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	2.27 388	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	2.24 390	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 5	1.06 380

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	1.32 244	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

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

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

test-3	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	1.32 244	0.69 30	0.87 127	0.45 30	1.68 211	0.37 38	0.16 11	0.11 3	0.20 73	0.16 58	0.17 24	0.13 3

test_1	0.54 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

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	0.80 377	0.18 41	0.11 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
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

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

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	3.05 382	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

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	3.05 382	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

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

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	2.47 370	1.15 156	1.45 246	1.06 186	0.82 171	1.55 187	7.61 390	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	2.47 370	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	2.47 370	1.15 156	1.45 246	1.06 186	0.82 171	7.22 382	7.61 390	0.20 117	0.12 9	0.31 267	0.27 260	0.19 71	0.20 134

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	2.47 370	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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	23.17 419	48.52 436	43.29 425	176.68 435	78.69 431	0.35 5	0.21 1	23.41 418	0.75 56	0.66 42	0.86 57	0.59 51	0.30 4	1.56 190	0.44 84	9.57 418	0.12 9	0.18 36	0.14 22	76.92 434	0.16 41

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)
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	0.84 369

anonymousdsp	0.43 13	0.27 67	0.53 28	0.44 23	0.32 106	0.50 39	0.42 96	0.89 33	0.51 13	0.49 20	0.53 10	0.47 19	0.47 39	1.33 141	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.43 13	0.27 67	0.54 32	0.45 32	0.32 106	0.50 39	0.42 96	0.90 39	0.51 13	0.49 20	0.53 10	0.47 19	0.47 39	1.32 139	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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

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

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	1.47 287	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

IRAFT_RVC	0.88 235	0.28 83	0.76 155	0.63 237	0.31 91	0.65 108	1.02 322	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

cross-raft	0.54 62	0.25 35	0.61 59	0.52 111	0.29 63	0.68 128	0.37 65	1.46 188	0.76 59	1.01 104	1.06 113	1.28 246	0.46 33	0.71 37	0.35 27	0.15 6	0.12 9	0.18 36	0.16 58	0.19 71	0.14 11

GMM-Stereo	0.74 178	0.25 35	0.59 52	0.54 134	0.34 137	0.72 144	0.99 317	1.01 73	0.87 81	1.36 260	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	0.85 370

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

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

CFNet-RSSM	0.54 62	0.24 19	0.70 103	0.48 52	0.28 52	0.60 84	0.27 14	1.49 192	1.14 190	1.06 115	0.93 70	1.08 193	0.54 68	0.70 33	0.35 27	0.16 11	0.12 9	0.17 14	0.15 30	0.16 13	0.14 11

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
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	1.46 286	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

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

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

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

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	1.63 303	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	1.63 303	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

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

CES	0.48 32	0.20 2	0.37 2	0.39 4	1.39 381	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	1.46 385

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

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

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

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

iRaft-Stereo_20w	0.65 131	0.31 157	1.00 236	0.47 41	0.34 137	0.73 147	0.30 22	2.96 381	0.70 47	1.15 156	1.14 147	0.76 86	0.65 124	1.11 115	0.38 48	0.17 32	0.13 42	0.18 36	0.16 58	0.19 71	0.18 78

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	1.34 314	2.56 285	0.45 92	0.18 60	0.13 42	0.21 96	0.25 239	0.27 221	0.73 364

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	2.23 346	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	1.83 354	0.28 83	0.72 118	0.61 218	0.32 106	0.67 121	0.51 170	0.96 59	0.98 122	1.47 287	1.20 167	1.00 169	1.18 287	2.83 294	22.77 418	0.22 167	0.13 42	0.22 122	0.19 108	0.23 177	0.15 27

STrans-v2	1.04 277	0.28 83	0.96 226	0.49 65	0.32 106	0.68 128	0.79 273	2.47 373	1.12 178	1.12 137	1.46 252	1.40 264	1.46 323	6.70 376	0.43 82	0.18 60	0.13 42	0.20 73	0.18 88	0.18 41	0.18 78

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	1.62 318	2.21 345	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	1.02 375

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	1.47 287	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

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	1.47 287	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

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	2.05 351	4.65 386	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

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	1.32 244	2.34 351	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

Prome-Stereo	0.75 185	0.27 67	0.53 28	0.55 153	0.32 106	0.59 78	0.97 313	0.89 33	0.88 85	1.45 284	2.46 357	0.91 136	1.41 317	1.58 193	0.44 84	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.20 97	0.92 371

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

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

EAI-Stereo	0.65 131	0.28 83	0.69 97	0.53 119	0.27 33	0.60 84	0.40 83	2.28 360	0.64 27	0.71 48	3.18 369	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

Gwc-CoAtRS	0.52 39	0.24 19	0.68 88	0.48 52	0.29 63	0.64 96	0.25 4	1.16 122	1.08 162	1.01 104	1.00 87	1.12 206	0.56 78	0.69 31	0.37 38	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.15 30	0.15 5	0.15 27

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	1.00 375	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.15 5	0.13 3

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

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

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

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

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

riskmin	0.56 86	0.27 67	0.60 56	0.43 8	0.31 91	0.83 189	0.42 96	1.14 119	1.04 146	0.73 52	0.75 40	1.11 205	1.01 252	0.81 59	0.51 131	0.20 117	0.14 75	0.24 170	0.15 30	0.24 191	0.25 206

Selective-RAFT	0.52 39	0.28 83	0.79 169	0.55 153	0.27 33	0.91 205	0.33 33	0.80 18	0.88 85	0.58 32	0.63 21	0.81 98	0.77 152	1.29 135	0.48 115	0.19 92	0.14 75	0.17 14	0.15 30	0.19 71	0.17 60

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	1.56 308	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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 264	0.40 249	1.82 344	0.66 263	0.62 293	2.05 351	0.78 270	1.91 295	1.29 255	1.54 304	1.42 237	1.51 286	1.23 298	1.99 248	1.33 297	0.23 190	0.14 75	0.20 73	0.15 30	0.27 221	0.26 224

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

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	2.04 337	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

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	1.46 276	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

IPLG	0.69 153	0.27 67	0.97 228	0.51 95	0.43 197	0.79 175	0.33 33	1.21 136	1.06 153	1.30 232	1.10 128	0.52 37	0.55 74	3.16 307	0.63 180	0.16 11	0.14 75	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.17 60

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

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	1.41 275	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	1.41 275	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	1.41 275	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

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
OMP-Stereo	0.94 249	0.33 187	0.72 118	0.90 354	0.31 91	0.49 30	0.36 56	1.16 122	1.06 153	1.58 314	1.12 139	1.46 276	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	1.69 324	1.37 224	1.46 276	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

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

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

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

PSM-AAD	0.79 201	0.27 67	0.53 28	0.55 153	0.28 52	0.77 166	1.24 343	0.99 64	0.91 97	1.66 321	1.57 278	0.81 98	2.19 371	1.65 201	0.44 84	0.19 92	0.14 75	0.38 317	0.32 306	0.21 131	0.70 361

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

THIR-Stereo	1.02 273	0.27 67	0.69 97	0.49 65	0.28 52	0.95 220	1.34 350	1.03 77	0.97 117	1.34 255	1.90 326	1.17 216	1.58 333	6.44 369	0.78 216	0.19 92	0.14 75	0.21 96	0.22 197	0.19 71	0.20 134

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	1.78 331	2.02 336	0.80 95	1.74 347	2.73 292	0.72 199	0.17 32	0.14 75	0.20 73	0.20 136	0.18 41	0.21 150

GrayStereo	0.82 212	0.26 46	0.58 48	0.63 237	0.37 153	0.76 160	1.86 376	1.11 115	0.87 81	1.99 348	1.89 325	1.08 193	1.82 355	1.39 158	0.48 115	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.21 172	0.18 41	0.39 298

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

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	1.53 300	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

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

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

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

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

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

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	1.41 275	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-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

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

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

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

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	1.41 266	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

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

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	1.62 318	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

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

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

iResNet_ROB	0.77 192	0.30 126	0.99 231	0.57 176	0.36 145	0.83 189	0.36 56	2.33 363	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

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

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

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

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

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

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

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

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

CIPLG	0.62 110	0.33 187	0.96 226	0.58 182	0.50 234	0.75 156	0.48 156	1.05 87	0.96 110	1.40 273	1.57 278	0.64 60	0.48 47	0.89 74	0.70 191	0.23 190	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.19 71	0.21 150

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	1.40 273	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

IPLGR	0.58 95	0.27 67	1.14 275	0.48 52	0.28 52	0.65 108	0.33 33	1.22 143	1.13 188	1.18 180	1.05 111	0.69 74	0.66 126	0.96 83	0.52 137	0.17 32	0.15 125	0.20 73	0.17 74	0.20 97	0.18 78

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	1.37 262	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

CrosDoStereo	1.58 337	0.24 19	0.72 118	0.48 52	0.29 63	0.67 121	12.49 412	1.10 109	0.98 122	1.34 255	1.75 308	1.00 169	1.89 357	6.65 372	0.81 226	0.19 92	0.15 125	0.20 73	0.22 197	0.18 41	0.19 111

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

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	12.49 412	1.10 109	0.98 122	1.34 255	1.75 308	1.00 169	1.89 357	6.65 372	0.81 226	0.19 92	0.15 125	0.20 73	0.22 197	0.18 41	0.19 111

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	1.39 272	2.14 343	1.02 178	2.07 368	5.64 356	0.77 214	0.17 32	0.15 125	0.20 73	0.20 136	0.18 41	0.20 134

AnonymousM	0.59 98	1.11 370	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	1.84 387	0.84 379	0.14 2	0.13 3

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
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

XX-TBD	0.46 24	0.70 337	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

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	1.30 232	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

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

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
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

DIP-Stereo	0.62 110	0.30 126	0.83 179	0.48 52	0.36 145	0.95 220	0.33 33	2.37 367	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
R-Stereo Train	0.57 90	0.26 46	0.63 66	0.54 134	0.36 145	0.69 132	0.54 189	1.22 143	0.72 52	1.61 315	1.50 262	0.75 83	0.53 65	0.64 26	0.44 84	0.18 60	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.17 60

RAFT-Stereo	0.57 90	0.26 46	0.63 66	0.54 134	0.36 145	0.69 132	0.54 189	1.22 143	0.72 52	1.61 315	1.50 262	0.75 83	0.53 65	0.64 26	0.44 84	0.18 60	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.17 60
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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.
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

pmcnn	2.37 374	0.42 258	2.71 374	0.63 237	0.43 197	1.54 309	1.19 340	2.01 318	1.53 325	2.64 371	7.60 400	18.07 414	1.45 322	3.44 316	2.78 360	0.18 60	0.15 125	0.15 3	0.12 9	0.20 97	0.18 78

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

CoDeX	0.73 175	0.29 110	0.93 217	0.54 134	0.36 145	1.14 254	0.61 233	2.34 365	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

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 (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

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

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

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

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	7.33 399	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

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	1.62 301	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

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

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	1.79 334	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	1.79 334	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

FTStereo	0.91 243	0.26 46	0.56 37	0.54 134	0.33 122	0.66 117	1.87 377	1.00 68	0.75 56	1.75 328	4.15 380	1.04 184	1.65 340	1.57 191	0.46 105	0.19 92	0.16 156	0.23 150	0.21 172	0.18 41	0.63 353

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	3.28 370	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

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

RALCasStereoNet	0.54 62	0.30 126	0.66 82	0.59 195	0.51 244	0.61 87	0.52 179	0.94 49	0.93 103	0.70 46	1.01 92	0.78 90	0.44 27	1.33 141	0.47 110	0.20 117	0.16 156	0.18 36	0.16 58	0.20 97	0.19 111

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

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

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	1.30 232	1.25 181	1.94 333	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

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	1.45 284	1.44 244	1.44 272	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
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

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

BUS	0.74 178	0.32 171	0.68 88	0.54 134	0.44 203	2.34 363	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

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	1.59 297	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

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	1.33 252	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

LMCR-Stereo	0.82 212	0.46 272	0.88 200	0.75 314	0.43 197	1.33 285	0.56 208	2.43 371	0.98 122	1.53 300	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

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	0.86 367	0.56 340

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	0.86 367	0.56 340

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

UNet	0.83 217	0.34 206	1.31 298	0.58 182	0.74 321	1.58 312	0.49 163	1.41 176	1.04 146	1.21 191	1.08 119	1.54 289	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

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	2.11 347	1.43 319	7.09 381	1.39 307	0.19 92	0.17 180	0.17 14	0.19 108	0.18 41	0.16 41

HSM-Net_RVC	0.87 234	0.29 110	0.53 28	0.53 119	0.30 79	1.15 259	0.55 202	3.57 388	1.28 251	1.53 300	1.74 305	1.68 311	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
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

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	1.34 255	1.87 323	1.53 288	0.78 157	7.43 387	1.38 304	0.25 229	0.17 180	0.19 49	0.16 58	0.22 152	0.26 224

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

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

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	1.56 308	1.60 282	2.03 343	2.12 369	9.72 407	0.97 255	0.21 144	0.18 195	0.27 236	0.23 217	0.22 152	0.25 206

CBFPSM	0.92 245	0.33 187	1.86 347	0.49 65	0.38 170	1.75 326	0.84 285	1.39 174	1.12 178	1.09 123	0.99 84	2.37 357	1.66 344	1.32 139	1.42 316	0.19 92	0.18 195	0.20 73	0.20 136	0.21 131	0.33 276

CroCo-Stereo Lap2	0.44 21	0.34 206	0.77 159	0.61 218	0.79 336	0.28 2	0.35 46	0.75 8	0.71 51	0.38 3	0.50 9	0.72 80	0.55 74	0.57 12	0.47 110	0.17 32	0.18 195	0.19 49	0.16 58	0.21 131	0.20 134

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

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

GANet-ADL	0.60 101	0.35 222	0.72 118	0.64 246	0.40 183	0.68 128	0.51 170	1.49 192	1.12 178	0.95 89	1.08 119	0.91 136	0.57 86	0.76 48	0.55 155	0.26 243	0.18 195	0.18 36	0.16 58	0.23 177	0.25 206

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	1.65 308	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

MMNet	0.84 221	0.32 171	1.09 265	0.60 206	0.59 282	1.85 339	0.49 163	1.51 201	1.27 246	1.37 262	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

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	1.43 268	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

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	1.46 276	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

DISCO	1.03 274	0.34 206	1.11 270	0.69 286	0.45 210	2.07 352	0.84 285	2.13 334	1.50 320	1.15 156	1.33 210	2.40 359	1.07 270	2.60 287	1.51 325	0.23 190	0.18 195	0.22 122	0.20 136	0.31 256	0.27 230

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	7.61 390	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	7.61 390	0.24 205	0.19 208	0.31 267	0.27 260	0.30 249	0.25 206

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	1.30 232	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.
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

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

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

UDGNet	0.72 161	1.17 375	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	1.02 379	0.26 252	0.71 363	0.31 266

GEStereo_RVC	0.90 240	0.37 235	0.99 231	0.64 246	0.50 234	0.95 220	0.79 273	2.42 370	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

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

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	1.34 299	0.21 144	0.19 208	0.21 96	0.18 88	0.21 131	0.18 78

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

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

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

SuperB	2.53 380	0.59 314	18.45 410	0.69 286	0.50 234	1.87 341	0.88 294	1.67 238	2.39 367	1.50 296	1.42 237	1.14 213	1.15 283	4.28 329	5.07 379	0.24 205	0.19 208	0.22 122	0.19 108	7.86 417	0.34 278

LE_ROB	8.05 407	0.37 235	23.53 414	0.74 310	0.33 122	2.77 375	2.87 403	3.71 390	27.24 421	25.39 421	8.87 406	8.46 404	26.71 421	6.65 372	21.99 415	0.21 144	0.19 208	0.20 73	0.21 172	0.25 201	0.22 165

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

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

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

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

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

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

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	1.52 299	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

222	1.61 341	0.29 110	0.67 85	0.56 165	0.29 63	1.06 243	0.42 96	2.17 349	1.31 265	1.31 242	1.52 265	0.92 144	0.94 223	1.76 224	17.65 412	0.24 205	0.20 225	0.21 96	0.19 108	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	15.10 408	0.22 167	0.20 225	0.22 122	0.20 136	0.22 152	0.22 165

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	1.57 293	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

ADCRef	1.35 320	0.55 301	2.37 365	0.72 301	0.77 331	1.94 344	0.78 270	1.91 295	1.27 246	1.57 312	1.59 281	1.36 260	1.41 317	1.54 185	7.53 389	0.23 190	0.20 225	0.32 280	0.30 296	0.29 240	0.29 244

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	1.57 293	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

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

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	0.63 353

1111x	1.70 349	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	15.20 409	0.22 167	0.21 241	0.22 122	0.22 197	0.24 191	0.22 165

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	1.30 232	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	1.30 232	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

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	1.30 232	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

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	1.71 314	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

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)
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	15.70 411	0.24 205	0.21 241	0.21 96	0.20 136	0.22 152	0.23 182

delet	0.85 225	0.32 171	0.95 222	0.65 258	0.66 301	1.64 318	0.84 285	1.75 253	1.35 284	1.32 244	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

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	1.53 300	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

ADCP+	1.99 364	0.48 281	7.73 395	0.66 263	0.91 354	2.30 361	1.05 325	1.82 274	1.34 276	1.54 304	1.32 208	1.74 318	1.61 337	2.17 261	13.37 404	0.24 205	0.21 241	0.32 280	0.28 277	0.37 280	0.29 244

RYNet	1.17 304	0.49 284	1.24 288	0.70 291	0.97 362	1.71 322	0.92 303	1.91 295	1.46 315	1.38 267	1.14 147	1.88 323	1.30 310	4.24 326	1.87 338	0.26 243	0.21 241	0.35 304	0.27 260	0.55 340	0.54 336

TDLM	1.06 278	0.44 264	0.79 169	0.63 237	0.50 234	0.89 201	1.44 355	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

DRN-Test	1.00 268	0.44 264	1.13 274	0.70 291	0.81 343	1.62 315	0.79 273	2.14 338	1.44 313	1.78 331	1.33 210	1.43 268	1.05 264	2.18 264	1.53 326	0.27 252	0.21 241	0.31 267	0.30 296	0.32 261	0.28 241

CRFU-Net	0.86 230	0.39 245	1.00 236	0.65 258	0.57 267	1.78 333	0.86 291	2.15 340	0.81 69	1.38 267	1.18 161	1.64 306	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

CSP-Net	0.97 259	0.38 240	0.83 179	0.53 119	0.41 189	1.63 316	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

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

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	1.99 338	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

FADNet-RVC-Resample	0.84 221	0.47 276	2.10 354	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	0.83 217	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

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	1.37 262	1.15 153	1.43 268	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.
PWC_ROB	1.24 307	0.76 346	2.46 368	0.72 301	0.78 334	1.15 259	0.49 163	1.75 253	1.92 353	2.31 358	3.07 367	1.59 297	1.40 316	2.46 282	2.10 350	0.33 291	0.22 255	0.35 304	0.24 228	0.38 288	0.41 303

iinet-f	0.99 264	0.45 270	3.71 382	0.55 153	0.43 197	1.81 334	0.68 250	1.14 119	1.14 190	1.18 180	1.42 237	1.58 296	1.44 320	1.34 144	1.59 329	0.24 205	0.23 263	0.20 73	0.19 108	0.26 209	0.25 206

Wz-Net-MNSev	1.11 291	0.58 311	2.23 361	0.66 263	0.71 314	1.95 345	1.46 356	1.98 312	1.45 314	1.79 334	1.43 241	1.49 283	1.33 313	1.97 247	1.42 316	0.27 252	0.23 263	0.28 246	0.28 277	0.34 269	0.31 266

NINENet	0.77 192	0.37 235	0.78 167	0.62 229	0.51 244	2.34 363	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

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

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

EDNetEfficientorigin	10.57 410	1.47 384	177.42 435	0.67 273	0.53 255	1.58 312	1.16 337	1.90 291	3.37 386	4.71 399	3.38 371	3.10 376	2.69 382	3.13 306	3.58 370	0.25 229	0.23 263	0.33 287	0.27 260	0.83 366	0.81 367

RTSC	1.29 312	0.73 339	2.44 366	0.83 336	0.57 267	1.85 339	0.65 240	1.88 286	2.00 357	2.20 356	1.66 297	1.60 299	1.26 303	2.33 274	3.92 373	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	0.97 313	1.52 204	1.26 239	1.33 252	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

StereoDRNet	0.98 263	0.47 276	1.70 335	0.76 316	0.94 358	1.51 306	0.91 301	1.92 298	1.32 270	1.61 315	1.13 144	1.47 281	0.97 236	1.75 219	1.46 321	0.28 262	0.23 263	0.29 254	0.27 260	0.35 270	0.27 230

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

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	1.30 232	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

aanetorigin	1.23 306	0.79 348	2.78 376	0.70 291	0.79 336	0.99 232	1.06 326	1.06 100	1.37 291	3.52 386	2.61 360	1.72 315	1.63 338	1.99 248	1.78 335	0.25 229	0.24 272	0.26 225	0.25 239	0.38 288	0.45 315

EDNetEfficient	2.37 374	1.10 367	8.08 397	0.74 310	0.71 314	0.98 231	1.56 361	1.46 188	4.06 392	4.90 400	2.82 364	2.25 350	3.48 390	2.95 298	9.97 398	0.26 243	0.24 272	0.26 225	0.30 296	0.68 360	0.61 351

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

ADCL	1.72 352	0.57 308	3.66 380	0.67 273	0.61 288	2.61 372	1.85 375	1.96 307	1.67 335	1.90 344	1.83 316	2.06 346	1.90 359	2.13 259	9.15 397	0.26 243	0.24 272	0.34 297	0.32 306	0.38 288	0.35 283

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	1.64 320	1.65 295	1.70 313	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

pcwnet_v2	0.97 259	0.37 235	4.33 383	0.62 229	0.54 258	0.79 175	0.45 135	2.02 321	1.58 329	1.42 281	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

RAFT + AFF	1.00 268	0.42 258	1.09 265	0.67 273	0.50 234	1.22 272	1.24 343	2.24 357	1.19 212	1.30 232	1.56 274	1.17 216	1.49 328	3.44 316	0.83 233	0.21 144	0.25 279	0.30 263	0.26 252	0.27 221	0.27 230

MDST_ROB	1.67 345	0.34 206	1.58 329	0.92 359	0.58 275	4.26 397	1.11 330	2.83 378	1.41 307	4.49 397	2.55 359	1.45 274	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

PSMNet_ROB	0.90 240	0.52 294	1.17 279	0.72 301	0.61 288	1.27 278	1.12 332	1.76 259	1.12 178	1.09 123	1.28 194	1.45 274	0.89 206	1.65 201	1.42 316	0.33 291	0.25 279	0.37 314	0.39 331	0.35 270	0.29 244

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	3.97 375	0.30 274	0.26 283	0.26 225	0.24 228	0.29 240	0.29 244

GASNet	0.99 264	0.97 359	1.72 337	0.98 363	0.68 309	0.83 189	0.67 248	1.60 223	1.28 251	1.31 242	1.22 171	1.22 224	1.21 296	2.41 280	1.41 312	0.43 334	0.26 283	0.36 312	0.34 317	0.55 340	0.31 266

Wz-Net-LNSev	1.03 274	0.67 331	2.71 374	0.64 246	0.84 347	1.75 326	1.00 319	1.80 270	1.32 270	1.28 220	1.25 181	1.65 308	1.22 297	1.39 158	1.40 308	0.28 262	0.26 283	0.24 170	0.23 217	0.33 267	0.32 272

WZ-Net	1.95 361	0.95 358	10.10 400	0.86 344	0.78 334	1.69 321	1.60 364	2.20 354	1.98 356	2.08 352	1.93 329	2.30 353	1.97 362	5.30 344	3.17 367	0.34 299	0.26 283	0.29 254	0.31 300	0.51 333	0.47 322

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	1.34 255	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

DSFCA	0.93 248	0.34 206	1.06 257	0.52 111	0.65 299	1.55 310	0.93 307	1.49 192	1.19 212	1.56 308	1.15 153	1.50 284	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

ETE_ROB	0.96 253	0.64 328	1.16 277	0.69 286	0.48 225	1.14 254	1.13 333	1.77 262	1.19 212	1.91 345	1.45 246	1.73 316	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

PWCDC_ROB	1.29 312	0.75 344	1.33 303	1.05 368	0.88 353	1.73 325	0.52 179	1.89 288	3.28 384	1.29 225	4.88 389	1.22 224	1.46 323	1.77 226	1.45 320	0.60 363	0.26 283	0.29 254	0.25 239	0.52 335	0.37 289

ssnet_v2	0.88 235	0.36 229	1.02 246	0.62 229	0.38 170	1.32 284	0.97 313	2.07 329	1.34 276	1.37 262	1.18 161	1.54 289	0.92 212	1.10 112	1.65 330	0.30 274	0.27 291	0.30 263	0.28 277	0.27 221	0.26 224

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	1.44 282	1.27 190	1.34 259	0.75 140	2.52 284	0.84 236	0.42 329	0.27 291	0.83 372	0.26 252	0.41 299	0.29 244

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

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	1.38 267	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

PDISCO_ROB	1.32 317	0.65 329	1.44 311	1.36 377	1.46 383	2.55 369	0.92 303	2.45 372	2.07 361	1.37 262	1.49 259	1.65 308	1.00 250	2.82 293	1.35 302	1.01 376	0.27 291	0.54 355	0.47 350	0.71 363	0.73 364

LALA_ROB	1.01 271	0.59 314	1.16 277	0.67 273	0.51 244	1.63 316	1.26 347	1.69 241	1.38 295	1.81 337	1.37 224	1.94 333	1.02 257	1.58 193	1.38 304	0.37 313	0.27 291	0.43 334	0.37 328	0.43 309	0.37 289

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	2.50 358	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	1.77 331	0.69 254	1.36 167	1.42 310	1.29 225	1.86 321	1.74 318	1.25 301	1.52 179	1.38 304	0.26 243	0.28 297	0.28 246	0.28 277	0.27 221	0.26 224

Wz-Net-SNSev	1.49 330	1.23 376	6.27 393	0.68 283	0.67 303	1.37 290	1.41 353	2.00 314	1.39 299	1.48 293	1.61 286	2.29 352	1.32 312	3.93 321	2.14 351	0.31 281	0.28 297	0.31 267	0.33 312	0.42 304	0.36 287

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	1.81 322	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

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	1.56 308	2.40 354	1.99 338	1.65 340	1.81 230	1.48 323	0.48 348	0.28 297	0.49 346	0.33 312	0.39 292	0.32 272

RTS	2.67 382	1.38 378	15.28 408	0.99 364	1.26 379	3.78 389	1.96 382	2.15 340	2.62 376	2.61 369	2.85 365	2.60 365	1.59 334	6.27 365	5.71 382	0.40 322	0.28 297	0.35 304	0.35 321	0.50 329	0.48 325

RTSA	2.67 382	1.38 378	15.28 408	0.99 364	1.26 379	3.78 389	1.96 382	2.15 340	2.62 376	2.61 369	2.85 365	2.60 365	1.59 334	6.27 365	5.71 382	0.40 322	0.28 297	0.35 304	0.35 321	0.50 329	0.48 325

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	1.38 267	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

psm_up	0.77 192	0.34 206	0.70 103	0.66 263	0.58 275	1.05 240	0.92 303	1.52 204	1.12 178	1.26 215	1.16 156	1.31 253	1.23 298	1.20 124	0.81 226	0.25 229	0.29 305	0.31 267	0.27 260	0.27 221	0.25 206

GwcNet	1.08 283	0.51 291	2.33 363	0.79 322	1.18 375	1.76 328	0.70 256	1.68 239	1.47 316	1.41 275	1.64 293	1.74 318	1.04 260	2.20 266	1.41 312	0.30 274	0.29 305	0.29 254	0.27 260	0.30 249	0.35 283

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

XQC	1.37 322	0.87 354	2.56 370	0.84 337	0.69 311	1.83 337	0.89 296	2.07 329	1.88 349	1.88 341	1.53 266	1.91 328	1.55 332	2.85 296	3.05 362	0.48 348	0.29 305	0.44 337	0.39 331	0.69 361	0.60 350

coex-ft	8.13 408	2.13 401	98.04 434	0.67 273	0.53 255	1.71 322	1.56 361	1.65 233	11.11 406	18.17 420	3.75 376	3.88 382	7.61 409	2.98 301	6.49 385	0.30 274	0.30 309	0.32 280	0.31 300	0.66 358	0.50 330

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

Nwc_Net	1.09 285	0.49 284	1.33 303	0.89 353	0.80 341	1.49 305	0.66 245	2.19 351	1.27 246	1.32 244	2.26 347	1.96 335	1.54 330	1.92 240	1.34 299	0.40 322	0.30 309	0.43 334	0.45 345	0.38 288	0.37 289

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	1.78 331	1.54 268	2.01 340	1.11 276	2.90 297	2.00 346	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
SANet	1.88 357	0.57 308	2.18 360	0.63 237	0.40 183	2.80 377	1.57 363	2.39 369	5.88 401	2.36 363	3.57 374	3.72 381	2.97 385	4.74 335	1.76 334	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	1.14 334	1.66 237	1.23 227	1.85 340	1.39 232	1.64 306	1.11 276	1.80 228	1.42 316	0.38 317	0.30 309	0.33 287	0.29 288	0.37 280	0.34 278

SHD	1.31 315	0.71 338	2.34 364	0.86 344	0.75 327	1.77 331	0.65 240	2.22 355	2.50 374	2.40 365	1.71 302	1.91 328	1.60 336	1.93 243	2.37 354	0.38 317	0.31 315	0.38 317	0.40 335	0.48 325	0.50 330

ADCMid	1.89 360	0.73 339	5.06 386	0.72 301	0.67 303	2.00 349	1.14 334	1.97 311	1.48 317	2.86 378	1.81 315	2.37 357	2.05 367	2.24 268	10.39 401	0.33 291	0.31 315	0.39 323	0.43 341	0.50 329	0.44 313

GANet	1.36 321	0.47 276	0.86 187	0.67 273	0.45 210	1.34 287	1.73 368	1.64 232	1.24 231	1.49 295	2.38 352	1.55 291	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

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

DPSNet	1.69 348	0.59 314	4.33 383	0.70 291	0.57 267	2.02 350	1.62 365	3.35 387	1.78 343	1.48 293	1.38 228	2.17 348	2.84 383	4.77 336	3.66 371	0.48 348	0.31 315	0.29 254	0.25 239	0.64 354	0.48 325

NCCL2	1.00 268	0.56 304	1.06 257	0.75 314	0.57 267	1.31 283	1.72 367	1.77 262	1.36 287	1.50 296	1.17 159	1.91 328	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

SGM_RVC	1.68 347	0.36 229	0.61 59	0.59 195	0.29 63	2.25 359	1.18 339	2.38 368	1.68 336	3.60 387	2.67 362	3.69 380	2.42 377	8.13 395	1.90 341	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
Syn2CoEx	1.14 298	0.69 334	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	1.42 267	1.50 329	4.09 324	1.40 308	0.36 309	0.32 322	0.34 297	0.29 288	0.29 240	0.34 278

DispFullNet	2.34 373	2.85 408	3.66 380	3.08 401	2.27 393	1.97 346	0.67 248	2.00 314	1.70 337	2.52 367	2.00 333	2.23 349	5.86 402	3.44 316	1.58 327	1.01 376	0.32 322	2.64 401	1.94 406	2.85 396	2.24 394

SQANet	1.31 315	0.88 356	1.08 264	1.83 385	1.44 382	1.44 301	0.75 262	1.74 251	1.09 168	1.32 244	1.26 187	1.28 246	1.01 252	1.50 178	0.83 233	2.50 391	0.34 324	1.47 383	0.55 363	2.32 386	1.57 386

APVNet	1.06 278	0.53 297	1.42 310	0.84 337	0.79 336	1.92 342	0.82 283	1.90 291	1.08 162	1.08 118	1.43 241	1.56 292	1.13 281	3.07 302	1.58 327	0.31 281	0.34 324	0.42 332	0.36 325	0.36 276	0.37 289

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	0.34 324	0.31 267	0.34 317	0.59 347	0.40 299

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 288	1.02 363	1.00 236	0.82 333	0.67 303	1.93 343	0.93 307	1.62 229	1.11 174	1.15 156	1.25 181	1.50 284	0.79 159	1.96 246	0.76 208	1.89 386	0.34 324	0.79 371	0.36 325	1.25 380	0.83 368

DeepPrunerF	1.60 339	0.73 339	5.81 391	0.88 350	1.19 376	0.91 205	0.95 311	2.19 351	5.24 399	1.17 176	1.30 198	1.19 220	1.30 310	4.90 339	1.66 332	0.42 329	0.34 324	0.52 349	0.47 350	0.41 299	0.40 299

AnyNet_C32	1.96 362	1.10 367	5.17 387	0.90 354	1.11 368	2.12 355	2.37 396	1.85 280	1.48 317	2.45 366	1.70 301	2.05 345	1.64 339	2.50 283	10.28 400	0.37 313	0.34 324	0.35 304	0.41 337	0.49 328	0.54 336

NaN_ROB	1.13 296	0.55 301	1.15 276	0.64 246	0.48 225	1.61 314	2.03 385	1.72 246	1.48 317	2.09 353	1.27 190	1.40 264	1.08 271	3.94 322	1.30 295	0.28 262	0.34 324	0.28 246	0.28 277	0.30 249	0.33 276

CBMV	0.95 252	0.44 264	0.66 82	0.53 119	0.35 140	1.53 308	1.63 366	1.69 241	1.42 310	2.00 350	1.60 282	1.43 268	1.17 284	1.59 195	0.99 258	0.34 299	0.34 324	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
FINET	0.97 259	0.54 298	1.60 330	0.63 237	0.79 336	1.08 246	1.07 327	1.56 217	2.20 364	1.15 156	1.49 259	0.94 148	0.88 200	2.32 273	1.05 261	0.42 329	0.35 332	0.32 280	0.28 277	0.43 309	0.38 295

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	1.75 328	1.98 332	2.03 343	1.48 326	2.02 250	1.18 283	0.42 329	0.35 332	0.34 297	0.29 288	0.35 270	0.53 335

RGC	1.14 298	0.79 348	1.26 291	0.91 357	0.96 361	1.52 307	0.77 268	1.92 298	1.26 239	1.54 304	1.93 329	2.02 342	1.54 330	2.25 270	1.31 296	0.44 339	0.35 332	0.58 365	0.48 352	0.47 322	0.46 319

stereogan	1.15 301	0.42 258	1.40 308	0.86 344	0.84 347	2.38 365	0.71 258	1.88 286	1.73 340	1.72 326	1.94 331	2.31 354	1.29 306	2.07 255	1.08 266	0.36 309	0.35 332	0.39 323	0.31 300	0.51 333	0.46 319

CSAN	1.41 327	0.59 314	1.26 291	0.70 291	0.50 234	1.76 328	1.78 370	1.77 262	1.90 352	2.35 361	2.32 349	1.92 331	1.94 361	5.56 354	1.49 324	0.43 334	0.35 332	0.40 328	0.41 337	0.43 309	0.41 303

RP	1.09 285	0.50 288	1.12 272	0.90 354	1.04 364	1.11 249	0.84 285	1.80 270	1.62 331	1.55 307	2.00 333	1.90 327	1.78 350	1.84 231	1.25 287	0.52 353	0.36 337	0.48 344	0.36 325	0.45 319	0.43 311

Anonymous Stereo	1.28 311	0.75 344	2.45 367	0.74 310	0.77 331	0.93 214	1.77 369	1.51 201	1.31 265	1.67 322	1.29 197	1.20 221	0.75 140	6.29 367	1.68 333	0.37 313	0.36 337	0.38 317	0.40 335	0.43 309	0.45 315

Wz-Net-TNSev	1.88 357	2.08 400	7.66 394	0.67 273	0.64 296	2.42 366	1.83 374	2.33 363	1.74 342	1.57 312	1.56 274	2.58 364	1.90 359	4.86 337	3.12 364	0.39 320	0.37 339	0.33 287	0.37 328	0.53 337	0.58 345

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	1.32 244	1.74 305	1.88 323	1.74 347	2.35 275	1.25 287	0.45 340	0.37 339	0.45 338	0.58 366	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	1.32 244	1.74 305	1.88 323	1.74 347	2.35 275	1.25 287	0.45 340	0.37 339	0.45 338	0.58 366	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
ADCPNet	1.85 356	0.69 334	8.07 396	0.71 298	0.58 275	2.79 376	1.22 342	1.94 304	1.54 326	1.88 341	1.69 300	2.46 362	2.04 365	2.37 277	6.48 384	0.38 317	0.37 339	0.38 317	0.43 341	0.47 322	0.45 315

SGM-ForestM	6.52 404	0.38 240	1.26 291	0.63 237	0.35 140	13.59 415	5.32 409	6.32 408	6.70 403	11.14 412	9.18 407	22.51 422	13.93 411	16.89 415	20.07 414	0.36 309	0.37 339	0.36 312	0.35 321	0.36 276	0.34 278

FBW_ROB	1.71 351	0.62 325	1.45 315	0.67 273	0.61 288	1.81 334	1.08 328	2.52 374	1.70 337	1.77 330	1.73 304	1.98 337	1.25 301	12.57 413	1.84 337	0.34 299	0.37 339	0.56 362	0.38 330	0.45 319	0.43 311

SGM-Forest	1.24 307	0.38 240	0.60 56	0.52 111	0.37 153	1.56 311	1.30 348	1.65 233	1.36 287	2.11 354	1.79 312	1.63 303	0.93 218	7.48 389	0.95 250	0.36 309	0.37 339	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
ADCS	2.25 369	0.99 361	5.55 388	0.81 328	0.74 321	2.19 357	1.80 371	2.27 359	2.14 362	2.80 377	2.13 342	2.40 359	2.03 364	2.64 289	13.69 405	0.41 326	0.39 346	0.40 328	0.45 345	0.58 345	0.56 340

AnyNet_C01	2.26 370	1.78 389	10.22 402	0.93 360	0.74 321	2.92 379	2.20 391	2.29 361	1.80 345	2.53 368	2.41 355	2.71 369	1.73 346	3.41 313	6.72 386	0.41 326	0.39 346	0.40 328	0.42 339	0.67 359	0.63 353

psmorigin	1.52 334	0.69 334	10.52 403	0.68 283	0.59 282	1.13 253	0.70 256	1.57 218	1.19 212	1.99 348	1.79 312	2.26 351	1.47 325	2.09 256	1.36 303	0.39 320	0.40 348	0.34 297	0.33 312	0.43 309	0.56 340

S-Stereo	1.15 301	0.46 272	2.17 358	0.81 328	0.80 341	1.21 271	1.19 340	1.93 302	2.02 358	1.47 287	2.11 340	1.57 293	1.17 284	2.05 254	1.41 312	0.40 322	0.40 348	0.35 304	0.31 300	0.44 316	0.70 361

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	1.71 325	1.83 316	2.54 363	1.44 320	2.43 281	1.23 285	0.42 329	0.41 350	0.54 355	0.35 321	0.42 304	0.46 319

CC-Net-ROB	1.49 330	1.26 377	1.27 294	0.88 350	0.79 336	1.76 328	1.00 319	1.79 268	1.26 239	1.10 131	1.61 286	1.21 222	0.99 248	8.13 395	0.84 236	1.09 382	0.41 350	2.20 388	0.46 348	1.20 379	0.48 325

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	1.41 275	2.00 333	1.33 255	1.08 271	2.17 261	0.76 208	0.43 334	0.42 352	0.47 343	0.44 343	0.41 299	0.36 287

DGSMNet	1.14 298	0.76 346	2.49 369	0.81 328	0.86 350	1.39 294	1.39 352	2.13 334	1.35 284	1.26 215	1.63 292	1.48 282	0.98 240	1.75 219	1.10 271	0.45 340	0.43 353	0.55 359	0.49 355	0.75 365	0.70 361

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	10.62 410	0.65 184	0.45 340	0.43 353	0.48 344	0.45 345	0.44 316	0.41 303

MeshStereo	2.26 370	0.56 304	0.92 215	0.61 218	0.49 228	2.60 371	1.02 322	3.18 384	2.05 360	7.40 410	4.98 390	7.58 400	2.98 386	6.37 368	1.96 344	0.43 334	0.43 353	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
HBP-ISP	0.96 253	0.58 311	0.72 118	0.61 218	0.46 220	1.64 318	0.76 265	1.86 283	1.28 251	1.30 232	1.53 266	0.86 123	0.94 223	3.27 310	0.69 190	0.45 340	0.44 356	0.54 355	0.48 352	0.47 322	0.40 299

BEATNet-Init1	26.87 421	13.43 418	70.68 433	0.91 357	0.68 309	57.02 434	21.06 416	32.82 426	32.67 423	52.12 434	53.61 433	66.05 434	49.56 434	48.79 435	34.71 425	0.49 352	0.44 356	0.53 354	0.53 361	0.63 352	0.59 347

G-Net	1.66 344	0.63 326	1.56 327	1.11 373	0.74 321	2.98 380	0.91 301	1.55 216	1.22 224	2.76 375	8.18 405	2.32 355	2.53 380	1.92 240	1.87 338	0.48 348	0.44 356	0.45 338	0.31 300	0.60 351	0.57 344

WCMA_ROB	1.84 355	0.47 276	1.31 298	0.69 286	0.57 267	2.11 354	1.14 334	1.87 284	1.73 340	4.04 391	6.43 394	5.62 394	3.61 391	2.59 286	1.94 343	0.52 353	0.44 356	0.39 323	0.42 339	0.48 325	0.47 322

ACVNet-4b	2.15 367	1.41 381	1.64 331	2.80 394	2.31 395	2.31 362	1.24 343	2.32 362	2.14 362	1.26 215	2.39 353	2.66 367	1.48 326	5.95 363	1.06 263	3.20 400	0.45 360	2.37 392	0.89 381	2.83 395	2.37 396

PVD	1.70 349	0.84 350	2.26 362	0.94 362	0.83 346	2.48 367	0.97 313	2.59 376	3.35 385	3.01 383	2.77 363	2.34 356	2.47 379	2.67 290	3.14 365	0.47 347	0.45 360	0.59 366	0.48 352	0.59 347	0.75 366

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	0.45 360	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	0.86 353	1.31 298	0.82 333	0.53 255	1.41 299	1.31 349	1.76 259	1.52 323	1.27 218	1.31 203	1.46 276	1.24 300	2.03 251	0.96 254	0.56 360	0.45 360	0.67 367	0.50 357	0.88 369	0.59 347
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 353	0.87 354	3.56 379	0.80 325	0.75 327	3.72 388	2.44 398	1.82 274	1.82 347	1.74 327	1.91 327	1.92 331	1.26 303	7.69 391	1.28 293	0.45 340	0.47 364	0.52 349	0.77 375	0.50 329	0.50 330

FCDSN-DC	2.32 372	0.63 326	0.81 175	0.84 337	0.75 327	2.23 358	0.94 309	2.09 332	1.80 345	5.45 404	7.72 402	7.77 402	6.93 408	3.39 311	1.80 336	0.52 353	0.48 365	0.52 349	0.51 359	0.57 343	0.58 345
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.52 334	0.84 350	3.42 378	0.87 349	0.66 301	2.56 370	0.95 311	2.36 366	1.70 337	1.98 347	1.86 321	2.45 361	1.79 351	2.95 298	2.58 356	0.52 353	0.48 365	0.55 359	0.59 369	0.59 347	0.61 351

FC-DCNN	2.72 387	0.59 314	0.86 187	0.73 308	0.57 267	2.91 378	1.04 324	3.01 382	2.60 375	6.83 406	7.64 401	9.92 407	6.33 406	5.21 343	3.14 365	0.53 359	0.48 365	0.51 348	0.50 357	0.53 337	0.51 334

MSMD_ROB	1.99 364	0.59 314	0.89 205	0.70 291	0.61 288	3.95 393	0.94 309	1.80 270	1.79 344	4.41 395	4.43 381	8.17 403	3.66 392	3.40 312	1.33 297	0.52 353	0.48 365	0.54 355	0.58 366	0.53 337	0.50 330

MANE	6.19 402	0.59 314	1.03 250	0.93 360	1.22 378	13.38 414	2.69 399	12.81 415	17.94 417	8.21 411	10.82 409	14.72 412	11.68 410	11.39 412	11.90 403	0.59 362	0.50 369	0.52 349	1.76 403	0.55 340	0.54 336

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 366	1.15 373	3.10 377	1.05 368	0.76 330	5.03 402	2.40 397	2.16 343	2.62 376	1.89 343	2.28 348	2.69 368	1.65 340	9.35 403	2.04 347	0.64 368	0.51 370	0.68 368	0.71 373	1.09 376	0.67 358

SAMSARA	1.55 336	0.84 350	2.61 371	1.22 376	1.07 365	2.50 368	1.93 380	2.05 323	1.89 350	2.75 374	1.66 297	2.81 370	1.69 345	3.08 304	1.97 345	0.46 346	0.51 370	0.42 332	0.46 348	0.58 345	0.59 347

ccnet	1.12 293	0.67 331	1.01 240	0.78 321	0.73 319	1.72 324	0.99 317	1.84 279	1.26 239	1.47 287	1.85 320	1.75 321	1.29 306	1.75 219	1.88 340	0.57 361	0.53 372	0.57 364	0.55 363	0.59 347	0.54 336

ELAS_RVC	2.48 379	0.74 342	1.90 348	1.05 368	0.92 356	2.76 374	4.01 407	2.76 377	4.11 393	4.69 398	4.63 385	4.62 385	5.96 404	3.97 323	3.96 374	0.63 367	0.53 372	0.56 362	0.52 360	0.64 354	0.63 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 374	0.74 342	1.54 326	0.99 364	0.92 356	4.78 399	2.33 395	3.33 386	3.37 386	5.05 403	4.77 388	3.67 379	4.53 399	3.42 314	4.50 377	0.62 365	0.53 372	0.55 359	0.53 361	0.63 352	0.64 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.41 327	2.65 406	0.99 231	1.44 382	1.64 385	1.34 287	0.80 279	1.60 223	1.23 227	1.23 199	1.71 302	2.01 340	1.34 314	1.47 174	1.41 312	0.90 373	0.54 375	2.29 390	0.75 374	1.84 383	1.04 377

Ntro	1.64 343	1.15 373	1.23 285	2.48 392	1.83 386	2.09 353	1.16 337	1.96 307	1.38 295	1.21 191	1.62 289	1.62 301	1.29 306	1.87 237	1.11 273	3.04 396	0.56 376	1.82 386	0.64 371	2.80 392	2.05 392

otaku	1.60 339	1.11 370	1.21 282	2.20 387	1.56 384	1.97 346	1.24 343	2.07 329	1.36 287	1.44 282	1.62 289	1.73 316	1.19 290	1.73 218	0.98 257	2.89 395	0.57 377	1.74 384	0.60 370	2.78 391	1.94 391

LSM	6.33 403	1.10 367	13.19 406	1.41 381	68.17 430	1.64 318	1.90 379	1.92 298	2.46 369	2.99 381	3.11 368	1.88 323	1.80 352	2.61 288	2.06 349	0.41 326	0.58 378	0.50 347	0.57 365	0.64 354	17.66 422

ACVNet_1	2.18 368	1.45 383	1.72 337	2.85 396	2.33 396	2.28 360	1.46 356	3.08 383	2.22 365	1.82 338	2.05 338	3.56 378	1.98 363	3.09 305	1.40 308	3.17 397	0.60 379	2.40 396	0.92 383	2.91 398	2.37 396

SDNR	1.62 342	0.51 291	2.17 358	0.53 119	0.56 265	3.80 391	0.45 135	1.54 212	1.29 255	1.33 252	2.41 355	1.08 193	0.96 233	11.18 411	1.16 278	0.66 369	0.63 380	0.43 334	0.32 306	0.64 354	0.67 358

ACVNet_2	2.43 378	1.41 381	2.04 352	2.62 393	2.24 392	2.63 373	1.88 378	3.31 385	3.01 381	2.19 355	3.45 373	4.62 385	2.04 365	4.50 332	1.47 322	2.55 392	0.64 381	2.22 389	0.84 379	2.69 390	2.29 395

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	1.29 306	1.03 98	0.74 203	0.62 365	0.64 381	1.06 380	9.63 417	1.16 377	0.49 329

PASM	1.34 319	0.92 357	2.62 372	0.86 344	0.87 352	1.03 237	1.08 328	1.50 196	1.51 322	1.82 338	1.41 236	1.68 311	1.26 303	4.87 338	1.34 299	0.61 364	0.65 383	0.68 368	0.78 376	0.69 361	0.68 360

DDUNet	1.50 332	2.69 407	1.12 272	1.77 384	1.88 387	1.84 338	0.92 303	1.70 244	1.16 203	1.38 267	1.79 312	1.60 299	1.12 279	1.37 149	1.08 266	1.10 383	0.76 384	2.37 392	0.94 384	2.00 384	1.37 384

MADNet+	2.69 384	3.22 410	11.53 405	1.44 382	1.12 370	3.19 382	1.81 372	2.85 379	2.37 366	1.68 323	2.07 339	2.85 372	2.18 370	7.41 386	5.23 380	0.79 371	0.76 384	0.69 370	0.65 372	0.98 371	0.95 372

Consistency-Raft	1.25 309	0.99 361	1.93 350	1.02 367	1.21 377	0.96 224	1.01 321	1.75 253	1.92 353	1.36 260	2.12 341	1.44 272	1.01 252	1.14 119	1.40 308	0.72 370	0.82 386	0.89 374	0.98 388	1.31 381	0.95 372

MFMNet_re	1.40 326	1.14 372	1.68 334	1.39 379	1.07 365	1.48 303	1.43 354	1.87 284	1.82 347	2.26 357	2.19 344	1.51 286	1.86 356	1.52 179	1.25 287	0.93 374	0.83 387	0.84 373	0.80 377	0.99 373	1.05 379

IMH-64-1	2.70 385	1.79 390	1.46 317	3.26 403	2.66 399	3.23 384	2.10 386	4.08 391	2.75 379	2.34 359	3.81 377	3.06 373	2.22 372	4.25 327	2.59 357	3.75 406	0.84 388	2.75 402	1.35 394	3.15 400	2.60 402

IMH-64	2.70 385	1.79 390	1.46 317	3.26 403	2.66 399	3.23 384	2.10 386	4.08 391	2.75 379	2.34 359	3.81 377	3.06 373	2.22 372	4.25 327	2.59 357	3.75 406	0.84 388	2.75 402	1.35 394	3.15 400	2.60 402

TorneroNet-64	5.30 401	2.03 396	1.74 340	3.43 405	2.81 402	10.09 409	2.12 388	9.10 412	17.12 416	4.96 402	9.27 408	10.72 411	3.70 393	9.20 400	4.55 378	3.31 401	0.84 388	2.88 405	1.55 401	3.49 403	3.04 405

RainbowNet	1.97 363	1.76 388	1.57 328	2.81 395	2.21 391	1.98 348	1.81 372	2.54 375	1.89 350	1.50 296	1.84 318	1.96 335	1.65 340	2.14 260	1.25 287	3.33 402	0.85 391	2.39 395	0.98 388	2.82 394	2.22 393

Dean	2.91 390	1.53 385	2.07 353	2.96 400	2.51 398	3.15 381	2.14 389	4.75 398	4.41 396	2.76 375	6.10 393	5.53 393	2.37 375	2.97 300	1.92 342	3.18 398	0.85 391	2.51 399	1.04 391	2.88 397	2.47 399

NVStereoNet_ROB	1.88 357	1.07 365	1.45 315	1.07 371	1.17 373	1.47 302	1.48 358	1.89 288	1.93 355	1.94 346	4.67 387	3.08 375	1.80 352	6.51 370	1.65 330	1.06 381	0.86 393	1.08 381	1.32 393	0.93 370	1.26 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet	10.70 411	2.03 396	1.82 344	3.43 405	3.01 404	43.83 426	2.22 392	8.87 411	67.47 435	7.17 409	27.36 420	10.68 410	3.85 396	8.67 398	7.65 394	3.59 404	0.88 394	3.04 406	1.57 402	3.71 404	3.17 406

IMH	3.21 391	1.85 394	1.48 322	3.25 402	2.69 401	4.07 395	2.02 384	4.41 396	3.80 390	2.72 372	7.11 398	4.75 388	2.92 384	5.92 361	2.55 355	3.85 409	0.88 394	2.78 404	1.36 396	3.19 402	2.59 401

PWCK	2.88 389	2.05 398	5.72 390	2.08 386	1.11 368	3.55 386	3.90 406	2.86 380	3.54 389	3.03 384	3.63 375	3.10 376	2.31 374	8.15 397	3.09 363	2.12 389	0.91 396	1.75 385	0.98 388	2.57 389	1.18 382

JetBlue	3.97 393	2.01 395	10.19 401	1.38 378	2.84 403	10.53 410	9.54 410	3.60 389	2.41 368	2.73 373	3.39 372	4.54 384	4.31 397	7.85 394	6.84 387	0.88 372	0.93 397	0.89 374	0.91 382	1.74 382	1.91 390

SPS-STEREO	1.67 345	1.04 364	1.23 285	1.21 375	1.13 372	1.82 336	1.11 330	2.16 343	1.52 323	3.07 385	2.32 349	2.82 371	1.80 352	4.11 325	2.04 347	1.03 379	0.99 398	0.97 376	0.94 384	1.03 375	1.02 375
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	2.66 381	1.40 380	1.73 339	1.39 379	1.17 373	3.93 392	1.94 381	4.11 393	3.88 391	2.92 379	5.50 391	4.18 383	3.00 387	7.63 390	3.71 372	1.13 384	1.00 399	1.17 382	1.13 392	1.18 378	1.09 381

anonymity	1.12 293	0.97 359	1.21 282	1.07 371	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	1.02 378	1.00 399	0.97 376	0.97 386	0.98 371	0.99 374

SGM+DAISY	2.41 377	1.07 365	2.14 357	1.18 374	1.10 367	2.14 356	1.36 351	1.96 307	1.66 334	5.46 405	7.07 397	4.95 390	4.32 398	5.50 351	2.26 353	1.04 380	1.02 401	0.99 378	0.97 386	1.02 374	1.04 377

WAO-8	4.40 395	1.82 392	1.79 341	2.34 389	2.20 389	9.19 407	1.53 359	6.09 405	16.46 411	3.94 389	7.84 403	7.32 397	3.72 394	9.41 405	3.31 368	2.00 387	1.07 402	2.44 397	1.37 397	2.50 387	1.68 387

Venus	4.40 395	1.82 392	1.79 341	2.34 389	2.20 389	9.19 407	1.53 359	6.09 405	16.46 411	3.94 389	7.84 403	7.32 397	3.72 394	9.41 405	3.31 368	2.00 387	1.07 402	2.44 397	1.37 397	2.50 387	1.68 387

LVE	3.31 392	1.67 387	1.64 331	2.85 396	2.42 397	3.20 383	2.26 393	4.78 399	5.05 398	2.35 361	6.91 395	6.02 395	2.37 375	9.15 399	2.17 352	3.19 399	1.08 404	2.38 394	1.47 400	2.81 393	2.40 398

WAO-6	2.81 388	1.60 386	1.46 317	2.36 391	2.28 394	3.55 386	2.29 394	4.21 394	4.56 397	2.36 363	4.51 382	4.88 389	2.66 381	4.60 333	4.07 376	1.72 385	1.15 405	2.31 391	1.46 399	2.31 385	1.85 389

UNDER WATER	5.08 399	2.33 403	5.55 388	3.94 412	3.51 409	5.20 403	2.72 401	5.61 403	16.52 413	3.84 388	4.60 384	9.21 405	5.89 403	5.90 360	8.66 396	3.75 406	1.34 406	3.18 409	1.88 404	4.33 411	3.61 410

notaker	3.98 394	2.40 405	2.68 373	3.82 410	3.27 408	3.97 394	2.14 389	4.78 399	3.45 388	4.12 394	6.94 396	7.65 401	3.26 388	7.82 393	5.30 381	4.04 410	1.41 407	3.36 411	2.10 408	3.88 406	3.31 408

UNDER WATER-64	5.27 400	2.32 402	8.78 399	3.93 411	3.54 410	7.61 405	3.03 405	5.84 404	14.19 407	4.04 391	4.04 379	9.39 406	6.26 405	5.93 362	8.48 395	3.60 405	1.51 408	3.13 407	1.88 404	4.29 410	3.61 410

KSHMR	8.75 409	2.06 399	2.11 355	3.53 407	3.11 405	4.13 396	2.69 399	5.60 402	61.37 434	3.00 382	55.83 434	4.98 392	2.45 378	4.49 331	2.61 359	3.46 403	1.55 409	3.14 408	1.94 406	3.72 405	3.18 407

ktn	4.70 397	2.38 404	2.12 356	3.76 408	3.24 406	4.85 400	2.95 404	5.52 401	7.37 404	4.07 393	19.32 417	7.46 399	3.47 389	7.39 385	2.95 361	4.04 410	1.85 410	3.26 410	2.22 409	3.08 399	2.65 404

JetRed	6.91 406	8.80 416	25.96 418	2.85 396	3.25 407	13.98 416	11.87 411	6.25 407	4.28 395	4.45 396	4.56 383	6.69 396	5.46 401	7.46 388	14.05 406	2.59 393	3.31 411	2.59 400	2.29 410	4.20 409	3.36 409

HanzoNet	11.04 412	3.62 411	8.10 398	4.08 413	3.55 411	4.90 401	2.73 402	7.19 409	10.10 405	31.86 430	28.92 422	21.96 421	36.36 423	18.08 416	10.17 399	7.94 416	3.32 412	3.47 412	3.31 411	7.06 416	4.04 412

PML	51.67 432	36.25 426	13.28 407	7.46 416	20.81 417	108.69 435	232.22 436	8.72 410	27.82 422	87.01 435	269.67 436	69.67 435	61.95 435	24.76 424	14.20 407	9.74 419	3.40 413	9.62 418	4.70 413	18.74 420	4.72 415

MADNet++	5.01 398	3.14 409	4.91 385	4.55 414	3.94 412	5.20 403	4.41 408	4.40 395	4.13 394	4.95 401	6.08 392	4.74 387	5.37 400	9.40 404	10.67 402	4.65 412	4.15 414	3.97 413	3.34 412	4.09 408	4.08 413

SPstereo	26.54 420	6.08 413	10.71 404	5.55 415	5.68 414	48.14 427	80.43 434	67.31 435	34.39 430	28.70 428	27.52 421	43.76 432	37.60 430	45.04 434	54.41 435	4.92 415	4.89 415	10.74 421	5.88 415	4.46 412	4.57 414

DPSimNet_ROB	11.20 413	4.98 412	35.43 422	2.90 399	4.52 413	7.89 406	17.09 414	4.66 397	6.06 402	14.89 416	10.93 410	17.29 413	36.81 425	13.18 414	15.68 410	2.86 394	6.29 416	5.75 416	5.09 414	3.91 407	7.70 416

DPSMNet_ROB	13.02 415	8.23 414	21.91 412	9.53 418	18.11 416	11.56 412	32.02 421	10.64 414	16.23 410	7.05 408	19.49 419	10.16 409	16.66 413	9.85 409	22.43 417	4.77 414	8.68 417	5.38 415	10.26 419	6.17 415	11.36 417

DGTPSM_ROB	13.01 414	8.23 414	21.87 411	9.51 417	18.10 415	11.56 412	32.01 420	10.63 413	16.20 409	7.03 407	19.48 418	10.15 408	16.66 413	9.83 408	22.42 416	4.75 413	8.68 417	5.37 414	10.25 418	6.16 414	11.36 417

Anonymous_1	43.04 431	18.73 419	24.79 415	21.81 419	46.26 429	27.80 417	37.60 422	28.08 421	16.14 408	14.66 415	14.30 411	20.65 415	17.88 415	21.56 417	25.94 419	117.93 435	8.92 419	100.65 432	126.50 432	158.64 435	12.08 419

DPSM_ROB	19.08 416	19.14 420	25.17 416	22.15 420	20.85 418	28.17 418	37.82 423	26.56 419	16.85 414	14.14 413	14.84 412	21.70 416	18.75 416	21.87 418	26.55 420	10.16 420	9.30 420	10.47 419	10.42 420	14.03 418	12.61 420

DPSM	19.08 416	19.14 420	25.17 416	22.15 420	20.85 418	28.17 418	37.82 423	26.56 419	16.85 414	14.14 413	14.84 412	21.70 416	18.75 416	21.87 418	26.55 420	10.16 420	9.30 420	10.47 419	10.42 420	14.03 418	12.61 420

tt	6.58 405	0.26 46	6.10 392	3.77 409	2.16 388	11.55 411	19.63 415	13.33 416	5.74 400	2.96 380	2.65 361	4.97 391	6.33 406	3.81 320	7.24 388	9.15 417	11.32 422	5.89 417	6.24 416	6.03 413	2.55 400

LSM0	42.82 430	38.75 432	50.81 432	47.07 431	109.38 435	57.00 433	76.02 428	53.74 434	33.71 424	29.02 429	30.41 429	43.87 433	37.22 426	43.91 432	53.54 434	20.52 427	18.62 423	21.10 427	21.11 427	28.41 426	42.22 429

Selective-RAFT-Error	38.39 426	38.47 428	50.44 431	44.73 426	41.97 428	56.68 431	76.38 430	53.24 433	33.92 426	28.34 424	29.85 425	43.60 430	38.20 432	43.75 427	53.34 429	20.38 426	18.70 424	21.09 426	21.05 422	28.30 425	25.43 427

CasAABBNet	38.33 422	38.46 427	50.35 427	44.75 430	41.84 424	56.68 431	76.37 429	53.22 432	33.83 425	28.31 423	29.54 424	43.62 431	37.71 431	43.84 431	53.41 430	20.30 422	18.70 424	21.07 425	21.07 423	28.24 424	25.34 423

MyStereo03	38.34 423	38.50 429	50.41 428	44.74 427	41.86 425	56.65 428	76.38 430	52.99 429	33.93 427	28.39 425	29.99 426	43.54 427	37.42 427	43.82 428	53.53 431	20.31 423	18.71 426	21.06 422	21.08 424	28.23 421	25.35 424

MyStereo02	38.34 423	38.50 429	50.41 428	44.74 427	41.86 425	56.65 428	76.38 430	52.99 429	33.93 427	28.39 425	29.99 426	43.54 427	37.42 427	43.82 428	53.53 431	20.31 423	18.71 426	21.06 422	21.08 424	28.23 421	25.35 424

MyStereo	38.34 423	38.50 429	50.41 428	44.74 427	41.86 425	56.65 428	76.38 430	52.99 429	33.93 427	28.39 425	29.99 426	43.54 427	37.42 427	43.82 428	53.53 431	20.31 423	18.71 426	21.06 422	21.08 424	28.23 421	25.35 424

LRCNet_RVC	22.74 418	32.10 425	21.97 413	29.84 422	26.23 420	4.42 398	0.81 282	22.66 417	2.02 358	26.93 422	29.26 423	23.06 423	15.59 412	23.84 420	18.88 413	31.75 428	19.90 429	34.65 428	32.13 428	30.54 427	28.32 428

xxxxx1	54.10 433	25.67 422	27.13 419	113.43 432	96.96 432	30.69 422	47.44 425	32.38 423	25.60 418	17.75 417	17.27 414	21.81 418	21.02 418	24.43 421	33.82 422	33.37 429	40.54 430	157.71 433	175.86 433	66.16 431	72.93 433

tt_ll	54.10 433	25.67 422	27.13 419	113.43 432	96.96 432	30.69 422	47.44 425	32.38 423	25.60 418	17.75 417	17.27 414	21.81 418	21.02 418	24.43 421	33.82 422	33.37 429	40.54 430	157.71 433	175.86 433	66.16 431	72.93 433

ff	54.10 433	25.67 422	27.13 419	113.43 432	96.96 432	30.69 422	47.44 425	32.38 423	25.60 418	17.75 417	17.27 414	21.81 418	21.02 418	24.43 421	33.82 422	33.37 429	40.54 430	157.71 433	175.86 433	66.16 431	72.93 433

AVERAGE_ROB	40.43 428	42.37 434	42.73 424	36.96 425	35.58 423	30.50 421	27.61 418	36.71 428	38.39 432	44.91 432	44.36 431	37.45 426	36.70 424	41.88 426	40.35 426	45.43 433	46.81 433	47.11 430	46.35 429	42.51 429	43.87 430

HaxPig	38.92 427	41.40 433	41.64 423	29.95 423	32.27 421	28.90 420	27.60 417	29.73 422	37.71 431	43.82 431	43.87 430	33.17 424	35.56 422	41.53 425	40.37 427	43.94 432	47.51 434	45.82 429	47.08 430	42.38 428	44.15 431

MEDIAN_ROB	42.00 429	44.40 435	44.29 426	35.15 424	34.95 422	31.28 425	29.60 419	35.88 427	40.02 433	47.20 433	46.64 432	37.37 425	38.48 433	44.35 433	42.45 428	48.03 434	49.39 435	49.71 431	49.03 431	45.14 430	46.65 432

test_example2	192.40 436	210.76 437	206.48 436	199.83 436	204.73 436	172.94 436	183.52 435	133.93 436	133.41 436	191.38 436	196.19 435	187.13 436	178.77 436	205.33 436	208.00 436	222.09 436	238.72 436	186.54 436	190.54 436	227.34 436	170.31 436

ASD4		10.99 417

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