Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 143	1.08 3	0.31 117	0.17 61	0.19 1	0.21 33	0.73 130	0.50 74	0.21 2	0.24 11	0.55 167	0.22 20	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 16
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
CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 86	0.24 7	0.16 37	0.54 79	0.15 1	0.40 3	0.55 110	0.37 47	0.51 129	0.24 21	0.19 9	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 333	0.08 1	0.06 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
CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 18	0.79 364	0.34 259	0.51 57	0.23 61	0.46 12	0.39 15	0.22 5	0.31 28	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 34	0.73 378	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 334

GMOStereo	0.41 66	0.62 194	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

error version	0.41 66	0.62 194	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

test-v	0.41 66	0.62 194	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

test-2	0.41 66	0.62 194	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

XX-TBD	0.34 26	0.77 247	1.75 92	0.34 176	0.13 5	0.51 57	0.17 5	0.43 6	0.50 74	0.37 47	0.49 119	0.23 14	0.18 6	0.28 3	0.24 48	0.10 78	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

sAnonymous2	0.38 46	0.62 194	2.15 231	0.31 117	0.24 159	0.34 8	0.27 138	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 14	0.28 78	0.28 3	0.22 30	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.13 180	0.38 320	0.35 319

CroCo_RVC	0.38 46	0.62 194	2.15 231	0.31 117	0.24 159	0.34 8	0.27 138	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 14	0.28 78	0.28 3	0.22 30	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.13 180	0.38 320	0.35 319

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 11	0.28 58	0.11 1	0.47 34	0.19 13	0.44 8	0.44 37	0.38 52	0.31 28	0.23 14	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 78	0.06 1	0.15 246	0.12 155	0.16 110	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 18	0.26 31	0.14 12	0.58 130	0.23 61	0.78 178	0.62 172	0.40 59	0.44 82	0.28 41	0.35 123	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 141	0.09 20	0.07 13	0.19 165	0.08 10

TANstereo	0.33 19	0.49 156	1.75 92	0.23 3	0.12 3	0.54 79	0.16 3	0.40 3	0.45 47	0.45 86	0.51 129	0.26 32	0.22 20	0.29 11	0.20 19	0.10 78	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 162	0.33 85	0.93 1	0.26 31	0.22 134	0.46 31	0.20 22	1.10 358	1.34 372	3.16 406	0.32 31	0.22 8	0.20 14	0.30 14	0.22 30	0.10 78	0.09 112	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

StereoIM	0.29 4	0.54 173	1.44 35	0.24 7	0.29 208	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 9	0.19 1	0.21 2	0.28 41	0.22 20	0.30 14	0.29 87	0.10 78	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.11 22	0.11 37

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 35	0.28 58	0.35 269	0.47 34	0.21 33	0.43 6	0.28 1	0.26 26	0.25 14	0.22 8	0.38 140	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 353	0.09 20	0.36 355	0.23 205	0.25 259

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 104	1.68 69	0.27 40	0.24 159	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 26	0.37 46	0.18 1	0.18 6	0.31 17	0.27 65	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 231	0.08 10

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 10	0.25 15	0.34 259	0.43 17	0.22 45	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 35	0.23 14	0.24 31	0.31 17	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 302

test-1	0.44 94	0.48 154	1.69 71	0.30 92	0.27 195	0.50 51	0.28 148	0.80 192	0.43 35	0.40 59	0.54 154	0.41 90	0.24 31	0.31 17	1.16 316	0.09 17	0.20 298	0.10 48	0.17 255	0.11 22	0.26 268

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 21	0.19 1	0.13 5	0.55 89	0.17 5	0.48 23	0.46 50	0.27 29	0.33 35	0.24 21	0.21 16	0.31 17	0.21 22	0.11 125	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.07 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
CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 191	1.47 39	0.32 138	0.38 293	0.23 2	0.22 45	0.58 69	0.46 50	0.22 5	0.27 16	0.29 45	0.23 25	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.21 185	0.14 107

cross-raft	0.40 63	0.27 42	2.22 243	0.30 92	0.17 61	0.49 45	0.35 223	0.71 117	0.39 15	0.43 74	0.45 83	0.64 214	0.25 42	0.32 21	0.25 54	0.08 4	0.08 58	0.09 20	0.23 304	0.11 22	0.14 107

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 162	0.34 176	0.27 195	0.30 5	0.22 45	0.48 23	0.44 37	0.22 5	0.33 35	0.25 27	0.25 42	0.32 21	0.24 48	0.14 228	0.16 261	0.12 137	0.12 155	0.15 83	0.13 94

Gwc-CoAtRS	0.38 46	0.33 85	1.92 173	0.27 40	0.41 309	0.48 40	0.19 13	0.59 74	0.46 50	0.43 74	0.39 60	0.57 182	0.26 54	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.09 20	0.31 337	0.11 22	0.09 16

R-Stereo Train	0.36 38	0.21 9	1.70 75	0.29 79	0.18 83	0.55 89	0.26 115	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 251	0.33 57	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63

RAFT-Stereo	0.36 38	0.21 9	1.70 75	0.29 79	0.18 83	0.55 89	0.26 115	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 251	0.33 57	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CES	0.30 8	0.27 42	1.09 4	0.23 3	0.50 336	0.40 15	0.20 22	0.46 12	0.44 37	0.22 5	0.28 17	0.26 32	0.19 9	0.33 27	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 359

anonymousa	0.48 136	0.46 145	2.44 284	0.29 79	0.34 259	0.61 175	0.25 99	0.66 97	0.54 106	0.53 159	0.77 296	0.73 263	0.46 216	0.33 27	0.31 108	0.10 78	0.09 112	0.12 137	0.29 328	0.10 11	0.19 195

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 24	0.28 58	0.12 3	0.41 16	0.20 22	0.37 2	0.38 10	0.26 26	0.30 25	0.25 27	0.19 9	0.33 27	0.24 48	0.09 17	0.11 173	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.09 16

CFNet-RSSM	0.41 66	0.32 80	2.20 239	0.27 40	0.44 317	0.52 70	0.19 13	0.76 154	0.48 64	0.43 74	0.36 43	0.54 164	0.26 54	0.33 27	0.25 54	0.09 17	0.08 58	0.09 20	0.38 358	0.10 11	0.09 16

AE-Stereo	0.42 79	0.29 66	1.65 63	0.43 275	0.47 333	0.56 98	0.23 61	0.86 230	0.46 50	0.31 34	0.41 67	0.43 106	0.24 31	0.34 31	0.24 48	0.09 17	0.48 375	0.11 92	0.45 366	0.22 197	0.19 195

AnonymousM	0.37 41	0.44 138	1.50 44	0.25 15	0.15 24	0.52 70	0.23 61	0.60 81	0.42 28	0.42 69	0.32 31	0.30 46	0.25 42	0.34 31	0.23 34	0.11 125	0.09 112	0.71 378	0.36 355	0.12 32	0.07 3

RAFT-Test	0.44 94	0.38 111	2.01 198	0.27 40	0.44 317	0.64 222	0.37 236	0.72 122	0.57 121	0.45 86	0.48 102	0.65 217	0.24 31	0.35 33	0.29 87	0.09 17	0.11 173	0.09 20	0.38 358	0.10 11	0.11 37

4D-IteraStereo	0.44 94	0.96 307	2.63 312	0.27 40	0.30 218	0.45 19	0.25 99	0.52 43	0.50 74	0.40 59	0.31 28	0.40 86	0.19 9	0.35 33	0.32 118	0.09 17	0.06 1	0.12 137	0.11 125	0.19 165	0.30 295

DCRE	0.50 162	0.63 201	2.13 225	0.30 92	0.23 146	0.45 19	0.24 84	0.59 74	0.53 99	0.50 131	2.10 377	0.42 103	0.26 54	0.35 33	0.23 34	0.09 17	0.14 226	0.10 48	0.32 340	0.16 110	0.15 137

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 79	0.86 278	1.78 108	0.28 58	0.17 61	0.52 70	0.20 22	0.62 87	0.61 156	0.50 131	0.61 206	0.39 78	0.32 110	0.35 33	0.30 98	0.07 1	0.10 141	0.09 20	0.09 44	0.35 303	0.10 27

whm_eth	0.45 109	0.73 232	2.23 247	0.30 92	0.31 234	0.49 45	0.24 84	0.73 130	0.69 223	0.47 94	0.87 312	0.26 32	0.26 54	0.36 37	0.28 74	0.12 172	0.11 173	0.13 191	0.12 155	0.14 69	0.26 268

fff	0.43 85	0.77 247	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 90	0.31 48	0.65 288	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

iRaftStereo_RVC	0.37 41	0.53 170	1.41 32	0.28 58	0.15 24	0.52 70	0.20 22	0.54 58	0.46 50	0.37 47	0.43 72	0.41 90	0.23 25	0.36 37	0.26 57	0.09 17	0.15 247	0.12 137	0.11 125	0.41 334	0.37 334

Anonymous	0.35 34	0.32 80	1.87 156	0.34 176	0.31 234	0.37 11	0.31 184	0.54 58	0.40 19	0.25 19	0.28 17	0.23 14	0.29 91	0.36 37	0.27 65	0.14 228	0.13 212	0.11 92	0.12 155	0.24 220	0.20 209

DCANet	0.42 79	0.77 247	1.95 183	0.25 15	0.14 12	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 102	0.31 48	0.41 172	0.36 37	0.39 155	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 243

csc	0.43 85	0.77 247	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 90	0.31 48	0.65 288	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

cscssc	0.43 85	0.77 247	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 90	0.31 48	0.65 288	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 15	0.27 40	0.30 218	0.35 10	0.20 22	0.56 62	0.38 10	0.21 2	0.30 25	0.22 8	0.18 6	0.37 44	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 225	0.16 110	0.29 287

DCANet-4	0.40 63	0.27 42	2.21 240	0.25 15	0.14 12	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.47 90	0.28 41	0.37 135	0.37 44	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

ADStereo(finetuned)	0.45 109	0.77 247	2.12 223	0.25 15	0.14 12	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 102	0.31 48	0.76 315	0.37 44	0.38 148	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 243

raftrobust	0.38 46	0.68 217	1.54 48	0.32 138	0.46 331	0.52 70	0.21 33	0.56 62	0.42 28	0.52 150	0.35 42	0.31 48	0.33 113	0.37 44	0.30 98	0.10 78	0.11 173	0.08 3	0.07 13	0.21 185	0.19 195

LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 47	0.23 3	0.13 5	0.54 79	0.20 22	0.48 23	0.49 68	0.25 19	0.28 17	0.37 68	0.24 31	0.38 48	0.23 34	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 2	0.30 92	0.19 96	0.56 98	0.17 5	0.68 109	0.36 6	0.30 33	0.18 1	0.27 38	0.17 1	0.38 48	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.10 11	0.35 319

knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 92	0.24 7	0.18 83	0.45 19	0.24 84	0.57 65	0.38 10	0.41 65	0.39 60	0.55 167	0.25 42	0.38 48	0.23 34	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.07 13	0.13 51	0.12 63

riskmin	0.37 41	0.22 17	1.74 86	0.32 138	0.20 106	0.48 40	0.20 22	0.66 97	0.46 50	0.36 43	0.34 39	0.69 245	0.45 208	0.39 51	0.27 65	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.08 29	0.13 51	0.16 159

GMStereo	0.38 46	0.99 321	1.91 170	0.27 40	0.16 37	0.39 14	0.23 61	0.47 20	0.62 172	0.38 52	0.34 39	0.25 27	0.25 42	0.39 51	0.29 87	0.14 228	0.08 58	0.10 48	0.12 155	0.15 83	0.11 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.31 12	0.35 99	1.30 18	0.20 2	0.14 12	0.57 115	0.25 99	0.46 12	0.42 28	0.27 29	0.32 31	0.27 38	0.24 31	0.39 51	0.23 34	0.43 361	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 148	0.07 3

DIP-Stereo	0.37 41	0.34 93	1.50 44	0.27 40	0.18 83	0.63 211	0.17 5	0.92 274	0.53 99	0.49 124	0.48 102	0.30 46	0.30 99	0.39 51	0.30 98	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GANet-ADL	0.44 94	0.41 123	2.31 257	0.33 153	0.20 106	0.57 115	0.25 99	0.75 145	0.54 106	0.42 69	0.59 187	0.56 176	0.30 99	0.40 55	0.38 148	0.14 228	0.11 173	0.09 20	0.08 29	0.22 197	0.17 170

DMCA	0.41 66	0.52 165	1.26 14	0.31 117	0.24 159	0.59 146	0.26 115	0.77 164	0.63 181	0.58 215	0.48 102	0.57 182	0.35 123	0.40 55	0.50 206	0.14 228	0.10 141	0.14 220	0.10 76	0.15 83	0.15 137

Any-RAFT	0.38 46	0.25 32	1.89 162	0.27 40	0.17 61	0.68 255	0.21 33	0.78 178	0.53 99	0.43 74	0.43 72	0.54 164	0.30 99	0.41 57	0.20 19	0.10 78	0.12 198	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

CASS	0.39 59	0.30 71	1.61 60	0.32 138	0.17 61	0.53 76	0.24 84	0.70 115	0.49 68	0.59 228	0.54 154	0.40 86	0.40 161	0.41 57	0.30 98	0.17 273	0.10 141	0.14 220	0.11 125	0.18 148	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 96	0.48 310	0.17 61	0.79 304	0.69 339	0.52 43	0.52 83	0.47 94	0.42 70	0.45 124	0.26 54	0.41 57	0.31 108	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.09 44	0.17 129	0.23 243

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 32	0.33 153	0.16 37	0.48 40	0.21 33	0.67 106	0.48 64	0.40 59	0.34 39	0.32 54	0.33 113	0.42 60	0.27 65	0.11 125	0.12 198	0.10 48	0.08 29	0.13 51	0.14 107

MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 37	0.31 117	0.15 24	0.53 76	0.19 13	0.44 8	0.35 4	0.36 43	0.38 53	0.27 38	0.27 68	0.42 60	0.19 3	0.09 17	0.13 212	0.09 20	0.16 240	0.20 177	0.13 94

HHNet	0.60 233	0.65 209	2.60 311	0.36 208	0.25 171	0.64 222	0.61 324	0.64 91	0.62 172	0.55 184	1.13 347	0.32 54	0.60 271	0.42 60	1.79 349	0.15 242	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.18 148	0.15 137

BUS	0.41 66	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 113	0.91 333	0.23 61	1.00 328	0.61 156	0.63 262	0.53 144	0.66 222	0.30 99	0.43 63	0.32 118	0.13 200	0.10 141	0.14 220	0.12 155	0.12 32	0.11 37

BSDual-CNN	0.41 66	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 113	0.76 287	0.31 184	1.00 328	0.61 156	0.63 262	0.53 144	0.63 206	0.37 135	0.43 63	0.38 148	0.13 200	0.10 141	0.14 220	0.12 155	0.12 32	0.11 37

psmg	0.41 66	0.27 42	1.13 5	0.27 40	0.21 113	0.75 285	0.36 229	0.90 256	0.61 156	0.59 228	0.59 187	0.63 206	0.37 135	0.43 63	0.38 148	0.13 200	0.10 141	0.13 191	0.12 155	0.13 51	0.11 37

IPLGR_C	0.58 225	1.25 360	2.72 325	0.80 365	0.31 234	0.60 155	0.61 324	0.76 154	0.58 131	0.56 193	0.62 211	0.41 90	0.31 107	0.43 63	0.40 160	0.11 125	0.22 311	0.13 191	0.15 225	0.35 303	0.19 195

raft+_RVC	0.44 94	0.67 215	1.85 143	0.34 176	0.71 366	0.51 57	0.25 99	0.64 91	0.51 78	0.35 41	0.45 83	0.32 54	0.28 78	0.43 63	0.32 118	0.09 17	0.19 289	0.10 48	0.09 44	0.20 177	0.40 344

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 123	1.93 176	0.26 31	0.24 159	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.37 46	0.25 27	0.26 54	0.44 68	0.31 108	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.19 165	0.14 107

LL-Strereo2	0.41 66	0.90 289	1.83 140	0.44 280	0.24 159	0.54 79	0.27 138	0.58 69	0.45 47	0.41 65	0.33 35	0.44 117	0.21 16	0.44 68	0.34 132	0.09 17	0.08 58	0.16 261	0.14 205	0.17 129	0.17 170

ProNet	0.30 8	0.54 173	1.29 16	0.25 15	0.15 24	0.47 34	0.25 99	0.48 23	0.39 15	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 68	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.23 205	0.12 63

ACRE	0.56 214	1.14 344	2.77 333	0.76 361	0.28 203	0.60 155	0.56 311	0.76 154	0.58 131	0.55 184	0.62 211	0.41 90	0.29 91	0.44 68	0.39 155	0.11 125	0.19 289	0.13 191	0.14 205	0.36 307	0.18 187

Anonymous3	0.42 79	0.35 99	2.09 216	0.33 153	0.24 159	0.72 271	0.31 184	0.74 135	0.55 110	0.35 41	0.40 63	0.33 57	0.29 91	0.44 68	0.28 74	0.18 283	0.18 279	0.13 191	0.13 180	0.17 129	0.17 170

ACVNet	0.45 109	0.44 138	1.79 126	0.28 58	0.21 113	0.59 146	0.36 229	0.66 97	0.68 215	0.45 86	0.59 187	0.69 245	0.40 161	0.44 68	0.55 220	0.11 125	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.34 295	0.10 27

acv_ft	0.48 136	0.44 138	1.76 96	0.32 138	0.41 309	0.63 211	0.28 148	0.81 196	0.68 215	0.61 243	0.59 187	0.69 245	0.45 208	0.44 68	0.63 245	0.11 125	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.41 334	0.10 27

test croco	0.37 41	0.47 153	2.15 231	0.27 40	0.19 96	0.33 7	0.20 22	0.58 69	0.46 50	0.23 10	0.37 46	0.23 14	0.25 42	0.45 75	0.28 74	0.11 125	0.08 58	0.13 191	0.09 44	0.42 338	0.12 63

x	0.35 34	0.20 4	1.36 24	0.33 153	0.17 61	0.47 34	0.24 84	0.75 145	0.54 106	0.40 59	0.40 63	0.42 103	0.34 121	0.45 75	0.32 118	0.11 125	0.14 226	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

CIPLG	0.56 214	1.19 353	2.46 287	0.80 365	0.31 234	0.61 175	0.57 315	0.76 154	0.57 121	0.56 193	0.63 221	0.41 90	0.30 99	0.45 75	0.40 160	0.11 125	0.20 298	0.13 191	0.13 180	0.35 303	0.19 195

dd	0.42 79	0.96 307	1.77 104	0.31 117	0.17 61	0.57 115	0.26 115	0.49 27	0.68 215	0.41 65	0.40 63	0.34 61	0.27 68	0.45 75	0.40 160	0.17 273	0.10 141	0.13 191	0.12 155	0.21 185	0.12 63

HUI-Stereo	0.38 46	0.27 42	1.79 126	0.44 280	0.17 61	0.61 175	0.28 148	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.45 75	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

DeepStereo_RVC	0.44 94	0.28 62	1.92 173	0.49 312	0.17 61	0.60 155	0.59 319	0.50 31	0.52 83	0.49 124	0.45 83	0.39 78	0.86 329	0.45 75	0.33 128	0.11 125	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

PCWNet_CMD	0.46 119	0.45 143	2.28 254	0.26 31	0.20 106	0.55 89	0.21 33	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 162	0.68 238	0.57 262	0.46 81	0.30 98	0.11 125	0.10 141	0.14 220	0.10 76	0.18 148	0.14 107

GwcNet-ADL	0.50 162	0.74 236	2.90 346	0.31 117	0.20 106	0.58 130	0.29 168	0.87 239	0.64 188	0.47 94	0.47 90	0.56 176	0.33 113	0.46 81	0.46 184	0.13 200	0.12 198	0.09 20	0.09 44	0.14 69	0.21 215

TRStereo	0.53 191	0.76 239	2.38 271	0.42 271	0.29 208	0.69 258	0.23 61	1.81 390	0.55 110	0.36 43	0.32 31	0.47 138	0.40 161	0.46 81	0.25 54	0.12 172	0.11 173	0.11 92	0.41 364	0.13 51	0.32 306

Pruner-Stereo	0.51 177	0.27 42	1.78 108	1.79 399	0.19 96	0.62 195	0.45 277	0.57 65	0.60 142	0.61 243	0.48 102	0.41 90	0.24 31	0.46 81	1.00 299	0.12 172	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.12 32	0.13 94

AFF-stereo	0.44 94	0.96 307	1.78 108	0.31 117	0.15 24	0.50 51	0.21 33	0.64 91	0.63 181	0.47 94	0.64 237	0.49 146	0.34 121	0.46 81	0.31 108	0.08 4	0.09 112	0.10 48	0.10 76	0.37 314	0.10 27

MSMDNet	0.46 119	0.44 138	2.28 254	0.26 31	0.20 106	0.55 89	0.21 33	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 162	0.68 238	0.56 257	0.46 81	0.30 98	0.11 125	0.10 141	0.13 191	0.10 76	0.18 148	0.15 137

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 8	0.28 58	0.15 24	0.57 115	0.23 61	0.79 190	0.47 63	0.38 52	0.37 46	0.40 86	0.25 42	0.47 87	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.13 180	0.19 165	0.27 276

PSM-adaLoss	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 280	0.17 61	0.60 155	0.29 168	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.47 87	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

ROB_FTStereo_v2	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 280	0.17 61	0.61 175	0.28 148	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.47 87	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

RAFT	0.45 109	0.92 291	1.59 54	0.34 176	0.19 96	0.46 31	0.35 223	0.65 95	0.49 68	0.49 124	0.49 119	0.70 255	0.40 161	0.47 87	0.32 118	0.11 125	0.16 261	0.14 220	0.13 180	0.51 354	0.13 94

MyStereo06	0.54 196	0.41 123	2.68 319	0.30 92	0.23 146	0.60 155	0.30 174	0.81 196	0.44 37	0.84 330	0.52 136	0.78 283	0.58 266	0.48 91	1.10 310	0.09 17	0.17 271	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.20 209

ff7	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

ffff	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

11t	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

IGEV_Zeroshot_test	0.53 191	0.33 85	2.91 347	0.32 138	0.18 83	0.54 79	0.21 33	0.72 122	0.42 28	0.81 323	0.51 129	0.71 258	0.41 172	0.48 91	1.13 312	0.09 17	0.15 247	0.10 48	0.35 349	0.19 165	0.09 16

ccc-4	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

RALAANet	0.43 85	0.98 318	1.90 165	0.32 138	0.23 146	0.48 40	0.19 13	0.67 106	0.53 99	0.48 113	0.45 83	0.39 78	0.30 99	0.48 91	0.37 143	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.14 205	0.27 252	0.10 27

HITNet	0.46 119	0.92 291	2.09 216	0.33 153	0.14 12	0.55 89	0.22 45	0.83 208	0.56 118	0.51 143	0.49 119	0.48 144	0.37 135	0.48 91	0.54 219	0.09 17	0.06 1	0.10 48	0.08 29	0.23 205	0.09 16
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
AdaStereo	0.44 94	0.38 111	1.79 126	0.34 176	0.20 106	0.57 115	0.28 148	0.92 274	0.69 223	0.52 150	0.55 162	0.61 199	0.33 113	0.48 91	0.39 155	0.17 273	0.08 58	0.17 277	0.11 125	0.18 148	0.12 63
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.
StereoVision	0.45 109	0.72 229	1.94 180	0.33 153	0.32 242	0.47 34	0.26 115	0.68 109	0.57 121	0.32 40	0.89 317	0.45 124	0.27 68	0.49 100	0.36 141	0.13 200	0.15 247	0.16 261	0.15 225	0.19 165	0.13 94

ROB_FTStereo	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 280	0.17 61	0.61 175	0.26 115	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.49 100	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

111	0.48 136	1.09 338	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.59 146	0.26 115	0.83 208	0.78 298	0.48 113	0.52 136	0.56 176	0.38 140	0.49 100	0.38 148	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.23 205	0.35 319

test_xeample3	0.46 119	0.34 93	2.99 354	0.37 226	0.16 37	0.49 45	0.33 213	1.06 352	0.44 37	0.25 19	0.23 5	0.24 21	0.25 42	0.49 100	0.56 227	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.40 361	0.17 129	0.26 268

FENet	0.44 94	0.30 71	2.42 278	0.32 138	0.17 61	0.58 130	0.22 45	0.77 164	0.59 138	0.47 94	0.42 70	0.55 167	0.38 140	0.49 100	0.47 193	0.12 172	0.09 112	0.12 137	0.11 125	0.13 51	0.16 159

Selective-RAFT	0.35 34	0.26 41	1.48 42	0.31 117	0.15 24	0.61 175	0.19 13	0.60 81	0.54 106	0.28 31	0.29 20	0.40 86	0.33 113	0.50 105	0.27 65	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.35 349	0.19 165	0.08 10

RAFT-IKP	0.38 46	0.27 42	1.79 126	0.44 280	0.16 37	0.60 155	0.28 148	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.50 105	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

s12784h	0.36 38	0.28 62	1.58 53	0.23 3	0.11 1	0.62 195	0.24 84	0.79 190	0.64 188	0.44 79	0.52 136	0.28 41	0.26 54	0.50 105	0.24 48	0.11 125	0.06 1	0.09 20	0.06 7	0.16 110	0.06 1

MIM_Stereo	0.41 66	0.60 187	1.88 158	0.31 117	0.21 113	0.50 51	0.19 13	0.64 91	0.44 37	0.43 74	0.53 144	0.43 106	0.27 68	0.51 108	0.28 74	0.08 4	0.14 226	0.11 92	0.10 76	0.26 245	0.26 268

ToySt	0.44 94	0.61 191	1.89 162	0.29 79	0.18 83	0.55 89	0.35 223	0.67 106	0.53 99	0.39 57	0.50 125	0.59 191	0.43 197	0.51 108	0.49 201	0.10 78	0.12 198	0.13 191	0.16 240	0.24 220	0.19 195

Anonymous_2	0.74 301	0.32 80	1.65 63	0.33 153	0.30 218	0.67 244	0.32 205	0.69 111	0.46 50	0.48 113	0.41 67	0.84 299	0.58 266	0.51 108	0.40 160	0.32 352	0.38 359	1.43 400	3.69 414	0.80 376	0.27 276

rafts_anoy	0.43 85	0.89 287	1.96 192	0.32 138	0.30 218	0.48 40	0.24 84	0.62 87	0.49 68	0.37 47	0.38 53	0.33 57	0.30 99	0.51 108	0.34 132	0.10 78	0.39 365	0.13 191	0.15 225	0.17 129	0.15 137

MyStereo05	0.49 153	0.41 123	2.72 325	0.30 92	0.23 146	0.60 155	0.30 174	0.82 202	0.77 293	0.52 150	0.37 46	0.51 152	0.42 187	0.52 112	0.38 148	0.09 17	0.17 271	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.20 209

IER	0.43 85	0.38 111	1.69 71	0.26 31	0.25 171	0.66 239	0.26 115	0.71 117	0.55 110	0.54 170	0.59 187	0.60 197	0.53 245	0.52 112	0.39 155	0.11 125	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.14 69	0.11 37

test_4	0.40 63	0.37 106	2.01 198	0.29 79	0.21 113	0.50 51	0.28 148	0.47 20	0.39 15	0.42 69	0.76 293	0.38 74	0.22 20	0.52 112	0.33 128	0.08 4	0.07 11	0.11 92	0.15 225	0.28 258	0.07 3

CFNet_pseudo	0.45 109	0.46 145	2.23 247	0.25 15	0.19 96	0.56 98	0.21 33	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 173	0.69 245	0.47 221	0.52 112	0.31 108	0.11 125	0.10 141	0.15 246	0.10 76	0.17 129	0.14 107

SFCPSM	0.46 119	0.24 29	2.35 266	0.27 40	0.27 195	0.70 263	0.32 205	0.96 298	0.63 181	0.49 124	0.52 136	0.43 106	0.36 127	0.52 112	0.43 176	0.12 172	0.09 112	0.12 137	0.16 240	0.16 110	0.12 63

ccs_rob	0.45 109	0.46 145	2.22 243	0.26 31	0.19 96	0.56 98	0.21 33	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 173	0.69 245	0.47 221	0.52 112	0.31 108	0.11 125	0.09 112	0.16 261	0.10 76	0.17 129	0.14 107

MyStereo04	0.48 136	0.40 120	2.65 316	0.29 79	0.23 146	0.60 155	0.31 184	0.83 208	0.75 279	0.47 94	0.36 43	0.53 160	0.42 187	0.53 118	0.39 155	0.09 17	0.18 279	0.12 137	0.11 125	0.16 110	0.19 195

UDGNet	0.44 94	1.02 330	1.74 86	0.35 190	0.19 96	0.58 130	0.23 61	0.49 27	0.66 210	0.41 65	0.38 53	0.34 61	0.29 91	0.53 118	0.30 98	0.24 329	0.10 141	0.37 359	0.19 283	0.27 252	0.15 137

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 276	0.33 153	0.22 134	0.59 146	0.55 306	0.75 145	0.50 74	0.44 79	0.60 199	0.49 146	0.35 123	0.53 118	0.37 143	0.16 259	0.16 261	0.14 220	0.11 125	0.15 83	0.15 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_ucs	0.48 136	0.50 162	2.32 258	0.26 31	0.22 134	0.57 115	0.22 45	0.85 222	0.65 200	0.53 159	0.64 237	0.68 238	0.44 204	0.54 121	0.31 108	0.13 200	0.12 198	0.16 261	0.11 125	0.19 165	0.17 170

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 173	1.47 39	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.54 121	0.19 3	0.09 17	0.10 141	0.10 48	0.18 265	0.24 220	0.29 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 280	0.16 37	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.54 121	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63
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
iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 280	0.16 37	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.54 121	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

anonymousdsp	0.34 26	0.53 170	1.47 39	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.55 125	0.19 3	0.09 17	0.11 173	0.10 48	0.18 265	0.24 220	0.29 287

iGMRVC	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 280	0.17 61	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.55 125	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

RALCasStereoNet	0.45 109	0.88 284	1.85 143	0.30 92	0.26 184	0.49 45	0.26 115	0.58 69	0.51 78	0.36 43	0.48 102	0.36 67	0.28 78	0.55 125	0.34 132	0.10 78	0.53 377	0.09 20	0.08 29	0.25 231	0.34 317

MyStereo07	0.34 26	0.40 120	1.46 37	0.29 79	0.23 146	0.60 155	0.31 184	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.25 14	0.20 2	0.26 54	0.57 128	0.19 3	0.09 17	0.18 279	0.12 137	0.11 125	0.16 110	0.19 195

BEATNet_4x	0.47 132	0.73 232	1.91 170	0.33 153	0.15 24	0.56 98	0.25 99	0.85 222	0.58 131	0.54 170	0.51 129	0.57 182	0.42 187	0.57 128	0.61 241	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.20 177	0.16 159

GMStereo_Zeroshot	0.41 66	0.36 104	1.54 48	0.41 263	0.19 96	0.52 70	0.19 13	0.59 74	0.52 83	0.57 203	0.59 187	0.63 206	0.29 91	0.58 130	0.33 128	0.15 242	0.09 112	0.16 261	0.09 44	0.24 220	0.12 63

RAFT_CTSACE	0.46 119	0.76 239	2.07 210	0.35 190	0.30 218	0.54 79	0.30 174	0.61 83	0.48 64	0.49 124	0.76 293	0.55 167	0.36 127	0.58 130	0.22 30	0.08 4	0.13 212	0.11 92	0.10 76	0.41 334	0.08 10

GES	0.44 94	0.28 62	1.88 158	0.30 92	0.18 83	0.61 175	0.30 174	0.88 244	0.46 50	0.47 94	0.52 136	0.39 78	0.42 187	0.58 130	0.67 253	0.15 242	0.11 173	0.12 137	0.10 76	0.15 83	0.17 170

AASNet	0.56 214	1.03 331	2.34 263	0.37 226	0.33 253	0.65 234	0.29 168	0.96 298	0.73 263	0.54 170	0.60 199	0.55 167	0.38 140	0.59 133	0.58 235	0.14 228	0.12 198	0.13 191	0.10 76	0.43 339	0.24 250

test-3	0.43 85	0.20 4	1.70 75	0.34 176	0.32 242	0.45 19	0.23 61	0.71 117	0.46 50	0.51 143	0.29 20	0.45 124	0.21 16	0.59 133	0.98 293	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 349	0.29 261	0.28 281

test_1	0.43 85	0.20 4	1.70 75	0.34 176	0.32 242	0.45 19	0.23 61	0.71 117	0.46 50	0.50 131	0.29 20	0.45 124	0.21 16	0.59 133	0.98 293	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 349	0.29 261	0.29 287

test_3	0.44 94	0.20 4	1.70 75	0.36 208	0.32 242	0.47 34	0.30 174	0.73 130	0.49 68	0.50 131	0.30 25	0.45 124	0.22 20	0.59 133	0.98 293	0.08 4	0.10 141	0.11 92	0.35 349	0.29 261	0.28 281

EAI-Stereo	0.78 314	0.25 32	1.67 68	0.54 330	0.59 354	1.95 388	2.05 400	1.11 362	0.64 188	0.95 343	1.49 362	0.50 149	0.67 294	0.59 133	1.44 335	0.09 17	0.19 289	0.09 20	0.49 369	0.13 51	0.22 225

KYRaft	0.48 136	0.29 66	1.75 92	0.33 153	0.21 113	0.75 285	0.44 271	0.58 69	0.57 121	0.64 271	0.93 322	0.53 160	0.72 305	0.60 138	0.24 48	0.10 78	0.07 11	0.12 137	0.14 205	0.12 32	0.54 361

GrayStereo	0.66 263	0.19 2	1.76 96	0.90 372	0.23 146	0.62 195	1.42 395	0.62 87	0.60 142	0.72 303	0.78 297	0.56 176	3.07 400	0.60 138	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.21 298	0.11 22	0.18 187

Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 96	0.60 348	0.23 146	0.63 211	0.42 257	0.62 87	0.60 142	0.59 228	1.03 338	0.43 106	0.72 305	0.60 138	0.33 128	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 351

CBFPSM	0.56 214	0.91 290	1.82 138	0.28 58	0.23 146	0.71 265	0.37 236	0.72 122	0.64 188	0.50 131	0.49 119	1.03 342	0.83 322	0.62 141	1.35 328	0.10 78	0.12 198	0.10 48	0.10 76	0.18 148	0.19 195

LMCR-Stereo	0.52 186	0.71 225	2.39 273	0.40 257	0.21 113	0.74 279	0.31 184	1.02 339	0.64 188	0.61 243	0.63 221	0.39 78	0.51 238	0.62 141	0.42 168	0.19 293	0.09 112	0.12 137	0.09 44	0.23 205	0.12 63

DualNet	0.64 251	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.74 135	0.88 325	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	0.63 143	3.43 389	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 327

ffm	0.47 132	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.74 135	0.88 325	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	0.63 143	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 327

tt1	0.44 94	0.64 203	1.83 140	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	0.88 325	0.31 34	0.37 46	0.25 27	0.35 123	0.63 143	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.25 231	0.36 327

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 93	1.38 27	0.27 40	0.16 37	0.45 19	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.21 2	0.26 32	0.25 42	0.64 146	0.52 211	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.18 265	0.16 110	0.22 225

rrr	0.46 119	0.34 93	3.08 359	0.27 40	0.16 37	0.45 19	0.28 148	1.09 357	0.51 78	0.24 11	0.21 2	0.26 32	0.25 42	0.64 146	0.52 211	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.29 328	0.16 110	0.25 259

HH	0.49 153	0.49 156	2.78 335	0.50 314	0.41 309	0.38 12	0.23 61	0.72 122	0.38 10	0.63 262	0.48 102	0.87 308	0.41 172	0.64 146	0.21 22	0.09 17	0.17 271	0.10 48	0.09 44	0.16 110	0.12 63

HanStereo	0.49 153	0.49 156	2.78 335	0.50 314	0.41 309	0.38 12	0.23 61	0.72 122	0.38 10	0.63 262	0.48 102	0.87 308	0.41 172	0.64 146	0.21 22	0.09 17	0.17 271	0.10 48	0.09 44	0.16 110	0.12 63

TestStereo1	0.49 153	0.81 264	1.85 143	0.39 248	0.57 351	0.56 98	0.34 217	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 221	0.35 65	0.42 187	0.64 146	0.29 87	0.10 78	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.33 288	0.26 268

Wz-Net-LNSev	0.59 229	0.96 307	2.47 289	0.34 176	0.37 288	0.79 304	0.44 271	0.86 230	0.77 293	0.61 243	0.67 251	0.79 287	0.56 257	0.64 146	0.62 243	0.15 242	0.14 226	0.12 137	0.12 155	0.18 148	0.19 195

SA-5K	0.49 153	0.81 264	1.85 143	0.39 248	0.57 351	0.56 98	0.34 217	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 221	0.35 65	0.42 187	0.64 146	0.29 87	0.10 78	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.33 288	0.26 268

iRaft-Stereo_20w	0.58 225	0.39 118	1.96 192	0.45 293	0.32 242	0.92 335	0.57 315	1.14 363	0.56 118	0.81 323	0.40 63	0.55 167	0.69 298	0.65 153	1.04 307	0.09 17	0.16 261	0.09 20	0.36 355	0.17 129	0.25 259

PSM-AAD	0.63 248	0.22 17	1.77 104	0.37 226	0.23 146	0.86 324	1.17 381	0.59 74	0.60 142	0.64 271	0.71 280	0.68 238	2.93 397	0.65 153	0.31 108	0.09 17	0.07 11	0.17 277	0.15 225	0.13 51	0.33 313

pcwnet_v2	0.64 251	0.49 156	4.41 397	0.32 138	0.27 195	0.60 155	0.25 99	0.97 305	0.88 325	0.59 228	0.70 276	0.63 206	0.55 253	0.66 155	0.37 143	0.17 273	0.15 247	0.15 246	0.14 205	0.21 185	0.23 243

fast-acv-ft	0.63 248	0.88 284	3.10 361	0.38 240	0.30 218	0.79 304	0.48 290	0.69 111	0.72 249	0.58 215	0.78 297	0.76 278	0.60 271	0.67 156	0.73 267	0.15 242	0.15 247	0.18 294	0.17 255	0.37 314	0.16 159

MyStereo8	0.54 196	0.80 259	2.76 331	0.32 138	0.33 253	0.71 265	0.20 22	0.87 239	0.57 121	0.51 143	0.59 187	0.50 149	0.33 113	0.68 157	0.55 220	0.10 78	0.29 343	0.10 48	0.13 180	0.21 185	0.34 317

MSKI-zero shot	0.46 119	0.38 111	2.47 289	0.27 40	0.43 316	0.56 98	0.20 22	0.77 164	0.43 35	0.60 236	0.51 129	0.44 117	0.17 1	0.68 157	0.21 22	0.09 17	0.29 343	0.09 20	0.32 340	0.14 69	0.10 27

RAFT+CT+SA	0.50 162	0.86 278	1.82 138	0.37 226	0.75 368	0.54 79	0.34 217	0.77 164	0.63 181	0.38 52	0.55 162	0.34 61	0.29 91	0.68 157	0.27 65	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.51 371	0.29 261	0.41 349

Sa-1000	0.51 177	0.72 229	1.90 165	0.31 117	0.60 358	0.60 155	0.31 184	0.94 283	0.71 241	0.52 150	0.83 302	0.42 103	0.33 113	0.68 157	0.28 74	0.10 78	0.09 112	0.13 191	0.29 328	0.29 261	0.10 27

SA	0.50 162	0.75 238	1.95 183	0.31 117	0.61 359	0.57 115	0.31 184	0.91 266	0.73 263	0.42 69	0.62 211	0.38 74	0.47 221	0.68 157	0.29 87	0.09 17	0.09 112	0.13 191	0.32 340	0.30 270	0.10 27

GMM-Stereo	0.50 162	0.23 21	2.41 276	0.54 330	0.24 159	0.77 295	0.46 279	0.59 74	0.57 121	0.58 215	0.73 286	0.47 138	0.43 197	0.68 157	0.27 65	0.10 78	0.06 1	0.13 191	0.13 180	0.14 69	0.44 353

ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 203	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 53	0.24 21	0.38 140	0.69 163	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

xx1	0.46 119	0.64 203	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	1.01 347	0.31 34	0.38 53	0.46 132	0.36 127	0.69 163	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.12 137	0.12 155	0.12 32	0.14 107

cc1	0.47 132	0.64 203	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	1.01 347	0.31 34	0.38 53	0.24 21	0.38 140	0.69 163	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.25 231	0.40 344

EKT-Stereo	1.47 379	0.49 156	1.93 176	2.57 407	19.31 421	0.55 89	0.22 45	0.69 111	0.42 28	0.38 52	0.36 43	0.43 106	0.27 68	0.69 163	0.26 57	0.12 172	0.14 226	0.11 92	0.16 240	0.20 177	0.15 137

iResNet	0.51 177	0.76 239	2.59 309	0.41 263	0.17 61	0.64 222	0.27 138	0.82 202	0.70 232	0.57 203	0.64 237	0.43 106	0.36 127	0.70 167	0.52 211	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.08 29	0.21 185	0.13 94

DN-CSS_ROB	0.48 136	1.23 357	1.99 195	0.39 248	0.22 134	0.56 98	0.19 13	0.75 145	0.61 156	0.45 86	0.62 211	0.41 90	0.31 107	0.70 167	0.32 118	0.11 125	0.08 58	0.14 220	0.13 180	0.36 307	0.12 63

mmm	0.38 46	0.21 9	1.18 9	0.35 190	0.17 61	0.49 45	0.26 115	0.78 178	0.52 83	0.50 131	0.57 178	0.41 90	0.37 135	0.71 169	0.31 108	0.11 125	0.13 212	0.14 220	0.13 180	0.15 83	0.14 107

anonymity	0.80 318	0.66 214	1.29 16	0.59 345	0.75 368	0.67 244	0.52 297	0.95 294	0.71 241	0.94 341	0.70 276	0.67 232	0.87 330	0.71 169	1.35 328	0.64 373	0.62 382	0.58 371	1.44 406	0.60 365	0.65 371

test_5	0.51 177	0.87 281	1.99 195	0.37 226	0.65 361	0.58 130	0.35 223	0.78 178	0.62 172	0.48 113	0.55 162	0.45 124	0.40 161	0.72 171	0.30 98	0.09 17	0.07 11	0.12 137	0.12 155	0.33 288	0.38 337

iinet-f	0.57 220	0.93 297	2.27 253	0.31 117	0.25 171	0.83 316	0.33 213	0.81 196	0.65 200	0.54 170	0.63 221	0.73 263	0.67 294	0.73 172	0.67 253	0.13 200	0.13 212	0.11 92	0.10 76	0.43 339	0.16 159

iResNetv2_ROB	0.59 229	1.43 373	2.96 349	0.40 257	0.22 134	0.58 130	0.28 148	0.91 266	0.73 263	0.57 203	0.63 221	0.60 197	0.41 172	0.74 173	0.35 139	0.11 125	0.08 58	0.10 48	0.07 13	0.43 339	0.17 170

DisPM	0.43 85	0.33 85	1.78 108	0.57 340	0.18 83	0.59 146	0.63 330	0.53 48	0.61 156	0.60 236	0.53 144	0.38 74	0.26 54	0.75 174	0.29 87	0.12 172	0.07 11	0.12 137	0.11 125	0.11 22	0.14 107

FTStereo	0.76 306	0.18 1	2.35 266	0.71 358	0.21 113	0.73 276	1.79 398	0.57 65	0.53 99	1.07 350	1.63 367	1.29 364	2.13 389	0.75 174	0.29 87	0.19 293	0.08 58	0.12 137	0.11 125	0.11 22	0.40 344

UPFNet	0.46 119	0.28 62	1.73 82	0.33 153	0.32 242	0.65 234	0.38 242	0.83 208	0.59 138	0.57 203	0.52 136	0.61 199	0.40 161	0.75 174	0.52 211	0.13 200	0.12 198	0.13 191	0.12 155	0.15 83	0.11 37

DLNR_Zeroshot_test	13.43 418	19.94 423	23.55 423	121.61 436	35.03 431	0.46 31	0.15 1	8.02 415	0.35 4	0.28 31	0.37 46	0.26 32	0.17 1	0.76 177	0.29 87	6.42 416	0.26 335	0.09 20	0.38 358	50.13 434	0.18 187

gwcnet-sp	0.49 153	0.43 132	2.54 304	0.31 117	0.22 134	0.67 244	0.31 184	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 90	0.46 132	0.43 197	0.76 177	0.46 184	0.11 125	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 153	0.43 132	2.54 304	0.31 117	0.22 134	0.67 244	0.31 184	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 90	0.46 132	0.43 197	0.76 177	0.46 184	0.11 125	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.15 83	0.14 107

ssnet	0.49 153	0.43 132	2.54 304	0.31 117	0.22 134	0.67 244	0.31 184	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 90	0.46 132	0.43 197	0.76 177	0.46 184	0.11 125	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.15 83	0.14 107

ssnet_v2	0.55 208	0.60 187	1.86 151	0.32 138	0.22 134	0.72 271	0.44 271	0.94 283	0.74 267	0.63 262	0.54 154	0.81 292	0.47 221	0.77 181	0.70 258	0.16 259	0.14 226	0.14 220	0.14 205	0.30 270	0.30 295

hknet	0.47 132	0.29 66	1.70 75	0.30 92	0.24 159	0.76 287	0.31 184	1.00 328	0.64 188	0.63 262	0.53 144	0.80 289	0.38 140	0.77 181	0.37 143	0.11 125	0.10 141	0.14 220	0.12 155	0.12 32	0.11 37

NRIStereo	0.46 119	0.25 32	1.77 104	0.47 302	0.16 37	0.95 337	0.74 347	0.51 33	0.56 118	0.48 113	0.39 60	0.59 191	0.29 91	0.77 181	0.32 118	0.11 125	0.13 212	0.11 92	0.09 44	0.21 185	0.24 250

XX-Stereo	0.55 208	0.54 173	3.50 382	0.48 310	0.39 295	0.54 79	0.17 5	0.89 250	0.40 19	0.44 79	0.65 246	0.85 302	0.19 9	0.77 181	0.21 22	0.10 78	0.14 226	0.10 48	0.32 340	0.17 129	0.14 107

UNet	0.54 196	0.44 138	2.83 338	0.31 117	0.33 253	0.74 279	0.27 138	0.82 202	0.61 156	0.53 159	0.54 154	0.72 260	0.54 248	0.78 185	0.56 227	0.11 125	0.09 112	0.13 191	0.11 125	0.14 69	0.12 63

Consistency-Raft	0.88 332	0.93 297	3.23 375	0.99 380	0.64 360	0.77 295	0.55 306	0.98 309	0.97 341	0.61 243	1.03 338	0.65 217	1.05 349	0.79 186	1.38 330	0.44 362	0.46 369	0.51 369	0.58 379	0.65 367	0.47 356

MMNet	0.50 162	0.48 154	1.93 176	0.33 153	0.27 195	0.79 304	0.28 148	0.81 196	0.74 267	0.60 236	0.56 173	0.59 191	0.55 253	0.79 186	0.59 237	0.10 78	0.09 112	0.12 137	0.11 125	0.13 51	0.14 107

MFMNet_re	0.92 337	1.28 362	2.53 298	0.82 369	0.76 371	0.90 331	0.75 348	0.98 309	1.04 350	1.03 347	1.05 342	0.84 299	0.94 340	0.83 188	0.72 264	0.68 375	0.60 380	0.63 374	0.60 381	0.77 374	0.74 374

PWCDC_ROB	0.72 290	1.06 334	2.09 216	0.47 302	0.36 276	0.78 300	0.26 115	0.98 309	1.34 372	0.61 243	2.07 375	0.64 214	0.61 278	0.83 188	0.71 260	0.31 351	0.14 226	0.15 246	0.12 155	0.60 365	0.21 215

LCNet	0.54 196	0.37 106	1.78 108	0.92 374	0.22 134	0.96 338	0.30 174	0.59 74	0.58 131	0.51 143	0.55 162	0.41 90	0.76 315	0.84 190	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.12 137	0.18 265	0.98 380	0.39 340

iResNet_ROB	0.50 162	1.15 348	1.73 82	0.31 117	0.21 113	0.58 130	0.22 45	0.95 294	0.82 311	0.58 215	0.62 211	0.57 182	0.39 154	0.84 190	0.40 160	0.11 125	0.08 58	0.09 20	0.06 7	0.21 185	0.13 94

dad	0.51 177	1.01 327	1.74 86	0.29 79	0.19 96	0.60 155	0.26 115	0.52 43	0.75 279	0.63 262	0.63 221	0.63 206	0.33 113	0.85 192	0.47 193	0.27 342	0.15 247	0.40 362	0.18 265	0.22 197	0.14 107

STTStereo	0.51 177	0.69 220	2.14 230	0.36 208	0.30 218	0.61 175	0.32 205	0.77 164	0.60 142	0.60 236	0.54 154	0.67 232	0.43 197	0.86 193	0.42 168	0.16 259	0.15 247	0.17 277	0.20 293	0.16 110	0.15 137

MIPNet	0.83 325	0.81 264	2.40 275	0.61 349	0.18 83	1.48 369	1.39 391	1.60 385	0.74 267	1.94 386	0.85 309	0.73 263	1.68 381	0.87 194	0.31 108	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.32 340	0.25 231	0.12 63

UCFNet_RVC	0.48 136	0.82 268	1.85 143	0.30 92	0.27 195	0.64 222	0.26 115	0.74 135	0.55 110	0.48 113	0.53 144	0.63 206	0.41 172	0.88 195	0.38 148	0.15 242	0.10 141	0.17 277	0.17 255	0.18 148	0.15 137

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 220	0.87 281	2.11 220	0.32 138	0.30 218	0.84 318	0.40 248	0.88 244	0.72 249	0.65 278	0.73 286	0.66 222	0.57 262	0.93 196	0.71 260	0.13 200	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.14 107

PFNet+	0.45 109	0.37 106	1.86 151	0.46 297	0.18 83	0.58 130	0.77 351	0.52 43	0.64 188	0.56 193	0.48 102	0.39 78	0.26 54	0.93 196	0.32 118	0.13 200	0.09 112	0.14 220	0.13 180	0.12 32	0.15 137

ADCP+	0.94 339	1.12 340	3.14 365	0.34 176	0.39 295	1.06 348	0.79 353	0.89 250	0.80 306	0.66 281	0.67 251	0.85 302	1.55 377	0.93 196	4.55 400	0.13 200	0.11 173	0.16 261	0.15 225	0.26 245	0.25 259

1test111	0.44 94	0.64 203	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 53	0.24 21	0.38 140	0.96 199	0.30 98	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

qqq	0.38 46	0.21 9	1.34 23	0.28 58	0.15 24	0.45 19	0.26 115	0.76 154	0.52 83	0.39 57	0.41 67	0.46 132	0.36 127	0.96 199	0.30 98	0.11 125	0.14 226	0.12 137	0.12 155	0.12 32	0.14 107

DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 223	1.94 180	0.29 79	0.26 184	0.63 211	0.31 184	0.80 192	0.48 64	0.61 243	0.55 162	0.66 222	0.38 140	0.98 201	0.40 160	0.19 293	0.14 226	0.14 220	0.14 205	0.23 205	0.17 170

LALA_ROB	0.60 233	0.76 239	1.69 71	0.36 208	0.29 208	0.79 304	0.55 306	0.94 283	0.77 293	0.81 323	0.67 251	0.94 326	0.49 233	0.99 202	0.73 267	0.21 306	0.15 247	0.20 307	0.18 265	0.23 205	0.21 215

CRFU-Net	0.56 214	0.38 111	1.86 151	0.46 297	0.26 184	0.82 314	0.36 229	0.90 256	0.49 68	0.62 254	0.59 187	0.78 283	1.35 366	1.00 203	0.48 196	0.15 242	0.14 226	0.17 277	0.10 76	0.19 165	0.14 107

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 208	0.92 291	2.36 269	0.38 240	0.37 288	0.60 155	0.28 148	0.82 202	0.62 172	0.62 254	0.55 162	0.72 260	0.45 208	1.00 203	0.43 176	0.15 242	0.11 173	0.14 220	0.14 205	0.15 83	0.16 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UDG	0.77 310	1.23 357	2.15 231	0.67 356	0.59 354	0.78 300	0.38 242	0.90 256	0.70 232	0.61 243	0.69 266	1.01 338	0.67 294	1.02 205	0.73 267	0.45 364	0.34 352	0.87 381	0.51 371	0.67 369	0.46 355

ADCRef	0.80 318	0.96 307	2.29 256	0.37 226	0.35 269	0.96 338	0.51 294	0.87 239	0.75 279	0.88 334	0.83 302	0.61 199	1.36 367	1.02 205	3.27 384	0.13 200	0.11 173	0.17 277	0.19 283	0.25 231	0.21 215

DDUNet	0.77 310	1.12 340	1.88 158	0.76 361	0.69 364	0.84 318	0.43 263	0.85 222	0.65 200	0.67 285	0.75 291	0.91 317	0.52 243	1.03 207	0.57 230	0.54 370	0.37 357	0.95 384	0.52 373	0.71 370	0.57 364

MLCV	0.48 136	0.89 287	1.85 143	0.29 79	0.14 12	0.59 146	0.23 61	0.72 122	0.59 138	0.66 281	0.66 248	0.55 167	0.36 127	1.03 207	0.49 201	0.09 17	0.06 1	0.09 20	0.07 13	0.19 165	0.11 37

ADCMid	0.96 342	1.32 368	2.74 329	0.38 240	0.35 269	0.99 341	0.58 317	0.94 283	0.86 319	1.23 365	1.01 334	1.01 338	1.00 344	1.05 209	3.97 393	0.21 306	0.19 289	0.42 364	0.32 340	0.40 332	0.29 287

aanetorigin	0.77 310	0.80 259	2.59 309	0.43 275	0.44 317	0.58 130	1.01 371	0.57 65	0.68 215	1.53 381	1.23 350	0.81 292	1.08 352	1.07 210	1.07 308	0.18 283	0.15 247	0.17 277	0.21 298	0.54 359	0.30 295

HGLStereo	0.54 196	0.69 220	2.00 197	0.35 190	0.40 302	0.66 239	0.30 174	0.83 208	0.62 172	0.57 203	0.69 266	0.69 245	0.54 248	1.07 210	0.55 220	0.13 200	0.13 212	0.13 191	0.11 125	0.19 165	0.17 170

SHD	0.72 290	0.77 247	2.36 269	0.45 293	0.40 302	0.71 265	0.32 205	1.02 339	1.25 368	1.07 350	0.84 305	0.90 316	0.73 308	1.09 212	0.98 293	0.21 306	0.18 279	0.20 307	0.21 298	0.32 282	0.31 302

GEStereo_RVC	0.54 196	0.87 281	1.95 183	0.47 302	0.25 171	0.62 195	0.37 236	1.00 328	0.74 267	0.53 159	0.54 154	0.59 191	0.44 204	1.10 213	0.46 184	0.15 242	0.11 173	0.12 137	0.10 76	0.26 245	0.19 195

StereoDRNet-Refined	0.50 162	0.41 123	1.50 44	0.33 153	0.21 113	0.68 255	0.26 115	0.81 196	0.68 215	0.67 285	0.68 259	0.73 263	0.42 187	1.10 213	0.59 237	0.11 125	0.08 58	0.14 220	0.14 205	0.25 231	0.21 215
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.57 220	0.34 93	1.87 156	0.45 293	0.34 259	0.84 318	0.35 223	0.84 218	0.78 298	0.59 228	0.63 221	1.06 349	0.53 245	1.10 213	0.82 283	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.10 76	0.22 197	0.18 187

IPLGR	0.54 196	0.56 182	2.68 319	0.36 208	0.18 83	0.62 195	0.54 303	1.02 339	0.64 188	0.73 307	0.46 87	0.47 138	0.45 208	1.12 216	0.29 87	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.19 165	0.12 63

HCRNet	0.46 119	0.49 156	1.65 63	0.38 240	0.29 208	0.58 130	0.22 45	0.75 145	0.62 172	0.47 94	0.49 119	0.48 144	0.36 127	1.12 216	0.37 143	0.15 242	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.17 129	0.17 170

delet	0.52 186	0.54 173	1.62 61	0.31 117	0.35 269	0.74 279	0.46 279	0.85 222	0.74 267	0.55 184	0.60 199	0.67 232	0.50 236	1.12 216	0.57 230	0.11 125	0.11 173	0.13 191	0.14 205	0.16 110	0.12 63

ADCL	0.99 343	0.79 257	2.43 282	0.39 248	0.32 242	1.50 371	1.90 399	0.92 274	0.97 341	1.26 369	1.27 352	1.00 337	1.42 372	1.14 219	3.31 385	0.17 273	0.14 226	0.22 315	0.21 298	0.30 270	0.22 225

ADCPNet	0.99 343	0.99 321	3.93 391	0.37 226	0.68 363	1.36 365	0.62 328	0.87 239	0.76 289	0.78 316	0.81 300	1.08 351	1.18 357	1.14 219	2.49 372	0.21 306	0.69 390	0.21 313	0.95 397	0.29 261	0.37 334

FINET	0.65 259	0.95 305	3.06 358	0.35 190	0.40 302	0.58 130	0.48 290	0.92 274	1.10 358	0.57 203	0.68 259	0.47 138	0.44 204	1.15 221	0.60 239	0.23 322	0.21 306	0.17 277	0.15 225	0.26 245	0.25 259

DSFCA	0.54 196	0.35 99	1.41 32	0.28 58	0.28 203	0.79 304	0.88 360	0.76 154	0.70 232	0.72 303	0.66 248	0.67 232	0.57 262	1.17 222	0.63 245	0.16 259	0.14 226	0.13 191	0.14 205	0.16 110	0.13 94

AF-Net	0.69 276	0.92 291	2.21 240	0.41 263	0.40 302	0.68 255	0.40 248	1.02 339	0.86 319	0.69 293	1.03 338	1.04 345	0.84 325	1.19 223	0.78 275	0.22 319	0.14 226	0.25 332	0.17 255	0.30 270	0.18 187

SQANet	0.80 318	1.58 378	2.53 298	0.76 361	0.83 372	0.76 287	0.36 229	0.83 208	0.64 188	0.63 262	0.69 266	0.73 263	0.51 238	1.21 224	0.53 215	0.77 379	0.29 343	0.59 373	0.29 328	0.86 378	0.61 367

PDISCO_ROB	0.75 303	1.06 334	2.11 220	0.64 352	0.59 354	1.13 357	0.43 263	1.14 363	1.05 351	0.64 271	0.71 280	0.96 329	0.61 278	1.21 224	0.76 271	0.37 359	0.18 279	0.27 336	0.24 306	0.56 361	0.32 306

NINENet	0.50 162	0.33 85	1.69 71	0.55 336	0.25 171	0.91 333	0.23 61	0.98 309	0.71 241	0.53 159	0.55 162	0.66 222	0.30 99	1.22 226	0.32 118	0.15 242	0.13 212	0.16 261	0.11 125	0.16 110	0.13 94

AAGNet	0.88 332	0.33 85	1.79 126	0.54 330	0.98 381	0.62 195	0.46 279	0.50 31	0.60 142	0.58 215	0.53 144	0.50 149	0.73 308	1.23 227	7.48 409	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.14 69	0.09 16

DMCA-RVC	0.62 245	0.96 307	2.63 312	0.36 208	0.90 377	0.56 98	0.31 184	0.69 111	0.57 121	0.68 291	0.52 136	0.59 191	0.56 257	1.23 227	0.53 215	0.16 259	0.38 359	0.20 307	0.15 225	0.20 177	0.15 137

RTSC	0.72 290	1.00 323	2.22 243	0.40 257	0.29 208	0.82 314	0.31 184	0.96 298	1.10 358	0.92 339	0.81 300	0.78 283	0.58 266	1.23 227	1.55 340	0.18 283	0.17 271	0.14 220	0.17 255	0.43 339	0.30 295

ARAFT	0.60 233	1.23 357	3.10 361	0.28 58	0.16 37	0.64 222	0.36 229	0.90 256	0.67 213	0.61 243	0.49 119	0.55 167	0.31 107	1.24 230	0.32 118	0.10 78	0.08 58	0.14 220	0.13 180	0.37 314	0.21 215

ADCS	1.05 351	1.36 372	2.98 353	0.42 271	0.36 276	0.96 338	0.81 357	1.06 352	1.12 360	1.25 366	0.97 328	1.08 351	0.90 335	1.25 231	4.86 402	0.21 306	0.21 306	0.22 315	0.23 304	0.36 307	0.38 337

cf-r	0.53 191	0.81 264	2.15 231	0.33 153	0.28 203	0.60 155	0.28 148	0.78 178	0.64 188	0.51 143	0.60 199	0.75 274	0.40 161	1.32 232	0.43 176	0.13 200	0.09 112	0.11 92	0.12 155	0.15 83	0.14 107

XQC	0.73 298	0.98 318	2.39 273	0.46 297	0.35 269	0.81 311	0.46 279	1.00 328	1.00 345	0.80 318	0.69 266	0.88 312	0.74 313	1.32 232	1.20 318	0.24 329	0.16 261	0.23 321	0.20 293	0.41 334	0.33 313

ASMatch	0.60 233	0.43 132	2.58 308	0.91 373	0.36 276	0.56 98	0.25 99	0.52 43	0.61 156	0.47 94	1.21 349	0.47 138	0.66 292	1.34 234	0.94 289	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.10 11	0.16 159

PVD	0.90 334	0.85 277	2.15 231	0.53 327	0.50 336	0.99 341	0.56 311	1.15 366	1.64 383	1.41 377	1.41 361	1.11 357	1.13 356	1.35 235	1.31 325	0.26 337	0.28 342	0.28 339	0.26 318	0.37 314	0.49 359

ETE_ROB	0.60 233	0.71 225	1.55 50	0.37 226	0.25 171	0.69 258	0.51 294	1.47 379	0.70 232	0.80 318	0.69 266	0.85 302	0.49 233	1.36 236	0.58 235	0.16 259	0.13 212	0.19 299	0.16 240	0.21 185	0.23 243

Wz-Net-MNSev	0.65 259	0.97 315	2.19 238	0.36 208	0.33 253	0.90 331	0.60 321	0.92 274	0.81 310	0.75 309	0.72 284	0.73 263	0.65 288	1.39 237	0.71 260	0.16 259	0.13 212	0.14 220	0.14 205	0.24 220	0.18 187

IPLG	0.69 276	0.84 273	2.43 282	0.35 190	0.21 113	1.65 379	0.61 324	1.36 376	0.58 131	1.39 376	0.51 129	0.37 68	0.87 330	1.41 238	0.36 141	0.09 17	0.07 11	0.14 220	0.12 155	0.32 282	0.11 37

Nwc_Net	0.68 272	0.83 271	2.53 298	0.41 263	0.39 295	0.77 295	0.38 242	1.01 336	0.70 232	0.60 236	0.99 331	0.98 333	0.68 297	1.41 238	0.63 245	0.23 322	0.15 247	0.23 321	0.25 312	0.23 205	0.18 187

OCTAStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 321	0.16 37	0.61 175	0.43 263	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.44 240	0.80 281	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.17 170

DRaft	0.62 245	0.38 111	1.76 96	0.24 7	0.16 37	0.64 222	0.66 332	0.53 48	0.53 99	0.67 285	0.99 331	0.38 74	1.00 344	1.44 240	2.10 362	0.10 78	0.14 226	0.10 48	0.14 205	0.18 148	0.21 215

RE-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 321	0.16 37	0.61 175	0.43 263	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.44 240	0.78 275	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.17 170

TVStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 321	0.16 37	0.61 175	0.43 263	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.44 240	0.78 275	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.17 170

NF-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 321	0.16 37	0.61 175	0.44 271	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.45 244	0.79 280	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.16 159

otaku	1.03 349	1.68 385	2.72 325	0.95 377	0.73 367	1.03 346	0.59 319	0.99 320	0.86 319	0.69 293	1.61 365	0.98 333	0.64 286	1.46 245	1.14 313	0.95 384	0.46 369	0.72 379	0.40 361	1.24 389	0.78 379

raft_robust	0.55 208	0.84 273	1.73 82	0.28 58	0.54 345	0.53 76	0.25 99	0.88 244	0.75 279	0.48 113	0.46 87	0.76 278	0.75 314	1.46 245	0.27 65	0.09 17	0.10 141	0.10 48	0.30 333	0.26 245	0.16 159

PSM-softLoss	0.48 136	0.27 42	1.85 143	0.51 317	0.17 61	0.61 175	0.40 248	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 102	0.39 78	0.25 42	1.46 245	0.77 273	0.12 172	0.08 58	0.13 191	0.12 155	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 136	0.27 42	1.85 143	0.51 317	0.17 61	0.61 175	0.40 248	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 102	0.39 78	0.25 42	1.46 245	0.77 273	0.12 172	0.08 58	0.13 191	0.12 155	0.12 32	0.14 107

CFNet-ft	0.51 177	0.76 239	1.79 126	0.28 58	0.30 218	0.63 211	0.28 148	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 178	0.74 269	0.41 172	1.46 245	0.42 168	0.14 228	0.10 141	0.28 339	0.13 180	0.18 148	0.14 107

CFNet_RVC	0.51 177	0.76 239	1.79 126	0.28 58	0.30 218	0.63 211	0.28 148	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 178	0.74 269	0.41 172	1.46 245	0.42 168	0.14 228	0.10 141	0.28 339	0.13 180	0.18 148	0.14 107

CBMV	0.71 287	0.76 239	2.64 314	0.33 153	0.20 106	0.78 300	0.79 353	0.98 309	0.78 298	0.85 333	0.71 280	0.86 306	1.10 354	1.46 245	0.62 243	0.18 283	0.20 298	0.21 313	0.19 283	0.25 231	0.33 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
xxxx	0.70 280	0.21 9	1.33 21	0.28 58	0.18 83	0.63 211	0.24 84	1.02 339	0.69 223	0.50 131	0.62 211	0.58 189	0.38 140	1.47 252	5.21 404	0.13 200	0.12 198	0.11 92	0.10 76	0.12 32	0.15 137

G-Net	0.99 343	0.64 203	2.76 331	0.57 340	0.67 362	2.03 393	0.72 346	0.76 154	0.67 213	1.14 356	2.56 389	1.30 367	1.02 346	1.48 253	1.74 347	0.25 334	0.24 319	0.24 327	0.26 318	0.37 314	0.31 302

AnyNet_C32	1.00 346	1.33 370	2.53 298	0.49 312	0.54 345	1.15 359	1.14 379	0.91 266	0.89 330	1.11 353	0.95 325	0.87 308	0.93 337	1.50 254	4.07 395	0.21 306	0.20 298	0.25 332	0.24 306	0.38 320	0.33 313

DispFullNet	1.67 385	2.10 403	5.22 402	1.53 395	8.90 412	0.86 324	0.31 184	0.96 298	0.96 340	1.37 375	1.01 334	1.13 358	1.98 388	1.51 255	0.91 288	0.54 370	0.31 347	1.18 390	0.63 384	1.13 383	0.80 380

FADNet_RVC	0.81 323	1.14 344	2.42 278	0.30 92	0.24 159	0.71 265	0.24 84	0.95 294	0.61 156	0.44 79	0.56 173	0.59 191	0.42 187	1.52 256	0.68 256	0.94 383	0.96 400	0.28 339	1.00 399	0.90 379	1.36 401

DLCB_ROB	0.54 196	0.55 181	1.49 43	0.36 208	0.25 171	0.65 234	0.36 229	0.80 192	0.70 232	0.72 303	0.69 266	0.83 297	0.46 216	1.53 257	0.60 239	0.13 200	0.12 198	0.14 220	0.14 205	0.14 69	0.13 94

DEmStereo	0.68 272	0.31 77	2.25 250	0.42 271	0.17 61	0.66 239	0.89 361	0.51 33	0.59 138	0.60 236	1.01 334	0.45 124	1.26 359	1.54 258	2.26 368	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.10 76	0.10 11	0.11 37

RP	0.67 266	0.82 268	1.94 180	0.43 275	0.44 317	0.65 234	0.45 277	0.89 250	0.82 311	0.66 281	0.92 319	0.99 336	0.76 315	1.55 259	0.66 250	0.25 334	0.18 279	0.23 321	0.20 293	0.31 278	0.22 225

SepStereo	0.52 186	0.35 99	1.55 50	0.33 153	0.34 259	0.50 51	0.42 257	0.83 208	0.74 267	0.83 328	0.68 259	0.56 176	0.48 228	1.56 260	0.46 184	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.18 148	0.15 137

NCCL2	0.65 259	0.94 299	1.96 192	0.43 275	0.30 218	0.71 265	0.68 337	0.84 218	0.65 200	0.70 296	0.60 199	0.86 306	0.54 248	1.56 260	0.57 230	0.20 302	0.16 261	0.67 376	0.25 312	0.22 197	0.24 250

RAFT_R40	0.50 162	0.21 9	1.76 96	0.50 314	0.40 302	0.61 175	0.53 300	0.56 62	0.60 142	0.56 193	0.54 154	0.55 167	0.51 238	1.57 262	0.53 215	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.09 16

RAFT-345	0.53 191	0.30 71	2.34 263	0.38 240	0.34 259	0.58 130	0.42 257	0.47 20	0.61 156	0.51 143	1.00 333	0.43 106	0.28 78	1.57 262	0.82 283	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.10 11	0.08 10

FADNet-RVC-Resample	0.67 266	1.16 352	3.16 367	0.37 226	0.29 208	0.62 195	0.38 242	0.86 230	0.63 181	0.51 143	0.50 125	0.57 182	0.45 208	1.57 262	0.49 201	0.24 329	0.32 351	0.23 321	0.19 283	0.27 252	0.62 368

stereogan	0.69 276	0.51 164	2.44 284	0.39 248	0.39 295	1.01 345	0.41 254	0.94 283	0.92 336	0.73 307	0.85 309	1.15 360	0.69 298	1.57 262	0.53 215	0.19 293	0.18 279	0.20 307	0.16 240	0.36 307	0.24 250

IRAFT_RVC	0.54 196	0.53 170	1.78 108	0.46 297	0.21 113	0.58 130	0.43 263	0.65 95	0.66 210	0.54 170	0.50 125	0.49 146	0.51 238	1.58 266	1.01 303	0.11 125	0.25 333	0.13 191	0.10 76	0.15 83	0.13 94

EDNetEfficient	1.27 366	0.70 223	4.05 393	0.64 352	0.98 381	0.94 336	1.40 392	0.85 222	1.75 387	2.34 397	1.33 357	1.05 347	2.21 391	1.58 266	4.15 396	0.15 242	0.19 289	0.14 220	0.27 322	0.38 320	0.32 306

SST-Stereo	0.52 186	0.20 4	1.76 96	0.62 350	0.53 343	0.62 195	0.66 332	0.55 61	0.61 156	0.58 215	0.53 144	0.52 158	0.60 271	1.59 268	0.29 87	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.10 27

CoDeX	0.52 186	0.43 132	2.25 250	0.29 79	0.26 184	0.61 175	0.32 205	0.99 320	0.68 215	0.48 113	0.55 162	0.52 158	0.40 161	1.60 269	0.35 139	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.10 76	0.13 51	0.12 63

RainbowNet	1.15 356	1.78 390	2.72 325	1.12 386	0.91 378	1.06 348	0.76 350	1.16 367	1.13 362	0.75 309	0.97 328	1.09 353	0.80 319	1.60 269	1.21 320	1.17 391	1.26 403	1.01 387	0.57 377	1.13 383	0.88 386

RAFT-RH_RVC	0.61 241	0.50 162	2.33 261	0.36 208	0.29 208	0.60 155	0.18 11	0.44 8	0.58 131	0.76 312	1.91 373	0.47 138	0.29 91	1.60 269	1.23 322	0.14 228	0.07 11	0.13 191	0.13 180	0.10 11	0.09 16

AnyNet_C01	1.14 354	1.49 376	4.23 396	0.54 330	0.53 343	1.51 372	1.37 389	1.04 350	1.07 355	1.17 362	1.33 357	1.15 360	1.08 352	1.61 272	2.74 374	0.25 334	0.22 311	0.28 339	0.24 306	0.48 348	0.40 344

PWC_ROB	0.70 280	0.94 299	1.88 158	0.39 248	0.39 295	0.62 195	0.30 174	0.98 309	0.94 337	0.91 338	1.29 354	0.77 280	0.62 283	1.62 273	1.03 306	0.18 283	0.11 173	0.18 294	0.13 180	0.51 354	0.22 225

DGSMNet	2.89 400	0.63 201	3.18 370	3.43 412	4.17 411	2.57 401	6.98 413	0.97 305	0.83 314	0.56 193	1.86 372	0.79 287	0.62 283	1.64 274	1.39 331	4.61 411	5.01 414	5.17 416	4.71 415	4.44 414	4.19 413

GwcNet	0.69 276	0.71 225	3.12 364	0.36 208	0.45 325	0.81 311	0.44 271	0.86 230	0.84 316	0.60 236	0.74 288	0.82 295	0.49 233	1.65 275	0.66 250	0.16 259	0.15 247	0.15 246	0.15 225	0.31 278	0.24 250

Ntro	1.00 346	1.68 385	2.80 337	0.95 377	0.85 373	1.06 348	0.53 300	0.98 309	0.90 332	0.62 254	0.76 293	0.93 322	0.66 292	1.66 276	0.98 293	0.99 386	0.45 368	0.75 380	0.40 361	1.19 385	0.75 376

LSM	3.31 404	1.11 339	5.29 404	9.40 417	30.65 430	0.84 318	1.12 378	0.91 266	1.22 366	1.36 372	2.19 380	0.93 322	0.83 322	1.66 276	0.90 287	0.21 306	0.31 347	0.24 327	0.28 325	0.39 328	6.33 415

Wz-Net-SNSev	0.76 306	1.32 368	3.11 363	0.40 257	0.31 234	0.71 265	0.60 321	0.98 309	0.87 322	0.67 285	0.83 302	0.96 329	0.60 271	1.67 278	0.97 292	0.16 259	0.15 247	0.16 261	0.17 255	0.36 307	0.24 250

ccnet	0.71 287	0.41 123	1.59 54	0.40 257	0.45 325	1.06 348	0.55 306	0.98 309	0.71 241	0.88 334	0.97 328	0.82 295	0.88 333	1.68 279	0.94 289	0.32 352	0.26 335	0.32 350	0.27 322	0.34 295	0.30 295

PSMNet-RSSM	0.53 191	0.82 268	1.78 108	0.31 117	0.25 171	0.58 130	0.28 148	0.84 218	0.60 142	0.50 131	0.61 206	0.67 232	0.43 197	1.68 279	0.42 168	0.15 242	0.10 141	0.14 220	0.16 240	0.15 83	0.13 94

THIR-Stereo	0.86 329	0.62 194	2.13 225	0.25 15	0.16 37	0.58 130	2.74 406	0.59 74	0.51 78	0.62 254	1.62 366	0.97 332	1.80 385	1.69 281	2.25 367	0.10 78	0.08 58	0.14 220	0.11 125	0.15 83	0.11 37

StereoDRNet	0.64 251	0.88 284	2.35 266	0.41 263	0.45 325	0.73 276	0.47 287	0.94 283	0.74 267	0.75 309	0.54 154	0.74 269	0.47 221	1.70 282	0.72 264	0.15 242	0.14 226	0.15 246	0.14 205	0.20 177	0.19 195

XPNet_ROB	0.61 241	0.72 229	1.66 67	0.37 226	0.27 195	0.67 244	0.47 287	0.89 250	0.71 241	0.78 316	0.70 276	0.81 292	0.53 245	1.70 282	0.76 271	0.21 306	0.16 261	0.16 261	0.15 225	0.20 177	0.21 215

WCMA_ROB	1.12 353	0.83 271	2.66 317	0.58 342	0.34 259	1.17 361	0.71 343	0.93 279	0.94 337	1.74 384	2.63 392	3.09 392	1.71 383	1.70 282	1.84 351	0.26 337	0.21 306	0.20 307	0.21 298	0.28 258	0.43 351

SAMSARA	0.91 335	0.97 315	2.22 243	0.80 365	0.58 353	1.32 363	1.31 386	1.01 336	0.94 337	1.36 372	0.87 312	1.38 369	0.90 335	1.72 285	1.02 304	0.24 329	0.30 346	0.22 315	0.25 312	0.36 307	0.35 319

FADNet-RVC	0.61 241	1.26 361	2.12 223	0.33 153	0.26 184	0.59 146	0.29 168	0.86 230	0.62 172	0.45 86	0.50 125	0.62 203	0.46 216	1.73 286	0.55 220	0.17 273	0.20 298	0.17 277	0.18 265	0.59 362	0.28 281

ELAS	1.39 375	0.79 257	2.86 339	0.53 327	0.50 336	2.81 402	2.20 401	1.61 386	1.50 379	2.28 396	2.35 384	1.82 378	2.13 389	1.73 286	2.22 365	0.35 356	0.37 357	0.35 353	0.35 349	0.49 350	0.47 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	1.15 356	1.14 344	5.43 405	0.36 208	0.26 184	0.81 311	0.89 361	0.88 244	1.17 363	0.67 285	0.68 259	0.63 206	1.39 370	1.74 288	3.37 387	0.15 242	0.12 198	0.17 277	0.16 240	2.80 408	0.25 259

RGC	0.71 287	0.97 315	2.18 237	0.44 280	0.44 317	0.73 276	0.40 248	0.94 283	0.71 241	0.71 300	1.04 341	1.01 338	0.71 302	1.74 288	0.70 258	0.23 322	0.18 279	0.28 339	0.26 318	0.29 261	0.27 276

RAFT + AFF	0.64 251	1.20 354	1.95 183	0.34 176	0.33 253	0.67 244	0.52 297	0.99 320	0.74 267	0.53 159	0.58 184	0.57 182	0.80 319	1.76 290	0.51 209	0.12 172	0.27 340	0.15 246	0.14 205	0.43 339	0.29 287

MFN_U_SF_RVC	1.55 383	2.39 410	3.16 367	0.65 354	0.41 309	1.12 355	0.46 279	1.23 369	1.33 371	1.61 382	1.20 348	1.43 371	0.98 343	1.76 290	1.97 353	1.90 404	1.80 405	1.98 409	2.15 408	1.63 397	1.77 407

CSP-Net	0.50 162	0.39 118	1.25 13	0.29 79	0.23 146	0.77 295	0.35 223	0.86 230	0.57 121	0.59 228	0.59 187	0.65 217	0.40 161	1.77 292	0.44 180	0.16 259	0.11 173	0.10 48	0.10 76	0.20 177	0.14 107

iRaft-Stereo_5w	0.54 196	1.01 327	2.08 215	0.27 40	0.21 113	0.49 45	0.28 148	0.73 130	0.58 131	0.40 59	0.61 206	0.62 203	0.46 216	1.78 293	0.47 193	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.10 76	0.39 328	0.12 63

CrosDoStereo	0.94 339	0.37 106	2.53 298	0.25 15	0.32 242	0.54 79	3.76 410	0.72 122	0.60 142	0.70 296	1.40 359	0.53 160	1.49 374	1.78 293	3.09 379	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.21 185	0.11 37

DeepStereo_LL	0.94 339	0.37 106	2.53 298	0.25 15	0.32 242	0.54 79	3.76 410	0.72 122	0.60 142	0.70 296	1.40 359	0.53 160	1.49 374	1.78 293	3.09 379	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.21 185	0.11 37

ADLNet	0.60 233	0.71 225	1.95 183	0.35 190	0.34 259	0.67 244	0.34 217	0.90 256	0.74 267	0.68 291	0.62 211	0.80 289	0.45 208	1.78 293	0.64 248	0.14 228	0.11 173	0.14 220	0.14 205	0.29 261	0.21 215

GwcNet-RSSM	0.57 220	0.94 299	2.13 225	0.32 138	0.25 171	0.60 155	0.30 174	0.80 192	0.66 210	0.52 150	0.64 237	0.71 258	0.40 161	1.79 297	0.50 206	0.13 200	0.09 112	0.12 137	0.12 155	0.21 185	0.15 137

DRN-Test	0.64 251	0.43 132	2.44 284	0.39 248	0.44 317	0.80 310	0.41 254	1.02 339	0.78 298	0.80 318	0.63 221	0.69 245	0.56 257	1.79 297	0.69 257	0.15 242	0.12 198	0.17 277	0.16 240	0.18 148	0.17 170

222	0.78 314	0.23 21	1.23 12	0.28 58	0.18 83	0.62 195	0.24 84	1.02 339	0.70 232	0.58 215	0.66 248	0.46 132	0.42 187	1.80 299	6.53 408	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.12 32	0.17 170

NCC-stereo	0.79 316	0.94 299	2.42 278	0.59 345	0.45 325	1.90 386	0.46 279	0.99 320	0.72 249	0.64 271	0.84 305	0.91 317	0.73 308	1.80 299	1.00 299	0.27 342	0.19 289	0.23 321	0.31 337	0.24 220	0.22 225

Abc-Net	0.79 316	0.94 299	2.42 278	0.59 345	0.45 325	1.90 386	0.46 279	0.99 320	0.72 249	0.64 271	0.84 305	0.91 317	0.73 308	1.80 299	1.00 299	0.27 342	0.19 289	0.23 321	0.31 337	0.24 220	0.22 225
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
coex-ft	5.95 410	1.67 383	60.57 434	0.34 176	0.30 218	0.77 295	0.69 339	0.74 135	4.41 402	19.22 422	2.15 379	1.62 376	7.97 411	1.81 302	8.96 411	0.44 362	2.08 410	0.18 294	0.19 283	0.38 320	4.62 414

STrans-v2	0.67 266	0.56 182	2.64 314	0.27 40	0.23 146	0.57 115	0.33 213	0.96 298	0.69 223	0.92 339	0.85 309	0.89 314	0.93 337	1.83 303	1.21 320	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.12 63

TransformOpticalFlow	0.64 251	0.56 182	2.66 317	0.44 280	0.26 184	0.62 195	0.28 148	0.83 208	0.71 241	0.76 312	0.74 288	0.91 317	0.85 326	1.83 303	0.81 282	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.11 22	0.12 63

EDNetEfficientorigin	8.18 412	0.98 318	145.96 436	0.51 317	0.89 376	0.72 271	0.48 290	0.85 222	1.56 382	2.12 388	1.49 362	1.29 364	1.31 363	1.83 303	2.13 363	0.13 200	0.12 198	0.17 277	0.18 265	0.39 328	0.45 354

ac_64	0.55 208	0.46 145	1.92 173	0.36 208	0.34 259	0.63 211	0.31 184	0.82 202	0.61 156	0.55 184	0.51 129	0.89 314	0.48 228	1.83 303	0.55 220	0.14 228	0.11 173	0.12 137	0.12 155	0.18 148	0.12 63

DANet	0.80 318	0.65 209	2.21 240	1.19 388	0.48 335	0.74 279	1.25 384	0.89 250	1.53 380	0.89 336	0.71 280	0.96 329	0.56 257	1.83 303	0.96 291	0.18 283	0.16 261	0.19 299	0.16 240	0.26 245	0.29 287
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereo	0.70 280	0.54 173	2.88 340	0.36 208	0.29 208	0.62 195	0.54 303	0.97 305	0.87 322	0.76 312	0.92 319	0.94 326	0.80 319	1.84 308	0.57 230	0.18 283	0.19 289	0.17 277	0.16 240	0.22 197	0.25 259

FADNet	0.64 251	1.22 356	2.06 208	0.32 138	0.30 218	0.66 239	0.29 168	0.88 244	0.72 249	0.44 79	0.48 102	0.66 222	0.57 262	1.84 308	0.45 183	0.46 366	0.20 298	0.17 277	0.19 283	0.59 362	0.24 250

SMFormer	0.50 162	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.49 201	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 162	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.49 201	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.14 69	0.11 37

qqq1	0.48 136	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.23 34	0.13 200	0.10 141	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 136	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.23 34	0.13 200	0.10 141	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

SPS-STEREO	1.07 352	1.13 343	2.88 340	0.65 354	0.69 364	0.99 341	0.68 337	1.05 351	0.87 322	1.36 372	1.23 350	1.46 372	0.94 340	1.87 310	1.72 346	0.66 374	0.61 381	0.58 371	0.57 377	0.65 367	0.77 378
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PFNet	0.60 233	0.33 85	2.47 289	0.41 263	0.55 348	0.62 195	0.27 138	0.61 83	0.63 181	0.61 243	0.56 173	0.45 124	0.32 110	1.88 315	1.14 313	0.28 346	0.09 112	0.12 137	0.16 240	0.26 245	0.20 209

test_xeample	0.72 290	0.21 9	1.36 24	0.27 40	0.17 61	0.59 146	0.28 148	1.01 336	0.70 232	0.55 184	0.67 251	0.44 117	0.39 154	1.88 315	5.17 403	0.12 172	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.13 51	0.15 137

ELAS_RVC	1.37 374	0.78 255	3.21 373	0.55 336	0.50 336	1.49 370	2.48 404	1.48 380	1.71 386	2.13 391	2.09 376	2.07 382	2.56 395	1.90 317	2.02 356	0.35 356	0.36 355	0.37 359	0.34 347	0.49 350	0.47 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-ADL	0.51 177	0.38 111	1.65 63	0.35 190	0.21 113	0.67 244	0.26 115	0.74 135	0.55 110	0.42 69	0.52 136	0.70 255	0.45 208	1.91 318	0.57 230	0.15 242	0.13 212	0.11 92	0.13 180	0.15 83	0.20 209

psm_up	0.57 220	0.61 191	1.83 140	0.35 190	0.30 218	0.64 222	0.37 236	0.90 256	0.68 215	0.59 228	0.55 162	0.68 238	0.54 248	1.91 318	0.46 184	0.16 259	0.15 247	0.16 261	0.15 225	0.23 205	0.13 94

Syn2CoEx	0.70 280	1.07 336	2.74 329	0.43 275	0.30 218	0.64 222	0.42 257	0.99 320	0.78 298	0.62 254	0.78 297	0.74 269	0.72 305	1.92 320	0.61 241	0.20 302	0.17 271	0.19 299	0.15 225	0.29 261	0.22 225

GANet-RSSM	0.55 208	0.73 232	1.90 165	0.36 208	0.26 184	0.59 146	0.27 138	0.78 178	0.52 83	0.47 94	0.57 178	0.63 206	0.45 208	1.92 320	0.43 176	0.14 228	0.10 141	0.25 332	0.11 125	0.34 295	0.14 107

IMH-64-1	1.39 375	1.64 381	1.86 151	1.36 390	1.11 389	1.39 366	1.19 382	1.76 388	1.45 377	1.16 357	2.21 381	1.53 374	1.38 368	1.98 322	1.52 338	1.29 393	0.67 385	1.27 394	0.69 385	1.29 391	0.98 389

IMH-64	1.39 375	1.64 381	1.86 151	1.36 390	1.11 389	1.39 366	1.19 382	1.76 388	1.45 377	1.16 357	2.21 381	1.53 374	1.38 368	1.98 322	1.52 338	1.29 393	0.67 385	1.27 394	0.69 385	1.29 391	0.98 389

TestStereo	0.45 109	0.54 173	2.11 220	0.29 79	0.16 37	0.43 17	0.24 84	0.54 58	0.45 47	0.37 47	0.46 87	0.34 61	0.27 68	1.98 322	0.27 65	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.14 69	0.08 10

NVstereo2D	0.58 225	0.40 120	2.03 206	0.35 190	0.35 269	0.69 258	0.39 246	0.91 266	0.80 306	0.47 94	0.53 144	0.67 232	0.46 216	1.99 325	0.48 196	0.19 293	0.11 173	0.17 277	0.13 180	0.25 231	0.25 259

PSMNet_ROB	0.66 263	1.01 327	2.33 261	0.38 240	0.31 234	0.72 271	0.55 306	0.86 230	0.69 223	0.54 170	0.60 199	0.75 274	0.47 221	2.00 326	0.82 283	0.17 273	0.13 212	0.19 299	0.19 283	0.24 220	0.27 276

GASNet	0.73 298	1.47 375	3.04 356	0.47 302	0.33 253	0.57 115	0.34 217	0.91 266	0.75 279	0.58 215	0.58 184	0.74 269	0.55 253	2.03 327	0.65 249	0.21 306	0.15 247	0.19 299	0.17 255	0.51 354	0.28 281

HBP-ISP	0.76 306	1.30 364	3.19 371	0.35 190	0.26 184	0.85 322	0.54 303	1.03 346	0.72 249	0.80 318	0.69 266	0.68 238	0.83 322	2.04 328	0.44 180	0.23 322	0.24 319	0.29 346	0.25 312	0.28 258	0.24 250

CBMV_ROB	0.76 306	0.42 129	2.68 319	0.33 153	0.22 134	0.74 279	0.47 287	0.96 298	0.76 289	1.04 349	0.96 326	0.88 312	0.93 337	2.06 329	1.19 317	0.22 319	0.24 319	0.27 336	0.25 312	0.25 231	0.28 281

ADLNet2	0.68 272	0.84 273	3.19 371	0.33 153	0.36 276	0.64 222	0.37 236	0.89 250	0.79 303	0.54 170	0.65 246	0.93 322	0.48 228	2.07 330	0.56 227	0.13 200	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.33 288	0.18 187

SACVNet	0.60 233	0.74 236	1.90 165	0.37 226	0.28 203	0.64 222	0.37 236	0.86 230	0.61 156	0.65 278	0.62 211	0.69 245	0.44 204	2.08 331	0.42 168	0.18 283	0.14 226	0.16 261	0.15 225	0.38 320	0.24 250

DPSNet	0.86 329	0.60 187	2.34 263	0.58 342	0.36 276	1.07 353	0.75 348	1.30 373	1.05 351	0.70 296	0.68 259	0.94 326	1.29 360	2.08 331	1.82 350	0.26 337	0.23 316	0.16 261	0.17 255	0.48 348	0.40 344

OMP-Stereo	0.59 229	0.65 209	1.74 86	0.56 338	0.37 288	0.60 155	0.26 115	0.70 115	0.65 200	0.66 281	0.60 199	0.69 245	0.32 110	2.09 333	1.20 318	0.10 78	0.07 11	0.12 137	0.09 44	0.17 129	0.10 27

IIG-Stereo	0.59 229	0.65 209	1.74 86	0.54 330	0.23 146	0.61 175	0.21 33	0.73 130	0.65 200	0.64 271	0.69 266	0.69 245	0.38 140	2.09 333	1.39 331	0.11 125	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.09 16

AACVNet	0.54 196	0.78 255	1.73 82	0.36 208	0.21 113	0.57 115	0.25 99	0.71 117	0.51 78	0.55 184	0.59 187	0.64 214	0.41 172	2.13 335	0.41 166	0.14 228	0.11 173	0.14 220	0.11 125	0.33 288	0.15 137

ttt	0.66 263	0.22 17	1.68 69	0.34 176	0.24 159	0.60 155	0.26 115	1.00 328	0.77 293	0.55 184	0.67 251	0.54 164	0.36 127	2.14 336	3.03 378	0.16 259	0.13 212	0.13 191	0.12 155	0.15 83	0.17 170

WZ-Net	0.92 337	1.31 365	3.76 385	0.41 263	0.36 276	0.86 324	0.71 343	1.00 328	1.06 354	0.82 327	0.92 319	1.06 349	1.05 349	2.16 337	1.61 342	0.19 293	0.13 212	0.15 246	0.16 240	0.32 282	0.28 281

edge stereo	0.81 323	0.73 232	3.30 377	0.37 226	1.21 393	0.62 195	0.39 246	0.93 279	0.79 303	0.80 318	0.88 315	1.14 359	0.71 302	2.18 338	0.71 260	0.21 306	0.20 298	0.26 335	0.18 265	0.38 320	0.26 268

ACVNet-4b	1.93 390	1.85 394	4.10 394	1.07 382	0.86 374	1.15 359	0.53 300	1.06 352	1.12 360	0.64 271	1.09 344	1.99 381	0.70 300	2.20 339	9.86 414	5.62 413	0.41 367	1.03 388	0.55 374	1.86 401	0.85 382

Dean	1.79 387	1.83 392	3.92 389	1.29 389	1.07 388	1.55 373	1.00 370	1.95 394	2.33 393	1.47 380	4.19 405	4.26 402	1.33 365	2.21 340	1.48 337	1.14 390	0.68 389	1.18 390	0.74 388	1.24 389	0.98 389

DeepPrunerF	0.86 329	0.86 278	2.91 347	0.45 293	0.50 336	0.64 222	0.48 290	1.14 363	2.64 397	0.63 262	0.61 206	0.65 217	0.62 283	2.21 340	1.31 325	0.23 322	0.19 289	0.30 347	0.28 325	0.36 307	0.25 259

RASNet	0.61 241	0.68 217	2.03 206	0.35 190	0.46 331	0.65 234	0.28 148	0.78 178	0.70 232	0.48 113	0.64 237	0.93 322	0.61 278	2.21 340	0.73 267	0.12 172	0.09 112	0.09 20	0.10 76	0.14 69	0.11 37

SGM+DAISY	1.83 388	1.43 373	3.81 386	0.87 370	1.01 384	2.38 399	2.53 405	1.36 376	1.75 387	2.92 403	3.22 400	2.65 388	2.93 397	2.22 343	3.10 381	0.72 377	0.69 390	0.63 374	0.62 382	0.77 374	0.98 389

CFNet	0.58 225	0.96 307	1.78 108	0.33 153	0.25 171	0.63 211	0.22 45	0.88 244	0.75 279	0.46 93	0.59 187	0.58 189	0.40 161	2.29 344	0.48 196	0.12 172	0.09 112	0.15 246	0.14 205	0.30 270	0.15 137

APVNet	0.70 280	0.67 215	2.71 323	0.38 240	0.36 276	0.85 322	0.43 263	0.91 266	0.68 215	0.55 184	0.69 266	0.75 274	0.55 253	2.31 345	0.78 275	0.17 273	0.17 271	0.24 327	0.19 283	0.33 288	0.23 243

hitnet-ft	0.67 266	0.80 259	1.90 165	0.28 58	0.22 134	0.69 258	0.36 229	0.85 222	0.65 200	0.56 193	0.84 305	1.03 342	0.95 342	2.32 346	0.55 220	0.23 322	0.14 226	0.41 363	0.13 180	0.24 220	0.17 170

PA-Net	0.84 327	1.00 323	3.49 381	0.63 351	0.40 302	0.70 263	0.52 297	0.86 230	0.84 316	0.52 150	0.59 187	0.70 255	0.54 248	2.35 347	2.23 366	0.17 273	0.27 340	0.19 299	0.28 325	0.22 197	0.36 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ACVNet_1	1.33 369	1.91 398	4.03 392	1.09 384	0.88 375	1.19 362	0.66 332	1.24 370	1.17 363	0.94 341	0.96 326	3.09 392	1.04 348	2.37 348	1.11 311	1.04 387	0.48 375	1.03 388	0.48 368	1.12 382	0.83 381

S-Stereo	0.80 318	0.69 220	3.89 388	0.39 248	0.37 288	0.69 258	0.70 342	0.94 283	0.98 344	0.62 254	0.91 318	0.83 297	0.60 271	2.37 348	0.66 250	0.18 283	0.21 306	0.17 277	0.18 265	0.30 270	0.35 319

SANet	1.20 360	1.21 355	3.33 380	0.38 240	0.27 195	1.73 383	0.85 358	1.10 358	2.49 396	1.16 357	1.83 371	1.72 377	1.50 376	2.37 348	2.84 376	0.18 283	0.16 261	0.16 261	0.15 225	0.32 282	0.32 306

1111x	0.74 301	0.21 9	1.93 176	0.31 117	0.17 61	0.63 211	0.32 205	1.03 346	0.74 267	0.52 150	0.62 211	0.57 182	0.47 221	2.38 351	4.25 398	0.12 172	0.14 226	0.11 92	0.12 155	0.12 32	0.14 107

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 310	1.04 332	2.06 208	0.94 376	0.35 269	0.89 330	0.40 248	0.85 222	0.63 181	0.55 184	0.63 221	0.75 274	0.38 140	2.38 351	0.48 196	1.10 389	0.31 347	0.36 355	0.21 298	0.53 358	0.55 363

pmcnn	1.32 368	1.05 333	2.77 333	0.74 360	1.43 396	0.72 271	0.56 311	0.96 298	0.91 333	0.99 345	2.92 398	6.01 408	0.70 300	2.38 351	3.32 386	0.13 200	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.34 295	0.22 225

FCDSN-DC	1.29 367	0.54 173	2.50 295	0.47 302	0.41 309	1.12 355	0.60 321	1.10 358	1.27 370	2.23 394	2.87 395	3.67 396	3.12 401	2.39 354	1.69 344	0.30 349	0.26 335	0.31 348	0.30 333	0.35 303	0.38 337
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DAS	0.56 214	0.35 99	1.55 50	0.33 153	0.34 259	0.50 51	0.42 257	0.83 208	0.74 267	0.83 328	0.68 259	0.56 176	0.48 228	2.40 355	0.46 184	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.18 148	0.15 137

PASM	0.72 290	0.68 217	1.91 170	0.47 302	0.44 317	0.60 155	0.51 294	0.76 154	0.80 306	0.77 315	0.67 251	0.87 308	0.61 278	2.40 355	0.67 253	0.32 352	0.35 353	0.36 355	0.41 364	0.45 347	0.39 340

Wz-Net-TNSev	0.91 335	1.73 389	3.08 359	0.36 208	0.31 234	1.00 344	0.71 343	1.06 352	0.97 341	0.71 300	0.72 284	1.09 353	0.87 330	2.42 357	1.59 341	0.20 302	0.20 298	0.16 261	0.20 293	0.44 346	0.35 319

GANetREF_RVC	0.75 303	1.15 348	2.46 287	0.47 302	0.26 184	0.83 316	0.61 324	0.97 305	0.89 330	0.62 254	0.61 206	0.72 260	0.59 269	2.42 357	0.55 220	0.32 352	0.25 333	0.36 355	0.24 306	0.39 328	0.31 302
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
Anonymous Stereo	0.70 280	1.08 337	2.47 289	0.42 271	0.36 276	0.60 155	0.78 352	0.83 208	0.75 279	0.65 278	0.63 221	0.62 203	0.38 140	2.43 359	0.78 275	0.19 293	0.18 279	0.19 299	0.20 293	0.30 270	0.23 243

PS-NSSS	0.63 248	1.00 323	1.81 133	0.30 92	0.31 234	0.63 211	0.34 217	0.98 309	0.69 223	0.54 170	0.74 288	0.51 152	0.41 172	2.43 359	0.48 196	0.24 329	0.17 271	0.27 336	0.18 265	0.27 252	0.21 215

MSMD_ROB	1.34 370	0.96 307	2.38 271	0.39 248	0.32 242	1.96 389	0.62 328	0.91 266	1.43 376	2.94 404	2.60 390	4.77 404	1.95 387	2.43 359	1.33 327	0.29 347	0.26 335	0.32 350	0.32 340	0.30 270	0.30 295

AANet_RVC	0.68 272	1.00 323	2.09 216	0.33 153	0.25 171	0.58 130	0.32 205	0.81 196	0.80 306	0.61 243	0.94 323	0.80 289	0.41 172	2.46 362	1.02 304	0.36 358	0.14 226	0.10 48	0.09 44	0.23 205	0.22 225

WAO-6	1.58 384	1.54 377	2.32 258	1.14 387	1.00 383	2.30 397	1.03 372	1.82 391	2.85 399	1.25 366	2.61 391	2.20 384	1.56 378	2.47 363	1.99 355	0.95 384	0.67 385	1.19 393	0.83 392	1.08 381	0.88 386

SGM-Forest	1.04 350	0.42 129	3.59 384	0.41 263	0.32 242	1.05 347	1.32 387	0.94 283	0.83 314	1.16 357	2.23 383	1.03 342	1.39 370	2.49 364	2.35 369	0.21 306	0.21 306	0.20 307	0.19 283	0.23 205	0.32 306
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet_2	1.42 378	1.81 391	3.23 375	1.08 383	0.92 379	1.32 363	0.85 358	1.49 381	1.69 384	1.19 364	1.73 369	2.13 383	1.03 347	2.50 365	1.40 333	0.91 381	0.53 377	1.00 386	0.55 374	2.11 403	0.85 382

ff1	0.73 298	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.74 135	0.88 325	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 389	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 327

mmx	0.72 290	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 389	0.13 200	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.15 83	0.15 137

xxx	0.72 290	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 389	0.13 200	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.15 83	0.15 137

FC-DCNN	1.49 381	0.59 186	2.88 340	0.44 280	0.39 295	1.97 391	0.66 332	1.67 387	1.70 385	2.72 402	2.89 396	4.22 399	2.97 399	2.55 369	2.19 364	0.29 347	0.26 335	0.31 348	0.30 333	0.32 282	0.39 340

HSM	0.62 245	0.76 239	1.72 81	0.30 92	0.29 208	0.64 222	0.28 148	0.94 283	0.62 172	0.58 215	0.57 178	1.40 370	0.64 286	2.59 370	0.42 168	0.11 125	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.14 69	0.11 37

UNDER WATER-64	2.47 393	1.89 396	4.86 400	1.82 402	1.44 398	3.18 404	1.57 396	2.62 398	5.64 404	2.05 387	2.13 378	4.13 398	3.76 403	2.62 371	3.42 388	1.47 398	0.85 397	1.57 404	1.07 401	1.82 400	1.49 403

CVANet_RVC	0.65 259	0.80 259	2.13 225	0.36 208	0.26 184	0.62 195	0.42 257	0.84 218	0.72 249	0.69 293	0.68 259	0.68 238	0.52 243	2.64 372	0.42 168	0.19 293	0.12 198	0.22 315	0.17 255	0.37 314	0.15 137

RTS	1.21 361	1.31 365	6.39 407	0.52 321	0.51 341	1.61 375	0.79 353	1.03 346	1.37 374	1.13 354	1.30 355	1.10 355	0.85 326	2.65 373	2.08 359	0.21 306	0.24 319	0.18 294	0.18 265	0.43 339	0.32 306

RTSA	1.21 361	1.31 365	6.39 407	0.52 321	0.51 341	1.61 375	0.79 353	1.03 346	1.37 374	1.13 354	1.30 355	1.10 355	0.85 326	2.65 373	2.08 359	0.21 306	0.24 319	0.18 294	0.18 265	0.43 339	0.32 306

LL-Strereo	0.72 290	1.29 363	2.49 293	0.36 208	0.45 325	0.55 89	0.32 205	0.93 279	0.71 241	0.67 285	0.58 184	0.85 302	0.79 318	2.67 375	0.46 184	0.10 78	0.18 279	0.14 220	0.12 155	0.40 332	0.42 350

RYNet	0.70 280	0.56 182	2.25 250	0.35 190	0.41 309	0.86 324	0.43 263	0.94 283	0.82 311	0.62 254	0.53 144	0.91 317	0.60 271	2.70 376	1.00 299	0.14 228	0.11 173	0.16 261	0.14 205	0.25 231	0.27 276

TDLM	0.67 266	0.92 291	1.76 96	0.37 226	0.24 159	0.66 239	0.56 311	0.82 202	0.74 267	1.16 357	0.62 211	0.61 199	0.48 228	2.70 376	0.50 206	0.20 302	0.11 173	0.35 353	0.14 205	0.32 282	0.16 159

GANet	0.75 303	0.84 273	2.01 198	0.40 257	0.25 171	0.74 279	0.66 332	0.87 239	0.73 263	0.71 300	1.07 343	0.84 299	0.59 269	2.71 378	1.15 315	0.17 273	0.16 261	0.44 366	0.16 240	0.31 278	0.20 209

CC-Net-ROB	0.85 328	1.15 348	2.13 225	0.88 371	0.38 293	0.88 329	0.44 271	1.06 352	0.79 303	0.58 215	0.69 266	0.65 217	0.50 236	2.74 379	0.51 209	0.93 382	0.39 365	0.87 381	0.29 328	0.54 359	0.54 361

NOSS_ROB	0.64 251	0.65 209	1.62 61	0.46 297	0.25 171	0.67 244	0.30 174	0.93 279	0.77 293	0.59 228	0.57 178	0.77 280	0.38 140	2.78 380	0.44 180	0.23 322	0.24 319	0.28 339	0.26 318	0.27 252	0.39 340

LVE	1.96 391	2.17 409	3.14 365	1.68 396	1.80 405	1.63 377	1.03 372	2.34 397	2.81 398	1.25 366	2.89 396	4.24 401	1.29 360	2.79 381	1.44 335	2.85 409	0.91 399	1.18 390	1.46 407	1.23 388	1.10 395

MeshStereo	1.21 361	1.15 348	3.01 355	0.34 176	0.28 203	1.10 354	0.69 339	1.35 375	1.01 347	2.71 401	2.41 386	2.96 390	1.45 373	2.80 382	1.40 333	0.22 319	0.22 311	0.22 315	0.19 283	0.50 352	0.26 268
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	1.89 389	0.92 291	2.50 295	0.96 379	0.93 380	1.63 377	1.37 389	1.52 383	12.43 411	1.85 385	1.69 368	2.40 387	1.74 384	2.81 383	1.71 345	0.53 368	0.47 372	0.42 364	0.47 367	0.74 371	0.74 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NVStereoNet_ROB	1.16 358	0.95 305	2.54 304	0.58 342	0.55 348	0.78 300	0.63 330	1.00 328	1.08 356	1.03 347	4.07 404	1.48 373	1.22 358	2.88 384	1.27 324	0.50 367	0.46 369	0.54 370	0.62 382	0.50 352	0.63 370
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 348	1.67 383	2.32 258	0.47 302	0.39 295	1.47 368	0.95 364	0.95 294	0.91 333	0.84 330	0.94 323	1.05 347	0.60 271	2.95 385	0.72 264	0.41 360	0.72 394	0.32 350	0.55 374	0.74 371	1.22 398

UNDER WATER	2.74 396	1.85 394	4.54 398	1.81 401	1.44 398	2.34 398	1.40 392	3.24 404	6.60 407	2.60 400	2.76 394	5.75 406	5.24 408	3.02 386	4.01 394	1.45 397	0.81 395	1.59 405	1.06 400	1.80 399	1.51 404

WAO-7	1.48 380	1.63 379	2.49 293	0.93 375	0.75 368	1.72 382	1.10 376	1.84 392	1.96 391	1.43 378	2.54 388	1.97 380	1.61 380	3.06 387	2.08 359	0.69 376	0.66 384	0.94 383	0.74 388	0.80 376	0.69 373

notaker	2.66 395	2.07 402	3.31 379	2.61 408	1.43 396	1.76 384	1.11 377	2.76 401	1.79 389	2.26 395	11.53 415	3.96 397	4.29 405	3.09 388	2.76 375	1.55 400	0.88 398	1.70 407	1.07 401	2.00 402	1.35 400

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 370	1.70 387	2.50 295	0.56 338	0.40 302	2.15 395	0.99 367	1.24 370	1.26 369	1.02 346	1.10 345	1.29 364	0.88 333	3.10 389	1.08 309	1.66 401	0.83 396	0.68 377	0.88 394	1.57 396	1.80 408

MADNet+	1.36 372	1.93 400	5.95 406	0.81 368	0.59 354	1.57 374	1.09 375	1.39 378	1.22 366	0.84 330	1.01 334	1.25 363	1.12 355	3.19 390	2.36 370	0.45 364	0.47 372	0.38 361	0.34 347	0.59 362	0.57 364

JetBlue	1.78 386	1.63 379	3.92 389	0.73 359	1.21 393	4.38 409	3.35 407	1.59 384	1.20 365	1.26 369	1.52 364	2.37 386	1.88 386	3.23 391	3.00 377	0.53 368	0.47 372	0.48 368	0.49 369	1.29 391	0.97 388

TorneroNet-64	2.65 394	1.83 392	3.30 377	1.46 393	1.20 392	3.89 405	0.99 367	3.51 409	6.71 408	2.56 399	4.60 406	4.22 399	3.85 404	3.33 392	3.14 382	1.19 392	0.65 383	1.39 399	0.79 391	3.31 410	1.15 396

TorneroNet	5.50 409	1.92 399	3.16 367	1.47 394	1.25 395	14.07 417	1.06 374	4.90 410	20.99 427	10.17 411	16.48 419	11.88 416	6.93 410	3.34 393	4.20 397	1.30 395	0.69 390	1.45 401	0.86 393	2.61 407	1.20 397

PWCK	1.49 381	1.90 397	3.22 374	1.09 384	0.54 345	1.71 381	1.73 397	1.49 381	1.53 380	1.44 379	1.80 370	1.82 378	1.30 362	3.34 393	1.76 348	1.07 388	0.56 379	0.97 385	0.58 379	1.38 395	0.65 371

tt	4.93 408	0.27 42	4.20 395	2.29 405	1.58 403	10.20 415	16.97 418	9.42 416	5.02 403	1.67 383	1.28 353	4.68 403	5.03 407	3.37 395	5.92 405	6.16 414	9.47 421	2.82 411	3.18 413	3.60 411	1.53 405

JetRed	3.29 403	4.93 413	10.17 411	1.45 392	1.72 404	7.44 412	5.05 412	3.06 402	2.12 392	2.41 398	2.39 385	2.99 391	2.37 392	3.51 396	6.44 406	1.32 396	1.90 409	1.37 398	1.23 405	2.21 405	1.76 406

SDNR	1.22 364	0.80 259	2.71 323	0.33 153	1.48 401	1.98 392	0.23 61	1.93 393	2.44 394	0.89 336	2.52 387	1.36 368	0.51 238	3.65 397	1.93 352	0.30 349	0.31 347	0.22 315	0.16 240	0.33 288	0.36 327

FBW_ROB	0.83 325	0.77 247	1.77 104	0.44 280	0.30 218	0.87 328	0.46 279	1.10 358	0.91 333	0.81 323	0.75 291	1.01 338	0.61 278	3.66 398	1.23 322	0.26 337	0.23 316	0.36 355	0.25 312	0.27 252	0.62 368

HSM-Net_RVC	0.67 266	0.34 93	2.23 247	0.26 31	0.19 96	0.67 244	0.29 168	1.26 372	0.69 223	0.72 303	0.70 276	0.78 283	0.42 187	3.77 399	0.41 166	0.13 200	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.12 32	0.11 37
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
psmorigin	1.36 372	0.60 187	13.80 418	0.37 226	0.29 208	0.62 195	0.33 213	0.77 164	0.61 156	0.96 344	0.88 315	1.17 362	0.73 308	4.00 400	0.86 286	0.19 293	0.22 311	0.17 277	0.18 265	0.24 220	0.29 287

MADNet++	2.79 397	2.11 405	2.97 352	2.49 406	2.28 406	2.95 403	2.31 402	2.67 399	2.47 395	3.03 405	3.13 399	2.70 389	2.92 396	4.10 401	4.48 399	2.68 408	2.24 412	3.04 412	2.44 410	2.37 406	2.34 410

MANE	2.90 401	1.14 344	2.96 349	1.03 381	1.01 384	5.01 410	2.45 403	5.36 411	6.88 409	3.58 407	4.76 408	5.99 407	4.99 406	4.23 402	4.61 401	0.56 372	0.67 385	0.44 366	0.78 390	0.51 354	1.03 394

MDST_ROB	1.17 359	0.42 129	3.87 387	0.54 330	0.44 317	4.11 408	0.58 317	1.31 374	0.84 316	2.12 388	1.12 346	0.98 333	0.71 302	4.24 403	0.99 298	0.16 259	0.14 226	0.19 299	0.17 255	0.18 148	0.35 319

ktn	4.35 406	2.10 403	2.89 343	1.80 400	1.49 402	2.13 394	1.41 394	2.26 396	12.72 412	11.41 414	16.43 418	11.15 414	3.75 402	4.36 404	3.18 383	1.82 403	0.98 402	1.73 408	1.21 404	2.97 409	1.27 399

LE_ROB	4.43 407	1.35 371	9.38 410	2.79 410	3.93 409	2.43 400	3.46 409	2.68 400	11.19 410	11.66 415	4.73 407	5.26 405	10.46 413	4.50 405	9.49 412	0.82 380	0.69 390	1.34 397	0.98 398	0.75 373	0.76 377

IMH	2.02 392	2.15 408	2.69 322	1.68 396	1.12 391	1.66 380	0.92 363	2.10 395	1.92 390	1.32 371	2.66 393	2.21 385	1.69 382	5.78 406	1.68 343	5.54 412	0.96 400	1.31 396	0.71 387	1.32 394	0.99 393

NaN_ROB	1.14 354	0.94 299	2.96 349	0.53 327	0.56 350	1.13 357	0.99 367	0.98 309	1.00 345	1.09 352	0.87 312	0.77 280	1.06 351	5.90 407	2.72 373	0.16 259	0.23 316	0.16 261	0.24 306	0.22 197	0.36 327

CSAN	1.25 365	1.12 340	3.04 356	0.51 317	0.37 288	1.06 348	1.15 380	1.22 368	1.08 356	1.17 362	1.91 373	1.04 345	1.31 363	5.96 408	2.43 371	0.26 337	0.22 311	0.24 327	0.24 306	0.31 278	0.30 295

SGM-ForestM	2.98 402	1.70 387	3.52 383	0.67 356	0.47 333	5.18 411	3.36 408	3.30 407	2.86 400	4.44 408	3.79 403	9.80 412	5.50 409	6.29 409	6.52 407	0.27 342	0.36 355	0.24 327	0.27 322	0.38 320	0.58 366

DGTPSM_ROB	8.89 413	5.62 414	12.25 413	5.92 414	11.32 414	8.54 413	24.18 420	6.40 413	13.49 413	5.15 409	11.46 413	6.19 409	10.92 414	7.00 410	13.72 416	4.47 410	7.65 415	3.92 413	7.45 418	4.38 413	7.87 417

DPSMNet_ROB	9.48 414	5.64 415	13.01 417	8.82 416	11.82 415	8.54 413	24.20 421	6.41 414	13.65 416	5.32 410	11.47 414	6.33 410	10.92 414	7.69 411	13.89 417	7.25 419	8.19 417	5.06 415	7.78 419	5.31 415	8.26 418

KSHMR	4.10 405	1.97 401	5.27 403	1.71 398	1.47 400	1.96 389	1.28 385	3.19 403	17.33 422	2.12 388	15.91 417	9.18 411	1.57 379	8.42 412	1.98 354	1.52 399	1.26 403	1.67 406	1.19 403	1.67 398	1.40 402

HanzoNet	7.64 411	2.86 411	5.05 401	7.01 415	3.97 410	2.18 396	1.34 388	3.37 408	4.05 401	13.17 416	10.58 409	10.73 413	16.52 419	8.45 413	10.51 415	10.48 420	9.72 422	5.59 417	13.46 421	6.84 416	6.83 416

WAO-8	2.80 398	2.14 406	2.89 343	1.91 403	1.04 386	3.98 406	0.96 365	3.26 405	6.17 405	2.15 392	3.37 401	3.31 394	2.41 393	11.84 414	2.03 357	2.05 405	1.86 407	1.54 402	0.92 395	1.22 386	0.87 384

Venus	2.80 398	2.14 406	2.89 343	1.91 403	1.04 386	3.98 406	0.96 365	3.26 405	6.17 405	2.15 392	3.37 401	3.31 394	2.41 393	11.84 414	2.03 357	2.05 405	1.86 407	1.54 402	0.92 395	1.22 386	0.87 384

PML	23.15 424	16.83 420	7.78 409	5.49 413	9.93 413	51.13 435	104.50 435	5.76 412	13.62 415	37.30 435	105.93 435	30.86 435	23.50 426	12.07 416	7.87 410	6.30 415	2.12 411	6.32 418	2.43 409	10.44 419	2.90 411

LRCNet_RVC	13.74 419	19.30 421	12.75 416	19.46 423	12.69 416	1.86 385	0.41 254	12.33 417	1.05 351	15.77 418	18.83 423	12.62 419	8.70 412	12.21 417	9.62 413	22.22 428	8.37 420	25.85 429	24.01 429	19.32 427	17.44 428

Anonymous_1	22.91 423	11.20 417	12.13 412	12.75 418	26.28 429	19.43 422	27.92 425	14.08 419	13.61 414	14.96 417	10.58 409	11.26 415	11.19 416	12.55 418	14.57 419	38.28 435	7.88 416	34.96 432	63.99 432	89.57 435	10.94 421

DPSimNet_ROB	17.97 421	20.20 427	24.98 425	17.62 421	15.92 419	21.53 426	21.00 419	13.70 418	15.61 420	23.89 432	14.69 416	22.87 424	24.58 434	12.70 419	14.56 418	18.48 427	12.91 423	20.21 427	12.05 420	17.76 420	14.17 422

DPSM_ROB	12.34 416	11.21 418	12.51 414	12.91 419	12.80 417	19.84 424	28.28 426	14.38 421	14.28 418	10.58 412	11.26 411	12.03 417	11.85 417	13.15 420	15.34 421	7.11 417	8.31 418	6.50 419	7.35 416	8.84 417	8.31 419

DPSM	12.34 416	11.21 418	12.51 414	12.91 419	12.80 417	19.84 424	28.28 426	14.38 421	14.28 418	10.58 412	11.26 411	12.03 417	11.85 417	13.15 420	15.34 421	7.11 417	8.31 418	6.50 419	7.35 416	8.84 417	8.31 419

xxxxx1	28.96 433	20.11 424	14.07 419	49.74 432	39.15 432	18.98 419	26.64 422	21.94 425	20.21 424	16.45 419	17.48 420	18.36 420	21.56 422	16.21 422	20.88 424	23.07 429	26.55 431	66.40 433	78.70 433	30.27 430	32.51 433

tt_ll	28.96 433	20.11 424	14.07 419	49.74 432	39.15 432	18.98 419	26.64 422	21.94 425	20.21 424	16.45 419	17.48 420	18.36 420	21.56 422	16.21 422	20.88 424	23.07 429	26.55 431	66.40 433	78.70 433	30.27 430	32.51 433

ff	28.96 433	20.11 424	14.07 419	49.74 432	39.15 432	18.98 419	26.64 422	21.94 425	20.21 424	16.45 419	17.48 420	18.36 420	21.56 422	16.21 422	20.88 424	23.07 429	26.55 431	66.40 433	78.70 433	30.27 430	32.51 433

BEATNet-Init1	12.10 415	11.19 416	27.29 432	2.99 411	3.51 408	21.84 427	11.10 414	14.34 420	13.83 417	20.34 423	20.33 424	26.35 433	20.03 421	19.06 425	14.80 420	1.74 402	1.81 406	2.05 410	2.49 411	3.69 412	3.12 412

HaxPig	19.86 422	22.40 428	22.34 422	17.95 422	17.95 420	11.77 416	11.89 415	16.02 423	15.89 421	21.10 424	21.41 425	18.74 423	18.39 420	20.08 426	19.69 423	23.63 432	23.22 430	24.06 428	23.69 428	23.00 428	23.95 430

MEDIAN_ROB	23.96 425	27.05 435	26.39 431	22.16 424	22.13 422	16.12 418	13.97 416	20.24 424	20.05 423	25.50 433	25.31 433	22.96 425	22.63 425	24.39 427	23.24 427	28.20 433	27.23 434	28.62 430	27.75 430	27.50 429	27.76 431

MyStereo03	24.83 427	22.55 430	25.13 426	26.08 426	25.72 424	39.87 430	57.07 432	28.77 429	28.85 431	21.33 428	22.66 430	24.16 426	23.82 427	26.32 428	30.89 433	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 421	16.71 423

MyStereo02	24.83 427	22.55 430	25.13 426	26.08 426	25.72 424	39.87 430	57.07 432	28.77 429	28.85 431	21.33 428	22.66 430	24.16 426	23.82 427	26.32 428	30.89 433	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 421	16.71 423

MyStereo	24.83 427	22.55 430	25.13 426	26.08 426	25.72 424	39.87 430	57.07 432	28.77 429	28.85 431	21.33 428	22.66 430	24.16 426	23.82 427	26.32 428	30.89 433	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 421	16.71 423

CasAABBNet	24.81 426	22.53 429	24.83 424	26.08 426	25.74 427	39.86 429	57.06 431	28.87 432	28.83 430	21.16 426	22.54 428	24.22 429	23.89 432	26.38 431	30.87 431	14.25 421	16.71 425	13.09 421	14.81 423	17.78 424	16.71 423

Selective-RAFT-Error	24.87 430	22.59 433	25.14 429	26.13 430	25.82 428	39.93 433	57.03 430	28.97 433	28.95 434	21.21 427	22.65 429	24.25 430	23.98 433	26.43 432	30.83 430	14.27 422	16.71 425	13.10 425	14.82 424	17.82 425	16.76 427

LSM0	26.58 431	22.63 434	25.88 430	30.13 431	52.21 435	39.94 434	56.74 429	28.97 433	28.72 429	21.14 425	22.26 427	24.43 431	23.88 431	26.54 433	30.87 431	14.32 426	16.55 424	13.12 426	14.71 422	17.92 426	20.60 429

AVERAGE_ROB	26.93 432	30.34 436	29.27 433	25.82 425	25.34 423	19.48 423	15.17 417	23.55 428	23.00 428	28.45 434	27.87 434	26.25 432	25.86 435	26.96 434	25.55 428	31.30 434	30.07 435	31.76 431	30.81 431	30.79 433	30.93 432

SPstereo	16.50 420	2.87 412	4.74 399	2.64 409	2.53 407	29.48 428	52.22 428	39.30 435	29.70 435	21.90 431	21.75 426	27.53 434	23.84 430	28.05 435	26.36 429	2.38 407	2.58 413	4.92 414	3.03 412	2.19 404	2.05 409

test_example2	115.39 436	123.23 437	94.57 435	115.52 435	123.55 436	101.63 436	114.33 436	53.41 436	99.48 436	134.90 436	135.05 436	85.83 436	85.11 436	111.32 436	106.15 436	152.55 436	205.26 436	99.78 436	114.96 436	140.96 436	110.20 436

ASD4		19.65 422

Low-res two-view benchmark