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

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 10	0.28 57	0.11 1	0.47 33	0.19 13	0.44 8	0.44 37	0.38 52	0.31 28	0.23 13	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 78	0.06 1	0.15 245	0.12 154	0.16 109	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.36 38	0.28 62	1.58 52	0.23 3	0.11 1	0.62 194	0.24 83	0.79 190	0.64 188	0.44 79	0.52 135	0.28 40	0.26 53	0.50 104	0.24 47	0.11 124	0.06 1	0.09 20	0.06 7	0.16 109	0.06 1

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 23	0.28 57	0.12 3	0.41 16	0.20 22	0.37 2	0.38 10	0.26 26	0.30 25	0.25 26	0.19 9	0.33 26	0.24 47	0.09 17	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.09 16

TANstereo	0.33 19	0.49 155	1.75 91	0.23 3	0.12 3	0.54 78	0.16 3	0.40 3	0.45 47	0.45 86	0.51 128	0.26 31	0.22 19	0.29 11	0.20 19	0.10 78	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 46	0.23 3	0.13 5	0.54 78	0.20 22	0.48 23	0.49 68	0.25 19	0.28 17	0.37 67	0.24 30	0.38 47	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

fff	0.43 85	0.77 246	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 287	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

XX-TBD	0.34 26	0.77 246	1.75 91	0.34 175	0.13 5	0.51 56	0.17 5	0.43 6	0.50 74	0.37 47	0.49 118	0.23 13	0.18 6	0.28 3	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

csc	0.43 85	0.77 246	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 287	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

cscssc	0.43 85	0.77 246	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 287	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

111	0.48 136	1.09 337	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.59 145	0.26 114	0.83 208	0.78 298	0.48 113	0.52 135	0.56 175	0.38 139	0.49 99	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.23 204	0.35 318

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 20	0.19 1	0.13 5	0.55 88	0.17 5	0.48 23	0.46 50	0.27 29	0.33 34	0.24 20	0.21 15	0.31 16	0.21 22	0.11 124	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
ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 202	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

xx1	0.46 119	0.64 202	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	1.01 347	0.31 34	0.38 52	0.46 131	0.36 126	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.12 136	0.12 154	0.12 32	0.14 107

1test111	0.44 94	0.64 202	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.96 198	0.30 97	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

cc1	0.47 132	0.64 202	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	1.01 347	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.25 230	0.40 343

tt1	0.44 94	0.64 202	1.83 139	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	0.88 325	0.31 34	0.37 45	0.25 26	0.35 122	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.25 230	0.36 326

RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 17	0.26 31	0.14 12	0.58 129	0.23 60	0.78 178	0.62 172	0.40 59	0.44 81	0.28 40	0.35 122	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 140	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.08 10

DCANet-4	0.40 63	0.27 42	2.21 239	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.47 89	0.28 40	0.37 134	0.37 43	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

ADStereo(finetuned)	0.45 109	0.77 246	2.12 222	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 101	0.31 47	0.76 314	0.37 43	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

DCANet	0.42 79	0.77 246	1.95 182	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 101	0.31 47	0.41 171	0.36 36	0.39 154	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

PMTNet	0.31 12	0.35 98	1.30 17	0.20 2	0.14 12	0.57 114	0.25 98	0.46 12	0.42 28	0.27 29	0.32 31	0.27 37	0.24 30	0.39 50	0.23 33	0.43 360	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 147	0.07 3

HITNet	0.46 119	0.92 290	2.09 215	0.33 152	0.14 12	0.55 88	0.22 44	0.83 208	0.56 118	0.51 143	0.49 118	0.48 143	0.37 134	0.48 90	0.54 218	0.09 17	0.06 1	0.10 48	0.08 29	0.23 204	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
MLCV	0.48 136	0.89 286	1.85 142	0.29 78	0.14 12	0.59 145	0.23 60	0.72 122	0.59 138	0.66 281	0.66 247	0.55 166	0.36 126	1.03 206	0.49 200	0.09 17	0.06 1	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.11 37

SMFormer	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.49 200	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.49 200	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.14 69	0.11 37

qqq1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.23 33	0.13 199	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.23 33	0.13 199	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 7	0.28 57	0.15 24	0.57 114	0.23 60	0.79 190	0.47 63	0.38 52	0.37 45	0.40 85	0.25 41	0.47 86	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.13 179	0.19 164	0.27 275

Selective-RAFT	0.35 34	0.26 41	1.48 41	0.31 116	0.15 24	0.61 174	0.19 13	0.60 81	0.54 106	0.28 31	0.29 20	0.40 85	0.33 112	0.50 104	0.27 64	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.35 348	0.19 164	0.08 10

ProNet	0.30 8	0.54 172	1.29 15	0.25 15	0.15 24	0.47 33	0.25 98	0.48 23	0.39 15	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 67	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.23 204	0.12 63

MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 36	0.31 116	0.15 24	0.53 75	0.19 13	0.44 8	0.35 4	0.36 43	0.38 52	0.27 37	0.27 67	0.42 59	0.19 3	0.09 17	0.13 211	0.09 20	0.16 239	0.20 176	0.13 94

qqq	0.38 46	0.21 9	1.34 22	0.28 57	0.15 24	0.45 19	0.26 114	0.76 154	0.52 83	0.39 57	0.41 66	0.46 131	0.36 126	0.96 198	0.30 97	0.11 124	0.14 225	0.12 136	0.12 154	0.12 32	0.14 107

AnonymousM	0.37 41	0.44 137	1.50 43	0.25 15	0.15 24	0.52 69	0.23 60	0.60 81	0.42 28	0.42 69	0.32 31	0.30 45	0.25 41	0.34 30	0.23 33	0.11 124	0.09 112	0.71 377	0.36 354	0.12 32	0.07 3

iRaftStereo_RVC	0.37 41	0.53 169	1.41 31	0.28 57	0.15 24	0.52 69	0.20 22	0.54 58	0.46 50	0.37 47	0.43 71	0.41 89	0.23 24	0.36 36	0.26 56	0.09 17	0.15 246	0.12 136	0.11 124	0.41 333	0.37 333

AFF-stereo	0.44 94	0.96 306	1.78 107	0.31 116	0.15 24	0.50 50	0.21 32	0.64 91	0.63 181	0.47 94	0.64 236	0.49 145	0.34 120	0.46 80	0.31 107	0.08 4	0.09 112	0.10 48	0.10 75	0.37 313	0.10 27

BEATNet_4x	0.47 132	0.73 231	1.91 169	0.33 152	0.15 24	0.56 97	0.25 98	0.85 222	0.58 131	0.54 170	0.51 128	0.57 181	0.42 186	0.57 127	0.61 240	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.20 176	0.16 159

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 31	0.33 152	0.16 37	0.48 39	0.21 32	0.67 106	0.48 64	0.40 59	0.34 38	0.32 53	0.33 112	0.42 59	0.27 64	0.11 124	0.12 197	0.10 48	0.08 29	0.13 51	0.14 107

ff7	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 92	1.38 26	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.18 264	0.16 109	0.22 224

ffff	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

rrr	0.46 119	0.34 92	3.08 358	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.28 147	1.09 357	0.51 78	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.29 327	0.16 109	0.25 258

11t	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

anonymousdsp	0.34 26	0.53 169	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.55 124	0.19 3	0.09 17	0.11 172	0.10 48	0.18 264	0.24 219	0.29 286

ccc-4	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 172	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.54 120	0.19 3	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.18 264	0.24 219	0.29 286
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	1.78 107	0.44 279	0.16 37	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	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
NF-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 320	0.16 37	0.61 174	0.44 270	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.45 243	0.79 279	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.16 159

OCTAStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 320	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.80 280	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

NRIStereo	0.46 119	0.25 32	1.77 103	0.47 301	0.16 37	0.95 336	0.74 346	0.51 33	0.56 118	0.48 113	0.39 59	0.59 190	0.29 90	0.77 180	0.32 117	0.11 124	0.13 211	0.11 92	0.09 44	0.21 184	0.24 249

THIR-Stereo	0.86 328	0.62 193	2.13 224	0.25 15	0.16 37	0.58 129	2.74 405	0.59 74	0.51 78	0.62 254	1.62 365	0.97 331	1.80 384	1.69 280	2.25 366	0.10 78	0.08 58	0.14 219	0.11 124	0.15 83	0.11 37

DRaft	0.62 244	0.38 110	1.76 95	0.24 7	0.16 37	0.64 221	0.66 331	0.53 48	0.53 99	0.67 285	0.99 330	0.38 73	1.00 343	1.44 239	2.10 361	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.14 204	0.18 147	0.21 214

RE-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 320	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.78 274	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

TVStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 320	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.78 274	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 279	0.16 37	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

RAFT-IKP	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 279	0.16 37	0.60 154	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.50 104	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 85	0.24 7	0.16 37	0.54 78	0.15 1	0.40 3	0.55 110	0.37 47	0.51 128	0.24 20	0.19 9	0.27 1	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 332	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
TestStereo	0.45 109	0.54 172	2.11 219	0.29 78	0.16 37	0.43 17	0.24 83	0.54 58	0.45 47	0.37 47	0.46 86	0.34 60	0.27 67	1.98 321	0.27 64	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.14 69	0.08 10

test_xeample3	0.46 119	0.34 92	2.99 353	0.37 225	0.16 37	0.49 44	0.33 212	1.06 352	0.44 37	0.25 19	0.23 5	0.24 20	0.25 41	0.49 99	0.56 226	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.40 360	0.17 128	0.26 267

ARAFT	0.60 232	1.23 356	3.10 360	0.28 57	0.16 37	0.64 221	0.36 228	0.90 256	0.67 213	0.61 243	0.49 118	0.55 166	0.31 106	1.24 229	0.32 117	0.10 78	0.08 58	0.14 219	0.13 179	0.37 313	0.21 214

GMStereo	0.38 46	0.99 320	1.91 169	0.27 39	0.16 37	0.39 14	0.23 60	0.47 20	0.62 172	0.38 52	0.34 38	0.25 26	0.25 41	0.39 50	0.29 86	0.14 227	0.08 58	0.10 48	0.12 154	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
mmm	0.38 46	0.21 9	1.18 8	0.35 189	0.17 61	0.49 44	0.26 114	0.78 178	0.52 83	0.50 131	0.57 177	0.41 89	0.37 134	0.71 168	0.31 107	0.11 124	0.13 211	0.14 219	0.13 179	0.15 83	0.14 107

1111x	0.74 300	0.21 9	1.93 175	0.31 116	0.17 61	0.63 210	0.32 204	1.03 346	0.74 267	0.52 150	0.62 210	0.57 181	0.47 220	2.38 350	4.25 397	0.12 171	0.14 225	0.11 92	0.12 154	0.12 32	0.14 107

Any-RAFT	0.38 46	0.25 32	1.89 161	0.27 39	0.17 61	0.68 254	0.21 32	0.78 178	0.53 99	0.43 74	0.43 71	0.54 163	0.30 98	0.41 56	0.20 19	0.10 78	0.12 197	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

CASS	0.39 59	0.30 71	1.61 59	0.32 137	0.17 61	0.53 75	0.24 83	0.70 115	0.49 68	0.59 228	0.54 153	0.40 85	0.40 160	0.41 56	0.30 97	0.17 272	0.10 140	0.14 219	0.11 124	0.18 147	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.35 34	0.20 4	1.36 23	0.33 152	0.17 61	0.47 33	0.24 83	0.75 145	0.54 106	0.40 59	0.40 62	0.42 102	0.34 120	0.45 74	0.32 117	0.11 124	0.14 225	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

dd	0.42 79	0.96 306	1.77 103	0.31 116	0.17 61	0.57 114	0.26 114	0.49 27	0.68 215	0.41 65	0.40 62	0.34 60	0.27 67	0.45 74	0.40 159	0.17 272	0.10 140	0.13 190	0.12 154	0.21 184	0.12 63

PSM-softLoss	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 316	0.17 61	0.61 174	0.40 247	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 244	0.77 272	0.12 171	0.08 58	0.13 190	0.12 154	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 316	0.17 61	0.61 174	0.40 247	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 244	0.77 272	0.12 171	0.08 58	0.13 190	0.12 154	0.12 32	0.14 107

PSM-adaLoss	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 279	0.17 61	0.60 154	0.29 167	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

ROB_FTStereo_v2	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 279	0.17 61	0.61 174	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

ROB_FTStereo	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 279	0.17 61	0.61 174	0.26 114	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.49 99	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

HUI-Stereo	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 279	0.17 61	0.61 174	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.45 74	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

DEmStereo	0.68 271	0.31 77	2.25 249	0.42 270	0.17 61	0.66 238	0.89 360	0.51 33	0.59 138	0.60 236	1.01 333	0.45 123	1.26 358	1.54 257	2.26 367	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.10 75	0.10 11	0.11 37

DeepStereo_RVC	0.44 94	0.28 62	1.92 172	0.49 311	0.17 61	0.60 154	0.59 318	0.50 31	0.52 83	0.49 124	0.45 82	0.39 77	0.86 328	0.45 74	0.33 127	0.11 124	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

iGMRVC	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 279	0.17 61	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.55 124	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 95	0.48 309	0.17 61	0.79 303	0.69 338	0.52 43	0.52 83	0.47 94	0.42 69	0.45 123	0.26 53	0.41 56	0.31 107	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.09 44	0.17 128	0.23 242

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 142	1.08 2	0.31 116	0.17 61	0.19 1	0.21 32	0.73 130	0.50 74	0.21 2	0.24 11	0.55 166	0.22 19	0.27 1	0.26 56	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
cross-raft	0.40 63	0.27 42	2.22 242	0.30 91	0.17 61	0.49 44	0.35 222	0.71 117	0.39 15	0.43 74	0.45 82	0.64 213	0.25 41	0.32 20	0.25 53	0.08 4	0.08 58	0.09 20	0.23 303	0.11 22	0.14 107

test_xeample	0.72 289	0.21 9	1.36 23	0.27 39	0.17 61	0.59 145	0.28 147	1.01 336	0.70 232	0.55 184	0.67 250	0.44 116	0.39 153	1.88 314	5.17 402	0.12 171	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.13 51	0.15 137

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 79	0.86 277	1.78 107	0.28 57	0.17 61	0.52 69	0.20 22	0.62 87	0.61 156	0.50 131	0.61 205	0.39 77	0.32 109	0.35 32	0.30 97	0.07 1	0.10 140	0.09 20	0.09 44	0.35 302	0.10 27

FENet	0.44 94	0.30 71	2.42 277	0.32 137	0.17 61	0.58 129	0.22 44	0.77 164	0.59 138	0.47 94	0.42 69	0.55 166	0.38 139	0.49 99	0.47 192	0.12 171	0.09 112	0.12 136	0.11 124	0.13 51	0.16 159

iResNet	0.51 176	0.76 238	2.59 308	0.41 262	0.17 61	0.64 221	0.27 137	0.82 202	0.70 232	0.57 203	0.64 236	0.43 105	0.36 126	0.70 166	0.52 210	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.08 29	0.21 184	0.13 94

IGEV_Zeroshot_test	0.53 190	0.33 85	2.91 346	0.32 137	0.18 83	0.54 78	0.21 32	0.72 122	0.42 28	0.81 323	0.51 128	0.71 257	0.41 171	0.48 90	1.13 311	0.09 17	0.15 246	0.10 48	0.35 348	0.19 164	0.09 16

ToySt	0.44 94	0.61 190	1.89 161	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.35 222	0.67 106	0.53 99	0.39 57	0.50 124	0.59 190	0.43 196	0.51 107	0.49 200	0.10 78	0.12 197	0.13 190	0.16 239	0.24 219	0.19 195

knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 91	0.24 7	0.18 83	0.45 19	0.24 83	0.57 65	0.38 10	0.41 65	0.39 59	0.55 166	0.25 41	0.38 47	0.23 33	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.07 13	0.13 51	0.12 63

DisPM	0.43 85	0.33 85	1.78 107	0.57 339	0.18 83	0.59 145	0.63 329	0.53 48	0.61 156	0.60 236	0.53 143	0.38 73	0.26 53	0.75 173	0.29 86	0.12 171	0.07 11	0.12 136	0.11 124	0.11 22	0.14 107

MIPNet	0.83 324	0.81 263	2.40 274	0.61 348	0.18 83	1.48 368	1.39 390	1.60 384	0.74 267	1.94 386	0.85 308	0.73 262	1.68 380	0.87 193	0.31 107	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.32 339	0.25 230	0.12 63

IPLGR	0.54 195	0.56 181	2.68 318	0.36 207	0.18 83	0.62 194	0.54 302	1.02 339	0.64 188	0.73 307	0.46 86	0.47 137	0.45 207	1.12 215	0.29 86	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.19 164	0.12 63

PFNet+	0.45 109	0.37 105	1.86 150	0.46 296	0.18 83	0.58 129	0.77 350	0.52 43	0.64 188	0.56 193	0.48 101	0.39 77	0.26 53	0.93 195	0.32 117	0.13 199	0.09 112	0.14 219	0.13 179	0.12 32	0.15 137

GES	0.44 94	0.28 62	1.88 157	0.30 91	0.18 83	0.61 174	0.30 173	0.88 244	0.46 50	0.47 94	0.52 135	0.39 77	0.42 186	0.58 129	0.67 252	0.15 241	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.15 83	0.17 170

222	0.78 313	0.23 21	1.23 11	0.28 57	0.18 83	0.62 194	0.24 83	1.02 339	0.70 232	0.58 215	0.66 247	0.46 131	0.42 186	1.80 298	6.53 407	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.12 32	0.17 170

xxxx	0.70 279	0.21 9	1.33 20	0.28 57	0.18 83	0.63 210	0.24 83	1.02 339	0.69 223	0.50 131	0.62 210	0.58 188	0.38 139	1.47 251	5.21 403	0.13 199	0.12 197	0.11 92	0.10 75	0.12 32	0.15 137

DIP-Stereo	0.37 41	0.34 92	1.50 43	0.27 39	0.18 83	0.63 210	0.17 5	0.92 274	0.53 99	0.49 124	0.48 101	0.30 45	0.30 98	0.39 50	0.30 97	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
R-Stereo Train	0.36 38	0.21 9	1.70 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 114	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 250	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	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 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 114	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 250	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	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
GMStereo_Zeroshot	0.41 66	0.36 103	1.54 47	0.41 262	0.19 96	0.52 69	0.19 13	0.59 74	0.52 83	0.57 203	0.59 186	0.63 205	0.29 90	0.58 129	0.33 127	0.15 241	0.09 112	0.16 260	0.09 44	0.24 219	0.12 63

test croco	0.37 41	0.47 152	2.15 230	0.27 39	0.19 96	0.33 7	0.20 22	0.58 69	0.46 50	0.23 10	0.37 45	0.23 13	0.25 41	0.45 74	0.28 73	0.11 124	0.08 58	0.13 190	0.09 44	0.42 337	0.12 63

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 1	0.30 91	0.19 96	0.56 97	0.17 5	0.68 109	0.36 6	0.30 33	0.18 1	0.27 37	0.17 1	0.38 47	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.10 11	0.35 318

UDGNet	0.44 94	1.02 329	1.74 85	0.35 189	0.19 96	0.58 129	0.23 60	0.49 27	0.66 210	0.41 65	0.38 52	0.34 60	0.29 90	0.53 117	0.30 97	0.24 328	0.10 140	0.37 358	0.19 282	0.27 251	0.15 137

dad	0.51 176	1.01 326	1.74 85	0.29 78	0.19 96	0.60 154	0.26 114	0.52 43	0.75 279	0.63 262	0.63 220	0.63 205	0.33 112	0.85 191	0.47 192	0.27 341	0.15 246	0.40 361	0.18 264	0.22 196	0.14 107

Pruner-Stereo	0.51 176	0.27 42	1.78 107	1.79 398	0.19 96	0.62 194	0.45 276	0.57 65	0.60 142	0.61 243	0.48 101	0.41 89	0.24 30	0.46 80	1.00 298	0.12 171	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.12 32	0.13 94

RAFT	0.45 109	0.92 290	1.59 53	0.34 175	0.19 96	0.46 31	0.35 222	0.65 95	0.49 68	0.49 124	0.49 118	0.70 254	0.40 160	0.47 86	0.32 117	0.11 124	0.16 260	0.14 219	0.13 179	0.51 353	0.13 94

CFNet_pseudo	0.45 109	0.46 144	2.23 246	0.25 15	0.19 96	0.56 97	0.21 32	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 172	0.69 244	0.47 220	0.52 111	0.31 107	0.11 124	0.10 140	0.15 245	0.10 75	0.17 128	0.14 107

HSM-Net_RVC	0.67 265	0.34 92	2.23 246	0.26 31	0.19 96	0.67 243	0.29 167	1.26 371	0.69 223	0.72 303	0.70 275	0.78 282	0.42 186	3.77 398	0.41 165	0.13 199	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
ccs_rob	0.45 109	0.46 144	2.22 242	0.26 31	0.19 96	0.56 97	0.21 32	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 172	0.69 244	0.47 220	0.52 111	0.31 107	0.11 124	0.09 112	0.16 260	0.10 75	0.17 128	0.14 107

PCWNet_CMD	0.46 119	0.45 142	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 32	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 161	0.68 237	0.57 261	0.46 80	0.30 97	0.11 124	0.10 140	0.14 219	0.10 75	0.18 147	0.14 107

riskmin	0.37 41	0.22 17	1.74 85	0.32 137	0.20 106	0.48 39	0.20 22	0.66 97	0.46 50	0.36 43	0.34 38	0.69 244	0.45 207	0.39 50	0.27 64	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.08 29	0.13 51	0.16 159

GwcNet-ADL	0.50 162	0.74 235	2.90 345	0.31 116	0.20 106	0.58 129	0.29 167	0.87 239	0.64 188	0.47 94	0.47 89	0.56 175	0.33 112	0.46 80	0.46 183	0.13 199	0.12 197	0.09 20	0.09 44	0.14 69	0.21 214

GANet-ADL	0.44 94	0.41 122	2.31 256	0.33 152	0.20 106	0.57 114	0.25 98	0.75 145	0.54 106	0.42 69	0.59 186	0.56 175	0.30 98	0.40 54	0.38 147	0.14 227	0.11 172	0.09 20	0.08 29	0.22 196	0.17 170

MSMDNet	0.46 119	0.44 137	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 32	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 161	0.68 237	0.56 256	0.46 80	0.30 97	0.11 124	0.10 140	0.13 190	0.10 75	0.18 147	0.15 137

AdaStereo	0.44 94	0.38 110	1.79 125	0.34 175	0.20 106	0.57 114	0.28 147	0.92 274	0.69 223	0.52 150	0.55 161	0.61 198	0.33 112	0.48 90	0.39 154	0.17 272	0.08 58	0.17 276	0.11 124	0.18 147	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.
CBMV	0.71 286	0.76 238	2.64 313	0.33 152	0.20 106	0.78 299	0.79 352	0.98 309	0.78 298	0.85 333	0.71 279	0.86 305	1.10 353	1.46 244	0.62 242	0.18 282	0.20 297	0.21 312	0.19 282	0.25 230	0.33 312
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DualNet	0.64 250	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 325	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	0.63 142	3.43 388	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 326

ffm	0.47 132	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 325	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 326

ff1	0.73 297	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 325	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 388	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 326

mmx	0.72 289	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 388	0.13 199	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.15 83	0.15 137

xxx	0.72 289	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 388	0.13 199	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.15 83	0.15 137

MIM_Stereo	0.41 66	0.60 186	1.88 157	0.31 116	0.21 113	0.50 50	0.19 13	0.64 91	0.44 37	0.43 74	0.53 143	0.43 105	0.27 67	0.51 107	0.28 73	0.08 4	0.14 225	0.11 92	0.10 75	0.26 244	0.26 267

BUS	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.91 332	0.23 60	1.00 328	0.61 156	0.63 262	0.53 143	0.66 221	0.30 98	0.43 62	0.32 117	0.13 199	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

BSDual-CNN	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.76 286	0.31 183	1.00 328	0.61 156	0.63 262	0.53 143	0.63 205	0.37 134	0.43 62	0.38 147	0.13 199	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

test_4	0.40 63	0.37 105	2.01 197	0.29 78	0.21 113	0.50 50	0.28 147	0.47 20	0.39 15	0.42 69	0.76 292	0.38 73	0.22 19	0.52 111	0.33 127	0.08 4	0.07 11	0.11 92	0.15 224	0.28 257	0.07 3

iRaft-Stereo_5w	0.54 195	1.01 326	2.08 214	0.27 39	0.21 113	0.49 44	0.28 147	0.73 130	0.58 131	0.40 59	0.61 205	0.62 202	0.46 215	1.78 292	0.47 192	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.10 75	0.39 327	0.12 63

psmg	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.27 39	0.21 113	0.75 284	0.36 228	0.90 256	0.61 156	0.59 228	0.59 186	0.63 205	0.37 134	0.43 62	0.38 147	0.13 199	0.10 140	0.13 190	0.12 154	0.13 51	0.11 37

IPLG	0.69 275	0.84 272	2.43 281	0.35 189	0.21 113	1.65 378	0.61 323	1.36 375	0.58 131	1.39 376	0.51 128	0.37 67	0.87 329	1.41 237	0.36 140	0.09 17	0.07 11	0.14 219	0.12 154	0.32 281	0.11 37

AACVNet	0.54 195	0.78 254	1.73 81	0.36 207	0.21 113	0.57 114	0.25 98	0.71 117	0.51 78	0.55 184	0.59 186	0.64 213	0.41 171	2.13 334	0.41 165	0.14 227	0.11 172	0.14 219	0.11 124	0.33 287	0.15 137

PSMNet-ADL	0.51 176	0.38 110	1.65 62	0.35 189	0.21 113	0.67 243	0.26 114	0.74 135	0.55 110	0.42 69	0.52 135	0.70 254	0.45 207	1.91 317	0.57 229	0.15 241	0.13 211	0.11 92	0.13 179	0.15 83	0.20 208

FTStereo	0.76 305	0.18 1	2.35 265	0.71 357	0.21 113	0.73 275	1.79 397	0.57 65	0.53 99	1.07 350	1.63 366	1.29 363	2.13 388	0.75 173	0.29 86	0.19 292	0.08 58	0.12 136	0.11 124	0.11 22	0.40 343

KYRaft	0.48 136	0.29 66	1.75 91	0.33 152	0.21 113	0.75 284	0.44 270	0.58 69	0.57 121	0.64 271	0.93 321	0.53 159	0.72 304	0.60 137	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.12 136	0.14 204	0.12 32	0.54 360

IRAFT_RVC	0.54 195	0.53 169	1.78 107	0.46 296	0.21 113	0.58 129	0.43 262	0.65 95	0.66 210	0.54 170	0.50 124	0.49 145	0.51 237	1.58 265	1.01 302	0.11 124	0.25 332	0.13 190	0.10 75	0.15 83	0.13 94

LMCR-Stereo	0.52 185	0.71 224	2.39 272	0.40 256	0.21 113	0.74 278	0.31 183	1.02 339	0.64 188	0.61 243	0.63 220	0.39 77	0.51 237	0.62 140	0.42 167	0.19 292	0.09 112	0.12 136	0.09 44	0.23 204	0.12 63

ACVNet	0.45 109	0.44 137	1.79 125	0.28 57	0.21 113	0.59 145	0.36 228	0.66 97	0.68 215	0.45 86	0.59 186	0.69 244	0.40 160	0.44 67	0.55 219	0.11 124	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.34 294	0.10 27

StereoDRNet-Refined	0.50 162	0.41 122	1.50 43	0.33 152	0.21 113	0.68 254	0.26 114	0.81 196	0.68 215	0.67 285	0.68 258	0.73 262	0.42 186	1.10 212	0.59 236	0.11 124	0.08 58	0.14 219	0.14 204	0.25 230	0.21 214
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 162	1.15 347	1.73 81	0.31 116	0.21 113	0.58 129	0.22 44	0.95 294	0.82 311	0.58 215	0.62 210	0.57 181	0.39 153	0.84 189	0.40 159	0.11 124	0.08 58	0.09 20	0.06 7	0.21 184	0.13 94

CFNet_ucs	0.48 136	0.50 161	2.32 257	0.26 31	0.22 134	0.57 114	0.22 44	0.85 222	0.65 200	0.53 159	0.64 236	0.68 237	0.44 203	0.54 120	0.31 107	0.13 199	0.12 197	0.16 260	0.11 124	0.19 164	0.17 170

gwcnet-sp	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

ssnet_v2	0.55 207	0.60 186	1.86 150	0.32 137	0.22 134	0.72 270	0.44 270	0.94 283	0.74 267	0.63 262	0.54 153	0.81 291	0.47 220	0.77 180	0.70 257	0.16 258	0.14 225	0.14 219	0.14 204	0.30 269	0.30 294

ssnet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

LCNet	0.54 195	0.37 105	1.78 107	0.92 373	0.22 134	0.96 337	0.30 173	0.59 74	0.58 131	0.51 143	0.55 161	0.41 89	0.76 314	0.84 189	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.12 136	0.18 264	0.98 379	0.39 339

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 275	0.33 152	0.22 134	0.59 145	0.55 305	0.75 145	0.50 74	0.44 79	0.60 198	0.49 145	0.35 122	0.53 117	0.37 142	0.16 258	0.16 260	0.14 219	0.11 124	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)
hitnet-ft	0.67 265	0.80 258	1.90 164	0.28 57	0.22 134	0.69 257	0.36 228	0.85 222	0.65 200	0.56 193	0.84 304	1.03 341	0.95 341	2.32 345	0.55 219	0.23 321	0.14 225	0.41 362	0.13 179	0.24 219	0.17 170

iResNetv2_ROB	0.59 228	1.43 372	2.96 348	0.40 256	0.22 134	0.58 129	0.28 147	0.91 266	0.73 263	0.57 203	0.63 220	0.60 196	0.41 171	0.74 172	0.35 138	0.11 124	0.08 58	0.10 48	0.07 13	0.43 338	0.17 170

CBMV_ROB	0.76 305	0.42 128	2.68 318	0.33 152	0.22 134	0.74 278	0.47 286	0.96 298	0.76 289	1.04 349	0.96 325	0.88 311	0.93 336	2.06 328	1.19 316	0.22 318	0.24 318	0.27 335	0.25 311	0.25 230	0.28 280

DN-CSS_ROB	0.48 136	1.23 356	1.99 194	0.39 247	0.22 134	0.56 97	0.19 13	0.75 145	0.61 156	0.45 86	0.62 210	0.41 89	0.31 106	0.70 166	0.32 117	0.11 124	0.08 58	0.14 219	0.13 179	0.36 306	0.12 63

MyStereo07	0.34 26	0.40 119	1.46 36	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 183	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.25 14	0.20 2	0.26 53	0.57 127	0.19 3	0.09 17	0.18 278	0.12 136	0.11 124	0.16 109	0.19 195

MyStereo06	0.54 195	0.41 122	2.68 318	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 173	0.81 196	0.44 37	0.84 330	0.52 135	0.78 282	0.58 265	0.48 90	1.10 309	0.09 17	0.17 270	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.20 208

MyStereo05	0.49 153	0.41 122	2.72 324	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 173	0.82 202	0.77 293	0.52 150	0.37 45	0.51 151	0.42 186	0.52 111	0.38 147	0.09 17	0.17 270	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.20 208

MyStereo04	0.48 136	0.40 119	2.65 315	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 183	0.83 208	0.75 279	0.47 94	0.36 42	0.53 159	0.42 186	0.53 117	0.39 154	0.09 17	0.18 278	0.12 136	0.11 124	0.16 109	0.19 195

CBFPSM	0.56 213	0.91 289	1.82 137	0.28 57	0.23 145	0.71 264	0.37 235	0.72 122	0.64 188	0.50 131	0.49 118	1.03 341	0.83 321	0.62 140	1.35 327	0.10 78	0.12 197	0.10 48	0.10 75	0.18 147	0.19 195

DCRE	0.50 162	0.63 200	2.13 224	0.30 91	0.23 145	0.45 19	0.24 83	0.59 74	0.53 99	0.50 131	2.10 376	0.42 102	0.26 53	0.35 32	0.23 33	0.09 17	0.14 225	0.10 48	0.32 339	0.16 109	0.15 137

CSP-Net	0.50 162	0.39 117	1.25 12	0.29 78	0.23 145	0.77 294	0.35 222	0.86 230	0.57 121	0.59 228	0.59 186	0.65 216	0.40 160	1.77 291	0.44 179	0.16 258	0.11 172	0.10 48	0.10 75	0.20 176	0.14 107

STrans-v2	0.67 265	0.56 181	2.64 313	0.27 39	0.23 145	0.57 114	0.33 212	0.96 298	0.69 223	0.92 339	0.85 308	0.89 313	0.93 336	1.83 302	1.21 319	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.12 63

IIG-Stereo	0.59 228	0.65 208	1.74 85	0.54 329	0.23 145	0.61 174	0.21 32	0.73 130	0.65 200	0.64 271	0.69 265	0.69 244	0.38 139	2.09 332	1.39 330	0.11 124	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.09 16

PSM-AAD	0.63 247	0.22 17	1.77 103	0.37 225	0.23 145	0.86 323	1.17 380	0.59 74	0.60 142	0.64 271	0.71 279	0.68 237	2.93 396	0.65 152	0.31 107	0.09 17	0.07 11	0.17 276	0.15 224	0.13 51	0.33 312

GrayStereo	0.66 262	0.19 2	1.76 95	0.90 371	0.23 145	0.62 194	1.42 394	0.62 87	0.60 142	0.72 303	0.78 296	0.56 175	3.07 399	0.60 137	0.26 56	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.21 297	0.11 22	0.18 187

Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 95	0.60 347	0.23 145	0.63 210	0.42 256	0.62 87	0.60 142	0.59 228	1.03 337	0.43 105	0.72 304	0.60 137	0.33 127	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 350

RALAANet	0.43 85	0.98 317	1.90 164	0.32 137	0.23 145	0.48 39	0.19 13	0.67 106	0.53 99	0.48 113	0.45 82	0.39 77	0.30 98	0.48 90	0.37 142	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.14 204	0.27 251	0.10 27

ttt	0.66 262	0.22 17	1.68 68	0.34 175	0.24 158	0.60 154	0.26 114	1.00 328	0.77 293	0.55 184	0.67 250	0.54 163	0.36 126	2.14 335	3.03 377	0.16 258	0.13 211	0.13 190	0.12 154	0.15 83	0.17 170

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 122	1.93 175	0.26 31	0.24 158	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.37 45	0.25 26	0.26 53	0.44 67	0.31 107	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.19 164	0.14 107

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 103	1.68 68	0.27 39	0.24 158	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 26	0.37 45	0.18 1	0.18 6	0.31 16	0.27 64	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 230	0.08 10

LL-Strereo2	0.41 66	0.90 288	1.83 139	0.44 279	0.24 158	0.54 78	0.27 137	0.58 69	0.45 47	0.41 65	0.33 34	0.44 116	0.21 15	0.44 67	0.34 131	0.09 17	0.08 58	0.16 260	0.14 204	0.17 128	0.17 170

hknet	0.47 132	0.29 66	1.70 74	0.30 91	0.24 158	0.76 286	0.31 183	1.00 328	0.64 188	0.63 262	0.53 143	0.80 288	0.38 139	0.77 180	0.37 142	0.11 124	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

GMM-Stereo	0.50 162	0.23 21	2.41 275	0.54 329	0.24 158	0.77 294	0.46 278	0.59 74	0.57 121	0.58 215	0.73 285	0.47 137	0.43 196	0.68 156	0.27 64	0.10 78	0.06 1	0.13 190	0.13 179	0.14 69	0.44 352

Anonymous3	0.42 79	0.35 98	2.09 215	0.33 152	0.24 158	0.72 270	0.31 183	0.74 135	0.55 110	0.35 41	0.40 62	0.33 56	0.29 90	0.44 67	0.28 73	0.18 282	0.18 278	0.13 190	0.13 179	0.17 128	0.17 170

sAnonymous2	0.38 46	0.62 193	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 137	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.13 179	0.38 319	0.35 318

CroCo_RVC	0.38 46	0.62 193	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 137	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.13 179	0.38 319	0.35 318

DMCA	0.41 66	0.52 164	1.26 13	0.31 116	0.24 158	0.59 145	0.26 114	0.77 164	0.63 181	0.58 215	0.48 101	0.57 181	0.35 122	0.40 54	0.50 205	0.14 227	0.10 140	0.14 219	0.10 75	0.15 83	0.15 137

FADNet_RVC	0.81 322	1.14 343	2.42 277	0.30 91	0.24 158	0.71 264	0.24 83	0.95 294	0.61 156	0.44 79	0.56 172	0.59 190	0.42 186	1.52 255	0.68 255	0.94 382	0.96 399	0.28 338	1.00 398	0.90 378	1.36 400

TDLM	0.67 265	0.92 290	1.76 95	0.37 225	0.24 158	0.66 238	0.56 310	0.82 202	0.74 267	1.16 357	0.62 210	0.61 198	0.48 227	2.70 375	0.50 205	0.20 301	0.11 172	0.35 352	0.14 204	0.32 281	0.16 159

iinet-f	0.57 219	0.93 296	2.27 252	0.31 116	0.25 170	0.83 315	0.33 212	0.81 196	0.65 200	0.54 170	0.63 220	0.73 262	0.67 293	0.73 171	0.67 252	0.13 199	0.13 211	0.11 92	0.10 75	0.43 338	0.16 159

IER	0.43 85	0.38 110	1.69 70	0.26 31	0.25 170	0.66 238	0.26 114	0.71 117	0.55 110	0.54 170	0.59 186	0.60 196	0.53 244	0.52 111	0.39 154	0.11 124	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.14 69	0.11 37

NINENet	0.50 162	0.33 85	1.69 70	0.55 335	0.25 170	0.91 332	0.23 60	0.98 309	0.71 241	0.53 159	0.55 161	0.66 221	0.30 98	1.22 225	0.32 117	0.15 241	0.13 211	0.16 260	0.11 124	0.16 109	0.13 94

HHNet	0.60 232	0.65 208	2.60 310	0.36 207	0.25 170	0.64 221	0.61 323	0.64 91	0.62 172	0.55 184	1.13 346	0.32 53	0.60 270	0.42 59	1.79 348	0.15 241	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.18 147	0.15 137

GEStereo_RVC	0.54 195	0.87 280	1.95 182	0.47 301	0.25 170	0.62 194	0.37 235	1.00 328	0.74 267	0.53 159	0.54 153	0.59 190	0.44 203	1.10 212	0.46 183	0.15 241	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.26 244	0.19 195

PSMNet-RSSM	0.53 190	0.82 267	1.78 107	0.31 116	0.25 170	0.58 129	0.28 147	0.84 218	0.60 142	0.50 131	0.61 205	0.67 231	0.43 196	1.68 278	0.42 167	0.15 241	0.10 140	0.14 219	0.16 239	0.15 83	0.13 94

GwcNet-RSSM	0.57 219	0.94 298	2.13 224	0.32 137	0.25 170	0.60 154	0.30 173	0.80 192	0.66 210	0.52 150	0.64 236	0.71 257	0.40 160	1.79 296	0.50 205	0.13 199	0.09 112	0.12 136	0.12 154	0.21 184	0.15 137

GANet	0.75 302	0.84 272	2.01 197	0.40 256	0.25 170	0.74 278	0.66 331	0.87 239	0.73 263	0.71 300	1.07 342	0.84 298	0.59 268	2.71 377	1.15 314	0.17 272	0.16 260	0.44 365	0.16 239	0.31 277	0.20 208

CFNet	0.58 224	0.96 306	1.78 107	0.33 152	0.25 170	0.63 210	0.22 44	0.88 244	0.75 279	0.46 93	0.59 186	0.58 188	0.40 160	2.29 343	0.48 195	0.12 171	0.09 112	0.15 245	0.14 204	0.30 269	0.15 137

AANet_RVC	0.68 271	1.00 322	2.09 215	0.33 152	0.25 170	0.58 129	0.32 204	0.81 196	0.80 306	0.61 243	0.94 322	0.80 288	0.41 171	2.46 361	1.02 303	0.36 357	0.14 225	0.10 48	0.09 44	0.23 204	0.22 224

DLCB_ROB	0.54 195	0.55 180	1.49 42	0.36 207	0.25 170	0.65 233	0.36 228	0.80 192	0.70 232	0.72 303	0.69 265	0.83 296	0.46 215	1.53 256	0.60 238	0.13 199	0.12 197	0.14 219	0.14 204	0.14 69	0.13 94

NOSS_ROB	0.64 250	0.65 208	1.62 60	0.46 296	0.25 170	0.67 243	0.30 173	0.93 279	0.77 293	0.59 228	0.57 177	0.77 279	0.38 139	2.78 379	0.44 179	0.23 321	0.24 318	0.28 338	0.26 317	0.27 251	0.39 339

ETE_ROB	0.60 232	0.71 224	1.55 49	0.37 225	0.25 170	0.69 257	0.51 293	1.47 378	0.70 232	0.80 318	0.69 265	0.85 301	0.49 232	1.36 235	0.58 234	0.16 258	0.13 211	0.19 298	0.16 239	0.21 184	0.23 242

CoDeX	0.52 185	0.43 131	2.25 249	0.29 78	0.26 183	0.61 174	0.32 204	0.99 320	0.68 215	0.48 113	0.55 161	0.52 157	0.40 160	1.60 268	0.35 138	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.10 75	0.13 51	0.12 63

HBP-ISP	0.76 305	1.30 363	3.19 370	0.35 189	0.26 183	0.85 321	0.54 302	1.03 346	0.72 249	0.80 318	0.69 265	0.68 237	0.83 321	2.04 327	0.44 179	0.23 321	0.24 318	0.29 345	0.25 311	0.28 257	0.24 249

CRFU-Net	0.56 213	0.38 110	1.86 150	0.46 296	0.26 183	0.82 313	0.36 228	0.90 256	0.49 68	0.62 254	0.59 186	0.78 282	1.35 365	1.00 202	0.48 195	0.15 241	0.14 225	0.17 276	0.10 75	0.19 164	0.14 107

TransformOpticalFlow	0.64 250	0.56 181	2.66 316	0.44 279	0.26 183	0.62 194	0.28 147	0.83 208	0.71 241	0.76 312	0.74 287	0.91 316	0.85 325	1.83 302	0.81 281	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.11 22	0.12 63

RALCasStereoNet	0.45 109	0.88 283	1.85 142	0.30 91	0.26 183	0.49 44	0.26 114	0.58 69	0.51 78	0.36 43	0.48 101	0.36 66	0.28 77	0.55 124	0.34 131	0.10 78	0.53 376	0.09 20	0.08 29	0.25 230	0.34 316

GANet-RSSM	0.55 207	0.73 231	1.90 164	0.36 207	0.26 183	0.59 145	0.27 137	0.78 178	0.52 83	0.47 94	0.57 177	0.63 205	0.45 207	1.92 319	0.43 175	0.14 227	0.10 140	0.25 331	0.11 124	0.34 294	0.14 107

FADNet-RVC	0.61 240	1.26 360	2.12 222	0.33 152	0.26 183	0.59 145	0.29 167	0.86 230	0.62 172	0.45 86	0.50 124	0.62 202	0.46 215	1.73 285	0.55 219	0.17 272	0.20 297	0.17 276	0.18 264	0.59 361	0.28 280

SuperB	1.15 355	1.14 343	5.43 404	0.36 207	0.26 183	0.81 310	0.89 360	0.88 244	1.17 363	0.67 285	0.68 258	0.63 205	1.39 369	1.74 287	3.37 386	0.15 241	0.12 197	0.17 276	0.16 239	2.80 407	0.25 258

GANetREF_RVC	0.75 302	1.15 347	2.46 286	0.47 301	0.26 183	0.83 315	0.61 323	0.97 305	0.89 330	0.62 254	0.61 205	0.72 259	0.59 268	2.42 356	0.55 219	0.32 351	0.25 332	0.36 354	0.24 305	0.39 327	0.31 301
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
CVANet_RVC	0.65 258	0.80 258	2.13 224	0.36 207	0.26 183	0.62 194	0.42 256	0.84 218	0.72 249	0.69 293	0.68 258	0.68 237	0.52 242	2.64 371	0.42 167	0.19 292	0.12 197	0.22 314	0.17 254	0.37 313	0.15 137

DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 222	1.94 179	0.29 78	0.26 183	0.63 210	0.31 183	0.80 192	0.48 64	0.61 243	0.55 161	0.66 221	0.38 139	0.98 200	0.40 159	0.19 292	0.14 225	0.14 219	0.14 204	0.23 204	0.17 170

test-1	0.44 94	0.48 153	1.69 70	0.30 91	0.27 194	0.50 50	0.28 147	0.80 192	0.43 35	0.40 59	0.54 153	0.41 89	0.24 30	0.31 16	1.16 315	0.09 17	0.20 297	0.10 48	0.17 254	0.11 22	0.26 267

pcwnet_v2	0.64 250	0.49 155	4.41 396	0.32 137	0.27 194	0.60 154	0.25 98	0.97 305	0.88 325	0.59 228	0.70 275	0.63 205	0.55 252	0.66 154	0.37 142	0.17 272	0.15 246	0.15 245	0.14 204	0.21 184	0.23 242

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 161	0.34 175	0.27 194	0.30 5	0.22 44	0.48 23	0.44 37	0.22 5	0.33 34	0.25 26	0.25 41	0.32 20	0.24 47	0.14 227	0.16 260	0.12 136	0.12 154	0.15 83	0.13 94

SFCPSM	0.46 119	0.24 29	2.35 265	0.27 39	0.27 194	0.70 262	0.32 204	0.96 298	0.63 181	0.49 124	0.52 135	0.43 105	0.36 126	0.52 111	0.43 175	0.12 171	0.09 112	0.12 136	0.16 239	0.16 109	0.12 63

MMNet	0.50 162	0.48 153	1.93 175	0.33 152	0.27 194	0.79 303	0.28 147	0.81 196	0.74 267	0.60 236	0.56 172	0.59 190	0.55 252	0.79 185	0.59 236	0.10 78	0.09 112	0.12 136	0.11 124	0.13 51	0.14 107

UCFNet_RVC	0.48 136	0.82 267	1.85 142	0.30 91	0.27 194	0.64 221	0.26 114	0.74 135	0.55 110	0.48 113	0.53 143	0.63 205	0.41 171	0.88 194	0.38 147	0.15 241	0.10 140	0.17 276	0.17 254	0.18 147	0.15 137

SANet	1.20 359	1.21 354	3.33 379	0.38 239	0.27 194	1.73 382	0.85 357	1.10 358	2.49 395	1.16 357	1.83 370	1.72 376	1.50 375	2.37 347	2.84 375	0.18 282	0.16 260	0.16 260	0.15 224	0.32 281	0.32 305

XPNet_ROB	0.61 240	0.72 228	1.66 66	0.37 225	0.27 194	0.67 243	0.47 286	0.89 250	0.71 241	0.78 316	0.70 275	0.81 291	0.53 244	1.70 281	0.76 270	0.21 305	0.16 260	0.16 260	0.15 224	0.20 176	0.21 214

ACRE	0.56 213	1.14 343	2.77 332	0.76 360	0.28 202	0.60 154	0.56 310	0.76 154	0.58 131	0.55 184	0.62 210	0.41 89	0.29 90	0.44 67	0.39 154	0.11 124	0.19 288	0.13 190	0.14 204	0.36 306	0.18 187

SACVNet	0.60 232	0.74 235	1.90 164	0.37 225	0.28 202	0.64 221	0.37 235	0.86 230	0.61 156	0.65 278	0.62 210	0.69 244	0.44 203	2.08 330	0.42 167	0.18 282	0.14 225	0.16 260	0.15 224	0.38 319	0.24 249

cf-r	0.53 190	0.81 263	2.15 230	0.33 152	0.28 202	0.60 154	0.28 147	0.78 178	0.64 188	0.51 143	0.60 198	0.75 273	0.40 160	1.32 231	0.43 175	0.13 199	0.09 112	0.11 92	0.12 154	0.15 83	0.14 107

DSFCA	0.54 195	0.35 98	1.41 31	0.28 57	0.28 202	0.79 303	0.88 359	0.76 154	0.70 232	0.72 303	0.66 247	0.67 231	0.57 261	1.17 221	0.63 244	0.16 258	0.14 225	0.13 190	0.14 204	0.16 109	0.13 94

MeshStereo	1.21 360	1.15 347	3.01 354	0.34 175	0.28 202	1.10 353	0.69 338	1.35 374	1.01 347	2.71 401	2.41 385	2.96 389	1.45 372	2.80 381	1.40 332	0.22 318	0.22 310	0.22 314	0.19 282	0.50 351	0.26 267
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
StereoIM	0.29 4	0.54 172	1.44 34	0.24 7	0.29 207	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 9	0.19 1	0.21 2	0.28 40	0.22 19	0.30 14	0.29 86	0.10 78	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.11 22	0.11 37

TRStereo	0.53 190	0.76 238	2.38 270	0.42 270	0.29 207	0.69 257	0.23 60	1.81 389	0.55 110	0.36 43	0.32 31	0.47 137	0.40 160	0.46 80	0.25 53	0.12 171	0.11 172	0.11 92	0.41 363	0.13 51	0.32 305

RAFT-RH_RVC	0.61 240	0.50 161	2.33 260	0.36 207	0.29 207	0.60 154	0.18 11	0.44 8	0.58 131	0.76 312	1.91 372	0.47 137	0.29 90	1.60 268	1.23 321	0.14 227	0.07 11	0.13 190	0.13 179	0.10 11	0.09 16

HCRNet	0.46 119	0.49 155	1.65 62	0.38 239	0.29 207	0.58 129	0.22 44	0.75 145	0.62 172	0.47 94	0.49 118	0.48 143	0.36 126	1.12 215	0.37 142	0.15 241	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.17 128	0.17 170

psmorigin	1.36 371	0.60 186	13.80 417	0.37 225	0.29 207	0.62 194	0.33 212	0.77 164	0.61 156	0.96 344	0.88 314	1.17 361	0.73 307	4.00 399	0.86 285	0.19 292	0.22 310	0.17 276	0.18 264	0.24 219	0.29 286

FAT-Stereo	0.70 279	0.54 172	2.88 339	0.36 207	0.29 207	0.62 194	0.54 302	0.97 305	0.87 322	0.76 312	0.92 318	0.94 325	0.80 318	1.84 307	0.57 229	0.18 282	0.19 288	0.17 276	0.16 239	0.22 196	0.25 258

FADNet-RVC-Resample	0.67 265	1.16 351	3.16 366	0.37 225	0.29 207	0.62 194	0.38 241	0.86 230	0.63 181	0.51 143	0.50 124	0.57 181	0.45 207	1.57 261	0.49 200	0.24 328	0.32 350	0.23 320	0.19 282	0.27 251	0.62 367

RTSC	0.72 289	1.00 322	2.22 242	0.40 256	0.29 207	0.82 313	0.31 183	0.96 298	1.10 358	0.92 339	0.81 299	0.78 282	0.58 265	1.23 226	1.55 339	0.18 282	0.17 270	0.14 219	0.17 254	0.43 338	0.30 294

HSM	0.62 244	0.76 238	1.72 80	0.30 91	0.29 207	0.64 221	0.28 147	0.94 283	0.62 172	0.58 215	0.57 177	1.40 369	0.64 285	2.59 369	0.42 167	0.11 124	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.14 69	0.11 37

LALA_ROB	0.60 232	0.76 238	1.69 70	0.36 207	0.29 207	0.79 303	0.55 305	0.94 283	0.77 293	0.81 323	0.67 250	0.94 325	0.49 232	0.99 201	0.73 266	0.21 305	0.15 246	0.20 306	0.18 264	0.23 204	0.21 214

4D-IteraStereo	0.44 94	0.96 306	2.63 311	0.27 39	0.30 217	0.45 19	0.25 98	0.52 43	0.50 74	0.40 59	0.31 28	0.40 85	0.19 9	0.35 32	0.32 117	0.09 17	0.06 1	0.12 136	0.11 124	0.19 164	0.30 294

coex-ft	5.95 409	1.67 382	60.57 433	0.34 175	0.30 217	0.77 294	0.69 338	0.74 135	4.41 401	19.22 421	2.15 378	1.62 375	7.97 410	1.81 301	8.96 410	0.44 361	2.08 409	0.18 293	0.19 282	0.38 319	4.62 413

fast-acv-ft	0.63 247	0.88 283	3.10 360	0.38 239	0.30 217	0.79 303	0.48 289	0.69 111	0.72 249	0.58 215	0.78 296	0.76 277	0.60 270	0.67 155	0.73 266	0.15 241	0.15 246	0.18 293	0.17 254	0.37 313	0.16 159

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 14	0.27 39	0.30 217	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 43	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 224	0.16 109	0.29 286

Anonymous_2	0.74 300	0.32 80	1.65 62	0.33 152	0.30 217	0.67 243	0.32 204	0.69 111	0.46 50	0.48 113	0.41 66	0.84 298	0.58 265	0.51 107	0.40 159	0.32 351	0.38 358	1.43 399	3.69 413	0.80 375	0.27 275

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 219	0.87 280	2.11 219	0.32 137	0.30 217	0.84 317	0.40 247	0.88 244	0.72 249	0.65 278	0.73 285	0.66 221	0.57 261	0.93 195	0.71 259	0.13 199	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.14 107

RAFT_CTSACE	0.46 119	0.76 238	2.07 209	0.35 189	0.30 217	0.54 78	0.30 173	0.61 83	0.48 64	0.49 124	0.76 292	0.55 166	0.36 126	0.58 129	0.22 30	0.08 4	0.13 211	0.11 92	0.10 75	0.41 333	0.08 10

rafts_anoy	0.43 85	0.89 286	1.96 191	0.32 137	0.30 217	0.48 39	0.24 83	0.62 87	0.49 68	0.37 47	0.38 52	0.33 56	0.30 98	0.51 107	0.34 131	0.10 78	0.39 364	0.13 190	0.15 224	0.17 128	0.15 137

Syn2CoEx	0.70 279	1.07 335	2.74 328	0.43 274	0.30 217	0.64 221	0.42 256	0.99 320	0.78 298	0.62 254	0.78 296	0.74 268	0.72 304	1.92 319	0.61 240	0.20 301	0.17 270	0.19 298	0.15 224	0.29 260	0.22 224

psm_up	0.57 219	0.61 190	1.83 139	0.35 189	0.30 217	0.64 221	0.37 235	0.90 256	0.68 215	0.59 228	0.55 161	0.68 237	0.54 247	1.91 317	0.46 183	0.16 258	0.15 246	0.16 260	0.15 224	0.23 204	0.13 94

CFNet-ft	0.51 176	0.76 238	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 147	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 268	0.41 171	1.46 244	0.42 167	0.14 227	0.10 140	0.28 338	0.13 179	0.18 147	0.14 107

FADNet	0.64 250	1.22 355	2.06 207	0.32 137	0.30 217	0.66 238	0.29 167	0.88 244	0.72 249	0.44 79	0.48 101	0.66 221	0.57 261	1.84 307	0.45 182	0.46 365	0.20 297	0.17 276	0.19 282	0.59 361	0.24 249

STTStereo	0.51 176	0.69 219	2.14 229	0.36 207	0.30 217	0.61 174	0.32 204	0.77 164	0.60 142	0.60 236	0.54 153	0.67 231	0.43 196	0.86 192	0.42 167	0.16 258	0.15 246	0.17 276	0.20 292	0.16 109	0.15 137

CFNet_RVC	0.51 176	0.76 238	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 147	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 268	0.41 171	1.46 244	0.42 167	0.14 227	0.10 140	0.28 338	0.13 179	0.18 147	0.14 107

NCCL2	0.65 258	0.94 298	1.96 191	0.43 274	0.30 217	0.71 264	0.68 336	0.84 218	0.65 200	0.70 296	0.60 198	0.86 305	0.54 247	1.56 259	0.57 229	0.20 301	0.16 260	0.67 375	0.25 311	0.22 196	0.24 249

FBW_ROB	0.83 324	0.77 246	1.77 103	0.44 279	0.30 217	0.87 327	0.46 278	1.10 358	0.91 333	0.81 323	0.75 290	1.01 337	0.61 277	3.66 397	1.23 321	0.26 336	0.23 315	0.36 354	0.25 311	0.27 251	0.62 367

whm_eth	0.45 109	0.73 231	2.23 246	0.30 91	0.31 233	0.49 44	0.24 83	0.73 130	0.69 223	0.47 94	0.87 311	0.26 31	0.26 53	0.36 36	0.28 73	0.12 171	0.11 172	0.13 190	0.12 154	0.14 69	0.26 267

Wz-Net-TNSev	0.91 334	1.73 388	3.08 358	0.36 207	0.31 233	1.00 343	0.71 342	1.06 352	0.97 341	0.71 300	0.72 283	1.09 352	0.87 329	2.42 356	1.59 340	0.20 301	0.20 297	0.16 260	0.20 292	0.44 345	0.35 318

Wz-Net-SNSev	0.76 305	1.32 367	3.11 362	0.40 256	0.31 233	0.71 264	0.60 320	0.98 309	0.87 322	0.67 285	0.83 301	0.96 328	0.60 270	1.67 277	0.97 291	0.16 258	0.15 246	0.16 260	0.17 254	0.36 306	0.24 249

CIPLG	0.56 213	1.19 352	2.46 286	0.80 364	0.31 233	0.61 174	0.57 314	0.76 154	0.57 121	0.56 193	0.63 220	0.41 89	0.30 98	0.45 74	0.40 159	0.11 124	0.20 297	0.13 190	0.13 179	0.35 302	0.19 195

IPLGR_C	0.58 224	1.25 359	2.72 324	0.80 364	0.31 233	0.60 154	0.61 323	0.76 154	0.58 131	0.56 193	0.62 210	0.41 89	0.31 106	0.43 62	0.40 159	0.11 124	0.22 310	0.13 190	0.15 224	0.35 302	0.19 195

Anonymous	0.35 34	0.32 80	1.87 155	0.34 175	0.31 233	0.37 11	0.31 183	0.54 58	0.40 19	0.25 19	0.28 17	0.23 13	0.29 90	0.36 36	0.27 64	0.14 227	0.13 211	0.11 92	0.12 154	0.24 219	0.20 208

PS-NSSS	0.63 247	1.00 322	1.81 132	0.30 91	0.31 233	0.63 210	0.34 216	0.98 309	0.69 223	0.54 170	0.74 287	0.51 151	0.41 171	2.43 358	0.48 195	0.24 328	0.17 270	0.27 335	0.18 264	0.27 251	0.21 214

PSMNet_ROB	0.66 262	1.01 326	2.33 260	0.38 239	0.31 233	0.72 270	0.55 305	0.86 230	0.69 223	0.54 170	0.60 198	0.75 273	0.47 220	2.00 325	0.82 282	0.17 272	0.13 211	0.19 298	0.19 282	0.24 219	0.27 275

StereoVision	0.45 109	0.72 228	1.94 179	0.33 152	0.32 241	0.47 33	0.26 114	0.68 109	0.57 121	0.32 40	0.89 316	0.45 123	0.27 67	0.49 99	0.36 140	0.13 199	0.15 246	0.16 260	0.15 224	0.19 164	0.13 94

iRaft-Stereo_20w	0.58 224	0.39 117	1.96 191	0.45 292	0.32 241	0.92 334	0.57 314	1.14 362	0.56 118	0.81 323	0.40 62	0.55 166	0.69 297	0.65 152	1.04 306	0.09 17	0.16 260	0.09 20	0.36 354	0.17 128	0.25 258

test-3	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 175	0.32 241	0.45 19	0.23 60	0.71 117	0.46 50	0.51 143	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 292	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 348	0.29 260	0.28 280

test_1	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 175	0.32 241	0.45 19	0.23 60	0.71 117	0.46 50	0.50 131	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 292	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 348	0.29 260	0.29 286

test_3	0.44 94	0.20 4	1.70 74	0.36 207	0.32 241	0.47 33	0.30 173	0.73 130	0.49 68	0.50 131	0.30 25	0.45 123	0.22 19	0.59 132	0.98 292	0.08 4	0.10 140	0.11 92	0.35 348	0.29 260	0.28 280

CrosDoStereo	0.94 338	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 409	0.72 122	0.60 142	0.70 296	1.40 358	0.53 159	1.49 373	1.78 292	3.09 378	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.21 184	0.11 37

DeepStereo_LL	0.94 338	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 409	0.72 122	0.60 142	0.70 296	1.40 358	0.53 159	1.49 373	1.78 292	3.09 378	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.21 184	0.11 37

UPFNet	0.46 119	0.28 62	1.73 81	0.33 152	0.32 241	0.65 233	0.38 241	0.83 208	0.59 138	0.57 203	0.52 135	0.61 198	0.40 160	0.75 173	0.52 210	0.13 199	0.12 197	0.13 190	0.12 154	0.15 83	0.11 37

ADCL	0.99 342	0.79 256	2.43 281	0.39 247	0.32 241	1.50 370	1.90 398	0.92 274	0.97 341	1.26 369	1.27 351	1.00 336	1.42 371	1.14 218	3.31 384	0.17 272	0.14 225	0.22 314	0.21 297	0.30 269	0.22 224

MSMD_ROB	1.34 369	0.96 306	2.38 270	0.39 247	0.32 241	1.96 388	0.62 327	0.91 266	1.43 375	2.94 404	2.60 389	4.77 403	1.95 386	2.43 358	1.33 326	0.29 346	0.26 334	0.32 349	0.32 339	0.30 269	0.30 294

SGM-Forest	1.04 349	0.42 128	3.59 383	0.41 262	0.32 241	1.05 346	1.32 386	0.94 283	0.83 314	1.16 357	2.23 382	1.03 341	1.39 369	2.49 363	2.35 368	0.21 305	0.21 305	0.20 306	0.19 282	0.23 204	0.32 305
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MyStereo8	0.54 195	0.80 258	2.76 330	0.32 137	0.33 252	0.71 264	0.20 22	0.87 239	0.57 121	0.51 143	0.59 186	0.50 148	0.33 112	0.68 156	0.55 219	0.10 78	0.29 342	0.10 48	0.13 179	0.21 184	0.34 316

GASNet	0.73 297	1.47 374	3.04 355	0.47 301	0.33 252	0.57 114	0.34 216	0.91 266	0.75 279	0.58 215	0.58 183	0.74 268	0.55 252	2.03 326	0.65 248	0.21 305	0.15 246	0.19 298	0.17 254	0.51 353	0.28 280

Wz-Net-MNSev	0.65 258	0.97 314	2.19 237	0.36 207	0.33 252	0.90 330	0.60 320	0.92 274	0.81 310	0.75 309	0.72 283	0.73 262	0.65 287	1.39 236	0.71 259	0.16 258	0.13 211	0.14 219	0.14 204	0.24 219	0.18 187

AASNet	0.56 213	1.03 330	2.34 262	0.37 225	0.33 252	0.65 233	0.29 167	0.96 298	0.73 263	0.54 170	0.60 198	0.55 166	0.38 139	0.59 132	0.58 234	0.14 227	0.12 197	0.13 190	0.10 75	0.43 338	0.24 249

RAFT + AFF	0.64 250	1.20 353	1.95 182	0.34 175	0.33 252	0.67 243	0.52 296	0.99 320	0.74 267	0.53 159	0.58 183	0.57 181	0.80 318	1.76 289	0.51 208	0.12 171	0.27 339	0.15 245	0.14 204	0.43 338	0.29 286

UNet	0.54 195	0.44 137	2.83 337	0.31 116	0.33 252	0.74 278	0.27 137	0.82 202	0.61 156	0.53 159	0.54 153	0.72 259	0.54 247	0.78 184	0.56 226	0.11 124	0.09 112	0.13 190	0.11 124	0.14 69	0.12 63

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 9	0.25 15	0.34 258	0.43 17	0.22 44	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 34	0.23 13	0.24 30	0.31 16	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 301

CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 17	0.79 363	0.34 258	0.51 56	0.23 60	0.46 12	0.39 15	0.22 5	0.31 28	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 33	0.73 377	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 333

anonymousa	0.48 136	0.46 144	2.44 283	0.29 78	0.34 258	0.61 174	0.25 98	0.66 97	0.54 106	0.53 159	0.77 295	0.73 262	0.46 215	0.33 26	0.31 107	0.10 78	0.09 112	0.12 136	0.29 327	0.10 11	0.19 195

DAS	0.56 213	0.35 98	1.55 49	0.33 152	0.34 258	0.50 50	0.42 256	0.83 208	0.74 267	0.83 328	0.68 258	0.56 175	0.48 227	2.40 354	0.46 183	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.18 147	0.15 137

SepStereo	0.52 185	0.35 98	1.55 49	0.33 152	0.34 258	0.50 50	0.42 256	0.83 208	0.74 267	0.83 328	0.68 258	0.56 175	0.48 227	1.56 259	0.46 183	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.18 147	0.15 137

RAFT-345	0.53 190	0.30 71	2.34 262	0.38 239	0.34 258	0.58 129	0.42 256	0.47 20	0.61 156	0.51 143	1.00 332	0.43 105	0.28 77	1.57 261	0.82 282	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.10 11	0.08 10

ADLNet	0.60 232	0.71 224	1.95 182	0.35 189	0.34 258	0.67 243	0.34 216	0.90 256	0.74 267	0.68 291	0.62 210	0.80 288	0.45 207	1.78 292	0.64 247	0.14 227	0.11 172	0.14 219	0.14 204	0.29 260	0.21 214

ac_64	0.55 207	0.46 144	1.92 172	0.36 207	0.34 258	0.63 210	0.31 183	0.82 202	0.61 156	0.55 184	0.51 128	0.89 313	0.48 227	1.83 302	0.55 219	0.14 227	0.11 172	0.12 136	0.12 154	0.18 147	0.12 63

DISCO	0.57 219	0.34 92	1.87 155	0.45 292	0.34 258	0.84 317	0.35 222	0.84 218	0.78 298	0.59 228	0.63 220	1.06 348	0.53 244	1.10 212	0.82 282	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.10 75	0.22 196	0.18 187

WCMA_ROB	1.12 352	0.83 270	2.66 316	0.58 341	0.34 258	1.17 360	0.71 342	0.93 279	0.94 337	1.74 384	2.63 391	3.09 391	1.71 382	1.70 281	1.84 350	0.26 336	0.21 305	0.20 306	0.21 297	0.28 257	0.43 350

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 34	0.28 57	0.35 268	0.47 33	0.21 32	0.43 6	0.28 1	0.26 26	0.25 14	0.22 8	0.38 139	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 352	0.09 20	0.36 354	0.23 204	0.25 258

delet	0.52 185	0.54 172	1.62 60	0.31 116	0.35 268	0.74 278	0.46 278	0.85 222	0.74 267	0.55 184	0.60 198	0.67 231	0.50 235	1.12 215	0.57 229	0.11 124	0.11 172	0.13 190	0.14 204	0.16 109	0.12 63

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 309	1.04 331	2.06 207	0.94 375	0.35 268	0.89 329	0.40 247	0.85 222	0.63 181	0.55 184	0.63 220	0.75 273	0.38 139	2.38 350	0.48 195	1.10 388	0.31 346	0.36 354	0.21 297	0.53 357	0.55 362

XQC	0.73 297	0.98 317	2.39 272	0.46 296	0.35 268	0.81 310	0.46 278	1.00 328	1.00 345	0.80 318	0.69 265	0.88 311	0.74 312	1.32 231	1.20 317	0.24 328	0.16 260	0.23 320	0.20 292	0.41 333	0.33 312

ADCMid	0.96 341	1.32 367	2.74 328	0.38 239	0.35 268	0.99 340	0.58 316	0.94 283	0.86 319	1.23 365	1.01 333	1.01 337	1.00 343	1.05 208	3.97 392	0.21 305	0.19 288	0.42 363	0.32 339	0.40 331	0.29 286

ADCRef	0.80 317	0.96 306	2.29 255	0.37 225	0.35 268	0.96 337	0.51 293	0.87 239	0.75 279	0.88 334	0.83 301	0.61 198	1.36 366	1.02 204	3.27 383	0.13 199	0.11 172	0.17 276	0.19 282	0.25 230	0.21 214

NVstereo2D	0.58 224	0.40 119	2.03 205	0.35 189	0.35 268	0.69 257	0.39 245	0.91 266	0.80 306	0.47 94	0.53 143	0.67 231	0.46 215	1.99 324	0.48 195	0.19 292	0.11 172	0.17 276	0.13 179	0.25 230	0.25 258

WZ-Net	0.92 336	1.31 364	3.76 384	0.41 262	0.36 275	0.86 323	0.71 342	1.00 328	1.06 354	0.82 327	0.92 318	1.06 348	1.05 348	2.16 336	1.61 341	0.19 292	0.13 211	0.15 245	0.16 239	0.32 281	0.28 280

GMOStereo	0.41 66	0.62 193	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

error version	0.41 66	0.62 193	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

test-v	0.41 66	0.62 193	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

ADLNet2	0.68 271	0.84 272	3.19 370	0.33 152	0.36 275	0.64 221	0.37 235	0.89 250	0.79 303	0.54 170	0.65 245	0.93 321	0.48 227	2.07 329	0.56 226	0.13 199	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.33 287	0.18 187

ASMatch	0.60 232	0.43 131	2.58 307	0.91 372	0.36 275	0.56 97	0.25 98	0.52 43	0.61 156	0.47 94	1.21 348	0.47 137	0.66 291	1.34 233	0.94 288	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.10 11	0.16 159

test-2	0.41 66	0.62 193	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

APVNet	0.70 279	0.67 214	2.71 322	0.38 239	0.36 275	0.85 321	0.43 262	0.91 266	0.68 215	0.55 184	0.69 265	0.75 273	0.55 252	2.31 344	0.78 274	0.17 272	0.17 270	0.24 326	0.19 282	0.33 287	0.23 242

ADCS	1.05 350	1.36 371	2.98 352	0.42 270	0.36 275	0.96 337	0.81 356	1.06 352	1.12 360	1.25 366	0.97 327	1.08 350	0.90 334	1.25 230	4.86 401	0.21 305	0.21 305	0.22 314	0.23 303	0.36 306	0.38 336

Anonymous Stereo	0.70 279	1.08 336	2.47 288	0.42 270	0.36 275	0.60 154	0.78 351	0.83 208	0.75 279	0.65 278	0.63 220	0.62 202	0.38 139	2.43 358	0.78 274	0.19 292	0.18 278	0.19 298	0.20 292	0.30 269	0.23 242

DPSNet	0.86 328	0.60 186	2.34 262	0.58 341	0.36 275	1.07 352	0.75 347	1.30 372	1.05 351	0.70 296	0.68 258	0.94 325	1.29 359	2.08 330	1.82 349	0.26 336	0.23 315	0.16 260	0.17 254	0.48 347	0.40 343

PWCDC_ROB	0.72 289	1.06 333	2.09 215	0.47 301	0.36 275	0.78 299	0.26 114	0.98 309	1.34 372	0.61 243	2.07 374	0.64 213	0.61 277	0.83 187	0.71 259	0.31 350	0.14 225	0.15 245	0.12 154	0.60 364	0.21 214

Wz-Net-LNSev	0.59 228	0.96 306	2.47 288	0.34 175	0.37 287	0.79 303	0.44 270	0.86 230	0.77 293	0.61 243	0.67 250	0.79 286	0.56 256	0.64 145	0.62 242	0.15 241	0.14 225	0.12 136	0.12 154	0.18 147	0.19 195

OMP-Stereo	0.59 228	0.65 208	1.74 85	0.56 337	0.37 287	0.60 154	0.26 114	0.70 115	0.65 200	0.66 281	0.60 198	0.69 244	0.32 109	2.09 332	1.20 317	0.10 78	0.07 11	0.12 136	0.09 44	0.17 128	0.10 27

S-Stereo	0.80 317	0.69 219	3.89 387	0.39 247	0.37 287	0.69 257	0.70 341	0.94 283	0.98 344	0.62 254	0.91 317	0.83 296	0.60 270	2.37 347	0.66 249	0.18 282	0.21 305	0.17 276	0.18 264	0.30 269	0.35 318

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 207	0.92 290	2.36 268	0.38 239	0.37 287	0.60 154	0.28 147	0.82 202	0.62 172	0.62 254	0.55 161	0.72 259	0.45 207	1.00 202	0.43 175	0.15 241	0.11 172	0.14 219	0.14 204	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.
CSAN	1.25 364	1.12 339	3.04 355	0.51 316	0.37 287	1.06 347	1.15 379	1.22 367	1.08 356	1.17 362	1.91 372	1.04 344	1.31 362	5.96 407	2.43 370	0.26 336	0.22 310	0.24 326	0.24 305	0.31 277	0.30 294

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 190	1.47 38	0.32 137	0.38 292	0.23 2	0.22 44	0.58 69	0.46 50	0.22 5	0.27 16	0.29 44	0.23 24	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.21 184	0.14 107

CC-Net-ROB	0.85 327	1.15 347	2.13 224	0.88 370	0.38 292	0.88 328	0.44 270	1.06 352	0.79 303	0.58 215	0.69 265	0.65 216	0.50 235	2.74 378	0.51 208	0.93 381	0.39 364	0.87 380	0.29 327	0.54 358	0.54 360

XX-Stereo	0.55 207	0.54 172	3.50 381	0.48 309	0.39 294	0.54 78	0.17 5	0.89 250	0.40 19	0.44 79	0.65 245	0.85 301	0.19 9	0.77 180	0.21 22	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.32 339	0.17 128	0.14 107

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 347	1.67 382	2.32 257	0.47 301	0.39 294	1.47 367	0.95 363	0.95 294	0.91 333	0.84 330	0.94 322	1.05 346	0.60 270	2.95 384	0.72 263	0.41 359	0.72 393	0.32 349	0.55 373	0.74 370	1.22 397

stereogan	0.69 275	0.51 163	2.44 283	0.39 247	0.39 294	1.01 344	0.41 253	0.94 283	0.92 336	0.73 307	0.85 308	1.15 359	0.69 297	1.57 261	0.53 214	0.19 292	0.18 278	0.20 306	0.16 239	0.36 306	0.24 249

Nwc_Net	0.68 271	0.83 270	2.53 297	0.41 262	0.39 294	0.77 294	0.38 241	1.01 336	0.70 232	0.60 236	0.99 330	0.98 332	0.68 296	1.41 237	0.63 244	0.23 321	0.15 246	0.23 320	0.25 311	0.23 204	0.18 187

ADCP+	0.94 338	1.12 339	3.14 364	0.34 175	0.39 294	1.06 347	0.79 352	0.89 250	0.80 306	0.66 281	0.67 250	0.85 301	1.55 376	0.93 195	4.55 399	0.13 199	0.11 172	0.16 260	0.15 224	0.26 244	0.25 258

FC-DCNN	1.49 380	0.59 185	2.88 339	0.44 279	0.39 294	1.97 390	0.66 331	1.67 386	1.70 384	2.72 402	2.89 395	4.22 398	2.97 398	2.55 368	2.19 363	0.29 346	0.26 334	0.31 347	0.30 332	0.32 281	0.39 339

PWC_ROB	0.70 279	0.94 298	1.88 157	0.39 247	0.39 294	0.62 194	0.30 173	0.98 309	0.94 337	0.91 338	1.29 353	0.77 279	0.62 282	1.62 272	1.03 305	0.18 282	0.11 172	0.18 293	0.13 179	0.51 353	0.22 224

RAFT_R40	0.50 162	0.21 9	1.76 95	0.50 313	0.40 301	0.61 174	0.53 299	0.56 62	0.60 142	0.56 193	0.54 153	0.55 166	0.51 237	1.57 261	0.53 214	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.09 16

FINET	0.65 258	0.95 304	3.06 357	0.35 189	0.40 301	0.58 129	0.48 289	0.92 274	1.10 358	0.57 203	0.68 258	0.47 137	0.44 203	1.15 220	0.60 238	0.23 321	0.21 305	0.17 276	0.15 224	0.26 244	0.25 258

HGLStereo	0.54 195	0.69 219	2.00 196	0.35 189	0.40 301	0.66 238	0.30 173	0.83 208	0.62 172	0.57 203	0.69 265	0.69 244	0.54 247	1.07 209	0.55 219	0.13 199	0.13 211	0.13 190	0.11 124	0.19 164	0.17 170

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 369	1.70 386	2.50 294	0.56 337	0.40 301	2.15 394	0.99 366	1.24 369	1.26 369	1.02 346	1.10 344	1.29 363	0.88 332	3.10 388	1.08 308	1.66 400	0.83 395	0.68 376	0.88 393	1.57 395	1.80 407

AF-Net	0.69 275	0.92 290	2.21 239	0.41 262	0.40 301	0.68 254	0.40 247	1.02 339	0.86 319	0.69 293	1.03 337	1.04 344	0.84 324	1.19 222	0.78 274	0.22 318	0.14 225	0.25 331	0.17 254	0.30 269	0.18 187

SHD	0.72 289	0.77 246	2.36 268	0.45 292	0.40 301	0.71 264	0.32 204	1.02 339	1.25 368	1.07 350	0.84 304	0.90 315	0.73 307	1.09 211	0.98 292	0.21 305	0.18 278	0.20 306	0.21 297	0.32 281	0.31 301

PA-Net	0.84 326	1.00 322	3.49 380	0.63 350	0.40 301	0.70 262	0.52 296	0.86 230	0.84 316	0.52 150	0.59 186	0.70 254	0.54 247	2.35 346	2.23 365	0.17 272	0.27 339	0.19 298	0.28 324	0.22 196	0.36 326
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HH	0.49 153	0.49 155	2.78 334	0.50 313	0.41 308	0.38 12	0.23 60	0.72 122	0.38 10	0.63 262	0.48 101	0.87 307	0.41 171	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

HanStereo	0.49 153	0.49 155	2.78 334	0.50 313	0.41 308	0.38 12	0.23 60	0.72 122	0.38 10	0.63 262	0.48 101	0.87 307	0.41 171	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

FCDSN-DC	1.29 366	0.54 172	2.50 294	0.47 301	0.41 308	1.12 354	0.60 320	1.10 358	1.27 370	2.23 394	2.87 394	3.67 395	3.12 400	2.39 353	1.69 343	0.30 348	0.26 334	0.31 347	0.30 332	0.35 302	0.38 336
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.38 46	0.33 85	1.92 172	0.27 39	0.41 308	0.48 39	0.19 13	0.59 74	0.46 50	0.43 74	0.39 59	0.57 181	0.26 53	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.09 20	0.31 336	0.11 22	0.09 16

acv_ft	0.48 136	0.44 137	1.76 95	0.32 137	0.41 308	0.63 210	0.28 147	0.81 196	0.68 215	0.61 243	0.59 186	0.69 244	0.45 207	0.44 67	0.63 244	0.11 124	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.41 333	0.10 27

MFN_U_SF_RVC	1.55 382	2.39 409	3.16 366	0.65 353	0.41 308	1.12 354	0.46 278	1.23 368	1.33 371	1.61 382	1.20 347	1.43 370	0.98 342	1.76 289	1.97 352	1.90 403	1.80 404	1.98 408	2.15 407	1.63 396	1.77 406

RYNet	0.70 279	0.56 181	2.25 249	0.35 189	0.41 308	0.86 323	0.43 262	0.94 283	0.82 311	0.62 254	0.53 143	0.91 316	0.60 270	2.70 375	1.00 298	0.14 227	0.11 172	0.16 260	0.14 204	0.25 230	0.27 275

MSKI-zero shot	0.46 119	0.38 110	2.47 288	0.27 39	0.43 315	0.56 97	0.20 22	0.77 164	0.43 35	0.60 236	0.51 128	0.44 116	0.17 1	0.68 156	0.21 22	0.09 17	0.29 342	0.09 20	0.32 339	0.14 69	0.10 27

RAFT-Test	0.44 94	0.38 110	2.01 197	0.27 39	0.44 316	0.64 221	0.37 235	0.72 122	0.57 121	0.45 86	0.48 101	0.65 216	0.24 30	0.35 32	0.29 86	0.09 17	0.11 172	0.09 20	0.38 357	0.10 11	0.11 37

CFNet-RSSM	0.41 66	0.32 80	2.20 238	0.27 39	0.44 316	0.52 69	0.19 13	0.76 154	0.48 64	0.43 74	0.36 42	0.54 163	0.26 53	0.33 26	0.25 53	0.09 17	0.08 58	0.09 20	0.38 357	0.10 11	0.09 16

aanetorigin	0.77 309	0.80 258	2.59 308	0.43 274	0.44 316	0.58 129	1.01 370	0.57 65	0.68 215	1.53 381	1.23 349	0.81 291	1.08 351	1.07 209	1.07 307	0.18 282	0.15 246	0.17 276	0.21 297	0.54 358	0.30 294

RP	0.67 265	0.82 267	1.94 179	0.43 274	0.44 316	0.65 233	0.45 276	0.89 250	0.82 311	0.66 281	0.92 318	0.99 335	0.76 314	1.55 258	0.66 249	0.25 333	0.18 278	0.23 320	0.20 292	0.31 277	0.22 224

RGC	0.71 286	0.97 314	2.18 236	0.44 279	0.44 316	0.73 275	0.40 247	0.94 283	0.71 241	0.71 300	1.04 340	1.01 337	0.71 301	1.74 287	0.70 257	0.23 321	0.18 278	0.28 338	0.26 317	0.29 260	0.27 275

PASM	0.72 289	0.68 216	1.91 169	0.47 301	0.44 316	0.60 154	0.51 293	0.76 154	0.80 306	0.77 315	0.67 250	0.87 307	0.61 277	2.40 354	0.67 252	0.32 351	0.35 352	0.36 354	0.41 363	0.45 346	0.39 339

DRN-Test	0.64 250	0.43 131	2.44 283	0.39 247	0.44 316	0.80 309	0.41 253	1.02 339	0.78 298	0.80 318	0.63 220	0.69 244	0.56 256	1.79 296	0.69 256	0.15 241	0.12 197	0.17 276	0.16 239	0.18 147	0.17 170

MDST_ROB	1.17 358	0.42 128	3.87 386	0.54 329	0.44 316	4.11 407	0.58 316	1.31 373	0.84 316	2.12 388	1.12 345	0.98 332	0.71 301	4.24 402	0.99 297	0.16 258	0.14 225	0.19 298	0.17 254	0.18 147	0.35 318

LL-Strereo	0.72 289	1.29 362	2.49 292	0.36 207	0.45 324	0.55 88	0.32 204	0.93 279	0.71 241	0.67 285	0.58 183	0.85 301	0.79 317	2.67 374	0.46 183	0.10 78	0.18 278	0.14 219	0.12 154	0.40 331	0.42 349

ccnet	0.71 286	0.41 122	1.59 53	0.40 256	0.45 324	1.06 347	0.55 305	0.98 309	0.71 241	0.88 334	0.97 327	0.82 294	0.88 332	1.68 278	0.94 288	0.32 351	0.26 334	0.32 349	0.27 321	0.34 294	0.30 294

GwcNet	0.69 275	0.71 224	3.12 363	0.36 207	0.45 324	0.81 310	0.44 270	0.86 230	0.84 316	0.60 236	0.74 287	0.82 294	0.49 232	1.65 274	0.66 249	0.16 258	0.15 246	0.15 245	0.15 224	0.31 277	0.24 249

NCC-stereo	0.79 315	0.94 298	2.42 277	0.59 344	0.45 324	1.90 385	0.46 278	0.99 320	0.72 249	0.64 271	0.84 304	0.91 316	0.73 307	1.80 298	1.00 298	0.27 341	0.19 288	0.23 320	0.31 336	0.24 219	0.22 224

Abc-Net	0.79 315	0.94 298	2.42 277	0.59 344	0.45 324	1.90 385	0.46 278	0.99 320	0.72 249	0.64 271	0.84 304	0.91 316	0.73 307	1.80 298	1.00 298	0.27 341	0.19 288	0.23 320	0.31 336	0.24 219	0.22 224
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.64 250	0.88 283	2.35 265	0.41 262	0.45 324	0.73 275	0.47 286	0.94 283	0.74 267	0.75 309	0.54 153	0.74 268	0.47 220	1.70 281	0.72 263	0.15 241	0.14 225	0.15 245	0.14 204	0.20 176	0.19 195

raftrobust	0.38 46	0.68 216	1.54 47	0.32 137	0.46 330	0.52 69	0.21 32	0.56 62	0.42 28	0.52 150	0.35 41	0.31 47	0.33 112	0.37 43	0.30 97	0.10 78	0.11 172	0.08 3	0.07 13	0.21 184	0.19 195

RASNet	0.61 240	0.68 216	2.03 205	0.35 189	0.46 330	0.65 233	0.28 147	0.78 178	0.70 232	0.48 113	0.64 236	0.93 321	0.61 277	2.21 339	0.73 266	0.12 171	0.09 112	0.09 20	0.10 75	0.14 69	0.11 37

AE-Stereo	0.42 79	0.29 66	1.65 62	0.43 274	0.47 332	0.56 97	0.23 60	0.86 230	0.46 50	0.31 34	0.41 66	0.43 105	0.24 30	0.34 30	0.24 47	0.09 17	0.48 374	0.11 92	0.45 365	0.22 196	0.19 195

SGM-ForestM	2.98 401	1.70 386	3.52 382	0.67 355	0.47 332	5.18 410	3.36 407	3.30 406	2.86 399	4.44 407	3.79 402	9.80 411	5.50 408	6.29 408	6.52 406	0.27 341	0.36 354	0.24 326	0.27 321	0.38 319	0.58 365

DANet	0.80 317	0.65 208	2.21 239	1.19 387	0.48 334	0.74 278	1.25 383	0.89 250	1.53 379	0.89 336	0.71 279	0.96 328	0.56 256	1.83 302	0.96 290	0.18 282	0.16 260	0.19 298	0.16 239	0.26 244	0.29 286
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CES	0.30 8	0.27 42	1.09 3	0.23 3	0.50 335	0.40 15	0.20 22	0.46 12	0.44 37	0.22 5	0.28 17	0.26 31	0.19 9	0.33 26	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 358

PVD	0.90 333	0.85 276	2.15 230	0.53 326	0.50 335	0.99 340	0.56 310	1.15 365	1.64 382	1.41 377	1.41 360	1.11 356	1.13 355	1.35 234	1.31 324	0.26 336	0.28 341	0.28 338	0.26 317	0.37 313	0.49 358

DeepPrunerF	0.86 328	0.86 277	2.91 346	0.45 292	0.50 335	0.64 221	0.48 289	1.14 362	2.64 396	0.63 262	0.61 205	0.65 216	0.62 282	2.21 339	1.31 324	0.23 321	0.19 288	0.30 346	0.28 324	0.36 306	0.25 258

ELAS_RVC	1.37 373	0.78 254	3.21 372	0.55 335	0.50 335	1.49 369	2.48 403	1.48 379	1.71 385	2.13 391	2.09 375	2.07 381	2.56 394	1.90 316	2.02 355	0.35 355	0.36 354	0.37 358	0.34 346	0.49 349	0.47 355
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 374	0.79 256	2.86 338	0.53 326	0.50 335	2.81 401	2.20 400	1.61 385	1.50 378	2.28 396	2.35 383	1.82 377	2.13 388	1.73 285	2.22 364	0.35 355	0.37 356	0.35 352	0.35 348	0.49 349	0.47 355
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.21 360	1.31 364	6.39 406	0.52 320	0.51 340	1.61 374	0.79 352	1.03 346	1.37 373	1.13 354	1.30 354	1.10 354	0.85 325	2.65 372	2.08 358	0.21 305	0.24 318	0.18 293	0.18 264	0.43 338	0.32 305

RTSA	1.21 360	1.31 364	6.39 406	0.52 320	0.51 340	1.61 374	0.79 352	1.03 346	1.37 373	1.13 354	1.30 354	1.10 354	0.85 325	2.65 372	2.08 358	0.21 305	0.24 318	0.18 293	0.18 264	0.43 338	0.32 305

SST-Stereo	0.52 185	0.20 4	1.76 95	0.62 349	0.53 342	0.62 194	0.66 331	0.55 61	0.61 156	0.58 215	0.53 143	0.52 157	0.60 270	1.59 267	0.29 86	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.10 27

AnyNet_C01	1.14 353	1.49 375	4.23 395	0.54 329	0.53 342	1.51 371	1.37 388	1.04 350	1.07 355	1.17 362	1.33 356	1.15 359	1.08 351	1.61 271	2.74 373	0.25 333	0.22 310	0.28 338	0.24 305	0.48 347	0.40 343

raft_robust	0.55 207	0.84 272	1.73 81	0.28 57	0.54 344	0.53 75	0.25 98	0.88 244	0.75 279	0.48 113	0.46 86	0.76 277	0.75 313	1.46 244	0.27 64	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.30 332	0.26 244	0.16 159

AnyNet_C32	1.00 345	1.33 369	2.53 297	0.49 311	0.54 344	1.15 358	1.14 378	0.91 266	0.89 330	1.11 353	0.95 324	0.87 307	0.93 336	1.50 253	4.07 394	0.21 305	0.20 297	0.25 331	0.24 305	0.38 319	0.33 312

PWCK	1.49 380	1.90 396	3.22 373	1.09 383	0.54 344	1.71 380	1.73 396	1.49 380	1.53 379	1.44 379	1.80 369	1.82 377	1.30 361	3.34 392	1.76 347	1.07 387	0.56 378	0.97 384	0.58 378	1.38 394	0.65 370

PFNet	0.60 232	0.33 85	2.47 288	0.41 262	0.55 347	0.62 194	0.27 137	0.61 83	0.63 181	0.61 243	0.56 172	0.45 123	0.32 109	1.88 314	1.14 312	0.28 345	0.09 112	0.12 136	0.16 239	0.26 244	0.20 208

NVStereoNet_ROB	1.16 357	0.95 304	2.54 303	0.58 341	0.55 347	0.78 299	0.63 329	1.00 328	1.08 356	1.03 347	4.07 403	1.48 372	1.22 357	2.88 383	1.27 323	0.50 366	0.46 368	0.54 369	0.62 381	0.50 351	0.63 369
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
NaN_ROB	1.14 353	0.94 298	2.96 348	0.53 326	0.56 349	1.13 356	0.99 366	0.98 309	1.00 345	1.09 352	0.87 311	0.77 279	1.06 350	5.90 406	2.72 372	0.16 258	0.23 315	0.16 260	0.24 305	0.22 196	0.36 326

TestStereo1	0.49 153	0.81 263	1.85 142	0.39 247	0.57 350	0.56 97	0.34 216	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 220	0.35 64	0.42 186	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.33 287	0.26 267

SA-5K	0.49 153	0.81 263	1.85 142	0.39 247	0.57 350	0.56 97	0.34 216	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 220	0.35 64	0.42 186	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.33 287	0.26 267

SAMSARA	0.91 334	0.97 314	2.22 242	0.80 364	0.58 352	1.32 362	1.31 385	1.01 336	0.94 337	1.36 372	0.87 311	1.38 368	0.90 334	1.72 284	1.02 303	0.24 328	0.30 345	0.22 314	0.25 311	0.36 306	0.35 318

UDG	0.77 309	1.23 356	2.15 230	0.67 355	0.59 353	0.78 299	0.38 241	0.90 256	0.70 232	0.61 243	0.69 265	1.01 337	0.67 293	1.02 204	0.73 266	0.45 363	0.34 351	0.87 380	0.51 370	0.67 368	0.46 354

EAI-Stereo	0.78 313	0.25 32	1.67 67	0.54 329	0.59 353	1.95 387	2.05 399	1.11 361	0.64 188	0.95 343	1.49 361	0.50 148	0.67 293	0.59 132	1.44 334	0.09 17	0.19 288	0.09 20	0.49 368	0.13 51	0.22 224

MADNet+	1.36 371	1.93 399	5.95 405	0.81 367	0.59 353	1.57 373	1.09 374	1.39 377	1.22 366	0.84 330	1.01 333	1.25 362	1.12 354	3.19 389	2.36 369	0.45 363	0.47 371	0.38 360	0.34 346	0.59 361	0.57 363

PDISCO_ROB	0.75 302	1.06 333	2.11 219	0.64 351	0.59 353	1.13 356	0.43 262	1.14 362	1.05 351	0.64 271	0.71 279	0.96 328	0.61 277	1.21 223	0.76 270	0.37 358	0.18 278	0.27 335	0.24 305	0.56 360	0.32 305

Sa-1000	0.51 176	0.72 228	1.90 164	0.31 116	0.60 357	0.60 154	0.31 183	0.94 283	0.71 241	0.52 150	0.83 301	0.42 102	0.33 112	0.68 156	0.28 73	0.10 78	0.09 112	0.13 190	0.29 327	0.29 260	0.10 27

SA	0.50 162	0.75 237	1.95 182	0.31 116	0.61 358	0.57 114	0.31 183	0.91 266	0.73 263	0.42 69	0.62 210	0.38 73	0.47 220	0.68 156	0.29 86	0.09 17	0.09 112	0.13 190	0.32 339	0.30 269	0.10 27

Consistency-Raft	0.88 331	0.93 296	3.23 374	0.99 379	0.64 359	0.77 294	0.55 305	0.98 309	0.97 341	0.61 243	1.03 337	0.65 216	1.05 348	0.79 185	1.38 329	0.44 361	0.46 368	0.51 368	0.58 378	0.65 366	0.47 355

test_5	0.51 176	0.87 280	1.99 194	0.37 225	0.65 360	0.58 129	0.35 222	0.78 178	0.62 172	0.48 113	0.55 161	0.45 123	0.40 160	0.72 170	0.30 97	0.09 17	0.07 11	0.12 136	0.12 154	0.33 287	0.38 336

G-Net	0.99 342	0.64 202	2.76 330	0.57 339	0.67 361	2.03 392	0.72 345	0.76 154	0.67 213	1.14 356	2.56 388	1.30 366	1.02 345	1.48 252	1.74 346	0.25 333	0.24 318	0.24 326	0.26 317	0.37 313	0.31 301

ADCPNet	0.99 342	0.99 320	3.93 390	0.37 225	0.68 362	1.36 364	0.62 327	0.87 239	0.76 289	0.78 316	0.81 299	1.08 350	1.18 356	1.14 218	2.49 371	0.21 305	0.69 389	0.21 312	0.95 396	0.29 260	0.37 333

DDUNet	0.77 309	1.12 339	1.88 157	0.76 360	0.69 363	0.84 317	0.43 262	0.85 222	0.65 200	0.67 285	0.75 290	0.91 316	0.52 242	1.03 206	0.57 229	0.54 369	0.37 356	0.95 383	0.52 372	0.71 369	0.57 363

SPS-STEREO	1.07 351	1.13 342	2.88 339	0.65 353	0.69 363	0.99 340	0.68 336	1.05 351	0.87 322	1.36 372	1.23 349	1.46 371	0.94 339	1.87 309	1.72 345	0.66 373	0.61 380	0.58 370	0.57 376	0.65 366	0.77 377
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
raft+_RVC	0.44 94	0.67 214	1.85 142	0.34 175	0.71 365	0.51 56	0.25 98	0.64 91	0.51 78	0.35 41	0.45 82	0.32 53	0.28 77	0.43 62	0.32 117	0.09 17	0.19 288	0.10 48	0.09 44	0.20 176	0.40 343

otaku	1.03 348	1.68 384	2.72 324	0.95 376	0.73 366	1.03 345	0.59 318	0.99 320	0.86 319	0.69 293	1.61 364	0.98 332	0.64 285	1.46 244	1.14 312	0.95 383	0.46 368	0.72 378	0.40 360	1.24 388	0.78 378

WAO-7	1.48 379	1.63 378	2.49 292	0.93 374	0.75 367	1.72 381	1.10 375	1.84 391	1.96 390	1.43 378	2.54 387	1.97 379	1.61 379	3.06 386	2.08 358	0.69 375	0.66 383	0.94 382	0.74 387	0.80 375	0.69 372

anonymity	0.80 317	0.66 213	1.29 15	0.59 344	0.75 367	0.67 243	0.52 296	0.95 294	0.71 241	0.94 341	0.70 275	0.67 231	0.87 329	0.71 168	1.35 327	0.64 372	0.62 381	0.58 370	1.44 405	0.60 364	0.65 370

RAFT+CT+SA	0.50 162	0.86 277	1.82 137	0.37 225	0.75 367	0.54 78	0.34 216	0.77 164	0.63 181	0.38 52	0.55 161	0.34 60	0.29 90	0.68 156	0.27 64	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.51 370	0.29 260	0.41 348

MFMNet_re	0.92 336	1.28 361	2.53 297	0.82 368	0.76 370	0.90 330	0.75 347	0.98 309	1.04 350	1.03 347	1.05 341	0.84 298	0.94 339	0.83 187	0.72 263	0.68 374	0.60 379	0.63 373	0.60 380	0.77 373	0.74 373

SQANet	0.80 317	1.58 377	2.53 297	0.76 360	0.83 371	0.76 286	0.36 228	0.83 208	0.64 188	0.63 262	0.69 265	0.73 262	0.51 237	1.21 223	0.53 214	0.77 378	0.29 342	0.59 372	0.29 327	0.86 377	0.61 366

Ntro	1.00 345	1.68 384	2.80 336	0.95 376	0.85 372	1.06 347	0.53 299	0.98 309	0.90 332	0.62 254	0.76 292	0.93 321	0.66 291	1.66 275	0.98 292	0.99 385	0.45 367	0.75 379	0.40 360	1.19 384	0.75 375

ACVNet-4b	1.93 389	1.85 393	4.10 393	1.07 381	0.86 373	1.15 358	0.53 299	1.06 352	1.12 360	0.64 271	1.09 343	1.99 380	0.70 299	2.20 338	9.86 413	5.62 412	0.41 366	1.03 387	0.55 373	1.86 400	0.85 381

ACVNet_1	1.33 368	1.91 397	4.03 391	1.09 383	0.88 374	1.19 361	0.66 331	1.24 369	1.17 363	0.94 341	0.96 325	3.09 391	1.04 347	2.37 347	1.11 310	1.04 386	0.48 374	1.03 387	0.48 367	1.12 381	0.83 380

EDNetEfficientorigin	8.18 411	0.98 317	145.96 435	0.51 316	0.89 375	0.72 270	0.48 289	0.85 222	1.56 381	2.12 388	1.49 361	1.29 363	1.31 362	1.83 302	2.13 362	0.13 199	0.12 197	0.17 276	0.18 264	0.39 327	0.45 353

DMCA-RVC	0.62 244	0.96 306	2.63 311	0.36 207	0.90 376	0.56 97	0.31 183	0.69 111	0.57 121	0.68 291	0.52 135	0.59 190	0.56 256	1.23 226	0.53 214	0.16 258	0.38 358	0.20 306	0.15 224	0.20 176	0.15 137

RainbowNet	1.15 355	1.78 389	2.72 324	1.12 385	0.91 377	1.06 347	0.76 349	1.16 366	1.13 362	0.75 309	0.97 327	1.09 352	0.80 318	1.60 268	1.21 319	1.17 390	1.26 402	1.01 386	0.57 376	1.13 382	0.88 385

ACVNet_2	1.42 377	1.81 390	3.23 374	1.08 382	0.92 378	1.32 362	0.85 357	1.49 380	1.69 383	1.19 364	1.73 368	2.13 382	1.03 346	2.50 364	1.40 332	0.91 380	0.53 376	1.00 385	0.55 373	2.11 402	0.85 381

SGM_RVC	1.89 388	0.92 290	2.50 294	0.96 378	0.93 379	1.63 376	1.37 388	1.52 382	12.43 410	1.85 385	1.69 367	2.40 386	1.74 383	2.81 382	1.71 344	0.53 367	0.47 371	0.42 363	0.47 366	0.74 370	0.74 373
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AAGNet	0.88 331	0.33 85	1.79 125	0.54 329	0.98 380	0.62 194	0.46 278	0.50 31	0.60 142	0.58 215	0.53 143	0.50 148	0.73 307	1.23 226	7.48 408	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.14 69	0.09 16

EDNetEfficient	1.27 365	0.70 222	4.05 392	0.64 351	0.98 380	0.94 335	1.40 391	0.85 222	1.75 386	2.34 397	1.33 356	1.05 346	2.21 390	1.58 265	4.15 395	0.15 241	0.19 288	0.14 219	0.27 321	0.38 319	0.32 305

WAO-6	1.58 383	1.54 376	2.32 257	1.14 386	1.00 382	2.30 396	1.03 371	1.82 390	2.85 398	1.25 366	2.61 390	2.20 383	1.56 377	2.47 362	1.99 354	0.95 383	0.67 384	1.19 392	0.83 391	1.08 380	0.88 385

MANE	2.90 400	1.14 343	2.96 348	1.03 380	1.01 383	5.01 409	2.45 402	5.36 410	6.88 408	3.58 406	4.76 407	5.99 406	4.99 405	4.23 401	4.61 400	0.56 371	0.67 384	0.44 365	0.78 389	0.51 353	1.03 393

SGM+DAISY	1.83 387	1.43 372	3.81 385	0.87 369	1.01 383	2.38 398	2.53 404	1.36 375	1.75 386	2.92 403	3.22 399	2.65 387	2.93 396	2.22 342	3.10 380	0.72 376	0.69 389	0.63 373	0.62 381	0.77 373	0.98 388

WAO-8	2.80 397	2.14 405	2.89 342	1.91 402	1.04 385	3.98 405	0.96 364	3.26 404	6.17 404	2.15 392	3.37 400	3.31 393	2.41 392	11.84 413	2.03 356	2.05 404	1.86 406	1.54 401	0.92 394	1.22 385	0.87 383

Venus	2.80 397	2.14 405	2.89 342	1.91 402	1.04 385	3.98 405	0.96 364	3.26 404	6.17 404	2.15 392	3.37 400	3.31 393	2.41 392	11.84 413	2.03 356	2.05 404	1.86 406	1.54 401	0.92 394	1.22 385	0.87 383

Dean	1.79 386	1.83 391	3.92 388	1.29 388	1.07 387	1.55 372	1.00 369	1.95 393	2.33 392	1.47 380	4.19 404	4.26 401	1.33 364	2.21 339	1.48 336	1.14 389	0.68 388	1.18 389	0.74 387	1.24 388	0.98 388

IMH-64-1	1.39 374	1.64 380	1.86 150	1.36 389	1.11 388	1.39 365	1.19 381	1.76 387	1.45 376	1.16 357	2.21 380	1.53 373	1.38 367	1.98 321	1.52 337	1.29 392	0.67 384	1.27 393	0.69 384	1.29 390	0.98 388

IMH-64	1.39 374	1.64 380	1.86 150	1.36 389	1.11 388	1.39 365	1.19 381	1.76 387	1.45 376	1.16 357	2.21 380	1.53 373	1.38 367	1.98 321	1.52 337	1.29 392	0.67 384	1.27 393	0.69 384	1.29 390	0.98 388

IMH	2.02 391	2.15 407	2.69 321	1.68 395	1.12 390	1.66 379	0.92 362	2.10 394	1.92 389	1.32 371	2.66 392	2.21 384	1.69 381	5.78 405	1.68 342	5.54 411	0.96 399	1.31 395	0.71 386	1.32 393	0.99 392

TorneroNet-64	2.65 393	1.83 391	3.30 376	1.46 392	1.20 391	3.89 404	0.99 366	3.51 408	6.71 407	2.56 399	4.60 405	4.22 398	3.85 403	3.33 391	3.14 381	1.19 391	0.65 382	1.39 398	0.79 390	3.31 409	1.15 395

JetBlue	1.78 385	1.63 378	3.92 388	0.73 358	1.21 392	4.38 408	3.35 406	1.59 383	1.20 365	1.26 369	1.52 363	2.37 385	1.88 385	3.23 390	3.00 376	0.53 367	0.47 371	0.48 367	0.49 368	1.29 390	0.97 387

edge stereo	0.81 322	0.73 231	3.30 376	0.37 225	1.21 392	0.62 194	0.39 245	0.93 279	0.79 303	0.80 318	0.88 314	1.14 358	0.71 301	2.18 337	0.71 259	0.21 305	0.20 297	0.26 334	0.18 264	0.38 319	0.26 267

TorneroNet	5.50 408	1.92 398	3.16 366	1.47 393	1.25 394	14.07 416	1.06 373	4.90 409	20.99 426	10.17 410	16.48 418	11.88 415	6.93 409	3.34 392	4.20 396	1.30 394	0.69 389	1.45 400	0.86 392	2.61 406	1.20 396

notaker	2.66 394	2.07 401	3.31 378	2.61 407	1.43 395	1.76 383	1.11 376	2.76 400	1.79 388	2.26 395	11.53 414	3.96 396	4.29 404	3.09 387	2.76 374	1.55 399	0.88 397	1.70 406	1.07 400	2.00 401	1.35 399

pmcnn	1.32 367	1.05 332	2.77 332	0.74 359	1.43 395	0.72 270	0.56 310	0.96 298	0.91 333	0.99 345	2.92 397	6.01 407	0.70 299	2.38 350	3.32 385	0.13 199	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.34 294	0.22 224

UNDER WATER-64	2.47 392	1.89 395	4.86 399	1.82 401	1.44 397	3.18 403	1.57 395	2.62 397	5.64 403	2.05 387	2.13 377	4.13 397	3.76 402	2.62 370	3.42 387	1.47 397	0.85 396	1.57 403	1.07 400	1.82 399	1.49 402

UNDER WATER	2.74 395	1.85 393	4.54 397	1.81 400	1.44 397	2.34 397	1.40 391	3.24 403	6.60 406	2.60 400	2.76 393	5.75 405	5.24 407	3.02 385	4.01 393	1.45 396	0.81 394	1.59 404	1.06 399	1.80 398	1.51 403

KSHMR	4.10 404	1.97 400	5.27 402	1.71 397	1.47 399	1.96 388	1.28 384	3.19 402	17.33 421	2.12 388	15.91 416	9.18 410	1.57 378	8.42 411	1.98 353	1.52 398	1.26 402	1.67 405	1.19 402	1.67 397	1.40 401

SDNR	1.22 363	0.80 258	2.71 322	0.33 152	1.48 400	1.98 391	0.23 60	1.93 392	2.44 393	0.89 336	2.52 386	1.36 367	0.51 237	3.65 396	1.93 351	0.30 348	0.31 346	0.22 314	0.16 239	0.33 287	0.36 326

ktn	4.35 405	2.10 402	2.89 342	1.80 399	1.49 401	2.13 393	1.41 393	2.26 395	12.72 411	11.41 413	16.43 417	11.15 413	3.75 401	4.36 403	3.18 382	1.82 402	0.98 401	1.73 407	1.21 403	2.97 408	1.27 398

tt	4.93 407	0.27 42	4.20 394	2.29 404	1.58 402	10.20 414	16.97 417	9.42 415	5.02 402	1.67 383	1.28 352	4.68 402	5.03 406	3.37 394	5.92 404	6.16 413	9.47 420	2.82 410	3.18 412	3.60 410	1.53 404

JetRed	3.29 402	4.93 412	10.17 410	1.45 391	1.72 403	7.44 411	5.05 411	3.06 401	2.12 391	2.41 398	2.39 384	2.99 390	2.37 391	3.51 395	6.44 405	1.32 395	1.90 408	1.37 397	1.23 404	2.21 404	1.76 405

LVE	1.96 390	2.17 408	3.14 364	1.68 395	1.80 404	1.63 376	1.03 371	2.34 396	2.81 397	1.25 366	2.89 395	4.24 400	1.29 359	2.79 380	1.44 334	2.85 408	0.91 398	1.18 389	1.46 406	1.23 387	1.10 394

MADNet++	2.79 396	2.11 404	2.97 351	2.49 405	2.28 405	2.95 402	2.31 401	2.67 398	2.47 394	3.03 405	3.13 398	2.70 388	2.92 395	4.10 400	4.48 398	2.68 407	2.24 411	3.04 411	2.44 409	2.37 405	2.34 409

SPstereo	16.50 419	2.87 411	4.74 398	2.64 408	2.53 406	29.48 427	52.22 427	39.30 434	29.70 434	21.90 430	21.75 425	27.53 433	23.84 429	28.05 434	26.36 428	2.38 406	2.58 412	4.92 413	3.03 411	2.19 403	2.05 408

BEATNet-Init1	12.10 414	11.19 415	27.29 431	2.99 410	3.51 407	21.84 426	11.10 413	14.34 419	13.83 416	20.34 422	20.33 423	26.35 432	20.03 420	19.06 424	14.80 419	1.74 401	1.81 405	2.05 409	2.49 410	3.69 411	3.12 411

LE_ROB	4.43 406	1.35 370	9.38 409	2.79 409	3.93 408	2.43 399	3.46 408	2.68 399	11.19 409	11.66 414	4.73 406	5.26 404	10.46 412	4.50 404	9.49 411	0.82 379	0.69 389	1.34 396	0.98 397	0.75 372	0.76 376

HanzoNet	7.64 410	2.86 410	5.05 400	7.01 414	3.97 409	2.18 395	1.34 387	3.37 407	4.05 400	13.17 415	10.58 408	10.73 412	16.52 418	8.45 412	10.51 414	10.48 419	9.72 421	5.59 416	13.46 420	6.84 415	6.83 415

DGSMNet	2.89 399	0.63 200	3.18 369	3.43 411	4.17 410	2.57 400	6.98 412	0.97 305	0.83 314	0.56 193	1.86 371	0.79 286	0.62 282	1.64 273	1.39 330	4.61 410	5.01 413	5.17 415	4.71 414	4.44 413	4.19 412

DispFullNet	1.67 384	2.10 402	5.22 401	1.53 394	8.90 411	0.86 323	0.31 183	0.96 298	0.96 340	1.37 375	1.01 333	1.13 357	1.98 387	1.51 254	0.91 287	0.54 369	0.31 346	1.18 389	0.63 383	1.13 382	0.80 379

PML	23.15 423	16.83 419	7.78 408	5.49 412	9.93 412	51.13 434	104.50 434	5.76 411	13.62 414	37.30 434	105.93 434	30.86 434	23.50 425	12.07 415	7.87 409	6.30 414	2.12 410	6.32 417	2.43 408	10.44 418	2.90 410

DGTPSM_ROB	8.89 412	5.62 413	12.25 412	5.92 413	11.32 413	8.54 412	24.18 419	6.40 412	13.49 412	5.15 408	11.46 412	6.19 408	10.92 413	7.00 409	13.72 415	4.47 409	7.65 414	3.92 412	7.45 417	4.38 412	7.87 416

DPSMNet_ROB	9.48 413	5.64 414	13.01 416	8.82 415	11.82 414	8.54 412	24.20 420	6.41 413	13.65 415	5.32 409	11.47 413	6.33 409	10.92 413	7.69 410	13.89 416	7.25 418	8.19 416	5.06 414	7.78 418	5.31 414	8.26 417

LRCNet_RVC	13.74 418	19.30 420	12.75 415	19.46 422	12.69 415	1.86 384	0.41 253	12.33 416	1.05 351	15.77 417	18.83 422	12.62 418	8.70 411	12.21 416	9.62 412	22.22 427	8.37 419	25.85 428	24.01 428	19.32 426	17.44 427

DPSM_ROB	12.34 415	11.21 417	12.51 413	12.91 418	12.80 416	19.84 423	28.28 425	14.38 420	14.28 417	10.58 411	11.26 410	12.03 416	11.85 416	13.15 419	15.34 420	7.11 416	8.31 417	6.50 418	7.35 415	8.84 416	8.31 418

DPSM	12.34 415	11.21 417	12.51 413	12.91 418	12.80 416	19.84 423	28.28 425	14.38 420	14.28 417	10.58 411	11.26 410	12.03 416	11.85 416	13.15 419	15.34 420	7.11 416	8.31 417	6.50 418	7.35 415	8.84 416	8.31 418

DPSimNet_ROB	17.97 420	20.20 426	24.98 424	17.62 420	15.92 418	21.53 425	21.00 418	13.70 417	15.61 419	23.89 431	14.69 415	22.87 423	24.58 433	12.70 418	14.56 417	18.48 426	12.91 422	20.21 426	12.05 419	17.76 419	14.17 421

HaxPig	19.86 421	22.40 427	22.34 421	17.95 421	17.95 419	11.77 415	11.89 414	16.02 422	15.89 420	21.10 423	21.41 424	18.74 422	18.39 419	20.08 425	19.69 422	23.63 431	23.22 429	24.06 427	23.69 427	23.00 427	23.95 429

EKT-Stereo	1.47 378	0.49 155	1.93 175	2.57 406	19.31 420	0.55 88	0.22 44	0.69 111	0.42 28	0.38 52	0.36 42	0.43 105	0.27 67	0.69 162	0.26 56	0.12 171	0.14 225	0.11 92	0.16 239	0.20 176	0.15 137

MEDIAN_ROB	23.96 424	27.05 434	26.39 430	22.16 423	22.13 421	16.12 417	13.97 415	20.24 423	20.05 422	25.50 432	25.31 432	22.96 424	22.63 424	24.39 426	23.24 426	28.20 432	27.23 433	28.62 429	27.75 429	27.50 428	27.76 430

AVERAGE_ROB	26.93 431	30.34 435	29.27 432	25.82 424	25.34 422	19.48 422	15.17 416	23.55 427	23.00 427	28.45 433	27.87 433	26.25 431	25.86 434	26.96 433	25.55 427	31.30 433	30.07 434	31.76 430	30.81 430	30.79 432	30.93 431

MyStereo03	24.83 426	22.55 429	25.13 425	26.08 425	25.72 423	39.87 429	57.07 431	28.77 428	28.85 430	21.33 427	22.66 429	24.16 425	23.82 426	26.32 427	30.89 432	14.27 421	16.73 426	13.09 420	14.82 423	17.77 420	16.71 422

MyStereo02	24.83 426	22.55 429	25.13 425	26.08 425	25.72 423	39.87 429	57.07 431	28.77 428	28.85 430	21.33 427	22.66 429	24.16 425	23.82 426	26.32 427	30.89 432	14.27 421	16.73 426	13.09 420	14.82 423	17.77 420	16.71 422

MyStereo	24.83 426	22.55 429	25.13 425	26.08 425	25.72 423	39.87 429	57.07 431	28.77 428	28.85 430	21.33 427	22.66 429	24.16 425	23.82 426	26.32 427	30.89 432	14.27 421	16.73 426	13.09 420	14.82 423	17.77 420	16.71 422

CasAABBNet	24.81 425	22.53 428	24.83 423	26.08 425	25.74 426	39.86 428	57.06 430	28.87 431	28.83 429	21.16 425	22.54 427	24.22 428	23.89 431	26.38 430	30.87 430	14.25 420	16.71 424	13.09 420	14.81 422	17.78 423	16.71 422

Selective-RAFT-Error	24.87 429	22.59 432	25.14 428	26.13 429	25.82 427	39.93 432	57.03 429	28.97 432	28.95 433	21.21 426	22.65 428	24.25 429	23.98 432	26.43 431	30.83 429	14.27 421	16.71 424	13.10 424	14.82 423	17.82 424	16.76 426

Anonymous_1	22.91 422	11.20 416	12.13 411	12.75 417	26.28 428	19.43 421	27.92 424	14.08 418	13.61 413	14.96 416	10.58 408	11.26 414	11.19 415	12.55 417	14.57 418	38.28 434	7.88 415	34.96 431	63.99 431	89.57 434	10.94 420

LSM	3.31 403	1.11 338	5.29 403	9.40 416	30.65 429	0.84 317	1.12 377	0.91 266	1.22 366	1.36 372	2.19 379	0.93 321	0.83 321	1.66 275	0.90 286	0.21 305	0.31 346	0.24 326	0.28 324	0.39 327	6.33 414

DLNR_Zeroshot_test	13.43 417	19.94 422	23.55 422	121.61 435	35.03 430	0.46 31	0.15 1	8.02 414	0.35 4	0.28 31	0.37 45	0.26 31	0.17 1	0.76 176	0.29 86	6.42 415	0.26 334	0.09 20	0.38 357	50.13 433	0.18 187

xxxxx1	28.96 432	20.11 423	14.07 418	49.74 431	39.15 431	18.98 418	26.64 421	21.94 424	20.21 423	16.45 418	17.48 419	18.36 419	21.56 421	16.21 421	20.88 423	23.07 428	26.55 430	66.40 432	78.70 432	30.27 429	32.51 432

tt_ll	28.96 432	20.11 423	14.07 418	49.74 431	39.15 431	18.98 418	26.64 421	21.94 424	20.21 423	16.45 418	17.48 419	18.36 419	21.56 421	16.21 421	20.88 423	23.07 428	26.55 430	66.40 432	78.70 432	30.27 429	32.51 432

ff	28.96 432	20.11 423	14.07 418	49.74 431	39.15 431	18.98 418	26.64 421	21.94 424	20.21 423	16.45 418	17.48 419	18.36 419	21.56 421	16.21 421	20.88 423	23.07 428	26.55 430	66.40 432	78.70 432	30.27 429	32.51 432

LSM0	26.58 430	22.63 433	25.88 429	30.13 430	52.21 434	39.94 433	56.74 428	28.97 432	28.72 428	21.14 424	22.26 426	24.43 430	23.88 430	26.54 432	30.87 430	14.32 425	16.55 423	13.12 425	14.71 421	17.92 425	20.60 428

test_example2	115.39 435	123.23 436	94.57 434	115.52 434	123.55 435	101.63 435	114.33 435	53.41 435	99.48 435	134.90 435	135.05 435	85.83 435	85.11 435	111.32 435	106.15 435	152.55 435	205.26 435	99.78 435	114.96 435	140.96 435	110.20 435

ASD4		19.65 421

Low-res two-view benchmark