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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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)
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	6.53 410	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.12 32	0.17 170

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 35	0.28 58	0.35 269	0.47 34	0.21 33	0.43 6	0.28 1	0.26 26	0.25 14	0.22 8	0.38 140	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 353	0.09 20	0.36 356	0.23 205	0.25 259

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

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

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

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

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
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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

EAI-Stereo	0.78 314	0.25 32	1.67 68	0.54 331	0.59 355	1.95 390	2.05 402	1.11 362	0.64 188	0.95 344	1.49 364	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

GrayStereo	0.66 263	0.19 2	1.76 96	0.90 373	0.23 146	0.62 195	1.42 397	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

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

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

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

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

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

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

PSM-AAD	0.63 248	0.22 17	1.77 104	0.37 226	0.23 146	0.86 325	1.17 383	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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	7.48 411	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.14 69	0.09 16

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

IMH-64-1	1.39 376	1.64 382	1.86 151	1.36 391	1.11 390	1.39 368	1.19 384	1.76 389	1.45 378	1.16 358	2.21 383	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	1.39 368	1.19 384	1.76 389	1.45 378	1.16 358	2.21 383	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	1.29 356	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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	2.07 377	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

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

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

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

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

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

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	2.10 379	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

THIR-Stereo	0.86 330	0.62 195	2.13 225	0.25 15	0.16 37	0.58 130	2.74 408	0.59 74	0.51 78	0.62 254	1.62 368	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	1.41 363	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

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

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

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

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

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

DANet	0.80 318	0.65 210	2.21 240	1.19 389	0.48 335	0.74 279	1.25 386	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
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

SAMSARA	0.91 336	0.97 316	2.22 243	0.80 366	0.58 354	1.32 365	1.31 388	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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-6	1.58 385	1.54 378	2.32 258	1.14 388	1.00 384	2.30 399	1.03 374	1.82 392	2.85 401	1.25 367	2.61 393	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

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

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 349	1.67 384	2.32 258	0.47 303	0.39 295	1.47 370	0.95 366	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

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	1.91 375	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

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

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-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

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

FTStereo	0.76 306	0.18 1	2.35 266	0.71 359	0.21 113	0.73 276	1.79 400	0.57 65	0.53 99	1.07 351	1.63 369	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

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

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

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

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.
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

MSMD_ROB	1.34 371	0.96 308	2.38 271	0.39 248	0.32 242	1.96 391	0.62 329	0.91 266	1.43 377	2.94 406	2.60 392	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

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

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

MIPNet	0.83 326	0.81 265	2.40 275	0.61 350	0.18 83	1.48 371	1.39 393	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

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

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)
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

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

NCC-stereo	0.79 316	0.94 300	2.42 278	0.59 346	0.45 325	1.90 388	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	1.90 388	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
IPLG	0.69 276	0.84 274	2.43 282	0.35 190	0.21 113	1.65 381	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

ADCL	0.99 344	0.79 258	2.43 282	0.39 248	0.32 242	1.50 373	1.90 401	0.92 274	0.97 342	1.26 371	1.27 354	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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

WAO-7	1.48 381	1.63 380	2.49 293	0.93 376	0.75 369	1.72 384	1.10 378	1.84 393	1.96 392	1.43 380	2.54 390	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

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

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	2.87 397	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.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 371	1.70 388	2.50 295	0.56 339	0.40 302	2.15 397	0.99 369	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

SGM_RVC	1.89 390	0.92 292	2.50 295	0.96 380	0.93 381	1.63 379	1.37 391	1.52 384	12.43 413	1.85 387	1.69 370	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
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

CrosDoStereo	0.94 340	0.37 106	2.53 298	0.25 15	0.32 242	0.54 79	3.76 412	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 361	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

DeepStereo_LL	0.94 340	0.37 106	2.53 298	0.25 15	0.32 242	0.54 79	3.76 412	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 361	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

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

AnyNet_C32	1.00 347	1.33 371	2.53 298	0.49 313	0.54 346	1.15 360	1.14 381	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

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

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

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	4.07 406	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
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	1.21 351	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

aanetorigin	0.77 310	0.80 260	2.59 309	0.43 276	0.44 317	0.58 130	1.01 373	0.57 65	0.68 215	1.53 383	1.23 352	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

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

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

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

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

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

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
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

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

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	2.63 394	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

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

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

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

IMH	2.02 393	2.15 409	2.69 322	1.68 397	1.12 392	1.66 382	0.92 365	2.10 396	1.92 391	1.32 373	2.66 395	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

SDNR	1.22 365	0.80 260	2.71 323	0.33 153	1.48 402	1.98 394	0.23 61	1.93 394	2.44 395	0.89 337	2.52 389	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

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

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

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	1.61 367	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

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

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

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

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

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

G-Net	0.99 344	0.64 204	2.76 331	0.57 341	0.67 363	2.03 395	0.72 347	0.76 154	0.67 213	1.14 357	2.56 391	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

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

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	2.92 400	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

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

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

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

ELAS	1.39 376	0.79 258	2.86 339	0.53 328	0.50 337	2.81 404	2.20 403	1.61 387	1.50 380	2.28 398	2.35 386	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
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

FC-DCNN	1.49 382	0.59 187	2.88 340	0.44 281	0.39 295	1.97 393	0.66 333	1.67 388	1.70 386	2.72 404	2.89 398	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

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	1.23 352	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
WAO-8	2.80 399	2.14 407	2.89 343	1.91 404	1.04 387	3.98 408	0.96 367	3.26 406	6.17 407	2.15 394	3.37 403	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

ktn	4.35 407	2.10 404	2.89 343	1.80 401	1.49 403	2.13 396	1.41 396	2.26 397	12.72 414	11.41 416	16.43 421	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

Venus	2.80 399	2.14 407	2.89 343	1.91 404	1.04 387	3.98 408	0.96 367	3.26 406	6.17 407	2.15 394	3.37 403	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

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

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

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

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

MANE	2.90 402	1.14 345	2.96 350	1.03 382	1.01 385	5.01 412	2.45 405	5.36 413	6.88 411	3.58 409	4.76 410	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

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

NaN_ROB	1.14 355	0.94 300	2.96 350	0.53 328	0.56 351	1.13 358	0.99 369	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

MADNet++	2.79 398	2.11 406	2.97 353	2.49 408	2.28 407	2.95 405	2.31 404	2.67 400	2.47 396	3.03 407	3.13 401	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

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

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

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	2.41 388	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
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

CSAN	1.25 366	1.12 341	3.04 357	0.51 318	0.37 288	1.06 349	1.15 382	1.22 369	1.08 357	1.17 363	1.91 375	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

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

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

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

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

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

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

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

LVE	1.96 392	2.17 410	3.14 366	1.68 397	1.80 406	1.63 379	1.03 374	2.34 398	2.81 400	1.25 367	2.89 398	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

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

TorneroNet	5.50 410	1.92 400	3.16 368	1.47 395	1.25 396	14.07 419	1.06 376	4.90 411	20.99 430	10.17 413	16.48 422	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

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	1.20 350	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

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

DGSMNet	2.89 401	0.63 202	3.18 371	3.43 414	4.17 413	2.57 403	6.98 415	0.97 305	0.83 315	0.56 193	1.86 374	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

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

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

ELAS_RVC	1.37 375	0.78 256	3.21 374	0.55 337	0.50 337	1.49 372	2.48 406	1.48 381	1.71 387	2.13 393	2.09 378	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
PWCK	1.49 382	1.90 398	3.22 375	1.09 385	0.54 346	1.71 383	1.73 399	1.49 382	1.53 381	1.44 381	1.80 372	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

ACVNet_2	1.42 379	1.81 392	3.23 376	1.08 384	0.92 380	1.32 365	0.85 359	1.49 382	1.69 385	1.19 365	1.73 371	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

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

TorneroNet-64	2.65 395	1.83 393	3.30 378	1.46 394	1.20 393	3.89 407	0.99 369	3.51 410	6.71 410	2.56 401	4.60 408	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

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

notaker	2.66 396	2.07 403	3.31 380	2.61 410	1.43 397	1.76 386	1.11 379	2.76 402	1.79 390	2.26 397	11.53 417	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

SANet	1.20 361	1.21 356	3.33 381	0.38 240	0.27 195	1.73 385	0.85 359	1.10 358	2.49 397	1.16 358	1.83 373	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

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.
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

SGM-ForestM	2.98 403	1.70 388	3.52 384	0.67 357	0.47 333	5.18 413	3.36 410	3.30 408	2.86 402	4.44 410	3.79 405	9.80 414	5.50 410	6.29 410	6.52 409	0.27 342	0.36 355	0.24 327	0.27 323	0.38 321	0.58 367

SGM-Forest	1.04 351	0.42 129	3.59 385	0.41 263	0.32 242	1.05 348	1.32 389	0.94 283	0.83 315	1.16 358	2.23 385	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
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

SGM+DAISY	1.83 389	1.43 374	3.81 387	0.87 371	1.01 385	2.38 401	2.53 407	1.36 377	1.75 388	2.92 405	3.22 402	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

MDST_ROB	1.17 360	0.42 129	3.87 388	0.54 331	0.44 317	4.11 410	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

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

JetBlue	1.78 387	1.63 380	3.92 390	0.73 360	1.21 394	4.38 411	3.35 409	1.59 385	1.20 366	1.26 371	1.52 366	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

Dean	1.79 388	1.83 393	3.92 390	1.29 390	1.07 389	1.55 375	1.00 372	1.95 395	2.33 394	1.47 382	4.19 407	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

ADCPNet	0.99 344	0.99 322	3.93 392	0.37 226	0.68 364	1.36 367	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

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

EDNetEfficient	1.27 367	0.70 224	4.05 394	0.64 353	0.98 382	0.94 337	1.40 394	0.85 222	1.75 388	2.34 399	1.33 359	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

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	9.86 416	5.62 414	0.41 367	1.03 389	0.55 375	1.86 403	0.85 383

tt	4.93 409	0.27 42	4.20 396	2.29 407	1.58 404	10.20 417	16.97 420	9.42 418	5.02 405	1.67 385	1.28 355	4.68 405	5.03 408	3.37 396	5.92 407	6.16 415	9.47 422	2.82 412	3.18 414	3.60 413	1.53 407

AnyNet_C01	1.14 355	1.49 377	4.23 397	0.54 331	0.53 344	1.51 374	1.37 391	1.04 350	1.07 356	1.17 363	1.33 359	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

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

UNDER WATER	2.74 397	1.85 395	4.54 399	1.81 402	1.44 399	2.34 400	1.40 394	3.24 405	6.60 409	2.60 402	2.76 396	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

SPstereo	16.50 422	2.87 413	4.74 400	2.64 411	2.53 408	29.48 431	52.22 431	39.30 438	29.70 438	21.90 433	21.75 429	27.53 437	23.84 433	28.05 438	26.36 432	2.38 408	2.58 414	4.92 415	3.03 413	2.19 406	2.05 411

UNDER WATER-64	2.47 394	1.89 397	4.86 401	1.82 403	1.44 399	3.18 406	1.57 398	2.62 399	5.64 406	2.05 389	2.13 380	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

HanzoNet	7.64 412	2.86 412	5.05 402	7.01 417	3.97 412	2.18 398	1.34 390	3.37 409	4.05 403	13.17 418	10.58 411	10.73 415	16.52 422	8.45 415	10.51 417	10.48 421	9.72 423	5.59 418	13.46 422	6.84 418	6.83 418

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

KSHMR	4.10 406	1.97 402	5.27 404	1.71 399	1.47 401	1.96 391	1.28 387	3.19 404	17.33 424	2.12 390	15.91 420	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

LSM	3.31 405	1.11 340	5.29 405	9.40 419	30.65 433	0.84 319	1.12 380	0.91 266	1.22 367	1.36 374	2.19 382	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

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

MADNet+	1.36 373	1.93 401	5.95 407	0.81 369	0.59 355	1.57 376	1.09 377	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

RTS	1.21 362	1.31 366	6.39 408	0.52 322	0.51 342	1.61 377	0.79 354	1.03 346	1.37 375	1.13 355	1.30 357	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	1.61 377	0.79 354	1.03 346	1.37 375	1.13 355	1.30 357	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

PML	23.15 427	16.83 422	7.78 410	5.49 415	9.93 415	51.13 438	104.50 438	5.76 414	13.62 417	37.30 438	105.93 438	30.86 438	23.50 429	12.07 418	7.87 412	6.30 416	2.12 412	6.32 419	2.43 410	10.44 421	2.90 413

FADE	15.89 421	3.00 414	8.70 411	2.11 406	2.94 409	1.19 363	0.91 364	5.00 412	2.49 397	1.25 367	1.19 349	3.05 393	7.02 412	8.02 413	5.31 406	94.83 438	35.90 438	65.83 435	66.18 435	1.66 399	1.30 401

LE_ROB	4.43 408	1.35 372	9.38 412	2.79 412	3.93 411	2.43 402	3.46 411	2.68 401	11.19 412	11.66 417	4.73 409	5.26 407	10.46 415	4.50 406	9.49 414	0.82 381	0.69 391	1.34 398	0.98 399	0.75 374	0.76 378

JetRed	3.29 404	4.93 415	10.17 413	1.45 393	1.72 405	7.44 414	5.05 414	3.06 403	2.12 393	2.41 400	2.39 387	2.99 392	2.37 393	3.51 397	6.44 408	1.32 397	1.90 410	1.37 399	1.23 406	2.21 407	1.76 408

Anonymous_1	22.91 426	11.20 419	12.13 414	12.75 420	26.28 432	19.43 424	27.92 427	14.08 421	13.61 416	14.96 419	10.58 411	11.26 417	11.19 418	12.55 420	14.57 421	38.28 437	7.88 417	34.96 434	63.99 434	89.57 438	10.94 423

DGTPSM_ROB	8.89 414	5.62 416	12.25 415	5.92 416	11.32 416	8.54 415	24.18 422	6.40 415	13.49 415	5.15 411	11.46 415	6.19 411	10.92 416	7.00 411	13.72 418	4.47 411	7.65 416	3.92 414	7.45 419	4.38 415	7.87 419

DPSM_ROB	12.34 417	11.21 420	12.51 416	12.91 421	12.80 419	19.84 426	28.28 428	14.38 423	14.28 420	10.58 414	11.26 413	12.03 419	11.85 419	13.15 422	15.34 423	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	12.51 416	12.91 421	12.80 419	19.84 426	28.28 428	14.38 423	14.28 420	10.58 414	11.26 413	12.03 419	11.85 419	13.15 422	15.34 423	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	12.75 418	19.46 425	12.69 418	1.86 387	0.41 254	12.33 419	1.05 352	15.77 420	18.83 426	12.62 421	8.70 414	12.21 419	9.62 415	22.22 430	8.37 421	25.85 430	24.01 431	19.32 429	17.44 430

DPSMNet_ROB	9.48 415	5.64 417	13.01 419	8.82 418	11.82 417	8.54 415	24.20 423	6.41 416	13.65 418	5.32 412	11.47 416	6.33 412	10.92 416	7.69 412	13.89 419	7.25 420	8.19 418	5.06 416	7.78 420	5.31 417	8.26 420

psmorigin	1.36 373	0.60 188	13.80 420	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

xxxxx1	28.96 436	20.11 426	14.07 421	49.74 435	39.15 435	18.98 421	26.64 424	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 423	18.36 422	21.56 425	16.21 424	20.88 427	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

tt_ll	28.96 436	20.11 426	14.07 421	49.74 435	39.15 435	18.98 421	26.64 424	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 423	18.36 422	21.56 425	16.21 424	20.88 427	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

ff	28.96 436	20.11 426	14.07 421	49.74 435	39.15 435	18.98 421	26.64 424	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 423	18.36 422	21.56 425	16.21 424	20.88 427	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

ASD4	21.52 425	19.65 424	22.13 424	22.45 427	16.42 422	23.29 430	30.71 430	33.06 437	17.47 425	24.18 435	14.11 418	21.71 426	15.88 421	21.06 429	18.11 425	19.78 429	17.78 431	26.52 431	20.33 429	27.03 431	18.73 431

HaxPig	19.86 424	22.40 430	22.34 425	17.95 424	17.95 423	11.77 418	11.89 417	16.02 425	15.89 423	21.10 426	21.41 428	18.74 425	18.39 423	20.08 428	19.69 426	23.63 434	23.22 432	24.06 429	23.69 430	23.00 430	23.95 433

DLNR_Zeroshot_test	13.43 419	19.94 425	23.55 426	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

CasAABBNet	24.81 429	22.53 431	24.83 427	26.08 429	25.74 430	39.86 432	57.06 434	28.87 434	28.83 433	21.16 428	22.54 431	24.22 432	23.89 435	26.38 434	30.87 434	14.25 422	16.71 426	13.09 422	14.81 424	17.78 426	16.71 425

DPSimNet_ROB	17.97 423	20.20 429	24.98 428	17.62 423	15.92 421	21.53 428	21.00 421	13.70 420	15.61 422	23.89 434	14.69 419	22.87 427	24.58 437	12.70 421	14.56 420	18.48 428	12.91 424	20.21 428	12.05 421	17.76 422	14.17 424

MyStereo03	24.83 430	22.55 432	25.13 429	26.08 429	25.72 427	39.87 433	57.07 435	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 433	24.16 429	23.82 430	26.32 431	30.89 436	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

MyStereo02	24.83 430	22.55 432	25.13 429	26.08 429	25.72 427	39.87 433	57.07 435	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 433	24.16 429	23.82 430	26.32 431	30.89 436	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

MyStereo	24.83 430	22.55 432	25.13 429	26.08 429	25.72 427	39.87 433	57.07 435	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 433	24.16 429	23.82 430	26.32 431	30.89 436	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

Selective-RAFT-Error	24.87 433	22.59 435	25.14 432	26.13 433	25.82 431	39.93 436	57.03 433	28.97 435	28.95 437	21.21 429	22.65 432	24.25 433	23.98 436	26.43 435	30.83 433	14.27 423	16.71 426	13.10 426	14.82 425	17.82 427	16.76 429

LSM0	26.58 434	22.63 436	25.88 433	30.13 434	52.21 438	39.94 437	56.74 432	28.97 435	28.72 432	21.14 427	22.26 430	24.43 434	23.88 434	26.54 436	30.87 434	14.32 427	16.55 425	13.12 427	14.71 423	17.92 428	20.60 432

MEDIAN_ROB	23.96 428	27.05 437	26.39 434	22.16 426	22.13 425	16.12 420	13.97 418	20.24 426	20.05 426	25.50 436	25.31 436	22.96 428	22.63 428	24.39 430	23.24 430	28.20 435	27.23 436	28.62 432	27.75 432	27.50 432	27.76 434

BEATNet-Init1	12.10 416	11.19 418	27.29 435	2.99 413	3.51 410	21.84 429	11.10 416	14.34 422	13.83 419	20.34 425	20.33 427	26.35 436	20.03 424	19.06 427	14.80 422	1.74 403	1.81 407	2.05 411	2.49 412	3.69 414	3.12 414

AVERAGE_ROB	26.93 435	30.34 438	29.27 436	25.82 428	25.34 426	19.48 425	15.17 419	23.55 430	23.00 431	28.45 437	27.87 437	26.25 435	25.86 438	26.96 437	25.55 431	31.30 436	30.07 437	31.76 433	30.81 433	30.79 436	30.93 435

coex-ft	5.95 411	1.67 384	60.57 437	0.34 176	0.30 218	0.77 295	0.69 340	0.74 135	4.41 404	19.22 424	2.15 381	1.62 377	7.97 413	1.81 302	8.96 413	0.44 362	2.08 411	0.18 294	0.19 283	0.38 321	4.62 416

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

EDNetEfficientorigin	8.18 413	0.98 319	145.96 439	0.51 318	0.89 377	0.72 271	0.48 291	0.85 222	1.56 383	2.12 390	1.49 364	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

Low-res two-view benchmark