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

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 68	1.34 423	1.24 30	0.23 4	0.12 3	0.33 15	0.20 34	0.40 6	0.33 6	0.25 35	0.21 4	0.16 1	0.14 1	0.27 5	0.63 294	0.55 419	0.06 1	0.11 120	0.13 202	0.25 269	0.49 409

IGEV-Stereo++	0.23 1	0.23 27	0.64 4	0.24 11	0.22 167	0.47 57	0.13 1	0.52 60	0.33 6	0.18 2	0.24 14	0.17 2	0.22 39	0.32 37	0.19 6	0.08 5	0.06 1	0.08 4	0.06 8	0.17 155	0.09 23

IGEV-Stereo+	0.29 15	0.29 78	0.86 7	0.25 23	0.34 305	0.30 8	0.14 2	0.32 1	0.53 130	0.18 2	0.12 1	0.18 3	0.19 18	0.49 135	0.17 2	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.20 326	0.46 397	0.59 420

UniTT-Stereo	0.30 21	0.36 129	1.68 101	0.27 58	0.24 196	0.29 6	0.18 17	0.33 2	0.34 8	0.26 43	0.37 76	0.18 3	0.18 14	0.31 30	0.27 96	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.25 269	0.08 13

RAStereo	0.28 9	0.48 192	1.52 78	0.26 45	0.18 96	0.25 3	0.19 21	0.42 12	0.35 10	0.20 5	0.25 19	0.20 5	0.16 4	0.24 2	0.24 70	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.12 40	0.08 13

MyStereo07	0.34 47	0.40 149	1.46 63	0.29 108	0.23 183	0.60 197	0.31 233	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.25 19	0.20 5	0.26 83	0.57 164	0.19 6	0.09 23	0.18 324	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

ff7	0.32 33	0.52 204	1.38 49	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 297	0.23 244	0.22 269

ffff	0.32 33	0.52 204	1.38 49	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 297	0.23 244	0.22 269

11t	0.32 33	0.52 204	1.38 49	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 297	0.23 244	0.22 269

CAS	0.35 58	0.25 38	1.30 37	0.79 416	0.34 305	0.51 82	0.23 92	0.46 24	0.39 25	0.22 12	0.31 49	0.20 5	0.17 6	0.28 9	0.23 51	0.73 429	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 10	0.37 382

ccc-4	0.32 33	0.52 204	1.38 49	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 297	0.23 244	0.22 269

CAS++	0.31 28	0.33 106	1.43 58	0.25 23	0.17 69	0.31 10	0.20 34	0.78 213	0.41 34	0.30 56	0.30 42	0.21 12	0.16 4	0.33 45	0.18 3	0.15 281	0.12 228	0.13 227	0.10 86	0.15 101	0.11 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.34 47	0.43 164	1.32 40	0.31 148	0.14 17	0.32 13	0.21 51	0.70 147	0.34 8	0.22 12	0.28 29	0.22 13	0.27 99	0.35 55	0.27 96	0.09 23	0.39 414	0.08 4	0.15 252	0.25 269	0.45 403

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 201	0.33 106	0.93 10	0.26 45	0.22 167	0.46 54	0.20 34	1.10 411	1.34 425	3.16 460	0.32 53	0.22 13	0.20 24	0.30 23	0.22 44	0.10 96	0.09 127	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

AEACV	0.33 40	0.24 35	1.44 60	0.28 80	0.35 316	0.47 57	0.21 51	0.43 16	0.28 1	0.26 43	0.25 19	0.22 13	0.38 185	0.30 23	0.18 3	0.09 23	0.35 402	0.09 30	0.36 399	0.23 244	0.25 308

anonymousdsp	0.34 47	0.53 209	1.47 67	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.55 161	0.19 6	0.09 23	0.11 204	0.10 70	0.18 297	0.24 259	0.29 335

Selective-IGEV	0.29 15	0.23 27	1.28 34	0.27 58	0.30 262	0.35 22	0.20 34	0.56 86	0.38 19	0.21 7	0.30 42	0.22 13	0.18 14	0.37 68	0.18 3	0.07 1	0.06 1	0.08 4	0.15 252	0.16 134	0.29 335

ProNet	0.30 21	0.54 213	1.29 35	0.25 23	0.15 31	0.47 57	0.25 134	0.48 35	0.39 25	0.21 7	0.23 8	0.22 13	0.20 24	0.44 98	0.19 6	0.08 5	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.23 244	0.12 86

IGEV-Stereo	0.34 47	0.54 213	1.47 67	0.25 23	0.16 45	0.56 137	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.54 157	0.19 6	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.18 297	0.24 259	0.29 335
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO-Stereo	0.30 21	0.27 52	1.25 31	0.27 58	0.24 196	0.37 26	0.20 34	0.52 60	0.36 13	0.21 7	0.30 42	0.23 20	0.14 1	0.31 30	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.38 402	0.19 199	0.31 350

plain	0.37 68	0.47 189	2.15 279	0.27 58	0.19 121	0.33 15	0.20 34	0.58 94	0.46 69	0.23 19	0.37 76	0.23 20	0.25 69	0.45 107	0.28 105	0.11 151	0.08 68	0.13 227	0.09 53	0.42 386	0.12 86

CASnet	0.28 9	0.31 96	1.20 26	0.28 80	0.11 1	0.47 57	0.19 21	0.44 19	0.44 51	0.38 82	0.31 49	0.23 20	0.17 6	0.29 18	0.19 6	0.10 96	0.06 1	0.15 287	0.12 175	0.16 134	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.29 15	0.33 106	1.19 24	0.25 23	0.34 305	0.43 38	0.22 69	0.42 12	0.32 4	0.22 12	0.33 58	0.23 20	0.24 56	0.31 30	0.21 34	0.07 1	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.10 16	0.31 350

XX-TBD	0.34 47	0.77 297	1.75 125	0.34 223	0.13 9	0.51 82	0.17 11	0.43 16	0.50 99	0.37 76	0.49 157	0.23 20	0.18 14	0.28 9	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.06 8	0.09 10	0.07 3

sAnonymous2	0.38 74	0.62 239	2.15 279	0.31 148	0.24 196	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 202	0.38 368	0.35 368

CroCo_RVC	0.38 74	0.62 239	2.15 279	0.31 148	0.24 196	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 202	0.38 368	0.35 368

RSM++	0.27 5	0.26 48	0.87 8	0.28 80	0.13 9	0.39 31	0.20 34	0.45 22	0.45 64	0.20 5	0.24 14	0.24 27	0.17 6	0.36 61	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.35 392	0.26 287	0.18 227

trnet	0.28 9	0.26 48	1.32 40	0.19 1	0.12 3	0.54 111	0.15 4	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.30 23	0.21 34	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.09 10	0.07 3

ACVNet-DCA	0.42 113	0.64 252	2.07 258	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.76 189	0.52 112	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 185	0.69 201	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

1test111	0.44 129	0.64 252	2.07 258	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.76 189	0.52 112	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 185	0.96 238	0.30 133	0.10 96	0.24 365	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

cc1	0.47 170	0.64 252	2.07 258	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.74 167	1.01 400	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 185	0.69 201	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.11 120	0.09 53	0.25 269	0.40 393

CREStereo++_RVC	0.33 40	0.29 78	1.74 119	0.24 11	0.16 45	0.54 111	0.15 4	0.40 6	0.55 147	0.37 76	0.51 168	0.24 27	0.19 18	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.08 4	0.30 372	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
test_xeample3	0.46 156	0.34 116	2.99 406	0.37 276	0.16 45	0.49 71	0.33 264	1.06 405	0.44 51	0.25 35	0.23 8	0.24 27	0.25 69	0.49 135	0.56 276	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.40 407	0.17 155	0.26 317

CREStereo	0.28 9	0.30 87	1.33 42	0.19 1	0.13 9	0.55 123	0.17 11	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.11 151	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.10 16	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
rvit_stereo_0081	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 130	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

rvit_stereo_0082	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 130	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

test_for_model	0.64 299	1.60 432	1.82 175	1.23 442	1.02 438	0.53 106	0.23 92	0.75 177	0.50 99	0.57 247	0.29 34	0.25 35	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.76 431	0.31 395	0.08 4	0.07 15	1.68 452	0.50 412

MGS-Stereo	0.32 33	0.34 116	1.70 107	0.25 23	0.14 17	0.40 33	0.22 69	0.38 4	0.43 48	0.24 22	0.51 168	0.25 35	0.18 14	0.31 30	0.20 24	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.08 36	0.47 398	0.08 13

tt1	0.44 129	0.64 252	1.83 180	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.74 167	0.88 379	0.31 60	0.37 76	0.25 35	0.35 160	0.63 182	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.11 120	0.09 53	0.25 269	0.36 376

MIF-Stereo (partial)	0.34 47	0.41 153	1.93 221	0.26 45	0.24 196	0.32 13	0.17 11	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.37 76	0.25 35	0.26 83	0.44 98	0.31 145	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.19 199	0.14 135

GLC_STEREO	0.28 9	0.27 52	1.36 46	0.28 80	0.12 3	0.41 35	0.20 34	0.37 3	0.38 19	0.26 43	0.30 42	0.25 35	0.19 18	0.33 45	0.24 70	0.09 23	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.09 23

sCroCo_RVC	0.33 40	0.32 100	1.89 206	0.34 223	0.27 236	0.30 8	0.22 69	0.48 35	0.44 51	0.22 12	0.33 58	0.25 35	0.25 69	0.32 37	0.24 70	0.14 265	0.16 298	0.12 171	0.12 175	0.15 101	0.13 120

GMStereo	0.38 74	0.99 373	1.91 215	0.27 58	0.16 45	0.39 31	0.23 92	0.47 32	0.62 214	0.38 82	0.34 64	0.25 35	0.25 69	0.39 77	0.29 119	0.14 265	0.08 68	0.10 70	0.12 175	0.15 101	0.11 55
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Pointernet	0.29 15	0.25 38	1.49 72	0.24 11	0.20 136	0.47 57	0.15 4	0.62 115	0.47 84	0.22 12	0.29 34	0.26 44	0.20 24	0.28 9	0.20 24	0.10 96	0.07 14	0.07 1	0.12 175	0.10 16	0.07 3

IGEVStereo-DCA	0.33 40	0.34 116	1.38 49	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 184	0.52 260	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.18 297	0.16 134	0.22 269

rrr	0.46 156	0.34 116	3.08 411	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.28 193	1.09 410	0.51 106	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 184	0.52 260	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.29 366	0.16 134	0.25 308

DLNR_Zeroshot_test	13.43 472	19.94 476	23.55 476	121.61 486	35.03 481	0.46 54	0.15 4	8.02 469	0.35 10	0.28 53	0.37 76	0.26 44	0.17 6	0.76 216	0.29 119	6.42 469	0.26 380	0.09 30	0.38 402	50.13 484	0.18 227

CES	0.30 21	0.27 52	1.09 16	0.23 4	0.50 384	0.40 33	0.20 34	0.46 24	0.44 51	0.22 12	0.28 29	0.26 44	0.19 18	0.33 45	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.49 409

TANstereo	0.33 40	0.49 195	1.75 125	0.23 4	0.12 3	0.54 111	0.16 9	0.40 6	0.45 64	0.45 122	0.51 168	0.26 44	0.22 39	0.29 18	0.20 24	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.08 1	0.11 55

rvit_stereo_0083	0.25 2	0.19 4	0.58 1	0.28 80	0.18 96	0.28 4	0.22 69	0.38 4	0.54 142	0.23 19	0.30 42	0.27 50	0.26 83	0.37 68	0.24 70	0.14 265	0.12 228	0.13 227	0.10 86	0.12 40	0.10 41

rvit_stereo_0081_aga	0.27 5	0.29 78	1.08 14	0.26 45	0.20 136	0.33 15	0.21 51	0.41 10	0.42 40	0.26 43	0.28 29	0.27 50	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.14 265	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.10 41

U	3.37 458	0.17 1	0.91 9	0.26 45	13.79 471	19.19 475	0.15 4	0.41 10	0.31 2	0.17 1	0.18 2	0.27 50	0.15 3	0.21 1	0.16 1	0.09 23	0.06 1	17.88 476	12.81 473	0.10 16	0.08 13

rvit_stereo_0080	0.27 5	0.38 136	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

whm_eth	0.27 5	0.38 136	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

EGLCR-Stereo	0.29 15	0.27 52	0.97 11	0.30 122	0.19 121	0.56 137	0.17 11	0.68 140	0.36 13	0.30 56	0.18 2	0.27 50	0.17 6	0.38 73	0.19 6	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.10 16	0.35 368

MC-Stereo	0.32 33	0.31 96	1.46 63	0.31 148	0.15 31	0.53 106	0.19 21	0.44 19	0.35 10	0.36 72	0.38 84	0.27 50	0.27 99	0.42 89	0.19 6	0.09 23	0.13 244	0.09 30	0.16 271	0.20 213	0.13 120

PMTNet	0.31 28	0.35 123	1.30 37	0.20 3	0.14 17	0.57 155	0.25 134	0.46 24	0.42 40	0.27 48	0.32 53	0.27 50	0.24 56	0.39 77	0.23 51	0.43 408	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.18 179	0.07 3

rvit_stereo_ft	0.31 28	0.61 233	1.18 22	0.32 176	0.21 146	0.28 4	0.27 178	0.55 83	0.48 86	0.23 19	0.27 26	0.28 58	0.26 83	0.32 37	0.25 81	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.11 143	0.13 66	0.14 135

RSM	0.28 9	0.26 48	0.97 11	0.25 23	0.24 196	0.37 26	0.21 51	0.49 41	0.44 51	0.21 7	0.27 26	0.28 58	0.17 6	0.38 73	0.20 24	0.07 1	0.07 14	0.09 30	0.34 389	0.21 221	0.16 191

MoCha-V2	0.36 62	0.32 100	1.41 54	0.36 256	0.31 278	0.35 22	0.19 21	0.57 89	0.39 25	0.30 56	0.32 53	0.28 58	0.27 99	0.47 120	0.24 70	0.08 5	0.56 430	0.08 4	0.38 402	0.18 179	0.12 86

MaDis-Stereo	0.29 15	0.54 213	1.44 60	0.24 11	0.29 252	0.29 6	0.16 9	0.45 22	0.37 17	0.19 4	0.21 4	0.28 58	0.22 39	0.30 23	0.29 119	0.10 96	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.11 29	0.11 55

RCA-Stereo	0.34 47	0.32 100	1.30 37	0.26 45	0.14 17	0.58 171	0.23 92	0.78 213	0.62 214	0.40 90	0.44 116	0.28 58	0.35 160	0.29 18	0.20 24	0.09 23	0.10 159	0.09 30	0.07 15	0.19 199	0.08 13

DCANet-4	0.40 92	0.27 52	2.21 289	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.72 303	0.54 209	0.47 128	0.28 58	0.37 179	0.37 68	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 269

s12784h	0.36 62	0.28 73	1.58 85	0.23 4	0.11 1	0.62 237	0.24 119	0.79 229	0.64 233	0.44 112	0.52 180	0.28 58	0.26 83	0.50 141	0.24 70	0.11 151	0.06 1	0.09 30	0.06 8	0.16 134	0.06 1

SPstereo	0.34 47	0.89 337	1.76 129	0.26 45	0.12 3	0.52 99	0.14 2	0.49 41	0.38 19	0.29 55	0.30 42	0.29 65	0.22 39	0.30 23	0.20 24	0.09 23	0.17 314	0.09 30	0.07 15	0.21 221	0.11 55

CroCo-Stereo Lap2	0.33 40	0.61 233	1.47 67	0.32 176	0.38 339	0.23 2	0.22 69	0.58 94	0.46 69	0.22 12	0.27 26	0.29 65	0.23 49	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.21 221	0.14 135

AnonymousM	0.37 68	0.44 173	1.50 75	0.25 23	0.15 31	0.52 99	0.23 92	0.60 109	0.42 40	0.42 101	0.32 53	0.30 67	0.25 69	0.34 51	0.23 51	0.11 151	0.09 127	0.71 427	0.36 399	0.12 40	0.07 3

DIP-Stereo	0.37 68	0.34 116	1.50 75	0.27 58	0.18 96	0.63 254	0.17 11	0.92 316	0.53 130	0.49 161	0.48 140	0.30 67	0.30 134	0.39 77	0.30 133	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.12 86
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
testlalala	0.36 62	0.30 87	1.77 138	0.28 80	0.33 298	0.60 197	0.22 69	0.55 83	0.51 106	0.55 226	0.35 68	0.31 69	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.10 96	0.13 244	0.09 30	0.24 343	0.08 1	0.07 3

testlalala_base	0.46 156	0.30 87	1.82 175	0.34 223	0.27 236	0.55 123	0.21 51	0.85 262	0.32 4	0.32 66	0.39 92	0.31 69	0.23 49	0.30 23	0.28 105	0.95 437	0.30 393	0.09 30	0.21 331	1.03 433	0.18 227

fff	0.43 119	0.77 297	1.95 231	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.75 334	0.54 209	0.47 128	0.31 69	0.65 338	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 269

ADStereo(finetuned)	0.45 147	0.77 297	2.12 271	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.72 303	0.54 209	0.48 140	0.31 69	0.76 366	0.37 68	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 289

raftrobust	0.38 74	0.68 267	1.54 80	0.32 176	0.46 378	0.52 99	0.21 51	0.56 86	0.42 40	0.52 187	0.35 68	0.31 69	0.33 150	0.37 68	0.30 133	0.10 96	0.11 204	0.08 4	0.07 15	0.21 221	0.19 239

DCANet	0.42 113	0.77 297	1.95 231	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.72 303	0.54 209	0.48 140	0.31 69	0.41 216	0.36 61	0.39 203	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 289

csc	0.43 119	0.77 297	1.95 231	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.75 334	0.54 209	0.47 128	0.31 69	0.65 338	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 269

cscssc	0.43 119	0.77 297	1.95 231	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 199	0.75 334	0.54 209	0.47 128	0.31 69	0.65 338	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 269

rvit_0105_6	0.31 28	0.29 78	1.00 13	0.31 148	0.18 96	0.35 22	0.25 134	0.51 49	0.61 196	0.25 35	0.28 29	0.32 77	0.25 69	0.39 77	0.25 81	0.18 324	0.16 298	0.15 287	0.13 202	0.14 85	0.13 120

WCG-NET	0.30 21	0.32 100	1.16 20	0.25 23	0.19 121	0.51 82	0.18 17	0.54 78	0.46 69	0.35 68	0.29 34	0.32 77	0.26 83	0.36 61	0.19 6	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.07 15	0.29 304	0.09 23

11t1	0.33 40	0.19 4	1.41 54	0.33 196	0.16 45	0.48 65	0.21 51	0.67 137	0.48 86	0.40 90	0.34 64	0.32 77	0.33 150	0.42 89	0.27 96	0.11 151	0.12 228	0.10 70	0.08 36	0.13 66	0.14 135

HHNet	0.60 279	0.65 258	2.60 362	0.36 256	0.25 211	0.64 265	0.61 378	0.64 121	0.62 214	0.55 226	1.13 399	0.32 77	0.60 320	0.42 89	1.79 401	0.15 281	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.18 179	0.15 168

raft+_RVC	0.44 129	0.67 265	1.85 185	0.34 223	0.71 418	0.51 82	0.25 134	0.64 121	0.51 106	0.35 68	0.45 119	0.32 77	0.28 113	0.43 92	0.32 155	0.09 23	0.19 334	0.10 70	0.09 53	0.20 213	0.40 393

rafts_anoy	0.43 119	0.89 337	1.96 240	0.32 176	0.30 262	0.48 65	0.24 119	0.62 115	0.49 92	0.37 76	0.38 84	0.33 82	0.30 134	0.51 144	0.34 172	0.10 96	0.39 414	0.13 227	0.15 252	0.17 155	0.15 168

Anonymous3	0.42 113	0.35 123	2.09 264	0.33 196	0.24 196	0.72 322	0.31 233	0.74 167	0.55 147	0.35 68	0.40 97	0.33 82	0.29 126	0.44 98	0.28 105	0.18 324	0.18 324	0.13 227	0.13 202	0.17 155	0.17 208

R-Stereo Train	0.36 62	0.21 13	1.70 107	0.29 108	0.18 96	0.55 123	0.26 153	0.78 213	0.36 13	0.57 247	0.67 301	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86

RAFT-Stereo	0.36 62	0.21 13	1.70 107	0.29 108	0.18 96	0.55 123	0.26 153	0.78 213	0.36 13	0.57 247	0.67 301	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT+CT+SA	0.50 201	0.86 328	1.82 175	0.37 276	0.75 420	0.54 111	0.34 268	0.77 199	0.63 225	0.38 82	0.55 208	0.34 86	0.29 126	0.68 195	0.27 96	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.51 420	0.29 304	0.41 398

UDGNet	0.44 129	1.02 382	1.74 119	0.35 238	0.19 121	0.58 171	0.23 92	0.49 41	0.66 260	0.41 97	0.38 84	0.34 86	0.29 126	0.53 154	0.30 133	0.24 375	0.10 159	0.37 408	0.19 316	0.27 295	0.15 168

dd	0.42 113	0.96 358	1.77 138	0.31 148	0.17 69	0.57 155	0.26 153	0.49 41	0.68 269	0.41 97	0.40 97	0.34 86	0.27 99	0.45 107	0.40 209	0.17 313	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.21 221	0.12 86

TestStereo	0.45 147	0.54 213	2.11 268	0.29 108	0.16 45	0.43 38	0.24 119	0.54 78	0.45 64	0.37 76	0.46 125	0.34 86	0.27 99	1.98 373	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.14 85	0.08 13

rvit_0105_4	0.35 58	0.35 123	1.45 62	0.31 148	0.18 96	0.37 26	0.28 193	0.59 100	0.62 214	0.27 48	0.31 49	0.35 90	0.27 99	0.43 92	0.25 81	0.18 324	0.16 298	0.15 287	0.13 202	0.15 101	0.12 86

TestStereo1	0.49 192	0.81 314	1.85 185	0.39 298	0.57 400	0.56 137	0.34 268	0.75 177	0.69 278	0.44 112	0.63 272	0.35 90	0.42 232	0.64 184	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 336	0.26 317

SA-5K	0.49 192	0.81 314	1.85 185	0.39 298	0.57 400	0.56 137	0.34 268	0.75 177	0.69 278	0.44 112	0.63 272	0.35 90	0.42 232	0.64 184	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 336	0.26 317

RAFT-Stereo-weight	0.34 47	0.29 78	1.43 58	0.28 80	0.28 246	0.55 123	0.22 69	0.78 213	0.48 86	0.46 130	0.38 84	0.36 93	0.17 6	0.33 45	0.23 51	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.09 23

RALCasStereoNet	0.45 147	0.88 334	1.85 185	0.30 122	0.26 224	0.49 71	0.26 153	0.58 94	0.51 106	0.36 72	0.48 140	0.36 93	0.28 113	0.55 161	0.34 172	0.10 96	0.53 428	0.09 30	0.08 36	0.25 269	0.34 366

rvit_0105_5	0.36 62	0.39 145	1.48 70	0.30 122	0.18 96	0.41 35	0.30 221	0.64 121	0.62 214	0.30 56	0.33 58	0.37 95	0.29 126	0.41 84	0.28 105	0.18 324	0.16 298	0.15 287	0.15 252	0.15 101	0.14 135

LoS	0.31 28	0.30 87	1.52 78	0.23 4	0.13 9	0.54 111	0.20 34	0.48 35	0.49 92	0.25 35	0.28 29	0.37 95	0.24 56	0.38 73	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.07 3
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.69 325	0.84 323	2.43 331	0.35 238	0.21 146	1.65 431	0.61 378	1.36 429	0.58 170	1.39 429	0.51 168	0.37 95	0.87 382	1.41 281	0.36 181	0.09 23	0.07 14	0.14 261	0.12 175	0.32 328	0.11 55

NF-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 169	0.52 372	0.16 45	0.61 217	0.44 324	0.66 128	0.61 196	0.50 168	0.47 128	0.37 95	0.26 83	1.45 287	0.79 330	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.16 191

OCTAStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 169	0.52 372	0.16 45	0.61 217	0.43 316	0.66 128	0.61 196	0.50 168	0.47 128	0.37 95	0.26 83	1.44 283	0.80 331	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

RE-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 169	0.52 372	0.16 45	0.61 217	0.43 316	0.66 128	0.60 181	0.50 168	0.47 128	0.37 95	0.26 83	1.44 283	0.78 326	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

TVStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 169	0.52 372	0.16 45	0.61 217	0.43 316	0.66 128	0.60 181	0.50 168	0.47 128	0.37 95	0.26 83	1.44 283	0.78 326	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

DisPM	0.43 119	0.33 106	1.78 143	0.57 391	0.18 96	0.59 187	0.63 384	0.53 68	0.61 196	0.60 284	0.53 189	0.38 102	0.26 83	0.75 213	0.29 119	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.14 135

SA	0.50 201	0.75 288	1.95 231	0.31 148	0.61 411	0.57 155	0.31 233	0.91 307	0.73 317	0.42 101	0.62 260	0.38 102	0.47 269	0.68 195	0.29 119	0.09 23	0.09 127	0.13 227	0.32 382	0.30 315	0.10 41

test_4	0.40 92	0.37 131	2.01 247	0.29 108	0.21 146	0.50 76	0.28 193	0.47 32	0.39 25	0.42 101	0.76 344	0.38 102	0.22 39	0.52 148	0.33 165	0.08 5	0.07 14	0.11 120	0.15 252	0.28 301	0.07 3

DRaft	0.62 292	0.38 136	1.76 129	0.24 11	0.16 45	0.64 265	0.66 386	0.53 68	0.53 130	0.67 332	0.99 383	0.38 102	1.00 396	1.44 283	2.10 414	0.10 96	0.14 259	0.10 70	0.14 230	0.18 179	0.21 259

PFNet+	0.45 147	0.37 131	1.86 193	0.46 347	0.18 96	0.58 171	0.77 406	0.52 60	0.64 233	0.56 236	0.48 140	0.39 106	0.26 83	0.93 235	0.32 155	0.13 228	0.09 127	0.14 261	0.13 202	0.12 40	0.15 168

PSM-softLoss	0.48 175	0.27 52	1.85 185	0.51 368	0.17 69	0.61 217	0.40 301	0.61 111	0.57 160	0.52 187	0.48 140	0.39 106	0.25 69	1.46 288	0.77 324	0.12 199	0.08 68	0.13 227	0.12 175	0.12 40	0.14 135

KMStereo	0.48 175	0.27 52	1.85 185	0.51 368	0.17 69	0.61 217	0.40 301	0.61 111	0.57 160	0.52 187	0.48 140	0.39 106	0.25 69	1.46 288	0.77 324	0.12 199	0.08 68	0.13 227	0.12 175	0.12 40	0.14 135

DeepStereo_RVC	0.44 129	0.28 73	1.92 218	0.49 362	0.17 69	0.60 197	0.59 373	0.50 47	0.52 112	0.49 161	0.45 119	0.39 106	0.86 381	0.45 107	0.33 165	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

LMCR-Stereo	0.52 229	0.71 276	2.39 322	0.40 307	0.21 146	0.74 330	0.31 233	1.02 392	0.64 233	0.61 291	0.63 272	0.39 106	0.51 287	0.62 179	0.42 217	0.19 338	0.09 127	0.12 171	0.09 53	0.23 244	0.12 86

RALAANet	0.43 119	0.98 369	1.90 209	0.32 176	0.23 183	0.48 65	0.19 21	0.67 137	0.53 130	0.48 150	0.45 119	0.39 106	0.30 134	0.48 125	0.37 186	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.14 230	0.27 295	0.10 41

GES	0.44 129	0.28 73	1.88 199	0.30 122	0.18 96	0.61 217	0.30 221	0.88 285	0.46 69	0.47 132	0.52 180	0.39 106	0.42 232	0.58 167	0.67 303	0.15 281	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.15 101	0.17 208

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 113	0.86 328	1.78 143	0.28 80	0.17 69	0.52 99	0.20 34	0.62 115	0.61 196	0.50 168	0.61 255	0.39 106	0.32 147	0.35 55	0.30 133	0.07 1	0.10 159	0.09 30	0.09 53	0.35 351	0.10 41

rvit_0105_3	0.39 87	0.47 189	1.46 63	0.33 196	0.19 121	0.45 41	0.35 275	0.69 142	0.65 246	0.37 76	0.37 76	0.40 114	0.31 142	0.44 98	0.30 133	0.18 324	0.17 314	0.17 321	0.18 297	0.15 101	0.15 168

rvit_stereo_0075_2	0.40 92	0.40 149	1.88 199	0.33 196	0.32 285	0.41 35	0.22 69	0.58 94	0.53 130	0.38 82	0.51 168	0.40 114	0.27 99	0.44 98	0.29 119	0.20 346	0.15 282	0.22 362	0.15 252	0.18 179	0.23 289

4D-IteraStereo	0.44 129	0.96 358	2.63 363	0.27 58	0.30 262	0.45 41	0.25 134	0.52 60	0.50 99	0.40 90	0.31 49	0.40 114	0.19 18	0.35 55	0.32 155	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.11 143	0.19 199	0.30 343

anonymousdsp2	0.34 47	0.24 35	1.16 20	0.28 80	0.15 31	0.57 155	0.23 92	0.79 229	0.47 84	0.38 82	0.37 76	0.40 114	0.25 69	0.47 120	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.13 202	0.19 199	0.27 324

CASS	0.39 87	0.30 87	1.61 92	0.32 176	0.17 69	0.53 106	0.24 119	0.70 147	0.49 92	0.59 276	0.54 199	0.40 114	0.40 205	0.41 84	0.30 133	0.17 313	0.10 159	0.14 261	0.11 143	0.18 179	0.17 208
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 58	0.26 48	1.48 70	0.31 148	0.15 31	0.61 217	0.19 21	0.60 109	0.54 142	0.28 53	0.29 34	0.40 114	0.33 150	0.50 141	0.27 96	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.35 392	0.19 199	0.08 13

mmm	0.38 74	0.21 13	1.18 22	0.35 238	0.17 69	0.49 71	0.26 153	0.78 213	0.52 112	0.50 168	0.57 226	0.41 120	0.37 179	0.71 208	0.31 145	0.11 151	0.13 244	0.14 261	0.13 202	0.15 101	0.14 135

CIPLG	0.56 258	1.19 405	2.46 336	0.80 417	0.31 278	0.61 217	0.57 369	0.76 189	0.57 160	0.56 236	0.63 272	0.41 120	0.30 134	0.45 107	0.40 209	0.11 151	0.20 343	0.13 227	0.13 202	0.35 351	0.19 239

IPLGR_C	0.58 269	1.25 412	2.72 376	0.80 417	0.31 278	0.60 197	0.61 378	0.76 189	0.58 170	0.56 236	0.62 260	0.41 120	0.31 142	0.43 92	0.40 209	0.11 151	0.22 356	0.13 227	0.15 252	0.35 351	0.19 239

GMOStereo	0.41 98	0.62 239	1.78 143	0.28 80	0.36 323	0.51 82	0.31 233	0.53 68	0.44 51	0.57 247	0.48 140	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 408	0.13 227	0.11 143	0.34 343	0.11 55

error version	0.41 98	0.62 239	1.78 143	0.28 80	0.36 323	0.51 82	0.31 233	0.53 68	0.44 51	0.57 247	0.48 140	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 408	0.13 227	0.11 143	0.34 343	0.11 55

test-v	0.41 98	0.62 239	1.78 143	0.28 80	0.36 323	0.51 82	0.31 233	0.53 68	0.44 51	0.57 247	0.48 140	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 408	0.13 227	0.11 143	0.34 343	0.11 55

ACRE	0.56 258	1.14 396	2.77 384	0.76 413	0.28 246	0.60 197	0.56 365	0.76 189	0.58 170	0.55 226	0.62 260	0.41 120	0.29 126	0.44 98	0.39 203	0.11 151	0.19 334	0.13 227	0.14 230	0.36 355	0.18 227

LCNet	0.54 240	0.37 131	1.78 143	0.92 426	0.22 167	0.96 390	0.30 221	0.59 100	0.58 170	0.51 180	0.55 208	0.41 120	0.76 366	0.84 229	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.18 297	0.98 432	0.39 389

Pruner-Stereo	0.51 218	0.27 52	1.78 143	1.79 453	0.19 121	0.62 237	0.45 330	0.57 89	0.60 181	0.61 291	0.48 140	0.41 120	0.24 56	0.46 113	1.00 351	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.12 40	0.13 120

test-2	0.41 98	0.62 239	1.78 143	0.28 80	0.36 323	0.51 82	0.31 233	0.53 68	0.44 51	0.57 247	0.48 140	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 408	0.13 227	0.11 143	0.34 343	0.11 55

test-1	0.44 129	0.48 192	1.69 103	0.30 122	0.27 236	0.50 76	0.28 193	0.80 231	0.43 48	0.40 90	0.54 199	0.41 120	0.24 56	0.31 30	1.16 368	0.09 23	0.20 343	0.10 70	0.17 287	0.11 29	0.26 317

iRaftStereo_RVC	0.37 68	0.53 209	1.41 54	0.28 80	0.15 31	0.52 99	0.20 34	0.54 78	0.46 69	0.37 76	0.43 106	0.41 120	0.23 49	0.36 61	0.26 88	0.09 23	0.15 282	0.12 171	0.11 143	0.41 382	0.37 382

DN-CSS_ROB	0.48 175	1.23 409	1.99 244	0.39 298	0.22 167	0.56 137	0.19 21	0.75 177	0.61 196	0.45 122	0.62 260	0.41 120	0.31 142	0.70 206	0.32 155	0.11 151	0.08 68	0.14 261	0.13 202	0.36 355	0.12 86

model_zeroshot	0.44 129	0.68 267	1.97 243	0.28 80	0.18 96	0.69 307	0.21 51	0.63 120	0.40 30	1.00 397	0.34 64	0.42 133	0.20 24	0.69 201	0.24 70	0.10 96	0.22 356	0.10 70	0.22 338	0.12 40	0.10 41

DCRE	0.50 201	0.63 250	2.13 273	0.30 122	0.23 183	0.45 41	0.24 119	0.59 100	0.53 130	0.50 168	2.10 430	0.42 133	0.26 83	0.35 55	0.23 51	0.09 23	0.14 259	0.10 70	0.32 382	0.16 134	0.15 168

x	0.35 58	0.20 8	1.36 46	0.33 196	0.17 69	0.47 57	0.24 119	0.75 177	0.54 142	0.40 90	0.40 97	0.42 133	0.34 158	0.45 107	0.32 155	0.11 151	0.14 259	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

Sa-1000	0.51 218	0.72 280	1.90 209	0.31 148	0.60 409	0.60 197	0.31 233	0.94 332	0.71 295	0.52 187	0.83 355	0.42 133	0.33 150	0.68 195	0.28 105	0.10 96	0.09 127	0.13 227	0.29 366	0.29 304	0.10 41

AE-Stereo	0.42 113	0.29 78	1.65 95	0.43 324	0.47 380	0.56 137	0.23 92	0.86 271	0.46 69	0.31 60	0.41 101	0.43 137	0.24 56	0.34 51	0.24 70	0.09 23	0.48 426	0.11 120	0.45 415	0.22 235	0.19 239

EKT-Stereo	1.47 431	0.49 195	1.93 221	2.57 461	19.31 474	0.55 123	0.22 69	0.69 142	0.42 40	0.38 82	0.36 73	0.43 137	0.27 99	0.69 201	0.26 88	0.12 199	0.14 259	0.11 120	0.16 271	0.20 213	0.15 168

MIM_Stereo	0.41 98	0.60 229	1.88 199	0.31 148	0.21 146	0.50 76	0.19 21	0.64 121	0.44 51	0.43 106	0.53 189	0.43 137	0.27 99	0.51 144	0.28 105	0.08 5	0.14 259	0.11 120	0.10 86	0.26 287	0.26 317

Patchmatch Stereo++	0.39 87	0.27 52	1.78 143	0.44 329	0.16 45	0.61 217	0.27 178	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 157	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	0.38 74	0.27 52	1.78 143	0.44 329	0.17 69	0.61 217	0.26 153	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.49 135	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

RAFT-345	0.53 235	0.30 87	2.34 312	0.38 290	0.34 305	0.58 171	0.42 310	0.47 32	0.61 196	0.51 180	1.00 385	0.43 137	0.28 113	1.57 306	0.82 333	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.10 16	0.08 13

iRAFT	0.39 87	0.27 52	1.78 143	0.44 329	0.16 45	0.61 217	0.27 178	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 157	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

RAFT-IKP	0.38 74	0.27 52	1.79 162	0.44 329	0.16 45	0.60 197	0.28 193	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.50 141	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

Prome-Stereo	0.49 192	0.30 87	1.76 129	0.60 399	0.23 183	0.63 254	0.42 310	0.62 115	0.60 181	0.59 276	1.03 390	0.43 137	0.72 356	0.60 176	0.33 165	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.43 400

SFCPSM	0.46 156	0.24 35	2.35 315	0.27 58	0.27 236	0.70 314	0.32 256	0.96 349	0.63 225	0.49 161	0.52 180	0.43 137	0.36 166	0.52 148	0.43 225	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.16 271	0.16 134	0.12 86

iResNet	0.51 218	0.76 289	2.59 359	0.41 313	0.17 69	0.64 265	0.27 178	0.82 242	0.70 286	0.57 247	0.64 287	0.43 137	0.36 166	0.70 206	0.52 260	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.08 36	0.21 221	0.13 120

rvit_105_1	0.44 129	0.54 213	1.46 63	0.36 256	0.24 196	0.51 82	0.45 330	0.75 177	0.74 321	0.45 122	0.44 116	0.44 148	0.36 166	0.62 179	0.38 192	0.20 346	0.18 324	0.18 340	0.22 338	0.18 179	0.18 227

GCAP-BAT	0.43 119	0.31 96	1.82 175	0.25 23	0.26 224	0.65 277	0.23 92	0.48 35	0.37 17	0.67 332	0.82 354	0.44 148	0.24 56	0.48 125	0.87 338	0.09 23	0.13 244	0.09 30	0.22 338	0.08 1	0.09 23

MSKI-zero shot	0.46 156	0.38 136	2.47 338	0.27 58	0.43 363	0.56 137	0.20 34	0.77 199	0.43 48	0.60 284	0.51 168	0.44 148	0.17 6	0.68 195	0.21 34	0.09 23	0.29 389	0.09 30	0.32 382	0.14 85	0.10 41

LL-Strereo2	0.41 98	0.90 340	1.83 180	0.44 329	0.24 196	0.54 111	0.27 178	0.58 94	0.45 64	0.41 97	0.33 58	0.44 148	0.21 30	0.44 98	0.34 172	0.09 23	0.08 68	0.16 304	0.14 230	0.17 155	0.17 208

PSM-adaLoss	0.38 74	0.27 52	1.78 143	0.44 329	0.17 69	0.60 197	0.29 214	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo_v2	0.38 74	0.27 52	1.78 143	0.44 329	0.17 69	0.61 217	0.28 193	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

HUI-Stereo	0.38 74	0.27 52	1.79 162	0.44 329	0.17 69	0.61 217	0.28 193	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.45 107	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

iGMRVC	0.39 87	0.27 52	1.78 143	0.44 329	0.17 69	0.61 217	0.27 178	0.51 49	0.52 112	0.47 132	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.55 161	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

test_xeample	0.72 339	0.21 13	1.36 46	0.27 58	0.17 69	0.59 187	0.28 193	1.01 389	0.70 286	0.55 226	0.67 301	0.44 148	0.39 199	1.88 363	5.17 457	0.12 199	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.15 168

test_sample5	0.51 218	0.43 164	1.83 180	0.32 176	0.18 96	0.55 123	0.26 153	0.92 316	0.65 246	0.53 197	0.59 235	0.45 157	0.36 166	1.87 356	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.17 155	0.16 191

test_sample4	0.50 201	0.42 160	1.88 199	0.32 176	0.19 121	0.56 137	0.26 153	0.93 324	0.65 246	0.54 209	0.54 199	0.45 157	0.36 166	1.79 341	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.17 155	0.16 191

test_sample1	0.40 92	0.18 2	1.19 24	0.31 148	0.18 96	0.48 65	0.23 92	0.78 213	0.49 92	0.44 112	0.44 116	0.45 157	0.41 216	1.39 279	0.33 165	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.13 120

testlalala2	0.44 129	0.28 73	2.59 359	0.64 403	0.56 398	0.57 155	0.20 34	0.78 213	0.52 112	0.40 90	0.39 92	0.45 157	0.21 30	0.27 5	0.22 44	0.09 23	0.10 159	0.08 4	0.29 366	0.12 40	0.10 41

DualNet	0.51 218	0.43 164	1.83 180	0.32 176	0.18 96	0.55 123	0.26 153	0.92 316	0.65 246	0.54 209	0.62 260	0.45 157	0.36 166	1.87 356	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.17 155	0.16 191

StereoVision	0.45 147	0.72 280	1.94 228	0.33 196	0.32 285	0.47 57	0.26 153	0.68 140	0.57 160	0.32 66	0.89 369	0.45 157	0.27 99	0.49 135	0.36 181	0.13 228	0.15 282	0.16 304	0.15 252	0.19 199	0.13 120

test_5	0.51 218	0.87 331	1.99 244	0.37 276	0.65 413	0.58 171	0.35 275	0.78 213	0.62 214	0.48 150	0.55 208	0.45 157	0.40 205	0.72 210	0.30 133	0.09 23	0.07 14	0.12 171	0.12 175	0.33 336	0.38 385

test-3	0.43 119	0.20 8	1.70 107	0.34 223	0.32 285	0.45 41	0.23 92	0.71 150	0.46 69	0.51 180	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 171	0.98 345	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 392	0.29 304	0.28 329

test_1	0.43 119	0.20 8	1.70 107	0.34 223	0.32 285	0.45 41	0.23 92	0.71 150	0.46 69	0.50 168	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 171	0.98 345	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 392	0.29 304	0.29 335

test_3	0.44 129	0.20 8	1.70 107	0.36 256	0.32 285	0.47 57	0.30 221	0.73 163	0.49 92	0.50 168	0.30 42	0.45 157	0.22 39	0.59 171	0.98 345	0.08 5	0.10 159	0.11 120	0.35 392	0.29 304	0.28 329

DEmStereo	0.68 321	0.31 96	2.25 299	0.42 321	0.17 69	0.66 283	0.89 415	0.51 49	0.59 177	0.60 284	1.01 386	0.45 157	1.26 411	1.54 302	2.26 420	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.10 86	0.10 16	0.11 55

PFNet	0.60 279	0.33 106	2.47 338	0.41 313	0.55 396	0.62 237	0.27 178	0.61 111	0.63 225	0.61 291	0.56 219	0.45 157	0.32 147	1.88 363	1.14 365	0.28 392	0.09 127	0.12 171	0.16 271	0.26 287	0.20 253

CRE-IMP	0.41 98	0.22 23	1.76 129	0.48 360	0.17 69	0.79 356	0.69 394	0.52 60	0.52 112	0.47 132	0.42 104	0.45 157	0.26 83	0.41 84	0.31 145	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.23 289

Occ-G	0.30 21	0.30 87	1.33 42	0.23 4	0.15 31	0.36 25	0.25 134	0.43 16	0.31 2	0.26 43	0.35 68	0.46 170	0.22 39	0.30 23	0.25 81	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.16 271	0.31 322	0.08 13

test_sample2	0.41 98	0.19 4	1.23 28	0.31 148	0.17 69	0.51 82	0.27 178	0.81 235	0.55 147	0.44 112	0.45 119	0.46 170	0.38 185	1.51 298	0.30 133	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.14 135

xx1	0.46 156	0.64 252	2.07 258	0.35 238	0.14 17	0.76 339	0.25 134	0.74 167	1.01 400	0.31 60	0.38 84	0.46 170	0.36 166	0.69 201	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.12 171	0.12 175	0.12 40	0.14 135

gwcnet-sp	0.49 192	0.43 164	2.54 353	0.31 148	0.22 167	0.67 289	0.31 233	0.78 213	0.65 246	0.58 263	0.47 128	0.46 170	0.43 242	0.76 216	0.46 233	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

scenet	0.49 192	0.43 164	2.54 353	0.31 148	0.22 167	0.67 289	0.31 233	0.78 213	0.65 246	0.58 263	0.47 128	0.46 170	0.43 242	0.76 216	0.46 233	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

ssnet	0.49 192	0.43 164	2.54 353	0.31 148	0.22 167	0.67 289	0.31 233	0.78 213	0.65 246	0.58 263	0.47 128	0.46 170	0.43 242	0.76 216	0.46 233	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

qqq	0.38 74	0.21 13	1.34 45	0.28 80	0.15 31	0.45 41	0.26 153	0.76 189	0.52 112	0.39 88	0.41 101	0.46 170	0.36 166	0.96 238	0.30 133	0.11 151	0.14 259	0.12 171	0.12 175	0.12 40	0.14 135

222	0.78 364	0.23 27	1.23 28	0.28 80	0.18 96	0.62 237	0.24 119	1.02 392	0.70 286	0.58 263	0.66 298	0.46 170	0.42 232	1.80 345	6.53 462	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.17 208

WCG-NET（raft）	0.32 33	0.53 209	1.21 27	0.23 4	0.12 3	0.44 40	0.24 119	0.40 6	0.50 99	0.35 68	0.35 68	0.47 178	0.25 69	0.35 55	0.20 24	0.08 5	0.29 389	0.08 4	0.07 15	0.22 235	0.11 55

GCST	0.72 339	1.10 390	2.15 279	1.11 438	0.59 404	0.62 237	0.19 21	0.75 177	0.53 130	0.56 236	0.63 272	0.47 178	0.31 142	1.11 255	0.33 165	0.75 430	0.45 418	0.84 430	0.64 437	0.69 421	0.54 413

test_sample6	0.52 229	0.44 173	1.81 169	0.33 196	0.18 96	0.55 123	0.27 178	0.94 332	0.66 260	0.54 209	0.62 260	0.47 178	0.36 166	1.97 372	0.38 192	0.14 265	0.10 159	0.13 227	0.13 202	0.17 155	0.16 191

test_sample3	0.50 201	0.41 153	1.88 199	0.32 176	0.19 121	0.57 155	0.25 134	0.92 316	0.64 233	0.52 187	0.49 157	0.47 178	0.35 160	1.79 341	0.37 186	0.13 228	0.10 159	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.16 191

H2IRNET	0.40 92	0.61 233	1.90 209	0.29 108	0.17 69	0.54 111	0.18 17	0.52 60	0.50 99	0.27 48	0.56 219	0.47 178	0.35 160	0.46 113	0.33 165	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 230	0.32 328	0.12 86

IPLGR	0.54 240	0.56 223	2.68 370	0.36 256	0.18 96	0.62 237	0.54 357	1.02 392	0.64 233	0.73 355	0.46 125	0.47 178	0.45 253	1.12 258	0.29 119	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.19 199	0.12 86

TRStereo	0.53 235	0.76 289	2.38 320	0.42 321	0.29 252	0.69 307	0.23 92	1.81 443	0.55 147	0.36 72	0.32 53	0.47 178	0.40 205	0.46 113	0.25 81	0.12 199	0.11 204	0.11 120	0.41 410	0.13 66	0.32 355

ASMatch	0.60 279	0.43 164	2.58 357	0.91 425	0.36 323	0.56 137	0.25 134	0.52 60	0.61 196	0.47 132	1.21 401	0.47 178	0.66 343	1.34 276	0.94 341	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.10 16	0.16 191

RAFT-RH_RVC	0.61 287	0.50 201	2.33 310	0.36 256	0.29 252	0.60 197	0.18 17	0.44 19	0.58 170	0.76 361	1.91 426	0.47 178	0.29 126	1.60 313	1.23 374	0.14 265	0.07 14	0.13 227	0.13 202	0.10 16	0.09 23

GMM-Stereo	0.50 201	0.23 27	2.41 325	0.54 381	0.24 196	0.77 347	0.46 333	0.59 100	0.57 160	0.58 263	0.73 336	0.47 178	0.43 242	0.68 195	0.27 96	0.10 96	0.06 1	0.13 227	0.13 202	0.14 85	0.44 402

FINET	0.65 307	0.95 356	3.06 410	0.35 238	0.40 349	0.58 171	0.48 344	0.92 316	1.10 411	0.57 247	0.68 309	0.47 178	0.44 249	1.15 263	0.60 288	0.23 368	0.21 351	0.17 321	0.15 252	0.26 287	0.25 308

HCRNet	0.46 156	0.49 195	1.65 95	0.38 290	0.29 252	0.58 171	0.22 69	0.75 177	0.62 214	0.47 132	0.49 157	0.48 189	0.36 166	1.12 258	0.37 186	0.15 281	0.10 159	0.15 287	0.13 202	0.17 155	0.17 208

HITNet	0.46 156	0.92 342	2.09 264	0.33 196	0.14 17	0.55 123	0.22 69	0.83 248	0.56 157	0.51 180	0.49 157	0.48 189	0.37 179	0.48 125	0.54 268	0.09 23	0.06 1	0.10 70	0.08 36	0.23 244	0.09 23
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IRAFT_RVC	0.54 240	0.53 209	1.78 143	0.46 347	0.21 146	0.58 171	0.43 316	0.65 126	0.66 260	0.54 209	0.50 164	0.49 191	0.51 287	1.58 310	1.01 355	0.11 151	0.25 378	0.13 227	0.10 86	0.15 101	0.13 120

ICVP	0.46 156	0.29 78	2.41 325	0.33 196	0.22 167	0.59 187	0.55 360	0.75 177	0.50 99	0.44 112	0.60 248	0.49 191	0.35 160	0.53 154	0.37 186	0.16 299	0.16 298	0.14 261	0.11 143	0.15 101	0.15 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.44 129	0.96 358	1.78 143	0.31 148	0.15 31	0.50 76	0.21 51	0.64 121	0.63 225	0.47 132	0.64 287	0.49 191	0.34 158	0.46 113	0.31 145	0.08 5	0.09 127	0.10 70	0.10 86	0.37 362	0.10 41

MyStereo8	0.54 240	0.80 309	2.76 382	0.32 176	0.33 298	0.71 316	0.20 34	0.87 280	0.57 160	0.51 180	0.59 235	0.50 194	0.33 150	0.68 195	0.55 269	0.10 96	0.29 389	0.10 70	0.13 202	0.21 221	0.34 366

AAGNet	0.88 382	0.33 106	1.79 162	0.54 381	0.98 433	0.62 237	0.46 333	0.50 47	0.60 181	0.58 263	0.53 189	0.50 194	0.73 359	1.23 269	7.48 463	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.14 85	0.09 23

EAI-Stereo	0.78 364	0.25 38	1.67 100	0.54 381	0.59 404	1.95 440	2.05 454	1.11 415	0.64 233	0.95 394	1.49 415	0.50 194	0.67 345	0.59 171	1.44 387	0.09 23	0.19 334	0.09 30	0.49 418	0.13 66	0.22 269

SMFormer	0.50 201	0.46 181	1.60 88	0.30 122	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 297	0.72 303	0.56 236	0.64 287	0.51 197	0.41 216	1.87 356	0.49 250	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.15 101	0.16 191

tta	0.50 201	0.46 181	1.60 88	0.30 122	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 297	0.72 303	0.56 236	0.64 287	0.51 197	0.41 216	1.87 356	0.49 250	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.11 55

qqq1	0.48 175	0.46 181	1.60 88	0.30 122	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 297	0.72 303	0.56 236	0.64 287	0.51 197	0.41 216	1.87 356	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

fff1	0.48 175	0.46 181	1.60 88	0.30 122	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 297	0.72 303	0.56 236	0.64 287	0.51 197	0.41 216	1.87 356	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

MyStereo05	0.49 192	0.41 153	2.72 376	0.30 122	0.23 183	0.60 197	0.30 221	0.82 242	0.77 347	0.52 187	0.37 76	0.51 197	0.42 232	0.52 148	0.38 192	0.09 23	0.17 314	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 253

PS-NSSS	0.63 295	1.00 375	1.81 169	0.30 122	0.31 278	0.63 254	0.34 268	0.98 361	0.69 278	0.54 209	0.74 339	0.51 197	0.41 216	2.43 411	0.48 245	0.24 375	0.17 314	0.27 384	0.18 297	0.27 295	0.21 259

CoDeX	0.52 229	0.43 164	2.25 299	0.29 108	0.26 224	0.61 217	0.32 256	0.99 373	0.68 269	0.48 150	0.55 208	0.52 203	0.40 205	1.60 313	0.35 179	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.12 86

SST-Stereo	0.52 229	0.20 8	1.76 129	0.62 401	0.53 391	0.62 237	0.66 386	0.55 83	0.61 196	0.58 263	0.53 189	0.52 203	0.60 320	1.59 312	0.29 119	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.10 41

MyStereo04	0.48 175	0.40 149	2.65 367	0.29 108	0.23 183	0.60 197	0.31 233	0.83 248	0.75 334	0.47 132	0.36 73	0.53 205	0.42 232	0.53 154	0.39 203	0.09 23	0.18 324	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

CrosDoStereo	0.94 389	0.37 131	2.53 347	0.25 23	0.32 285	0.54 111	3.76 464	0.72 155	0.60 181	0.70 344	1.40 412	0.53 205	1.49 427	1.78 337	3.09 434	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 221	0.11 55

KYRaft	0.48 175	0.29 78	1.75 125	0.33 196	0.21 146	0.75 336	0.44 324	0.58 94	0.57 160	0.64 319	0.93 374	0.53 205	0.72 356	0.60 176	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 230	0.12 40	0.54 413

DeepStereo_LL	0.94 389	0.37 131	2.53 347	0.25 23	0.32 285	0.54 111	3.76 464	0.72 155	0.60 181	0.70 344	1.40 412	0.53 205	1.49 427	1.78 337	3.09 434	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 221	0.11 55

ttt	0.66 311	0.22 23	1.68 101	0.34 223	0.24 196	0.60 197	0.26 153	1.00 381	0.77 347	0.55 226	0.67 301	0.54 209	0.36 166	2.14 388	3.03 433	0.16 299	0.13 244	0.13 227	0.12 175	0.15 101	0.17 208

Any-RAFT	0.38 74	0.25 38	1.89 206	0.27 58	0.17 69	0.68 301	0.21 51	0.78 213	0.53 130	0.43 106	0.43 106	0.54 209	0.30 134	0.41 84	0.20 24	0.10 96	0.12 228	0.08 4	0.06 8	0.10 16	0.09 23

CFNet-RSSM	0.41 98	0.32 100	2.20 288	0.27 58	0.44 364	0.52 99	0.19 21	0.76 189	0.48 86	0.43 106	0.36 73	0.54 209	0.26 83	0.33 45	0.25 81	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.38 402	0.10 16	0.09 23

DualNet (step1)	0.59 274	0.62 239	1.93 221	0.27 58	0.22 167	0.68 301	0.31 233	0.93 324	0.66 260	0.57 247	0.51 168	0.55 212	0.45 253	1.11 255	0.38 192	0.61 421	0.14 259	0.87 431	0.56 426	0.25 269	0.23 289

test_sample9	0.94 389	0.62 239	1.93 221	0.27 58	0.22 167	0.68 301	0.31 233	0.93 324	0.66 260	0.57 247	0.51 168	0.55 212	0.45 253	1.91 366	2.55 426	0.61 421	4.16 465	0.87 431	0.56 426	0.25 269	0.23 289

test_sample7	0.47 170	0.33 106	1.49 72	0.34 223	0.20 136	0.51 82	0.30 221	0.93 324	0.66 260	0.57 247	0.51 168	0.55 212	0.45 253	1.11 255	0.38 192	0.17 313	0.14 259	0.16 304	0.15 252	0.19 199	0.18 227

knoymous	0.34 47	0.25 38	1.75 125	0.24 11	0.18 96	0.45 41	0.24 119	0.57 89	0.38 19	0.41 97	0.39 92	0.55 212	0.25 69	0.38 73	0.23 51	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.07 15	0.13 66	0.12 86

RAFT_CTSACE	0.46 156	0.76 289	2.07 258	0.35 238	0.30 262	0.54 111	0.30 221	0.61 111	0.48 86	0.49 161	0.76 344	0.55 212	0.36 166	0.58 167	0.22 44	0.08 5	0.13 244	0.11 120	0.10 86	0.41 382	0.08 13

iRaft-Stereo_20w	0.58 269	0.39 145	1.96 240	0.45 343	0.32 285	0.92 387	0.57 369	1.14 416	0.56 157	0.81 374	0.40 97	0.55 212	0.69 349	0.65 191	1.04 359	0.09 23	0.16 298	0.09 30	0.36 399	0.17 155	0.25 308

AASNet	0.56 258	1.03 383	2.34 312	0.37 276	0.33 298	0.65 277	0.29 214	0.96 349	0.73 317	0.54 209	0.60 248	0.55 212	0.38 185	0.59 171	0.58 284	0.14 265	0.12 228	0.13 227	0.10 86	0.43 388	0.24 299

RAFT_R40	0.50 201	0.21 13	1.76 129	0.50 364	0.40 349	0.61 217	0.53 354	0.56 86	0.60 181	0.56 236	0.54 199	0.55 212	0.51 287	1.57 306	0.53 264	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.09 23

CroCo-Stereo	0.30 21	0.45 179	1.08 14	0.31 148	0.17 69	0.19 1	0.21 51	0.73 163	0.50 99	0.21 7	0.24 14	0.55 212	0.22 39	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.12 40	0.09 23
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ARAFT	0.60 279	1.23 409	3.10 413	0.28 80	0.16 45	0.64 265	0.36 282	0.90 297	0.67 267	0.61 291	0.49 157	0.55 212	0.31 142	1.24 272	0.32 155	0.10 96	0.08 68	0.14 261	0.13 202	0.37 362	0.21 259

FENet	0.44 129	0.30 87	2.42 327	0.32 176	0.17 69	0.58 171	0.22 69	0.77 199	0.59 177	0.47 132	0.42 104	0.55 212	0.38 185	0.49 135	0.47 242	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.16 191

MLCV	0.48 175	0.89 337	1.85 185	0.29 108	0.14 17	0.59 187	0.23 92	0.72 155	0.59 177	0.66 328	0.66 298	0.55 212	0.36 166	1.03 246	0.49 250	0.09 23	0.06 1	0.09 30	0.07 15	0.19 199	0.11 55

DAS	0.56 258	0.35 123	1.55 82	0.33 196	0.34 305	0.50 76	0.42 310	0.83 248	0.74 321	0.83 379	0.68 309	0.56 224	0.48 277	2.40 407	0.46 233	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

SepStereo	0.52 229	0.35 123	1.55 82	0.33 196	0.34 305	0.50 76	0.42 310	0.83 248	0.74 321	0.83 379	0.68 309	0.56 224	0.48 277	1.56 304	0.46 233	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

GwcNet-ADL	0.50 201	0.74 286	2.90 398	0.31 148	0.20 136	0.58 171	0.29 214	0.87 280	0.64 233	0.47 132	0.47 128	0.56 224	0.33 150	0.46 113	0.46 233	0.13 228	0.12 228	0.09 30	0.09 53	0.14 85	0.21 259

GANet-ADL	0.44 129	0.41 153	2.31 306	0.33 196	0.20 136	0.57 155	0.25 134	0.75 177	0.54 142	0.42 101	0.59 235	0.56 224	0.30 134	0.40 82	0.38 192	0.14 265	0.11 204	0.09 30	0.08 36	0.22 235	0.17 208

GrayStereo	0.66 311	0.19 4	1.76 129	0.90 424	0.23 183	0.62 237	1.42 449	0.62 115	0.60 181	0.72 351	0.78 348	0.56 224	3.07 453	0.60 176	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.21 331	0.11 29	0.18 227

111	0.48 175	1.09 389	1.95 231	0.24 11	0.13 9	0.59 187	0.26 153	0.83 248	0.78 352	0.48 150	0.52 180	0.56 224	0.38 185	0.49 135	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.23 244	0.35 368

1111x	0.74 351	0.21 13	1.93 221	0.31 148	0.17 69	0.63 254	0.32 256	1.03 399	0.74 321	0.52 187	0.62 260	0.57 230	0.47 269	2.38 403	4.25 452	0.12 199	0.14 259	0.11 120	0.12 175	0.12 40	0.14 135

RAFT + AFF	0.64 299	1.20 406	1.95 231	0.34 223	0.33 298	0.67 289	0.52 351	0.99 373	0.74 321	0.53 197	0.58 232	0.57 230	0.80 370	1.76 334	0.51 258	0.12 199	0.27 386	0.15 287	0.14 230	0.43 388	0.29 335

Gwc-CoAtRS	0.38 74	0.33 106	1.92 218	0.27 58	0.41 356	0.48 65	0.19 21	0.59 100	0.46 69	0.43 106	0.39 92	0.57 230	0.26 83	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.09 30	0.31 377	0.11 29	0.09 23

DMCA	0.41 98	0.52 204	1.26 33	0.31 148	0.24 196	0.59 187	0.26 153	0.77 199	0.63 225	0.58 263	0.48 140	0.57 230	0.35 160	0.40 82	0.50 255	0.14 265	0.10 159	0.14 261	0.10 86	0.15 101	0.15 168

FADNet-RVC-Resample	0.67 314	1.16 404	3.16 419	0.37 276	0.29 252	0.62 237	0.38 295	0.86 271	0.63 225	0.51 180	0.50 164	0.57 230	0.45 253	1.57 306	0.49 250	0.24 375	0.32 400	0.23 369	0.19 316	0.27 295	0.62 422

BEATNet_4x	0.47 170	0.73 283	1.91 215	0.33 196	0.15 31	0.56 137	0.25 134	0.85 262	0.58 170	0.54 209	0.51 168	0.57 230	0.42 232	0.57 164	0.61 290	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.20 213	0.16 191

iResNet_ROB	0.50 201	1.15 400	1.73 115	0.31 148	0.21 146	0.58 171	0.22 69	0.95 344	0.82 365	0.58 263	0.62 260	0.57 230	0.39 199	0.84 229	0.40 209	0.11 151	0.08 68	0.09 30	0.06 8	0.21 221	0.13 120

xxxx	0.70 329	0.21 13	1.33 42	0.28 80	0.18 96	0.63 254	0.24 119	1.02 392	0.69 278	0.50 168	0.62 260	0.58 237	0.38 185	1.47 295	5.21 458	0.13 228	0.12 228	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.15 168

CFNet	0.58 269	0.96 358	1.78 143	0.33 196	0.25 211	0.63 254	0.22 69	0.88 285	0.75 334	0.46 130	0.59 235	0.58 237	0.40 205	2.29 396	0.48 245	0.12 199	0.09 127	0.15 287	0.14 230	0.30 315	0.15 168

ToySt	0.44 129	0.61 233	1.89 206	0.29 108	0.18 96	0.55 123	0.35 275	0.67 137	0.53 130	0.39 88	0.50 164	0.59 239	0.43 242	0.51 144	0.49 250	0.10 96	0.12 228	0.13 227	0.16 271	0.24 259	0.19 239

NRIStereo	0.46 156	0.25 38	1.77 138	0.47 352	0.16 45	0.95 389	0.74 402	0.51 49	0.56 157	0.48 150	0.39 92	0.59 239	0.29 126	0.77 220	0.32 155	0.11 151	0.13 244	0.11 120	0.09 53	0.21 221	0.24 299

GEStereo_RVC	0.54 240	0.87 331	1.95 231	0.47 352	0.25 211	0.62 237	0.37 289	1.00 381	0.74 321	0.53 197	0.54 199	0.59 239	0.44 249	1.10 252	0.46 233	0.15 281	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.26 287	0.19 239

MMNet	0.50 201	0.48 192	1.93 221	0.33 196	0.27 236	0.79 356	0.28 193	0.81 235	0.74 321	0.60 284	0.56 219	0.59 239	0.55 302	0.79 225	0.59 286	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.14 135

DMCA-RVC	0.62 292	0.96 358	2.63 363	0.36 256	0.90 429	0.56 137	0.31 233	0.69 142	0.57 160	0.68 339	0.52 180	0.59 239	0.56 306	1.23 269	0.53 264	0.16 299	0.38 408	0.20 354	0.15 252	0.20 213	0.15 168

FADNet_RVC	0.81 373	1.14 396	2.42 327	0.30 122	0.24 196	0.71 316	0.24 119	0.95 344	0.61 196	0.44 112	0.56 219	0.59 239	0.42 232	1.52 300	0.68 306	0.94 436	0.96 452	0.28 387	1.00 452	0.90 431	1.36 455

IER	0.43 119	0.38 136	1.69 103	0.26 45	0.25 211	0.66 283	0.26 153	0.71 150	0.55 147	0.54 209	0.59 235	0.60 245	0.53 294	0.52 148	0.39 203	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.14 85	0.11 55

iResNetv2_ROB	0.59 274	1.43 426	2.96 401	0.40 307	0.22 167	0.58 171	0.28 193	0.91 307	0.73 317	0.57 247	0.63 272	0.60 245	0.41 216	0.74 212	0.35 179	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.07 15	0.43 388	0.17 208

UPFNet	0.46 156	0.28 73	1.73 115	0.33 196	0.32 285	0.65 277	0.38 295	0.83 248	0.59 177	0.57 247	0.52 180	0.61 247	0.40 205	0.75 213	0.52 260	0.13 228	0.12 228	0.13 227	0.12 175	0.15 101	0.11 55

ADCRef	0.80 368	0.96 358	2.29 305	0.37 276	0.35 316	0.96 390	0.51 348	0.87 280	0.75 334	0.88 385	0.83 355	0.61 247	1.36 420	1.02 244	3.27 439	0.13 228	0.11 204	0.17 321	0.19 316	0.25 269	0.21 259

TDLM	0.67 314	0.92 342	1.76 129	0.37 276	0.24 196	0.66 283	0.56 365	0.82 242	0.74 321	1.16 409	0.62 260	0.61 247	0.48 277	2.70 430	0.50 255	0.20 346	0.11 204	0.35 402	0.14 230	0.32 328	0.16 191

AdaStereo	0.44 129	0.38 136	1.79 162	0.34 223	0.20 136	0.57 155	0.28 193	0.92 316	0.69 278	0.52 187	0.55 208	0.61 247	0.33 150	0.48 125	0.39 203	0.17 313	0.08 68	0.17 321	0.11 143	0.18 179	0.12 86
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.
gcap-zeroshot	0.41 98	0.62 239	1.78 143	0.31 148	0.32 285	0.69 307	0.21 51	0.74 167	0.52 112	0.43 106	0.35 68	0.62 251	0.24 56	0.41 84	0.24 70	0.09 23	0.16 298	0.09 30	0.31 377	0.08 1	0.09 23

iRaft-Stereo_5w	0.54 240	1.01 379	2.08 263	0.27 58	0.21 146	0.49 71	0.28 193	0.73 163	0.58 170	0.40 90	0.61 255	0.62 251	0.46 264	1.78 337	0.47 242	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.10 86	0.39 376	0.12 86

FADNet-RVC	0.61 287	1.26 413	2.12 271	0.33 196	0.26 224	0.59 187	0.29 214	0.86 271	0.62 214	0.45 122	0.50 164	0.62 251	0.46 264	1.73 330	0.55 269	0.17 313	0.20 343	0.17 321	0.18 297	0.59 413	0.28 329

GMStereo_Zeroshot	0.41 98	0.36 129	1.54 80	0.41 313	0.19 121	0.52 99	0.19 21	0.59 100	0.52 112	0.57 247	0.59 235	0.63 254	0.29 126	0.58 167	0.33 165	0.15 281	0.09 127	0.16 304	0.09 53	0.24 259	0.12 86

BSDual-CNN	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 122	0.21 146	0.76 339	0.31 233	1.00 381	0.61 196	0.63 310	0.53 189	0.63 254	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.14 261	0.12 175	0.12 40	0.11 55

psmg	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.27 58	0.21 146	0.75 336	0.36 282	0.90 297	0.61 196	0.59 276	0.59 235	0.63 254	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.13 227	0.12 175	0.13 66	0.11 55

dad	0.51 218	1.01 379	1.74 119	0.29 108	0.19 121	0.60 197	0.26 153	0.52 60	0.75 334	0.63 310	0.63 272	0.63 254	0.33 150	0.85 231	0.47 242	0.27 388	0.15 282	0.40 411	0.18 297	0.22 235	0.14 135

pcwnet_v2	0.64 299	0.49 195	4.41 451	0.32 176	0.27 236	0.60 197	0.25 134	0.97 357	0.88 379	0.59 276	0.70 326	0.63 254	0.55 302	0.66 193	0.37 186	0.17 313	0.15 282	0.15 287	0.14 230	0.21 221	0.23 289

GANet-RSSM	0.55 252	0.73 283	1.90 209	0.36 256	0.26 224	0.59 187	0.27 178	0.78 213	0.52 112	0.47 132	0.57 226	0.63 254	0.45 253	1.92 370	0.43 225	0.14 265	0.10 159	0.25 380	0.11 143	0.34 343	0.14 135

SuperB	1.15 408	1.14 396	5.43 458	0.36 256	0.26 224	0.81 363	0.89 415	0.88 285	1.17 416	0.67 332	0.68 309	0.63 254	1.39 423	1.74 332	3.37 442	0.15 281	0.12 228	0.17 321	0.16 271	2.80 461	0.25 308

UCFNet_RVC	0.48 175	0.82 318	1.85 185	0.30 122	0.27 236	0.64 265	0.26 153	0.74 167	0.55 147	0.48 150	0.53 189	0.63 254	0.41 216	0.88 234	0.38 192	0.15 281	0.10 159	0.17 321	0.17 287	0.18 179	0.15 168

AACVNet	0.54 240	0.78 305	1.73 115	0.36 256	0.21 146	0.57 155	0.25 134	0.71 150	0.51 106	0.55 226	0.59 235	0.64 262	0.41 216	2.13 387	0.41 215	0.14 265	0.11 204	0.14 261	0.11 143	0.33 336	0.15 168

cross-raft	0.40 92	0.27 52	2.22 293	0.30 122	0.17 69	0.49 71	0.35 275	0.71 150	0.39 25	0.43 106	0.45 119	0.64 262	0.25 69	0.32 37	0.25 81	0.08 5	0.08 68	0.09 30	0.23 341	0.11 29	0.14 135

PWCDC_ROB	0.72 339	1.06 386	2.09 264	0.47 352	0.36 323	0.78 352	0.26 153	0.98 361	1.34 425	0.61 291	2.07 428	0.64 262	0.61 328	0.83 227	0.71 311	0.31 398	0.14 259	0.15 287	0.12 175	0.60 416	0.21 259

RAFT-Test	0.44 129	0.38 136	2.01 247	0.27 58	0.44 364	0.64 265	0.37 289	0.72 155	0.57 160	0.45 122	0.48 140	0.65 265	0.24 56	0.35 55	0.29 119	0.09 23	0.11 204	0.09 30	0.38 402	0.10 16	0.11 55

CSP-Net	0.50 201	0.39 145	1.25 31	0.29 108	0.23 183	0.77 347	0.35 275	0.86 271	0.57 160	0.59 276	0.59 235	0.65 265	0.40 205	1.77 336	0.44 229	0.16 299	0.11 204	0.10 70	0.10 86	0.20 213	0.14 135

Consistency-Raft	0.88 382	0.93 348	3.23 427	0.99 432	0.64 412	0.77 347	0.55 360	0.98 361	0.97 394	0.61 291	1.03 390	0.65 265	1.05 401	0.79 225	1.38 382	0.44 409	0.46 420	0.51 418	0.58 431	0.65 418	0.47 406

DeepPrunerF	0.86 379	0.86 328	2.91 399	0.45 343	0.50 384	0.64 265	0.48 344	1.14 416	2.64 451	0.63 310	0.61 255	0.65 265	0.62 333	2.21 392	1.31 377	0.23 368	0.19 334	0.30 395	0.28 363	0.36 355	0.25 308

CC-Net-ROB	0.85 378	1.15 400	2.13 273	0.88 423	0.38 339	0.88 381	0.44 324	1.06 405	0.79 357	0.58 263	0.69 316	0.65 265	0.50 285	2.74 433	0.51 258	0.93 435	0.39 414	0.87 431	0.29 366	0.54 410	0.54 413

ffm	0.47 170	0.23 27	2.01 247	0.30 122	0.21 146	0.57 155	0.26 153	0.74 167	0.88 379	0.53 197	0.63 272	0.66 270	0.39 199	0.63 182	0.19 6	0.10 96	0.24 365	0.15 287	0.13 202	0.25 269	0.36 376

ff1	0.73 348	0.23 27	2.01 247	0.30 122	0.21 146	0.57 155	0.26 153	0.74 167	0.88 379	0.53 197	0.63 272	0.66 270	0.39 199	2.52 418	3.43 444	0.10 96	0.24 365	0.15 287	0.13 202	0.25 269	0.36 376

mmx	0.72 339	0.23 27	2.01 247	0.30 122	0.21 146	0.57 155	0.26 153	0.99 373	0.76 343	0.53 197	0.63 272	0.66 270	0.39 199	2.52 418	3.43 444	0.13 228	0.10 159	0.15 287	0.13 202	0.15 101	0.15 168

xxx	0.72 339	0.23 27	2.01 247	0.30 122	0.21 146	0.57 155	0.26 153	0.99 373	0.76 343	0.53 197	0.63 272	0.66 270	0.39 199	2.52 418	3.43 444	0.13 228	0.10 159	0.15 287	0.13 202	0.15 101	0.15 168

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 264	0.87 331	2.11 268	0.32 176	0.30 262	0.84 370	0.40 301	0.88 285	0.72 303	0.65 326	0.73 336	0.66 270	0.57 311	0.93 235	0.71 311	0.13 228	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.14 135

BUS	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 122	0.21 146	0.91 385	0.23 92	1.00 381	0.61 196	0.63 310	0.53 189	0.66 270	0.30 134	0.43 92	0.32 155	0.13 228	0.10 159	0.14 261	0.12 175	0.12 40	0.11 55

NINENet	0.50 201	0.33 106	1.69 103	0.55 387	0.25 211	0.91 385	0.23 92	0.98 361	0.71 295	0.53 197	0.55 208	0.66 270	0.30 134	1.22 268	0.32 155	0.15 281	0.13 244	0.16 304	0.11 143	0.16 134	0.13 120

FADNet	0.64 299	1.22 408	2.06 256	0.32 176	0.30 262	0.66 283	0.29 214	0.88 285	0.72 303	0.44 112	0.48 140	0.66 270	0.57 311	1.84 354	0.45 232	0.46 413	0.20 343	0.17 321	0.19 316	0.59 413	0.24 299

DeepPruner_ROB	0.50 201	0.70 274	1.94 228	0.29 108	0.26 224	0.63 254	0.31 233	0.80 231	0.48 86	0.61 291	0.55 208	0.66 270	0.38 185	0.98 240	0.40 209	0.19 338	0.14 259	0.14 261	0.14 230	0.23 244	0.17 208

anonymity	0.80 368	0.66 264	1.29 35	0.59 396	0.75 420	0.67 289	0.52 351	0.95 344	0.71 295	0.94 392	0.70 326	0.67 279	0.87 382	0.71 208	1.35 380	0.64 424	0.62 434	0.58 420	1.44 459	0.60 416	0.65 425

delet	0.52 229	0.54 213	1.62 93	0.31 148	0.35 316	0.74 330	0.46 333	0.85 262	0.74 321	0.55 226	0.60 248	0.67 279	0.50 285	1.12 258	0.57 279	0.11 151	0.11 204	0.13 227	0.14 230	0.16 134	0.12 86

PSMNet-RSSM	0.53 235	0.82 318	1.78 143	0.31 148	0.25 211	0.58 171	0.28 193	0.84 258	0.60 181	0.50 168	0.61 255	0.67 279	0.43 242	1.68 323	0.42 217	0.15 281	0.10 159	0.14 261	0.16 271	0.15 101	0.13 120

DSFCA	0.54 240	0.35 123	1.41 54	0.28 80	0.28 246	0.79 356	0.88 414	0.76 189	0.70 286	0.72 351	0.66 298	0.67 279	0.57 311	1.17 264	0.63 294	0.16 299	0.14 259	0.13 227	0.14 230	0.16 134	0.13 120

STTStereo	0.51 218	0.69 271	2.14 278	0.36 256	0.30 262	0.61 217	0.32 256	0.77 199	0.60 181	0.60 284	0.54 199	0.67 279	0.43 242	0.86 232	0.42 217	0.16 299	0.15 282	0.17 321	0.20 326	0.16 134	0.15 168

NVstereo2D	0.58 269	0.40 149	2.03 254	0.35 238	0.35 316	0.69 307	0.39 299	0.91 307	0.80 360	0.47 132	0.53 189	0.67 279	0.46 264	1.99 376	0.48 245	0.19 338	0.11 204	0.17 321	0.13 202	0.25 269	0.25 308

PCWNet_CMD	0.46 156	0.45 179	2.28 303	0.26 45	0.20 136	0.55 123	0.21 51	0.75 177	0.64 233	0.48 150	0.55 208	0.68 285	0.57 311	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.14 261	0.10 86	0.18 179	0.14 135

CFNet_ucs	0.48 175	0.50 201	2.32 307	0.26 45	0.22 167	0.57 155	0.22 69	0.85 262	0.65 246	0.53 197	0.64 287	0.68 285	0.44 249	0.54 157	0.31 145	0.13 228	0.12 228	0.16 304	0.11 143	0.19 199	0.17 208

HBP-ISP	0.76 356	1.30 416	3.19 423	0.35 238	0.26 224	0.85 374	0.54 357	1.03 399	0.72 303	0.80 369	0.69 316	0.68 285	0.83 374	2.04 379	0.44 229	0.23 368	0.24 365	0.29 394	0.25 350	0.28 301	0.24 299

PSM-AAD	0.63 295	0.22 23	1.77 138	0.37 276	0.23 183	0.86 376	1.17 435	0.59 100	0.60 181	0.64 319	0.71 330	0.68 285	2.93 450	0.65 191	0.31 145	0.09 23	0.07 14	0.17 321	0.15 252	0.13 66	0.33 362

psm_up	0.57 264	0.61 233	1.83 180	0.35 238	0.30 262	0.64 265	0.37 289	0.90 297	0.68 269	0.59 276	0.55 208	0.68 285	0.54 297	1.91 366	0.46 233	0.16 299	0.15 282	0.16 304	0.15 252	0.23 244	0.13 120

MSMDNet	0.46 156	0.44 173	2.28 303	0.26 45	0.20 136	0.55 123	0.21 51	0.75 177	0.64 233	0.48 150	0.55 208	0.68 285	0.56 306	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.13 227	0.10 86	0.18 179	0.15 168

CVANet_RVC	0.65 307	0.80 309	2.13 273	0.36 256	0.26 224	0.62 237	0.42 310	0.84 258	0.72 303	0.69 341	0.68 309	0.68 285	0.52 292	2.64 425	0.42 217	0.19 338	0.12 228	0.22 362	0.17 287	0.37 362	0.15 168

riskmin	0.37 68	0.22 23	1.74 119	0.32 176	0.20 136	0.48 65	0.20 34	0.66 128	0.46 69	0.36 72	0.34 64	0.69 292	0.45 253	0.39 77	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.08 36	0.13 66	0.16 191

SACVNet	0.60 279	0.74 286	1.90 209	0.37 276	0.28 246	0.64 265	0.37 289	0.86 271	0.61 196	0.65 326	0.62 260	0.69 292	0.44 249	2.08 383	0.42 217	0.18 324	0.14 259	0.16 304	0.15 252	0.38 368	0.24 299

OMP-Stereo	0.59 274	0.65 258	1.74 119	0.56 389	0.37 334	0.60 197	0.26 153	0.70 147	0.65 246	0.66 328	0.60 248	0.69 292	0.32 147	2.09 385	1.20 370	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.10 41

IIG-Stereo	0.59 274	0.65 258	1.74 119	0.54 381	0.23 183	0.61 217	0.21 51	0.73 163	0.65 246	0.64 319	0.69 316	0.69 292	0.38 185	2.09 385	1.39 383	0.11 151	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.09 23

CFNet_pseudo	0.45 147	0.46 181	2.23 297	0.25 23	0.19 121	0.56 137	0.21 51	0.77 199	0.60 181	0.49 161	0.56 219	0.69 292	0.47 269	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.10 159	0.15 287	0.10 86	0.17 155	0.14 135

ACVNet	0.45 147	0.44 173	1.79 162	0.28 80	0.21 146	0.59 187	0.36 282	0.66 128	0.68 269	0.45 122	0.59 235	0.69 292	0.40 205	0.44 98	0.55 269	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.34 343	0.10 41

acv_ft	0.48 175	0.44 173	1.76 129	0.32 176	0.41 356	0.63 254	0.28 193	0.81 235	0.68 269	0.61 291	0.59 235	0.69 292	0.45 253	0.44 98	0.63 294	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.41 382	0.10 41

HGLStereo	0.54 240	0.69 271	2.00 246	0.35 238	0.40 349	0.66 283	0.30 221	0.83 248	0.62 214	0.57 247	0.69 316	0.69 292	0.54 297	1.07 249	0.55 269	0.13 228	0.13 244	0.13 227	0.11 143	0.19 199	0.17 208

ccs_rob	0.45 147	0.46 181	2.22 293	0.26 45	0.19 121	0.56 137	0.21 51	0.77 199	0.60 181	0.49 161	0.56 219	0.69 292	0.47 269	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.09 127	0.16 304	0.10 86	0.17 155	0.14 135

DRN-Test	0.64 299	0.43 164	2.44 333	0.39 298	0.44 364	0.80 362	0.41 307	1.02 392	0.78 352	0.80 369	0.63 272	0.69 292	0.56 306	1.79 341	0.69 308	0.15 281	0.12 228	0.17 321	0.16 271	0.18 179	0.17 208

PSMNet-ADL	0.51 218	0.38 136	1.65 95	0.35 238	0.21 146	0.67 289	0.26 153	0.74 167	0.55 147	0.42 101	0.52 180	0.70 302	0.45 253	1.91 366	0.57 279	0.15 281	0.13 244	0.11 120	0.13 202	0.15 101	0.20 253

RAFT	0.45 147	0.92 342	1.59 86	0.34 223	0.19 121	0.46 54	0.35 275	0.65 126	0.49 92	0.49 161	0.49 157	0.70 302	0.40 205	0.47 120	0.32 155	0.11 151	0.16 298	0.14 261	0.13 202	0.51 405	0.13 120

PA-Net	0.84 377	1.00 375	3.49 435	0.63 402	0.40 349	0.70 314	0.52 351	0.86 271	0.84 370	0.52 187	0.59 235	0.70 302	0.54 297	2.35 399	2.23 418	0.17 313	0.27 386	0.19 346	0.28 363	0.22 235	0.36 376
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
IGEV_Zeroshot_test	0.53 235	0.33 106	2.91 399	0.32 176	0.18 96	0.54 111	0.21 51	0.72 155	0.42 40	0.81 374	0.51 168	0.71 305	0.41 216	0.48 125	1.13 364	0.09 23	0.15 282	0.10 70	0.35 392	0.19 199	0.09 23

GwcNet-RSSM	0.57 264	0.94 350	2.13 273	0.32 176	0.25 211	0.60 197	0.30 221	0.80 231	0.66 260	0.52 187	0.64 287	0.71 305	0.40 205	1.79 341	0.50 255	0.13 228	0.09 127	0.12 171	0.12 175	0.21 221	0.15 168

UNet	0.54 240	0.44 173	2.83 390	0.31 148	0.33 298	0.74 330	0.27 178	0.82 242	0.61 196	0.53 197	0.54 199	0.72 307	0.54 297	0.78 224	0.56 276	0.11 151	0.09 127	0.13 227	0.11 143	0.14 85	0.12 86

GANetREF_RVC	0.75 353	1.15 400	2.46 336	0.47 352	0.26 224	0.83 368	0.61 378	0.97 357	0.89 383	0.62 302	0.61 255	0.72 307	0.59 318	2.42 409	0.55 269	0.32 399	0.25 378	0.36 404	0.24 343	0.39 376	0.31 350
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 252	0.92 342	2.36 318	0.38 290	0.37 334	0.60 197	0.28 193	0.82 242	0.62 214	0.62 302	0.55 208	0.72 307	0.45 253	1.00 242	0.43 225	0.15 281	0.11 204	0.14 261	0.14 230	0.15 101	0.16 191
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SQANet	0.80 368	1.58 431	2.53 347	0.76 413	0.83 424	0.76 339	0.36 282	0.83 248	0.64 233	0.63 310	0.69 316	0.73 310	0.51 287	1.21 266	0.53 264	0.77 432	0.29 389	0.59 422	0.29 366	0.86 430	0.61 421

iinet-f	0.57 264	0.93 348	2.27 302	0.31 148	0.25 211	0.83 368	0.33 264	0.81 235	0.65 246	0.54 209	0.63 272	0.73 310	0.67 345	0.73 211	0.67 303	0.13 228	0.13 244	0.11 120	0.10 86	0.43 388	0.16 191

anonymousa	0.48 175	0.46 181	2.44 333	0.29 108	0.34 305	0.61 217	0.25 134	0.66 128	0.54 142	0.53 197	0.77 347	0.73 310	0.46 264	0.33 45	0.31 145	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.29 366	0.10 16	0.19 239

Wz-Net-MNSev	0.65 307	0.97 366	2.19 287	0.36 256	0.33 298	0.90 383	0.60 375	0.92 316	0.81 364	0.75 358	0.72 334	0.73 310	0.65 338	1.39 279	0.71 311	0.16 299	0.13 244	0.14 261	0.14 230	0.24 259	0.18 227

MIPNet	0.83 375	0.81 314	2.40 324	0.61 400	0.18 96	1.48 421	1.39 445	1.60 438	0.74 321	1.94 439	0.85 362	0.73 310	1.68 434	0.87 233	0.31 145	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.32 382	0.25 269	0.12 86

StereoDRNet-Refined	0.50 201	0.41 153	1.50 75	0.33 196	0.21 146	0.68 301	0.26 153	0.81 235	0.68 269	0.67 332	0.68 309	0.73 310	0.42 232	1.10 252	0.59 286	0.11 151	0.08 68	0.14 261	0.14 230	0.25 269	0.21 259
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GASNet	0.73 348	1.47 428	3.04 408	0.47 352	0.33 298	0.57 155	0.34 268	0.91 307	0.75 334	0.58 263	0.58 232	0.74 316	0.55 302	2.03 378	0.65 299	0.21 352	0.15 282	0.19 346	0.17 287	0.51 405	0.28 329

Syn2CoEx	0.70 329	1.07 388	2.74 380	0.43 324	0.30 262	0.64 265	0.42 310	0.99 373	0.78 352	0.62 302	0.78 348	0.74 316	0.72 356	1.92 370	0.61 290	0.20 346	0.17 314	0.19 346	0.15 252	0.29 304	0.22 269

CFNet-ft	0.51 218	0.76 289	1.79 162	0.28 80	0.30 262	0.63 254	0.28 193	0.66 128	0.55 147	0.45 122	0.57 226	0.74 316	0.41 216	1.46 288	0.42 217	0.14 265	0.10 159	0.28 387	0.13 202	0.18 179	0.14 135

CFNet_RVC	0.51 218	0.76 289	1.79 162	0.28 80	0.30 262	0.63 254	0.28 193	0.66 128	0.55 147	0.45 122	0.57 226	0.74 316	0.41 216	1.46 288	0.42 217	0.14 265	0.10 159	0.28 387	0.13 202	0.18 179	0.14 135

StereoDRNet	0.64 299	0.88 334	2.35 315	0.41 313	0.45 372	0.73 327	0.47 341	0.94 332	0.74 321	0.75 358	0.54 199	0.74 316	0.47 269	1.70 326	0.72 315	0.15 281	0.14 259	0.15 287	0.14 230	0.20 213	0.19 239

APVNet	0.70 329	0.67 265	2.71 374	0.38 290	0.36 323	0.85 374	0.43 316	0.91 307	0.68 269	0.55 226	0.69 316	0.75 321	0.55 302	2.31 397	0.78 326	0.17 313	0.17 314	0.24 375	0.19 316	0.33 336	0.23 289

cf-r	0.53 235	0.81 314	2.15 279	0.33 196	0.28 246	0.60 197	0.28 193	0.78 213	0.64 233	0.51 180	0.60 248	0.75 321	0.40 205	1.32 274	0.43 225	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.12 175	0.15 101	0.14 135

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 360	1.04 384	2.06 256	0.94 428	0.35 316	0.89 382	0.40 301	0.85 262	0.63 225	0.55 226	0.63 272	0.75 321	0.38 185	2.38 403	0.48 245	1.10 443	0.31 395	0.36 404	0.21 331	0.53 409	0.55 416

PSMNet_ROB	0.66 311	1.01 379	2.33 310	0.38 290	0.31 278	0.72 322	0.55 360	0.86 271	0.69 278	0.54 209	0.60 248	0.75 321	0.47 269	2.00 377	0.82 333	0.17 313	0.13 244	0.19 346	0.19 316	0.24 259	0.27 324

fast-acv-ft	0.63 295	0.88 334	3.10 413	0.38 290	0.30 262	0.79 356	0.48 344	0.69 142	0.72 303	0.58 263	0.78 348	0.76 325	0.60 320	0.67 194	0.73 318	0.15 281	0.15 282	0.18 340	0.17 287	0.37 362	0.16 191

raft_robust	0.55 252	0.84 323	1.73 115	0.28 80	0.54 393	0.53 106	0.25 134	0.88 285	0.75 334	0.48 150	0.46 125	0.76 325	0.75 365	1.46 288	0.27 96	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.30 372	0.26 287	0.16 191

NaN_ROB	1.14 406	0.94 350	2.96 401	0.53 378	0.56 398	1.13 409	0.99 421	0.98 361	1.00 398	1.09 404	0.87 365	0.77 327	1.06 403	5.90 461	2.72 428	0.16 299	0.23 362	0.16 304	0.24 343	0.22 235	0.36 376

NOSS_ROB	0.64 299	0.65 258	1.62 93	0.46 347	0.25 211	0.67 289	0.30 221	0.93 324	0.77 347	0.59 276	0.57 226	0.77 327	0.38 185	2.78 434	0.44 229	0.23 368	0.24 365	0.28 387	0.26 356	0.27 295	0.39 389

PWC_ROB	0.70 329	0.94 350	1.88 199	0.39 298	0.39 341	0.62 237	0.30 221	0.98 361	0.94 390	0.91 389	1.29 406	0.77 327	0.62 333	1.62 317	1.03 358	0.18 324	0.11 204	0.18 340	0.13 202	0.51 405	0.22 269

UGAM	0.58 269	0.47 189	2.21 289	0.30 122	0.19 121	0.53 106	0.34 268	0.59 100	0.63 225	0.44 112	0.73 336	0.78 330	0.37 179	2.58 422	0.39 203	0.10 96	0.08 68	0.17 321	0.14 230	0.42 386	0.17 208

MyStereo06	0.54 240	0.41 153	2.68 370	0.30 122	0.23 183	0.60 197	0.30 221	0.81 235	0.44 51	0.84 381	0.52 180	0.78 330	0.58 315	0.48 125	1.10 362	0.09 23	0.17 314	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 253

CRFU-Net	0.56 258	0.38 136	1.86 193	0.46 347	0.26 224	0.82 366	0.36 282	0.90 297	0.49 92	0.62 302	0.59 235	0.78 330	1.35 419	1.00 242	0.48 245	0.15 281	0.14 259	0.17 321	0.10 86	0.19 199	0.14 135

RTSC	0.72 339	1.00 375	2.22 293	0.40 307	0.29 252	0.82 366	0.31 233	0.96 349	1.10 411	0.92 390	0.81 352	0.78 330	0.58 315	1.23 269	1.55 392	0.18 324	0.17 314	0.14 261	0.17 287	0.43 388	0.30 343

HSM-Net_RVC	0.67 314	0.34 116	2.23 297	0.26 45	0.19 121	0.67 289	0.29 214	1.26 425	0.69 278	0.72 351	0.70 326	0.78 330	0.42 232	3.77 453	0.41 215	0.13 228	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.11 55
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-LNSev	0.59 274	0.96 358	2.47 338	0.34 223	0.37 334	0.79 356	0.44 324	0.86 271	0.77 347	0.61 291	0.67 301	0.79 335	0.56 306	0.64 184	0.62 292	0.15 281	0.14 259	0.12 171	0.12 175	0.18 179	0.19 239

DGSMNet	2.89 453	0.63 250	3.18 422	3.43 465	4.17 463	2.57 454	6.98 467	0.97 357	0.83 368	0.56 236	1.86 425	0.79 335	0.62 333	1.64 318	1.39 383	4.61 464	5.01 467	5.17 468	4.71 467	4.44 467	4.19 466

hknet	0.47 170	0.29 78	1.70 107	0.30 122	0.24 196	0.76 339	0.31 233	1.00 381	0.64 233	0.63 310	0.53 189	0.80 337	0.38 185	0.77 220	0.37 186	0.11 151	0.10 159	0.14 261	0.12 175	0.12 40	0.11 55

ADLNet	0.60 279	0.71 276	1.95 231	0.35 238	0.34 305	0.67 289	0.34 268	0.90 297	0.74 321	0.68 339	0.62 260	0.80 337	0.45 253	1.78 337	0.64 298	0.14 265	0.11 204	0.14 261	0.14 230	0.29 304	0.21 259

AANet_RVC	0.68 321	1.00 375	2.09 264	0.33 196	0.25 211	0.58 171	0.32 256	0.81 235	0.80 360	0.61 291	0.94 375	0.80 337	0.41 216	2.46 413	1.02 356	0.36 405	0.14 259	0.10 70	0.09 53	0.23 244	0.22 269

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 329	0.65 258	3.45 434	0.50 364	0.60 409	0.75 336	0.23 92	0.96 349	0.60 181	0.76 361	1.30 407	0.81 340	0.60 320	0.57 164	0.82 333	0.10 96	0.16 298	0.11 120	0.43 413	0.31 322	0.22 269

ssnet_v2	0.55 252	0.60 229	1.86 193	0.32 176	0.22 167	0.72 322	0.44 324	0.94 332	0.74 321	0.63 310	0.54 199	0.81 340	0.47 269	0.77 220	0.70 309	0.16 299	0.14 259	0.14 261	0.14 230	0.30 315	0.30 343

aanetorigin	0.77 360	0.80 309	2.59 359	0.43 324	0.44 364	0.58 171	1.01 425	0.57 89	0.68 269	1.53 434	1.23 402	0.81 340	1.08 404	1.07 249	1.07 360	0.18 324	0.15 282	0.17 321	0.21 331	0.54 410	0.30 343

XPNet_ROB	0.61 287	0.72 280	1.66 99	0.37 276	0.27 236	0.67 289	0.47 341	0.89 291	0.71 295	0.78 367	0.70 326	0.81 340	0.53 294	1.70 326	0.76 322	0.21 352	0.16 298	0.16 304	0.15 252	0.20 213	0.21 259

ccnet	0.71 336	0.41 153	1.59 86	0.40 307	0.45 372	1.06 400	0.55 360	0.98 361	0.71 295	0.88 385	0.97 380	0.82 344	0.88 385	1.68 323	0.94 341	0.32 399	0.26 380	0.32 399	0.27 360	0.34 343	0.30 343

GwcNet	0.69 325	0.71 276	3.12 416	0.36 256	0.45 372	0.81 363	0.44 324	0.86 271	0.84 370	0.60 284	0.74 339	0.82 344	0.49 282	1.65 319	0.66 300	0.16 299	0.15 282	0.15 287	0.15 252	0.31 322	0.24 299

DispNO	0.67 314	0.98 369	2.58 357	0.31 148	0.27 236	0.59 187	0.29 214	0.83 248	0.68 269	0.53 197	0.79 351	0.83 346	0.47 269	2.46 413	0.68 306	0.12 199	0.10 159	0.19 346	0.31 377	0.16 134	0.17 208

S-Stereo	0.80 368	0.69 271	3.89 442	0.39 298	0.37 334	0.69 307	0.70 397	0.94 332	0.98 397	0.62 302	0.91 370	0.83 346	0.60 320	2.37 400	0.66 300	0.18 324	0.21 351	0.17 321	0.18 297	0.30 315	0.35 368

DLCB_ROB	0.54 240	0.55 222	1.49 72	0.36 256	0.25 211	0.65 277	0.36 282	0.80 231	0.70 286	0.72 351	0.69 316	0.83 346	0.46 264	1.53 301	0.60 288	0.13 228	0.12 228	0.14 261	0.14 230	0.14 85	0.13 120

Anonymous_2	0.74 351	0.32 100	1.65 95	0.33 196	0.30 262	0.67 289	0.32 256	0.69 142	0.46 69	0.48 150	0.41 101	0.84 349	0.58 315	0.51 144	0.40 209	0.32 399	0.38 408	1.43 453	3.69 466	0.80 428	0.27 324

GANet	0.75 353	0.84 323	2.01 247	0.40 307	0.25 211	0.74 330	0.66 386	0.87 280	0.73 317	0.71 348	1.07 395	0.84 349	0.59 318	2.71 432	1.15 367	0.17 313	0.16 298	0.44 415	0.16 271	0.31 322	0.20 253

MFMNet_re	0.92 387	1.28 414	2.53 347	0.82 421	0.76 423	0.90 383	0.75 403	0.98 361	1.04 403	1.03 399	1.05 394	0.84 349	0.94 392	0.83 227	0.72 315	0.68 426	0.60 432	0.63 423	0.60 433	0.77 426	0.74 428

LL-Strereo	0.72 339	1.29 415	2.49 341	0.36 256	0.45 372	0.55 123	0.32 256	0.93 324	0.71 295	0.67 332	0.58 232	0.85 352	0.79 369	2.67 429	0.46 233	0.10 96	0.18 324	0.14 261	0.12 175	0.40 380	0.42 399

XX-Stereo	0.55 252	0.54 213	3.50 436	0.48 360	0.39 341	0.54 111	0.17 11	0.89 291	0.40 30	0.44 112	0.65 296	0.85 352	0.19 18	0.77 220	0.21 34	0.10 96	0.14 259	0.10 70	0.32 382	0.17 155	0.14 135

ADCP+	0.94 389	1.12 392	3.14 417	0.34 223	0.39 341	1.06 400	0.79 407	0.89 291	0.80 360	0.66 328	0.67 301	0.85 352	1.55 430	0.93 235	4.55 454	0.13 228	0.11 204	0.16 304	0.15 252	0.26 287	0.25 308

ETE_ROB	0.60 279	0.71 276	1.55 82	0.37 276	0.25 211	0.69 307	0.51 348	1.47 432	0.70 286	0.80 369	0.69 316	0.85 352	0.49 282	1.36 278	0.58 284	0.16 299	0.13 244	0.19 346	0.16 271	0.21 221	0.23 289

NCCL2	0.65 307	0.94 350	1.96 240	0.43 324	0.30 262	0.71 316	0.68 392	0.84 258	0.65 246	0.70 344	0.60 248	0.86 356	0.54 297	1.56 304	0.57 279	0.20 346	0.16 298	0.67 425	0.25 350	0.22 235	0.24 299

CBMV	0.71 336	0.76 289	2.64 365	0.33 196	0.20 136	0.78 352	0.79 407	0.98 361	0.78 352	0.85 384	0.71 330	0.86 356	1.10 406	1.46 288	0.62 292	0.18 324	0.20 343	0.21 360	0.19 316	0.25 269	0.33 362
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HH	0.49 192	0.49 195	2.78 386	0.50 364	0.41 356	0.38 29	0.23 92	0.72 155	0.38 19	0.63 310	0.48 140	0.87 358	0.41 216	0.64 184	0.21 34	0.09 23	0.17 314	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

HanStereo	0.49 192	0.49 195	2.78 386	0.50 364	0.41 356	0.38 29	0.23 92	0.72 155	0.38 19	0.63 310	0.48 140	0.87 358	0.41 216	0.64 184	0.21 34	0.09 23	0.17 314	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

AnyNet_C32	1.00 397	1.33 422	2.53 347	0.49 362	0.54 393	1.15 411	1.14 433	0.91 307	0.89 383	1.11 405	0.95 377	0.87 358	0.93 389	1.50 297	4.07 449	0.21 352	0.20 343	0.25 380	0.24 343	0.38 368	0.33 362

PASM	0.72 339	0.68 267	1.91 215	0.47 352	0.44 364	0.60 197	0.51 348	0.76 189	0.80 360	0.77 365	0.67 301	0.87 358	0.61 328	2.40 407	0.67 303	0.32 399	0.35 402	0.36 404	0.41 410	0.45 396	0.39 389

XQC	0.73 348	0.98 369	2.39 322	0.46 347	0.35 316	0.81 363	0.46 333	1.00 381	1.00 398	0.80 369	0.69 316	0.88 362	0.74 364	1.32 274	1.20 370	0.24 375	0.16 298	0.23 369	0.20 326	0.41 382	0.33 362

CBMV_ROB	0.76 356	0.42 160	2.68 370	0.33 196	0.22 167	0.74 330	0.47 341	0.96 349	0.76 343	1.04 401	0.96 378	0.88 362	0.93 389	2.06 381	1.19 369	0.22 365	0.24 365	0.27 384	0.25 350	0.25 269	0.28 329

STrans-v2	0.67 314	0.56 223	2.64 365	0.27 58	0.23 183	0.57 155	0.33 264	0.96 349	0.69 278	0.92 390	0.85 362	0.89 364	0.93 389	1.83 349	1.21 372	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.12 86

ac_64	0.55 252	0.46 181	1.92 218	0.36 256	0.34 305	0.63 254	0.31 233	0.82 242	0.61 196	0.55 226	0.51 168	0.89 364	0.48 277	1.83 349	0.55 269	0.14 265	0.11 204	0.12 171	0.12 175	0.18 179	0.12 86

SHD	0.72 339	0.77 297	2.36 318	0.45 343	0.40 349	0.71 316	0.32 256	1.02 392	1.25 421	1.07 402	0.84 358	0.90 366	0.73 359	1.09 251	0.98 345	0.21 352	0.18 324	0.20 354	0.21 331	0.32 328	0.31 350

DDUNet	0.77 360	1.12 392	1.88 199	0.76 413	0.69 416	0.84 370	0.43 316	0.85 262	0.65 246	0.67 332	0.75 342	0.91 367	0.52 292	1.03 246	0.57 279	0.54 417	0.37 406	0.95 437	0.52 422	0.71 422	0.57 417

TransformOpticalFlow	0.64 299	0.56 223	2.66 368	0.44 329	0.26 224	0.62 237	0.28 193	0.83 248	0.71 295	0.76 361	0.74 339	0.91 367	0.85 378	1.83 349	0.81 332	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.11 29	0.12 86

NCC-stereo	0.79 366	0.94 350	2.42 327	0.59 396	0.45 372	1.90 438	0.46 333	0.99 373	0.72 303	0.64 319	0.84 358	0.91 367	0.73 359	1.80 345	1.00 351	0.27 388	0.19 334	0.23 369	0.31 377	0.24 259	0.22 269

Abc-Net	0.79 366	0.94 350	2.42 327	0.59 396	0.45 372	1.90 438	0.46 333	0.99 373	0.72 303	0.64 319	0.84 358	0.91 367	0.73 359	1.80 345	1.00 351	0.27 388	0.19 334	0.23 369	0.31 377	0.24 259	0.22 269
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.70 329	0.56 223	2.25 299	0.35 238	0.41 356	0.86 376	0.43 316	0.94 332	0.82 365	0.62 302	0.53 189	0.91 367	0.60 320	2.70 430	1.00 351	0.14 265	0.11 204	0.16 304	0.14 230	0.25 269	0.27 324

Ntro	1.00 397	1.68 439	2.80 388	0.95 429	0.85 425	1.06 400	0.53 354	0.98 361	0.90 385	0.62 302	0.76 344	0.93 372	0.66 343	1.66 320	0.98 345	0.99 440	0.45 418	0.75 429	0.40 407	1.19 438	0.75 430

ADLNet2	0.68 321	0.84 323	3.19 423	0.33 196	0.36 323	0.64 265	0.37 289	0.89 291	0.79 357	0.54 209	0.65 296	0.93 372	0.48 277	2.07 382	0.56 276	0.13 228	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.33 336	0.18 227

RASNet	0.61 287	0.68 267	2.03 254	0.35 238	0.46 378	0.65 277	0.28 193	0.78 213	0.70 286	0.48 150	0.64 287	0.93 372	0.61 328	2.21 392	0.73 318	0.12 199	0.09 127	0.09 30	0.10 86	0.14 85	0.11 55

LSM	3.31 457	1.11 391	5.29 457	9.40 470	30.65 480	0.84 370	1.12 432	0.91 307	1.22 419	1.36 425	2.19 433	0.93 372	0.83 374	1.66 320	0.90 339	0.21 352	0.31 395	0.24 375	0.28 363	0.39 376	6.33 468

FAT-Stereo	0.70 329	0.54 213	2.88 392	0.36 256	0.29 252	0.62 237	0.54 357	0.97 357	0.87 376	0.76 361	0.92 371	0.94 376	0.80 370	1.84 354	0.57 279	0.18 324	0.19 334	0.17 321	0.16 271	0.22 235	0.25 308

DPSNet	0.86 379	0.60 229	2.34 312	0.58 393	0.36 323	1.07 405	0.75 403	1.30 426	1.05 404	0.70 344	0.68 309	0.94 376	1.29 412	2.08 383	1.82 402	0.26 383	0.23 362	0.16 304	0.17 287	0.48 399	0.40 393

LALA_ROB	0.60 279	0.76 289	1.69 103	0.36 256	0.29 252	0.79 356	0.55 360	0.94 332	0.77 347	0.81 374	0.67 301	0.94 376	0.49 282	0.99 241	0.73 318	0.21 352	0.15 282	0.20 354	0.18 297	0.23 244	0.21 259

Wz-Net-SNSev	0.76 356	1.32 420	3.11 415	0.40 307	0.31 278	0.71 316	0.60 375	0.98 361	0.87 376	0.67 332	0.83 355	0.96 379	0.60 320	1.67 322	0.97 344	0.16 299	0.15 282	0.16 304	0.17 287	0.36 355	0.24 299

DANet	0.80 368	0.65 258	2.21 289	1.19 441	0.48 382	0.74 330	1.25 438	0.89 291	1.53 433	0.89 387	0.71 330	0.96 379	0.56 306	1.83 349	0.96 343	0.18 324	0.16 298	0.19 346	0.16 271	0.26 287	0.29 335
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.75 353	1.06 386	2.11 268	0.64 403	0.59 404	1.13 409	0.43 316	1.14 416	1.05 404	0.64 319	0.71 330	0.96 379	0.61 328	1.21 266	0.76 322	0.37 406	0.18 324	0.27 384	0.24 343	0.56 412	0.32 355

THIR-Stereo	0.86 379	0.62 239	2.13 273	0.25 23	0.16 45	0.58 171	2.74 460	0.59 100	0.51 106	0.62 302	1.62 419	0.97 382	1.80 438	1.69 325	2.25 419	0.10 96	0.08 68	0.14 261	0.11 143	0.15 101	0.11 55

otaku	1.03 400	1.68 439	2.72 376	0.95 429	0.73 419	1.03 398	0.59 373	0.99 373	0.86 373	0.69 341	1.61 418	0.98 383	0.64 336	1.46 288	1.14 365	0.95 437	0.46 420	0.72 428	0.40 407	1.24 442	0.78 433

Nwc_Net	0.68 321	0.83 321	2.53 347	0.41 313	0.39 341	0.77 347	0.38 295	1.01 389	0.70 286	0.60 284	0.99 383	0.98 383	0.68 348	1.41 281	0.63 294	0.23 368	0.15 282	0.23 369	0.25 350	0.23 244	0.18 227

MDST_ROB	1.17 411	0.42 160	3.87 441	0.54 381	0.44 364	4.11 461	0.58 371	1.31 427	0.84 370	2.12 441	1.12 398	0.98 383	0.71 353	4.24 457	0.99 350	0.16 299	0.14 259	0.19 346	0.17 287	0.18 179	0.35 368

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 287	0.61 233	3.35 433	0.33 196	0.58 402	0.66 283	0.20 34	0.98 361	0.55 147	0.73 355	0.52 180	0.99 386	0.65 338	0.58 167	0.29 119	0.10 96	0.16 298	0.10 70	0.41 410	0.29 304	0.20 253

RP	0.67 314	0.82 318	1.94 228	0.43 324	0.44 364	0.65 277	0.45 330	0.89 291	0.82 365	0.66 328	0.92 371	0.99 386	0.76 366	1.55 303	0.66 300	0.25 380	0.18 324	0.23 369	0.20 326	0.31 322	0.22 269

ADCL	0.99 394	0.79 307	2.43 331	0.39 298	0.32 285	1.50 423	1.90 453	0.92 316	0.97 394	1.26 422	1.27 404	1.00 388	1.42 425	1.14 261	3.31 440	0.17 313	0.14 259	0.22 362	0.21 331	0.30 315	0.22 269

UDG	0.77 360	1.23 409	2.15 279	0.67 408	0.59 404	0.78 352	0.38 295	0.90 297	0.70 286	0.61 291	0.69 316	1.01 389	0.67 345	1.02 244	0.73 318	0.45 411	0.34 401	0.87 431	0.51 420	0.67 420	0.46 405

RGC	0.71 336	0.97 366	2.18 286	0.44 329	0.44 364	0.73 327	0.40 301	0.94 332	0.71 295	0.71 348	1.04 393	1.01 389	0.71 353	1.74 332	0.70 309	0.23 368	0.18 324	0.28 387	0.26 356	0.29 304	0.27 324

ADCMid	0.96 393	1.32 420	2.74 380	0.38 290	0.35 316	0.99 393	0.58 371	0.94 332	0.86 373	1.23 418	1.01 386	1.01 389	1.00 396	1.05 248	3.97 447	0.21 352	0.19 334	0.42 413	0.32 382	0.40 380	0.29 335

FBW_ROB	0.83 375	0.77 297	1.77 138	0.44 329	0.30 262	0.87 380	0.46 333	1.10 411	0.91 386	0.81 374	0.75 342	1.01 389	0.61 328	3.66 452	1.23 374	0.26 383	0.23 362	0.36 404	0.25 350	0.27 295	0.62 422

CBFPSM	0.56 258	0.91 341	1.82 175	0.28 80	0.23 183	0.71 316	0.37 289	0.72 155	0.64 233	0.50 168	0.49 157	1.03 393	0.83 374	0.62 179	1.35 380	0.10 96	0.12 228	0.10 70	0.10 86	0.18 179	0.19 239

hitnet-ft	0.67 314	0.80 309	1.90 209	0.28 80	0.22 167	0.69 307	0.36 282	0.85 262	0.65 246	0.56 236	0.84 358	1.03 393	0.95 394	2.32 398	0.55 269	0.23 368	0.14 259	0.41 412	0.13 202	0.24 259	0.17 208

SGM-Forest	1.04 401	0.42 160	3.59 438	0.41 313	0.32 285	1.05 399	1.32 441	0.94 332	0.83 368	1.16 409	2.23 436	1.03 393	1.39 423	2.49 416	2.35 422	0.21 352	0.21 351	0.20 354	0.19 316	0.23 244	0.32 355
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 325	0.92 342	2.21 289	0.41 313	0.40 349	0.68 301	0.40 301	1.02 392	0.86 373	0.69 341	1.03 390	1.04 396	0.84 377	1.19 265	0.78 326	0.22 365	0.14 259	0.25 380	0.17 287	0.30 315	0.18 227

CSAN	1.25 417	1.12 392	3.04 408	0.51 368	0.37 334	1.06 400	1.15 434	1.22 421	1.08 409	1.17 414	1.91 426	1.04 396	1.31 415	5.96 462	2.43 424	0.26 383	0.22 356	0.24 375	0.24 343	0.31 322	0.30 343

EDNetEfficient	1.27 418	0.70 274	4.05 447	0.64 403	0.98 433	0.94 388	1.40 446	0.85 262	1.75 440	2.34 450	1.33 410	1.05 398	2.21 444	1.58 310	4.15 450	0.15 281	0.19 334	0.14 261	0.27 360	0.38 368	0.32 355

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 399	1.67 437	2.32 307	0.47 352	0.39 341	1.47 420	0.95 418	0.95 344	0.91 386	0.84 381	0.94 375	1.05 398	0.60 320	2.95 439	0.72 315	0.41 407	0.72 446	0.32 399	0.55 423	0.74 423	1.22 452

WZ-Net	0.92 387	1.31 417	3.76 439	0.41 313	0.36 323	0.86 376	0.71 398	1.00 381	1.06 407	0.82 378	0.92 371	1.06 400	1.05 401	2.16 389	1.61 394	0.19 338	0.13 244	0.15 287	0.16 271	0.32 328	0.28 329

DISCO	0.57 264	0.34 116	1.87 198	0.45 343	0.34 305	0.84 370	0.35 275	0.84 258	0.78 352	0.59 276	0.63 272	1.06 400	0.53 294	1.10 252	0.82 333	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.22 235	0.18 227

ADCS	1.05 402	1.36 425	2.98 405	0.42 321	0.36 323	0.96 390	0.81 411	1.06 405	1.12 413	1.25 419	0.97 380	1.08 402	0.90 387	1.25 273	4.86 456	0.21 352	0.21 351	0.22 362	0.23 341	0.36 355	0.38 385

ADCPNet	0.99 394	0.99 373	3.93 445	0.37 276	0.68 415	1.36 417	0.62 382	0.87 280	0.76 343	0.78 367	0.81 352	1.08 402	1.18 409	1.14 261	2.49 425	0.21 352	0.69 442	0.21 360	0.95 450	0.29 304	0.37 382

RainbowNet	1.15 408	1.78 444	2.72 376	1.12 439	0.91 430	1.06 400	0.76 405	1.16 420	1.13 415	0.75 358	0.97 380	1.09 404	0.80 370	1.60 313	1.21 372	1.17 445	1.26 455	1.01 440	0.57 429	1.13 436	0.88 440

Wz-Net-TNSev	0.91 385	1.73 443	3.08 411	0.36 256	0.31 278	1.00 396	0.71 398	1.06 405	0.97 394	0.71 348	0.72 334	1.09 404	0.87 382	2.42 409	1.59 393	0.20 346	0.20 343	0.16 304	0.20 326	0.44 395	0.35 368

RTS	1.21 413	1.31 417	6.39 460	0.52 372	0.51 389	1.61 427	0.79 407	1.03 399	1.37 427	1.13 406	1.30 407	1.10 406	0.85 378	2.65 426	2.08 411	0.21 352	0.24 365	0.18 340	0.18 297	0.43 388	0.32 355

RTSA	1.21 413	1.31 417	6.39 460	0.52 372	0.51 389	1.61 427	0.79 407	1.03 399	1.37 427	1.13 406	1.30 407	1.10 406	0.85 378	2.65 426	2.08 411	0.21 352	0.24 365	0.18 340	0.18 297	0.43 388	0.32 355

PVD	0.90 384	0.85 327	2.15 279	0.53 378	0.50 384	0.99 393	0.56 365	1.15 419	1.64 436	1.41 430	1.41 414	1.11 408	1.13 408	1.35 277	1.31 377	0.26 383	0.28 388	0.28 387	0.26 356	0.37 362	0.49 409

DispFullNet	1.67 438	2.10 457	5.22 455	1.53 449	8.90 464	0.86 376	0.31 233	0.96 349	0.96 393	1.37 428	1.01 386	1.13 409	1.98 441	1.51 298	0.91 340	0.54 417	0.31 395	1.18 443	0.63 436	1.13 436	0.80 434

edge stereo	0.81 373	0.73 283	3.30 429	0.37 276	1.21 446	0.62 237	0.39 299	0.93 324	0.79 357	0.80 369	0.88 367	1.14 410	0.71 353	2.18 390	0.71 311	0.21 352	0.20 343	0.26 383	0.18 297	0.38 368	0.26 317

stereogan	0.69 325	0.51 203	2.44 333	0.39 298	0.39 341	1.01 397	0.41 307	0.94 332	0.92 389	0.73 355	0.85 362	1.15 411	0.69 349	1.57 306	0.53 264	0.19 338	0.18 324	0.20 354	0.16 271	0.36 355	0.24 299

AnyNet_C01	1.14 406	1.49 429	4.23 450	0.54 381	0.53 391	1.51 424	1.37 443	1.04 403	1.07 408	1.17 414	1.33 410	1.15 411	1.08 404	1.61 316	2.74 429	0.25 380	0.22 356	0.28 387	0.24 343	0.48 399	0.40 393

UGAM-zero	0.63 295	0.39 145	2.49 341	0.30 122	0.49 383	0.67 289	0.19 21	0.91 307	0.45 64	0.77 365	0.45 119	1.16 413	0.82 373	2.05 380	0.29 119	0.09 23	0.15 282	0.09 30	0.44 414	0.11 29	0.22 269

psmorigin	1.36 424	0.60 229	13.80 471	0.37 276	0.29 252	0.62 237	0.33 264	0.77 199	0.61 196	0.96 395	0.88 367	1.17 414	0.73 359	4.00 454	0.86 337	0.19 338	0.22 356	0.17 321	0.18 297	0.24 259	0.29 335

MADNet+	1.36 424	1.93 454	5.95 459	0.81 420	0.59 404	1.57 426	1.09 429	1.39 431	1.22 419	0.84 381	1.01 386	1.25 415	1.12 407	3.19 444	2.36 423	0.45 411	0.47 423	0.38 410	0.34 389	0.59 413	0.57 417

FTStereo	0.76 356	0.18 2	2.35 315	0.71 410	0.21 146	0.73 327	1.79 452	0.57 89	0.53 130	1.07 402	1.63 420	1.29 416	2.13 442	0.75 213	0.29 119	0.19 338	0.08 68	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.40 393

EDNetEfficientorigin	8.18 466	0.98 369	145.96 486	0.51 368	0.89 428	0.72 322	0.48 344	0.85 262	1.56 435	2.12 441	1.49 415	1.29 416	1.31 415	1.83 349	2.13 415	0.13 228	0.12 228	0.17 321	0.18 297	0.39 376	0.45 403

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 422	1.70 441	2.50 344	0.56 389	0.40 349	2.15 448	0.99 421	1.24 423	1.26 422	1.02 398	1.10 397	1.29 416	0.88 385	3.10 443	1.08 361	1.66 455	0.83 448	0.68 426	0.88 447	1.57 449	1.80 462

G-Net	0.99 394	0.64 252	2.76 382	0.57 391	0.67 414	2.03 445	0.72 401	0.76 189	0.67 267	1.14 408	2.56 442	1.30 419	1.02 398	1.48 296	1.74 399	0.25 380	0.24 365	0.24 375	0.26 356	0.37 362	0.31 350

SDNR	1.22 416	0.80 309	2.71 374	0.33 196	1.48 454	1.98 444	0.23 92	1.93 447	2.44 448	0.89 387	2.52 440	1.36 420	0.51 287	3.65 451	1.93 404	0.30 396	0.31 395	0.22 362	0.16 271	0.33 336	0.36 376

SAMSARA	0.91 385	0.97 366	2.22 293	0.80 417	0.58 402	1.32 415	1.31 440	1.01 389	0.94 390	1.36 425	0.87 365	1.38 421	0.90 387	1.72 329	1.02 356	0.24 375	0.30 393	0.22 362	0.25 350	0.36 355	0.35 368

HSM	0.62 292	0.76 289	1.72 114	0.30 122	0.29 252	0.64 265	0.28 193	0.94 332	0.62 214	0.58 263	0.57 226	1.40 422	0.64 336	2.59 423	0.42 217	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.14 85	0.11 55

MFN_U_SF_RVC	1.55 436	2.39 464	3.16 419	0.65 406	0.41 356	1.12 407	0.46 333	1.23 422	1.33 424	1.61 435	1.20 400	1.43 423	0.98 395	1.76 334	1.97 405	1.90 458	1.80 457	1.98 462	2.15 461	1.63 450	1.77 461

SPS-STEREO	1.07 403	1.13 395	2.88 392	0.65 406	0.69 416	0.99 393	0.68 392	1.05 404	0.87 376	1.36 425	1.23 402	1.46 424	0.94 392	1.87 356	1.72 398	0.66 425	0.61 433	0.58 420	0.57 429	0.65 418	0.77 432
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.16 410	0.95 356	2.54 353	0.58 393	0.55 396	0.78 352	0.63 384	1.00 381	1.08 409	1.03 399	4.07 458	1.48 425	1.22 410	2.88 438	1.27 376	0.50 414	0.46 420	0.54 419	0.62 434	0.50 403	0.63 424
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.39 427	1.64 435	1.86 193	1.36 444	1.11 442	1.39 418	1.19 436	1.76 441	1.45 430	1.16 409	2.21 434	1.53 426	1.38 421	1.98 373	1.52 390	1.29 447	0.67 437	1.27 447	0.69 438	1.29 444	0.98 443

IMH-64	1.39 427	1.64 435	1.86 193	1.36 444	1.11 442	1.39 418	1.19 436	1.76 441	1.45 430	1.16 409	2.21 434	1.53 426	1.38 421	1.98 373	1.52 390	1.29 447	0.67 437	1.27 447	0.69 438	1.29 444	0.98 443

coex-ft	5.95 464	1.67 437	60.57 484	0.34 223	0.30 262	0.77 347	0.69 394	0.74 167	4.41 456	19.22 476	2.15 432	1.62 428	7.97 465	1.81 348	8.96 465	0.44 409	2.08 462	0.18 340	0.19 316	0.38 368	4.62 467

SANet	1.20 412	1.21 407	3.33 432	0.38 290	0.27 236	1.73 435	0.85 412	1.10 411	2.49 450	1.16 409	1.83 424	1.72 429	1.50 429	2.37 400	2.84 431	0.18 324	0.16 298	0.16 304	0.15 252	0.32 328	0.32 355

PWCK	1.49 433	1.90 451	3.22 426	1.09 436	0.54 393	1.71 433	1.73 451	1.49 434	1.53 433	1.44 432	1.80 423	1.82 430	1.30 414	3.34 447	1.76 400	1.07 442	0.56 430	0.97 438	0.58 431	1.38 448	0.65 425

ELAS	1.39 427	0.79 307	2.86 391	0.53 378	0.50 384	2.81 455	2.20 455	1.61 439	1.50 432	2.28 449	2.35 437	1.82 430	2.13 442	1.73 330	2.22 417	0.35 403	0.37 406	0.35 402	0.35 392	0.49 401	0.47 406
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.48 432	1.63 433	2.49 341	0.93 427	0.75 420	1.72 434	1.10 430	1.84 445	1.96 445	1.43 431	2.54 441	1.97 432	1.61 433	3.06 441	2.08 411	0.69 427	0.66 436	0.94 436	0.74 441	0.80 428	0.69 427

ACVNet-4b	1.93 443	1.85 448	4.10 448	1.07 434	0.86 426	1.15 411	0.53 354	1.06 405	1.12 413	0.64 319	1.09 396	1.99 433	0.70 351	2.20 391	9.86 468	5.62 466	0.41 417	1.03 441	0.55 423	1.86 455	0.85 436

ELAS_RVC	1.37 426	0.78 305	3.21 425	0.55 387	0.50 384	1.49 422	2.48 458	1.48 433	1.71 439	2.13 444	2.09 429	2.07 434	2.56 448	1.90 365	2.02 408	0.35 403	0.36 404	0.37 408	0.34 389	0.49 401	0.47 406
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 430	1.81 445	3.23 427	1.08 435	0.92 431	1.32 415	0.85 412	1.49 434	1.69 437	1.19 417	1.73 422	2.13 435	1.03 399	2.50 417	1.40 385	0.91 434	0.53 428	1.00 439	0.55 423	2.11 457	0.85 436

WAO-6	1.58 437	1.54 430	2.32 307	1.14 440	1.00 435	2.30 450	1.03 426	1.82 444	2.85 453	1.25 419	2.61 444	2.20 436	1.56 431	2.47 415	1.99 407	0.95 437	0.67 437	1.19 446	0.83 445	1.08 434	0.88 440

IMH	2.02 445	2.15 462	2.69 373	1.68 450	1.12 444	1.66 432	0.92 417	2.10 449	1.92 444	1.32 424	2.66 446	2.21 437	1.69 435	5.78 460	1.68 395	5.54 465	0.96 452	1.31 449	0.71 440	1.32 447	0.99 447

JetBlue	1.78 439	1.63 433	3.92 443	0.73 411	1.21 446	4.38 462	3.35 461	1.59 437	1.20 418	1.26 422	1.52 417	2.37 438	1.88 439	3.23 445	3.00 432	0.53 415	0.47 423	0.48 417	0.49 418	1.29 444	0.97 442

SGM_RVC	1.89 442	0.92 342	2.50 344	0.96 431	0.93 432	1.63 429	1.37 443	1.52 436	12.43 465	1.85 438	1.69 421	2.40 439	1.74 437	2.81 437	1.71 397	0.53 415	0.47 423	0.42 413	0.47 416	0.74 423	0.74 428
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample8	1.12 404	0.62 239	1.93 221	0.27 58	0.22 167	0.68 301	0.31 233	0.95 344	0.61 196	1.18 416	0.56 219	2.53 440	1.31 415	1.91 366	2.55 426	0.61 421	4.16 465	0.87 431	0.56 426	0.25 269	0.23 289

SGM+DAISY	1.83 441	1.43 426	3.81 440	0.87 422	1.01 436	2.38 452	2.53 459	1.36 429	1.75 440	2.92 457	3.22 454	2.65 441	2.93 450	2.22 395	3.10 436	0.72 428	0.69 442	0.63 423	0.62 434	0.77 426	0.98 443

MADNet++	2.79 450	2.11 459	2.97 404	2.49 460	2.28 459	2.95 456	2.31 456	2.67 453	2.47 449	3.03 459	3.13 453	2.70 442	2.92 449	4.10 455	4.48 453	2.68 461	2.24 464	3.04 465	2.44 463	2.37 459	2.34 463

MeshStereo	1.21 413	1.15 400	3.01 407	0.34 223	0.28 246	1.10 406	0.69 394	1.35 428	1.01 400	2.71 454	2.41 439	2.96 443	1.45 426	2.80 436	1.40 385	0.22 365	0.22 356	0.22 362	0.19 316	0.50 403	0.26 317
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
JetRed	3.29 456	4.93 466	10.17 464	1.45 446	1.72 457	7.44 465	5.05 466	3.06 456	2.12 446	2.41 451	2.39 438	2.99 444	2.37 445	3.51 450	6.44 460	1.32 450	1.90 461	1.37 451	1.23 458	2.21 458	1.76 460

ACVNet_1	1.33 421	1.91 452	4.03 446	1.09 436	0.88 427	1.19 414	0.66 386	1.24 423	1.17 416	0.94 392	0.96 378	3.09 445	1.04 400	2.37 400	1.11 363	1.04 441	0.48 426	1.03 441	0.48 417	1.12 435	0.83 435

WCMA_ROB	1.12 404	0.83 321	2.66 368	0.58 393	0.34 305	1.17 413	0.71 398	0.93 324	0.94 390	1.74 437	2.63 445	3.09 445	1.71 436	1.70 326	1.84 403	0.26 383	0.21 351	0.20 354	0.21 331	0.28 301	0.43 400

WAO-8	2.80 451	2.14 460	2.89 395	1.91 457	1.04 439	3.98 459	0.96 419	3.26 459	6.17 459	2.15 445	3.37 455	3.31 447	2.41 446	11.84 468	2.03 409	2.05 459	1.86 459	1.54 455	0.92 448	1.22 439	0.87 438

Venus	2.80 451	2.14 460	2.89 395	1.91 457	1.04 439	3.98 459	0.96 419	3.26 459	6.17 459	2.15 445	3.37 455	3.31 447	2.41 446	11.84 468	2.03 409	2.05 459	1.86 459	1.54 455	0.92 448	1.22 439	0.87 438

FCDSN-DC	1.29 419	0.54 213	2.50 344	0.47 352	0.41 356	1.12 407	0.60 375	1.10 411	1.27 423	2.23 447	2.87 448	3.67 449	3.12 455	2.39 406	1.69 396	0.30 396	0.26 380	0.31 396	0.30 372	0.35 351	0.38 385
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 448	2.07 456	3.31 431	2.61 462	1.43 449	1.76 436	1.11 431	2.76 455	1.79 442	2.26 448	11.53 469	3.96 450	4.29 459	3.09 442	2.76 430	1.55 454	0.88 450	1.70 460	1.07 454	2.00 456	1.35 454

UNDER WATER-64	2.47 446	1.89 450	4.86 453	1.82 456	1.44 451	3.18 457	1.57 450	2.62 452	5.64 458	2.05 440	2.13 431	4.13 451	3.76 457	2.62 424	3.42 443	1.47 452	0.85 449	1.57 457	1.07 454	1.82 454	1.49 457

TorneroNet-64	2.65 447	1.83 446	3.30 429	1.46 447	1.20 445	3.89 458	0.99 421	3.51 463	6.71 462	2.56 452	4.60 460	4.22 452	3.85 458	3.33 446	3.14 437	1.19 446	0.65 435	1.39 452	0.79 444	3.31 463	1.15 450

FC-DCNN	1.49 433	0.59 228	2.88 392	0.44 329	0.39 341	1.97 443	0.66 386	1.67 440	1.70 438	2.72 455	2.89 449	4.22 452	2.97 452	2.55 421	2.19 416	0.29 393	0.26 380	0.31 396	0.30 372	0.32 328	0.39 389

LVE	1.96 444	2.17 463	3.14 417	1.68 450	1.80 458	1.63 429	1.03 426	2.34 451	2.81 452	1.25 419	2.89 449	4.24 454	1.29 412	2.79 435	1.44 387	2.85 462	0.91 451	1.18 443	1.46 460	1.23 441	1.10 449

Dean	1.79 440	1.83 446	3.92 443	1.29 443	1.07 441	1.55 425	1.00 424	1.95 448	2.33 447	1.47 433	4.19 459	4.26 455	1.33 418	2.21 392	1.48 389	1.14 444	0.68 441	1.18 443	0.74 441	1.24 442	0.98 443

FC-DCNN v2	1.54 435	0.58 227	2.80 388	0.44 329	0.39 341	2.05 446	0.66 386	1.90 446	1.84 443	2.79 456	2.97 452	4.41 456	3.07 453	2.65 426	2.30 421	0.29 393	0.26 380	0.31 396	0.30 372	0.32 328	0.38 385

tt	4.93 462	0.27 52	4.20 449	2.29 459	1.58 456	10.20 468	16.97 472	9.42 470	5.02 457	1.67 436	1.28 405	4.68 457	5.03 461	3.37 449	5.92 459	6.16 467	9.47 474	2.82 464	3.18 465	3.60 464	1.53 459

MSMD_ROB	1.34 422	0.96 358	2.38 320	0.39 298	0.32 285	1.96 441	0.62 382	0.91 307	1.43 429	2.94 458	2.60 443	4.77 458	1.95 440	2.43 411	1.33 379	0.29 393	0.26 380	0.32 399	0.32 382	0.30 315	0.30 343

LE_ROB	4.43 461	1.35 424	9.38 463	2.79 463	3.93 461	2.43 453	3.46 463	2.68 454	11.19 464	11.66 469	4.73 461	5.26 459	10.46 467	4.50 459	9.49 466	0.82 433	0.69 442	1.34 450	0.98 451	0.75 425	0.76 431

UNDER WATER	2.74 449	1.85 448	4.54 452	1.81 455	1.44 451	2.34 451	1.40 446	3.24 458	6.60 461	2.60 453	2.76 447	5.75 460	5.24 462	3.02 440	4.01 448	1.45 451	0.81 447	1.59 458	1.06 453	1.80 453	1.51 458

MANE	2.90 454	1.14 396	2.96 401	1.03 433	1.01 436	5.01 463	2.45 457	5.36 465	6.88 463	3.58 461	4.76 462	5.99 461	4.99 460	4.23 456	4.61 455	0.56 420	0.67 437	0.44 415	0.78 443	0.51 405	1.03 448

pmcnn	1.32 420	1.05 385	2.77 384	0.74 412	1.43 449	0.72 322	0.56 365	0.96 349	0.91 386	0.99 396	2.92 451	6.01 462	0.70 351	2.38 403	3.32 441	0.13 228	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.34 343	0.22 269

DGTPSM_ROB	8.89 467	5.62 467	12.25 466	5.92 467	11.32 466	8.54 466	24.18 474	6.40 467	13.49 467	5.15 463	11.46 467	6.19 463	10.92 468	7.00 464	13.72 470	4.47 463	7.65 468	3.92 466	7.45 470	4.38 466	7.87 470

DPSMNet_ROB	9.48 468	5.64 468	13.01 470	8.82 469	11.82 467	8.54 466	24.20 475	6.41 468	13.65 470	5.32 464	11.47 468	6.33 464	10.92 468	7.69 465	13.89 471	7.25 472	8.19 470	5.06 467	7.78 471	5.31 468	8.26 471

KSHMR	4.10 459	1.97 455	5.27 456	1.71 452	1.47 453	1.96 441	1.28 439	3.19 457	17.33 476	2.12 441	15.91 471	9.18 465	1.57 432	8.42 466	1.98 406	1.52 453	1.26 455	1.67 459	1.19 456	1.67 451	1.40 456

SGM-ForestM	2.98 455	1.70 441	3.52 437	0.67 408	0.47 380	5.18 464	3.36 462	3.30 461	2.86 454	4.44 462	3.79 457	9.80 466	5.50 463	6.29 463	6.52 461	0.27 388	0.36 404	0.24 375	0.27 360	0.38 368	0.58 419

HanzoNet	7.64 465	2.86 465	5.05 454	7.01 468	3.97 462	2.18 449	1.34 442	3.37 462	4.05 455	13.17 470	10.58 463	10.73 467	16.52 473	8.45 467	10.51 469	10.48 473	9.72 475	5.59 469	13.46 474	6.84 469	6.83 469

ktn	4.35 460	2.10 457	2.89 395	1.80 454	1.49 455	2.13 447	1.41 448	2.26 450	12.72 466	11.41 468	16.43 472	11.15 468	3.75 456	4.36 458	3.18 438	1.82 457	0.98 454	1.73 461	1.21 457	2.97 462	1.27 453

Anonymous_1	22.91 476	11.20 470	12.13 465	12.75 471	26.28 479	19.43 476	27.92 479	14.08 473	13.61 468	14.96 471	10.58 463	11.26 469	11.19 470	12.55 472	14.57 473	38.28 485	7.88 469	34.96 482	63.99 482	89.57 485	10.94 474

TorneroNet	5.50 463	1.92 453	3.16 419	1.47 448	1.25 448	14.07 470	1.06 428	4.90 464	20.99 481	10.17 465	16.48 473	11.88 470	6.93 464	3.34 447	4.20 451	1.30 449	0.69 442	1.45 454	0.86 446	2.61 460	1.20 451

DPSM_ROB	12.34 470	11.21 471	12.51 467	12.91 472	12.80 469	19.84 478	28.28 480	14.38 475	14.28 472	10.58 466	11.26 465	12.03 471	11.85 471	13.15 474	15.34 475	7.11 470	8.31 471	6.50 471	7.35 468	8.84 470	8.31 472

DPSM	12.34 470	11.21 471	12.51 467	12.91 472	12.80 469	19.84 478	28.28 480	14.38 475	14.28 472	10.58 466	11.26 465	12.03 471	11.85 471	13.15 474	15.34 475	7.11 470	8.31 471	6.50 471	7.35 468	8.84 470	8.31 472

LRCNet_RVC	13.74 473	19.30 474	12.75 469	19.46 476	12.69 468	1.86 437	0.41 307	12.33 471	1.05 404	15.77 472	18.83 477	12.62 473	8.70 466	12.21 471	9.62 467	22.22 478	8.37 473	25.85 479	24.01 479	19.32 477	17.44 478

xxxxx1	28.96 483	20.11 477	14.07 472	49.74 482	39.15 482	18.98 472	26.64 476	21.94 479	20.21 478	16.45 473	17.48 474	18.36 474	21.56 476	16.21 476	20.88 478	23.07 479	26.55 481	66.40 483	78.70 483	30.27 480	32.51 483

tt_ll	28.96 483	20.11 477	14.07 472	49.74 482	39.15 482	18.98 472	26.64 476	21.94 479	20.21 478	16.45 473	17.48 474	18.36 474	21.56 476	16.21 476	20.88 478	23.07 479	26.55 481	66.40 483	78.70 483	30.27 480	32.51 483

ff	28.96 483	20.11 477	14.07 472	49.74 482	39.15 482	18.98 472	26.64 476	21.94 479	20.21 478	16.45 473	17.48 474	18.36 474	21.56 476	16.21 476	20.88 478	23.07 479	26.55 481	66.40 483	78.70 483	30.27 480	32.51 483

HaxPig	19.86 475	22.40 481	22.34 475	17.95 475	17.95 473	11.77 469	11.89 469	16.02 477	15.89 475	21.10 478	21.41 479	18.74 477	18.39 474	20.08 480	19.69 477	23.63 482	23.22 480	24.06 478	23.69 478	23.00 478	23.95 480

DPSimNet_ROB	17.97 474	20.20 480	24.98 478	17.62 474	15.92 472	21.53 480	21.00 473	13.70 472	15.61 474	23.89 482	14.69 470	22.87 478	24.58 484	12.70 473	14.56 472	18.48 477	12.91 476	20.21 477	12.05 472	17.76 473	14.17 475

MEDIAN_ROB	23.96 478	27.05 485	26.39 481	22.16 477	22.13 475	16.12 471	13.97 470	20.24 478	20.05 477	25.50 483	25.31 483	22.96 479	22.63 479	24.39 481	23.24 481	28.20 483	27.23 484	28.62 480	27.75 480	27.50 479	27.76 481

CasAABBNet	24.81 479	22.53 482	24.83 477	26.08 479	25.74 477	39.86 482	57.06 484	28.87 483	28.83 484	21.16 480	22.54 481	24.22 480	23.89 482	26.38 482	30.87 484	14.25 474	16.71 478	13.09 473	14.81 476	17.78 474	16.71 476

Selective-RAFT-Error	24.87 480	22.59 483	25.14 479	26.13 480	25.82 478	39.93 483	57.03 483	28.97 484	28.95 485	21.21 481	22.65 482	24.25 481	23.98 483	26.43 483	30.83 483	14.27 475	16.71 478	13.10 474	14.82 477	17.82 475	16.76 477

LSM0	26.58 481	22.63 484	25.88 480	30.13 481	52.21 485	39.94 484	56.74 482	28.97 484	28.72 483	21.14 479	22.26 480	24.43 482	23.88 481	26.54 484	30.87 484	14.32 476	16.55 477	13.12 475	14.71 475	17.92 476	20.60 479

AVERAGE_ROB	26.93 482	30.34 486	29.27 483	25.82 478	25.34 476	19.48 477	15.17 471	23.55 482	23.00 482	28.45 484	27.87 484	26.25 483	25.86 485	26.96 485	25.55 482	31.30 484	30.07 485	31.76 481	30.81 481	30.79 483	30.93 482

BEATNet-Init1	12.10 469	11.19 469	27.29 482	2.99 464	3.51 460	21.84 481	11.10 468	14.34 474	13.83 471	20.34 477	20.33 478	26.35 484	20.03 475	19.06 479	14.80 474	1.74 456	1.81 458	2.05 463	2.49 464	3.69 465	3.12 465

PML	23.15 477	16.83 473	7.78 462	5.49 466	9.93 465	51.13 485	104.50 485	5.76 466	13.62 469	37.30 485	105.93 485	30.86 485	23.50 480	12.07 470	7.87 464	6.30 468	2.12 463	6.32 470	2.43 462	10.44 472	2.90 464

test_example2	115.39 486	123.23 487	94.57 485	115.52 485	123.55 486	101.63 486	114.33 486	53.41 486	99.48 486	134.90 486	135.05 486	85.83 486	85.11 486	111.32 486	106.15 486	152.55 486	205.26 486	99.78 486	114.96 486	140.96 486	110.20 486

ASD4		19.65 475

Low-res two-view benchmark