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.

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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

CAS	5.20 39	0.78 1	3.30 4	17.06 354	7.59 320	8.07 134	6.31 209	9.46 12	9.09 60	4.57 21	10.67 45	1.91 3	1.22 2	4.18 2	2.16 34	10.33 372	0.02 31	0.00 1	0.02 88	0.44 166	6.83 350

Selective-RAFT	5.78 74	0.83 2	10.24 205	6.70 192	0.72 58	15.49 234	1.13 23	13.82 69	15.41 120	6.97 40	6.97 19	11.63 98	8.27 130	12.32 144	4.73 120	0.10 135	0.01 11	0.00 1	0.26 246	0.07 11	0.03 8

s12784h	5.87 76	0.88 3	4.11 12	3.01 5	0.51 28	18.49 270	0.98 19	18.89 143	17.60 146	12.52 79	12.46 59	7.87 59	5.01 59	11.05 82	3.13 73	0.73 277	0.01 11	0.04 102	0.00 1	0.07 11	0.01 1

MIF-Stereo	2.89 2	0.90 4	6.74 62	4.08 35	2.42 151	2.63 4	0.42 6	5.57 1	4.88 6	5.36 30	7.63 21	1.09 1	1.47 4	8.80 40	5.11 133	0.03 91	0.07 128	0.00 1	0.01 65	0.48 177	0.11 42

MC-Stereo	3.99 25	0.95 5	4.70 16	5.09 84	0.44 23	3.77 11	1.79 66	9.86 16	7.05 40	6.34 32	13.35 66	6.83 47	6.34 96	10.80 75	1.75 9	0.00 1	0.11 170	0.06 121	0.24 241	0.12 31	0.14 59

PMTNet	5.36 48	0.97 6	3.42 6	1.97 1	1.30 101	8.96 138	0.69 11	12.33 36	12.16 83	8.50 47	11.35 51	6.09 42	4.50 45	9.34 51	2.70 53	22.71 386	0.01 11	0.04 102	0.02 88	0.06 6	0.01 1

test_4	5.47 50	0.98 7	5.56 34	6.55 181	0.62 41	5.53 60	1.88 70	11.68 30	6.00 21	12.60 88	30.86 241	7.48 57	3.87 27	12.25 142	2.97 63	0.00 1	0.07 128	0.03 87	0.14 196	0.34 140	0.04 10

CREStereo++_RVC	4.61 31	0.99 8	3.70 8	4.08 35	2.01 137	3.94 12	0.10 2	9.10 11	16.94 137	8.65 49	16.77 90	4.46 24	2.18 12	5.72 7	3.12 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 377	0.02 1	0.01 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
FENet	7.94 150	1.01 9	6.72 60	5.87 136	2.07 139	11.11 167	2.03 79	21.39 168	20.81 167	17.14 176	22.65 156	14.43 148	11.54 189	12.97 170	7.89 187	0.15 151	0.24 244	0.03 87	0.02 88	0.14 39	0.62 208

DCANet-4	6.41 97	1.02 10	9.66 187	3.41 14	0.68 45	4.73 22	1.70 48	17.70 123	24.33 205	15.10 127	20.25 125	6.45 44	8.65 134	8.47 30	5.31 141	0.01 46	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 209

tt	89.96 420	1.02 10	100.00 430	99.40 426	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	100.00 427	78.36 408	67.94 396	99.99 429	100.00 428	100.00 430	100.00 431	95.81 422	99.93 427	87.43 418	86.39 418	95.11 424	87.89 418

test_3	5.55 63	1.02 10	8.07 116	6.18 160	0.54 31	9.00 139	3.28 123	13.55 61	18.66 155	11.97 70	8.89 28	13.98 144	4.05 32	8.96 43	2.10 29	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.31 263	0.26 95	0.18 86

CASnet	3.91 24	1.03 13	4.68 15	4.98 79	0.27 7	4.99 43	2.95 117	11.02 29	11.02 72	10.61 62	11.76 54	4.15 19	1.65 7	5.85 10	1.91 12	0.50 246	0.00 1	0.59 269	0.12 189	0.13 36	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	3.58 19	1.05 14	3.35 5	2.17 2	0.59 36	5.61 67	0.40 5	10.50 21	13.34 102	6.93 35	10.44 43	5.29 37	3.47 23	5.82 9	2.62 51	0.01 46	0.01 11	0.02 73	0.01 65	0.04 3	0.01 1
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
EGLCR-Stereo	2.92 3	1.06 15	5.28 26	3.38 13	0.55 32	4.59 19	0.66 9	10.43 20	4.81 5	3.30 7	3.23 1	7.93 60	1.71 9	9.22 49	1.62 7	0.05 106	0.12 174	0.00 1	0.00 1	0.23 79	0.16 77

GLC_STEREO	3.40 12	1.06 15	3.44 7	6.52 178	0.20 1	4.76 29	1.66 45	8.97 9	6.59 25	5.39 31	9.04 30	5.23 35	2.03 11	9.76 54	2.77 54	0.01 46	0.03 50	0.21 218	0.00 1	0.23 79	0.06 21

test-3	5.21 41	1.06 15	7.71 99	4.19 40	0.59 36	6.72 113	3.01 118	12.96 48	17.49 144	12.53 85	8.65 23	13.20 130	4.14 34	9.00 45	2.11 30	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.32 266	0.25 87	0.18 86

test_1	5.20 39	1.06 15	7.72 100	4.21 42	0.59 36	6.69 110	3.03 120	12.98 49	17.51 145	12.35 75	8.66 25	13.20 130	4.12 33	9.00 45	2.11 30	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.32 266	0.25 87	0.18 86

LoS	3.59 20	1.07 19	3.81 9	2.80 3	0.52 30	4.98 42	1.18 24	10.35 19	12.97 93	4.54 20	10.75 46	3.89 17	3.27 19	8.78 39	2.63 52	0.03 91	0.03 50	0.09 141	0.00 1	0.12 31	0.04 10

RCA-Stereo	5.32 46	1.08 20	5.91 39	4.29 50	0.51 28	5.65 70	4.12 152	16.97 114	18.67 156	8.27 44	14.16 68	8.86 70	8.90 140	6.45 13	2.18 35	0.00 1	0.07 128	0.10 157	0.00 1	0.10 26	0.07 24

TANstereo	4.70 34	1.08 20	4.01 11	3.53 24	0.47 24	14.26 210	0.15 3	8.67 8	12.54 86	12.50 77	18.43 104	5.20 34	4.54 48	5.68 6	2.07 24	0.00 1	0.13 178	0.00 1	0.01 65	0.02 1	0.63 209

CFNet-RSSM	5.55 63	1.08 20	8.60 142	4.30 51	1.21 98	6.42 102	1.25 26	16.12 105	17.84 148	13.12 98	11.14 49	11.84 103	5.52 66	9.14 48	2.35 41	0.01 46	0.20 213	0.00 1	0.36 274	0.34 140	0.07 24

GMM-Stereo	8.34 160	1.09 23	6.42 54	6.14 159	2.52 155	10.30 151	9.64 263	23.44 191	10.64 70	17.84 188	29.89 227	17.37 196	7.75 119	11.55 107	4.36 112	0.05 106	0.01 11	0.23 225	0.90 311	0.46 168	6.26 342

11t1	5.86 75	1.10 24	7.74 102	5.18 101	1.44 112	13.82 203	2.36 93	14.92 79	7.26 42	12.98 96	11.10 48	11.24 95	9.30 145	11.59 112	6.54 162	0.10 135	0.16 197	0.00 1	0.01 65	0.18 55	0.23 122

AEACV	3.17 6	1.11 25	5.39 28	4.55 61	5.35 261	4.29 14	1.60 43	6.21 3	5.43 17	3.08 4	7.85 22	4.23 20	6.55 99	5.51 5	1.56 1	0.00 1	0.09 151	0.03 87	0.32 266	0.20 61	0.12 46

Selective-IGEV	3.06 5	1.11 25	4.98 18	3.56 25	1.66 121	4.73 22	2.14 83	10.73 27	4.56 3	2.93 3	4.60 6	5.54 40	1.77 10	10.82 77	1.69 8	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.14 196	0.06 6	0.13 54

KYRaft	9.04 179	1.11 25	7.02 75	6.50 176	0.97 77	8.27 135	8.19 245	22.86 186	8.20 51	21.30 254	31.38 250	22.64 242	8.20 129	11.99 126	2.96 62	0.02 77	0.02 31	0.05 108	0.68 302	0.40 159	18.09 384

FTStereo	8.67 170	1.13 28	6.04 42	6.04 151	2.39 150	7.86 132	12.05 303	17.72 124	8.33 53	20.16 233	41.41 331	16.10 175	12.64 202	10.80 75	4.37 113	0.18 158	0.01 11	0.09 141	0.16 205	0.15 41	5.71 338

H2IRNET	5.89 77	1.14 29	6.65 58	4.13 38	2.24 144	4.15 13	0.73 12	12.10 34	13.21 97	7.09 41	20.45 131	15.74 168	10.74 168	10.36 61	7.84 186	0.06 117	0.00 1	0.07 129	0.53 295	0.37 150	0.16 77

CES	3.85 23	1.14 29	2.91 1	3.05 6	11.37 354	5.37 56	1.02 21	9.52 13	8.82 58	3.50 9	9.21 32	1.78 2	0.90 1	6.53 14	2.37 42	0.02 77	0.04 59	0.01 63	0.00 1	1.62 278	7.74 362

Any-RAFT	6.04 88	1.16 31	4.52 14	4.47 57	1.20 97	10.46 152	1.97 76	21.84 174	15.52 123	11.21 67	19.37 112	13.34 133	4.72 57	8.65 36	2.03 22	0.01 46	0.19 208	0.00 1	0.00 1	0.04 3	0.08 28

xxxx	11.74 248	1.16 31	7.88 105	5.61 119	1.99 135	20.46 282	3.12 121	33.99 301	23.76 202	15.53 139	30.67 235	26.88 275	14.50 242	12.98 171	35.48 358	0.19 162	0.18 204	0.01 63	0.02 88	0.22 67	0.27 138

GrayStereo	8.86 177	1.17 33	6.94 72	8.09 247	2.82 163	10.58 156	11.40 295	17.93 131	15.74 127	22.43 266	30.95 242	17.80 200	12.44 199	11.19 94	4.57 116	0.02 77	0.02 31	0.18 202	0.79 308	0.31 125	1.90 293

PSM-AAD	8.62 169	1.22 34	5.69 38	6.31 166	1.12 87	12.74 189	10.01 270	19.29 147	15.25 118	21.54 256	25.11 175	14.24 145	13.47 214	12.15 137	3.93 99	0.01 46	0.06 111	2.48 335	0.16 205	0.38 156	7.28 358

Gwc-CoAtRS	5.54 60	1.22 34	8.40 129	4.28 48	1.36 110	6.93 118	1.31 27	15.48 89	15.03 116	12.62 89	13.32 65	12.74 117	5.71 76	8.61 32	2.98 64	0.01 46	0.22 228	0.00 1	0.29 256	0.28 106	0.07 24

MIF-Stereo (partial)	4.33 28	1.23 36	7.27 85	5.04 81	5.31 260	3.47 9	0.95 17	9.06 10	7.41 43	4.15 15	15.76 79	5.38 38	5.22 61	11.56 108	4.21 109	0.04 97	0.02 31	0.05 108	0.03 104	0.34 140	0.12 46

LCNet	7.52 141	1.23 36	5.35 27	6.42 171	1.29 100	9.27 143	5.64 188	17.85 127	10.63 69	16.54 164	24.54 170	14.85 156	11.29 182	11.74 120	3.88 97	0.02 77	0.02 31	0.22 222	2.04 339	0.90 250	6.76 348

DRaft	9.27 186	1.23 36	9.08 167	3.62 30	0.78 65	13.27 197	5.89 192	16.97 114	29.57 242	21.15 252	38.46 315	10.09 82	13.98 227	11.58 110	7.91 188	0.43 234	0.30 257	0.06 121	0.26 246	0.26 95	0.45 180

cross-raft	5.37 49	1.23 36	6.66 59	5.91 141	1.25 99	6.00 91	1.48 33	15.82 99	7.70 45	12.95 95	20.80 138	11.63 98	4.42 39	8.59 31	2.23 37	0.01 46	0.21 219	0.00 1	0.22 226	0.21 64	0.10 36

HSM-Net_RVC	10.88 235	1.23 36	5.46 29	5.57 117	2.63 157	20.12 281	6.06 204	27.67 231	28.35 239	20.63 240	25.51 180	34.01 316	14.38 237	16.18 234	9.29 208	0.11 138	0.07 128	0.01 63	0.00 1	0.13 36	0.14 59
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_xeample	11.49 243	1.24 41	7.50 93	5.22 106	2.18 142	17.40 261	6.49 221	31.14 267	22.77 190	17.90 191	33.09 277	18.48 210	14.61 243	13.51 183	37.38 366	0.16 153	0.13 178	0.01 63	0.03 104	0.23 79	0.24 128

RAFT-RH_RVC	7.73 145	1.25 42	6.99 74	4.83 71	0.90 72	11.76 172	1.53 37	13.00 50	14.43 112	17.51 185	46.41 355	11.02 90	6.30 95	12.68 156	4.93 130	0.51 249	0.04 59	0.12 171	0.13 192	0.09 16	0.09 30

IGEV+	2.98 4	1.27 43	5.17 25	5.41 112	0.47 24	4.63 20	1.71 58	9.97 17	4.75 4	2.58 2	6.27 17	4.35 23	4.44 42	4.98 4	3.05 68	0.00 1	0.07 128	0.00 1	0.08 161	0.24 84	0.18 86

Prome-Stereo	8.10 155	1.28 44	5.48 30	6.50 176	1.51 118	6.70 111	9.42 258	21.08 165	9.13 61	20.88 243	32.84 273	11.95 107	11.86 192	11.75 121	3.97 101	0.01 46	0.02 31	0.18 202	0.12 189	0.41 162	7.01 353

MGS-Stereo	3.26 7	1.29 45	6.73 61	3.30 8	0.47 24	4.89 35	1.55 39	6.15 2	8.88 59	4.31 17	10.15 39	5.48 39	1.27 3	8.09 27	1.97 15	0.04 97	0.01 11	0.02 73	0.00 1	0.57 203	0.04 10

riskmin	6.42 98	1.29 45	6.76 64	3.95 33	2.25 145	10.49 153	2.53 101	15.11 81	17.60 146	9.77 56	12.91 63	15.25 163	12.04 195	11.58 110	5.11 133	0.14 145	0.24 244	0.13 182	0.03 104	0.61 209	0.69 221

CrosDoStereo	9.24 182	1.29 45	8.16 121	4.56 63	1.04 79	7.52 128	15.00 324	15.85 100	24.31 203	24.27 278	33.44 280	13.37 134	13.82 222	12.23 140	8.86 203	0.01 46	0.11 170	0.09 141	0.04 119	0.36 145	0.53 193

DeepStereo_LL	9.24 182	1.29 45	8.16 121	4.56 63	1.04 79	7.52 128	15.00 324	15.85 100	24.31 203	24.27 278	33.44 280	13.37 134	13.82 222	12.23 140	8.86 203	0.01 46	0.11 170	0.09 141	0.04 119	0.36 145	0.53 193

RAFT-345	6.79 118	1.29 45	6.80 67	5.06 82	0.91 73	5.61 67	3.32 129	13.36 59	10.17 65	13.73 107	43.66 344	9.12 75	5.38 64	12.29 143	4.44 115	0.32 202	0.05 79	0.09 141	0.06 151	0.06 6	0.03 8

222	12.33 258	1.29 45	8.09 117	6.06 152	2.14 141	19.51 276	2.53 101	33.63 298	23.55 195	21.72 258	30.51 234	20.11 223	16.77 271	13.22 177	46.51 387	0.15 151	0.14 188	0.01 63	0.03 104	0.26 95	0.26 136

DisPM	6.43 99	1.31 51	8.36 125	6.61 187	1.06 82	5.83 83	3.82 147	13.04 52	11.63 77	16.38 159	23.88 168	12.80 118	6.50 98	13.03 176	3.04 67	0.51 249	0.01 11	0.08 134	0.15 202	0.10 26	0.42 174

IPLGR	7.14 131	1.31 51	13.14 249	4.24 44	1.15 95	9.78 144	0.98 19	23.98 194	21.70 180	16.22 155	18.43 104	8.45 67	7.66 115	9.26 50	5.45 147	0.21 172	0.05 79	0.04 102	0.06 151	0.32 134	0.38 162

RAFT-Test	5.75 73	1.32 53	6.77 65	4.07 34	1.71 124	9.95 145	1.56 41	15.78 98	8.34 55	12.73 92	23.83 166	11.80 101	4.69 51	8.99 44	2.57 50	0.01 46	0.29 256	0.00 1	0.38 279	0.16 46	0.07 24

GANet-RSSM	9.48 192	1.32 53	6.45 55	6.72 194	5.51 267	12.78 191	6.03 202	26.55 222	18.96 159	14.92 122	27.95 204	25.41 266	14.69 244	13.52 184	7.60 183	0.10 135	0.10 161	0.16 195	0.01 65	0.51 189	0.39 165

1111x	11.32 239	1.34 55	8.95 152	5.20 103	1.96 134	14.46 220	7.75 243	35.65 320	28.23 238	15.66 142	26.66 195	26.65 271	14.76 246	15.88 224	22.27 306	0.24 184	0.13 178	0.04 102	0.06 151	0.30 114	0.24 128

R-Stereo Train	7.04 127	1.34 55	7.89 106	6.23 163	2.30 147	7.51 126	5.54 185	23.96 192	6.94 29	16.26 156	33.57 283	12.04 110	5.61 69	7.67 23	3.74 90	0.01 46	0.05 79	0.01 63	0.00 1	0.10 26	0.12 46

RAFT-Stereo	7.04 127	1.34 55	7.89 106	6.23 163	2.30 147	7.51 126	5.54 185	23.96 192	6.94 29	16.26 156	33.57 283	12.04 110	5.61 69	7.67 23	3.74 90	0.01 46	0.05 79	0.01 63	0.00 1	0.10 26	0.12 46
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
x	6.80 119	1.36 58	6.94 72	4.58 65	1.88 132	10.78 160	4.55 162	19.79 151	10.62 68	12.69 90	19.54 119	14.87 157	10.11 162	9.52 52	8.03 191	0.07 126	0.15 191	0.04 102	0.04 119	0.24 84	0.22 115

DEmStereo	8.85 175	1.36 58	9.99 201	4.24 44	1.05 81	11.49 170	5.91 193	13.76 67	26.68 226	22.03 260	32.92 275	11.86 104	15.27 256	11.48 102	8.08 192	0.16 153	0.15 191	0.02 73	0.09 173	0.09 16	0.44 178

SMFormer	10.46 222	1.37 60	13.37 253	4.41 52	1.30 101	14.40 217	3.29 124	30.25 255	29.81 246	19.55 217	29.37 215	18.06 204	14.40 238	15.42 215	12.70 240	0.38 215	0.21 219	0.28 238	0.03 104	0.33 137	0.31 154

tta	10.45 221	1.37 60	13.37 253	4.41 52	1.30 101	14.39 214	3.29 124	30.25 255	29.81 246	19.55 217	29.37 215	18.06 204	14.40 238	15.42 215	12.69 239	0.38 215	0.21 219	0.28 238	0.03 104	0.29 110	0.18 86

qqq1	9.96 209	1.37 60	13.37 253	4.41 52	1.30 101	14.40 217	3.29 124	30.25 255	29.81 246	19.55 217	29.37 215	18.06 204	14.40 238	15.42 215	3.18 74	0.38 215	0.21 219	0.00 1	0.01 65	0.29 110	0.18 86

fff1	9.96 209	1.37 60	13.37 253	4.41 52	1.30 101	14.40 217	3.29 124	30.25 255	29.81 246	19.55 217	29.37 215	18.06 204	14.40 238	15.42 215	3.18 74	0.38 215	0.21 219	0.00 1	0.01 65	0.29 110	0.18 86

qqq	6.96 125	1.40 64	8.15 120	4.50 58	1.03 78	8.55 137	6.93 232	20.20 154	11.88 79	12.00 71	18.19 103	16.02 172	11.15 179	11.09 83	7.45 176	0.06 117	0.13 178	0.02 73	0.05 137	0.25 87	0.20 100

PFNet+	6.68 108	1.40 64	9.60 184	5.64 120	0.85 67	5.79 82	1.74 60	13.63 62	15.30 119	17.88 190	21.38 142	14.52 151	6.07 84	12.74 161	4.89 129	0.63 267	0.20 213	0.11 168	0.30 260	0.05 5	0.91 248

SFCPSM	8.85 175	1.40 64	11.34 225	5.23 108	3.47 187	16.55 256	7.18 238	30.71 264	25.24 213	16.45 160	19.45 114	11.10 93	9.61 154	11.88 125	5.52 148	0.22 175	0.17 199	0.36 253	0.22 226	0.29 110	0.58 202

EKT-Stereo	5.73 71	1.42 67	7.85 104	7.16 213	5.35 261	5.22 52	4.41 159	18.13 133	14.05 106	8.77 50	12.85 62	9.55 79	4.26 36	11.19 94	2.45 48	0.45 237	0.23 233	0.07 129	0.10 179	0.16 46	0.87 245

ASMatch	7.40 138	1.42 67	8.49 137	5.09 84	2.00 136	4.74 27	2.62 106	16.54 110	13.17 96	17.08 174	34.75 292	13.13 129	10.33 166	12.04 129	4.82 127	0.05 106	0.24 244	0.21 218	0.17 209	0.16 46	0.97 252

raftrobust	5.56 65	1.42 67	6.00 41	7.04 207	5.11 249	4.90 37	1.88 70	17.13 117	13.72 104	11.87 69	11.58 53	7.82 58	9.21 144	10.28 60	2.92 61	0.02 77	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.22 67	0.11 42

DualNet	9.14 180	1.43 70	9.67 188	5.70 125	3.44 181	11.96 176	6.35 210	18.45 135	16.31 130	15.83 145	31.44 253	17.22 190	10.87 172	10.82 77	21.98 301	0.00 1	0.05 79	0.80 286	0.08 161	0.26 95	0.14 59

ffm	8.12 156	1.43 70	9.67 188	5.70 125	3.44 181	11.96 176	6.35 210	18.45 135	16.31 130	15.83 145	31.44 253	17.22 190	10.87 172	10.82 77	1.61 5	0.00 1	0.05 79	0.80 286	0.08 161	0.26 95	0.14 59

ff1	9.41 191	1.43 70	9.67 188	5.70 125	3.44 181	11.96 176	6.35 210	18.45 135	16.31 130	15.83 145	31.44 253	17.22 190	10.87 172	16.19 235	21.98 301	0.00 1	0.05 79	0.80 286	0.08 161	0.26 95	0.14 59

mmx	10.71 227	1.43 70	9.67 188	5.70 125	3.44 181	11.96 176	6.35 210	32.18 280	28.03 235	15.83 145	31.44 253	17.22 190	10.87 172	16.19 235	21.98 301	0.22 175	0.06 111	0.80 286	0.08 161	0.48 177	0.21 108

xxx	10.71 227	1.43 70	9.67 188	5.70 125	3.44 181	11.96 176	6.35 210	32.18 280	28.03 235	15.83 145	31.44 253	17.22 190	10.87 172	16.19 235	21.98 301	0.22 175	0.06 111	0.80 286	0.08 161	0.48 177	0.21 108

IPLG	7.20 134	1.43 70	12.55 241	5.17 96	4.32 221	11.11 167	1.48 33	21.79 173	15.10 117	19.16 216	20.23 124	5.26 36	5.61 69	11.68 118	8.14 193	0.05 106	0.06 111	0.03 87	0.07 158	0.33 137	0.50 189

HCRNet	8.80 173	1.43 70	7.74 102	14.41 341	5.25 253	10.85 162	2.56 104	26.07 217	18.04 153	15.48 138	25.03 173	18.63 211	9.93 160	13.01 173	6.76 164	0.04 97	0.04 59	0.10 157	0.01 65	0.18 55	0.38 162

PFNet	7.91 148	1.44 77	11.60 229	7.03 205	2.42 151	7.60 130	6.03 202	23.36 190	17.24 140	20.29 235	17.67 92	15.44 166	7.71 118	13.02 175	5.71 150	0.24 184	0.20 213	0.12 171	0.19 220	0.31 125	0.61 207

RAFT+CT+SA	7.44 140	1.46 78	6.46 56	10.73 310	3.34 180	4.70 21	7.45 241	16.45 108	25.89 219	10.18 59	27.15 200	7.27 53	8.00 126	15.11 208	3.19 76	0.02 77	0.00 1	0.18 202	0.46 288	0.30 114	0.47 182

SST-Stereo	6.60 105	1.46 78	8.37 126	6.68 190	0.77 63	6.01 92	1.93 75	14.68 76	9.24 62	19.09 215	20.43 130	16.86 180	8.59 133	13.49 181	3.80 93	0.22 175	0.05 79	0.13 182	0.00 1	0.08 14	0.05 14

4D-IteraStereo	5.15 37	1.47 80	7.98 111	4.89 77	4.69 230	6.25 95	1.85 69	13.23 53	16.30 129	14.18 111	11.26 50	8.33 65	1.61 5	8.07 26	2.42 43	0.00 1	0.05 79	0.08 134	0.01 65	0.19 59	0.15 73

IRAFT_RVC	8.76 172	1.47 80	9.55 183	7.31 216	1.77 127	6.49 105	10.43 280	25.94 215	27.33 229	17.50 184	19.85 121	17.93 202	10.21 163	12.88 163	5.44 146	0.17 156	0.30 257	0.19 210	0.05 137	0.22 67	0.12 46

XX-Stereo	6.14 91	1.47 80	9.11 168	11.87 324	6.76 300	3.27 7	0.93 16	15.13 82	5.43 17	8.79 51	28.46 208	13.71 142	2.22 13	11.51 105	2.07 24	0.20 169	0.24 244	0.08 134	0.29 256	1.04 254	0.13 54

BUS	9.20 181	1.48 83	7.93 108	6.74 195	3.96 200	17.62 264	2.79 113	33.06 292	21.58 177	17.99 193	21.34 139	14.49 149	9.40 150	14.18 192	10.57 225	0.19 162	0.13 178	0.14 186	0.04 119	0.30 114	0.09 30

BSDual-CNN	9.70 199	1.48 83	7.93 108	6.74 195	3.96 200	16.10 244	7.13 235	33.06 292	21.58 177	17.99 193	21.34 139	22.28 239	11.53 187	14.18 192	7.81 184	0.19 162	0.13 178	0.14 186	0.04 119	0.30 114	0.09 30

psmg	9.80 202	1.48 83	7.93 108	5.18 101	3.96 200	15.85 238	7.93 244	29.11 243	21.58 177	20.93 244	25.06 174	22.28 239	11.53 187	14.18 192	7.81 184	0.19 162	0.13 178	0.17 197	0.04 119	0.36 145	0.21 108

AAGNet	7.94 150	1.48 83	9.34 177	7.13 212	0.70 49	5.85 87	5.16 174	15.40 88	14.01 105	20.13 232	24.03 169	15.28 164	11.52 186	12.05 130	15.47 260	0.63 267	0.06 111	0.32 247	0.01 65	0.12 31	0.09 30

ttt	9.98 211	1.49 87	7.30 91	6.43 172	3.95 199	14.02 205	5.06 172	33.03 291	29.84 250	14.90 121	30.95 242	14.81 155	9.66 155	15.36 213	11.38 236	0.38 215	0.19 208	0.10 157	0.03 104	0.37 150	0.28 141

knoymous	6.19 93	1.49 87	4.49 13	3.81 31	1.87 131	5.84 85	5.76 191	14.51 73	14.18 108	13.31 104	21.59 143	12.64 115	6.49 97	12.41 149	4.03 106	0.12 140	0.13 178	0.12 171	0.00 1	0.71 229	0.35 160

ac_64	11.10 237	1.49 87	9.88 197	8.24 253	5.45 266	19.12 273	6.46 219	24.10 197	14.34 110	22.80 269	23.87 167	33.28 313	15.54 259	18.87 262	17.26 275	0.28 195	0.12 174	0.02 73	0.02 88	0.26 95	0.63 209

mmm	7.72 144	1.50 90	8.56 140	5.29 109	1.89 133	14.14 209	5.70 190	18.42 134	11.02 72	16.04 151	23.78 164	17.00 181	10.03 161	12.03 128	7.54 179	0.12 140	0.07 128	0.50 263	0.20 221	0.31 125	0.18 86

test_5	8.51 165	1.50 90	8.19 123	11.06 316	5.00 244	6.91 117	5.67 189	17.50 120	22.09 184	16.07 152	29.63 224	15.28 164	10.78 169	15.94 229	3.65 87	0.00 1	0.00 1	0.26 231	0.08 161	0.31 125	0.35 160

Sa-1000	8.38 162	1.50 90	8.13 118	7.56 232	0.89 71	14.39 214	2.47 98	24.31 199	23.74 200	15.18 135	28.35 207	11.42 96	8.85 139	16.20 238	3.28 78	0.17 156	0.23 233	0.15 191	0.23 234	0.46 168	0.19 97

Pruner-Stereo	6.59 102	1.51 93	8.71 143	6.34 167	0.85 67	5.66 75	4.15 153	13.74 66	11.02 72	18.11 197	22.09 150	15.86 170	5.80 79	11.75 121	5.15 135	0.60 260	0.02 31	0.18 202	0.10 179	0.07 11	0.16 77

iRaftStereo_RVC	4.68 32	1.51 93	6.89 70	4.91 78	0.72 58	5.26 54	0.46 7	17.60 121	10.47 67	9.53 54	15.13 75	5.75 41	3.24 18	8.93 42	2.22 36	0.00 1	0.09 151	0.00 1	0.00 1	0.46 168	0.41 172

UPFNet	11.72 246	1.52 95	10.33 207	7.38 220	7.14 310	20.05 280	9.62 262	28.90 242	25.94 220	20.02 228	29.73 225	20.91 227	16.34 267	18.61 260	16.17 267	0.26 192	0.17 199	0.25 229	0.03 104	0.55 199	0.56 199

RAFT_R40	6.91 123	1.53 96	8.45 134	6.79 198	0.77 63	5.86 89	3.82 147	14.85 78	14.53 113	18.05 196	20.03 123	17.06 182	8.69 135	13.40 180	3.84 96	0.14 145	0.02 31	0.14 186	0.00 1	0.09 16	0.05 14

test-1	5.62 69	1.53 96	14.78 278	7.44 225	1.11 85	7.99 133	1.19 25	13.03 51	12.04 82	9.39 53	15.23 76	11.15 94	5.56 68	7.06 19	3.57 82	0.07 126	0.50 298	0.00 1	0.10 179	0.16 46	0.47 182

anonymousdsp2	5.93 78	1.54 98	8.34 124	4.43 56	0.38 12	9.24 142	4.11 150	21.92 178	17.36 142	12.28 74	10.08 38	10.05 81	4.42 39	11.04 81	2.54 49	0.01 46	0.02 31	0.30 245	0.18 210	0.21 64	0.18 86

SA	7.93 149	1.54 98	9.13 171	7.98 245	0.64 42	5.85 87	2.29 91	22.27 179	24.54 210	13.17 99	31.07 246	8.87 71	10.32 165	16.49 242	3.12 71	0.04 97	0.12 174	0.17 197	0.30 260	0.45 167	0.17 82

test_xeample3	3.34 11	1.54 98	7.67 97	3.33 10	0.68 45	5.74 81	1.63 44	12.05 33	3.88 2	6.71 33	3.81 3	3.17 8	3.34 20	10.59 65	2.07 24	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.27 250	0.13 36	0.16 77

MIM_Stereo	7.02 126	1.55 101	10.78 217	4.17 39	0.58 35	5.25 53	1.32 29	19.03 144	12.59 88	16.74 169	28.83 211	13.20 130	5.53 67	12.89 164	7.11 169	0.00 1	0.23 233	0.00 1	0.01 65	0.38 156	0.28 141

fff	6.83 120	1.55 101	7.28 86	3.56 25	0.32 8	4.73 22	1.70 48	15.75 95	31.87 263	15.11 128	20.25 125	6.90 48	12.80 204	8.63 33	5.33 142	0.01 46	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 209

IER	9.78 201	1.55 101	9.97 199	4.51 59	5.23 252	13.78 201	5.11 173	26.66 223	22.79 191	19.69 222	29.45 221	16.42 176	18.52 289	13.64 186	7.57 181	0.06 117	0.03 50	0.18 202	0.09 173	0.18 55	0.23 122

GMOStereo	5.97 81	1.55 101	7.18 79	5.17 96	0.71 50	5.54 61	2.21 84	10.54 22	12.86 89	18.29 201	22.01 145	17.06 182	6.27 91	6.62 15	2.43 44	0.00 1	0.23 233	0.12 171	0.00 1	0.46 168	0.10 36

error version	5.97 81	1.55 101	7.18 79	5.17 96	0.71 50	5.54 61	2.21 84	10.54 22	12.86 89	18.29 201	22.01 145	17.06 182	6.27 91	6.62 15	2.43 44	0.00 1	0.23 233	0.12 171	0.00 1	0.46 168	0.10 36

test-v	5.97 81	1.55 101	7.18 79	5.17 96	0.71 50	5.54 61	2.21 84	10.54 22	12.86 89	18.29 201	22.01 145	17.06 182	6.27 91	6.62 15	2.43 44	0.00 1	0.23 233	0.12 171	0.00 1	0.46 168	0.10 36

test-2	5.97 81	1.55 101	7.18 79	5.17 96	0.71 50	5.54 61	2.21 84	10.54 22	12.86 89	18.29 201	22.01 145	17.06 182	6.27 91	6.62 15	2.43 44	0.00 1	0.23 233	0.12 171	0.00 1	0.46 168	0.10 36

csc	6.83 120	1.55 101	7.28 86	3.56 25	0.32 8	4.73 22	1.70 48	15.75 95	31.87 263	15.11 128	20.25 125	6.90 48	12.80 204	8.63 33	5.33 142	0.01 46	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 209

cscssc	6.83 120	1.55 101	7.28 86	3.56 25	0.32 8	4.73 22	1.70 48	15.75 95	31.87 263	15.11 128	20.25 125	6.90 48	12.80 204	8.63 33	5.33 142	0.01 46	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 209

AE-Stereo	5.15 37	1.56 110	7.99 112	8.70 258	2.18 142	9.12 140	3.02 119	11.78 31	13.30 101	4.34 18	12.84 61	10.83 87	4.53 46	8.71 37	2.82 55	0.04 97	0.44 285	0.05 108	0.33 270	0.20 61	0.17 82

StereoIM	2.73 1	1.56 110	6.21 52	2.96 4	2.45 153	1.80 3	0.28 4	7.43 5	5.07 12	2.57 1	3.43 2	7.13 52	4.71 56	5.74 8	2.91 60	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.15 41	0.12 46

MSKI-zero shot	4.76 35	1.56 110	5.98 40	5.14 94	1.13 89	6.55 109	1.55 39	12.76 47	8.06 49	10.44 61	11.50 52	13.47 139	2.38 15	12.07 134	1.90 11	0.01 46	0.20 213	0.02 73	0.29 256	0.14 39	0.14 59

hknet	10.13 215	1.56 110	10.27 206	6.74 195	3.72 190	16.10 244	7.13 235	33.06 292	21.12 171	17.99 193	21.34 139	23.11 244	14.95 247	16.43 241	8.34 197	0.14 145	0.13 178	0.14 186	0.04 119	0.30 114	0.09 30

IGEVStereo-DCA	3.31 10	1.57 114	6.20 47	3.36 11	0.60 39	4.93 38	1.70 48	13.26 54	5.04 7	3.79 13	4.58 4	4.53 28	4.00 30	10.13 58	2.09 27	0.00 1	0.06 111	0.00 1	0.18 210	0.12 31	0.14 59

rrr	3.26 7	1.57 114	7.72 100	3.36 11	0.60 39	4.93 38	1.59 42	10.72 26	5.11 15	3.79 13	4.58 4	4.53 28	4.00 30	10.13 58	2.09 27	0.00 1	0.06 111	0.00 1	0.22 226	0.12 31	0.18 86

RE-Stereo	6.73 112	1.58 116	8.94 150	6.59 182	0.71 50	6.27 97	3.51 134	20.20 154	17.99 149	13.21 100	19.46 116	11.94 105	6.20 87	12.34 145	4.79 125	0.34 208	0.05 79	0.20 213	0.23 234	0.09 16	0.05 14

TVStereo	6.73 112	1.58 116	8.94 150	6.59 182	0.71 50	6.27 97	3.51 134	20.20 154	17.99 149	13.21 100	19.46 116	11.94 105	6.20 87	12.34 145	4.79 125	0.34 208	0.05 79	0.20 213	0.23 234	0.09 16	0.05 14

ADStereo(finetuned)	6.68 108	1.59 118	9.70 194	3.49 19	0.68 45	4.79 33	1.75 63	15.33 85	23.64 197	15.56 141	20.68 132	7.30 54	13.85 224	8.71 37	5.17 136	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.25 87	1.05 259

NF-Stereo	6.72 111	1.59 118	8.93 148	6.60 185	0.73 62	6.27 97	3.38 130	20.21 160	18.01 151	13.22 103	19.46 116	11.82 102	6.16 85	12.39 148	4.74 121	0.33 204	0.06 111	0.20 213	0.23 234	0.08 14	0.05 14

OCTAStereo	6.74 115	1.59 118	8.96 155	6.60 185	0.72 58	6.25 95	3.50 132	20.20 154	18.03 152	13.21 100	19.45 114	12.07 112	6.16 85	12.36 147	4.78 122	0.35 211	0.06 111	0.20 213	0.23 234	0.09 16	0.05 14

DCANet	6.46 100	1.59 118	7.28 86	3.51 23	0.68 45	4.77 32	1.75 63	15.33 85	23.62 196	15.55 140	20.73 137	7.31 55	11.56 190	8.83 41	5.26 139	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.26 95	1.11 263

PSM-softLoss	6.61 106	1.60 122	9.42 179	6.48 174	0.88 69	5.65 70	2.04 80	22.64 182	8.77 56	13.95 109	22.11 152	13.01 122	5.22 61	12.73 159	6.05 154	0.49 244	0.06 111	0.27 232	0.56 297	0.16 46	0.06 21

KMStereo	6.61 106	1.60 122	9.42 179	6.48 174	0.88 69	5.65 70	2.04 80	22.64 182	8.77 56	13.95 109	22.11 152	13.01 122	5.22 61	12.73 159	6.05 154	0.49 244	0.06 111	0.27 232	0.56 297	0.16 46	0.06 21

cf-r	10.06 213	1.60 122	7.99 112	5.82 132	5.70 276	12.92 193	4.78 168	24.18 198	27.47 232	16.91 172	31.02 245	25.12 262	14.05 228	11.63 116	11.01 233	0.03 91	0.03 50	0.05 108	0.03 104	0.43 165	0.39 165

MDST_ROB	17.92 315	1.60 122	13.68 262	13.88 337	6.44 293	43.05 371	14.86 322	42.74 361	41.66 324	43.25 366	42.85 340	28.43 280	17.28 279	29.35 333	16.06 264	0.88 291	0.11 170	0.63 272	0.47 289	0.50 188	0.64 215

raft+_RVC	6.69 110	1.61 126	5.57 35	6.37 168	4.62 228	6.51 106	6.18 207	20.39 161	23.38 194	10.62 64	17.82 94	9.89 80	5.65 74	10.70 69	3.67 88	0.00 1	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.34 140	0.27 138

AFF-stereo	6.17 92	1.61 126	7.02 75	4.08 35	0.64 42	3.53 10	0.76 13	16.00 103	13.14 95	12.86 93	25.42 179	15.67 167	7.86 121	11.12 86	3.21 77	0.02 77	0.06 111	0.00 1	0.00 1	0.40 159	0.08 28

anonymousa	9.03 178	1.62 128	8.03 115	4.19 40	5.53 268	15.37 231	3.81 146	18.55 139	21.20 173	18.28 200	30.99 244	20.79 226	13.42 212	10.58 64	7.57 181	0.00 1	0.05 79	0.29 241	0.18 210	0.10 26	0.11 42

TestStereo1	7.62 142	1.62 128	7.60 95	10.47 304	1.86 129	4.76 29	2.48 99	19.73 149	22.33 186	16.79 170	26.02 183	9.33 77	9.30 145	15.92 227	3.37 79	0.01 46	0.02 31	0.02 73	0.05 137	0.55 199	0.28 141

SA-5K	7.62 142	1.62 128	7.60 95	10.47 304	1.86 129	4.76 29	2.48 99	19.73 149	22.33 186	16.79 170	26.02 183	9.33 77	9.30 145	15.92 227	3.37 79	0.01 46	0.02 31	0.02 73	0.05 137	0.55 199	0.28 141

CRE-IMP	5.53 57	1.63 131	9.62 185	5.65 121	0.48 27	7.02 120	1.70 48	11.84 32	8.33 53	12.99 97	16.02 81	11.08 91	6.23 89	12.06 132	5.06 132	0.28 195	0.07 128	0.09 141	0.00 1	0.24 84	0.21 108

DeepStereo_RVC	5.65 70	1.65 132	9.06 166	5.21 105	0.56 33	5.55 65	1.84 68	12.16 35	7.22 41	13.94 108	14.96 73	12.58 114	10.27 164	11.25 96	5.81 152	0.39 225	0.10 161	0.11 168	0.00 1	0.18 55	0.22 115

111	7.26 136	1.65 132	7.28 86	3.56 25	0.32 8	10.76 159	3.53 137	20.55 162	27.51 233	10.07 58	16.62 87	14.30 146	9.53 153	12.02 127	5.87 153	0.14 145	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.31 125	1.14 267

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 53	1.66 134	7.56 94	3.49 19	0.40 13	2.75 5	0.67 10	16.07 104	14.76 114	12.27 73	18.67 106	11.95 107	8.08 127	7.84 25	2.89 57	0.01 46	0.06 111	0.00 1	0.00 1	0.37 150	0.04 10

test croco	4.15 27	1.67 135	9.97 199	4.86 74	2.97 171	3.27 7	1.41 31	8.20 7	5.51 19	3.37 8	16.69 88	3.03 5	2.71 16	14.44 199	3.91 98	0.14 145	0.00 1	0.03 87	0.01 65	0.69 223	0.14 59

CASS	8.15 157	1.67 135	7.68 98	8.25 254	1.52 119	14.39 214	2.72 109	22.65 184	17.23 139	15.42 137	22.68 157	13.47 139	11.87 193	12.44 150	6.07 157	0.96 296	0.05 79	0.12 171	0.01 65	0.71 229	3.14 316
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	6.75 117	1.67 135	12.34 237	4.67 66	1.47 113	10.01 146	2.24 89	26.43 221	17.22 138	14.72 117	12.75 60	7.02 51	9.68 156	8.44 29	5.26 139	0.01 46	0.04 59	0.05 108	0.09 173	0.35 144	0.55 196

NRIStereo	5.73 71	1.67 135	8.42 131	5.72 130	0.41 14	6.71 112	2.60 105	14.73 77	10.71 71	12.39 76	15.07 74	11.58 97	6.23 89	12.06 132	4.78 122	0.61 263	0.17 199	0.11 168	0.00 1	0.28 106	0.27 138

rafts_anoy	6.02 86	1.67 135	6.27 53	6.53 179	4.98 241	5.30 55	2.53 101	13.77 68	21.01 169	12.70 91	16.23 84	8.56 68	5.65 74	9.09 47	5.22 137	0.04 97	0.31 260	0.09 141	0.03 104	0.25 87	0.17 82

ACVNet	10.36 220	1.68 140	5.49 31	6.01 147	2.75 161	12.78 191	3.56 139	21.89 175	34.81 291	14.96 123	30.78 239	24.72 259	13.88 225	15.81 221	17.20 273	0.13 143	0.01 11	0.06 121	0.06 151	0.51 189	0.15 73

acv_ft	12.16 255	1.68 140	11.97 234	7.70 236	6.20 285	19.61 277	5.52 184	25.78 212	34.81 291	25.62 294	30.78 239	24.72 259	13.20 211	15.81 221	18.80 284	0.13 143	0.01 11	0.06 121	0.06 151	0.63 214	0.15 73

GwcNet-ADL	8.48 163	1.70 142	9.38 178	7.10 210	2.78 162	6.74 114	6.57 224	30.15 253	26.01 222	15.15 133	17.77 93	13.93 143	6.96 110	12.96 169	9.91 212	0.48 243	0.72 315	0.01 63	0.01 65	0.51 189	0.84 239

RASNet	11.59 244	1.71 143	10.36 208	6.30 165	5.66 273	15.48 233	6.12 205	34.50 310	20.86 168	16.61 165	32.51 269	22.04 236	23.00 310	19.44 269	16.15 266	0.71 273	0.03 50	0.05 108	0.01 65	0.15 41	0.13 54

ICVP	10.07 214	1.73 144	6.11 44	9.08 266	3.31 179	12.25 183	6.56 223	26.30 220	22.52 188	16.49 162	31.80 259	26.94 276	12.42 198	11.35 99	10.92 228	1.17 309	0.57 308	0.17 197	0.10 179	0.58 206	1.07 261
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	9.71 200	1.73 144	6.09 43	7.47 228	4.27 213	10.06 147	6.00 200	29.14 244	21.74 181	15.76 144	32.88 274	22.63 241	13.18 209	12.94 168	9.12 207	0.09 131	0.02 31	0.07 129	0.10 179	0.70 227	0.24 128

Patchmatch Stereo++	5.56 65	1.74 146	9.01 160	5.09 84	0.41 14	5.66 75	2.40 95	12.52 40	7.00 32	12.52 79	18.08 96	13.02 124	6.74 103	11.59 112	4.01 104	0.78 279	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.22 115
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	5.50 56	1.74 146	9.03 164	5.09 84	0.42 18	5.66 75	1.98 77	12.50 38	7.01 37	12.52 79	18.13 101	12.96 120	6.77 107	11.11 85	3.83 95	0.72 275	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.22 115

ROB_FTStereo_v2	5.53 57	1.74 146	8.97 157	5.09 84	0.42 18	5.64 69	2.02 78	12.50 38	7.00 32	12.51 78	18.10 98	12.99 121	6.72 102	11.50 104	4.04 107	0.70 271	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.23 122

ROB_FTStereo	5.49 55	1.74 146	8.96 155	5.09 84	0.42 18	5.65 70	1.68 46	12.53 43	7.00 32	12.53 85	18.00 95	13.02 124	6.74 103	11.51 105	3.81 94	0.60 260	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.22 115

HUI-Stereo	5.48 53	1.74 146	9.01 160	5.08 83	0.42 18	5.65 70	2.77 112	12.55 44	7.03 39	12.54 87	18.10 98	13.07 128	6.71 101	9.92 56	3.74 90	0.61 263	0.08 143	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.23 122

iGMRVC	5.54 60	1.74 146	9.01 160	5.09 84	0.42 18	5.66 75	1.81 67	12.61 46	7.02 38	12.52 79	18.11 100	13.02 124	6.64 100	11.57 109	4.16 108	0.82 285	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.21 108

iRAFT	5.56 65	1.74 146	9.01 160	5.09 84	0.41 14	5.66 75	2.40 95	12.52 40	7.00 32	12.52 79	18.08 96	13.02 124	6.74 103	11.59 112	4.01 104	0.78 279	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.22 115

RAFT-IKP	5.53 57	1.74 146	8.95 152	5.09 84	0.41 14	5.45 58	2.08 82	12.52 40	7.00 32	12.52 79	18.13 101	12.93 119	6.79 108	11.59 112	3.99 102	0.80 283	0.09 151	0.09 141	0.00 1	0.22 67	0.22 115

EAI-Stereo	5.21 41	1.74 146	8.46 135	5.69 124	1.37 111	5.67 80	3.52 136	18.77 141	5.65 20	9.75 55	16.08 82	6.36 43	3.57 25	11.73 119	3.64 85	0.01 46	0.33 267	0.03 87	1.06 319	0.21 64	0.65 216

anonymousdsp	3.51 17	1.75 155	5.66 36	3.49 19	1.13 89	5.04 48	1.74 60	13.69 63	5.07 12	4.83 26	5.42 10	4.25 21	4.44 42	11.14 87	1.98 16	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 210	0.31 125	0.13 54

DCRE	6.07 90	1.75 155	8.41 130	7.20 214	3.82 195	6.48 103	4.18 155	15.52 91	10.42 66	9.24 52	22.47 155	11.71 100	5.46 65	10.62 66	3.02 66	0.02 77	0.26 252	0.05 108	0.30 260	0.15 41	0.24 128

IGEV-Stereo	3.52 18	1.75 155	5.67 37	3.49 19	1.12 87	5.04 48	1.73 59	13.70 64	5.07 12	4.83 26	5.42 10	4.27 22	4.43 41	11.15 92	1.98 16	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 210	0.31 125	0.12 46
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	7.39 137	1.75 155	7.24 84	3.26 7	3.18 173	5.04 48	6.40 216	19.04 145	15.70 126	20.71 242	32.13 264	10.69 86	5.91 81	10.45 63	4.60 117	0.40 227	0.07 128	0.21 218	0.13 192	0.54 196	0.41 172

MyStereo06	6.40 96	1.76 159	13.15 250	6.19 161	4.40 222	7.09 122	9.95 266	16.68 111	6.98 31	12.91 94	10.76 47	17.84 201	5.71 76	9.97 57	3.39 81	0.06 117	0.10 161	0.02 73	0.04 119	0.73 234	0.29 146

MyStereo05	9.29 187	1.76 159	8.95 152	6.19 161	4.40 222	7.09 122	9.95 266	31.21 268	40.82 321	17.31 179	12.93 64	10.33 83	12.52 201	13.93 188	7.05 168	0.06 117	0.10 161	0.02 73	0.04 119	0.73 234	0.29 146

ff7	3.48 13	1.76 159	6.20 47	3.45 15	1.13 89	5.02 44	1.70 48	13.26 54	5.04 7	4.66 22	5.47 12	3.49 9	4.70 52	11.14 87	2.01 18	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 210	0.30 114	0.14 59

ffff	3.48 13	1.76 159	6.20 47	3.45 15	1.13 89	5.02 44	1.70 48	13.26 54	5.04 7	4.66 22	5.47 12	3.49 9	4.70 52	11.14 87	2.01 18	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 210	0.30 114	0.14 59

11t	3.48 13	1.76 159	6.20 47	3.45 15	1.13 89	5.02 44	1.70 48	13.26 54	5.04 7	4.66 22	5.47 12	3.49 9	4.70 52	11.14 87	2.01 18	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 210	0.30 114	0.14 59

ccc-4	3.48 13	1.76 159	6.20 47	3.45 15	1.13 89	5.02 44	1.70 48	13.26 54	5.04 7	4.66 22	5.47 12	3.49 9	4.70 52	11.14 87	2.01 18	0.00 1	0.04 59	0.00 1	0.18 210	0.30 114	0.14 59

CoDeX	9.24 182	1.77 165	9.54 182	6.08 153	3.79 194	16.45 255	6.76 228	26.15 218	25.03 211	17.18 177	25.12 176	14.69 154	11.68 191	12.22 139	6.71 163	0.30 198	0.20 213	0.15 191	0.02 88	0.23 79	0.68 219

PCWNet_CMD	9.64 197	1.77 165	10.59 211	4.80 70	2.90 167	16.25 253	2.42 97	29.37 248	34.10 285	17.41 180	22.04 149	19.10 215	7.70 117	12.05 130	6.86 165	0.22 175	0.45 289	0.80 286	0.22 226	3.11 314	0.69 221

MSMDNet	9.64 197	1.77 165	10.63 212	4.83 71	2.90 167	16.35 254	2.37 94	29.33 247	34.29 288	17.43 182	22.10 151	19.05 214	7.79 120	12.11 136	6.87 166	0.23 182	0.46 291	0.67 275	0.21 224	2.77 304	0.60 205

THIR-Stereo	9.38 190	1.78 168	8.50 138	4.74 67	0.71 50	15.92 239	11.93 302	16.39 107	21.56 176	24.27 278	32.07 262	14.40 147	14.14 232	11.49 103	8.39 198	0.05 106	0.25 250	0.10 157	0.05 137	0.33 137	0.58 202

HSM	11.33 240	1.80 169	7.04 77	6.13 158	3.99 205	16.16 248	6.92 231	29.69 250	19.39 160	22.95 270	26.05 186	41.08 349	15.79 262	20.25 281	8.89 205	0.02 77	0.03 50	0.01 63	0.00 1	0.15 41	0.34 159

iRaft-Stereo_5w	8.70 171	1.81 170	9.33 176	5.83 134	3.78 192	4.87 34	11.12 289	15.86 102	14.80 115	15.23 136	26.36 189	21.49 232	12.91 207	15.94 229	12.73 241	0.58 256	0.05 79	0.08 134	0.09 173	0.85 244	0.33 158

iRaft-Stereo_20w	6.06 89	1.84 171	12.04 235	4.23 43	1.67 122	6.77 115	2.22 88	18.73 140	6.08 22	14.72 117	10.33 42	13.42 138	8.14 128	15.88 224	3.08 70	0.01 46	0.24 244	0.13 182	0.39 281	0.61 209	0.71 226

STrans-v2	7.98 154	1.84 171	9.42 179	4.84 73	1.48 115	12.23 182	10.05 271	19.06 146	12.32 85	13.63 106	26.06 187	18.13 208	12.35 197	12.99 172	3.99 102	0.01 46	0.01 11	0.18 202	0.01 65	0.22 67	0.83 238

delet	12.65 266	1.85 173	11.36 226	7.71 238	6.22 287	22.52 296	10.22 279	28.14 236	37.67 308	19.66 221	29.24 214	21.00 228	15.99 264	21.97 297	17.77 278	0.03 91	0.07 128	0.19 210	0.04 119	0.60 208	0.75 231

SGM-Forest	12.92 270	1.87 174	6.61 57	5.68 123	2.05 138	23.19 302	11.30 292	34.24 306	30.77 257	26.54 301	31.99 261	29.98 289	15.74 261	21.17 294	13.36 244	1.05 303	0.33 267	0.84 294	0.01 65	0.71 229	0.97 252
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DISCO	16.36 296	1.88 175	16.15 284	7.78 239	4.19 210	26.92 325	10.21 278	30.31 259	44.26 339	21.35 255	33.91 288	35.80 327	22.40 309	35.65 357	33.87 353	0.18 158	0.08 143	0.04 102	0.04 119	1.71 281	0.54 195

TransformOpticalFlow	7.76 146	1.90 176	9.31 175	5.50 115	1.18 96	6.97 119	8.27 246	17.86 129	13.21 97	14.58 115	29.13 213	19.01 212	10.85 170	12.51 154	3.69 89	0.01 46	0.04 59	0.20 213	0.04 119	0.17 53	0.84 239

CroCo-Stereo	3.27 9	1.90 176	7.18 79	8.50 257	1.11 85	0.96 1	0.97 18	10.18 18	8.20 51	3.59 10	4.69 7	8.02 64	4.53 46	2.75 1	2.34 40	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 125	0.11 42
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
DMCA	8.51 165	1.90 176	9.96 198	5.16 95	4.14 209	10.29 150	4.46 161	25.52 207	19.55 162	16.33 158	20.69 133	17.59 197	11.26 181	10.42 62	11.36 235	0.50 246	0.08 143	0.35 250	0.05 137	0.36 145	0.31 154

CFNet_ucs	10.25 217	1.91 179	11.88 233	4.98 79	4.08 207	15.11 226	3.57 141	28.02 234	31.98 268	18.21 199	25.20 177	23.27 247	9.38 149	13.38 179	7.22 170	0.23 182	0.81 322	1.65 321	0.22 226	3.01 310	0.93 249

ProNet	3.61 21	1.91 179	6.17 46	3.31 9	0.67 44	5.51 59	6.46 219	12.60 45	6.23 23	3.18 5	4.80 8	3.64 13	3.57 25	11.15 92	2.11 30	0.02 77	0.21 219	0.01 63	0.01 65	0.41 162	0.14 59

CFNet_pseudo	9.58 194	1.91 179	10.73 215	4.53 60	2.91 169	14.26 210	2.75 111	26.73 225	32.14 269	17.10 175	23.02 159	22.14 238	8.74 137	12.17 138	7.43 174	0.20 169	0.45 289	1.24 315	0.24 241	2.49 299	0.49 188

psm_up	13.18 275	1.91 179	8.81 146	9.59 284	5.84 281	15.17 229	11.37 294	38.74 343	30.81 258	20.66 241	30.32 232	30.00 290	23.12 311	19.19 267	16.02 263	0.58 256	0.10 161	0.17 197	0.01 65	0.65 220	0.55 196

MyStereo07	4.38 29	1.92 183	5.06 23	6.09 154	4.31 219	6.54 107	9.96 268	15.35 87	5.15 16	4.34 18	5.65 16	3.15 7	5.77 78	11.33 98	1.81 10	0.06 117	0.10 161	0.03 87	0.04 119	0.63 214	0.30 149

MyStereo04	9.24 182	1.92 183	8.78 145	6.09 154	4.31 219	6.54 107	9.96 268	32.24 283	41.99 328	14.26 113	11.98 56	12.00 109	12.01 194	13.93 188	7.53 178	0.06 117	0.10 161	0.03 87	0.04 119	0.63 214	0.30 149

ccs_rob	9.61 196	1.92 183	10.72 214	4.55 61	2.89 166	14.33 212	2.86 115	26.85 226	32.36 271	17.05 173	22.91 158	22.12 237	8.70 136	12.10 135	7.44 175	0.19 162	0.44 285	1.38 317	0.25 244	2.68 302	0.57 200

DIP-Stereo	6.74 115	1.93 186	10.02 203	4.28 48	1.64 120	13.54 199	1.52 36	15.16 83	6.63 26	14.30 114	26.81 196	10.90 88	5.19 60	14.78 206	7.56 180	0.00 1	0.06 111	0.05 108	0.00 1	0.17 53	0.17 82
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GwcNet-RSSM	10.65 225	1.94 187	8.57 141	6.89 202	5.26 256	12.26 184	5.21 175	25.80 214	31.50 260	16.67 167	33.52 282	23.70 253	13.88 225	12.84 162	13.67 247	0.05 106	0.10 161	0.14 186	0.02 88	0.65 220	0.39 165

iResNet_ROB	11.71 245	1.96 188	10.77 216	6.01 147	3.68 189	15.13 228	2.34 92	31.72 274	37.58 307	26.16 298	32.77 271	25.88 269	15.34 257	16.35 240	7.94 189	0.19 162	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.31 125	0.12 46

RAFT_CTSACE	8.24 159	1.97 189	8.39 127	6.89 202	5.11 249	5.86 89	2.63 107	14.62 75	16.88 136	23.52 276	34.77 293	16.02 172	7.37 113	17.91 255	2.23 37	0.00 1	0.12 174	0.00 1	0.03 104	0.39 158	0.05 14

GES	8.51 165	1.98 190	11.82 232	6.39 170	1.77 127	12.36 185	6.22 208	21.55 170	21.34 174	19.02 214	26.02 183	8.79 69	9.34 148	13.94 190	7.24 171	0.38 215	0.10 161	0.30 245	0.14 196	0.69 223	0.73 228

tt1	5.27 43	1.99 191	5.11 24	6.02 150	0.26 2	10.59 157	4.22 156	18.45 135	16.31 130	6.75 34	8.95 29	4.75 31	9.15 143	10.82 77	1.61 5	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.04 119	0.26 95	0.14 59

ACVNet-DCA	5.28 44	2.00 192	4.99 19	5.89 137	0.26 2	10.85 162	5.38 178	20.20 154	11.88 79	6.95 36	10.01 34	4.49 25	9.78 157	10.79 72	1.59 2	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.04 119	0.25 87	0.20 100

xx1	5.99 85	2.00 192	4.99 19	5.89 137	0.26 2	10.85 162	5.38 178	17.84 125	15.48 121	6.95 36	10.01 34	16.02 172	11.15 179	10.79 72	1.59 2	0.00 1	0.05 79	0.02 73	0.05 137	0.25 87	0.20 100

1test111	5.59 68	2.00 192	4.99 19	5.89 137	0.26 2	10.85 162	5.38 178	20.20 154	11.88 79	6.95 36	10.01 34	4.49 25	9.78 157	11.09 83	7.45 176	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.04 119	0.25 87	0.20 100

cc1	5.34 47	2.00 192	4.99 19	5.89 137	0.26 2	10.85 162	5.38 178	17.85 127	15.48 121	6.95 36	10.01 34	4.49 25	9.78 157	10.79 72	1.59 2	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.04 119	0.30 114	0.13 54

ToySt	10.51 223	2.00 192	15.67 281	5.33 110	0.95 76	14.97 225	9.51 260	24.02 195	27.37 230	14.61 116	24.67 172	24.56 257	14.70 245	16.86 245	13.35 243	0.06 117	0.23 233	0.03 87	0.09 173	0.62 212	0.67 218

pcwnet_v2	12.32 257	2.00 192	17.53 294	7.79 240	5.69 275	17.06 258	3.69 145	36.52 327	46.17 346	20.55 237	29.39 220	16.50 177	13.00 208	15.70 219	9.32 209	0.50 246	1.00 330	0.34 249	0.24 241	2.00 290	1.38 276

PSMNet-ADL	9.88 208	2.01 198	6.80 67	9.18 270	4.26 212	15.11 226	3.50 132	27.12 227	24.42 209	14.72 117	18.96 109	25.32 265	13.43 213	15.76 220	14.04 249	0.79 282	0.78 321	0.00 1	0.02 88	0.26 95	1.18 270

DSFCA	11.85 250	2.01 198	12.93 246	5.40 111	6.87 304	15.36 230	10.45 282	30.68 263	31.84 262	25.99 296	23.52 162	22.03 235	14.05 228	20.28 284	12.46 238	0.57 255	0.41 277	0.28 238	0.38 279	1.02 252	0.47 182

RALCasStereoNet	5.95 80	2.02 200	7.09 78	7.06 208	5.10 248	6.36 101	5.44 183	13.97 70	13.25 99	9.93 57	17.45 91	10.37 84	3.89 28	11.64 117	4.24 111	0.02 77	0.46 291	0.10 157	0.00 1	0.20 61	0.31 154

UNet	12.64 265	2.02 200	13.36 252	6.85 201	7.76 324	25.31 316	4.74 167	34.10 302	28.19 237	20.03 229	31.07 246	27.02 278	17.36 280	20.18 279	13.87 248	0.06 117	0.05 79	0.27 232	0.01 65	0.23 79	0.39 165

IGEV_Zeroshot_test	5.28 44	2.03 202	14.26 270	6.09 154	1.33 107	4.32 15	1.03 22	14.46 71	6.50 24	13.33 105	11.89 55	11.01 89	3.45 21	10.71 70	3.64 85	0.03 91	0.22 228	0.15 191	0.26 246	0.80 241	0.20 100

CroCo-Stereo Lap2	4.01 26	2.03 202	8.14 119	9.82 289	6.03 282	1.11 2	0.79 14	9.71 15	7.98 48	3.26 6	4.99 9	9.08 74	5.80 79	6.08 11	4.39 114	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.71 229	0.30 149

DAS	10.80 233	2.03 202	13.96 264	9.01 264	6.23 288	14.67 223	7.38 239	21.59 171	32.58 274	18.67 210	28.13 205	19.20 217	17.08 277	16.54 243	7.31 172	0.58 256	0.01 11	0.29 241	0.01 65	0.47 175	0.20 100

SepStereo	11.34 241	2.03 202	13.96 264	9.01 264	6.23 288	14.67 223	7.38 239	21.59 171	32.58 274	18.67 210	28.13 205	19.20 217	17.08 277	27.36 324	7.31 172	0.58 256	0.01 11	0.29 241	0.01 65	0.47 175	0.20 100

HH	5.47 50	2.08 206	9.00 158	4.88 75	1.07 83	4.93 38	3.60 143	16.68 111	6.83 27	8.39 45	12.14 57	15.05 158	9.06 141	12.68 156	1.93 13	0.02 77	0.17 199	0.18 202	0.00 1	0.28 106	0.48 185

HanStereo	5.47 50	2.08 206	9.00 158	4.88 75	1.07 83	4.93 38	3.60 143	16.68 111	6.83 27	8.39 45	12.14 57	15.05 158	9.06 141	12.68 156	1.93 13	0.02 77	0.17 199	0.18 202	0.00 1	0.28 106	0.48 185

MMNet	12.97 271	2.08 206	12.74 243	6.98 204	6.27 291	26.39 323	4.73 166	23.10 188	41.79 326	25.48 292	32.29 267	21.09 230	17.79 284	19.52 271	17.90 280	0.19 162	0.07 128	0.10 157	0.00 1	0.37 150	0.59 204

hitnet-ft	12.04 253	2.11 209	6.14 45	7.27 215	3.90 196	25.98 319	3.56 139	22.56 181	23.74 200	20.55 237	33.81 286	31.59 300	18.67 291	19.47 270	17.20 273	0.42 233	1.36 333	0.35 250	0.07 158	1.11 258	0.86 243

UCFNet_RVC	9.48 192	2.12 210	4.89 17	7.03 205	3.78 192	16.05 240	6.37 215	28.25 237	20.00 164	15.93 150	23.07 160	25.21 263	12.79 203	12.57 155	8.01 190	0.07 126	0.04 59	1.17 308	0.23 234	1.31 271	0.69 221

SGM_RVC	19.52 328	2.12 210	6.79 66	6.59 182	1.33 107	38.20 362	15.74 331	38.13 338	34.07 284	45.71 371	41.91 335	51.41 377	38.10 364	38.77 370	27.80 340	0.61 263	0.36 272	0.51 264	0.33 270	1.03 253	0.90 246
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IIG-Stereo	7.41 139	2.13 212	8.55 139	10.02 295	1.76 126	6.82 116	1.53 37	17.17 118	15.84 128	18.74 212	20.30 129	18.01 203	8.39 131	12.89 164	5.22 137	0.27 194	0.03 50	0.03 87	0.00 1	0.16 46	0.30 149

RAFT	8.51 165	2.16 213	8.93 148	8.14 250	0.81 66	12.63 188	8.49 247	16.34 106	15.56 124	22.31 263	18.99 110	19.29 219	11.39 185	17.57 251	6.05 154	0.01 46	0.19 208	0.27 232	0.02 88	0.64 218	0.45 180

StereoVision	7.21 135	2.17 214	9.29 174	9.43 275	3.91 198	5.09 51	1.91 73	20.04 153	17.37 143	8.57 48	29.59 223	11.08 91	6.76 106	12.44 150	4.71 119	0.54 252	0.05 79	0.16 195	0.03 104	0.82 242	0.30 149

LL-Strereo2	5.54 60	2.17 214	9.12 169	5.65 121	2.54 156	6.48 103	2.27 90	15.08 80	7.79 47	10.99 66	10.26 41	15.94 171	3.50 24	13.25 178	3.63 84	0.00 1	0.13 178	1.34 316	0.10 179	0.30 114	0.19 97

ADLNet2	12.44 261	2.17 214	12.84 245	9.17 269	5.82 279	20.00 279	10.13 275	32.53 285	36.22 302	18.62 209	19.39 113	21.96 234	17.07 276	21.43 295	19.42 287	0.24 184	0.15 191	0.06 121	0.08 161	0.86 245	0.57 200

CFNet-ft	9.87 206	2.18 217	5.49 31	7.45 226	5.25 253	15.76 235	5.98 198	21.89 175	21.87 182	14.96 123	30.02 228	25.68 267	13.68 218	12.46 152	10.94 230	0.08 129	0.06 111	1.83 323	0.22 226	1.09 255	0.43 176

CFNet_RVC	9.87 206	2.18 217	5.49 31	7.45 226	5.25 253	15.76 235	5.98 198	21.89 175	21.87 182	14.96 123	30.02 228	25.68 267	13.68 218	12.46 152	10.94 230	0.08 129	0.06 111	1.83 323	0.22 226	1.09 255	0.43 176

ADLNet	12.34 259	2.22 219	10.14 204	8.38 255	6.78 302	17.56 263	9.05 251	33.21 295	26.28 224	27.06 304	26.01 182	26.80 273	13.76 221	16.99 247	18.74 283	0.24 184	0.39 274	0.23 225	0.10 179	0.64 218	2.16 301

MLCV	9.32 188	2.22 219	12.55 241	5.22 106	1.32 106	13.79 202	1.35 30	21.14 167	23.65 198	21.91 259	31.37 249	17.14 189	7.57 114	16.00 232	10.18 218	0.22 175	0.01 11	0.03 87	0.02 88	0.40 159	0.29 146

raft_robust	7.97 153	2.26 221	6.75 63	5.83 134	0.72 58	5.57 66	0.84 15	33.59 297	34.21 287	18.17 198	19.88 122	6.50 45	5.62 72	15.33 211	2.83 56	0.03 91	0.23 233	0.00 1	0.37 277	0.32 134	0.39 165

NINENet	10.74 229	2.29 222	10.44 209	8.03 246	5.09 247	17.62 264	2.79 113	38.69 342	33.24 279	18.35 205	26.31 188	14.49 149	9.40 150	15.88 224	10.57 225	0.41 229	0.21 219	0.29 241	0.00 1	0.42 164	0.23 122

GANet-ADL	8.36 161	2.31 223	8.44 133	7.39 222	2.65 158	12.58 187	5.24 176	29.55 249	25.24 213	14.19 112	16.70 89	17.07 187	6.91 109	10.65 68	6.26 160	0.38 215	0.39 274	0.10 157	0.12 189	0.75 239	0.28 141

CFNet	10.67 226	2.33 224	8.90 147	6.66 189	4.09 208	16.05 240	4.26 157	30.44 261	31.01 259	18.53 208	26.48 191	23.69 252	13.68 218	15.27 210	10.59 227	0.05 106	0.02 31	0.44 258	0.05 137	0.73 234	0.23 122

ACRE	7.07 129	2.38 225	13.26 251	7.36 219	4.86 233	10.28 149	4.40 158	15.51 90	13.69 103	17.22 178	19.23 111	8.00 62	4.20 35	10.64 67	8.50 199	0.33 204	0.32 263	0.03 87	0.14 196	0.37 150	0.77 235

ssnet_v2	13.23 276	2.43 226	11.25 223	7.34 217	2.92 170	23.05 301	12.95 308	35.93 322	32.92 278	21.23 253	25.38 178	28.81 281	15.22 254	22.57 301	19.81 290	0.18 158	0.08 143	0.19 210	0.05 137	1.24 266	1.06 260

CIPLG	7.15 132	2.44 227	12.82 244	7.38 220	4.93 236	10.51 154	4.56 163	15.17 84	13.25 99	17.45 183	19.75 120	8.42 66	4.60 50	11.41 101	8.31 195	0.33 204	0.32 263	0.03 87	0.14 196	0.37 150	0.72 227

SGM-ForestM	23.72 354	2.44 227	9.13 171	7.43 224	2.25 145	44.80 372	19.11 350	44.90 371	49.97 359	50.74 377	51.18 366	62.06 390	45.83 378	44.96 378	33.88 354	1.00 299	0.84 324	0.78 282	0.62 300	1.29 268	1.11 263

AASNet	12.49 262	2.46 229	10.49 210	9.82 289	6.86 303	17.33 260	6.73 227	41.09 353	37.86 310	22.53 267	29.11 212	16.68 178	13.48 216	14.54 204	17.87 279	0.20 169	0.02 31	0.78 282	0.05 137	1.18 261	0.76 232

MyStereo8	7.13 130	2.48 230	10.86 220	6.81 199	4.98 241	10.73 158	1.42 32	14.58 74	9.73 63	15.75 143	23.16 161	12.17 113	7.96 125	9.85 55	10.21 220	0.04 97	0.19 208	0.08 134	0.21 224	0.58 206	0.82 237

IPLGR_C	7.16 133	2.48 230	12.98 247	7.52 230	4.91 235	10.56 155	4.59 164	15.63 94	14.12 107	17.42 181	18.87 108	8.00 62	4.59 49	10.76 71	8.81 202	0.32 202	0.32 263	0.03 87	0.13 192	0.36 145	0.76 232

GEStereo_RVC	12.81 268	2.49 232	13.64 261	9.68 286	4.97 239	18.16 266	11.30 292	31.26 269	47.47 348	19.84 223	26.97 197	19.03 213	13.19 210	20.14 278	14.86 257	0.83 287	0.51 301	0.10 157	0.13 192	0.54 196	0.99 256

RALAANet	6.49 101	2.49 232	9.69 193	7.09 209	4.98 241	6.23 94	1.68 46	19.90 152	14.26 109	15.04 126	14.56 70	12.69 116	4.38 38	12.91 166	3.07 69	0.02 77	0.07 128	0.00 1	0.10 179	0.51 189	0.15 73

TestStereo	6.02 86	2.55 234	7.33 92	5.57 117	1.68 123	6.05 93	1.78 65	13.73 65	16.40 134	10.87 65	23.79 165	9.00 72	5.63 73	11.26 97	3.96 100	0.09 131	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.69 223	0.01 1

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 33	2.56 235	8.72 144	4.26 46	3.52 188	9.22 141	1.48 33	13.54 60	18.88 158	7.47 42	7.08 20	2.04 4	2.24 14	9.66 53	2.27 39	0.05 106	0.02 31	0.07 129	0.00 1	0.53 194	0.21 108

LoS_RVC	3.72 22	2.57 236	3.90 10	4.27 47	7.61 321	5.39 57	2.90 116	7.29 4	3.84 1	3.67 12	10.20 40	3.66 14	4.48 44	6.19 12	2.14 33	0.01 46	0.03 50	0.00 1	0.00 1	0.06 6	6.15 341

OMP-Stereo	6.93 124	2.57 236	9.03 164	10.63 307	1.72 125	4.89 35	1.91 73	17.84 125	15.56 124	16.69 168	14.16 68	17.70 199	7.33 112	12.93 167	4.83 128	0.24 184	0.03 50	0.06 121	0.02 88	0.19 59	0.39 165

CBFPSM	12.42 260	2.59 238	28.96 333	4.74 67	3.20 175	22.33 294	16.31 335	21.13 166	21.03 170	21.04 248	27.81 202	30.24 293	15.99 264	14.59 205	14.80 254	0.04 97	0.49 297	0.10 157	0.16 205	0.51 189	2.34 304

DN-CSS_ROB	8.17 158	2.59 238	14.14 267	6.11 157	3.22 176	6.31 100	3.53 137	22.92 187	20.59 166	16.66 166	30.05 230	9.31 76	7.95 124	13.49 181	4.78 122	0.72 275	0.00 1	0.45 259	0.00 1	0.54 196	0.09 30

HGLStereo	12.72 267	2.66 240	12.34 237	9.93 292	7.55 318	16.16 248	7.45 241	31.48 273	27.01 228	20.01 227	35.31 294	26.98 277	18.90 292	17.87 254	18.90 285	0.33 204	0.16 197	0.07 129	0.05 137	0.48 177	0.70 225

DispNO	11.19 238	2.70 241	17.77 301	8.09 247	5.44 264	11.56 171	11.52 296	24.39 200	33.30 280	19.84 223	26.54 194	20.72 225	15.24 255	15.12 209	10.43 224	0.26 192	0.00 1	0.05 108	0.02 88	0.69 223	0.20 100

StereoDRNet-Refined	13.36 280	2.80 242	10.82 218	7.94 243	3.10 172	18.95 272	4.45 160	28.47 238	29.65 244	29.11 317	41.47 332	24.44 256	17.64 283	23.34 304	21.66 297	0.16 153	0.07 128	0.53 265	0.32 266	0.77 240	1.64 286
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
gwcnet-sp	9.81 203	2.82 243	13.47 258	5.99 144	4.27 213	16.20 250	5.91 193	25.55 208	24.34 206	21.01 245	20.69 133	15.22 160	14.96 248	14.50 201	9.97 213	0.05 106	0.15 191	0.02 73	0.08 161	0.49 184	0.51 190

scenet	9.81 203	2.82 243	13.47 258	5.99 144	4.27 213	16.20 250	5.91 193	25.55 208	24.34 206	21.01 245	20.69 133	15.22 160	14.96 248	14.50 201	9.97 213	0.05 106	0.15 191	0.02 73	0.08 161	0.49 184	0.51 190

ssnet	9.81 203	2.82 243	13.47 258	5.99 144	4.27 213	16.20 250	5.91 193	25.55 208	24.34 206	21.01 245	20.69 133	15.22 160	14.96 248	14.50 201	9.97 213	0.05 106	0.15 191	0.02 73	0.08 161	0.49 184	0.51 190

Anonymous	6.73 112	2.83 246	18.61 305	11.88 325	7.83 325	14.52 221	9.37 256	14.49 72	10.15 64	4.28 16	6.89 18	3.13 6	7.67 116	11.82 123	5.66 149	0.83 287	0.35 271	0.08 134	0.20 221	2.86 306	1.09 262

AACVNet	10.58 224	2.86 247	9.78 196	8.95 263	3.30 178	10.80 161	4.78 168	22.37 180	12.55 87	27.50 308	29.84 226	30.06 292	15.99 264	19.10 266	11.60 237	0.40 227	0.18 204	0.22 222	0.03 104	0.62 212	0.73 228

CRFU-Net	12.56 264	2.89 248	11.77 231	8.18 251	5.80 278	24.84 310	10.46 285	24.56 201	13.12 94	30.06 325	29.37 215	29.09 282	19.64 296	19.96 275	18.53 282	0.82 285	0.48 294	0.27 232	0.15 202	0.53 194	0.68 219

CBMV_ROB	11.77 249	2.89 248	6.92 71	5.20 103	2.88 165	14.12 207	4.79 170	26.69 224	29.84 250	26.17 299	31.92 260	23.61 251	20.74 303	20.20 280	10.18 218	1.78 320	1.80 341	2.17 330	1.26 326	1.61 277	0.55 196

iResNetv2_ROB	12.00 252	2.91 250	13.46 257	5.82 132	3.73 191	13.15 195	6.45 218	34.15 303	36.02 299	25.25 288	33.81 286	29.79 288	14.24 234	13.61 185	6.10 158	0.21 172	0.02 31	0.12 171	0.00 1	0.82 242	0.25 133

HITNet	7.83 147	2.93 251	8.39 127	4.76 69	1.48 115	12.75 190	4.64 165	20.97 164	14.37 111	15.14 132	22.15 154	14.57 152	10.62 167	14.38 198	8.14 193	0.04 97	0.01 11	0.48 261	0.02 88	0.57 203	0.10 36
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
CSP-Net	12.85 269	2.95 252	9.64 186	5.94 143	3.96 200	25.85 317	9.93 265	28.81 241	26.00 221	29.31 321	32.44 268	30.00 290	15.16 253	20.25 281	14.30 252	0.55 254	0.19 208	0.03 87	0.00 1	0.65 220	0.98 255

FAT-Stereo	16.81 299	2.97 253	17.56 295	9.80 288	6.21 286	16.12 247	13.23 311	38.18 340	39.67 316	27.00 303	39.73 322	37.55 332	31.30 351	20.39 285	21.52 296	3.44 344	2.05 344	0.81 292	1.10 321	1.89 286	5.72 339

NVstereo2D	15.15 289	2.97 253	16.28 288	9.23 272	7.56 319	30.03 335	9.53 261	42.80 362	42.72 330	15.11 128	27.03 199	23.16 245	16.93 273	24.28 309	15.45 259	3.07 342	0.43 284	1.44 318	0.61 299	6.74 344	7.60 360

DLCB_ROB	13.35 279	3.00 255	9.12 169	9.43 275	5.68 274	21.80 291	10.12 274	29.19 246	29.92 252	27.71 309	31.45 258	32.37 304	19.50 295	19.02 263	16.73 270	0.22 175	0.04 59	0.38 256	0.06 151	0.49 184	0.85 242

stereogan	18.62 322	3.07 256	16.31 289	13.04 330	9.99 345	35.74 356	9.09 253	38.17 339	45.27 345	24.39 284	41.24 329	39.93 343	25.46 325	31.29 340	24.33 321	1.80 321	0.91 327	2.71 339	0.75 306	5.15 337	3.70 319

LE_ROB	22.93 352	3.07 256	14.02 266	7.70 236	2.86 164	31.99 345	17.35 343	28.10 235	67.19 396	70.51 398	55.61 378	49.07 372	47.62 380	24.76 314	36.49 360	0.35 211	0.20 213	0.27 232	0.55 296	0.48 177	0.44 178

iResNet	10.26 218	3.10 258	15.72 282	7.35 218	2.13 140	13.86 204	7.07 234	22.80 185	28.01 234	20.10 231	30.40 233	16.79 179	11.06 178	14.46 200	10.29 223	0.39 225	0.05 79	0.00 1	0.07 158	0.73 234	0.73 228

ARAFT	8.50 164	3.19 259	16.58 291	5.52 116	0.91 73	12.13 181	11.20 290	17.19 119	18.28 154	18.40 207	16.33 85	17.10 188	8.58 132	18.56 258	5.00 131	0.11 138	0.04 59	0.00 1	0.00 1	0.55 199	0.25 133

sCroCo_RVC	5.06 36	3.29 260	16.45 290	10.72 309	6.64 295	5.83 83	2.74 110	9.67 14	8.06 49	3.66 11	9.20 31	4.81 32	4.95 58	8.12 28	4.64 118	0.64 269	0.50 298	0.06 121	0.03 104	0.70 227	0.42 174

DMCA-RVC	11.41 242	3.32 261	11.68 230	10.12 297	4.81 232	11.92 175	4.11 150	24.67 203	23.66 199	20.06 230	28.51 209	26.71 272	24.96 324	15.95 231	14.82 255	0.41 229	0.34 270	0.56 267	0.16 205	0.72 233	0.69 221

CVANet_RVC	13.24 277	3.39 262	8.43 132	8.42 256	5.04 245	18.52 271	11.72 300	32.03 277	33.85 282	23.17 272	32.77 271	29.78 287	16.51 269	23.20 303	11.28 234	0.94 294	0.04 59	1.19 311	0.47 289	3.13 315	1.01 258

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 254	3.43 263	16.25 287	7.62 234	5.58 269	14.57 222	6.00 200	32.98 290	27.41 231	21.69 257	31.40 251	25.21 263	13.47 214	14.96 207	15.60 261	0.84 289	0.33 267	0.35 250	0.35 273	1.29 268	1.78 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Anonymous3	9.60 195	3.45 264	29.83 336	9.58 283	4.75 231	24.51 307	10.20 277	24.04 196	18.77 157	10.42 60	14.64 71	7.97 61	8.75 138	14.05 191	5.80 151	2.44 334	1.39 334	0.08 134	0.06 151	0.73 234	0.48 185

LL-Strereo	10.79 232	3.52 265	12.54 240	8.77 259	5.44 264	7.49 125	9.26 255	35.15 315	28.70 240	16.47 161	15.85 80	21.06 229	17.42 282	21.62 296	9.72 210	0.21 172	0.22 228	0.74 280	0.08 161	0.98 251	0.60 205

AdaStereo	10.22 216	3.63 266	9.14 173	9.15 268	3.24 177	15.79 237	5.39 182	31.94 275	25.42 215	18.39 206	26.47 190	19.44 220	9.50 152	16.60 244	8.59 200	0.44 236	0.05 79	0.40 257	0.00 1	0.57 203	0.16 77
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.
CBMV	13.69 283	3.63 266	8.02 114	5.93 142	2.69 159	22.57 297	12.44 305	29.81 251	31.57 261	31.20 330	33.79 285	31.04 296	17.41 281	25.28 316	14.11 250	0.71 273	0.60 310	0.60 270	0.11 188	1.11 258	1.13 266
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 290	3.68 268	27.36 330	7.11 211	5.83 280	24.88 312	12.12 304	30.19 254	36.12 301	27.08 305	45.98 350	29.10 283	13.65 217	20.45 288	20.26 293	0.67 270	0.00 1	0.10 157	0.00 1	0.32 134	0.26 136

pmcnn	14.59 287	3.68 268	19.78 312	6.83 200	4.51 226	21.27 288	14.67 320	27.37 228	30.54 255	27.09 306	40.19 324	38.71 336	18.53 290	17.70 252	19.27 286	0.84 289	0.09 151	0.00 1	0.00 1	0.48 177	0.31 154

RAFT + AFF	10.27 219	3.77 270	17.13 293	10.24 301	4.97 239	13.08 194	11.52 296	25.69 211	25.80 217	14.72 117	16.12 83	19.16 216	11.35 184	16.24 239	9.04 206	0.30 198	1.46 336	0.66 274	0.20 221	2.03 293	1.94 294

TDLM	12.98 273	3.78 271	9.77 195	10.75 311	4.94 237	16.10 244	14.08 316	35.05 313	31.87 263	22.36 264	26.51 193	26.09 270	14.97 251	24.73 313	13.11 242	1.05 303	0.05 79	1.21 312	0.27 250	1.83 283	1.00 257

NOSS_ROB	10.99 236	3.81 272	6.88 69	6.69 191	2.30 147	16.06 242	10.94 286	30.06 252	32.41 272	16.10 153	18.72 107	22.78 243	14.21 233	17.52 250	8.62 201	2.35 329	1.84 342	3.32 347	1.57 331	2.06 294	1.52 282

DRN-Test	15.88 293	3.83 273	14.70 276	9.96 294	8.02 331	28.93 333	14.65 319	42.34 358	38.25 313	28.18 313	34.31 291	29.22 285	18.35 287	20.01 276	22.68 309	0.37 214	0.41 277	0.46 260	0.28 253	1.28 267	1.34 273

GMStereo	5.94 79	3.84 274	10.86 220	5.13 93	0.71 50	7.27 124	2.66 108	12.38 37	25.14 212	12.01 72	10.66 44	5.12 33	3.46 22	11.39 100	6.16 159	0.45 237	0.02 31	0.05 108	0.31 263	0.86 245	0.25 133
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
S-Stereo	16.85 300	3.95 275	20.67 317	12.08 326	8.91 340	21.68 289	12.61 307	32.20 282	44.61 341	22.37 265	38.42 314	29.15 284	28.02 336	18.58 259	22.36 308	2.88 338	3.11 362	0.87 298	1.82 335	3.58 322	9.08 368

fast-acv-ft	14.25 286	4.00 276	16.20 285	7.51 229	5.14 251	26.38 322	9.77 264	24.62 202	34.84 293	25.30 290	37.27 305	32.09 303	20.38 301	18.32 256	19.50 288	0.36 213	0.32 263	0.63 272	0.47 289	1.18 261	0.76 232

dd	7.96 152	4.08 277	11.49 228	6.53 179	0.93 75	8.28 136	4.03 149	16.53 109	33.82 281	15.17 134	16.50 86	6.79 46	5.96 83	14.30 196	9.90 211	1.13 307	0.42 281	0.17 197	0.44 285	2.01 291	0.79 236

SACVNet	13.38 281	4.08 277	11.41 227	11.67 321	5.79 277	17.28 259	9.39 257	32.77 287	22.29 185	28.11 312	33.35 278	32.48 305	21.86 307	19.75 273	10.28 222	1.00 299	0.48 294	0.85 295	0.29 256	1.31 271	3.08 313

LMCR-Stereo	10.75 230	4.13 279	10.67 213	13.11 331	3.99 205	16.68 257	5.91 193	25.30 206	22.69 189	22.04 261	21.80 144	14.67 153	14.24 234	20.55 290	15.86 262	1.90 323	0.04 59	0.00 1	0.02 88	1.29 268	0.18 86

iinet-f	13.51 282	4.29 280	45.90 363	6.01 147	3.96 200	21.00 285	13.40 312	27.40 229	21.12 171	21.11 250	30.72 237	21.49 232	16.96 274	15.33 211	19.50 288	0.12 140	0.42 281	0.09 141	0.05 137	0.89 248	0.39 165

WCMA_ROB	20.02 335	4.30 281	19.72 311	9.47 280	7.00 307	32.71 349	13.99 315	31.97 276	32.48 273	41.51 361	52.00 368	44.09 358	36.14 360	32.43 343	24.29 320	6.19 362	2.79 358	1.09 305	1.10 321	3.95 325	3.13 315

GANet	16.92 304	4.32 282	12.46 239	10.84 313	4.24 211	23.04 300	15.36 330	39.91 348	34.47 289	32.42 338	45.10 349	40.04 345	27.54 332	23.61 307	20.20 292	1.02 302	0.08 143	0.67 275	0.22 226	1.87 285	0.97 252

FADNet-RVC-Resample	11.72 246	4.35 283	30.33 339	9.46 279	3.90 196	14.11 206	7.17 237	25.78 212	23.31 193	23.27 273	29.52 222	19.50 222	15.00 252	15.38 214	8.33 196	0.53 251	0.50 298	0.49 262	0.50 292	1.38 274	1.67 287

whm_eth	8.83 174	4.45 284	17.70 299	7.42 223	6.66 298	7.07 121	3.45 131	17.88 130	19.49 161	22.17 262	39.18 317	4.69 30	4.32 37	14.26 195	5.35 145	0.18 158	0.08 143	0.21 218	0.09 173	0.61 209	1.30 271

StereoDRNet	15.30 291	4.47 285	14.35 272	10.71 308	8.69 337	25.02 314	11.03 287	39.66 347	35.62 297	29.17 318	28.81 210	34.05 317	17.80 285	18.80 261	23.77 314	0.41 229	0.30 257	0.15 191	0.14 196	1.64 279	1.42 278

DeepPruner_ROB	10.77 231	4.56 286	13.13 248	6.37 168	4.28 218	10.14 148	6.86 229	36.42 326	19.59 163	17.87 189	27.37 201	23.19 246	12.26 196	19.09 265	10.23 221	1.05 303	0.48 294	0.23 225	0.15 202	0.89 248	1.17 268

ADCP+	18.16 317	4.61 287	32.94 343	9.31 273	10.23 347	28.87 331	11.69 299	33.43 296	36.49 303	29.28 320	40.49 325	24.18 254	24.61 320	33.89 347	35.33 357	0.25 190	0.40 276	2.00 326	1.17 323	2.16 295	1.87 292

Nwc_Net	17.98 316	4.67 288	17.79 302	14.26 339	11.65 358	25.14 315	14.88 323	40.85 352	39.83 317	21.07 249	43.24 342	34.50 320	27.64 333	26.44 322	25.03 323	3.22 343	0.18 204	2.52 336	3.18 348	1.98 288	1.51 281

RYNet	18.92 324	4.69 289	16.88 292	10.99 314	15.84 368	46.72 373	16.57 338	37.84 336	48.03 349	26.92 302	26.48 191	37.84 335	24.92 323	19.80 274	31.04 351	0.25 190	0.25 250	0.62 271	0.03 104	6.34 342	6.39 345

XPNet_ROB	17.33 309	4.84 290	15.44 280	11.15 317	6.64 295	20.88 284	16.10 333	36.26 325	39.54 315	31.80 335	41.32 330	41.30 351	23.91 314	24.67 311	27.40 336	1.07 306	0.74 317	0.79 284	0.25 244	1.10 257	1.31 272

BEATNet_4x	9.37 189	4.85 291	12.05 236	5.48 114	1.35 109	13.15 195	6.15 206	25.06 205	16.74 135	16.18 154	24.65 171	17.29 195	12.51 200	16.91 246	10.92 228	0.38 215	0.18 204	0.81 292	0.05 137	1.95 287	0.65 216

STTStereo	12.97 271	4.88 292	26.57 328	7.54 231	5.41 263	13.43 198	6.49 221	30.53 262	26.35 225	25.14 287	31.43 252	32.00 302	14.12 230	16.01 233	14.83 256	0.29 197	0.31 260	0.67 275	1.08 320	1.21 263	1.11 263

RP	17.58 310	4.92 293	15.27 279	15.44 349	11.95 359	21.05 286	11.75 301	27.64 230	45.09 344	22.99 271	42.05 336	39.39 341	27.74 334	25.54 317	22.33 307	5.45 358	0.59 309	4.33 349	1.62 332	3.53 321	2.86 310

edge stereo	18.75 323	5.12 294	17.66 297	10.77 312	7.84 327	22.41 295	11.03 287	35.23 316	42.07 329	34.62 345	42.74 338	41.28 350	35.50 358	25.14 315	24.17 318	2.42 333	2.42 352	6.35 356	1.45 329	2.89 309	3.80 320

FADNet_RVC	11.94 251	5.17 295	39.74 354	6.44 173	3.46 186	11.42 169	4.17 154	29.16 245	26.89 227	17.97 192	25.96 181	13.41 137	15.67 260	15.84 223	13.54 246	0.90 293	0.75 319	0.55 266	1.20 324	3.65 324	2.85 309

SDNR	16.15 294	5.23 296	28.92 332	5.73 131	6.05 284	56.85 388	3.26 122	23.18 189	29.73 245	20.62 239	36.48 300	13.59 141	16.97 275	18.43 257	13.44 245	10.56 373	13.84 386	3.10 344	0.44 285	7.80 349	8.81 366

GwcNet	16.48 297	5.23 296	20.03 314	10.24 301	8.48 334	28.79 330	10.09 272	38.60 341	44.51 340	23.29 274	36.95 303	31.29 298	19.79 299	20.42 286	25.70 330	0.54 252	0.72 315	0.57 268	0.39 281	1.37 273	2.64 307

AANet_RVC	13.16 274	5.34 298	10.83 219	8.20 252	4.44 224	14.13 208	9.46 259	28.78 240	37.67 308	23.44 275	37.47 307	23.48 249	15.83 263	22.39 300	16.63 269	1.67 318	0.86 325	0.24 228	0.02 88	0.63 214	1.60 284

PSMNet_ROB	16.90 303	5.45 299	14.16 268	13.77 334	7.25 312	27.65 327	32.74 383	43.21 365	37.88 311	24.00 277	32.97 276	34.55 321	16.69 270	17.41 249	23.96 316	0.38 215	0.22 228	0.93 299	2.05 340	1.83 283	0.96 251

APVNet	17.75 313	5.46 300	20.35 316	12.31 327	8.40 333	30.16 336	24.10 368	41.14 354	30.12 253	25.08 286	41.09 328	31.24 297	23.12 311	27.07 323	27.86 341	0.34 208	0.56 307	3.02 342	0.52 294	1.68 280	1.45 279

AF-Net	18.38 320	5.60 301	14.21 269	15.95 350	10.78 350	22.26 293	10.45 282	35.39 317	50.22 361	24.71 285	37.77 308	41.55 352	29.24 342	29.11 332	26.67 332	4.35 353	0.06 111	4.56 350	0.90 311	2.42 297	1.38 276

FINET	15.49 292	6.08 302	24.99 324	8.12 249	7.69 322	21.80 291	22.35 360	33.76 300	48.27 350	25.99 296	32.27 266	19.48 221	16.83 272	19.07 264	16.38 268	1.37 313	0.70 314	0.95 300	0.27 250	2.61 301	0.90 246

NCC-stereo	19.75 330	6.08 302	23.96 321	15.05 345	16.17 369	18.42 267	21.45 356	43.31 367	41.00 322	24.30 281	38.12 312	34.98 323	26.92 329	35.46 354	25.65 327	4.29 351	2.07 345	3.24 345	8.90 373	2.86 306	2.86 310

Abc-Net	19.75 330	6.08 302	23.96 321	15.05 345	16.17 369	18.42 267	21.45 356	43.31 367	41.00 322	24.30 281	38.12 312	34.98 323	26.92 329	35.46 354	25.65 327	4.29 351	2.07 345	3.24 345	8.90 373	2.86 306	2.86 310
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	6.22 94	6.09 305	11.30 224	9.19 271	7.41 316	4.75 28	1.74 60	19.70 148	11.74 78	10.61 62	8.65 23	10.67 85	3.22 17	13.81 187	3.60 83	0.31 201	0.23 233	0.12 171	0.36 274	0.48 177	0.38 162

ADCL	21.64 344	6.20 306	47.32 365	9.93 292	6.91 306	38.69 366	19.97 352	31.26 269	54.04 366	27.89 311	47.97 358	31.35 299	30.66 348	33.18 345	36.62 361	0.99 298	0.92 329	2.63 337	1.82 335	2.45 298	2.13 298

sAnonymous2	6.59 102	6.21 307	19.05 308	8.91 261	5.27 257	4.58 17	6.69 225	15.56 92	11.12 75	4.86 28	8.71 26	3.81 15	7.93 122	7.38 21	2.89 57	0.09 131	0.07 128	0.05 108	0.28 253	11.25 367	7.10 355

CroCo_RVC	6.59 102	6.21 307	19.05 308	8.91 261	5.27 257	4.58 17	6.69 225	15.56 92	11.12 75	4.86 28	8.71 26	3.81 15	7.93 122	7.38 21	2.89 57	0.09 131	0.07 128	0.05 108	0.28 253	11.25 367	7.10 355

SuperB	17.60 311	6.22 309	56.40 378	7.91 242	5.07 246	19.70 278	9.03 250	24.87 204	50.15 360	26.25 300	39.13 316	17.61 198	20.84 304	22.28 299	25.31 326	0.70 271	0.31 260	1.10 306	0.71 303	16.58 378	1.86 291

NCCL2	17.23 306	6.37 310	14.30 271	23.45 371	7.18 311	24.16 305	17.05 341	34.39 308	25.88 218	31.55 331	38.01 310	42.09 354	26.81 328	20.94 293	22.69 310	0.45 237	0.23 233	2.63 337	1.80 334	2.02 292	2.57 305

NaN_ROB	16.51 298	6.51 311	16.22 286	10.53 306	4.64 229	31.76 343	17.78 345	37.00 331	43.37 334	29.68 323	31.29 248	32.67 310	20.32 300	28.00 329	16.06 264	0.38 215	0.41 277	0.32 247	0.41 283	0.87 247	1.94 294

Wz-Net-MNSev	18.98 325	6.53 312	33.16 345	10.15 298	7.26 314	38.37 363	16.45 336	34.19 305	43.20 333	30.65 327	40.76 326	40.51 347	19.24 294	27.56 325	28.06 346	0.81 284	0.26 252	0.05 108	0.10 179	1.45 275	0.84 239

SANet	20.96 337	6.60 313	29.81 335	8.83 260	3.19 174	31.27 342	20.56 354	41.86 357	56.09 377	39.30 357	43.62 343	44.95 360	31.93 353	27.83 326	23.67 313	0.94 294	0.52 302	0.99 302	0.42 284	4.72 331	2.03 297

ADCRef	17.30 307	6.73 314	42.01 358	10.11 296	8.78 339	26.61 324	10.45 282	31.29 271	32.75 277	31.19 329	41.62 334	18.47 209	19.78 298	24.29 310	34.06 355	0.76 278	0.42 281	2.16 329	1.79 333	1.23 265	1.56 283

Anonymous_2	14.95 288	6.75 315	17.63 296	5.45 113	7.10 309	26.19 320	11.58 298	18.06 132	17.30 141	17.61 187	15.47 77	23.33 248	20.95 305	20.55 290	14.63 253	11.05 377	12.86 385	11.27 372	25.12 387	11.32 369	4.82 334

MeshStereo	22.27 347	6.87 316	11.15 222	7.69 235	4.87 234	37.70 360	13.06 309	41.64 356	36.95 305	50.92 378	53.41 372	58.12 382	41.93 373	37.73 366	27.62 339	2.52 335	2.37 351	2.99 341	2.07 341	3.09 313	2.60 306
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
PA-Net	16.29 295	6.88 317	27.34 329	9.88 291	11.12 352	21.77 290	28.15 378	32.06 278	39.49 314	19.99 226	27.91 203	23.50 250	20.59 302	20.25 281	24.04 317	0.24 184	2.26 350	0.22 222	4.59 359	1.13 260	4.48 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	24.40 359	6.97 318	33.14 344	11.16 318	6.54 294	53.33 382	43.32 392	51.28 382	59.37 383	30.89 328	39.36 318	40.35 346	34.30 357	32.57 344	25.09 324	4.65 356	1.62 338	0.37 254	0.66 301	8.51 356	4.44 330

LALA_ROB	19.19 326	7.15 319	15.93 283	12.96 329	5.30 259	28.30 329	23.21 366	42.51 359	36.69 304	33.45 343	40.81 327	50.96 376	24.53 318	27.92 327	25.66 329	0.60 260	0.44 285	2.04 327	1.22 325	2.54 300	1.47 280

PS-NSSS	13.70 284	7.41 320	14.68 275	6.70 192	5.63 271	18.43 269	12.59 306	38.89 345	25.56 216	20.27 234	35.71 296	21.11 231	16.35 268	17.16 248	17.56 276	2.28 327	0.53 303	5.37 352	0.36 274	4.28 330	3.09 314

GMStereo_Zeroshot	10.83 234	7.81 321	19.95 313	9.55 281	2.47 154	11.83 173	1.31 27	20.84 163	20.52 165	22.73 268	35.93 297	24.76 261	5.94 82	19.68 272	7.04 167	0.45 237	0.02 31	0.25 229	0.01 65	5.38 339	0.19 97

HBP-ISP	12.52 263	7.82 322	8.47 136	7.57 233	4.27 213	12.56 186	6.42 217	28.68 239	29.56 241	21.11 250	35.69 295	15.85 169	18.42 288	20.44 287	11.00 232	3.03 340	2.63 354	7.09 363	3.97 356	3.58 322	2.27 303

DANet	16.85 300	8.00 323	26.04 327	14.56 344	7.25 312	20.59 283	5.37 177	26.22 219	26.02 223	32.17 337	36.00 298	37.20 330	29.77 344	30.75 337	24.62 322	1.14 308	1.34 331	2.21 331	0.51 293	3.18 316	4.07 326
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	21.25 340	8.24 324	37.97 352	15.14 348	9.26 342	50.87 379	16.80 340	27.96 232	30.54 255	38.92 354	42.93 341	33.27 312	32.17 354	27.99 328	25.25 325	4.40 354	3.83 369	3.60 348	0.97 317	7.91 351	6.95 352

PDISCO_ROB	24.45 360	9.24 325	29.28 334	28.68 379	19.96 376	37.14 359	15.33 329	45.04 372	54.69 369	29.24 319	42.67 337	46.07 366	28.17 337	35.35 352	30.30 349	9.92 371	2.13 347	6.90 358	3.20 349	8.74 357	6.87 351

RTSC	19.64 329	9.36 326	31.06 341	10.99 314	6.24 290	28.10 328	10.14 276	37.50 335	58.34 381	31.74 333	36.70 302	32.50 307	21.03 306	36.00 360	37.24 365	1.23 311	0.44 285	0.12 171	0.31 263	1.98 288	1.69 288

ADCPNet	21.93 345	9.38 327	57.92 379	11.76 322	6.88 305	36.03 357	18.44 347	32.80 288	35.93 298	32.91 342	43.80 346	39.21 340	26.99 331	31.14 339	36.94 363	2.05 325	2.67 356	2.30 333	3.45 351	4.22 329	3.82 321

CSAN	21.34 342	9.45 328	23.34 320	20.99 365	4.95 238	32.57 347	34.26 384	38.83 344	49.95 358	36.97 351	39.72 321	44.97 361	31.73 352	26.05 318	23.94 315	1.52 316	0.47 293	0.85 295	1.43 328	2.73 303	2.14 300

ETE_ROB	17.67 312	9.48 329	17.66 297	13.60 332	4.57 227	23.03 299	21.09 355	32.49 284	35.24 294	30.49 326	38.06 311	46.18 367	24.49 317	26.40 320	24.21 319	0.46 241	0.24 244	1.14 307	0.84 309	1.52 276	2.13 298

PWCDC_ROB	17.80 314	9.62 330	18.38 304	17.95 356	7.74 323	24.61 309	5.56 187	34.41 309	52.79 364	29.66 322	50.20 365	20.63 224	19.69 297	29.85 336	20.87 294	6.18 361	0.26 252	0.10 157	0.05 137	5.36 338	2.00 296

MSMD_ROB	22.90 351	9.64 331	14.76 277	17.46 355	9.88 344	34.94 353	18.83 348	33.67 299	37.47 306	40.97 360	59.80 382	45.93 365	38.34 365	31.74 342	23.24 312	6.22 363	3.58 366	8.78 367	11.03 378	6.76 345	5.06 337

SHD	21.32 341	10.03 332	30.16 338	14.30 340	8.68 336	24.15 304	8.93 248	40.82 351	61.17 385	35.79 348	44.15 347	38.73 337	30.20 345	33.88 346	31.09 352	2.00 324	0.81 322	1.17 308	1.55 330	4.08 327	4.78 333

dad	12.24 256	10.20 333	13.68 262	6.64 188	1.47 113	13.55 200	3.58 142	17.62 122	35.33 295	27.15 307	32.65 270	30.85 295	10.86 171	14.33 197	10.04 216	2.95 339	0.55 306	7.92 365	0.91 314	3.35 319	1.17 268

FBW_ROB	21.00 338	10.23 334	22.72 319	13.71 333	6.77 301	30.49 340	16.46 337	44.58 370	43.57 336	44.25 369	39.59 320	43.27 357	26.12 326	33.96 348	21.80 299	2.58 336	1.84 342	7.14 364	2.78 346	4.00 326	4.06 325

psmorigin	20.95 336	10.24 335	35.84 347	9.75 287	7.05 308	24.59 308	10.11 273	32.85 289	32.17 270	43.09 364	54.57 375	42.79 355	36.62 361	35.99 359	27.41 337	1.58 317	2.72 357	0.79 284	1.05 318	3.26 318	6.50 346

Syn2CoEx	17.03 305	10.40 336	25.65 326	20.35 360	8.02 331	26.28 321	11.27 291	37.16 332	32.69 276	28.89 315	40.17 323	29.27 286	26.63 327	19.19 267	17.63 277	0.98 297	0.54 304	1.23 314	0.23 234	1.82 282	2.24 302

PWC_ROB	18.37 319	10.55 337	25.19 325	10.21 300	6.29 292	23.75 303	4.79 170	35.93 322	48.75 353	32.56 339	44.46 348	34.68 322	24.78 322	30.99 338	25.72 331	1.38 315	0.08 143	1.57 319	0.26 246	2.18 296	3.17 317

Wz-Net-LNSev	18.19 318	10.57 338	41.33 356	10.19 299	7.94 329	24.29 306	15.28 328	34.15 303	43.38 335	32.90 341	43.72 345	31.94 301	22.21 308	20.81 292	22.26 305	0.47 242	0.22 228	0.00 1	0.02 88	1.22 264	0.94 250

XX-TBD	4.45 30	10.67 339	3.01 2	10.28 303	0.57 34	5.84 85	0.07 1	7.57 6	12.24 84	11.43 68	14.74 72	4.07 18	1.66 8	4.51 3	2.05 23	0.01 46	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.26 95	0.01 1

ADCMid	22.76 350	10.75 340	41.73 357	11.23 319	7.97 330	27.26 326	19.18 351	35.44 319	38.02 312	40.23 358	46.38 353	36.56 329	42.70 374	38.20 368	40.75 373	1.77 319	1.43 335	3.05 343	3.81 354	4.96 333	3.82 321

MANE	31.97 377	10.75 340	17.71 300	20.94 364	13.77 364	47.80 375	26.85 374	53.00 387	55.20 374	59.29 382	64.30 389	64.93 393	56.31 391	51.83 388	38.69 369	9.61 370	4.72 373	6.91 359	19.93 385	9.20 358	7.64 361

FADNet	14.18 285	10.92 342	37.56 350	7.79 240	6.64 295	17.48 262	6.91 230	34.73 311	34.03 283	18.85 213	27.02 198	28.26 279	14.24 234	17.77 253	10.09 217	0.41 229	0.67 313	0.37 254	0.37 277	8.13 352	1.34 273

FC-DCNN	24.37 358	10.99 343	19.02 307	18.44 358	9.16 341	36.98 358	23.07 364	40.44 349	43.05 331	46.25 373	53.58 374	50.44 374	37.86 363	35.45 353	27.57 338	6.87 364	3.37 363	6.01 354	4.88 361	7.86 350	6.05 340

DeepPrunerF	19.92 334	11.02 344	44.29 359	20.74 363	17.75 373	19.19 274	22.57 361	36.86 330	49.93 356	25.48 292	36.62 301	24.69 258	23.97 315	23.44 305	21.79 298	2.68 337	1.63 339	5.70 353	3.95 355	3.38 320	2.67 308

AnonymousM	6.33 95	11.42 345	3.06 3	3.93 32	1.49 117	4.54 16	3.29 124	11.00 28	7.70 45	16.52 163	9.38 33	9.07 73	3.97 29	7.10 20	3.01 65	0.43 234	0.07 128	22.69 379	7.67 369	0.06 6	0.21 108

FADNet-RVC	13.27 278	11.57 346	39.71 353	7.94 243	4.50 225	15.41 232	6.95 233	27.96 232	22.98 192	20.37 236	30.73 238	26.86 274	11.31 183	20.50 289	14.28 251	0.14 145	0.14 188	0.13 182	0.18 210	2.83 305	0.86 243

Anonymous Stereo	18.60 321	11.75 347	49.81 367	14.43 342	12.02 361	14.33 212	23.23 367	32.16 279	43.08 332	24.32 283	34.16 289	24.24 255	14.12 230	31.67 341	30.84 350	0.89 292	0.91 327	1.74 322	1.92 338	3.23 317	3.23 318

DGSMNet	19.79 332	12.06 348	33.43 346	13.79 335	16.23 371	22.97 298	15.88 332	35.41 318	41.96 327	19.90 225	32.16 265	35.60 326	18.14 286	29.48 335	23.10 311	3.85 348	3.89 371	6.16 355	4.75 360	13.56 373	13.44 378

aanetorigin	19.21 327	12.59 349	53.50 371	9.67 285	7.83 325	11.85 174	13.87 314	17.05 116	34.15 286	49.18 375	48.89 361	34.05 317	30.22 346	22.86 302	28.00 345	1.01 301	0.75 319	0.67 275	0.89 310	3.07 312	4.14 327

WZ-Net	25.17 363	12.95 350	63.02 384	15.13 347	10.42 349	38.51 364	27.42 377	40.46 350	54.17 367	28.32 314	52.95 369	40.81 348	28.36 339	37.07 362	41.35 378	1.21 310	0.21 219	0.73 279	0.94 315	5.42 340	3.87 323

RGC	19.90 333	13.26 351	20.24 315	18.19 357	14.06 366	21.21 287	14.33 317	34.97 312	43.60 337	27.73 310	41.49 333	39.76 342	27.98 335	34.52 350	21.37 295	3.66 347	0.54 304	8.67 366	4.16 357	4.19 328	4.02 324

AnyNet_C32	23.37 353	13.28 352	40.29 355	12.36 328	11.44 355	30.39 337	29.15 379	31.36 272	44.90 343	35.36 346	48.86 359	33.61 315	34.20 356	43.15 377	41.62 379	1.27 312	1.35 332	1.18 310	2.58 344	4.77 332	6.27 343

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 355	13.60 353	30.09 337	25.46 374	10.02 346	38.51 364	20.40 353	35.77 321	43.76 338	42.15 362	47.10 357	39.99 344	28.20 338	35.96 358	27.06 334	3.64 346	3.85 370	6.66 357	16.30 384	4.97 334	4.98 336

ADCS	26.20 366	13.71 354	46.90 364	14.51 343	10.34 348	30.46 339	22.72 363	42.81 363	57.61 380	42.58 363	49.37 363	41.91 353	40.43 370	41.90 376	44.58 384	2.37 330	2.19 349	2.37 334	3.29 350	7.32 346	6.52 347

UDGNet	10.05 212	13.89 355	10.00 202	9.36 274	2.69 159	7.82 131	1.88 70	18.86 142	34.64 290	17.52 186	13.70 67	13.40 136	7.18 111	13.01 173	6.30 161	5.30 357	0.08 143	12.57 374	2.80 347	8.19 354	1.71 289

MFN_U_SF_RVC	28.16 368	14.14 356	53.23 370	21.11 366	7.91 328	39.97 368	13.13 310	51.65 384	46.34 347	47.41 374	53.38 371	55.32 380	40.53 371	38.47 369	39.74 371	5.67 359	4.46 372	6.98 360	8.73 372	7.47 347	7.44 359

UDG	21.45 343	14.84 357	14.44 273	21.30 368	20.08 377	32.05 346	13.76 313	35.98 324	35.52 296	25.93 295	30.69 236	37.26 331	30.66 348	21.97 297	19.89 291	10.88 375	5.55 376	22.78 380	7.65 368	14.83 377	13.05 377

FCDSN-DC	25.59 365	14.91 358	18.83 306	28.55 378	15.68 367	39.29 367	18.16 346	42.83 364	41.69 325	44.43 370	51.94 367	50.82 375	39.22 368	34.59 351	27.29 335	6.05 360	3.63 367	7.01 361	6.41 364	10.35 361	10.17 372
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	24.02 356	16.16 359	21.70 318	11.83 323	17.75 373	37.87 361	16.18 334	45.46 373	31.93 267	36.99 352	46.46 356	38.76 338	29.52 343	37.55 365	40.93 376	9.20 369	6.29 377	9.63 369	7.71 370	11.19 366	7.21 357

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 302	16.27 360	17.93 303	11.24 320	6.69 299	28.95 334	10.44 281	41.23 355	21.49 175	29.68 323	34.27 290	32.48 305	11.00 177	20.05 277	15.09 258	8.22 365	2.59 353	12.23 373	0.75 306	10.40 362	6.34 344

XQC	24.10 357	16.76 361	50.68 368	21.37 369	11.01 351	35.24 355	18.84 349	37.28 334	55.11 373	31.64 332	30.06 231	37.71 334	30.31 347	37.17 363	39.66 370	4.20 350	0.41 277	2.76 340	1.89 337	11.46 370	8.42 365

Wz-Net-SNSev	22.67 349	16.94 362	45.69 362	13.85 336	8.52 335	28.89 332	27.06 375	39.39 346	55.04 372	31.77 334	53.23 370	39.18 339	23.41 313	26.40 320	36.25 359	0.78 279	0.21 219	1.21 312	0.90 311	3.03 311	1.62 285

PASM	28.19 369	17.35 363	48.18 366	22.49 370	22.20 380	25.92 318	25.84 373	34.35 307	49.45 354	35.37 347	39.48 319	46.72 369	33.36 355	34.28 349	36.77 362	11.73 379	14.94 387	17.43 378	22.18 386	13.45 372	12.32 376

SAMSARA	34.43 382	18.53 364	31.91 342	55.34 393	35.34 387	75.99 410	94.71 420	47.97 377	50.84 363	37.47 353	36.99 304	53.12 379	38.55 366	39.56 371	38.65 368	3.59 345	5.40 375	2.22 332	3.72 353	9.43 359	9.29 370

PVD	33.19 379	18.59 365	37.64 351	26.09 375	16.99 372	33.25 350	42.25 391	51.42 383	66.03 394	52.65 380	64.31 390	51.93 378	55.13 387	51.61 387	40.40 372	4.00 349	3.51 365	9.53 368	4.26 358	10.62 363	23.56 386

ELAS	33.68 380	18.95 366	36.71 349	20.64 361	13.61 363	56.43 384	35.14 386	50.03 381	49.90 355	60.58 385	63.83 388	58.64 385	53.36 384	50.73 383	44.44 383	11.03 376	6.58 379	10.02 370	7.43 367	13.58 375	11.94 375
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 381	19.15 367	35.97 348	21.28 367	13.79 365	52.58 380	36.11 388	48.96 379	55.66 375	61.47 389	62.91 384	58.35 384	53.55 385	53.37 390	42.23 380	11.25 378	6.64 380	10.32 371	7.05 366	13.56 373	11.58 374
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	17.30 307	19.38 368	30.46 340	20.66 362	9.36 343	16.06 242	9.06 252	43.89 369	40.04 318	25.35 291	23.73 163	32.90 311	15.37 258	28.91 331	17.05 271	3.04 341	0.27 255	1.88 325	0.45 287	6.73 343	1.37 275

LSM	29.98 372	19.52 369	55.11 376	19.06 359	53.75 397	32.57 347	23.17 365	42.61 360	48.57 352	45.97 372	55.04 377	42.93 356	36.02 359	35.63 356	27.03 333	2.33 328	9.19 383	4.87 351	7.71 370	10.65 364	27.91 391

DDUNet	22.66 348	19.69 370	14.64 274	24.11 372	22.38 381	24.84 310	17.71 344	30.36 260	30.32 254	29.02 316	37.31 306	37.63 333	24.66 321	24.67 311	17.08 272	18.42 383	7.92 382	26.43 383	11.81 379	17.23 379	16.95 381

Wz-Net-TNSev	25.12 361	20.16 371	57.98 380	9.56 282	7.42 317	42.73 370	22.27 359	35.14 314	53.46 365	35.97 349	42.74 338	45.83 363	39.87 369	36.56 361	34.73 356	1.82 322	1.51 337	0.76 281	1.34 327	5.84 341	6.80 349

BEATNet-Init1	35.08 384	20.64 372	54.70 375	27.43 377	12.00 360	58.29 390	31.01 381	52.58 386	57.49 379	60.36 384	62.98 385	69.98 395	55.54 389	53.00 389	44.40 382	4.61 355	2.84 359	7.05 362	6.89 365	10.97 365	8.94 367

EDNetEfficient	25.16 362	22.23 373	77.22 403	9.09 267	7.38 315	19.38 275	16.78 339	21.41 169	55.74 376	61.52 390	53.51 373	36.22 328	40.65 372	24.22 308	38.27 367	0.62 266	0.74 317	0.86 297	2.60 345	7.70 348	7.09 354

CC-Net-ROB	22.04 346	22.91 374	28.86 331	14.05 338	8.73 338	33.79 351	15.26 327	46.84 374	36.06 300	33.72 344	32.10 263	35.47 325	24.02 316	23.57 306	27.88 342	8.95 368	2.95 361	24.94 382	3.68 352	12.41 371	4.62 332

RTS	30.15 373	23.12 375	96.33 417	16.71 351	11.63 356	58.66 391	24.28 369	36.80 328	62.63 389	43.79 367	46.10 351	32.56 308	43.90 375	51.29 385	40.92 374	2.38 331	0.66 311	1.06 303	0.74 304	5.11 335	4.34 328

RTSA	30.15 373	23.12 375	96.33 417	16.71 351	11.63 356	58.66 391	24.28 369	36.80 328	62.63 389	43.79 367	46.10 351	32.56 308	43.90 375	51.29 385	40.92 374	2.38 331	0.66 311	1.06 303	0.74 304	5.11 335	4.34 328

SQANet	21.24 339	24.08 377	19.60 310	26.40 376	18.74 375	30.87 341	9.24 254	32.70 286	29.58 243	25.25 288	33.37 279	33.47 314	19.19 293	28.11 330	18.32 281	10.87 374	2.92 360	26.49 384	5.65 363	18.43 381	11.48 373

AnyNet_C01	29.76 371	25.78 378	75.37 401	17.03 353	11.34 353	49.00 377	27.12 376	37.99 337	40.05 319	40.73 359	65.13 392	46.98 370	38.86 367	46.63 379	48.19 389	2.14 326	2.13 347	2.13 328	2.56 343	8.14 353	7.98 363

GANetREF_RVC	25.41 364	29.28 379	24.63 323	25.18 373	6.04 283	30.44 338	35.39 387	47.84 376	50.60 362	36.88 350	36.04 299	34.11 319	31.23 350	37.46 364	27.96 344	8.58 366	2.66 355	16.29 376	4.95 362	14.37 376	8.32 364
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
DispFullNet	30.27 375	31.74 380	58.63 381	30.13 380	28.18 385	31.79 344	8.94 249	37.16 332	54.68 368	32.60 340	37.99 309	44.62 359	28.80 341	41.55 375	27.93 343	11.94 380	3.46 364	35.53 388	12.34 380	30.08 388	17.26 382

NVStereoNet_ROB	41.93 389	32.40 381	44.55 360	36.60 382	27.78 384	34.52 352	32.38 382	48.84 378	57.18 378	69.34 397	75.62 403	66.07 394	64.86 395	47.34 380	60.78 400	15.72 381	23.99 389	23.40 381	32.06 390	21.34 382	23.86 387
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 386	34.69 382	53.68 372	37.47 383	12.55 362	56.80 387	22.63 362	52.02 385	63.29 391	66.20 394	63.82 387	58.12 382	53.73 386	51.21 384	46.48 386	8.79 367	5.31 374	14.69 375	15.22 383	17.27 380	9.21 369

Consistency-Raft	41.82 388	35.10 383	44.56 361	32.85 381	41.39 391	46.76 374	34.76 385	57.01 391	54.94 371	32.10 336	65.22 393	30.82 294	48.46 381	40.81 374	48.77 390	27.39 389	34.28 392	42.92 390	51.66 400	39.28 390	27.28 388

EDNetEfficientorigin	28.98 370	35.45 384	99.82 427	9.43 275	5.65 272	24.97 313	14.79 321	26.06 216	54.82 370	60.87 386	57.59 379	45.42 362	50.27 383	26.11 319	43.62 381	0.30 198	0.37 273	1.61 320	2.35 342	10.17 360	9.99 371

otaku	33.18 378	35.99 385	52.93 369	40.01 384	21.41 378	55.08 383	17.25 342	43.30 366	61.58 386	39.25 356	49.16 362	46.61 368	28.49 340	39.77 372	28.76 347	18.56 384	7.00 381	31.82 386	9.61 375	21.53 383	15.48 379

Ntro	34.97 383	37.63 386	54.53 374	43.26 388	22.45 382	57.73 389	21.97 358	47.14 375	64.21 392	39.12 355	48.86 359	47.93 371	36.94 362	40.66 373	29.83 348	17.16 382	6.51 378	32.70 387	10.17 376	24.06 384	16.48 380

coex-ft	30.77 376	38.58 387	93.29 416	9.44 278	5.62 270	34.95 354	25.30 372	30.83 265	59.36 382	73.23 402	58.53 380	45.92 364	47.29 379	29.44 334	45.30 385	1.37 313	1.65 340	0.95 300	0.96 316	8.35 355	4.96 335

JetBlue	54.08 393	45.10 388	74.15 399	51.17 391	47.68 392	75.66 409	60.97 401	63.63 395	62.09 388	63.32 393	64.88 391	78.86 402	68.17 396	68.15 399	75.09 414	36.86 390	24.88 391	29.01 385	29.12 388	28.71 387	34.13 393

ACVNet_1	41.30 387	49.46 389	64.91 389	44.67 389	25.07 383	49.43 378	25.23 371	55.33 389	65.87 393	59.72 383	59.33 381	63.43 391	48.79 382	49.63 382	37.09 364	19.05 385	9.82 384	38.29 389	13.97 382	28.67 386	18.23 385

DLNR_Zeroshot_test	27.62 367	51.32 390	91.46 414	98.51 424	98.03 423	3.10 6	0.50 8	30.95 266	7.65 44	8.16 43	15.68 78	7.31 55	1.63 6	11.87 124	4.21 109	40.37 392	0.87 326	0.06 121	0.34 272	80.23 415	0.24 128

ACVNet-4b	36.40 385	52.20 391	56.11 377	42.45 387	21.78 379	48.56 376	14.37 318	49.50 380	60.15 384	43.17 365	46.38 353	55.62 381	24.56 319	38.15 367	21.97 300	25.13 388	3.66 368	46.93 391	33.56 391	25.97 385	17.74 383

SGM+DAISY	54.67 394	56.61 392	62.73 383	40.21 385	53.22 395	61.95 396	48.59 394	55.05 388	44.62 342	61.03 388	63.68 386	60.46 388	55.62 390	60.68 394	55.34 396	56.34 400	48.56 400	50.16 392	49.63 397	52.25 395	56.76 401

IMH-64-1	59.25 397	58.09 393	67.69 393	66.06 395	50.51 393	56.45 385	49.45 396	68.83 400	67.75 397	67.58 395	80.37 407	70.15 396	74.28 403	72.16 406	48.94 391	42.00 393	42.87 394	65.57 397	47.02 393	51.52 392	37.76 395

IMH-64	59.25 397	58.09 393	67.69 393	66.06 395	50.51 393	56.45 385	49.45 396	68.83 400	67.75 397	67.58 395	80.37 407	70.15 396	74.28 403	72.16 406	48.94 391	42.00 393	42.87 394	65.57 397	47.02 393	51.52 392	37.76 395

anonymity	52.32 391	58.23 395	63.91 385	41.12 386	59.25 401	53.27 381	41.04 390	55.69 390	40.20 320	54.85 381	49.49 364	49.13 373	55.48 388	59.07 392	49.65 393	55.86 399	50.03 403	51.00 393	51.08 398	51.71 394	56.36 399

SPS-STEREO	55.62 395	59.14 396	64.16 386	45.05 390	53.84 398	59.88 394	44.00 393	59.53 393	49.94 357	62.33 391	61.09 383	59.80 386	56.82 392	60.06 393	57.85 397	58.41 401	48.34 399	51.07 394	49.21 396	55.41 398	56.48 400
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	62.95 399	60.33 397	67.78 395	69.51 399	53.65 396	65.09 399	54.21 398	72.00 407	73.28 402	72.49 400	81.93 409	72.96 398	79.81 407	76.65 412	51.41 394	43.57 395	49.82 402	67.81 399	51.14 399	54.83 397	40.67 397

ACVNet_2	57.39 396	61.72 398	72.56 398	66.35 397	38.29 389	61.93 395	48.64 395	71.64 406	81.91 411	79.28 410	88.72 418	76.25 399	72.87 401	54.33 391	46.74 388	37.13 391	23.36 388	54.52 396	37.80 392	46.22 391	27.59 389

RainbowNet	51.25 390	62.74 399	64.52 388	60.13 394	39.00 390	58.72 393	30.83 380	57.31 392	79.18 408	50.24 376	65.35 394	60.13 387	44.25 377	49.47 381	41.16 377	46.52 396	46.06 397	52.72 395	31.78 389	52.33 396	32.47 392

MADNet+	53.31 392	68.61 400	98.75 424	67.03 398	37.58 388	79.83 416	81.74 416	60.38 394	61.61 387	51.43 379	54.92 376	61.11 389	59.29 393	69.66 401	76.71 415	23.88 387	24.03 390	17.08 377	12.35 381	32.47 389	27.69 390

SPstereo	83.40 418	68.64 401	79.07 405	76.12 403	67.23 409	87.60 418	91.47 419	100.00 428	100.00 427	99.11 424	99.10 424	100.00 431	98.04 423	98.41 424	88.76 419	65.51 404	59.97 410	82.34 412	80.81 413	62.36 399	63.44 406

LRCNet_RVC	73.59 410	69.80 402	74.41 400	77.63 406	60.56 404	40.33 369	15.08 326	71.04 404	48.36 351	88.07 418	94.62 420	90.11 416	81.83 410	80.58 415	61.26 402	97.12 424	72.30 416	96.65 423	97.58 424	77.13 414	77.30 416

TorneroNet-64	65.66 400	70.70 403	71.20 397	76.52 404	59.70 403	66.78 400	58.05 399	67.53 399	80.00 409	62.67 392	67.40 395	83.09 407	69.42 398	67.34 396	62.05 403	48.31 398	44.07 396	72.93 401	63.88 402	68.05 403	53.58 398

LVE	71.50 404	72.46 404	83.91 410	75.21 402	55.29 400	74.81 404	62.76 403	77.22 412	83.77 413	82.09 412	87.11 417	83.38 408	82.41 412	75.93 410	64.49 405	48.28 397	57.24 409	74.61 403	62.53 401	65.49 400	61.01 403

WAO-6	70.64 402	73.02 405	66.25 390	79.92 411	61.74 405	68.74 401	59.08 400	75.27 411	87.02 415	74.72 403	79.40 406	79.19 403	84.60 413	67.70 398	60.53 399	67.85 405	48.88 401	81.48 409	73.29 407	65.57 401	58.60 402

TorneroNet	71.21 403	73.44 406	75.82 402	80.82 413	65.65 407	70.53 403	64.39 404	71.42 405	75.97 404	71.47 399	73.68 401	84.17 410	74.00 402	69.85 402	69.09 407	59.37 402	48.19 398	79.67 405	73.51 408	74.93 413	68.26 412

UNDER WATER-64	73.11 409	74.48 407	87.70 411	74.03 401	55.20 399	78.24 413	75.71 413	65.33 397	67.91 399	75.60 405	69.32 398	84.41 411	76.93 405	68.43 400	72.45 410	81.18 414	56.77 408	82.46 413	80.34 412	68.22 404	67.48 411

WAO-7	72.21 407	78.21 408	54.04 373	79.33 410	69.31 412	70.20 402	72.09 411	77.85 415	84.90 414	77.35 406	86.03 413	79.37 404	79.88 408	65.32 395	65.33 406	62.33 403	69.70 415	70.51 400	73.21 406	67.23 402	62.02 404

WAO-8	76.87 413	78.41 409	66.45 391	86.81 416	72.47 414	79.27 414	68.59 407	77.75 413	89.01 417	83.09 414	86.98 414	85.87 413	84.97 415	72.12 404	69.11 408	74.93 409	55.23 406	87.79 419	83.50 414	70.47 407	64.56 407

Venus	76.87 413	78.41 409	66.45 391	86.81 416	72.47 414	79.27 414	68.59 407	77.75 413	89.01 417	83.09 414	86.98 414	85.87 413	84.97 415	72.12 404	69.11 408	74.93 409	55.23 406	87.79 419	83.50 414	70.48 408	64.56 407

UNDER WATER	75.92 412	79.25 411	87.75 412	84.39 414	66.43 408	77.08 411	77.22 414	66.90 398	72.16 401	75.32 404	71.56 400	85.89 415	82.15 411	70.11 403	74.99 413	79.34 412	53.61 405	86.40 417	84.53 416	71.29 409	72.11 414

MFMNet_re	72.05 405	79.64 412	64.23 387	52.73 392	84.71 417	77.93 412	68.35 405	63.96 396	66.93 395	61.00 387	71.29 399	63.84 392	68.91 397	72.42 408	61.11 401	82.03 416	74.22 417	80.34 408	74.44 409	83.62 418	89.34 419

notaker	72.18 406	79.78 413	78.84 404	78.75 408	68.52 410	63.26 397	61.68 402	69.22 403	75.95 403	77.58 407	78.85 405	79.69 405	84.79 414	77.39 413	58.43 398	69.68 408	60.79 411	77.46 404	68.48 404	69.62 405	64.92 409

JetRed	79.55 416	79.88 414	91.52 415	71.05 400	75.80 416	91.66 419	80.11 415	79.14 416	80.44 410	84.35 416	84.23 412	83.38 408	72.48 400	79.43 414	85.44 418	69.33 407	81.58 418	73.66 402	72.56 405	82.35 416	72.60 415

ktn	72.58 408	80.06 415	69.96 396	79.14 409	69.86 413	75.40 408	70.43 410	69.01 402	76.90 405	72.88 401	77.46 404	77.43 400	77.41 406	72.78 409	55.00 395	79.09 411	65.99 412	80.09 407	68.29 403	71.46 410	62.98 405

HanzoNet	77.61 415	81.11 416	82.83 407	77.82 407	69.15 411	75.25 407	69.06 409	73.49 409	77.84 407	82.19 413	82.80 410	85.42 412	86.67 417	85.99 418	73.64 412	85.24 420	68.38 414	81.71 410	75.47 410	71.98 411	66.24 410

DPSimNet_ROB	74.29 411	83.27 417	59.30 382	77.19 405	65.13 406	75.14 406	74.95 412	73.99 410	76.94 406	81.99 411	75.48 402	80.18 406	71.76 399	67.39 397	84.00 417	81.87 415	51.14 404	79.99 406	76.70 411	70.17 406	79.21 417

Dean	80.72 417	85.82 418	83.27 408	84.91 415	59.53 402	75.11 405	68.39 406	81.59 417	88.05 416	92.41 419	86.98 414	92.41 418	93.02 419	83.11 417	73.31 411	68.01 406	66.13 413	94.82 422	84.66 417	83.28 417	69.50 413

PWCK	65.90 401	88.63 419	79.40 406	80.32 412	29.96 386	63.85 398	39.45 389	72.07 408	71.26 400	78.74 409	68.99 397	77.82 401	61.77 394	82.81 416	62.64 404	80.17 413	39.88 393	81.90 411	47.37 395	73.54 412	37.51 394

ASD4		90.49 420

KSHMR	88.54 419	93.03 421	83.31 409	95.54 421	91.74 421	82.37 417	83.41 417	84.43 418	81.99 412	87.89 417	84.05 411	91.94 417	81.33 409	76.34 411	81.76 416	96.44 423	96.14 423	96.69 424	97.12 423	92.52 423	92.67 423

MADNet++	94.16 424	94.02 422	90.25 413	96.28 422	96.84 422	97.17 421	90.16 418	94.71 422	91.69 419	97.07 423	93.71 419	94.62 419	92.63 418	96.15 422	95.18 423	95.42 421	95.89 422	92.80 421	92.23 422	92.10 422	94.30 425

xxxxx1	91.92 421	95.33 423	98.45 421	87.29 418	89.24 418	98.50 422	98.17 424	92.95 419	93.21 420	93.55 420	95.36 421	96.99 420	96.28 420	94.65 419	94.94 420	83.26 417	84.17 419	82.90 414	88.32 419	85.49 419	89.37 420

tt_ll	91.92 421	95.33 423	98.45 421	87.29 418	89.24 418	98.50 422	98.17 424	92.95 419	93.21 420	93.55 420	95.36 421	96.99 420	96.28 420	94.65 419	94.94 420	83.26 417	84.17 419	82.90 414	88.32 419	85.49 419	89.37 420

ff	91.92 421	95.33 423	98.45 421	87.29 418	89.24 418	98.50 422	98.17 424	92.95 419	93.21 420	93.55 420	95.36 421	96.99 420	96.28 420	94.65 419	94.94 420	83.26 417	84.17 419	82.90 414	88.32 419	85.49 419	89.37 420

MEDIAN_ROB	99.19 425	99.84 426	99.62 426	98.49 423	98.51 424	98.58 425	97.81 423	98.80 425	98.56 423	99.36 427	99.49 425	99.56 425	99.06 425	98.35 423	98.31 425	99.99 426	99.63 425	100.00 427	100.00 428	99.81 426	99.95 427

Anonymous_1	99.65 428	99.95 427	99.93 428	99.80 427	99.60 426	100.00 428	100.00 429	99.82 427	99.98 425	99.62 428	99.94 427	99.75 426	100.00 428	99.66 426	99.88 427	98.45 425	99.84 426	98.73 425	99.26 425	99.41 425	99.36 426

HaxPig	99.40 427	99.99 428	97.38 419	100.00 428	100.00 428	96.91 420	97.35 421	99.59 426	99.99 426	100.00 429	100.00 428	99.99 429	99.99 427	99.04 425	97.77 424	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 428	99.99 428

test_example2	99.68 429	99.99 428	99.99 429	100.00 428	99.99 427	99.86 427	99.99 428	98.29 424	100.00 427	100.00 429	100.00 428	98.15 423	98.39 424	99.98 427	99.98 428	100.00 427	99.99 428	99.40 426	99.53 427	100.00 428	100.00 429

AVERAGE_ROB	99.80 430	99.99 428	99.40 425	100.00 428	100.00 428	98.99 426	97.72 422	100.00 428	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429

MyStereo03	100.00 433	100.00 431	100.00 430	100.00 428	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429

MyStereo02	100.00 433	100.00 431	100.00 430	100.00 428	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429

MyStereo	100.00 433	100.00 431	100.00 430	100.00 428	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429

Selective-RAFT-Error	100.00 433	100.00 431	100.00 430	100.00 428	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429

PML	99.19 425	100.00 431	98.08 420	99.28 425	99.53 425	100.00 428	99.73 427	98.24 423	99.44 424	100.00 429	99.57 426	98.76 424	99.84 426	100.00 430	98.88 426	100.00 427	99.54 424	100.00 427	99.50 426	99.90 427	93.55 424

CasAABBNet	100.00 433	100.00 431	100.00 430	100.00 428	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429

LSM0	100.00 433	100.00 431	100.00 430	100.00 428	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429

DPSMNet_ROB	99.95 431	100.00 431	100.00 430	100.00 428	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	100.00 427	99.15 426	100.00 428	99.96 427	100.00 428	99.99 428	99.99 429	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429

DGTPSM_ROB	99.95 431	100.00 431	100.00 430	100.00 428	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	100.00 427	99.14 425	100.00 428	99.96 427	100.00 428	99.99 428	99.99 429	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429

DPSM_ROB	100.00 433	100.00 431	100.00 430	100.00 428	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429

DPSM	100.00 433	100.00 431	100.00 430	100.00 428	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429

Low-res two-view benchmark