.26 1	0.47 2	0.37 25	2.33 391	0.10 1	0.14 1	0.10 1	0.17 20	1.31 382

CES	0.51 32	0.21 2	0.40 2	0.42 4	1.40 379	0.53 51	0.34 40	1.04 46	0.68 23	0.45 9	0.67 24	0.35 1	0.28 2	0.58 10	0.35 6	0.16 7	0.13 17	0.15 3	0.10 1	0.19 59	1.69 387

EGLCR-Stereo	0.41 4	0.24 9	0.59 22	0.45 8	0.27 19	0.54 60	0.22 2	1.23 114	0.56 6	0.44 5	0.43 2	0.68 66	0.29 3	0.89 66	0.34 4	0.17 18	0.12 5	0.20 70	0.17 70	0.17 20	0.18 32

DLNR_Zeroshot_test	23.23 420	48.25 438	43.77 426	177.04 438	78.39 434	0.35 5	0.21 1	23.33 421	0.82 53	0.67 42	0.86 56	0.58 44	0.30 4	1.64 187	0.48 89	10.69 422	0.13 17	0.18 33	0.14 22	76.63 437	0.23 123

Selective-IGEV	0.42 8	0.26 19	0.56 16	0.48 29	0.27 19	0.45 16	0.33 33	1.56 168	0.61 15	0.36 1	0.47 4	0.52 36	0.30 4	1.08 100	0.33 3	0.15 4	0.13 17	0.17 13	0.13 11	0.16 11	0.15 3

MIF-Stereo	0.38 1	0.24 9	0.67 47	0.49 35	0.36 139	0.40 9	0.32 29	0.55 1	0.55 4	0.55 30	0.55 17	0.36 2	0.31 6	0.59 11	0.52 109	0.21 121	0.15 112	0.17 13	0.15 30	0.19 59	0.17 23

CASnet	0.42 8	0.26 19	0.52 15	0.52 70	0.21 2	0.49 28	0.35 49	0.85 15	0.85 61	0.84 66	0.69 28	0.48 25	0.31 6	0.57 8	0.34 4	0.19 65	0.12 5	0.27 234	0.22 187	0.23 158	0.15 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.41 4	0.27 35	0.43 5	0.55 111	0.24 6	0.47 18	0.30 23	0.81 6	0.64 19	0.53 28	0.74 36	0.50 32	0.31 6	0.65 25	0.45 73	0.18 40	0.20 209	0.23 147	0.19 103	0.21 121	0.21 88

4D-IteraStereo	0.50 30	0.26 19	0.84 125	0.51 58	0.49 222	0.64 105	0.31 25	0.91 20	1.02 120	1.05 106	0.72 34	0.76 83	0.32 9	0.69 29	0.40 45	0.18 40	0.11 2	0.23 147	0.20 129	0.19 59	0.16 13

MSKI-zero shot	0.56 48	0.30 79	0.61 28	0.55 111	0.28 40	0.68 124	0.28 17	1.25 117	0.68 23	0.92 78	1.33 205	0.81 98	0.33 10	1.94 228	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.17 13	0.13 11	0.16 11	0.19 51

XX-TBD	0.47 22	0.71 328	0.39 1	0.81 316	0.25 8	0.57 69	0.26 10	0.73 3	1.30 236	0.78 53	1.01 89	0.45 15	0.33 10	0.49 3	0.39 31	0.20 99	0.15 112	0.15 3	0.11 6	0.17 20	0.15 3

iRaftStereo_RVC	0.49 26	0.28 43	0.72 57	0.53 90	0.29 51	0.52 47	0.33 33	1.14 79	0.84 58	0.85 68	0.99 83	0.55 39	0.36 12	0.83 54	0.40 45	0.18 40	0.13 17	0.22 120	0.20 129	0.20 86	0.18 32

CREStereo++_RVC	0.49 26	0.22 3	0.46 8	0.48 29	0.38 155	0.45 16	0.25 4	0.77 4	1.30 236	0.82 62	1.23 170	0.47 21	0.37 13	0.55 5	0.44 62	0.16 7	0.11 2	0.16 8	0.80 378	0.18 34	0.12 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
XX-Stereo	0.97 247	0.28 43	8.28 385	0.85 330	0.70 309	0.44 15	0.22 2	1.07 51	0.69 25	0.66 40	1.56 272	1.38 263	0.38 14	1.36 135	0.38 28	0.21 121	0.14 58	0.20 70	0.19 103	0.19 59	0.16 13

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 22	0.38 221	0.75 77	0.48 29	0.37 144	0.67 120	0.35 49	0.82 10	1.14 167	0.61 38	0.64 20	0.39 4	0.39 15	0.74 34	0.39 31	0.20 99	0.17 161	0.22 120	0.18 84	0.24 187	0.20 70

TRStereo	0.67 119	0.71 328	1.06 192	0.77 308	0.68 300	0.53 51	0.38 69	2.52 357	0.96 96	0.81 60	0.84 53	0.87 121	0.39 15	1.16 115	0.46 77	0.24 188	0.17 161	0.23 147	0.24 226	0.18 34	0.20 70

test croco	0.49 26	0.29 61	1.23 239	0.51 58	0.40 171	0.35 5	0.37 62	1.04 46	0.62 16	0.44 5	0.76 37	0.42 5	0.41 17	1.17 118	0.46 77	0.23 170	0.15 112	0.24 168	0.19 103	0.25 197	0.18 32

LL-Strereo2	0.56 48	0.36 188	0.77 83	0.56 123	0.40 171	0.68 124	0.37 62	1.21 108	0.83 56	0.96 85	0.79 44	0.91 138	0.41 17	1.08 100	0.48 89	0.18 40	0.17 161	0.29 254	0.25 234	0.22 140	0.19 51

test_4	0.55 37	0.23 6	0.67 47	0.56 123	0.32 97	0.71 137	0.39 78	0.83 11	0.72 28	0.93 81	1.87 322	0.70 73	0.41 17	1.21 122	0.39 31	0.16 7	0.13 17	0.21 93	0.23 214	0.20 86	0.18 32

EKT-Stereo	0.56 48	0.33 135	0.84 125	0.61 183	0.64 286	0.51 43	0.48 152	1.14 79	0.95 92	0.74 49	0.89 63	0.77 87	0.42 20	1.18 119	0.42 55	0.23 170	0.17 161	0.21 93	0.18 84	0.20 86	0.26 178

LoS	0.41 4	0.23 6	0.46 8	0.39 2	0.23 5	0.48 23	0.40 80	1.12 73	0.94 88	0.50 19	0.66 22	0.49 29	0.42 20	0.63 23	0.39 31	0.19 65	0.14 58	0.16 8	0.11 6	0.14 1	0.15 3

CREStereo	0.40 3	0.24 9	0.40 2	0.37 1	0.22 4	0.52 47	0.29 21	0.81 6	1.15 172	0.59 31	0.72 34	0.51 33	0.42 20	0.57 8	0.37 25	0.19 65	0.13 17	0.15 3	0.10 1	0.14 1	0.15 3
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
IGEV_Zeroshot_test	0.59 82	0.33 135	1.11 204	0.63 201	0.37 144	0.41 12	0.33 33	1.80 222	0.79 48	1.04 104	1.10 120	1.06 184	0.43 23	0.87 62	0.48 89	0.18 40	0.13 17	0.19 47	0.18 84	0.20 86	0.23 123

ProNet	0.46 19	0.30 79	0.69 53	0.46 14	0.32 97	0.57 69	0.52 174	1.15 90	0.67 22	0.44 5	0.50 8	0.44 8	0.43 23	1.31 128	0.38 28	0.16 7	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.18 34	0.18 32

test_3	0.57 60	0.24 9	0.87 138	0.55 111	0.30 63	0.60 83	0.40 80	1.07 51	1.08 137	1.20 170	0.68 25	0.92 143	0.43 23	1.68 192	0.40 45	0.16 7	0.13 17	0.22 120	0.19 103	0.21 121	0.17 23

EAI-Stereo	0.76 164	0.31 104	0.74 72	0.55 111	0.28 40	0.70 135	1.72 367	2.57 360	0.90 70	0.75 51	3.03 368	0.57 43	0.43 23	1.10 106	0.49 98	0.19 65	0.14 58	0.17 13	0.18 84	0.17 20	0.21 88

RALCasStereoNet	0.58 71	0.34 162	0.77 83	0.65 218	0.64 286	0.64 105	0.51 166	1.06 50	0.99 110	0.71 44	1.06 107	0.77 87	0.44 27	1.38 139	0.52 109	0.20 99	0.18 185	0.18 33	0.16 54	0.20 86	0.22 109

test_xeample3	0.57 60	0.33 135	3.11 350	0.46 14	0.34 122	0.55 64	0.38 69	0.86 18	0.49 2	0.54 29	0.46 3	0.44 8	0.44 27	1.49 166	0.45 73	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.15 30	0.17 20	0.18 32

IGEVStereo-DCA	0.49 26	0.33 135	0.64 37	0.46 14	0.34 122	0.50 38	0.42 92	0.93 21	0.59 7	0.48 13	0.48 5	0.48 25	0.45 29	2.28 264	0.44 62	0.19 65	0.14 58	0.19 47	0.15 30	0.17 20	0.21 88

rrr	0.57 60	0.33 135	2.43 333	0.46 14	0.34 122	0.50 38	0.38 69	0.84 14	0.55 4	0.48 13	0.48 5	0.48 25	0.45 29	2.28 264	0.44 62	0.19 65	0.14 58	0.19 47	0.15 30	0.17 20	0.18 32

test-3	0.56 48	0.24 9	0.82 108	0.50 47	0.29 51	0.57 69	0.34 40	1.09 63	1.03 123	1.33 229	0.69 28	0.87 121	0.45 29	1.68 192	0.39 31	0.17 18	0.12 5	0.20 70	0.17 70	0.17 20	0.16 13

test_1	0.56 48	0.24 9	0.82 108	0.50 47	0.29 51	0.57 69	0.34 40	1.09 63	1.03 123	1.28 209	0.69 28	0.87 121	0.45 29	1.67 190	0.39 31	0.17 18	0.12 5	0.20 70	0.17 70	0.17 20	0.16 13

AnonymousM	0.63 102	1.14 365	0.43 5	0.46 14	0.32 97	0.43 13	0.46 139	1.27 122	0.78 42	1.00 91	0.66 22	0.68 66	0.45 29	0.61 14	0.46 77	0.21 121	0.16 139	1.84 388	0.98 385	0.15 4	0.15 3

cross-raft	0.56 48	0.26 19	0.65 42	0.55 111	0.31 77	0.66 115	0.37 62	1.68 191	0.82 53	1.06 110	1.07 109	1.25 231	0.45 29	0.74 34	0.39 31	0.15 4	0.13 17	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.17 23

TANstereo	0.45 11	0.23 6	0.50 13	0.43 5	0.21 2	0.65 109	0.26 10	0.83 11	0.88 65	0.95 84	0.99 83	0.51 33	0.45 29	0.56 6	0.36 16	0.19 65	0.24 262	0.16 8	0.13 11	0.17 20	0.27 194

AE-Stereo	0.58 71	0.29 61	0.81 99	0.62 191	0.41 181	0.69 132	0.46 139	2.49 353	1.25 212	0.49 16	0.77 40	0.69 70	0.46 36	0.61 14	0.42 55	0.17 18	0.16 139	0.21 93	0.20 129	0.19 59	0.18 32

Any-RAFT	0.55 37	0.27 35	0.49 11	0.50 47	0.27 19	0.98 227	0.25 4	1.71 204	1.08 137	0.90 76	0.99 83	1.13 208	0.46 36	0.74 34	0.35 6	0.19 65	0.13 17	0.17 13	0.13 11	0.16 11	0.19 51

ACRE	0.66 111	0.37 204	1.27 247	0.60 170	0.50 226	0.74 145	0.47 148	1.26 118	1.10 147	1.40 259	1.56 272	0.62 53	0.46 36	0.88 64	0.78 194	0.24 188	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.29 217

CroCo-Stereo	0.42 8	0.33 135	0.83 116	0.59 163	0.28 40	0.26 1	0.33 33	1.22 110	0.85 61	0.43 4	0.49 7	0.65 60	0.46 36	0.40 1	0.36 16	0.19 65	0.15 112	0.16 8	0.14 22	0.20 86	0.17 23
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
RALAANet	0.62 93	0.37 204	0.97 171	0.66 231	0.50 226	0.67 120	0.31 25	1.27 122	1.09 144	1.11 116	1.17 153	0.88 127	0.46 36	1.27 127	0.45 73	0.20 99	0.15 112	0.21 93	0.18 84	0.27 209	0.19 51

GMStereo	0.58 71	0.50 271	1.09 199	0.52 70	0.32 97	0.80 167	0.43 108	1.02 38	1.41 280	0.89 75	0.77 40	0.52 36	0.46 36	0.89 66	0.56 135	0.25 208	0.16 139	0.20 70	0.22 187	0.31 249	0.27 194
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
anonymousdsp	0.45 11	0.30 79	0.60 24	0.48 29	0.34 122	0.49 28	0.42 92	0.97 27	0.60 12	0.51 26	0.53 9	0.46 16	0.47 42	1.36 135	0.35 6	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 88

IGEV-Stereo	0.45 11	0.30 79	0.60 24	0.48 29	0.34 122	0.49 28	0.42 92	0.98 31	0.60 12	0.51 26	0.53 9	0.46 16	0.47 42	1.36 135	0.35 6	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 88
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ff7	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 92	0.93 21	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 8	0.48 44	1.41 144	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 88

ffff	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 92	0.93 21	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 8	0.48 44	1.41 144	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 88

11t	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 92	0.93 21	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 8	0.48 44	1.41 144	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 88

whm_eth	0.69 137	0.51 275	1.32 254	0.56 123	0.64 286	0.67 120	0.45 133	1.59 178	1.33 247	1.02 98	1.92 328	0.48 25	0.48 44	0.71 30	0.53 118	0.24 188	0.20 209	0.25 204	0.24 226	0.25 197	0.35 268

RAFT-Test	0.58 71	0.27 35	0.81 99	0.50 47	0.33 110	0.95 220	0.27 14	1.40 139	0.89 66	1.00 91	1.12 130	1.39 264	0.48 44	0.74 34	0.41 50	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.14 22	0.16 11	0.18 32

anonymousdsp2	0.58 71	0.29 61	0.93 154	0.51 58	0.30 63	0.75 147	0.46 139	1.95 259	0.87 64	0.81 60	0.78 42	0.76 83	0.48 44	1.10 106	0.45 73	0.19 65	0.14 58	0.18 33	0.13 11	0.20 86	0.22 109

ccc-4	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 92	0.93 21	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 8	0.48 44	1.41 144	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 88

CIPLG	0.67 119	0.37 204	1.17 227	0.60 170	0.51 235	0.75 147	0.48 152	1.26 118	1.11 151	1.43 269	1.58 277	0.64 59	0.48 44	0.94 72	0.78 194	0.24 188	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.29 217

IPLGR_C	0.67 119	0.38 221	1.20 233	0.60 170	0.50 226	0.75 147	0.48 152	1.28 126	1.13 161	1.42 265	1.57 276	0.62 53	0.48 44	0.85 60	0.80 203	0.24 188	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.29 217

PMTNet	0.47 22	0.22 3	0.43 5	0.39 2	0.24 6	0.71 137	0.26 10	0.78 5	1.03 123	0.65 39	0.69 28	0.55 39	0.48 44	0.90 69	0.36 16	0.99 376	0.13 17	0.15 3	0.10 1	0.15 4	0.15 3

StereoIM	0.38 1	0.27 35	0.72 57	0.45 8	0.35 137	0.30 3	0.31 25	0.81 6	0.54 3	0.38 2	0.38 1	0.58 44	0.49 54	0.53 4	0.39 31	0.20 99	0.16 139	0.19 47	0.15 30	0.19 59	0.15 3

sCroCo_RVC	0.51 32	0.43 246	1.15 213	0.66 231	0.60 274	0.52 47	0.40 80	0.93 21	0.64 19	0.45 9	0.76 37	0.49 29	0.49 54	0.65 25	0.49 98	0.27 242	0.28 292	0.23 147	0.22 187	0.29 234	0.28 205

MIF-Stereo (partial)	0.48 25	0.28 43	0.83 116	0.51 58	0.53 243	0.39 8	0.27 14	1.03 44	0.64 19	0.47 11	0.71 33	0.51 33	0.51 56	1.13 111	0.47 85	0.20 99	0.16 139	0.23 147	0.20 129	0.24 187	0.20 70

PSM-softLoss	0.80 184	0.33 135	0.89 143	0.63 201	0.32 97	0.55 64	0.40 80	1.26 118	0.78 42	1.25 189	1.07 109	0.83 112	0.51 56	5.33 341	0.61 154	0.25 208	0.15 112	0.25 204	0.22 187	0.20 86	0.26 178

KMStereo	0.80 184	0.33 135	0.89 143	0.63 201	0.32 97	0.55 64	0.40 80	1.26 118	0.78 42	1.25 189	1.07 109	0.83 112	0.51 56	5.33 341	0.61 154	0.25 208	0.15 112	0.25 204	0.22 187	0.20 86	0.26 178

DIP-Stereo	0.64 105	0.32 118	0.91 151	0.49 35	0.36 139	0.91 202	0.33 33	2.51 356	0.77 41	1.25 189	1.00 87	0.68 66	0.51 56	0.92 71	0.65 166	0.19 65	0.15 112	0.21 93	0.17 70	0.19 59	0.22 109
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
test-1	0.56 48	0.28 43	1.13 208	0.58 151	0.34 122	0.60 83	0.38 69	1.56 168	0.98 103	0.80 56	1.02 91	0.83 112	0.52 60	0.64 24	0.46 77	0.17 18	0.16 139	0.20 70	0.17 70	0.20 86	0.26 178

s12784h	0.55 37	0.22 3	0.49 11	0.43 5	0.19 1	1.00 229	0.34 40	1.40 139	1.30 236	0.84 66	0.93 67	0.63 57	0.52 60	1.48 160	0.47 85	0.15 4	0.12 5	0.17 13	0.11 6	0.19 59	0.13 2

MIM_Stereo	0.60 88	0.26 19	1.02 183	0.49 35	0.32 97	0.52 47	0.28 17	1.41 143	0.82 53	1.02 98	1.16 151	0.93 145	0.53 62	1.48 160	0.63 159	0.17 18	0.17 161	0.20 70	0.19 103	0.17 20	0.18 32

raft_robust	0.71 145	0.32 118	0.75 77	0.54 101	0.28 40	0.54 60	0.35 49	1.54 164	1.24 206	1.18 159	1.07 109	0.73 80	0.53 62	3.65 311	0.40 45	0.19 65	0.16 139	0.20 70	0.22 187	0.21 121	0.19 51

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R-Stereo Train	0.60 88	0.30 79	0.72 57	0.57 141	0.37 144	0.68 124	0.52 174	1.45 148	0.78 42	1.61 310	1.50 254	0.76 83	0.53 62	0.67 27	0.51 103	0.19 65	0.16 139	0.18 33	0.15 30	0.18 34	0.19 51

RAFT-Stereo	0.60 88	0.30 79	0.72 57	0.57 141	0.37 144	0.68 124	0.52 174	1.45 148	0.78 42	1.61 310	1.50 254	0.76 83	0.53 62	0.67 27	0.51 103	0.19 65	0.16 139	0.18 33	0.15 30	0.18 34	0.19 51
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CroCo-Stereo Lap2	0.46 19	0.37 204	0.87 138	0.62 191	0.79 329	0.28 2	0.35 49	0.81 6	0.73 29	0.39 3	0.54 15	0.71 79	0.54 69	0.60 13	0.48 89	0.18 40	0.18 185	0.19 47	0.16 54	0.21 121	0.21 88

IPLG	0.72 150	0.29 61	1.12 207	0.53 90	0.44 198	0.79 166	0.33 33	1.35 132	1.10 147	1.32 224	1.11 127	0.52 36	0.54 69	3.13 298	0.71 182	0.17 18	0.14 58	0.20 70	0.17 70	0.18 34	0.21 88

MyStereo07	0.50 30	0.30 79	0.58 18	0.58 151	0.48 216	0.59 79	0.78 265	1.19 100	0.60 12	0.49 16	0.54 15	0.43 7	0.55 71	1.32 131	0.36 16	0.18 40	0.18 185	0.24 168	0.21 165	0.23 158	0.23 123

GMStereo_Zeroshot	0.70 139	0.64 311	1.11 204	0.65 218	0.38 155	0.84 188	0.37 62	1.09 63	1.16 177	1.14 140	1.07 109	1.26 237	0.55 71	1.23 123	0.65 166	0.34 291	0.17 161	0.31 267	0.18 84	0.57 341	0.23 123

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StereoVision	0.67 119	0.37 204	1.02 183	0.60 170	0.41 181	0.50 38	0.41 88	1.32 130	0.96 96	0.73 48	2.48 359	0.82 104	0.57 78	1.06 96	0.50 101	0.26 225	0.28 292	0.29 254	0.28 268	0.37 277	0.22 109

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knoymous	0.53 35	0.32 118	0.51 14	0.46 14	0.30 63	0.57 69	0.54 189	1.10 69	0.78 42	0.99 87	0.84 53	0.95 153	0.57 78	0.89 66	0.51 103	0.21 121	0.14 58	0.26 225	0.14 22	0.23 158	0.25 161

dd	0.62 93	0.51 275	1.17 227	0.56 123	0.33 110	0.74 145	0.46 139	1.03 44	1.40 277	0.80 56	0.87 58	0.60 49	0.57 78	1.02 87	0.86 211	0.28 253	0.18 185	0.26 225	0.19 103	0.35 268	0.27 194

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test-v	0.55 37	0.28 43	0.72 57	0.52 70	0.30 63	0.53 51	0.43 108	1.02 38	0.98 103	1.44 272	1.14 145	0.88 127	0.57 78	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 168	0.22 187	0.20 86	0.18 32

PFNet+	0.62 93	0.31 104	0.99 175	0.57 141	0.31 77	0.57 69	0.30 23	0.99 36	1.25 212	1.33 229	1.10 120	0.79 90	0.57 78	1.35 134	0.53 118	0.26 225	0.17 161	0.28 246	0.26 245	0.21 121	0.27 194

NF-Stereo	0.82 194	0.33 135	0.83 116	0.65 218	0.31 77	0.63 97	0.43 108	1.35 132	0.93 83	1.30 216	1.02 91	0.81 98	0.57 78	5.37 345	0.55 128	0.26 225	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.20 86	0.30 230

OCTAStereo	0.82 194	0.33 135	0.83 116	0.65 218	0.31 77	0.62 89	0.44 125	1.35 132	0.93 83	1.30 216	1.02 91	0.81 98	0.57 78	5.32 340	0.55 128	0.26 225	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.20 86	0.30 230

RE-Stereo	0.82 194	0.33 135	0.84 125	0.65 218	0.31 77	0.63 97	0.44 125	1.35 132	0.93 83	1.30 216	1.02 91	0.80 92	0.57 78	5.34 343	0.55 128	0.26 225	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.20 86	0.31 239

TVStereo	0.82 194	0.33 135	0.84 125	0.65 218	0.31 77	0.63 97	0.44 125	1.35 132	0.93 83	1.30 216	1.02 91	0.80 92	0.57 78	5.34 343	0.55 128	0.26 225	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.20 86	0.31 239

RAFT-RH_RVC	1.04 262	0.26 19	0.76 80	0.53 90	0.29 51	0.80 167	0.32 29	0.85 15	1.12 156	2.04 349	4.63 386	1.03 179	0.57 78	5.93 355	0.52 109	0.20 99	0.13 17	0.26 225	0.20 129	0.16 11	0.19 51

CRE-IMP	0.57 60	0.32 118	0.82 108	0.54 101	0.29 51	0.77 161	0.25 4	1.19 100	0.79 48	1.09 113	0.95 70	0.81 98	0.57 78	1.11 109	0.57 138	0.22 150	0.14 58	0.23 147	0.19 103	0.28 224	0.24 142

test-2	0.55 37	0.28 43	0.72 57	0.52 70	0.30 63	0.53 51	0.43 108	1.02 38	0.98 103	1.44 272	1.14 145	0.88 127	0.57 78	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 168	0.22 187	0.20 86	0.18 32

DisPM	0.68 128	0.30 79	0.85 131	0.66 231	0.35 137	0.60 83	0.44 125	1.10 69	1.10 147	1.56 301	1.10 120	0.80 92	0.58 93	2.37 272	0.46 77	0.25 208	0.14 58	0.23 147	0.21 165	0.20 86	0.26 178

GANet-ADL	0.63 102	0.38 221	0.82 108	0.67 244	0.41 181	0.68 124	0.51 166	1.64 186	1.16 177	0.98 86	1.10 120	0.90 135	0.58 93	0.81 49	0.63 159	0.27 242	0.18 185	0.18 33	0.16 54	0.23 158	0.27 194

NRIStereo	0.62 93	0.31 104	0.78 89	0.56 123	0.28 40	0.63 97	0.33 33	1.16 93	0.92 76	1.15 142	0.87 58	0.90 135	0.58 93	2.24 260	0.56 135	0.22 150	0.14 58	0.21 93	0.19 103	0.22 140	0.18 32

AEACV	0.41 4	0.25 16	0.60 24	0.55 111	0.52 238	0.43 13	0.38 69	0.98 31	0.63 17	0.44 5	0.56 18	0.46 16	0.59 96	0.56 6	0.31 1	0.17 18	0.13 17	0.18 33	0.16 54	0.17 20	0.17 23

GwcNet-ADL	0.67 119	0.33 135	0.90 148	0.58 151	0.41 181	0.60 83	0.59 216	1.55 166	1.28 226	1.11 116	1.13 140	0.90 135	0.59 96	1.11 109	0.91 222	0.28 253	0.18 185	0.18 33	0.18 84	0.25 197	0.33 253

HHNet	0.64 105	0.28 43	0.69 53	0.45 8	0.46 208	0.50 38	0.57 205	1.13 77	1.03 123	1.26 199	2.21 345	0.70 73	0.59 96	1.10 106	0.51 103	0.21 121	0.13 17	0.23 147	0.19 103	0.20 86	0.31 239

iGMRVC	0.58 71	0.33 135	0.81 99	0.52 70	0.27 19	0.62 89	0.38 69	1.14 79	0.73 29	1.13 127	0.97 79	0.82 104	0.59 96	1.54 169	0.53 118	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

LoS_RVC	0.45 11	0.29 61	0.48 10	0.49 35	0.83 338	0.51 43	0.43 108	0.65 2	0.44 1	0.47 11	0.78 42	0.44 8	0.60 100	0.59 11	0.37 25	0.14 1	0.12 5	0.14 1	0.10 1	0.14 1	1.08 376

MC-Stereo	0.46 19	0.24 9	0.58 18	0.63 201	0.30 63	0.38 7	0.32 29	0.98 31	0.74 36	0.66 40	0.85 55	0.56 41	0.60 100	1.07 98	0.32 2	0.17 18	0.12 5	0.17 13	0.15 30	0.16 11	0.16 13

UDGNet	0.75 159	1.23 371	0.99 175	0.82 320	0.42 188	0.76 152	0.38 69	0.98 31	1.37 264	0.83 63	0.88 61	0.70 73	0.60 100	1.25 124	0.57 138	0.57 359	0.19 199	1.03 380	0.26 245	0.79 366	0.35 268

Patchmatch Stereo++	0.57 60	0.33 135	0.82 108	0.52 70	0.27 19	0.63 97	0.28 17	1.14 79	0.73 29	1.13 127	0.96 72	0.82 104	0.60 100	1.40 142	0.52 109	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.56 48	0.33 135	0.81 99	0.52 70	0.27 19	0.63 97	0.41 88	1.14 79	0.73 29	1.13 127	0.96 72	0.82 104	0.60 100	1.09 104	0.52 109	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

ROB_FTStereo_v2	0.57 60	0.33 135	0.81 99	0.52 70	0.27 19	0.62 89	0.42 92	1.14 79	0.73 29	1.13 127	0.97 79	0.82 104	0.60 100	1.15 113	0.53 118	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

ROB_FTStereo	0.56 48	0.33 135	0.82 108	0.52 70	0.27 19	0.62 89	0.25 4	1.14 79	0.74 36	1.13 127	0.96 72	0.82 104	0.60 100	1.18 119	0.52 109	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

HUI-Stereo	0.54 36	0.33 135	0.81 99	0.52 70	0.27 19	0.62 89	0.29 21	1.14 79	0.74 36	1.13 127	0.96 72	0.82 104	0.60 100	0.83 54	0.52 109	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

iRAFT	0.57 60	0.33 135	0.82 108	0.52 70	0.27 19	0.63 97	0.28 17	1.14 79	0.73 29	1.13 127	0.96 72	0.82 104	0.60 100	1.40 142	0.52 109	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

Anonymous	0.56 48	0.41 240	1.05 189	0.67 244	0.73 310	0.65 109	0.68 242	1.12 73	0.79 48	0.48 13	0.60 19	0.42 5	0.60 100	0.81 49	0.55 128	0.26 225	0.24 262	0.21 93	0.21 165	0.41 295	0.30 230

RAFT-IKP	0.57 60	0.33 135	0.82 108	0.52 70	0.27 19	0.57 69	0.35 49	1.14 79	0.73 29	1.13 127	0.96 72	0.83 112	0.61 110	1.26 125	0.53 118	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

sAnonymous2	0.59 82	0.61 302	1.82 297	0.61 183	0.52 238	0.51 43	0.54 189	0.97 27	0.70 26	0.50 19	0.68 25	0.46 16	0.63 111	0.61 14	0.41 50	0.22 150	0.17 161	0.23 147	0.21 165	0.85 367	0.56 333

CroCo_RVC	0.59 82	0.61 302	1.82 297	0.61 183	0.52 238	0.51 43	0.54 189	0.97 27	0.70 26	0.50 19	0.68 25	0.46 16	0.63 111	0.61 14	0.41 50	0.22 150	0.17 161	0.23 147	0.21 165	0.85 367	0.56 333

MyStereo8	0.70 139	0.32 118	1.24 242	0.63 201	0.53 243	0.90 200	0.34 40	1.60 180	1.35 252	1.20 170	1.31 196	0.89 133	0.64 113	0.77 41	1.02 248	0.18 40	0.15 112	0.20 70	0.18 84	0.22 140	0.30 230

CFNet_ucs	0.73 153	0.34 162	0.94 160	0.53 90	0.44 198	0.76 152	0.46 139	1.73 208	1.34 249	1.24 186	1.54 264	1.08 197	0.64 113	1.05 92	0.64 162	0.26 225	0.20 209	0.37 313	0.22 187	0.42 299	0.30 230

ARAFT	0.82 194	0.40 231	1.77 293	0.53 90	0.31 77	0.89 197	0.81 277	2.32 328	1.08 137	1.66 317	1.25 176	1.04 180	0.64 113	1.91 225	0.52 109	0.20 99	0.15 112	0.28 246	0.27 259	0.17 20	0.18 32

DN-CSS_ROB	0.67 119	0.36 188	1.36 259	0.59 163	0.41 181	0.54 60	0.45 133	1.30 128	0.95 92	1.05 106	1.47 244	0.69 70	0.64 113	1.80 212	0.60 151	0.19 65	0.15 112	0.25 204	0.23 214	0.22 140	0.23 123

PCWNet_CMD	0.68 128	0.34 162	0.93 154	0.51 58	0.38 155	0.80 167	0.42 92	1.51 156	1.34 249	1.17 148	1.31 196	1.23 226	0.65 117	0.94 72	0.62 157	0.21 121	0.17 161	0.27 234	0.19 103	0.43 301	0.28 205

iRaft-Stereo_20w	0.71 145	0.33 135	1.25 244	0.50 47	0.36 139	0.82 175	0.31 25	3.16 380	0.89 66	1.24 186	1.14 145	0.79 90	0.65 117	1.15 113	0.43 58	0.18 40	0.13 17	0.18 33	0.17 70	0.20 86	0.23 123

IPLGR	0.62 93	0.28 43	1.32 254	0.50 47	0.29 51	0.65 109	0.34 40	1.47 153	1.19 186	1.21 176	1.07 109	0.70 73	0.65 117	1.05 92	0.55 128	0.18 40	0.15 112	0.20 70	0.17 70	0.21 121	0.20 70

MSMDNet	0.68 128	0.34 162	0.93 154	0.52 70	0.38 155	0.80 167	0.42 92	1.52 158	1.35 252	1.17 148	1.31 196	1.23 226	0.65 117	0.94 72	0.62 157	0.21 121	0.17 161	0.26 225	0.19 103	0.41 295	0.28 205

CFNet_pseudo	0.68 128	0.34 162	0.93 154	0.50 47	0.39 162	0.72 140	0.42 92	1.44 146	1.25 212	1.17 148	1.35 213	1.22 222	0.66 121	1.04 89	0.64 162	0.21 121	0.17 161	0.33 287	0.19 103	0.39 287	0.28 205

ccs_rob	0.68 128	0.34 162	0.93 154	0.50 47	0.39 162	0.72 140	0.42 92	1.43 145	1.25 212	1.17 148	1.34 208	1.22 222	0.66 121	1.04 89	0.64 162	0.21 121	0.17 161	0.35 301	0.20 129	0.40 291	0.29 217

RAFT_CTSACE	0.66 111	0.29 61	1.14 211	0.57 141	0.51 235	0.68 124	0.44 125	0.88 19	0.98 103	1.03 102	1.83 315	1.23 226	0.67 123	1.48 160	0.38 28	0.16 7	0.16 139	0.21 93	0.20 129	0.20 86	0.17 23

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 48	0.28 43	0.81 99	0.45 8	0.25 8	0.40 9	0.34 40	1.12 73	1.13 161	1.35 240	1.58 277	0.80 92	0.67 123	0.71 30	0.43 58	0.14 1	0.11 2	0.18 33	0.17 70	0.18 34	0.16 13

AdaStereo	0.74 156	0.48 263	0.86 136	0.75 300	0.38 155	0.94 214	0.56 202	2.05 281	1.24 206	1.15 142	1.22 166	1.07 187	0.67 123	1.05 92	0.73 183	0.33 284	0.16 139	0.32 279	0.22 187	0.29 234	0.23 123
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.
PFNet	0.92 236	0.28 43	1.20 233	0.68 253	0.32 97	0.62 89	0.55 196	1.27 122	1.01 117	1.47 281	1.09 118	0.97 160	0.68 126	6.58 369	0.59 149	0.21 121	0.13 17	0.24 168	0.19 103	0.20 86	0.20 70

Anonymous3	0.64 105	0.47 260	1.31 252	0.59 163	0.50 226	0.93 212	0.69 246	1.11 71	0.83 56	0.74 49	0.89 63	0.65 60	0.68 126	1.08 100	0.54 127	0.40 318	0.31 309	0.26 225	0.26 245	0.31 249	0.30 230

MLCV	0.77 169	0.39 226	1.31 252	0.55 111	0.25 8	0.91 202	0.39 78	1.48 155	1.28 226	1.49 288	1.54 264	1.02 176	0.68 126	2.12 252	0.93 229	0.19 65	0.13 17	0.19 47	0.14 22	0.19 59	0.22 109

RAFT+CT+SA	0.63 102	0.30 79	0.73 67	0.69 263	0.37 144	0.40 9	0.55 196	1.93 255	1.04 129	0.72 47	1.23 170	0.62 53	0.69 129	1.69 196	0.42 55	0.19 65	0.13 17	0.22 120	0.22 187	0.21 121	0.19 51

OMP-Stereo	0.95 242	0.35 184	0.79 93	0.92 347	0.32 97	0.49 28	0.35 49	1.22 110	1.11 151	1.58 305	1.12 130	1.44 271	0.69 129	6.92 375	0.51 103	0.20 99	0.15 112	0.24 168	0.19 103	0.21 121	0.16 13

11t1	0.57 60	0.30 79	0.84 125	0.54 101	0.30 63	0.83 181	0.41 88	1.34 131	0.79 48	0.88 74	0.82 51	0.70 73	0.70 131	0.96 79	0.67 171	0.21 121	0.21 222	0.20 70	0.16 54	0.21 121	0.26 178

BUS	0.78 171	0.34 162	0.77 83	0.55 111	0.45 201	2.30 360	0.42 92	2.65 364	1.04 129	1.25 189	1.12 130	1.02 176	0.70 131	0.94 72	0.75 188	0.25 208	0.18 185	0.25 204	0.22 187	0.23 158	0.24 142

NINENet	0.81 192	0.40 231	0.89 143	0.65 218	0.53 243	2.30 360	0.42 92	2.12 291	1.13 161	1.20 170	1.27 185	1.02 176	0.70 131	1.26 125	0.75 188	0.29 265	0.24 262	0.31 267	0.21 165	0.27 209	0.26 178

AFF-stereo	0.60 88	0.28 43	0.72 57	0.48 29	0.29 51	0.34 4	0.37 62	1.22 110	1.20 190	1.21 176	1.59 281	1.10 199	0.70 131	1.01 85	0.44 62	0.14 1	0.12 5	0.19 47	0.20 129	0.18 34	0.15 3

DCANet-4	0.59 82	0.28 43	1.65 288	0.44 7	0.25 8	0.48 23	0.36 56	1.15 90	1.36 259	1.13 127	1.03 98	0.56 41	0.74 135	0.77 41	0.58 143	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 142

x	0.59 82	0.34 162	0.79 93	0.51 58	0.32 97	0.69 132	0.46 139	1.64 186	0.97 100	0.86 72	0.86 56	0.83 112	0.74 135	0.75 39	0.70 179	0.21 121	0.22 232	0.22 120	0.20 129	0.21 121	0.24 142

Sa-1000	0.76 164	0.30 79	0.92 153	0.62 191	0.31 77	0.78 162	0.37 62	2.00 269	1.38 266	1.30 216	2.04 336	0.86 120	0.74 135	1.87 218	0.40 45	0.19 65	0.14 58	0.25 204	0.24 226	0.21 121	0.19 51

IIG-Stereo	0.97 247	0.34 162	0.80 98	0.90 345	0.33 110	0.61 87	0.26 10	1.27 122	1.08 137	1.69 320	1.37 218	1.44 271	0.74 135	6.94 376	0.53 118	0.21 121	0.14 58	0.23 147	0.18 84	0.20 86	0.15 3

DMCA	0.71 145	0.36 188	1.17 227	0.53 90	0.45 201	0.84 188	0.46 139	1.52 158	1.09 144	1.20 170	1.12 130	1.21 218	0.74 135	0.87 62	1.09 253	0.25 208	0.20 209	0.27 234	0.19 103	0.24 187	0.29 217

ICVP	0.66 111	0.35 184	0.71 56	0.63 201	0.41 181	0.85 191	0.56 202	1.78 215	0.96 96	0.92 78	1.24 174	0.88 127	0.75 140	0.76 40	0.93 229	0.31 274	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.24 187	0.28 205
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Selective-RAFT	0.55 37	0.29 61	0.85 131	0.58 151	0.28 40	0.91 202	0.34 40	1.00 37	0.96 96	0.59 31	0.64 20	0.80 92	0.76 141	1.34 133	0.51 103	0.21 121	0.15 112	0.17 13	0.15 30	0.19 59	0.19 51

TestStereo1	0.66 111	0.29 61	0.95 163	0.82 320	0.32 97	0.47 18	0.43 108	1.52 158	1.22 202	0.99 87	1.32 201	0.65 60	0.76 141	1.78 205	0.44 62	0.20 99	0.16 139	0.22 120	0.19 103	0.21 121	0.20 70

SA-5K	0.66 111	0.29 61	0.95 163	0.82 320	0.32 97	0.47 18	0.43 108	1.52 158	1.22 202	0.99 87	1.32 201	0.65 60	0.76 141	1.78 205	0.44 62	0.20 99	0.16 139	0.22 120	0.19 103	0.21 121	0.20 70

HCRNet	0.72 150	0.40 231	0.86 136	0.61 183	0.57 262	0.75 147	0.35 49	1.39 138	1.21 196	1.11 116	0.99 83	1.01 174	0.76 141	2.18 256	0.73 183	0.28 253	0.19 199	0.28 246	0.23 214	0.25 197	0.26 178

BSDual-CNN	0.75 159	0.34 162	0.77 83	0.55 111	0.45 201	1.25 275	0.66 238	2.65 364	1.04 129	1.25 189	1.12 130	1.11 204	0.77 145	0.94 72	0.76 191	0.25 208	0.18 185	0.25 204	0.22 187	0.23 158	0.24 142

psmg	0.75 159	0.34 162	0.77 83	0.52 70	0.45 201	1.46 301	0.73 257	2.15 300	1.04 129	1.25 189	1.33 205	1.11 204	0.77 145	0.94 72	0.76 191	0.25 208	0.20 209	0.25 204	0.26 245	0.23 158	0.24 142

AASNet	0.80 184	0.39 226	1.16 226	0.84 328	0.80 331	1.14 252	0.59 216	2.12 291	1.21 196	1.26 199	1.26 178	0.93 145	0.77 145	0.84 57	1.23 271	0.28 253	0.24 262	0.24 168	0.20 129	0.28 224	0.27 194

GES	0.70 139	0.37 204	1.05 189	0.62 191	0.38 155	0.94 214	0.57 205	2.37 335	0.92 76	1.05 106	1.12 130	0.67 64	0.77 145	1.02 87	0.65 166	0.28 253	0.20 209	0.20 70	0.20 129	0.22 140	0.31 239

DeepPruner_ROB	0.79 179	0.55 287	1.14 211	0.61 183	0.46 208	0.78 162	0.54 189	1.83 230	1.00 114	1.42 265	1.27 185	1.23 226	0.77 145	1.56 170	0.89 217	0.35 299	0.28 292	0.27 234	0.26 245	0.32 257	0.34 260

mmm	0.68 128	0.37 204	0.91 151	0.54 101	0.34 122	0.86 192	0.58 212	1.72 207	1.02 120	1.13 127	1.41 232	0.83 112	0.78 150	0.95 78	0.67 171	0.22 150	0.20 209	0.29 254	0.26 245	0.27 209	0.27 194

ttt	1.26 302	0.36 188	0.79 93	0.65 218	0.42 188	0.94 214	0.57 205	2.33 333	1.38 266	1.25 189	1.65 289	0.92 143	0.78 150	2.64 282	8.73 390	0.30 270	0.28 292	0.26 225	0.25 234	0.29 234	0.32 247

MIPNet	0.60 88	0.31 104	1.07 196	0.51 58	0.34 122	0.68 124	0.40 80	1.67 190	1.14 167	1.11 116	0.93 67	0.60 49	0.78 150	0.77 41	0.58 143	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.16 54	0.18 34	0.21 88

SFCPSM	0.74 156	0.30 79	1.06 192	0.52 70	0.39 162	1.36 288	0.64 234	2.42 340	1.11 151	1.18 159	1.21 164	0.81 98	0.78 150	1.08 100	0.57 138	0.22 150	0.17 161	0.22 120	0.24 226	0.23 158	0.21 88

iResNet	0.80 184	0.45 252	1.47 268	0.72 280	0.31 77	0.96 225	0.64 234	1.80 222	1.28 226	1.31 222	1.48 246	0.94 150	0.78 150	1.77 203	0.99 241	0.19 65	0.14 58	0.18 33	0.15 30	0.22 140	0.27 194

MyStereo05	0.70 139	0.29 61	1.22 237	0.58 151	0.48 216	0.62 89	0.72 254	1.52 158	1.54 314	1.17 148	0.91 65	0.77 87	0.79 155	1.45 154	0.68 175	0.17 18	0.17 161	0.24 168	0.21 165	0.23 158	0.23 123

xx1	0.70 139	0.34 162	0.63 32	0.60 170	0.27 19	1.16 258	0.51 166	1.07 51	3.23 383	0.60 34	0.80 47	0.95 153	0.79 155	1.48 160	0.35 6	0.21 121	0.13 17	0.24 168	0.23 214	0.23 158	0.25 161

RCA-Stereo	0.52 34	0.26 19	0.66 44	0.49 35	0.33 110	0.54 60	0.44 125	1.20 104	1.41 280	0.69 43	1.06 107	0.63 57	0.79 155	0.62 18	0.35 6	0.17 18	0.12 5	0.17 13	0.14 22	0.16 11	0.16 13

qqq	0.62 93	0.36 188	0.88 140	0.50 47	0.28 40	0.64 105	0.62 228	1.58 173	0.91 71	0.83 63	0.96 72	0.95 153	0.79 155	0.99 81	0.67 171	0.21 121	0.23 254	0.24 168	0.23 214	0.23 158	0.25 161

GMM-Stereo	0.75 159	0.27 35	0.66 44	0.56 123	0.34 122	0.71 137	0.97 310	1.09 63	0.91 71	1.37 246	1.79 308	1.11 204	0.79 155	2.08 248	0.48 89	0.19 65	0.12 5	0.25 204	0.25 234	0.21 121	0.78 363

pcwnet_v2	0.91 233	0.39 226	2.74 342	0.64 212	0.55 254	0.81 174	0.49 160	2.19 312	1.63 326	1.44 272	1.64 288	1.09 198	0.79 155	1.31 128	0.70 179	0.32 281	0.25 275	0.29 254	0.27 259	0.37 277	0.37 274

tt1	0.65 109	0.34 162	0.65 42	0.60 170	0.27 19	1.14 252	0.48 152	1.08 56	2.62 371	0.59 31	0.79 44	0.49 29	0.80 161	1.57 172	0.35 6	0.21 121	0.13 17	0.25 204	0.16 54	0.20 86	0.23 123

raftrobust	0.55 37	0.27 35	0.63 32	0.68 253	0.69 303	0.50 38	0.34 40	1.08 56	0.97 100	1.32 224	0.88 61	0.62 53	0.80 161	0.82 51	0.44 62	0.20 99	0.16 139	0.16 8	0.14 22	0.15 4	0.18 32

111	0.66 111	0.27 35	1.15 213	0.46 14	0.25 8	0.72 140	0.42 92	1.57 171	1.44 291	0.83 63	1.39 224	1.10 199	0.80 161	0.97 80	0.65 166	0.20 99	0.14 58	0.18 33	0.15 30	0.18 34	0.28 205

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 284	1.06 359	1.28 248	0.88 336	0.69 303	1.92 343	0.92 300	1.71 204	1.14 167	1.17 148	1.26 178	1.49 281	0.80 161	2.04 242	0.86 211	2.02 387	0.34 324	0.79 372	0.36 323	1.38 383	1.33 384

NOSS_ROB	1.29 306	0.49 268	0.68 49	0.60 170	0.40 171	1.09 245	0.77 262	1.94 256	1.44 291	1.04 104	1.46 242	1.10 199	0.81 165	10.57 412	0.78 194	0.46 338	0.43 354	0.48 344	0.45 345	0.45 313	0.43 300

gwcnet-sp	0.80 184	0.37 204	1.94 305	0.62 191	0.45 201	1.38 289	0.53 180	1.68 191	1.20 190	1.37 246	1.08 115	0.93 145	0.82 166	1.45 154	0.79 198	0.22 150	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.23 158	0.25 161

scenet	0.80 184	0.37 204	1.94 305	0.62 191	0.45 201	1.38 289	0.53 180	1.68 191	1.20 190	1.37 246	1.08 115	0.93 145	0.82 166	1.45 154	0.79 198	0.22 150	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.23 158	0.25 161

ssnet	0.80 184	0.37 204	1.94 305	0.62 191	0.45 201	1.38 289	0.53 180	1.68 191	1.20 190	1.37 246	1.08 115	0.93 145	0.82 166	1.45 154	0.79 198	0.22 150	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.23 158	0.25 161

HH	0.68 128	0.33 135	0.83 116	0.53 90	0.34 122	0.92 209	0.45 133	1.79 218	0.74 36	0.71 44	1.13 140	1.60 297	0.83 169	1.95 231	0.39 31	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.17 70	0.19 59	0.19 51

HanStereo	0.68 128	0.33 135	0.83 116	0.53 90	0.34 122	0.92 209	0.45 133	1.79 218	0.74 36	0.71 44	1.13 140	1.60 297	0.83 169	1.95 231	0.39 31	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.17 70	0.19 59	0.19 51

CASS	0.67 119	0.36 188	0.84 125	0.57 141	0.28 40	0.82 175	0.43 108	1.62 185	0.92 76	1.39 253	1.28 190	0.87 121	0.84 171	0.88 64	0.59 149	0.36 306	0.19 199	0.26 225	0.22 187	0.29 234	0.43 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_R40	0.84 207	0.30 79	0.83 116	0.63 201	0.31 77	0.66 115	0.43 108	1.15 90	0.99 110	1.47 281	1.10 120	1.00 170	0.84 171	5.44 346	0.53 118	0.23 170	0.13 17	0.23 147	0.20 129	0.23 158	0.19 51

FENet	0.62 93	0.30 79	0.68 49	0.57 141	0.33 110	0.82 175	0.40 80	1.41 143	1.12 156	1.03 102	0.87 58	0.98 161	0.84 171	1.00 83	0.70 179	0.23 170	0.16 139	0.23 147	0.20 129	0.22 140	0.24 142

STTStereo	0.82 194	0.53 281	1.53 280	0.68 253	0.56 258	0.88 196	0.56 202	1.57 171	1.14 167	1.39 253	1.10 120	1.26 237	0.84 171	1.49 166	0.90 220	0.29 265	0.28 292	0.33 287	0.40 332	0.33 262	0.37 274

HITNet	0.71 145	0.42 242	1.07 196	0.52 70	0.25 8	1.05 237	0.48 152	2.12 291	1.08 137	1.21 176	1.23 170	0.91 138	0.84 171	0.90 69	0.91 222	0.17 18	0.12 5	0.21 93	0.17 70	0.29 234	0.18 32
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
DualNet	1.46 318	0.36 188	1.51 272	0.56 123	0.40 171	0.76 152	0.59 216	1.08 56	2.62 371	1.19 164	1.49 247	1.07 187	0.85 176	1.57 172	13.82 402	0.21 121	0.13 17	0.31 267	0.28 268	0.20 86	0.23 123

ffm	0.79 179	0.36 188	1.51 272	0.56 123	0.40 171	0.76 152	0.59 216	1.08 56	2.62 371	1.19 164	1.49 247	1.07 187	0.85 176	1.57 172	0.35 6	0.21 121	0.13 17	0.31 267	0.28 268	0.20 86	0.23 123

ff1	1.88 349	0.36 188	1.51 272	0.56 123	0.40 171	0.76 152	0.59 216	1.08 56	2.62 371	1.19 164	1.49 247	1.07 187	0.85 176	9.88 406	13.82 402	0.21 121	0.13 17	0.31 267	0.28 268	0.20 86	0.23 123

mmx	1.89 352	0.36 188	1.51 272	0.56 123	0.40 171	0.76 152	0.59 216	2.32 328	1.41 280	1.19 164	1.49 247	1.07 187	0.85 176	9.88 406	13.82 402	0.25 208	0.21 222	0.31 267	0.28 268	0.32 257	0.29 217

xxx	1.89 352	0.36 188	1.51 272	0.56 123	0.40 171	0.76 152	0.59 216	2.32 328	1.41 280	1.19 164	1.49 247	1.07 187	0.85 176	9.88 406	13.82 402	0.25 208	0.21 222	0.31 267	0.28 268	0.32 257	0.29 217

hknet	0.82 194	0.34 162	1.15 213	0.55 111	0.39 162	1.25 275	0.66 238	2.65 364	1.10 147	1.25 189	1.12 130	1.58 296	0.85 176	1.41 144	0.79 198	0.23 170	0.18 185	0.25 204	0.22 187	0.23 158	0.24 142

PS-NSSS	1.02 259	0.62 307	1.17 227	0.61 183	0.58 264	0.91 202	0.79 273	2.02 271	1.19 186	1.17 148	1.68 294	1.00 170	0.85 176	4.43 325	0.86 211	0.38 309	0.31 309	0.52 349	0.32 303	0.52 329	0.45 305

MyStereo04	0.71 145	0.30 79	1.28 248	0.58 151	0.48 216	0.59 79	0.78 265	1.74 209	1.49 307	0.94 82	0.91 65	0.74 81	0.86 183	1.59 178	0.69 176	0.18 40	0.18 185	0.24 168	0.21 165	0.23 158	0.23 123

dad	0.90 228	0.73 334	1.28 248	0.59 163	0.39 162	0.83 181	0.45 133	1.24 115	1.54 314	1.52 291	1.28 190	1.36 258	0.86 183	2.54 278	0.91 222	0.43 326	0.27 288	0.82 373	0.26 245	0.44 311	0.34 260

SST-Stereo	0.85 212	0.30 79	0.81 99	0.63 201	0.31 77	0.70 135	0.25 4	1.16 93	0.95 92	1.47 281	1.11 127	0.99 166	0.86 183	5.69 349	0.53 118	0.23 170	0.13 17	0.23 147	0.19 103	0.23 158	0.19 51

xxxx	1.61 331	0.32 118	0.98 173	0.58 151	0.31 77	1.15 255	0.43 108	2.43 342	1.41 280	1.17 148	1.40 229	1.21 218	0.86 183	1.94 228	16.68 411	0.24 188	0.24 262	0.21 93	0.20 129	0.23 158	0.27 194

DMCA-RVC	0.83 203	0.46 255	2.19 325	0.68 253	0.49 222	0.84 188	0.48 152	1.44 146	1.07 134	1.56 301	1.04 102	1.29 245	0.86 183	1.49 166	0.92 226	0.27 242	0.22 232	0.35 301	0.28 268	0.32 257	0.28 205

CFNet	0.99 252	0.40 231	1.23 239	0.65 218	0.43 191	1.03 233	0.49 160	2.01 270	1.35 252	1.02 98	1.39 224	1.10 199	0.86 183	5.47 347	0.89 217	0.24 188	0.18 185	0.28 246	0.27 259	0.27 209	0.22 109

CoDeX	0.78 171	0.31 104	1.04 187	0.56 123	0.37 144	1.13 249	0.60 224	2.77 371	1.29 234	1.17 148	1.26 178	0.91 138	0.87 189	1.42 149	0.74 185	0.21 121	0.16 139	0.21 93	0.18 84	0.21 121	0.21 88

ACVNet-DCA	0.59 82	0.34 162	0.63 32	0.60 170	0.27 19	1.16 258	0.51 166	1.58 173	0.91 71	0.60 34	0.80 47	0.47 21	0.87 189	1.48 160	0.35 6	0.21 121	0.13 17	0.25 204	0.15 30	0.23 158	0.25 161

1test111	0.58 71	0.34 162	0.63 32	0.60 170	0.27 19	1.16 258	0.51 166	1.58 173	0.91 71	0.60 34	0.80 47	0.47 21	0.87 189	0.99 81	0.67 171	0.21 121	0.13 17	0.25 204	0.15 30	0.23 158	0.25 161

cc1	0.68 128	0.34 162	0.63 32	0.60 170	0.27 19	1.16 258	0.51 166	1.07 51	3.23 383	0.60 34	0.80 47	0.47 21	0.87 189	1.48 160	0.35 6	0.21 121	0.13 17	0.25 204	0.15 30	0.19 59	0.23 123

UPFNet	0.84 207	0.34 162	1.09 199	0.62 191	0.74 314	1.25 275	0.78 265	1.69 200	1.20 190	1.39 253	1.13 140	1.30 247	0.87 189	1.73 199	1.22 268	0.24 188	0.26 280	0.24 168	0.23 214	0.26 207	0.20 70

AANet_RVC	1.22 293	0.60 297	1.94 305	0.69 263	0.46 208	0.75 147	0.69 246	1.51 156	1.57 320	1.36 245	1.90 325	1.51 285	0.87 189	7.23 379	1.89 332	0.26 225	0.19 199	0.19 47	0.16 54	0.23 158	0.37 274

Anonymous Stereo	1.42 314	0.90 347	3.93 363	0.81 316	0.83 338	1.06 240	1.90 377	1.81 225	1.52 310	1.75 324	1.44 237	1.28 243	0.87 189	5.94 356	1.94 334	0.38 309	0.39 345	0.38 317	0.41 336	0.45 313	0.50 315

test_xeample	1.55 326	0.31 104	0.94 160	0.54 101	0.31 77	0.94 214	0.58 212	2.40 338	1.40 277	1.29 213	1.55 267	0.89 133	0.88 196	1.72 198	15.94 409	0.22 150	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.23 158	0.25 161

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 207	0.46 255	1.40 264	0.69 263	0.61 279	0.95 220	0.52 174	1.68 191	1.21 196	1.39 253	1.15 150	1.42 267	0.88 196	1.78 205	0.93 229	0.26 225	0.23 254	0.27 234	0.27 259	0.30 244	0.39 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_5	0.70 139	0.32 118	0.99 175	0.69 263	0.50 226	0.89 197	0.51 166	1.88 244	1.14 167	0.78 53	1.13 140	1.04 180	0.89 198	1.59 178	0.46 77	0.19 65	0.14 58	0.23 147	0.22 187	0.22 140	0.20 70

CSP-Net	1.00 255	0.41 240	0.99 175	0.56 123	0.43 191	1.62 317	0.76 261	2.16 302	1.16 177	1.33 229	1.22 166	1.32 253	0.89 198	4.67 331	0.93 229	0.35 299	0.24 262	0.20 70	0.20 129	0.23 158	0.30 230

PSMNet_ROB	0.95 242	0.57 295	1.45 266	0.75 300	0.64 286	1.28 278	1.12 325	1.84 231	1.15 172	1.16 146	1.29 194	1.44 271	0.89 198	1.74 200	1.70 323	0.33 284	0.25 275	0.37 313	0.39 330	0.36 272	0.32 247

iRaft-Stereo_5w	0.89 221	0.31 104	1.04 187	0.56 123	0.47 214	0.47 18	0.68 242	1.19 100	1.08 137	0.80 56	1.35 213	1.46 276	0.90 201	5.11 337	1.16 260	0.18 40	0.15 112	0.22 120	0.19 103	0.21 121	0.24 142

FADNet-RVC	0.96 246	0.72 331	2.96 346	0.64 212	0.49 222	0.90 200	0.59 216	1.85 237	1.27 222	0.92 78	0.97 79	1.36 258	0.90 201	2.36 269	1.31 278	0.30 270	0.29 300	0.32 279	0.32 303	0.42 299	0.37 274

ssnet_v2	0.92 236	0.39 226	1.22 237	0.66 231	0.39 162	1.31 279	0.96 309	2.32 328	1.45 296	1.48 286	1.17 153	1.53 288	0.91 203	1.16 115	1.71 325	0.31 274	0.27 288	0.30 263	0.29 283	0.28 224	0.29 217

GEStereo_RVC	0.93 241	0.40 231	1.15 213	0.67 244	0.50 226	0.95 220	0.78 265	2.73 369	1.21 196	1.20 170	1.12 130	1.25 231	0.91 203	3.21 301	0.95 236	0.31 274	0.20 209	0.23 147	0.20 129	0.28 224	0.31 239

DCANet	0.58 71	0.26 19	1.15 213	0.45 8	0.25 8	0.49 28	0.36 56	1.18 96	1.35 252	1.15 142	1.04 102	0.60 49	0.91 203	0.84 57	0.58 143	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.19 59	0.25 161

delet	0.90 228	0.34 162	1.15 213	0.69 263	0.66 295	1.63 318	0.81 277	1.95 259	1.49 307	1.42 265	1.38 222	1.29 245	0.91 203	1.78 205	1.18 261	0.22 150	0.22 232	0.24 168	0.25 234	0.22 140	0.24 142

ACVNet	0.66 111	0.33 135	0.74 72	0.55 111	0.37 144	0.80 167	0.47 148	1.46 150	1.11 151	1.01 94	1.31 196	1.07 187	0.91 203	0.82 51	1.09 253	0.22 150	0.19 199	0.21 93	0.18 84	0.23 158	0.19 51

acv_ft	0.78 171	0.33 135	1.10 202	0.73 287	0.86 343	1.23 273	0.57 205	1.65 189	1.11 151	1.31 222	1.31 196	1.07 187	0.91 203	0.82 51	1.35 285	0.22 150	0.19 199	0.21 93	0.18 84	0.22 140	0.19 51

cf-r	0.79 179	0.32 118	1.06 192	0.57 141	0.64 286	0.78 162	0.51 166	2.04 277	1.22 202	1.20 170	1.27 185	1.53 288	0.91 203	1.47 158	0.94 234	0.25 208	0.19 199	0.22 120	0.23 214	0.19 59	0.21 88

GwcNet-RSSM	0.83 203	0.34 162	1.29 251	0.65 218	0.55 254	0.78 162	0.62 228	1.89 246	1.27 222	1.18 159	1.39 224	1.56 293	0.91 203	1.60 183	1.22 268	0.26 225	0.20 209	0.23 147	0.24 226	0.21 121	0.21 88

RAFT	0.67 119	0.32 118	0.83 116	0.63 201	0.34 122	0.69 132	0.57 205	1.14 79	0.84 58	1.12 124	1.20 159	1.75 320	0.92 211	1.09 104	0.60 151	0.22 150	0.19 199	0.27 234	0.24 226	0.22 140	0.23 123

DeepStereo_RVC	0.57 60	0.31 104	0.78 89	0.53 90	0.30 63	0.57 69	0.32 29	1.11 71	0.80 52	1.17 148	0.94 69	0.83 112	0.93 212	1.01 85	0.61 154	0.23 170	0.14 58	0.21 93	0.19 103	0.24 187	0.26 178

DLCB_ROB	0.92 236	0.43 246	0.95 163	0.71 275	0.55 254	1.11 246	0.83 282	1.61 182	1.32 245	1.67 318	1.66 290	1.70 312	0.93 212	1.96 233	1.34 283	0.26 225	0.25 275	0.27 234	0.28 268	0.28 224	0.28 205

SA	0.69 137	0.31 104	0.97 171	0.64 212	0.30 63	0.56 67	0.38 69	1.84 231	1.35 252	0.99 87	1.37 218	0.69 70	0.94 214	1.88 224	0.43 58	0.20 99	0.16 139	0.25 204	0.23 214	0.22 140	0.19 51

PSMNet-ADL	0.75 159	0.36 188	0.69 53	0.71 275	0.47 214	1.13 249	0.46 139	1.47 153	1.07 134	0.85 68	1.18 155	1.31 249	0.94 214	1.56 170	1.06 251	0.34 291	0.22 232	0.22 120	0.23 214	0.27 209	0.36 271

222	1.67 335	0.31 104	0.93 154	0.59 163	0.31 77	1.05 237	0.43 108	2.39 336	1.47 302	1.37 246	1.55 267	0.94 150	0.94 214	1.98 234	17.76 412	0.24 188	0.22 232	0.21 93	0.20 129	0.22 140	0.26 178

FADNet_RVC	0.88 219	0.56 290	2.15 322	0.57 141	0.43 191	1.17 265	0.46 139	1.68 191	1.12 156	0.91 77	1.24 174	0.91 138	0.94 214	2.22 258	1.20 263	0.28 253	0.22 232	0.32 279	0.28 268	0.46 317	0.42 296

BEATNet_4x	0.82 194	0.54 284	2.02 312	0.56 123	0.28 40	1.04 234	0.55 196	2.14 296	1.13 161	1.24 186	1.26 178	1.00 170	0.94 214	1.13 111	1.23 271	0.21 121	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.37 277	0.23 123

DSFCA	0.95 242	0.38 221	1.23 239	0.55 111	0.66 295	1.50 303	0.93 303	1.58 173	1.24 206	1.59 308	1.16 151	1.48 279	0.95 219	2.96 294	1.20 263	0.31 274	0.28 292	0.25 204	0.26 245	0.29 234	0.26 178

UCFNet_RVC	0.72 150	0.37 204	0.59 22	0.66 231	0.41 181	0.89 197	0.68 242	1.78 215	1.15 172	1.01 94	1.20 159	1.22 222	0.95 219	1.07 98	0.66 170	0.28 253	0.21 222	0.34 295	0.31 298	0.33 262	0.29 217

SMFormer	0.79 179	0.32 118	0.95 163	0.49 35	0.27 19	0.83 181	0.43 108	2.16 302	1.45 296	1.27 204	1.50 254	0.98 161	0.96 221	1.87 218	0.99 241	0.24 188	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.23 158	0.27 194

tta	0.79 179	0.32 118	0.95 163	0.49 35	0.27 19	0.83 181	0.43 108	2.16 302	1.45 296	1.27 204	1.50 254	0.98 161	0.96 221	1.87 218	0.99 241	0.24 188	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.19 59	0.22 109

qqq1	0.76 164	0.32 118	0.95 163	0.49 35	0.27 19	0.83 181	0.43 108	2.16 302	1.45 296	1.27 204	1.50 254	0.98 161	0.96 221	1.87 218	0.48 89	0.24 188	0.22 232	0.18 33	0.15 30	0.19 59	0.22 109

fff1	0.76 164	0.32 118	0.95 163	0.49 35	0.27 19	0.83 181	0.43 108	2.16 302	1.45 296	1.27 204	1.50 254	0.98 161	0.96 221	1.87 218	0.48 89	0.24 188	0.22 232	0.18 33	0.15 30	0.19 59	0.22 109

SDNR	1.66 334	0.55 287	2.36 332	0.56 123	0.58 264	3.79 391	0.45 133	1.78 215	1.40 277	1.38 251	2.45 357	1.13 208	0.96 221	11.03 413	1.31 278	0.67 367	0.64 380	0.43 333	0.32 303	0.71 361	0.76 362

ASMatch	0.89 221	0.29 61	0.72 57	0.56 123	0.36 139	0.47 18	0.37 62	1.16 93	0.95 92	1.11 116	3.26 371	0.95 153	0.96 221	4.88 334	0.53 118	0.20 99	0.16 139	0.22 120	0.19 103	0.20 86	0.30 230

IRAFT_RVC	0.90 228	0.30 79	0.89 143	0.67 244	0.31 77	0.64 105	1.00 315	1.40 139	0.97 100	1.23 182	1.04 102	1.00 170	0.96 221	5.77 352	0.57 138	0.24 188	0.13 17	0.25 204	0.21 165	0.20 86	0.21 88

NVstereo2D	0.99 252	0.45 252	2.21 326	0.79 312	0.75 317	1.20 269	0.86 290	1.98 264	1.41 280	1.02 98	1.18 155	1.31 249	0.97 228	2.25 261	0.93 229	0.45 337	0.22 232	0.39 321	0.25 234	0.59 344	0.68 354

StereoDRNet-Refined	0.84 207	0.43 246	1.01 181	0.66 231	0.43 191	1.32 280	0.49 160	1.64 186	1.24 206	1.53 294	1.45 240	1.49 281	0.97 228	1.32 131	1.31 278	0.21 121	0.17 161	0.27 234	0.25 234	0.25 197	0.34 260
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.82 194	0.36 188	1.13 208	0.60 170	0.37 144	0.91 202	0.38 69	2.41 339	1.61 325	1.35 240	1.35 213	1.25 231	0.97 228	1.75 201	0.88 215	0.21 121	0.14 58	0.17 13	0.12 9	0.19 59	0.30 230

TransformOpticalFlow	0.97 247	0.30 79	0.96 170	0.54 101	0.31 77	0.65 109	0.54 189	1.87 239	1.19 186	1.12 124	1.44 237	1.34 256	0.98 231	6.68 372	0.44 62	0.19 65	0.12 5	0.21 93	0.19 103	0.18 34	0.23 123

FADNet-RVC-Resample	0.91 233	0.51 275	2.92 345	0.64 212	0.46 208	1.07 242	0.60 224	1.76 212	1.24 206	1.10 115	0.98 82	1.06 184	0.98 231	2.17 255	0.95 236	0.24 188	0.22 232	0.30 263	0.32 303	0.36 272	0.40 287

CC-Net-ROB	1.53 324	1.31 376	1.68 289	0.92 347	0.80 331	1.75 328	0.99 313	2.04 277	1.27 222	1.12 124	1.62 283	1.20 217	0.98 231	7.82 385	0.92 226	1.15 385	0.41 348	2.20 389	0.46 347	1.37 382	0.56 333

HBP-ISP	1.00 255	0.60 297	0.85 131	0.64 212	0.48 216	1.63 318	0.77 262	2.24 319	1.30 236	1.33 229	1.53 263	0.87 121	0.99 234	3.26 304	0.76 191	0.46 338	0.44 355	0.54 354	0.48 351	0.48 322	0.42 296

AACVNet	0.90 228	0.40 231	0.98 173	0.86 333	0.40 171	0.80 167	0.49 160	1.81 225	0.86 63	1.11 116	1.34 208	1.32 253	0.99 234	4.23 320	0.86 211	0.26 225	0.22 232	0.28 246	0.22 187	0.30 244	0.28 205

KYRaft	0.77 169	0.29 61	0.68 49	0.59 163	0.29 51	0.66 115	0.83 282	1.05 49	0.89 66	1.63 314	2.22 346	1.15 212	0.99 234	1.59 178	0.41 50	0.21 121	0.14 58	0.22 120	0.28 268	0.21 121	1.01 372

hitnet-ft	0.84 207	0.38 221	0.75 77	0.59 163	0.44 198	0.99 228	0.47 148	1.61 182	1.38 266	1.21 176	1.22 166	1.82 323	0.99 234	1.87 218	1.09 253	0.33 284	0.29 300	0.34 295	0.27 259	0.36 272	0.33 253

StereoDRNet	1.05 265	0.53 281	2.21 326	0.80 313	0.93 350	1.50 303	0.90 295	2.06 282	1.44 291	1.68 319	1.20 159	1.48 279	0.99 234	1.86 217	1.60 310	0.29 265	0.24 262	0.29 254	0.28 268	0.35 268	0.33 253

PDISCO_ROB	1.41 312	0.73 334	2.04 315	1.40 377	1.46 382	2.83 374	1.07 321	2.64 363	2.11 359	1.41 261	1.50 254	1.73 315	0.99 234	2.83 292	1.46 297	1.03 378	0.27 288	0.54 354	0.47 349	0.77 364	0.84 368

ADLNet	0.89 221	0.39 226	1.09 199	0.88 336	0.73 310	1.24 274	0.75 259	2.02 271	1.41 280	1.58 305	1.37 218	1.26 237	1.00 240	1.31 128	1.18 261	0.28 253	0.21 222	0.26 225	0.26 245	0.29 234	0.36 271

FADNet	0.98 250	0.64 311	2.57 337	0.66 231	0.55 254	0.95 220	0.57 205	1.91 250	1.38 266	0.94 82	1.02 91	1.36 258	1.00 240	2.69 285	0.97 240	0.34 291	0.34 324	0.31 267	0.34 317	0.61 350	0.42 296

TDLM	1.08 272	0.50 271	1.01 181	0.69 263	0.54 250	0.91 202	1.40 351	1.60 180	1.36 259	1.17 148	1.40 229	1.07 187	1.00 240	6.19 359	0.85 210	0.34 291	0.22 232	0.35 301	0.26 245	0.38 283	0.29 217

ToySt	0.73 153	0.35 184	1.64 287	0.54 101	0.37 144	0.92 209	0.81 277	1.21 108	1.03 123	0.86 72	1.12 130	1.31 249	1.01 243	1.04 89	0.88 215	0.19 65	0.20 209	0.24 168	0.24 226	0.27 209	0.28 205

riskmin	0.62 93	0.29 61	0.73 67	0.50 47	0.34 122	0.86 192	0.44 125	1.74 209	1.07 134	0.76 52	0.76 37	1.19 215	1.01 243	0.84 57	0.60 151	0.20 99	0.16 139	0.24 168	0.16 54	0.24 187	0.29 217

SACVNet	0.89 221	0.51 275	1.08 198	0.83 324	0.58 264	0.83 181	0.78 265	1.84 231	1.17 181	1.39 253	1.33 205	1.25 231	1.01 243	2.31 266	0.92 226	0.35 299	0.26 280	0.31 267	0.29 283	0.35 268	0.48 311

LMCR-Stereo	0.87 217	0.50 271	0.99 175	0.80 313	0.43 191	1.32 280	0.55 196	2.79 374	1.03 123	1.55 300	1.49 247	0.74 81	1.01 243	1.76 202	0.99 241	0.30 270	0.17 161	0.22 120	0.18 84	0.31 249	0.22 109

HSM-Net_RVC	0.91 233	0.31 104	0.60 24	0.54 101	0.31 77	1.15 255	0.60 224	3.76 387	1.30 236	1.57 304	1.75 303	1.67 307	1.01 243	1.61 185	0.90 220	0.23 170	0.17 161	0.19 47	0.18 84	0.20 86	0.22 109
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SQANet	1.38 309	0.95 354	1.37 262	1.89 386	1.47 383	1.44 300	0.81 277	1.89 246	1.13 161	1.34 236	1.26 178	1.28 243	1.02 248	1.64 187	0.91 222	2.55 392	0.35 329	1.47 384	0.56 364	2.48 388	1.74 388

SGM-Forest	1.29 306	0.40 231	0.74 72	0.54 101	0.37 144	1.55 308	1.26 344	1.82 228	1.39 275	2.22 355	1.81 314	1.64 303	1.02 248	7.65 384	1.20 263	0.39 316	0.37 337	0.39 321	0.34 317	0.37 277	0.34 260
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.27 305	1.01 358	2.17 323	1.04 363	1.20 375	0.96 225	1.00 315	1.84 231	1.95 351	1.38 251	2.11 340	1.44 271	1.03 250	1.18 119	1.40 290	0.73 370	0.83 386	0.89 375	0.99 387	1.33 381	0.95 371

DGSMNet	1.24 300	0.84 344	3.20 351	0.91 346	0.92 347	1.39 292	1.34 347	2.46 348	1.44 291	1.34 236	1.66 290	1.50 283	1.03 250	1.85 214	1.30 277	0.48 344	0.48 364	0.55 359	0.51 358	0.78 365	0.79 364

CFNet-ft	0.78 171	0.36 188	0.74 72	0.67 244	0.56 258	0.86 192	0.54 189	1.46 150	1.17 181	1.01 94	1.28 190	1.68 309	1.03 250	1.57 172	0.95 236	0.27 242	0.21 222	0.33 287	0.26 245	0.31 249	0.26 178

CFNet_RVC	0.78 171	0.36 188	0.74 72	0.67 244	0.56 258	0.86 192	0.54 189	1.46 150	1.17 181	1.01 94	1.28 190	1.68 309	1.03 250	1.57 172	0.95 236	0.27 242	0.21 222	0.33 287	0.26 245	0.31 249	0.26 178

MDST_ROB	1.88 349	0.40 231	1.71 290	0.93 352	0.60 274	4.27 397	1.23 341	3.99 390	1.44 291	4.61 398	2.63 361	1.44 271	1.03 250	9.78 403	1.62 313	0.33 284	0.26 280	0.37 313	0.33 312	0.31 249	0.34 260

LALA_ROB	1.06 266	0.66 318	1.37 262	0.70 272	0.53 243	1.61 315	1.25 343	1.81 225	1.48 306	1.82 332	1.40 229	1.93 329	1.03 250	1.68 192	1.69 321	0.38 309	0.28 292	0.43 333	0.37 327	0.43 301	0.38 280

fff	0.58 71	0.26 19	1.15 213	0.46 14	0.25 8	0.48 23	0.36 56	1.20 104	1.28 226	1.13 127	1.03 98	0.59 46	1.04 256	0.77 41	0.58 143	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 142

ADLNet2	0.92 236	0.37 204	1.25 244	0.80 313	0.65 292	1.12 248	0.75 259	1.95 259	1.42 288	1.26 199	1.67 292	1.68 309	1.04 256	1.80 212	1.23 271	0.25 208	0.22 232	0.21 93	0.22 187	0.27 209	0.31 239

csc	0.58 71	0.26 19	1.15 213	0.46 14	0.25 8	0.48 23	0.36 56	1.20 104	1.28 226	1.13 127	1.03 98	0.59 46	1.04 256	0.77 41	0.58 143	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 142

cscssc	0.58 71	0.26 19	1.15 213	0.46 14	0.25 8	0.48 23	0.36 56	1.20 104	1.28 226	1.13 127	1.03 98	0.59 46	1.04 256	0.77 41	0.58 143	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 142

DRN-Test	1.07 270	0.49 268	1.95 309	0.75 300	0.81 335	1.61 315	0.78 265	2.26 320	1.53 312	1.84 333	1.35 213	1.42 267	1.04 256	2.26 262	1.61 311	0.28 253	0.23 254	0.31 267	0.30 294	0.33 262	0.33 253

iResNetv2_ROB	0.88 219	0.43 246	2.62 341	0.60 170	0.38 155	0.94 214	0.67 240	1.88 244	1.38 266	1.27 204	1.45 240	1.26 237	1.05 261	1.92 226	0.64 162	0.24 188	0.15 112	0.19 47	0.14 22	0.24 187	0.21 88

ac_64	0.86 214	0.32 118	1.02 183	0.74 293	0.60 274	1.04 234	0.53 180	2.20 315	0.99 110	1.23 182	1.11 127	1.96 335	1.06 262	2.01 239	1.01 246	0.30 270	0.22 232	0.24 168	0.23 214	0.22 140	0.22 109

ETE_ROB	1.01 258	0.69 324	1.49 270	0.72 280	0.50 226	1.15 255	1.12 325	1.91 250	1.24 206	1.94 343	1.50 254	1.73 315	1.06 262	1.78 205	1.33 282	0.33 284	0.26 280	0.38 317	0.34 317	0.40 291	0.44 303

PSMNet-RSSM	0.78 171	0.32 118	0.89 143	0.65 218	0.43 191	0.73 143	0.58 212	2.14 296	1.19 186	1.18 159	1.38 222	1.31 249	1.07 264	1.43 151	0.82 206	0.28 253	0.21 222	0.27 234	0.29 283	0.25 197	0.26 178

HSM	1.22 293	0.34 162	0.81 99	0.61 183	0.39 162	1.22 271	0.63 233	2.45 344	1.25 212	1.32 224	1.26 178	1.91 325	1.08 265	9.21 397	0.75 188	0.23 170	0.17 161	0.20 70	0.16 54	0.22 140	0.24 142

DISCO	1.06 266	0.37 204	1.19 232	0.73 287	0.46 208	2.04 351	0.84 284	2.26 320	1.54 314	1.25 189	1.36 217	2.38 359	1.08 265	2.60 281	1.62 313	0.24 188	0.19 199	0.22 120	0.20 129	0.32 257	0.29 217

anonymity	1.14 279	0.98 356	1.24 242	1.09 366	1.13 367	1.08 243	0.90 295	2.02 271	1.23 205	1.32 224	1.27 185	1.27 242	1.09 267	1.16 115	1.03 249	1.02 377	1.01 400	0.97 377	0.97 384	0.98 372	1.01 372

GwcNet	1.26 302	0.63 308	5.13 373	0.81 316	1.15 371	1.73 325	0.69 246	1.84 231	1.53 312	1.51 289	1.71 299	1.72 313	1.09 267	2.20 257	1.61 311	0.31 274	0.30 304	0.29 254	0.27 259	0.30 244	0.41 290

NaN_ROB	1.23 297	0.63 308	1.76 292	0.67 244	0.50 226	1.59 314	2.00 378	1.87 239	1.52 310	2.14 354	1.26 178	1.40 265	1.09 267	4.60 329	1.75 326	0.28 253	0.34 324	0.28 246	0.29 283	0.30 244	0.37 274

IER	0.74 156	0.33 135	1.25 244	0.50 47	0.53 243	1.32 280	0.55 196	1.31 129	1.08 137	1.30 216	1.34 208	1.11 204	1.10 270	1.05 92	0.81 205	0.20 99	0.17 161	0.21 93	0.21 165	0.20 86	0.21 88

UNet	0.86 214	0.36 188	1.52 277	0.62 191	0.74 314	1.56 310	0.49 160	1.55 166	1.12 156	1.28 209	1.10 120	1.52 287	1.10 270	1.69 196	1.14 258	0.24 188	0.18 185	0.25 204	0.21 165	0.25 197	0.25 161

1111x	1.96 355	0.32 118	1.54 281	0.54 101	0.30 63	1.00 229	0.69 246	2.47 349	1.33 247	1.21 176	1.44 237	1.21 218	1.11 272	8.49 392	16.14 410	0.22 150	0.23 254	0.22 120	0.23 214	0.25 197	0.26 178

anonymousa	0.78 171	0.30 79	0.85 131	0.51 58	0.96 356	1.41 296	0.47 148	1.61 182	0.94 88	1.33 229	1.77 306	1.66 305	1.11 272	0.72 32	0.63 159	0.19 65	0.18 185	0.23 147	0.25 234	0.20 86	0.22 109

FINET	1.54 325	0.67 321	7.28 381	0.76 306	0.97 357	1.42 299	1.38 350	2.80 376	3.12 382	1.23 182	1.68 294	1.04 180	1.11 272	3.35 307	1.78 330	0.43 326	0.37 337	0.32 279	0.29 283	0.43 301	0.41 290

DANet	1.16 282	0.64 311	1.52 277	0.88 336	0.74 314	1.52 305	0.52 174	1.68 191	1.21 196	1.81 330	1.55 267	2.02 341	1.11 272	3.30 306	2.28 343	0.34 291	0.31 309	0.40 327	0.30 294	0.46 317	0.54 325
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
APVNet	1.11 276	0.59 296	1.95 309	0.87 334	0.77 323	1.90 341	0.82 281	2.03 275	1.15 172	1.14 140	1.43 235	1.55 291	1.12 276	3.03 295	1.62 313	0.32 281	0.34 324	0.42 332	0.36 323	0.36 272	0.41 290

XPNet_ROB	1.02 259	0.56 290	1.33 256	0.75 300	0.58 264	1.11 246	1.13 327	1.77 213	1.29 234	1.88 336	1.43 235	1.63 302	1.13 277	2.04 242	1.69 321	0.40 318	0.31 309	0.33 287	0.29 283	0.37 277	0.37 274

AAGNet	1.84 348	0.30 79	0.79 93	0.66 231	0.32 97	0.65 109	0.50 165	1.02 38	1.01 117	1.47 281	1.21 164	0.99 166	1.16 278	2.76 289	22.69 418	0.24 188	0.13 17	0.22 120	0.20 129	0.24 187	0.16 13

MMNet	0.89 221	0.35 184	1.44 265	0.64 212	0.59 270	1.83 337	0.48 152	1.70 203	1.38 266	1.45 278	1.19 158	1.25 231	1.16 278	1.77 203	1.27 276	0.20 99	0.19 199	0.23 147	0.22 187	0.25 197	0.24 142

S-Stereo	1.17 284	0.48 263	2.25 329	0.83 324	0.81 335	1.22 271	1.17 334	2.12 291	2.08 357	1.47 281	2.13 341	1.55 291	1.16 278	2.09 249	1.46 297	0.42 325	0.40 347	0.35 301	0.32 303	0.45 313	0.73 358

DDUNet	1.56 327	2.70 407	1.35 257	1.79 384	1.88 387	1.82 336	0.91 298	1.84 231	1.20 190	1.40 259	1.79 308	1.62 299	1.17 281	1.59 178	1.22 268	1.11 382	0.76 385	2.38 394	0.94 382	2.12 385	1.53 386

DAS	0.89 221	0.37 204	1.20 233	0.66 231	0.69 303	0.82 175	0.62 228	1.79 218	1.26 218	1.93 341	1.55 267	0.96 157	1.17 281	2.72 287	0.69 176	0.22 150	0.16 139	0.25 204	0.18 84	0.29 234	0.24 142

SepStereo	0.87 217	0.37 204	1.20 233	0.66 231	0.69 303	0.82 175	0.62 228	1.79 218	1.26 218	1.93 341	1.55 267	0.96 157	1.17 281	2.34 267	0.69 176	0.22 150	0.16 139	0.25 204	0.18 84	0.29 234	0.24 142

SuperB	2.50 374	0.72 331	18.07 410	0.72 280	0.53 243	1.85 338	0.86 290	1.80 222	2.40 365	1.54 297	1.42 233	1.13 208	1.17 281	4.18 319	4.80 374	0.25 208	0.20 209	0.23 147	0.19 103	7.64 418	0.38 280

PA-Net	1.14 279	0.63 308	2.12 320	0.67 244	0.75 317	1.19 268	0.91 298	1.91 250	1.46 301	1.18 159	1.23 170	1.33 255	1.17 281	4.31 323	1.41 291	0.29 265	0.46 361	0.33 287	0.50 356	0.33 262	0.57 336
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CVANet_RVC	1.10 274	0.49 268	1.15 213	0.65 218	0.54 250	0.93 212	1.00 315	1.69 200	1.36 259	1.42 265	1.39 224	1.24 230	1.17 281	6.22 361	0.80 203	0.35 299	0.24 262	0.35 301	0.30 294	0.44 311	0.32 247

NCCL2	1.06 266	0.64 311	1.35 257	0.78 311	0.58 264	1.32 280	1.69 363	1.89 246	1.38 266	1.52 291	1.20 159	1.91 325	1.17 281	1.79 210	1.50 301	0.35 299	0.31 309	0.45 337	0.44 342	0.41 295	0.45 305

ADStereo(finetuned)	0.62 93	0.26 19	1.59 285	0.45 8	0.25 8	0.49 28	0.36 56	1.18 96	1.35 252	1.16 146	1.04 102	0.60 49	1.18 288	0.85 60	0.57 138	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.19 59	0.24 142

GANet-RSSM	0.78 171	0.31 104	0.90 148	0.67 244	0.58 264	0.80 167	0.62 228	2.04 277	1.15 172	1.11 116	1.27 185	1.26 237	1.18 288	1.68 192	0.74 185	0.26 225	0.21 222	0.22 120	0.22 187	0.23 158	0.23 123

GASNet	1.13 278	1.10 363	3.29 355	1.00 361	0.68 300	0.82 175	0.67 240	1.85 237	1.38 266	1.39 253	1.25 176	1.25 231	1.20 290	2.72 287	1.62 313	0.46 338	0.26 280	0.36 311	0.34 317	0.55 338	0.33 253

STTRV1_RVC	1.60 330	0.69 324	2.04 315	0.88 336	1.12 364	1.58 312	0.90 295	2.42 340	1.78 339	1.29 213	2.02 335	1.40 265	1.22 291	9.72 402	1.35 285	0.86 372	0.34 324	0.54 354	0.49 354	0.75 363	0.54 325

otaku	1.67 335	1.18 367	1.56 282	2.27 389	1.59 384	1.98 346	1.23 341	2.23 317	1.37 264	1.48 286	1.63 287	1.73 315	1.23 292	1.85 214	1.09 253	2.96 395	0.58 378	1.74 385	0.61 371	2.94 394	2.15 392

GANetREF_RVC	1.11 276	0.90 347	1.56 282	0.88 336	0.53 243	1.41 296	1.35 348	1.91 250	1.54 314	1.28 209	1.32 201	1.46 276	1.23 292	2.04 242	1.00 245	0.57 359	0.45 357	0.67 368	0.52 359	0.91 370	0.62 346
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
CBMV_ROB	0.99 252	0.46 255	0.68 49	0.53 90	0.39 162	1.40 294	0.48 152	2.09 287	1.30 236	1.53 294	2.29 349	1.36 258	1.23 292	2.46 273	1.04 250	0.44 334	0.42 353	0.47 343	0.44 342	0.41 295	0.39 283

fast-acv-ft	1.00 255	0.48 263	1.85 301	0.61 183	0.52 238	1.77 331	0.69 246	1.52 158	1.47 302	1.34 236	1.85 319	1.73 315	1.24 295	1.62 186	1.56 307	0.27 242	0.28 292	0.28 246	0.28 268	0.28 224	0.31 239

CRFU-Net	0.90 228	0.42 242	1.10 202	0.69 263	0.59 270	1.76 329	0.84 284	2.33 333	0.92 76	1.45 278	1.20 159	1.62 299	1.25 296	1.38 139	0.94 234	0.28 253	0.23 254	0.22 120	0.19 103	0.24 187	0.27 194

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 344	1.11 364	4.33 368	0.84 328	0.77 323	3.70 386	2.41 397	2.04 277	1.85 345	1.75 324	1.90 325	1.92 328	1.25 296	7.33 380	1.45 295	0.47 342	0.47 362	0.53 353	0.77 376	0.50 326	0.55 331

GANet	1.41 312	0.52 279	1.18 231	0.74 293	0.48 216	1.40 294	1.69 363	1.87 239	1.28 226	1.56 301	2.39 353	1.56 293	1.25 296	9.13 395	1.20 263	0.31 274	0.32 319	0.34 295	0.29 283	0.40 291	0.33 253

Anonymous_2	1.37 308	0.56 290	0.94 160	0.57 141	0.62 283	1.04 234	0.65 236	1.82 228	1.01 117	1.00 91	0.79 44	1.42 267	1.27 299	1.06 96	0.83 207	0.62 362	0.67 382	1.05 381	9.88 418	1.09 377	0.55 331

RTSC	1.43 317	0.89 346	3.62 360	0.94 355	0.64 286	1.85 338	0.69 246	2.20 315	2.04 356	2.22 355	1.70 297	1.67 307	1.27 299	2.53 277	4.48 371	0.33 284	0.25 275	0.27 234	0.29 283	0.38 283	0.40 287

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 273	0.46 255	2.61 340	0.71 275	0.65 292	2.00 348	0.78 265	2.07 284	1.47 302	1.62 312	1.47 244	1.53 288	1.29 301	2.10 250	1.65 319	0.24 188	0.14 58	0.20 70	0.16 54	0.28 224	0.28 205

DeepPrunerF	1.68 337	0.82 342	6.82 379	0.94 355	1.20 375	0.91 202	0.97 310	2.50 354	5.19 401	1.22 181	1.30 195	1.18 214	1.29 301	4.96 336	1.75 326	0.43 326	0.35 329	0.52 349	0.48 351	0.43 301	0.42 296

RYNet	1.24 300	0.52 279	1.57 284	0.73 287	0.97 357	1.74 327	0.95 308	2.09 287	1.54 314	1.44 272	1.18 155	1.94 333	1.29 301	4.57 328	1.93 333	0.27 242	0.23 254	0.35 301	0.27 259	0.57 341	0.59 341

Wz-Net-LNSev	1.17 284	0.72 331	4.71 371	0.66 231	0.84 341	1.72 322	1.13 327	1.97 263	1.43 289	1.34 236	1.32 201	1.66 305	1.30 304	1.44 153	1.51 303	0.29 265	0.26 280	0.24 168	0.23 214	0.33 262	0.35 268

psm_up	0.83 203	0.37 204	0.88 140	0.68 253	0.59 270	1.05 237	0.92 300	1.68 191	1.17 181	1.41 261	1.22 166	1.30 247	1.31 305	1.39 141	0.89 217	0.27 242	0.30 304	0.31 267	0.27 259	0.28 224	0.28 205

HGLStereo	0.89 221	0.42 242	1.15 213	0.82 320	1.03 360	1.16 258	0.57 205	1.68 191	1.28 226	1.26 199	1.62 283	1.13 208	1.31 305	1.85 214	1.11 257	0.25 208	0.24 262	0.24 168	0.22 187	0.24 187	0.29 217

LCNet	0.73 153	0.30 79	0.58 18	0.58 151	0.31 77	0.68 124	0.53 180	1.09 63	0.94 88	1.19 164	1.34 208	0.96 157	1.32 307	2.50 275	0.46 77	0.19 65	0.13 17	0.21 93	0.25 234	0.28 224	0.69 356

Ntro	1.72 341	1.21 370	1.62 286	2.54 394	1.86 386	2.09 354	1.14 330	2.08 285	1.38 266	1.23 182	1.62 283	1.62 299	1.33 308	2.04 242	1.21 267	3.09 396	0.56 375	1.82 387	0.65 372	2.97 397	2.25 394

Wz-Net-MNSev	1.21 292	0.66 318	3.44 357	0.69 263	0.73 310	1.93 344	1.44 353	2.16 302	1.59 322	1.85 335	1.49 247	1.50 283	1.34 309	2.05 246	1.54 306	0.27 242	0.24 262	0.28 246	0.28 268	0.35 268	0.32 247

CBMV	1.04 262	0.48 263	0.88 140	0.56 123	0.36 139	1.52 305	1.55 358	1.87 239	1.59 322	2.11 352	1.67 292	1.46 276	1.35 310	1.92 226	1.31 278	0.35 299	0.35 329	0.39 321	0.33 312	0.34 267	0.34 260
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	1.19 288	0.71 328	1.36 259	0.81 316	0.75 317	1.72 322	1.13 327	1.98 264	1.31 243	1.52 291	1.84 316	1.75 320	1.36 311	2.01 239	2.04 336	0.57 359	0.54 372	0.57 363	0.56 364	0.60 347	0.60 344

FBW_ROB	1.78 342	0.66 318	1.90 304	0.72 280	0.66 295	1.79 335	1.07 321	2.79 374	1.77 336	1.84 333	1.79 308	1.98 336	1.37 312	12.42 415	2.22 341	0.36 306	0.38 340	0.57 363	0.39 330	0.46 317	0.51 320

Wz-Net-SNSev	1.68 337	1.45 378	8.71 389	0.71 275	0.67 299	1.35 287	1.51 354	2.15 300	1.47 302	1.51 289	1.68 294	2.27 352	1.38 313	4.23 320	2.36 347	0.32 281	0.29 300	0.31 267	0.33 312	0.43 301	0.39 283

Prome-Stereo	0.76 164	0.29 61	0.57 17	0.58 151	0.33 110	0.58 78	0.94 305	0.98 31	0.92 76	1.46 280	2.45 357	0.91 138	1.38 313	1.60 183	0.44 62	0.19 65	0.13 17	0.19 47	0.18 84	0.20 86	0.87 369

UDG	1.47 319	2.69 406	1.13 208	1.45 381	1.65 385	1.34 286	0.79 273	1.75 211	1.27 222	1.29 213	1.74 302	1.99 337	1.39 315	1.66 189	1.51 303	0.91 374	0.55 374	2.30 391	0.76 375	1.99 384	1.20 381

STrans-v2	1.06 266	0.31 104	1.02 183	0.52 70	0.33 110	0.67 120	0.78 265	2.66 367	1.26 218	1.15 142	1.46 242	1.37 262	1.40 316	6.68 372	0.46 77	0.19 65	0.13 17	0.21 93	0.18 84	0.18 34	0.21 88

ADCRef	1.50 322	0.61 302	3.83 362	0.76 306	0.77 323	1.91 342	0.77 262	2.16 302	1.34 249	1.63 314	1.59 281	1.35 257	1.40 316	1.79 210	8.32 389	0.25 208	0.21 222	0.32 279	0.31 298	0.31 249	0.32 247

iinet-f	1.04 262	0.50 271	4.24 367	0.58 151	0.43 191	1.78 334	0.70 252	1.29 127	1.16 177	1.25 189	1.42 233	1.57 295	1.42 318	1.47 158	1.70 323	0.26 225	0.23 254	0.20 70	0.20 129	0.26 207	0.26 178

stereogan	1.22 293	0.45 252	2.03 314	0.87 334	0.85 342	2.52 365	0.72 254	1.98 264	1.78 339	1.92 339	1.94 329	2.31 356	1.42 318	2.10 250	1.14 258	0.38 309	0.36 333	0.39 321	0.32 303	0.52 329	0.49 312

PASM	1.48 321	1.08 360	3.96 364	0.93 352	0.93 350	1.17 265	1.19 336	1.77 213	1.65 327	1.90 337	1.52 262	1.75 320	1.42 318	4.54 327	1.52 305	0.64 364	0.68 384	0.69 370	0.79 377	0.70 359	0.74 359

RASNet	1.16 282	0.34 162	1.11 204	0.73 287	0.86 343	1.00 229	0.60 224	1.56 168	1.43 289	1.07 111	1.37 218	2.08 348	1.44 321	7.00 377	1.56 307	0.20 99	0.17 161	0.17 13	0.19 103	0.19 59	0.19 51

ACVNet-4b	3.05 387	1.42 377	18.09 411	2.85 396	2.33 397	2.32 363	1.22 339	2.47 349	2.21 362	1.26 199	2.36 352	2.64 368	1.46 322	6.32 365	1.23 271	3.29 399	0.45 357	2.37 393	1.02 390	3.03 398	2.61 399

edge stereo	1.15 281	0.54 284	1.50 271	0.73 287	0.66 295	1.18 267	0.84 284	2.13 295	1.41 280	1.73 323	1.84 316	2.53 364	1.46 322	2.46 273	1.35 285	0.43 326	0.41 348	0.54 354	0.36 323	0.43 301	0.50 315

FAT-Stereo	1.10 274	0.43 246	1.46 267	0.74 293	0.60 274	1.13 249	0.92 300	2.06 282	1.71 332	1.75 324	2.00 333	2.02 341	1.47 324	2.02 241	1.26 275	0.44 334	0.36 333	0.34 295	0.29 283	0.36 272	0.57 336

pmcnn	2.84 382	0.46 255	5.19 374	0.68 253	0.42 188	1.55 308	1.16 333	2.32 328	1.60 324	2.72 370	7.49 400	17.96 416	1.48 325	6.04 358	6.64 383	0.18 40	0.15 112	0.15 3	0.12 9	0.20 86	0.20 70

RAFT + AFF	1.07 270	0.47 260	1.36 259	0.68 253	0.50 226	1.20 269	1.22 339	2.58 361	1.26 218	1.33 229	1.56 272	1.19 215	1.49 326	3.89 318	1.01 246	0.22 150	0.26 280	0.30 263	0.27 259	0.29 234	0.32 247

psmorigin	1.69 339	0.74 336	13.13 400	0.70 272	0.60 274	1.16 258	0.79 273	1.69 200	1.25 212	2.07 351	1.77 306	2.23 349	1.51 327	2.14 253	1.45 295	0.39 316	0.41 348	0.34 295	0.33 312	0.45 313	0.63 348

THIR-Stereo	1.02 259	0.29 61	0.73 67	0.51 58	0.29 51	0.94 214	1.31 346	1.08 56	0.98 103	1.35 240	1.91 327	1.16 213	1.54 328	6.37 367	0.79 198	0.20 99	0.14 58	0.21 93	0.22 187	0.19 59	0.25 161

XQC	1.51 323	0.98 356	3.20 351	0.92 347	0.76 322	2.01 349	1.17 334	2.53 358	1.99 353	2.01 348	1.54 264	2.00 338	1.54 328	3.16 299	3.46 362	0.49 346	0.31 309	0.45 337	0.40 332	0.71 361	0.62 346

Syn2CoEx	1.23 297	0.80 338	3.07 349	0.83 324	0.68 300	1.39 292	0.87 292	2.23 317	1.57 320	1.28 209	1.58 277	1.42 267	1.57 330	3.79 316	1.48 300	0.36 306	0.32 319	0.34 295	0.30 294	0.30 244	0.41 290

PWC_ROB	1.39 310	0.93 353	4.07 365	0.77 308	0.83 338	1.16 258	0.53 180	1.87 239	2.01 354	2.36 359	3.06 369	1.65 304	1.60 331	2.65 284	2.29 345	0.34 291	0.23 254	0.36 311	0.25 234	0.39 287	0.49 312

FTStereo	0.92 236	0.28 43	0.61 28	0.57 141	0.34 122	0.65 109	1.80 374	1.09 63	0.84 58	1.75 324	4.13 381	1.04 180	1.62 332	1.59 178	0.48 89	0.21 121	0.17 161	0.23 147	0.22 187	0.19 59	0.58 339

SHD	1.42 314	0.81 341	2.79 344	0.98 359	0.92 347	1.97 345	0.68 242	2.43 342	2.55 368	2.54 367	1.72 300	2.01 340	1.62 332	2.14 253	2.70 352	0.40 318	0.33 322	0.39 321	0.40 332	0.48 322	0.54 325

RTS	2.76 376	1.55 384	15.40 402	1.13 368	1.42 380	3.75 389	2.21 387	2.45 344	2.72 377	2.91 377	2.85 365	2.58 366	1.62 332	6.28 363	5.80 379	0.41 321	0.30 304	0.35 301	0.35 321	0.52 329	0.54 325

RTSA	2.76 376	1.55 384	15.40 402	1.13 368	1.42 380	3.75 389	2.21 387	2.45 344	2.72 377	2.91 377	2.85 365	2.58 366	1.62 332	6.28 363	5.80 379	0.41 321	0.30 304	0.35 301	0.35 321	0.52 329	0.54 325

ADCP+	2.12 362	0.56 290	10.01 392	0.68 253	0.91 346	2.25 358	1.04 318	1.92 254	1.50 309	1.58 305	1.34 208	1.73 315	1.62 332	2.27 263	13.20 399	0.25 208	0.22 232	0.32 279	0.29 283	0.38 283	0.34 260

CBFPSM	0.95 242	0.37 204	2.10 318	0.51 58	0.39 162	1.73 325	0.87 292	1.59 178	1.13 161	1.11 116	1.00 87	2.34 357	1.64 337	1.42 149	1.44 294	0.19 65	0.18 185	0.20 70	0.20 129	0.22 140	0.36 271

RGC	1.22 293	0.82 342	1.71 290	0.95 357	0.98 359	1.53 307	0.80 276	2.18 310	1.35 252	1.69 320	1.94 329	2.03 344	1.66 338	2.36 269	1.50 301	0.46 338	0.36 333	0.59 366	0.48 351	0.49 325	0.49 312

AnyNet_C32	2.14 363	1.45 378	7.38 382	0.95 357	1.12 364	2.23 356	2.34 393	2.10 289	1.54 314	2.44 362	1.79 308	2.04 346	1.66 338	2.69 285	10.48 396	0.38 309	0.35 329	0.35 301	0.42 337	0.50 326	0.60 344

SAMSARA	1.80 344	0.90 347	3.37 356	1.28 376	1.13 367	3.71 387	2.33 392	2.53 358	1.93 349	3.17 386	1.73 301	2.99 373	1.68 340	3.53 310	2.46 349	0.47 342	0.54 372	0.43 333	0.47 349	0.59 344	0.64 349

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 366	1.29 375	4.14 366	1.10 367	0.78 327	5.00 400	2.38 396	2.47 349	2.67 376	1.94 343	2.28 348	2.66 369	1.70 341	9.10 394	2.29 345	0.68 369	0.52 370	0.68 369	0.71 374	1.17 379	0.81 366

AF-Net	1.23 297	0.56 290	2.31 330	0.88 336	0.93 350	1.41 296	0.73 257	2.27 324	1.71 332	1.76 328	2.42 355	2.00 338	1.70 341	1.98 234	1.62 313	0.50 350	0.29 300	0.49 346	0.33 312	0.40 291	0.34 260

DRaft	0.81 192	0.26 19	0.77 83	0.47 24	0.31 77	0.95 220	0.52 174	1.13 77	0.99 110	1.78 329	2.01 334	0.80 92	1.71 343	2.64 282	0.74 185	0.19 65	0.14 58	0.20 70	0.20 129	0.18 34	0.24 142

PWCDC_ROB	1.39 310	0.91 351	2.10 318	1.08 365	0.92 347	1.72 322	0.58 212	2.03 275	3.30 385	1.32 224	4.87 389	1.21 218	1.71 343	1.98 234	1.75 326	0.65 365	0.26 280	0.29 254	0.25 234	0.56 339	0.41 290

RainbowNet	2.06 358	1.86 389	1.97 311	2.86 397	2.25 393	2.03 350	1.79 371	2.77 371	1.92 348	1.54 297	1.84 316	1.95 334	1.73 345	2.23 259	1.38 289	3.40 402	0.86 391	2.39 396	1.00 388	2.94 394	2.42 396

aanetorigin	1.26 302	0.85 345	3.00 347	0.72 280	0.80 331	1.08 243	1.05 319	1.12 73	1.39 275	3.53 388	2.60 360	1.72 313	1.73 345	1.98 234	1.77 329	0.26 225	0.24 262	0.26 225	0.25 234	0.38 283	0.51 320

GrayStereo	0.83 203	0.28 43	0.62 31	0.66 231	0.37 144	0.76 152	1.79 371	1.19 100	0.91 71	1.98 346	1.89 323	1.07 187	1.76 347	1.43 151	0.50 101	0.20 99	0.15 112	0.19 47	0.21 165	0.18 34	0.41 290

Nwc_Net	1.19 288	0.53 281	2.34 331	0.92 347	0.81 335	1.49 302	0.70 252	2.28 326	1.32 245	1.41 261	2.27 347	2.03 344	1.76 347	2.05 246	1.46 297	0.43 326	0.30 304	0.43 333	0.46 347	0.39 287	0.40 287

MFN_U_SF_RVC	1.62 333	0.96 355	4.36 369	0.92 347	0.69 303	2.62 369	1.10 323	2.50 354	1.74 335	1.99 347	1.86 321	2.45 362	1.78 349	3.08 297	2.84 354	0.54 354	0.50 369	0.56 361	0.60 370	0.60 347	0.67 351

LSM	6.55 403	1.26 372	15.64 405	1.79 384	68.74 433	1.67 321	2.08 384	2.26 320	2.59 369	3.13 385	3.08 370	1.90 324	1.81 350	2.89 293	2.16 340	0.43 326	0.59 379	0.50 347	0.58 366	0.64 352	17.24 424

CrosDoStereo	1.56 327	0.26 19	0.78 89	0.51 58	0.29 51	0.66 115	11.86 409	1.18 96	1.00 114	1.35 240	1.76 304	0.99 166	1.83 351	6.64 370	0.83 207	0.19 65	0.15 112	0.20 70	0.22 187	0.18 34	0.25 161

DeepStereo_LL	1.56 327	0.26 19	0.78 89	0.51 58	0.29 51	0.66 115	11.86 409	1.18 96	1.00 114	1.35 240	1.76 304	0.99 166	1.83 351	6.64 370	0.83 207	0.19 65	0.15 112	0.20 70	0.22 187	0.18 34	0.25 161

AnyNet_C01	2.38 370	2.21 398	10.17 393	0.99 360	0.79 329	3.12 379	2.37 394	2.69 368	1.89 347	2.58 369	2.44 356	2.70 370	1.86 353	3.65 311	7.12 385	0.41 321	0.41 348	0.40 327	0.42 337	0.68 357	0.79 364

ADCL	1.82 346	0.70 326	4.57 370	0.70 272	0.63 285	2.56 366	1.77 370	2.08 285	1.77 336	1.95 345	1.89 323	2.04 346	1.88 354	2.36 269	9.55 394	0.27 242	0.25 275	0.35 301	0.32 303	0.39 287	0.39 283

MFMNet_re	1.47 319	1.20 369	2.50 335	1.46 382	1.08 363	1.58 312	1.51 354	1.96 262	1.87 346	2.31 358	2.20 344	1.51 285	1.88 354	1.57 172	1.34 283	0.94 375	0.83 386	0.84 374	0.80 378	1.00 373	1.06 375

RP	1.17 284	0.54 284	1.48 269	0.93 352	1.05 361	1.14 252	0.85 289	1.99 268	1.70 330	1.72 322	2.07 338	1.91 325	1.93 356	2.00 238	1.37 288	0.55 357	0.37 337	0.48 344	0.37 327	0.46 317	0.46 310

SPS-STEREO	1.78 342	1.09 362	1.52 277	1.22 374	1.14 369	1.87 340	1.11 324	2.27 324	1.70 330	3.17 386	2.39 353	2.84 372	1.93 356	4.41 324	2.93 355	1.04 380	0.99 399	0.97 377	0.94 382	1.03 375	1.05 374
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	2.10 360	2.71 408	9.30 390	0.72 280	0.65 292	2.41 364	1.81 375	2.45 344	1.77 336	1.62 312	1.56 272	2.56 365	2.01 358	5.30 339	4.46 370	0.41 321	0.38 340	0.33 287	0.37 327	0.54 336	0.64 349

DEmStereo	0.98 250	0.25 16	0.85 131	0.49 35	0.33 110	1.02 232	0.55 196	0.97 27	0.93 83	1.41 261	2.13 341	1.01 174	2.01 358	5.62 348	0.78 194	0.19 65	0.15 112	0.20 70	0.20 129	0.18 34	0.25 161

ADCMid	2.11 361	0.90 347	8.39 387	0.75 300	0.69 303	1.98 346	1.14 330	2.18 310	1.67 329	2.85 374	1.85 319	2.35 358	2.02 360	2.35 268	10.58 397	0.34 291	0.32 319	0.39 321	0.44 342	0.51 328	0.53 324

CSAN	1.61 331	0.67 321	3.24 354	0.74 293	0.52 238	1.77 331	1.74 368	1.98 264	1.94 350	2.47 366	2.33 351	1.93 329	2.04 361	6.45 368	1.95 335	0.43 326	0.36 333	0.41 331	0.42 337	0.43 301	0.44 303

ADCPNet	1.97 356	0.78 337	9.38 391	0.74 293	0.61 279	2.73 371	1.36 349	2.11 290	1.66 328	1.92 339	1.70 297	2.45 362	2.07 362	2.50 275	6.84 384	0.38 309	0.38 340	0.38 317	0.43 340	0.47 321	0.50 315

ADCS	2.35 368	1.26 372	6.54 378	0.85 330	0.77 323	2.18 355	1.79 371	2.47 349	2.20 361	2.80 373	2.14 343	2.38 359	2.09 363	2.81 290	13.83 406	0.43 326	0.41 348	0.40 327	0.45 345	0.59 344	0.67 351

ACVNet_2	2.86 383	1.47 380	8.28 385	2.68 395	2.26 394	2.70 370	1.84 376	3.41 382	3.04 381	2.27 357	3.42 374	4.58 387	2.10 364	5.91 354	1.62 313	2.58 393	0.67 382	2.22 390	0.85 380	2.79 391	2.47 397

LL-Strereo	1.42 314	0.44 251	2.02 312	0.62 191	1.07 362	0.73 143	0.65 236	2.02 271	1.21 196	1.60 309	1.62 283	2.02 341	2.10 364	9.67 401	1.07 252	0.22 150	0.20 209	0.27 234	0.24 226	0.23 158	0.33 253

NVStereoNet_ROB	2.17 365	1.18 367	3.51 358	1.14 371	1.26 378	1.57 311	1.51 354	2.19 312	2.11 359	2.04 349	4.80 387	3.17 378	2.11 366	7.97 387	2.10 337	1.12 383	0.94 396	1.10 382	1.34 394	0.95 371	1.31 382
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSM-AAD	0.80 184	0.29 61	0.58 18	0.58 151	0.29 51	0.76 152	1.19 336	1.08 56	0.94 88	1.65 316	1.58 277	0.81 98	2.12 367	1.67 190	0.44 62	0.19 65	0.14 58	0.38 317	0.32 303	0.22 140	0.68 354

NCC-stereo	1.20 290	0.60 297	1.84 299	0.88 336	0.95 354	1.32 280	0.94 305	2.14 296	1.36 259	1.43 269	1.79 308	1.93 329	2.13 368	2.54 278	1.41 291	0.49 346	0.38 340	0.45 337	0.59 368	0.43 301	0.45 305

Abc-Net	1.20 290	0.60 297	1.84 299	0.88 336	0.95 354	1.32 280	0.94 305	2.14 296	1.36 259	1.43 269	1.79 308	1.93 329	2.13 368	2.54 278	1.41 291	0.49 346	0.38 340	0.45 337	0.59 368	0.43 301	0.45 305
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MADNet+	2.80 379	3.38 411	11.57 398	1.50 383	1.21 377	3.18 381	2.00 378	3.52 386	2.61 370	1.81 330	2.09 339	2.83 371	2.18 370	7.55 383	5.44 378	0.84 371	0.83 386	0.71 371	0.66 373	1.05 376	1.08 376

WZ-Net	2.14 363	1.08 360	11.68 399	0.89 344	0.78 327	1.76 329	1.59 361	2.39 336	2.03 355	2.11 352	1.95 331	2.30 355	2.28 371	5.94 356	3.86 367	0.35 299	0.27 288	0.29 254	0.32 303	0.52 329	0.50 315

ACVNet_1	3.08 388	1.48 381	17.70 407	2.90 399	2.35 398	2.30 360	1.43 352	3.16 380	2.26 364	1.91 338	2.05 337	3.51 379	2.32 372	3.71 314	1.58 309	3.25 398	0.66 381	2.40 397	1.06 391	3.07 399	2.59 398

IMH-64-1	2.82 380	1.87 390	1.77 293	3.31 404	2.69 401	3.22 382	2.07 382	4.25 393	2.77 379	2.46 364	3.78 378	3.05 374	2.34 373	4.67 331	3.00 357	3.84 406	0.84 389	2.75 403	1.39 395	3.34 402	2.93 404

IMH-64	2.82 380	1.87 390	1.77 293	3.31 404	2.69 401	3.22 382	2.07 382	4.25 393	2.77 379	2.46 364	3.78 378	3.05 374	2.34 373	4.67 331	3.00 357	3.84 406	0.84 389	2.75 403	1.39 395	3.34 402	2.93 404

PWCK	3.24 389	2.37 399	10.86 395	2.14 388	1.14 369	3.71 387	4.19 405	3.02 379	3.55 389	3.05 383	3.63 376	3.09 377	2.35 375	8.16 389	3.41 361	2.17 390	0.96 397	1.77 386	1.01 389	2.84 392	1.40 385

PVD	1.82 346	0.91 351	3.02 348	1.03 362	0.94 353	2.61 368	1.14 330	2.78 373	3.40 387	3.08 384	2.75 362	2.39 361	2.49 376	2.81 290	3.66 364	0.48 344	0.49 368	0.59 366	0.49 354	0.60 347	0.81 366

G-Net	1.71 340	0.67 321	2.09 317	1.14 371	0.75 317	2.96 378	0.89 294	1.58 173	1.30 236	2.76 372	8.12 405	2.29 354	2.51 377	1.94 228	2.23 342	0.49 346	0.45 357	0.45 337	0.31 298	0.62 351	0.59 341

KSHMR	8.76 410	2.14 397	3.59 359	3.60 409	3.13 407	4.15 396	2.67 399	5.61 405	58.90 437	3.04 382	55.71 436	4.94 391	2.54 378	4.61 330	3.05 359	3.49 403	1.57 410	3.14 408	1.98 407	3.84 406	3.49 408

Dean	3.77 392	1.65 386	17.87 408	3.01 401	2.54 400	3.15 380	2.10 385	4.80 398	4.42 395	2.89 376	6.03 393	5.45 394	2.55 379	3.40 308	2.13 338	3.22 397	0.89 393	2.51 400	1.07 392	3.07 399	2.65 402

LVE	3.40 391	1.80 388	2.21 326	2.90 399	2.44 399	3.27 384	2.25 389	4.80 398	5.06 399	2.43 361	6.79 396	5.99 396	2.64 380	9.20 396	2.28 343	3.30 400	1.11 405	2.38 394	1.48 401	2.95 396	2.62 400

EDNetEfficientorigin	10.59 411	1.52 382	177.33 437	0.68 253	0.54 250	1.66 320	1.20 338	1.94 256	3.39 386	4.69 399	3.37 372	3.08 376	2.79 381	3.25 303	3.63 363	0.26 225	0.24 262	0.33 287	0.28 268	0.85 367	0.87 369

WAO-6	2.98 386	1.67 387	1.88 303	2.38 393	2.30 396	3.53 385	2.37 394	4.38 395	4.64 398	2.42 360	4.50 382	4.85 390	2.99 382	5.22 338	5.37 377	1.77 386	1.16 406	2.31 392	1.47 400	2.42 387	1.99 391

MeshStereo	2.36 369	0.60 297	1.05 189	0.63 201	0.51 235	2.58 367	0.99 313	3.46 384	2.21 362	7.38 410	5.06 391	7.50 400	3.10 383	7.02 378	2.54 350	0.44 334	0.44 355	0.45 337	0.40 332	0.43 301	0.45 305
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
SGM_RVC	1.88 349	0.40 231	0.90 148	0.63 201	0.30 63	2.81 373	1.26 344	2.73 369	1.81 343	4.09 390	2.85 365	3.88 383	3.19 384	8.42 391	2.44 348	0.33 284	0.31 309	0.30 263	0.28 268	0.31 249	0.31 239
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	3.35 390	1.95 392	1.86 302	3.30 403	2.72 403	4.03 395	2.00 378	4.58 397	3.83 391	2.87 375	6.99 398	4.69 388	3.21 385	6.77 374	2.97 356	3.91 409	0.89 393	2.78 405	1.40 399	3.36 404	2.93 404

WAO-7	2.78 378	1.54 383	2.18 324	1.41 380	1.19 374	3.92 392	2.01 381	4.19 392	3.89 392	2.98 380	5.47 392	4.18 385	3.28 386	8.24 390	4.27 368	1.13 384	1.01 400	1.18 383	1.13 393	1.19 380	1.13 380

DPSNet	1.91 354	0.64 311	5.95 375	0.73 287	0.59 270	2.04 351	1.61 362	3.84 388	1.96 352	1.54 297	1.39 224	2.27 352	3.32 387	4.95 335	4.79 372	0.50 350	0.31 309	0.29 254	0.26 245	0.67 356	0.54 325

notaker	4.29 394	2.42 402	5.06 372	3.89 412	3.29 410	4.00 393	2.25 389	4.93 400	3.47 388	4.21 396	6.79 396	7.67 402	3.37 388	9.25 398	6.47 381	4.09 411	1.42 408	3.35 412	2.13 409	4.11 409	3.54 409

SANet	2.26 367	0.70 326	6.94 380	0.69 263	0.46 208	2.76 372	1.76 369	2.61 362	5.84 403	2.45 363	3.52 375	3.71 380	3.38 389	5.90 353	2.14 339	0.34 291	0.31 309	0.32 279	0.29 283	0.54 336	0.43 300

EDNetEfficient	2.40 372	1.14 365	8.59 388	0.77 308	0.73 310	1.06 240	1.53 357	1.54 164	4.06 393	4.87 401	2.81 363	2.23 349	3.53 390	3.04 296	9.65 395	0.27 242	0.24 262	0.27 234	0.31 298	0.70 359	0.67 351

ktn	4.56 395	2.41 401	2.54 336	3.79 411	3.25 408	4.81 399	2.91 402	5.52 402	7.36 404	4.12 393	14.55 413	7.54 401	3.70 391	7.84 386	3.35 360	4.06 410	1.86 411	3.26 411	2.22 410	3.27 401	2.86 403

WAO-8	4.57 396	2.01 393	2.58 338	2.37 391	2.21 391	9.75 406	1.71 365	6.04 407	16.34 412	4.11 391	7.69 403	7.41 398	3.85 392	10.02 409	3.85 365	2.05 388	1.09 403	2.44 398	1.39 395	2.56 389	1.86 389

Venus	4.57 396	2.01 393	2.58 338	2.37 391	2.21 391	9.75 406	1.71 365	6.04 407	16.34 412	4.11 391	7.69 403	7.41 398	3.85 392	10.02 409	3.85 365	2.05 388	1.09 403	2.44 398	1.39 395	2.56 389	1.86 389

MSMD_ROB	2.08 359	0.61 302	1.15 213	0.71 275	0.62 283	4.00 393	0.93 303	1.94 256	1.79 341	4.71 400	4.60 385	8.14 404	3.87 394	3.75 315	1.65 319	0.54 354	0.48 364	0.55 359	0.58 366	0.53 334	0.52 322

TorneroNet-64	5.41 399	2.10 396	2.43 333	3.49 407	2.83 404	9.90 408	2.13 386	8.87 413	16.79 417	5.39 405	9.18 407	10.68 413	3.92 395	9.55 400	5.11 375	3.36 401	0.86 391	2.88 406	1.62 402	3.76 405	3.37 407

JetBlue	4.18 393	2.45 403	10.42 394	1.40 377	2.89 405	10.68 410	10.68 408	3.91 389	2.52 366	2.74 371	3.39 373	4.50 386	4.27 396	7.97 387	7.67 388	0.89 373	0.97 398	0.89 375	0.92 381	2.26 386	2.21 393

TorneroNet	10.72 412	2.09 395	2.76 343	3.48 406	3.03 406	44.72 428	2.31 391	8.62 412	67.06 438	7.45 411	23.21 421	10.59 412	4.28 397	9.03 393	9.00 391	3.67 404	0.91 395	3.04 407	1.63 403	3.92 407	3.55 410

WCMA_ROB	2.05 357	0.55 287	1.77 293	0.74 293	0.61 279	2.24 357	1.56 359	2.17 309	1.79 341	4.16 394	6.36 395	5.66 395	4.66 398	3.19 300	2.77 353	0.55 357	0.45 357	0.40 327	0.43 340	0.48 322	0.50 315

JetRed	7.02 405	8.94 417	25.72 419	2.89 398	3.27 409	14.25 414	12.27 411	6.69 409	4.45 396	4.46 397	4.56 383	6.65 397	5.43 399	7.46 382	14.41 408	2.60 394	3.31 413	2.61 401	2.30 411	4.34 410	3.79 411

ELAS	2.67 375	0.80 338	2.13 321	1.13 368	1.15 371	6.25 404	2.56 398	3.50 385	3.68 390	5.36 404	4.92 390	3.79 381	5.56 400	3.65 311	5.22 376	0.66 366	0.57 376	0.56 361	0.54 362	0.65 354	0.75 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	2.39 371	2.89 409	3.74 361	3.09 402	2.27 395	2.04 351	0.84 284	2.19 312	1.73 334	2.54 367	1.98 332	2.23 349	5.83 401	3.44 309	1.84 331	1.03 378	0.33 322	2.65 402	1.97 406	2.87 393	2.34 395

MADNet++	5.41 399	3.18 410	6.43 377	4.66 416	3.95 414	6.15 403	6.75 407	4.51 396	4.51 397	5.06 403	6.27 394	4.96 392	6.14 402	9.39 399	11.70 398	4.71 412	4.19 416	3.97 414	3.33 412	4.08 408	4.25 414

tt	6.61 404	0.28 43	6.10 376	3.77 410	2.17 390	11.53 411	19.61 415	13.53 418	5.81 402	3.00 381	2.82 364	4.97 393	6.33 403	3.83 317	7.23 386	9.13 418	11.32 423	5.87 417	6.22 416	6.01 415	2.63 401

UNDER WATER	5.68 401	2.46 404	15.52 404	3.98 414	3.53 411	5.15 401	2.74 400	5.58 404	16.41 415	4.00 389	4.56 383	9.12 407	6.43 404	6.22 361	9.11 392	3.85 408	1.35 407	3.18 410	1.98 407	4.51 412	3.84 413

UNDER WATER-64	5.84 402	2.48 405	17.93 409	3.97 413	3.58 412	7.70 405	3.03 403	5.72 406	14.13 409	4.18 395	4.00 380	9.27 408	6.80 405	6.20 360	9.22 393	3.67 404	1.52 409	3.14 408	1.95 405	4.43 411	3.83 412

FC-DCNN	2.88 385	0.61 302	1.15 213	0.75 300	0.57 262	2.85 376	1.05 319	3.44 383	2.64 375	6.93 407	7.63 401	9.86 409	7.02 406	5.76 351	4.31 369	0.54 354	0.48 364	0.51 348	0.50 356	0.53 334	0.52 322

FCDSN-DC	2.47 373	0.65 317	1.00 180	0.85 330	0.75 317	2.26 359	0.97 310	2.31 327	1.83 344	5.52 406	7.65 402	7.72 403	7.70 407	4.43 325	2.64 351	0.52 352	0.48 364	0.52 349	0.52 359	0.57 341	0.59 341
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
coex-ft	8.35 408	2.39 400	100.24 436	0.68 253	0.54 250	1.77 331	1.57 360	1.71 204	11.00 407	18.91 422	3.76 377	3.85 382	8.23 408	3.29 305	6.58 382	0.31 274	0.31 309	0.32 279	0.31 298	0.69 358	0.57 336

ELAS_RVC	2.87 384	0.80 338	3.22 353	1.16 373	1.12 364	2.92 377	5.33 406	2.98 378	4.18 394	5.04 402	4.82 388	4.71 389	8.23 408	4.25 322	4.79 372	0.67 367	0.57 376	0.57 363	0.53 361	0.66 355	0.74 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	7.50 406	0.64 311	7.97 383	1.40 377	2.10 389	16.86 416	12.56 412	12.91 417	17.51 420	8.50 412	11.60 409	14.66 415	13.33 410	12.02 414	13.28 400	0.62 362	0.52 370	0.52 349	1.90 404	0.56 339	0.58 339

SGM+DAISY	5.38 398	1.28 374	8.24 384	1.27 375	1.16 373	10.62 409	16.01 414	2.93 377	2.53 367	8.64 413	13.03 411	8.26 405	13.38 411	6.34 366	7.59 387	1.07 381	1.05 402	1.00 379	0.98 385	1.02 374	1.12 379

SGM-ForestM	7.81 407	0.48 263	11.02 396	0.74 293	0.40 171	16.83 415	12.72 413	7.91 411	8.13 405	11.53 414	10.25 408	22.44 424	14.01 412	17.02 417	20.52 414	0.38 309	0.39 345	0.37 313	0.36 323	0.37 277	0.38 280

ASD4	17.95 416	11.38 419	20.07 412	11.32 421	12.21 416	21.39 417	31.23 420	22.73 420	12.78 408	12.19 415	12.67 410	13.79 414	14.32 413	20.13 419	25.17 420	18.93 423	15.37 424	28.00 429	22.52 429	17.63 422	15.21 423

LRCNet_RVC	22.79 419	32.09 427	22.06 413	29.83 425	26.15 423	4.40 398	0.84 284	22.64 419	2.10 358	26.93 425	29.25 424	23.03 425	15.56 414	23.91 423	18.92 413	32.00 430	20.04 432	34.68 430	32.13 430	30.66 430	28.52 430

DPSMNet_ROB	13.08 415	8.28 416	22.32 415	9.54 420	18.15 418	11.53 411	31.98 422	10.83 416	16.27 411	7.17 409	19.40 420	10.12 410	16.69 415	9.87 405	22.50 417	4.78 414	8.72 418	5.38 416	10.25 420	6.16 417	11.59 419

DGTPSM_ROB	13.06 414	8.27 415	22.29 414	9.53 419	18.14 417	11.53 411	31.97 421	10.82 415	16.25 410	7.14 408	19.39 419	10.12 410	16.69 415	9.85 404	22.49 416	4.77 413	8.72 418	5.37 415	10.24 419	6.15 416	11.56 418

Anonymous_1	42.79 432	18.71 420	24.75 416	21.81 422	45.16 432	27.68 419	37.52 423	28.64 424	16.34 412	14.72 418	14.53 412	20.60 417	17.82 417	21.52 420	25.88 421	113.45 437	8.91 420	100.63 434	126.37 434	158.50 438	12.31 420

DPSM_ROB	19.12 417	19.13 421	25.13 417	22.15 423	20.86 421	28.06 420	37.75 424	27.18 422	16.95 418	14.25 416	15.07 414	21.66 418	18.69 418	21.83 421	26.51 422	10.15 420	9.30 421	10.45 420	10.41 421	14.00 420	12.85 421

DPSM	19.12 417	19.13 421	25.13 417	22.15 423	20.86 421	28.06 420	37.75 424	27.18 422	16.95 418	14.25 416	15.07 414	21.66 418	18.69 418	21.83 421	26.51 422	10.15 420	9.30 421	10.45 420	10.41 421	14.00 420	12.85 421

xxxxx1	54.34 435	26.72 424	27.03 420	114.14 435	99.00 435	30.68 424	47.19 426	32.52 426	26.09 421	17.85 419	17.48 416	21.86 420	20.92 420	24.38 424	33.78 424	34.73 431	41.33 433	157.67 436	175.68 436	65.82 434	71.99 436

tt_ll	54.34 435	26.72 424	27.03 420	114.14 435	99.00 435	30.68 424	47.19 426	32.52 426	26.09 421	17.85 419	17.48 416	21.86 420	20.92 420	24.38 424	33.78 424	34.73 431	41.33 433	157.67 436	175.68 436	65.82 434	71.99 436

ff	54.34 435	26.72 424	27.03 420	114.14 435	99.00 435	30.68 424	47.19 426	32.52 426	26.09 421	17.85 419	17.48 416	21.86 420	20.92 420	24.38 424	33.78 424	34.73 431	41.33 433	157.67 436	175.68 436	65.82 434	71.99 436

LE_ROB	8.35 408	0.47 260	27.42 423	0.83 324	0.34 122	2.84 375	3.36 404	4.03 391	27.04 424	25.20 424	8.72 406	8.55 406	27.35 423	7.37 381	22.13 415	0.22 150	0.20 209	0.20 70	0.21 165	0.25 197	0.25 161

HaxPig	39.02 429	41.39 435	41.59 424	30.10 426	32.36 424	29.49 422	27.65 418	30.56 425	37.94 434	43.75 434	43.81 432	33.42 427	35.69 424	41.51 428	40.33 429	43.91 434	47.48 437	45.87 431	47.14 432	42.29 431	44.06 434

AVERAGE_ROB	40.42 430	42.30 436	42.61 425	36.91 428	35.54 426	30.42 423	27.59 417	37.45 431	38.45 435	44.87 435	44.27 433	37.55 429	36.69 425	41.82 429	40.25 428	45.36 435	46.73 436	47.09 432	46.32 431	42.47 432	43.74 433

LSM0	42.92 433	38.72 434	50.66 433	47.49 434	110.18 438	56.77 436	75.87 429	54.87 437	33.74 427	29.48 432	31.12 431	43.77 436	37.12 426	43.85 435	53.44 436	20.50 429	18.67 426	21.05 427	21.07 428	28.37 429	41.73 432

HanzoNet	11.92 413	5.12 412	17.18 406	4.19 415	3.59 413	5.16 402	2.82 401	7.41 410	9.96 406	33.31 433	27.60 423	22.25 423	37.31 427	18.18 418	13.57 401	8.13 417	3.44 415	3.50 413	3.44 413	7.77 419	4.52 415

MyStereo03	38.45 425	38.46 431	50.33 429	44.93 431	42.03 429	56.44 431	76.24 431	54.16 432	34.06 430	28.68 428	30.42 428	43.46 430	37.33 428	43.76 431	53.43 433	20.29 425	18.73 429	21.02 423	21.05 425	28.19 424	25.91 427

MyStereo02	38.45 425	38.46 431	50.33 429	44.93 431	42.03 429	56.44 431	76.24 431	54.16 432	34.06 430	28.68 428	30.42 428	43.46 430	37.33 428	43.76 431	53.43 433	20.29 425	18.73 429	21.02 423	21.05 425	28.19 424	25.91 427

MyStereo	38.45 425	38.46 431	50.33 429	44.93 431	42.03 429	56.44 431	76.24 431	54.16 432	34.06 430	28.68 428	30.42 428	43.46 430	37.33 428	43.76 431	53.43 433	20.29 425	18.73 429	21.02 423	21.05 425	28.19 424	25.91 427

SPstereo	26.71 422	6.90 414	11.42 397	5.86 417	6.44 415	48.17 429	80.34 436	67.41 438	34.42 433	28.80 431	27.49 422	43.68 435	37.53 431	44.96 437	54.23 437	5.06 415	4.92 417	10.92 422	6.03 415	4.54 413	5.00 417

CasAABBNet	38.42 424	38.42 429	50.26 428	44.76 430	41.87 427	56.47 434	76.22 430	54.44 435	33.92 428	28.53 426	30.36 427	43.53 434	37.59 432	43.77 434	53.32 432	20.27 424	18.70 427	21.03 426	21.04 424	28.19 424	25.79 425

Selective-RAFT-Error	38.47 428	38.44 430	50.38 432	44.74 429	42.01 428	56.47 434	76.24 431	54.44 435	34.02 429	28.59 427	30.30 426	43.51 433	38.10 433	43.69 430	53.24 431	20.36 428	18.72 428	21.05 427	21.02 423	28.25 428	25.87 426

MEDIAN_ROB	42.01 431	44.30 437	44.14 427	35.08 427	34.90 425	31.33 427	29.90 419	36.77 430	40.11 436	47.14 436	46.55 434	37.49 428	38.50 434	44.30 436	42.32 430	47.93 436	49.31 438	49.68 433	49.00 433	44.98 433	46.46 435

BEATNet-Init1	27.39 423	21.01 423	73.65 435	1.07 364	0.80 331	56.07 430	22.82 416	33.14 429	31.71 426	51.78 437	52.93 435	65.63 437	48.54 435	48.75 438	36.36 427	0.52 352	0.47 362	0.54 354	0.54 362	0.64 352	0.72 357

PML	51.64 434	37.49 428	14.31 401	7.45 418	20.27 420	107.80 437	231.34 438	8.94 414	27.70 425	86.74 438	268.93 438	69.03 438	61.09 436	24.71 427	14.36 407	9.71 419	3.40 414	9.60 419	4.67 414	20.46 423	4.76 416

DPSimNet_ROB	24.77 421	9.69 418	61.46 434	3.56 408	19.46 419	25.95 418	77.56 435	5.09 401	16.60 416	21.50 423	29.82 425	25.12 426	85.69 437	13.37 416	23.07 419	7.23 416	17.79 425	8.55 418	7.57 417	4.57 414	31.84 431

test_example2	192.91 438	210.59 439	206.44 438	199.86 439	204.90 439	172.02 438	182.95 437	138.34 439	134.89 439	193.14 439	200.54 437	186.77 439	177.82 438	204.95 439	207.57 438	221.83 439	238.70 439	186.02 439	190.07 439	226.94 439	173.78 439

FADE		6.16 413		1.90 387	1.95 388			5.55 403	5.12 400	2.92 379		4.13 384		10.56 411		193.84 438	2.80 412	122.45 435	126.70 435	1.14 378	1.11 378

Low-res two-view benchmark