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

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	0.36 355	0.23 204	0.25 258

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	0.29 287

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

ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 203	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	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	1.01 348	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

cc1	0.47 132	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	1.01 348	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	0.40 344

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

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

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	0.88 326	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	0.36 327

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

tt1	0.44 94	0.64 203	1.83 139	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	0.88 326	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	0.36 327

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)
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	0.29 287

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	0.35 319

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

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	0.29 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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

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

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

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	0.32 340	0.14 69	0.10 27

HH	0.49 153	0.49 155	2.78 334	0.50 314	0.41 308	0.38 12	0.23 60	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 101	0.87 308	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	0.50 314	0.41 308	0.38 12	0.23 60	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 101	0.87 308	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

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	0.31 302

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

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 3	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 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	0.49 359

XX-Stereo	0.55 207	0.54 172	3.50 382	0.48 310	0.39 294	0.54 78	0.17 5	0.89 250	0.40 19	0.44 79	0.65 245	0.85 302	0.19 9	0.77 180	0.21 22	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.32 340	0.17 128	0.14 107

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
RAFT_CTSACE	0.46 119	0.76 239	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	0.41 334	0.08 10

sAnonymous2	0.38 46	0.62 194	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	0.38 320	0.35 319

CroCo_RVC	0.38 46	0.62 194	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	0.38 320	0.35 319

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

CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 17	0.79 364	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	0.73 378	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 334

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

DCRE	0.50 162	0.63 201	2.13 224	0.30 91	0.23 145	0.45 19	0.24 83	0.59 74	0.53 99	0.50 131	2.10 378	0.42 102	0.26 53	0.35 32	0.23 33	0.09 17	0.14 225	0.10 48	0.32 340	0.16 109	0.15 137

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

GMOStereo	0.41 66	0.62 194	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	0.62 194	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	0.62 194	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

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	0.71 378	0.36 355	0.12 32	0.07 3

test-2	0.41 66	0.62 194	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

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

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
AE-Stereo	0.42 79	0.29 66	1.65 62	0.43 275	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	0.45 366	0.22 196	0.19 195

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

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	0.64 272	0.93 322	0.53 159	0.72 305	0.60 137	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.12 136	0.14 204	0.12 32	0.54 361

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

XX-TBD	0.34 26	0.77 247	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

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

TRStereo	0.53 190	0.76 239	2.38 270	0.42 270	0.29 207	0.69 257	0.23 60	1.81 390	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	0.41 364	0.13 51	0.32 306

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

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	0.38 358	0.10 11	0.09 16

EKT-Stereo	1.47 379	0.49 155	1.93 175	2.57 408	19.31 423	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

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 191	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

LCNet	0.54 195	0.37 105	1.78 107	0.92 374	0.22 134	0.96 338	0.30 173	0.59 74	0.58 131	0.51 143	0.55 161	0.41 89	0.76 315	0.84 189	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.12 136	0.18 264	0.98 380	0.39 340

GrayStereo	0.66 262	0.19 2	1.76 95	0.90 372	0.23 145	0.62 194	1.42 396	0.62 87	0.60 142	0.72 304	0.78 296	0.56 175	3.07 400	0.60 137	0.26 56	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.21 297	0.11 22	0.18 187

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
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	0.41 334	0.37 334

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	0.30 333	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
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	0.31 337	0.11 22	0.09 16

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

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

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

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	0.35 349	0.19 164	0.08 10

raft_robust	0.55 207	0.84 273	1.73 81	0.28 57	0.54 345	0.53 75	0.25 98	0.88 244	0.75 279	0.48 113	0.46 86	0.76 278	0.75 314	1.46 244	0.27 64	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.30 333	0.26 244	0.16 159

RAFT+CT+SA	0.50 162	0.86 278	1.82 137	0.37 225	0.75 368	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	0.51 371	0.29 260	0.41 349

GMM-Stereo	0.50 162	0.23 21	2.41 275	0.54 330	0.24 158	0.77 294	0.46 279	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	0.44 353

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

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

whm_eth	0.45 109	0.73 232	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

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	0.42 338	0.12 63

MIM_Stereo	0.41 66	0.60 187	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

Sa-1000	0.51 176	0.72 229	1.90 164	0.31 116	0.60 358	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	0.29 328	0.29 260	0.10 27

Patchmatch Stereo++	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	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
PSM-adaLoss	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 280	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	0.44 280	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	0.44 280	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	0.44 280	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

iGMRVC	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	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

iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	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	0.44 280	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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	13.43 418	19.94 424	23.55 425	121.61 438	35.03 433	0.46 31	0.15 1	8.02 416	0.35 4	0.28 31	0.37 45	0.26 31	0.17 1	0.76 176	0.29 86	6.42 416	0.26 334	0.09 20	0.38 358	50.13 436	0.18 187

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	0.38 358	0.10 11	0.11 37

TestStereo1	0.49 153	0.81 264	1.85 142	0.39 247	0.57 351	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

DisPM	0.43 85	0.33 85	1.78 107	0.57 340	0.18 83	0.59 145	0.63 330	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

SA-5K	0.49 153	0.81 264	1.85 142	0.39 247	0.57 351	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	0.50 162	0.75 238	1.95 182	0.31 116	0.61 359	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	0.32 340	0.30 269	0.10 27

IPLGR	0.54 195	0.56 182	2.68 318	0.36 207	0.18 83	0.62 194	0.54 303	1.02 339	0.64 188	0.73 308	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

FTStereo	0.76 305	0.18 1	2.35 265	0.71 358	0.21 113	0.73 275	1.79 399	0.57 65	0.53 99	1.07 351	1.63 368	1.29 364	2.13 389	0.75 173	0.29 86	0.19 292	0.08 58	0.12 136	0.11 124	0.11 22	0.40 344

SST-Stereo	0.52 185	0.20 4	1.76 95	0.62 350	0.53 343	0.62 194	0.66 332	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

GMStereo	0.38 46	0.99 321	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
1test111	0.44 94	0.64 203	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

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

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.
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

test_5	0.51 176	0.87 281	1.99 194	0.37 225	0.65 361	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	0.38 337

UDGNet	0.44 94	1.02 330	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	0.37 359	0.19 282	0.27 251	0.15 137

raftrobust	0.38 46	0.68 217	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

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 79	0.86 278	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

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
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

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

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

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

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	0.73 263	0.46 215	0.33 26	0.31 107	0.10 78	0.09 112	0.12 136	0.29 328	0.10 11	0.19 195

MIPNet	0.83 325	0.81 264	2.40 274	0.61 349	0.18 83	1.48 370	1.39 392	1.60 385	0.74 267	1.94 388	0.85 308	0.73 263	1.68 381	0.87 193	0.31 107	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.32 340	0.25 230	0.12 63

PSM-AAD	0.63 247	0.22 17	1.77 103	0.37 225	0.23 145	0.86 324	1.17 382	0.59 74	0.60 142	0.64 272	0.71 279	0.68 237	2.93 397	0.65 152	0.31 107	0.09 17	0.07 11	0.17 276	0.15 224	0.13 51	0.33 313

CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 95	0.48 310	0.17 61	0.79 303	0.69 339	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

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

AFF-stereo	0.44 94	0.96 307	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	0.37 314	0.10 27

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

4D-IteraStereo	0.44 94	0.96 307	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	0.30 295

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

BUS	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.91 333	0.23 60	1.00 328	0.61 156	0.63 263	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

NINENet	0.50 162	0.33 85	1.69 70	0.55 336	0.25 170	0.91 333	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

PFNet+	0.45 109	0.37 105	1.86 150	0.46 297	0.18 83	0.58 129	0.77 351	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

NRIStereo	0.46 119	0.25 32	1.77 103	0.47 302	0.16 37	0.95 337	0.74 347	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

RAFT	0.45 109	0.92 291	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	0.51 354	0.13 94

raft+_RVC	0.44 94	0.67 215	1.85 142	0.34 175	0.71 366	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	0.40 344

ARAFT	0.60 232	1.23 357	3.10 361	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	0.37 314	0.21 214

DN-CSS_ROB	0.48 136	1.23 357	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	0.36 307	0.12 63

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_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

DeepStereo_RVC	0.44 94	0.28 62	1.92 172	0.49 312	0.17 61	0.60 154	0.59 319	0.50 31	0.52 83	0.49 124	0.45 82	0.39 77	0.86 329	0.45 74	0.33 127	0.11 124	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 95	0.60 348	0.23 145	0.63 210	0.42 256	0.62 87	0.60 142	0.59 228	1.03 338	0.43 105	0.72 305	0.60 137	0.33 127	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 351

LL-Strereo2	0.41 66	0.90 289	1.83 139	0.44 280	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

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

fff	0.43 85	0.77 247	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	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

rafts_anoy	0.43 85	0.89 287	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

RALCasStereoNet	0.45 109	0.88 284	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	0.34 317

csc	0.43 85	0.77 247	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	0.65 288	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	0.77 247	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	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

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

iResNetv2_ROB	0.59 228	1.43 373	2.96 349	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	0.43 339	0.17 170

StereoVision	0.45 109	0.72 229	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

IPLG	0.69 275	0.84 273	2.43 281	0.35 189	0.21 113	1.65 380	0.61 324	1.36 376	0.58 131	1.39 378	0.51 128	0.37 67	0.87 330	1.41 237	0.36 140	0.09 17	0.07 11	0.14 219	0.12 154	0.32 281	0.11 37

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	0.63 263	0.53 143	0.80 289	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

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 275	0.33 152	0.22 134	0.59 145	0.55 306	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)
pcwnet_v2	0.64 250	0.49 155	4.41 397	0.32 137	0.27 194	0.60 154	0.25 98	0.97 305	0.88 326	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

RALAANet	0.43 85	0.98 318	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

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

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

ADStereo(finetuned)	0.45 109	0.77 247	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	0.76 315	0.37 43	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

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	0.63 263	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

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

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

111	0.48 136	1.09 338	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	0.35 319

UCFNet_RVC	0.48 136	0.82 268	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

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

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

ACRE	0.56 213	1.14 344	2.77 332	0.76 361	0.28 202	0.60 154	0.56 311	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	0.36 307	0.18 187

DCANet	0.42 79	0.77 247	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

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.
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	0.84 299	0.58 265	0.51 107	0.40 159	0.32 351	0.38 358	1.43 400	3.69 414	0.80 376	0.27 275

CIPLG	0.56 213	1.19 353	2.46 286	0.80 365	0.31 233	0.61 174	0.57 315	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

dd	0.42 79	0.96 307	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

IPLGR_C	0.58 224	1.25 360	2.72 324	0.80 365	0.31 233	0.60 154	0.61 324	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

DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 223	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

iResNet_ROB	0.50 162	1.15 348	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

AACVNet	0.54 195	0.78 255	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

HSM-Net_RVC	0.67 265	0.34 92	2.23 246	0.26 31	0.19 96	0.67 243	0.29 167	1.26 372	0.69 223	0.72 304	0.70 275	0.78 283	0.42 186	3.77 399	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
SACVNet	0.60 232	0.74 236	1.90 164	0.37 225	0.28 202	0.64 221	0.37 235	0.86 230	0.61 156	0.65 279	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	0.38 320	0.24 249

LMCR-Stereo	0.52 185	0.71 225	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

PSMNet-RSSM	0.53 190	0.82 268	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

CFNet-ft	0.51 176	0.76 239	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	0.74 269	0.41 171	1.46 244	0.42 167	0.14 227	0.10 140	0.28 339	0.13 179	0.18 147	0.14 107

STTStereo	0.51 176	0.69 220	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	0.76 239	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	0.74 269	0.41 171	1.46 244	0.42 167	0.14 227	0.10 140	0.28 339	0.13 179	0.18 147	0.14 107

CVANet_RVC	0.65 258	0.80 259	2.13 224	0.36 207	0.26 183	0.62 194	0.42 256	0.84 218	0.72 249	0.69 294	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	0.37 314	0.15 137

HSM	0.62 244	0.76 239	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	1.40 370	0.64 286	2.59 369	0.42 167	0.11 124	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.14 69	0.11 37

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

cf-r	0.53 190	0.81 264	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	0.75 274	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

GANet-RSSM	0.55 207	0.73 232	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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 207	0.92 291	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.
HBP-ISP	0.76 305	1.30 364	3.19 371	0.35 189	0.26 183	0.85 322	0.54 303	1.03 346	0.72 249	0.80 319	0.69 265	0.68 237	0.83 322	2.04 327	0.44 179	0.23 321	0.24 318	0.29 346	0.25 312	0.28 257	0.24 249

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

NOSS_ROB	0.64 250	0.65 209	1.62 60	0.46 297	0.25 170	0.67 243	0.30 173	0.93 279	0.77 293	0.59 228	0.57 177	0.77 280	0.38 139	2.78 380	0.44 179	0.23 321	0.24 318	0.28 339	0.26 318	0.27 251	0.39 340

FADNet	0.64 250	1.22 356	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	0.59 362	0.24 249

LL-Strereo	0.72 289	1.29 363	2.49 292	0.36 207	0.45 324	0.55 88	0.32 204	0.93 279	0.71 241	0.67 286	0.58 183	0.85 302	0.79 318	2.67 374	0.46 183	0.10 78	0.18 278	0.14 219	0.12 154	0.40 332	0.42 350

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	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

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	0.83 329	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	0.83 329	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

GwcNet-ADL	0.50 162	0.74 236	2.90 346	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

GEStereo_RVC	0.54 195	0.87 281	1.95 182	0.47 302	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

psm_up	0.57 219	0.61 191	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

iRaft-Stereo_5w	0.54 195	1.01 327	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	0.39 328	0.12 63

dad	0.51 176	1.01 327	1.74 85	0.29 78	0.19 96	0.60 154	0.26 114	0.52 43	0.75 279	0.63 263	0.63 220	0.63 205	0.33 112	0.85 191	0.47 192	0.27 341	0.15 246	0.40 362	0.18 264	0.22 196	0.14 107

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

CRFU-Net	0.56 213	0.38 110	1.86 150	0.46 297	0.26 183	0.82 314	0.36 228	0.90 256	0.49 68	0.62 254	0.59 186	0.78 283	1.35 366	1.00 202	0.48 195	0.15 241	0.14 225	0.17 276	0.10 75	0.19 164	0.14 107

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 309	1.04 332	2.06 207	0.94 376	0.35 268	0.89 330	0.40 247	0.85 222	0.63 181	0.55 184	0.63 220	0.75 274	0.38 139	2.38 350	0.48 195	1.10 389	0.31 346	0.36 355	0.21 297	0.53 358	0.55 363

CFNet	0.58 224	0.96 307	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

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

PS-NSSS	0.63 247	1.00 323	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

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

ToySt	0.44 94	0.61 191	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

FADNet-RVC-Resample	0.67 265	1.16 352	3.16 367	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	0.62 368

MLCV	0.48 136	0.89 287	1.85 142	0.29 78	0.14 12	0.59 145	0.23 60	0.72 122	0.59 138	0.66 282	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

GwcNet-RSSM	0.57 219	0.94 299	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

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

TDLM	0.67 265	0.92 291	1.76 95	0.37 225	0.24 158	0.66 238	0.56 311	0.82 202	0.74 267	1.16 358	0.62 210	0.61 198	0.48 227	2.70 376	0.50 205	0.20 301	0.11 172	0.35 353	0.14 204	0.32 281	0.16 159

RAFT + AFF	0.64 250	1.20 354	1.95 182	0.34 175	0.33 252	0.67 243	0.52 297	0.99 320	0.74 267	0.53 159	0.58 183	0.57 181	0.80 319	1.76 289	0.51 208	0.12 171	0.27 339	0.15 245	0.14 204	0.43 339	0.29 287

CC-Net-ROB	0.85 328	1.15 348	2.13 224	0.88 371	0.38 292	0.88 329	0.44 270	1.06 352	0.79 303	0.58 215	0.69 265	0.65 216	0.50 235	2.74 379	0.51 208	0.93 382	0.39 364	0.87 381	0.29 328	0.54 359	0.54 361

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

rrr	0.46 119	0.34 92	3.08 359	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	0.29 328	0.16 109	0.25 258

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

iResNet	0.51 176	0.76 239	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

SQANet	0.80 317	1.58 378	2.53 297	0.76 361	0.83 372	0.76 286	0.36 228	0.83 208	0.64 188	0.63 263	0.69 265	0.73 263	0.51 237	1.21 223	0.53 214	0.77 379	0.29 342	0.59 373	0.29 328	0.86 378	0.61 367

RAFT_R40	0.50 162	0.21 9	1.76 95	0.50 314	0.40 301	0.61 174	0.53 300	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

DMCA-RVC	0.62 244	0.96 307	2.63 311	0.36 207	0.90 377	0.56 97	0.31 183	0.69 111	0.57 121	0.68 292	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

stereogan	0.69 275	0.51 163	2.44 283	0.39 247	0.39 294	1.01 345	0.41 253	0.94 283	0.92 337	0.73 308	0.85 308	1.15 360	0.69 298	1.57 261	0.53 214	0.19 292	0.18 278	0.20 306	0.16 239	0.36 307	0.24 249

HITNet	0.46 119	0.92 291	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
MyStereo8	0.54 195	0.80 259	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	0.34 317

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	0.89 314	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

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

HGLStereo	0.54 195	0.69 220	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

hitnet-ft	0.67 265	0.80 259	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	1.03 342	0.95 342	2.32 345	0.55 219	0.23 321	0.14 225	0.41 363	0.13 179	0.24 219	0.17 170

FADNet-RVC	0.61 240	1.26 361	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	0.59 362	0.28 281

GANetREF_RVC	0.75 302	1.15 348	2.46 286	0.47 302	0.26 183	0.83 316	0.61 324	0.97 305	0.89 331	0.62 254	0.61 205	0.72 259	0.59 268	2.42 356	0.55 219	0.32 351	0.25 332	0.36 355	0.24 305	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
ADLNet2	0.68 271	0.84 273	3.19 371	0.33 152	0.36 275	0.64 221	0.37 235	0.89 250	0.79 303	0.54 170	0.65 245	0.93 322	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

test_xeample3	0.46 119	0.34 92	2.99 354	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	0.40 361	0.17 128	0.26 267

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

DDUNet	0.77 309	1.12 340	1.88 157	0.76 361	0.69 364	0.84 318	0.43 262	0.85 222	0.65 200	0.67 286	0.75 290	0.91 317	0.52 242	1.03 206	0.57 229	0.54 370	0.37 356	0.95 384	0.52 373	0.71 370	0.57 364

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

delet	0.52 185	0.54 172	1.62 60	0.31 116	0.35 268	0.74 278	0.46 279	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

FAT-Stereo	0.70 279	0.54 172	2.88 339	0.36 207	0.29 207	0.62 194	0.54 303	0.97 305	0.87 323	0.76 313	0.92 319	0.94 326	0.80 319	1.84 307	0.57 229	0.18 282	0.19 288	0.17 276	0.16 239	0.22 196	0.25 258

NCCL2	0.65 258	0.94 299	1.96 191	0.43 275	0.30 217	0.71 264	0.68 337	0.84 218	0.65 200	0.70 297	0.60 198	0.86 306	0.54 247	1.56 259	0.57 229	0.20 301	0.16 260	0.67 376	0.25 312	0.22 196	0.24 249

AASNet	0.56 213	1.03 331	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	0.43 339	0.24 249

ETE_ROB	0.60 232	0.71 225	1.55 49	0.37 225	0.25 170	0.69 257	0.51 294	1.47 379	0.70 232	0.80 319	0.69 265	0.85 302	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

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

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	0.67 286	0.68 258	0.73 263	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
FINET	0.65 258	0.95 305	3.06 358	0.35 189	0.40 301	0.58 129	0.48 290	0.92 274	1.10 359	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

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	0.72 304	0.69 265	0.83 297	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

Syn2CoEx	0.70 279	1.07 336	2.74 328	0.43 275	0.30 217	0.64 221	0.42 256	0.99 320	0.78 298	0.62 254	0.78 296	0.74 269	0.72 305	1.92 319	0.61 240	0.20 301	0.17 270	0.19 298	0.15 224	0.29 260	0.22 224

BEATNet_4x	0.47 132	0.73 232	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

Wz-Net-LNSev	0.59 228	0.96 307	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	0.79 287	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

CBMV	0.71 286	0.76 239	2.64 313	0.33 152	0.20 106	0.78 299	0.79 353	0.98 309	0.78 298	0.85 334	0.71 279	0.86 306	1.10 354	1.46 244	0.62 242	0.18 282	0.20 297	0.21 312	0.19 282	0.25 230	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
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	0.41 334	0.10 27

DSFCA	0.54 195	0.35 98	1.41 31	0.28 57	0.28 202	0.79 303	0.88 360	0.76 154	0.70 232	0.72 304	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

Nwc_Net	0.68 271	0.83 271	2.53 297	0.41 262	0.39 294	0.77 294	0.38 241	1.01 336	0.70 232	0.60 236	0.99 331	0.98 333	0.68 297	1.41 237	0.63 244	0.23 321	0.15 246	0.23 320	0.25 312	0.23 204	0.18 187

ADLNet	0.60 232	0.71 225	1.95 182	0.35 189	0.34 258	0.67 243	0.34 216	0.90 256	0.74 267	0.68 292	0.62 210	0.80 289	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

STTRV1_RVC	0.80 317	0.55 180	2.89 342	0.42 270	0.49 335	0.79 303	0.44 270	1.15 365	0.82 311	0.62 254	0.89 316	0.72 259	0.63 285	2.69 375	0.64 247	0.48 366	0.64 382	0.27 335	0.24 305	0.35 302	0.27 275

GASNet	0.73 297	1.47 375	3.04 356	0.47 302	0.33 252	0.57 114	0.34 216	0.91 266	0.75 279	0.58 215	0.58 183	0.74 269	0.55 252	2.03 326	0.65 249	0.21 305	0.15 246	0.19 298	0.17 254	0.51 354	0.28 281

GwcNet	0.69 275	0.71 225	3.12 364	0.36 207	0.45 324	0.81 311	0.44 270	0.86 230	0.84 317	0.60 236	0.74 287	0.82 295	0.49 232	1.65 274	0.66 250	0.16 258	0.15 246	0.15 245	0.15 224	0.31 277	0.24 249

S-Stereo	0.80 317	0.69 220	3.89 388	0.39 247	0.37 287	0.69 257	0.70 342	0.94 283	0.98 345	0.62 254	0.91 318	0.83 297	0.60 270	2.37 347	0.66 250	0.18 282	0.21 305	0.17 276	0.18 264	0.30 269	0.35 319

RP	0.67 265	0.82 268	1.94 179	0.43 275	0.44 316	0.65 233	0.45 277	0.89 250	0.82 311	0.66 282	0.92 319	0.99 336	0.76 315	1.55 258	0.66 250	0.25 333	0.18 278	0.23 320	0.20 292	0.31 277	0.22 224

iinet-f	0.57 219	0.93 297	2.27 252	0.31 116	0.25 170	0.83 316	0.33 212	0.81 196	0.65 200	0.54 170	0.63 220	0.73 263	0.67 294	0.73 171	0.67 253	0.13 199	0.13 211	0.11 92	0.10 75	0.43 339	0.16 159

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	0.67 253	0.15 241	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.15 83	0.17 170

PASM	0.72 289	0.68 217	1.91 169	0.47 302	0.44 316	0.60 154	0.51 294	0.76 154	0.80 306	0.77 316	0.67 250	0.87 308	0.61 277	2.40 354	0.67 253	0.32 351	0.35 352	0.36 355	0.41 364	0.45 347	0.39 340

FADNet_RVC	0.81 323	1.14 344	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	0.68 256	0.94 383	0.96 400	0.28 339	1.00 399	0.90 379	1.36 402

DRN-Test	0.64 250	0.43 131	2.44 283	0.39 247	0.44 316	0.80 310	0.41 253	1.02 339	0.78 298	0.80 319	0.63 220	0.69 244	0.56 256	1.79 296	0.69 257	0.15 241	0.12 197	0.17 276	0.16 239	0.18 147	0.17 170

ssnet_v2	0.55 207	0.60 187	1.86 150	0.32 137	0.22 134	0.72 270	0.44 270	0.94 283	0.74 267	0.63 263	0.54 153	0.81 292	0.47 220	0.77 180	0.70 258	0.16 258	0.14 225	0.14 219	0.14 204	0.30 269	0.30 295

RGC	0.71 286	0.97 315	2.18 236	0.44 280	0.44 316	0.73 275	0.40 247	0.94 283	0.71 241	0.71 301	1.04 341	1.01 338	0.71 302	1.74 287	0.70 258	0.23 321	0.18 278	0.28 339	0.26 318	0.29 260	0.27 275

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 219	0.87 281	2.11 219	0.32 137	0.30 217	0.84 318	0.40 247	0.88 244	0.72 249	0.65 279	0.73 285	0.66 221	0.57 261	0.93 195	0.71 260	0.13 199	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.14 107

Wz-Net-MNSev	0.65 258	0.97 315	2.19 237	0.36 207	0.33 252	0.90 331	0.60 321	0.92 274	0.81 310	0.75 310	0.72 283	0.73 263	0.65 288	1.39 236	0.71 260	0.16 258	0.13 211	0.14 219	0.14 204	0.24 219	0.18 187

edge stereo	0.81 323	0.73 232	3.30 377	0.37 225	1.21 393	0.62 194	0.39 245	0.93 279	0.79 303	0.80 319	0.88 314	1.14 359	0.71 302	2.18 337	0.71 260	0.21 305	0.20 297	0.26 334	0.18 264	0.38 320	0.26 267

PWCDC_ROB	0.72 289	1.06 334	2.09 215	0.47 302	0.36 275	0.78 299	0.26 114	0.98 309	1.34 373	0.61 243	2.07 376	0.64 213	0.61 277	0.83 187	0.71 260	0.31 350	0.14 225	0.15 245	0.12 154	0.60 365	0.21 214

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 348	1.67 383	2.32 257	0.47 302	0.39 294	1.47 369	0.95 365	0.95 294	0.91 334	0.84 331	0.94 323	1.05 347	0.60 270	2.95 385	0.72 264	0.41 359	0.72 394	0.32 350	0.55 374	0.74 371	1.22 398

StereoDRNet	0.64 250	0.88 284	2.35 265	0.41 262	0.45 324	0.73 275	0.47 287	0.94 283	0.74 267	0.75 310	0.54 153	0.74 269	0.47 220	1.70 281	0.72 264	0.15 241	0.14 225	0.15 245	0.14 204	0.20 176	0.19 195

MFMNet_re	0.92 337	1.28 362	2.53 297	0.82 369	0.76 371	0.90 331	0.75 348	0.98 309	1.04 351	1.03 348	1.05 342	0.84 299	0.94 340	0.83 187	0.72 264	0.68 375	0.60 379	0.63 374	0.60 381	0.77 374	0.74 374

fast-acv-ft	0.63 247	0.88 284	3.10 361	0.38 239	0.30 217	0.79 303	0.48 290	0.69 111	0.72 249	0.58 215	0.78 296	0.76 278	0.60 270	0.67 155	0.73 267	0.15 241	0.15 246	0.18 293	0.17 254	0.37 314	0.16 159

UDG	0.77 309	1.23 357	2.15 230	0.67 356	0.59 354	0.78 299	0.38 241	0.90 256	0.70 232	0.61 243	0.69 265	1.01 338	0.67 294	1.02 204	0.73 267	0.45 363	0.34 351	0.87 381	0.51 371	0.67 369	0.46 355

RASNet	0.61 240	0.68 217	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	0.93 322	0.61 277	2.21 339	0.73 267	0.12 171	0.09 112	0.09 20	0.10 75	0.14 69	0.11 37

LALA_ROB	0.60 232	0.76 239	1.69 70	0.36 207	0.29 207	0.79 303	0.55 306	0.94 283	0.77 293	0.81 324	0.67 250	0.94 326	0.49 232	0.99 201	0.73 267	0.21 305	0.15 246	0.20 306	0.18 264	0.23 204	0.21 214

XPNet_ROB	0.61 240	0.72 229	1.66 66	0.37 225	0.27 194	0.67 243	0.47 287	0.89 250	0.71 241	0.78 317	0.70 275	0.81 292	0.53 244	1.70 281	0.76 271	0.21 305	0.16 260	0.16 260	0.15 224	0.20 176	0.21 214

PDISCO_ROB	0.75 302	1.06 334	2.11 219	0.64 352	0.59 354	1.13 357	0.43 262	1.14 362	1.05 352	0.64 272	0.71 279	0.96 329	0.61 277	1.21 223	0.76 271	0.37 358	0.18 278	0.27 335	0.24 305	0.56 361	0.32 306

PSM-softLoss	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 317	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	0.77 273	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	0.51 317	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	0.77 273	0.12 171	0.08 58	0.13 190	0.12 154	0.12 32	0.14 107

RE-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	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	0.78 275	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	0.52 321	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	0.78 275	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

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

AF-Net	0.69 275	0.92 291	2.21 239	0.41 262	0.40 301	0.68 254	0.40 247	1.02 339	0.86 320	0.69 294	1.03 338	1.04 345	0.84 325	1.19 222	0.78 275	0.22 318	0.14 225	0.25 331	0.17 254	0.30 269	0.18 187

Anonymous Stereo	0.70 279	1.08 337	2.47 288	0.42 270	0.36 275	0.60 154	0.78 352	0.83 208	0.75 279	0.65 279	0.63 220	0.62 202	0.38 139	2.43 358	0.78 275	0.19 292	0.18 278	0.19 298	0.20 292	0.30 269	0.23 242

NF-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	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	0.79 280	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	0.52 321	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	0.80 281	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

TransformOpticalFlow	0.64 250	0.56 182	2.66 316	0.44 280	0.26 183	0.62 194	0.28 147	0.83 208	0.71 241	0.76 313	0.74 287	0.91 317	0.85 326	1.83 302	0.81 282	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.11 22	0.12 63

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	1.00 333	0.43 105	0.28 77	1.57 261	0.82 283	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.10 11	0.08 10

DISCO	0.57 219	0.34 92	1.87 155	0.45 293	0.34 258	0.84 318	0.35 222	0.84 218	0.78 298	0.59 228	0.63 220	1.06 349	0.53 244	1.10 212	0.82 283	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.10 75	0.22 196	0.18 187

PSMNet_ROB	0.66 262	1.01 327	2.33 260	0.38 239	0.31 233	0.72 270	0.55 306	0.86 230	0.69 223	0.54 170	0.60 198	0.75 274	0.47 220	2.00 325	0.82 283	0.17 272	0.13 211	0.19 298	0.19 282	0.24 219	0.27 275

psmorigin	1.36 372	0.60 187	13.80 419	0.37 225	0.29 207	0.62 194	0.33 212	0.77 164	0.61 156	0.96 345	0.88 314	1.17 362	0.73 308	4.00 400	0.86 286	0.19 292	0.22 310	0.17 276	0.18 264	0.24 219	0.29 287

LSM	3.31 404	1.11 339	5.29 404	9.40 418	30.65 432	0.84 318	1.12 379	0.91 266	1.22 367	1.36 374	2.19 381	0.93 322	0.83 322	1.66 275	0.90 287	0.21 305	0.31 346	0.24 326	0.28 325	0.39 328	6.33 416

DispFullNet	1.67 385	2.10 403	5.22 402	1.53 395	8.90 413	0.86 324	0.31 183	0.96 298	0.96 341	1.37 377	1.01 334	1.13 358	1.98 388	1.51 254	0.91 288	0.54 370	0.31 346	1.18 390	0.63 384	1.13 383	0.80 380

ASMatch	0.60 232	0.43 131	2.58 307	0.91 373	0.36 275	0.56 97	0.25 98	0.52 43	0.61 156	0.47 94	1.21 350	0.47 137	0.66 292	1.34 233	0.94 289	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.10 11	0.16 159

ccnet	0.71 286	0.41 122	1.59 53	0.40 256	0.45 324	1.06 348	0.55 306	0.98 309	0.71 241	0.88 335	0.97 328	0.82 295	0.88 333	1.68 278	0.94 289	0.32 351	0.26 334	0.32 350	0.27 322	0.34 294	0.30 295

DANet	0.80 317	0.65 209	2.21 239	1.19 388	0.48 334	0.74 278	1.25 385	0.89 250	1.53 380	0.89 337	0.71 279	0.96 329	0.56 256	1.83 302	0.96 291	0.18 282	0.16 260	0.19 298	0.16 239	0.26 244	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
Wz-Net-SNSev	0.76 305	1.32 368	3.11 363	0.40 256	0.31 233	0.71 264	0.60 321	0.98 309	0.87 323	0.67 286	0.83 301	0.96 329	0.60 270	1.67 277	0.97 292	0.16 258	0.15 246	0.16 260	0.17 254	0.36 307	0.24 249

Ntro	1.00 346	1.68 385	2.80 336	0.95 377	0.85 373	1.06 348	0.53 300	0.98 309	0.90 333	0.62 254	0.76 292	0.93 322	0.66 292	1.66 275	0.98 293	0.99 386	0.45 367	0.75 380	0.40 361	1.19 385	0.75 376

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	0.98 293	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 349	0.29 260	0.28 281

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	0.98 293	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 349	0.29 260	0.29 287

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	0.98 293	0.08 4	0.10 140	0.11 92	0.35 349	0.29 260	0.28 281

SHD	0.72 289	0.77 247	2.36 268	0.45 293	0.40 301	0.71 264	0.32 204	1.02 339	1.25 369	1.07 351	0.84 304	0.90 316	0.73 308	1.09 211	0.98 293	0.21 305	0.18 278	0.20 306	0.21 297	0.32 281	0.31 302

MDST_ROB	1.17 359	0.42 128	3.87 387	0.54 330	0.44 316	4.11 409	0.58 317	1.31 374	0.84 317	2.12 390	1.12 346	0.98 333	0.71 302	4.24 403	0.99 298	0.16 258	0.14 225	0.19 298	0.17 254	0.18 147	0.35 319

Pruner-Stereo	0.51 176	0.27 42	1.78 107	1.79 399	0.19 96	0.62 194	0.45 277	0.57 65	0.60 142	0.61 243	0.48 101	0.41 89	0.24 30	0.46 80	1.00 299	0.12 171	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.12 32	0.13 94

NCC-stereo	0.79 315	0.94 299	2.42 277	0.59 345	0.45 324	1.90 387	0.46 279	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 304	0.91 317	0.73 308	1.80 298	1.00 299	0.27 341	0.19 288	0.23 320	0.31 337	0.24 219	0.22 224

Abc-Net	0.79 315	0.94 299	2.42 277	0.59 345	0.45 324	1.90 387	0.46 279	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 304	0.91 317	0.73 308	1.80 298	1.00 299	0.27 341	0.19 288	0.23 320	0.31 337	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
RYNet	0.70 279	0.56 182	2.25 249	0.35 189	0.41 308	0.86 324	0.43 262	0.94 283	0.82 311	0.62 254	0.53 143	0.91 317	0.60 270	2.70 376	1.00 299	0.14 227	0.11 172	0.16 260	0.14 204	0.25 230	0.27 275

IRAFT_RVC	0.54 195	0.53 169	1.78 107	0.46 297	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	1.01 303	0.11 124	0.25 332	0.13 190	0.10 75	0.15 83	0.13 94

SAMSARA	0.91 335	0.97 315	2.22 242	0.80 365	0.58 353	1.32 364	1.31 387	1.01 336	0.94 338	1.36 374	0.87 311	1.38 369	0.90 335	1.72 284	1.02 304	0.24 328	0.30 345	0.22 314	0.25 312	0.36 307	0.35 319

AANet_RVC	0.68 271	1.00 323	2.09 215	0.33 152	0.25 170	0.58 129	0.32 204	0.81 196	0.80 306	0.61 243	0.94 323	0.80 289	0.41 171	2.46 361	1.02 304	0.36 357	0.14 225	0.10 48	0.09 44	0.23 204	0.22 224

PWC_ROB	0.70 279	0.94 299	1.88 157	0.39 247	0.39 294	0.62 194	0.30 173	0.98 309	0.94 338	0.91 339	1.29 355	0.77 280	0.62 282	1.62 272	1.03 306	0.18 282	0.11 172	0.18 293	0.13 179	0.51 354	0.22 224

iRaft-Stereo_20w	0.58 224	0.39 117	1.96 191	0.45 293	0.32 241	0.92 335	0.57 315	1.14 362	0.56 118	0.81 324	0.40 62	0.55 166	0.69 298	0.65 152	1.04 307	0.09 17	0.16 260	0.09 20	0.36 355	0.17 128	0.25 258

aanetorigin	0.77 309	0.80 259	2.59 308	0.43 275	0.44 316	0.58 129	1.01 372	0.57 65	0.68 215	1.53 383	1.23 351	0.81 292	1.08 352	1.07 209	1.07 308	0.18 282	0.15 246	0.17 276	0.21 297	0.54 359	0.30 295

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 370	1.70 387	2.50 294	0.56 338	0.40 301	2.15 396	0.99 368	1.24 370	1.26 370	1.02 347	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	1.80 409

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	0.84 331	0.52 135	0.78 283	0.58 265	0.48 90	1.10 310	0.09 17	0.17 270	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.20 208

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	1.17 364	0.94 342	0.96 326	3.09 393	1.04 348	2.37 347	1.11 311	1.04 387	0.48 374	1.03 388	0.48 368	1.12 382	0.83 381

IGEV_Zeroshot_test	0.53 190	0.33 85	2.91 347	0.32 137	0.18 83	0.54 78	0.21 32	0.72 122	0.42 28	0.81 324	0.51 128	0.71 257	0.41 171	0.48 90	1.13 312	0.09 17	0.15 246	0.10 48	0.35 349	0.19 164	0.09 16

otaku	1.03 349	1.68 385	2.72 324	0.95 377	0.73 367	1.03 346	0.59 319	0.99 320	0.86 320	0.69 294	1.61 366	0.98 333	0.64 286	1.46 244	1.14 313	0.95 384	0.46 368	0.72 379	0.40 361	1.24 389	0.78 379

PFNet	0.60 232	0.33 85	2.47 288	0.41 262	0.55 348	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	1.14 313	0.28 345	0.09 112	0.12 136	0.16 239	0.26 244	0.20 208

GANet	0.75 302	0.84 273	2.01 197	0.40 256	0.25 170	0.74 278	0.66 332	0.87 239	0.73 263	0.71 301	1.07 343	0.84 299	0.59 268	2.71 378	1.15 315	0.17 272	0.16 260	0.44 366	0.16 239	0.31 277	0.20 208

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	1.16 316	0.09 17	0.20 297	0.10 48	0.17 254	0.11 22	0.26 267

CBMV_ROB	0.76 305	0.42 128	2.68 318	0.33 152	0.22 134	0.74 278	0.47 287	0.96 298	0.76 289	1.04 350	0.96 326	0.88 312	0.93 337	2.06 328	1.19 317	0.22 318	0.24 318	0.27 335	0.25 312	0.25 230	0.28 281

OMP-Stereo	0.59 228	0.65 209	1.74 85	0.56 338	0.37 287	0.60 154	0.26 114	0.70 115	0.65 200	0.66 282	0.60 198	0.69 244	0.32 109	2.09 332	1.20 318	0.10 78	0.07 11	0.12 136	0.09 44	0.17 128	0.10 27

XQC	0.73 297	0.98 318	2.39 272	0.46 297	0.35 268	0.81 311	0.46 279	1.00 328	1.00 346	0.80 319	0.69 265	0.88 312	0.74 313	1.32 231	1.20 318	0.24 328	0.16 260	0.23 320	0.20 292	0.41 334	0.33 313

RainbowNet	1.15 356	1.78 390	2.72 324	1.12 386	0.91 378	1.06 348	0.76 350	1.16 367	1.13 363	0.75 310	0.97 328	1.09 353	0.80 319	1.60 268	1.21 320	1.17 391	1.26 403	1.01 387	0.57 377	1.13 383	0.88 386

STrans-v2	0.67 265	0.56 182	2.64 313	0.27 39	0.23 145	0.57 114	0.33 212	0.96 298	0.69 223	0.92 340	0.85 308	0.89 314	0.93 337	1.83 302	1.21 320	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.12 63

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	0.76 313	1.91 374	0.47 137	0.29 90	1.60 268	1.23 322	0.14 227	0.07 11	0.13 190	0.13 179	0.10 11	0.09 16

FBW_ROB	0.83 325	0.77 247	1.77 103	0.44 280	0.30 217	0.87 328	0.46 279	1.10 358	0.91 334	0.81 324	0.75 290	1.01 338	0.61 277	3.66 398	1.23 322	0.26 336	0.23 315	0.36 355	0.25 312	0.27 251	0.62 368

NVStereoNet_ROB	1.16 358	0.95 305	2.54 303	0.58 342	0.55 348	0.78 299	0.63 330	1.00 328	1.08 357	1.03 348	4.07 405	1.48 373	1.22 358	2.88 384	1.27 324	0.50 367	0.46 368	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
PVD	0.90 334	0.85 277	2.15 230	0.53 327	0.50 336	0.99 341	0.56 311	1.15 365	1.64 383	1.41 379	1.41 362	1.11 357	1.13 356	1.35 234	1.31 325	0.26 336	0.28 341	0.28 339	0.26 318	0.37 314	0.49 359

DeepPrunerF	0.86 329	0.86 278	2.91 347	0.45 293	0.50 336	0.64 221	0.48 290	1.14 362	2.64 398	0.63 263	0.61 205	0.65 216	0.62 282	2.21 339	1.31 325	0.23 321	0.19 288	0.30 347	0.28 325	0.36 307	0.25 258

MSMD_ROB	1.34 370	0.96 307	2.38 270	0.39 247	0.32 241	1.96 390	0.62 328	0.91 266	1.43 376	2.94 406	2.60 391	4.77 405	1.95 387	2.43 358	1.33 327	0.29 346	0.26 334	0.32 350	0.32 340	0.30 269	0.30 295

CBFPSM	0.56 213	0.91 290	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	1.03 342	0.83 322	0.62 140	1.35 328	0.10 78	0.12 197	0.10 48	0.10 75	0.18 147	0.19 195

anonymity	0.80 317	0.66 214	1.29 15	0.59 345	0.75 368	0.67 243	0.52 297	0.95 294	0.71 241	0.94 342	0.70 275	0.67 231	0.87 330	0.71 168	1.35 328	0.64 373	0.62 381	0.58 371	1.44 406	0.60 365	0.65 371

Consistency-Raft	0.88 332	0.93 297	3.23 375	0.99 380	0.64 360	0.77 294	0.55 306	0.98 309	0.97 342	0.61 243	1.03 338	0.65 216	1.05 349	0.79 185	1.38 330	0.44 361	0.46 368	0.51 369	0.58 379	0.65 367	0.47 356

IIG-Stereo	0.59 228	0.65 209	1.74 85	0.54 330	0.23 145	0.61 174	0.21 32	0.73 130	0.65 200	0.64 272	0.69 265	0.69 244	0.38 139	2.09 332	1.39 331	0.11 124	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.09 16

DGSMNet	2.89 400	0.63 201	3.18 370	3.43 413	4.17 412	2.57 402	6.98 414	0.97 305	0.83 315	0.56 193	1.86 373	0.79 287	0.62 282	1.64 273	1.39 331	4.61 411	5.01 414	5.17 416	4.71 415	4.44 415	4.19 414

ACVNet_2	1.42 378	1.81 391	3.23 375	1.08 383	0.92 379	1.32 364	0.85 358	1.49 381	1.69 384	1.19 365	1.73 370	2.13 383	1.03 347	2.50 364	1.40 333	0.91 381	0.53 376	1.00 386	0.55 374	2.11 404	0.85 382

MeshStereo	1.21 361	1.15 348	3.01 355	0.34 175	0.28 202	1.10 354	0.69 339	1.35 375	1.01 348	2.71 403	2.41 387	2.96 390	1.45 373	2.80 382	1.40 333	0.22 318	0.22 310	0.22 314	0.19 282	0.50 352	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
LVE	1.96 391	2.17 409	3.14 365	1.68 396	1.80 405	1.63 378	1.03 373	2.34 397	2.81 399	1.25 367	2.89 397	4.24 402	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

EAI-Stereo	0.78 313	0.25 32	1.67 67	0.54 330	0.59 354	1.95 389	2.05 401	1.11 361	0.64 188	0.95 344	1.49 363	0.50 148	0.67 294	0.59 132	1.44 335	0.09 17	0.19 288	0.09 20	0.49 369	0.13 51	0.22 224

Dean	1.79 387	1.83 392	3.92 389	1.29 389	1.07 388	1.55 374	1.00 371	1.95 394	2.33 393	1.47 382	4.19 406	4.26 403	1.33 365	2.21 339	1.48 337	1.14 390	0.68 389	1.18 390	0.74 388	1.24 389	0.98 389

IMH-64-1	1.39 375	1.64 381	1.86 150	1.36 390	1.11 389	1.39 367	1.19 383	1.76 388	1.45 377	1.16 358	2.21 382	1.53 374	1.38 368	1.98 321	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	1.86 150	1.36 390	1.11 389	1.39 367	1.19 383	1.76 388	1.45 377	1.16 358	2.21 382	1.53 374	1.38 368	1.98 321	1.52 338	1.29 393	0.67 385	1.27 394	0.69 385	1.29 391	0.98 389

RTSC	0.72 289	1.00 323	2.22 242	0.40 256	0.29 207	0.82 314	0.31 183	0.96 298	1.10 359	0.92 340	0.81 299	0.78 283	0.58 265	1.23 226	1.55 340	0.18 282	0.17 270	0.14 219	0.17 254	0.43 339	0.30 295

Wz-Net-TNSev	0.91 335	1.73 389	3.08 359	0.36 207	0.31 233	1.00 344	0.71 343	1.06 352	0.97 342	0.71 301	0.72 283	1.09 353	0.87 330	2.42 356	1.59 341	0.20 301	0.20 297	0.16 260	0.20 292	0.44 346	0.35 319

WZ-Net	0.92 337	1.31 365	3.76 385	0.41 262	0.36 275	0.86 324	0.71 343	1.00 328	1.06 355	0.82 328	0.92 319	1.06 349	1.05 349	2.16 336	1.61 342	0.19 292	0.13 211	0.15 245	0.16 239	0.32 281	0.28 281

IMH	2.02 392	2.15 408	2.69 321	1.68 396	1.12 391	1.66 381	0.92 364	2.10 395	1.92 390	1.32 373	2.66 394	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

FCDSN-DC	1.29 367	0.54 172	2.50 294	0.47 302	0.41 308	1.12 355	0.60 321	1.10 358	1.27 371	2.23 396	2.87 396	3.67 397	3.12 401	2.39 353	1.69 344	0.30 348	0.26 334	0.31 348	0.30 333	0.35 302	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.
SGM_RVC	1.89 389	0.92 291	2.50 294	0.96 379	0.93 380	1.63 378	1.37 390	1.52 383	12.43 412	1.85 387	1.69 369	2.40 387	1.74 384	2.81 383	1.71 345	0.53 368	0.47 371	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
SPS-STEREO	1.07 352	1.13 343	2.88 339	0.65 354	0.69 364	0.99 341	0.68 337	1.05 351	0.87 323	1.36 374	1.23 351	1.46 372	0.94 340	1.87 309	1.72 346	0.66 374	0.61 380	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
G-Net	0.99 343	0.64 203	2.76 330	0.57 340	0.67 362	2.03 394	0.72 346	0.76 154	0.67 213	1.14 357	2.56 390	1.30 367	1.02 346	1.48 252	1.74 347	0.25 333	0.24 318	0.24 326	0.26 318	0.37 314	0.31 302

PWCK	1.49 381	1.90 397	3.22 374	1.09 384	0.54 345	1.71 382	1.73 398	1.49 381	1.53 380	1.44 381	1.80 371	1.82 378	1.30 362	3.34 393	1.76 348	1.07 388	0.56 378	0.97 385	0.58 379	1.38 395	0.65 371

HHNet	0.60 232	0.65 209	2.60 310	0.36 207	0.25 170	0.64 221	0.61 324	0.64 91	0.62 172	0.55 184	1.13 347	0.32 53	0.60 270	0.42 59	1.79 349	0.15 241	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.18 147	0.15 137

DPSNet	0.86 329	0.60 187	2.34 262	0.58 342	0.36 275	1.07 353	0.75 348	1.30 373	1.05 352	0.70 297	0.68 258	0.94 326	1.29 360	2.08 330	1.82 350	0.26 336	0.23 315	0.16 260	0.17 254	0.48 348	0.40 344

WCMA_ROB	1.12 353	0.83 271	2.66 316	0.58 342	0.34 258	1.17 361	0.71 343	0.93 279	0.94 338	1.74 386	2.63 393	3.09 393	1.71 383	1.70 281	1.84 351	0.26 336	0.21 305	0.20 306	0.21 297	0.28 257	0.43 351

SDNR	1.22 364	0.80 259	2.71 322	0.33 152	1.48 401	1.98 393	0.23 60	1.93 393	2.44 394	0.89 337	2.52 388	1.36 368	0.51 237	3.65 397	1.93 352	0.30 348	0.31 346	0.22 314	0.16 239	0.33 287	0.36 327

MFN_U_SF_RVC	1.55 383	2.39 410	3.16 367	0.65 354	0.41 308	1.12 355	0.46 279	1.23 369	1.33 372	1.61 384	1.20 349	1.43 371	0.98 343	1.76 289	1.97 353	1.90 404	1.80 405	1.98 409	2.15 408	1.63 397	1.77 408

KSHMR	4.10 405	1.97 401	5.27 403	1.71 398	1.47 400	1.96 390	1.28 386	3.19 403	17.33 423	2.12 390	15.91 419	9.18 412	1.57 379	8.42 413	1.98 354	1.52 399	1.26 403	1.67 406	1.19 403	1.67 399	1.40 403

WAO-6	1.58 384	1.54 377	2.32 257	1.14 387	1.00 383	2.30 398	1.03 373	1.82 391	2.85 400	1.25 367	2.61 392	2.20 384	1.56 378	2.47 362	1.99 355	0.95 384	0.67 385	1.19 393	0.83 392	1.08 381	0.88 386

ELAS_RVC	1.37 374	0.78 255	3.21 373	0.55 336	0.50 336	1.49 371	2.48 405	1.48 380	1.71 386	2.13 393	2.09 377	2.07 382	2.56 395	1.90 316	2.02 356	0.35 355	0.36 354	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
WAO-8	2.80 398	2.14 406	2.89 342	1.91 403	1.04 386	3.98 407	0.96 366	3.26 405	6.17 406	2.15 394	3.37 402	3.31 395	2.41 393	11.84 415	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	2.89 342	1.91 403	1.04 386	3.98 407	0.96 366	3.26 405	6.17 406	2.15 394	3.37 402	3.31 395	2.41 393	11.84 415	2.03 357	2.05 405	1.86 407	1.54 402	0.92 395	1.22 386	0.87 384

WAO-7	1.48 380	1.63 379	2.49 292	0.93 375	0.75 368	1.72 383	1.10 377	1.84 392	1.96 391	1.43 380	2.54 389	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

RTS	1.21 361	1.31 365	6.39 407	0.52 321	0.51 341	1.61 376	0.79 353	1.03 346	1.37 374	1.13 355	1.30 356	1.10 355	0.85 326	2.65 372	2.08 359	0.21 305	0.24 318	0.18 293	0.18 264	0.43 339	0.32 306

RTSA	1.21 361	1.31 365	6.39 407	0.52 321	0.51 341	1.61 376	0.79 353	1.03 346	1.37 374	1.13 355	1.30 356	1.10 355	0.85 326	2.65 372	2.08 359	0.21 305	0.24 318	0.18 293	0.18 264	0.43 339	0.32 306

DRaft	0.62 244	0.38 110	1.76 95	0.24 7	0.16 37	0.64 221	0.66 332	0.53 48	0.53 99	0.67 286	0.99 331	0.38 73	1.00 344	1.44 239	2.10 362	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.14 204	0.18 147	0.21 214

EDNetEfficientorigin	8.18 412	0.98 318	145.96 438	0.51 317	0.89 376	0.72 270	0.48 290	0.85 222	1.56 382	2.12 390	1.49 363	1.29 364	1.31 363	1.83 302	2.13 363	0.13 199	0.12 197	0.17 276	0.18 264	0.39 328	0.45 354

FC-DCNN	1.49 381	0.59 186	2.88 339	0.44 280	0.39 294	1.97 392	0.66 332	1.67 387	1.70 385	2.72 404	2.89 397	4.22 400	2.97 399	2.55 368	2.19 364	0.29 346	0.26 334	0.31 348	0.30 333	0.32 281	0.39 340

ELAS	1.39 375	0.79 257	2.86 338	0.53 327	0.50 336	2.81 403	2.20 402	1.61 386	1.50 379	2.28 398	2.35 385	1.82 378	2.13 389	1.73 285	2.22 365	0.35 355	0.37 356	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
PA-Net	0.84 327	1.00 323	3.49 381	0.63 351	0.40 301	0.70 262	0.52 297	0.86 230	0.84 317	0.52 150	0.59 186	0.70 254	0.54 247	2.35 346	2.23 366	0.17 272	0.27 339	0.19 298	0.28 325	0.22 196	0.36 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
THIR-Stereo	0.86 329	0.62 194	2.13 224	0.25 15	0.16 37	0.58 129	2.74 407	0.59 74	0.51 78	0.62 254	1.62 367	0.97 332	1.80 385	1.69 280	2.25 367	0.10 78	0.08 58	0.14 219	0.11 124	0.15 83	0.11 37

DEmStereo	0.68 271	0.31 77	2.25 249	0.42 270	0.17 61	0.66 238	0.89 361	0.51 33	0.59 138	0.60 236	1.01 334	0.45 123	1.26 359	1.54 257	2.26 368	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.10 75	0.10 11	0.11 37

SGM-Forest	1.04 350	0.42 128	3.59 384	0.41 262	0.32 241	1.05 347	1.32 388	0.94 283	0.83 315	1.16 358	2.23 384	1.03 342	1.39 370	2.49 363	2.35 369	0.21 305	0.21 305	0.20 306	0.19 282	0.23 204	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
MADNet+	1.36 372	1.93 400	5.95 406	0.81 368	0.59 354	1.57 375	1.09 376	1.39 378	1.22 367	0.84 331	1.01 334	1.25 363	1.12 355	3.19 390	2.36 370	0.45 363	0.47 371	0.38 361	0.34 347	0.59 362	0.57 364

CSAN	1.25 365	1.12 340	3.04 356	0.51 317	0.37 287	1.06 348	1.15 381	1.22 368	1.08 357	1.17 363	1.91 374	1.04 345	1.31 363	5.96 408	2.43 371	0.26 336	0.22 310	0.24 326	0.24 305	0.31 277	0.30 295

ADCPNet	0.99 343	0.99 321	3.93 391	0.37 225	0.68 363	1.36 366	0.62 328	0.87 239	0.76 289	0.78 317	0.81 299	1.08 351	1.18 357	1.14 218	2.49 372	0.21 305	0.69 390	0.21 312	0.95 397	0.29 260	0.37 334

NaN_ROB	1.14 354	0.94 299	2.96 349	0.53 327	0.56 350	1.13 357	0.99 368	0.98 309	1.00 346	1.09 353	0.87 311	0.77 280	1.06 351	5.90 407	2.72 373	0.16 258	0.23 315	0.16 260	0.24 305	0.22 196	0.36 327

AnyNet_C01	1.14 354	1.49 376	4.23 396	0.54 330	0.53 343	1.51 373	1.37 390	1.04 350	1.07 356	1.17 363	1.33 358	1.15 360	1.08 352	1.61 271	2.74 374	0.25 333	0.22 310	0.28 339	0.24 305	0.48 348	0.40 344

notaker	2.66 395	2.07 402	3.31 379	2.61 409	1.43 396	1.76 385	1.11 378	2.76 401	1.79 389	2.26 397	11.53 416	3.96 398	4.29 405	3.09 388	2.76 375	1.55 400	0.88 398	1.70 407	1.07 401	2.00 403	1.35 401

SANet	1.20 360	1.21 355	3.33 380	0.38 239	0.27 194	1.73 384	0.85 358	1.10 358	2.49 396	1.16 358	1.83 372	1.72 377	1.50 376	2.37 347	2.84 376	0.18 282	0.16 260	0.16 260	0.15 224	0.32 281	0.32 306

JetBlue	1.78 386	1.63 379	3.92 389	0.73 359	1.21 393	4.38 410	3.35 408	1.59 384	1.20 366	1.26 371	1.52 365	2.37 386	1.88 386	3.23 391	3.00 377	0.53 368	0.47 371	0.48 368	0.49 369	1.29 391	0.97 388

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	3.03 378	0.16 258	0.13 211	0.13 190	0.12 154	0.15 83	0.17 170

CrosDoStereo	0.94 339	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 411	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 360	0.53 159	1.49 374	1.78 292	3.09 379	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.21 184	0.11 37

DeepStereo_LL	0.94 339	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 411	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 360	0.53 159	1.49 374	1.78 292	3.09 379	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.21 184	0.11 37

SGM+DAISY	1.83 388	1.43 373	3.81 386	0.87 370	1.01 384	2.38 400	2.53 406	1.36 376	1.75 387	2.92 405	3.22 401	2.65 388	2.93 397	2.22 342	3.10 381	0.72 377	0.69 390	0.63 374	0.62 382	0.77 374	0.98 389

TorneroNet-64	2.65 394	1.83 392	3.30 377	1.46 393	1.20 392	3.89 406	0.99 368	3.51 409	6.71 409	2.56 401	4.60 407	4.22 400	3.85 404	3.33 392	3.14 382	1.19 392	0.65 383	1.39 399	0.79 391	3.31 411	1.15 396

ktn	4.35 406	2.10 403	2.89 342	1.80 400	1.49 402	2.13 395	1.41 395	2.26 396	12.72 413	11.41 415	16.43 420	11.15 415	3.75 402	4.36 404	3.18 383	1.82 403	0.98 402	1.73 408	1.21 404	2.97 410	1.27 399

ADCRef	0.80 317	0.96 307	2.29 255	0.37 225	0.35 268	0.96 338	0.51 294	0.87 239	0.75 279	0.88 335	0.83 301	0.61 198	1.36 367	1.02 204	3.27 384	0.13 199	0.11 172	0.17 276	0.19 282	0.25 230	0.21 214

ADCL	0.99 343	0.79 257	2.43 281	0.39 247	0.32 241	1.50 372	1.90 400	0.92 274	0.97 342	1.26 371	1.27 353	1.00 337	1.42 372	1.14 218	3.31 385	0.17 272	0.14 225	0.22 314	0.21 297	0.30 269	0.22 224

pmcnn	1.32 368	1.05 333	2.77 332	0.74 360	1.43 396	0.72 270	0.56 311	0.96 298	0.91 334	0.99 346	2.92 399	6.01 409	0.70 300	2.38 350	3.32 386	0.13 199	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.34 294	0.22 224

SuperB	1.15 356	1.14 344	5.43 405	0.36 207	0.26 183	0.81 311	0.89 361	0.88 244	1.17 364	0.67 286	0.68 258	0.63 205	1.39 370	1.74 287	3.37 387	0.15 241	0.12 197	0.17 276	0.16 239	2.80 409	0.25 258

UNDER WATER-64	2.47 393	1.89 396	4.86 400	1.82 402	1.44 398	3.18 405	1.57 397	2.62 398	5.64 405	2.05 389	2.13 379	4.13 399	3.76 403	2.62 370	3.42 388	1.47 398	0.85 397	1.57 404	1.07 401	1.82 401	1.49 404

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	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	0.63 142	3.43 389	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

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	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 389	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

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	3.43 389	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	3.43 389	0.13 199	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.15 83	0.15 137

ADCMid	0.96 342	1.32 368	2.74 328	0.38 239	0.35 268	0.99 341	0.58 317	0.94 283	0.86 320	1.23 366	1.01 334	1.01 338	1.00 344	1.05 208	3.97 393	0.21 305	0.19 288	0.42 364	0.32 340	0.40 332	0.29 287

UNDER WATER	2.74 396	1.85 394	4.54 398	1.81 401	1.44 398	2.34 399	1.40 393	3.24 404	6.60 408	2.60 402	2.76 395	5.75 407	5.24 408	3.02 386	4.01 394	1.45 397	0.81 395	1.59 405	1.06 400	1.80 400	1.51 405

AnyNet_C32	1.00 346	1.33 370	2.53 297	0.49 312	0.54 345	1.15 359	1.14 380	0.91 266	0.89 331	1.11 354	0.95 325	0.87 308	0.93 337	1.50 253	4.07 395	0.21 305	0.20 297	0.25 331	0.24 305	0.38 320	0.33 313

EDNetEfficient	1.27 366	0.70 223	4.05 393	0.64 352	0.98 381	0.94 336	1.40 393	0.85 222	1.75 387	2.34 399	1.33 358	1.05 347	2.21 391	1.58 265	4.15 396	0.15 241	0.19 288	0.14 219	0.27 322	0.38 320	0.32 306

TorneroNet	5.50 409	1.92 399	3.16 367	1.47 394	1.25 395	14.07 418	1.06 375	4.90 410	20.99 429	10.17 412	16.48 421	11.88 417	6.93 410	3.34 393	4.20 397	1.30 395	0.69 390	1.45 401	0.86 393	2.61 408	1.20 397

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	4.25 398	0.12 171	0.14 225	0.11 92	0.12 154	0.12 32	0.14 107

MADNet++	2.79 397	2.11 405	2.97 352	2.49 407	2.28 406	2.95 404	2.31 403	2.67 399	2.47 395	3.03 407	3.13 400	2.70 389	2.92 396	4.10 401	4.48 399	2.68 408	2.24 412	3.04 412	2.44 410	2.37 407	2.34 411

ADCP+	0.94 339	1.12 340	3.14 365	0.34 175	0.39 294	1.06 348	0.79 353	0.89 250	0.80 306	0.66 282	0.67 250	0.85 302	1.55 377	0.93 195	4.55 400	0.13 199	0.11 172	0.16 260	0.15 224	0.26 244	0.25 258

MANE	2.90 401	1.14 344	2.96 349	1.03 381	1.01 384	5.01 411	2.45 404	5.36 412	6.88 410	3.58 408	4.76 409	5.99 408	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

ADCS	1.05 351	1.36 372	2.98 353	0.42 270	0.36 275	0.96 338	0.81 357	1.06 352	1.12 361	1.25 367	0.97 328	1.08 351	0.90 335	1.25 230	4.86 402	0.21 305	0.21 305	0.22 314	0.23 303	0.36 307	0.38 337

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	5.17 403	0.12 171	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.13 51	0.15 137

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	5.21 404	0.13 199	0.12 197	0.11 92	0.10 75	0.12 32	0.15 137

FADE	15.89 420	3.00 413	8.70 410	2.11 405	2.94 408	1.19 362	0.91 363	5.00 411	2.49 396	1.25 367	1.19 348	3.05 392	7.02 411	8.02 412	5.31 405	94.83 437	35.90 437	65.83 434	66.18 434	1.66 398	1.30 400

tt	4.93 408	0.27 42	4.20 395	2.29 406	1.58 403	10.20 416	16.97 419	9.42 417	5.02 404	1.67 385	1.28 354	4.68 404	5.03 407	3.37 395	5.92 406	6.16 414	9.47 421	2.82 411	3.18 413	3.60 412	1.53 406

JetRed	3.29 403	4.93 414	10.17 412	1.45 392	1.72 404	7.44 413	5.05 413	3.06 402	2.12 392	2.41 400	2.39 386	2.99 391	2.37 392	3.51 396	6.44 407	1.32 396	1.90 409	1.37 398	1.23 405	2.21 406	1.76 407

SGM-ForestM	2.98 402	1.70 387	3.52 383	0.67 356	0.47 332	5.18 412	3.36 409	3.30 407	2.86 401	4.44 409	3.79 404	9.80 413	5.50 409	6.29 409	6.52 408	0.27 341	0.36 354	0.24 326	0.27 322	0.38 320	0.58 366

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	6.53 409	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.12 32	0.17 170

AAGNet	0.88 332	0.33 85	1.79 125	0.54 330	0.98 381	0.62 194	0.46 279	0.50 31	0.60 142	0.58 215	0.53 143	0.50 148	0.73 308	1.23 226	7.48 410	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.14 69	0.09 16

PML	23.15 426	16.83 421	7.78 409	5.49 414	9.93 414	51.13 437	104.50 437	5.76 413	13.62 416	37.30 437	105.93 437	30.86 437	23.50 428	12.07 417	7.87 411	6.30 415	2.12 411	6.32 418	2.43 409	10.44 420	2.90 412

coex-ft	5.95 410	1.67 383	60.57 436	0.34 175	0.30 217	0.77 294	0.69 339	0.74 135	4.41 403	19.22 423	2.15 380	1.62 376	7.97 412	1.81 301	8.96 412	0.44 361	2.08 410	0.18 293	0.19 282	0.38 320	4.62 415

LE_ROB	4.43 407	1.35 371	9.38 411	2.79 411	3.93 410	2.43 401	3.46 410	2.68 400	11.19 411	11.66 416	4.73 408	5.26 406	10.46 414	4.50 405	9.49 413	0.82 380	0.69 390	1.34 397	0.98 398	0.75 373	0.76 377

LRCNet_RVC	13.74 419	19.30 422	12.75 417	19.46 424	12.69 417	1.86 386	0.41 253	12.33 418	1.05 352	15.77 419	18.83 425	12.62 420	8.70 413	12.21 418	9.62 414	22.22 429	8.37 420	25.85 429	24.01 430	19.32 428	17.44 429

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	1.12 361	0.64 272	1.09 344	1.99 381	0.70 300	2.20 338	9.86 415	5.62 413	0.41 366	1.03 388	0.55 374	1.86 402	0.85 382

HanzoNet	7.64 411	2.86 411	5.05 401	7.01 416	3.97 411	2.18 397	1.34 389	3.37 408	4.05 402	13.17 417	10.58 410	10.73 414	16.52 421	8.45 414	10.51 416	10.48 420	9.72 422	5.59 417	13.46 421	6.84 417	6.83 417

DGTPSM_ROB	8.89 413	5.62 415	12.25 414	5.92 415	11.32 415	8.54 414	24.18 421	6.40 414	13.49 414	5.15 410	11.46 414	6.19 410	10.92 415	7.00 410	13.72 417	4.47 410	7.65 415	3.92 413	7.45 418	4.38 414	7.87 418

DPSMNet_ROB	9.48 414	5.64 416	13.01 418	8.82 417	11.82 416	8.54 414	24.20 422	6.41 415	13.65 417	5.32 411	11.47 415	6.33 411	10.92 415	7.69 411	13.89 418	7.25 419	8.19 417	5.06 415	7.78 419	5.31 416	8.26 419

DPSimNet_ROB	17.97 422	20.20 428	24.98 427	17.62 422	15.92 420	21.53 427	21.00 420	13.70 419	15.61 421	23.89 433	14.69 418	22.87 426	24.58 436	12.70 420	14.56 419	18.48 427	12.91 423	20.21 427	12.05 420	17.76 421	14.17 423

Anonymous_1	22.91 425	11.20 418	12.13 413	12.75 419	26.28 431	19.43 423	27.92 426	14.08 420	13.61 415	14.96 418	10.58 410	11.26 416	11.19 417	12.55 419	14.57 420	38.28 436	7.88 416	34.96 433	63.99 433	89.57 437	10.94 422

BEATNet-Init1	12.10 415	11.19 417	27.29 434	2.99 412	3.51 409	21.84 428	11.10 415	14.34 421	13.83 418	20.34 424	20.33 426	26.35 435	20.03 423	19.06 426	14.80 421	1.74 402	1.81 406	2.05 410	2.49 411	3.69 413	3.12 413

DPSM_ROB	12.34 416	11.21 419	12.51 415	12.91 420	12.80 418	19.84 425	28.28 427	14.38 422	14.28 419	10.58 413	11.26 412	12.03 418	11.85 418	13.15 421	15.34 422	7.11 417	8.31 418	6.50 419	7.35 416	8.84 418	8.31 420

DPSM	12.34 416	11.21 419	12.51 415	12.91 420	12.80 418	19.84 425	28.28 427	14.38 422	14.28 419	10.58 413	11.26 412	12.03 418	11.85 418	13.15 421	15.34 422	7.11 417	8.31 418	6.50 419	7.35 416	8.84 418	8.31 420

ASD4	21.52 424	19.65 423	22.13 423	22.45 426	16.42 421	23.29 429	30.71 429	33.06 436	17.47 424	24.18 434	14.11 417	21.71 425	15.88 420	21.06 428	18.11 424	19.78 428	17.78 430	26.52 430	20.33 428	27.03 430	18.73 430

HaxPig	19.86 423	22.40 429	22.34 424	17.95 423	17.95 422	11.77 417	11.89 416	16.02 424	15.89 422	21.10 425	21.41 427	18.74 424	18.39 422	20.08 427	19.69 425	23.63 433	23.22 431	24.06 428	23.69 429	23.00 429	23.95 432

xxxxx1	28.96 435	20.11 425	14.07 420	49.74 434	39.15 434	18.98 420	26.64 423	21.94 426	20.21 426	16.45 420	17.48 422	18.36 421	21.56 424	16.21 423	20.88 426	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 435

tt_ll	28.96 435	20.11 425	14.07 420	49.74 434	39.15 434	18.98 420	26.64 423	21.94 426	20.21 426	16.45 420	17.48 422	18.36 421	21.56 424	16.21 423	20.88 426	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 435

ff	28.96 435	20.11 425	14.07 420	49.74 434	39.15 434	18.98 420	26.64 423	21.94 426	20.21 426	16.45 420	17.48 422	18.36 421	21.56 424	16.21 423	20.88 426	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 435

MEDIAN_ROB	23.96 427	27.05 436	26.39 433	22.16 425	22.13 424	16.12 419	13.97 417	20.24 425	20.05 425	25.50 435	25.31 435	22.96 427	22.63 427	24.39 429	23.24 429	28.20 434	27.23 435	28.62 431	27.75 431	27.50 431	27.76 433

AVERAGE_ROB	26.93 434	30.34 437	29.27 435	25.82 427	25.34 425	19.48 424	15.17 418	23.55 429	23.00 430	28.45 436	27.87 436	26.25 434	25.86 437	26.96 436	25.55 430	31.30 435	30.07 436	31.76 432	30.81 432	30.79 435	30.93 434

SPstereo	16.50 421	2.87 412	4.74 399	2.64 410	2.53 407	29.48 430	52.22 430	39.30 437	29.70 437	21.90 432	21.75 428	27.53 436	23.84 432	28.05 437	26.36 431	2.38 407	2.58 413	4.92 414	3.03 412	2.19 405	2.05 410

Selective-RAFT-Error	24.87 432	22.59 434	25.14 431	26.13 432	25.82 430	39.93 435	57.03 432	28.97 434	28.95 436	21.21 428	22.65 431	24.25 432	23.98 435	26.43 434	30.83 432	14.27 422	16.71 425	13.10 425	14.82 424	17.82 426	16.76 428

CasAABBNet	24.81 428	22.53 430	24.83 426	26.08 428	25.74 429	39.86 431	57.06 433	28.87 433	28.83 432	21.16 427	22.54 430	24.22 431	23.89 434	26.38 433	30.87 433	14.25 421	16.71 425	13.09 421	14.81 423	17.78 425	16.71 424

LSM0	26.58 433	22.63 435	25.88 432	30.13 433	52.21 437	39.94 436	56.74 431	28.97 434	28.72 431	21.14 426	22.26 429	24.43 433	23.88 433	26.54 435	30.87 433	14.32 426	16.55 424	13.12 426	14.71 422	17.92 427	20.60 431

MyStereo03	24.83 429	22.55 431	25.13 428	26.08 428	25.72 426	39.87 432	57.07 434	28.77 430	28.85 433	21.33 429	22.66 432	24.16 428	23.82 429	26.32 430	30.89 435	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 424

MyStereo02	24.83 429	22.55 431	25.13 428	26.08 428	25.72 426	39.87 432	57.07 434	28.77 430	28.85 433	21.33 429	22.66 432	24.16 428	23.82 429	26.32 430	30.89 435	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 424

MyStereo	24.83 429	22.55 431	25.13 428	26.08 428	25.72 426	39.87 432	57.07 434	28.77 430	28.85 433	21.33 429	22.66 432	24.16 428	23.82 429	26.32 430	30.89 435	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 424

test_example2	115.39 438	123.23 438	94.57 437	115.52 437	123.55 438	101.63 438	114.33 438	53.41 438	99.48 438	134.90 438	135.05 438	85.83 438	85.11 438	111.32 438	106.15 438	152.55 438	205.26 438	99.78 438	114.96 438	140.96 438	110.20 438

Low-res two-view benchmark