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

DLNR_Zeroshot_test	20.09 417	36.28 425	38.04 422	169.85 433	61.80 429	0.23 5	0.20 1	13.88 416	0.37 31	0.44 41	0.66 73	0.43 54	0.21 5	0.62 137	0.28 43	5.46 415	0.10 9	0.15 42	0.11 15	72.60 432	0.11 9

EGLCR-Stereo	0.25 2	0.16 8	0.33 20	0.34 11	0.20 20	0.35 78	0.20 1	0.52 19	0.36 21	0.28 4	0.27 4	0.41 42	0.18 1	0.45 30	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.16 60	0.14 72	0.13 20	0.11 9

XX-Stereo	0.37 79	0.17 19	0.45 130	0.55 320	0.36 275	0.38 98	0.20 1	0.60 45	0.30 3	0.46 45	1.30 301	0.73 194	0.26 17	0.56 77	0.26 25	0.16 109	0.11 57	0.17 84	0.16 121	0.14 45	0.10 3

IIG-Stereo	0.43 141	0.21 100	0.44 119	0.50 283	0.25 112	0.44 126	0.21 4	0.71 126	0.76 149	0.83 211	0.95 189	0.83 226	0.43 122	0.90 270	0.35 110	0.15 79	0.12 98	0.19 153	0.14 72	0.15 77	0.11 9

ROB_FTStereo	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.25 15	0.21 4	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.57 87	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

SST-Stereo	0.40 119	0.19 49	0.45 130	0.42 167	0.25 112	0.25 15	0.21 4	0.66 79	0.47 59	1.08 318	0.79 121	0.72 185	0.43 122	0.77 225	0.35 110	0.16 109	0.11 57	0.20 177	0.16 121	0.19 190	0.15 106

CRE-IMP	0.36 64	0.23 144	0.49 181	0.42 167	0.24 86	0.41 115	0.21 4	0.57 31	0.41 42	0.65 105	0.72 84	0.53 86	0.37 88	0.61 131	0.38 146	0.17 141	0.11 57	0.19 153	0.15 93	0.21 220	0.18 175

MSKI-zero shot	0.32 28	0.17 19	0.34 26	0.39 84	0.21 29	0.32 63	0.22 8	0.61 51	0.43 48	0.52 58	0.64 67	0.61 130	0.20 4	0.74 211	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.10 10	0.12 8	0.12 33

Any-RAFT	0.35 46	0.16 8	0.30 11	0.34 11	0.21 29	0.52 148	0.22 8	0.88 189	0.73 136	0.53 61	0.73 88	0.64 144	0.28 32	0.46 37	0.24 6	0.15 79	0.10 9	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.12 33

test-3	0.34 35	0.16 8	0.43 109	0.39 84	0.21 29	0.43 122	0.22 8	0.63 60	0.78 162	0.71 140	0.45 20	0.64 144	0.27 23	0.43 24	0.31 65	0.12 4	0.09 2	0.17 84	0.13 50	0.12 8	0.10 3

Patchmatch Stereo++	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.58 104	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106
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
HUI-Stereo	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.60 45	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.50 51	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

DeepStereo_RVC	0.36 64	0.21 100	0.47 155	0.40 107	0.24 86	0.26 17	0.22 8	0.60 45	0.38 35	0.69 128	0.67 77	0.57 100	0.51 159	0.56 77	0.39 152	0.16 109	0.12 98	0.18 118	0.15 93	0.19 190	0.18 175

iRAFT	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.58 104	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

CREStereo++_RVC	0.32 28	0.15 3	0.23 1	0.31 6	0.24 86	0.27 25	0.22 8	0.46 8	0.88 210	0.46 45	0.80 123	0.30 5	0.26 17	0.36 5	0.33 85	0.13 12	0.09 2	0.13 9	0.51 371	0.13 20	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Gwc-CoAtRS	0.34 35	0.17 19	0.44 119	0.39 84	0.23 69	0.34 73	0.22 8	0.70 121	0.75 143	0.60 76	0.59 58	0.58 108	0.29 42	0.45 30	0.26 25	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.12 33

PMTNet	0.32 28	0.16 8	0.24 3	0.29 2	0.18 7	0.45 131	0.22 8	0.56 28	0.63 97	0.46 45	0.54 45	0.39 37	0.34 74	0.48 49	0.24 6	0.75 378	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9

MIF-Stereo (partial)	0.31 26	0.18 34	0.37 44	0.41 131	0.31 239	0.28 32	0.23 18	0.47 9	0.42 46	0.31 8	0.63 64	0.36 30	0.35 76	0.57 87	0.31 65	0.17 141	0.13 151	0.19 153	0.17 161	0.18 157	0.14 87

RAFT-Test	0.34 35	0.18 34	0.37 44	0.38 65	0.23 69	0.50 141	0.23 18	0.69 107	0.40 39	0.60 76	0.85 151	0.61 130	0.28 32	0.46 37	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

test_1	0.34 35	0.16 8	0.43 109	0.39 84	0.21 29	0.43 122	0.23 18	0.63 60	0.78 162	0.68 123	0.45 20	0.64 144	0.27 23	0.43 24	0.31 65	0.12 4	0.09 2	0.17 84	0.13 50	0.12 8	0.10 3

PFNet+	0.40 119	0.19 49	0.49 181	0.39 84	0.25 112	0.28 32	0.23 18	0.64 70	0.70 120	0.85 219	0.79 121	0.64 144	0.35 76	0.72 200	0.34 95	0.19 198	0.14 177	0.23 242	0.20 229	0.16 108	0.20 222

TANstereo	0.30 24	0.15 3	0.31 13	0.30 4	0.17 3	0.55 162	0.23 18	0.44 6	0.55 76	0.59 72	0.68 79	0.37 32	0.26 17	0.35 4	0.27 33	0.15 79	0.16 227	0.12 2	0.10 10	0.13 20	0.14 87

CFNet-RSSM	0.34 35	0.17 19	0.45 130	0.39 84	0.22 42	0.35 78	0.23 18	0.73 137	0.84 185	0.65 105	0.54 45	0.57 100	0.28 32	0.46 37	0.26 25	0.13 12	0.10 9	0.14 16	0.12 29	0.13 20	0.11 9

MIM_Stereo	0.38 93	0.17 19	0.53 211	0.37 44	0.24 86	0.27 25	0.24 24	0.70 121	0.54 72	0.72 150	1.00 214	0.63 137	0.29 42	0.64 154	0.38 146	0.13 12	0.14 177	0.17 84	0.16 121	0.14 45	0.11 9

CASnet	0.30 24	0.20 70	0.33 20	0.41 131	0.16 2	0.26 17	0.24 24	0.52 19	0.53 68	0.52 58	0.54 45	0.39 37	0.24 10	0.40 16	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.22 228	0.18 183	0.18 157	0.11 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 46	0.24 179	0.48 171	0.41 131	0.26 147	0.35 78	0.24 24	0.67 89	0.44 52	0.54 63	0.51 37	0.66 159	0.25 11	0.66 166	0.30 59	0.14 32	0.12 98	0.23 242	0.20 229	0.18 157	0.13 58

iRaft-Stereo_20w	0.39 107	0.19 49	0.57 227	0.37 44	0.27 171	0.31 53	0.24 24	1.44 354	0.29 2	0.69 128	0.53 43	0.60 126	0.42 115	0.83 245	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.13 50	0.15 77	0.13 58

Pruner-Stereo	0.38 93	0.20 70	0.45 130	0.40 107	0.25 112	0.22 4	0.24 24	0.67 89	0.55 76	0.89 243	0.76 100	0.68 165	0.29 42	0.62 137	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.17 161	0.17 139	0.18 175

RAFT-RH_RVC	0.56 250	0.17 19	0.41 81	0.37 44	0.23 69	0.57 181	0.24 24	0.60 45	0.70 120	1.19 331	3.94 397	0.56 95	0.38 91	0.65 161	0.36 126	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.14 72	0.12 8	0.13 58

XX-TBD	0.32 28	0.53 338	0.26 7	0.51 295	0.20 20	0.37 86	0.24 24	0.40 3	0.73 136	0.54 63	0.69 80	0.31 7	0.25 11	0.32 3	0.27 33	0.16 109	0.10 9	0.12 2	0.09 6	0.13 20	0.11 9

IGEV_Zeroshot_test	0.34 35	0.18 34	0.67 269	0.39 84	0.28 190	0.30 43	0.25 31	0.74 139	0.31 5	0.62 82	0.57 53	0.54 90	0.25 11	0.53 64	0.27 33	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 34	0.35 29	0.35 29	0.19 9	0.27 25	0.25 31	0.55 27	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 20	0.19 2	0.58 104	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.12 8	0.10 3

OMP-Stereo	0.42 135	0.22 127	0.46 145	0.52 306	0.24 86	0.36 84	0.25 31	0.71 126	0.78 162	0.77 175	0.64 67	0.89 248	0.39 103	0.91 277	0.35 110	0.15 79	0.12 98	0.20 177	0.15 93	0.15 77	0.12 33

raftrobust	0.34 35	0.19 49	0.36 34	0.41 131	0.27 171	0.30 43	0.25 31	0.71 126	0.63 97	0.58 70	0.55 50	0.45 60	0.46 136	0.51 54	0.29 54	0.16 109	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.13 58

RALAANet	0.38 93	0.23 144	0.48 171	0.42 167	0.29 213	0.35 78	0.25 31	0.86 178	0.64 104	0.67 117	0.65 69	0.60 126	0.29 42	0.60 124	0.34 95	0.15 79	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.21 220	0.13 58

CREStereo	0.28 8	0.15 3	0.24 3	0.27 1	0.17 3	0.37 86	0.25 31	0.51 16	0.72 131	0.42 37	0.51 37	0.32 9	0.26 17	0.38 12	0.25 9	0.16 109	0.11 57	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9
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
MC-Stereo	0.28 8	0.17 19	0.32 17	0.38 65	0.20 20	0.26 17	0.26 37	0.49 13	0.37 31	0.37 17	0.61 62	0.41 42	0.31 56	0.55 69	0.25 9	0.13 12	0.09 2	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.11 9

GLC_STEREO	0.29 12	0.19 49	0.27 8	0.44 200	0.19 9	0.31 53	0.26 37	0.47 9	0.43 48	0.37 17	0.47 28	0.41 42	0.23 7	0.50 51	0.34 95	0.14 32	0.18 252	0.19 153	0.16 121	0.16 108	0.13 58

NRIStereo	0.36 64	0.20 70	0.45 130	0.41 131	0.23 69	0.34 73	0.26 37	0.65 71	0.55 76	0.64 98	0.63 64	0.56 95	0.37 88	0.65 161	0.37 138	0.15 79	0.11 57	0.18 118	0.15 93	0.17 139	0.14 87

ASMatch	0.48 180	0.19 49	0.45 130	0.39 84	0.28 190	0.37 86	0.26 37	0.74 139	0.68 115	0.76 170	2.34 366	0.61 130	0.52 161	0.62 137	0.37 138	0.14 32	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.14 45	0.21 235

RAFT_R40	0.40 119	0.19 49	0.44 119	0.43 185	0.25 112	0.23 5	0.26 37	0.67 89	0.67 114	0.98 284	0.78 112	0.72 185	0.43 122	0.76 218	0.35 110	0.16 109	0.11 57	0.20 177	0.16 121	0.18 157	0.14 87

RAFT-345	0.40 119	0.18 34	0.40 77	0.38 65	0.22 42	0.33 67	0.26 37	0.61 51	0.51 62	0.74 163	1.79 351	0.45 60	0.33 68	0.66 166	0.36 126	0.14 32	0.11 57	0.18 118	0.14 72	0.13 20	0.13 58

StereoIM	0.26 3	0.18 34	0.36 34	0.36 37	0.26 147	0.27 25	0.27 43	0.43 5	0.35 16	0.27 2	0.26 3	0.41 42	0.28 32	0.40 16	0.28 43	0.16 109	0.14 177	0.16 60	0.13 50	0.14 45	0.12 33

4D-IteraStereo	0.33 34	0.18 34	0.40 77	0.40 107	0.24 86	0.32 63	0.27 43	0.58 35	0.72 131	0.65 105	0.54 45	0.42 48	0.23 7	0.45 30	0.28 43	0.14 32	0.09 2	0.19 153	0.16 121	0.16 108	0.11 9

CES	0.28 8	0.14 2	0.23 1	0.30 4	0.70 368	0.37 86	0.27 43	0.48 11	0.46 56	0.34 14	0.48 29	0.27 2	0.22 6	0.39 14	0.23 4	0.13 12	0.11 57	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.17 161

Selective-RAFT	0.35 46	0.23 144	0.51 200	0.44 200	0.21 29	0.64 220	0.27 43	0.59 36	0.63 97	0.40 31	0.38 17	0.55 93	0.40 108	0.57 87	0.35 110	0.13 12	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.16 108	0.13 58

IPLG	0.39 107	0.20 70	0.59 232	0.40 107	0.24 86	0.54 157	0.27 43	0.75 145	0.63 97	0.84 218	0.81 130	0.32 9	0.32 60	0.60 124	0.45 187	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.12 33

DIP-Stereo	0.39 107	0.21 100	0.50 193	0.41 131	0.28 190	0.62 205	0.27 43	0.77 153	0.40 39	0.64 98	0.86 154	0.52 82	0.33 68	0.66 166	0.42 164	0.15 79	0.13 151	0.17 84	0.14 72	0.15 77	0.15 106
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DN-CSS_ROB	0.43 141	0.26 211	0.62 242	0.40 107	0.29 213	0.44 126	0.27 43	0.77 153	0.75 143	0.72 150	1.09 253	0.48 72	0.43 122	0.69 187	0.37 138	0.15 79	0.12 98	0.21 216	0.19 207	0.18 157	0.16 144

MIF-Stereo	0.27 5	0.17 19	0.37 44	0.40 107	0.27 171	0.30 43	0.28 50	0.39 2	0.31 5	0.29 6	0.46 23	0.27 2	0.25 11	0.47 44	0.34 95	0.17 141	0.13 151	0.13 9	0.12 29	0.14 45	0.12 33

AEACV	0.27 5	0.17 19	0.31 13	0.34 11	0.45 327	0.26 17	0.28 50	0.37 1	0.32 7	0.30 7	0.46 23	0.31 7	0.37 88	0.36 5	0.24 6	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.12 29	0.13 20	0.11 9

HBP-ISP	0.59 268	0.45 316	0.43 109	0.45 221	0.33 260	0.70 238	0.28 50	1.11 266	1.00 268	0.83 211	1.18 280	0.65 154	0.68 246	0.88 263	0.52 221	0.35 341	0.38 359	0.47 355	0.41 356	0.38 327	0.31 304

MIPNet	0.37 79	0.21 100	0.59 232	0.39 84	0.25 112	0.50 141	0.28 50	0.77 153	0.70 120	0.65 105	0.60 59	0.40 40	0.49 146	0.44 29	0.37 138	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.14 45	0.13 58

RAFT-IKP	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.28 50	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.57 100	0.38 91	0.58 104	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

111	0.40 119	0.17 19	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.52 148	0.28 50	0.74 139	1.16 316	0.50 53	0.91 174	0.63 137	0.48 143	0.61 131	0.35 110	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.12 29	0.13 20	0.13 58

CBMV_ROB	0.59 268	0.37 284	0.38 53	0.39 84	0.28 190	0.74 248	0.28 50	1.00 226	0.98 256	0.94 267	1.25 293	0.81 224	0.78 285	0.87 260	0.50 207	0.36 344	0.37 357	0.43 348	0.40 351	0.33 306	0.30 298

11t1	0.36 64	0.21 100	0.42 100	0.35 29	0.22 42	0.62 205	0.29 57	0.69 107	0.43 48	0.60 76	0.53 43	0.53 86	0.48 143	0.56 77	0.40 157	0.18 169	0.14 177	0.16 60	0.13 50	0.17 139	0.17 161

GMStereo_Zeroshot	0.49 196	0.44 312	0.74 292	0.49 269	0.27 171	0.56 177	0.29 57	0.73 137	0.76 149	0.86 224	0.94 182	0.91 254	0.36 85	0.74 211	0.43 169	0.26 285	0.14 177	0.26 281	0.15 93	0.36 321	0.18 175

LoS	0.29 12	0.15 3	0.30 11	0.29 2	0.18 7	0.33 67	0.29 57	0.51 16	0.72 131	0.34 14	0.52 41	0.41 42	0.28 32	0.47 44	0.28 43	0.15 79	0.11 57	0.13 9	0.09 6	0.11 1	0.11 9

knoymous	0.36 64	0.20 70	0.31 13	0.31 6	0.22 42	0.36 84	0.29 57	0.61 51	0.64 104	0.67 117	0.70 82	0.60 126	0.40 108	0.58 104	0.34 95	0.17 141	0.11 57	0.20 177	0.11 15	0.17 139	0.18 175

IPLGR	0.39 107	0.21 100	0.63 250	0.39 84	0.22 42	0.49 140	0.29 57	0.76 150	0.74 141	0.78 178	0.77 104	0.44 59	0.42 115	0.47 44	0.38 146	0.13 12	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.15 77	0.13 58

LCNet	0.41 129	0.20 70	0.32 17	0.44 200	0.24 86	0.47 135	0.29 57	0.67 89	0.53 68	0.72 150	1.03 229	0.66 159	0.60 200	0.58 104	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.19 153	0.19 207	0.21 220	0.36 323

CroCo-Stereo	0.26 3	0.22 127	0.36 34	0.48 254	0.22 42	0.20 1	0.29 57	0.51 16	0.44 52	0.28 4	0.23 1	0.42 48	0.26 17	0.29 1	0.26 25	0.15 79	0.13 151	0.13 9	0.11 15	0.16 108	0.12 33
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.32 28	0.19 49	0.37 44	0.39 84	0.22 42	0.31 53	0.29 57	0.68 98	0.51 62	0.49 50	0.66 73	0.37 32	0.23 7	0.45 30	0.33 85	0.14 32	0.10 9	0.18 118	0.17 161	0.15 77	0.12 33

s12784h	0.36 64	0.15 3	0.24 3	0.34 11	0.15 1	0.77 254	0.29 57	0.80 164	0.83 182	0.56 67	0.57 53	0.43 54	0.40 108	0.57 87	0.33 85	0.12 4	0.10 9	0.14 16	0.09 6	0.14 45	0.09 1

HCRNet	0.44 147	0.34 272	0.41 81	0.53 311	0.26 147	0.53 154	0.29 57	0.83 169	0.63 97	0.71 140	0.81 130	0.77 212	0.50 156	0.66 166	0.36 126	0.24 265	0.16 227	0.24 256	0.20 229	0.21 220	0.18 175

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 64	0.17 19	0.41 81	0.35 29	0.19 9	0.33 67	0.29 57	0.65 71	0.73 136	0.68 123	1.01 217	0.56 95	0.40 108	0.42 21	0.30 59	0.11 1	0.09 2	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.10 3

iResNet_ROB	0.52 225	0.21 100	0.53 211	0.37 44	0.21 29	0.61 198	0.29 57	1.51 363	1.32 341	0.90 250	1.02 225	0.80 222	0.62 210	0.76 218	0.43 169	0.16 109	0.12 98	0.13 9	0.09 6	0.15 77	0.18 175

test croco	0.31 26	0.20 70	0.50 193	0.39 84	0.29 213	0.27 25	0.30 69	0.44 6	0.35 16	0.31 8	0.66 73	0.30 5	0.31 56	0.65 161	0.31 65	0.17 141	0.13 151	0.20 177	0.15 93	0.17 139	0.12 33

PCWNet_CMD	0.48 180	0.24 179	0.52 205	0.39 84	0.27 171	0.63 214	0.30 69	0.95 212	0.96 249	0.86 224	1.07 246	0.79 214	0.44 129	0.57 87	0.43 169	0.17 141	0.12 98	0.21 216	0.16 121	0.24 255	0.19 203

riskmin	0.38 93	0.20 70	0.39 70	0.32 8	0.23 69	0.53 154	0.30 69	0.63 60	0.80 170	0.49 50	0.56 52	0.73 194	0.58 190	0.55 69	0.36 126	0.17 141	0.11 57	0.19 153	0.13 50	0.19 190	0.20 222

DCANet-4	0.36 64	0.20 70	0.48 171	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 69	0.66 79	0.92 231	0.69 128	0.78 112	0.40 40	0.47 139	0.45 30	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

fff	0.37 79	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 69	0.69 107	1.06 296	0.69 128	0.78 112	0.42 48	0.63 216	0.46 37	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

ADStereo(finetuned)	0.37 79	0.16 8	0.49 181	0.34 11	0.19 9	0.30 43	0.30 69	0.68 98	0.91 226	0.70 134	0.77 104	0.43 54	0.69 250	0.45 30	0.33 85	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

TRStereo	0.37 79	0.27 225	0.59 232	0.47 249	0.41 305	0.29 36	0.30 69	0.84 172	0.59 83	0.52 58	0.41 18	0.52 82	0.26 17	0.73 205	0.27 33	0.17 141	0.12 98	0.19 153	0.19 207	0.13 20	0.11 9

iGMRVC	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.30 69	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.58 104	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

CFNet_pseudo	0.46 163	0.24 179	0.52 205	0.37 44	0.27 171	0.58 183	0.30 69	0.86 178	0.88 210	0.82 199	1.03 229	0.75 200	0.47 139	0.58 104	0.44 181	0.17 141	0.12 98	0.24 256	0.16 121	0.24 255	0.19 203

DCANet	0.36 64	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.30 43	0.30 69	0.68 98	0.91 226	0.70 134	0.77 104	0.43 54	0.57 183	0.45 30	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

csc	0.37 79	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 69	0.69 107	1.06 296	0.69 128	0.78 112	0.42 48	0.63 216	0.46 37	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

cscssc	0.37 79	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 69	0.69 107	1.06 296	0.69 128	0.78 112	0.42 48	0.63 216	0.46 37	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

EAI-Stereo	0.34 35	0.19 49	0.44 119	0.39 84	0.21 29	0.31 53	0.30 69	1.15 280	0.30 3	0.49 50	0.75 98	0.36 30	0.28 32	0.62 137	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.13 50	0.13 20	0.12 33

MSMDNet	0.48 180	0.24 179	0.52 205	0.39 84	0.27 171	0.63 214	0.30 69	0.96 214	0.96 249	0.86 224	1.07 246	0.79 214	0.44 129	0.57 87	0.43 169	0.17 141	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.23 245	0.19 203

HITNet	0.41 129	0.26 211	0.45 130	0.33 10	0.17 3	0.63 214	0.30 69	0.93 202	0.64 104	0.71 140	0.82 133	0.64 144	0.52 161	0.59 118	0.43 169	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.13 50	0.19 190	0.12 33
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
EKT-Stereo	0.35 46	0.23 144	0.39 70	0.43 185	0.29 213	0.38 98	0.31 84	0.69 107	0.64 104	0.45 43	0.63 64	0.49 76	0.27 23	0.56 77	0.33 85	0.18 169	0.14 177	0.18 118	0.15 93	0.16 108	0.16 144

HH	0.35 46	0.20 70	0.47 155	0.40 107	0.25 112	0.33 67	0.31 84	0.76 150	0.38 35	0.43 38	0.57 53	0.79 214	0.44 129	0.71 195	0.25 9	0.15 79	0.11 57	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

HanStereo	0.35 46	0.20 70	0.47 155	0.40 107	0.25 112	0.33 67	0.31 84	0.76 150	0.38 35	0.43 38	0.57 53	0.79 214	0.44 129	0.71 195	0.25 9	0.15 79	0.11 57	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

anonymousdsp2	0.35 46	0.20 70	0.43 109	0.37 44	0.24 86	0.48 137	0.31 84	0.86 178	0.65 109	0.55 65	0.50 32	0.50 77	0.34 74	0.56 77	0.31 65	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.10 10	0.16 108	0.14 87

CroCo-Stereo Lap2	0.28 8	0.24 179	0.39 70	0.50 283	0.29 213	0.20 1	0.31 84	0.49 13	0.38 35	0.24 1	0.27 4	0.46 66	0.31 56	0.39 14	0.30 59	0.14 32	0.15 200	0.16 60	0.13 50	0.16 108	0.15 106

DisPM	0.39 107	0.19 49	0.44 119	0.41 131	0.27 171	0.24 7	0.31 84	0.65 71	0.57 81	0.87 231	0.87 158	0.60 126	0.32 60	0.76 218	0.32 73	0.18 169	0.12 98	0.19 153	0.17 161	0.15 77	0.20 222

AAGNet	1.43 370	0.20 70	0.48 171	0.44 200	0.25 112	0.29 36	0.31 84	0.65 71	0.68 115	0.97 280	0.86 154	0.67 164	0.62 210	0.64 154	20.63 415	0.16 109	0.11 57	0.19 153	0.15 93	0.19 190	0.12 33

NF-Stereo	0.38 93	0.20 70	0.45 130	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 84	0.69 107	0.70 120	0.65 105	0.77 104	0.57 100	0.30 52	0.67 176	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.16 108	0.27 278

OCTAStereo	0.38 93	0.20 70	0.46 145	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 84	0.69 107	0.70 120	0.65 105	0.77 104	0.58 108	0.30 52	0.67 176	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.16 108	0.27 278

PSM-adaLoss	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.31 84	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.56 77	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

ROB_FTStereo_v2	0.35 46	0.23 144	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.31 84	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.57 100	0.38 91	0.57 87	0.36 126	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.20 202	0.15 106

RE-Stereo	0.38 93	0.20 70	0.46 145	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 84	0.69 107	0.70 120	0.65 105	0.77 104	0.58 108	0.30 52	0.67 176	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.16 108	0.27 278

TVStereo	0.38 93	0.20 70	0.46 145	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 84	0.69 107	0.70 120	0.65 105	0.77 104	0.58 108	0.30 52	0.67 176	0.35 110	0.18 169	0.12 98	0.20 177	0.16 121	0.16 108	0.27 278

sCroCo_RVC	0.35 46	0.28 238	0.69 278	0.51 295	0.39 293	0.41 115	0.31 84	0.49 13	0.45 55	0.31 8	0.48 29	0.38 36	0.32 60	0.46 37	0.32 73	0.21 233	0.22 287	0.19 153	0.19 207	0.21 220	0.20 222

AFF-stereo	0.38 93	0.19 49	0.39 70	0.37 44	0.21 29	0.27 25	0.31 84	0.65 71	0.66 112	0.64 98	1.13 264	0.76 206	0.39 103	0.55 69	0.33 85	0.11 1	0.09 2	0.16 60	0.16 121	0.13 20	0.11 9

ccs_rob	0.46 163	0.24 179	0.52 205	0.37 44	0.27 171	0.58 183	0.31 84	0.86 178	0.88 210	0.82 199	1.02 225	0.75 200	0.47 139	0.58 104	0.44 181	0.17 141	0.12 98	0.24 256	0.16 121	0.24 255	0.19 203

rrr	0.29 12	0.22 127	0.41 81	0.35 29	0.27 171	0.37 86	0.32 100	0.52 19	0.42 46	0.38 21	0.30 6	0.35 25	0.27 23	0.51 54	0.22 1	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.14 87

x	0.39 107	0.24 179	0.41 81	0.34 11	0.23 69	0.52 148	0.32 100	0.86 178	0.52 65	0.57 69	0.70 82	0.59 121	0.50 156	0.49 50	0.46 197	0.17 141	0.15 200	0.17 84	0.15 93	0.17 139	0.16 144

PFNet	0.42 135	0.18 34	0.58 231	0.43 185	0.24 86	0.43 122	0.32 100	0.74 139	0.78 162	1.00 291	0.74 97	0.68 165	0.39 103	0.72 200	0.37 138	0.16 109	0.10 9	0.20 177	0.15 93	0.16 108	0.13 58

test_xeample3	0.29 12	0.21 100	0.41 81	0.35 29	0.26 147	0.35 78	0.32 100	0.56 28	0.36 21	0.43 38	0.32 9	0.34 20	0.28 32	0.54 67	0.23 4	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.12 29	0.14 45	0.13 58

FENet	0.42 135	0.22 127	0.38 53	0.39 84	0.24 86	0.55 162	0.32 100	0.79 160	0.70 120	0.71 140	0.72 84	0.63 137	0.57 183	0.62 137	0.44 181	0.19 198	0.13 151	0.19 153	0.17 161	0.18 157	0.19 203

R-Stereo Train	0.39 107	0.18 34	0.42 100	0.42 167	0.26 147	0.40 102	0.32 100	0.72 130	0.34 9	0.89 243	1.28 297	0.57 100	0.35 76	0.42 21	0.32 73	0.15 79	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.14 45	0.13 58

RAFT-Stereo	0.39 107	0.18 34	0.42 100	0.42 167	0.26 147	0.40 102	0.32 100	0.72 130	0.34 9	0.89 243	1.28 297	0.57 100	0.35 76	0.42 21	0.32 73	0.15 79	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.14 45	0.13 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.51 216	0.29 246	0.46 145	0.41 131	0.27 171	0.70 238	0.32 100	1.13 271	1.00 268	0.72 150	1.07 246	0.85 232	0.60 200	0.76 218	0.52 221	0.19 198	0.14 177	0.23 242	0.23 272	0.21 220	0.16 144

AdaStereo	0.50 209	0.32 259	0.47 155	0.48 254	0.25 112	0.67 232	0.32 100	1.17 288	0.88 210	0.75 165	0.99 212	0.75 200	0.49 146	0.67 176	0.46 197	0.27 292	0.12 98	0.28 300	0.18 183	0.23 245	0.18 175
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.
CFNet_ucs	0.50 209	0.24 179	0.55 218	0.38 65	0.31 239	0.58 183	0.33 109	0.98 221	0.93 236	0.88 239	1.19 284	0.80 222	0.49 146	0.63 147	0.43 169	0.21 233	0.15 200	0.26 281	0.18 183	0.26 267	0.22 248

SDNR	0.86 321	0.37 284	1.47 369	0.40 107	0.38 288	3.38 398	0.33 109	0.90 195	0.98 256	0.99 286	2.09 363	0.59 121	0.71 264	1.29 338	0.70 262	0.51 366	0.56 380	0.36 333	0.26 304	0.43 340	0.46 355

raft_robust	0.41 129	0.23 144	0.36 34	0.42 167	0.21 29	0.40 102	0.33 109	0.79 160	0.98 256	0.79 180	0.87 158	0.39 37	0.33 68	0.84 250	0.29 54	0.13 12	0.12 98	0.16 60	0.17 161	0.15 77	0.12 33

CIPLG	0.41 129	0.21 100	0.63 250	0.45 221	0.33 260	0.52 148	0.33 109	0.65 71	0.60 85	0.82 199	0.96 193	0.46 66	0.32 60	0.55 69	0.44 181	0.16 109	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

ACRE	0.40 119	0.21 100	0.65 260	0.45 221	0.33 260	0.51 145	0.33 109	0.66 79	0.63 97	0.80 182	0.92 178	0.45 60	0.32 60	0.52 59	0.45 187	0.16 109	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

rafts_anoy	0.37 79	0.21 100	0.36 34	0.41 131	0.26 147	0.30 43	0.33 109	0.67 89	0.90 222	0.58 70	0.66 73	0.45 60	0.33 68	0.47 44	0.39 152	0.16 109	0.11 57	0.21 216	0.23 272	0.17 139	0.14 87

MLCV	0.47 173	0.24 179	0.61 239	0.37 44	0.17 3	0.61 198	0.33 109	0.80 164	0.87 206	0.94 267	1.13 264	0.72 185	0.43 122	0.89 268	0.51 215	0.13 12	0.10 9	0.13 9	0.11 15	0.14 45	0.12 33

SMFormer	0.51 216	0.23 144	0.62 242	0.34 11	0.20 20	0.62 205	0.34 116	1.21 299	1.02 275	0.81 190	1.01 217	0.71 175	0.65 232	0.84 250	0.55 231	0.19 198	0.15 200	0.18 118	0.16 121	0.18 157	0.18 175

tta	0.51 216	0.23 144	0.62 242	0.34 11	0.20 20	0.62 205	0.34 116	1.21 299	1.02 275	0.81 190	1.01 217	0.71 175	0.65 232	0.84 250	0.55 231	0.19 198	0.15 200	0.18 118	0.16 121	0.15 77	0.14 87

qqq1	0.49 196	0.23 144	0.62 242	0.34 11	0.20 20	0.62 205	0.34 116	1.21 299	1.02 275	0.81 190	1.01 217	0.71 175	0.65 232	0.84 250	0.34 95	0.19 198	0.15 200	0.14 16	0.12 29	0.15 77	0.14 87

fff1	0.49 196	0.23 144	0.62 242	0.34 11	0.20 20	0.62 205	0.34 116	1.21 299	1.02 275	0.81 190	1.01 217	0.71 175	0.65 232	0.84 250	0.34 95	0.19 198	0.15 200	0.14 16	0.12 29	0.15 77	0.14 87

LoS_RVC	0.27 5	0.16 8	0.27 8	0.32 8	0.30 222	0.44 126	0.34 116	0.41 4	0.33 8	0.31 8	0.51 37	0.29 4	0.32 60	0.36 5	0.28 43	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 203

CASS	0.45 157	0.27 225	0.42 100	0.48 254	0.22 42	0.61 198	0.34 116	0.97 218	0.62 87	0.71 140	0.85 151	0.61 130	0.55 177	0.57 87	0.41 160	0.29 304	0.16 227	0.22 228	0.18 183	0.22 236	0.28 285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.35 46	0.17 19	0.34 26	0.38 65	0.22 42	0.31 53	0.34 116	0.68 98	1.24 329	0.45 43	0.65 69	0.47 68	0.43 122	0.38 12	0.27 33	0.13 12	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.11 9

BUS	0.45 157	0.25 197	0.43 109	0.45 221	0.28 190	0.70 238	0.34 116	0.94 206	0.76 149	0.75 165	0.80 123	0.65 154	0.49 146	0.64 154	0.51 215	0.20 219	0.14 177	0.22 228	0.19 207	0.18 157	0.18 175

NINENet	0.50 209	0.29 246	0.51 200	0.45 221	0.32 251	0.70 238	0.34 116	1.10 261	0.88 210	0.80 182	0.94 182	0.65 154	0.49 146	0.73 205	0.51 215	0.22 251	0.20 274	0.25 267	0.18 183	0.22 236	0.21 235

Sa-1000	0.48 180	0.24 179	0.41 81	0.45 221	0.25 112	0.59 192	0.34 116	0.81 167	0.93 236	0.82 199	1.50 331	0.53 86	0.45 133	0.92 280	0.30 59	0.15 79	0.12 98	0.21 216	0.19 207	0.15 77	0.13 58

test_4	0.36 64	0.18 34	0.31 13	0.44 200	0.25 112	0.20 1	0.34 116	0.56 28	0.41 42	0.59 72	1.45 327	0.43 54	0.25 11	0.63 147	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.17 84	0.19 207	0.15 77	0.11 9

UDGNet	0.48 180	0.77 361	0.50 193	0.48 254	0.31 239	0.41 115	0.34 116	0.70 121	0.92 231	0.65 105	0.60 59	0.58 108	0.43 122	0.63 147	0.41 160	0.32 325	0.15 200	0.66 372	0.19 207	0.36 321	0.21 235

IPLGR_C	0.40 119	0.21 100	0.64 255	0.45 221	0.33 260	0.52 148	0.34 116	0.66 79	0.62 87	0.82 199	0.92 178	0.45 60	0.32 60	0.52 59	0.46 197	0.17 141	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

HHNet	0.41 129	0.17 19	0.41 81	0.34 11	0.37 280	0.33 67	0.34 116	0.69 107	0.75 143	0.86 224	1.30 301	0.52 82	0.32 60	0.52 59	0.35 110	0.15 79	0.11 57	0.19 153	0.15 93	0.15 77	0.24 261

DEmStereo	0.48 180	0.17 19	0.50 193	0.38 65	0.25 112	0.59 192	0.34 116	0.63 60	0.74 141	0.89 243	1.66 342	0.58 108	1.06 335	0.60 124	0.42 164	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.16 121	0.14 45	0.15 106

DMCA	0.45 157	0.26 211	0.50 193	0.38 65	0.28 190	0.51 145	0.34 116	0.93 202	0.68 115	0.75 165	0.83 138	0.79 214	0.53 164	0.51 54	0.54 227	0.21 233	0.16 227	0.21 216	0.16 121	0.19 190	0.21 235

FADNet_RVC	0.55 239	0.37 284	1.17 344	0.44 200	0.31 239	0.56 177	0.34 116	1.06 251	0.88 210	0.67 117	0.90 172	0.61 130	0.65 232	0.93 285	0.70 262	0.21 233	0.18 252	0.26 281	0.23 272	0.31 296	0.28 285

AE-Stereo	0.34 35	0.21 100	0.42 100	0.48 254	0.31 239	0.48 137	0.35 133	0.61 51	0.62 87	0.32 12	0.55 50	0.52 82	0.27 23	0.47 44	0.29 54	0.13 12	0.13 151	0.18 118	0.16 121	0.15 77	0.12 33

mmm	0.44 147	0.27 225	0.46 145	0.38 65	0.24 86	0.61 198	0.35 133	0.94 206	0.53 68	0.72 150	1.05 237	0.63 137	0.50 156	0.57 87	0.45 187	0.18 169	0.15 200	0.23 242	0.20 229	0.20 202	0.18 175

ff7	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 104	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

IGEVStereo-DCA	0.29 12	0.22 127	0.38 53	0.35 29	0.27 171	0.37 86	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.30 6	0.35 25	0.27 23	0.51 54	0.22 1	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.12 29	0.13 20	0.15 106

ffff	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 104	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

11t	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 104	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

anonymousdsp	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.37 44	0.25 112	0.30 43	0.35 133	0.63 60	0.35 16	0.39 29	0.33 10	0.33 17	0.28 32	0.59 118	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

anonymousa	0.49 196	0.20 70	0.42 100	0.38 65	0.23 69	0.91 289	0.35 133	0.75 145	0.62 87	0.85 219	1.54 335	1.06 289	0.66 237	0.51 54	0.43 169	0.16 109	0.13 151	0.19 153	0.21 246	0.16 108	0.14 87

ccc-4	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 133	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 104	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106

IER	0.46 163	0.23 144	0.50 193	0.38 65	0.28 190	0.69 236	0.35 133	0.80 164	0.66 112	0.83 211	0.94 182	0.75 200	0.77 280	0.60 124	0.42 164	0.17 141	0.14 177	0.17 84	0.17 161	0.17 139	0.15 106

IGEV-Stereo	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.37 44	0.25 112	0.30 43	0.35 133	0.63 60	0.35 16	0.39 29	0.33 10	0.33 17	0.28 32	0.59 118	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.12 29	0.14 45	0.15 106
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.42 135	0.25 197	0.45 130	0.43 185	0.29 213	0.54 157	0.35 133	0.89 191	0.86 197	0.63 89	0.72 84	0.68 165	0.42 115	0.52 59	0.41 160	0.21 233	0.14 177	0.15 42	0.13 50	0.18 157	0.19 203

PSM-softLoss	0.38 93	0.20 70	0.48 171	0.41 131	0.26 147	0.30 43	0.35 133	0.69 107	0.46 56	0.62 82	0.82 133	0.59 121	0.33 68	0.70 190	0.39 152	0.19 198	0.12 98	0.20 177	0.18 183	0.16 108	0.22 248

KMStereo	0.38 93	0.20 70	0.48 171	0.41 131	0.26 147	0.30 43	0.35 133	0.69 107	0.46 56	0.62 82	0.82 133	0.59 121	0.33 68	0.70 190	0.39 152	0.19 198	0.12 98	0.20 177	0.18 183	0.16 108	0.22 248

cross-raft	0.34 35	0.20 70	0.37 44	0.44 200	0.23 69	0.32 63	0.35 133	0.74 139	0.40 39	0.60 76	0.77 104	0.57 100	0.27 23	0.43 24	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.15 42	0.13 50	0.15 77	0.11 9

pcwnet_v2	0.58 261	0.28 238	0.84 309	0.45 221	0.35 273	0.61 198	0.35 133	1.27 324	1.21 324	0.99 286	1.27 295	0.72 185	0.58 190	0.67 176	0.48 204	0.27 292	0.21 281	0.24 256	0.23 272	0.29 282	0.29 291

BEATNet_4x	0.46 163	0.32 259	0.56 224	0.37 44	0.19 9	0.63 214	0.35 133	1.01 233	0.72 131	0.77 175	0.83 138	0.70 171	0.59 196	0.68 184	0.53 224	0.16 109	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.24 255	0.16 144

iResNetv2_ROB	0.52 225	0.27 225	0.69 278	0.38 65	0.25 112	0.62 205	0.35 133	1.17 288	1.01 272	0.99 286	1.06 243	0.88 244	0.67 240	0.66 166	0.39 152	0.19 198	0.13 151	0.15 42	0.11 15	0.18 157	0.16 144

CoDeX	0.47 173	0.20 70	0.49 181	0.42 167	0.25 112	0.75 251	0.36 151	1.27 324	0.80 170	0.82 199	0.96 193	0.62 136	0.57 183	0.60 124	0.36 126	0.17 141	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.16 108	0.14 87

qqq	0.40 119	0.26 211	0.44 119	0.36 37	0.22 42	0.46 133	0.36 151	0.85 175	0.54 72	0.56 67	0.69 80	0.65 154	0.53 164	0.55 69	0.45 187	0.17 141	0.16 227	0.20 177	0.19 207	0.18 157	0.17 161

SA	0.44 147	0.25 197	0.46 145	0.46 240	0.24 86	0.43 122	0.36 151	0.75 145	0.96 249	0.59 72	1.03 229	0.48 72	0.52 161	0.94 292	0.32 73	0.16 109	0.12 98	0.21 216	0.19 207	0.15 77	0.13 58

dad	0.58 261	0.50 326	0.64 255	0.43 185	0.30 222	0.59 192	0.36 151	0.78 158	1.25 333	1.01 296	1.17 278	1.15 309	0.53 164	0.68 184	0.50 207	0.35 341	0.23 297	0.37 337	0.21 246	0.29 282	0.20 222

test_3	0.36 64	0.19 49	0.44 119	0.44 200	0.23 69	0.48 137	0.36 151	0.66 79	0.82 177	0.64 98	0.45 20	0.68 165	0.25 11	0.41 19	0.31 65	0.12 4	0.10 9	0.18 118	0.16 121	0.15 77	0.11 9

test-1	0.36 64	0.19 49	0.71 285	0.46 240	0.26 147	0.44 126	0.36 151	0.60 45	0.59 83	0.48 49	0.67 77	0.53 86	0.36 85	0.40 16	0.29 54	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.14 72	0.15 77	0.16 144

LMCR-Stereo	0.53 228	0.30 252	0.53 211	0.58 330	0.30 222	0.83 279	0.36 151	1.19 293	0.76 149	0.88 239	1.04 233	0.56 95	0.62 210	0.82 238	0.67 255	0.19 198	0.15 200	0.19 153	0.14 72	0.23 245	0.17 161

GES	0.44 147	0.23 144	0.57 227	0.40 107	0.30 222	0.59 192	0.36 151	0.96 214	0.68 115	0.74 163	0.83 138	0.47 68	0.48 143	0.67 176	0.43 169	0.22 251	0.16 227	0.17 84	0.16 121	0.18 157	0.23 255

xxxx	1.01 338	0.22 127	0.43 109	0.36 37	0.21 29	0.82 277	0.36 151	1.32 332	0.88 210	0.71 140	0.94 182	0.97 265	0.63 216	0.64 154	10.58 407	0.20 219	0.16 227	0.18 118	0.17 161	0.19 190	0.19 203

GMStereo	0.39 107	0.37 284	0.54 214	0.40 107	0.26 147	0.42 120	0.36 151	0.59 36	1.04 284	0.55 65	0.51 37	0.37 32	0.35 76	0.54 67	0.41 160	0.19 198	0.13 151	0.16 60	0.17 161	0.24 255	0.18 175
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet-RSSM	0.47 173	0.21 100	0.37 44	0.38 65	0.25 112	0.58 183	0.36 151	1.07 252	0.78 162	0.68 123	1.01 217	0.86 234	0.67 240	0.62 137	0.44 181	0.21 233	0.15 200	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.17 161

UCFNet_RVC	0.49 196	0.26 211	0.35 29	0.39 84	0.26 147	0.64 220	0.36 151	1.15 280	0.84 185	0.67 117	0.88 165	0.88 244	0.59 196	0.58 104	0.45 187	0.24 265	0.17 241	0.27 293	0.27 309	0.25 263	0.23 255

DualNet	0.47 173	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	0.68 98	1.04 284	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	0.57 87	0.88 299	0.16 109	0.10 9	0.25 267	0.21 246	0.16 108	0.16 144

ffm	0.44 147	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	0.68 98	1.04 284	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.25 267	0.21 246	0.16 108	0.16 144

ff1	0.49 196	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	0.68 98	1.04 284	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	1.01 298	0.88 299	0.16 109	0.10 9	0.25 267	0.21 246	0.16 108	0.16 144

mmx	0.53 228	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	1.16 283	1.03 280	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	1.01 298	0.88 299	0.20 219	0.15 200	0.25 267	0.21 246	0.22 236	0.20 222

whm_eth	0.48 180	0.30 252	0.74 292	0.46 240	0.38 288	0.37 86	0.37 163	0.79 160	0.78 162	0.82 199	1.74 348	0.37 32	0.38 91	0.60 124	0.38 146	0.18 169	0.16 227	0.20 177	0.20 229	0.19 190	0.22 248

xxx	0.53 228	0.26 211	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 162	0.37 163	1.16 283	1.03 280	0.73 157	0.96 193	0.71 175	0.53 164	1.01 298	0.88 299	0.20 219	0.15 200	0.25 267	0.21 246	0.22 236	0.20 222

DCRE	0.37 79	0.18 34	0.46 145	0.45 221	0.32 251	0.42 120	0.37 163	0.63 60	0.51 62	0.47 48	0.94 182	0.56 95	0.36 85	0.52 59	0.32 73	0.14 32	0.13 151	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.13 58

GwcNet-ADL	0.44 147	0.22 127	0.48 171	0.45 221	0.30 222	0.40 102	0.37 163	0.92 200	0.97 252	0.71 140	0.78 112	0.61 130	0.42 115	0.62 137	0.50 207	0.19 198	0.14 177	0.15 42	0.14 72	0.18 157	0.18 175

PSMNet-ADL	0.48 180	0.27 225	0.40 77	0.48 254	0.30 222	0.68 234	0.37 163	0.90 195	0.80 170	0.61 81	0.80 123	0.92 256	0.62 210	0.72 200	0.63 247	0.23 256	0.18 252	0.18 118	0.20 229	0.22 236	0.20 222

KYRaft	0.48 180	0.20 70	0.38 53	0.44 200	0.23 69	0.44 126	0.37 163	0.66 79	0.41 42	0.94 267	1.73 346	0.79 214	0.41 114	0.63 147	0.31 65	0.16 109	0.11 57	0.18 118	0.22 261	0.16 108	0.78 376

TestStereo	0.38 93	0.31 257	0.40 77	0.45 221	0.20 20	0.40 102	0.37 163	0.66 79	0.65 109	0.53 61	0.78 112	0.47 68	0.40 108	0.55 69	0.37 138	0.18 169	0.13 151	0.20 177	0.15 93	0.22 236	0.13 58

raft+_RVC	0.38 93	0.19 49	0.35 29	0.37 44	0.25 112	0.45 131	0.37 163	0.78 158	0.89 220	0.51 55	0.78 112	0.50 77	0.29 42	0.53 64	0.40 157	0.15 79	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.14 45	0.12 33

222	1.18 357	0.22 127	0.44 119	0.37 44	0.22 42	0.79 261	0.37 163	1.31 331	0.89 220	0.92 263	1.08 249	0.72 185	0.71 264	0.66 166	13.89 411	0.20 219	0.15 200	0.17 84	0.16 121	0.18 157	0.19 203

SFCPSM	0.47 173	0.21 100	0.55 218	0.40 107	0.27 171	0.87 287	0.37 163	1.33 334	0.77 156	0.80 182	0.84 143	0.54 90	0.49 146	0.57 87	0.37 138	0.18 169	0.13 151	0.18 118	0.20 229	0.16 108	0.15 106

cf-r	0.47 173	0.23 144	0.41 81	0.39 84	0.23 69	0.59 192	0.37 163	0.88 189	0.85 192	0.72 150	1.05 237	0.94 259	0.62 210	0.56 77	0.54 227	0.21 233	0.14 177	0.17 84	0.19 207	0.15 77	0.15 106

PSMNet-RSSM	0.48 180	0.22 127	0.38 53	0.42 167	0.25 112	0.50 141	0.37 163	1.10 261	0.77 156	0.70 134	1.06 243	0.84 230	0.64 226	0.62 137	0.47 201	0.23 256	0.15 200	0.23 242	0.25 294	0.20 202	0.19 203

CFNet-ft	0.48 180	0.23 144	0.36 34	0.40 107	0.26 147	0.64 220	0.37 163	0.87 185	0.85 192	0.64 98	1.00 214	1.01 275	0.64 226	0.61 131	0.53 224	0.23 256	0.15 200	0.24 256	0.21 246	0.23 245	0.18 175

HSM-Net_RVC	0.53 228	0.22 127	0.35 29	0.37 44	0.21 29	0.85 283	0.37 163	1.23 311	0.93 236	0.90 250	1.15 271	1.26 315	0.63 216	0.72 200	0.48 204	0.17 141	0.13 151	0.16 60	0.15 93	0.17 139	0.15 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.48 180	0.23 144	0.36 34	0.40 107	0.26 147	0.64 220	0.37 163	0.87 185	0.85 192	0.64 98	1.00 214	1.01 275	0.64 226	0.61 131	0.53 224	0.23 256	0.15 200	0.24 256	0.21 246	0.23 245	0.18 175

PWC_ROB	0.87 322	0.52 335	1.28 353	0.50 283	0.32 251	0.91 289	0.37 163	1.36 342	1.46 354	1.61 357	2.59 375	1.16 310	1.01 332	1.34 344	1.40 357	0.25 275	0.18 252	0.28 300	0.20 229	0.29 282	0.28 285

ACVNet-DCA	0.35 46	0.23 144	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 162	0.38 183	0.85 175	0.54 72	0.41 32	0.50 32	0.34 20	0.49 146	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.19 153	0.13 50	0.18 157	0.17 161

xx1	0.39 107	0.23 144	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 162	0.38 183	0.67 89	1.06 296	0.41 32	0.50 32	0.65 154	0.53 164	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.20 177	0.19 207	0.18 157	0.17 161

1test111	0.36 64	0.23 144	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 162	0.38 183	0.85 175	0.54 72	0.41 32	0.50 32	0.34 20	0.49 146	0.55 69	0.45 187	0.16 109	0.10 9	0.19 153	0.13 50	0.18 157	0.17 161

cc1	0.37 79	0.23 144	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 162	0.38 183	0.67 89	1.06 296	0.41 32	0.50 32	0.34 20	0.49 146	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.19 153	0.13 50	0.16 108	0.15 106

tt1	0.36 64	0.24 179	0.32 17	0.41 131	0.22 42	0.54 157	0.38 183	0.68 98	1.04 284	0.41 32	0.46 23	0.35 25	0.45 133	0.57 87	0.25 9	0.16 109	0.10 9	0.19 153	0.13 50	0.16 108	0.16 144

ttt	0.51 216	0.25 197	0.43 109	0.38 65	0.24 86	0.65 225	0.38 183	1.18 291	1.05 289	0.72 150	1.08 249	0.63 137	0.49 146	0.84 250	0.59 238	0.24 265	0.21 281	0.22 228	0.20 229	0.24 255	0.24 261

StereoVision	0.42 135	0.28 238	0.45 130	0.49 269	0.28 190	0.38 98	0.38 183	0.72 130	0.62 87	0.44 41	1.14 266	0.54 90	0.39 103	0.56 77	0.34 95	0.21 233	0.24 304	0.25 267	0.24 285	0.26 267	0.16 144

CAS	0.34 35	0.13 1	0.25 6	1.28 384	0.30 222	0.46 133	0.38 183	0.48 11	0.47 59	0.34 14	0.52 41	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 33	0.69 376	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.15 106

dd	0.43 141	0.38 293	0.55 218	0.44 200	0.25 112	0.47 135	0.38 183	0.70 121	1.05 289	0.59 72	0.65 69	0.42 48	0.39 103	0.66 166	0.50 207	0.24 265	0.15 200	0.21 216	0.15 93	0.22 236	0.18 175

GMOStereo	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 185	0.24 86	0.37 86	0.38 183	0.52 19	0.62 87	0.87 231	0.84 143	0.64 144	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.18 183	0.15 77	0.11 9

error version	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 185	0.24 86	0.37 86	0.38 183	0.52 19	0.62 87	0.87 231	0.84 143	0.64 144	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.18 183	0.15 77	0.11 9

test-v	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 185	0.24 86	0.37 86	0.38 183	0.52 19	0.62 87	0.87 231	0.84 143	0.64 144	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.18 183	0.15 77	0.11 9

AACVNet	0.50 209	0.23 144	0.49 181	0.46 240	0.29 213	0.52 148	0.38 183	0.90 195	0.55 76	0.81 190	1.03 229	1.00 272	0.70 260	0.83 245	0.54 227	0.21 233	0.18 252	0.24 256	0.18 183	0.23 245	0.20 222

AnonymousM	0.41 129	0.81 364	0.29 10	0.34 11	0.22 42	0.28 32	0.38 183	0.53 26	0.41 42	0.70 134	0.49 31	0.47 68	0.27 23	0.41 19	0.31 65	0.15 79	0.12 98	1.51 384	0.26 304	0.12 8	0.10 3

test-2	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 185	0.24 86	0.37 86	0.38 183	0.52 19	0.62 87	0.87 231	0.84 143	0.64 144	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 177	0.18 183	0.15 77	0.11 9

RALCasStereoNet	0.36 64	0.21 100	0.37 44	0.42 167	0.26 147	0.35 78	0.38 183	0.63 60	0.64 104	0.50 53	0.72 84	0.51 80	0.29 42	0.59 118	0.36 126	0.16 109	0.14 177	0.15 42	0.13 50	0.17 139	0.16 144

GwcNet-RSSM	0.49 196	0.24 179	0.42 100	0.40 107	0.23 69	0.55 162	0.38 183	0.93 202	0.93 236	0.71 140	1.16 276	0.86 234	0.60 200	0.62 137	0.66 252	0.21 233	0.14 177	0.19 153	0.20 229	0.16 108	0.15 106

DMCA-RVC	0.51 216	0.30 252	0.59 232	0.50 283	0.32 251	0.54 157	0.38 183	0.86 178	0.68 115	0.94 267	0.86 154	0.91 254	0.68 246	0.70 190	0.59 238	0.23 256	0.18 252	0.31 316	0.23 272	0.26 267	0.19 203

RASNet	0.53 228	0.22 127	0.52 205	0.38 65	0.22 42	0.68 234	0.38 183	0.97 218	0.88 210	0.73 157	1.04 233	1.03 282	0.92 316	0.90 270	0.86 293	0.16 109	0.14 177	0.14 16	0.17 161	0.15 77	0.13 58

RAFT_CTSACE	0.45 157	0.20 70	0.44 119	0.45 221	0.27 171	0.34 73	0.39 202	0.60 45	0.73 136	0.76 170	1.44 324	0.83 226	0.38 91	1.08 313	0.26 25	0.12 4	0.13 151	0.18 118	0.16 121	0.15 77	0.11 9

test_xeample	1.01 338	0.21 100	0.42 100	0.35 29	0.21 29	0.71 243	0.39 202	1.23 311	0.86 197	0.81 190	1.04 233	0.69 169	0.61 205	0.69 187	10.93 408	0.19 198	0.15 200	0.18 118	0.17 161	0.18 157	0.17 161

MMNet	0.55 239	0.25 197	0.61 239	0.43 185	0.34 267	1.07 319	0.39 202	0.87 185	0.91 226	0.91 255	0.93 181	0.86 234	0.76 276	0.81 236	0.76 274	0.15 79	0.14 177	0.18 118	0.19 207	0.20 202	0.16 144

acv_ft	0.51 216	0.23 144	0.56 224	0.44 200	0.28 190	0.86 286	0.39 202	0.91 199	0.80 170	0.97 280	0.96 193	0.79 214	0.59 196	0.63 147	0.87 297	0.17 141	0.15 200	0.16 60	0.15 93	0.17 139	0.15 106

FADNet-RVC	0.60 271	0.53 338	1.14 339	0.46 240	0.39 293	0.61 198	0.39 202	1.12 270	0.87 206	0.70 134	0.84 143	1.04 284	0.55 177	0.94 292	0.69 259	0.26 285	0.25 312	0.28 300	0.28 314	0.31 296	0.31 304

PWCDC_ROB	0.89 326	0.49 322	0.80 307	0.74 366	0.40 298	1.03 313	0.39 202	1.33 334	2.35 383	1.02 298	3.77 392	0.81 224	0.92 316	1.20 327	0.90 312	0.34 337	0.22 287	0.24 256	0.20 229	0.34 313	0.29 291

TestStereo1	0.43 141	0.23 144	0.41 81	0.51 295	0.24 86	0.34 73	0.40 208	0.77 153	0.90 222	0.68 123	0.96 193	0.48 72	0.46 136	0.91 277	0.32 73	0.16 109	0.13 151	0.18 118	0.15 93	0.14 45	0.13 58

BSDual-CNN	0.46 163	0.25 197	0.43 109	0.45 221	0.28 190	0.77 254	0.40 208	0.94 206	0.76 149	0.75 165	0.80 123	0.76 206	0.54 175	0.64 154	0.43 169	0.20 219	0.14 177	0.22 228	0.19 207	0.18 157	0.18 175

hknet	0.49 196	0.25 197	0.51 200	0.45 221	0.29 213	0.77 254	0.40 208	0.94 206	0.83 182	0.75 165	0.80 123	0.97 265	0.61 205	0.73 205	0.45 187	0.18 169	0.14 177	0.22 228	0.19 207	0.18 157	0.18 175

SA-5K	0.43 141	0.23 144	0.41 81	0.51 295	0.24 86	0.34 73	0.40 208	0.77 153	0.90 222	0.68 123	0.96 193	0.48 72	0.46 136	0.91 277	0.32 73	0.16 109	0.13 151	0.18 118	0.15 93	0.14 45	0.13 58

AASNet	0.53 228	0.25 197	0.52 205	0.49 269	0.32 251	0.74 248	0.40 208	1.50 360	0.86 197	0.86 224	0.92 178	0.64 144	0.59 196	0.59 118	0.79 279	0.23 256	0.19 266	0.20 177	0.16 121	0.21 220	0.19 203

DRaft	0.49 196	0.17 19	0.47 155	0.37 44	0.25 112	0.58 183	0.40 208	0.65 71	0.85 192	1.02 298	1.75 350	0.50 77	0.82 295	0.63 147	0.40 157	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.16 121	0.14 45	0.15 106

ACVNet	0.46 163	0.23 144	0.36 34	0.39 84	0.28 190	0.58 183	0.40 208	0.87 185	0.80 170	0.64 98	0.96 193	0.79 214	0.60 200	0.63 147	0.67 255	0.17 141	0.15 200	0.16 60	0.15 93	0.18 157	0.15 106

hitnet-ft	0.55 239	0.27 225	0.39 70	0.41 131	0.28 190	0.78 258	0.40 208	0.92 200	0.90 222	0.82 199	1.01 217	1.13 306	0.70 260	0.78 229	0.67 255	0.28 298	0.20 274	0.28 300	0.22 261	0.29 282	0.26 271

DANet	0.71 292	0.45 316	0.91 319	0.59 333	0.40 298	0.81 269	0.40 208	0.97 218	0.84 185	1.20 334	1.22 286	1.33 329	0.88 310	1.16 322	1.24 348	0.27 292	0.23 297	0.31 316	0.25 294	0.35 317	0.32 308
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
HSM	0.51 216	0.24 179	0.41 81	0.39 84	0.24 86	0.75 251	0.40 208	1.22 307	0.75 143	0.81 190	0.91 174	1.21 311	0.69 250	0.87 260	0.46 197	0.17 141	0.13 151	0.17 84	0.14 72	0.17 139	0.17 161

StereoDRNet-Refined	0.58 261	0.32 259	0.54 214	0.46 240	0.30 222	0.96 300	0.40 208	1.00 226	0.94 243	1.12 324	1.08 249	0.96 263	0.67 240	0.90 270	0.89 310	0.17 141	0.13 151	0.22 228	0.21 246	0.20 202	0.19 203
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.49 196	0.29 246	0.79 305	0.42 167	0.21 29	0.61 198	0.40 208	0.82 168	0.99 261	0.87 231	1.12 258	0.69 169	0.53 164	0.78 229	0.51 215	0.15 79	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.17 139	0.15 106

gwcnet-sp	0.48 180	0.23 144	0.70 282	0.40 107	0.26 147	0.81 269	0.41 220	0.89 191	0.84 185	0.91 255	0.76 100	0.66 159	0.61 205	0.66 166	0.50 207	0.18 169	0.17 241	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.18 175

scenet	0.48 180	0.23 144	0.70 282	0.40 107	0.26 147	0.81 269	0.41 220	0.89 191	0.84 185	0.91 255	0.76 100	0.66 159	0.61 205	0.66 166	0.50 207	0.18 169	0.17 241	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.18 175

ssnet	0.48 180	0.23 144	0.70 282	0.40 107	0.26 147	0.81 269	0.41 220	0.89 191	0.84 185	0.91 255	0.76 100	0.66 159	0.61 205	0.66 166	0.50 207	0.18 169	0.17 241	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.18 175

DAS	0.51 216	0.25 197	0.60 237	0.48 254	0.31 239	0.58 183	0.41 220	0.83 169	0.97 252	0.89 243	1.12 258	0.70 171	0.75 273	0.82 238	0.43 169	0.17 141	0.13 151	0.18 118	0.15 93	0.20 202	0.18 175

SepStereo	0.51 216	0.25 197	0.60 237	0.48 254	0.31 239	0.58 183	0.41 220	0.83 169	0.97 252	0.89 243	1.12 258	0.70 171	0.75 273	0.93 285	0.43 169	0.17 141	0.13 151	0.18 118	0.15 93	0.20 202	0.18 175

UNet	0.54 238	0.26 211	0.66 265	0.44 200	0.40 298	0.99 306	0.41 220	0.98 221	0.75 143	0.83 211	0.89 169	1.04 284	0.72 268	0.73 205	0.62 244	0.19 198	0.14 177	0.20 177	0.17 161	0.20 202	0.17 161

FADNet	0.61 273	0.51 329	1.10 334	0.45 221	0.44 323	0.65 225	0.41 220	1.19 293	1.05 289	0.70 134	0.84 143	0.98 268	0.66 237	0.82 238	0.50 207	0.29 304	0.30 331	0.27 293	0.30 320	0.46 348	0.35 321

test_5	0.43 141	0.24 179	0.43 109	0.52 306	0.28 190	0.28 32	0.42 227	0.72 130	0.82 177	0.62 82	0.91 174	0.72 185	0.55 177	0.79 232	0.35 110	0.14 32	0.11 57	0.18 118	0.18 183	0.18 157	0.16 144

1111x	0.55 239	0.22 127	0.46 145	0.38 65	0.20 20	0.66 228	0.43 228	1.23 311	0.99 261	0.71 140	0.99 212	0.95 261	0.69 250	0.90 270	1.08 336	0.18 169	0.17 241	0.18 118	0.19 207	0.20 202	0.18 175

ProNet	0.29 12	0.21 100	0.38 53	0.35 29	0.24 86	0.32 63	0.43 228	0.57 31	0.37 31	0.33 13	0.30 6	0.32 9	0.28 32	0.57 87	0.26 25	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.13 58

psmg	0.49 196	0.25 197	0.43 109	0.41 131	0.28 190	0.85 283	0.43 228	0.99 223	0.76 149	0.91 255	0.94 182	0.76 206	0.54 175	0.64 154	0.43 169	0.20 219	0.15 200	0.20 177	0.20 229	0.18 157	0.18 175

ICVP	0.46 163	0.25 197	0.38 53	0.48 254	0.28 190	0.58 183	0.43 228	1.00 226	0.70 120	0.67 117	0.95 189	0.75 200	0.55 177	0.53 64	0.54 227	0.23 256	0.17 241	0.19 153	0.17 161	0.19 190	0.20 222
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC-Resample	0.56 250	0.33 267	1.16 340	0.49 269	0.34 267	0.71 243	0.43 228	1.01 233	0.93 236	0.82 199	0.87 158	0.74 199	0.67 240	0.73 205	0.45 187	0.18 169	0.18 252	0.26 281	0.27 309	0.26 267	0.27 278

DeepPruner_ROB	0.53 228	0.34 272	0.59 232	0.41 131	0.30 222	0.50 141	0.43 228	1.19 293	0.70 120	0.85 219	1.05 237	0.86 234	0.55 177	0.84 250	0.51 215	0.29 304	0.23 297	0.22 228	0.22 261	0.26 267	0.25 267

STTStereo	0.55 239	0.37 284	0.76 300	0.44 200	0.31 239	0.60 197	0.44 234	0.96 214	0.86 197	0.99 286	0.90 172	0.96 263	0.58 190	0.71 195	0.61 242	0.25 275	0.23 297	0.26 281	0.32 333	0.24 255	0.23 255

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 228	0.32 259	0.64 255	0.44 200	0.30 222	0.66 228	0.44 234	1.04 243	0.88 210	0.91 255	0.91 174	0.99 269	0.60 200	0.68 184	0.60 241	0.21 233	0.17 241	0.22 228	0.22 261	0.21 220	0.21 235
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Prome-Stereo	0.46 163	0.19 49	0.35 29	0.44 200	0.26 147	0.40 102	0.45 236	0.68 98	0.44 52	0.96 275	1.84 353	0.59 121	0.67 240	0.61 131	0.32 73	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.14 72	0.16 108	0.29 291

ac_64	0.52 225	0.22 127	0.50 193	0.45 221	0.28 190	0.80 264	0.45 236	1.02 236	0.61 86	0.91 255	0.83 138	1.07 294	0.68 246	0.74 211	0.70 262	0.21 233	0.18 252	0.20 177	0.19 207	0.18 157	0.15 106

HGLStereo	0.56 250	0.28 238	0.57 227	0.50 283	0.37 280	0.80 264	0.45 236	1.02 236	0.78 162	0.86 224	1.14 266	0.89 248	0.82 295	0.76 218	0.73 269	0.21 233	0.20 274	0.19 153	0.18 183	0.19 190	0.21 235

RAFT+CT+SA	0.39 107	0.23 144	0.36 34	0.51 295	0.27 171	0.29 36	0.46 239	0.75 145	0.80 170	0.51 55	0.89 169	0.41 42	0.40 108	0.78 229	0.32 73	0.14 32	0.11 57	0.18 118	0.18 183	0.15 77	0.14 87

sAnonymous2	0.40 119	0.39 297	0.85 310	0.48 254	0.37 280	0.40 102	0.46 239	0.57 31	0.52 65	0.38 21	0.46 23	0.35 25	0.42 115	0.43 24	0.30 59	0.19 198	0.14 177	0.18 118	0.17 161	0.57 366	0.44 350

CroCo_RVC	0.40 119	0.39 297	0.85 310	0.48 254	0.37 280	0.40 102	0.46 239	0.57 31	0.52 65	0.38 21	0.46 23	0.35 25	0.42 115	0.43 24	0.30 59	0.19 198	0.14 177	0.18 118	0.17 161	0.57 366	0.44 350

ADLNet	0.55 239	0.27 225	0.51 200	0.44 200	0.35 273	0.78 258	0.46 239	1.08 256	0.86 197	0.99 286	0.98 208	0.92 256	0.63 216	0.69 187	0.81 284	0.22 251	0.16 227	0.22 228	0.22 261	0.21 220	0.21 235

SuperB	1.04 343	0.37 284	4.81 399	0.43 185	0.31 239	0.99 306	0.46 239	1.02 236	2.09 376	1.09 320	1.09 253	0.75 200	0.81 291	1.06 308	1.76 364	0.19 198	0.15 200	0.17 84	0.15 93	2.82 406	0.26 271

SQANet	0.82 314	0.74 359	0.67 269	1.13 379	0.98 378	1.11 325	0.47 244	1.07 252	0.83 182	0.91 255	1.05 237	1.03 282	0.74 271	1.01 298	0.64 249	0.61 373	0.24 304	1.03 380	0.35 340	1.18 383	0.58 371

GASNet	0.67 281	0.72 357	0.96 323	0.70 362	0.48 335	0.62 205	0.47 244	1.08 256	1.03 280	0.94 267	0.82 133	0.93 258	0.83 299	1.33 342	0.80 281	0.31 313	0.22 287	0.29 308	0.28 314	0.44 341	0.24 261

TransformOpticalFlow	0.44 147	0.20 70	0.47 155	0.41 131	0.23 69	0.37 86	0.47 244	0.94 206	0.76 149	0.65 105	1.14 266	0.73 194	0.56 182	0.76 218	0.32 73	0.15 79	0.10 9	0.17 84	0.15 93	0.14 45	0.13 58

RAFT	0.45 157	0.22 127	0.45 130	0.47 249	0.26 147	0.54 157	0.47 244	0.66 79	0.58 82	0.80 182	0.82 133	0.94 259	0.57 183	0.75 215	0.34 95	0.17 141	0.15 200	0.22 228	0.20 229	0.16 108	0.12 33

GMM-Stereo	0.44 147	0.19 49	0.36 34	0.42 167	0.25 112	0.51 145	0.47 244	0.71 126	0.53 68	0.76 170	1.37 310	0.76 206	0.38 91	0.60 124	0.33 85	0.15 79	0.10 9	0.20 177	0.19 207	0.16 108	0.27 278

DispFullNet	1.60 376	2.63 410	2.75 388	2.56 403	1.79 395	1.24 342	0.47 244	1.37 344	1.45 353	1.87 368	1.50 331	1.55 354	2.46 389	2.04 380	1.04 333	0.59 372	0.18 252	2.32 399	0.68 380	2.29 399	1.14 392

LL-Strereo	0.57 255	0.27 225	0.68 272	0.48 254	0.34 267	0.39 101	0.48 250	0.94 206	0.97 252	0.83 211	0.78 112	1.10 299	1.18 347	1.33 342	0.49 206	0.17 141	0.14 177	0.22 228	0.19 207	0.16 108	0.17 161

SACVNet	0.58 261	0.34 272	0.55 218	0.55 320	0.36 275	0.63 214	0.48 250	1.13 271	0.77 156	1.02 298	1.06 243	1.02 280	0.74 271	0.90 270	0.51 215	0.27 292	0.21 281	0.25 267	0.24 285	0.29 282	0.36 323

stereogan	0.80 310	0.31 257	0.71 285	0.59 333	0.50 338	1.72 371	0.48 250	1.35 339	1.37 344	1.00 291	1.46 329	1.56 355	0.95 325	1.29 338	0.84 288	0.28 298	0.29 328	0.29 308	0.25 294	0.38 327	0.38 335

SHD	0.93 333	0.50 326	1.18 345	0.59 333	0.46 334	0.97 301	0.48 250	1.70 376	2.15 377	1.58 354	1.37 310	1.42 341	1.19 349	1.31 340	1.60 359	0.31 313	0.26 317	0.32 321	0.33 336	0.40 330	0.42 344

AANet_RVC	0.57 255	0.32 259	0.54 214	0.45 221	0.27 171	0.57 181	0.48 250	1.00 226	1.28 337	0.86 224	1.33 305	0.87 239	0.58 190	1.07 311	0.75 273	0.18 169	0.12 98	0.15 42	0.13 50	0.18 157	0.18 175

NVstereo2D	0.60 271	0.30 252	0.75 295	0.48 254	0.43 316	0.89 288	0.48 250	1.05 248	1.15 315	0.66 116	0.86 154	0.88 244	0.70 260	0.99 295	0.65 250	0.32 325	0.15 200	0.28 300	0.20 229	0.40 330	0.36 323

fast-acv-ft	0.64 276	0.30 252	0.73 288	0.45 221	0.34 267	1.17 334	0.49 256	0.86 178	0.98 256	1.02 298	1.36 307	1.29 319	0.85 302	0.76 218	0.81 284	0.21 233	0.23 297	0.23 242	0.23 272	0.21 220	0.20 222

ToySt	0.49 196	0.27 225	0.75 295	0.40 107	0.27 171	0.64 220	0.49 256	0.84 172	0.77 156	0.60 76	0.83 138	0.88 244	0.66 237	0.70 190	0.56 233	0.16 109	0.17 241	0.21 216	0.20 229	0.21 220	0.19 203

Anonymous	0.39 107	0.27 225	0.66 265	0.53 311	0.43 316	0.55 162	0.49 256	0.63 60	0.50 61	0.37 17	0.42 19	0.33 17	0.42 115	0.56 77	0.38 146	0.20 219	0.19 266	0.17 84	0.18 183	0.30 291	0.24 261

UPFNet	0.53 228	0.24 179	0.51 200	0.45 221	0.38 288	0.84 282	0.49 256	0.99 223	0.75 143	0.87 231	0.88 165	0.86 234	0.64 226	0.80 233	0.71 266	0.20 219	0.20 274	0.20 177	0.20 229	0.19 190	0.15 106

MyStereo07	0.32 28	0.22 127	0.34 26	0.42 167	0.28 190	0.40 102	0.50 260	0.72 130	0.37 31	0.37 17	0.34 16	0.32 9	0.31 56	0.59 118	0.27 33	0.14 32	0.13 151	0.18 118	0.17 161	0.17 139	0.16 144

MyStereo06	0.38 93	0.21 100	0.61 239	0.41 131	0.28 190	0.41 115	0.50 260	0.95 212	0.35 16	0.62 82	0.54 45	0.76 206	0.27 23	0.50 51	0.29 54	0.14 32	0.13 151	0.18 118	0.17 161	0.17 139	0.15 106

MyStereo05	0.44 147	0.21 100	0.45 130	0.41 131	0.28 190	0.41 115	0.50 260	0.93 202	1.09 307	0.76 170	0.61 62	0.51 80	0.57 183	0.73 205	0.42 164	0.14 32	0.13 151	0.18 118	0.17 161	0.17 139	0.15 106

MyStereo04	0.44 147	0.22 127	0.44 119	0.42 167	0.28 190	0.40 102	0.50 260	1.00 226	1.08 305	0.62 82	0.58 57	0.55 93	0.57 183	0.71 195	0.44 181	0.14 32	0.13 151	0.18 118	0.17 161	0.17 139	0.16 144

CSP-Net	0.56 250	0.27 225	0.49 181	0.41 131	0.28 190	1.22 339	0.50 260	1.23 311	0.72 131	0.95 274	0.95 189	0.89 248	0.62 210	0.83 245	0.62 244	0.26 285	0.17 241	0.17 84	0.17 161	0.18 157	0.17 161

ADLNet2	0.55 239	0.25 197	0.65 260	0.47 249	0.30 222	0.83 279	0.50 260	1.05 248	0.95 248	0.80 182	0.98 208	0.99 269	0.69 250	0.77 225	0.73 269	0.20 219	0.16 227	0.17 84	0.18 183	0.21 220	0.21 235

STrans-v2	0.46 163	0.20 70	0.48 171	0.40 107	0.24 86	0.55 162	0.50 260	1.07 252	0.73 136	0.65 105	1.05 237	0.72 185	0.69 250	0.72 200	0.33 85	0.14 32	0.10 9	0.17 84	0.14 72	0.13 20	0.12 33

PSM-AAD	0.48 180	0.20 70	0.37 44	0.43 185	0.23 69	0.56 177	0.50 260	0.65 71	0.70 120	1.07 315	1.12 258	0.58 108	0.92 316	0.61 131	0.32 73	0.15 79	0.11 57	0.25 267	0.26 304	0.18 157	0.43 349

Anonymous3	0.46 163	0.34 272	0.86 315	0.50 283	0.37 280	0.81 269	0.50 260	0.72 130	0.65 109	0.51 55	0.65 69	0.45 60	0.45 133	0.64 154	0.38 146	0.24 265	0.24 304	0.22 228	0.21 246	0.23 245	0.23 255

delet	0.55 239	0.24 179	0.55 218	0.44 200	0.33 260	1.07 319	0.50 260	1.00 226	0.86 197	0.85 219	0.96 193	0.90 252	0.63 216	0.83 245	0.74 272	0.18 169	0.18 252	0.20 177	0.21 246	0.16 108	0.15 106

psmorigin	0.82 314	0.51 329	2.09 382	0.49 269	0.41 305	0.85 283	0.50 260	1.04 243	0.88 210	1.45 349	1.43 322	1.50 349	1.06 335	1.22 330	0.97 322	0.31 313	0.32 344	0.27 293	0.27 309	0.33 306	0.42 344

GwcNet	0.69 286	0.36 281	1.10 334	0.51 295	0.42 311	1.08 323	0.50 260	1.21 299	1.16 316	1.00 291	1.37 310	1.06 289	0.79 287	0.92 280	0.94 316	0.25 275	0.24 304	0.24 256	0.22 261	0.23 245	0.26 271

RTSC	0.87 322	0.48 319	1.23 350	0.52 306	0.37 280	1.13 328	0.50 260	1.34 336	1.79 370	1.51 351	1.24 291	1.12 303	0.81 291	1.62 361	2.16 374	0.25 275	0.19 266	0.23 242	0.24 285	0.30 291	0.31 304

DLCB_ROB	0.58 261	0.28 238	0.47 155	0.49 269	0.32 251	0.77 254	0.50 260	0.99 223	0.92 231	1.04 307	1.14 266	1.21 311	0.69 250	0.88 263	0.69 259	0.20 219	0.20 274	0.22 228	0.22 261	0.21 220	0.18 175

AF-Net	0.81 313	0.39 297	0.68 272	0.64 345	0.54 347	0.91 289	0.51 274	1.61 371	1.31 340	0.96 275	2.02 360	1.46 343	1.26 355	1.11 318	0.99 326	0.32 325	0.24 304	0.39 342	0.27 309	0.30 291	0.25 267

ADCRef	0.80 310	0.43 308	1.32 358	0.50 283	0.45 327	1.07 319	0.51 274	1.07 252	0.98 256	1.17 329	1.42 319	0.87 239	0.91 313	0.85 257	3.19 385	0.18 169	0.16 227	0.23 242	0.23 272	0.22 236	0.21 235

DISCO	0.70 288	0.26 211	0.68 272	0.44 200	0.31 239	1.14 329	0.51 274	1.23 311	1.23 327	0.81 190	1.05 237	1.50 349	0.85 302	1.82 372	1.03 330	0.19 198	0.15 200	0.18 118	0.16 121	0.24 255	0.23 255

Anonymous_2	0.82 314	0.44 312	0.63 250	0.40 107	0.43 316	0.80 264	0.52 277	0.72 130	0.77 156	0.71 140	0.60 59	0.87 239	0.76 276	0.75 215	0.58 234	0.52 367	0.54 379	0.54 366	4.82 414	0.56 364	0.40 340

CRFU-Net	0.57 255	0.27 225	0.57 227	0.46 240	0.30 222	1.20 338	0.52 277	1.10 261	0.56 80	1.00 291	0.98 208	1.06 289	0.79 287	0.81 236	0.71 266	0.21 233	0.19 266	0.18 118	0.16 121	0.18 157	0.19 203

DSFCA	0.55 239	0.25 197	0.62 242	0.40 107	0.36 275	0.74 248	0.52 277	1.04 243	0.82 177	1.06 312	0.84 143	0.89 248	0.63 216	0.99 295	0.58 234	0.25 275	0.21 281	0.21 216	0.21 246	0.21 220	0.19 203

Syn2CoEx	0.71 292	0.51 329	0.95 321	0.64 345	0.45 327	0.91 289	0.53 280	1.48 357	1.13 312	0.93 264	1.35 306	1.02 280	0.99 329	0.92 280	0.80 281	0.30 310	0.27 321	0.28 300	0.24 285	0.23 245	0.24 261

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 281	0.81 364	0.73 288	0.53 311	0.37 280	1.40 350	0.53 280	1.04 243	0.79 169	0.88 239	0.94 182	0.95 261	0.53 164	0.93 285	0.58 234	0.39 350	0.30 331	0.57 368	0.31 327	0.53 360	0.30 298

edge stereo	0.76 302	0.38 293	0.74 292	0.52 306	0.43 316	0.80 264	0.53 280	1.28 326	1.06 296	1.28 341	1.38 315	1.81 362	1.11 340	1.08 313	0.85 292	0.33 331	0.32 344	0.41 346	0.28 314	0.32 301	0.36 323

StereoDRNet	0.64 276	0.33 267	0.68 272	0.51 295	0.43 316	1.03 313	0.53 280	1.47 356	0.99 261	1.10 322	0.87 158	1.07 294	0.71 264	0.82 238	0.88 299	0.23 256	0.19 266	0.25 267	0.23 272	0.27 277	0.19 203

iRaft-Stereo_5w	0.45 157	0.21 100	0.48 171	0.42 167	0.28 190	0.31 53	0.54 284	0.63 60	0.62 87	0.62 82	0.89 169	1.01 275	0.69 250	0.75 215	0.66 252	0.13 12	0.12 98	0.17 84	0.15 93	0.14 45	0.15 106

IRAFT_RVC	0.42 135	0.20 70	0.48 171	0.44 200	0.24 86	0.27 25	0.54 284	0.74 139	0.77 156	0.76 170	0.80 123	0.73 194	0.51 159	0.70 190	0.36 126	0.17 141	0.10 9	0.21 216	0.16 121	0.16 108	0.14 87

GEStereo_RVC	0.55 239	0.29 246	0.63 250	0.49 269	0.31 239	0.70 238	0.54 284	1.22 307	0.92 231	0.82 199	0.85 151	0.85 232	0.63 216	0.90 270	0.65 250	0.24 265	0.16 227	0.19 153	0.16 121	0.21 220	0.22 248

NOSS_ROB	0.57 255	0.39 297	0.39 70	0.44 200	0.30 222	0.73 247	0.54 284	1.03 240	1.08 305	0.67 117	0.87 158	0.76 206	0.57 183	0.77 225	0.47 201	0.38 348	0.38 359	0.44 350	0.42 357	0.37 323	0.34 316

ARAFT	0.47 173	0.24 179	0.79 305	0.42 167	0.25 112	0.55 162	0.55 288	0.75 145	0.81 176	0.89 243	0.75 98	0.73 194	0.47 139	0.88 263	0.37 138	0.15 79	0.12 98	0.23 242	0.22 261	0.14 45	0.13 58

RP	0.76 302	0.36 281	0.63 250	0.66 353	0.58 358	0.80 264	0.55 288	1.14 277	1.22 326	0.97 280	1.65 340	1.43 342	1.32 357	1.01 298	0.84 288	0.33 331	0.30 331	0.36 333	0.30 320	0.34 313	0.34 316

Nwc_Net	0.78 306	0.38 293	0.73 288	0.60 338	0.55 349	1.05 318	0.55 288	1.67 375	1.05 289	0.88 239	1.86 355	1.40 340	1.09 338	1.10 316	0.87 297	0.30 310	0.25 312	0.36 333	0.38 345	0.29 282	0.29 291

ADCP+	1.06 346	0.35 276	1.51 371	0.49 269	0.51 341	1.45 356	0.55 288	1.25 321	1.03 280	1.16 328	1.15 271	1.10 299	1.07 337	1.56 357	6.75 404	0.19 198	0.16 227	0.23 242	0.21 246	0.28 279	0.21 235

SGM-Forest	0.62 274	0.32 259	0.39 70	0.43 185	0.30 222	1.02 310	0.55 288	1.09 260	1.05 289	1.06 312	1.18 280	1.10 299	0.67 240	0.88 263	0.62 244	0.31 313	0.33 350	0.33 326	0.30 320	0.30 291	0.28 285
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
iinet-f	0.67 281	0.26 211	2.15 384	0.39 84	0.31 239	1.19 337	0.56 293	0.84 172	0.84 185	0.80 182	1.17 278	1.05 288	0.84 301	0.71 195	1.21 346	0.20 219	0.18 252	0.17 84	0.15 93	0.20 202	0.20 222

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 275	0.28 238	0.99 326	0.40 107	0.30 222	1.03 313	0.56 293	1.10 261	0.99 261	0.97 280	1.22 286	1.06 289	0.69 250	1.07 311	0.95 319	0.19 198	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.22 236	0.21 235

psm_up	0.55 239	0.26 211	0.47 155	0.49 269	0.32 251	0.65 225	0.56 293	1.04 243	0.82 177	0.82 199	0.88 165	1.01 275	0.94 322	0.74 211	0.61 242	0.21 233	0.25 312	0.26 281	0.23 272	0.21 220	0.20 222

UDG	0.88 324	0.82 367	0.67 269	1.00 376	0.96 375	1.02 310	0.57 296	1.13 271	0.99 261	0.90 250	0.97 207	1.31 322	0.99 329	0.85 257	0.84 288	0.54 371	0.32 344	1.77 387	0.40 351	0.94 376	0.66 373

RGC	0.79 309	0.59 346	0.71 285	0.65 350	0.65 363	0.92 293	0.58 297	1.29 327	1.05 289	1.07 315	1.45 327	1.47 346	1.03 333	1.21 329	0.88 299	0.32 325	0.30 331	0.48 358	0.40 351	0.37 323	0.37 329

PS-NSSS	0.58 261	0.44 312	0.62 242	0.42 167	0.33 260	0.66 228	0.58 297	1.02 236	0.86 197	0.77 175	1.28 297	0.72 185	0.64 226	0.82 238	0.59 238	0.31 313	0.26 317	0.40 345	0.27 309	0.33 306	0.26 271

ssnet_v2	0.58 261	0.28 238	0.56 224	0.43 185	0.29 213	0.95 297	0.59 299	1.13 271	0.99 261	0.93 264	0.80 123	0.99 269	0.64 226	0.82 238	0.94 316	0.25 275	0.22 287	0.23 242	0.24 285	0.20 202	0.19 203

FAT-Stereo	0.73 298	0.33 267	0.75 295	0.49 269	0.37 280	0.71 243	0.59 299	1.36 342	1.30 339	1.03 306	1.40 316	1.59 358	1.15 343	0.87 260	0.86 293	0.28 298	0.28 323	0.28 300	0.23 272	0.28 279	0.38 335

LRCNet_RVC	21.24 418	31.15 424	21.41 414	28.98 421	23.82 419	3.13 397	0.60 301	20.96 421	1.59 362	25.58 421	28.15 424	21.99 421	14.79 411	21.94 422	16.41 413	28.89 430	14.87 421	33.53 426	31.28 426	29.51 428	26.16 426

RAFT + AFF	0.53 228	0.29 246	0.75 295	0.51 295	0.32 251	0.63 214	0.60 301	1.00 226	0.91 226	0.78 178	0.87 158	0.83 226	0.58 190	0.80 233	0.47 201	0.17 141	0.20 274	0.23 242	0.22 261	0.18 157	0.18 175

MFN_U_SF_RVC	1.09 350	0.59 346	1.97 381	0.67 356	0.44 323	1.93 375	0.60 301	1.85 378	1.36 342	1.61 357	1.54 335	1.95 368	1.37 359	1.64 364	1.73 362	0.40 354	0.37 357	0.45 351	0.48 364	0.44 341	0.44 350

S-Stereo	0.74 299	0.35 276	0.96 323	0.56 323	0.45 327	0.82 277	0.60 301	1.24 318	1.60 365	0.96 275	1.41 318	1.12 303	0.94 322	0.80 233	1.04 333	0.26 285	0.31 341	0.28 300	0.25 294	0.32 301	0.47 359

MeshStereo	1.34 364	0.43 308	0.54 214	0.44 200	0.34 267	1.66 367	0.60 301	1.94 379	1.37 344	4.47 405	3.25 384	4.71 396	1.94 382	1.92 375	1.17 343	0.35 341	0.35 354	0.37 337	0.31 327	0.32 301	0.32 308
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
CVANet_RVC	0.57 255	0.33 267	0.44 119	0.47 249	0.32 251	0.67 232	0.61 306	1.05 248	0.93 236	0.85 219	1.04 233	1.01 275	0.73 269	0.83 245	0.52 221	0.29 304	0.19 266	0.27 293	0.25 294	0.31 296	0.21 235

DRN-Test	0.66 280	0.32 259	0.66 265	0.50 283	0.39 293	1.15 331	0.61 306	1.49 359	1.01 272	1.12 324	1.08 249	1.06 289	0.69 250	0.77 225	0.94 316	0.23 256	0.17 241	0.26 281	0.25 294	0.25 263	0.21 235

FCDSN-DC	1.39 369	0.56 342	0.65 260	0.74 366	0.59 359	1.38 349	0.63 308	1.35 339	1.39 347	3.26 399	4.50 403	4.61 394	2.63 393	1.58 359	1.03 330	0.46 358	0.42 368	0.48 358	0.47 362	0.50 354	0.50 365
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PDISCO_ROB	0.91 330	0.48 319	1.06 331	0.99 374	0.97 376	1.67 369	0.63 308	1.64 373	1.59 362	1.06 312	1.18 280	1.31 322	0.79 287	1.55 355	0.97 322	0.49 363	0.22 287	0.45 351	0.40 351	0.45 345	0.37 329

G-Net	0.95 334	0.46 318	1.04 329	0.64 345	0.48 335	2.12 378	0.64 310	1.01 233	0.87 206	1.75 365	2.82 382	1.30 321	1.64 373	1.06 308	0.96 321	0.36 344	0.29 328	0.35 330	0.25 294	0.45 345	0.42 344

CBFPSM	0.59 268	0.22 127	1.31 356	0.38 65	0.27 171	1.12 327	0.65 311	0.79 160	0.82 177	0.80 182	0.81 130	1.35 335	0.87 307	0.67 176	0.76 274	0.16 109	0.15 200	0.15 42	0.16 121	0.17 139	0.22 248

ccnet	0.82 314	0.57 344	0.75 295	0.54 317	0.59 359	1.09 324	0.66 312	1.38 345	0.94 243	1.12 324	1.44 324	1.29 319	0.92 316	0.95 294	1.24 348	0.49 363	0.42 368	0.50 363	0.47 362	0.51 355	0.46 355

aanetorigin	0.83 319	0.56 342	1.87 379	0.49 269	0.38 288	0.56 177	0.66 312	0.70 121	1.00 268	2.42 384	2.02 360	1.31 322	1.18 347	0.93 285	1.13 342	0.20 219	0.18 252	0.20 177	0.19 207	0.27 277	0.30 298

THIR-Stereo	0.50 209	0.18 34	0.45 130	0.38 65	0.23 69	0.75 251	0.67 314	0.66 79	0.87 206	1.02 298	1.40 316	0.72 185	0.76 276	0.62 137	0.42 164	0.15 79	0.11 57	0.17 84	0.18 183	0.14 45	0.15 106

GrayStereo	0.49 196	0.19 49	0.42 100	0.46 240	0.28 190	0.53 154	0.67 314	0.69 107	0.63 97	1.02 298	1.47 330	0.78 213	0.76 276	0.56 77	0.33 85	0.14 32	0.12 98	0.17 84	0.17 161	0.15 77	0.29 291

RYNet	0.72 296	0.35 276	0.64 255	0.53 311	0.67 364	1.31 346	0.67 314	1.20 297	1.18 319	1.05 309	0.87 158	1.27 316	0.93 321	0.93 285	1.27 352	0.22 251	0.16 227	0.26 281	0.23 272	0.40 330	0.39 337

MSMD_ROB	1.21 359	0.49 322	0.62 242	0.59 333	0.50 338	1.62 366	0.67 314	1.23 311	1.24 329	2.45 385	3.77 392	3.09 385	2.98 398	1.32 341	0.81 284	0.45 357	0.41 366	0.49 361	0.51 371	0.47 350	0.44 350

WCMA_ROB	1.14 352	0.36 281	0.76 300	0.49 269	0.44 323	1.23 341	0.67 314	1.11 266	1.23 327	2.84 392	3.95 398	3.28 388	1.83 379	1.25 333	0.99 326	0.44 356	0.34 352	0.34 328	0.37 342	0.41 336	0.40 340

APVNet	0.71 292	0.37 284	0.89 318	0.56 323	0.45 327	1.18 336	0.68 319	1.41 350	0.85 192	0.81 190	1.15 271	1.04 284	0.81 291	1.10 316	1.17 343	0.26 285	0.28 323	0.32 321	0.31 327	0.29 282	0.30 298

EDNetEfficientorigin	9.93 411	1.15 382	175.16 433	0.48 254	0.36 275	1.04 317	0.68 319	1.24 318	2.69 387	3.17 398	2.50 371	2.30 373	2.07 386	1.76 369	2.21 375	0.20 219	0.18 252	0.24 256	0.19 207	0.51 355	0.50 365

XQC	0.89 326	0.65 354	1.31 356	0.67 356	0.52 344	1.22 339	0.68 319	1.26 322	1.52 357	1.14 327	1.11 256	1.28 318	1.04 334	1.40 352	1.77 365	0.38 348	0.24 304	0.37 337	0.31 327	0.53 360	0.47 359

PA-Net	0.67 281	0.43 308	0.83 308	0.50 283	0.53 345	0.94 294	0.68 319	1.10 261	1.14 314	0.80 182	0.88 165	0.87 239	0.77 280	1.02 303	0.88 299	0.24 265	0.41 366	0.29 308	0.44 358	0.26 267	0.34 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev	0.71 292	0.51 329	1.36 364	0.50 283	0.41 305	1.15 331	0.69 323	1.21 299	1.07 302	1.02 298	1.12 258	1.08 296	0.87 307	0.89 268	0.89 310	0.24 265	0.22 287	0.21 216	0.19 207	0.26 267	0.26 271

DDUNet	1.06 346	2.56 409	0.68 272	1.21 381	1.26 385	1.03 313	0.69 323	1.11 266	0.94 243	0.96 275	1.22 286	1.27 316	0.82 295	0.93 285	0.72 268	0.84 381	0.38 359	1.99 390	0.60 376	1.10 382	0.85 380

NCC-stereo	0.78 306	0.40 301	0.76 300	0.61 340	0.67 364	0.81 269	0.69 323	1.54 367	1.11 309	0.90 250	1.36 307	1.33 329	1.16 344	1.19 325	0.88 299	0.31 313	0.30 331	0.37 337	0.48 364	0.33 306	0.33 312

Abc-Net	0.78 306	0.40 301	0.76 300	0.61 340	0.67 364	0.81 269	0.69 323	1.54 367	1.11 309	0.90 250	1.36 307	1.33 329	1.16 344	1.19 325	0.88 299	0.31 313	0.30 331	0.37 337	0.48 364	0.33 306	0.33 312
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pmcnn	1.23 360	0.29 246	0.96 323	0.40 107	0.23 69	0.95 297	0.69 323	1.16 283	1.28 337	1.67 363	2.33 365	11.15 412	0.86 304	0.93 285	0.88 299	0.15 79	0.12 98	0.12 2	0.10 10	0.15 77	0.15 106

otaku	1.04 343	0.93 372	0.88 317	1.33 385	1.05 382	1.66 367	0.70 328	1.40 349	1.18 319	1.08 318	1.32 304	1.33 329	0.91 313	1.23 331	0.76 274	0.72 377	0.46 376	1.24 382	0.50 369	1.40 384	0.75 374

DGSMNet	0.76 302	0.55 341	1.29 355	0.58 330	0.62 361	0.94 294	0.70 328	1.26 322	1.11 309	0.83 211	1.24 291	1.00 272	0.71 264	1.03 305	0.81 284	0.34 337	0.29 328	0.41 346	0.40 351	0.57 366	0.55 370

CC-Net-ROB	0.82 314	0.96 375	0.85 310	0.58 330	0.45 327	1.27 344	0.70 328	1.17 288	1.02 275	0.83 211	1.23 290	0.90 252	0.77 280	1.06 308	0.69 259	0.46 358	0.34 352	1.71 386	0.38 345	0.59 369	0.36 323

FC-DCNN	1.59 375	0.51 329	0.66 265	0.61 340	0.49 337	1.56 362	0.70 328	1.66 374	1.53 358	4.64 406	4.62 404	5.85 403	3.34 401	1.84 373	1.11 338	0.46 358	0.42 368	0.47 355	0.46 359	0.48 351	0.46 355

MDST_ROB	0.91 330	0.27 225	0.85 310	0.63 344	0.41 305	2.53 382	0.71 332	1.60 370	1.13 312	2.83 391	1.73 346	0.97 265	0.69 250	1.61 360	0.73 269	0.25 275	0.22 287	0.32 321	0.28 314	0.25 263	0.24 261

DeepPrunerF	0.89 326	0.52 335	3.43 392	0.68 359	0.81 369	0.72 246	0.72 333	1.22 307	1.99 375	0.93 264	1.01 217	0.87 239	0.86 304	1.08 313	0.95 319	0.34 337	0.28 323	0.43 348	0.39 349	0.30 291	0.32 308

TDLM	0.57 255	0.33 267	0.49 181	0.51 295	0.30 222	0.66 228	0.73 334	1.03 240	1.01 272	0.82 199	1.10 255	0.84 230	0.70 260	0.86 259	0.58 234	0.28 298	0.17 241	0.25 267	0.22 261	0.26 267	0.19 203

SGM_RVC	0.97 335	0.28 238	0.41 81	0.39 84	0.22 42	1.55 361	0.73 334	1.51 363	1.25 333	2.25 381	1.92 356	2.58 379	1.56 368	2.02 379	1.19 345	0.27 292	0.27 321	0.27 293	0.25 294	0.25 263	0.25 267
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCMid	1.14 352	0.52 335	2.23 385	0.53 311	0.43 316	1.07 319	0.75 336	1.23 311	1.05 289	2.15 378	1.44 324	1.50 349	1.43 363	1.56 357	5.01 398	0.26 285	0.24 304	0.29 308	0.31 327	0.37 323	0.33 312

ADCPNet	1.03 342	0.48 319	2.70 387	0.54 317	0.42 311	1.40 350	0.75 336	1.13 271	1.07 302	1.22 336	1.42 319	1.68 360	1.09 338	1.36 349	3.45 389	0.30 310	0.28 323	0.29 308	0.32 333	0.37 323	0.35 321

ACVNet-4b	1.35 366	1.31 386	1.10 334	1.90 393	1.59 388	1.92 374	0.77 338	1.52 366	1.62 366	1.05 309	1.60 339	2.11 370	0.94 322	1.64 364	0.77 278	1.30 392	0.35 354	2.03 394	0.67 379	1.88 393	0.84 379

CBMV	0.64 276	0.35 276	0.41 81	0.42 167	0.25 112	1.01 308	0.77 338	1.13 271	1.09 307	1.17 329	1.22 286	1.04 284	0.75 273	0.88 263	0.63 247	0.28 298	0.30 331	0.34 328	0.30 320	0.26 267	0.26 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FBW_ROB	0.88 324	0.50 326	0.85 310	0.55 320	0.40 298	1.17 334	0.78 340	1.50 360	1.37 344	1.33 345	1.27 295	1.48 347	1.00 331	2.57 391	0.98 325	0.25 275	0.32 344	0.45 351	0.30 320	0.34 313	0.28 285

FTStereo	0.56 250	0.20 70	0.37 44	0.41 131	0.25 112	0.40 102	0.79 341	0.66 79	0.43 48	1.09 320	3.27 386	0.70 171	0.73 269	0.55 69	0.33 85	0.14 32	0.13 151	0.19 153	0.17 161	0.15 77	0.30 298

Ntro	1.09 350	0.97 378	0.91 319	1.44 386	1.19 384	1.69 370	0.80 342	1.35 339	1.25 333	1.00 291	1.29 300	1.31 322	0.97 327	1.26 334	0.84 288	0.84 381	0.43 371	1.36 383	0.50 369	1.56 385	0.78 376

anonymity	0.97 335	0.89 370	1.05 330	0.92 372	1.03 380	0.97 301	0.81 343	1.29 327	0.91 226	1.07 315	0.98 208	1.00 272	0.95 325	1.02 303	0.92 315	0.96 384	0.95 402	0.90 377	0.91 390	0.92 375	0.94 383

Wz-Net-MNSev	0.76 302	0.40 301	1.34 359	0.50 283	0.40 298	1.44 355	0.83 344	1.15 280	1.16 316	1.25 340	1.20 285	1.13 306	0.81 291	1.16 322	1.00 329	0.22 251	0.19 266	0.24 256	0.23 272	0.28 279	0.26 271

EDNetEfficient	1.46 371	0.80 363	6.12 401	0.47 249	0.39 293	0.69 236	0.83 344	0.90 195	2.77 388	3.50 401	1.96 358	1.66 359	2.03 385	1.26 334	4.18 394	0.21 233	0.18 252	0.21 216	0.20 229	0.41 336	0.39 337

PSMNet_ROB	0.64 276	0.37 284	0.65 260	0.56 323	0.42 311	0.97 301	0.83 344	1.21 299	0.92 231	0.79 180	1.02 225	1.08 296	0.63 216	0.82 238	0.91 314	0.29 304	0.20 274	0.31 316	0.31 327	0.26 267	0.23 255

Consistency-Raft	1.01 338	0.81 364	1.24 351	0.84 369	0.97 376	0.81 269	0.84 347	1.30 330	1.59 362	1.05 309	1.68 345	1.12 303	0.91 313	0.92 280	1.11 338	0.65 374	0.74 387	0.79 375	0.90 387	1.06 381	0.79 378

PVD	1.28 363	0.67 356	1.28 353	0.74 366	0.62 361	1.50 358	0.84 347	1.99 381	2.96 389	2.18 379	2.36 368	1.85 365	1.95 383	1.92 375	1.94 369	0.39 350	0.36 356	0.49 361	0.37 342	0.51 355	0.64 372

PASM	0.90 329	0.64 353	1.69 373	0.69 361	0.69 367	0.78 258	0.84 347	1.03 240	1.26 336	1.19 331	1.15 271	1.31 322	0.98 328	1.24 332	1.03 330	0.52 367	0.56 380	0.59 371	0.66 378	0.56 364	0.54 369

XPNet_ROB	0.70 288	0.35 276	0.68 272	0.52 306	0.40 298	0.79 261	0.85 350	1.16 283	0.94 243	1.33 345	1.15 271	1.38 337	0.83 299	1.03 305	0.90 312	0.32 325	0.25 312	0.26 281	0.24 285	0.31 296	0.28 285

ETE_ROB	0.70 288	0.49 322	0.73 288	0.56 323	0.36 275	0.79 261	0.87 351	1.14 277	0.93 236	1.19 331	1.18 280	1.39 338	0.82 295	0.99 295	0.80 281	0.26 285	0.21 281	0.31 316	0.26 304	0.33 306	0.34 316

FINET	0.67 281	0.42 306	1.00 327	0.46 240	0.43 316	0.83 279	0.89 352	1.08 256	1.50 356	0.87 231	1.14 266	0.71 175	0.68 246	0.92 280	0.70 262	0.36 344	0.30 331	0.26 281	0.24 285	0.35 317	0.33 312

ADCL	1.04 343	0.38 293	1.35 360	0.50 283	0.39 293	1.61 365	0.89 352	1.29 327	1.39 347	1.29 342	1.50 331	1.24 314	1.24 352	1.37 350	4.87 397	0.21 233	0.19 266	0.25 267	0.25 294	0.29 282	0.27 278

LE_ROB	4.42 404	0.24 179	2.75 388	0.42 167	0.23 69	1.57 363	0.90 354	1.71 377	17.88 418	16.56 420	4.88 405	5.17 401	18.85 420	1.63 363	14.62 412	0.17 141	0.14 177	0.16 60	0.16 121	0.19 190	0.17 161

SPS-STEREO	1.25 362	0.93 372	1.06 331	1.04 377	1.03 380	1.41 352	0.91 355	1.51 363	1.19 321	2.09 376	1.83 352	1.94 367	1.39 360	1.62 361	1.39 356	0.97 385	0.94 401	0.90 377	0.89 386	0.96 378	0.96 386
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SANet	1.07 348	0.41 304	1.06 331	0.48 254	0.30 222	1.41 352	0.94 356	1.42 351	3.36 394	1.58 354	2.43 369	2.33 375	1.70 374	1.34 344	1.07 335	0.28 298	0.24 304	0.26 281	0.23 272	0.34 313	0.30 298

LALA_ROB	0.74 299	0.43 308	0.69 278	0.54 317	0.40 298	1.01 308	0.95 357	1.21 299	1.07 302	1.22 336	1.12 258	1.56 355	0.79 287	1.04 307	0.86 293	0.33 331	0.22 287	0.35 330	0.30 320	0.35 317	0.31 304

GANet	0.70 288	0.37 284	0.55 218	0.51 295	0.34 267	0.94 294	0.96 358	1.08 256	0.94 243	1.04 307	1.98 359	1.13 306	0.88 310	1.12 319	0.66 252	0.25 275	0.26 317	0.27 293	0.22 261	0.31 296	0.22 248

ACVNet_1	1.46 371	1.33 387	1.12 337	1.91 394	1.62 389	1.83 373	0.98 359	2.00 382	1.85 372	1.39 348	1.53 334	2.32 374	1.53 365	1.34 344	1.11 338	1.30 392	0.50 378	2.06 396	0.58 375	1.93 395	0.95 385

GANetREF_RVC	0.80 310	0.75 360	0.86 315	0.66 353	0.42 311	1.15 331	0.98 359	1.14 277	1.19 321	1.01 296	1.02 225	1.10 299	0.90 312	1.15 321	0.76 274	0.48 361	0.39 363	0.57 368	0.38 345	0.63 370	0.46 355
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
MANE	4.13 403	0.51 329	0.64 255	0.66 353	0.56 352	6.89 408	0.99 361	7.55 410	12.04 407	6.68 410	8.57 411	10.69 411	9.45 410	7.59 410	6.39 402	0.49 363	0.43 371	0.48 358	0.98 391	0.49 352	0.48 361

NVStereoNet_ROB	1.24 361	0.90 371	1.13 338	0.86 370	0.88 370	1.11 325	0.99 361	1.42 351	1.53 358	1.59 356	2.48 370	2.24 372	1.53 365	1.96 378	1.30 353	0.76 379	0.70 384	0.78 374	1.00 392	0.71 372	0.88 381
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LSM	4.74 406	0.77 361	10.16 406	0.70 362	56.56 428	1.02 310	1.00 363	1.24 318	1.62 366	2.04 374	2.34 366	1.33 329	1.17 346	1.38 351	1.09 337	0.33 331	0.49 377	0.39 342	0.46 359	0.51 355	10.09 415

SGM+DAISY	1.35 366	0.94 374	1.25 352	0.96 373	1.00 379	1.52 360	1.02 364	1.34 336	1.21 324	2.64 387	2.65 377	2.44 376	1.56 368	1.64 364	1.26 350	0.97 385	0.95 402	0.90 377	0.90 387	0.94 376	0.96 386

NaN_ROB	0.69 286	0.44 312	0.69 278	0.51 295	0.33 260	0.97 301	1.06 365	1.22 307	1.19 321	1.24 339	0.96 193	1.08 296	0.78 285	1.20 327	0.67 255	0.24 265	0.30 331	0.23 242	0.24 285	0.23 245	0.25 267

CSAN	0.83 319	0.49 322	0.77 304	0.60 338	0.41 305	1.14 329	1.06 365	1.19 293	1.46 354	1.32 343	1.43 322	1.37 336	1.19 349	1.27 336	0.86 293	0.39 350	0.31 341	0.36 333	0.37 342	0.35 317	0.34 316

RainbowNet	1.35 366	1.49 390	1.19 346	1.88 392	1.45 386	1.48 357	1.07 367	1.61 371	1.55 360	1.20 334	1.59 338	1.54 353	1.13 341	1.34 344	0.97 322	1.36 395	0.70 384	1.82 388	0.79 384	1.71 387	1.07 391

ADCS	1.51 373	0.61 349	3.42 391	0.59 333	0.51 341	1.27 344	1.08 368	1.59 369	1.81 371	1.91 372	1.66 342	1.51 352	1.42 362	1.94 377	8.60 406	0.33 331	0.32 344	0.33 326	0.36 341	0.44 341	0.42 344

Wz-Net-TNSev	1.14 352	1.06 381	4.32 398	0.49 269	0.42 311	1.51 359	1.11 369	1.48 357	1.40 349	1.22 336	1.26 294	1.58 357	1.43 363	1.76 369	1.70 361	0.32 325	0.31 341	0.26 281	0.30 320	0.41 336	0.41 343

Wz-Net-SNSev	0.91 330	0.73 358	2.13 383	0.56 323	0.45 327	0.95 297	1.13 370	1.34 336	1.24 329	1.02 298	1.30 301	1.46 343	0.86 304	1.81 371	1.50 358	0.25 275	0.23 297	0.25 267	0.26 304	0.32 301	0.29 291

CrosDoStereo	0.50 209	0.18 34	0.45 130	0.38 65	0.24 86	0.40 102	1.18 371	0.67 89	0.86 197	0.94 267	1.37 310	0.63 137	0.77 280	0.65 161	0.45 187	0.15 79	0.12 98	0.17 84	0.18 183	0.14 45	0.14 87

DeepStereo_LL	0.50 209	0.18 34	0.45 130	0.38 65	0.24 86	0.40 102	1.18 371	0.67 89	0.86 197	0.94 267	1.37 310	0.63 137	0.77 280	0.65 161	0.45 187	0.15 79	0.12 98	0.17 84	0.18 183	0.14 45	0.14 87

ACVNet_2	1.65 379	1.27 385	1.41 367	1.75 389	1.62 389	2.22 379	1.20 373	2.30 386	2.62 385	1.78 366	2.56 372	3.03 382	1.61 370	1.54 354	1.12 341	1.06 388	0.58 382	1.82 388	0.70 381	1.82 389	0.96 386

NCCL2	0.72 296	0.41 304	0.65 260	0.64 345	0.44 323	0.98 305	1.20 373	1.11 266	1.00 268	0.98 284	0.96 193	1.49 348	0.87 307	0.90 270	0.79 279	0.31 313	0.26 317	0.39 342	0.39 349	0.32 301	0.32 308

coex-ft	6.43 409	1.51 392	87.33 432	0.49 269	0.38 288	1.34 347	1.21 375	1.16 283	8.09 405	12.12 412	2.79 379	2.77 381	3.31 400	1.16 322	3.15 384	0.24 265	0.23 297	0.27 293	0.24 285	0.45 345	0.37 329

WAO-8	2.92 394	1.55 393	1.35 360	1.79 390	1.63 391	5.23 404	1.22 376	4.58 405	12.56 409	2.84 392	4.07 400	4.83 397	2.72 395	3.49 396	2.25 378	1.27 389	0.91 397	1.99 390	1.15 400	1.86 390	1.15 393

Venus	2.92 394	1.55 393	1.35 360	1.79 390	1.63 391	5.23 404	1.22 376	4.58 405	12.56 409	2.84 392	4.06 399	4.83 397	2.72 395	3.49 396	2.25 378	1.27 389	0.91 397	1.99 390	1.15 400	1.86 390	1.15 393

MFMNet_re	1.14 352	0.97 378	1.19 346	0.99 374	0.95 374	1.25 343	1.22 376	1.39 346	1.55 360	1.69 364	1.67 344	1.21 311	1.53 365	1.12 319	0.99 326	0.87 383	0.75 391	0.79 375	0.75 382	0.90 374	0.94 383

Anonymous Stereo	0.75 301	0.54 340	1.78 377	0.57 328	0.56 352	0.62 205	1.25 379	0.96 214	0.99 261	0.96 275	0.95 189	0.83 226	0.58 190	1.27 336	1.21 346	0.31 313	0.30 331	0.31 316	0.33 336	0.33 306	0.36 323

DPSNet	0.99 337	0.42 306	1.88 380	0.53 311	0.41 305	1.59 364	1.26 380	2.21 385	1.43 350	1.10 322	1.11 256	1.46 343	1.95 383	1.34 344	1.26 350	0.34 337	0.25 312	0.25 267	0.21 246	0.46 348	0.37 329

IMH-64-1	1.86 380	1.62 395	1.16 340	2.20 397	1.89 397	2.33 380	1.30 381	2.89 390	2.29 380	1.66 361	2.80 380	2.49 377	1.61 370	2.10 381	1.78 366	1.60 396	0.74 387	2.43 400	1.02 393	2.12 396	1.17 395

IMH-64	1.86 380	1.62 395	1.16 340	2.20 397	1.89 397	2.33 380	1.30 381	2.89 390	2.29 380	1.66 361	2.80 380	2.49 377	1.61 370	2.10 381	1.78 366	1.60 396	0.74 387	2.43 400	1.02 393	2.12 396	1.17 395

IMH	2.04 387	1.62 395	1.20 349	2.20 397	1.89 397	2.91 395	1.30 381	3.11 393	3.03 390	1.81 367	3.35 390	3.03 382	1.90 380	2.48 388	1.80 368	1.66 399	0.77 393	2.45 402	1.04 396	2.15 398	1.19 398

WZ-Net	1.19 358	0.59 346	4.07 396	0.62 343	0.51 341	1.34 347	1.31 384	1.32 332	1.74 369	1.53 353	1.65 340	1.74 361	1.28 356	2.25 385	2.01 371	0.27 292	0.21 281	0.23 242	0.25 294	0.40 330	0.39 337

AnyNet_C32	1.16 356	0.62 352	2.40 386	0.57 328	0.55 349	1.41 352	1.34 385	1.18 291	1.24 329	1.49 350	1.42 319	1.39 338	1.20 351	1.55 355	4.82 396	0.29 304	0.28 323	0.29 308	0.34 338	0.38 327	0.42 344

Dean	1.98 384	1.36 388	1.36 364	2.12 396	1.81 396	2.74 385	1.36 386	3.37 399	3.80 398	2.08 375	3.32 388	3.21 387	1.82 377	1.71 368	1.67 360	1.27 389	0.77 393	1.99 390	0.90 387	1.86 390	1.03 390

AnyNet_C01	1.56 374	1.05 380	7.45 404	0.64 345	0.54 347	1.99 376	1.38 387	1.43 353	1.36 342	1.63 360	1.92 356	1.84 363	1.33 358	2.40 387	4.03 391	0.33 331	0.32 344	0.32 321	0.34 338	0.44 341	0.45 354

RTS	1.98 384	0.96 375	11.36 408	0.65 350	0.57 356	2.77 388	1.40 388	1.39 346	2.26 378	1.89 369	2.56 372	1.32 327	1.25 353	5.20 404	4.05 392	0.31 313	0.22 287	0.29 308	0.29 318	0.40 330	0.37 329

RTSA	1.98 384	0.96 375	11.36 408	0.65 350	0.57 356	2.77 388	1.40 388	1.39 346	2.26 378	1.89 369	2.56 372	1.32 327	1.25 353	5.20 404	4.05 392	0.31 313	0.22 287	0.29 308	0.29 318	0.40 330	0.37 329

MADNet+	2.23 390	2.43 406	10.85 407	1.22 382	0.91 372	2.76 387	1.40 388	2.12 384	1.67 368	1.32 343	1.74 348	1.86 366	1.74 375	6.25 406	4.41 395	0.65 374	0.64 383	0.58 370	0.54 373	0.80 373	0.76 375

WAO-6	2.04 387	1.50 391	1.16 340	1.70 388	1.67 393	2.69 384	1.44 391	3.06 392	3.63 397	1.98 373	3.27 386	3.54 392	2.07 386	2.36 386	2.22 377	1.31 394	0.91 397	2.04 395	1.22 402	1.73 388	1.27 399

SGM-ForestM	4.04 402	0.32 259	0.46 145	0.43 185	0.27 171	7.50 409	1.45 392	3.84 402	4.24 400	8.19 411	6.76 409	19.00 418	9.08 409	10.74 413	6.62 403	0.31 313	0.33 350	0.32 321	0.32 333	0.29 282	0.29 291

ELAS	1.63 378	0.61 349	0.95 321	0.68 359	0.55 349	3.01 396	1.55 393	2.39 387	2.33 382	3.64 402	3.89 396	2.75 380	2.90 397	2.15 383	2.27 380	0.52 367	0.45 374	0.50 363	0.48 364	0.54 362	0.52 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.90 382	1.20 383	1.35 360	1.27 383	1.06 383	2.84 390	1.56 394	3.23 395	3.06 392	2.23 380	3.33 389	3.17 386	2.28 388	3.12 392	2.21 375	1.02 387	0.91 397	1.06 381	1.03 395	1.04 380	0.97 389

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 341	0.57 344	1.51 371	0.67 356	0.50 338	2.57 383	1.66 395	1.20 297	1.43 350	1.38 347	1.57 337	1.33 329	0.92 316	1.64 364	0.88 299	0.37 347	0.39 363	0.46 354	0.60 376	0.41 336	0.40 340

TorneroNet-64	3.44 397	1.86 399	1.42 368	2.58 404	2.28 402	6.87 407	1.68 396	4.70 407	12.03 406	2.31 382	5.59 408	8.25 408	2.55 392	3.97 401	2.73 382	1.81 401	0.74 387	2.57 404	1.07 397	2.35 400	1.44 401

TorneroNet	4.53 405	1.89 400	1.48 370	2.55 402	2.27 401	13.78 415	1.69 397	4.84 409	23.73 423	2.89 395	7.70 410	7.06 407	2.69 394	4.26 403	3.42 388	1.84 402	0.77 393	2.68 406	1.13 398	2.42 401	1.47 402

notaker	2.76 392	2.29 405	1.80 378	2.96 407	2.58 408	2.90 394	1.75 398	3.24 396	3.05 391	2.78 390	4.24 401	6.15 406	2.51 391	3.34 394	2.75 383	2.31 407	1.18 405	3.00 410	1.65 406	2.84 407	1.97 404

SAMSARA	1.07 348	0.65 354	1.19 346	1.06 378	0.90 371	1.76 372	1.76 399	1.46 355	1.44 352	1.51 351	1.16 276	2.00 369	1.14 342	1.48 353	1.31 354	0.39 350	0.44 373	0.35 330	0.38 345	0.49 352	0.49 364

LVE	2.12 389	1.44 389	1.36 364	1.99 395	1.78 394	2.75 386	1.79 400	2.82 389	3.95 399	1.90 371	4.33 402	3.52 391	1.81 376	2.24 384	1.74 363	1.74 400	0.87 396	2.06 396	1.13 398	1.91 394	1.35 400

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 364	0.87 369	1.76 376	0.86 370	0.56 352	4.29 402	1.79 400	1.50 360	1.98 374	1.61 357	1.85 354	1.84 363	1.41 361	1.89 374	1.36 355	0.48 361	0.40 365	0.56 367	0.57 374	0.69 371	0.48 361

ELAS_RVC	1.60 376	0.61 349	1.01 328	0.70 362	0.56 352	2.00 377	1.89 402	1.96 380	2.65 386	3.33 400	3.26 385	3.03 382	3.41 402	2.49 389	2.09 373	0.52 367	0.45 374	0.50 363	0.48 364	0.54 362	0.52 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	2.57 391	1.93 401	1.69 373	2.63 405	2.42 404	2.86 392	2.07 403	3.27 397	6.50 403	2.49 386	3.36 391	3.41 390	1.92 381	2.49 389	1.94 369	2.13 405	1.40 407	2.79 409	1.50 405	2.73 404	1.77 403

ktn	2.98 396	2.25 404	1.73 375	2.84 406	2.53 407	3.76 401	2.15 404	3.70 401	5.47 402	2.75 389	5.17 407	5.94 404	2.48 390	3.23 393	2.46 381	2.34 409	1.44 408	2.78 408	2.03 408	2.45 402	2.01 406

PWCK	1.92 383	1.66 398	3.12 390	1.65 387	0.91 372	2.84 390	2.26 405	2.10 383	2.41 384	2.36 383	2.31 364	2.22 371	1.82 377	3.43 395	2.03 372	1.61 398	0.71 386	1.51 384	0.82 385	1.69 386	0.91 382

HanzoNet	6.76 410	2.45 407	4.22 397	3.19 409	2.94 410	3.62 399	2.28 406	4.79 408	7.20 404	14.00 416	13.19 415	17.49 416	22.30 421	13.25 414	6.19 401	4.20 412	1.93 409	3.10 411	2.56 410	3.35 410	2.88 411

UNDER WATER	3.46 398	2.07 403	3.64 394	3.09 408	2.48 405	3.75 400	2.42 407	3.31 398	13.77 411	2.90 396	2.95 383	5.84 402	3.69 403	3.69 398	3.48 390	2.07 404	1.11 404	2.70 407	1.40 403	2.84 407	1.98 405

UNDER WATER-64	3.53 399	2.01 402	3.94 395	3.22 410	2.49 406	5.41 406	2.60 408	3.43 400	12.41 408	3.03 397	2.68 378	6.07 405	4.04 404	3.79 400	3.33 386	2.02 403	1.24 406	2.63 405	1.46 404	2.78 405	2.08 407

MADNet++	4.03 401	2.70 411	3.44 393	3.72 412	3.44 411	4.44 403	3.52 409	3.95 403	3.61 396	4.46 404	4.98 406	4.10 393	4.58 406	7.00 409	5.89 400	3.74 410	3.67 413	3.27 412	2.71 411	3.70 412	3.66 413

DPSimNet_ROB	3.58 400	2.45 407	8.57 405	2.53 401	2.37 403	2.88 393	3.77 410	3.14 394	3.23 393	4.71 407	3.86 395	4.68 395	4.87 407	4.07 402	5.62 399	2.33 408	2.33 410	2.47 403	2.52 409	2.51 403	2.64 409

JetBlue	2.78 393	1.26 384	7.04 403	1.16 380	1.48 387	8.00 410	6.02 411	2.60 388	1.92 373	2.12 377	2.64 376	3.34 389	3.05 399	6.49 407	3.39 387	0.78 380	0.76 392	0.75 373	0.76 383	0.97 379	1.18 397

BEATNet-Init1	15.13 414	0.82 367	50.86 431	0.72 365	0.53 345	38.10 425	7.03 412	11.83 415	14.25 412	29.78 429	30.17 429	48.21 432	22.64 422	26.78 423	18.11 414	0.42 355	0.38 359	0.47 355	0.46 359	0.51 355	0.48 361

JetRed	5.27 407	5.84 413	12.81 411	2.36 400	2.83 409	12.23 414	10.50 413	4.46 404	3.60 395	3.86 403	3.83 394	4.85 399	4.18 405	6.78 408	11.96 409	2.17 406	2.96 412	2.18 398	1.97 407	3.38 411	2.68 410

tt	6.20 408	0.20 70	5.89 400	3.55 411	2.07 400	11.26 413	19.21 414	11.74 414	5.46 401	2.69 388	2.04 362	4.87 400	6.25 408	3.70 399	7.09 405	8.32 416	11.17 420	4.93 413	5.41 415	5.74 413	2.37 408

HaxPig	31.96 420	37.24 426	34.27 421	24.37 420	24.88 420	18.26 416	19.86 415	20.64 420	28.52 424	35.97 430	38.75 430	25.57 422	28.72 424	33.88 424	34.39 424	35.94 431	38.87 431	37.80 427	40.48 427	39.68 429	41.15 431

MEDIAN_ROB	37.38 430	40.85 434	40.60 424	32.31 422	31.85 421	27.20 420	24.55 416	29.10 425	33.19 431	42.09 432	41.76 432	33.35 423	34.39 432	39.78 426	37.07 425	43.64 433	44.10 433	44.12 429	43.40 429	41.51 431	42.76 433

AVERAGE_ROB	37.58 431	40.13 433	40.15 423	34.81 423	33.82 422	28.55 424	25.10 417	32.02 426	34.06 433	41.28 431	40.66 431	34.46 424	34.81 433	39.18 425	37.57 426	42.78 432	43.44 432	43.82 428	43.03 428	40.47 430	41.51 432

DGTPSM_ROB	12.07 412	8.00 414	20.99 412	8.93 415	16.78 414	10.67 411	30.87 418	9.01 412	15.16 413	6.50 408	15.41 419	9.04 409	14.85 412	9.25 411	21.67 416	4.57 413	8.57 415	5.08 414	9.28 416	5.90 414	10.95 416

DPSMNet_ROB	12.08 413	8.00 414	21.00 413	8.97 416	16.79 415	10.67 411	30.89 419	9.02 413	15.17 414	6.51 409	15.41 419	9.04 409	14.85 412	9.27 412	21.67 416	4.58 414	8.57 415	5.09 415	9.29 417	5.90 414	10.95 416

Anonymous_1	33.25 421	18.26 417	23.92 415	20.54 417	21.28 418	25.59 417	35.94 420	22.01 424	15.57 415	13.33 413	13.49 416	18.08 417	15.29 414	20.36 415	24.60 418	16.28 423	8.84 417	66.59 430	118.00 430	155.73 433	11.23 418

DPSM_ROB	17.78 415	18.63 418	24.31 419	20.90 418	19.47 416	25.97 418	36.21 421	21.23 422	16.24 416	13.38 414	14.06 417	19.18 419	16.30 415	20.78 416	25.67 419	9.38 418	9.23 418	9.49 418	9.82 418	13.51 417	11.91 419

DPSM	17.78 415	18.63 418	24.31 419	20.90 418	19.47 416	25.97 418	36.21 421	21.23 422	16.24 416	13.38 414	14.06 417	19.18 419	16.30 415	20.78 416	25.67 419	9.38 418	9.23 418	9.49 418	9.82 418	13.51 417	11.91 419

xxxxx1	36.64 427	19.51 420	24.21 416	61.66 430	64.63 430	27.28 421	40.10 423	20.25 417	18.63 419	14.07 417	12.97 412	17.26 413	17.36 417	21.70 419	27.93 421	13.18 420	18.50 423	111.26 431	133.37 431	29.24 425	39.73 428

tt_ll	36.64 427	19.51 420	24.21 416	61.66 430	64.63 430	27.28 421	40.10 423	20.25 417	18.63 419	14.07 417	12.97 412	17.26 413	17.36 417	21.70 419	27.93 421	13.18 420	18.50 423	111.26 431	133.37 431	29.24 425	39.73 428

ff	36.64 427	19.51 420	24.21 416	61.66 430	64.63 430	27.28 421	40.10 423	20.25 417	18.63 419	14.07 417	12.97 412	17.26 413	17.36 417	21.70 419	27.93 421	13.18 420	18.50 423	111.26 431	133.37 431	29.24 425	39.73 428

LSM0	38.95 432	37.60 432	48.58 425	43.57 429	91.06 433	52.57 432	72.57 426	43.17 432	32.63 430	26.97 424	27.97 423	38.65 429	32.94 429	41.86 432	51.78 433	18.89 429	18.41 422	19.13 423	19.63 420	27.29 424	33.77 427

Selective-RAFT-Error	35.84 426	37.49 428	48.83 430	42.26 428	39.24 427	52.30 431	73.09 427	42.66 431	32.61 425	26.80 423	28.30 425	38.84 430	33.51 430	41.68 431	51.59 428	18.82 428	18.58 427	19.17 425	19.80 422	27.28 423	24.05 425

CasAABBNet	35.74 422	37.43 427	48.72 426	42.22 427	39.20 426	52.24 427	73.12 428	42.61 430	32.62 429	26.78 422	27.95 422	38.58 428	32.60 425	41.67 430	51.65 432	18.74 424	18.57 426	19.15 424	19.77 421	27.20 422	23.98 424

MyStereo03	35.77 423	37.55 429	48.75 427	42.19 424	39.18 423	52.27 428	73.13 429	42.32 427	32.61 425	27.03 425	28.40 426	38.50 425	32.89 426	41.62 427	51.63 429	18.78 425	18.59 428	19.11 420	19.80 422	27.18 419	23.95 421

MyStereo02	35.77 423	37.55 429	48.75 427	42.19 424	39.18 423	52.27 428	73.13 429	42.32 427	32.61 425	27.03 425	28.40 426	38.50 425	32.89 426	41.62 427	51.63 429	18.78 425	18.59 428	19.11 420	19.80 422	27.18 419	23.95 421

MyStereo	35.77 423	37.55 429	48.75 427	42.19 424	39.18 423	52.27 428	73.13 429	42.32 427	32.61 425	27.03 425	28.40 426	38.50 425	32.89 426	41.62 427	51.63 429	18.78 425	18.59 428	19.11 420	19.80 422	27.18 419	23.95 421

SPstereo	24.26 419	4.19 412	6.66 402	4.29 413	3.79 412	45.68 426	78.09 432	63.52 433	33.36 432	27.50 428	26.65 421	39.53 431	33.55 431	42.77 433	51.02 427	3.90 411	3.72 414	5.95 416	4.66 413	3.15 409	3.30 412

test_example2	176.61 434	205.14 435	198.86 434	188.60 434	190.98 434	152.67 434	170.61 433	94.86 434	123.55 434	178.88 434	179.48 433	158.94 434	141.34 434	192.61 434	198.96 434	203.76 434	236.37 434	164.13 434	173.55 434	218.58 434	160.41 434

PML	40.80 433	29.24 423	11.87 410	7.20 414	14.47 413	92.13 433	213.69 434	7.63 411	23.35 422	74.72 433	190.14 434	50.17 433	26.15 423	21.39 418	12.70 410	8.76 417	2.92 411	8.45 417	3.25 412	13.26 416	4.42 414

ASD4		8.86 416

Low-res two-view benchmark