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

Selective-IGEV	0.12 1	0.09 9	0.22 6	0.19 26	0.10 20	0.15 4	0.14 13	0.27 21	0.15 2	0.13 2	0.14 14	0.13 11	0.08 1	0.21 40	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.05 1

CAS	0.15 21	0.07 1	0.21 4	0.41 367	0.16 229	0.20 55	0.18 87	0.22 3	0.19 7	0.15 11	0.19 26	0.11 2	0.09 2	0.14 1	0.13 24	0.29 371	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.14 283

EGLCR-Stereo	0.13 2	0.08 2	0.20 3	0.18 8	0.09 7	0.21 73	0.13 3	0.27 21	0.21 26	0.13 2	0.10 1	0.15 28	0.09 2	0.20 29	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

MSKI-zero shot	0.17 36	0.09 9	0.43 183	0.20 58	0.11 42	0.21 73	0.15 26	0.32 68	0.21 26	0.23 57	0.24 60	0.23 94	0.10 4	0.31 151	0.13 24	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

DLNR_Zeroshot_test	10.44 419	12.10 427	19.93 427	106.08 439	23.66 436	0.14 3	0.13 3	3.22 414	0.17 3	0.16 24	0.23 50	0.16 35	0.10 4	0.31 151	0.15 51	2.36 414	0.06 72	0.07 14	0.07 50	39.70 437	0.06 18

CES	0.14 6	0.08 2	0.19 1	0.17 5	0.22 319	0.18 13	0.16 38	0.23 6	0.19 7	0.14 8	0.17 19	0.14 22	0.10 4	0.18 19	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.08 81	0.18 321

XX-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.83 332	0.26 274	0.17 245	0.23 110	0.13 3	0.40 154	0.18 5	0.20 41	0.41 205	0.31 179	0.10 4	0.32 157	0.12 6	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.05 1

StereoIM	0.14 6	0.13 136	0.26 17	0.19 26	0.14 165	0.16 6	0.13 3	0.25 11	0.21 26	0.13 2	0.14 14	0.14 22	0.11 8	0.17 11	0.17 91	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.06 23	0.07 37	0.06 18

MIF-Stereo	0.14 6	0.10 24	0.30 43	0.21 87	0.13 131	0.17 9	0.13 3	0.19 1	0.18 5	0.15 11	0.20 36	0.10 1	0.11 8	0.18 19	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.06 18

CASnet	0.14 6	0.12 81	0.22 6	0.22 130	0.08 2	0.16 6	0.15 26	0.27 21	0.25 58	0.22 54	0.20 36	0.15 28	0.11 8	0.17 11	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.11 230	0.09 184	0.08 81	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 36	0.16 208	0.50 236	0.21 87	0.14 165	0.19 34	0.17 59	0.28 33	0.28 87	0.23 57	0.20 36	0.20 60	0.11 8	0.19 25	0.14 40	0.06 1	0.04 1	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.06 18

GLC_STEREO	0.15 21	0.10 24	0.24 10	0.21 87	0.09 7	0.17 9	0.15 26	0.23 6	0.27 74	0.17 28	0.20 36	0.17 40	0.11 8	0.23 52	0.16 68	0.07 16	0.09 252	0.09 120	0.08 110	0.07 37	0.06 18

CREStereo++_RVC	0.15 21	0.08 2	0.26 17	0.17 5	0.11 42	0.18 13	0.13 3	0.22 3	0.30 114	0.21 50	0.30 100	0.13 11	0.11 8	0.16 7	0.15 51	0.07 16	0.04 1	0.06 1	0.15 318	0.06 6	0.05 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
Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 36	0.13 136	0.24 10	0.19 26	0.13 131	0.24 125	0.17 59	0.30 54	0.37 175	0.43 301	0.17 19	0.13 11	0.12 14	0.19 25	0.15 51	0.08 99	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.08 111

ff7	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

IGEVStereo-DCA	0.14 6	0.11 63	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.12 2	0.14 22	0.12 14	0.28 121	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

ffff	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

rrr	0.17 36	0.11 63	0.57 265	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.35 105	0.22 33	0.15 11	0.12 2	0.14 22	0.12 14	0.28 121	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

11t	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

LL-Strereo2	0.18 54	0.18 236	0.39 139	0.22 130	0.12 77	0.24 125	0.13 3	0.31 60	0.23 44	0.24 70	0.20 36	0.24 105	0.12 14	0.26 94	0.15 51	0.06 1	0.06 72	0.12 263	0.09 184	0.08 81	0.07 65

anonymousdsp	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65

ProNet	0.14 6	0.12 81	0.25 14	0.19 26	0.11 42	0.19 34	0.19 124	0.27 21	0.20 16	0.14 8	0.13 6	0.13 11	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.07 37	0.07 65

CroCo-Stereo Lap2	0.15 21	0.15 190	0.28 30	0.25 246	0.18 264	0.11 1	0.19 124	0.28 33	0.21 26	0.13 2	0.16 16	0.15 28	0.12 14	0.17 11	0.14 40	0.07 16	0.07 158	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.07 65

ccc-4	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.27 21	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.07 65

IGEV-Stereo	0.14 6	0.12 81	0.27 22	0.19 26	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.28 33	0.20 16	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.12 14	0.24 58	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.16 28	0.09 9	0.31 55	0.21 87	0.11 42	0.18 13	0.16 38	0.30 54	0.27 74	0.26 85	0.16 16	0.22 75	0.12 14	0.26 94	0.18 105	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 110	0.06 6	0.06 18

test_1	0.16 28	0.09 9	0.31 55	0.21 87	0.11 42	0.18 13	0.16 38	0.30 54	0.27 74	0.25 76	0.16 16	0.22 75	0.12 14	0.26 94	0.18 105	0.06 1	0.04 1	0.08 65	0.08 110	0.06 6	0.06 18

CroCo-Stereo	0.14 6	0.13 136	0.24 10	0.25 246	0.11 42	0.11 1	0.18 87	0.32 68	0.23 44	0.12 1	0.12 2	0.18 47	0.12 14	0.14 1	0.13 24	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.07 37	0.06 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.16 28	0.12 81	0.26 17	0.21 87	0.11 42	0.20 55	0.17 59	0.32 68	0.23 44	0.20 41	0.25 65	0.18 47	0.12 14	0.20 29	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.09 184	0.08 81	0.07 65

TANstereo	0.15 21	0.09 9	0.28 30	0.16 3	0.08 2	0.25 136	0.14 13	0.23 6	0.28 87	0.24 70	0.30 100	0.16 35	0.12 14	0.17 11	0.13 24	0.08 99	0.07 158	0.06 1	0.05 9	0.06 6	0.07 65

XX-TBD	0.15 21	0.18 236	0.28 30	0.22 130	0.10 20	0.22 93	0.15 26	0.22 3	0.27 74	0.22 54	0.26 71	0.14 22	0.12 14	0.16 7	0.13 24	0.08 99	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

test_xeample3	0.16 28	0.11 63	0.56 261	0.19 26	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.35 105	0.20 16	0.16 24	0.12 2	0.13 11	0.12 14	0.24 58	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 110	0.07 37	0.07 65

MyStereo07	0.16 28	0.12 81	0.26 17	0.22 130	0.14 165	0.25 136	0.23 221	0.29 40	0.21 26	0.15 11	0.13 6	0.12 3	0.13 33	0.25 81	0.13 24	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.08 111

AE-Stereo	0.17 36	0.11 63	0.31 55	0.24 209	0.14 165	0.23 110	0.18 87	0.34 88	0.29 105	0.15 11	0.25 65	0.21 68	0.13 33	0.20 29	0.14 40	0.07 16	0.08 224	0.09 120	0.10 216	0.07 37	0.06 18

IGEV_Zeroshot_test	0.18 54	0.10 24	0.65 294	0.20 58	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.34 88	0.19 7	0.28 98	0.22 48	0.27 139	0.13 33	0.23 52	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.06 18

MIM_Stereo	0.18 54	0.12 81	0.38 128	0.20 58	0.11 42	0.17 9	0.14 13	0.35 105	0.25 58	0.27 89	0.35 149	0.23 94	0.13 33	0.27 109	0.16 68	0.06 1	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.08 81	0.06 18

LoS	0.14 6	0.08 2	0.27 22	0.16 3	0.09 7	0.22 93	0.14 13	0.26 14	0.26 65	0.15 11	0.18 23	0.18 47	0.13 33	0.22 45	0.14 40	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.06 6	0.06 18

MC-Stereo	0.14 6	0.09 9	0.25 14	0.21 87	0.09 7	0.18 13	0.16 38	0.23 6	0.19 7	0.18 39	0.23 50	0.16 35	0.13 33	0.22 45	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

test_4	0.18 54	0.12 81	0.34 79	0.23 172	0.12 77	0.18 13	0.22 201	0.26 14	0.24 54	0.24 70	0.47 269	0.22 75	0.13 33	0.24 58	0.16 68	0.06 1	0.05 6	0.09 120	0.09 184	0.07 37	0.05 1

test_3	0.18 54	0.11 63	0.32 61	0.24 209	0.11 42	0.22 93	0.25 257	0.31 60	0.31 124	0.25 76	0.18 23	0.23 94	0.13 33	0.25 81	0.19 129	0.06 1	0.05 6	0.09 120	0.10 216	0.07 37	0.06 18

TRStereo	0.19 90	0.17 224	0.47 212	0.23 172	0.19 282	0.19 34	0.16 38	0.52 262	0.28 87	0.20 41	0.19 26	0.21 68	0.13 33	0.24 58	0.13 24	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.11 249	0.06 6	0.06 18

CREStereo	0.13 2	0.08 2	0.21 4	0.14 1	0.08 2	0.22 93	0.15 26	0.25 11	0.24 54	0.16 24	0.21 44	0.14 22	0.13 33	0.18 19	0.13 24	0.09 165	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18
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
RAFT-Test	0.17 36	0.10 24	0.38 128	0.19 26	0.12 77	0.25 136	0.17 59	0.33 82	0.23 44	0.23 57	0.29 89	0.27 139	0.14 43	0.20 29	0.14 40	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

AnonymousM	0.17 36	0.19 251	0.24 10	0.18 8	0.10 20	0.18 13	0.17 59	0.30 54	0.23 44	0.26 85	0.20 36	0.18 47	0.14 43	0.19 25	0.14 40	0.09 165	0.06 72	0.38 374	0.15 318	0.06 6	0.05 1

test-1	0.17 36	0.11 63	0.40 144	0.23 172	0.13 131	0.22 93	0.23 221	0.34 88	0.26 65	0.20 41	0.24 60	0.22 75	0.14 43	0.16 7	0.20 140	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.08 111

sCroCo_RVC	0.18 54	0.14 165	0.49 226	0.27 297	0.18 264	0.22 93	0.17 59	0.27 21	0.23 44	0.14 8	0.22 48	0.17 40	0.14 43	0.21 40	0.15 51	0.10 207	0.11 287	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

PMTNet	0.15 21	0.08 2	0.23 8	0.15 2	0.09 7	0.23 110	0.16 38	0.25 11	0.23 44	0.17 28	0.21 44	0.16 35	0.14 43	0.22 45	0.13 24	0.29 371	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.07 37	0.06 18

R-Stereo Train	0.18 54	0.09 9	0.32 61	0.22 130	0.12 77	0.22 93	0.19 124	0.42 176	0.19 7	0.31 168	0.45 252	0.20 60	0.14 43	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18

RAFT-Stereo	0.18 54	0.09 9	0.32 61	0.22 130	0.12 77	0.22 93	0.19 124	0.42 176	0.19 7	0.31 168	0.45 252	0.20 60	0.14 43	0.18 19	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.06 18
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EKT-Stereo	0.38 309	0.12 81	0.38 128	0.42 368	3.88 416	0.21 73	0.17 59	0.35 105	0.28 87	0.20 41	0.20 36	0.23 94	0.15 50	0.28 121	0.16 68	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 162

LoS_RVC	0.13 2	0.10 24	0.19 1	0.18 8	0.16 229	0.20 55	0.18 87	0.20 2	0.17 3	0.13 2	0.19 26	0.12 3	0.15 50	0.17 11	0.13 24	0.06 1	0.05 6	0.06 1	0.04 1	0.05 1	0.12 254

anonymousdsp2	0.17 36	0.10 24	0.28 30	0.20 58	0.11 42	0.25 136	0.17 59	0.41 164	0.31 124	0.23 57	0.23 50	0.22 75	0.15 50	0.25 81	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.08 81	0.07 65

CIPLG	0.21 117	0.21 272	0.55 257	0.23 172	0.15 206	0.25 136	0.20 162	0.35 105	0.29 105	0.31 168	0.33 136	0.22 75	0.15 50	0.26 94	0.20 140	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

IPLGR_C	0.21 117	0.22 284	0.60 275	0.23 172	0.15 206	0.24 125	0.20 162	0.35 105	0.29 105	0.31 168	0.32 117	0.22 75	0.15 50	0.25 81	0.20 140	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

ACRE	0.21 117	0.20 259	0.62 286	0.23 172	0.15 206	0.24 125	0.20 162	0.35 105	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.22 75	0.15 50	0.25 81	0.20 140	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111

Pruner-Stereo	0.19 90	0.11 63	0.34 79	0.29 317	0.12 77	0.19 34	0.17 59	0.31 60	0.29 105	0.33 195	0.32 117	0.25 112	0.15 50	0.24 58	0.21 161	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.09 162

cross-raft	0.17 36	0.12 81	0.41 166	0.23 172	0.10 20	0.20 55	0.24 243	0.33 82	0.23 44	0.23 57	0.28 80	0.29 161	0.15 50	0.17 11	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

raft+_RVC	0.18 54	0.14 165	0.32 61	0.21 87	0.15 206	0.21 73	0.16 38	0.38 136	0.34 150	0.21 50	0.28 80	0.20 60	0.15 50	0.24 58	0.19 129	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.08 111

RALCasStereoNet	0.18 54	0.15 190	0.33 74	0.21 87	0.14 165	0.21 73	0.18 87	0.31 60	0.25 58	0.21 50	0.29 89	0.22 75	0.15 50	0.27 109	0.17 91	0.08 99	0.10 270	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 162

RALAANet	0.19 90	0.18 236	0.37 109	0.23 172	0.14 165	0.23 110	0.13 3	0.37 130	0.29 105	0.28 98	0.26 71	0.25 112	0.15 50	0.26 94	0.18 105	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.06 18

GMStereo	0.19 90	0.25 298	0.40 144	0.21 87	0.12 77	0.22 93	0.19 124	0.29 40	0.40 207	0.25 76	0.23 50	0.16 35	0.15 50	0.25 81	0.19 129	0.09 165	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.10 190	0.08 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 36	0.10 24	0.40 144	0.20 58	0.11 42	0.20 55	0.15 26	0.36 124	0.30 114	0.23 57	0.21 44	0.26 131	0.15 50	0.20 29	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.05 1

Gwc-CoAtRS	0.17 36	0.10 24	0.37 109	0.20 58	0.12 77	0.19 34	0.15 26	0.32 68	0.28 87	0.23 57	0.23 50	0.27 139	0.15 50	0.20 29	0.13 24	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.06 6	0.06 18

tt1	0.18 54	0.14 165	0.35 87	0.23 172	0.11 42	0.30 209	0.19 124	0.35 105	0.44 241	0.17 28	0.19 26	0.13 11	0.16 64	0.27 109	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

test croco	0.17 36	0.13 136	0.43 183	0.21 87	0.13 131	0.16 6	0.17 59	0.27 21	0.22 33	0.16 24	0.26 71	0.13 11	0.16 64	0.27 109	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.07 50	0.10 190	0.07 65

StereoVision	0.22 143	0.18 236	0.37 109	0.27 297	0.17 245	0.23 110	0.22 201	0.38 136	0.31 124	0.20 41	0.51 284	0.22 75	0.16 64	0.28 121	0.18 105	0.11 234	0.12 304	0.13 282	0.13 299	0.10 190	0.07 65

MIF-Stereo (partial)	0.16 28	0.10 24	0.34 79	0.21 87	0.15 206	0.15 4	0.13 3	0.28 33	0.25 58	0.17 28	0.26 71	0.15 28	0.16 64	0.25 81	0.17 91	0.09 165	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.09 142	0.08 111

AEACV	0.13 2	0.09 9	0.23 8	0.18 8	0.19 282	0.19 34	0.16 38	0.23 6	0.14 1	0.13 2	0.17 19	0.13 11	0.16 64	0.16 7	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.08 110	0.07 37	0.06 18

Any-RAFT	0.17 36	0.08 2	0.31 55	0.19 26	0.10 20	0.29 192	0.16 38	0.42 176	0.30 114	0.24 70	0.27 76	0.27 139	0.16 64	0.21 40	0.12 6	0.08 99	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

DCRE	0.20 103	0.13 136	0.40 144	0.21 87	0.15 206	0.20 55	0.19 124	0.30 54	0.27 74	0.22 54	0.80 357	0.23 94	0.16 64	0.23 52	0.15 51	0.07 16	0.07 158	0.07 14	0.08 110	0.07 37	0.06 18

knoymous	0.17 36	0.09 9	0.32 61	0.17 5	0.11 42	0.21 73	0.17 59	0.32 68	0.23 44	0.23 57	0.28 80	0.27 139	0.16 64	0.23 52	0.16 68	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.06 23	0.09 142	0.09 162

DisPM	0.19 90	0.10 24	0.35 87	0.23 172	0.13 131	0.18 13	0.20 162	0.29 40	0.29 105	0.33 195	0.34 142	0.23 94	0.16 64	0.33 163	0.16 68	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.07 37	0.11 232

RAFT+CT+SA	0.21 117	0.18 236	0.33 74	0.25 246	0.18 264	0.23 110	0.29 290	0.40 154	0.36 166	0.24 70	0.38 178	0.18 47	0.16 64	0.32 157	0.16 68	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.12 281	0.09 142	0.09 162

dd	0.22 143	0.26 309	0.40 144	0.22 130	0.12 77	0.25 136	0.21 185	0.32 68	0.44 241	0.29 123	0.28 80	0.25 112	0.16 64	0.30 146	0.25 207	0.12 261	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.11 226	0.09 162

PFNet+	0.20 103	0.10 24	0.37 109	0.21 87	0.12 77	0.17 9	0.19 124	0.29 40	0.34 150	0.33 195	0.32 117	0.24 105	0.16 64	0.32 157	0.17 91	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.08 81	0.12 254

NF-Stereo	0.20 103	0.10 24	0.35 87	0.24 209	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.38 136	0.32 132	0.28 98	0.30 100	0.22 75	0.16 64	0.51 224	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.13 266

OCTAStereo	0.20 103	0.10 24	0.35 87	0.24 209	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.38 136	0.32 132	0.28 98	0.30 100	0.22 75	0.16 64	0.51 224	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.13 266

PSM-softLoss	0.21 117	0.10 24	0.39 139	0.24 209	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.38 136	0.26 65	0.29 123	0.32 117	0.24 105	0.16 64	0.52 230	0.20 140	0.09 165	0.06 72	0.10 183	0.09 184	0.08 81	0.12 254

KMStereo	0.21 117	0.10 24	0.39 139	0.24 209	0.12 77	0.20 55	0.18 87	0.38 136	0.26 65	0.29 123	0.32 117	0.24 105	0.16 64	0.52 230	0.20 140	0.09 165	0.06 72	0.10 183	0.09 184	0.08 81	0.12 254

RE-Stereo	0.20 103	0.10 24	0.35 87	0.24 209	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.38 136	0.32 132	0.28 98	0.30 100	0.22 75	0.16 64	0.51 224	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.13 266

TVStereo	0.20 103	0.10 24	0.35 87	0.24 209	0.12 77	0.21 73	0.18 87	0.38 136	0.32 132	0.28 98	0.30 100	0.22 75	0.16 64	0.51 224	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.13 266

RAFT-345	0.21 117	0.10 24	0.46 205	0.22 130	0.11 42	0.20 55	0.16 38	0.26 14	0.25 58	0.27 89	0.66 336	0.21 68	0.16 64	0.55 240	0.21 161	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

rafts_anoy	0.18 54	0.15 190	0.35 87	0.22 130	0.14 165	0.19 34	0.17 59	0.32 68	0.30 114	0.23 57	0.25 65	0.20 60	0.16 64	0.22 45	0.19 129	0.08 99	0.07 158	0.10 183	0.12 281	0.09 142	0.08 111

sAnonymous2	0.20 103	0.21 272	0.58 269	0.24 209	0.17 245	0.22 93	0.19 124	0.34 88	0.28 87	0.17 28	0.19 26	0.17 40	0.16 64	0.17 11	0.14 40	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.23 347	0.17 307

CroCo_RVC	0.20 103	0.21 272	0.58 269	0.24 209	0.17 245	0.22 93	0.19 124	0.34 88	0.28 87	0.17 28	0.19 26	0.17 40	0.16 64	0.17 11	0.14 40	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.23 347	0.17 307

EAI-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.33 74	0.21 87	0.12 77	0.30 209	0.46 358	0.46 207	0.20 16	0.25 76	0.50 278	0.17 40	0.16 64	0.24 58	0.23 189	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.10 216	0.06 6	0.07 65

whm_eth	0.23 160	0.18 236	0.56 261	0.24 209	0.19 282	0.21 73	0.18 87	0.37 130	0.40 207	0.31 168	0.60 320	0.15 28	0.17 87	0.26 94	0.19 129	0.09 165	0.08 224	0.10 183	0.09 184	0.09 142	0.11 232

GMStereo_Zeroshot	0.24 183	0.21 272	0.45 199	0.26 274	0.13 131	0.28 173	0.15 26	0.39 147	0.35 156	0.37 247	0.43 231	0.40 252	0.17 87	0.34 169	0.20 140	0.12 261	0.07 158	0.13 282	0.07 50	0.16 297	0.09 162

RCA-Stereo	0.16 28	0.09 9	0.25 14	0.20 58	0.10 20	0.19 34	0.17 59	0.36 124	0.35 156	0.20 41	0.25 65	0.17 40	0.17 87	0.18 19	0.14 40	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.05 1

RAFT_CTSACE	0.21 117	0.16 208	0.41 166	0.25 246	0.15 206	0.22 93	0.24 243	0.32 68	0.28 87	0.33 195	0.51 284	0.29 161	0.17 87	0.32 157	0.13 24	0.06 1	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.06 18

IPLG	0.21 117	0.15 190	0.53 249	0.21 87	0.12 77	0.28 173	0.17 59	0.42 176	0.30 114	0.33 195	0.32 117	0.15 28	0.17 87	0.50 219	0.21 161	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

GMOStereo	0.18 54	0.14 165	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.20 55	0.27 273	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.26 131	0.17 87	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.05 1

error version	0.18 54	0.14 165	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.20 55	0.27 273	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.26 131	0.17 87	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.05 1

test-v	0.18 54	0.14 165	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.20 55	0.27 273	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.26 131	0.17 87	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.05 1

Patchmatch Stereo++	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.17 87	0.26 94	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111
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_v2	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.16 38	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.17 87	0.24 58	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

ROB_FTStereo	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.28 80	0.25 112	0.17 87	0.24 58	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

HUI-Stereo	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.28 80	0.25 112	0.17 87	0.22 45	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

iGMRVC	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.15 26	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.17 87	0.27 109	0.17 91	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

RAFT-RH_RVC	0.25 205	0.11 63	0.45 199	0.21 87	0.12 77	0.25 136	0.14 13	0.27 21	0.27 74	0.38 255	1.15 378	0.23 94	0.17 87	0.57 251	0.24 198	0.07 16	0.05 6	0.10 183	0.07 50	0.06 6	0.07 65

iRAFT	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.14 13	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.17 87	0.26 94	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

CRE-IMP	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.11 42	0.24 125	0.17 59	0.29 40	0.21 26	0.27 89	0.26 71	0.24 105	0.17 87	0.23 52	0.18 105	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.07 50	0.10 190	0.10 207

test-2	0.18 54	0.14 165	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.20 55	0.27 273	0.26 14	0.28 87	0.31 168	0.32 117	0.26 131	0.17 87	0.15 3	0.12 6	0.07 16	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.05 1

s12784h	0.17 36	0.09 9	0.26 17	0.18 8	0.07 1	0.32 228	0.19 124	0.37 130	0.32 132	0.23 57	0.25 65	0.18 47	0.17 87	0.25 81	0.16 68	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.05 1

raftrobust	0.16 28	0.13 136	0.29 37	0.22 130	0.15 206	0.19 34	0.13 3	0.32 68	0.26 65	0.26 85	0.20 36	0.19 58	0.17 87	0.21 40	0.15 51	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.06 6	0.07 65

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 36	0.14 165	0.32 61	0.20 58	0.09 7	0.19 34	0.17 59	0.32 68	0.30 114	0.25 76	0.33 136	0.20 60	0.17 87	0.19 25	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.05 1

AFF-stereo	0.18 54	0.15 190	0.32 61	0.21 87	0.10 20	0.18 13	0.18 87	0.33 82	0.27 74	0.25 76	0.37 168	0.25 112	0.17 87	0.24 58	0.15 51	0.06 1	0.05 6	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.05 1

DIP-Stereo	0.18 54	0.12 81	0.33 74	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.12 1	0.42 176	0.25 58	0.27 89	0.32 117	0.21 68	0.17 87	0.25 81	0.20 140	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.07 37	0.08 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MyStereo8	0.22 143	0.15 190	0.63 288	0.21 87	0.17 245	0.31 220	0.16 38	0.36 124	0.32 132	0.28 98	0.36 159	0.25 112	0.18 109	0.25 81	0.28 225	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 190	0.12 254

MyStereo06	0.20 103	0.12 81	0.57 265	0.21 87	0.14 165	0.25 136	0.23 221	0.40 154	0.21 26	0.30 151	0.24 60	0.31 179	0.18 109	0.22 45	0.18 105	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.08 111

ACVNet-DCA	0.18 54	0.14 165	0.38 128	0.23 172	0.11 42	0.31 220	0.19 124	0.41 164	0.27 74	0.17 28	0.19 26	0.13 11	0.18 109	0.28 121	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.09 142	0.09 162

1test111	0.19 90	0.14 165	0.38 128	0.23 172	0.11 42	0.31 220	0.19 124	0.41 164	0.27 74	0.17 28	0.19 26	0.13 11	0.18 109	0.34 169	0.22 175	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.09 142	0.09 162

cc1	0.18 54	0.14 165	0.38 128	0.23 172	0.11 42	0.31 220	0.19 124	0.35 105	0.47 272	0.17 28	0.19 26	0.13 11	0.18 109	0.28 121	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.08 65	0.06 23	0.08 81	0.08 111

HH	0.18 54	0.12 81	0.55 257	0.22 130	0.12 77	0.18 13	0.18 87	0.34 88	0.19 7	0.20 41	0.24 60	0.34 200	0.18 109	0.29 134	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.06 18

HanStereo	0.18 54	0.12 81	0.55 257	0.22 130	0.12 77	0.18 13	0.18 87	0.34 88	0.19 7	0.20 41	0.24 60	0.34 200	0.18 109	0.29 134	0.12 6	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.07 50	0.07 37	0.06 18

Selective-RAFT	0.17 36	0.12 81	0.30 43	0.24 209	0.10 20	0.29 192	0.15 26	0.32 68	0.31 124	0.17 28	0.17 19	0.21 68	0.18 109	0.28 121	0.17 91	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.06 18

NRIStereo	0.18 54	0.11 63	0.35 87	0.23 172	0.11 42	0.24 125	0.20 162	0.29 40	0.26 65	0.26 85	0.25 65	0.25 112	0.18 109	0.34 169	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.08 111

PSM-adaLoss	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.16 38	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.18 109	0.24 58	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

RAFT-IKP	0.18 54	0.12 81	0.37 109	0.22 130	0.10 20	0.18 13	0.15 26	0.29 40	0.22 33	0.28 98	0.29 89	0.25 112	0.18 109	0.25 81	0.16 68	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

Anonymous3	0.23 160	0.18 236	0.63 288	0.27 297	0.18 264	0.41 291	0.23 221	0.43 186	0.35 156	0.23 57	0.27 76	0.20 60	0.18 109	0.27 109	0.18 105	0.12 261	0.11 287	0.10 183	0.10 216	0.11 226	0.12 254

TestStereo	0.21 117	0.19 251	0.40 144	0.25 246	0.10 20	0.22 93	0.21 185	0.31 60	0.31 124	0.23 57	0.34 142	0.22 75	0.18 109	0.62 276	0.18 105	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.07 50	0.11 226	0.06 18

Sa-1000	0.22 143	0.15 190	0.35 87	0.23 172	0.13 131	0.28 173	0.23 221	0.47 214	0.39 194	0.30 151	0.50 278	0.26 131	0.19 122	0.33 163	0.16 68	0.07 16	0.06 72	0.10 183	0.11 249	0.08 81	0.06 18

UDGNet	0.23 160	0.31 337	0.38 128	0.24 209	0.14 165	0.24 125	0.18 87	0.32 68	0.43 227	0.29 123	0.28 80	0.24 105	0.19 122	0.29 134	0.20 140	0.15 311	0.07 158	0.21 348	0.11 249	0.14 277	0.10 207

IPLGR	0.21 117	0.13 136	0.61 278	0.21 87	0.11 42	0.25 136	0.18 87	0.41 164	0.37 175	0.28 98	0.27 76	0.21 68	0.19 122	0.37 184	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

GANet-ADL	0.21 117	0.12 81	0.45 199	0.23 172	0.14 165	0.29 192	0.19 124	0.46 207	0.35 156	0.25 76	0.32 117	0.32 187	0.19 122	0.24 58	0.20 140	0.10 207	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.10 207

OMP-Stereo	0.23 160	0.14 165	0.35 87	0.29 317	0.13 131	0.21 73	0.16 38	0.37 130	0.33 143	0.34 211	0.30 100	0.34 200	0.19 122	0.70 301	0.24 198	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.07 37	0.06 18

PFNet	0.23 160	0.10 24	0.57 265	0.24 209	0.14 165	0.22 93	0.19 124	0.39 147	0.33 143	0.35 227	0.32 117	0.27 139	0.19 122	0.64 283	0.22 175	0.09 165	0.05 6	0.09 120	0.07 50	0.08 81	0.07 65

Anonymous	0.20 103	0.14 165	0.47 212	0.27 297	0.20 296	0.25 136	0.25 257	0.32 68	0.26 65	0.18 39	0.18 23	0.15 28	0.19 122	0.24 58	0.18 105	0.10 207	0.09 252	0.09 120	0.09 184	0.15 289	0.13 266

ARAFT	0.24 183	0.21 272	0.78 318	0.22 130	0.12 77	0.29 192	0.24 243	0.43 186	0.32 132	0.33 195	0.28 80	0.28 154	0.19 122	0.49 217	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.12 263	0.11 249	0.09 142	0.06 18

BUS	0.23 160	0.12 81	0.28 30	0.25 246	0.14 165	0.43 306	0.17 59	0.56 304	0.34 150	0.34 211	0.35 149	0.32 187	0.20 130	0.26 94	0.21 161	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.09 142	0.09 162

NINENet	0.25 205	0.15 190	0.37 109	0.23 172	0.16 229	0.43 306	0.17 59	0.60 331	0.46 267	0.32 186	0.37 168	0.32 187	0.20 130	0.42 197	0.21 161	0.10 207	0.10 270	0.12 263	0.08 110	0.11 226	0.10 207

iRaft-Stereo_20w	0.19 90	0.10 24	0.46 205	0.19 26	0.13 131	0.25 136	0.19 124	0.52 262	0.19 7	0.29 123	0.21 44	0.22 75	0.20 130	0.28 121	0.18 105	0.07 16	0.06 72	0.07 14	0.08 110	0.08 81	0.08 111

GwcNet-ADL	0.22 143	0.14 165	0.58 269	0.24 209	0.13 131	0.22 93	0.23 221	0.49 231	0.40 207	0.27 89	0.29 89	0.30 171	0.20 130	0.26 94	0.23 189	0.09 165	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 162

DN-CSS_ROB	0.22 143	0.25 298	0.47 212	0.24 209	0.14 165	0.25 136	0.12 1	0.40 154	0.33 143	0.29 123	0.42 219	0.22 75	0.20 130	0.33 163	0.19 129	0.07 16	0.06 72	0.11 230	0.11 249	0.11 226	0.07 65

TestStereo1	0.21 117	0.16 208	0.32 61	0.26 274	0.13 131	0.26 153	0.27 273	0.40 154	0.36 166	0.29 123	0.39 190	0.22 75	0.21 135	0.33 163	0.17 91	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.07 65

SA-5K	0.21 117	0.16 208	0.32 61	0.26 274	0.13 131	0.26 153	0.27 273	0.40 154	0.36 166	0.29 123	0.39 190	0.22 75	0.21 135	0.33 163	0.17 91	0.07 16	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.07 65

dad	0.28 239	0.31 337	0.44 189	0.21 87	0.14 165	0.30 209	0.20 162	0.33 82	0.49 290	0.44 307	0.44 240	0.45 279	0.21 135	0.41 195	0.26 219	0.20 351	0.11 287	0.20 345	0.11 249	0.14 277	0.10 207

HHNet	0.22 143	0.12 81	0.52 246	0.18 8	0.18 264	0.20 55	0.20 162	0.34 88	0.31 124	0.32 186	0.59 315	0.20 60	0.21 135	0.24 58	0.31 245	0.08 99	0.05 6	0.09 120	0.07 50	0.08 81	0.11 232

IIG-Stereo	0.23 160	0.13 136	0.35 87	0.29 317	0.12 77	0.23 110	0.14 13	0.38 136	0.31 124	0.34 211	0.37 168	0.33 194	0.21 135	0.70 301	0.26 219	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.07 37	0.06 18

GMM-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.43 183	0.23 172	0.13 131	0.24 125	0.25 257	0.37 130	0.27 74	0.30 151	0.45 252	0.27 139	0.21 135	0.31 151	0.17 91	0.07 16	0.05 6	0.10 183	0.09 184	0.08 81	0.19 328

111	0.20 103	0.17 224	0.40 144	0.18 8	0.09 7	0.24 125	0.17 59	0.41 164	0.45 253	0.23 57	0.29 89	0.29 161	0.21 135	0.24 58	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.07 37	0.08 111

SFCPSM	0.22 143	0.10 24	0.51 242	0.21 87	0.14 165	0.34 250	0.22 201	0.55 290	0.39 194	0.29 123	0.32 117	0.23 94	0.21 135	0.27 109	0.19 129	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.08 111

HITNet	0.20 103	0.17 224	0.43 183	0.19 26	0.08 2	0.27 160	0.14 13	0.42 176	0.30 114	0.29 123	0.32 117	0.27 139	0.21 135	0.28 121	0.25 207	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.06 18
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
AdaStereo	0.24 183	0.16 208	0.37 109	0.24 209	0.12 77	0.32 228	0.17 59	0.54 280	0.42 222	0.33 195	0.38 178	0.35 214	0.21 135	0.30 146	0.22 175	0.14 300	0.06 72	0.13 282	0.08 110	0.11 226	0.08 111
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.
MLCV	0.22 143	0.16 208	0.44 189	0.21 87	0.08 2	0.29 192	0.19 124	0.38 136	0.37 175	0.38 255	0.44 240	0.31 179	0.21 135	0.41 195	0.24 198	0.07 16	0.05 6	0.06 1	0.05 9	0.07 37	0.06 18

MyStereo05	0.23 160	0.12 81	0.57 265	0.21 87	0.14 165	0.25 136	0.23 221	0.48 225	0.52 307	0.31 168	0.23 50	0.25 112	0.22 146	0.30 146	0.21 161	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.08 111

CoDeX	0.23 160	0.12 81	0.46 205	0.21 87	0.14 165	0.29 192	0.21 185	0.53 273	0.41 218	0.29 123	0.35 149	0.29 161	0.22 146	0.48 212	0.19 129	0.09 165	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.07 65

ttt	0.29 249	0.12 81	0.34 79	0.21 87	0.13 131	0.29 192	0.20 162	0.56 304	0.47 272	0.31 168	0.44 240	0.30 171	0.22 146	0.65 289	0.85 361	0.13 277	0.10 270	0.10 183	0.10 216	0.11 226	0.11 232

CFNet_ucs	0.24 183	0.13 136	0.50 236	0.20 58	0.15 206	0.28 173	0.17 59	0.49 231	0.45 253	0.32 186	0.42 219	0.39 239	0.22 146	0.31 151	0.21 161	0.11 234	0.08 224	0.12 263	0.09 184	0.12 252	0.11 232

DCANet-4	0.19 90	0.10 24	0.52 246	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.36 124	0.39 194	0.29 123	0.30 100	0.17 40	0.22 146	0.20 29	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

test_5	0.23 160	0.19 251	0.38 128	0.26 274	0.18 264	0.25 136	0.29 290	0.40 154	0.37 175	0.29 123	0.40 197	0.25 112	0.22 146	0.34 169	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.09 184	0.10 190	0.10 207

RAFT	0.21 117	0.17 224	0.32 61	0.24 209	0.12 77	0.25 136	0.27 273	0.35 105	0.28 87	0.33 195	0.33 136	0.38 228	0.22 146	0.29 134	0.17 91	0.08 99	0.08 224	0.11 230	0.10 216	0.10 190	0.06 18

HCRNet	0.24 183	0.25 298	0.33 74	0.34 345	0.16 229	0.27 160	0.18 87	0.43 186	0.35 156	0.30 151	0.35 149	0.32 187	0.22 146	0.44 203	0.20 140	0.13 277	0.08 224	0.13 282	0.11 249	0.10 190	0.09 162

iResNet	0.24 183	0.18 236	0.61 278	0.25 246	0.11 42	0.29 192	0.21 185	0.42 176	0.43 227	0.33 195	0.43 231	0.27 139	0.22 146	0.34 169	0.26 219	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

MyStereo04	0.23 160	0.12 81	0.55 257	0.22 130	0.14 165	0.25 136	0.23 221	0.49 231	0.52 307	0.28 98	0.23 50	0.27 139	0.23 155	0.30 146	0.22 175	0.07 16	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.08 81	0.08 111

11t1	0.18 54	0.10 24	0.30 43	0.20 58	0.11 42	0.27 160	0.17 59	0.35 105	0.23 44	0.25 76	0.23 50	0.23 94	0.23 155	0.25 81	0.18 105	0.09 165	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.09 142	0.09 162

DualNet	0.26 215	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.35 105	0.44 241	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.27 109	1.08 371	0.08 99	0.05 6	0.11 230	0.10 216	0.08 81	0.08 111

ffm	0.22 143	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.35 105	0.44 241	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.27 109	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.11 230	0.10 216	0.08 81	0.08 111

ff1	0.29 249	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.35 105	0.44 241	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.81 340	1.08 371	0.08 99	0.05 6	0.11 230	0.10 216	0.08 81	0.08 111

mmx	0.31 263	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.55 290	0.45 253	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.81 340	1.08 371	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.11 226	0.10 207

xxx	0.31 263	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.20 162	0.55 290	0.45 253	0.30 151	0.42 219	0.34 200	0.23 155	0.81 340	1.08 371	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.11 226	0.10 207

raft_robust	0.22 143	0.17 224	0.30 43	0.22 130	0.12 77	0.23 110	0.22 201	0.49 231	0.48 281	0.32 186	0.32 117	0.26 131	0.23 155	0.53 235	0.15 51	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.10 216	0.08 81	0.06 18

SA	0.22 143	0.16 208	0.36 104	0.23 172	0.13 131	0.24 125	0.23 221	0.45 198	0.40 207	0.27 89	0.44 240	0.23 94	0.23 155	0.33 163	0.17 91	0.07 16	0.06 72	0.10 183	0.11 249	0.08 81	0.06 18

iRaft-Stereo_5w	0.23 160	0.18 236	0.44 189	0.22 130	0.13 131	0.19 34	0.19 124	0.37 130	0.32 132	0.28 98	0.37 168	0.34 200	0.23 155	0.65 289	0.27 223	0.06 1	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

CFNet_pseudo	0.23 160	0.13 136	0.47 212	0.19 26	0.13 131	0.26 153	0.16 38	0.44 190	0.44 241	0.29 123	0.37 168	0.38 228	0.23 155	0.29 134	0.21 161	0.09 165	0.06 72	0.11 230	0.08 110	0.11 226	0.09 162

GES	0.22 143	0.12 81	0.42 173	0.20 58	0.14 165	0.27 160	0.19 124	0.49 231	0.33 143	0.30 151	0.36 159	0.25 112	0.23 155	0.29 134	0.22 175	0.10 207	0.08 224	0.08 65	0.07 50	0.10 190	0.11 232

DCANet	0.18 54	0.13 136	0.40 144	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.34 88	0.39 194	0.29 123	0.31 114	0.18 47	0.23 155	0.20 29	0.19 129	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

FENet	0.21 117	0.11 63	0.45 199	0.21 87	0.12 77	0.26 153	0.17 59	0.41 164	0.35 156	0.30 151	0.31 114	0.29 161	0.23 155	0.26 94	0.23 189	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

ccs_rob	0.23 160	0.13 136	0.47 212	0.20 58	0.13 131	0.26 153	0.17 59	0.44 190	0.44 241	0.29 123	0.37 168	0.38 228	0.23 155	0.29 134	0.21 161	0.09 165	0.06 72	0.11 230	0.08 110	0.11 226	0.09 162

xx1	0.20 103	0.14 165	0.38 128	0.23 172	0.11 42	0.31 220	0.19 124	0.35 105	0.47 272	0.17 28	0.19 26	0.28 154	0.24 170	0.28 121	0.11 1	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.09 184	0.09 142	0.09 162

mmm	0.21 117	0.12 81	0.31 55	0.22 130	0.12 77	0.28 173	0.21 185	0.41 164	0.27 74	0.29 123	0.38 178	0.29 161	0.24 170	0.29 134	0.22 175	0.09 165	0.07 158	0.11 230	0.09 184	0.10 190	0.09 162

PCWNet_CMD	0.23 160	0.13 136	0.48 221	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.16 38	0.46 207	0.46 267	0.29 123	0.36 159	0.37 223	0.24 170	0.28 121	0.20 140	0.09 165	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.11 226	0.09 162

CASS	0.21 117	0.15 190	0.32 61	0.26 274	0.11 42	0.28 173	0.19 124	0.39 147	0.30 114	0.32 186	0.34 142	0.25 112	0.24 170	0.25 81	0.20 140	0.13 277	0.08 224	0.11 230	0.09 184	0.11 226	0.11 232
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.18 54	0.09 9	0.34 79	0.18 8	0.12 77	0.24 125	0.16 38	0.34 88	0.28 87	0.21 50	0.23 50	0.33 194	0.24 170	0.23 52	0.17 91	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.06 23	0.10 190	0.10 207

qqq	0.20 103	0.12 81	0.31 55	0.20 58	0.11 42	0.23 110	0.19 124	0.41 164	0.27 74	0.24 70	0.28 80	0.28 154	0.24 170	0.34 169	0.22 175	0.08 99	0.07 158	0.10 183	0.09 184	0.09 142	0.09 162

x	0.19 90	0.11 63	0.29 37	0.20 58	0.11 42	0.26 153	0.18 87	0.41 164	0.29 105	0.25 76	0.29 89	0.28 154	0.24 170	0.26 94	0.23 189	0.09 165	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.09 142	0.08 111

BSDual-CNN	0.23 160	0.12 81	0.28 30	0.25 246	0.14 165	0.35 259	0.21 185	0.56 304	0.34 150	0.34 211	0.35 149	0.38 228	0.24 170	0.26 94	0.21 161	0.10 207	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.09 142	0.09 162

psmg	0.23 160	0.12 81	0.28 30	0.21 87	0.14 165	0.35 259	0.23 221	0.51 252	0.34 150	0.35 227	0.38 178	0.38 228	0.24 170	0.26 94	0.21 161	0.10 207	0.08 224	0.10 183	0.10 216	0.09 142	0.08 111

MIPNet	0.21 117	0.15 190	0.52 246	0.21 87	0.12 77	0.27 160	0.20 162	0.45 198	0.37 175	0.30 151	0.23 50	0.19 58	0.24 170	0.27 109	0.19 129	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.07 37	0.06 18

RAFT_R40	0.21 117	0.10 24	0.37 109	0.24 209	0.13 131	0.18 13	0.18 87	0.31 60	0.29 105	0.33 195	0.33 136	0.30 171	0.24 170	0.55 240	0.18 105	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.07 65

IRAFT_RVC	0.22 143	0.12 81	0.39 139	0.26 274	0.11 42	0.18 13	0.24 243	0.40 154	0.37 175	0.31 168	0.30 100	0.29 161	0.24 170	0.55 240	0.22 175	0.08 99	0.06 72	0.10 183	0.08 110	0.08 81	0.07 65

xxxx	0.34 285	0.10 24	0.29 37	0.19 26	0.11 42	0.37 269	0.20 162	0.58 318	0.38 188	0.29 123	0.42 219	0.38 228	0.24 170	0.46 207	2.20 404	0.11 234	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.09 162

DMCA	0.22 143	0.14 165	0.36 104	0.22 130	0.14 165	0.27 160	0.20 162	0.43 186	0.38 188	0.31 168	0.32 117	0.33 194	0.24 170	0.24 58	0.28 225	0.11 234	0.08 224	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.11 232

MSMDNet	0.23 160	0.13 136	0.48 221	0.20 58	0.13 131	0.28 173	0.16 38	0.46 207	0.46 267	0.29 123	0.36 159	0.37 223	0.24 170	0.28 121	0.20 140	0.09 165	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.11 226	0.09 162

AASNet	0.27 222	0.19 251	0.49 226	0.26 274	0.17 245	0.34 250	0.20 162	0.62 344	0.48 281	0.35 227	0.40 197	0.32 187	0.25 185	0.28 121	0.34 261	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.08 110	0.13 265	0.11 232

SST-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.37 109	0.24 209	0.13 131	0.19 34	0.17 59	0.31 60	0.24 54	0.34 211	0.33 136	0.29 161	0.25 185	0.56 248	0.17 91	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.08 110	0.09 142	0.07 65

ICVP	0.23 160	0.13 136	0.44 189	0.26 274	0.14 165	0.29 192	0.25 257	0.45 198	0.33 143	0.29 123	0.43 231	0.35 214	0.25 185	0.26 94	0.23 189	0.12 261	0.09 252	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.10 207
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 222	0.20 259	0.44 189	0.27 297	0.16 229	0.33 237	0.25 257	0.56 304	0.54 315	0.34 211	0.38 178	0.34 200	0.25 185	0.51 224	0.28 225	0.12 261	0.08 224	0.09 120	0.08 110	0.11 226	0.11 232

CFNet-ft	0.24 183	0.15 190	0.35 87	0.18 8	0.15 206	0.30 209	0.21 185	0.39 147	0.36 166	0.28 98	0.40 197	0.43 265	0.25 185	0.47 210	0.24 198	0.12 261	0.07 158	0.12 263	0.11 249	0.12 252	0.09 162

BEATNet_4x	0.22 143	0.18 236	0.47 212	0.22 130	0.10 20	0.28 173	0.14 13	0.46 207	0.32 132	0.31 168	0.34 142	0.31 179	0.25 185	0.31 151	0.29 235	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.06 23	0.10 190	0.08 111

CFNet_RVC	0.24 183	0.15 190	0.35 87	0.18 8	0.15 206	0.30 209	0.21 185	0.39 147	0.36 166	0.28 98	0.40 197	0.43 265	0.25 185	0.47 210	0.24 198	0.12 261	0.07 158	0.12 263	0.11 249	0.12 252	0.09 162

UCFNet_RVC	0.24 183	0.16 208	0.34 79	0.18 8	0.15 206	0.33 237	0.16 38	0.46 207	0.35 156	0.29 123	0.35 149	0.39 239	0.25 185	0.34 169	0.22 175	0.13 277	0.08 224	0.13 282	0.14 310	0.13 265	0.12 254

iResNetv2_ROB	0.27 222	0.26 309	0.72 312	0.23 172	0.13 131	0.29 192	0.18 87	0.52 262	0.49 290	0.37 247	0.45 252	0.39 239	0.25 185	0.34 169	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.07 14	0.05 9	0.12 252	0.09 162

SMFormer	0.25 205	0.12 81	0.40 144	0.19 26	0.10 20	0.27 160	0.19 124	0.51 252	0.45 253	0.34 211	0.41 205	0.31 179	0.26 194	0.58 256	0.28 225	0.10 207	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.09 142	0.09 162

tta	0.24 183	0.12 81	0.40 144	0.19 26	0.10 20	0.27 160	0.19 124	0.51 252	0.45 253	0.34 211	0.41 205	0.31 179	0.26 194	0.58 256	0.28 225	0.10 207	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.08 81	0.07 65

qqq1	0.24 183	0.12 81	0.40 144	0.19 26	0.10 20	0.27 160	0.19 124	0.51 252	0.45 253	0.34 211	0.41 205	0.31 179	0.26 194	0.58 256	0.16 68	0.10 207	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

fff1	0.24 183	0.12 81	0.40 144	0.19 26	0.10 20	0.27 160	0.19 124	0.51 252	0.45 253	0.34 211	0.41 205	0.31 179	0.26 194	0.58 256	0.16 68	0.10 207	0.07 158	0.07 14	0.06 23	0.08 81	0.07 65

anonymousa	0.23 160	0.11 63	0.50 236	0.21 87	0.16 229	0.31 220	0.20 162	0.36 124	0.35 156	0.32 186	0.50 278	0.39 239	0.26 194	0.22 45	0.20 140	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.11 249	0.07 37	0.08 111

CSP-Net	0.27 222	0.15 190	0.30 43	0.21 87	0.14 165	0.44 308	0.24 243	0.50 239	0.40 207	0.41 287	0.43 231	0.42 262	0.26 194	0.66 293	0.28 225	0.12 261	0.08 224	0.08 65	0.08 110	0.10 190	0.09 162

KYRaft	0.22 143	0.10 24	0.30 43	0.23 172	0.12 77	0.23 110	0.23 221	0.35 105	0.24 54	0.35 227	0.54 300	0.34 200	0.26 194	0.29 134	0.15 51	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.10 216	0.08 81	0.31 369

ASMatch	0.23 160	0.11 63	0.51 242	0.24 209	0.14 165	0.19 34	0.17 59	0.31 60	0.28 87	0.28 98	0.68 340	0.27 139	0.26 194	0.50 219	0.22 175	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.11 232

test_xeample	0.34 285	0.10 24	0.29 37	0.19 26	0.11 42	0.33 237	0.23 221	0.55 290	0.38 188	0.32 186	0.45 252	0.29 161	0.26 194	0.57 251	2.24 406	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.09 142	0.09 162

ACVNet	0.23 160	0.13 136	0.35 87	0.18 8	0.15 206	0.27 160	0.23 221	0.39 147	0.44 241	0.28 98	0.41 205	0.38 228	0.26 194	0.27 109	0.32 250	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.10 190	0.07 65

cf-r	0.24 183	0.15 190	0.44 189	0.21 87	0.14 165	0.27 160	0.22 201	0.42 176	0.40 207	0.30 151	0.42 219	0.42 262	0.26 194	0.43 199	0.25 207	0.11 234	0.06 72	0.08 65	0.10 216	0.08 81	0.08 111

PSMNet-RSSM	0.24 183	0.15 190	0.36 104	0.21 87	0.14 165	0.25 136	0.20 162	0.48 225	0.37 175	0.30 151	0.44 240	0.38 228	0.26 194	0.52 230	0.22 175	0.12 261	0.07 158	0.11 230	0.13 299	0.10 190	0.09 162

GwcNet-RSSM	0.26 215	0.17 224	0.46 205	0.21 87	0.13 131	0.28 173	0.23 221	0.44 190	0.42 222	0.31 168	0.45 252	0.40 252	0.26 194	0.55 240	0.28 225	0.11 234	0.07 158	0.09 120	0.10 216	0.09 142	0.08 111

HSM-Net_RVC	0.27 222	0.11 63	0.42 173	0.19 26	0.11 42	0.34 250	0.20 162	0.62 344	0.43 227	0.40 278	0.43 231	0.50 303	0.26 194	0.76 324	0.22 175	0.08 99	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.08 81	0.08 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Anonymous Stereo	0.38 309	0.34 345	1.00 360	0.30 325	0.25 342	0.33 237	0.44 354	0.50 239	0.54 315	0.41 287	0.45 252	0.39 239	0.26 194	0.93 359	0.48 315	0.15 311	0.14 318	0.15 313	0.16 329	0.16 297	0.17 307

DeepPruner_ROB	0.26 215	0.19 251	0.44 189	0.21 87	0.16 229	0.30 209	0.21 185	0.52 262	0.32 132	0.35 227	0.38 178	0.39 239	0.26 194	0.42 197	0.24 198	0.15 311	0.11 287	0.11 230	0.11 249	0.14 277	0.13 266

iResNet_ROB	0.25 205	0.19 251	0.40 144	0.20 58	0.12 77	0.30 209	0.16 38	0.55 290	0.53 311	0.38 255	0.43 231	0.37 223	0.26 194	0.38 188	0.22 175	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.04 1	0.09 142	0.09 162

SDNR	0.42 326	0.21 272	0.82 331	0.21 87	0.18 264	1.27 395	0.17 59	0.50 239	0.49 290	0.42 295	0.81 358	0.38 228	0.27 211	1.19 380	0.38 274	0.23 355	0.24 370	0.17 328	0.13 299	0.17 312	0.20 338

gwcnet-sp	0.24 183	0.13 136	0.63 288	0.22 130	0.14 165	0.34 250	0.22 201	0.44 190	0.39 194	0.35 227	0.34 142	0.27 139	0.27 211	0.35 178	0.25 207	0.09 165	0.08 224	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

scenet	0.24 183	0.13 136	0.63 288	0.22 130	0.14 165	0.34 250	0.22 201	0.44 190	0.39 194	0.35 227	0.34 142	0.27 139	0.27 211	0.35 178	0.25 207	0.09 165	0.08 224	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

ssnet	0.24 183	0.13 136	0.63 288	0.22 130	0.14 165	0.34 250	0.22 201	0.44 190	0.39 194	0.35 227	0.34 142	0.27 139	0.27 211	0.35 178	0.25 207	0.09 165	0.08 224	0.09 120	0.09 184	0.09 142	0.09 162

hknet	0.25 205	0.14 165	0.40 144	0.25 246	0.15 206	0.35 259	0.21 185	0.56 304	0.37 175	0.34 211	0.35 149	0.43 265	0.27 211	0.37 184	0.21 161	0.09 165	0.07 158	0.11 230	0.10 216	0.09 142	0.09 162

ADLNet	0.28 239	0.15 190	0.42 173	0.23 172	0.19 282	0.34 250	0.23 221	0.53 273	0.43 227	0.42 295	0.41 205	0.44 275	0.27 211	0.55 240	0.35 265	0.11 234	0.08 224	0.11 230	0.11 249	0.11 226	0.12 254

222	0.41 323	0.10 24	0.29 37	0.19 26	0.11 42	0.36 264	0.20 162	0.57 311	0.39 194	0.35 227	0.44 240	0.30 171	0.27 211	0.55 240	3.56 411	0.11 234	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.09 142	0.09 162

acv_ft	0.25 205	0.13 136	0.40 144	0.23 172	0.19 282	0.34 250	0.21 185	0.45 198	0.44 241	0.38 255	0.41 205	0.38 228	0.27 211	0.27 109	0.35 265	0.08 99	0.07 158	0.08 65	0.07 50	0.11 226	0.07 65

FADNet-RVC-Resample	0.29 249	0.25 298	0.93 352	0.26 274	0.16 229	0.32 228	0.21 185	0.47 214	0.39 194	0.35 227	0.38 178	0.33 194	0.27 211	0.53 235	0.24 198	0.10 207	0.10 270	0.14 301	0.13 299	0.13 265	0.16 299

FADNet_RVC	0.30 256	0.28 319	0.83 332	0.23 172	0.15 206	0.30 209	0.17 59	0.49 231	0.37 175	0.30 151	0.38 178	0.30 171	0.27 211	0.52 230	0.31 245	0.14 300	0.14 318	0.14 301	0.16 329	0.21 338	0.23 356

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 294	0.36 351	0.53 249	0.34 345	0.19 282	0.51 333	0.24 243	0.55 290	0.38 188	0.41 287	0.47 269	0.47 287	0.27 211	0.73 311	0.30 241	0.36 377	0.19 354	0.27 360	0.17 338	0.26 358	0.23 356

CFNet	0.27 222	0.20 259	0.44 189	0.22 130	0.14 165	0.33 237	0.14 13	0.51 252	0.45 253	0.30 151	0.40 197	0.38 228	0.27 211	0.76 324	0.25 207	0.09 165	0.07 158	0.11 230	0.11 249	0.11 226	0.08 111

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 222	0.21 272	0.59 273	0.25 246	0.18 264	0.29 192	0.22 201	0.50 239	0.40 207	0.38 255	0.41 205	0.43 265	0.27 211	0.43 199	0.29 235	0.11 234	0.08 224	0.10 183	0.10 216	0.10 190	0.11 232
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
1111x	0.32 272	0.11 63	0.40 144	0.22 130	0.11 42	0.32 228	0.26 268	0.59 323	0.43 227	0.31 168	0.41 205	0.39 239	0.28 224	0.76 324	1.37 388	0.09 165	0.08 224	0.09 120	0.10 216	0.09 142	0.08 111

fff	0.19 90	0.13 136	0.40 144	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.35 105	0.43 227	0.29 123	0.30 100	0.18 47	0.28 224	0.20 29	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

AACVNet	0.26 215	0.16 208	0.37 109	0.22 130	0.14 165	0.29 192	0.19 124	0.41 164	0.31 124	0.38 255	0.42 219	0.43 265	0.28 224	0.73 311	0.25 207	0.11 234	0.08 224	0.11 230	0.09 184	0.13 265	0.11 232

PSMNet-ADL	0.25 205	0.15 190	0.32 61	0.26 274	0.14 165	0.31 220	0.22 201	0.44 190	0.36 166	0.27 89	0.33 136	0.41 255	0.28 224	0.61 268	0.29 235	0.11 234	0.09 252	0.09 120	0.11 249	0.10 190	0.10 207

DeepStereo_RVC	0.18 54	0.11 63	0.40 144	0.21 87	0.11 42	0.19 34	0.16 38	0.28 33	0.22 33	0.27 89	0.27 76	0.23 94	0.28 224	0.24 58	0.18 105	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.10 207

Prome-Stereo	0.21 117	0.10 24	0.30 43	0.24 209	0.12 77	0.23 110	0.23 221	0.36 124	0.25 58	0.33 195	0.59 315	0.24 105	0.28 224	0.29 134	0.16 68	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.20 338

csc	0.19 90	0.13 136	0.40 144	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.35 105	0.43 227	0.29 123	0.30 100	0.18 47	0.28 224	0.20 29	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

cscssc	0.19 90	0.13 136	0.40 144	0.18 8	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.35 105	0.43 227	0.29 123	0.30 100	0.18 47	0.28 224	0.20 29	0.18 105	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.05 1	0.07 65

UPFNet	0.25 205	0.12 81	0.38 128	0.24 209	0.19 282	0.37 269	0.28 286	0.48 225	0.38 188	0.34 211	0.37 168	0.37 223	0.28 224	0.39 190	0.33 257	0.10 207	0.09 252	0.10 183	0.10 216	0.10 190	0.08 111

GANet-RSSM	0.24 183	0.14 165	0.36 104	0.21 87	0.14 165	0.27 160	0.21 185	0.45 198	0.33 143	0.29 123	0.39 190	0.39 239	0.28 224	0.58 256	0.23 189	0.11 234	0.07 158	0.09 120	0.09 184	0.10 190	0.09 162

STTStereo	0.28 239	0.20 259	0.61 278	0.25 246	0.17 245	0.29 192	0.24 243	0.47 214	0.39 194	0.39 270	0.41 205	0.44 275	0.28 224	0.40 193	0.28 225	0.13 277	0.12 304	0.13 282	0.16 329	0.12 252	0.11 232

StereoDRNet-Refined	0.27 222	0.17 224	0.35 87	0.25 246	0.14 165	0.37 269	0.21 185	0.47 214	0.41 218	0.44 307	0.51 284	0.41 255	0.28 224	0.45 205	0.37 272	0.09 165	0.06 72	0.11 230	0.11 249	0.10 190	0.10 207
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 263	0.20 259	0.35 87	0.24 209	0.16 229	0.32 228	0.19 124	0.52 262	0.48 281	0.33 195	0.36 159	0.42 262	0.28 224	0.93 359	0.24 198	0.19 348	0.20 359	0.24 357	0.22 359	0.17 312	0.17 307

ssnet_v2	0.28 239	0.16 208	0.44 189	0.22 130	0.15 206	0.40 288	0.30 300	0.57 311	0.46 267	0.38 255	0.36 159	0.47 287	0.29 237	0.38 188	0.39 282	0.13 277	0.11 287	0.11 230	0.11 249	0.11 226	0.11 232

DAS	0.27 222	0.12 81	0.42 173	0.24 209	0.18 264	0.29 192	0.24 243	0.45 198	0.45 253	0.41 287	0.44 240	0.34 200	0.29 237	0.75 319	0.21 161	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 162

SepStereo	0.26 215	0.12 81	0.42 173	0.24 209	0.18 264	0.29 192	0.24 243	0.45 198	0.45 253	0.41 287	0.44 240	0.34 200	0.29 237	0.64 283	0.21 161	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.09 142	0.09 162

LMCR-Stereo	0.26 215	0.18 236	0.49 226	0.28 314	0.14 165	0.36 264	0.23 221	0.54 280	0.34 150	0.39 270	0.40 197	0.29 161	0.29 237	0.37 184	0.27 223	0.11 234	0.07 158	0.09 120	0.07 50	0.13 265	0.09 162

pcwnet_v2	0.32 272	0.15 190	1.26 380	0.23 172	0.18 264	0.32 228	0.18 87	0.59 323	0.60 333	0.36 242	0.45 252	0.35 214	0.29 237	0.36 182	0.25 207	0.14 300	0.11 287	0.12 263	0.11 249	0.14 277	0.15 292

DSFCA	0.27 222	0.13 136	0.36 104	0.20 58	0.17 245	0.38 276	0.31 304	0.47 214	0.43 227	0.43 301	0.37 168	0.39 239	0.29 237	0.52 230	0.32 250	0.12 261	0.10 270	0.10 183	0.11 249	0.11 226	0.10 207

FADNet-RVC	0.31 263	0.35 348	0.78 318	0.25 246	0.20 296	0.33 237	0.20 162	0.49 231	0.40 207	0.34 211	0.39 190	0.41 255	0.29 237	0.63 281	0.31 245	0.13 277	0.14 318	0.14 301	0.15 318	0.19 327	0.19 328

TDLM	0.30 256	0.21 272	0.38 128	0.28 314	0.15 206	0.33 237	0.32 309	0.52 262	0.47 272	0.38 255	0.43 231	0.39 239	0.29 237	0.91 357	0.28 225	0.14 300	0.08 224	0.13 282	0.11 249	0.12 252	0.10 207

AANet_RVC	0.31 263	0.22 284	0.50 236	0.23 172	0.14 165	0.30 209	0.24 243	0.47 214	0.54 315	0.38 255	0.60 320	0.43 265	0.29 237	0.87 349	0.40 289	0.11 234	0.07 158	0.07 14	0.07 50	0.09 142	0.09 162

GASNet	0.36 294	0.46 364	0.88 343	0.34 345	0.23 330	0.35 259	0.22 201	0.60 331	0.53 311	0.40 278	0.37 168	0.45 279	0.30 246	0.79 333	0.35 265	0.15 311	0.10 270	0.14 301	0.14 310	0.22 344	0.12 254

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 256	0.20 259	0.70 309	0.21 87	0.17 245	0.46 315	0.27 273	0.50 239	0.49 290	0.42 295	0.55 304	0.43 265	0.30 246	0.46 207	0.38 274	0.09 165	0.06 72	0.07 14	0.06 23	0.11 226	0.10 207

ADLNet2	0.30 256	0.17 224	0.72 312	0.23 172	0.17 245	0.36 264	0.24 243	0.52 262	0.51 301	0.32 186	0.38 178	0.45 279	0.30 246	0.69 298	0.35 265	0.10 207	0.08 224	0.09 120	0.09 184	0.12 252	0.10 207

LCNet	0.21 117	0.11 63	0.29 37	0.25 246	0.12 77	0.23 110	0.19 124	0.34 88	0.26 65	0.28 98	0.35 149	0.26 131	0.30 246	0.35 178	0.17 91	0.07 16	0.05 6	0.09 120	0.10 216	0.13 265	0.22 350

AAGNet	0.33 278	0.11 63	0.37 109	0.25 246	0.16 229	0.20 55	0.19 124	0.30 54	0.27 74	0.35 227	0.35 149	0.27 139	0.30 246	0.44 203	2.66 408	0.08 99	0.05 6	0.10 183	0.07 50	0.08 81	0.06 18

FINET	0.34 285	0.27 316	0.80 326	0.24 209	0.24 335	0.36 264	0.34 321	0.54 280	0.72 357	0.39 270	0.47 269	0.32 187	0.30 246	0.51 224	0.32 250	0.19 348	0.17 344	0.13 282	0.12 281	0.18 323	0.16 299

delet	0.27 222	0.14 165	0.40 144	0.23 172	0.19 282	0.41 291	0.29 290	0.49 231	0.48 281	0.33 195	0.41 205	0.37 223	0.30 246	0.48 212	0.34 261	0.09 165	0.09 252	0.11 230	0.12 281	0.08 81	0.08 111

ac_64	0.27 222	0.13 136	0.41 166	0.24 209	0.17 245	0.36 264	0.22 201	0.46 207	0.33 143	0.35 227	0.36 159	0.52 310	0.30 246	0.62 276	0.32 250	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.10 216	0.09 142	0.08 111

NVstereo2D	0.31 263	0.16 208	0.54 252	0.24 209	0.22 319	0.42 298	0.28 286	0.58 318	0.56 324	0.28 98	0.38 178	0.40 252	0.30 246	0.71 304	0.28 225	0.13 277	0.08 224	0.13 282	0.10 216	0.19 327	0.16 299

PS-NSSS	0.32 272	0.30 332	0.46 205	0.23 172	0.17 245	0.33 237	0.24 243	0.57 311	0.41 218	0.37 247	0.52 292	0.35 214	0.30 246	0.80 337	0.30 241	0.17 333	0.14 318	0.21 348	0.15 318	0.15 289	0.13 266

StereoDRNet	0.32 272	0.22 284	0.61 278	0.27 297	0.21 304	0.42 298	0.30 300	0.61 335	0.48 281	0.46 314	0.39 190	0.48 293	0.30 246	0.57 251	0.40 289	0.11 234	0.09 252	0.12 263	0.11 249	0.12 252	0.10 207

ToySt	0.24 183	0.16 208	0.48 221	0.21 87	0.13 131	0.29 192	0.29 290	0.39 147	0.39 194	0.27 89	0.35 149	0.39 239	0.31 257	0.31 151	0.29 235	0.08 99	0.09 252	0.10 183	0.11 249	0.11 226	0.10 207

ADStereo(finetuned)	0.19 90	0.13 136	0.49 226	0.19 26	0.09 7	0.19 34	0.18 87	0.34 88	0.39 194	0.29 123	0.31 114	0.18 47	0.31 257	0.21 40	0.19 129	0.07 16	0.05 6	0.07 14	0.05 9	0.06 6	0.07 65

TransformOpticalFlow	0.24 183	0.13 136	0.56 261	0.23 172	0.11 42	0.21 73	0.19 124	0.40 154	0.32 132	0.30 151	0.43 231	0.36 219	0.31 257	0.61 268	0.20 140	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.07 65

RAFT + AFF	0.27 222	0.23 291	0.50 236	0.25 246	0.17 245	0.30 209	0.33 319	0.52 262	0.40 207	0.28 98	0.30 100	0.30 171	0.31 257	0.62 276	0.24 198	0.09 165	0.10 270	0.11 230	0.10 216	0.11 226	0.11 232

CVANet_RVC	0.30 256	0.19 251	0.41 166	0.26 274	0.16 229	0.33 237	0.26 268	0.52 262	0.47 272	0.40 278	0.46 262	0.43 265	0.31 257	0.89 353	0.26 219	0.14 300	0.09 252	0.14 301	0.13 299	0.14 277	0.10 207

HSM	0.28 239	0.16 208	0.35 87	0.20 58	0.15 206	0.33 237	0.19 124	0.53 273	0.37 175	0.36 242	0.38 178	0.67 354	0.31 257	0.89 353	0.23 189	0.08 99	0.06 72	0.08 65	0.07 50	0.08 81	0.08 111

PSMNet_ROB	0.33 278	0.24 294	0.54 252	0.31 332	0.21 304	0.42 298	0.43 351	0.59 323	0.47 272	0.37 247	0.44 240	0.49 297	0.31 257	0.64 283	0.43 299	0.14 300	0.10 270	0.15 313	0.14 310	0.13 265	0.11 232

SACVNet	0.30 256	0.20 259	0.41 166	0.25 246	0.18 264	0.34 250	0.25 257	0.52 262	0.40 207	0.41 287	0.44 240	0.46 285	0.32 264	0.71 304	0.25 207	0.13 277	0.10 270	0.12 263	0.12 281	0.16 297	0.17 307

GwcNet	0.35 290	0.23 291	0.88 343	0.25 246	0.24 335	0.48 325	0.27 273	0.55 290	0.57 327	0.38 255	0.52 292	0.51 307	0.32 264	0.60 263	0.41 295	0.13 277	0.11 287	0.12 263	0.11 249	0.13 265	0.14 283

FADNet	0.32 272	0.36 351	0.74 316	0.23 172	0.22 319	0.37 269	0.19 124	0.53 273	0.48 281	0.32 186	0.36 159	0.43 265	0.32 264	0.64 283	0.25 207	0.16 323	0.16 339	0.14 301	0.16 329	0.24 350	0.19 328

SQANet	0.40 321	0.48 368	0.67 298	0.48 375	0.39 370	0.48 325	0.22 201	0.51 252	0.43 227	0.40 278	0.47 269	0.47 287	0.33 267	0.54 239	0.32 250	0.36 377	0.15 332	0.40 376	0.21 352	0.45 377	0.31 369

IER	0.23 160	0.12 81	0.39 139	0.20 58	0.14 165	0.31 220	0.19 124	0.42 176	0.36 166	0.33 195	0.40 197	0.32 187	0.33 267	0.29 134	0.22 175	0.09 165	0.07 158	0.08 65	0.08 110	0.09 142	0.08 111

DGSMNet	0.61 366	0.29 326	0.91 348	0.51 378	0.70 390	0.62 355	1.38 411	0.59 323	0.55 321	0.37 247	0.61 327	0.52 310	0.33 267	0.65 289	0.43 299	0.53 383	0.60 401	0.67 389	0.61 397	0.63 386	0.61 395

MMNet	0.27 222	0.14 165	0.49 226	0.24 209	0.17 245	0.47 321	0.22 201	0.45 198	0.51 301	0.39 270	0.41 205	0.36 219	0.33 267	0.39 190	0.34 261	0.08 99	0.07 158	0.09 120	0.09 184	0.10 190	0.08 111

UNet	0.28 239	0.14 165	0.69 303	0.23 172	0.20 296	0.44 308	0.22 201	0.50 239	0.40 207	0.34 211	0.39 190	0.43 265	0.33 267	0.40 193	0.31 245	0.09 165	0.07 158	0.10 183	0.08 110	0.10 190	0.08 111

HGLStereo	0.27 222	0.14 165	0.46 205	0.24 209	0.21 304	0.33 237	0.23 221	0.50 239	0.42 222	0.35 227	0.48 275	0.41 255	0.33 267	0.45 205	0.33 257	0.11 234	0.10 270	0.09 120	0.09 184	0.10 190	0.12 254

DLCB_ROB	0.28 239	0.16 208	0.34 79	0.27 297	0.16 229	0.38 276	0.25 257	0.48 225	0.43 227	0.46 314	0.46 262	0.51 307	0.33 267	0.53 235	0.33 257	0.10 207	0.10 270	0.11 230	0.11 249	0.10 190	0.09 162

iinet-f	0.30 256	0.18 236	1.03 366	0.20 58	0.15 206	0.44 308	0.22 201	0.45 198	0.37 175	0.35 227	0.44 240	0.41 255	0.34 274	0.34 169	0.40 289	0.10 207	0.09 252	0.08 65	0.08 110	0.13 265	0.11 232

hitnet-ft	0.29 249	0.17 224	0.40 144	0.19 26	0.14 165	0.39 283	0.23 221	0.44 190	0.41 218	0.36 242	0.46 262	0.53 314	0.34 274	0.76 324	0.32 250	0.14 300	0.10 270	0.13 282	0.10 216	0.15 289	0.13 266

DRN-Test	0.33 278	0.17 224	0.61 278	0.27 297	0.19 282	0.46 315	0.29 290	0.65 352	0.51 301	0.47 322	0.46 262	0.44 275	0.34 274	0.62 276	0.41 295	0.12 261	0.08 224	0.13 282	0.12 281	0.12 252	0.10 207

PWCDC_ROB	0.38 309	0.30 332	0.60 275	0.33 343	0.20 296	0.42 298	0.19 124	0.58 318	0.89 374	0.42 295	1.26 382	0.36 219	0.34 274	0.50 219	0.38 274	0.18 343	0.11 287	0.11 230	0.09 184	0.19 327	0.13 266

fast-acv-ft	0.31 263	0.20 259	0.81 328	0.24 209	0.18 264	0.46 315	0.27 273	0.41 164	0.49 290	0.39 270	0.55 304	0.49 297	0.35 278	0.37 184	0.38 274	0.11 234	0.11 287	0.11 230	0.12 281	0.12 252	0.09 162

Wz-Net-LNSev	0.34 285	0.29 326	0.91 348	0.26 274	0.21 304	0.47 321	0.31 304	0.54 280	0.54 315	0.44 307	0.52 292	0.50 303	0.35 278	0.39 190	0.39 282	0.11 234	0.11 287	0.10 183	0.09 184	0.14 277	0.13 266

STrans-v2	0.24 183	0.13 136	0.54 252	0.21 87	0.12 77	0.23 110	0.21 185	0.47 214	0.28 87	0.31 168	0.42 219	0.36 219	0.35 278	0.62 276	0.23 189	0.07 16	0.05 6	0.08 65	0.07 50	0.06 6	0.06 18

MDST_ROB	0.48 342	0.14 165	0.95 355	0.30 325	0.21 304	1.33 398	0.32 309	0.77 375	0.56 324	1.06 384	0.71 345	0.49 297	0.35 278	1.26 386	0.38 274	0.13 277	0.11 287	0.16 322	0.13 299	0.12 252	0.12 254

Wz-Net-MNSev	0.36 294	0.26 309	0.79 324	0.26 274	0.21 304	0.59 350	0.38 337	0.55 290	0.56 324	0.48 325	0.54 300	0.53 314	0.36 282	0.60 263	0.44 303	0.11 234	0.09 252	0.11 230	0.11 249	0.15 289	0.13 266

DDUNet	0.41 323	0.50 373	0.48 221	0.44 371	0.39 370	0.46 315	0.32 309	0.50 239	0.43 227	0.45 311	0.52 292	0.57 324	0.36 282	0.48 212	0.33 257	0.33 375	0.21 360	0.55 384	0.25 363	0.37 374	0.32 372

DMCA-RVC	0.27 222	0.21 272	0.61 278	0.28 314	0.17 245	0.29 192	0.21 185	0.42 176	0.35 156	0.40 278	0.37 168	0.39 239	0.36 282	0.43 199	0.30 241	0.13 277	0.10 270	0.15 313	0.11 249	0.13 265	0.10 207

RTSC	0.39 315	0.28 319	0.78 318	0.27 297	0.18 264	0.49 328	0.22 201	0.59 323	0.84 373	0.55 345	0.53 297	0.49 297	0.36 282	0.67 295	0.82 357	0.13 277	0.10 270	0.11 230	0.12 281	0.17 312	0.17 307

PA-Net	0.37 303	0.28 319	0.83 332	0.31 332	0.28 352	0.39 283	0.42 349	0.51 252	0.55 321	0.34 211	0.42 219	0.41 255	0.36 282	0.79 333	0.49 318	0.12 261	0.23 368	0.16 322	0.23 361	0.12 252	0.18 321
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.32 272	0.13 136	0.51 242	0.25 246	0.16 229	0.48 325	0.25 257	0.50 239	0.57 327	0.37 247	0.45 252	0.62 338	0.36 282	0.64 283	0.49 318	0.09 165	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.12 252	0.11 232

ETE_ROB	0.34 285	0.26 309	0.45 199	0.29 317	0.18 264	0.40 288	0.37 331	0.57 311	0.47 272	0.50 326	0.50 278	0.62 338	0.36 282	0.55 240	0.38 274	0.13 277	0.10 270	0.14 301	0.12 281	0.16 297	0.16 299

LALA_ROB	0.36 294	0.25 298	0.46 205	0.30 325	0.21 304	0.47 321	0.39 342	0.61 335	0.51 301	0.52 337	0.51 284	0.69 359	0.36 282	0.50 219	0.43 299	0.17 333	0.11 287	0.16 322	0.14 310	0.17 312	0.15 292

psm_up	0.29 249	0.16 208	0.41 166	0.26 274	0.17 245	0.32 228	0.26 268	0.55 290	0.43 227	0.36 242	0.40 197	0.45 279	0.37 290	0.58 256	0.30 241	0.11 234	0.12 304	0.13 282	0.12 281	0.10 190	0.10 207

RASNet	0.28 239	0.14 165	0.44 189	0.22 130	0.18 264	0.32 228	0.19 124	0.48 225	0.38 188	0.29 123	0.43 231	0.47 287	0.37 290	0.79 333	0.36 271	0.09 165	0.07 158	0.07 14	0.09 184	0.07 37	0.07 65

XPNet_ROB	0.33 278	0.20 259	0.43 183	0.27 297	0.18 264	0.37 269	0.31 304	0.55 290	0.50 298	0.51 331	0.53 297	0.58 327	0.37 290	0.63 281	0.45 306	0.17 333	0.12 304	0.13 282	0.12 281	0.15 289	0.14 283

pmcnn	0.50 346	0.20 259	0.78 318	0.24 209	0.26 347	0.39 283	0.30 300	0.51 252	0.50 298	0.54 344	1.23 381	2.52 405	0.37 290	0.77 330	0.95 365	0.08 99	0.06 72	0.06 1	0.05 9	0.10 190	0.08 111

CBFPSM	0.27 222	0.16 208	0.67 298	0.20 58	0.14 165	0.38 276	0.25 257	0.40 154	0.36 166	0.33 195	0.36 159	0.56 320	0.38 294	0.32 157	0.38 274	0.08 99	0.08 224	0.07 14	0.08 110	0.09 142	0.11 232

Anonymous_2	0.37 303	0.21 272	0.47 212	0.20 58	0.21 304	0.42 298	0.26 268	0.38 136	0.29 105	0.33 195	0.30 100	0.44 275	0.38 294	0.36 182	0.29 235	0.26 360	0.29 378	0.44 378	1.41 412	0.34 371	0.21 345

HBP-ISP	0.33 278	0.30 332	0.72 312	0.22 130	0.16 229	0.32 228	0.22 201	0.54 280	0.44 241	0.41 287	0.49 276	0.33 194	0.38 294	0.73 311	0.25 207	0.18 343	0.19 354	0.24 357	0.20 349	0.16 297	0.13 266

APVNet	0.36 294	0.20 259	0.70 309	0.26 274	0.22 319	0.52 342	0.35 324	0.61 335	0.44 241	0.38 255	0.52 292	0.48 293	0.38 294	0.84 345	0.46 312	0.13 277	0.14 318	0.15 313	0.16 329	0.16 297	0.15 292

CC-Net-ROB	0.43 330	0.47 366	0.65 294	0.37 360	0.23 330	0.51 333	0.29 290	0.66 358	0.49 290	0.46 314	0.51 284	0.48 293	0.38 294	0.96 365	0.35 265	0.34 376	0.23 368	0.55 384	0.25 363	0.31 368	0.20 338

Wz-Net-SNSev	0.43 330	0.41 363	1.27 381	0.30 325	0.21 304	0.44 308	0.41 346	0.61 335	0.65 343	0.46 314	0.65 334	0.62 338	0.39 299	0.74 318	0.59 336	0.12 261	0.11 287	0.12 263	0.13 299	0.16 297	0.14 283

RYNet	0.37 303	0.18 236	0.59 273	0.25 246	0.28 352	0.61 354	0.32 309	0.59 323	0.59 330	0.41 287	0.38 178	0.57 324	0.39 299	0.87 349	0.53 328	0.11 234	0.08 224	0.12 263	0.11 249	0.18 323	0.18 321

NCCL2	0.35 290	0.26 309	0.49 226	0.36 355	0.22 319	0.41 291	0.41 346	0.53 273	0.42 222	0.47 322	0.46 262	0.61 336	0.39 299	0.55 240	0.37 272	0.16 323	0.13 314	0.21 348	0.21 352	0.16 297	0.16 299

LL-Strereo	0.29 249	0.25 298	0.58 269	0.25 246	0.21 304	0.23 110	0.24 243	0.55 290	0.42 222	0.34 211	0.32 117	0.41 255	0.40 302	0.94 362	0.23 189	0.08 99	0.07 158	0.11 230	0.09 184	0.09 142	0.09 162

GANet	0.36 294	0.22 284	0.49 226	0.29 317	0.17 245	0.41 291	0.38 337	0.57 311	0.45 253	0.46 314	0.75 351	0.55 318	0.40 302	0.94 362	0.41 295	0.13 277	0.13 314	0.13 282	0.11 249	0.14 277	0.11 232

PDISCO_ROB	0.43 330	0.30 332	0.67 298	0.43 369	0.36 368	0.67 360	0.32 309	0.72 371	0.76 362	0.43 301	0.53 297	0.63 346	0.40 302	0.66 293	0.47 314	0.21 352	0.12 304	0.21 348	0.19 348	0.25 351	0.20 338

PWC_ROB	0.38 309	0.29 326	0.69 303	0.25 246	0.20 296	0.38 276	0.19 124	0.58 318	0.67 347	0.57 348	0.85 362	0.51 307	0.40 302	0.71 304	0.52 326	0.13 277	0.09 252	0.14 301	0.10 216	0.17 312	0.14 283

DRaft	0.24 183	0.10 24	0.34 79	0.18 8	0.12 77	0.28 173	0.23 221	0.33 82	0.39 194	0.38 255	0.61 327	0.21 68	0.41 306	0.48 212	0.42 298	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.08 111

S-Stereo	0.38 309	0.20 259	1.05 367	0.27 297	0.22 319	0.38 276	0.32 309	0.55 290	0.66 344	0.39 270	0.59 315	0.49 297	0.41 306	0.75 319	0.40 289	0.12 261	0.15 332	0.13 282	0.13 299	0.16 297	0.21 345

DeepPrunerF	0.44 336	0.29 326	1.29 383	0.33 343	0.30 360	0.35 259	0.36 327	0.62 344	1.15 390	0.40 278	0.44 240	0.39 239	0.41 306	0.80 337	0.52 326	0.18 343	0.14 318	0.23 355	0.21 352	0.17 312	0.17 307

DANet	0.35 290	0.23 291	0.60 275	0.36 355	0.22 319	0.39 283	0.25 257	0.48 225	0.43 227	0.52 337	0.50 278	0.59 329	0.41 306	0.76 324	0.49 318	0.13 277	0.11 287	0.14 301	0.12 281	0.17 312	0.15 292
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.41 323	0.28 319	0.62 286	0.30 325	0.19 282	0.51 333	0.47 362	0.58 318	0.59 330	0.56 346	0.47 269	0.49 297	0.41 306	1.21 383	0.64 345	0.12 261	0.18 350	0.12 263	0.13 299	0.11 226	0.14 283

FBW_ROB	0.43 330	0.26 309	0.54 252	0.31 332	0.20 296	0.51 333	0.32 309	0.70 368	0.60 333	0.59 349	0.55 304	0.65 349	0.41 306	1.40 391	0.51 325	0.13 277	0.17 344	0.21 348	0.16 329	0.17 312	0.18 321

SGM-Forest	0.36 294	0.17 224	0.47 212	0.23 172	0.16 229	0.45 313	0.41 346	0.55 290	0.48 281	0.52 337	0.60 320	0.52 310	0.41 306	0.85 346	0.50 323	0.17 333	0.17 344	0.17 328	0.15 318	0.15 289	0.15 292
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 278	0.21 272	0.54 252	0.23 172	0.13 131	0.42 298	0.33 319	0.53 273	0.48 281	0.52 337	0.49 276	0.50 303	0.41 306	0.56 248	0.31 245	0.15 311	0.16 339	0.18 335	0.16 329	0.13 265	0.13 266
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 350	0.50 373	0.86 340	0.39 364	0.24 335	0.84 376	0.55 373	0.56 304	0.62 338	0.60 350	0.68 340	0.62 338	0.42 314	1.13 378	0.43 299	0.23 355	0.27 374	0.27 360	0.35 376	0.25 351	0.29 366

stereogan	0.37 303	0.17 224	0.65 294	0.27 297	0.22 319	0.62 355	0.26 268	0.59 323	0.63 341	0.43 301	0.60 320	0.67 354	0.42 314	0.68 296	0.35 265	0.13 277	0.14 318	0.14 301	0.12 281	0.19 327	0.17 307

CBMV_ROB	0.33 278	0.18 236	0.53 249	0.21 87	0.14 165	0.33 237	0.20 162	0.51 252	0.45 253	0.51 331	0.55 304	0.45 279	0.42 314	0.71 304	0.32 250	0.18 343	0.19 354	0.23 355	0.21 352	0.14 277	0.15 292

ACVNet-4b	0.72 375	0.81 388	1.33 385	0.72 389	0.50 379	0.80 374	0.31 304	0.71 370	0.80 367	0.50 326	0.72 349	0.95 375	0.43 317	0.96 365	1.20 384	1.13 409	0.21 360	0.76 393	0.45 383	0.65 389	0.46 384

STTRV1_RVC	0.42 326	0.32 342	0.89 346	0.29 317	0.36 368	0.49 328	0.31 304	0.61 335	0.53 311	0.46 314	0.56 309	0.47 287	0.43 317	1.00 369	0.39 282	0.27 365	0.21 360	0.20 345	0.18 343	0.25 351	0.17 307

UDG	0.40 321	0.46 364	0.49 226	0.40 366	0.35 367	0.47 321	0.27 273	0.54 280	0.47 272	0.39 270	0.45 252	0.59 329	0.44 319	0.46 207	0.39 282	0.26 360	0.19 354	0.48 380	0.22 359	0.34 371	0.26 362

Syn2CoEx	0.36 294	0.31 337	0.78 318	0.34 345	0.21 304	0.41 291	0.28 286	0.61 335	0.49 290	0.42 295	0.56 309	0.45 279	0.44 319	0.69 298	0.38 274	0.17 333	0.14 318	0.15 313	0.12 281	0.13 265	0.12 254

GANetREF_RVC	0.43 330	0.47 366	0.69 303	0.38 362	0.20 296	0.51 333	0.48 366	0.66 358	0.66 344	0.46 314	0.46 262	0.50 303	0.44 319	0.90 356	0.39 282	0.27 365	0.21 360	0.32 370	0.18 343	0.27 361	0.22 350
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
otaku	0.57 360	0.62 381	0.87 342	0.63 385	0.44 375	0.73 365	0.37 331	0.65 352	0.66 344	0.51 331	0.75 351	0.66 353	0.45 322	0.69 298	0.46 312	0.53 383	0.34 383	0.55 384	0.35 376	0.60 385	0.45 381

ccnet	0.42 326	0.31 337	0.48 221	0.27 297	0.32 363	0.60 353	0.32 309	0.65 352	0.46 267	0.53 342	0.66 336	0.56 320	0.45 322	0.72 309	0.61 339	0.26 360	0.19 354	0.24 357	0.21 352	0.26 358	0.22 350

SuperB	0.49 344	0.28 319	2.23 397	0.23 172	0.15 206	0.41 291	0.32 309	0.47 214	0.82 368	0.43 301	0.50 278	0.33 194	0.45 322	0.68 296	1.08 371	0.10 207	0.07 158	0.09 120	0.08 110	0.98 404	0.14 283

RGC	0.39 315	0.32 342	0.64 293	0.34 345	0.27 349	0.40 288	0.29 290	0.57 311	0.53 311	0.45 311	0.64 333	0.62 338	0.45 322	0.72 309	0.39 282	0.15 311	0.15 332	0.21 348	0.20 349	0.18 323	0.19 328

Nwc_Net	0.37 303	0.25 298	0.68 302	0.31 332	0.24 335	0.44 308	0.30 300	0.65 352	0.50 298	0.37 247	0.69 344	0.58 327	0.45 322	0.60 263	0.40 289	0.15 311	0.12 304	0.19 342	0.21 352	0.14 277	0.13 266

PASM	0.45 337	0.35 348	0.90 347	0.35 354	0.33 364	0.39 283	0.38 337	0.50 239	0.61 336	0.52 337	0.51 284	0.62 338	0.45 322	0.93 359	0.48 315	0.26 360	0.29 378	0.29 366	0.33 374	0.29 366	0.26 362

CRFU-Net	0.28 239	0.14 165	0.45 199	0.25 246	0.15 206	0.45 313	0.23 221	0.50 239	0.30 114	0.43 301	0.41 205	0.48 293	0.46 328	0.43 199	0.29 235	0.11 234	0.10 270	0.09 120	0.08 110	0.10 190	0.10 207

CrosDoStereo	0.31 263	0.10 24	0.49 226	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 407	0.34 88	0.37 175	0.38 255	0.61 327	0.28 154	0.46 328	0.61 268	0.57 330	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.07 65

DeepStereo_LL	0.31 263	0.10 24	0.49 226	0.18 8	0.12 77	0.22 93	1.11 407	0.34 88	0.37 175	0.38 255	0.61 327	0.28 154	0.46 328	0.61 268	0.57 330	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.07 37	0.07 65

RP	0.35 290	0.22 284	0.51 242	0.31 332	0.24 335	0.37 269	0.28 286	0.50 239	0.58 329	0.40 278	0.63 332	0.61 336	0.47 331	0.61 268	0.39 282	0.16 323	0.15 332	0.17 328	0.15 318	0.17 312	0.17 307

NCC-stereo	0.39 315	0.25 298	0.69 303	0.32 338	0.28 352	0.46 315	0.36 327	0.65 352	0.52 307	0.40 278	0.57 311	0.56 320	0.47 331	0.73 311	0.45 306	0.17 333	0.14 318	0.18 335	0.25 363	0.16 297	0.16 299

Abc-Net	0.39 315	0.25 298	0.69 303	0.32 338	0.28 352	0.46 315	0.36 327	0.65 352	0.52 307	0.40 278	0.57 311	0.56 320	0.47 331	0.73 311	0.45 306	0.17 333	0.14 318	0.18 335	0.25 363	0.16 297	0.16 299
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.42 326	0.27 316	0.81 328	0.31 332	0.25 342	0.42 298	0.22 201	0.66 358	0.94 381	0.63 353	0.60 320	0.59 329	0.47 331	0.59 262	0.58 335	0.15 311	0.13 314	0.16 322	0.16 329	0.20 335	0.22 350

XQC	0.43 330	0.37 356	0.96 356	0.34 345	0.25 342	0.53 343	0.34 321	0.60 331	0.73 360	0.51 331	0.46 262	0.57 324	0.47 331	0.70 301	0.72 350	0.17 333	0.12 304	0.18 335	0.15 318	0.25 351	0.23 356

ADCRef	0.38 309	0.24 294	0.88 343	0.26 274	0.21 304	0.49 328	0.27 273	0.52 262	0.48 281	0.50 326	0.58 313	0.35 214	0.47 331	0.48 212	1.29 387	0.09 165	0.08 224	0.12 263	0.12 281	0.11 226	0.11 232

DEmStereo	0.26 215	0.09 9	0.47 212	0.19 26	0.12 77	0.30 209	0.25 257	0.28 33	0.36 166	0.36 242	0.58 313	0.25 112	0.48 337	0.53 235	0.44 303	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.08 110	0.06 6	0.07 65

AF-Net	0.37 303	0.26 309	0.56 261	0.32 338	0.23 330	0.41 291	0.29 290	0.61 335	0.64 342	0.42 295	0.68 340	0.65 349	0.49 338	0.57 251	0.44 303	0.15 311	0.11 287	0.19 342	0.14 310	0.15 289	0.13 266

THIR-Stereo	0.29 249	0.12 81	0.41 166	0.19 26	0.11 42	0.28 173	0.72 385	0.32 68	0.35 156	0.37 247	0.65 334	0.34 200	0.50 339	0.57 251	0.45 306	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 184	0.07 37	0.07 65

FAT-Stereo	0.36 294	0.18 236	0.73 315	0.26 274	0.18 264	0.33 237	0.29 290	0.60 331	0.59 330	0.46 314	0.60 320	0.60 332	0.50 339	0.61 268	0.34 261	0.13 277	0.14 318	0.13 282	0.12 281	0.14 277	0.18 321

edge stereo	0.39 315	0.22 284	0.81 328	0.27 297	0.22 319	0.37 269	0.24 243	0.56 304	0.54 315	0.53 342	0.60 320	0.71 362	0.50 339	0.78 331	0.40 289	0.16 323	0.14 318	0.19 342	0.14 310	0.16 297	0.17 307

Ntro	0.58 361	0.64 382	0.92 350	0.66 386	0.50 379	0.77 369	0.36 327	0.66 358	0.70 354	0.50 326	0.59 315	0.65 349	0.51 342	0.75 319	0.45 306	0.56 387	0.32 382	0.56 387	0.34 375	0.63 386	0.46 384

psmorigin	0.50 346	0.25 298	3.03 407	0.24 209	0.19 282	0.38 276	0.22 201	0.50 239	0.44 241	0.64 355	0.68 340	0.71 362	0.51 342	0.85 346	0.45 306	0.14 300	0.17 344	0.13 282	0.14 310	0.16 297	0.21 345

ADCP+	0.45 337	0.24 294	1.15 374	0.25 246	0.22 319	0.56 345	0.39 342	0.54 280	0.51 301	0.44 307	0.51 284	0.46 285	0.52 344	0.56 248	1.89 400	0.10 207	0.08 224	0.11 230	0.10 216	0.14 277	0.13 266

WZ-Net	0.52 354	0.38 358	1.90 395	0.30 325	0.24 335	0.57 348	0.48 366	0.62 344	0.78 365	0.50 326	0.71 345	0.68 357	0.54 345	0.98 368	0.84 358	0.13 277	0.10 270	0.11 230	0.12 281	0.19 327	0.20 338

aanetorigin	0.39 315	0.29 326	1.09 369	0.24 209	0.19 282	0.28 173	0.37 331	0.33 82	0.47 272	0.94 376	0.82 359	0.52 310	0.54 345	0.49 217	0.50 323	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.10 216	0.16 297	0.15 292

AnyNet_C32	0.51 350	0.40 360	1.10 372	0.29 317	0.28 352	0.59 350	0.58 375	0.54 280	0.60 333	0.62 352	0.66 336	0.54 316	0.54 345	0.78 331	1.74 397	0.15 311	0.14 318	0.15 313	0.17 338	0.20 335	0.20 338

LSM	1.64 403	0.40 360	2.56 403	2.02 414	17.61 426	0.51 333	0.52 370	0.61 335	0.76 362	0.82 370	1.11 376	0.63 346	0.54 345	0.75 319	0.49 318	0.16 323	0.24 370	0.18 335	0.21 352	0.25 351	2.42 416

FTStereo	0.28 239	0.10 24	0.43 183	0.23 172	0.13 131	0.21 73	0.53 372	0.34 88	0.26 65	0.38 255	0.95 369	0.30 171	0.56 349	0.32 157	0.18 105	0.08 99	0.06 72	0.09 120	0.08 110	0.07 37	0.19 328

ADCPNet	0.48 342	0.29 326	1.60 391	0.27 297	0.23 330	0.70 364	0.38 337	0.53 273	0.51 301	0.51 331	0.59 315	0.67 354	0.56 349	0.60 263	1.14 377	0.15 311	0.18 350	0.14 301	0.23 361	0.19 327	0.19 328

SAMSARA	0.56 357	0.39 359	0.80 326	0.60 383	0.46 376	1.00 384	1.23 410	0.67 363	0.68 350	0.71 362	0.54 300	0.89 372	0.57 351	0.81 340	0.62 341	0.19 348	0.22 365	0.18 335	0.18 343	0.27 361	0.25 361

RTS	0.78 381	0.48 368	4.68 409	0.34 345	0.28 352	1.12 388	0.46 358	0.62 344	1.03 382	0.73 363	0.89 367	0.60 332	0.59 352	1.61 394	1.16 380	0.14 300	0.11 287	0.15 313	0.15 318	0.21 338	0.19 328

RTSA	0.78 381	0.48 368	4.68 409	0.34 345	0.28 352	1.12 388	0.46 358	0.62 344	1.03 382	0.73 363	0.89 367	0.60 332	0.59 352	1.61 394	1.16 380	0.14 300	0.11 287	0.15 313	0.15 318	0.21 338	0.19 328

RainbowNet	0.72 375	0.89 393	1.02 364	0.82 392	0.63 388	0.78 372	0.52 370	0.81 382	0.93 380	0.60 350	0.79 356	0.80 367	0.60 354	0.80 337	0.57 330	0.78 396	0.55 397	0.78 394	0.49 386	0.76 394	0.58 390

Wz-Net-TNSev	0.51 350	0.58 378	1.61 393	0.25 246	0.21 304	0.65 357	0.45 356	0.63 350	0.69 352	0.51 331	0.54 300	0.71 362	0.60 354	1.00 369	0.77 354	0.15 311	0.15 332	0.13 282	0.15 318	0.21 338	0.20 338

anonymity	0.56 357	0.54 377	0.70 309	0.47 374	0.61 386	0.56 345	0.43 351	0.69 367	0.49 290	0.63 353	0.55 304	0.54 316	0.60 354	0.61 268	0.57 330	0.55 386	0.53 394	0.50 381	0.54 392	0.51 379	0.56 388

Consistency-Raft	0.55 356	0.48 368	1.02 364	0.45 372	0.49 378	0.49 328	0.47 362	0.72 371	0.72 357	0.45 311	0.82 359	0.47 287	0.60 354	0.50 219	0.63 344	0.39 381	0.39 386	0.44 378	0.51 389	0.52 380	0.37 375

G-Net	0.46 339	0.25 298	0.86 340	0.34 345	0.28 352	0.90 380	0.35 324	0.47 214	0.45 253	0.68 359	1.22 380	0.64 348	0.60 354	0.61 268	0.57 330	0.16 323	0.14 318	0.17 328	0.13 299	0.22 344	0.19 328

ADCL	0.47 340	0.22 284	1.00 360	0.27 297	0.19 282	0.74 366	0.64 380	0.54 280	0.69 352	0.56 346	0.71 345	0.55 318	0.60 354	0.60 263	1.43 389	0.11 234	0.09 252	0.13 282	0.13 299	0.14 277	0.14 283

ADCS	0.58 361	0.40 360	1.35 386	0.29 317	0.24 335	0.55 344	0.45 356	0.67 363	0.83 371	0.76 368	0.71 345	0.68 357	0.60 354	0.76 324	2.23 405	0.16 323	0.16 339	0.16 322	0.17 338	0.22 344	0.22 350

AnyNet_C01	0.65 369	0.58 378	2.60 404	0.32 338	0.26 347	0.88 378	0.61 378	0.63 350	0.62 338	0.68 359	0.96 370	0.76 365	0.60 354	0.96 365	1.43 389	0.16 323	0.16 339	0.17 328	0.17 338	0.23 347	0.23 356

CSAN	0.50 346	0.35 348	0.78 318	0.36 355	0.23 330	0.56 345	0.59 377	0.61 335	0.70 354	0.64 355	0.78 355	0.65 349	0.60 354	1.38 390	0.62 341	0.21 352	0.17 344	0.20 345	0.20 349	0.18 323	0.18 321

MFN_U_SF_RVC	0.56 357	0.51 375	1.19 375	0.38 362	0.22 319	0.69 361	0.27 273	0.80 380	0.67 347	0.73 363	0.74 350	0.87 369	0.61 363	0.81 340	0.76 351	0.29 371	0.27 374	0.32 370	0.37 380	0.32 370	0.31 369

ADCMid	0.49 344	0.34 345	1.13 373	0.26 274	0.21 304	0.51 333	0.37 331	0.57 311	0.54 315	0.75 367	0.66 336	0.62 338	0.64 364	0.64 283	1.68 394	0.13 277	0.12 304	0.17 328	0.17 338	0.20 335	0.17 307

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 372	0.64 382	1.06 368	0.45 372	0.27 349	1.40 401	0.58 375	0.78 376	0.92 378	0.84 371	0.86 363	0.88 371	0.68 365	1.33 389	0.68 348	0.37 379	0.29 378	0.34 372	0.36 379	0.43 375	0.37 375

DPSNet	0.47 340	0.24 294	0.93 352	0.27 297	0.20 296	0.75 368	0.57 374	0.84 384	0.79 366	0.47 322	0.51 284	0.60 332	0.69 366	0.87 349	0.71 349	0.16 323	0.13 314	0.12 263	0.10 216	0.25 351	0.21 345

SPS-STEREO	0.69 373	0.61 380	0.98 358	0.52 380	0.57 384	0.74 366	0.50 369	0.78 376	0.62 338	0.95 378	0.86 363	0.94 373	0.70 367	1.01 371	0.87 362	0.58 389	0.51 391	0.50 381	0.50 388	0.55 382	0.58 390
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SANet	0.53 355	0.28 319	0.96 356	0.26 274	0.15 206	0.69 361	0.44 354	0.67 363	1.34 392	0.67 358	0.98 371	0.94 373	0.71 368	0.89 353	0.76 351	0.14 300	0.12 304	0.12 263	0.11 249	0.17 312	0.16 299

ACVNet_1	0.72 375	0.81 388	1.37 387	0.72 389	0.53 382	0.77 369	0.42 349	0.85 386	0.90 376	0.74 366	0.75 351	1.32 387	0.72 369	1.02 372	0.55 329	0.54 385	0.31 381	0.71 391	0.35 376	0.64 388	0.45 381

SGM_RVC	0.50 346	0.19 251	0.50 236	0.25 246	0.15 206	0.69 361	0.39 342	0.68 366	0.82 368	0.95 378	0.84 361	1.13 378	0.76 370	1.16 379	0.60 338	0.16 323	0.16 339	0.16 322	0.16 329	0.16 297	0.17 307
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.72 375	0.76 386	0.99 359	0.62 384	0.70 390	0.77 369	0.67 381	0.75 373	0.83 371	0.78 369	0.86 363	0.69 359	0.78 371	0.71 304	0.61 339	0.66 392	0.59 400	0.61 388	0.58 396	0.68 392	0.71 399

PSM-AAD	0.25 205	0.10 24	0.30 43	0.24 209	0.12 77	0.26 153	0.38 337	0.34 88	0.28 87	0.35 227	0.39 190	0.28 154	0.79 372	0.30 146	0.16 68	0.07 16	0.06 72	0.12 263	0.11 249	0.08 81	0.21 345

GrayStereo	0.25 205	0.09 9	0.32 61	0.26 274	0.13 131	0.23 110	0.47 362	0.34 88	0.30 114	0.39 270	0.47 269	0.30 171	0.79 372	0.29 134	0.16 68	0.07 16	0.06 72	0.08 65	0.09 184	0.07 37	0.13 266

MeshStereo	0.58 361	0.27 316	0.67 298	0.22 130	0.17 245	0.66 359	0.37 331	0.78 376	0.61 336	1.47 404	1.30 383	1.65 392	0.79 372	1.12 377	0.59 336	0.17 333	0.17 344	0.17 328	0.14 310	0.17 312	0.14 283
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
WCMA_ROB	0.51 350	0.21 272	0.65 294	0.25 246	0.21 304	0.58 349	0.32 309	0.54 280	0.55 321	0.95 378	1.40 386	1.28 385	0.81 375	0.73 311	0.62 341	0.18 343	0.15 332	0.15 313	0.15 318	0.19 327	0.19 328

PVD	0.58 361	0.34 345	0.84 336	0.39 364	0.31 362	0.59 350	0.47 362	0.80 380	1.25 391	0.92 375	1.09 374	0.79 366	0.82 376	0.85 346	0.76 351	0.21 352	0.18 350	0.22 354	0.18 343	0.27 361	0.35 374

NVStereoNet_ROB	0.67 371	0.49 372	0.83 332	0.48 375	0.40 372	0.51 333	0.46 358	0.70 368	0.77 364	0.84 371	1.72 397	1.02 377	0.83 377	1.23 384	0.79 356	0.32 374	0.38 385	0.40 376	0.46 384	0.36 373	0.41 379
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	0.89 384	0.87 392	1.25 379	0.82 392	0.62 387	0.97 383	0.62 379	1.14 391	1.42 394	1.00 381	1.40 386	1.47 390	0.84 378	1.11 375	0.66 347	0.61 390	0.43 388	0.78 394	0.49 386	0.75 393	0.52 386

EDNetEfficientorigin	7.51 416	0.52 376	140.47 438	0.25 246	0.17 245	0.42 298	0.29 290	0.47 214	1.03 382	1.28 391	1.02 372	0.83 368	0.84 378	0.75 319	0.99 367	0.10 207	0.09 252	0.12 263	0.10 216	0.21 338	0.22 350

MADNet+	1.01 388	1.16 405	4.72 411	0.70 387	0.47 377	1.24 394	0.96 400	0.97 388	0.89 374	0.65 357	0.77 354	0.87 369	0.85 380	2.09 404	1.68 394	0.38 380	0.39 386	0.31 369	0.27 369	0.43 375	0.39 377

PWCK	1.00 387	1.17 406	1.70 394	0.91 395	0.41 373	1.19 392	0.92 398	1.10 389	1.14 389	1.16 389	1.14 377	1.25 384	0.88 381	1.75 400	1.04 370	0.87 400	0.50 389	0.87 396	0.53 391	0.96 403	0.52 386

DispFullNet	0.66 370	0.89 393	1.59 390	0.77 391	1.21 408	0.51 333	0.23 221	0.59 323	0.72 357	0.69 361	0.61 327	0.69 359	0.91 382	0.79 333	0.48 315	0.27 365	0.12 304	0.73 392	0.30 373	0.65 389	0.40 378

EDNetEfficient	0.63 367	0.37 356	2.40 401	0.26 274	0.25 342	0.38 276	0.49 368	0.41 164	1.06 385	1.38 394	0.87 366	0.62 338	0.95 383	0.65 289	1.65 393	0.11 234	0.09 252	0.10 183	0.11 249	0.19 327	0.17 307

IMH-64-1	0.91 385	0.86 390	0.84 336	0.97 397	0.75 392	0.92 381	0.71 383	1.27 392	1.10 387	0.89 373	1.45 388	1.14 379	0.96 384	1.19 380	0.84 358	0.74 393	0.51 391	0.97 398	0.55 393	0.84 396	0.60 392

IMH-64	0.91 385	0.86 390	0.84 336	0.97 397	0.75 392	0.92 381	0.71 383	1.27 392	1.10 387	0.89 373	1.45 388	1.14 379	0.96 384	1.19 380	0.84 358	0.74 393	0.51 391	0.97 398	0.55 393	0.84 396	0.60 392

MSMD_ROB	0.60 365	0.33 344	0.61 278	0.30 325	0.25 342	0.86 377	0.35 324	0.55 290	0.67 347	1.10 386	1.49 391	1.76 395	0.97 386	0.88 352	0.49 318	0.23 355	0.21 360	0.27 360	0.27 369	0.25 351	0.24 360

LVE	1.13 392	1.02 398	1.28 382	1.01 399	0.80 399	1.29 397	0.81 394	1.47 399	1.96 399	1.07 385	1.90 400	1.90 396	1.01 387	1.48 392	0.91 364	0.93 403	0.61 403	0.94 397	0.69 400	0.87 398	0.75 403

KSHMR	1.89 406	1.36 410	1.60 391	1.47 411	1.22 409	1.38 400	1.06 404	1.79 404	5.97 415	1.42 399	5.65 416	2.98 409	1.14 388	2.23 407	1.20 384	1.27 410	1.12 411	1.46 412	1.10 411	1.32 411	1.15 410

IMH	1.05 390	0.95 397	1.00 360	1.01 399	0.78 396	1.11 387	0.68 382	1.38 395	1.43 395	1.00 381	1.72 397	1.43 388	1.14 388	1.73 399	0.89 363	1.09 406	0.55 397	0.99 400	0.57 395	0.87 398	0.62 397

Dean	1.17 394	1.04 400	1.49 389	1.03 401	0.78 396	1.20 393	0.77 390	1.48 400	1.96 399	1.28 391	1.99 402	2.15 399	1.14 388	1.25 385	1.00 368	0.81 398	0.60 401	1.01 401	0.69 400	0.92 402	0.74 402

ELAS	0.74 379	0.36 351	0.85 339	0.36 355	0.33 364	1.36 399	0.77 390	0.93 387	0.92 378	1.41 397	1.53 393	1.16 381	1.17 391	0.95 364	1.03 369	0.26 360	0.25 372	0.28 365	0.28 372	0.31 368	0.30 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.01 388	0.89 393	0.93 352	0.83 394	0.66 389	1.18 390	0.81 394	1.40 396	1.57 397	1.11 387	1.76 399	1.45 389	1.19 392	1.50 393	1.14 377	0.61 390	0.62 404	0.70 390	0.68 399	0.66 391	0.60 392

WAO-6	1.07 391	0.93 396	0.92 350	0.96 396	0.78 396	1.28 396	0.75 387	1.34 394	2.00 401	1.02 383	1.54 394	1.59 391	1.22 393	1.31 388	1.14 377	0.78 396	0.55 397	1.02 402	0.75 403	0.83 395	0.69 398

SGM+DAISY	0.87 383	0.66 384	1.30 384	0.51 378	0.60 385	1.03 385	0.84 396	0.76 374	0.73 360	1.39 395	1.51 392	1.31 386	1.22 393	1.11 375	1.08 371	0.57 388	0.53 394	0.51 383	0.51 389	0.54 381	0.61 395

FCDSN-DC	0.63 367	0.31 337	0.61 278	0.36 355	0.30 360	0.65 357	0.37 331	0.66 358	0.68 350	1.14 388	1.54 394	1.71 394	1.26 395	0.92 358	0.64 345	0.24 358	0.22 365	0.27 360	0.26 367	0.27 361	0.27 365
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 374	0.30 332	0.69 303	0.32 338	0.27 349	0.81 375	0.39 342	0.79 379	0.82 368	1.41 397	1.58 396	1.98 397	1.26 395	1.02 372	0.77 354	0.24 358	0.22 365	0.27 360	0.26 367	0.26 358	0.26 362

JetBlue	1.14 393	0.76 386	2.36 399	0.59 382	0.75 392	3.04 412	1.78 412	1.11 390	0.90 376	0.94 376	1.10 375	1.66 393	1.28 397	2.09 404	1.72 396	0.43 382	0.36 384	0.38 374	0.38 382	0.58 384	0.56 388

ELAS_RVC	0.74 379	0.36 351	1.00 360	0.37 360	0.33 364	0.88 378	0.93 399	0.83 383	1.08 386	1.35 393	1.33 385	1.24 383	1.33 398	1.06 374	0.95 365	0.27 365	0.25 372	0.29 366	0.27 369	0.30 367	0.30 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	1.43 397	1.03 399	1.20 376	1.10 402	0.86 402	2.26 409	0.73 386	1.84 405	3.84 411	1.25 390	2.25 407	2.69 407	1.42 399	1.76 401	1.43 389	0.76 395	0.50 389	1.09 403	0.66 398	1.23 407	0.76 404

WAO-8	1.46 399	1.10 403	1.09 369	1.10 402	0.84 400	2.06 405	0.75 387	1.84 405	3.83 409	1.44 401	2.21 405	2.15 399	1.43 400	3.17 410	1.19 382	0.91 401	0.65 406	1.09 403	0.79 404	0.90 400	0.71 399

Venus	1.46 399	1.10 403	1.09 369	1.10 402	0.84 400	2.06 405	0.75 387	1.84 405	3.83 409	1.44 401	2.21 405	2.15 399	1.43 400	3.17 410	1.19 382	0.91 401	0.65 406	1.09 403	0.79 404	0.90 400	0.71 399

ktn	1.77 405	1.36 410	1.22 377	1.43 410	1.14 407	1.52 402	1.08 405	1.51 402	3.96 412	2.77 411	4.69 412	3.35 410	1.46 402	1.69 398	1.25 386	1.43 411	0.77 410	1.45 411	0.99 409	1.32 411	0.96 406

JetRed	2.30 409	2.64 416	6.12 412	1.12 405	1.38 411	5.85 415	3.29 414	1.99 408	1.67 398	1.98 406	1.95 401	2.16 402	1.60 403	2.48 408	4.10 413	1.05 404	1.60 413	1.09 403	1.01 410	1.67 413	1.28 411

notaker	1.45 398	1.34 409	1.48 388	1.40 409	1.07 406	1.18 390	0.85 397	1.48 400	1.40 393	1.51 405	3.46 410	2.40 404	1.81 404	1.76 401	1.45 392	1.11 407	0.69 409	1.38 410	0.87 406	1.31 409	0.97 407

TorneroNet	2.22 407	1.08 402	1.24 378	1.14 406	0.90 403	5.58 414	0.80 392	2.12 410	8.69 418	2.58 409	5.42 414	3.88 412	1.97 405	1.78 403	1.87 399	0.86 399	0.54 396	1.15 407	0.74 402	1.23 407	0.85 405

UNDER WATER-64	1.55 401	1.19 407	2.52 402	1.31 407	0.95 404	2.12 407	1.21 409	1.45 398	3.19 405	1.43 400	1.32 384	2.64 406	2.04 406	1.63 396	1.83 398	1.11 407	0.67 408	1.28 408	0.92 407	1.19 405	1.02 408

coex-ft	3.44 411	0.73 385	48.55 436	0.24 209	0.19 282	0.50 332	0.43 351	0.47 214	2.40 403	7.03 417	1.20 379	0.97 376	2.23 407	0.73 311	1.92 401	0.12 261	0.15 332	0.14 301	0.12 281	0.21 338	0.43 380

UNDER WATER	1.59 402	1.22 408	2.36 399	1.38 408	1.03 405	1.67 404	1.10 406	1.54 403	3.63 407	1.44 401	1.47 390	2.85 408	2.25 408	1.67 397	1.94 402	1.06 405	0.62 404	1.31 409	0.93 408	1.21 406	1.02 408

MADNet++	2.26 408	1.80 414	2.06 396	2.13 416	1.97 414	2.61 411	1.79 413	2.38 411	2.16 402	2.75 410	2.65 408	2.38 403	2.43 409	3.17 410	3.21 409	2.17 413	1.95 414	1.94 414	1.63 413	2.06 414	2.01 415

SGM-ForestM	1.36 395	0.28 319	0.79 324	0.26 274	0.16 229	2.26 409	1.00 402	1.42 397	1.46 396	2.38 408	2.05 403	5.95 418	2.66 410	2.95 409	2.46 407	0.17 333	0.18 350	0.18 335	0.18 343	0.15 289	0.18 321

MANE	1.41 396	0.36 351	0.74 316	0.43 369	0.41 373	2.16 408	0.80 392	2.39 412	3.38 406	2.22 407	3.06 409	3.54 411	2.73 411	2.15 406	1.94 402	0.28 369	0.27 374	0.30 368	0.46 384	0.28 365	0.34 373

LE_ROB	1.76 404	0.20 259	2.68 405	0.48 375	0.52 381	0.78 372	0.96 400	0.84 384	6.61 416	7.40 418	2.08 404	2.08 398	4.83 412	1.27 387	3.79 412	0.10 207	0.08 224	0.12 263	0.11 249	0.11 226	0.10 207

tt	4.71 413	0.10 24	3.94 408	2.06 415	1.53 412	10.14 420	16.88 420	9.27 421	4.98 413	1.39 395	1.02 372	4.68 413	4.90 413	3.35 413	5.86 416	5.76 420	9.15 426	2.24 415	2.53 416	3.10 416	1.32 412

ASD4	7.23 415	6.65 420	7.69 415	5.24 419	5.62 417	11.85 421	20.36 421	7.57 419	7.14 417	6.55 416	5.47 415	5.99 419	5.78 414	7.22 418	9.24 419	4.85 419	4.44 418	6.40 423	5.19 419	6.53 420	4.89 419

LRCNet_RVC	10.90 420	14.34 429	9.35 416	15.35 425	8.04 419	1.08 386	0.34 321	8.78 420	0.70 354	12.63 426	16.05 426	9.85 420	6.54 415	8.57 420	6.34 417	20.27 434	5.40 420	23.70 433	21.88 432	14.87 427	13.83 428

DPSimNet_ROB	4.34 412	4.23 417	6.89 414	3.67 417	3.68 415	4.75 413	5.21 416	2.67 413	3.68 408	5.82 415	3.95 411	5.57 414	6.72 416	3.46 414	4.48 414	4.05 418	2.88 417	4.68 419	3.12 418	3.69 417	3.62 418

HanzoNet	2.97 410	1.69 412	2.29 398	1.74 412	1.33 410	1.53 403	1.03 403	1.99 408	2.64 404	5.51 414	5.16 413	5.90 417	6.82 417	4.32 415	3.29 410	3.16 415	2.02 416	1.92 413	2.87 417	2.24 415	1.89 414

BEATNet-Init1	4.73 414	2.61 415	13.29 425	0.58 381	0.53 382	10.12 419	3.33 415	4.83 415	5.01 414	8.75 419	8.51 417	14.08 427	7.60 418	7.70 419	5.34 415	0.28 369	0.28 377	0.34 372	0.37 380	0.57 383	0.45 381

DPSMNet_ROB	8.40 418	5.11 419	10.49 424	5.58 421	10.25 421	8.34 417	23.62 426	6.07 418	13.45 425	4.93 413	10.88 423	5.66 416	10.44 419	6.24 417	12.64 421	3.98 417	7.61 422	3.76 418	7.30 423	4.20 419	7.51 421

DGTPSM_ROB	8.34 417	5.10 418	10.37 423	5.31 420	10.18 420	8.33 416	23.60 425	6.06 417	13.41 424	4.90 412	10.87 422	5.65 415	10.44 419	6.17 416	12.59 420	3.74 416	7.55 421	3.69 417	7.26 422	4.14 418	7.46 420

Anonymous_1	16.62 428	9.35 421	9.84 417	10.66 422	14.64 424	18.66 427	27.12 427	12.64 425	13.51 426	10.76 425	10.30 421	10.13 421	10.60 421	11.06 425	12.74 422	15.87 433	7.74 423	16.92 430	43.48 435	58.66 438	7.68 422

xxxxx1	15.27 424	9.54 422	10.31 418	20.13 428	18.88 427	17.08 423	23.03 422	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 418	10.74 422	10.61 422	10.72 422	13.89 425	7.97 424	9.20 427	31.85 436	44.72 436	12.84 424	13.69 425

tt_ll	15.27 424	9.54 422	10.31 418	20.13 428	18.88 427	17.08 423	23.03 422	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 418	10.74 422	10.61 422	10.72 422	13.89 425	7.97 424	9.20 427	31.85 436	44.72 436	12.84 424	13.69 425

ff	15.27 424	9.54 422	10.31 418	20.13 428	18.88 427	17.08 423	23.03 422	10.36 422	10.99 420	9.21 420	9.62 418	10.74 422	10.61 422	10.72 422	13.89 425	7.97 424	9.20 427	31.85 436	44.72 436	12.84 424	13.69 425

DPSM_ROB	11.49 421	9.87 425	10.35 421	11.13 423	11.31 422	19.11 428	27.51 428	13.37 426	14.21 427	10.31 423	11.06 424	10.96 425	11.27 425	11.96 426	13.59 423	6.78 422	8.19 424	6.03 420	7.09 420	7.93 421	7.73 423

DPSM	11.49 421	9.87 425	10.35 421	11.13 423	11.31 422	19.11 428	27.51 428	13.37 426	14.21 427	10.31 423	11.06 424	10.96 425	11.27 425	11.96 426	13.59 423	6.78 422	8.19 424	6.03 420	7.09 420	7.93 421	7.73 423

PML	16.10 427	12.82 428	6.78 413	5.23 418	7.76 418	33.92 431	66.56 437	5.30 416	10.28 419	26.12 436	68.59 437	20.51 429	13.49 427	10.06 421	6.78 418	5.96 421	2.00 415	6.04 422	2.18 415	8.96 423	2.60 417

HaxPig	17.72 429	20.22 436	19.73 426	16.53 426	16.51 425	9.27 418	9.33 417	14.34 428	13.27 423	18.65 427	18.70 427	17.35 428	16.77 428	17.04 428	16.45 428	22.05 435	20.89 436	22.27 432	21.53 431	21.29 434	22.13 435

MEDIAN_ROB	21.21 430	24.62 437	23.47 434	19.58 427	19.65 430	13.22 422	10.96 418	17.88 429	17.00 429	22.14 435	22.02 430	20.86 430	20.36 429	21.06 429	19.71 430	25.63 437	24.13 437	26.21 434	25.20 433	25.17 435	25.38 436

SPstereo	14.25 423	1.73 413	2.83 406	1.84 413	1.57 413	23.16 430	43.27 430	35.72 437	29.56 437	20.86 434	20.62 428	26.34 438	21.82 430	25.23 437	19.62 429	1.56 412	1.42 412	2.96 416	2.17 414	1.31 409	1.33 413

MyStereo03	23.12 432	19.90 431	20.85 429	22.49 432	22.71 431	38.42 433	55.53 434	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 432	22.03 431	22.69 431	23.90 430	27.38 435	13.62 429	16.50 433	12.15 425	14.28 426	15.95 428	15.53 429

MyStereo02	23.12 432	19.90 431	20.85 429	22.49 432	22.71 431	38.42 433	55.53 434	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 432	22.03 431	22.69 431	23.90 430	27.38 435	13.62 429	16.50 433	12.15 425	14.28 426	15.95 428	15.53 429

MyStereo	23.12 432	19.90 431	20.85 429	22.49 432	22.71 431	38.42 433	55.53 434	26.80 431	28.72 433	20.77 431	22.25 432	22.03 431	22.69 431	23.90 430	27.38 435	13.62 429	16.50 433	12.15 425	14.28 426	15.95 428	15.53 429

CasAABBNet	23.10 431	19.86 430	20.64 428	22.47 431	22.73 434	38.41 432	55.50 433	26.89 434	28.70 432	20.61 429	22.15 431	22.08 434	22.75 434	23.99 433	27.36 433	13.59 427	16.48 431	12.14 424	14.27 425	15.95 428	15.53 429

LSM0	24.24 436	19.98 435	22.32 433	24.22 436	40.14 438	38.48 436	55.20 431	26.95 435	28.57 431	20.49 428	21.83 429	22.26 436	22.75 434	24.22 435	27.30 432	13.66 432	16.32 430	12.19 429	14.15 424	16.10 433	17.66 434

Selective-RAFT-Error	23.16 435	19.93 434	20.87 432	22.54 435	22.81 435	38.52 437	55.47 432	27.01 436	28.83 436	20.66 430	22.25 432	22.09 435	22.80 436	24.09 434	27.36 433	13.61 428	16.48 431	12.15 425	14.28 426	15.99 432	15.57 433

AVERAGE_ROB	25.43 437	29.06 438	27.24 435	24.63 437	24.20 437	17.73 426	12.61 419	22.29 430	21.39 430	26.79 437	26.16 436	25.20 437	24.64 437	25.07 436	23.53 431	29.96 438	28.40 438	30.60 435	29.58 434	29.72 436	29.84 437

test_example2	101.33 438	108.28 439	68.15 437	98.43 438	106.93 439	89.75 438	102.43 438	36.80 438	97.65 438	129.04 438	130.15 438	65.26 439	66.62 438	92.11 438	80.24 438	144.10 439	199.48 439	81.81 439	103.01 439	125.01 439	101.27 438

FADE		1.06 401		0.71 388	0.76 395							1.17 382				24.23 436	4.70 419	17.35 431	17.61 430	0.49 378

Low-res two-view benchmark