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

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

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

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

CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 18	0.79 365	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	0.73 379	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 335

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

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	1.34 373	3.16 408	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

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	0.36 356	0.23 205	0.25 259

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	0.29 288

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	0.29 288

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

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	0.29 288
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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	0.42 339	0.12 63

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)
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	0.31 303

XX-TBD	0.34 26	0.77 248	1.75 92	0.34 176	0.13 5	0.51 57	0.17 5	0.43 6	0.50 74	0.37 47	0.49 119	0.23 14	0.18 6	0.28 3	0.24 48	0.10 78	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

sAnonymous2	0.38 46	0.62 195	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	0.38 321	0.35 320

CroCo_RVC	0.38 46	0.62 195	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	0.38 321	0.35 320

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

ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 204	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

1test111	0.44 94	0.64 204	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	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	1.01 348	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	0.40 345

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	0.30 334	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
test_xeample3	0.46 119	0.34 93	2.99 355	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	0.40 362	0.17 129	0.26 268

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 21	0.19 1	0.13 5	0.55 89	0.17 5	0.48 23	0.46 50	0.27 29	0.33 35	0.24 21	0.21 16	0.31 17	0.21 22	0.11 125	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
tt1	0.44 94	0.64 204	1.83 140	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	0.88 326	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	0.36 328

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

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

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

GMStereo	0.38 46	0.99 322	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
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	3.08 360	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	0.29 329	0.16 110	0.25 259

whm_eth	0.45 109	0.73 233	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

DLNR_Zeroshot_test	13.43 419	19.94 425	23.55 425	121.61 439	35.03 434	0.46 31	0.15 1	8.02 417	0.35 4	0.28 31	0.37 46	0.26 32	0.17 1	0.76 177	0.29 87	6.42 417	0.26 335	0.09 20	0.38 359	50.13 437	0.18 187

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 4	0.23 3	0.50 337	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	0.49 360

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

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	0.35 320

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 192	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

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	0.71 379	0.36 356	0.12 32	0.07 3

DIP-Stereo	0.37 41	0.34 93	1.50 44	0.27 40	0.18 83	0.63 211	0.17 5	0.92 274	0.53 99	0.49 124	0.48 102	0.30 46	0.30 99	0.39 51	0.30 98	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
fff	0.43 85	0.77 248	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	0.65 289	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

ADStereo(finetuned)	0.45 109	0.77 248	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	0.76 316	0.37 44	0.38 148	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 243

raftrobust	0.38 46	0.68 218	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

DCANet	0.42 79	0.77 248	1.95 183	0.25 15	0.14 12	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 102	0.31 48	0.41 172	0.36 37	0.39 155	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 243

csc	0.43 85	0.77 248	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	0.65 289	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	0.77 248	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	0.65 289	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

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

HHNet	0.60 233	0.65 210	2.60 311	0.36 208	0.25 171	0.64 222	0.61 325	0.64 91	0.62 172	0.55 184	1.13 348	0.32 54	0.60 271	0.42 60	1.79 350	0.15 242	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.18 148	0.15 137

raft+_RVC	0.44 94	0.67 216	1.85 143	0.34 176	0.71 367	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	0.40 345

rafts_anoy	0.43 85	0.89 288	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

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

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
RAFT+CT+SA	0.50 162	0.86 279	1.82 138	0.37 226	0.75 369	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	0.51 372	0.29 261	0.41 350

UDGNet	0.44 94	1.02 331	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	0.37 360	0.19 283	0.27 252	0.15 137

dd	0.42 79	0.96 308	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

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

TestStereo1	0.49 153	0.81 265	1.85 143	0.39 248	0.57 352	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	0.81 265	1.85 143	0.39 248	0.57 352	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

RALCasStereoNet	0.45 109	0.88 285	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	0.34 318

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

IPLG	0.69 276	0.84 274	2.43 282	0.35 190	0.21 113	1.65 380	0.61 325	1.36 377	0.58 131	1.39 378	0.51 129	0.37 68	0.87 331	1.41 238	0.36 141	0.09 17	0.07 11	0.14 220	0.12 155	0.32 282	0.11 37

NF-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 322	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	0.79 281	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	0.52 322	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	0.80 282	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	0.52 322	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	0.78 276	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	0.52 322	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	0.78 276	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.17 170

DisPM	0.43 85	0.33 85	1.78 108	0.57 341	0.18 83	0.59 146	0.63 331	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

SA	0.50 162	0.75 239	1.95 183	0.31 117	0.61 360	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	0.32 341	0.30 270	0.10 27

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

DRaft	0.62 245	0.38 111	1.76 96	0.24 7	0.16 37	0.64 222	0.66 333	0.53 48	0.53 99	0.67 286	0.99 332	0.38 74	1.00 345	1.44 240	2.10 363	0.10 78	0.14 226	0.10 48	0.14 205	0.18 148	0.21 215

PFNet+	0.45 109	0.37 106	1.86 151	0.46 298	0.18 83	0.58 130	0.77 352	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

PSM-softLoss	0.48 136	0.27 42	1.85 143	0.51 318	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	0.77 274	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	0.51 318	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	0.77 274	0.12 172	0.08 58	0.13 191	0.12 155	0.12 32	0.14 107

DeepStereo_RVC	0.44 94	0.28 62	1.92 173	0.49 313	0.17 61	0.60 155	0.59 320	0.50 31	0.52 83	0.49 124	0.45 83	0.39 78	0.86 330	0.45 75	0.33 128	0.11 125	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

LMCR-Stereo	0.52 186	0.71 226	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

RALAANet	0.43 85	0.98 319	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

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	0.67 254	0.15 242	0.11 173	0.12 137	0.10 76	0.15 83	0.17 170

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 79	0.86 279	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

4D-IteraStereo	0.44 94	0.96 308	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	0.30 296

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

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.
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	0.35 350	0.19 165	0.08 10

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

CIPLG	0.56 214	1.19 354	2.46 287	0.80 366	0.31 234	0.61 175	0.57 316	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	1.25 361	2.72 325	0.80 366	0.31 234	0.60 155	0.61 325	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

GMOStereo	0.41 66	0.62 195	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	0.62 195	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	0.62 195	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

ACRE	0.56 214	1.14 345	2.77 333	0.76 362	0.28 203	0.60 155	0.56 312	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	0.36 308	0.18 187

LCNet	0.54 196	0.37 106	1.78 108	0.92 375	0.22 134	0.96 339	0.30 174	0.59 74	0.58 131	0.51 143	0.55 162	0.41 90	0.76 316	0.84 190	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.12 137	0.18 265	0.98 381	0.39 341

Pruner-Stereo	0.51 177	0.27 42	1.78 108	1.79 400	0.19 96	0.62 195	0.45 278	0.57 65	0.60 142	0.61 243	0.48 102	0.41 90	0.24 31	0.46 81	1.00 300	0.12 172	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.12 32	0.13 94

test-2	0.41 66	0.62 195	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-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	1.16 317	0.09 17	0.20 298	0.10 48	0.17 255	0.11 22	0.26 268

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	0.41 335	0.37 335

DN-CSS_ROB	0.48 136	1.23 358	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	0.36 308	0.12 63

DCRE	0.50 162	0.63 202	2.13 225	0.30 92	0.23 146	0.45 19	0.24 84	0.59 74	0.53 99	0.50 131	2.10 378	0.42 103	0.26 54	0.35 33	0.23 34	0.09 17	0.14 226	0.10 48	0.32 341	0.16 110	0.15 137

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

Sa-1000	0.51 177	0.72 230	1.90 165	0.31 117	0.60 359	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	0.29 329	0.29 261	0.10 27

AE-Stereo	0.42 79	0.29 66	1.65 63	0.43 276	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	0.45 367	0.22 197	0.19 195

EKT-Stereo	1.47 380	0.49 156	1.93 176	2.57 409	19.31 424	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

MIM_Stereo	0.41 66	0.60 188	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

Patchmatch Stereo++	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 281	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
ROB_FTStereo	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 281	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

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	1.00 334	0.43 106	0.28 78	1.57 262	0.82 284	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.10 11	0.08 10

iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 281	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	0.44 281	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

Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 96	0.60 349	0.23 146	0.63 211	0.42 257	0.62 87	0.60 142	0.59 228	1.03 339	0.43 106	0.72 306	0.60 138	0.33 128	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 352

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

iResNet	0.51 177	0.76 240	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

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	0.32 341	0.14 69	0.10 27

LL-Strereo2	0.41 66	0.90 290	1.83 140	0.44 281	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

PSM-adaLoss	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 281	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	0.44 281	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

HUI-Stereo	0.38 46	0.27 42	1.79 126	0.44 281	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	0.44 281	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

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	5.17 404	0.12 172	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.13 51	0.15 137

StereoVision	0.45 109	0.72 230	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

test_5	0.51 177	0.87 282	1.99 195	0.37 226	0.65 362	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	0.38 338

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	0.98 294	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 350	0.29 261	0.28 282

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	0.98 294	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 350	0.29 261	0.29 288

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	0.98 294	0.08 4	0.10 141	0.11 92	0.35 350	0.29 261	0.28 282

DEmStereo	0.68 272	0.31 77	2.25 250	0.42 271	0.17 61	0.66 239	0.89 362	0.51 33	0.59 138	0.60 236	1.01 335	0.45 124	1.26 360	1.54 258	2.26 369	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.10 76	0.10 11	0.11 37

PFNet	0.60 233	0.33 85	2.47 289	0.41 263	0.55 349	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	1.14 314	0.28 346	0.09 112	0.12 137	0.16 240	0.26 245	0.20 209

CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 96	0.48 311	0.17 61	0.79 304	0.69 340	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

xx1	0.46 119	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	1.01 348	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

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

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

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

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

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	6.53 409	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.12 32	0.17 170

IPLGR	0.54 196	0.56 183	2.68 319	0.36 208	0.18 83	0.62 195	0.54 304	1.02 339	0.64 188	0.73 308	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

TRStereo	0.53 191	0.76 240	2.38 271	0.42 271	0.29 208	0.69 258	0.23 61	1.81 391	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	0.41 365	0.13 51	0.32 307

ASMatch	0.60 233	0.43 132	2.58 308	0.91 374	0.36 276	0.56 98	0.25 99	0.52 43	0.61 156	0.47 94	1.21 350	0.47 138	0.66 293	1.34 234	0.94 290	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.10 11	0.16 159

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	0.76 313	1.91 374	0.47 138	0.29 91	1.60 269	1.23 323	0.14 228	0.07 11	0.13 191	0.13 180	0.10 11	0.09 16

GMM-Stereo	0.50 162	0.23 21	2.41 276	0.54 331	0.24 159	0.77 295	0.46 280	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	0.44 354

FINET	0.65 259	0.95 306	3.06 359	0.35 190	0.40 302	0.58 130	0.48 291	0.92 274	1.10 359	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

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

HITNet	0.46 119	0.92 292	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
IRAFT_RVC	0.54 196	0.53 170	1.78 108	0.46 298	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	1.01 304	0.11 125	0.25 333	0.13 191	0.10 76	0.15 83	0.13 94

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 276	0.33 153	0.22 134	0.59 146	0.55 307	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)
AFF-stereo	0.44 94	0.96 308	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	0.37 315	0.10 27

MyStereo8	0.54 196	0.80 260	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	0.34 318

AAGNet	0.88 333	0.33 85	1.79 126	0.54 331	0.98 382	0.62 195	0.46 280	0.50 31	0.60 142	0.58 215	0.53 144	0.50 149	0.73 309	1.23 227	7.48 410	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.14 69	0.09 16

EAI-Stereo	0.78 314	0.25 32	1.67 68	0.54 331	0.59 355	1.95 389	2.05 401	1.11 362	0.64 188	0.95 344	1.49 363	0.50 149	0.67 295	0.59 133	1.44 336	0.09 17	0.19 289	0.09 20	0.49 370	0.13 51	0.22 225

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

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

PS-NSSS	0.63 248	1.00 324	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

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

SST-Stereo	0.52 186	0.20 4	1.76 96	0.62 351	0.53 344	0.62 195	0.66 333	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

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

CrosDoStereo	0.94 340	0.37 106	2.53 298	0.25 15	0.32 242	0.54 79	3.76 411	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 360	0.53 160	1.49 375	1.78 293	3.09 380	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.21 185	0.11 37

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	0.64 272	0.93 323	0.53 160	0.72 306	0.60 138	0.24 48	0.10 78	0.07 11	0.12 137	0.14 205	0.12 32	0.54 362

DeepStereo_LL	0.94 340	0.37 106	2.53 298	0.25 15	0.32 242	0.54 79	3.76 411	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 360	0.53 160	1.49 375	1.78 293	3.09 380	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.21 185	0.11 37

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	3.03 379	0.16 259	0.13 212	0.13 191	0.12 155	0.15 83	0.17 170

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

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	0.38 359	0.10 11	0.09 16

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

RAFT_CTSACE	0.46 119	0.76 240	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	0.41 335	0.08 10

iRaft-Stereo_20w	0.58 225	0.39 118	1.96 192	0.45 294	0.32 242	0.92 336	0.57 316	1.14 363	0.56 118	0.81 324	0.40 63	0.55 167	0.69 299	0.65 153	1.04 308	0.09 17	0.16 261	0.09 20	0.36 356	0.17 129	0.25 259

AASNet	0.56 214	1.03 332	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	0.43 340	0.24 250

RAFT_R40	0.50 162	0.21 9	1.76 96	0.50 315	0.40 302	0.61 175	0.53 301	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

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
ARAFT	0.60 233	1.23 358	3.10 362	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	0.37 315	0.21 215

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

MLCV	0.48 136	0.89 288	1.85 143	0.29 79	0.14 12	0.59 146	0.23 61	0.72 122	0.59 138	0.66 282	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

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	0.83 329	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	0.83 329	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

GwcNet-ADL	0.50 162	0.74 237	2.90 347	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

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

GrayStereo	0.66 263	0.19 2	1.76 96	0.90 373	0.23 146	0.62 195	1.42 396	0.62 87	0.60 142	0.72 304	0.78 297	0.56 176	3.07 401	0.60 138	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.21 298	0.11 22	0.18 187

111	0.48 136	1.09 339	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	0.35 320

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	4.25 399	0.12 172	0.14 226	0.11 92	0.12 155	0.12 32	0.14 107

RAFT + AFF	0.64 251	1.20 355	1.95 183	0.34 176	0.33 253	0.67 244	0.52 298	0.99 320	0.74 267	0.53 159	0.58 184	0.57 182	0.80 320	1.76 290	0.51 209	0.12 172	0.27 340	0.15 246	0.14 205	0.43 340	0.29 288

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	0.31 338	0.11 22	0.09 16

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

FADNet-RVC-Resample	0.67 266	1.16 353	3.16 368	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	0.62 369

BEATNet_4x	0.47 132	0.73 233	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

iResNet_ROB	0.50 162	1.15 349	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

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	5.21 405	0.13 200	0.12 198	0.11 92	0.10 76	0.12 32	0.15 137

CFNet	0.58 225	0.96 308	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

ToySt	0.44 94	0.61 192	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

NRIStereo	0.46 119	0.25 32	1.77 104	0.47 303	0.16 37	0.95 338	0.74 348	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	0.87 282	1.95 183	0.47 303	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

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

DMCA-RVC	0.62 245	0.96 308	2.63 312	0.36 208	0.90 378	0.56 98	0.31 184	0.69 111	0.57 121	0.68 292	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

FADNet_RVC	0.81 324	1.14 345	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	0.68 257	0.94 384	0.96 401	0.28 340	1.00 400	0.90 380	1.36 403

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

iResNetv2_ROB	0.59 229	1.43 374	2.96 350	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	0.43 340	0.17 170

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

ADCRef	0.80 318	0.96 308	2.29 256	0.37 226	0.35 269	0.96 339	0.51 295	0.87 239	0.75 279	0.88 335	0.83 302	0.61 199	1.36 368	1.02 205	3.27 385	0.13 200	0.11 173	0.17 277	0.19 283	0.25 231	0.21 215

TDLM	0.67 266	0.92 292	1.76 96	0.37 226	0.24 159	0.66 239	0.56 312	0.82 202	0.74 267	1.16 358	0.62 211	0.61 199	0.48 228	2.70 377	0.50 206	0.20 302	0.11 173	0.35 354	0.14 205	0.32 282	0.16 159

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.
iRaft-Stereo_5w	0.54 196	1.01 328	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	0.39 329	0.12 63

FADNet-RVC	0.61 241	1.26 362	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	0.59 363	0.28 282

Anonymous Stereo	0.70 280	1.08 338	2.47 289	0.42 271	0.36 276	0.60 155	0.78 353	0.83 208	0.75 279	0.65 279	0.63 221	0.62 203	0.38 140	2.43 359	0.78 276	0.19 293	0.18 279	0.19 299	0.20 293	0.30 270	0.23 243

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

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	0.63 263	0.53 144	0.63 206	0.37 135	0.43 63	0.38 148	0.13 200	0.10 141	0.14 220	0.12 155	0.12 32	0.11 37

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

dad	0.51 177	1.01 328	1.74 86	0.29 79	0.19 96	0.60 155	0.26 115	0.52 43	0.75 279	0.63 263	0.63 221	0.63 206	0.33 113	0.85 192	0.47 193	0.27 342	0.15 247	0.40 363	0.18 265	0.22 197	0.14 107

pcwnet_v2	0.64 251	0.49 156	4.41 398	0.32 138	0.27 195	0.60 155	0.25 99	0.97 305	0.88 326	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

GANet-RSSM	0.55 208	0.73 233	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

SuperB	1.15 357	1.14 345	5.43 406	0.36 208	0.26 184	0.81 312	0.89 362	0.88 244	1.17 364	0.67 286	0.68 259	0.63 206	1.39 371	1.74 288	3.37 388	0.15 242	0.12 198	0.17 277	0.16 240	2.80 410	0.25 259

UCFNet_RVC	0.48 136	0.82 269	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

AACVNet	0.54 196	0.78 256	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

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

PWCDC_ROB	0.72 290	1.06 335	2.09 216	0.47 303	0.36 276	0.78 300	0.26 115	0.98 309	1.34 373	0.61 243	2.07 376	0.64 214	0.61 278	0.83 188	0.71 261	0.31 351	0.14 226	0.15 246	0.12 155	0.60 366	0.21 215

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	0.38 359	0.10 11	0.11 37

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

Consistency-Raft	0.88 333	0.93 298	3.23 376	0.99 381	0.64 361	0.77 295	0.55 307	0.98 309	0.97 342	0.61 243	1.03 339	0.65 217	1.05 350	0.79 186	1.38 331	0.44 362	0.46 369	0.51 370	0.58 380	0.65 368	0.47 357

DeepPrunerF	0.86 330	0.86 279	2.91 348	0.45 294	0.50 337	0.64 222	0.48 291	1.14 363	2.64 399	0.63 263	0.61 206	0.65 217	0.62 283	2.21 340	1.31 326	0.23 322	0.19 289	0.30 348	0.28 326	0.36 308	0.25 259

CC-Net-ROB	0.85 329	1.15 349	2.13 225	0.88 372	0.38 293	0.88 330	0.44 271	1.06 352	0.79 303	0.58 215	0.69 266	0.65 217	0.50 236	2.74 380	0.51 209	0.93 383	0.39 365	0.87 382	0.29 329	0.54 360	0.54 362

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	0.88 326	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	0.63 143	3.43 390	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 328

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	0.88 326	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	0.36 328

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	0.88 326	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 390	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 328

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	3.43 390	0.13 200	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.15 83	0.15 137

xxx	0.72 290	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 390	0.13 200	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.15 83	0.15 137

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 220	0.87 282	2.11 220	0.32 138	0.30 218	0.84 319	0.40 248	0.88 244	0.72 249	0.65 279	0.73 286	0.66 222	0.57 262	0.93 196	0.71 261	0.13 200	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.14 107

BUS	0.41 66	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 113	0.91 334	0.23 61	1.00 328	0.61 156	0.63 263	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

NINENet	0.50 162	0.33 85	1.69 71	0.55 337	0.25 171	0.91 334	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

FADNet	0.64 251	1.22 357	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	0.59 363	0.24 250

DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 224	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

anonymity	0.80 318	0.66 215	1.29 16	0.59 346	0.75 369	0.67 244	0.52 298	0.95 294	0.71 241	0.94 342	0.70 276	0.67 232	0.87 331	0.71 169	1.35 329	0.64 374	0.62 382	0.58 372	1.44 407	0.60 366	0.65 372

delet	0.52 186	0.54 173	1.62 61	0.31 117	0.35 269	0.74 279	0.46 280	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

PSMNet-RSSM	0.53 191	0.82 269	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

DSFCA	0.54 196	0.35 99	1.41 32	0.28 58	0.28 203	0.79 304	0.88 361	0.76 154	0.70 232	0.72 304	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

STTStereo	0.51 177	0.69 221	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

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

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

HBP-ISP	0.76 306	1.30 365	3.19 372	0.35 190	0.26 184	0.85 323	0.54 304	1.03 346	0.72 249	0.80 319	0.69 266	0.68 238	0.83 323	2.04 328	0.44 180	0.23 322	0.24 319	0.29 347	0.25 313	0.28 258	0.24 250

PSM-AAD	0.63 248	0.22 17	1.77 104	0.37 226	0.23 146	0.86 325	1.17 382	0.59 74	0.60 142	0.64 272	0.71 280	0.68 238	2.93 398	0.65 153	0.31 108	0.09 17	0.07 11	0.17 277	0.15 225	0.13 51	0.33 314

psm_up	0.57 220	0.61 192	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

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

CVANet_RVC	0.65 259	0.80 260	2.13 225	0.36 208	0.26 184	0.62 195	0.42 257	0.84 218	0.72 249	0.69 294	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	0.37 315	0.15 137

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

SACVNet	0.60 233	0.74 237	1.90 165	0.37 226	0.28 203	0.64 222	0.37 236	0.86 230	0.61 156	0.65 279	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	0.38 321	0.24 250

OMP-Stereo	0.59 229	0.65 210	1.74 86	0.56 339	0.37 288	0.60 155	0.26 115	0.70 115	0.65 200	0.66 282	0.60 199	0.69 245	0.32 110	2.09 333	1.20 319	0.10 78	0.07 11	0.12 137	0.09 44	0.17 129	0.10 27

IIG-Stereo	0.59 229	0.65 210	1.74 86	0.54 331	0.23 146	0.61 175	0.21 33	0.73 130	0.65 200	0.64 272	0.69 266	0.69 245	0.38 140	2.09 333	1.39 332	0.11 125	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.09 16

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

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

acv_ft	0.48 136	0.44 138	1.76 96	0.32 138	0.41 309	0.63 211	0.28 148	0.81 196	0.68 215	0.61 243	0.59 187	0.69 245	0.45 208	0.44 68	0.63 245	0.11 125	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.41 335	0.10 27

HGLStereo	0.54 196	0.69 221	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

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

DRN-Test	0.64 251	0.43 132	2.44 284	0.39 248	0.44 317	0.80 311	0.41 254	1.02 339	0.78 298	0.80 319	0.63 221	0.69 245	0.56 257	1.79 297	0.69 258	0.15 242	0.12 198	0.17 277	0.16 240	0.18 148	0.17 170

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

RAFT	0.45 109	0.92 292	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	0.51 355	0.13 94

PA-Net	0.84 328	1.00 324	3.49 382	0.63 352	0.40 302	0.70 263	0.52 298	0.86 230	0.84 317	0.52 150	0.59 187	0.70 255	0.54 248	2.35 347	2.23 367	0.17 273	0.27 340	0.19 299	0.28 326	0.22 197	0.36 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
IGEV_Zeroshot_test	0.53 191	0.33 85	2.91 348	0.32 138	0.18 83	0.54 79	0.21 33	0.72 122	0.42 28	0.81 324	0.51 129	0.71 258	0.41 172	0.48 91	1.13 313	0.09 17	0.15 247	0.10 48	0.35 350	0.19 165	0.09 16

GwcNet-RSSM	0.57 220	0.94 300	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

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

STTRV1_RVC	0.80 318	0.55 181	2.89 343	0.42 271	0.49 336	0.79 304	0.44 271	1.15 366	0.82 311	0.62 254	0.89 317	0.72 260	0.63 286	2.69 376	0.64 248	0.48 367	0.64 383	0.27 336	0.24 306	0.35 303	0.27 276

GANetREF_RVC	0.75 303	1.15 349	2.46 287	0.47 303	0.26 184	0.83 317	0.61 325	0.97 305	0.89 331	0.62 254	0.61 206	0.72 260	0.59 269	2.42 357	0.55 220	0.32 352	0.25 333	0.36 356	0.24 306	0.39 329	0.31 303
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 208	0.92 292	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.
SQANet	0.80 318	1.58 379	2.53 298	0.76 362	0.83 373	0.76 287	0.36 229	0.83 208	0.64 188	0.63 263	0.69 266	0.73 264	0.51 238	1.21 224	0.53 215	0.77 380	0.29 343	0.59 374	0.29 329	0.86 379	0.61 368

iinet-f	0.57 220	0.93 298	2.27 253	0.31 117	0.25 171	0.83 317	0.33 213	0.81 196	0.65 200	0.54 170	0.63 221	0.73 264	0.67 295	0.73 172	0.67 254	0.13 200	0.13 212	0.11 92	0.10 76	0.43 340	0.16 159

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	0.73 264	0.46 216	0.33 27	0.31 108	0.10 78	0.09 112	0.12 137	0.29 329	0.10 11	0.19 195

Wz-Net-MNSev	0.65 259	0.97 316	2.19 238	0.36 208	0.33 253	0.90 332	0.60 322	0.92 274	0.81 310	0.75 310	0.72 284	0.73 264	0.65 289	1.39 237	0.71 261	0.16 259	0.13 212	0.14 220	0.14 205	0.24 220	0.18 187

MIPNet	0.83 326	0.81 265	2.40 275	0.61 350	0.18 83	1.48 370	1.39 392	1.60 386	0.74 267	1.94 388	0.85 309	0.73 264	1.68 382	0.87 194	0.31 108	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.32 341	0.25 231	0.12 63

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	0.67 286	0.68 259	0.73 264	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
GASNet	0.73 298	1.47 376	3.04 357	0.47 303	0.33 253	0.57 115	0.34 217	0.91 266	0.75 279	0.58 215	0.58 184	0.74 270	0.55 253	2.03 327	0.65 250	0.21 306	0.15 247	0.19 299	0.17 255	0.51 355	0.28 282

Syn2CoEx	0.70 280	1.07 337	2.74 329	0.43 276	0.30 218	0.64 222	0.42 257	0.99 320	0.78 298	0.62 254	0.78 297	0.74 270	0.72 306	1.92 320	0.61 241	0.20 302	0.17 271	0.19 299	0.15 225	0.29 261	0.22 225

CFNet-ft	0.51 177	0.76 240	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	0.74 270	0.41 172	1.46 245	0.42 168	0.14 228	0.10 141	0.28 340	0.13 180	0.18 148	0.14 107

CFNet_RVC	0.51 177	0.76 240	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	0.74 270	0.41 172	1.46 245	0.42 168	0.14 228	0.10 141	0.28 340	0.13 180	0.18 148	0.14 107

StereoDRNet	0.64 251	0.88 285	2.35 266	0.41 263	0.45 325	0.73 276	0.47 288	0.94 283	0.74 267	0.75 310	0.54 154	0.74 270	0.47 221	1.70 282	0.72 265	0.15 242	0.14 226	0.15 246	0.14 205	0.20 177	0.19 195

APVNet	0.70 280	0.67 216	2.71 323	0.38 240	0.36 276	0.85 323	0.43 263	0.91 266	0.68 215	0.55 184	0.69 266	0.75 275	0.55 253	2.31 345	0.78 276	0.17 273	0.17 271	0.24 327	0.19 283	0.33 288	0.23 243

cf-r	0.53 191	0.81 265	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	0.75 275	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

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 310	1.04 333	2.06 208	0.94 377	0.35 269	0.89 331	0.40 248	0.85 222	0.63 181	0.55 184	0.63 221	0.75 275	0.38 140	2.38 351	0.48 196	1.10 390	0.31 347	0.36 356	0.21 298	0.53 359	0.55 364

PSMNet_ROB	0.66 263	1.01 328	2.33 261	0.38 240	0.31 234	0.72 271	0.55 307	0.86 230	0.69 223	0.54 170	0.60 199	0.75 275	0.47 221	2.00 326	0.82 284	0.17 273	0.13 212	0.19 299	0.19 283	0.24 220	0.27 276

fast-acv-ft	0.63 248	0.88 285	3.10 362	0.38 240	0.30 218	0.79 304	0.48 291	0.69 111	0.72 249	0.58 215	0.78 297	0.76 279	0.60 271	0.67 156	0.73 268	0.15 242	0.15 247	0.18 294	0.17 255	0.37 315	0.16 159

raft_robust	0.55 208	0.84 274	1.73 82	0.28 58	0.54 346	0.53 76	0.25 99	0.88 244	0.75 279	0.48 113	0.46 87	0.76 279	0.75 315	1.46 245	0.27 65	0.09 17	0.10 141	0.10 48	0.30 334	0.26 245	0.16 159

NaN_ROB	1.14 355	0.94 300	2.96 350	0.53 328	0.56 351	1.13 358	0.99 368	0.98 309	1.00 346	1.09 353	0.87 312	0.77 281	1.06 352	5.90 408	2.72 374	0.16 259	0.23 316	0.16 261	0.24 306	0.22 197	0.36 328

NOSS_ROB	0.64 251	0.65 210	1.62 61	0.46 298	0.25 171	0.67 244	0.30 174	0.93 279	0.77 293	0.59 228	0.57 178	0.77 281	0.38 140	2.78 381	0.44 180	0.23 322	0.24 319	0.28 340	0.26 319	0.27 252	0.39 341

PWC_ROB	0.70 280	0.94 300	1.88 158	0.39 248	0.39 295	0.62 195	0.30 174	0.98 309	0.94 338	0.91 339	1.29 355	0.77 281	0.62 283	1.62 273	1.03 307	0.18 283	0.11 173	0.18 294	0.13 180	0.51 355	0.22 225

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	0.84 331	0.52 136	0.78 284	0.58 266	0.48 91	1.10 311	0.09 17	0.17 271	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.20 209

CRFU-Net	0.56 214	0.38 111	1.86 151	0.46 298	0.26 184	0.82 315	0.36 229	0.90 256	0.49 68	0.62 254	0.59 187	0.78 284	1.35 367	1.00 203	0.48 196	0.15 242	0.14 226	0.17 277	0.10 76	0.19 165	0.14 107

RTSC	0.72 290	1.00 324	2.22 243	0.40 257	0.29 208	0.82 315	0.31 184	0.96 298	1.10 359	0.92 340	0.81 300	0.78 284	0.58 266	1.23 227	1.55 341	0.18 283	0.17 271	0.14 220	0.17 255	0.43 340	0.30 296

HSM-Net_RVC	0.67 266	0.34 93	2.23 247	0.26 31	0.19 96	0.67 244	0.29 168	1.26 373	0.69 223	0.72 304	0.70 276	0.78 284	0.42 187	3.77 400	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
Wz-Net-LNSev	0.59 229	0.96 308	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	0.79 288	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

DGSMNet	2.89 401	0.63 202	3.18 371	3.43 414	4.17 413	2.57 402	6.98 414	0.97 305	0.83 315	0.56 193	1.86 373	0.79 288	0.62 283	1.64 274	1.39 332	4.61 412	5.01 415	5.17 417	4.71 416	4.44 416	4.19 415

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	0.63 263	0.53 144	0.80 290	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

ADLNet	0.60 233	0.71 226	1.95 183	0.35 190	0.34 259	0.67 244	0.34 217	0.90 256	0.74 267	0.68 292	0.62 211	0.80 290	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

AANet_RVC	0.68 272	1.00 324	2.09 216	0.33 153	0.25 171	0.58 130	0.32 205	0.81 196	0.80 306	0.61 243	0.94 324	0.80 290	0.41 172	2.46 362	1.02 305	0.36 358	0.14 226	0.10 48	0.09 44	0.23 205	0.22 225

ssnet_v2	0.55 208	0.60 188	1.86 151	0.32 138	0.22 134	0.72 271	0.44 271	0.94 283	0.74 267	0.63 263	0.54 154	0.81 293	0.47 221	0.77 181	0.70 259	0.16 259	0.14 226	0.14 220	0.14 205	0.30 270	0.30 296

aanetorigin	0.77 310	0.80 260	2.59 309	0.43 276	0.44 317	0.58 130	1.01 372	0.57 65	0.68 215	1.53 383	1.23 351	0.81 293	1.08 353	1.07 210	1.07 309	0.18 283	0.15 247	0.17 277	0.21 298	0.54 360	0.30 296

XPNet_ROB	0.61 241	0.72 230	1.66 67	0.37 226	0.27 195	0.67 244	0.47 288	0.89 250	0.71 241	0.78 317	0.70 276	0.81 293	0.53 245	1.70 282	0.76 272	0.21 306	0.16 261	0.16 261	0.15 225	0.20 177	0.21 215

ccnet	0.71 287	0.41 123	1.59 54	0.40 257	0.45 325	1.06 349	0.55 307	0.98 309	0.71 241	0.88 335	0.97 329	0.82 296	0.88 334	1.68 279	0.94 290	0.32 352	0.26 335	0.32 351	0.27 323	0.34 295	0.30 296

GwcNet	0.69 276	0.71 226	3.12 365	0.36 208	0.45 325	0.81 312	0.44 271	0.86 230	0.84 317	0.60 236	0.74 288	0.82 296	0.49 233	1.65 275	0.66 251	0.16 259	0.15 247	0.15 246	0.15 225	0.31 278	0.24 250

S-Stereo	0.80 318	0.69 221	3.89 389	0.39 248	0.37 288	0.69 258	0.70 343	0.94 283	0.98 345	0.62 254	0.91 319	0.83 298	0.60 271	2.37 348	0.66 251	0.18 283	0.21 306	0.17 277	0.18 265	0.30 270	0.35 320

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	0.72 304	0.69 266	0.83 298	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

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	0.84 300	0.58 266	0.51 108	0.40 160	0.32 352	0.38 359	1.43 401	3.69 415	0.80 377	0.27 276

GANet	0.75 303	0.84 274	2.01 198	0.40 257	0.25 171	0.74 279	0.66 333	0.87 239	0.73 263	0.71 301	1.07 344	0.84 300	0.59 269	2.71 379	1.15 316	0.17 273	0.16 261	0.44 367	0.16 240	0.31 278	0.20 209

MFMNet_re	0.92 338	1.28 363	2.53 298	0.82 370	0.76 372	0.90 332	0.75 349	0.98 309	1.04 351	1.03 348	1.05 343	0.84 300	0.94 341	0.83 188	0.72 265	0.68 376	0.60 380	0.63 375	0.60 382	0.77 375	0.74 375

LL-Strereo	0.72 290	1.29 364	2.49 293	0.36 208	0.45 325	0.55 89	0.32 205	0.93 279	0.71 241	0.67 286	0.58 184	0.85 303	0.79 319	2.67 375	0.46 184	0.10 78	0.18 279	0.14 220	0.12 155	0.40 333	0.42 351

XX-Stereo	0.55 208	0.54 173	3.50 383	0.48 311	0.39 295	0.54 79	0.17 5	0.89 250	0.40 19	0.44 79	0.65 246	0.85 303	0.19 9	0.77 181	0.21 22	0.10 78	0.14 226	0.10 48	0.32 341	0.17 129	0.14 107

ADCP+	0.94 340	1.12 341	3.14 366	0.34 176	0.39 295	1.06 349	0.79 354	0.89 250	0.80 306	0.66 282	0.67 251	0.85 303	1.55 378	0.93 196	4.55 401	0.13 200	0.11 173	0.16 261	0.15 225	0.26 245	0.25 259

ETE_ROB	0.60 233	0.71 226	1.55 50	0.37 226	0.25 171	0.69 258	0.51 295	1.47 380	0.70 232	0.80 319	0.69 266	0.85 303	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

NCCL2	0.65 259	0.94 300	1.96 192	0.43 276	0.30 218	0.71 265	0.68 338	0.84 218	0.65 200	0.70 297	0.60 199	0.86 307	0.54 248	1.56 260	0.57 230	0.20 302	0.16 261	0.67 377	0.25 313	0.22 197	0.24 250

CBMV	0.71 287	0.76 240	2.64 314	0.33 153	0.20 106	0.78 300	0.79 354	0.98 309	0.78 298	0.85 334	0.71 280	0.86 307	1.10 355	1.46 245	0.62 243	0.18 283	0.20 298	0.21 313	0.19 283	0.25 231	0.33 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HH	0.49 153	0.49 156	2.78 335	0.50 315	0.41 309	0.38 12	0.23 61	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 102	0.87 309	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	0.50 315	0.41 309	0.38 12	0.23 61	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 102	0.87 309	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

AnyNet_C32	1.00 347	1.33 371	2.53 298	0.49 313	0.54 346	1.15 360	1.14 380	0.91 266	0.89 331	1.11 354	0.95 326	0.87 309	0.93 338	1.50 254	4.07 396	0.21 306	0.20 298	0.25 332	0.24 306	0.38 321	0.33 314

PASM	0.72 290	0.68 218	1.91 170	0.47 303	0.44 317	0.60 155	0.51 295	0.76 154	0.80 306	0.77 316	0.67 251	0.87 309	0.61 278	2.40 355	0.67 254	0.32 352	0.35 353	0.36 356	0.41 365	0.45 348	0.39 341

XQC	0.73 298	0.98 319	2.39 273	0.46 298	0.35 269	0.81 312	0.46 280	1.00 328	1.00 346	0.80 319	0.69 266	0.88 313	0.74 314	1.32 232	1.20 319	0.24 329	0.16 261	0.23 321	0.20 293	0.41 335	0.33 314

CBMV_ROB	0.76 306	0.42 129	2.68 319	0.33 153	0.22 134	0.74 279	0.47 288	0.96 298	0.76 289	1.04 350	0.96 327	0.88 313	0.93 338	2.06 329	1.19 318	0.22 319	0.24 319	0.27 336	0.25 313	0.25 231	0.28 282

STrans-v2	0.67 266	0.56 183	2.64 314	0.27 40	0.23 146	0.57 115	0.33 213	0.96 298	0.69 223	0.92 340	0.85 309	0.89 315	0.93 338	1.83 303	1.21 321	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.12 63

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	0.89 315	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

SHD	0.72 290	0.77 248	2.36 269	0.45 294	0.40 302	0.71 265	0.32 205	1.02 339	1.25 369	1.07 351	0.84 305	0.90 317	0.73 309	1.09 212	0.98 294	0.21 306	0.18 279	0.20 307	0.21 298	0.32 282	0.31 303

DDUNet	0.77 310	1.12 341	1.88 158	0.76 362	0.69 365	0.84 319	0.43 263	0.85 222	0.65 200	0.67 286	0.75 291	0.91 318	0.52 243	1.03 207	0.57 230	0.54 371	0.37 357	0.95 385	0.52 374	0.71 371	0.57 365

TransformOpticalFlow	0.64 251	0.56 183	2.66 317	0.44 281	0.26 184	0.62 195	0.28 148	0.83 208	0.71 241	0.76 313	0.74 288	0.91 318	0.85 327	1.83 303	0.81 283	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.11 22	0.12 63

NCC-stereo	0.79 316	0.94 300	2.42 278	0.59 346	0.45 325	1.90 387	0.46 280	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 305	0.91 318	0.73 309	1.80 299	1.00 300	0.27 342	0.19 289	0.23 321	0.31 338	0.24 220	0.22 225

Abc-Net	0.79 316	0.94 300	2.42 278	0.59 346	0.45 325	1.90 387	0.46 280	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 305	0.91 318	0.73 309	1.80 299	1.00 300	0.27 342	0.19 289	0.23 321	0.31 338	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
RYNet	0.70 280	0.56 183	2.25 250	0.35 190	0.41 309	0.86 325	0.43 263	0.94 283	0.82 311	0.62 254	0.53 144	0.91 318	0.60 271	2.70 377	1.00 300	0.14 228	0.11 173	0.16 261	0.14 205	0.25 231	0.27 276

Ntro	1.00 347	1.68 386	2.80 337	0.95 378	0.85 374	1.06 349	0.53 301	0.98 309	0.90 333	0.62 254	0.76 293	0.93 323	0.66 293	1.66 276	0.98 294	0.99 387	0.45 368	0.75 381	0.40 362	1.19 386	0.75 377

ADLNet2	0.68 272	0.84 274	3.19 372	0.33 153	0.36 276	0.64 222	0.37 236	0.89 250	0.79 303	0.54 170	0.65 246	0.93 323	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

RASNet	0.61 241	0.68 218	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	0.93 323	0.61 278	2.21 340	0.73 268	0.12 172	0.09 112	0.09 20	0.10 76	0.14 69	0.11 37

LSM	3.31 405	1.11 340	5.29 405	9.40 419	30.65 433	0.84 319	1.12 379	0.91 266	1.22 367	1.36 374	2.19 381	0.93 323	0.83 323	1.66 276	0.90 288	0.21 306	0.31 347	0.24 327	0.28 326	0.39 329	6.33 417

FAT-Stereo	0.70 280	0.54 173	2.88 340	0.36 208	0.29 208	0.62 195	0.54 304	0.97 305	0.87 323	0.76 313	0.92 320	0.94 327	0.80 320	1.84 308	0.57 230	0.18 283	0.19 289	0.17 277	0.16 240	0.22 197	0.25 259

DPSNet	0.86 330	0.60 188	2.34 263	0.58 343	0.36 276	1.07 354	0.75 349	1.30 374	1.05 352	0.70 297	0.68 259	0.94 327	1.29 361	2.08 331	1.82 351	0.26 337	0.23 316	0.16 261	0.17 255	0.48 349	0.40 345

LALA_ROB	0.60 233	0.76 240	1.69 71	0.36 208	0.29 208	0.79 304	0.55 307	0.94 283	0.77 293	0.81 324	0.67 251	0.94 327	0.49 233	0.99 202	0.73 268	0.21 306	0.15 247	0.20 307	0.18 265	0.23 205	0.21 215

Wz-Net-SNSev	0.76 306	1.32 369	3.11 364	0.40 257	0.31 234	0.71 265	0.60 322	0.98 309	0.87 323	0.67 286	0.83 302	0.96 330	0.60 271	1.67 278	0.97 293	0.16 259	0.15 247	0.16 261	0.17 255	0.36 308	0.24 250

DANet	0.80 318	0.65 210	2.21 240	1.19 389	0.48 335	0.74 279	1.25 385	0.89 250	1.53 381	0.89 337	0.71 280	0.96 330	0.56 257	1.83 303	0.96 292	0.18 283	0.16 261	0.19 299	0.16 240	0.26 245	0.29 288
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.75 303	1.06 335	2.11 220	0.64 353	0.59 355	1.13 358	0.43 263	1.14 363	1.05 352	0.64 272	0.71 280	0.96 330	0.61 278	1.21 224	0.76 272	0.37 359	0.18 279	0.27 336	0.24 306	0.56 362	0.32 307

THIR-Stereo	0.86 330	0.62 195	2.13 225	0.25 15	0.16 37	0.58 130	2.74 407	0.59 74	0.51 78	0.62 254	1.62 367	0.97 333	1.80 386	1.69 281	2.25 368	0.10 78	0.08 58	0.14 220	0.11 125	0.15 83	0.11 37

otaku	1.03 350	1.68 386	2.72 325	0.95 378	0.73 368	1.03 347	0.59 320	0.99 320	0.86 320	0.69 294	1.61 366	0.98 334	0.64 287	1.46 245	1.14 314	0.95 385	0.46 369	0.72 380	0.40 362	1.24 390	0.78 380

Nwc_Net	0.68 272	0.83 272	2.53 298	0.41 263	0.39 295	0.77 295	0.38 242	1.01 336	0.70 232	0.60 236	0.99 332	0.98 334	0.68 298	1.41 238	0.63 245	0.23 322	0.15 247	0.23 321	0.25 313	0.23 205	0.18 187

MDST_ROB	1.17 360	0.42 129	3.87 388	0.54 331	0.44 317	4.11 409	0.58 318	1.31 375	0.84 317	2.12 390	1.12 347	0.98 334	0.71 303	4.24 404	0.99 299	0.16 259	0.14 226	0.19 299	0.17 255	0.18 148	0.35 320

RP	0.67 266	0.82 269	1.94 180	0.43 276	0.44 317	0.65 234	0.45 278	0.89 250	0.82 311	0.66 282	0.92 320	0.99 337	0.76 316	1.55 259	0.66 251	0.25 334	0.18 279	0.23 321	0.20 293	0.31 278	0.22 225

ADCL	0.99 344	0.79 258	2.43 282	0.39 248	0.32 242	1.50 372	1.90 400	0.92 274	0.97 342	1.26 371	1.27 353	1.00 338	1.42 373	1.14 219	3.31 386	0.17 273	0.14 226	0.22 315	0.21 298	0.30 270	0.22 225

UDG	0.77 310	1.23 358	2.15 231	0.67 357	0.59 355	0.78 300	0.38 242	0.90 256	0.70 232	0.61 243	0.69 266	1.01 339	0.67 295	1.02 205	0.73 268	0.45 364	0.34 352	0.87 382	0.51 372	0.67 370	0.46 356

RGC	0.71 287	0.97 316	2.18 237	0.44 281	0.44 317	0.73 276	0.40 248	0.94 283	0.71 241	0.71 301	1.04 342	1.01 339	0.71 303	1.74 288	0.70 259	0.23 322	0.18 279	0.28 340	0.26 319	0.29 261	0.27 276

ADCMid	0.96 343	1.32 369	2.74 329	0.38 240	0.35 269	0.99 342	0.58 318	0.94 283	0.86 320	1.23 366	1.01 335	1.01 339	1.00 345	1.05 209	3.97 394	0.21 306	0.19 289	0.42 365	0.32 341	0.40 333	0.29 288

FBW_ROB	0.83 326	0.77 248	1.77 104	0.44 281	0.30 218	0.87 329	0.46 280	1.10 358	0.91 334	0.81 324	0.75 291	1.01 339	0.61 278	3.66 399	1.23 323	0.26 337	0.23 316	0.36 356	0.25 313	0.27 252	0.62 369

CBFPSM	0.56 214	0.91 291	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	1.03 343	0.83 323	0.62 141	1.35 329	0.10 78	0.12 198	0.10 48	0.10 76	0.18 148	0.19 195

hitnet-ft	0.67 266	0.80 260	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	1.03 343	0.95 343	2.32 346	0.55 220	0.23 322	0.14 226	0.41 364	0.13 180	0.24 220	0.17 170

SGM-Forest	1.04 351	0.42 129	3.59 385	0.41 263	0.32 242	1.05 348	1.32 388	0.94 283	0.83 315	1.16 358	2.23 384	1.03 343	1.39 371	2.49 364	2.35 370	0.21 306	0.21 306	0.20 307	0.19 283	0.23 205	0.32 307
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 276	0.92 292	2.21 240	0.41 263	0.40 302	0.68 255	0.40 248	1.02 339	0.86 320	0.69 294	1.03 339	1.04 346	0.84 326	1.19 223	0.78 276	0.22 319	0.14 226	0.25 332	0.17 255	0.30 270	0.18 187

CSAN	1.25 366	1.12 341	3.04 357	0.51 318	0.37 288	1.06 349	1.15 381	1.22 369	1.08 357	1.17 363	1.91 374	1.04 346	1.31 364	5.96 409	2.43 372	0.26 337	0.22 311	0.24 327	0.24 306	0.31 278	0.30 296

EDNetEfficient	1.27 367	0.70 224	4.05 394	0.64 353	0.98 382	0.94 337	1.40 393	0.85 222	1.75 388	2.34 399	1.33 358	1.05 348	2.21 392	1.58 266	4.15 397	0.15 242	0.19 289	0.14 220	0.27 323	0.38 321	0.32 307

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 349	1.67 384	2.32 258	0.47 303	0.39 295	1.47 369	0.95 365	0.95 294	0.91 334	0.84 331	0.94 324	1.05 348	0.60 271	2.95 386	0.72 265	0.41 360	0.72 395	0.32 351	0.55 375	0.74 372	1.22 399

WZ-Net	0.92 338	1.31 366	3.76 386	0.41 263	0.36 276	0.86 325	0.71 344	1.00 328	1.06 355	0.82 328	0.92 320	1.06 350	1.05 350	2.16 337	1.61 343	0.19 293	0.13 212	0.15 246	0.16 240	0.32 282	0.28 282

DISCO	0.57 220	0.34 93	1.87 156	0.45 294	0.34 259	0.84 319	0.35 223	0.84 218	0.78 298	0.59 228	0.63 221	1.06 350	0.53 245	1.10 213	0.82 284	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.10 76	0.22 197	0.18 187

ADCS	1.05 352	1.36 373	2.98 354	0.42 271	0.36 276	0.96 339	0.81 358	1.06 352	1.12 361	1.25 367	0.97 329	1.08 352	0.90 336	1.25 231	4.86 403	0.21 306	0.21 306	0.22 315	0.23 304	0.36 308	0.38 338

ADCPNet	0.99 344	0.99 322	3.93 392	0.37 226	0.68 364	1.36 366	0.62 329	0.87 239	0.76 289	0.78 317	0.81 300	1.08 352	1.18 358	1.14 219	2.49 373	0.21 306	0.69 391	0.21 313	0.95 398	0.29 261	0.37 335

RainbowNet	1.15 357	1.78 391	2.72 325	1.12 387	0.91 379	1.06 349	0.76 351	1.16 368	1.13 363	0.75 310	0.97 329	1.09 354	0.80 320	1.60 269	1.21 321	1.17 392	1.26 404	1.01 388	0.57 378	1.13 384	0.88 387

Wz-Net-TNSev	0.91 336	1.73 390	3.08 360	0.36 208	0.31 234	1.00 345	0.71 344	1.06 352	0.97 342	0.71 301	0.72 284	1.09 354	0.87 331	2.42 357	1.59 342	0.20 302	0.20 298	0.16 261	0.20 293	0.44 347	0.35 320

RTS	1.21 362	1.31 366	6.39 408	0.52 322	0.51 342	1.61 376	0.79 354	1.03 346	1.37 375	1.13 355	1.30 356	1.10 356	0.85 327	2.65 373	2.08 360	0.21 306	0.24 319	0.18 294	0.18 265	0.43 340	0.32 307

RTSA	1.21 362	1.31 366	6.39 408	0.52 322	0.51 342	1.61 376	0.79 354	1.03 346	1.37 375	1.13 355	1.30 356	1.10 356	0.85 327	2.65 373	2.08 360	0.21 306	0.24 319	0.18 294	0.18 265	0.43 340	0.32 307

PVD	0.90 335	0.85 278	2.15 231	0.53 328	0.50 337	0.99 342	0.56 312	1.15 366	1.64 384	1.41 379	1.41 362	1.11 358	1.13 357	1.35 235	1.31 326	0.26 337	0.28 342	0.28 340	0.26 319	0.37 315	0.49 360

DispFullNet	1.67 386	2.10 404	5.22 403	1.53 396	8.90 414	0.86 325	0.31 184	0.96 298	0.96 341	1.37 377	1.01 335	1.13 359	1.98 389	1.51 255	0.91 289	0.54 371	0.31 347	1.18 391	0.63 385	1.13 384	0.80 381

edge stereo	0.81 324	0.73 233	3.30 378	0.37 226	1.21 394	0.62 195	0.39 246	0.93 279	0.79 303	0.80 319	0.88 315	1.14 360	0.71 303	2.18 338	0.71 261	0.21 306	0.20 298	0.26 335	0.18 265	0.38 321	0.26 268

stereogan	0.69 276	0.51 164	2.44 284	0.39 248	0.39 295	1.01 346	0.41 254	0.94 283	0.92 337	0.73 308	0.85 309	1.15 361	0.69 299	1.57 262	0.53 215	0.19 293	0.18 279	0.20 307	0.16 240	0.36 308	0.24 250

AnyNet_C01	1.14 355	1.49 377	4.23 397	0.54 331	0.53 344	1.51 373	1.37 390	1.04 350	1.07 356	1.17 363	1.33 358	1.15 361	1.08 353	1.61 272	2.74 375	0.25 334	0.22 311	0.28 340	0.24 306	0.48 349	0.40 345

psmorigin	1.36 373	0.60 188	13.80 419	0.37 226	0.29 208	0.62 195	0.33 213	0.77 164	0.61 156	0.96 345	0.88 315	1.17 363	0.73 309	4.00 401	0.86 287	0.19 293	0.22 311	0.17 277	0.18 265	0.24 220	0.29 288

MADNet+	1.36 373	1.93 401	5.95 407	0.81 369	0.59 355	1.57 375	1.09 376	1.39 379	1.22 367	0.84 331	1.01 335	1.25 364	1.12 356	3.19 391	2.36 371	0.45 364	0.47 372	0.38 362	0.34 348	0.59 363	0.57 365

FTStereo	0.76 306	0.18 1	2.35 266	0.71 359	0.21 113	0.73 276	1.79 399	0.57 65	0.53 99	1.07 351	1.63 368	1.29 365	2.13 390	0.75 174	0.29 87	0.19 293	0.08 58	0.12 137	0.11 125	0.11 22	0.40 345

EDNetEfficientorigin	8.18 413	0.98 319	145.96 438	0.51 318	0.89 377	0.72 271	0.48 291	0.85 222	1.56 383	2.12 390	1.49 363	1.29 365	1.31 364	1.83 303	2.13 364	0.13 200	0.12 198	0.17 277	0.18 265	0.39 329	0.45 355

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 371	1.70 388	2.50 295	0.56 339	0.40 302	2.15 396	0.99 368	1.24 371	1.26 370	1.02 347	1.10 346	1.29 365	0.88 334	3.10 390	1.08 310	1.66 402	0.83 397	0.68 378	0.88 395	1.57 397	1.80 410

G-Net	0.99 344	0.64 204	2.76 331	0.57 341	0.67 363	2.03 394	0.72 347	0.76 154	0.67 213	1.14 357	2.56 390	1.30 368	1.02 347	1.48 253	1.74 348	0.25 334	0.24 319	0.24 327	0.26 319	0.37 315	0.31 303

SDNR	1.22 365	0.80 260	2.71 323	0.33 153	1.48 402	1.98 393	0.23 61	1.93 394	2.44 395	0.89 337	2.52 388	1.36 369	0.51 238	3.65 398	1.93 353	0.30 349	0.31 347	0.22 315	0.16 240	0.33 288	0.36 328

SAMSARA	0.91 336	0.97 316	2.22 243	0.80 366	0.58 354	1.32 364	1.31 387	1.01 336	0.94 338	1.36 374	0.87 312	1.38 370	0.90 336	1.72 285	1.02 305	0.24 329	0.30 346	0.22 315	0.25 313	0.36 308	0.35 320

HSM	0.62 245	0.76 240	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	1.40 371	0.64 287	2.59 370	0.42 168	0.11 125	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.14 69	0.11 37

MFN_U_SF_RVC	1.55 384	2.39 411	3.16 368	0.65 355	0.41 309	1.12 356	0.46 280	1.23 370	1.33 372	1.61 384	1.20 349	1.43 372	0.98 344	1.76 290	1.97 354	1.90 405	1.80 406	1.98 410	2.15 409	1.63 398	1.77 409

SPS-STEREO	1.07 353	1.13 344	2.88 340	0.65 355	0.69 365	0.99 342	0.68 338	1.05 351	0.87 323	1.36 374	1.23 351	1.46 373	0.94 341	1.87 310	1.72 347	0.66 375	0.61 381	0.58 372	0.57 378	0.65 368	0.77 379
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.16 359	0.95 306	2.54 304	0.58 343	0.55 349	0.78 300	0.63 331	1.00 328	1.08 357	1.03 348	4.07 405	1.48 374	1.22 359	2.88 385	1.27 325	0.50 368	0.46 369	0.54 371	0.62 383	0.50 353	0.63 371
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.39 376	1.64 382	1.86 151	1.36 391	1.11 390	1.39 367	1.19 383	1.76 389	1.45 378	1.16 358	2.21 382	1.53 375	1.38 369	1.98 322	1.52 339	1.29 394	0.67 386	1.27 395	0.69 386	1.29 392	0.98 390

IMH-64	1.39 376	1.64 382	1.86 151	1.36 391	1.11 390	1.39 367	1.19 383	1.76 389	1.45 378	1.16 358	2.21 382	1.53 375	1.38 369	1.98 322	1.52 339	1.29 394	0.67 386	1.27 395	0.69 386	1.29 392	0.98 390

coex-ft	5.95 411	1.67 384	60.57 436	0.34 176	0.30 218	0.77 295	0.69 340	0.74 135	4.41 404	19.22 424	2.15 380	1.62 377	7.97 412	1.81 302	8.96 412	0.44 362	2.08 411	0.18 294	0.19 283	0.38 321	4.62 416

SANet	1.20 361	1.21 356	3.33 381	0.38 240	0.27 195	1.73 384	0.85 359	1.10 358	2.49 397	1.16 358	1.83 372	1.72 378	1.50 377	2.37 348	2.84 377	0.18 283	0.16 261	0.16 261	0.15 225	0.32 282	0.32 307

PWCK	1.49 382	1.90 398	3.22 375	1.09 385	0.54 346	1.71 382	1.73 398	1.49 382	1.53 381	1.44 381	1.80 371	1.82 379	1.30 363	3.34 394	1.76 349	1.07 389	0.56 379	0.97 386	0.58 380	1.38 396	0.65 372

ELAS	1.39 376	0.79 258	2.86 339	0.53 328	0.50 337	2.81 403	2.20 402	1.61 387	1.50 380	2.28 398	2.35 385	1.82 379	2.13 390	1.73 286	2.22 366	0.35 356	0.37 357	0.35 354	0.35 350	0.49 351	0.47 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.48 381	1.63 380	2.49 293	0.93 376	0.75 369	1.72 383	1.10 377	1.84 393	1.96 392	1.43 380	2.54 389	1.97 381	1.61 381	3.06 388	2.08 360	0.69 377	0.66 385	0.94 384	0.74 389	0.80 377	0.69 374

ACVNet-4b	1.93 391	1.85 395	4.10 395	1.07 383	0.86 375	1.15 360	0.53 301	1.06 352	1.12 361	0.64 272	1.09 345	1.99 382	0.70 301	2.20 339	9.86 415	5.62 414	0.41 367	1.03 389	0.55 375	1.86 403	0.85 383

ELAS_RVC	1.37 375	0.78 256	3.21 374	0.55 337	0.50 337	1.49 371	2.48 405	1.48 381	1.71 387	2.13 393	2.09 377	2.07 383	2.56 396	1.90 317	2.02 357	0.35 356	0.36 355	0.37 360	0.34 348	0.49 351	0.47 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 379	1.81 392	3.23 376	1.08 384	0.92 380	1.32 364	0.85 359	1.49 382	1.69 385	1.19 365	1.73 370	2.13 384	1.03 348	2.50 365	1.40 334	0.91 382	0.53 377	1.00 387	0.55 375	2.11 405	0.85 383

WAO-6	1.58 385	1.54 378	2.32 258	1.14 388	1.00 384	2.30 398	1.03 373	1.82 392	2.85 401	1.25 367	2.61 392	2.20 385	1.56 379	2.47 363	1.99 356	0.95 385	0.67 386	1.19 394	0.83 393	1.08 382	0.88 387

IMH	2.02 393	2.15 409	2.69 322	1.68 397	1.12 392	1.66 381	0.92 364	2.10 396	1.92 391	1.32 373	2.66 394	2.21 386	1.69 383	5.78 407	1.68 344	5.54 413	0.96 401	1.31 397	0.71 388	1.32 395	0.99 394

JetBlue	1.78 387	1.63 380	3.92 390	0.73 360	1.21 394	4.38 410	3.35 408	1.59 385	1.20 366	1.26 371	1.52 365	2.37 387	1.88 387	3.23 392	3.00 378	0.53 369	0.47 372	0.48 369	0.49 370	1.29 392	0.97 389

SGM_RVC	1.89 390	0.92 292	2.50 295	0.96 380	0.93 381	1.63 378	1.37 390	1.52 384	12.43 413	1.85 387	1.69 369	2.40 388	1.74 385	2.81 384	1.71 346	0.53 369	0.47 372	0.42 365	0.47 368	0.74 372	0.74 375
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	1.83 389	1.43 374	3.81 387	0.87 371	1.01 385	2.38 400	2.53 406	1.36 377	1.75 388	2.92 405	3.22 401	2.65 389	2.93 398	2.22 343	3.10 382	0.72 378	0.69 391	0.63 375	0.62 383	0.77 375	0.98 390

MADNet++	2.79 398	2.11 406	2.97 353	2.49 408	2.28 407	2.95 404	2.31 403	2.67 400	2.47 396	3.03 407	3.13 400	2.70 390	2.92 397	4.10 402	4.48 400	2.68 409	2.24 413	3.04 413	2.44 411	2.37 408	2.34 412

MeshStereo	1.21 362	1.15 349	3.01 356	0.34 176	0.28 203	1.10 355	0.69 340	1.35 376	1.01 348	2.71 403	2.41 387	2.96 391	1.45 374	2.80 383	1.40 334	0.22 319	0.22 311	0.22 315	0.19 283	0.50 353	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
JetRed	3.29 404	4.93 415	10.17 412	1.45 393	1.72 405	7.44 413	5.05 413	3.06 403	2.12 393	2.41 400	2.39 386	2.99 392	2.37 393	3.51 397	6.44 407	1.32 397	1.90 410	1.37 399	1.23 406	2.21 407	1.76 408

FADE		3.00 414		2.11 406	2.94 409			5.00 412	2.49 397	1.25 367		3.05 393		8.02 413		94.83 438	35.90 438	65.83 435	66.18 435	1.66 399	1.30 401

ACVNet_1	1.33 370	1.91 399	4.03 393	1.09 385	0.88 376	1.19 363	0.66 333	1.24 371	1.17 364	0.94 342	0.96 327	3.09 394	1.04 349	2.37 348	1.11 312	1.04 388	0.48 375	1.03 389	0.48 369	1.12 383	0.83 382

WCMA_ROB	1.12 354	0.83 272	2.66 317	0.58 343	0.34 259	1.17 362	0.71 344	0.93 279	0.94 338	1.74 386	2.63 393	3.09 394	1.71 384	1.70 282	1.84 352	0.26 337	0.21 306	0.20 307	0.21 298	0.28 258	0.43 352

WAO-8	2.80 399	2.14 407	2.89 343	1.91 404	1.04 387	3.98 407	0.96 366	3.26 406	6.17 407	2.15 394	3.37 402	3.31 396	2.41 394	11.84 416	2.03 358	2.05 406	1.86 408	1.54 403	0.92 396	1.22 387	0.87 385

Venus	2.80 399	2.14 407	2.89 343	1.91 404	1.04 387	3.98 407	0.96 366	3.26 406	6.17 407	2.15 394	3.37 402	3.31 396	2.41 394	11.84 416	2.03 358	2.05 406	1.86 408	1.54 403	0.92 396	1.22 387	0.87 385

FCDSN-DC	1.29 368	0.54 173	2.50 295	0.47 303	0.41 309	1.12 356	0.60 322	1.10 358	1.27 371	2.23 396	2.87 396	3.67 398	3.12 402	2.39 354	1.69 345	0.30 349	0.26 335	0.31 349	0.30 334	0.35 303	0.38 338
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 396	2.07 403	3.31 380	2.61 410	1.43 397	1.76 385	1.11 378	2.76 402	1.79 390	2.26 397	11.53 416	3.96 399	4.29 406	3.09 389	2.76 376	1.55 401	0.88 399	1.70 408	1.07 402	2.00 404	1.35 402

UNDER WATER-64	2.47 394	1.89 397	4.86 401	1.82 403	1.44 399	3.18 405	1.57 397	2.62 399	5.64 406	2.05 389	2.13 379	4.13 400	3.76 404	2.62 371	3.42 389	1.47 399	0.85 398	1.57 405	1.07 402	1.82 402	1.49 405

TorneroNet-64	2.65 395	1.83 393	3.30 378	1.46 394	1.20 393	3.89 406	0.99 368	3.51 410	6.71 410	2.56 401	4.60 407	4.22 401	3.85 405	3.33 393	3.14 383	1.19 393	0.65 384	1.39 400	0.79 392	3.31 412	1.15 397

FC-DCNN	1.49 382	0.59 187	2.88 340	0.44 281	0.39 295	1.97 392	0.66 333	1.67 388	1.70 386	2.72 404	2.89 397	4.22 401	2.97 400	2.55 369	2.19 365	0.29 347	0.26 335	0.31 349	0.30 334	0.32 282	0.39 341

LVE	1.96 392	2.17 410	3.14 366	1.68 397	1.80 406	1.63 378	1.03 373	2.34 398	2.81 400	1.25 367	2.89 397	4.24 403	1.29 361	2.79 382	1.44 336	2.85 410	0.91 400	1.18 391	1.46 408	1.23 389	1.10 396

Dean	1.79 388	1.83 393	3.92 390	1.29 390	1.07 389	1.55 374	1.00 371	1.95 395	2.33 394	1.47 382	4.19 406	4.26 404	1.33 366	2.21 340	1.48 338	1.14 391	0.68 390	1.18 391	0.74 389	1.24 390	0.98 390

tt	4.93 409	0.27 42	4.20 396	2.29 407	1.58 404	10.20 416	16.97 419	9.42 418	5.02 405	1.67 385	1.28 354	4.68 405	5.03 408	3.37 396	5.92 406	6.16 415	9.47 422	2.82 412	3.18 414	3.60 413	1.53 407

MSMD_ROB	1.34 371	0.96 308	2.38 271	0.39 248	0.32 242	1.96 390	0.62 329	0.91 266	1.43 377	2.94 406	2.60 391	4.77 406	1.95 388	2.43 359	1.33 328	0.29 347	0.26 335	0.32 351	0.32 341	0.30 270	0.30 296

LE_ROB	4.43 408	1.35 372	9.38 411	2.79 412	3.93 411	2.43 401	3.46 410	2.68 401	11.19 412	11.66 417	4.73 408	5.26 407	10.46 414	4.50 406	9.49 413	0.82 381	0.69 391	1.34 398	0.98 399	0.75 374	0.76 378

UNDER WATER	2.74 397	1.85 395	4.54 399	1.81 402	1.44 399	2.34 399	1.40 393	3.24 405	6.60 409	2.60 402	2.76 395	5.75 408	5.24 409	3.02 387	4.01 395	1.45 398	0.81 396	1.59 406	1.06 401	1.80 401	1.51 406

MANE	2.90 402	1.14 345	2.96 350	1.03 382	1.01 385	5.01 411	2.45 404	5.36 413	6.88 411	3.58 409	4.76 409	5.99 409	4.99 407	4.23 403	4.61 402	0.56 373	0.67 386	0.44 367	0.78 391	0.51 355	1.03 395

pmcnn	1.32 369	1.05 334	2.77 333	0.74 361	1.43 397	0.72 271	0.56 312	0.96 298	0.91 334	0.99 346	2.92 399	6.01 410	0.70 301	2.38 351	3.32 387	0.13 200	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.34 295	0.22 225

DGTPSM_ROB	8.89 414	5.62 416	12.25 414	5.92 416	11.32 416	8.54 414	24.18 421	6.40 415	13.49 415	5.15 411	11.46 414	6.19 411	10.92 415	7.00 411	13.72 417	4.47 411	7.65 416	3.92 414	7.45 419	4.38 415	7.87 419

DPSMNet_ROB	9.48 415	5.64 417	13.01 418	8.82 418	11.82 417	8.54 414	24.20 422	6.41 416	13.65 418	5.32 412	11.47 415	6.33 412	10.92 415	7.69 412	13.89 418	7.25 420	8.19 418	5.06 416	7.78 420	5.31 417	8.26 420

KSHMR	4.10 406	1.97 402	5.27 404	1.71 399	1.47 401	1.96 390	1.28 386	3.19 404	17.33 424	2.12 390	15.91 419	9.18 413	1.57 380	8.42 414	1.98 355	1.52 400	1.26 404	1.67 407	1.19 404	1.67 400	1.40 404

SGM-ForestM	2.98 403	1.70 388	3.52 384	0.67 357	0.47 333	5.18 412	3.36 409	3.30 408	2.86 402	4.44 410	3.79 404	9.80 414	5.50 410	6.29 410	6.52 408	0.27 342	0.36 355	0.24 327	0.27 323	0.38 321	0.58 367

HanzoNet	7.64 412	2.86 412	5.05 402	7.01 417	3.97 412	2.18 397	1.34 389	3.37 409	4.05 403	13.17 418	10.58 410	10.73 415	16.52 421	8.45 415	10.51 416	10.48 421	9.72 423	5.59 418	13.46 422	6.84 418	6.83 418

ktn	4.35 407	2.10 404	2.89 343	1.80 401	1.49 403	2.13 395	1.41 395	2.26 397	12.72 414	11.41 416	16.43 420	11.15 416	3.75 403	4.36 405	3.18 384	1.82 404	0.98 403	1.73 409	1.21 405	2.97 411	1.27 400

Anonymous_1	22.91 425	11.20 419	12.13 413	12.75 420	26.28 432	19.43 423	27.92 426	14.08 421	13.61 416	14.96 419	10.58 410	11.26 417	11.19 417	12.55 420	14.57 420	38.28 437	7.88 417	34.96 434	63.99 434	89.57 438	10.94 423

TorneroNet	5.50 410	1.92 400	3.16 368	1.47 395	1.25 396	14.07 418	1.06 375	4.90 411	20.99 430	10.17 413	16.48 421	11.88 418	6.93 411	3.34 394	4.20 398	1.30 396	0.69 391	1.45 402	0.86 394	2.61 409	1.20 398

DPSM_ROB	12.34 417	11.21 420	12.51 415	12.91 421	12.80 419	19.84 425	28.28 427	14.38 423	14.28 420	10.58 414	11.26 412	12.03 419	11.85 418	13.15 422	15.34 422	7.11 418	8.31 419	6.50 420	7.35 417	8.84 419	8.31 421

DPSM	12.34 417	11.21 420	12.51 415	12.91 421	12.80 419	19.84 425	28.28 427	14.38 423	14.28 420	10.58 414	11.26 412	12.03 419	11.85 418	13.15 422	15.34 422	7.11 418	8.31 419	6.50 420	7.35 417	8.84 419	8.31 421

LRCNet_RVC	13.74 420	19.30 423	12.75 417	19.46 425	12.69 418	1.86 386	0.41 254	12.33 419	1.05 352	15.77 420	18.83 425	12.62 421	8.70 413	12.21 419	9.62 414	22.22 430	8.37 421	25.85 430	24.01 431	19.32 429	17.44 430

xxxxx1	28.96 435	20.11 426	14.07 420	49.74 435	39.15 435	18.98 420	26.64 423	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 422	18.36 422	21.56 424	16.21 424	20.88 426	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

tt_ll	28.96 435	20.11 426	14.07 420	49.74 435	39.15 435	18.98 420	26.64 423	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 422	18.36 422	21.56 424	16.21 424	20.88 426	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

ff	28.96 435	20.11 426	14.07 420	49.74 435	39.15 435	18.98 420	26.64 423	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 422	18.36 422	21.56 424	16.21 424	20.88 426	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

HaxPig	19.86 423	22.40 430	22.34 424	17.95 424	17.95 423	11.77 417	11.89 416	16.02 425	15.89 423	21.10 426	21.41 427	18.74 425	18.39 422	20.08 428	19.69 425	23.63 434	23.22 432	24.06 429	23.69 430	23.00 430	23.95 433

ASD4	21.52 424	19.65 424	22.13 423	22.45 427	16.42 422	23.29 429	30.71 429	33.06 437	17.47 425	24.18 435	14.11 417	21.71 426	15.88 420	21.06 429	18.11 424	19.78 429	17.78 431	26.52 431	20.33 429	27.03 431	18.73 431

DPSimNet_ROB	17.97 422	20.20 429	24.98 427	17.62 423	15.92 421	21.53 427	21.00 420	13.70 420	15.61 422	23.89 434	14.69 418	22.87 427	24.58 436	12.70 421	14.56 419	18.48 428	12.91 424	20.21 428	12.05 421	17.76 422	14.17 424

MEDIAN_ROB	23.96 427	27.05 437	26.39 433	22.16 426	22.13 425	16.12 419	13.97 417	20.24 426	20.05 426	25.50 436	25.31 435	22.96 428	22.63 427	24.39 430	23.24 429	28.20 435	27.23 436	28.62 432	27.75 432	27.50 432	27.76 434

MyStereo03	24.83 429	22.55 432	25.13 428	26.08 429	25.72 427	39.87 432	57.07 434	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 432	24.16 429	23.82 429	26.32 431	30.89 435	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

MyStereo02	24.83 429	22.55 432	25.13 428	26.08 429	25.72 427	39.87 432	57.07 434	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 432	24.16 429	23.82 429	26.32 431	30.89 435	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

MyStereo	24.83 429	22.55 432	25.13 428	26.08 429	25.72 427	39.87 432	57.07 434	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 432	24.16 429	23.82 429	26.32 431	30.89 435	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

CasAABBNet	24.81 428	22.53 431	24.83 426	26.08 429	25.74 430	39.86 431	57.06 433	28.87 434	28.83 433	21.16 428	22.54 430	24.22 432	23.89 434	26.38 434	30.87 433	14.25 422	16.71 426	13.09 422	14.81 424	17.78 426	16.71 425

Selective-RAFT-Error	24.87 432	22.59 435	25.14 431	26.13 433	25.82 431	39.93 435	57.03 432	28.97 435	28.95 437	21.21 429	22.65 431	24.25 433	23.98 435	26.43 435	30.83 432	14.27 423	16.71 426	13.10 426	14.82 425	17.82 427	16.76 429

LSM0	26.58 433	22.63 436	25.88 432	30.13 434	52.21 438	39.94 436	56.74 431	28.97 435	28.72 432	21.14 427	22.26 429	24.43 434	23.88 433	26.54 436	30.87 433	14.32 427	16.55 425	13.12 427	14.71 423	17.92 428	20.60 432

AVERAGE_ROB	26.93 434	30.34 438	29.27 435	25.82 428	25.34 426	19.48 424	15.17 418	23.55 430	23.00 431	28.45 437	27.87 436	26.25 435	25.86 437	26.96 437	25.55 430	31.30 436	30.07 437	31.76 433	30.81 433	30.79 436	30.93 435

BEATNet-Init1	12.10 416	11.19 418	27.29 434	2.99 413	3.51 410	21.84 428	11.10 415	14.34 422	13.83 419	20.34 425	20.33 426	26.35 436	20.03 423	19.06 427	14.80 421	1.74 403	1.81 407	2.05 411	2.49 412	3.69 414	3.12 414

SPstereo	16.50 421	2.87 413	4.74 400	2.64 411	2.53 408	29.48 430	52.22 430	39.30 438	29.70 438	21.90 433	21.75 428	27.53 437	23.84 432	28.05 438	26.36 431	2.38 408	2.58 414	4.92 415	3.03 413	2.19 406	2.05 411

PML	23.15 426	16.83 422	7.78 410	5.49 415	9.93 415	51.13 437	104.50 437	5.76 414	13.62 417	37.30 438	105.93 437	30.86 438	23.50 428	12.07 418	7.87 411	6.30 416	2.12 412	6.32 419	2.43 410	10.44 421	2.90 413

test_example2	115.39 438	123.23 439	94.57 437	115.52 438	123.55 439	101.63 438	114.33 438	53.41 439	99.48 439	134.90 439	135.05 438	85.83 439	85.11 438	111.32 439	106.15 438	152.55 439	205.26 439	99.78 439	114.96 439	140.96 439	110.20 439

Low-res two-view benchmark