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

CREStereo	0.40 3	0.24 9	0.40 2	0.37 1	0.22 4	0.52 47	0.29 21	0.81 6	1.15 171	0.59 31	0.72 33	0.51 32	0.42 19	0.57 8	0.37 25	0.19 65	0.13 17	0.15 3	0.10 1	0.14 1	0.15 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LoS	0.41 4	0.23 6	0.46 8	0.39 2	0.23 5	0.48 23	0.40 79	1.12 72	0.94 88	0.50 19	0.66 21	0.49 28	0.42 19	0.63 23	0.39 31	0.19 65	0.14 58	0.16 8	0.11 6	0.14 1	0.15 3

PMTNet	0.47 22	0.22 3	0.43 5	0.39 2	0.24 6	0.71 136	0.26 10	0.78 5	1.03 123	0.65 38	0.69 27	0.55 38	0.48 43	0.90 68	0.36 16	0.99 375	0.13 17	0.15 3	0.10 1	0.15 4	0.15 3

CES	0.51 31	0.21 2	0.40 2	0.42 4	1.40 378	0.53 51	0.34 40	1.04 45	0.68 23	0.45 9	0.67 23	0.35 1	0.28 2	0.58 10	0.35 6	0.16 7	0.13 17	0.15 3	0.10 1	0.19 59	1.69 385

s12784h	0.55 36	0.22 3	0.49 11	0.43 5	0.19 1	1.00 228	0.34 40	1.40 138	1.30 235	0.84 65	0.93 66	0.63 56	0.52 59	1.48 159	0.47 84	0.15 4	0.12 5	0.17 13	0.11 6	0.19 59	0.13 2

TANstereo	0.45 11	0.23 6	0.50 13	0.43 5	0.21 2	0.65 109	0.26 10	0.83 10	0.88 65	0.95 83	0.99 82	0.51 32	0.45 28	0.56 6	0.36 16	0.19 65	0.24 261	0.16 8	0.13 11	0.17 20	0.27 193

DCANet-4	0.59 81	0.28 43	1.65 287	0.44 7	0.25 8	0.48 23	0.36 55	1.15 89	1.36 258	1.13 126	1.03 97	0.56 40	0.74 134	0.77 40	0.58 142	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 141

StereoIM	0.38 1	0.27 35	0.72 57	0.45 8	0.35 137	0.30 3	0.31 25	0.81 6	0.54 3	0.38 2	0.38 1	0.58 43	0.49 53	0.53 4	0.39 31	0.20 99	0.16 139	0.19 47	0.15 30	0.19 59	0.15 3

EGLCR-Stereo	0.41 4	0.24 9	0.59 22	0.45 8	0.27 19	0.54 60	0.22 2	1.23 113	0.56 6	0.44 5	0.43 2	0.68 65	0.29 3	0.89 65	0.34 4	0.17 18	0.12 5	0.20 70	0.17 70	0.17 20	0.18 32

ADStereo(finetuned)	0.62 92	0.26 19	1.59 284	0.45 8	0.25 8	0.49 28	0.36 55	1.18 95	1.35 251	1.16 145	1.04 101	0.60 48	1.18 287	0.85 59	0.57 137	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.19 59	0.24 141

HHNet	0.64 104	0.28 43	0.69 53	0.45 8	0.46 207	0.50 38	0.57 204	1.13 76	1.03 123	1.26 198	2.21 344	0.70 72	0.59 95	1.10 105	0.51 102	0.21 120	0.13 17	0.23 146	0.19 102	0.20 86	0.31 238

DCANet	0.58 70	0.26 19	1.15 212	0.45 8	0.25 8	0.49 28	0.36 55	1.18 95	1.35 251	1.15 141	1.04 101	0.60 48	0.91 202	0.84 56	0.58 142	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.19 59	0.25 160

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 47	0.28 43	0.81 98	0.45 8	0.25 8	0.40 9	0.34 40	1.12 72	1.13 161	1.35 239	1.58 276	0.80 91	0.67 122	0.71 30	0.43 57	0.14 1	0.11 2	0.18 33	0.17 70	0.18 34	0.16 13

IGEVStereo-DCA	0.49 25	0.33 135	0.64 37	0.46 14	0.34 122	0.50 38	0.42 91	0.93 20	0.59 7	0.48 13	0.48 5	0.48 24	0.45 28	2.28 263	0.44 61	0.19 65	0.14 58	0.19 47	0.15 30	0.17 20	0.21 87

rrr	0.57 59	0.33 135	2.43 331	0.46 14	0.34 122	0.50 38	0.38 68	0.84 13	0.55 4	0.48 13	0.48 5	0.48 24	0.45 28	2.28 263	0.44 61	0.19 65	0.14 58	0.19 47	0.15 30	0.17 20	0.18 32

knoymous	0.53 34	0.32 118	0.51 14	0.46 14	0.30 63	0.57 69	0.54 188	1.10 68	0.78 42	0.99 86	0.84 52	0.95 152	0.57 77	0.89 65	0.51 102	0.21 120	0.14 58	0.26 224	0.14 22	0.23 158	0.25 160

ProNet	0.46 19	0.30 79	0.69 53	0.46 14	0.32 97	0.57 69	0.52 173	1.15 89	0.67 22	0.44 5	0.50 8	0.44 7	0.43 22	1.31 127	0.38 28	0.16 7	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.18 34	0.18 32

fff	0.58 70	0.26 19	1.15 212	0.46 14	0.25 8	0.48 23	0.36 55	1.20 103	1.28 225	1.13 126	1.03 97	0.59 45	1.04 255	0.77 40	0.58 142	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 141

AnonymousM	0.63 101	1.14 364	0.43 5	0.46 14	0.32 97	0.43 13	0.46 138	1.27 121	0.78 42	1.00 90	0.66 21	0.68 65	0.45 28	0.61 14	0.46 76	0.21 120	0.16 139	1.84 387	0.98 384	0.15 4	0.15 3

csc	0.58 70	0.26 19	1.15 212	0.46 14	0.25 8	0.48 23	0.36 55	1.20 103	1.28 225	1.13 126	1.03 97	0.59 45	1.04 255	0.77 40	0.58 142	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 141

cscssc	0.58 70	0.26 19	1.15 212	0.46 14	0.25 8	0.48 23	0.36 55	1.20 103	1.28 225	1.13 126	1.03 97	0.59 45	1.04 255	0.77 40	0.58 142	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 141

111	0.66 110	0.27 35	1.15 212	0.46 14	0.25 8	0.72 139	0.42 91	1.57 170	1.44 290	0.83 62	1.39 223	1.10 198	0.80 160	0.97 79	0.65 165	0.20 99	0.14 58	0.18 33	0.15 30	0.18 34	0.28 204

test_xeample3	0.57 59	0.33 135	3.11 348	0.46 14	0.34 122	0.55 64	0.38 68	0.86 17	0.49 2	0.54 29	0.46 3	0.44 7	0.44 26	1.49 165	0.45 72	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.15 30	0.17 20	0.18 32

ff7	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 91	0.93 20	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 7	0.48 43	1.41 143	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 87

ffff	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 91	0.93 20	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 7	0.48 43	1.41 143	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 87

11t	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 91	0.93 20	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 7	0.48 43	1.41 143	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 87

ccc-4	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 91	0.93 20	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 7	0.48 43	1.41 143	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 87

DRaft	0.81 191	0.26 19	0.77 82	0.47 24	0.31 77	0.95 219	0.52 173	1.13 76	0.99 110	1.78 328	2.01 333	0.80 91	1.71 342	2.64 281	0.74 184	0.19 65	0.14 58	0.20 70	0.20 128	0.18 34	0.24 141

anonymousdsp	0.45 11	0.30 79	0.60 24	0.48 29	0.34 122	0.49 28	0.42 91	0.97 26	0.60 12	0.51 26	0.53 9	0.46 15	0.47 41	1.36 134	0.35 6	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 87

Selective-IGEV	0.42 8	0.26 19	0.56 16	0.48 29	0.27 19	0.45 16	0.33 33	1.56 167	0.61 15	0.36 1	0.47 4	0.52 35	0.30 4	1.08 99	0.33 3	0.15 4	0.13 17	0.17 13	0.13 11	0.16 11	0.15 3

IGEV-Stereo	0.45 11	0.30 79	0.60 24	0.48 29	0.34 122	0.49 28	0.42 91	0.98 30	0.60 12	0.51 26	0.53 9	0.46 15	0.47 41	1.36 134	0.35 6	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 87
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo++_RVC	0.49 25	0.22 3	0.46 8	0.48 29	0.38 154	0.45 16	0.25 4	0.77 4	1.30 235	0.82 61	1.23 169	0.47 20	0.37 13	0.55 5	0.44 61	0.16 7	0.11 2	0.16 8	0.80 377	0.18 34	0.12 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
AFF-stereo	0.60 87	0.28 43	0.72 57	0.48 29	0.29 51	0.34 4	0.37 61	1.22 109	1.20 189	1.21 175	1.59 280	1.10 198	0.70 130	1.01 84	0.44 61	0.14 1	0.12 5	0.19 47	0.20 128	0.18 34	0.15 3

SMFormer	0.79 178	0.32 118	0.95 162	0.49 34	0.27 19	0.83 180	0.43 107	2.16 301	1.45 295	1.27 203	1.50 253	0.98 160	0.96 220	1.87 217	0.99 240	0.24 187	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.23 158	0.27 193

tta	0.79 178	0.32 118	0.95 162	0.49 34	0.27 19	0.83 180	0.43 107	2.16 301	1.45 295	1.27 203	1.50 253	0.98 160	0.96 220	1.87 217	0.99 240	0.24 187	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.19 59	0.22 108

qqq1	0.76 163	0.32 118	0.95 162	0.49 34	0.27 19	0.83 180	0.43 107	2.16 301	1.45 295	1.27 203	1.50 253	0.98 160	0.96 220	1.87 217	0.48 88	0.24 187	0.22 231	0.18 33	0.15 30	0.19 59	0.22 108

fff1	0.76 163	0.32 118	0.95 162	0.49 34	0.27 19	0.83 180	0.43 107	2.16 301	1.45 295	1.27 203	1.50 253	0.98 160	0.96 220	1.87 217	0.48 88	0.24 187	0.22 231	0.18 33	0.15 30	0.19 59	0.22 108

MIF-Stereo	0.38 1	0.24 9	0.67 47	0.49 34	0.36 139	0.40 9	0.32 29	0.55 1	0.55 4	0.55 30	0.55 17	0.36 2	0.31 6	0.59 11	0.52 108	0.21 120	0.15 112	0.17 13	0.15 30	0.19 59	0.17 23

MIM_Stereo	0.60 87	0.26 19	1.02 182	0.49 34	0.32 97	0.52 47	0.28 17	1.41 142	0.82 53	1.02 97	1.16 150	0.93 144	0.53 61	1.48 159	0.63 158	0.17 18	0.17 161	0.20 70	0.19 102	0.17 20	0.18 32

LoS_RVC	0.45 11	0.29 61	0.48 10	0.49 34	0.83 337	0.51 43	0.43 107	0.65 2	0.44 1	0.47 11	0.78 41	0.44 7	0.60 99	0.59 11	0.37 25	0.14 1	0.12 5	0.14 1	0.10 1	0.14 1	1.08 375

RCA-Stereo	0.52 33	0.26 19	0.66 44	0.49 34	0.33 110	0.54 60	0.44 124	1.20 103	1.41 279	0.69 42	1.06 106	0.63 56	0.79 154	0.62 18	0.35 6	0.17 18	0.12 5	0.17 13	0.14 22	0.16 11	0.16 13

DEmStereo	0.98 249	0.25 16	0.85 130	0.49 34	0.33 110	1.02 231	0.55 195	0.97 26	0.93 83	1.41 260	2.13 340	1.01 173	2.01 357	5.62 347	0.78 193	0.19 65	0.15 112	0.20 70	0.20 128	0.18 34	0.25 160

CFNet-RSSM	0.57 59	0.25 16	0.76 79	0.49 34	0.28 40	0.59 79	0.27 14	1.89 245	1.17 180	1.09 112	0.95 69	1.06 183	0.53 61	0.74 34	0.41 49	0.17 18	0.13 17	0.17 13	0.15 30	0.16 11	0.16 13

Gwc-CoAtRS	0.55 36	0.27 35	0.73 67	0.49 34	0.30 63	0.63 97	0.25 4	1.38 136	1.12 156	1.05 105	1.02 90	1.10 198	0.55 70	0.72 32	0.44 61	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.15 30	0.16 11	0.17 23

DIP-Stereo	0.64 104	0.32 118	0.91 150	0.49 34	0.36 139	0.91 201	0.33 33	2.51 355	0.77 41	1.25 188	1.00 86	0.68 65	0.51 55	0.92 70	0.65 165	0.19 65	0.15 112	0.21 93	0.17 70	0.19 59	0.22 108
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Any-RAFT	0.55 36	0.27 35	0.49 11	0.50 46	0.27 19	0.98 226	0.25 4	1.71 203	1.08 137	0.90 75	0.99 82	1.13 207	0.46 35	0.74 34	0.35 6	0.19 65	0.13 17	0.17 13	0.13 11	0.16 11	0.19 51

RAFT-Test	0.58 70	0.27 35	0.81 98	0.50 46	0.33 110	0.95 219	0.27 14	1.40 138	0.89 66	1.00 90	1.12 129	1.39 263	0.48 43	0.74 34	0.41 49	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.14 22	0.16 11	0.18 32

riskmin	0.62 92	0.29 61	0.73 67	0.50 46	0.34 122	0.86 191	0.44 124	1.74 208	1.07 134	0.76 51	0.76 36	1.19 214	1.01 242	0.84 56	0.60 150	0.20 99	0.16 139	0.24 167	0.16 54	0.24 187	0.29 216

qqq	0.62 92	0.36 188	0.88 139	0.50 46	0.28 40	0.64 105	0.62 227	1.58 172	0.91 71	0.83 62	0.96 71	0.95 152	0.79 154	0.99 80	0.67 170	0.21 120	0.23 253	0.24 167	0.23 213	0.23 158	0.25 160

IER	0.74 155	0.33 135	1.25 243	0.50 46	0.53 242	1.32 279	0.55 195	1.31 128	1.08 137	1.30 215	1.34 207	1.11 203	1.10 269	1.05 91	0.81 204	0.20 99	0.17 161	0.21 93	0.21 164	0.20 86	0.21 87

iRaft-Stereo_20w	0.71 144	0.33 135	1.25 243	0.50 46	0.36 139	0.82 174	0.31 25	3.16 379	0.89 66	1.24 185	1.14 144	0.79 89	0.65 116	1.15 112	0.43 57	0.18 40	0.13 17	0.18 33	0.17 70	0.20 86	0.23 122

IPLGR	0.62 92	0.28 43	1.32 253	0.50 46	0.29 51	0.65 109	0.34 40	1.47 152	1.19 185	1.21 175	1.07 108	0.70 72	0.65 116	1.05 91	0.55 127	0.18 40	0.15 112	0.20 70	0.17 70	0.21 121	0.20 70

test-3	0.56 47	0.24 9	0.82 107	0.50 46	0.29 51	0.57 69	0.34 40	1.09 62	1.03 123	1.33 228	0.69 27	0.87 120	0.45 28	1.68 191	0.39 31	0.17 18	0.12 5	0.20 70	0.17 70	0.17 20	0.16 13

test_1	0.56 47	0.24 9	0.82 107	0.50 46	0.29 51	0.57 69	0.34 40	1.09 62	1.03 123	1.28 208	0.69 27	0.87 120	0.45 28	1.67 189	0.39 31	0.17 18	0.12 5	0.20 70	0.17 70	0.17 20	0.16 13

CFNet_pseudo	0.68 127	0.34 162	0.93 153	0.50 46	0.39 161	0.72 139	0.42 91	1.44 145	1.25 211	1.17 147	1.35 212	1.22 221	0.66 120	1.04 88	0.64 161	0.21 120	0.17 161	0.33 286	0.19 102	0.39 286	0.28 204

ccs_rob	0.68 127	0.34 162	0.93 153	0.50 46	0.39 161	0.72 139	0.42 91	1.43 144	1.25 211	1.17 147	1.34 207	1.22 221	0.66 120	1.04 88	0.64 161	0.21 120	0.17 161	0.35 300	0.20 128	0.40 290	0.29 216

test croco	0.49 25	0.29 61	1.23 238	0.51 57	0.40 170	0.35 5	0.37 61	1.04 45	0.62 16	0.44 5	0.76 36	0.42 4	0.41 16	1.17 117	0.46 76	0.23 169	0.15 112	0.24 167	0.19 102	0.25 196	0.18 32

MIF-Stereo (partial)	0.48 24	0.28 43	0.83 115	0.51 57	0.53 242	0.39 8	0.27 14	1.03 43	0.64 19	0.47 11	0.71 32	0.51 32	0.51 55	1.13 110	0.47 84	0.20 99	0.16 139	0.23 146	0.20 128	0.24 187	0.20 70

PCWNet_CMD	0.68 127	0.34 162	0.93 153	0.51 57	0.38 154	0.80 166	0.42 91	1.51 155	1.34 248	1.17 147	1.31 195	1.23 225	0.65 116	0.94 71	0.62 156	0.21 120	0.17 161	0.27 233	0.19 102	0.43 300	0.28 204

4D-IteraStereo	0.50 29	0.26 19	0.84 124	0.51 57	0.49 221	0.64 105	0.31 25	0.91 19	1.02 120	1.05 105	0.72 33	0.76 82	0.32 9	0.69 29	0.40 44	0.18 40	0.11 2	0.23 146	0.20 128	0.19 59	0.16 13

anonymousdsp2	0.58 70	0.29 61	0.93 153	0.51 57	0.30 63	0.75 146	0.46 138	1.95 258	0.87 64	0.81 59	0.78 41	0.76 82	0.48 43	1.10 105	0.45 72	0.19 65	0.14 58	0.18 33	0.13 11	0.20 86	0.22 108

CBFPSM	0.95 241	0.37 204	2.10 316	0.51 57	0.39 161	1.73 324	0.87 291	1.59 177	1.13 161	1.11 115	1.00 86	2.34 356	1.64 336	1.42 148	1.44 293	0.19 65	0.18 184	0.20 70	0.20 128	0.22 140	0.36 270

anonymousa	0.78 170	0.30 79	0.85 130	0.51 57	0.96 355	1.41 295	0.47 147	1.61 181	0.94 88	1.33 228	1.77 305	1.66 304	1.11 271	0.72 32	0.63 158	0.19 65	0.18 184	0.23 146	0.25 233	0.20 86	0.22 108

x	0.59 81	0.34 162	0.79 92	0.51 57	0.32 97	0.69 131	0.46 138	1.64 185	0.97 100	0.86 71	0.86 55	0.83 111	0.74 134	0.75 38	0.70 178	0.21 120	0.22 231	0.22 120	0.20 128	0.21 121	0.24 141

MIPNet	0.60 87	0.31 104	1.07 195	0.51 57	0.34 122	0.68 123	0.40 79	1.67 189	1.14 167	1.11 115	0.93 66	0.60 48	0.78 149	0.77 40	0.58 142	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.16 54	0.18 34	0.21 87

CrosDoStereo	1.56 326	0.26 19	0.78 88	0.51 57	0.29 51	0.66 115	11.86 408	1.18 95	1.00 114	1.35 239	1.76 303	0.99 165	1.83 350	6.64 369	0.83 206	0.19 65	0.15 112	0.20 70	0.22 186	0.18 34	0.25 160

DeepStereo_LL	1.56 326	0.26 19	0.78 88	0.51 57	0.29 51	0.66 115	11.86 408	1.18 95	1.00 114	1.35 239	1.76 303	0.99 165	1.83 350	6.64 369	0.83 206	0.19 65	0.15 112	0.20 70	0.22 186	0.18 34	0.25 160

THIR-Stereo	1.02 258	0.29 61	0.73 67	0.51 57	0.29 51	0.94 213	1.31 345	1.08 55	0.98 103	1.35 239	1.91 326	1.16 212	1.54 327	6.37 366	0.79 197	0.20 99	0.14 58	0.21 93	0.22 186	0.19 59	0.25 160

CASnet	0.42 8	0.26 19	0.52 15	0.52 69	0.21 2	0.49 28	0.35 49	0.85 14	0.85 61	0.84 65	0.69 27	0.48 24	0.31 6	0.57 8	0.34 4	0.19 65	0.12 5	0.27 233	0.22 186	0.23 158	0.15 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
psmg	0.75 158	0.34 162	0.77 82	0.52 69	0.45 200	1.46 300	0.73 256	2.15 299	1.04 129	1.25 188	1.33 204	1.11 203	0.77 144	0.94 71	0.76 190	0.25 207	0.20 208	0.25 203	0.26 244	0.23 158	0.24 141

GMOStereo	0.55 36	0.28 43	0.72 57	0.52 69	0.30 63	0.53 51	0.43 107	1.02 37	0.98 103	1.44 271	1.14 144	0.88 126	0.57 77	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 167	0.22 186	0.20 86	0.18 32

error version	0.55 36	0.28 43	0.72 57	0.52 69	0.30 63	0.53 51	0.43 107	1.02 37	0.98 103	1.44 271	1.14 144	0.88 126	0.57 77	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 167	0.22 186	0.20 86	0.18 32

test-v	0.55 36	0.28 43	0.72 57	0.52 69	0.30 63	0.53 51	0.43 107	1.02 37	0.98 103	1.44 271	1.14 144	0.88 126	0.57 77	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 167	0.22 186	0.20 86	0.18 32

Patchmatch Stereo++	0.57 59	0.33 135	0.82 107	0.52 69	0.27 19	0.63 97	0.28 17	1.14 78	0.73 29	1.13 126	0.96 71	0.82 103	0.60 99	1.40 141	0.52 108	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70
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
STrans-v2	1.06 265	0.31 104	1.02 182	0.52 69	0.33 110	0.67 120	0.78 264	2.66 366	1.26 217	1.15 141	1.46 241	1.37 261	1.40 315	6.68 371	0.46 76	0.19 65	0.13 17	0.21 93	0.18 84	0.18 34	0.21 87

PSM-adaLoss	0.56 47	0.33 135	0.81 98	0.52 69	0.27 19	0.63 97	0.41 87	1.14 78	0.73 29	1.13 126	0.96 71	0.82 103	0.60 99	1.09 103	0.52 108	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

ROB_FTStereo_v2	0.57 59	0.33 135	0.81 98	0.52 69	0.27 19	0.62 89	0.42 91	1.14 78	0.73 29	1.13 126	0.97 78	0.82 103	0.60 99	1.15 112	0.53 117	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

ROB_FTStereo	0.56 47	0.33 135	0.82 107	0.52 69	0.27 19	0.62 89	0.25 4	1.14 78	0.74 36	1.13 126	0.96 71	0.82 103	0.60 99	1.18 118	0.52 108	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

HUI-Stereo	0.54 35	0.33 135	0.81 98	0.52 69	0.27 19	0.62 89	0.29 21	1.14 78	0.74 36	1.13 126	0.96 71	0.82 103	0.60 99	0.83 53	0.52 108	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

iGMRVC	0.58 70	0.33 135	0.81 98	0.52 69	0.27 19	0.62 89	0.38 68	1.14 78	0.73 29	1.13 126	0.97 78	0.82 103	0.59 95	1.54 168	0.53 117	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

iRAFT	0.57 59	0.33 135	0.82 107	0.52 69	0.27 19	0.63 97	0.28 17	1.14 78	0.73 29	1.13 126	0.96 71	0.82 103	0.60 99	1.40 141	0.52 108	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

test-2	0.55 36	0.28 43	0.72 57	0.52 69	0.30 63	0.53 51	0.43 107	1.02 37	0.98 103	1.44 271	1.14 144	0.88 126	0.57 77	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 167	0.22 186	0.20 86	0.18 32

RAFT-IKP	0.57 59	0.33 135	0.82 107	0.52 69	0.27 19	0.57 69	0.35 49	1.14 78	0.73 29	1.13 126	0.96 71	0.83 111	0.61 109	1.26 124	0.53 117	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

TestStereo	0.65 108	0.42 241	0.83 115	0.52 69	0.27 19	0.57 69	0.44 124	1.07 50	0.92 76	0.85 67	1.01 88	0.68 65	0.56 75	3.22 301	0.47 84	0.23 169	0.15 112	0.24 167	0.18 84	0.28 223	0.18 32

GMStereo	0.58 70	0.50 270	1.09 198	0.52 69	0.32 97	0.80 166	0.43 107	1.02 37	1.41 279	0.89 74	0.77 39	0.52 35	0.46 35	0.89 65	0.56 134	0.25 207	0.16 139	0.20 70	0.22 186	0.31 248	0.27 193
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.74 155	0.30 79	1.06 191	0.52 69	0.39 161	1.36 287	0.64 233	2.42 339	1.11 151	1.18 158	1.21 163	0.81 97	0.78 149	1.08 99	0.57 137	0.22 149	0.17 161	0.22 120	0.24 225	0.23 158	0.21 87

MSMDNet	0.68 127	0.34 162	0.93 153	0.52 69	0.38 154	0.80 166	0.42 91	1.52 157	1.35 251	1.17 147	1.31 195	1.23 225	0.65 116	0.94 71	0.62 156	0.21 120	0.17 161	0.26 224	0.19 102	0.41 294	0.28 204

HITNet	0.71 144	0.42 241	1.07 195	0.52 69	0.25 8	1.05 236	0.48 151	2.12 290	1.08 137	1.21 175	1.23 169	0.91 137	0.84 170	0.90 68	0.91 221	0.17 18	0.12 5	0.21 93	0.17 70	0.29 233	0.18 32
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
CFNet_ucs	0.73 152	0.34 162	0.94 159	0.53 89	0.44 197	0.76 151	0.46 138	1.73 207	1.34 248	1.24 185	1.54 263	1.08 196	0.64 112	1.05 91	0.64 161	0.26 224	0.20 208	0.37 312	0.22 186	0.42 298	0.30 229

HH	0.68 127	0.33 135	0.83 115	0.53 89	0.34 122	0.92 208	0.45 132	1.79 217	0.74 36	0.71 43	1.13 139	1.60 296	0.83 168	1.95 230	0.39 31	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.17 70	0.19 59	0.19 51

HanStereo	0.68 127	0.33 135	0.83 115	0.53 89	0.34 122	0.92 208	0.45 132	1.79 217	0.74 36	0.71 43	1.13 139	1.60 296	0.83 168	1.95 230	0.39 31	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.17 70	0.19 59	0.19 51

IPLG	0.72 149	0.29 61	1.12 206	0.53 89	0.44 197	0.79 165	0.33 33	1.35 131	1.10 147	1.32 223	1.11 126	0.52 35	0.54 68	3.13 297	0.71 181	0.17 18	0.14 58	0.20 70	0.17 70	0.18 34	0.21 87

DeepStereo_RVC	0.57 59	0.31 104	0.78 88	0.53 89	0.30 63	0.57 69	0.32 29	1.11 70	0.80 52	1.17 147	0.94 68	0.83 111	0.93 211	1.01 84	0.61 153	0.23 169	0.14 58	0.21 93	0.19 102	0.24 187	0.26 177

RAFT-RH_RVC	1.04 261	0.26 19	0.76 79	0.53 89	0.29 51	0.80 166	0.32 29	0.85 14	1.12 156	2.04 348	4.63 385	1.03 178	0.57 77	5.93 354	0.52 108	0.20 99	0.13 17	0.26 224	0.20 128	0.16 11	0.19 51

RAFT-345	0.86 213	0.26 19	0.73 67	0.53 89	0.28 40	0.53 51	0.41 87	0.85 14	1.31 242	1.33 228	2.32 349	0.85 118	0.53 61	5.69 348	0.48 88	0.19 65	0.14 58	0.22 120	0.17 70	0.17 20	0.17 23

iRaftStereo_RVC	0.49 25	0.28 43	0.72 57	0.53 89	0.29 51	0.52 47	0.33 33	1.14 78	0.84 58	0.85 67	0.99 82	0.55 38	0.36 12	0.83 53	0.40 44	0.18 40	0.13 17	0.22 120	0.20 128	0.20 86	0.18 32

ARAFT	0.82 193	0.40 230	1.77 292	0.53 89	0.31 77	0.89 196	0.81 276	2.32 327	1.08 137	1.66 316	1.25 175	1.04 179	0.64 112	1.91 224	0.52 108	0.20 99	0.15 112	0.28 245	0.27 258	0.17 20	0.18 32

DMCA	0.71 144	0.36 188	1.17 226	0.53 89	0.45 200	0.84 187	0.46 138	1.52 157	1.09 144	1.20 169	1.12 129	1.21 217	0.74 134	0.87 61	1.09 252	0.25 207	0.20 208	0.27 233	0.19 102	0.24 187	0.29 216

CBMV_ROB	0.99 251	0.46 254	0.68 49	0.53 89	0.39 161	1.40 293	0.48 151	2.09 286	1.30 235	1.53 293	2.29 348	1.36 257	1.23 291	2.46 272	1.04 249	0.44 333	0.42 352	0.47 342	0.44 341	0.41 294	0.39 282

mmm	0.68 127	0.37 204	0.91 150	0.54 100	0.34 122	0.86 191	0.58 211	1.72 206	1.02 120	1.13 126	1.41 231	0.83 111	0.78 149	0.95 77	0.67 170	0.22 149	0.20 208	0.29 253	0.26 244	0.27 208	0.27 193

11t1	0.57 59	0.30 79	0.84 124	0.54 100	0.30 63	0.83 180	0.41 87	1.34 130	0.79 48	0.88 73	0.82 50	0.70 72	0.70 130	0.96 78	0.67 170	0.21 120	0.21 221	0.20 70	0.16 54	0.21 121	0.26 177

1111x	1.96 353	0.32 118	1.54 280	0.54 100	0.30 63	1.00 228	0.69 245	2.47 348	1.33 246	1.21 175	1.44 236	1.21 217	1.11 271	8.49 391	16.14 409	0.22 149	0.23 253	0.22 120	0.23 213	0.25 196	0.26 177

ToySt	0.73 152	0.35 184	1.64 286	0.54 100	0.37 144	0.92 208	0.81 276	1.21 107	1.03 123	0.86 71	1.12 129	1.31 248	1.01 242	1.04 88	0.88 214	0.19 65	0.20 208	0.24 167	0.24 225	0.27 208	0.28 204

raft_robust	0.71 144	0.32 118	0.75 77	0.54 100	0.28 40	0.54 60	0.35 49	1.54 163	1.24 205	1.18 158	1.07 108	0.73 79	0.53 61	3.65 310	0.40 44	0.19 65	0.16 139	0.20 70	0.22 186	0.21 121	0.19 51

TransformOpticalFlow	0.97 246	0.30 79	0.96 169	0.54 100	0.31 77	0.65 109	0.54 188	1.87 238	1.19 185	1.12 123	1.44 236	1.34 255	0.98 230	6.68 371	0.44 61	0.19 65	0.12 5	0.21 93	0.19 102	0.18 34	0.23 122

CRE-IMP	0.57 59	0.32 118	0.82 107	0.54 100	0.29 51	0.77 160	0.25 4	1.19 99	0.79 48	1.09 112	0.95 69	0.81 97	0.57 77	1.11 108	0.57 137	0.22 149	0.14 58	0.23 146	0.19 102	0.28 223	0.24 141

test_xeample	1.55 325	0.31 104	0.94 159	0.54 100	0.31 77	0.94 213	0.58 211	2.40 337	1.40 276	1.29 212	1.55 266	0.89 132	0.88 195	1.72 197	15.94 408	0.22 149	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.23 158	0.25 160

HSM-Net_RVC	0.91 232	0.31 104	0.60 24	0.54 100	0.31 77	1.15 254	0.60 223	3.76 386	1.30 235	1.57 303	1.75 302	1.67 306	1.01 242	1.61 184	0.90 219	0.23 169	0.17 161	0.19 47	0.18 84	0.20 86	0.22 108
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-Forest	1.29 305	0.40 230	0.74 72	0.54 100	0.37 144	1.55 307	1.26 343	1.82 227	1.39 274	2.22 354	1.81 313	1.64 302	1.02 247	7.65 383	1.20 262	0.39 315	0.37 336	0.39 320	0.34 316	0.37 276	0.34 259
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSKI-zero shot	0.56 47	0.30 79	0.61 28	0.55 110	0.28 40	0.68 123	0.28 17	1.25 116	0.68 23	0.92 77	1.33 204	0.81 97	0.33 10	1.94 227	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.17 13	0.13 11	0.16 11	0.19 51

AEACV	0.41 4	0.25 16	0.60 24	0.55 110	0.52 237	0.43 13	0.38 68	0.98 30	0.63 17	0.44 5	0.56 18	0.46 15	0.59 95	0.56 6	0.31 1	0.17 18	0.13 17	0.18 33	0.16 54	0.17 20	0.17 23

BUS	0.78 170	0.34 162	0.77 82	0.55 110	0.45 200	2.30 359	0.42 91	2.65 363	1.04 129	1.25 188	1.12 129	1.02 175	0.70 130	0.94 71	0.75 187	0.25 207	0.18 184	0.25 203	0.22 186	0.23 158	0.24 141

BSDual-CNN	0.75 158	0.34 162	0.77 82	0.55 110	0.45 200	1.25 274	0.66 237	2.65 363	1.04 129	1.25 188	1.12 129	1.11 203	0.77 144	0.94 71	0.76 190	0.25 207	0.18 184	0.25 203	0.22 186	0.23 158	0.24 141

hknet	0.82 193	0.34 162	1.15 212	0.55 110	0.39 161	1.25 274	0.66 237	2.65 363	1.10 147	1.25 188	1.12 129	1.58 295	0.85 175	1.41 143	0.79 197	0.23 169	0.18 184	0.25 203	0.22 186	0.23 158	0.24 141

GLC_STEREO	0.41 4	0.27 35	0.43 5	0.55 110	0.24 6	0.47 18	0.30 23	0.81 6	0.64 19	0.53 28	0.74 35	0.50 31	0.31 6	0.65 25	0.45 72	0.18 40	0.20 208	0.23 146	0.19 102	0.21 121	0.21 87

test_3	0.57 59	0.24 9	0.87 137	0.55 110	0.30 63	0.60 83	0.40 79	1.07 50	1.08 137	1.20 169	0.68 24	0.92 142	0.43 22	1.68 191	0.40 44	0.16 7	0.13 17	0.22 120	0.19 102	0.21 121	0.17 23

cross-raft	0.56 47	0.26 19	0.65 42	0.55 110	0.31 77	0.66 115	0.37 61	1.68 190	0.82 53	1.06 109	1.07 108	1.25 230	0.45 28	0.74 34	0.39 31	0.15 4	0.13 17	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.17 23

EAI-Stereo	0.76 163	0.31 104	0.74 72	0.55 110	0.28 40	0.70 134	1.72 366	2.57 359	0.90 70	0.75 50	3.03 367	0.57 42	0.43 22	1.10 105	0.49 97	0.19 65	0.14 58	0.17 13	0.18 84	0.17 20	0.21 87

ACVNet	0.66 110	0.33 135	0.74 72	0.55 110	0.37 144	0.80 166	0.47 147	1.46 149	1.11 151	1.01 93	1.31 195	1.07 186	0.91 202	0.82 50	1.09 252	0.22 149	0.19 198	0.21 93	0.18 84	0.23 158	0.19 51

DSFCA	0.95 241	0.38 221	1.23 238	0.55 110	0.66 294	1.50 302	0.93 302	1.58 172	1.24 205	1.59 307	1.16 150	1.48 278	0.95 218	2.96 293	1.20 262	0.31 273	0.28 291	0.25 203	0.26 244	0.29 233	0.26 177

MLCV	0.77 168	0.39 225	1.31 251	0.55 110	0.25 8	0.91 201	0.39 77	1.48 154	1.28 225	1.49 287	1.54 263	1.02 175	0.68 125	2.12 251	0.93 228	0.19 65	0.13 17	0.19 47	0.14 22	0.19 59	0.22 108

CoDeX	0.78 170	0.31 104	1.04 186	0.56 122	0.37 144	1.13 248	0.60 223	2.77 370	1.29 233	1.17 147	1.26 177	0.91 137	0.87 188	1.42 148	0.74 184	0.21 120	0.16 139	0.21 93	0.18 84	0.21 121	0.21 87

DualNet	1.46 317	0.36 188	1.51 271	0.56 122	0.40 170	0.76 151	0.59 215	1.08 55	2.62 370	1.19 163	1.49 246	1.07 186	0.85 175	1.57 171	13.82 401	0.21 120	0.13 17	0.31 266	0.28 267	0.20 86	0.23 122

ffm	0.79 178	0.36 188	1.51 271	0.56 122	0.40 170	0.76 151	0.59 215	1.08 55	2.62 370	1.19 163	1.49 246	1.07 186	0.85 175	1.57 171	0.35 6	0.21 120	0.13 17	0.31 266	0.28 267	0.20 86	0.23 122

ff1	1.88 347	0.36 188	1.51 271	0.56 122	0.40 170	0.76 151	0.59 215	1.08 55	2.62 370	1.19 163	1.49 246	1.07 186	0.85 175	9.88 405	13.82 401	0.21 120	0.13 17	0.31 266	0.28 267	0.20 86	0.23 122

mmx	1.89 350	0.36 188	1.51 271	0.56 122	0.40 170	0.76 151	0.59 215	2.32 327	1.41 279	1.19 163	1.49 246	1.07 186	0.85 175	9.88 405	13.82 401	0.25 207	0.21 221	0.31 266	0.28 267	0.32 256	0.29 216

whm_eth	0.69 136	0.51 274	1.32 253	0.56 122	0.64 285	0.67 120	0.45 132	1.59 177	1.33 246	1.02 97	1.92 327	0.48 24	0.48 43	0.71 30	0.53 117	0.24 187	0.20 208	0.25 203	0.24 225	0.25 196	0.35 267

xxx	1.89 350	0.36 188	1.51 271	0.56 122	0.40 170	0.76 151	0.59 215	2.32 327	1.41 279	1.19 163	1.49 246	1.07 186	0.85 175	9.88 405	13.82 401	0.25 207	0.21 221	0.31 266	0.28 267	0.32 256	0.29 216

LL-Strereo2	0.56 47	0.36 188	0.77 82	0.56 122	0.40 170	0.68 123	0.37 61	1.21 107	0.83 56	0.96 84	0.79 43	0.91 137	0.41 16	1.08 99	0.48 88	0.18 40	0.17 161	0.29 253	0.25 233	0.22 140	0.19 51

SDNR	1.66 332	0.55 286	2.36 330	0.56 122	0.58 263	3.79 390	0.45 132	1.78 214	1.40 276	1.38 250	2.45 356	1.13 207	0.96 220	11.03 411	1.31 277	0.67 366	0.64 379	0.43 332	0.32 302	0.71 360	0.76 361

test_4	0.55 36	0.23 6	0.67 47	0.56 122	0.32 97	0.71 136	0.39 77	0.83 10	0.72 28	0.93 80	1.87 321	0.70 72	0.41 16	1.21 121	0.39 31	0.16 7	0.13 17	0.21 93	0.23 213	0.20 86	0.18 32

iRaft-Stereo_5w	0.89 220	0.31 104	1.04 186	0.56 122	0.47 213	0.47 18	0.68 241	1.19 99	1.08 137	0.80 55	1.35 212	1.46 275	0.90 200	5.11 336	1.16 259	0.18 40	0.15 112	0.22 120	0.19 102	0.21 121	0.24 141

CSP-Net	1.00 254	0.41 239	0.99 174	0.56 122	0.43 190	1.62 316	0.76 260	2.16 301	1.16 176	1.33 228	1.22 165	1.32 252	0.89 197	4.67 330	0.93 228	0.35 298	0.24 261	0.20 70	0.20 128	0.23 158	0.30 229

dd	0.62 92	0.51 274	1.17 226	0.56 122	0.33 110	0.74 144	0.46 138	1.03 43	1.40 276	0.80 55	0.87 57	0.60 48	0.57 77	1.02 86	0.86 210	0.28 252	0.18 184	0.26 224	0.19 102	0.35 267	0.27 193

NRIStereo	0.62 92	0.31 104	0.78 88	0.56 122	0.28 40	0.63 97	0.33 33	1.16 92	0.92 76	1.15 141	0.87 57	0.90 134	0.58 92	2.24 259	0.56 134	0.22 149	0.14 58	0.21 93	0.19 102	0.22 140	0.18 32

ASMatch	0.89 220	0.29 61	0.72 57	0.56 122	0.36 139	0.47 18	0.37 61	1.16 92	0.95 92	1.11 115	3.26 370	0.95 152	0.96 220	4.88 333	0.53 117	0.20 99	0.16 139	0.22 120	0.19 102	0.20 86	0.30 229

GMM-Stereo	0.75 158	0.27 35	0.66 44	0.56 122	0.34 122	0.71 136	0.97 309	1.09 62	0.91 71	1.37 245	1.79 307	1.11 203	0.79 154	2.08 247	0.48 88	0.19 65	0.12 5	0.25 203	0.25 233	0.21 121	0.78 362

BEATNet_4x	0.82 193	0.54 283	2.02 311	0.56 122	0.28 40	1.04 233	0.55 195	2.14 295	1.13 161	1.24 185	1.26 177	1.00 169	0.94 213	1.13 110	1.23 270	0.21 120	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.37 276	0.23 122

CBMV	1.04 261	0.48 262	0.88 139	0.56 122	0.36 139	1.52 304	1.55 357	1.87 238	1.59 321	2.11 351	1.67 291	1.46 275	1.35 309	1.92 225	1.31 277	0.35 298	0.35 328	0.39 320	0.33 311	0.34 266	0.34 259
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CASS	0.67 118	0.36 188	0.84 124	0.57 140	0.28 40	0.82 174	0.43 107	1.62 184	0.92 76	1.39 252	1.28 189	0.87 120	0.84 170	0.88 63	0.59 148	0.36 305	0.19 198	0.26 224	0.22 186	0.29 233	0.43 299
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	1.37 307	0.56 289	0.94 159	0.57 140	0.62 282	1.04 233	0.65 235	1.82 227	1.01 117	1.00 90	0.79 43	1.42 266	1.27 298	1.06 95	0.83 206	0.62 361	0.67 381	1.05 380	9.88 417	1.09 376	0.55 330

RAFT_CTSACE	0.66 110	0.29 61	1.14 210	0.57 140	0.51 234	0.68 123	0.44 124	0.88 18	0.98 103	1.03 101	1.83 314	1.23 225	0.67 122	1.48 159	0.38 28	0.16 7	0.16 139	0.21 93	0.20 128	0.20 86	0.17 23

PFNet+	0.62 92	0.31 104	0.99 174	0.57 140	0.31 77	0.57 69	0.30 23	0.99 35	1.25 211	1.33 228	1.10 119	0.79 89	0.57 77	1.35 133	0.53 117	0.26 224	0.17 161	0.28 245	0.26 244	0.21 121	0.27 193

FTStereo	0.92 235	0.28 43	0.61 28	0.57 140	0.34 122	0.65 109	1.80 373	1.09 62	0.84 58	1.75 323	4.13 380	1.04 179	1.62 331	1.59 177	0.48 88	0.21 120	0.17 161	0.23 146	0.22 186	0.19 59	0.58 338

FENet	0.62 92	0.30 79	0.68 49	0.57 140	0.33 110	0.82 174	0.40 79	1.41 142	1.12 156	1.03 101	0.87 57	0.98 160	0.84 170	1.00 82	0.70 178	0.23 169	0.16 139	0.23 146	0.20 128	0.22 140	0.24 141

cf-r	0.79 178	0.32 118	1.06 191	0.57 140	0.64 285	0.78 161	0.51 165	2.04 276	1.22 201	1.20 169	1.27 184	1.53 287	0.91 202	1.47 157	0.94 233	0.25 207	0.19 198	0.22 120	0.23 213	0.19 59	0.21 87

FADNet_RVC	0.88 218	0.56 289	2.15 320	0.57 140	0.43 190	1.17 264	0.46 138	1.68 190	1.12 156	0.91 76	1.24 173	0.91 137	0.94 213	2.22 257	1.20 262	0.28 252	0.22 231	0.32 278	0.28 267	0.46 316	0.42 295

R-Stereo Train	0.60 87	0.30 79	0.72 57	0.57 140	0.37 144	0.68 123	0.52 173	1.45 147	0.78 42	1.61 309	1.50 253	0.76 82	0.53 61	0.67 27	0.51 102	0.19 65	0.16 139	0.18 33	0.15 30	0.18 34	0.19 51

RAFT-Stereo	0.60 87	0.30 79	0.72 57	0.57 140	0.37 144	0.68 123	0.52 173	1.45 147	0.78 42	1.61 309	1.50 253	0.76 82	0.53 61	0.67 27	0.51 102	0.19 65	0.16 139	0.18 33	0.15 30	0.18 34	0.19 51
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo07	0.50 29	0.30 79	0.58 18	0.58 150	0.48 215	0.59 79	0.78 264	1.19 99	0.60 12	0.49 16	0.54 15	0.43 6	0.55 70	1.32 130	0.36 16	0.18 40	0.18 184	0.24 167	0.21 164	0.23 158	0.23 122

MyStereo06	0.67 118	0.29 61	1.06 191	0.58 150	0.48 215	0.62 89	0.72 253	2.26 319	0.89 66	1.07 110	1.12 129	1.22 221	0.56 75	0.83 53	0.47 84	0.17 18	0.17 161	0.24 167	0.21 164	0.23 158	0.23 122

MyStereo05	0.70 138	0.29 61	1.22 236	0.58 150	0.48 215	0.62 89	0.72 253	1.52 157	1.54 313	1.17 147	0.91 64	0.77 86	0.79 154	1.45 153	0.68 174	0.17 18	0.17 161	0.24 167	0.21 164	0.23 158	0.23 122

MyStereo04	0.71 144	0.30 79	1.28 247	0.58 150	0.48 215	0.59 79	0.78 264	1.74 208	1.49 306	0.94 81	0.91 64	0.74 80	0.86 182	1.59 177	0.69 175	0.18 40	0.18 184	0.24 167	0.21 164	0.23 158	0.23 122

iinet-f	1.04 261	0.50 270	4.24 365	0.58 150	0.43 190	1.78 333	0.70 251	1.29 126	1.16 176	1.25 188	1.42 232	1.57 294	1.42 317	1.47 157	1.70 322	0.26 224	0.23 253	0.20 70	0.20 128	0.26 206	0.26 177

Selective-RAFT	0.55 36	0.29 61	0.85 130	0.58 150	0.28 40	0.91 201	0.34 40	1.00 36	0.96 96	0.59 31	0.64 20	0.80 91	0.76 140	1.34 132	0.51 102	0.21 120	0.15 112	0.17 13	0.15 30	0.19 59	0.19 51

GwcNet-ADL	0.67 118	0.33 135	0.90 147	0.58 150	0.41 180	0.60 83	0.59 215	1.55 165	1.28 225	1.11 115	1.13 139	0.90 134	0.59 95	1.11 108	0.91 221	0.28 252	0.18 184	0.18 33	0.18 84	0.25 196	0.33 252

LCNet	0.73 152	0.30 79	0.58 18	0.58 150	0.31 77	0.68 123	0.53 179	1.09 62	0.94 88	1.19 163	1.34 207	0.96 156	1.32 306	2.50 274	0.46 76	0.19 65	0.13 17	0.21 93	0.25 233	0.28 223	0.69 355

PSM-AAD	0.80 183	0.29 61	0.58 18	0.58 150	0.29 51	0.76 151	1.19 335	1.08 55	0.94 88	1.65 315	1.58 276	0.81 97	2.12 366	1.67 189	0.44 61	0.19 65	0.14 58	0.38 316	0.32 302	0.22 140	0.68 353

test-1	0.56 47	0.28 43	1.13 207	0.58 150	0.34 122	0.60 83	0.38 68	1.56 167	0.98 103	0.80 55	1.02 90	0.83 111	0.52 59	0.64 24	0.46 76	0.17 18	0.16 139	0.20 70	0.17 70	0.20 86	0.26 177

Prome-Stereo	0.76 163	0.29 61	0.57 17	0.58 150	0.33 110	0.58 78	0.94 304	0.98 30	0.92 76	1.46 279	2.45 356	0.91 137	1.38 312	1.60 182	0.44 61	0.19 65	0.13 17	0.19 47	0.18 84	0.20 86	0.87 368

xxxx	1.61 329	0.32 118	0.98 172	0.58 150	0.31 77	1.15 254	0.43 107	2.43 341	1.41 279	1.17 147	1.40 228	1.21 217	0.86 182	1.94 227	16.68 410	0.24 187	0.24 261	0.21 93	0.20 128	0.23 158	0.27 193

dad	0.90 227	0.73 333	1.28 247	0.59 162	0.39 161	0.83 180	0.45 132	1.24 114	1.54 313	1.52 290	1.28 189	1.36 257	0.86 182	2.54 277	0.91 221	0.43 325	0.27 287	0.82 372	0.26 244	0.44 310	0.34 259

KYRaft	0.77 168	0.29 61	0.68 49	0.59 162	0.29 51	0.66 115	0.83 281	1.05 48	0.89 66	1.63 313	2.22 345	1.15 211	0.99 233	1.59 177	0.41 49	0.21 120	0.14 58	0.22 120	0.28 267	0.21 121	1.01 371

CroCo-Stereo	0.42 8	0.33 135	0.83 115	0.59 162	0.28 40	0.26 1	0.33 33	1.22 109	0.85 61	0.43 4	0.49 7	0.65 59	0.46 35	0.40 1	0.36 16	0.19 65	0.15 112	0.16 8	0.14 22	0.20 86	0.17 23
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Anonymous3	0.64 104	0.47 259	1.31 251	0.59 162	0.50 225	0.93 211	0.69 245	1.11 70	0.83 56	0.74 48	0.89 62	0.65 59	0.68 125	1.08 99	0.54 126	0.40 317	0.31 308	0.26 224	0.26 244	0.31 248	0.30 229

222	1.67 333	0.31 104	0.93 153	0.59 162	0.31 77	1.05 236	0.43 107	2.39 335	1.47 301	1.37 245	1.55 266	0.94 149	0.94 213	1.98 233	17.76 411	0.24 187	0.22 231	0.21 93	0.20 128	0.22 140	0.26 177

hitnet-ft	0.84 206	0.38 221	0.75 77	0.59 162	0.44 197	0.99 227	0.47 147	1.61 181	1.38 265	1.21 175	1.22 165	1.82 322	0.99 233	1.87 217	1.09 252	0.33 283	0.29 299	0.34 294	0.27 258	0.36 271	0.33 252

DN-CSS_ROB	0.67 118	0.36 188	1.36 258	0.59 162	0.41 180	0.54 60	0.45 132	1.30 127	0.95 92	1.05 105	1.47 243	0.69 69	0.64 112	1.80 211	0.60 150	0.19 65	0.15 112	0.25 203	0.23 213	0.22 140	0.23 122

ACVNet-DCA	0.59 81	0.34 162	0.63 32	0.60 169	0.27 19	1.16 257	0.51 165	1.58 172	0.91 71	0.60 34	0.80 46	0.47 20	0.87 188	1.48 159	0.35 6	0.21 120	0.13 17	0.25 203	0.15 30	0.23 158	0.25 160

xx1	0.70 138	0.34 162	0.63 32	0.60 169	0.27 19	1.16 257	0.51 165	1.07 50	3.23 382	0.60 34	0.80 46	0.95 152	0.79 154	1.48 159	0.35 6	0.21 120	0.13 17	0.24 167	0.23 213	0.23 158	0.25 160

1test111	0.58 70	0.34 162	0.63 32	0.60 169	0.27 19	1.16 257	0.51 165	1.58 172	0.91 71	0.60 34	0.80 46	0.47 20	0.87 188	0.99 80	0.67 170	0.21 120	0.13 17	0.25 203	0.15 30	0.23 158	0.25 160

cc1	0.68 127	0.34 162	0.63 32	0.60 169	0.27 19	1.16 257	0.51 165	1.07 50	3.23 382	0.60 34	0.80 46	0.47 20	0.87 188	1.48 159	0.35 6	0.21 120	0.13 17	0.25 203	0.15 30	0.19 59	0.23 122

tt1	0.65 108	0.34 162	0.65 42	0.60 169	0.27 19	1.14 251	0.48 151	1.08 55	2.62 370	0.59 31	0.79 43	0.49 28	0.80 160	1.57 171	0.35 6	0.21 120	0.13 17	0.25 203	0.16 54	0.20 86	0.23 122

StereoVision	0.67 118	0.37 204	1.02 182	0.60 169	0.41 180	0.50 38	0.41 87	1.32 129	0.96 96	0.73 47	2.48 358	0.82 103	0.57 77	1.06 95	0.50 100	0.26 224	0.28 291	0.29 253	0.28 267	0.37 276	0.22 108

DCRE	0.85 211	0.28 43	0.76 79	0.60 169	0.49 221	0.59 79	0.53 179	1.04 45	0.92 76	0.80 55	7.34 398	0.87 120	0.57 77	0.78 47	0.43 57	0.16 7	0.17 161	0.19 47	0.17 70	0.18 34	0.22 108

CIPLG	0.67 118	0.37 204	1.17 226	0.60 169	0.51 234	0.75 146	0.48 151	1.26 117	1.11 151	1.43 268	1.58 276	0.64 58	0.48 43	0.94 71	0.78 193	0.24 187	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.29 216

IPLGR_C	0.67 118	0.38 221	1.20 232	0.60 169	0.50 225	0.75 146	0.48 151	1.28 125	1.13 161	1.42 264	1.57 275	0.62 52	0.48 43	0.85 59	0.80 202	0.24 187	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.29 216

ACRE	0.66 110	0.37 204	1.27 246	0.60 169	0.50 225	0.74 144	0.47 147	1.26 117	1.10 147	1.40 258	1.56 271	0.62 52	0.46 35	0.88 63	0.78 193	0.24 187	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.29 216

iResNetv2_ROB	0.88 218	0.43 245	2.62 339	0.60 169	0.38 154	0.94 213	0.67 239	1.88 243	1.38 265	1.27 203	1.45 239	1.26 236	1.05 260	1.92 225	0.64 161	0.24 187	0.15 112	0.19 47	0.14 22	0.24 187	0.21 87

iResNet_ROB	0.82 193	0.36 188	1.13 207	0.60 169	0.37 144	0.91 201	0.38 68	2.41 338	1.61 324	1.35 239	1.35 212	1.25 230	0.97 227	1.75 200	0.88 214	0.21 120	0.14 58	0.17 13	0.12 9	0.19 59	0.30 229

NOSS_ROB	1.29 305	0.49 267	0.68 49	0.60 169	0.40 170	1.09 244	0.77 261	1.94 255	1.44 290	1.04 103	1.46 241	1.10 198	0.81 164	10.57 410	0.78 193	0.46 337	0.43 353	0.48 343	0.45 344	0.45 312	0.43 299

EKT-Stereo	0.56 47	0.33 135	0.84 124	0.61 182	0.64 285	0.51 43	0.48 151	1.14 78	0.95 92	0.74 48	0.89 62	0.77 86	0.42 19	1.18 118	0.42 54	0.23 169	0.17 161	0.21 93	0.18 84	0.20 86	0.26 177

fast-acv-ft	1.00 254	0.48 262	1.85 300	0.61 182	0.52 237	1.77 330	0.69 245	1.52 157	1.47 301	1.34 235	1.85 318	1.73 314	1.24 294	1.62 185	1.56 306	0.27 241	0.28 291	0.28 245	0.28 267	0.28 223	0.31 238

sAnonymous2	0.59 81	0.61 301	1.82 296	0.61 182	0.52 237	0.51 43	0.54 188	0.97 26	0.70 26	0.50 19	0.68 24	0.46 15	0.63 110	0.61 14	0.41 49	0.22 149	0.17 161	0.23 146	0.21 164	0.85 366	0.56 332

CroCo_RVC	0.59 81	0.61 301	1.82 296	0.61 182	0.52 237	0.51 43	0.54 188	0.97 26	0.70 26	0.50 19	0.68 24	0.46 15	0.63 110	0.61 14	0.41 49	0.22 149	0.17 161	0.23 146	0.21 164	0.85 366	0.56 332

HCRNet	0.72 149	0.40 230	0.86 135	0.61 182	0.57 261	0.75 146	0.35 49	1.39 137	1.21 195	1.11 115	0.99 82	1.01 173	0.76 140	2.18 255	0.73 182	0.28 252	0.19 198	0.28 245	0.23 213	0.25 196	0.26 177

DeepPruner_ROB	0.79 178	0.55 286	1.14 210	0.61 182	0.46 207	0.78 161	0.54 188	1.83 229	1.00 114	1.42 264	1.27 184	1.23 225	0.77 144	1.56 169	0.89 216	0.35 298	0.28 291	0.27 233	0.26 244	0.32 256	0.34 259

PS-NSSS	1.02 258	0.62 306	1.17 226	0.61 182	0.58 263	0.91 201	0.79 272	2.02 270	1.19 185	1.17 147	1.68 293	1.00 169	0.85 175	4.43 324	0.86 210	0.38 308	0.31 308	0.52 348	0.32 302	0.52 328	0.45 304

HSM	1.22 292	0.34 162	0.81 98	0.61 182	0.39 161	1.22 270	0.63 232	2.45 343	1.25 211	1.32 223	1.26 177	1.91 324	1.08 264	9.21 396	0.75 187	0.23 169	0.17 161	0.20 70	0.16 54	0.22 140	0.24 141

AE-Stereo	0.58 70	0.29 61	0.81 98	0.62 190	0.41 180	0.69 131	0.46 138	2.49 352	1.25 211	0.49 16	0.77 39	0.69 69	0.46 35	0.61 14	0.42 54	0.17 18	0.16 139	0.21 93	0.20 128	0.19 59	0.18 32

LL-Strereo	1.42 313	0.44 250	2.02 311	0.62 190	1.07 361	0.73 142	0.65 235	2.02 270	1.21 195	1.60 308	1.62 282	2.02 340	2.10 363	9.67 400	1.07 251	0.22 149	0.20 208	0.27 233	0.24 225	0.23 158	0.33 252

gwcnet-sp	0.80 183	0.37 204	1.94 304	0.62 190	0.45 200	1.38 288	0.53 179	1.68 190	1.20 189	1.37 245	1.08 114	0.93 144	0.82 165	1.45 153	0.79 197	0.22 149	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.23 158	0.25 160

scenet	0.80 183	0.37 204	1.94 304	0.62 190	0.45 200	1.38 288	0.53 179	1.68 190	1.20 189	1.37 245	1.08 114	0.93 144	0.82 165	1.45 153	0.79 197	0.22 149	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.23 158	0.25 160

ssnet	0.80 183	0.37 204	1.94 304	0.62 190	0.45 200	1.38 288	0.53 179	1.68 190	1.20 189	1.37 245	1.08 114	0.93 144	0.82 165	1.45 153	0.79 197	0.22 149	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.23 158	0.25 160

CroCo-Stereo Lap2	0.46 19	0.37 204	0.87 137	0.62 190	0.79 328	0.28 2	0.35 49	0.81 6	0.73 29	0.39 3	0.54 15	0.71 78	0.54 68	0.60 13	0.48 88	0.18 40	0.18 184	0.19 47	0.16 54	0.21 121	0.21 87

Sa-1000	0.76 163	0.30 79	0.92 152	0.62 190	0.31 77	0.78 161	0.37 61	2.00 268	1.38 265	1.30 215	2.04 335	0.86 119	0.74 134	1.87 217	0.40 44	0.19 65	0.14 58	0.25 203	0.24 225	0.21 121	0.19 51

GES	0.70 138	0.37 204	1.05 188	0.62 190	0.38 154	0.94 213	0.57 204	2.37 334	0.92 76	1.05 105	1.12 129	0.67 63	0.77 144	1.02 86	0.65 165	0.28 252	0.20 208	0.20 70	0.20 128	0.22 140	0.31 238

UNet	0.86 213	0.36 188	1.52 276	0.62 190	0.74 313	1.56 309	0.49 159	1.55 165	1.12 156	1.28 208	1.10 119	1.52 286	1.10 269	1.69 195	1.14 257	0.24 187	0.18 184	0.25 203	0.21 164	0.25 196	0.25 160

UPFNet	0.84 206	0.34 162	1.09 198	0.62 190	0.74 313	1.25 274	0.78 264	1.69 199	1.20 189	1.39 252	1.13 139	1.30 246	0.87 188	1.73 198	1.22 267	0.24 187	0.26 279	0.24 167	0.23 213	0.26 206	0.20 70

MyStereo8	0.70 138	0.32 118	1.24 241	0.63 200	0.53 242	0.90 199	0.34 40	1.60 179	1.35 251	1.20 169	1.31 195	0.89 132	0.64 112	0.77 40	1.02 247	0.18 40	0.15 112	0.20 70	0.18 84	0.22 140	0.30 229

IGEV_Zeroshot_test	0.59 81	0.33 135	1.11 203	0.63 200	0.37 144	0.41 12	0.33 33	1.80 221	0.79 48	1.04 103	1.10 119	1.06 183	0.43 22	0.87 61	0.48 88	0.18 40	0.13 17	0.19 47	0.18 84	0.20 86	0.23 122

MC-Stereo	0.46 19	0.24 9	0.58 18	0.63 200	0.30 63	0.38 7	0.32 29	0.98 30	0.74 36	0.66 39	0.85 54	0.56 40	0.60 99	1.07 97	0.32 2	0.17 18	0.12 5	0.17 13	0.15 30	0.16 11	0.16 13

PSM-softLoss	0.80 183	0.33 135	0.89 142	0.63 200	0.32 97	0.55 64	0.40 79	1.26 117	0.78 42	1.25 188	1.07 108	0.83 111	0.51 55	5.33 340	0.61 153	0.25 207	0.15 112	0.25 203	0.22 186	0.20 86	0.26 177

KMStereo	0.80 183	0.33 135	0.89 142	0.63 200	0.32 97	0.55 64	0.40 79	1.26 117	0.78 42	1.25 188	1.07 108	0.83 111	0.51 55	5.33 340	0.61 153	0.25 207	0.15 112	0.25 203	0.22 186	0.20 86	0.26 177

SST-Stereo	0.85 211	0.30 79	0.81 98	0.63 200	0.31 77	0.70 134	0.25 4	1.16 92	0.95 92	1.47 280	1.11 126	0.99 165	0.86 182	5.69 348	0.53 117	0.23 169	0.13 17	0.23 146	0.19 102	0.23 158	0.19 51

RAFT_R40	0.84 206	0.30 79	0.83 115	0.63 200	0.31 77	0.66 115	0.43 107	1.15 89	0.99 110	1.47 280	1.10 119	1.00 169	0.84 170	5.44 345	0.53 117	0.23 169	0.13 17	0.23 146	0.20 128	0.23 158	0.19 51

RAFT	0.67 118	0.32 118	0.83 115	0.63 200	0.34 122	0.69 131	0.57 204	1.14 78	0.84 58	1.12 123	1.20 158	1.75 319	0.92 210	1.09 103	0.60 150	0.22 149	0.19 198	0.27 233	0.24 225	0.22 140	0.23 122

ICVP	0.66 110	0.35 184	0.71 56	0.63 200	0.41 180	0.85 190	0.56 201	1.78 214	0.96 96	0.92 77	1.24 173	0.88 126	0.75 139	0.76 39	0.93 228	0.31 273	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.24 187	0.28 204
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SGM_RVC	1.88 347	0.40 230	0.90 147	0.63 200	0.30 63	2.81 372	1.26 343	2.73 368	1.81 342	4.09 388	2.85 364	3.88 382	3.19 383	8.42 390	2.44 347	0.33 283	0.31 308	0.30 262	0.28 267	0.31 248	0.31 238
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	2.36 367	0.60 296	1.05 188	0.63 200	0.51 234	2.58 366	0.99 312	3.46 383	2.21 361	7.38 408	5.06 390	7.50 398	3.10 382	7.02 377	2.54 349	0.44 333	0.44 354	0.45 336	0.40 331	0.43 300	0.45 304
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
HBP-ISP	1.00 254	0.60 296	0.85 130	0.64 211	0.48 215	1.63 317	0.77 261	2.24 318	1.30 235	1.33 228	1.53 262	0.87 120	0.99 233	3.26 303	0.76 190	0.46 337	0.44 354	0.54 353	0.48 350	0.48 321	0.42 295

SA	0.69 136	0.31 104	0.97 170	0.64 211	0.30 63	0.56 67	0.38 68	1.84 230	1.35 251	0.99 86	1.37 217	0.69 69	0.94 213	1.88 223	0.43 57	0.20 99	0.16 139	0.25 203	0.23 213	0.22 140	0.19 51

pcwnet_v2	0.91 232	0.39 225	2.74 340	0.64 211	0.55 253	0.81 173	0.49 159	2.19 311	1.63 325	1.44 271	1.64 287	1.09 197	0.79 154	1.31 127	0.70 178	0.32 280	0.25 274	0.29 253	0.27 258	0.37 276	0.37 273

MMNet	0.89 220	0.35 184	1.44 264	0.64 211	0.59 269	1.83 336	0.48 151	1.70 202	1.38 265	1.45 277	1.19 157	1.25 230	1.16 277	1.77 202	1.27 275	0.20 99	0.19 198	0.23 146	0.22 186	0.25 196	0.24 141

FADNet-RVC-Resample	0.91 232	0.51 274	2.92 343	0.64 211	0.46 207	1.07 241	0.60 223	1.76 211	1.24 205	1.10 114	0.98 81	1.06 183	0.98 230	2.17 254	0.95 235	0.24 187	0.22 231	0.30 262	0.32 302	0.36 271	0.40 286

FADNet-RVC	0.96 245	0.72 330	2.96 344	0.64 211	0.49 221	0.90 199	0.59 215	1.85 236	1.27 221	0.92 77	0.97 78	1.36 257	0.90 200	2.36 268	1.31 277	0.30 269	0.29 299	0.32 278	0.32 302	0.42 298	0.37 273

ttt	1.26 301	0.36 188	0.79 92	0.65 217	0.42 187	0.94 213	0.57 204	2.33 332	1.38 265	1.25 188	1.65 288	0.92 142	0.78 149	2.64 281	8.73 389	0.30 269	0.28 291	0.26 224	0.25 233	0.29 233	0.32 246

GMStereo_Zeroshot	0.70 138	0.64 310	1.11 203	0.65 217	0.38 154	0.84 187	0.37 61	1.09 62	1.16 176	1.14 139	1.07 108	1.26 236	0.55 70	1.23 122	0.65 165	0.34 290	0.17 161	0.31 266	0.18 84	0.57 340	0.23 122

NINENet	0.81 191	0.40 230	0.89 142	0.65 217	0.53 242	2.30 359	0.42 91	2.12 290	1.13 161	1.20 169	1.27 184	1.02 175	0.70 130	1.26 124	0.75 187	0.29 264	0.24 261	0.31 266	0.21 164	0.27 208	0.26 177

NF-Stereo	0.82 193	0.33 135	0.83 115	0.65 217	0.31 77	0.63 97	0.43 107	1.35 131	0.93 83	1.30 215	1.02 90	0.81 97	0.57 77	5.37 344	0.55 127	0.26 224	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.20 86	0.30 229

OCTAStereo	0.82 193	0.33 135	0.83 115	0.65 217	0.31 77	0.62 89	0.44 124	1.35 131	0.93 83	1.30 215	1.02 90	0.81 97	0.57 77	5.32 339	0.55 127	0.26 224	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.20 86	0.30 229

RE-Stereo	0.82 193	0.33 135	0.84 124	0.65 217	0.31 77	0.63 97	0.44 124	1.35 131	0.93 83	1.30 215	1.02 90	0.80 91	0.57 77	5.34 342	0.55 127	0.26 224	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.20 86	0.31 238

TVStereo	0.82 193	0.33 135	0.84 124	0.65 217	0.31 77	0.63 97	0.44 124	1.35 131	0.93 83	1.30 215	1.02 90	0.80 91	0.57 77	5.34 342	0.55 127	0.26 224	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.20 86	0.31 238

raft+_RVC	0.56 47	0.29 61	0.61 28	0.65 217	0.56 257	0.53 51	0.53 179	1.40 138	1.02 120	0.78 52	1.04 101	0.70 72	0.55 70	1.00 82	0.49 97	0.18 40	0.16 139	0.19 47	0.19 102	0.18 34	0.17 23

RALCasStereoNet	0.58 70	0.34 162	0.77 82	0.65 217	0.64 285	0.64 105	0.51 165	1.06 49	0.99 110	0.71 43	1.06 106	0.77 86	0.44 26	1.38 138	0.52 108	0.20 99	0.18 184	0.18 33	0.16 54	0.20 86	0.22 108

PSMNet-RSSM	0.78 170	0.32 118	0.89 142	0.65 217	0.43 190	0.73 142	0.58 211	2.14 295	1.19 185	1.18 158	1.38 221	1.31 248	1.07 263	1.43 150	0.82 205	0.28 252	0.21 221	0.27 233	0.29 282	0.25 196	0.26 177

GwcNet-RSSM	0.83 202	0.34 162	1.29 250	0.65 217	0.55 253	0.78 161	0.62 227	1.89 245	1.27 221	1.18 158	1.39 223	1.56 292	0.91 202	1.60 182	1.22 267	0.26 224	0.20 208	0.23 146	0.24 225	0.21 121	0.21 87

CFNet	0.99 251	0.40 230	1.23 238	0.65 217	0.43 190	1.03 232	0.49 159	2.01 269	1.35 251	1.02 97	1.39 223	1.10 198	0.86 182	5.47 346	0.89 216	0.24 187	0.18 184	0.28 245	0.27 258	0.27 208	0.22 108

CVANet_RVC	1.10 273	0.49 267	1.15 212	0.65 217	0.54 249	0.93 211	1.00 314	1.69 199	1.36 258	1.42 264	1.39 223	1.24 229	1.17 280	6.22 360	0.80 202	0.35 298	0.24 261	0.35 300	0.30 293	0.44 310	0.32 246

ssnet_v2	0.92 235	0.39 225	1.22 236	0.66 230	0.39 161	1.31 278	0.96 308	2.32 327	1.45 295	1.48 285	1.17 152	1.53 287	0.91 202	1.16 114	1.71 324	0.31 273	0.27 287	0.30 262	0.29 282	0.28 223	0.29 216

DisPM	0.68 127	0.30 79	0.85 130	0.66 230	0.35 137	0.60 83	0.44 124	1.10 68	1.10 147	1.56 300	1.10 119	0.80 91	0.58 92	2.37 271	0.46 76	0.25 207	0.14 58	0.23 146	0.21 164	0.20 86	0.26 177

Wz-Net-LNSev	1.17 283	0.72 330	4.71 369	0.66 230	0.84 340	1.72 321	1.13 326	1.97 262	1.43 288	1.34 235	1.32 200	1.66 304	1.30 303	1.44 152	1.51 302	0.29 264	0.26 279	0.24 167	0.23 213	0.33 261	0.35 267

DAS	0.89 220	0.37 204	1.20 232	0.66 230	0.69 302	0.82 174	0.62 227	1.79 217	1.26 217	1.93 340	1.55 266	0.96 156	1.17 280	2.72 286	0.69 175	0.22 149	0.16 139	0.25 203	0.18 84	0.29 233	0.24 141

SepStereo	0.87 216	0.37 204	1.20 232	0.66 230	0.69 302	0.82 174	0.62 227	1.79 217	1.26 217	1.93 340	1.55 266	0.96 156	1.17 280	2.34 266	0.69 175	0.22 149	0.16 139	0.25 203	0.18 84	0.29 233	0.24 141

AAGNet	1.84 346	0.30 79	0.79 92	0.66 230	0.32 97	0.65 109	0.50 164	1.02 37	1.01 117	1.47 280	1.21 163	0.99 165	1.16 277	2.76 288	22.69 417	0.24 187	0.13 17	0.22 120	0.20 128	0.24 187	0.16 13

GrayStereo	0.83 202	0.28 43	0.62 31	0.66 230	0.37 144	0.76 151	1.79 370	1.19 99	0.91 71	1.98 345	1.89 322	1.07 186	1.76 346	1.43 150	0.50 100	0.20 99	0.15 112	0.19 47	0.21 164	0.18 34	0.41 289

Pruner-Stereo	0.64 104	0.31 104	0.79 92	0.66 230	0.31 77	0.61 87	0.42 91	1.22 109	1.09 144	1.53 293	1.09 117	0.94 149	0.55 70	1.37 137	0.56 134	0.25 207	0.14 58	0.24 167	0.21 164	0.21 121	0.25 160

RALAANet	0.62 92	0.37 204	0.97 170	0.66 230	0.50 225	0.67 120	0.31 25	1.27 121	1.09 144	1.11 115	1.17 152	0.88 126	0.46 35	1.27 126	0.45 72	0.20 99	0.15 112	0.21 93	0.18 84	0.27 208	0.19 51

sCroCo_RVC	0.51 31	0.43 245	1.15 212	0.66 230	0.60 273	0.52 47	0.40 79	0.93 20	0.64 19	0.45 9	0.76 36	0.49 28	0.49 53	0.65 25	0.49 97	0.27 241	0.28 291	0.23 146	0.22 186	0.29 233	0.28 204

FADNet	0.98 249	0.64 310	2.57 335	0.66 230	0.55 253	0.95 219	0.57 204	1.91 249	1.38 265	0.94 81	1.02 90	1.36 257	1.00 239	2.69 284	0.97 239	0.34 290	0.34 323	0.31 266	0.34 316	0.61 349	0.42 295

UCFNet_RVC	0.72 149	0.37 204	0.59 22	0.66 230	0.41 180	0.89 196	0.68 241	1.78 214	1.15 171	1.01 93	1.20 158	1.22 221	0.95 218	1.07 97	0.66 169	0.28 252	0.21 221	0.34 294	0.31 297	0.33 261	0.29 216

StereoDRNet-Refined	0.84 206	0.43 245	1.01 180	0.66 230	0.43 190	1.32 279	0.49 159	1.64 185	1.24 205	1.53 293	1.45 239	1.49 280	0.97 227	1.32 130	1.31 277	0.21 120	0.17 161	0.27 233	0.25 233	0.25 196	0.34 259
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GANet-ADL	0.63 101	0.38 221	0.82 107	0.67 243	0.41 180	0.68 123	0.51 165	1.64 185	1.16 176	0.98 85	1.10 119	0.90 134	0.58 92	0.81 48	0.63 158	0.27 241	0.18 184	0.18 33	0.16 54	0.23 158	0.27 193

IRAFT_RVC	0.90 227	0.30 79	0.89 142	0.67 243	0.31 77	0.64 105	1.00 314	1.40 138	0.97 100	1.23 181	1.04 101	1.00 169	0.96 220	5.77 351	0.57 137	0.24 187	0.13 17	0.25 203	0.21 164	0.20 86	0.21 87

GEStereo_RVC	0.93 240	0.40 230	1.15 212	0.67 243	0.50 225	0.95 219	0.78 264	2.73 368	1.21 195	1.20 169	1.12 129	1.25 230	0.91 202	3.21 300	0.95 235	0.31 273	0.20 208	0.23 146	0.20 128	0.28 223	0.31 238

Anonymous	0.56 47	0.41 239	1.05 188	0.67 243	0.73 309	0.65 109	0.68 241	1.12 72	0.79 48	0.48 13	0.60 19	0.42 4	0.60 99	0.81 48	0.55 127	0.26 224	0.24 261	0.21 93	0.21 164	0.41 294	0.30 229

GANet-RSSM	0.78 170	0.31 104	0.90 147	0.67 243	0.58 263	0.80 166	0.62 227	2.04 276	1.15 171	1.11 115	1.27 184	1.26 236	1.18 287	1.68 191	0.74 184	0.26 224	0.21 221	0.22 120	0.22 186	0.23 158	0.23 122

CFNet-ft	0.78 170	0.36 188	0.74 72	0.67 243	0.56 257	0.86 191	0.54 188	1.46 149	1.17 180	1.01 93	1.28 189	1.68 308	1.03 249	1.57 171	0.95 235	0.27 241	0.21 221	0.33 286	0.26 244	0.31 248	0.26 177

PA-Net	1.14 278	0.63 307	2.12 318	0.67 243	0.75 316	1.19 267	0.91 297	1.91 249	1.46 300	1.18 158	1.23 169	1.33 254	1.17 280	4.31 322	1.41 290	0.29 264	0.46 360	0.33 286	0.50 355	0.33 261	0.57 335
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.78 170	0.36 188	0.74 72	0.67 243	0.56 257	0.86 191	0.54 188	1.46 149	1.17 180	1.01 93	1.28 189	1.68 308	1.03 249	1.57 171	0.95 235	0.27 241	0.21 221	0.33 286	0.26 244	0.31 248	0.26 177

NaN_ROB	1.23 296	0.63 307	1.76 291	0.67 243	0.50 225	1.59 313	2.00 377	1.87 238	1.52 309	2.14 353	1.26 177	1.40 264	1.09 266	4.60 328	1.75 325	0.28 252	0.34 323	0.28 245	0.29 282	0.30 243	0.37 273

coex-ft	8.35 406	2.39 399	100.24 434	0.68 252	0.54 249	1.77 330	1.57 359	1.71 203	11.00 405	18.91 420	3.76 376	3.85 381	8.23 407	3.29 304	6.58 381	0.31 273	0.31 308	0.32 278	0.31 297	0.69 357	0.57 335

PFNet	0.92 235	0.28 43	1.20 232	0.68 252	0.32 97	0.62 89	0.55 195	1.27 121	1.01 117	1.47 280	1.09 117	0.97 159	0.68 125	6.58 368	0.59 148	0.21 120	0.13 17	0.24 167	0.19 102	0.20 86	0.20 70

raftrobust	0.55 36	0.27 35	0.63 32	0.68 252	0.69 302	0.50 38	0.34 40	1.08 55	0.97 100	1.32 223	0.88 60	0.62 52	0.80 160	0.82 50	0.44 61	0.20 99	0.16 139	0.16 8	0.14 22	0.15 4	0.18 32

RAFT + AFF	1.07 269	0.47 259	1.36 258	0.68 252	0.50 225	1.20 268	1.22 338	2.58 360	1.26 217	1.33 228	1.56 271	1.19 214	1.49 325	3.89 317	1.01 245	0.22 149	0.26 279	0.30 262	0.27 258	0.29 233	0.32 246

psm_up	0.83 202	0.37 204	0.88 139	0.68 252	0.59 269	1.05 236	0.92 299	1.68 190	1.17 180	1.41 260	1.22 165	1.30 246	1.31 304	1.39 140	0.89 216	0.27 241	0.30 303	0.31 266	0.27 258	0.28 223	0.28 204

EDNetEfficientorigin	10.59 409	1.52 381	177.33 435	0.68 252	0.54 249	1.66 319	1.20 337	1.94 255	3.39 385	4.69 397	3.37 371	3.08 375	2.79 380	3.25 302	3.63 362	0.26 224	0.24 261	0.33 286	0.28 267	0.85 366	0.87 368

DMCA-RVC	0.83 202	0.46 254	2.19 323	0.68 252	0.49 221	0.84 187	0.48 151	1.44 145	1.07 134	1.56 300	1.04 101	1.29 244	0.86 182	1.49 165	0.92 225	0.27 241	0.22 231	0.35 300	0.28 267	0.32 256	0.28 204

STTStereo	0.82 193	0.53 280	1.53 279	0.68 252	0.56 257	0.88 195	0.56 201	1.57 170	1.14 167	1.39 252	1.10 119	1.26 236	0.84 170	1.49 165	0.90 219	0.29 264	0.28 291	0.33 286	0.40 331	0.33 261	0.37 273

ADCP+	2.12 360	0.56 289	10.01 390	0.68 252	0.91 345	2.25 357	1.04 317	1.92 253	1.50 308	1.58 304	1.34 207	1.73 314	1.62 331	2.27 262	13.20 398	0.25 207	0.22 231	0.32 278	0.29 282	0.38 282	0.34 259

pmcnn	2.84 380	0.46 254	5.19 372	0.68 252	0.42 187	1.55 307	1.16 332	2.32 327	1.60 323	2.72 369	7.49 399	17.96 414	1.48 324	6.04 357	6.64 382	0.18 40	0.15 112	0.15 3	0.12 9	0.20 86	0.20 70

Wz-Net-MNSev	1.21 291	0.66 317	3.44 355	0.69 262	0.73 309	1.93 343	1.44 352	2.16 301	1.59 321	1.85 334	1.49 246	1.50 282	1.34 308	2.05 245	1.54 305	0.27 241	0.24 261	0.28 245	0.28 267	0.35 267	0.32 246

CRFU-Net	0.90 227	0.42 241	1.10 201	0.69 262	0.59 269	1.76 328	0.84 283	2.33 332	0.92 76	1.45 277	1.20 158	1.62 298	1.25 295	1.38 138	0.94 233	0.28 252	0.23 253	0.22 120	0.19 102	0.24 187	0.27 193

RAFT+CT+SA	0.63 101	0.30 79	0.73 67	0.69 262	0.37 144	0.40 9	0.55 195	1.93 254	1.04 129	0.72 46	1.23 169	0.62 52	0.69 128	1.69 195	0.42 54	0.19 65	0.13 17	0.22 120	0.22 186	0.21 121	0.19 51

test_5	0.70 138	0.32 118	0.99 174	0.69 262	0.50 225	0.89 196	0.51 165	1.88 243	1.14 167	0.78 52	1.13 139	1.04 179	0.89 197	1.59 177	0.46 76	0.19 65	0.14 58	0.23 146	0.22 186	0.22 140	0.20 70

delet	0.90 227	0.34 162	1.15 212	0.69 262	0.66 294	1.63 317	0.81 276	1.95 258	1.49 306	1.42 264	1.38 221	1.29 244	0.91 202	1.78 204	1.18 260	0.22 149	0.22 231	0.24 167	0.25 233	0.22 140	0.24 141

TDLM	1.08 271	0.50 270	1.01 180	0.69 262	0.54 249	0.91 201	1.40 350	1.60 179	1.36 258	1.17 147	1.40 228	1.07 186	1.00 239	6.19 358	0.85 209	0.34 290	0.22 231	0.35 300	0.26 244	0.38 282	0.29 216

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 206	0.46 254	1.40 263	0.69 262	0.61 278	0.95 219	0.52 173	1.68 190	1.21 195	1.39 252	1.15 149	1.42 266	0.88 195	1.78 204	0.93 228	0.26 224	0.23 253	0.27 233	0.27 258	0.30 243	0.39 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	1.22 292	0.60 296	1.94 304	0.69 262	0.46 207	0.75 146	0.69 245	1.51 155	1.57 319	1.36 244	1.90 324	1.51 284	0.87 188	7.23 378	1.89 331	0.26 224	0.19 198	0.19 47	0.16 54	0.23 158	0.37 273

SANet	2.26 365	0.70 325	6.94 378	0.69 262	0.46 207	2.76 371	1.76 368	2.61 361	5.84 401	2.45 362	3.52 374	3.71 379	3.38 388	5.90 352	2.14 338	0.34 290	0.31 308	0.32 278	0.29 282	0.54 335	0.43 299

psmorigin	1.69 337	0.74 335	13.13 398	0.70 271	0.60 273	1.16 257	0.79 272	1.69 199	1.25 211	2.07 350	1.77 305	2.23 348	1.51 326	2.14 252	1.45 294	0.39 315	0.41 347	0.34 294	0.33 311	0.45 312	0.63 347

ADCL	1.82 344	0.70 325	4.57 368	0.70 271	0.63 284	2.56 365	1.77 369	2.08 284	1.77 335	1.95 344	1.89 322	2.04 345	1.88 353	2.36 268	9.55 393	0.27 241	0.25 274	0.35 300	0.32 302	0.39 286	0.39 282

LALA_ROB	1.06 265	0.66 317	1.37 261	0.70 271	0.53 242	1.61 314	1.25 342	1.81 224	1.48 305	1.82 331	1.40 228	1.93 328	1.03 249	1.68 191	1.69 320	0.38 308	0.28 291	0.43 332	0.37 326	0.43 300	0.38 279

Wz-Net-SNSev	1.68 335	1.45 377	8.71 387	0.71 274	0.67 298	1.35 286	1.51 353	2.15 299	1.47 301	1.51 288	1.68 293	2.27 351	1.38 312	4.23 319	2.36 346	0.32 280	0.29 299	0.31 266	0.33 311	0.43 300	0.39 282

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 272	0.46 254	2.61 338	0.71 274	0.65 291	2.00 347	0.78 264	2.07 283	1.47 301	1.62 311	1.47 243	1.53 287	1.29 300	2.10 249	1.65 318	0.24 187	0.14 58	0.20 70	0.16 54	0.28 223	0.28 204

PSMNet-ADL	0.75 158	0.36 188	0.69 53	0.71 274	0.47 213	1.13 248	0.46 138	1.47 152	1.07 134	0.85 67	1.18 154	1.31 248	0.94 213	1.56 169	1.06 250	0.34 290	0.22 231	0.22 120	0.23 213	0.27 208	0.36 270

DLCB_ROB	0.92 235	0.43 245	0.95 162	0.71 274	0.55 253	1.11 245	0.83 281	1.61 181	1.32 244	1.67 317	1.66 289	1.70 311	0.93 211	1.96 232	1.34 282	0.26 224	0.25 274	0.27 233	0.28 267	0.28 223	0.28 204

MSMD_ROB	2.08 357	0.61 301	1.15 212	0.71 274	0.62 282	4.00 392	0.93 302	1.94 255	1.79 340	4.71 398	4.60 384	8.14 402	3.87 393	3.75 314	1.65 318	0.54 353	0.48 363	0.55 358	0.58 365	0.53 333	0.52 321

Wz-Net-TNSev	2.10 358	2.71 407	9.30 388	0.72 279	0.65 291	2.41 363	1.81 374	2.45 343	1.77 335	1.62 311	1.56 271	2.56 364	2.01 357	5.30 338	4.46 369	0.41 320	0.38 339	0.33 286	0.37 326	0.54 335	0.64 348

rafts_anoy	0.55 36	0.32 118	0.66 44	0.72 279	0.61 278	0.53 51	0.40 79	1.24 114	1.06 133	0.85 67	0.83 51	0.67 63	0.53 61	0.77 40	0.55 127	0.20 99	0.15 112	0.25 203	0.26 244	0.22 140	0.21 87

aanetorigin	1.26 301	0.85 344	3.00 345	0.72 279	0.80 330	1.08 242	1.05 318	1.12 72	1.39 274	3.53 386	2.60 359	1.72 312	1.73 344	1.98 233	1.77 328	0.26 224	0.24 261	0.26 224	0.25 233	0.38 282	0.51 319

SuperB	2.50 372	0.72 330	18.07 408	0.72 279	0.53 242	1.85 337	0.86 289	1.80 221	2.40 364	1.54 296	1.42 232	1.13 207	1.17 280	4.18 318	4.80 373	0.25 207	0.20 208	0.23 146	0.19 102	7.64 417	0.38 279

iResNet	0.80 183	0.45 251	1.47 267	0.72 279	0.31 77	0.96 224	0.64 233	1.80 221	1.28 225	1.31 221	1.48 245	0.94 149	0.78 149	1.77 202	0.99 240	0.19 65	0.14 58	0.18 33	0.15 30	0.22 140	0.27 193

FBW_ROB	1.78 340	0.66 317	1.90 303	0.72 279	0.66 294	1.79 334	1.07 320	2.79 373	1.77 335	1.84 332	1.79 307	1.98 335	1.37 311	12.42 413	2.22 340	0.36 305	0.38 339	0.57 362	0.39 329	0.46 316	0.51 319

ETE_ROB	1.01 257	0.69 323	1.49 269	0.72 279	0.50 225	1.15 254	1.12 324	1.91 249	1.24 205	1.94 342	1.50 253	1.73 314	1.06 261	1.78 204	1.33 281	0.33 283	0.26 279	0.38 316	0.34 316	0.40 290	0.44 302

acv_ft	0.78 170	0.33 135	1.10 201	0.73 286	0.86 342	1.23 272	0.57 204	1.65 188	1.11 151	1.31 221	1.31 195	1.07 186	0.91 202	0.82 50	1.35 284	0.22 149	0.19 198	0.21 93	0.18 84	0.22 140	0.19 51

edge stereo	1.15 280	0.54 283	1.50 270	0.73 286	0.66 294	1.18 266	0.84 283	2.13 294	1.41 279	1.73 322	1.84 315	2.53 363	1.46 321	2.46 272	1.35 284	0.43 325	0.41 347	0.54 353	0.36 322	0.43 300	0.50 314

RASNet	1.16 281	0.34 162	1.11 203	0.73 286	0.86 342	1.00 228	0.60 223	1.56 167	1.43 288	1.07 110	1.37 217	2.08 347	1.44 320	7.00 376	1.56 306	0.20 99	0.17 161	0.17 13	0.19 102	0.19 59	0.19 51

RYNet	1.24 299	0.52 278	1.57 283	0.73 286	0.97 356	1.74 326	0.95 307	2.09 286	1.54 313	1.44 271	1.18 154	1.94 332	1.29 300	4.57 327	1.93 332	0.27 241	0.23 253	0.35 300	0.27 258	0.57 340	0.59 340

DPSNet	1.91 352	0.64 310	5.95 373	0.73 286	0.59 269	2.04 350	1.61 361	3.84 387	1.96 351	1.54 296	1.39 223	2.27 351	3.32 386	4.95 334	4.79 371	0.50 349	0.31 308	0.29 253	0.26 244	0.67 355	0.54 324

DISCO	1.06 265	0.37 204	1.19 231	0.73 286	0.46 207	2.04 350	0.84 283	2.26 319	1.54 313	1.25 188	1.36 216	2.38 358	1.08 264	2.60 280	1.62 312	0.24 187	0.19 198	0.22 120	0.20 128	0.32 256	0.29 216

ac_64	0.86 213	0.32 118	1.02 182	0.74 292	0.60 273	1.04 233	0.53 179	2.20 314	0.99 110	1.23 181	1.11 126	1.96 334	1.06 261	2.01 238	1.01 245	0.30 269	0.22 231	0.24 167	0.23 213	0.22 140	0.22 108

FAT-Stereo	1.10 273	0.43 245	1.46 266	0.74 292	0.60 273	1.13 248	0.92 299	2.06 281	1.71 331	1.75 323	2.00 332	2.02 340	1.47 323	2.02 240	1.26 274	0.44 333	0.36 332	0.34 294	0.29 282	0.36 271	0.57 335

ADCPNet	1.97 354	0.78 336	9.38 389	0.74 292	0.61 278	2.73 370	1.36 348	2.11 289	1.66 327	1.92 338	1.70 296	2.45 361	2.07 361	2.50 274	6.84 383	0.38 308	0.38 339	0.38 316	0.43 339	0.47 320	0.50 314

GANet	1.41 311	0.52 278	1.18 230	0.74 292	0.48 215	1.40 293	1.69 362	1.87 238	1.28 225	1.56 300	2.39 352	1.56 292	1.25 295	9.13 394	1.20 262	0.31 273	0.32 318	0.34 294	0.29 282	0.40 290	0.33 252

SGM-ForestM	7.81 405	0.48 262	11.02 394	0.74 292	0.40 170	16.83 414	12.72 412	7.91 409	8.13 403	11.53 412	10.25 407	22.44 422	14.01 411	17.02 415	20.52 413	0.38 308	0.39 344	0.37 312	0.36 322	0.37 276	0.38 279

CSAN	1.61 329	0.67 320	3.24 352	0.74 292	0.52 237	1.77 330	1.74 367	1.98 263	1.94 349	2.47 365	2.33 350	1.93 328	2.04 360	6.45 367	1.95 334	0.43 325	0.36 332	0.41 330	0.42 336	0.43 300	0.44 302

WCMA_ROB	2.05 355	0.55 286	1.77 292	0.74 292	0.61 278	2.24 356	1.56 358	2.17 308	1.79 340	4.16 392	6.36 394	5.66 393	4.66 397	3.19 299	2.77 352	0.55 356	0.45 356	0.40 326	0.43 339	0.48 321	0.50 314

ADCMid	2.11 359	0.90 346	8.39 385	0.75 299	0.69 302	1.98 345	1.14 329	2.18 309	1.67 328	2.85 373	1.85 318	2.35 357	2.02 359	2.35 267	10.58 396	0.34 290	0.32 318	0.39 320	0.44 341	0.51 327	0.53 323

FC-DCNN	2.88 383	0.61 301	1.15 212	0.75 299	0.57 261	2.85 375	1.05 318	3.44 382	2.64 374	6.93 405	7.63 400	9.86 407	7.02 405	5.76 350	4.31 368	0.54 353	0.48 363	0.51 347	0.50 355	0.53 333	0.52 321

AdaStereo	0.74 155	0.48 262	0.86 135	0.75 299	0.38 154	0.94 213	0.56 201	2.05 280	1.24 205	1.15 141	1.22 165	1.07 186	0.67 122	1.05 91	0.73 182	0.33 283	0.16 139	0.32 278	0.22 186	0.29 233	0.23 122
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.
DRN-Test	1.07 269	0.49 267	1.95 308	0.75 299	0.81 334	1.61 314	0.78 264	2.26 319	1.53 311	1.84 332	1.35 212	1.42 266	1.04 255	2.26 261	1.61 310	0.28 252	0.23 253	0.31 266	0.30 293	0.33 261	0.33 252

XPNet_ROB	1.02 258	0.56 289	1.33 255	0.75 299	0.58 263	1.11 245	1.13 326	1.77 212	1.29 233	1.88 335	1.43 234	1.63 301	1.13 276	2.04 241	1.69 320	0.40 317	0.31 308	0.33 286	0.29 282	0.37 276	0.37 273

PSMNet_ROB	0.95 241	0.57 294	1.45 265	0.75 299	0.64 285	1.28 277	1.12 324	1.84 230	1.15 171	1.16 145	1.29 193	1.44 270	0.89 197	1.74 199	1.70 322	0.33 283	0.25 274	0.37 312	0.39 329	0.36 271	0.32 246

FINET	1.54 324	0.67 320	7.28 379	0.76 305	0.97 356	1.42 298	1.38 349	2.80 375	3.12 381	1.23 181	1.68 293	1.04 179	1.11 271	3.35 306	1.78 329	0.43 325	0.37 336	0.32 278	0.29 282	0.43 300	0.41 289

ADCRef	1.50 321	0.61 301	3.83 360	0.76 305	0.77 322	1.91 341	0.77 261	2.16 301	1.34 248	1.63 313	1.59 280	1.35 256	1.40 315	1.79 209	8.32 388	0.25 207	0.21 221	0.32 278	0.31 297	0.31 248	0.32 246

TRStereo	0.67 118	0.71 327	1.06 191	0.77 307	0.68 299	0.53 51	0.38 68	2.52 356	0.96 96	0.81 59	0.84 52	0.87 120	0.39 15	1.16 114	0.46 76	0.24 187	0.17 161	0.23 146	0.24 225	0.18 34	0.20 70

EDNetEfficient	2.40 370	1.14 364	8.59 386	0.77 307	0.73 309	1.06 239	1.53 356	1.54 163	4.06 392	4.87 399	2.81 362	2.23 348	3.53 389	3.04 295	9.65 394	0.27 241	0.24 261	0.27 233	0.31 297	0.70 358	0.67 350

PWC_ROB	1.39 309	0.93 352	4.07 363	0.77 307	0.83 337	1.16 257	0.53 179	1.87 238	2.01 353	2.36 358	3.06 368	1.65 303	1.60 330	2.65 283	2.29 344	0.34 290	0.23 253	0.36 310	0.25 233	0.39 286	0.49 311

NCCL2	1.06 265	0.64 310	1.35 256	0.78 310	0.58 263	1.32 279	1.69 362	1.89 245	1.38 265	1.52 290	1.20 158	1.91 324	1.17 280	1.79 209	1.50 300	0.35 298	0.31 308	0.45 336	0.44 341	0.41 294	0.45 304

NVstereo2D	0.99 251	0.45 251	2.21 324	0.79 311	0.75 316	1.20 268	0.86 289	1.98 263	1.41 279	1.02 97	1.18 154	1.31 248	0.97 227	2.25 260	0.93 228	0.45 336	0.22 231	0.39 320	0.25 233	0.59 343	0.68 353

ADLNet2	0.92 235	0.37 204	1.25 243	0.80 312	0.65 291	1.12 247	0.75 258	1.95 258	1.42 287	1.26 198	1.67 291	1.68 308	1.04 255	1.80 211	1.23 270	0.25 207	0.22 231	0.21 93	0.22 186	0.27 208	0.31 238

LMCR-Stereo	0.87 216	0.50 270	0.99 174	0.80 312	0.43 190	1.32 279	0.55 195	2.79 373	1.03 123	1.55 299	1.49 246	0.74 80	1.01 242	1.76 201	0.99 240	0.30 269	0.17 161	0.22 120	0.18 84	0.31 248	0.22 108

StereoDRNet	1.05 264	0.53 280	2.21 324	0.80 312	0.93 349	1.50 302	0.90 294	2.06 281	1.44 290	1.68 318	1.20 158	1.48 278	0.99 233	1.86 216	1.60 309	0.29 264	0.24 261	0.29 253	0.28 267	0.35 267	0.33 252

XX-TBD	0.47 22	0.71 327	0.39 1	0.81 315	0.25 8	0.57 69	0.26 10	0.73 3	1.30 235	0.78 52	1.01 88	0.45 14	0.33 10	0.49 3	0.39 31	0.20 99	0.15 112	0.15 3	0.11 6	0.17 20	0.15 3

ccnet	1.19 287	0.71 327	1.36 258	0.81 315	0.75 316	1.72 321	1.13 326	1.98 263	1.31 242	1.52 290	1.84 315	1.75 319	1.36 310	2.01 238	2.04 335	0.57 358	0.54 371	0.57 362	0.56 363	0.60 346	0.60 343

GwcNet	1.26 301	0.63 307	5.13 371	0.81 315	1.15 370	1.73 324	0.69 245	1.84 230	1.53 311	1.51 288	1.71 298	1.72 312	1.09 266	2.20 256	1.61 310	0.31 273	0.30 303	0.29 253	0.27 258	0.30 243	0.41 289

Anonymous Stereo	1.42 313	0.90 346	3.93 361	0.81 315	0.83 337	1.06 239	1.90 376	1.81 224	1.52 309	1.75 323	1.44 236	1.28 242	0.87 188	5.94 355	1.94 333	0.38 308	0.39 344	0.38 316	0.41 335	0.45 312	0.50 314

TestStereo1	0.66 110	0.29 61	0.95 162	0.82 319	0.32 97	0.47 18	0.43 107	1.52 157	1.22 201	0.99 86	1.32 200	0.65 59	0.76 140	1.78 204	0.44 61	0.20 99	0.16 139	0.22 120	0.19 102	0.21 121	0.20 70

SA-5K	0.66 110	0.29 61	0.95 162	0.82 319	0.32 97	0.47 18	0.43 107	1.52 157	1.22 201	0.99 86	1.32 200	0.65 59	0.76 140	1.78 204	0.44 61	0.20 99	0.16 139	0.22 120	0.19 102	0.21 121	0.20 70

UDGNet	0.75 158	1.23 370	0.99 174	0.82 319	0.42 187	0.76 151	0.38 68	0.98 30	1.37 263	0.83 62	0.88 60	0.70 72	0.60 99	1.25 123	0.57 137	0.57 358	0.19 198	1.03 379	0.26 244	0.79 365	0.35 267

HGLStereo	0.89 220	0.42 241	1.15 212	0.82 319	1.03 359	1.16 257	0.57 204	1.68 190	1.28 225	1.26 198	1.62 282	1.13 207	1.31 304	1.85 213	1.11 256	0.25 207	0.24 261	0.24 167	0.22 186	0.24 187	0.29 216

SACVNet	0.89 220	0.51 274	1.08 197	0.83 323	0.58 263	0.83 180	0.78 264	1.84 230	1.17 180	1.39 252	1.33 204	1.25 230	1.01 242	2.31 265	0.92 225	0.35 298	0.26 279	0.31 266	0.29 282	0.35 267	0.48 310

Syn2CoEx	1.23 296	0.80 337	3.07 347	0.83 323	0.68 299	1.39 291	0.87 291	2.23 316	1.57 319	1.28 208	1.58 276	1.42 266	1.57 329	3.79 315	1.48 299	0.36 305	0.32 318	0.34 294	0.30 293	0.30 243	0.41 289

S-Stereo	1.17 283	0.48 262	2.25 327	0.83 323	0.81 334	1.22 270	1.17 333	2.12 290	2.08 356	1.47 280	2.13 340	1.55 290	1.16 277	2.09 248	1.46 296	0.42 324	0.40 346	0.35 300	0.32 302	0.45 312	0.73 357

LE_ROB	8.35 406	0.47 259	27.42 421	0.83 323	0.34 122	2.84 374	3.36 403	4.03 390	27.04 422	25.20 422	8.72 405	8.55 404	27.35 422	7.37 380	22.13 414	0.22 149	0.20 208	0.20 70	0.21 164	0.25 196	0.25 160

AASNet	0.80 183	0.39 225	1.16 225	0.84 327	0.80 330	1.14 251	0.59 215	2.12 290	1.21 195	1.26 198	1.26 177	0.93 144	0.77 144	0.84 56	1.23 270	0.28 252	0.24 261	0.24 167	0.20 128	0.28 223	0.27 193

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 342	1.11 363	4.33 366	0.84 327	0.77 322	3.70 385	2.41 396	2.04 276	1.85 344	1.75 323	1.90 324	1.92 327	1.25 295	7.33 379	1.45 294	0.47 341	0.47 361	0.53 352	0.77 375	0.50 325	0.55 330

XX-Stereo	0.97 246	0.28 43	8.28 383	0.85 329	0.70 308	0.44 15	0.22 2	1.07 50	0.69 25	0.66 39	1.56 271	1.38 262	0.38 14	1.36 134	0.38 28	0.21 120	0.14 58	0.20 70	0.19 102	0.19 59	0.16 13

FCDSN-DC	2.47 371	0.65 316	1.00 179	0.85 329	0.75 316	2.26 358	0.97 309	2.31 326	1.83 343	5.52 404	7.65 401	7.72 401	7.70 406	4.43 324	2.64 350	0.52 351	0.48 363	0.52 348	0.52 358	0.57 340	0.59 340
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	2.35 366	1.26 371	6.54 376	0.85 329	0.77 322	2.18 354	1.79 370	2.47 348	2.20 360	2.80 372	2.14 342	2.38 358	2.09 362	2.81 289	13.83 405	0.43 325	0.41 347	0.40 326	0.45 344	0.59 343	0.67 350

AACVNet	0.90 227	0.40 230	0.98 172	0.86 332	0.40 170	0.80 166	0.49 159	1.81 224	0.86 63	1.11 115	1.34 207	1.32 252	0.99 233	4.23 319	0.86 210	0.26 224	0.22 231	0.28 245	0.22 186	0.30 243	0.28 204

APVNet	1.11 275	0.59 295	1.95 308	0.87 333	0.77 322	1.90 340	0.82 280	2.03 274	1.15 171	1.14 139	1.43 234	1.55 290	1.12 275	3.03 294	1.62 312	0.32 280	0.34 323	0.42 331	0.36 322	0.36 271	0.41 289

stereogan	1.22 292	0.45 251	2.03 313	0.87 333	0.85 341	2.52 364	0.72 253	1.98 263	1.78 338	1.92 338	1.94 328	2.31 355	1.42 317	2.10 249	1.14 257	0.38 308	0.36 332	0.39 320	0.32 302	0.52 328	0.49 311

ADLNet	0.89 220	0.39 225	1.09 198	0.88 335	0.73 309	1.24 273	0.75 258	2.02 270	1.41 279	1.58 304	1.37 217	1.26 236	1.00 239	1.31 127	1.18 260	0.28 252	0.21 221	0.26 224	0.26 244	0.29 233	0.36 270

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 283	1.06 358	1.28 247	0.88 335	0.69 302	1.92 342	0.92 299	1.71 203	1.14 167	1.17 147	1.26 177	1.49 280	0.80 160	2.04 241	0.86 210	2.02 386	0.34 323	0.79 371	0.36 322	1.38 382	1.33 382

AF-Net	1.23 296	0.56 289	2.31 328	0.88 335	0.93 349	1.41 295	0.73 256	2.27 323	1.71 331	1.76 327	2.42 354	2.00 337	1.70 340	1.98 233	1.62 312	0.50 349	0.29 299	0.49 345	0.33 311	0.40 290	0.34 259

NCC-stereo	1.20 289	0.60 296	1.84 298	0.88 335	0.95 353	1.32 279	0.94 304	2.14 295	1.36 258	1.43 268	1.79 307	1.93 328	2.13 367	2.54 277	1.41 290	0.49 345	0.38 339	0.45 336	0.59 367	0.43 300	0.45 304

Abc-Net	1.20 289	0.60 296	1.84 298	0.88 335	0.95 353	1.32 279	0.94 304	2.14 295	1.36 258	1.43 268	1.79 307	1.93 328	2.13 367	2.54 277	1.41 290	0.49 345	0.38 339	0.45 336	0.59 367	0.43 300	0.45 304
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC		0.69 323		0.88 335	1.12 363	1.58 311	0.90 294	2.42 339	1.78 338	1.29 212	2.02 334	1.40 264	1.22 290	9.72 401	1.35 284	0.86 371	0.34 323	0.54 353	0.49 353	0.75 362	0.54 324

DANet	1.16 281	0.64 310	1.52 276	0.88 335	0.74 313	1.52 304	0.52 173	1.68 190	1.21 195	1.81 329	1.55 266	2.02 340	1.11 271	3.30 305	2.28 342	0.34 290	0.31 308	0.40 326	0.30 293	0.46 316	0.54 324
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	1.11 275	0.90 346	1.56 281	0.88 335	0.53 242	1.41 295	1.35 347	1.91 249	1.54 313	1.28 208	1.32 200	1.46 275	1.23 291	2.04 241	1.00 244	0.57 358	0.45 356	0.67 367	0.52 358	0.91 369	0.62 345
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
WZ-Net	2.14 361	1.08 359	11.68 397	0.89 343	0.78 326	1.76 328	1.59 360	2.39 335	2.03 354	2.11 351	1.95 330	2.30 354	2.28 370	5.94 355	3.86 366	0.35 298	0.27 287	0.29 253	0.32 302	0.52 328	0.50 314

IIG-Stereo	0.97 246	0.34 162	0.80 97	0.90 344	0.33 110	0.61 87	0.26 10	1.27 121	1.08 137	1.69 319	1.37 217	1.44 270	0.74 134	6.94 375	0.53 117	0.21 120	0.14 58	0.23 146	0.18 84	0.20 86	0.15 3

DGSMNet	1.24 299	0.84 343	3.20 349	0.91 345	0.92 346	1.39 291	1.34 346	2.46 347	1.44 290	1.34 235	1.66 289	1.50 282	1.03 249	1.85 213	1.30 276	0.48 343	0.48 363	0.55 358	0.51 357	0.78 364	0.79 363

OMP-Stereo	0.95 241	0.35 184	0.79 92	0.92 346	0.32 97	0.49 28	0.35 49	1.22 109	1.11 151	1.58 304	1.12 129	1.44 270	0.69 128	6.92 374	0.51 102	0.20 99	0.15 112	0.24 167	0.19 102	0.21 121	0.16 13

MFN_U_SF_RVC	1.62 331	0.96 354	4.36 367	0.92 346	0.69 302	2.62 368	1.10 322	2.50 353	1.74 334	1.99 346	1.86 320	2.45 361	1.78 348	3.08 296	2.84 353	0.54 353	0.50 368	0.56 360	0.60 369	0.60 346	0.67 350

Nwc_Net	1.19 287	0.53 280	2.34 329	0.92 346	0.81 334	1.49 301	0.70 251	2.28 325	1.32 244	1.41 260	2.27 346	2.03 343	1.76 346	2.05 245	1.46 296	0.43 325	0.30 303	0.43 332	0.46 346	0.39 286	0.40 286

XQC	1.51 322	0.98 355	3.20 349	0.92 346	0.76 321	2.01 348	1.17 333	2.53 357	1.99 352	2.01 347	1.54 263	2.00 337	1.54 327	3.16 298	3.46 361	0.49 345	0.31 308	0.45 336	0.40 331	0.71 360	0.62 345

CC-Net-ROB	1.53 323	1.31 375	1.68 288	0.92 346	0.80 330	1.75 327	0.99 312	2.04 276	1.27 221	1.12 123	1.62 282	1.20 216	0.98 230	7.82 384	0.92 225	1.15 384	0.41 347	2.20 388	0.46 346	1.37 381	0.56 332

RP	1.17 283	0.54 283	1.48 268	0.93 351	1.05 360	1.14 251	0.85 288	1.99 267	1.70 329	1.72 321	2.07 337	1.91 324	1.93 355	2.00 237	1.37 287	0.55 356	0.37 336	0.48 343	0.37 326	0.46 316	0.46 309

PASM	1.48 320	1.08 359	3.96 362	0.93 351	0.93 349	1.17 264	1.19 335	1.77 212	1.65 326	1.90 336	1.52 261	1.75 319	1.42 317	4.54 326	1.52 304	0.64 363	0.68 383	0.69 369	0.79 376	0.70 358	0.74 358

MDST_ROB	1.88 347	0.40 230	1.71 289	0.93 351	0.60 273	4.27 396	1.23 340	3.99 389	1.44 290	4.61 396	2.63 360	1.44 270	1.03 249	9.78 402	1.62 312	0.33 283	0.26 279	0.37 312	0.33 311	0.31 248	0.34 259

RTSC	1.43 316	0.89 345	3.62 358	0.94 354	0.64 285	1.85 337	0.69 245	2.20 314	2.04 355	2.22 354	1.70 296	1.67 306	1.27 298	2.53 276	4.48 370	0.33 283	0.25 274	0.27 233	0.29 282	0.38 282	0.40 286

DeepPrunerF	1.68 335	0.82 341	6.82 377	0.94 354	1.20 374	0.91 201	0.97 309	2.50 353	5.19 399	1.22 180	1.30 194	1.18 213	1.29 300	4.96 335	1.75 325	0.43 325	0.35 328	0.52 348	0.48 350	0.43 300	0.42 295

RGC	1.22 292	0.82 341	1.71 289	0.95 356	0.98 358	1.53 306	0.80 275	2.18 309	1.35 251	1.69 319	1.94 328	2.03 343	1.66 337	2.36 268	1.50 300	0.46 337	0.36 332	0.59 365	0.48 350	0.49 324	0.49 311

AnyNet_C32	2.14 361	1.45 377	7.38 380	0.95 356	1.12 363	2.23 355	2.34 392	2.10 288	1.54 313	2.44 361	1.79 307	2.04 345	1.66 337	2.69 284	10.48 395	0.38 308	0.35 328	0.35 300	0.42 336	0.50 325	0.60 343

SHD	1.42 313	0.81 340	2.79 342	0.98 358	0.92 346	1.97 344	0.68 241	2.43 341	2.55 367	2.54 366	1.72 299	2.01 339	1.62 331	2.14 252	2.70 351	0.40 317	0.33 321	0.39 320	0.40 331	0.48 321	0.54 324

AnyNet_C01	2.38 368	2.21 397	10.17 391	0.99 359	0.79 328	3.12 378	2.37 393	2.69 367	1.89 346	2.58 368	2.44 355	2.70 369	1.86 352	3.65 310	7.12 384	0.41 320	0.41 347	0.40 326	0.42 336	0.68 356	0.79 363

GASNet	1.13 277	1.10 362	3.29 353	1.00 360	0.68 299	0.82 174	0.67 239	1.85 236	1.38 265	1.39 252	1.25 175	1.25 230	1.20 289	2.72 286	1.62 312	0.46 337	0.26 279	0.36 310	0.34 316	0.55 337	0.33 252

PVD	1.82 344	0.91 350	3.02 346	1.03 361	0.94 352	2.61 367	1.14 329	2.78 372	3.40 386	3.08 382	2.75 361	2.39 360	2.49 375	2.81 289	3.66 363	0.48 343	0.49 367	0.59 365	0.49 353	0.60 346	0.81 365

Consistency-Raft	1.27 304	1.01 357	2.17 321	1.04 362	1.20 374	0.96 224	1.00 314	1.84 230	1.95 350	1.38 250	2.11 339	1.44 270	1.03 249	1.18 118	1.40 289	0.73 369	0.83 385	0.89 374	0.99 386	1.33 380	0.95 370

BEATNet-Init1	27.39 421	21.01 422	73.65 433	1.07 363	0.80 330	56.07 429	22.82 415	33.14 427	31.71 424	51.78 435	52.93 434	65.63 435	48.54 434	48.75 436	36.36 426	0.52 351	0.47 361	0.54 353	0.54 361	0.64 351	0.72 356

PWCDC_ROB	1.39 309	0.91 350	2.10 316	1.08 364	0.92 346	1.72 321	0.58 211	2.03 274	3.30 384	1.32 223	4.87 388	1.21 217	1.71 342	1.98 233	1.75 325	0.65 364	0.26 279	0.29 253	0.25 233	0.56 338	0.41 289

anonymity	1.14 278	0.98 355	1.24 241	1.09 365	1.13 366	1.08 242	0.90 294	2.02 270	1.23 204	1.32 223	1.27 184	1.27 241	1.09 266	1.16 114	1.03 248	1.02 376	1.01 399	0.97 376	0.97 383	0.98 371	1.01 371

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 364	1.29 374	4.14 364	1.10 366	0.78 326	5.00 399	2.38 395	2.47 348	2.67 375	1.94 342	2.28 347	2.66 368	1.70 340	9.10 393	2.29 344	0.68 368	0.52 369	0.68 368	0.71 373	1.17 378	0.81 365

RTS	2.76 374	1.55 383	15.40 400	1.13 367	1.42 379	3.75 388	2.21 386	2.45 343	2.72 376	2.91 376	2.85 364	2.58 365	1.62 331	6.28 362	5.80 378	0.41 320	0.30 303	0.35 300	0.35 320	0.52 328	0.54 324

RTSA	2.76 374	1.55 383	15.40 400	1.13 367	1.42 379	3.75 388	2.21 386	2.45 343	2.72 376	2.91 376	2.85 364	2.58 365	1.62 331	6.28 362	5.80 378	0.41 320	0.30 303	0.35 300	0.35 320	0.52 328	0.54 324

ELAS	2.67 373	0.80 337	2.13 319	1.13 367	1.15 370	6.25 403	2.56 397	3.50 384	3.68 389	5.36 402	4.92 389	3.79 380	5.56 399	3.65 310	5.22 375	0.66 365	0.57 375	0.56 360	0.54 361	0.65 353	0.75 360
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	1.71 338	0.67 320	2.09 315	1.14 370	0.75 316	2.96 377	0.89 293	1.58 172	1.30 235	2.76 371	8.12 404	2.29 353	2.51 376	1.94 227	2.23 341	0.49 345	0.45 356	0.45 336	0.31 297	0.62 350	0.59 340

NVStereoNet_ROB	2.17 363	1.18 366	3.51 356	1.14 370	1.26 377	1.57 310	1.51 353	2.19 311	2.11 358	2.04 348	4.80 386	3.17 377	2.11 365	7.97 386	2.10 336	1.12 382	0.94 395	1.10 381	1.34 393	0.95 370	1.31 380
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	2.87 382	0.80 337	3.22 351	1.16 372	1.12 363	2.92 376	5.33 405	2.98 377	4.18 393	5.04 400	4.82 387	4.71 387	8.23 407	4.25 321	4.79 371	0.67 366	0.57 375	0.57 362	0.53 360	0.66 354	0.74 358
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	1.78 340	1.09 361	1.52 276	1.22 373	1.14 368	1.87 339	1.11 323	2.27 323	1.70 329	3.17 384	2.39 352	2.84 371	1.93 355	4.41 323	2.93 354	1.04 379	0.99 398	0.97 376	0.94 381	1.03 374	1.05 373
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	5.38 396	1.28 373	8.24 382	1.27 374	1.16 372	10.62 408	16.01 413	2.93 376	2.53 366	8.64 411	13.03 410	8.26 403	13.38 410	6.34 365	7.59 386	1.07 380	1.05 401	1.00 378	0.98 384	1.02 373	1.12 377

SAMSARA	1.80 342	0.90 346	3.37 354	1.28 375	1.13 366	3.71 386	2.33 391	2.53 357	1.93 348	3.17 384	1.73 300	2.99 372	1.68 339	3.53 309	2.46 348	0.47 341	0.54 371	0.43 332	0.47 348	0.59 343	0.64 348

JetBlue	4.18 391	2.45 402	10.42 392	1.40 376	2.89 404	10.68 409	10.68 407	3.91 388	2.52 365	2.74 370	3.39 372	4.50 384	4.27 395	7.97 386	7.67 387	0.89 372	0.97 397	0.89 374	0.92 380	2.26 385	2.21 391

MANE	7.50 404	0.64 310	7.97 381	1.40 376	2.10 388	16.86 415	12.56 411	12.91 415	17.51 418	8.50 410	11.60 408	14.66 413	13.33 409	12.02 412	13.28 399	0.62 361	0.52 369	0.52 348	1.90 403	0.56 338	0.58 338

PDISCO_ROB	1.41 311	0.73 333	2.04 314	1.40 376	1.46 381	2.83 373	1.07 320	2.64 362	2.11 358	1.41 260	1.50 253	1.73 314	0.99 233	2.83 291	1.46 296	1.03 377	0.27 287	0.54 353	0.47 348	0.77 363	0.84 367

WAO-7	2.78 376	1.54 382	2.18 322	1.41 379	1.19 373	3.92 391	2.01 380	4.19 391	3.89 391	2.98 378	5.47 391	4.18 383	3.28 385	8.24 389	4.27 367	1.13 383	1.01 399	1.18 382	1.13 392	1.19 379	1.13 378

UDG	1.47 318	2.69 405	1.13 207	1.45 380	1.65 384	1.34 285	0.79 272	1.75 210	1.27 221	1.29 212	1.74 301	1.99 336	1.39 314	1.66 188	1.51 302	0.91 373	0.55 373	2.30 390	0.76 374	1.99 383	1.20 379

MFMNet_re	1.47 318	1.20 368	2.50 333	1.46 381	1.08 362	1.58 311	1.51 353	1.96 261	1.87 345	2.31 357	2.20 343	1.51 284	1.88 353	1.57 171	1.34 282	0.94 374	0.83 385	0.84 373	0.80 377	1.00 372	1.06 374

MADNet+	2.80 377	3.38 410	11.57 396	1.50 382	1.21 376	3.18 380	2.00 377	3.52 385	2.61 369	1.81 329	2.09 338	2.83 370	2.18 369	7.55 382	5.44 377	0.84 370	0.83 385	0.71 370	0.66 372	1.05 375	1.08 375

DDUNet	1.56 326	2.70 406	1.35 256	1.79 383	1.88 386	1.82 335	0.91 297	1.84 230	1.20 189	1.40 258	1.79 307	1.62 298	1.17 280	1.59 177	1.22 267	1.11 381	0.76 384	2.38 393	0.94 381	2.12 384	1.53 384

LSM	6.55 401	1.26 371	15.64 403	1.79 383	68.74 432	1.67 320	2.08 383	2.26 319	2.59 368	3.13 383	3.08 369	1.90 323	1.81 349	2.89 292	2.16 339	0.43 325	0.59 378	0.50 346	0.58 365	0.64 351	17.24 422

SQANet	1.38 308	0.95 353	1.37 261	1.89 385	1.47 382	1.44 299	0.81 276	1.89 245	1.13 161	1.34 235	1.26 177	1.28 242	1.02 247	1.64 186	0.91 221	2.55 391	0.35 328	1.47 383	0.56 363	2.48 387	1.74 386

FADE		6.16 412		1.90 386	1.95 387													122.45 434		1.14 377

PWCK	3.24 387	2.37 398	10.86 393	2.14 387	1.14 368	3.71 386	4.19 404	3.02 378	3.55 388	3.05 381	3.63 375	3.09 376	2.35 374	8.16 388	3.41 360	2.17 389	0.96 396	1.77 385	1.01 388	2.84 391	1.40 383

otaku	1.67 333	1.18 366	1.56 281	2.27 388	1.59 383	1.98 345	1.23 340	2.23 316	1.37 263	1.48 285	1.63 286	1.73 314	1.23 291	1.85 213	1.09 252	2.96 394	0.58 377	1.74 384	0.61 370	2.94 393	2.15 390

CAS	0.66 110	0.19 1	0.41 4	2.31 389	0.86 342	0.56 67	0.53 179	0.83 10	0.63 17	0.49 16	0.70 31	0.36 2	0.26 1	0.47 2	0.37 25	2.33 390	0.10 1	0.14 1	0.10 1	0.17 20	1.31 380

WAO-8	4.57 394	2.01 392	2.58 336	2.37 390	2.21 390	9.75 405	1.71 364	6.04 405	16.34 410	4.11 389	7.69 402	7.41 396	3.85 391	10.02 408	3.85 364	2.05 387	1.09 402	2.44 397	1.39 394	2.56 388	1.86 387

Venus	4.57 394	2.01 392	2.58 336	2.37 390	2.21 390	9.75 405	1.71 364	6.04 405	16.34 410	4.11 389	7.69 402	7.41 396	3.85 391	10.02 408	3.85 364	2.05 387	1.09 402	2.44 397	1.39 394	2.56 388	1.86 387

WAO-6	2.98 384	1.67 386	1.88 302	2.38 392	2.30 395	3.53 384	2.37 393	4.38 394	4.64 397	2.42 359	4.50 381	4.85 388	2.99 381	5.22 337	5.37 376	1.77 385	1.16 405	2.31 391	1.47 399	2.42 386	1.99 389

Ntro	1.72 339	1.21 369	1.62 285	2.54 393	1.86 385	2.09 353	1.14 329	2.08 284	1.38 265	1.23 181	1.62 282	1.62 298	1.33 307	2.04 241	1.21 266	3.09 395	0.56 374	1.82 386	0.65 371	2.97 396	2.25 392

ACVNet_2	2.86 381	1.47 379	8.28 383	2.68 394	2.26 393	2.70 369	1.84 375	3.41 381	3.04 380	2.27 356	3.42 373	4.58 385	2.10 363	5.91 353	1.62 312	2.58 392	0.67 381	2.22 389	0.85 379	2.79 390	2.47 395

ACVNet-4b	3.05 385	1.42 376	18.09 409	2.85 395	2.33 396	2.32 362	1.22 338	2.47 348	2.21 361	1.26 198	2.36 351	2.64 367	1.46 321	6.32 364	1.23 270	3.29 398	0.45 356	2.37 392	1.02 389	3.03 397	2.61 397

RainbowNet	2.06 356	1.86 388	1.97 310	2.86 396	2.25 392	2.03 349	1.79 370	2.77 370	1.92 347	1.54 296	1.84 315	1.95 333	1.73 344	2.23 258	1.38 288	3.40 401	0.86 390	2.39 395	1.00 387	2.94 393	2.42 394

JetRed	7.02 403	8.94 416	25.72 417	2.89 397	3.27 408	14.25 413	12.27 410	6.69 407	4.45 395	4.46 395	4.56 382	6.65 395	5.43 398	7.46 381	14.41 407	2.60 393	3.31 411	2.61 400	2.30 410	4.34 409	3.79 409

LVE	3.40 389	1.80 387	2.21 324	2.90 398	2.44 398	3.27 383	2.25 388	4.80 397	5.06 398	2.43 360	6.79 395	5.99 394	2.64 379	9.20 395	2.28 342	3.30 399	1.11 404	2.38 393	1.48 400	2.95 395	2.62 398

ACVNet_1	3.08 386	1.48 380	17.70 405	2.90 398	2.35 397	2.30 359	1.43 351	3.16 379	2.26 363	1.91 337	2.05 336	3.51 378	2.32 371	3.71 313	1.58 308	3.25 397	0.66 380	2.40 396	1.06 390	3.07 398	2.59 396

Dean	3.77 390	1.65 385	17.87 406	3.01 400	2.54 399	3.15 379	2.10 384	4.80 397	4.42 394	2.89 375	6.03 392	5.45 392	2.55 378	3.40 307	2.13 337	3.22 396	0.89 392	2.51 399	1.07 391	3.07 398	2.65 400

DispFullNet	2.39 369	2.89 408	3.74 359	3.09 401	2.27 394	2.04 350	0.84 283	2.19 311	1.73 333	2.54 366	1.98 331	2.23 348	5.83 400	3.44 308	1.84 330	1.03 377	0.33 321	2.65 401	1.97 405	2.87 392	2.34 393

IMH	3.35 388	1.95 391	1.86 301	3.30 402	2.72 402	4.03 394	2.00 377	4.58 396	3.83 390	2.87 374	6.99 397	4.69 386	3.21 384	6.77 373	2.97 355	3.91 408	0.89 392	2.78 404	1.40 398	3.36 403	2.93 402

IMH-64-1	2.82 378	1.87 389	1.77 292	3.31 403	2.69 400	3.22 381	2.07 381	4.25 392	2.77 378	2.46 363	3.78 377	3.05 373	2.34 372	4.67 330	3.00 356	3.84 405	0.84 388	2.75 402	1.39 394	3.34 401	2.93 402

IMH-64	2.82 378	1.87 389	1.77 292	3.31 403	2.69 400	3.22 381	2.07 381	4.25 392	2.77 378	2.46 363	3.78 377	3.05 373	2.34 372	4.67 330	3.00 356	3.84 405	0.84 388	2.75 402	1.39 394	3.34 401	2.93 402

TorneroNet	10.72 410	2.09 394	2.76 341	3.48 405	3.03 405	44.72 427	2.31 390	8.62 410	67.06 436	7.45 409	23.21 420	10.59 410	4.28 396	9.03 392	9.00 390	3.67 403	0.91 394	3.04 406	1.63 402	3.92 406	3.55 408

TorneroNet-64	5.41 397	2.10 395	2.43 331	3.49 406	2.83 403	9.90 407	2.13 385	8.87 411	16.79 415	5.39 403	9.18 406	10.68 411	3.92 394	9.55 399	5.11 374	3.36 400	0.86 390	2.88 405	1.62 401	3.76 404	3.37 405

DPSimNet_ROB	24.77 419	9.69 417	61.46 432	3.56 407	19.46 418	25.95 417	77.56 434	5.09 400	16.60 414	21.50 421	29.82 424	25.12 424	85.69 436	13.37 414	23.07 418	7.23 415	17.79 423	8.55 417	7.57 416	4.57 413	31.84 429

KSHMR	8.76 408	2.14 396	3.59 357	3.60 408	3.13 406	4.15 395	2.67 398	5.61 403	58.90 435	3.04 380	55.71 435	4.94 389	2.54 377	4.61 329	3.05 358	3.49 402	1.57 409	3.14 407	1.98 406	3.84 405	3.49 406

tt	6.61 402	0.28 43	6.10 374	3.77 409	2.17 389	11.53 410	19.61 414	13.53 416	5.81 400	3.00 379	2.82 363	4.97 391	6.33 402	3.83 316	7.23 385	9.13 417	11.32 421	5.87 416	6.22 415	6.01 414	2.63 399

ktn	4.56 393	2.41 400	2.54 334	3.79 410	3.25 407	4.81 398	2.91 401	5.52 401	7.36 402	4.12 391	14.55 412	7.54 399	3.70 390	7.84 385	3.35 359	4.06 409	1.86 410	3.26 410	2.22 409	3.27 400	2.86 401

notaker	4.29 392	2.42 401	5.06 370	3.89 411	3.29 409	4.00 392	2.25 388	4.93 399	3.47 387	4.21 394	6.79 395	7.67 400	3.37 387	9.25 397	6.47 380	4.09 410	1.42 407	3.35 411	2.13 408	4.11 408	3.54 407

UNDER WATER-64	5.84 400	2.48 404	17.93 407	3.97 412	3.58 411	7.70 404	3.03 402	5.72 404	14.13 407	4.18 393	4.00 379	9.27 406	6.80 404	6.20 359	9.22 392	3.67 403	1.52 408	3.14 407	1.95 404	4.43 410	3.83 410

UNDER WATER	5.68 399	2.46 403	15.52 402	3.98 413	3.53 410	5.15 400	2.74 399	5.58 402	16.41 413	4.00 387	4.56 382	9.12 405	6.43 403	6.22 360	9.11 391	3.85 407	1.35 406	3.18 409	1.98 406	4.51 411	3.84 411

HanzoNet	11.92 411	5.12 411	17.18 404	4.19 414	3.59 412	5.16 401	2.82 400	7.41 408	9.96 404	33.31 431	27.60 422	22.25 421	37.31 426	18.18 416	13.57 400	8.13 416	3.44 413	3.50 412	3.44 412	7.77 418	4.52 413

MADNet++	5.41 397	3.18 409	6.43 375	4.66 415	3.95 413	6.15 402	6.75 406	4.51 395	4.51 396	5.06 401	6.27 393	4.96 390	6.14 401	9.39 398	11.70 397	4.71 411	4.19 414	3.97 413	3.33 411	4.08 407	4.25 412

SPstereo	26.71 420	6.90 413	11.42 395	5.86 416	6.44 414	48.17 428	80.34 435	67.41 436	34.42 431	28.80 429	27.49 421	43.68 433	37.53 430	44.96 435	54.23 436	5.06 414	4.92 415	10.92 421	6.03 414	4.54 412	5.00 415

PML	51.64 432	37.49 427	14.31 399	7.45 417	20.27 419	107.80 436	231.34 437	8.94 412	27.70 423	86.74 436	268.93 437	69.03 436	61.09 435	24.71 425	14.36 406	9.71 418	3.40 412	9.60 418	4.67 413	20.46 422	4.76 414

DGTPSM_ROB	13.06 412	8.27 414	22.29 412	9.53 418	18.14 416	11.53 410	31.97 420	10.82 413	16.25 408	7.14 406	19.39 418	10.12 408	16.69 414	9.85 403	22.49 415	4.77 412	8.72 416	5.37 414	10.24 418	6.15 415	11.56 416

DPSMNet_ROB	13.08 413	8.28 415	22.32 413	9.54 419	18.15 417	11.53 410	31.98 421	10.83 414	16.27 409	7.17 407	19.40 419	10.12 408	16.69 414	9.87 404	22.50 416	4.78 413	8.72 416	5.38 415	10.25 419	6.16 416	11.59 417

ASD4	17.95 414	11.38 418	20.07 410	11.32 420	12.21 415	21.39 416	31.23 419	22.73 418	12.78 406	12.19 413	12.67 409	13.79 412	14.32 412	20.13 417	25.17 419	18.93 422	15.37 422	28.00 428	22.52 428	17.63 421	15.21 421

Anonymous_1	42.79 430	18.71 419	24.75 414	21.81 421	45.16 431	27.68 418	37.52 422	28.64 422	16.34 410	14.72 416	14.53 411	20.60 415	17.82 416	21.52 418	25.88 420	113.45 436	8.91 418	100.63 433	126.37 433	158.50 437	12.31 418

DPSM_ROB	19.12 415	19.13 420	25.13 415	22.15 422	20.86 420	28.06 419	37.75 423	27.18 420	16.95 416	14.25 414	15.07 413	21.66 416	18.69 417	21.83 419	26.51 421	10.15 419	9.30 419	10.45 419	10.41 420	14.00 419	12.85 419

DPSM	19.12 415	19.13 420	25.13 415	22.15 422	20.86 420	28.06 419	37.75 423	27.18 420	16.95 416	14.25 414	15.07 413	21.66 416	18.69 417	21.83 419	26.51 421	10.15 419	9.30 419	10.45 419	10.41 420	14.00 419	12.85 419

LRCNet_RVC	22.79 417	32.09 426	22.06 411	29.83 424	26.15 422	4.40 397	0.84 283	22.64 417	2.10 357	26.93 423	29.25 423	23.03 423	15.56 413	23.91 421	18.92 412	32.00 429	20.04 430	34.68 429	32.13 429	30.66 429	28.52 428

HaxPig	39.02 427	41.39 434	41.59 422	30.10 425	32.36 423	29.49 421	27.65 417	30.56 423	37.94 432	43.75 432	43.81 431	33.42 425	35.69 423	41.51 426	40.33 428	43.91 433	47.48 435	45.87 430	47.14 431	42.29 430	44.06 432

MEDIAN_ROB	42.01 429	44.30 436	44.14 425	35.08 426	34.90 424	31.33 426	29.90 418	36.77 428	40.11 434	47.14 434	46.55 433	37.49 426	38.50 433	44.30 434	42.32 429	47.93 435	49.31 436	49.68 432	49.00 432	44.98 432	46.46 433

AVERAGE_ROB	40.42 428	42.30 435	42.61 423	36.91 427	35.54 425	30.42 422	27.59 416	37.45 429	38.45 433	44.87 433	44.27 432	37.55 427	36.69 424	41.82 427	40.25 427	45.36 434	46.73 434	47.09 431	46.32 430	42.47 431	43.74 431

Selective-RAFT-Error	38.47 426	38.44 429	50.38 430	44.74 428	42.01 427	56.47 433	76.24 430	54.44 433	34.02 427	28.59 425	30.30 425	43.51 431	38.10 432	43.69 428	53.24 430	20.36 427	18.72 426	21.05 426	21.02 422	28.25 427	25.87 424

CasAABBNet	38.42 422	38.42 428	50.26 426	44.76 429	41.87 426	56.47 433	76.22 429	54.44 433	33.92 426	28.53 424	30.36 426	43.53 432	37.59 431	43.77 432	53.32 431	20.27 423	18.70 425	21.03 425	21.04 423	28.19 423	25.79 423

MyStereo03	38.45 423	38.46 430	50.33 427	44.93 430	42.03 428	56.44 430	76.24 430	54.16 430	34.06 428	28.68 426	30.42 427	43.46 428	37.33 427	43.76 429	53.43 432	20.29 424	18.73 427	21.02 422	21.05 424	28.19 423	25.91 425

MyStereo02	38.45 423	38.46 430	50.33 427	44.93 430	42.03 428	56.44 430	76.24 430	54.16 430	34.06 428	28.68 426	30.42 427	43.46 428	37.33 427	43.76 429	53.43 432	20.29 424	18.73 427	21.02 422	21.05 424	28.19 423	25.91 425

MyStereo	38.45 423	38.46 430	50.33 427	44.93 430	42.03 428	56.44 430	76.24 430	54.16 430	34.06 428	28.68 426	30.42 427	43.46 428	37.33 427	43.76 429	53.43 432	20.29 424	18.73 427	21.02 422	21.05 424	28.19 423	25.91 425

LSM0	42.92 431	38.72 433	50.66 431	47.49 433	110.18 437	56.77 435	75.87 428	54.87 435	33.74 425	29.48 430	31.12 430	43.77 434	37.12 425	43.85 433	53.44 435	20.50 428	18.67 424	21.05 426	21.07 427	28.37 428	41.73 430

xxxxx1	54.34 433	26.72 423	27.03 418	114.14 434	99.00 434	30.68 423	47.19 425	32.52 424	26.09 419	17.85 417	17.48 415	21.86 418	20.92 419	24.38 422	33.78 423	34.73 430	41.33 431	157.67 435	175.68 434	65.82 433	71.99 434

tt_ll	54.34 433	26.72 423	27.03 418	114.14 434	99.00 434	30.68 423	47.19 425	32.52 424	26.09 419	17.85 417	17.48 415	21.86 418	20.92 419	24.38 422	33.78 423	34.73 430	41.33 431	157.67 435	175.68 434	65.82 433	71.99 434

ff	54.34 433	26.72 423	27.03 418	114.14 434	99.00 434	30.68 423	47.19 425	32.52 424	26.09 419	17.85 417	17.48 415	21.86 418	20.92 419	24.38 422	33.78 423	34.73 430	41.33 431	157.67 435	175.68 434	65.82 433	71.99 434

DLNR_Zeroshot_test	23.23 418	48.25 437	43.77 424	177.04 437	78.39 433	0.35 5	0.21 1	23.33 419	0.82 53	0.67 41	0.86 55	0.58 43	0.30 4	1.64 186	0.48 88	10.69 421	0.13 17	0.18 33	0.14 22	76.63 436	0.23 122

test_example2	192.91 436	210.59 438	206.44 436	199.86 438	204.90 438	172.02 437	182.95 436	138.34 437	134.89 437	193.14 437	200.54 436	186.77 437	177.82 437	204.95 437	207.57 437	221.83 437	238.70 437	186.02 438	190.07 437	226.94 438	173.78 437

Low-res two-view benchmark