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

LoS_RVC	0.27 5	0.16 8	0.27 8	0.32 8	0.30 224	0.44 126	0.34 118	0.41 4	0.33 8	0.31 8	0.51 38	0.29 4	0.32 61	0.36 5	0.28 43	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 204

LoS	0.29 12	0.15 3	0.30 11	0.29 2	0.18 7	0.33 67	0.29 57	0.51 16	0.72 132	0.34 14	0.52 42	0.41 43	0.28 32	0.47 44	0.28 43	0.15 79	0.11 57	0.13 9	0.09 6	0.11 1	0.11 9

RCA-Stereo	0.35 47	0.17 19	0.34 26	0.38 66	0.22 42	0.31 53	0.34 118	0.68 100	1.24 332	0.45 44	0.65 70	0.47 69	0.43 123	0.38 12	0.27 33	0.13 12	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.11 9

DCANet-4	0.36 65	0.20 70	0.48 172	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 70	0.66 81	0.92 233	0.69 129	0.78 113	0.40 41	0.47 141	0.45 30	0.34 96	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

fff	0.37 80	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 70	0.69 109	1.06 298	0.69 129	0.78 113	0.42 49	0.63 218	0.46 37	0.34 96	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

csc	0.37 80	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 70	0.69 109	1.06 298	0.69 129	0.78 113	0.42 49	0.63 218	0.46 37	0.34 96	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

cscssc	0.37 80	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 70	0.69 109	1.06 298	0.69 129	0.78 113	0.42 49	0.63 218	0.46 37	0.34 96	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

MSKI-zero shot	0.32 28	0.17 19	0.34 26	0.39 85	0.21 29	0.32 63	0.22 8	0.61 52	0.43 48	0.52 59	0.64 68	0.61 132	0.20 4	0.74 213	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.10 10	0.12 8	0.12 33

CAS	0.34 35	0.13 1	0.25 6	1.28 388	0.30 224	0.46 133	0.38 185	0.48 11	0.47 59	0.34 14	0.52 42	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 33	0.69 379	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.15 106

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 34	0.35 29	0.35 29	0.19 9	0.27 25	0.25 31	0.55 27	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 21	0.19 2	0.58 106	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.12 8	0.10 3

MC-Stereo	0.28 8	0.17 19	0.32 17	0.38 66	0.20 20	0.26 17	0.26 37	0.49 13	0.37 31	0.37 17	0.61 63	0.41 43	0.31 57	0.55 71	0.25 9	0.13 12	0.09 2	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.11 9

test-3	0.34 35	0.16 8	0.43 109	0.39 85	0.21 29	0.43 122	0.22 8	0.63 61	0.78 163	0.71 141	0.45 21	0.64 146	0.27 23	0.43 24	0.31 66	0.12 4	0.09 2	0.17 85	0.13 50	0.12 8	0.10 3

test_1	0.34 35	0.16 8	0.43 109	0.39 85	0.21 29	0.43 122	0.23 18	0.63 61	0.78 163	0.68 124	0.45 21	0.64 146	0.27 23	0.43 24	0.31 66	0.12 4	0.09 2	0.17 85	0.13 50	0.12 8	0.10 3

RAFT-RH_RVC	0.56 252	0.17 19	0.41 81	0.37 45	0.23 69	0.57 183	0.24 24	0.60 46	0.70 121	1.19 334	3.94 400	0.56 96	0.38 92	0.65 163	0.36 127	0.13 12	0.11 57	0.20 179	0.14 72	0.12 8	0.13 58

AnonymousM	0.41 131	0.81 367	0.29 10	0.34 11	0.22 42	0.28 32	0.38 185	0.53 26	0.41 42	0.70 135	0.49 32	0.47 69	0.27 23	0.41 19	0.31 66	0.15 79	0.12 98	1.51 387	0.26 306	0.12 8	0.10 3

raftrobust	0.34 35	0.19 49	0.36 34	0.41 132	0.27 172	0.30 43	0.25 31	0.71 128	0.63 98	0.58 71	0.55 51	0.45 61	0.46 138	0.51 56	0.29 54	0.16 110	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.13 58

Gwc-CoAtRS	0.34 35	0.17 19	0.44 119	0.39 85	0.23 69	0.34 73	0.22 8	0.70 123	0.75 144	0.60 77	0.59 59	0.58 109	0.29 42	0.45 30	0.26 25	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.12 33

CREStereo	0.28 8	0.15 3	0.24 3	0.27 1	0.17 3	0.37 86	0.25 31	0.51 16	0.72 132	0.42 37	0.51 38	0.32 10	0.26 17	0.38 12	0.25 9	0.16 110	0.11 57	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 28	0.16 8	0.24 3	0.29 2	0.18 7	0.45 131	0.22 8	0.56 28	0.63 98	0.46 46	0.54 46	0.39 38	0.34 75	0.48 49	0.24 6	0.75 381	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9

IGEVStereo-DCA	0.29 12	0.22 128	0.38 53	0.35 29	0.27 172	0.37 86	0.35 135	0.62 56	0.34 9	0.38 21	0.30 6	0.35 26	0.27 23	0.51 56	0.22 1	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.12 29	0.13 20	0.15 106

rrr	0.29 12	0.22 128	0.41 81	0.35 29	0.27 172	0.37 86	0.32 102	0.52 19	0.42 46	0.38 21	0.30 6	0.35 26	0.27 23	0.51 56	0.22 1	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.14 87

AEACV	0.27 5	0.17 19	0.31 13	0.34 11	0.45 329	0.26 17	0.28 50	0.37 1	0.32 7	0.30 7	0.46 24	0.31 8	0.37 89	0.36 5	0.24 6	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.12 29	0.13 20	0.11 9

Any-RAFT	0.35 47	0.16 8	0.30 11	0.34 11	0.21 29	0.52 149	0.22 8	0.88 191	0.73 137	0.53 62	0.73 89	0.64 146	0.28 32	0.46 37	0.24 6	0.15 79	0.10 9	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.12 33

RAFT-Test	0.34 35	0.18 34	0.37 44	0.38 66	0.23 69	0.50 142	0.23 18	0.69 109	0.40 39	0.60 77	0.85 152	0.61 132	0.28 32	0.46 37	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

CES	0.28 8	0.14 2	0.23 1	0.30 4	0.70 370	0.37 86	0.27 43	0.48 11	0.46 56	0.34 14	0.48 30	0.27 2	0.22 6	0.39 14	0.23 4	0.13 12	0.11 57	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.17 162

EGLCR-Stereo	0.25 2	0.16 8	0.33 20	0.34 11	0.20 20	0.35 78	0.20 1	0.52 19	0.36 21	0.28 4	0.27 4	0.41 43	0.18 1	0.45 30	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.16 60	0.14 72	0.13 20	0.11 9

ProNet	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.35 29	0.24 86	0.32 63	0.43 230	0.57 31	0.37 31	0.33 13	0.30 6	0.32 10	0.28 32	0.57 89	0.26 25	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.13 58

ADStereo(finetuned)	0.37 80	0.16 8	0.49 182	0.34 11	0.19 9	0.30 43	0.30 70	0.68 100	0.91 228	0.70 135	0.77 105	0.43 55	0.69 252	0.45 30	0.33 86	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

CIPLG	0.41 131	0.21 101	0.63 252	0.45 223	0.33 262	0.52 149	0.33 111	0.65 72	0.60 86	0.82 201	0.96 194	0.46 67	0.32 61	0.55 71	0.44 182	0.16 110	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

IPLG	0.39 108	0.20 70	0.59 234	0.40 108	0.24 86	0.54 159	0.27 43	0.75 147	0.63 98	0.84 220	0.81 131	0.32 10	0.32 61	0.60 126	0.45 188	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.12 33

IPLGR_C	0.40 120	0.21 101	0.64 257	0.45 223	0.33 262	0.52 149	0.34 118	0.66 81	0.62 88	0.82 201	0.92 179	0.45 61	0.32 61	0.52 61	0.46 198	0.17 143	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

ACRE	0.40 120	0.21 101	0.65 262	0.45 223	0.33 262	0.51 146	0.33 111	0.66 81	0.63 98	0.80 184	0.92 179	0.45 61	0.32 61	0.52 61	0.45 188	0.16 110	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

TRStereo	0.37 80	0.27 226	0.59 234	0.47 251	0.41 307	0.29 36	0.30 70	0.84 174	0.59 84	0.52 59	0.41 19	0.52 83	0.26 17	0.73 207	0.27 33	0.17 143	0.12 98	0.19 155	0.19 209	0.13 20	0.11 9

STrans-v2	0.46 165	0.20 70	0.48 172	0.40 108	0.24 86	0.55 164	0.50 262	1.07 254	0.73 137	0.65 106	1.05 239	0.72 187	0.69 252	0.72 202	0.33 86	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.14 72	0.13 20	0.12 33

RAFT-345	0.40 120	0.18 34	0.40 77	0.38 66	0.22 42	0.33 67	0.26 37	0.61 52	0.51 63	0.74 165	1.79 354	0.45 61	0.33 69	0.66 168	0.36 127	0.14 32	0.11 57	0.18 119	0.14 72	0.13 20	0.13 58

CREStereo++_RVC	0.32 28	0.15 3	0.23 1	0.31 6	0.24 86	0.27 25	0.22 8	0.46 8	0.88 211	0.46 46	0.80 124	0.30 5	0.26 17	0.36 5	0.33 86	0.13 12	0.09 2	0.13 9	0.51 374	0.13 20	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.30 24	0.15 3	0.31 13	0.30 4	0.17 3	0.55 164	0.23 18	0.44 6	0.55 77	0.59 73	0.68 80	0.37 33	0.26 17	0.35 4	0.27 33	0.15 79	0.16 229	0.12 2	0.10 10	0.13 20	0.14 87

XX-TBD	0.32 28	0.53 340	0.26 7	0.51 297	0.20 20	0.37 86	0.24 24	0.40 3	0.73 137	0.54 64	0.69 81	0.31 8	0.25 11	0.32 3	0.27 33	0.16 110	0.10 9	0.12 2	0.09 6	0.13 20	0.11 9

DCANet	0.36 65	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.30 43	0.30 70	0.68 100	0.91 228	0.70 135	0.77 105	0.43 55	0.57 185	0.45 30	0.34 96	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

111	0.40 120	0.17 19	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.52 149	0.28 50	0.74 141	1.16 319	0.50 54	0.91 175	0.63 139	0.48 145	0.61 133	0.35 111	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.12 29	0.13 20	0.13 58

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 65	0.17 19	0.41 81	0.35 29	0.19 9	0.33 67	0.29 57	0.65 72	0.73 137	0.68 124	1.01 219	0.56 96	0.40 109	0.42 21	0.30 59	0.11 1	0.09 2	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.10 3

AFF-stereo	0.38 94	0.19 49	0.39 70	0.37 45	0.21 29	0.27 25	0.31 86	0.65 72	0.66 113	0.64 99	1.13 266	0.76 208	0.39 104	0.55 71	0.33 86	0.11 1	0.09 2	0.16 60	0.16 123	0.13 20	0.11 9

EAI-Stereo	0.34 35	0.19 49	0.44 119	0.39 85	0.21 29	0.31 53	0.30 70	1.15 282	0.30 3	0.49 51	0.75 99	0.36 31	0.28 32	0.62 139	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.13 50	0.13 20	0.12 33

CFNet-RSSM	0.34 35	0.17 19	0.45 130	0.39 85	0.22 42	0.35 78	0.23 18	0.73 139	0.84 186	0.65 106	0.54 46	0.57 101	0.28 32	0.46 37	0.26 25	0.13 12	0.10 9	0.14 16	0.12 29	0.13 20	0.11 9

ff7	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.36 37	0.26 148	0.31 53	0.35 135	0.62 56	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 10	0.29 42	0.58 106	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

ffff	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.36 37	0.26 148	0.31 53	0.35 135	0.62 56	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 10	0.29 42	0.58 106	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

11t	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.36 37	0.26 148	0.31 53	0.35 135	0.62 56	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 10	0.29 42	0.58 106	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

StereoIM	0.26 3	0.18 34	0.36 34	0.36 37	0.26 148	0.27 25	0.27 43	0.43 5	0.35 16	0.27 2	0.26 3	0.41 43	0.28 32	0.40 16	0.28 43	0.16 110	0.14 178	0.16 60	0.13 50	0.14 45	0.12 33

IGEV_Zeroshot_test	0.34 35	0.18 34	0.67 271	0.39 85	0.28 191	0.30 43	0.25 31	0.74 141	0.31 5	0.62 83	0.57 54	0.54 91	0.25 11	0.53 66	0.27 33	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

MIF-Stereo	0.27 5	0.17 19	0.37 44	0.40 108	0.27 172	0.30 43	0.28 50	0.39 2	0.31 5	0.29 6	0.46 24	0.27 2	0.25 11	0.47 44	0.34 96	0.17 143	0.13 152	0.13 9	0.12 29	0.14 45	0.12 33

MIM_Stereo	0.38 94	0.17 19	0.53 212	0.37 45	0.24 86	0.27 25	0.24 24	0.70 123	0.54 73	0.72 152	1.00 216	0.63 139	0.29 42	0.64 156	0.38 147	0.13 12	0.14 178	0.17 85	0.16 123	0.14 45	0.11 9

HH	0.35 47	0.20 70	0.47 156	0.40 108	0.25 112	0.33 67	0.31 86	0.76 152	0.38 35	0.43 39	0.57 54	0.79 216	0.44 131	0.71 197	0.25 9	0.15 79	0.11 57	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

HanStereo	0.35 47	0.20 70	0.47 156	0.40 108	0.25 112	0.33 67	0.31 86	0.76 152	0.38 35	0.43 39	0.57 54	0.79 216	0.44 131	0.71 197	0.25 9	0.15 79	0.11 57	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

anonymousdsp	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.37 45	0.25 112	0.30 43	0.35 135	0.63 61	0.35 16	0.39 29	0.33 10	0.33 18	0.28 32	0.59 120	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

DCRE	0.37 80	0.18 34	0.46 146	0.45 223	0.32 253	0.42 120	0.37 165	0.63 61	0.51 63	0.47 49	0.94 183	0.56 96	0.36 86	0.52 61	0.32 74	0.14 32	0.13 152	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.13 58

TestStereo1	0.43 143	0.23 145	0.41 81	0.51 297	0.24 86	0.34 73	0.40 210	0.77 155	0.90 223	0.68 124	0.96 194	0.48 73	0.46 138	0.91 279	0.32 74	0.16 110	0.13 152	0.18 119	0.15 94	0.14 45	0.13 58

ccc-4	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.36 37	0.26 148	0.31 53	0.35 135	0.62 56	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 10	0.29 42	0.58 106	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

SA-5K	0.43 143	0.23 145	0.41 81	0.51 297	0.24 86	0.34 73	0.40 210	0.77 155	0.90 223	0.68 124	0.96 194	0.48 73	0.46 138	0.91 279	0.32 74	0.16 110	0.13 152	0.18 119	0.15 94	0.14 45	0.13 58

IGEV-Stereo	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.37 45	0.25 112	0.30 43	0.35 135	0.63 61	0.35 16	0.39 29	0.33 10	0.33 18	0.28 32	0.59 120	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 159	0.21 101	0.48 172	0.42 169	0.28 191	0.31 53	0.54 286	0.63 61	0.62 88	0.62 83	0.89 170	1.01 277	0.69 252	0.75 217	0.66 254	0.13 12	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.15 106

MIPNet	0.37 80	0.21 101	0.59 234	0.39 85	0.25 112	0.50 142	0.28 50	0.77 155	0.70 121	0.65 106	0.60 60	0.40 41	0.49 148	0.44 29	0.37 139	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.14 45	0.13 58

CrosDoStereo	0.50 211	0.18 34	0.45 130	0.38 66	0.24 86	0.40 102	1.18 374	0.67 91	0.86 198	0.94 269	1.37 313	0.63 139	0.77 282	0.65 163	0.45 188	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.18 185	0.14 45	0.14 87

TransformOpticalFlow	0.44 149	0.20 70	0.47 156	0.41 132	0.23 69	0.37 86	0.47 246	0.94 208	0.76 150	0.65 106	1.14 268	0.73 196	0.56 184	0.76 220	0.32 74	0.15 79	0.10 9	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.13 58

ASMatch	0.48 182	0.19 49	0.45 130	0.39 85	0.28 191	0.37 86	0.26 37	0.74 141	0.68 116	0.76 172	2.34 369	0.61 132	0.52 163	0.62 139	0.37 139	0.14 32	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.21 237

DeepStereo_LL	0.50 211	0.18 34	0.45 130	0.38 66	0.24 86	0.40 102	1.18 374	0.67 91	0.86 198	0.94 269	1.37 313	0.63 139	0.77 282	0.65 163	0.45 188	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.18 185	0.14 45	0.14 87

DEmStereo	0.48 182	0.17 19	0.50 194	0.38 66	0.25 112	0.59 194	0.34 118	0.63 61	0.74 142	0.89 245	1.66 345	0.58 109	1.06 338	0.60 126	0.42 165	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.16 123	0.14 45	0.15 106

THIR-Stereo	0.50 211	0.18 34	0.45 130	0.38 66	0.23 69	0.75 253	0.67 317	0.66 81	0.87 207	1.02 301	1.40 319	0.72 187	0.76 278	0.62 139	0.42 165	0.15 79	0.11 57	0.17 85	0.18 185	0.14 45	0.15 106

DRaft	0.49 198	0.17 19	0.47 156	0.37 45	0.25 112	0.58 185	0.40 210	0.65 72	0.85 193	1.02 301	1.75 353	0.50 78	0.82 297	0.63 149	0.40 158	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.16 123	0.14 45	0.15 106

s12784h	0.36 65	0.15 3	0.24 3	0.34 11	0.15 1	0.77 256	0.29 57	0.80 166	0.83 183	0.56 68	0.57 54	0.43 55	0.40 109	0.57 89	0.33 86	0.12 4	0.10 9	0.14 16	0.09 6	0.14 45	0.09 1

raft+_RVC	0.38 94	0.19 49	0.35 29	0.37 45	0.25 112	0.45 131	0.37 165	0.78 160	0.89 221	0.51 56	0.78 113	0.50 78	0.29 42	0.53 66	0.40 158	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.12 33

XX-Stereo	0.37 80	0.17 19	0.45 130	0.55 322	0.36 277	0.38 98	0.20 1	0.60 46	0.30 3	0.46 46	1.30 303	0.73 196	0.26 17	0.56 79	0.26 25	0.16 110	0.11 57	0.17 85	0.16 123	0.14 45	0.10 3

test_xeample3	0.29 12	0.21 101	0.41 81	0.35 29	0.26 148	0.35 78	0.32 102	0.56 28	0.36 21	0.43 39	0.32 9	0.34 21	0.28 32	0.54 69	0.23 4	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.12 29	0.14 45	0.13 58

ARAFT	0.47 175	0.24 180	0.79 307	0.42 169	0.25 112	0.55 164	0.55 290	0.75 147	0.81 177	0.89 245	0.75 99	0.73 196	0.47 141	0.88 265	0.37 139	0.15 79	0.12 98	0.23 244	0.22 263	0.14 45	0.13 58

R-Stereo Train	0.39 108	0.18 34	0.42 100	0.42 169	0.26 148	0.40 102	0.32 102	0.72 132	0.34 9	0.89 245	1.28 299	0.57 101	0.35 77	0.42 21	0.32 74	0.15 79	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.14 45	0.13 58

RAFT-Stereo	0.39 108	0.18 34	0.42 100	0.42 169	0.26 148	0.40 102	0.32 102	0.72 132	0.34 9	0.89 245	1.28 299	0.57 101	0.35 77	0.42 21	0.32 74	0.15 79	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.14 45	0.13 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 175	0.24 180	0.61 241	0.37 45	0.17 3	0.61 200	0.33 111	0.80 166	0.87 207	0.94 269	1.13 266	0.72 187	0.43 123	0.89 270	0.51 216	0.13 12	0.10 9	0.13 9	0.11 15	0.14 45	0.12 33

tta	0.51 218	0.23 145	0.62 244	0.34 11	0.20 20	0.62 207	0.34 118	1.21 301	1.02 277	0.81 192	1.01 219	0.71 177	0.65 234	0.84 252	0.55 233	0.19 200	0.15 202	0.18 119	0.16 123	0.15 77	0.14 87

qqq1	0.49 198	0.23 145	0.62 244	0.34 11	0.20 20	0.62 207	0.34 118	1.21 301	1.02 277	0.81 192	1.01 219	0.71 177	0.65 234	0.84 252	0.34 96	0.19 200	0.15 202	0.14 16	0.12 29	0.15 77	0.14 87

fff1	0.49 198	0.23 145	0.62 244	0.34 11	0.20 20	0.62 207	0.34 118	1.21 301	1.02 277	0.81 192	1.01 219	0.71 177	0.65 234	0.84 252	0.34 96	0.19 200	0.15 202	0.14 16	0.12 29	0.15 77	0.14 87

AE-Stereo	0.34 35	0.21 101	0.42 100	0.48 256	0.31 241	0.48 137	0.35 135	0.61 52	0.62 88	0.32 12	0.55 51	0.52 83	0.27 23	0.47 44	0.29 54	0.13 12	0.13 152	0.18 119	0.16 123	0.15 77	0.12 33

DisPM	0.39 108	0.19 49	0.44 119	0.41 132	0.27 172	0.24 7	0.31 86	0.65 72	0.57 82	0.87 233	0.87 159	0.60 128	0.32 61	0.76 220	0.32 74	0.18 171	0.12 98	0.19 155	0.17 163	0.15 77	0.20 224

raft_robust	0.41 131	0.23 145	0.36 34	0.42 169	0.21 29	0.40 102	0.33 111	0.79 162	0.98 258	0.79 182	0.87 159	0.39 38	0.33 69	0.84 252	0.29 54	0.13 12	0.12 98	0.16 60	0.17 163	0.15 77	0.12 33

RAFT_CTSACE	0.45 159	0.20 70	0.44 119	0.45 223	0.27 172	0.34 73	0.39 204	0.60 46	0.73 137	0.76 172	1.44 327	0.83 228	0.38 92	1.08 315	0.26 25	0.12 4	0.13 152	0.18 119	0.16 123	0.15 77	0.11 9

RAFT+CT+SA	0.39 108	0.23 145	0.36 34	0.51 297	0.27 172	0.29 36	0.46 241	0.75 147	0.80 171	0.51 56	0.89 170	0.41 43	0.40 109	0.78 231	0.32 74	0.14 32	0.11 57	0.18 119	0.18 185	0.15 77	0.14 87

Sa-1000	0.48 182	0.24 180	0.41 81	0.45 223	0.25 112	0.59 194	0.34 118	0.81 169	0.93 238	0.82 201	1.50 334	0.53 87	0.45 135	0.92 282	0.30 59	0.15 79	0.12 98	0.21 218	0.19 209	0.15 77	0.13 58

SA	0.44 149	0.25 198	0.46 146	0.46 242	0.24 86	0.43 122	0.36 153	0.75 147	0.96 251	0.59 73	1.03 231	0.48 73	0.52 163	0.94 294	0.32 74	0.16 110	0.12 98	0.21 218	0.19 209	0.15 77	0.13 58

test_4	0.36 65	0.18 34	0.31 13	0.44 202	0.25 112	0.20 1	0.34 118	0.56 28	0.41 42	0.59 73	1.45 330	0.43 55	0.25 11	0.63 149	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.17 85	0.19 209	0.15 77	0.11 9

iRaft-Stereo_20w	0.39 108	0.19 49	0.57 229	0.37 45	0.27 172	0.31 53	0.24 24	1.44 357	0.29 2	0.69 129	0.53 44	0.60 128	0.42 116	0.83 247	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.13 50	0.15 77	0.13 58

IPLGR	0.39 108	0.21 101	0.63 252	0.39 85	0.22 42	0.49 141	0.29 57	0.76 152	0.74 142	0.78 180	0.77 105	0.44 60	0.42 116	0.47 44	0.38 147	0.13 12	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.15 77	0.13 58

GMOStereo	0.37 80	0.19 49	0.38 53	0.43 187	0.24 86	0.37 86	0.38 185	0.52 19	0.62 88	0.87 233	0.84 144	0.64 146	0.35 77	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 179	0.18 185	0.15 77	0.11 9

error version	0.37 80	0.19 49	0.38 53	0.43 187	0.24 86	0.37 86	0.38 185	0.52 19	0.62 88	0.87 233	0.84 144	0.64 146	0.35 77	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 179	0.18 185	0.15 77	0.11 9

test-v	0.37 80	0.19 49	0.38 53	0.43 187	0.24 86	0.37 86	0.38 185	0.52 19	0.62 88	0.87 233	0.84 144	0.64 146	0.35 77	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 179	0.18 185	0.15 77	0.11 9

test_3	0.36 65	0.19 49	0.44 119	0.44 202	0.23 69	0.48 137	0.36 153	0.66 81	0.82 178	0.64 99	0.45 21	0.68 167	0.25 11	0.41 19	0.31 66	0.12 4	0.10 9	0.18 119	0.16 123	0.15 77	0.11 9

HHNet	0.41 131	0.17 19	0.41 81	0.34 11	0.37 282	0.33 67	0.34 118	0.69 109	0.75 144	0.86 226	1.30 303	0.52 83	0.32 61	0.52 61	0.35 111	0.15 79	0.11 57	0.19 155	0.15 94	0.15 77	0.24 263

OMP-Stereo	0.42 137	0.22 128	0.46 146	0.52 308	0.24 86	0.36 84	0.25 31	0.71 128	0.78 163	0.77 177	0.64 68	0.89 250	0.39 104	0.91 279	0.35 111	0.15 79	0.12 98	0.20 179	0.15 94	0.15 77	0.12 33

IIG-Stereo	0.43 143	0.21 101	0.44 119	0.50 285	0.25 112	0.44 126	0.21 4	0.71 128	0.76 150	0.83 213	0.95 190	0.83 228	0.43 123	0.90 272	0.35 111	0.15 79	0.12 98	0.19 155	0.14 72	0.15 77	0.11 9

FTStereo	0.56 252	0.20 70	0.37 44	0.41 132	0.25 112	0.40 102	0.79 344	0.66 81	0.43 48	1.09 323	3.27 389	0.70 173	0.73 271	0.55 71	0.33 86	0.14 32	0.13 152	0.19 155	0.17 163	0.15 77	0.30 300

GrayStereo	0.49 198	0.19 49	0.42 100	0.46 242	0.28 191	0.53 155	0.67 317	0.69 109	0.63 98	1.02 301	1.47 333	0.78 215	0.76 278	0.56 79	0.33 86	0.14 32	0.12 98	0.17 85	0.17 163	0.15 77	0.29 293

test-2	0.37 80	0.19 49	0.38 53	0.43 187	0.24 86	0.37 86	0.38 185	0.52 19	0.62 88	0.87 233	0.84 144	0.64 146	0.35 77	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 179	0.18 185	0.15 77	0.11 9

cross-raft	0.34 35	0.20 70	0.37 44	0.44 202	0.23 69	0.32 63	0.35 135	0.74 141	0.40 39	0.60 77	0.77 105	0.57 101	0.27 23	0.43 24	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.15 42	0.13 50	0.15 77	0.11 9

test-1	0.36 65	0.19 49	0.71 287	0.46 242	0.26 148	0.44 126	0.36 153	0.60 46	0.59 84	0.48 50	0.67 78	0.53 87	0.36 86	0.40 16	0.29 54	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.14 72	0.15 77	0.16 145

iRaftStereo_RVC	0.32 28	0.19 49	0.37 44	0.39 85	0.22 42	0.31 53	0.29 57	0.68 100	0.51 63	0.49 51	0.66 74	0.37 33	0.23 7	0.45 30	0.33 86	0.14 32	0.10 9	0.18 119	0.17 163	0.15 77	0.12 33

cf-r	0.47 175	0.23 145	0.41 81	0.39 85	0.23 69	0.59 194	0.37 165	0.88 191	0.85 193	0.72 152	1.05 239	0.94 261	0.62 212	0.56 79	0.54 229	0.21 235	0.14 178	0.17 85	0.19 209	0.15 77	0.15 106

DIP-Stereo	0.39 108	0.21 101	0.50 194	0.41 132	0.28 191	0.62 207	0.27 43	0.77 155	0.40 39	0.64 99	0.86 155	0.52 83	0.33 69	0.66 168	0.42 165	0.15 79	0.13 152	0.17 85	0.14 72	0.15 77	0.15 106
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.53 230	0.22 128	0.52 206	0.38 66	0.22 42	0.68 236	0.38 185	0.97 220	0.88 211	0.73 159	1.04 235	1.03 284	0.92 318	0.90 272	0.86 295	0.16 110	0.14 178	0.14 16	0.17 163	0.15 77	0.13 58

iResNet_ROB	0.52 227	0.21 101	0.53 212	0.37 45	0.21 29	0.61 200	0.29 57	1.51 366	1.32 344	0.90 252	1.02 227	0.80 224	0.62 212	0.76 220	0.43 170	0.16 110	0.12 98	0.13 9	0.09 6	0.15 77	0.18 176

pmcnn	1.23 363	0.29 248	0.96 325	0.40 108	0.23 69	0.95 299	0.69 326	1.16 285	1.28 340	1.67 366	2.33 368	11.15 417	0.86 306	0.93 287	0.88 302	0.15 79	0.12 98	0.12 2	0.10 10	0.15 77	0.15 106

CoDeX	0.47 175	0.20 70	0.49 182	0.42 169	0.25 112	0.75 253	0.36 153	1.27 326	0.80 171	0.82 201	0.96 194	0.62 138	0.57 185	0.60 126	0.36 127	0.17 143	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.16 108	0.14 87

cc1	0.37 80	0.23 145	0.33 20	0.41 132	0.22 42	0.55 164	0.38 185	0.67 91	1.06 298	0.41 32	0.50 33	0.34 21	0.49 148	0.57 89	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.19 155	0.13 50	0.16 108	0.15 106

DualNet	0.47 175	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	0.68 100	1.04 286	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	0.57 89	0.88 302	0.16 110	0.10 9	0.25 269	0.21 248	0.16 108	0.16 145

ffm	0.44 149	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	0.68 100	1.04 286	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	0.57 89	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.25 269	0.21 248	0.16 108	0.16 145

ff1	0.49 198	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	0.68 100	1.04 286	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	1.01 300	0.88 302	0.16 110	0.10 9	0.25 269	0.21 248	0.16 108	0.16 145

tt1	0.36 65	0.24 180	0.32 17	0.41 132	0.22 42	0.54 159	0.38 185	0.68 100	1.04 286	0.41 32	0.46 24	0.35 26	0.45 135	0.57 89	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.19 155	0.13 50	0.16 108	0.16 145

EKT-Stereo	0.35 47	0.23 145	0.39 70	0.43 187	0.29 214	0.38 98	0.31 86	0.69 109	0.64 105	0.45 44	0.63 65	0.49 77	0.27 23	0.56 79	0.33 86	0.18 171	0.14 178	0.18 119	0.15 94	0.16 108	0.16 145

LL-Strereo	0.57 257	0.27 226	0.68 274	0.48 256	0.34 269	0.39 101	0.48 252	0.94 208	0.97 254	0.83 213	0.78 113	1.10 302	1.18 350	1.33 345	0.49 207	0.17 143	0.14 178	0.22 230	0.19 209	0.16 108	0.17 162

4D-IteraStereo	0.33 34	0.18 34	0.40 77	0.40 108	0.24 86	0.32 63	0.27 43	0.58 35	0.72 132	0.65 106	0.54 46	0.42 49	0.23 7	0.45 30	0.28 43	0.14 32	0.09 2	0.19 155	0.16 123	0.16 108	0.11 9

anonymousdsp2	0.35 47	0.20 70	0.43 109	0.37 45	0.24 86	0.48 137	0.31 86	0.86 180	0.65 110	0.55 66	0.50 33	0.50 78	0.34 75	0.56 79	0.31 66	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.10 10	0.16 108	0.14 87

anonymousa	0.49 198	0.20 70	0.42 100	0.38 66	0.23 69	0.91 291	0.35 135	0.75 147	0.62 88	0.85 221	1.54 338	1.06 291	0.66 239	0.51 56	0.43 170	0.16 110	0.13 152	0.19 155	0.21 248	0.16 108	0.14 87

Selective-RAFT	0.35 47	0.23 145	0.51 201	0.44 202	0.21 29	0.64 222	0.27 43	0.59 37	0.63 98	0.40 31	0.38 18	0.55 94	0.40 109	0.57 89	0.35 111	0.13 12	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.16 108	0.13 58

CroCo-Stereo Lap2	0.28 8	0.24 180	0.39 70	0.50 285	0.29 214	0.20 1	0.31 86	0.49 13	0.38 35	0.24 1	0.27 4	0.46 67	0.31 57	0.39 14	0.30 59	0.14 32	0.15 202	0.16 60	0.13 50	0.16 108	0.15 106

GLC_STEREO	0.29 12	0.19 49	0.27 8	0.44 202	0.19 9	0.31 53	0.26 37	0.47 9	0.43 48	0.37 17	0.47 29	0.41 43	0.23 7	0.50 52	0.34 96	0.14 32	0.18 254	0.19 155	0.16 123	0.16 108	0.13 58

PFNet+	0.40 120	0.19 49	0.49 182	0.39 85	0.25 112	0.28 32	0.23 18	0.64 71	0.70 121	0.85 221	0.79 122	0.64 146	0.35 77	0.72 202	0.34 96	0.19 200	0.14 178	0.23 244	0.20 231	0.16 108	0.20 224

NF-Stereo	0.38 94	0.20 70	0.45 130	0.41 132	0.25 112	0.26 17	0.31 86	0.69 109	0.70 121	0.65 106	0.77 105	0.57 101	0.30 53	0.67 178	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.16 108	0.27 280

OCTAStereo	0.38 94	0.20 70	0.46 146	0.41 132	0.25 112	0.26 17	0.31 86	0.69 109	0.70 121	0.65 106	0.77 105	0.58 109	0.30 53	0.67 178	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.16 108	0.27 280

PSM-softLoss	0.38 94	0.20 70	0.48 172	0.41 132	0.26 148	0.30 43	0.35 135	0.69 109	0.46 56	0.62 83	0.82 134	0.59 123	0.33 69	0.70 192	0.39 153	0.19 200	0.12 98	0.20 179	0.18 185	0.16 108	0.22 250

KMStereo	0.38 94	0.20 70	0.48 172	0.41 132	0.26 148	0.30 43	0.35 135	0.69 109	0.46 56	0.62 83	0.82 134	0.59 123	0.33 69	0.70 192	0.39 153	0.19 200	0.12 98	0.20 179	0.18 185	0.16 108	0.22 250

KYRaft	0.48 182	0.20 70	0.38 53	0.44 202	0.23 69	0.44 126	0.37 165	0.66 81	0.41 42	0.94 269	1.73 349	0.79 216	0.41 115	0.63 149	0.31 66	0.16 110	0.11 57	0.18 119	0.22 263	0.16 108	0.78 379

PFNet	0.42 137	0.18 34	0.58 233	0.43 187	0.24 86	0.43 122	0.32 102	0.74 141	0.78 163	1.00 294	0.74 98	0.68 167	0.39 104	0.72 202	0.37 139	0.16 110	0.10 9	0.20 179	0.15 94	0.16 108	0.13 58

RE-Stereo	0.38 94	0.20 70	0.46 146	0.41 132	0.25 112	0.26 17	0.31 86	0.69 109	0.70 121	0.65 106	0.77 105	0.58 109	0.30 53	0.67 178	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.16 108	0.27 280

TVStereo	0.38 94	0.20 70	0.46 146	0.41 132	0.25 112	0.26 17	0.31 86	0.69 109	0.70 121	0.65 106	0.77 105	0.58 109	0.30 53	0.67 178	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.16 108	0.27 280

IRAFT_RVC	0.42 137	0.20 70	0.48 172	0.44 202	0.24 86	0.27 25	0.54 286	0.74 141	0.77 157	0.76 172	0.80 124	0.73 196	0.51 161	0.70 192	0.36 127	0.17 143	0.10 9	0.21 218	0.16 123	0.16 108	0.14 87

CroCo-Stereo	0.26 3	0.22 128	0.36 34	0.48 256	0.22 42	0.20 1	0.29 57	0.51 16	0.44 52	0.28 4	0.23 1	0.42 49	0.26 17	0.29 1	0.26 25	0.15 79	0.13 152	0.13 9	0.11 15	0.16 108	0.12 33
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 159	0.22 128	0.45 130	0.47 251	0.26 148	0.54 159	0.47 246	0.66 81	0.58 83	0.80 184	0.82 134	0.94 261	0.57 185	0.75 217	0.34 96	0.17 143	0.15 202	0.22 230	0.20 231	0.16 108	0.12 33

GMM-Stereo	0.44 149	0.19 49	0.36 34	0.42 169	0.25 112	0.51 146	0.47 246	0.71 128	0.53 69	0.76 172	1.37 313	0.76 208	0.38 92	0.60 126	0.33 86	0.15 79	0.10 9	0.20 179	0.19 209	0.16 108	0.27 280

Prome-Stereo	0.46 165	0.19 49	0.35 29	0.44 202	0.26 148	0.40 102	0.45 238	0.68 100	0.44 52	0.96 277	1.84 356	0.59 123	0.67 242	0.61 133	0.32 74	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.14 72	0.16 108	0.29 293

SFCPSM	0.47 175	0.21 101	0.55 220	0.40 108	0.27 172	0.87 289	0.37 165	1.33 337	0.77 157	0.80 184	0.84 144	0.54 91	0.49 148	0.57 89	0.37 139	0.18 171	0.13 152	0.18 119	0.20 231	0.16 108	0.15 106

delet	0.55 241	0.24 180	0.55 220	0.44 202	0.33 262	1.07 321	0.50 262	1.00 228	0.86 198	0.85 221	0.96 194	0.90 254	0.63 218	0.83 247	0.74 274	0.18 171	0.18 254	0.20 179	0.21 248	0.16 108	0.15 106

GwcNet-RSSM	0.49 198	0.24 180	0.42 100	0.40 108	0.23 69	0.55 164	0.38 185	0.93 204	0.93 238	0.71 141	1.16 278	0.86 236	0.60 202	0.62 139	0.66 254	0.21 235	0.14 178	0.19 155	0.20 231	0.16 108	0.15 106

MyStereo07	0.32 28	0.22 128	0.34 26	0.42 169	0.28 191	0.40 102	0.50 262	0.72 132	0.37 31	0.37 17	0.34 16	0.32 10	0.31 57	0.59 120	0.27 33	0.14 32	0.13 152	0.18 119	0.17 163	0.17 139	0.16 145

MyStereo06	0.38 94	0.21 101	0.61 241	0.41 132	0.28 191	0.41 115	0.50 262	0.95 214	0.35 16	0.62 83	0.54 46	0.76 208	0.27 23	0.50 52	0.29 54	0.14 32	0.13 152	0.18 119	0.17 163	0.17 139	0.15 106

MyStereo05	0.44 149	0.21 101	0.45 130	0.41 132	0.28 191	0.41 115	0.50 262	0.93 204	1.09 309	0.76 172	0.61 63	0.51 81	0.57 185	0.73 207	0.42 165	0.14 32	0.13 152	0.18 119	0.17 163	0.17 139	0.15 106

MyStereo04	0.44 149	0.22 128	0.44 119	0.42 169	0.28 191	0.40 102	0.50 262	1.00 228	1.08 307	0.62 83	0.58 58	0.55 94	0.57 185	0.71 197	0.44 182	0.14 32	0.13 152	0.18 119	0.17 163	0.17 139	0.16 145

11t1	0.36 65	0.21 101	0.42 100	0.35 29	0.22 42	0.62 207	0.29 57	0.69 109	0.43 48	0.60 77	0.53 44	0.53 87	0.48 145	0.56 79	0.40 158	0.18 171	0.14 178	0.16 60	0.13 50	0.17 139	0.17 162

test croco	0.31 26	0.20 70	0.50 194	0.39 85	0.29 214	0.27 25	0.30 70	0.44 6	0.35 16	0.31 8	0.66 74	0.30 5	0.31 57	0.65 163	0.31 66	0.17 143	0.13 152	0.20 179	0.15 94	0.17 139	0.12 33

CBFPSM	0.59 270	0.22 128	1.31 359	0.38 66	0.27 172	1.12 330	0.65 314	0.79 162	0.82 178	0.80 184	0.81 131	1.35 338	0.87 309	0.67 178	0.76 276	0.16 110	0.15 202	0.15 42	0.16 123	0.17 139	0.22 250

knoymous	0.36 65	0.20 70	0.31 13	0.31 6	0.22 42	0.36 84	0.29 57	0.61 52	0.64 105	0.67 118	0.70 83	0.60 128	0.40 109	0.58 106	0.34 96	0.17 143	0.11 57	0.20 179	0.11 15	0.17 139	0.18 176

x	0.39 108	0.24 180	0.41 81	0.34 11	0.23 69	0.52 149	0.32 102	0.86 180	0.52 66	0.57 70	0.70 83	0.59 123	0.50 158	0.49 50	0.46 198	0.17 143	0.15 202	0.17 85	0.15 94	0.17 139	0.16 145

IER	0.46 165	0.23 145	0.50 194	0.38 66	0.28 191	0.69 238	0.35 135	0.80 166	0.66 113	0.83 213	0.94 183	0.75 202	0.77 282	0.60 126	0.42 165	0.17 143	0.14 178	0.17 85	0.17 163	0.17 139	0.15 106

NRIStereo	0.36 65	0.20 70	0.45 130	0.41 132	0.23 69	0.34 73	0.26 37	0.65 72	0.55 77	0.64 99	0.63 65	0.56 96	0.37 89	0.65 163	0.37 139	0.15 79	0.11 57	0.18 119	0.15 94	0.17 139	0.14 87

Pruner-Stereo	0.38 94	0.20 70	0.45 130	0.40 108	0.25 112	0.22 4	0.24 24	0.67 91	0.55 77	0.89 245	0.76 101	0.68 167	0.29 42	0.62 139	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.17 163	0.17 139	0.18 176

rafts_anoy	0.37 80	0.21 101	0.36 34	0.41 132	0.26 148	0.30 43	0.33 111	0.67 91	0.90 223	0.58 71	0.66 74	0.45 61	0.33 69	0.47 44	0.39 153	0.16 110	0.11 57	0.21 218	0.23 274	0.17 139	0.14 87

RALCasStereoNet	0.36 65	0.21 101	0.37 44	0.42 169	0.26 148	0.35 78	0.38 185	0.63 61	0.64 105	0.50 54	0.72 85	0.51 81	0.29 42	0.59 120	0.36 127	0.16 110	0.14 178	0.15 42	0.13 50	0.17 139	0.16 145

acv_ft	0.51 218	0.23 145	0.56 226	0.44 202	0.28 191	0.86 288	0.39 204	0.91 201	0.80 171	0.97 282	0.96 194	0.79 216	0.59 198	0.63 149	0.87 299	0.17 143	0.15 202	0.16 60	0.15 94	0.17 139	0.15 106

HSM-Net_RVC	0.53 230	0.22 128	0.35 29	0.37 45	0.21 29	0.85 285	0.37 165	1.23 313	0.93 238	0.90 252	1.15 273	1.26 318	0.63 218	0.72 202	0.48 205	0.17 143	0.13 152	0.16 60	0.15 94	0.17 139	0.15 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 218	0.24 180	0.41 81	0.39 85	0.24 86	0.75 253	0.40 210	1.22 309	0.75 144	0.81 192	0.91 175	1.21 314	0.69 252	0.87 262	0.46 198	0.17 143	0.13 152	0.17 85	0.14 72	0.17 139	0.17 162

iResNet	0.49 198	0.29 248	0.79 307	0.42 169	0.21 29	0.61 200	0.40 210	0.82 170	0.99 263	0.87 233	1.12 260	0.69 171	0.53 166	0.78 231	0.51 216	0.15 79	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.17 139	0.15 106

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 35	0.27 226	0.45 130	0.36 37	0.25 112	0.48 137	0.30 70	0.58 35	0.90 223	0.42 37	0.36 17	0.30 5	0.29 42	0.49 50	0.30 59	0.16 110	0.14 178	0.18 119	0.15 94	0.18 157	0.15 106

SMFormer	0.51 218	0.23 145	0.62 244	0.34 11	0.20 20	0.62 207	0.34 118	1.21 301	1.02 277	0.81 192	1.01 219	0.71 177	0.65 234	0.84 252	0.55 233	0.19 200	0.15 202	0.18 119	0.16 123	0.18 157	0.18 176

ACVNet-DCA	0.35 47	0.23 145	0.33 20	0.41 132	0.22 42	0.55 164	0.38 185	0.85 177	0.54 73	0.41 32	0.50 33	0.34 21	0.49 148	0.57 89	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.19 155	0.13 50	0.18 157	0.17 162

xx1	0.39 108	0.23 145	0.33 20	0.41 132	0.22 42	0.55 164	0.38 185	0.67 91	1.06 298	0.41 32	0.50 33	0.65 156	0.53 166	0.57 89	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.20 179	0.19 209	0.18 157	0.17 162

1test111	0.36 65	0.23 145	0.33 20	0.41 132	0.22 42	0.55 164	0.38 185	0.85 177	0.54 73	0.41 32	0.50 33	0.34 21	0.49 148	0.55 71	0.45 188	0.16 110	0.10 9	0.19 155	0.13 50	0.18 157	0.17 162

MIF-Stereo (partial)	0.31 26	0.18 34	0.37 44	0.41 132	0.31 241	0.28 32	0.23 18	0.47 9	0.42 46	0.31 8	0.63 65	0.36 31	0.35 77	0.57 89	0.31 66	0.17 143	0.13 152	0.19 155	0.17 163	0.18 157	0.14 87

CASnet	0.30 24	0.20 70	0.33 20	0.41 132	0.16 2	0.26 17	0.24 24	0.52 19	0.53 69	0.52 59	0.54 46	0.39 38	0.24 10	0.40 16	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.22 230	0.18 185	0.18 157	0.11 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 47	0.24 180	0.48 172	0.41 132	0.26 148	0.35 78	0.24 24	0.67 91	0.44 52	0.54 64	0.51 38	0.66 161	0.25 11	0.66 168	0.30 59	0.14 32	0.12 98	0.23 244	0.20 231	0.18 157	0.13 58

gwcnet-sp	0.48 182	0.23 145	0.70 284	0.40 108	0.26 148	0.81 271	0.41 222	0.89 193	0.84 186	0.91 257	0.76 101	0.66 161	0.61 207	0.66 168	0.50 208	0.18 171	0.17 243	0.18 119	0.18 185	0.18 157	0.18 176

scenet	0.48 182	0.23 145	0.70 284	0.40 108	0.26 148	0.81 271	0.41 222	0.89 193	0.84 186	0.91 257	0.76 101	0.66 161	0.61 207	0.66 168	0.50 208	0.18 171	0.17 243	0.18 119	0.18 185	0.18 157	0.18 176

ssnet	0.48 182	0.23 145	0.70 284	0.40 108	0.26 148	0.81 271	0.41 222	0.89 193	0.84 186	0.91 257	0.76 101	0.66 161	0.61 207	0.66 168	0.50 208	0.18 171	0.17 243	0.18 119	0.18 185	0.18 157	0.18 176

qqq	0.40 120	0.26 212	0.44 119	0.36 37	0.22 42	0.46 133	0.36 153	0.85 177	0.54 73	0.56 68	0.69 81	0.65 156	0.53 166	0.55 71	0.45 188	0.17 143	0.16 229	0.20 179	0.19 209	0.18 157	0.17 162

BUS	0.45 159	0.25 198	0.43 109	0.45 223	0.28 191	0.70 240	0.34 118	0.94 208	0.76 150	0.75 167	0.80 124	0.65 156	0.49 148	0.64 156	0.51 216	0.20 221	0.14 178	0.22 230	0.19 209	0.18 157	0.18 176

CRFU-Net	0.57 257	0.27 226	0.57 229	0.46 242	0.30 224	1.20 341	0.52 279	1.10 263	0.56 81	1.00 294	0.98 209	1.06 291	0.79 289	0.81 238	0.71 268	0.21 235	0.19 268	0.18 119	0.16 123	0.18 157	0.19 204

test_5	0.43 143	0.24 180	0.43 109	0.52 308	0.28 191	0.28 32	0.42 229	0.72 132	0.82 178	0.62 83	0.91 175	0.72 187	0.55 179	0.79 234	0.35 111	0.14 32	0.11 57	0.18 119	0.18 185	0.18 157	0.16 145

BSDual-CNN	0.46 165	0.25 198	0.43 109	0.45 223	0.28 191	0.77 256	0.40 210	0.94 208	0.76 150	0.75 167	0.80 124	0.76 208	0.54 177	0.64 156	0.43 170	0.20 221	0.14 178	0.22 230	0.19 209	0.18 157	0.18 176

hknet	0.49 198	0.25 198	0.51 201	0.45 223	0.29 214	0.77 256	0.40 210	0.94 208	0.83 183	0.75 167	0.80 124	0.97 267	0.61 207	0.73 207	0.45 188	0.18 171	0.14 178	0.22 230	0.19 209	0.18 157	0.18 176

psmg	0.49 198	0.25 198	0.43 109	0.41 132	0.28 191	0.85 285	0.43 230	0.99 225	0.76 150	0.91 257	0.94 183	0.76 208	0.54 177	0.64 156	0.43 170	0.20 221	0.15 202	0.20 179	0.20 231	0.18 157	0.18 176

CSP-Net	0.56 252	0.27 226	0.49 182	0.41 132	0.28 191	1.22 342	0.50 262	1.23 313	0.72 132	0.95 276	0.95 190	0.89 250	0.62 212	0.83 247	0.62 246	0.26 287	0.17 243	0.17 85	0.17 163	0.18 157	0.17 162

GwcNet-ADL	0.44 149	0.22 128	0.48 172	0.45 223	0.30 224	0.40 102	0.37 165	0.92 202	0.97 254	0.71 141	0.78 113	0.61 132	0.42 116	0.62 139	0.50 208	0.19 200	0.14 178	0.15 42	0.14 72	0.18 157	0.18 176

GANet-ADL	0.42 137	0.25 198	0.45 130	0.43 187	0.29 214	0.54 159	0.35 135	0.89 193	0.86 198	0.63 90	0.72 85	0.68 167	0.42 116	0.52 61	0.41 161	0.21 235	0.14 178	0.15 42	0.13 50	0.18 157	0.19 204

PSM-AAD	0.48 182	0.20 70	0.37 44	0.43 187	0.23 69	0.56 179	0.50 262	0.65 72	0.70 121	1.07 318	1.12 260	0.58 109	0.92 318	0.61 133	0.32 74	0.15 79	0.11 57	0.25 269	0.26 306	0.18 157	0.43 352

RAFT_R40	0.40 120	0.19 49	0.44 119	0.43 187	0.25 112	0.23 5	0.26 37	0.67 91	0.67 115	0.98 286	0.78 113	0.72 187	0.43 123	0.76 220	0.35 111	0.16 110	0.11 57	0.20 179	0.16 123	0.18 157	0.14 87

GES	0.44 149	0.23 145	0.57 229	0.40 108	0.30 224	0.59 194	0.36 153	0.96 216	0.68 116	0.74 165	0.83 139	0.47 69	0.48 145	0.67 178	0.43 170	0.22 253	0.16 229	0.17 85	0.16 123	0.18 157	0.23 257

222	1.18 360	0.22 128	0.44 119	0.37 45	0.22 42	0.79 263	0.37 165	1.31 334	0.89 221	0.92 265	1.08 251	0.72 187	0.71 266	0.66 168	13.89 414	0.20 221	0.15 202	0.17 85	0.16 123	0.18 157	0.19 204

test_xeample	1.01 341	0.21 101	0.42 100	0.35 29	0.21 29	0.71 245	0.39 204	1.23 313	0.86 198	0.81 192	1.04 235	0.69 171	0.61 207	0.69 189	10.93 411	0.19 200	0.15 202	0.18 119	0.17 163	0.18 157	0.17 162

RAFT + AFF	0.53 230	0.29 248	0.75 297	0.51 297	0.32 253	0.63 216	0.60 303	1.00 228	0.91 228	0.78 180	0.87 159	0.83 228	0.58 192	0.80 235	0.47 202	0.17 143	0.20 276	0.23 244	0.22 263	0.18 157	0.18 176

FENet	0.42 137	0.22 128	0.38 53	0.39 85	0.24 86	0.55 164	0.32 102	0.79 162	0.70 121	0.71 141	0.72 85	0.63 139	0.57 185	0.62 139	0.44 182	0.19 200	0.13 152	0.19 155	0.17 163	0.18 157	0.19 204

ac_64	0.52 227	0.22 128	0.50 194	0.45 223	0.28 191	0.80 266	0.45 238	1.02 238	0.61 87	0.91 257	0.83 139	1.07 296	0.68 248	0.74 213	0.70 264	0.21 235	0.18 254	0.20 179	0.19 209	0.18 157	0.15 106

ACVNet	0.46 165	0.23 145	0.36 34	0.39 85	0.28 191	0.58 185	0.40 210	0.87 187	0.80 171	0.64 99	0.96 194	0.79 216	0.60 202	0.63 149	0.67 257	0.17 143	0.15 202	0.16 60	0.15 94	0.18 157	0.15 106

GANet-RSSM	0.47 175	0.21 101	0.37 44	0.38 66	0.25 112	0.58 185	0.36 153	1.07 254	0.78 163	0.68 124	1.01 219	0.86 236	0.67 242	0.62 139	0.44 182	0.21 235	0.15 202	0.18 119	0.18 185	0.18 157	0.17 162

AANet_RVC	0.57 257	0.32 261	0.54 215	0.45 223	0.27 172	0.57 183	0.48 252	1.00 228	1.28 340	0.86 226	1.33 307	0.87 241	0.58 192	1.07 313	0.75 275	0.18 171	0.12 98	0.15 42	0.13 50	0.18 157	0.18 176

iResNetv2_ROB	0.52 227	0.27 226	0.69 280	0.38 66	0.25 112	0.62 207	0.35 135	1.17 290	1.01 274	0.99 289	1.06 245	0.88 246	0.67 242	0.66 168	0.39 153	0.19 200	0.13 152	0.15 42	0.11 15	0.18 157	0.16 145

DN-CSS_ROB	0.43 143	0.26 212	0.62 244	0.40 108	0.29 214	0.44 126	0.27 43	0.77 155	0.75 144	0.72 152	1.09 255	0.48 73	0.43 123	0.69 189	0.37 139	0.15 79	0.12 98	0.21 218	0.19 209	0.18 157	0.16 145

MyStereo8	0.40 120	0.20 70	0.54 215	0.41 132	0.29 214	0.53 155	0.29 57	0.65 72	0.49 61	0.71 141	0.98 209	0.58 109	0.43 123	0.50 52	0.51 216	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.19 191	0.19 204

whm_eth	0.48 182	0.30 254	0.74 294	0.46 242	0.38 290	0.37 86	0.37 165	0.79 162	0.78 163	0.82 201	1.74 351	0.37 33	0.38 92	0.60 126	0.38 147	0.18 171	0.16 229	0.20 179	0.20 231	0.19 191	0.22 250

riskmin	0.38 94	0.20 70	0.39 70	0.32 8	0.23 69	0.53 155	0.30 70	0.63 61	0.80 171	0.49 51	0.56 53	0.73 196	0.58 192	0.55 71	0.36 127	0.17 143	0.11 57	0.19 155	0.13 50	0.19 191	0.20 224

AAGNet	1.43 373	0.20 70	0.48 172	0.44 202	0.25 112	0.29 36	0.31 86	0.65 72	0.68 116	0.97 282	0.86 155	0.67 166	0.62 212	0.64 156	20.63 419	0.16 110	0.11 57	0.19 155	0.15 94	0.19 191	0.12 33

SST-Stereo	0.40 120	0.19 49	0.45 130	0.42 169	0.25 112	0.25 15	0.21 4	0.66 81	0.47 59	1.08 321	0.79 122	0.72 187	0.43 123	0.77 227	0.35 111	0.16 110	0.11 57	0.20 179	0.16 123	0.19 191	0.15 106

DeepStereo_RVC	0.36 65	0.21 101	0.47 156	0.40 108	0.24 86	0.26 17	0.22 8	0.60 46	0.38 35	0.69 129	0.67 78	0.57 101	0.51 161	0.56 79	0.39 153	0.16 110	0.12 98	0.18 119	0.15 94	0.19 191	0.18 176

ICVP	0.46 165	0.25 198	0.38 53	0.48 256	0.28 191	0.58 185	0.43 230	1.00 228	0.70 121	0.67 118	0.95 190	0.75 202	0.55 179	0.53 66	0.54 229	0.23 258	0.17 243	0.19 155	0.17 163	0.19 191	0.20 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 341	0.22 128	0.43 109	0.36 37	0.21 29	0.82 279	0.36 153	1.32 335	0.88 211	0.71 141	0.94 183	0.97 267	0.63 218	0.64 156	10.58 410	0.20 221	0.16 229	0.18 119	0.17 163	0.19 191	0.19 204

UPFNet	0.53 230	0.24 180	0.51 201	0.45 223	0.38 290	0.84 284	0.49 258	0.99 225	0.75 144	0.87 233	0.88 166	0.86 236	0.64 228	0.80 235	0.71 268	0.20 221	0.20 276	0.20 179	0.20 231	0.19 191	0.15 106

HGLStereo	0.56 252	0.28 240	0.57 229	0.50 285	0.37 282	0.80 266	0.45 238	1.02 238	0.78 163	0.86 226	1.14 268	0.89 250	0.82 297	0.76 220	0.73 271	0.21 235	0.20 276	0.19 155	0.18 185	0.19 191	0.21 237

DMCA	0.45 159	0.26 212	0.50 194	0.38 66	0.28 191	0.51 146	0.34 118	0.93 204	0.68 116	0.75 167	0.83 139	0.79 216	0.53 166	0.51 56	0.54 229	0.21 235	0.16 229	0.21 218	0.16 123	0.19 191	0.21 237

HITNet	0.41 131	0.26 212	0.45 130	0.33 10	0.17 3	0.63 216	0.30 70	0.93 204	0.64 105	0.71 141	0.82 134	0.64 146	0.52 163	0.59 120	0.43 170	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.13 50	0.19 191	0.12 33
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
LE_ROB	4.42 407	0.24 180	2.75 391	0.42 169	0.23 69	1.57 366	0.90 357	1.71 380	17.88 422	16.56 424	4.88 408	5.17 405	18.85 424	1.63 366	14.62 415	0.17 143	0.14 178	0.16 60	0.16 123	0.19 191	0.17 162

mmm	0.44 149	0.27 226	0.46 146	0.38 66	0.24 86	0.61 200	0.35 135	0.94 208	0.53 69	0.72 152	1.05 239	0.63 139	0.50 158	0.57 89	0.45 188	0.18 171	0.15 202	0.23 244	0.20 231	0.20 204	0.18 176

1111x	0.55 241	0.22 128	0.46 146	0.38 66	0.20 20	0.66 230	0.43 230	1.23 313	0.99 263	0.71 141	0.99 214	0.95 263	0.69 252	0.90 272	1.08 339	0.18 171	0.17 243	0.18 119	0.19 209	0.20 204	0.18 176

iinet-f	0.67 283	0.26 212	2.15 387	0.39 85	0.31 241	1.19 340	0.56 295	0.84 174	0.84 186	0.80 184	1.17 280	1.05 290	0.84 303	0.71 197	1.21 349	0.20 221	0.18 254	0.17 85	0.15 94	0.20 204	0.20 224

ssnet_v2	0.58 263	0.28 240	0.56 226	0.43 187	0.29 214	0.95 299	0.59 301	1.13 273	0.99 263	0.93 266	0.80 124	0.99 271	0.64 228	0.82 240	0.94 319	0.25 277	0.22 289	0.23 244	0.24 287	0.20 204	0.19 204

DAS	0.51 218	0.25 198	0.60 239	0.48 256	0.31 241	0.58 185	0.41 222	0.83 171	0.97 254	0.89 245	1.12 260	0.70 173	0.75 275	0.82 240	0.43 170	0.17 143	0.13 152	0.18 119	0.15 94	0.20 204	0.18 176

SepStereo	0.51 218	0.25 198	0.60 239	0.48 256	0.31 241	0.58 185	0.41 222	0.83 171	0.97 254	0.89 245	1.12 260	0.70 173	0.75 275	0.93 287	0.43 170	0.17 143	0.13 152	0.18 119	0.15 94	0.20 204	0.18 176

Patchmatch Stereo++	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.58 106	0.36 127	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.31 86	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.56 79	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

ROB_FTStereo_v2	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.31 86	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.57 101	0.38 92	0.57 89	0.36 127	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

ROB_FTStereo	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.25 15	0.21 4	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.57 89	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

HUI-Stereo	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.60 46	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.50 52	0.35 111	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

iGMRVC	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.30 70	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.58 106	0.36 127	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

iRAFT	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.58 109	0.38 92	0.58 106	0.36 127	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

RAFT-IKP	0.35 47	0.23 145	0.47 156	0.41 132	0.22 42	0.24 7	0.28 50	0.59 37	0.36 21	0.63 90	0.73 89	0.57 101	0.38 92	0.58 106	0.36 127	0.18 171	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.20 204	0.15 106

MMNet	0.55 241	0.25 198	0.61 241	0.43 187	0.34 269	1.07 321	0.39 204	0.87 187	0.91 228	0.91 257	0.93 182	0.86 236	0.76 278	0.81 238	0.76 276	0.15 79	0.14 178	0.18 119	0.19 209	0.20 204	0.16 145

UNet	0.54 240	0.26 212	0.66 267	0.44 202	0.40 300	0.99 308	0.41 222	0.98 223	0.75 144	0.83 213	0.89 170	1.04 286	0.72 270	0.73 207	0.62 246	0.19 200	0.14 178	0.20 179	0.17 163	0.20 204	0.17 162

PSMNet-RSSM	0.48 182	0.22 128	0.38 53	0.42 169	0.25 112	0.50 142	0.37 165	1.10 263	0.77 157	0.70 135	1.06 245	0.84 232	0.64 228	0.62 139	0.47 202	0.23 258	0.15 202	0.23 244	0.25 296	0.20 204	0.19 204

StereoDRNet-Refined	0.58 263	0.32 261	0.54 215	0.46 242	0.30 224	0.96 302	0.40 210	1.00 228	0.94 245	1.12 327	1.08 251	0.96 265	0.67 242	0.90 272	0.89 313	0.17 143	0.13 152	0.22 230	0.21 248	0.20 204	0.19 204
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
fast-acv-ft	0.64 278	0.30 254	0.73 290	0.45 223	0.34 269	1.17 337	0.49 258	0.86 180	0.98 258	1.02 301	1.36 310	1.29 322	0.85 304	0.76 220	0.81 286	0.21 235	0.23 299	0.23 244	0.23 274	0.21 222	0.20 224

ToySt	0.49 198	0.27 226	0.75 297	0.40 108	0.27 172	0.64 222	0.49 258	0.84 174	0.77 157	0.60 77	0.83 139	0.88 246	0.66 239	0.70 192	0.56 235	0.16 110	0.17 243	0.21 218	0.20 231	0.21 222	0.19 204

AASNet	0.53 230	0.25 198	0.52 206	0.49 271	0.32 253	0.74 250	0.40 210	1.50 363	0.86 198	0.86 226	0.92 179	0.64 146	0.59 198	0.59 120	0.79 281	0.23 258	0.19 268	0.20 179	0.16 123	0.21 222	0.19 204

ADLNet2	0.55 241	0.25 198	0.65 262	0.47 251	0.30 224	0.83 281	0.50 262	1.05 250	0.95 250	0.80 184	0.98 209	0.99 271	0.69 252	0.77 227	0.73 271	0.20 221	0.16 229	0.17 85	0.18 185	0.21 222	0.21 237

LCNet	0.41 131	0.20 70	0.32 17	0.44 202	0.24 86	0.47 135	0.29 57	0.67 91	0.53 69	0.72 152	1.03 231	0.66 161	0.60 202	0.58 106	0.34 96	0.14 32	0.10 9	0.19 155	0.19 209	0.21 222	0.36 325

CRE-IMP	0.36 65	0.23 145	0.49 182	0.42 169	0.24 86	0.41 115	0.21 4	0.57 31	0.41 42	0.65 106	0.72 85	0.53 87	0.37 89	0.61 133	0.38 147	0.17 143	0.11 57	0.19 155	0.15 94	0.21 222	0.18 176

GEStereo_RVC	0.55 241	0.29 248	0.63 252	0.49 271	0.31 241	0.70 240	0.54 286	1.22 309	0.92 233	0.82 201	0.85 152	0.85 234	0.63 218	0.90 272	0.65 252	0.24 267	0.16 229	0.19 155	0.16 123	0.21 222	0.22 250

RALAANet	0.38 94	0.23 145	0.48 172	0.42 169	0.29 214	0.35 78	0.25 31	0.86 180	0.64 105	0.67 118	0.65 70	0.60 128	0.29 42	0.60 126	0.34 96	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.21 222	0.13 58

sCroCo_RVC	0.35 47	0.28 240	0.69 280	0.51 297	0.39 295	0.41 115	0.31 86	0.49 13	0.45 55	0.31 8	0.48 30	0.38 37	0.32 61	0.46 37	0.32 74	0.21 235	0.22 289	0.19 155	0.19 209	0.21 222	0.20 224

ADLNet	0.55 241	0.27 226	0.51 201	0.44 202	0.35 275	0.78 260	0.46 241	1.08 258	0.86 198	0.99 289	0.98 209	0.92 258	0.63 218	0.69 189	0.81 286	0.22 253	0.16 229	0.22 230	0.22 263	0.21 222	0.21 237

HCRNet	0.44 149	0.34 274	0.41 81	0.53 313	0.26 148	0.53 155	0.29 57	0.83 171	0.63 98	0.71 141	0.81 131	0.77 214	0.50 158	0.66 168	0.36 127	0.24 267	0.16 229	0.24 258	0.20 231	0.21 222	0.18 176

psm_up	0.55 241	0.26 212	0.47 156	0.49 271	0.32 253	0.65 227	0.56 295	1.04 245	0.82 178	0.82 201	0.88 166	1.01 277	0.94 324	0.74 213	0.61 244	0.21 235	0.25 314	0.26 283	0.23 274	0.21 222	0.20 224

DSFCA	0.55 241	0.25 198	0.62 244	0.40 108	0.36 277	0.74 250	0.52 279	1.04 245	0.82 178	1.06 315	0.84 144	0.89 250	0.63 218	0.99 297	0.58 236	0.25 277	0.21 283	0.21 218	0.21 248	0.21 222	0.19 204

CFNet	0.51 218	0.29 248	0.46 146	0.41 132	0.27 172	0.70 240	0.32 102	1.13 273	1.00 270	0.72 152	1.07 248	0.85 234	0.60 202	0.76 220	0.52 223	0.19 200	0.14 178	0.23 244	0.23 274	0.21 222	0.16 145

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 230	0.32 261	0.64 257	0.44 202	0.30 224	0.66 230	0.44 236	1.04 245	0.88 211	0.91 257	0.91 175	0.99 271	0.60 202	0.68 186	0.60 243	0.21 235	0.17 243	0.22 230	0.22 263	0.21 222	0.21 237
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.58 263	0.28 240	0.47 156	0.49 271	0.32 253	0.77 256	0.50 262	0.99 225	0.92 233	1.04 310	1.14 268	1.21 314	0.69 252	0.88 265	0.69 261	0.20 221	0.20 276	0.22 230	0.22 263	0.21 222	0.18 176

mmx	0.53 230	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	1.16 285	1.03 282	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	1.01 300	0.88 302	0.20 221	0.15 202	0.25 269	0.21 248	0.22 238	0.20 224

xxx	0.53 230	0.26 212	0.49 182	0.37 45	0.25 112	0.55 164	0.37 165	1.16 285	1.03 282	0.73 159	0.96 194	0.71 177	0.53 166	1.01 300	0.88 302	0.20 221	0.15 202	0.25 269	0.21 248	0.22 238	0.20 224

CASS	0.45 159	0.27 226	0.42 100	0.48 256	0.22 42	0.61 200	0.34 118	0.97 220	0.62 88	0.71 141	0.85 152	0.61 132	0.55 179	0.57 89	0.41 161	0.29 306	0.16 229	0.22 230	0.18 185	0.22 238	0.28 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 277	0.28 240	0.99 328	0.40 108	0.30 224	1.03 315	0.56 295	1.10 263	0.99 263	0.97 282	1.22 288	1.06 291	0.69 252	1.07 313	0.95 322	0.19 200	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.22 238	0.21 237

NINENet	0.50 211	0.29 248	0.51 201	0.45 223	0.32 253	0.70 240	0.34 118	1.10 263	0.88 211	0.80 184	0.94 183	0.65 156	0.49 148	0.73 207	0.51 216	0.22 253	0.20 276	0.25 269	0.18 185	0.22 238	0.21 237

dd	0.43 143	0.38 295	0.55 220	0.44 202	0.25 112	0.47 135	0.38 185	0.70 123	1.05 291	0.59 73	0.65 70	0.42 49	0.39 104	0.66 168	0.50 208	0.24 267	0.15 202	0.21 218	0.15 94	0.22 238	0.18 176

PSMNet-ADL	0.48 182	0.27 226	0.40 77	0.48 256	0.30 224	0.68 236	0.37 165	0.90 197	0.80 171	0.61 82	0.80 124	0.92 258	0.62 212	0.72 202	0.63 249	0.23 258	0.18 254	0.18 119	0.20 231	0.22 238	0.20 224

TestStereo	0.38 94	0.31 259	0.40 77	0.45 223	0.20 20	0.40 102	0.37 165	0.66 81	0.65 110	0.53 62	0.78 113	0.47 69	0.40 109	0.55 71	0.37 139	0.18 171	0.13 152	0.20 179	0.15 94	0.22 238	0.13 58

ADCRef	0.80 312	0.43 310	1.32 361	0.50 285	0.45 329	1.07 321	0.51 276	1.07 254	0.98 258	1.17 332	1.42 322	0.87 241	0.91 315	0.85 259	3.19 388	0.18 171	0.16 229	0.23 244	0.23 274	0.22 238	0.21 237

AACVNet	0.50 211	0.23 145	0.49 182	0.46 242	0.29 214	0.52 149	0.38 185	0.90 197	0.55 77	0.81 192	1.03 231	1.00 274	0.70 262	0.83 247	0.54 229	0.21 235	0.18 254	0.24 258	0.18 185	0.23 247	0.20 224

LMCR-Stereo	0.53 230	0.30 254	0.53 212	0.58 332	0.30 224	0.83 281	0.36 153	1.19 295	0.76 150	0.88 241	1.04 235	0.56 96	0.62 212	0.82 240	0.67 257	0.19 200	0.15 202	0.19 155	0.14 72	0.23 247	0.17 162

Anonymous3	0.46 165	0.34 274	0.86 317	0.50 285	0.37 282	0.81 271	0.50 262	0.72 132	0.65 110	0.51 56	0.65 70	0.45 61	0.45 135	0.64 156	0.38 147	0.24 267	0.24 306	0.22 230	0.21 248	0.23 247	0.23 257

Syn2CoEx	0.71 294	0.51 331	0.95 323	0.64 347	0.45 329	0.91 291	0.53 282	1.48 360	1.13 315	0.93 266	1.35 309	1.02 282	0.99 332	0.92 282	0.80 283	0.30 312	0.27 324	0.28 302	0.24 287	0.23 247	0.24 263

GwcNet	0.69 288	0.36 283	1.10 336	0.51 297	0.42 313	1.08 325	0.50 262	1.21 301	1.16 319	1.00 294	1.37 313	1.06 291	0.79 289	0.92 282	0.94 319	0.25 277	0.24 306	0.24 258	0.22 263	0.23 247	0.26 273

CFNet-ft	0.48 182	0.23 145	0.36 34	0.40 108	0.26 148	0.64 222	0.37 165	0.87 187	0.85 193	0.64 99	1.00 216	1.01 277	0.64 228	0.61 133	0.53 226	0.23 258	0.15 202	0.24 258	0.21 248	0.23 247	0.18 176

MSMDNet	0.48 182	0.24 180	0.52 206	0.39 85	0.27 172	0.63 216	0.30 70	0.96 216	0.96 251	0.86 226	1.07 248	0.79 216	0.44 131	0.57 89	0.43 170	0.17 143	0.12 98	0.20 179	0.16 123	0.23 247	0.19 204

CFNet_RVC	0.48 182	0.23 145	0.36 34	0.40 108	0.26 148	0.64 222	0.37 165	0.87 187	0.85 193	0.64 99	1.00 216	1.01 277	0.64 228	0.61 133	0.53 226	0.23 258	0.15 202	0.24 258	0.21 248	0.23 247	0.18 176

AdaStereo	0.50 211	0.32 261	0.47 156	0.48 256	0.25 112	0.67 234	0.32 102	1.17 290	0.88 211	0.75 167	0.99 214	0.75 202	0.49 148	0.67 178	0.46 198	0.27 294	0.12 98	0.28 302	0.18 185	0.23 247	0.18 176
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.
NaN_ROB	0.69 288	0.44 314	0.69 280	0.51 297	0.33 262	0.97 303	1.06 368	1.22 309	1.19 324	1.24 342	0.96 194	1.08 298	0.78 287	1.20 329	0.67 257	0.24 267	0.30 334	0.23 244	0.24 287	0.23 247	0.25 269

ttt	0.51 218	0.25 198	0.43 109	0.38 66	0.24 86	0.65 227	0.38 185	1.18 293	1.05 291	0.72 152	1.08 251	0.63 139	0.49 148	0.84 252	0.59 240	0.24 267	0.21 283	0.22 230	0.20 231	0.24 257	0.24 263

PCWNet_CMD	0.48 182	0.24 180	0.52 206	0.39 85	0.27 172	0.63 216	0.30 70	0.95 214	0.96 251	0.86 226	1.07 248	0.79 216	0.44 131	0.57 89	0.43 170	0.17 143	0.12 98	0.21 218	0.16 123	0.24 257	0.19 204

CFNet_pseudo	0.46 165	0.24 180	0.52 206	0.37 45	0.27 172	0.58 185	0.30 70	0.86 180	0.88 211	0.82 201	1.03 231	0.75 202	0.47 141	0.58 106	0.44 182	0.17 143	0.12 98	0.24 258	0.16 123	0.24 257	0.19 204

GMStereo	0.39 108	0.37 286	0.54 215	0.40 108	0.26 148	0.42 120	0.36 153	0.59 37	1.04 286	0.55 66	0.51 38	0.37 33	0.35 77	0.54 69	0.41 161	0.19 200	0.13 152	0.16 60	0.17 163	0.24 257	0.18 176
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 241	0.37 286	0.76 302	0.44 202	0.31 241	0.60 199	0.44 236	0.96 216	0.86 198	0.99 289	0.90 173	0.96 265	0.58 192	0.71 197	0.61 244	0.25 277	0.23 299	0.26 283	0.32 335	0.24 257	0.23 257

BEATNet_4x	0.46 165	0.32 261	0.56 226	0.37 45	0.19 9	0.63 216	0.35 135	1.01 235	0.72 132	0.77 177	0.83 139	0.70 173	0.59 198	0.68 186	0.53 226	0.16 110	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.24 257	0.16 145

ccs_rob	0.46 165	0.24 180	0.52 206	0.37 45	0.27 172	0.58 185	0.31 86	0.86 180	0.88 211	0.82 201	1.02 227	0.75 202	0.47 141	0.58 106	0.44 182	0.17 143	0.12 98	0.24 258	0.16 123	0.24 257	0.19 204

DISCO	0.70 290	0.26 212	0.68 274	0.44 202	0.31 241	1.14 332	0.51 276	1.23 313	1.23 330	0.81 192	1.05 239	1.50 352	0.85 304	1.82 375	1.03 333	0.19 200	0.15 202	0.18 119	0.16 123	0.24 257	0.23 257

UCFNet_RVC	0.49 198	0.26 212	0.35 29	0.39 85	0.26 148	0.64 222	0.36 153	1.15 282	0.84 186	0.67 118	0.88 166	0.88 246	0.59 198	0.58 106	0.45 188	0.24 267	0.17 243	0.27 295	0.27 311	0.25 265	0.23 257

DRN-Test	0.66 282	0.32 261	0.66 267	0.50 285	0.39 295	1.15 334	0.61 308	1.49 362	1.01 274	1.12 327	1.08 251	1.06 291	0.69 252	0.77 227	0.94 319	0.23 258	0.17 243	0.26 283	0.25 296	0.25 265	0.21 237

MDST_ROB	0.91 333	0.27 226	0.85 312	0.63 346	0.41 307	2.53 385	0.71 335	1.60 373	1.13 315	2.83 394	1.73 349	0.97 267	0.69 252	1.61 363	0.73 271	0.25 277	0.22 289	0.32 323	0.28 316	0.25 265	0.24 263

SGM_RVC	0.97 338	0.28 240	0.41 81	0.39 85	0.22 42	1.55 364	0.73 337	1.51 366	1.25 336	2.25 384	1.92 359	2.58 382	1.56 371	2.02 382	1.19 348	0.27 294	0.27 324	0.27 295	0.25 296	0.25 265	0.25 269
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoVision	0.42 137	0.28 240	0.45 130	0.49 271	0.28 191	0.38 98	0.38 185	0.72 132	0.62 88	0.44 42	1.14 268	0.54 91	0.39 104	0.56 79	0.34 96	0.21 235	0.24 306	0.25 269	0.24 287	0.26 269	0.16 145

CFNet_ucs	0.50 211	0.24 180	0.55 220	0.38 66	0.31 241	0.58 185	0.33 111	0.98 223	0.93 238	0.88 241	1.19 286	0.80 224	0.49 148	0.63 149	0.43 170	0.21 235	0.15 202	0.26 283	0.18 185	0.26 269	0.22 250

Wz-Net-LNSev	0.71 294	0.51 331	1.36 367	0.50 285	0.41 307	1.15 334	0.69 326	1.21 301	1.07 304	1.02 301	1.12 260	1.08 298	0.87 309	0.89 270	0.89 313	0.24 267	0.22 289	0.21 218	0.19 209	0.26 269	0.26 273

DMCA-RVC	0.51 218	0.30 254	0.59 234	0.50 285	0.32 253	0.54 159	0.38 185	0.86 180	0.68 116	0.94 269	0.86 155	0.91 256	0.68 248	0.70 192	0.59 240	0.23 258	0.18 254	0.31 318	0.23 274	0.26 269	0.19 204

FADNet-RVC-Resample	0.56 252	0.33 269	1.16 342	0.49 271	0.34 269	0.71 245	0.43 230	1.01 235	0.93 238	0.82 201	0.87 159	0.74 201	0.67 242	0.73 207	0.45 188	0.18 171	0.18 254	0.26 283	0.27 311	0.26 269	0.27 280

PA-Net	0.67 283	0.43 310	0.83 310	0.50 285	0.53 347	0.94 296	0.68 322	1.10 263	1.14 317	0.80 184	0.88 166	0.87 241	0.77 282	1.02 305	0.88 302	0.24 267	0.41 369	0.29 310	0.44 361	0.26 269	0.34 318
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 257	0.33 269	0.49 182	0.51 297	0.30 224	0.66 230	0.73 337	1.03 242	1.01 274	0.82 201	1.10 257	0.84 232	0.70 262	0.86 261	0.58 236	0.28 300	0.17 243	0.25 269	0.22 263	0.26 269	0.19 204

DeepPruner_ROB	0.53 230	0.34 274	0.59 234	0.41 132	0.30 224	0.50 142	0.43 230	1.19 295	0.70 121	0.85 221	1.05 239	0.86 236	0.55 179	0.84 252	0.51 216	0.29 306	0.23 299	0.22 230	0.22 263	0.26 269	0.25 269

PSMNet_ROB	0.64 278	0.37 286	0.65 262	0.56 325	0.42 313	0.97 303	0.83 347	1.21 301	0.92 233	0.79 182	1.02 227	1.08 298	0.63 218	0.82 240	0.91 317	0.29 306	0.20 276	0.31 318	0.31 329	0.26 269	0.23 257

CBMV	0.64 278	0.35 278	0.41 81	0.42 169	0.25 112	1.01 310	0.77 341	1.13 273	1.09 309	1.17 332	1.22 288	1.04 286	0.75 275	0.88 265	0.63 249	0.28 300	0.30 334	0.34 330	0.30 322	0.26 269	0.26 273
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
aanetorigin	0.83 322	0.56 344	1.87 382	0.49 271	0.38 290	0.56 179	0.66 315	0.70 123	1.00 270	2.42 387	2.02 363	1.31 325	1.18 350	0.93 287	1.13 345	0.20 221	0.18 254	0.20 179	0.19 209	0.27 279	0.30 300

StereoDRNet	0.64 278	0.33 269	0.68 274	0.51 297	0.43 318	1.03 315	0.53 282	1.47 359	0.99 263	1.10 325	0.87 159	1.07 296	0.71 266	0.82 240	0.88 302	0.23 258	0.19 268	0.25 269	0.23 274	0.27 279	0.19 204

Wz-Net-MNSev	0.76 304	0.40 303	1.34 362	0.50 285	0.40 300	1.44 358	0.83 347	1.15 282	1.16 319	1.25 343	1.20 287	1.13 309	0.81 293	1.16 324	1.00 332	0.22 253	0.19 268	0.24 258	0.23 274	0.28 281	0.26 273

FAT-Stereo	0.73 300	0.33 269	0.75 297	0.49 271	0.37 282	0.71 245	0.59 301	1.36 345	1.30 342	1.03 309	1.40 319	1.59 361	1.15 346	0.87 262	0.86 295	0.28 300	0.28 326	0.28 302	0.23 274	0.28 281	0.38 337

ADCP+	1.06 349	0.35 278	1.51 374	0.49 271	0.51 343	1.45 359	0.55 290	1.25 323	1.03 282	1.16 331	1.15 273	1.10 302	1.07 340	1.56 360	6.75 407	0.19 200	0.16 229	0.23 244	0.21 248	0.28 281	0.21 237

dad	0.58 263	0.50 328	0.64 257	0.43 187	0.30 224	0.59 194	0.36 153	0.78 160	1.25 336	1.01 299	1.17 280	1.15 312	0.53 166	0.68 186	0.50 208	0.35 343	0.23 299	0.37 339	0.21 248	0.29 284	0.20 224

SACVNet	0.58 263	0.34 274	0.55 220	0.55 322	0.36 277	0.63 216	0.48 252	1.13 273	0.77 157	1.02 301	1.06 245	1.02 282	0.74 273	0.90 272	0.51 216	0.27 294	0.21 283	0.25 269	0.24 287	0.29 284	0.36 325

pcwnet_v2	0.58 263	0.28 240	0.84 311	0.45 223	0.35 275	0.61 200	0.35 135	1.27 326	1.21 327	0.99 289	1.27 297	0.72 187	0.58 192	0.67 178	0.48 205	0.27 294	0.21 283	0.24 258	0.23 274	0.29 284	0.29 293

APVNet	0.71 294	0.37 286	0.89 320	0.56 325	0.45 329	1.18 339	0.68 322	1.41 353	0.85 193	0.81 192	1.15 273	1.04 286	0.81 293	1.10 318	1.17 346	0.26 287	0.28 326	0.32 323	0.31 329	0.29 284	0.30 300

hitnet-ft	0.55 241	0.27 226	0.39 70	0.41 132	0.28 191	0.78 260	0.40 210	0.92 202	0.90 223	0.82 201	1.01 219	1.13 309	0.70 262	0.78 231	0.67 257	0.28 300	0.20 276	0.28 302	0.22 263	0.29 284	0.26 273

Nwc_Net	0.78 308	0.38 295	0.73 290	0.60 340	0.55 351	1.05 320	0.55 290	1.67 378	1.05 291	0.88 241	1.86 358	1.40 343	1.09 341	1.10 318	0.87 299	0.30 312	0.25 314	0.36 335	0.38 347	0.29 284	0.29 293

ADCL	1.04 346	0.38 295	1.35 363	0.50 285	0.39 295	1.61 368	0.89 355	1.29 329	1.39 350	1.29 345	1.50 334	1.24 317	1.24 355	1.37 353	4.87 400	0.21 235	0.19 268	0.25 269	0.25 296	0.29 284	0.27 280

SGM-ForestM	4.04 405	0.32 261	0.46 146	0.43 187	0.27 172	7.50 412	1.45 395	3.84 405	4.24 403	8.19 415	6.76 412	19.00 423	9.08 412	10.74 416	6.62 406	0.31 315	0.33 353	0.32 323	0.32 335	0.29 284	0.29 293

PWC_ROB	0.87 325	0.52 337	1.28 356	0.50 285	0.32 253	0.91 291	0.37 165	1.36 345	1.46 357	1.61 360	2.59 378	1.16 313	1.01 335	1.34 347	1.40 360	0.25 277	0.18 254	0.28 302	0.20 231	0.29 284	0.28 287

Anonymous	0.39 108	0.27 226	0.66 267	0.53 313	0.43 318	0.55 164	0.49 258	0.63 61	0.50 62	0.37 17	0.42 20	0.33 18	0.42 116	0.56 79	0.38 147	0.20 221	0.19 268	0.17 85	0.18 185	0.30 293	0.24 263

AF-Net	0.81 315	0.39 299	0.68 274	0.64 347	0.54 349	0.91 291	0.51 276	1.61 374	1.31 343	0.96 277	2.02 363	1.46 346	1.26 358	1.11 320	0.99 329	0.32 327	0.24 306	0.39 344	0.27 311	0.30 293	0.25 269

RTSC	0.87 325	0.48 321	1.23 353	0.52 308	0.37 282	1.13 331	0.50 262	1.34 339	1.79 373	1.51 354	1.24 293	1.12 306	0.81 293	1.62 364	2.16 377	0.25 277	0.19 268	0.23 244	0.24 287	0.30 293	0.31 306

DeepPrunerF	0.89 329	0.52 337	3.43 395	0.68 362	0.81 371	0.72 248	0.72 336	1.22 309	1.99 378	0.93 266	1.01 219	0.87 241	0.86 306	1.08 315	0.95 322	0.34 339	0.28 326	0.43 350	0.39 351	0.30 293	0.32 310

SGM-Forest	0.62 276	0.32 261	0.39 70	0.43 187	0.30 224	1.02 312	0.55 290	1.09 262	1.05 291	1.06 315	1.18 282	1.10 302	0.67 242	0.88 265	0.62 246	0.31 315	0.33 353	0.33 328	0.30 322	0.30 293	0.28 287
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FADNet_RVC	0.55 241	0.37 286	1.17 347	0.44 202	0.31 241	0.56 179	0.34 118	1.06 253	0.88 211	0.67 118	0.90 173	0.61 132	0.65 234	0.93 287	0.70 264	0.21 235	0.18 254	0.26 283	0.23 274	0.31 298	0.28 287

FADNet-RVC	0.60 273	0.53 340	1.14 341	0.46 242	0.39 295	0.61 200	0.39 204	1.12 272	0.87 207	0.70 135	0.84 144	1.04 286	0.55 179	0.94 294	0.69 261	0.26 287	0.25 314	0.28 302	0.28 316	0.31 298	0.31 306

GANet	0.70 290	0.37 286	0.55 220	0.51 297	0.34 269	0.94 296	0.96 361	1.08 258	0.94 245	1.04 310	1.98 362	1.13 309	0.88 312	1.12 321	0.66 254	0.25 277	0.26 320	0.27 295	0.22 263	0.31 298	0.22 250

CVANet_RVC	0.57 257	0.33 269	0.44 119	0.47 251	0.32 253	0.67 234	0.61 308	1.05 250	0.93 238	0.85 221	1.04 235	1.01 277	0.73 271	0.83 247	0.52 223	0.29 306	0.19 268	0.27 295	0.25 296	0.31 298	0.21 237

XPNet_ROB	0.70 290	0.35 278	0.68 274	0.52 308	0.40 300	0.79 263	0.85 353	1.16 285	0.94 245	1.33 348	1.15 273	1.38 340	0.83 301	1.03 307	0.90 315	0.32 327	0.25 314	0.26 283	0.24 287	0.31 298	0.28 287

Wz-Net-SNSev	0.91 333	0.73 361	2.13 386	0.56 325	0.45 329	0.95 299	1.13 373	1.34 339	1.24 332	1.02 301	1.30 303	1.46 346	0.86 306	1.81 374	1.50 361	0.25 277	0.23 299	0.25 269	0.26 306	0.32 303	0.29 293

S-Stereo	0.74 301	0.35 278	0.96 325	0.56 325	0.45 329	0.82 279	0.60 303	1.24 320	1.60 368	0.96 277	1.41 321	1.12 306	0.94 324	0.80 235	1.04 336	0.26 287	0.31 344	0.28 302	0.25 296	0.32 303	0.47 362

edge stereo	0.76 304	0.38 295	0.74 294	0.52 308	0.43 318	0.80 266	0.53 282	1.28 328	1.06 298	1.28 344	1.38 318	1.81 365	1.11 343	1.08 315	0.85 294	0.33 333	0.32 347	0.41 348	0.28 316	0.32 303	0.36 325

NCCL2	0.72 298	0.41 306	0.65 262	0.64 347	0.44 325	0.98 307	1.20 376	1.11 268	1.00 270	0.98 286	0.96 194	1.49 351	0.87 309	0.90 272	0.79 281	0.31 315	0.26 320	0.39 344	0.39 351	0.32 303	0.32 310

MeshStereo	1.34 367	0.43 310	0.54 215	0.44 202	0.34 269	1.66 370	0.60 303	1.94 382	1.37 347	4.47 408	3.25 387	4.71 400	1.94 385	1.92 378	1.17 346	0.35 343	0.35 357	0.37 339	0.31 329	0.32 303	0.32 310
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
psmorigin	0.82 316	0.51 331	2.09 385	0.49 271	0.41 307	0.85 285	0.50 262	1.04 245	0.88 211	1.45 352	1.43 325	1.50 352	1.06 338	1.22 332	0.97 325	0.31 315	0.32 347	0.27 295	0.27 311	0.33 308	0.42 347

NCC-stereo	0.78 308	0.40 303	0.76 302	0.61 342	0.67 366	0.81 271	0.69 326	1.54 370	1.11 311	0.90 252	1.36 310	1.33 332	1.16 347	1.19 327	0.88 302	0.31 315	0.30 334	0.37 339	0.48 367	0.33 308	0.33 314

Abc-Net	0.78 308	0.40 303	0.76 302	0.61 342	0.67 366	0.81 271	0.69 326	1.54 370	1.11 311	0.90 252	1.36 310	1.33 332	1.16 347	1.19 327	0.88 302	0.31 315	0.30 334	0.37 339	0.48 367	0.33 308	0.33 314
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Anonymous Stereo	0.75 303	0.54 342	1.78 380	0.57 330	0.56 354	0.62 207	1.25 382	0.96 216	0.99 263	0.96 277	0.95 190	0.83 228	0.58 192	1.27 339	1.21 349	0.31 315	0.30 334	0.31 318	0.33 338	0.33 308	0.36 325

PS-NSSS	0.58 263	0.44 314	0.62 244	0.42 169	0.33 262	0.66 230	0.58 299	1.02 238	0.86 198	0.77 177	1.28 299	0.72 187	0.64 228	0.82 240	0.59 240	0.31 315	0.26 320	0.40 347	0.27 311	0.33 308	0.26 273

CBMV_ROB	0.59 270	0.37 286	0.38 53	0.39 85	0.28 191	0.74 250	0.28 50	1.00 228	0.98 258	0.94 269	1.25 295	0.81 226	0.78 287	0.87 262	0.50 208	0.36 346	0.37 360	0.43 350	0.40 354	0.33 308	0.30 300

ETE_ROB	0.70 290	0.49 324	0.73 290	0.56 325	0.36 277	0.79 263	0.87 354	1.14 279	0.93 238	1.19 334	1.18 282	1.39 341	0.82 297	0.99 297	0.80 283	0.26 287	0.21 283	0.31 318	0.26 306	0.33 308	0.34 318

RP	0.76 304	0.36 283	0.63 252	0.66 355	0.58 360	0.80 266	0.55 290	1.14 279	1.22 329	0.97 282	1.65 343	1.43 345	1.32 360	1.01 300	0.84 290	0.33 333	0.30 334	0.36 335	0.30 322	0.34 315	0.34 318

FBW_ROB	0.88 327	0.50 328	0.85 312	0.55 322	0.40 300	1.17 337	0.78 343	1.50 363	1.37 347	1.33 348	1.27 297	1.48 350	1.00 334	2.57 394	0.98 328	0.25 277	0.32 347	0.45 354	0.30 322	0.34 315	0.28 287

SANet	1.07 351	0.41 306	1.06 333	0.48 256	0.30 224	1.41 355	0.94 359	1.42 354	3.36 397	1.58 357	2.43 372	2.33 378	1.70 377	1.34 347	1.07 338	0.28 300	0.24 306	0.26 283	0.23 274	0.34 315	0.30 300

PWCDC_ROB	0.89 329	0.49 324	0.80 309	0.74 369	0.40 300	1.03 315	0.39 204	1.33 337	2.35 386	1.02 301	3.77 395	0.81 226	0.92 318	1.20 329	0.90 315	0.34 339	0.22 289	0.24 258	0.20 231	0.34 315	0.29 293

FINET	0.67 283	0.42 308	1.00 329	0.46 242	0.43 318	0.83 281	0.89 355	1.08 258	1.50 359	0.87 233	1.14 268	0.71 177	0.68 248	0.92 282	0.70 264	0.36 346	0.30 334	0.26 283	0.24 287	0.35 319	0.33 314

DANet	0.71 294	0.45 318	0.91 321	0.59 335	0.40 300	0.81 271	0.40 210	0.97 220	0.84 186	1.20 337	1.22 288	1.33 332	0.88 312	1.16 324	1.24 351	0.27 294	0.23 299	0.31 318	0.25 296	0.35 319	0.32 310
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 322	0.49 324	0.77 306	0.60 340	0.41 307	1.14 332	1.06 368	1.19 295	1.46 357	1.32 346	1.43 325	1.37 339	1.19 352	1.27 339	0.86 295	0.39 352	0.31 344	0.36 335	0.37 344	0.35 319	0.34 318

LALA_ROB	0.74 301	0.43 310	0.69 280	0.54 319	0.40 300	1.01 310	0.95 360	1.21 301	1.07 304	1.22 339	1.12 260	1.56 358	0.79 289	1.04 309	0.86 295	0.33 333	0.22 289	0.35 332	0.30 322	0.35 319	0.31 306

GMStereo_Zeroshot	0.49 198	0.44 314	0.74 294	0.49 271	0.27 172	0.56 179	0.29 57	0.73 139	0.76 150	0.86 226	0.94 183	0.91 256	0.36 86	0.74 213	0.43 170	0.26 287	0.14 178	0.26 283	0.15 94	0.36 323	0.18 176

UDGNet	0.48 182	0.77 364	0.50 194	0.48 256	0.31 241	0.41 115	0.34 118	0.70 123	0.92 233	0.65 106	0.60 60	0.58 109	0.43 123	0.63 149	0.41 161	0.32 327	0.15 202	0.66 375	0.19 209	0.36 323	0.21 237

RGC	0.79 311	0.59 348	0.71 287	0.65 352	0.65 365	0.92 295	0.58 299	1.29 329	1.05 291	1.07 318	1.45 330	1.47 349	1.03 336	1.21 331	0.88 302	0.32 327	0.30 334	0.48 361	0.40 354	0.37 325	0.37 331

ADCMid	1.14 355	0.52 337	2.23 388	0.53 313	0.43 318	1.07 321	0.75 339	1.23 313	1.05 291	2.15 381	1.44 327	1.50 352	1.43 366	1.56 360	5.01 401	0.26 287	0.24 306	0.29 310	0.31 329	0.37 325	0.33 314

ADCPNet	1.03 345	0.48 321	2.70 390	0.54 319	0.42 313	1.40 353	0.75 339	1.13 273	1.07 304	1.22 339	1.42 322	1.68 363	1.09 341	1.36 352	3.45 392	0.30 312	0.28 326	0.29 310	0.32 335	0.37 325	0.35 323

NOSS_ROB	0.57 257	0.39 299	0.39 70	0.44 202	0.30 224	0.73 249	0.54 286	1.03 242	1.08 307	0.67 118	0.87 159	0.76 208	0.57 185	0.77 227	0.47 202	0.38 350	0.38 362	0.44 353	0.42 360	0.37 325	0.34 318

HBP-ISP	0.59 270	0.45 318	0.43 109	0.45 223	0.33 262	0.70 240	0.28 50	1.11 268	1.00 270	0.83 213	1.18 282	0.65 156	0.68 248	0.88 265	0.52 223	0.35 343	0.38 362	0.47 358	0.41 359	0.38 329	0.31 306

stereogan	0.80 312	0.31 259	0.71 287	0.59 335	0.50 340	1.72 374	0.48 252	1.35 342	1.37 347	1.00 294	1.46 332	1.56 358	0.95 327	1.29 341	0.84 290	0.28 300	0.29 331	0.29 310	0.25 296	0.38 329	0.38 337

AnyNet_C32	1.16 359	0.62 355	2.40 389	0.57 330	0.55 351	1.41 355	1.34 388	1.18 293	1.24 332	1.49 353	1.42 322	1.39 341	1.20 354	1.55 358	4.82 399	0.29 306	0.28 326	0.29 310	0.34 340	0.38 329	0.42 347

WZ-Net	1.19 361	0.59 348	4.07 399	0.62 345	0.51 343	1.34 350	1.31 387	1.32 335	1.74 372	1.53 356	1.65 343	1.74 364	1.28 359	2.25 388	2.01 374	0.27 294	0.21 283	0.23 244	0.25 296	0.40 332	0.39 339

SHD	0.93 336	0.50 328	1.18 348	0.59 335	0.46 336	0.97 303	0.48 252	1.70 379	2.15 380	1.58 357	1.37 313	1.42 344	1.19 352	1.31 343	1.60 362	0.31 315	0.26 320	0.32 323	0.33 338	0.40 332	0.42 347

RTS	1.98 387	0.96 378	11.36 411	0.65 352	0.57 358	2.77 391	1.40 391	1.39 349	2.26 381	1.89 372	2.56 375	1.32 330	1.25 356	5.20 407	4.05 395	0.31 315	0.22 289	0.29 310	0.29 320	0.40 332	0.37 331

RTSA	1.98 387	0.96 378	11.36 411	0.65 352	0.57 358	2.77 391	1.40 391	1.39 349	2.26 381	1.89 372	2.56 375	1.32 330	1.25 356	5.20 407	4.05 395	0.31 315	0.22 289	0.29 310	0.29 320	0.40 332	0.37 331

RYNet	0.72 298	0.35 278	0.64 257	0.53 313	0.67 366	1.31 349	0.67 317	1.20 299	1.18 322	1.05 312	0.87 159	1.27 319	0.93 323	0.93 287	1.27 355	0.22 253	0.16 229	0.26 283	0.23 274	0.40 332	0.39 339

NVstereo2D	0.60 273	0.30 254	0.75 297	0.48 256	0.43 318	0.89 290	0.48 252	1.05 250	1.15 318	0.66 117	0.86 155	0.88 246	0.70 262	0.99 297	0.65 252	0.32 327	0.15 202	0.28 302	0.20 231	0.40 332	0.36 325

Wz-Net-TNSev	1.14 355	1.06 384	4.32 401	0.49 271	0.42 313	1.51 362	1.11 372	1.48 360	1.40 352	1.22 339	1.26 296	1.58 360	1.43 366	1.76 372	1.70 364	0.32 327	0.31 344	0.26 283	0.30 322	0.41 338	0.41 346

EDNetEfficient	1.46 374	0.80 366	6.12 404	0.47 251	0.39 295	0.69 238	0.83 347	0.90 197	2.77 391	3.50 404	1.96 361	1.66 362	2.03 388	1.26 336	4.18 397	0.21 235	0.18 254	0.21 218	0.20 231	0.41 338	0.39 339

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 344	0.57 346	1.51 374	0.67 358	0.50 340	2.57 386	1.66 398	1.20 299	1.43 353	1.38 350	1.57 340	1.33 332	0.92 318	1.64 367	0.88 302	0.37 349	0.39 366	0.46 357	0.60 379	0.41 338	0.40 342

WCMA_ROB	1.14 355	0.36 283	0.76 302	0.49 271	0.44 325	1.23 344	0.67 317	1.11 268	1.23 330	2.84 395	3.95 401	3.28 392	1.83 382	1.25 335	0.99 329	0.44 358	0.34 355	0.34 330	0.37 344	0.41 338	0.40 342

SDNR	0.86 324	0.37 286	1.47 372	0.40 108	0.38 290	3.38 401	0.33 111	0.90 197	0.98 258	0.99 289	2.09 366	0.59 123	0.71 266	1.29 341	0.70 264	0.51 368	0.56 383	0.36 335	0.26 306	0.43 342	0.46 358

GASNet	0.67 283	0.72 360	0.96 325	0.70 365	0.48 337	0.62 207	0.47 246	1.08 258	1.03 282	0.94 269	0.82 134	0.93 260	0.83 301	1.33 345	0.80 283	0.31 315	0.22 289	0.29 310	0.28 316	0.44 343	0.24 263

MFN_U_SF_RVC	1.09 353	0.59 348	1.97 384	0.67 358	0.44 325	1.93 378	0.60 303	1.85 381	1.36 345	1.61 360	1.54 338	1.95 371	1.37 362	1.64 367	1.73 365	0.40 356	0.37 360	0.45 354	0.48 367	0.44 343	0.44 353

ADCS	1.51 376	0.61 352	3.42 394	0.59 335	0.51 343	1.27 347	1.08 371	1.59 372	1.81 374	1.91 375	1.66 345	1.51 355	1.42 365	1.94 380	8.60 409	0.33 333	0.32 347	0.33 328	0.36 343	0.44 343	0.42 347

AnyNet_C01	1.56 377	1.05 383	7.45 407	0.64 347	0.54 349	1.99 379	1.38 390	1.43 356	1.36 345	1.63 363	1.92 359	1.84 366	1.33 361	2.40 390	4.03 394	0.33 333	0.32 347	0.32 323	0.34 340	0.44 343	0.45 357

coex-ft	6.43 412	1.51 395	87.33 436	0.49 271	0.38 290	1.34 350	1.21 378	1.16 285	8.09 408	12.12 416	2.79 382	2.77 385	3.31 403	1.16 324	3.15 387	0.24 267	0.23 299	0.27 295	0.24 287	0.45 347	0.37 331

G-Net	0.95 337	0.46 320	1.04 331	0.64 347	0.48 337	2.12 381	0.64 313	1.01 235	0.87 207	1.75 368	2.82 385	1.30 324	1.64 376	1.06 310	0.96 324	0.36 346	0.29 331	0.35 332	0.25 296	0.45 347	0.42 347

PDISCO_ROB	0.91 333	0.48 321	1.06 333	0.99 377	0.97 379	1.67 372	0.63 310	1.64 376	1.59 365	1.06 315	1.18 282	1.31 325	0.79 289	1.55 358	0.97 325	0.49 365	0.22 289	0.45 354	0.40 354	0.45 347	0.37 331

FADNet	0.61 275	0.51 331	1.10 336	0.45 223	0.44 325	0.65 227	0.41 222	1.19 295	1.05 291	0.70 135	0.84 144	0.98 270	0.66 239	0.82 240	0.50 208	0.29 306	0.30 334	0.27 295	0.30 322	0.46 350	0.35 323

DPSNet	0.99 340	0.42 308	1.88 383	0.53 313	0.41 307	1.59 367	1.26 383	2.21 388	1.43 353	1.10 325	1.11 258	1.46 346	1.95 386	1.34 347	1.26 353	0.34 339	0.25 314	0.25 269	0.21 248	0.46 350	0.37 331

MSMD_ROB	1.21 362	0.49 324	0.62 244	0.59 335	0.50 340	1.62 369	0.67 317	1.23 313	1.24 332	2.45 388	3.77 395	3.09 389	2.98 401	1.32 344	0.81 286	0.45 359	0.41 369	0.49 364	0.51 374	0.47 352	0.44 353

FC-DCNN	1.59 378	0.51 331	0.66 267	0.61 342	0.49 339	1.56 365	0.70 331	1.66 377	1.53 361	4.64 409	4.62 407	5.85 407	3.34 404	1.84 376	1.11 341	0.46 360	0.42 371	0.47 358	0.46 362	0.48 353	0.46 358

SAMSARA	1.07 351	0.65 357	1.19 349	1.06 382	0.90 374	1.76 375	1.76 402	1.46 358	1.44 355	1.51 354	1.16 278	2.00 372	1.14 345	1.48 356	1.31 357	0.39 352	0.44 376	0.35 332	0.38 347	0.49 354	0.49 367

MANE	4.13 406	0.51 331	0.64 257	0.66 355	0.56 354	6.89 411	0.99 364	7.55 413	12.04 411	6.68 413	8.57 415	10.69 416	9.45 413	7.59 413	6.39 405	0.49 365	0.43 374	0.48 361	0.98 394	0.49 354	0.48 364

FCDSN-DC	1.39 372	0.56 344	0.65 262	0.74 369	0.59 361	1.38 352	0.63 310	1.35 342	1.39 350	3.26 402	4.50 406	4.61 398	2.63 396	1.58 362	1.03 333	0.46 360	0.42 371	0.48 361	0.47 365	0.50 356	0.50 368
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 316	0.57 346	0.75 297	0.54 319	0.59 361	1.09 326	0.66 315	1.38 348	0.94 245	1.12 327	1.44 327	1.29 322	0.92 318	0.95 296	1.24 351	0.49 365	0.42 371	0.50 366	0.47 365	0.51 357	0.46 358

EDNetEfficientorigin	9.93 414	1.15 385	175.16 437	0.48 256	0.36 277	1.04 319	0.68 322	1.24 320	2.69 390	3.17 401	2.50 374	2.30 376	2.07 389	1.76 372	2.21 378	0.20 221	0.18 254	0.24 258	0.19 209	0.51 357	0.50 368

BEATNet-Init1	15.13 418	0.82 370	50.86 435	0.72 368	0.53 347	38.10 429	7.03 415	11.83 419	14.25 416	29.78 433	30.17 433	48.21 437	22.64 426	26.78 427	18.11 417	0.42 357	0.38 362	0.47 358	0.46 362	0.51 357	0.48 364

PVD	1.28 366	0.67 359	1.28 356	0.74 369	0.62 363	1.50 361	0.84 350	1.99 384	2.96 392	2.18 382	2.36 371	1.85 368	1.95 386	1.92 378	1.94 372	0.39 352	0.36 359	0.49 364	0.37 344	0.51 357	0.64 375

LSM	4.74 409	0.77 364	10.16 409	0.70 365	56.56 433	1.02 312	1.00 366	1.24 320	1.62 369	2.04 377	2.34 369	1.33 332	1.17 349	1.38 354	1.09 340	0.33 333	0.49 380	0.39 344	0.46 362	0.51 357	10.09 419

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 283	0.81 367	0.73 290	0.53 313	0.37 282	1.40 353	0.53 282	1.04 245	0.79 170	0.88 241	0.94 183	0.95 263	0.53 166	0.93 287	0.58 236	0.39 352	0.30 334	0.57 371	0.31 329	0.53 362	0.30 300

XQC	0.89 329	0.65 357	1.31 359	0.67 358	0.52 346	1.22 342	0.68 322	1.26 324	1.52 360	1.14 330	1.11 258	1.28 321	1.04 337	1.40 355	1.77 368	0.38 350	0.24 306	0.37 339	0.31 329	0.53 362	0.47 362

ELAS_RVC	1.60 379	0.61 352	1.01 330	0.70 365	0.56 354	2.00 380	1.89 405	1.96 383	2.65 389	3.33 403	3.26 388	3.03 386	3.41 405	2.49 392	2.09 376	0.52 369	0.45 377	0.50 366	0.48 367	0.54 364	0.52 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 381	0.61 352	0.95 323	0.68 362	0.55 351	3.01 399	1.55 396	2.39 390	2.33 385	3.64 405	3.89 399	2.75 384	2.90 400	2.15 386	2.27 383	0.52 369	0.45 377	0.50 366	0.48 367	0.54 364	0.52 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 316	0.44 314	0.63 252	0.40 108	0.43 318	0.80 266	0.52 279	0.72 132	0.77 157	0.71 141	0.60 60	0.87 241	0.76 278	0.75 217	0.58 236	0.52 369	0.54 382	0.54 369	4.82 418	0.56 366	0.40 342

PASM	0.90 332	0.64 356	1.69 376	0.69 364	0.69 369	0.78 260	0.84 350	1.03 242	1.26 339	1.19 334	1.15 273	1.31 325	0.98 331	1.24 334	1.03 333	0.52 369	0.56 383	0.59 374	0.66 381	0.56 366	0.54 372

sAnonymous2	0.40 120	0.39 299	0.85 312	0.48 256	0.37 282	0.40 102	0.46 241	0.57 31	0.52 66	0.38 21	0.46 24	0.35 26	0.42 116	0.43 24	0.30 59	0.19 200	0.14 178	0.18 119	0.17 163	0.57 368	0.44 353

CroCo_RVC	0.40 120	0.39 299	0.85 312	0.48 256	0.37 282	0.40 102	0.46 241	0.57 31	0.52 66	0.38 21	0.46 24	0.35 26	0.42 116	0.43 24	0.30 59	0.19 200	0.14 178	0.18 119	0.17 163	0.57 368	0.44 353

DGSMNet	0.76 304	0.55 343	1.29 358	0.58 332	0.62 363	0.94 296	0.70 331	1.26 324	1.11 311	0.83 213	1.24 293	1.00 274	0.71 266	1.03 307	0.81 286	0.34 339	0.29 331	0.41 348	0.40 354	0.57 368	0.55 373

STTRV1_RVC	0.82 316	0.59 348	1.16 342	0.67 358	0.81 371	1.11 327	0.63 310	1.30 332	1.11 311	0.98 286	1.33 307	1.08 298	0.95 327	1.26 336	0.87 299	0.55 374	0.25 314	0.43 350	0.39 351	0.58 371	0.40 342

CC-Net-ROB	0.82 316	0.96 378	0.85 312	0.58 332	0.45 329	1.27 347	0.70 331	1.17 290	1.02 277	0.83 213	1.23 292	0.90 254	0.77 282	1.06 310	0.69 261	0.46 360	0.34 355	1.71 389	0.38 347	0.59 372	0.36 325

FADE		2.05 406		1.03 380	0.99 382							2.73 383				11.57 424	1.70 412	23.09 430	15.86 424	0.62 373

GANetREF_RVC	0.80 312	0.75 363	0.86 317	0.66 355	0.42 313	1.15 334	0.98 362	1.14 279	1.19 324	1.01 299	1.02 227	1.10 302	0.90 314	1.15 323	0.76 276	0.48 363	0.39 366	0.57 371	0.38 347	0.63 374	0.46 358
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 367	0.87 372	1.76 379	0.86 373	0.56 354	4.29 405	1.79 403	1.50 363	1.98 377	1.61 360	1.85 357	1.84 366	1.41 364	1.89 377	1.36 358	0.48 363	0.40 368	0.56 370	0.57 377	0.69 375	0.48 364

NVStereoNet_ROB	1.24 364	0.90 374	1.13 340	0.86 373	0.88 373	1.11 327	0.99 364	1.42 354	1.53 361	1.59 359	2.48 373	2.24 375	1.53 368	1.96 381	1.30 356	0.76 382	0.70 387	0.78 377	1.00 395	0.71 376	0.88 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MADNet+	2.23 393	2.43 410	10.85 410	1.22 386	0.91 375	2.76 390	1.40 391	2.12 387	1.67 371	1.32 346	1.74 351	1.86 369	1.74 378	6.25 409	4.41 398	0.65 377	0.64 386	0.58 373	0.54 376	0.80 377	0.76 378

MFMNet_re	1.14 355	0.97 381	1.19 349	0.99 377	0.95 377	1.25 346	1.22 379	1.39 349	1.55 363	1.69 367	1.67 347	1.21 314	1.53 368	1.12 321	0.99 329	0.87 386	0.75 394	0.79 378	0.75 385	0.90 378	0.94 386

anonymity	0.97 338	0.89 373	1.05 332	0.92 375	1.03 384	0.97 303	0.81 346	1.29 329	0.91 228	1.07 318	0.98 209	1.00 274	0.95 327	1.02 305	0.92 318	0.96 387	0.95 405	0.90 380	0.91 393	0.92 379	0.94 386

UDG	0.88 327	0.82 370	0.67 271	1.00 379	0.96 378	1.02 312	0.57 298	1.13 273	0.99 263	0.90 252	0.97 208	1.31 325	0.99 332	0.85 259	0.84 290	0.54 373	0.32 347	1.77 390	0.40 354	0.94 380	0.66 376

SGM+DAISY	1.35 369	0.94 377	1.25 355	0.96 376	1.00 383	1.52 363	1.02 367	1.34 339	1.21 327	2.64 390	2.65 380	2.44 379	1.56 371	1.64 367	1.26 353	0.97 388	0.95 405	0.90 380	0.90 390	0.94 380	0.96 389

SPS-STEREO	1.25 365	0.93 375	1.06 333	1.04 381	1.03 384	1.41 355	0.91 358	1.51 366	1.19 324	2.09 379	1.83 355	1.94 370	1.39 363	1.62 364	1.39 359	0.97 388	0.94 404	0.90 380	0.89 389	0.96 382	0.96 389
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 396	1.26 387	7.04 406	1.16 384	1.48 391	8.00 413	6.02 414	2.60 391	1.92 376	2.12 380	2.64 379	3.34 393	3.05 402	6.49 410	3.39 390	0.78 383	0.76 395	0.75 376	0.76 386	0.97 383	1.18 400

WAO-7	1.90 385	1.20 386	1.35 363	1.27 387	1.06 387	2.84 393	1.56 397	3.23 398	3.06 395	2.23 383	3.33 392	3.17 390	2.28 391	3.12 395	2.21 378	1.02 390	0.91 400	1.06 384	1.03 398	1.04 384	0.97 392

Consistency-Raft	1.01 341	0.81 367	1.24 354	0.84 372	0.97 379	0.81 271	0.84 350	1.30 332	1.59 365	1.05 312	1.68 348	1.12 306	0.91 315	0.92 282	1.11 341	0.65 377	0.74 390	0.79 378	0.90 390	1.06 385	0.79 381

DDUNet	1.06 349	2.56 413	0.68 274	1.21 385	1.26 389	1.03 315	0.69 326	1.11 268	0.94 245	0.96 277	1.22 288	1.27 319	0.82 297	0.93 287	0.72 270	0.84 384	0.38 362	1.99 393	0.60 379	1.10 386	0.85 383

SQANet	0.82 316	0.74 362	0.67 271	1.13 383	0.98 381	1.11 327	0.47 246	1.07 254	0.83 183	0.91 257	1.05 239	1.03 284	0.74 273	1.01 300	0.64 251	0.61 376	0.24 306	1.03 383	0.35 342	1.18 387	0.58 374

otaku	1.04 346	0.93 375	0.88 319	1.33 389	1.05 386	1.66 370	0.70 331	1.40 352	1.18 322	1.08 321	1.32 306	1.33 332	0.91 315	1.23 333	0.76 276	0.72 380	0.46 379	1.24 385	0.50 372	1.40 388	0.75 377

Ntro	1.09 353	0.97 381	0.91 321	1.44 390	1.19 388	1.69 373	0.80 345	1.35 342	1.25 336	1.00 294	1.29 302	1.31 325	0.97 330	1.26 336	0.84 290	0.84 384	0.43 374	1.36 386	0.50 372	1.56 389	0.78 379

PWCK	1.92 386	1.66 401	3.12 393	1.65 391	0.91 375	2.84 393	2.26 408	2.10 386	2.41 387	2.36 386	2.31 367	2.22 374	1.82 380	3.43 398	2.03 375	1.61 401	0.71 389	1.51 387	0.82 388	1.69 390	0.91 385

RainbowNet	1.35 369	1.49 393	1.19 349	1.88 396	1.45 390	1.48 360	1.07 370	1.61 374	1.55 363	1.20 337	1.59 341	1.54 356	1.13 344	1.34 347	0.97 325	1.36 398	0.70 387	1.82 391	0.79 387	1.71 391	1.07 394

WAO-6	2.04 390	1.50 394	1.16 342	1.70 392	1.67 397	2.69 387	1.44 394	3.06 395	3.63 400	1.98 376	3.27 389	3.54 396	2.07 389	2.36 389	2.22 380	1.31 397	0.91 400	2.04 398	1.22 405	1.73 392	1.27 402

ACVNet_2	1.65 382	1.27 388	1.41 370	1.75 393	1.62 393	2.22 382	1.20 376	2.30 389	2.62 388	1.78 369	2.56 375	3.03 386	1.61 373	1.54 357	1.12 344	1.06 391	0.58 385	1.82 391	0.70 384	1.82 393	0.96 389

WAO-8	2.92 397	1.55 396	1.35 363	1.79 394	1.63 395	5.23 407	1.22 379	4.58 408	12.56 413	2.84 395	4.07 403	4.83 401	2.72 398	3.49 399	2.25 381	1.27 392	0.91 400	1.99 393	1.15 403	1.86 394	1.15 396

Venus	2.92 397	1.55 396	1.35 363	1.79 394	1.63 395	5.23 407	1.22 379	4.58 408	12.56 413	2.84 395	4.06 402	4.83 401	2.72 398	3.49 399	2.25 381	1.27 392	0.91 400	1.99 393	1.15 403	1.86 394	1.15 396

Dean	1.98 387	1.36 391	1.36 367	2.12 400	1.81 400	2.74 388	1.36 389	3.37 402	3.80 401	2.08 378	3.32 391	3.21 391	1.82 380	1.71 371	1.67 363	1.27 392	0.77 396	1.99 393	0.90 390	1.86 394	1.03 393

ACVNet-4b	1.35 369	1.31 389	1.10 336	1.90 397	1.59 392	1.92 377	0.77 341	1.52 369	1.62 369	1.05 312	1.60 342	2.11 373	0.94 324	1.64 367	0.77 280	1.30 395	0.35 357	2.03 397	0.67 382	1.88 397	0.84 382

LVE	2.12 392	1.44 392	1.36 367	1.99 399	1.78 398	2.75 389	1.79 403	2.82 392	3.95 402	1.90 374	4.33 405	3.52 395	1.81 379	2.24 387	1.74 366	1.74 403	0.87 399	2.06 399	1.13 401	1.91 398	1.35 403

ACVNet_1	1.46 374	1.33 390	1.12 339	1.91 398	1.62 393	1.83 376	0.98 362	2.00 385	1.85 375	1.39 351	1.53 337	2.32 377	1.53 368	1.34 347	1.11 341	1.30 395	0.50 381	2.06 399	0.58 378	1.93 399	0.95 388

IMH-64-1	1.86 383	1.62 398	1.16 342	2.20 401	1.89 401	2.33 383	1.30 384	2.89 393	2.29 383	1.66 364	2.80 383	2.49 380	1.61 373	2.10 384	1.78 369	1.60 399	0.74 390	2.43 403	1.02 396	2.12 400	1.17 398

IMH-64	1.86 383	1.62 398	1.16 342	2.20 401	1.89 401	2.33 383	1.30 384	2.89 393	2.29 383	1.66 364	2.80 383	2.49 380	1.61 373	2.10 384	1.78 369	1.60 399	0.74 390	2.43 403	1.02 396	2.12 400	1.17 398

IMH	2.04 390	1.62 398	1.20 352	2.20 401	1.89 401	2.91 398	1.30 384	3.11 396	3.03 393	1.81 370	3.35 393	3.03 386	1.90 383	2.48 391	1.80 371	1.66 402	0.77 396	2.45 405	1.04 399	2.15 402	1.19 401

DispFullNet	1.60 379	2.63 414	2.75 391	2.56 407	1.79 399	1.24 345	0.47 246	1.37 347	1.45 356	1.87 371	1.50 334	1.55 357	2.46 392	2.04 383	1.04 336	0.59 375	0.18 254	2.32 402	0.68 383	2.29 403	1.14 395

TorneroNet-64	3.44 400	1.86 402	1.42 371	2.58 408	2.28 406	6.87 410	1.68 399	4.70 410	12.03 410	2.31 385	5.59 411	8.25 412	2.55 395	3.97 404	2.73 385	1.81 404	0.74 390	2.57 407	1.07 400	2.35 404	1.44 404

TorneroNet	4.53 408	1.89 403	1.48 373	2.55 406	2.27 405	13.78 418	1.69 400	4.84 412	23.73 427	2.89 398	7.70 414	7.06 411	2.69 397	4.26 406	3.42 391	1.84 405	0.77 396	2.68 409	1.13 401	2.42 405	1.47 405

ktn	2.98 399	2.25 408	1.73 378	2.84 410	2.53 411	3.76 404	2.15 407	3.70 404	5.47 405	2.75 392	5.17 410	5.94 408	2.48 393	3.23 396	2.46 384	2.34 412	1.44 411	2.78 411	2.03 411	2.45 406	2.01 409

DPSimNet_ROB	3.58 403	2.45 411	8.57 408	2.53 405	2.37 407	2.88 396	3.77 413	3.14 397	3.23 396	4.71 410	3.86 398	4.68 399	4.87 410	4.07 405	5.62 402	2.33 411	2.33 414	2.47 406	2.52 412	2.51 407	2.64 412

KSHMR	2.57 394	1.93 404	1.69 376	2.63 409	2.42 408	2.86 395	2.07 406	3.27 400	6.50 406	2.49 389	3.36 394	3.41 394	1.92 384	2.49 392	1.94 372	2.13 408	1.40 410	2.79 412	1.50 408	2.73 408	1.77 406

UNDER WATER-64	3.53 402	2.01 405	3.94 398	3.22 414	2.49 410	5.41 409	2.60 411	3.43 403	12.41 412	3.03 400	2.68 381	6.07 409	4.04 407	3.79 403	3.33 389	2.02 406	1.24 409	2.63 408	1.46 407	2.78 409	2.08 410

SuperB	1.04 346	0.37 286	4.81 402	0.43 187	0.31 241	0.99 308	0.46 241	1.02 238	2.09 379	1.09 323	1.09 255	0.75 202	0.81 293	1.06 310	1.76 367	0.19 200	0.15 202	0.17 85	0.15 94	2.82 410	0.26 273

UNDER WATER	3.46 401	2.07 407	3.64 397	3.09 412	2.48 409	3.75 403	2.42 410	3.31 401	13.77 415	2.90 399	2.95 386	5.84 406	3.69 406	3.69 401	3.48 393	2.07 407	1.11 407	2.70 410	1.40 406	2.84 411	1.98 408

notaker	2.76 395	2.29 409	1.80 381	2.96 411	2.58 412	2.90 397	1.75 401	3.24 399	3.05 394	2.78 393	4.24 404	6.15 410	2.51 394	3.34 397	2.75 386	2.31 410	1.18 408	3.00 413	1.65 409	2.84 411	1.97 407

SPstereo	24.26 423	4.19 416	6.66 405	4.29 417	3.79 416	45.68 430	78.09 436	63.52 437	33.36 436	27.50 432	26.65 425	39.53 436	33.55 435	42.77 437	51.02 431	3.90 414	3.72 418	5.95 420	4.66 416	3.15 413	3.30 415

HanzoNet	6.76 413	2.45 411	4.22 400	3.19 413	2.94 414	3.62 402	2.28 409	4.79 411	7.20 407	14.00 420	13.19 419	17.49 421	22.30 425	13.25 418	6.19 404	4.20 416	1.93 413	3.10 414	2.56 413	3.35 414	2.88 414

JetRed	5.27 410	5.84 417	12.81 414	2.36 404	2.83 413	12.23 417	10.50 416	4.46 407	3.60 398	3.86 406	3.83 397	4.85 403	4.18 408	6.78 411	11.96 412	2.17 409	2.96 416	2.18 401	1.97 410	3.38 415	2.68 413

MADNet++	4.03 404	2.70 415	3.44 396	3.72 416	3.44 415	4.44 406	3.52 412	3.95 406	3.61 399	4.46 407	4.98 409	4.10 397	4.58 409	7.00 412	5.89 403	3.74 413	3.67 417	3.27 415	2.71 414	3.70 416	3.66 416

ASD4	9.96 415	8.86 420	17.78 415	7.17 418	9.80 417	16.08 419	28.92 421	9.77 417	8.20 409	7.02 414	7.08 413	8.47 413	9.57 414	11.17 417	20.26 418	4.12 415	4.14 419	5.57 419	4.74 417	5.53 417	4.90 418

tt	6.20 411	0.20 70	5.89 403	3.55 415	2.07 404	11.26 416	19.21 417	11.74 418	5.46 404	2.69 391	2.04 365	4.87 404	6.25 411	3.70 402	7.09 408	8.32 420	11.17 425	4.93 416	5.41 419	5.74 418	2.37 411

DPSMNet_ROB	12.08 417	8.00 418	21.00 417	8.97 421	16.79 420	10.67 414	30.89 423	9.02 416	15.17 418	6.51 412	15.41 423	9.04 414	14.85 416	9.27 415	21.67 420	4.58 418	8.57 420	5.09 418	9.29 421	5.90 419	10.95 420

DGTPSM_ROB	12.07 416	8.00 418	20.99 416	8.93 420	16.78 419	10.67 414	30.87 422	9.01 415	15.16 417	6.50 411	15.41 423	9.04 414	14.85 416	9.25 414	21.67 420	4.57 417	8.57 420	5.08 417	9.28 420	5.90 419	10.95 420

PML	40.80 437	29.24 427	11.87 413	7.20 419	14.47 418	92.13 437	213.69 438	7.63 414	23.35 426	74.72 437	190.14 438	50.17 438	26.15 427	21.39 422	12.70 413	8.76 421	2.92 415	8.45 421	3.25 415	13.26 421	4.42 417

DPSM_ROB	17.78 419	18.63 422	24.31 423	20.90 423	19.47 421	25.97 422	36.21 425	21.23 426	16.24 420	13.38 418	14.06 421	19.18 424	16.30 419	20.78 420	25.67 423	9.38 422	9.23 423	9.49 422	9.82 422	13.51 422	11.91 423

DPSM	17.78 419	18.63 422	24.31 423	20.90 423	19.47 421	25.97 422	36.21 425	21.23 426	16.24 420	13.38 418	14.06 421	19.18 424	16.30 419	20.78 420	25.67 423	9.38 422	9.23 423	9.49 422	9.82 422	13.51 422	11.91 423

MyStereo03	35.77 427	37.55 433	48.75 431	42.19 429	39.18 428	52.27 432	73.13 433	42.32 431	32.61 429	27.03 429	28.40 430	38.50 430	32.89 430	41.62 431	51.63 433	18.78 430	18.59 433	19.11 424	19.80 427	27.18 424	23.95 425

MyStereo02	35.77 427	37.55 433	48.75 431	42.19 429	39.18 428	52.27 432	73.13 433	42.32 431	32.61 429	27.03 429	28.40 430	38.50 430	32.89 430	41.62 431	51.63 433	18.78 430	18.59 433	19.11 424	19.80 427	27.18 424	23.95 425

MyStereo	35.77 427	37.55 433	48.75 431	42.19 429	39.18 428	52.27 432	73.13 433	42.32 431	32.61 429	27.03 429	28.40 430	38.50 430	32.89 430	41.62 431	51.63 433	18.78 430	18.59 433	19.11 424	19.80 427	27.18 424	23.95 425

CasAABBNet	35.74 426	37.43 431	48.72 430	42.22 432	39.20 431	52.24 431	73.12 432	42.61 434	32.62 433	26.78 426	27.95 426	38.58 433	32.60 429	41.67 434	51.65 436	18.74 429	18.57 431	19.15 428	19.77 426	27.20 427	23.98 428

Selective-RAFT-Error	35.84 430	37.49 432	48.83 434	42.26 433	39.24 432	52.30 435	73.09 431	42.66 435	32.61 429	26.80 427	28.30 429	38.84 435	33.51 434	41.68 435	51.59 432	18.82 433	18.58 432	19.17 429	19.80 427	27.28 428	24.05 429

LSM0	38.95 436	37.60 436	48.58 429	43.57 434	91.06 438	52.57 436	72.57 430	43.17 436	32.63 434	26.97 428	27.97 427	38.65 434	32.94 433	41.86 436	51.78 437	18.89 434	18.41 427	19.13 427	19.63 425	27.29 429	33.77 431

xxxxx1	36.64 431	19.51 424	24.21 420	61.66 435	64.63 435	27.28 425	40.10 427	20.25 421	18.63 423	14.07 421	12.97 416	17.26 418	17.36 421	21.70 423	27.93 425	13.18 425	18.50 428	111.26 436	133.37 436	29.24 430	39.73 432

tt_ll	36.64 431	19.51 424	24.21 420	61.66 435	64.63 435	27.28 425	40.10 427	20.25 421	18.63 423	14.07 421	12.97 416	17.26 418	17.36 421	21.70 423	27.93 425	13.18 425	18.50 428	111.26 436	133.37 436	29.24 430	39.73 432

ff	36.64 431	19.51 424	24.21 420	61.66 435	64.63 435	27.28 425	40.10 427	20.25 421	18.63 423	14.07 421	12.97 416	17.26 418	17.36 421	21.70 423	27.93 425	13.18 425	18.50 428	111.26 436	133.37 436	29.24 430	39.73 432

LRCNet_RVC	21.24 422	31.15 428	21.41 418	28.98 426	23.82 424	3.13 400	0.60 303	20.96 425	1.59 365	25.58 425	28.15 428	21.99 426	14.79 415	21.94 426	16.41 416	28.89 435	14.87 426	33.53 431	31.28 431	29.51 433	26.16 430

HaxPig	31.96 424	37.24 430	34.27 425	24.37 425	24.88 425	18.26 420	19.86 418	20.64 424	28.52 428	35.97 434	38.75 434	25.57 427	28.72 428	33.88 428	34.39 428	35.94 436	38.87 436	37.80 432	40.48 432	39.68 434	41.15 435

AVERAGE_ROB	37.58 435	40.13 437	40.15 427	34.81 428	33.82 427	28.55 428	25.10 420	32.02 430	34.06 437	41.28 435	40.66 435	34.46 429	34.81 437	39.18 429	37.57 430	42.78 437	43.44 437	43.82 433	43.03 433	40.47 435	41.51 436

MEDIAN_ROB	37.38 434	40.85 438	40.60 428	32.31 427	31.85 426	27.20 424	24.55 419	29.10 429	33.19 435	42.09 436	41.76 436	33.35 428	34.39 436	39.78 430	37.07 429	43.64 438	44.10 438	44.12 434	43.40 434	41.51 436	42.76 437

DLNR_Zeroshot_test	20.09 421	36.28 429	38.04 426	169.85 438	61.80 434	0.23 5	0.20 1	13.88 420	0.37 31	0.44 42	0.66 74	0.43 55	0.21 5	0.62 139	0.28 43	5.46 419	0.10 9	0.15 42	0.11 15	72.60 437	0.11 9

Anonymous_1	33.25 425	18.26 421	23.92 419	20.54 422	21.28 423	25.59 421	35.94 424	22.01 428	15.57 419	13.33 417	13.49 420	18.08 422	15.29 418	20.36 419	24.60 422	16.28 428	8.84 422	66.59 435	118.00 435	155.73 438	11.23 422

test_example2	176.61 438	205.14 439	198.86 438	188.60 439	190.98 439	152.67 438	170.61 437	94.86 438	123.55 438	178.88 438	179.48 437	158.94 439	141.34 438	192.61 438	198.96 438	203.76 439	236.37 439	164.13 439	173.55 439	218.58 439	160.41 438

Low-res two-view benchmark