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

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 21	0.19 1	0.13 5	0.55 89	0.17 5	0.48 23	0.46 50	0.27 29	0.33 35	0.24 21	0.21 16	0.31 17	0.21 22	0.11 125	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 12	0.35 99	1.30 18	0.20 2	0.14 12	0.57 115	0.25 99	0.46 12	0.42 28	0.27 29	0.32 31	0.27 38	0.24 31	0.39 51	0.23 34	0.43 361	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 148	0.07 3

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

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 4	0.23 3	0.50 336	0.40 15	0.20 22	0.46 12	0.44 37	0.22 5	0.28 17	0.26 32	0.19 9	0.33 27	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 359

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 86	0.24 7	0.16 37	0.54 79	0.15 1	0.40 3	0.55 110	0.37 47	0.51 129	0.24 21	0.19 9	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 333	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
csc	0.43 85	0.77 247	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 90	0.31 48	0.65 288	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 173	1.47 39	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.54 121	0.19 3	0.09 17	0.10 141	0.10 48	0.18 265	0.24 220	0.29 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CrosDoStereo	0.94 339	0.37 106	2.53 298	0.25 15	0.32 242	0.54 79	3.76 410	0.72 122	0.60 142	0.70 296	1.40 359	0.53 160	1.49 374	1.78 293	3.09 379	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.21 185	0.11 37

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet_ucs	0.48 136	0.50 162	2.32 258	0.26 31	0.22 134	0.57 115	0.22 45	0.85 222	0.65 200	0.53 159	0.64 237	0.68 238	0.44 204	0.54 121	0.31 108	0.13 200	0.12 198	0.16 261	0.11 125	0.19 165	0.17 170

RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 18	0.26 31	0.14 12	0.58 130	0.23 61	0.78 178	0.62 172	0.40 59	0.44 82	0.28 41	0.35 123	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 141	0.09 20	0.07 13	0.19 165	0.08 10

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 266	0.34 93	2.23 247	0.26 31	0.19 96	0.67 244	0.29 168	1.26 372	0.69 223	0.72 303	0.70 276	0.78 283	0.42 187	3.77 399	0.41 166	0.13 200	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.12 32	0.11 37
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 109	0.46 145	2.22 243	0.26 31	0.19 96	0.56 98	0.21 33	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 173	0.69 245	0.47 221	0.52 112	0.31 108	0.11 125	0.09 112	0.16 261	0.10 76	0.17 129	0.14 107

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.38 46	0.99 321	1.91 170	0.27 40	0.16 37	0.39 14	0.23 61	0.47 20	0.62 172	0.38 52	0.34 39	0.25 27	0.25 42	0.39 51	0.29 87	0.14 228	0.08 58	0.10 48	0.12 155	0.15 83	0.11 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.41 66	0.32 80	2.20 239	0.27 40	0.44 317	0.52 70	0.19 13	0.76 154	0.48 64	0.43 74	0.36 43	0.54 164	0.26 54	0.33 27	0.25 54	0.09 17	0.08 58	0.09 20	0.38 358	0.10 11	0.09 16

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

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

DIP-Stereo	0.37 41	0.34 93	1.50 44	0.27 40	0.18 83	0.63 211	0.17 5	0.92 274	0.53 99	0.49 124	0.48 102	0.30 46	0.30 99	0.39 51	0.30 98	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 11	0.28 58	0.11 1	0.47 34	0.19 13	0.44 8	0.44 37	0.38 52	0.31 28	0.23 14	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 78	0.06 1	0.15 246	0.12 155	0.16 110	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 35	0.28 58	0.35 269	0.47 34	0.21 33	0.43 6	0.28 1	0.26 26	0.25 14	0.22 8	0.38 140	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 353	0.09 20	0.36 355	0.23 205	0.25 259

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

xxxx	0.70 280	0.21 9	1.33 21	0.28 58	0.18 83	0.63 211	0.24 84	1.02 339	0.69 223	0.50 131	0.62 211	0.58 189	0.38 140	1.47 252	5.21 404	0.13 200	0.12 198	0.11 92	0.10 76	0.12 32	0.15 137

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 38	0.21 9	1.70 75	0.29 79	0.18 83	0.55 89	0.26 115	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 251	0.33 57	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 223	1.94 180	0.29 79	0.26 184	0.63 211	0.31 184	0.80 192	0.48 64	0.61 243	0.55 162	0.66 222	0.38 140	0.98 201	0.40 160	0.19 293	0.14 226	0.14 220	0.14 205	0.23 205	0.17 170

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 143	1.08 3	0.31 117	0.17 61	0.19 1	0.21 33	0.73 130	0.50 74	0.21 2	0.24 11	0.55 167	0.22 20	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 16
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
sAnonymous2	0.38 46	0.62 194	2.15 231	0.31 117	0.24 159	0.34 8	0.27 138	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 14	0.28 78	0.28 3	0.22 30	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.13 180	0.38 320	0.35 319

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 59	0.30 71	1.61 60	0.32 138	0.17 61	0.53 76	0.24 84	0.70 115	0.49 68	0.59 228	0.54 154	0.40 86	0.40 161	0.41 57	0.30 98	0.17 273	0.10 141	0.14 220	0.11 125	0.18 148	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.37 41	0.22 17	1.74 86	0.32 138	0.20 106	0.48 40	0.20 22	0.66 97	0.46 50	0.36 43	0.34 39	0.69 245	0.45 208	0.39 51	0.27 65	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.08 29	0.13 51	0.16 159

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

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 191	1.47 39	0.32 138	0.38 293	0.23 2	0.22 45	0.58 69	0.46 50	0.22 5	0.27 16	0.29 45	0.23 25	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.21 185	0.14 107

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoVision	0.45 109	0.72 229	1.94 180	0.33 153	0.32 242	0.47 34	0.26 115	0.68 109	0.57 121	0.32 40	0.89 317	0.45 124	0.27 68	0.49 100	0.36 141	0.13 200	0.15 247	0.16 261	0.15 225	0.19 165	0.13 94

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

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

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

DAS	0.56 214	0.35 99	1.55 50	0.33 153	0.34 259	0.50 51	0.42 257	0.83 208	0.74 267	0.83 328	0.68 259	0.56 176	0.48 228	2.40 355	0.46 184	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.18 148	0.15 137

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

GANet-ADL	0.44 94	0.41 123	2.31 257	0.33 153	0.20 106	0.57 115	0.25 99	0.75 145	0.54 106	0.42 69	0.59 187	0.56 176	0.30 99	0.40 55	0.38 148	0.14 228	0.11 173	0.09 20	0.08 29	0.22 197	0.17 170

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

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

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 276	0.33 153	0.22 134	0.59 146	0.55 306	0.75 145	0.50 74	0.44 79	0.60 199	0.49 146	0.35 123	0.53 118	0.37 143	0.16 259	0.16 261	0.14 220	0.11 125	0.15 83	0.15 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.42 79	0.35 99	2.09 216	0.33 153	0.24 159	0.72 271	0.31 184	0.74 135	0.55 110	0.35 41	0.40 63	0.33 57	0.29 91	0.44 68	0.28 74	0.18 283	0.18 279	0.13 191	0.13 180	0.17 129	0.17 170

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.46 119	0.92 291	2.09 216	0.33 153	0.14 12	0.55 89	0.22 45	0.83 208	0.56 118	0.51 143	0.49 119	0.48 144	0.37 135	0.48 91	0.54 219	0.09 17	0.06 1	0.10 48	0.08 29	0.23 205	0.09 16
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.50 162	0.41 123	1.50 44	0.33 153	0.21 113	0.68 255	0.26 115	0.81 196	0.68 215	0.67 285	0.68 259	0.73 263	0.42 187	1.10 213	0.59 237	0.11 125	0.08 58	0.14 220	0.14 205	0.25 231	0.21 215
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 306	0.42 129	2.68 319	0.33 153	0.22 134	0.74 279	0.47 287	0.96 298	0.76 289	1.04 349	0.96 326	0.88 312	0.93 337	2.06 329	1.19 317	0.22 319	0.24 319	0.27 336	0.25 312	0.25 231	0.28 281

CBMV	0.71 287	0.76 239	2.64 314	0.33 153	0.20 106	0.78 300	0.79 353	0.98 309	0.78 298	0.85 333	0.71 280	0.86 306	1.10 354	1.46 245	0.62 243	0.18 283	0.20 298	0.21 313	0.19 283	0.25 231	0.33 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ttt	0.66 263	0.22 17	1.68 69	0.34 176	0.24 159	0.60 155	0.26 115	1.00 328	0.77 293	0.55 184	0.67 251	0.54 164	0.36 127	2.14 336	3.03 378	0.16 259	0.13 212	0.13 191	0.12 155	0.15 83	0.17 170

coex-ft	5.95 410	1.67 383	60.57 434	0.34 176	0.30 218	0.77 295	0.69 339	0.74 135	4.41 402	19.22 422	2.15 379	1.62 376	7.97 411	1.81 302	8.96 411	0.44 362	2.08 410	0.18 294	0.19 283	0.38 320	4.62 414

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.44 94	0.38 111	1.79 126	0.34 176	0.20 106	0.57 115	0.28 148	0.92 274	0.69 223	0.52 150	0.55 162	0.61 199	0.33 113	0.48 91	0.39 155	0.17 273	0.08 58	0.17 277	0.11 125	0.18 148	0.12 63
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MeshStereo	1.21 361	1.15 348	3.01 355	0.34 176	0.28 203	1.10 354	0.69 339	1.35 375	1.01 347	2.71 401	2.41 386	2.96 390	1.45 373	2.80 382	1.40 333	0.22 319	0.22 311	0.22 315	0.19 283	0.50 352	0.26 268
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 203	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 53	0.24 21	0.38 140	0.69 163	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSMNet-ADL	0.51 177	0.38 111	1.65 63	0.35 190	0.21 113	0.67 244	0.26 115	0.74 135	0.55 110	0.42 69	0.52 136	0.70 255	0.45 208	1.91 318	0.57 230	0.15 242	0.13 212	0.11 92	0.13 180	0.15 83	0.20 209

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FAT-Stereo	0.70 280	0.54 173	2.88 340	0.36 208	0.29 208	0.62 195	0.54 303	0.97 305	0.87 322	0.76 312	0.92 319	0.94 326	0.80 319	1.84 308	0.57 230	0.18 283	0.19 289	0.17 277	0.16 240	0.22 197	0.25 259

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

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

SuperB	1.15 356	1.14 344	5.43 405	0.36 208	0.26 184	0.81 311	0.89 361	0.88 244	1.17 363	0.67 285	0.68 259	0.63 206	1.39 370	1.74 288	3.37 387	0.15 242	0.12 198	0.17 277	0.16 240	2.80 408	0.25 259

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

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

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

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

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

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

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

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

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

psmorigin	1.36 372	0.60 187	13.80 418	0.37 226	0.29 208	0.62 195	0.33 213	0.77 164	0.61 156	0.96 344	0.88 315	1.17 362	0.73 308	4.00 400	0.86 286	0.19 293	0.22 311	0.17 277	0.18 265	0.24 220	0.29 287

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 208	0.92 291	2.36 269	0.38 240	0.37 288	0.60 155	0.28 148	0.82 202	0.62 172	0.62 254	0.55 162	0.72 260	0.45 208	1.00 203	0.43 176	0.15 242	0.11 173	0.14 220	0.14 205	0.15 83	0.16 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SANet	1.20 360	1.21 355	3.33 380	0.38 240	0.27 195	1.73 383	0.85 358	1.10 358	2.49 396	1.16 357	1.83 371	1.72 377	1.50 376	2.37 348	2.84 376	0.18 283	0.16 261	0.16 261	0.15 225	0.32 282	0.32 306

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PFNet	0.60 233	0.33 85	2.47 289	0.41 263	0.55 348	0.62 195	0.27 138	0.61 83	0.63 181	0.61 243	0.56 173	0.45 124	0.32 110	1.88 315	1.14 313	0.28 346	0.09 112	0.12 137	0.16 240	0.26 245	0.20 209

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

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

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

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

SGM-Forest	1.04 350	0.42 129	3.59 384	0.41 263	0.32 242	1.05 347	1.32 387	0.94 283	0.83 314	1.16 357	2.23 383	1.03 342	1.39 370	2.49 364	2.35 369	0.21 306	0.21 306	0.20 307	0.19 283	0.23 205	0.32 306
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TRStereo	0.53 191	0.76 239	2.38 271	0.42 271	0.29 208	0.69 258	0.23 61	1.81 390	0.55 110	0.36 43	0.32 31	0.47 138	0.40 161	0.46 81	0.25 54	0.12 172	0.11 173	0.11 92	0.41 364	0.13 51	0.32 306

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

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

Anonymous Stereo	0.70 280	1.08 337	2.47 289	0.42 271	0.36 276	0.60 155	0.78 352	0.83 208	0.75 279	0.65 278	0.63 221	0.62 203	0.38 140	2.43 359	0.78 275	0.19 293	0.18 279	0.19 299	0.20 293	0.30 270	0.23 243

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 280	0.16 37	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.54 121	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	0.64 251	0.56 182	2.66 317	0.44 280	0.26 184	0.62 195	0.28 148	0.83 208	0.71 241	0.76 312	0.74 288	0.91 317	0.85 326	1.83 303	0.81 282	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.11 22	0.12 63

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

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

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

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

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

iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 280	0.16 37	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.54 121	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

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

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

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

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

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

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

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

DISCO	0.57 220	0.34 93	1.87 156	0.45 293	0.34 259	0.84 318	0.35 223	0.84 218	0.78 298	0.59 228	0.63 221	1.06 349	0.53 245	1.10 213	0.82 283	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.10 76	0.22 197	0.18 187

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 367	0.54 173	2.50 295	0.47 302	0.41 309	1.12 355	0.60 321	1.10 358	1.27 370	2.23 394	2.87 395	3.67 396	3.12 401	2.39 354	1.69 344	0.30 349	0.26 335	0.31 348	0.30 333	0.35 303	0.38 337
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 348	1.67 383	2.32 258	0.47 302	0.39 295	1.47 368	0.95 364	0.95 294	0.91 333	0.84 330	0.94 323	1.05 347	0.60 271	2.95 385	0.72 264	0.41 360	0.72 394	0.32 350	0.55 374	0.74 371	1.22 398

GANetREF_RVC	0.75 303	1.15 348	2.46 287	0.47 302	0.26 184	0.83 316	0.61 324	0.97 305	0.89 330	0.62 254	0.61 206	0.72 260	0.59 269	2.42 357	0.55 220	0.32 352	0.25 333	0.36 355	0.24 306	0.39 328	0.31 302
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PASM	0.72 290	0.68 217	1.91 170	0.47 302	0.44 317	0.60 155	0.51 294	0.76 154	0.80 306	0.77 315	0.67 251	0.87 308	0.61 278	2.40 355	0.67 253	0.32 352	0.35 353	0.36 355	0.41 364	0.45 347	0.39 340

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

CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 96	0.48 310	0.17 61	0.79 304	0.69 339	0.52 43	0.52 83	0.47 94	0.42 70	0.45 124	0.26 54	0.41 57	0.31 108	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.09 44	0.17 129	0.23 243

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	1.39 375	0.79 257	2.86 339	0.53 327	0.50 336	2.81 402	2.20 401	1.61 386	1.50 379	2.28 396	2.35 384	1.82 378	2.13 389	1.73 286	2.22 365	0.35 356	0.37 357	0.35 353	0.35 349	0.49 350	0.47 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AAGNet	0.88 332	0.33 85	1.79 126	0.54 330	0.98 381	0.62 195	0.46 279	0.50 31	0.60 142	0.58 215	0.53 144	0.50 149	0.73 308	1.23 227	7.48 409	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.14 69	0.09 16

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	1.37 374	0.78 255	3.21 373	0.55 336	0.50 336	1.49 370	2.48 404	1.48 380	1.71 386	2.13 391	2.09 376	2.07 382	2.56 395	1.90 317	2.02 356	0.35 356	0.36 355	0.37 359	0.34 347	0.49 350	0.47 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
OMP-Stereo	0.59 229	0.65 209	1.74 86	0.56 338	0.37 288	0.60 155	0.26 115	0.70 115	0.65 200	0.66 281	0.60 199	0.69 245	0.32 110	2.09 333	1.20 318	0.10 78	0.07 11	0.12 137	0.09 44	0.17 129	0.10 27

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 358	0.95 305	2.54 304	0.58 342	0.55 348	0.78 300	0.63 330	1.00 328	1.08 356	1.03 347	4.07 404	1.48 373	1.22 358	2.88 384	1.27 324	0.50 367	0.46 369	0.54 370	0.62 382	0.50 352	0.63 370
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	1.12 353	0.83 271	2.66 317	0.58 342	0.34 259	1.17 361	0.71 343	0.93 279	0.94 337	1.74 384	2.63 392	3.09 392	1.71 383	1.70 282	1.84 351	0.26 337	0.21 306	0.20 307	0.21 298	0.28 258	0.43 351

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

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

Abc-Net	0.79 316	0.94 299	2.42 278	0.59 345	0.45 325	1.90 386	0.46 279	0.99 320	0.72 249	0.64 271	0.84 305	0.91 317	0.73 308	1.80 299	1.00 299	0.27 342	0.19 289	0.23 321	0.31 337	0.24 220	0.22 225
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 96	0.60 348	0.23 146	0.63 211	0.42 257	0.62 87	0.60 142	0.59 228	1.03 338	0.43 106	0.72 305	0.60 138	0.33 128	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 351

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

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

PA-Net	0.84 327	1.00 323	3.49 381	0.63 351	0.40 302	0.70 263	0.52 297	0.86 230	0.84 316	0.52 150	0.59 187	0.70 255	0.54 248	2.35 347	2.23 366	0.17 273	0.27 340	0.19 299	0.28 325	0.22 197	0.36 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EDNetEfficient	1.27 366	0.70 223	4.05 393	0.64 352	0.98 381	0.94 336	1.40 392	0.85 222	1.75 387	2.34 397	1.33 357	1.05 347	2.21 391	1.58 266	4.15 396	0.15 242	0.19 289	0.14 220	0.27 322	0.38 320	0.32 306

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

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

SPS-STEREO	1.07 352	1.13 343	2.88 340	0.65 354	0.69 364	0.99 341	0.68 337	1.05 351	0.87 322	1.36 372	1.23 350	1.46 372	0.94 340	1.87 310	1.72 346	0.66 374	0.61 381	0.58 371	0.57 377	0.65 367	0.77 378
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 310	1.23 357	2.15 231	0.67 356	0.59 354	0.78 300	0.38 242	0.90 256	0.70 232	0.61 243	0.69 266	1.01 338	0.67 294	1.02 205	0.73 267	0.45 364	0.34 352	0.87 381	0.51 371	0.67 369	0.46 355

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

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

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

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

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

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

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

CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 18	0.79 364	0.34 259	0.51 57	0.23 61	0.46 12	0.39 15	0.22 5	0.31 28	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 34	0.73 378	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 334

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	1.89 389	0.92 291	2.50 295	0.96 379	0.93 380	1.63 377	1.37 389	1.52 383	12.43 411	1.85 385	1.69 368	2.40 387	1.74 384	2.81 383	1.71 345	0.53 368	0.47 372	0.42 364	0.47 367	0.74 371	0.74 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Consistency-Raft	0.88 332	0.93 297	3.23 375	0.99 380	0.64 360	0.77 295	0.55 306	0.98 309	0.97 341	0.61 243	1.03 338	0.65 217	1.05 349	0.79 186	1.38 330	0.44 362	0.46 369	0.51 369	0.58 379	0.65 367	0.47 356

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

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

ACVNet_2	1.42 378	1.81 391	3.23 375	1.08 383	0.92 379	1.32 363	0.85 358	1.49 381	1.69 384	1.19 364	1.73 369	2.13 383	1.03 347	2.50 365	1.40 333	0.91 381	0.53 377	1.00 386	0.55 374	2.11 403	0.85 382

ACVNet_1	1.33 369	1.91 398	4.03 392	1.09 384	0.88 375	1.19 362	0.66 332	1.24 370	1.17 363	0.94 341	0.96 326	3.09 392	1.04 348	2.37 348	1.11 311	1.04 387	0.48 375	1.03 388	0.48 368	1.12 382	0.83 381

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

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

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

DANet	0.80 318	0.65 209	2.21 240	1.19 388	0.48 335	0.74 279	1.25 384	0.89 250	1.53 380	0.89 336	0.71 280	0.96 329	0.56 257	1.83 303	0.96 291	0.18 283	0.16 261	0.19 299	0.16 240	0.26 245	0.29 287
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Dean	1.79 387	1.83 392	3.92 389	1.29 389	1.07 388	1.55 373	1.00 370	1.95 394	2.33 393	1.47 380	4.19 405	4.26 402	1.33 365	2.21 340	1.48 337	1.14 390	0.68 389	1.18 390	0.74 388	1.24 389	0.98 389

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 422

Low-res two-view benchmark