Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

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	1.15 172	0.59 31	0.72 34	0.51 33	0.42 20	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 80	1.12 73	0.94 88	0.50 19	0.66 22	0.49 29	0.42 20	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	0.71 137	0.26 10	0.78 5	1.03 123	0.65 39	0.69 28	0.55 39	0.48 44	0.90 69	0.36 16	0.99 376	0.13 17	0.15 3	0.10 1	0.15 4	0.15 3

CES	0.51 32	0.21 2	0.40 2	0.42 4	1.40 379	0.53 51	0.34 40	1.04 46	0.68 23	0.45 9	0.67 24	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	1.69 386

s12784h	0.55 37	0.22 3	0.49 11	0.43 5	0.19 1	1.00 229	0.34 40	1.40 139	1.30 236	0.84 66	0.93 67	0.63 57	0.52 60	1.48 160	0.47 85	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 11	0.88 65	0.95 84	0.99 83	0.51 33	0.45 29	0.56 6	0.36 16	0.19 65	0.24 262	0.16 8	0.13 11	0.17 20	0.27 194

DCANet-4	0.59 82	0.28 43	1.65 288	0.44 7	0.25 8	0.48 23	0.36 56	1.15 90	1.36 259	1.13 127	1.03 98	0.56 41	0.74 135	0.77 41	0.58 143	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 142

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 44	0.49 54	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	1.23 114	0.56 6	0.44 5	0.43 2	0.68 66	0.29 3	0.89 66	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 93	0.26 19	1.59 285	0.45 8	0.25 8	0.49 28	0.36 56	1.18 96	1.35 252	1.16 146	1.04 102	0.60 49	1.18 288	0.85 60	0.57 138	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.19 59	0.24 142

HHNet	0.64 105	0.28 43	0.69 53	0.45 8	0.46 208	0.50 38	0.57 205	1.13 77	1.03 123	1.26 199	2.21 345	0.70 73	0.59 96	1.10 106	0.51 103	0.21 121	0.13 17	0.23 147	0.19 103	0.20 86	0.31 239

DCANet	0.58 71	0.26 19	1.15 213	0.45 8	0.25 8	0.49 28	0.36 56	1.18 96	1.35 252	1.15 142	1.04 102	0.60 49	0.91 203	0.84 57	0.58 143	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.19 59	0.25 161

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 48	0.28 43	0.81 99	0.45 8	0.25 8	0.40 9	0.34 40	1.12 73	1.13 161	1.35 240	1.58 277	0.80 92	0.67 123	0.71 30	0.43 58	0.14 1	0.11 2	0.18 33	0.17 70	0.18 34	0.16 13

IGEVStereo-DCA	0.49 26	0.33 135	0.64 37	0.46 14	0.34 122	0.50 38	0.42 92	0.93 21	0.59 7	0.48 13	0.48 5	0.48 25	0.45 29	2.28 264	0.44 62	0.19 65	0.14 58	0.19 47	0.15 30	0.17 20	0.21 88

rrr	0.57 60	0.33 135	2.43 332	0.46 14	0.34 122	0.50 38	0.38 69	0.84 14	0.55 4	0.48 13	0.48 5	0.48 25	0.45 29	2.28 264	0.44 62	0.19 65	0.14 58	0.19 47	0.15 30	0.17 20	0.18 32

knoymous	0.53 35	0.32 118	0.51 14	0.46 14	0.30 63	0.57 69	0.54 189	1.10 69	0.78 42	0.99 87	0.84 53	0.95 153	0.57 78	0.89 66	0.51 103	0.21 121	0.14 58	0.26 225	0.14 22	0.23 158	0.25 161

ProNet	0.46 19	0.30 79	0.69 53	0.46 14	0.32 97	0.57 69	0.52 174	1.15 90	0.67 22	0.44 5	0.50 8	0.44 8	0.43 23	1.31 128	0.38 28	0.16 7	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.18 34	0.18 32

fff	0.58 71	0.26 19	1.15 213	0.46 14	0.25 8	0.48 23	0.36 56	1.20 104	1.28 226	1.13 127	1.03 98	0.59 46	1.04 256	0.77 41	0.58 143	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 142

AnonymousM	0.63 102	1.14 365	0.43 5	0.46 14	0.32 97	0.43 13	0.46 139	1.27 122	0.78 42	1.00 91	0.66 22	0.68 66	0.45 29	0.61 14	0.46 77	0.21 121	0.16 139	1.84 388	0.98 385	0.15 4	0.15 3

csc	0.58 71	0.26 19	1.15 213	0.46 14	0.25 8	0.48 23	0.36 56	1.20 104	1.28 226	1.13 127	1.03 98	0.59 46	1.04 256	0.77 41	0.58 143	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 142

cscssc	0.58 71	0.26 19	1.15 213	0.46 14	0.25 8	0.48 23	0.36 56	1.20 104	1.28 226	1.13 127	1.03 98	0.59 46	1.04 256	0.77 41	0.58 143	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 142

111	0.66 111	0.27 35	1.15 213	0.46 14	0.25 8	0.72 140	0.42 92	1.57 171	1.44 291	0.83 63	1.39 224	1.10 199	0.80 161	0.97 80	0.65 166	0.20 99	0.14 58	0.18 33	0.15 30	0.18 34	0.28 205

test_xeample3	0.57 60	0.33 135	3.11 349	0.46 14	0.34 122	0.55 64	0.38 69	0.86 18	0.49 2	0.54 29	0.46 3	0.44 8	0.44 27	1.49 166	0.45 73	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 92	0.93 21	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 8	0.48 44	1.41 144	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 88

ffff	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 92	0.93 21	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 8	0.48 44	1.41 144	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 88

11t	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 92	0.93 21	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 8	0.48 44	1.41 144	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 88

ccc-4	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 92	0.93 21	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 8	0.48 44	1.41 144	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 88

DRaft	0.81 192	0.26 19	0.77 83	0.47 24	0.31 77	0.95 220	0.52 174	1.13 77	0.99 110	1.78 329	2.01 334	0.80 92	1.71 343	2.64 282	0.74 185	0.19 65	0.14 58	0.20 70	0.20 129	0.18 34	0.24 142

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 22	0.38 221	0.75 77	0.48 29	0.37 144	0.67 120	0.35 49	0.82 10	1.14 167	0.61 38	0.64 20	0.39 4	0.39 15	0.74 34	0.39 31	0.20 99	0.17 161	0.22 120	0.18 84	0.24 187	0.20 70

anonymousdsp	0.45 11	0.30 79	0.60 24	0.48 29	0.34 122	0.49 28	0.42 92	0.97 27	0.60 12	0.51 26	0.53 9	0.46 16	0.47 42	1.36 135	0.35 6	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 88

Selective-IGEV	0.42 8	0.26 19	0.56 16	0.48 29	0.27 19	0.45 16	0.33 33	1.56 168	0.61 15	0.36 1	0.47 4	0.52 36	0.30 4	1.08 100	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 92	0.98 31	0.60 12	0.51 26	0.53 9	0.46 16	0.47 42	1.36 135	0.35 6	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 88
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo++_RVC	0.49 26	0.22 3	0.46 8	0.48 29	0.38 155	0.45 16	0.25 4	0.77 4	1.30 236	0.82 62	1.23 170	0.47 21	0.37 13	0.55 5	0.44 62	0.16 7	0.11 2	0.16 8	0.80 378	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 88	0.28 43	0.72 57	0.48 29	0.29 51	0.34 4	0.37 62	1.22 110	1.20 190	1.21 176	1.59 281	1.10 199	0.70 131	1.01 85	0.44 62	0.14 1	0.12 5	0.19 47	0.20 129	0.18 34	0.15 3

SMFormer	0.79 179	0.32 118	0.95 163	0.49 35	0.27 19	0.83 181	0.43 108	2.16 302	1.45 296	1.27 204	1.50 254	0.98 161	0.96 221	1.87 218	0.99 241	0.24 188	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.23 158	0.27 194

tta	0.79 179	0.32 118	0.95 163	0.49 35	0.27 19	0.83 181	0.43 108	2.16 302	1.45 296	1.27 204	1.50 254	0.98 161	0.96 221	1.87 218	0.99 241	0.24 188	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.19 59	0.22 109

qqq1	0.76 164	0.32 118	0.95 163	0.49 35	0.27 19	0.83 181	0.43 108	2.16 302	1.45 296	1.27 204	1.50 254	0.98 161	0.96 221	1.87 218	0.48 89	0.24 188	0.22 232	0.18 33	0.15 30	0.19 59	0.22 109

fff1	0.76 164	0.32 118	0.95 163	0.49 35	0.27 19	0.83 181	0.43 108	2.16 302	1.45 296	1.27 204	1.50 254	0.98 161	0.96 221	1.87 218	0.48 89	0.24 188	0.22 232	0.18 33	0.15 30	0.19 59	0.22 109

MIF-Stereo	0.38 1	0.24 9	0.67 47	0.49 35	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	0.52 109	0.21 121	0.15 112	0.17 13	0.15 30	0.19 59	0.17 23

MIM_Stereo	0.60 88	0.26 19	1.02 183	0.49 35	0.32 97	0.52 47	0.28 17	1.41 143	0.82 53	1.02 98	1.16 151	0.93 145	0.53 62	1.48 160	0.63 159	0.17 18	0.17 161	0.20 70	0.19 103	0.17 20	0.18 32

LoS_RVC	0.45 11	0.29 61	0.48 10	0.49 35	0.83 338	0.51 43	0.43 108	0.65 2	0.44 1	0.47 11	0.78 42	0.44 8	0.60 100	0.59 11	0.37 25	0.14 1	0.12 5	0.14 1	0.10 1	0.14 1	1.08 376

RCA-Stereo	0.52 34	0.26 19	0.66 44	0.49 35	0.33 110	0.54 60	0.44 125	1.20 104	1.41 280	0.69 43	1.06 107	0.63 57	0.79 155	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	0.98 250	0.25 16	0.85 131	0.49 35	0.33 110	1.02 232	0.55 196	0.97 27	0.93 83	1.41 261	2.13 341	1.01 174	2.01 358	5.62 348	0.78 194	0.19 65	0.15 112	0.20 70	0.20 129	0.18 34	0.25 161

CFNet-RSSM	0.57 60	0.25 16	0.76 80	0.49 35	0.28 40	0.59 79	0.27 14	1.89 246	1.17 181	1.09 113	0.95 70	1.06 184	0.53 62	0.74 34	0.41 50	0.17 18	0.13 17	0.17 13	0.15 30	0.16 11	0.16 13

Gwc-CoAtRS	0.55 37	0.27 35	0.73 67	0.49 35	0.30 63	0.63 97	0.25 4	1.38 137	1.12 156	1.05 106	1.02 91	1.10 199	0.55 71	0.72 32	0.44 62	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.15 30	0.16 11	0.17 23

DIP-Stereo	0.64 105	0.32 118	0.91 151	0.49 35	0.36 139	0.91 202	0.33 33	2.51 356	0.77 41	1.25 189	1.00 87	0.68 66	0.51 56	0.92 71	0.65 166	0.19 65	0.15 112	0.21 93	0.17 70	0.19 59	0.22 109
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 37	0.27 35	0.49 11	0.50 47	0.27 19	0.98 227	0.25 4	1.71 204	1.08 137	0.90 76	0.99 83	1.13 208	0.46 36	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 71	0.27 35	0.81 99	0.50 47	0.33 110	0.95 220	0.27 14	1.40 139	0.89 66	1.00 91	1.12 130	1.39 264	0.48 44	0.74 34	0.41 50	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.14 22	0.16 11	0.18 32

riskmin	0.62 93	0.29 61	0.73 67	0.50 47	0.34 122	0.86 192	0.44 125	1.74 209	1.07 134	0.76 52	0.76 37	1.19 215	1.01 243	0.84 57	0.60 151	0.20 99	0.16 139	0.24 168	0.16 54	0.24 187	0.29 217

qqq	0.62 93	0.36 188	0.88 140	0.50 47	0.28 40	0.64 105	0.62 228	1.58 173	0.91 71	0.83 63	0.96 72	0.95 153	0.79 155	0.99 81	0.67 171	0.21 121	0.23 254	0.24 168	0.23 214	0.23 158	0.25 161

IER	0.74 156	0.33 135	1.25 244	0.50 47	0.53 243	1.32 280	0.55 196	1.31 129	1.08 137	1.30 216	1.34 208	1.11 204	1.10 270	1.05 92	0.81 205	0.20 99	0.17 161	0.21 93	0.21 165	0.20 86	0.21 88

iRaft-Stereo_20w	0.71 145	0.33 135	1.25 244	0.50 47	0.36 139	0.82 175	0.31 25	3.16 380	0.89 66	1.24 186	1.14 145	0.79 90	0.65 117	1.15 113	0.43 58	0.18 40	0.13 17	0.18 33	0.17 70	0.20 86	0.23 123

IPLGR	0.62 93	0.28 43	1.32 254	0.50 47	0.29 51	0.65 109	0.34 40	1.47 153	1.19 186	1.21 176	1.07 109	0.70 73	0.65 117	1.05 92	0.55 128	0.18 40	0.15 112	0.20 70	0.17 70	0.21 121	0.20 70

test-3	0.56 48	0.24 9	0.82 108	0.50 47	0.29 51	0.57 69	0.34 40	1.09 63	1.03 123	1.33 229	0.69 28	0.87 121	0.45 29	1.68 192	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 48	0.24 9	0.82 108	0.50 47	0.29 51	0.57 69	0.34 40	1.09 63	1.03 123	1.28 209	0.69 28	0.87 121	0.45 29	1.67 190	0.39 31	0.17 18	0.12 5	0.20 70	0.17 70	0.17 20	0.16 13

CFNet_pseudo	0.68 128	0.34 162	0.93 154	0.50 47	0.39 162	0.72 140	0.42 92	1.44 146	1.25 212	1.17 148	1.35 213	1.22 222	0.66 121	1.04 89	0.64 162	0.21 121	0.17 161	0.33 287	0.19 103	0.39 287	0.28 205

ccs_rob	0.68 128	0.34 162	0.93 154	0.50 47	0.39 162	0.72 140	0.42 92	1.43 145	1.25 212	1.17 148	1.34 208	1.22 222	0.66 121	1.04 89	0.64 162	0.21 121	0.17 161	0.35 301	0.20 129	0.40 291	0.29 217

test croco	0.49 26	0.29 61	1.23 239	0.51 58	0.40 171	0.35 5	0.37 62	1.04 46	0.62 16	0.44 5	0.76 37	0.42 5	0.41 17	1.17 118	0.46 77	0.23 170	0.15 112	0.24 168	0.19 103	0.25 197	0.18 32

MIF-Stereo (partial)	0.48 25	0.28 43	0.83 116	0.51 58	0.53 243	0.39 8	0.27 14	1.03 44	0.64 19	0.47 11	0.71 33	0.51 33	0.51 56	1.13 111	0.47 85	0.20 99	0.16 139	0.23 147	0.20 129	0.24 187	0.20 70

PCWNet_CMD	0.68 128	0.34 162	0.93 154	0.51 58	0.38 155	0.80 167	0.42 92	1.51 156	1.34 249	1.17 148	1.31 196	1.23 226	0.65 117	0.94 72	0.62 157	0.21 121	0.17 161	0.27 234	0.19 103	0.43 301	0.28 205

4D-IteraStereo	0.50 30	0.26 19	0.84 125	0.51 58	0.49 222	0.64 105	0.31 25	0.91 20	1.02 120	1.05 106	0.72 34	0.76 83	0.32 9	0.69 29	0.40 45	0.18 40	0.11 2	0.23 147	0.20 129	0.19 59	0.16 13

anonymousdsp2	0.58 71	0.29 61	0.93 154	0.51 58	0.30 63	0.75 147	0.46 139	1.95 259	0.87 64	0.81 60	0.78 42	0.76 83	0.48 44	1.10 106	0.45 73	0.19 65	0.14 58	0.18 33	0.13 11	0.20 86	0.22 109

CBFPSM	0.95 242	0.37 204	2.10 317	0.51 58	0.39 162	1.73 325	0.87 292	1.59 178	1.13 161	1.11 116	1.00 87	2.34 357	1.64 337	1.42 149	1.44 294	0.19 65	0.18 185	0.20 70	0.20 129	0.22 140	0.36 271

anonymousa	0.78 171	0.30 79	0.85 131	0.51 58	0.96 356	1.41 296	0.47 148	1.61 182	0.94 88	1.33 229	1.77 306	1.66 305	1.11 272	0.72 32	0.63 159	0.19 65	0.18 185	0.23 147	0.25 234	0.20 86	0.22 109

x	0.59 82	0.34 162	0.79 93	0.51 58	0.32 97	0.69 132	0.46 139	1.64 186	0.97 100	0.86 72	0.86 56	0.83 112	0.74 135	0.75 39	0.70 179	0.21 121	0.22 232	0.22 120	0.20 129	0.21 121	0.24 142

MIPNet	0.60 88	0.31 104	1.07 196	0.51 58	0.34 122	0.68 124	0.40 80	1.67 190	1.14 167	1.11 116	0.93 67	0.60 49	0.78 150	0.77 41	0.58 143	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.16 54	0.18 34	0.21 88

CrosDoStereo	1.56 327	0.26 19	0.78 89	0.51 58	0.29 51	0.66 115	11.86 409	1.18 96	1.00 114	1.35 240	1.76 304	0.99 166	1.83 351	6.64 370	0.83 207	0.19 65	0.15 112	0.20 70	0.22 187	0.18 34	0.25 161

DeepStereo_LL	1.56 327	0.26 19	0.78 89	0.51 58	0.29 51	0.66 115	11.86 409	1.18 96	1.00 114	1.35 240	1.76 304	0.99 166	1.83 351	6.64 370	0.83 207	0.19 65	0.15 112	0.20 70	0.22 187	0.18 34	0.25 161

THIR-Stereo	1.02 259	0.29 61	0.73 67	0.51 58	0.29 51	0.94 214	1.31 346	1.08 56	0.98 103	1.35 240	1.91 327	1.16 213	1.54 328	6.37 367	0.79 198	0.20 99	0.14 58	0.21 93	0.22 187	0.19 59	0.25 161

CASnet	0.42 8	0.26 19	0.52 15	0.52 70	0.21 2	0.49 28	0.35 49	0.85 15	0.85 61	0.84 66	0.69 28	0.48 25	0.31 6	0.57 8	0.34 4	0.19 65	0.12 5	0.27 234	0.22 187	0.23 158	0.15 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
psmg	0.75 159	0.34 162	0.77 83	0.52 70	0.45 201	1.46 301	0.73 257	2.15 300	1.04 129	1.25 189	1.33 205	1.11 204	0.77 145	0.94 72	0.76 191	0.25 208	0.20 209	0.25 204	0.26 245	0.23 158	0.24 142

GMOStereo	0.55 37	0.28 43	0.72 57	0.52 70	0.30 63	0.53 51	0.43 108	1.02 38	0.98 103	1.44 272	1.14 145	0.88 127	0.57 78	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 168	0.22 187	0.20 86	0.18 32

error version	0.55 37	0.28 43	0.72 57	0.52 70	0.30 63	0.53 51	0.43 108	1.02 38	0.98 103	1.44 272	1.14 145	0.88 127	0.57 78	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 168	0.22 187	0.20 86	0.18 32

test-v	0.55 37	0.28 43	0.72 57	0.52 70	0.30 63	0.53 51	0.43 108	1.02 38	0.98 103	1.44 272	1.14 145	0.88 127	0.57 78	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 168	0.22 187	0.20 86	0.18 32

Patchmatch Stereo++	0.57 60	0.33 135	0.82 108	0.52 70	0.27 19	0.63 97	0.28 17	1.14 79	0.73 29	1.13 127	0.96 72	0.82 104	0.60 100	1.40 142	0.52 109	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	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	1.06 266	0.31 104	1.02 183	0.52 70	0.33 110	0.67 120	0.78 265	2.66 367	1.26 218	1.15 142	1.46 242	1.37 262	1.40 316	6.68 372	0.46 77	0.19 65	0.13 17	0.21 93	0.18 84	0.18 34	0.21 88

PSM-adaLoss	0.56 48	0.33 135	0.81 99	0.52 70	0.27 19	0.63 97	0.41 88	1.14 79	0.73 29	1.13 127	0.96 72	0.82 104	0.60 100	1.09 104	0.52 109	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

ROB_FTStereo_v2	0.57 60	0.33 135	0.81 99	0.52 70	0.27 19	0.62 89	0.42 92	1.14 79	0.73 29	1.13 127	0.97 79	0.82 104	0.60 100	1.15 113	0.53 118	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

ROB_FTStereo	0.56 48	0.33 135	0.82 108	0.52 70	0.27 19	0.62 89	0.25 4	1.14 79	0.74 36	1.13 127	0.96 72	0.82 104	0.60 100	1.18 119	0.52 109	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

HUI-Stereo	0.54 36	0.33 135	0.81 99	0.52 70	0.27 19	0.62 89	0.29 21	1.14 79	0.74 36	1.13 127	0.96 72	0.82 104	0.60 100	0.83 54	0.52 109	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

iGMRVC	0.58 71	0.33 135	0.81 99	0.52 70	0.27 19	0.62 89	0.38 69	1.14 79	0.73 29	1.13 127	0.97 79	0.82 104	0.59 96	1.54 169	0.53 118	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

iRAFT	0.57 60	0.33 135	0.82 108	0.52 70	0.27 19	0.63 97	0.28 17	1.14 79	0.73 29	1.13 127	0.96 72	0.82 104	0.60 100	1.40 142	0.52 109	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

test-2	0.55 37	0.28 43	0.72 57	0.52 70	0.30 63	0.53 51	0.43 108	1.02 38	0.98 103	1.44 272	1.14 145	0.88 127	0.57 78	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 168	0.22 187	0.20 86	0.18 32

RAFT-IKP	0.57 60	0.33 135	0.82 108	0.52 70	0.27 19	0.57 69	0.35 49	1.14 79	0.73 29	1.13 127	0.96 72	0.83 112	0.61 110	1.26 125	0.53 118	0.23 170	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.27 209	0.20 70

TestStereo	0.65 109	0.42 242	0.83 116	0.52 70	0.27 19	0.57 69	0.44 125	1.07 51	0.92 76	0.85 68	1.01 89	0.68 66	0.56 76	3.22 302	0.47 85	0.23 170	0.15 112	0.24 168	0.18 84	0.28 224	0.18 32

GMStereo	0.58 71	0.50 271	1.09 199	0.52 70	0.32 97	0.80 167	0.43 108	1.02 38	1.41 280	0.89 75	0.77 40	0.52 36	0.46 36	0.89 66	0.56 135	0.25 208	0.16 139	0.20 70	0.22 187	0.31 249	0.27 194
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.74 156	0.30 79	1.06 192	0.52 70	0.39 162	1.36 288	0.64 234	2.42 340	1.11 151	1.18 159	1.21 164	0.81 98	0.78 150	1.08 100	0.57 138	0.22 150	0.17 161	0.22 120	0.24 226	0.23 158	0.21 88

MSMDNet	0.68 128	0.34 162	0.93 154	0.52 70	0.38 155	0.80 167	0.42 92	1.52 158	1.35 252	1.17 148	1.31 196	1.23 226	0.65 117	0.94 72	0.62 157	0.21 121	0.17 161	0.26 225	0.19 103	0.41 295	0.28 205

HITNet	0.71 145	0.42 242	1.07 196	0.52 70	0.25 8	1.05 237	0.48 152	2.12 291	1.08 137	1.21 176	1.23 170	0.91 138	0.84 171	0.90 69	0.91 222	0.17 18	0.12 5	0.21 93	0.17 70	0.29 234	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	0.73 153	0.34 162	0.94 160	0.53 90	0.44 198	0.76 152	0.46 139	1.73 208	1.34 249	1.24 186	1.54 264	1.08 197	0.64 113	1.05 92	0.64 162	0.26 225	0.20 209	0.37 313	0.22 187	0.42 299	0.30 230

HH	0.68 128	0.33 135	0.83 116	0.53 90	0.34 122	0.92 209	0.45 133	1.79 218	0.74 36	0.71 44	1.13 140	1.60 297	0.83 169	1.95 231	0.39 31	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.17 70	0.19 59	0.19 51

HanStereo	0.68 128	0.33 135	0.83 116	0.53 90	0.34 122	0.92 209	0.45 133	1.79 218	0.74 36	0.71 44	1.13 140	1.60 297	0.83 169	1.95 231	0.39 31	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.17 70	0.19 59	0.19 51

IPLG	0.72 150	0.29 61	1.12 207	0.53 90	0.44 198	0.79 166	0.33 33	1.35 132	1.10 147	1.32 224	1.11 127	0.52 36	0.54 69	3.13 298	0.71 182	0.17 18	0.14 58	0.20 70	0.17 70	0.18 34	0.21 88

DeepStereo_RVC	0.57 60	0.31 104	0.78 89	0.53 90	0.30 63	0.57 69	0.32 29	1.11 71	0.80 52	1.17 148	0.94 69	0.83 112	0.93 212	1.01 85	0.61 154	0.23 170	0.14 58	0.21 93	0.19 103	0.24 187	0.26 178

RAFT-RH_RVC	1.04 262	0.26 19	0.76 80	0.53 90	0.29 51	0.80 167	0.32 29	0.85 15	1.12 156	2.04 349	4.63 386	1.03 179	0.57 78	5.93 355	0.52 109	0.20 99	0.13 17	0.26 225	0.20 129	0.16 11	0.19 51

RAFT-345	0.86 214	0.26 19	0.73 67	0.53 90	0.28 40	0.53 51	0.41 88	0.85 15	1.31 243	1.33 229	2.32 350	0.85 119	0.53 62	5.69 349	0.48 89	0.19 65	0.14 58	0.22 120	0.17 70	0.17 20	0.17 23

iRaftStereo_RVC	0.49 26	0.28 43	0.72 57	0.53 90	0.29 51	0.52 47	0.33 33	1.14 79	0.84 58	0.85 68	0.99 83	0.55 39	0.36 12	0.83 54	0.40 45	0.18 40	0.13 17	0.22 120	0.20 129	0.20 86	0.18 32

ARAFT	0.82 194	0.40 231	1.77 293	0.53 90	0.31 77	0.89 197	0.81 277	2.32 328	1.08 137	1.66 317	1.25 176	1.04 180	0.64 113	1.91 225	0.52 109	0.20 99	0.15 112	0.28 246	0.27 259	0.17 20	0.18 32

DMCA	0.71 145	0.36 188	1.17 227	0.53 90	0.45 201	0.84 188	0.46 139	1.52 158	1.09 144	1.20 170	1.12 130	1.21 218	0.74 135	0.87 62	1.09 253	0.25 208	0.20 209	0.27 234	0.19 103	0.24 187	0.29 217

CBMV_ROB	0.99 252	0.46 255	0.68 49	0.53 90	0.39 162	1.40 294	0.48 152	2.09 287	1.30 236	1.53 294	2.29 349	1.36 258	1.23 292	2.46 273	1.04 250	0.44 334	0.42 353	0.47 343	0.44 342	0.41 295	0.39 283

mmm	0.68 128	0.37 204	0.91 151	0.54 101	0.34 122	0.86 192	0.58 212	1.72 207	1.02 120	1.13 127	1.41 232	0.83 112	0.78 150	0.95 78	0.67 171	0.22 150	0.20 209	0.29 254	0.26 245	0.27 209	0.27 194

11t1	0.57 60	0.30 79	0.84 125	0.54 101	0.30 63	0.83 181	0.41 88	1.34 131	0.79 48	0.88 74	0.82 51	0.70 73	0.70 131	0.96 79	0.67 171	0.21 121	0.21 222	0.20 70	0.16 54	0.21 121	0.26 178

1111x	1.96 354	0.32 118	1.54 281	0.54 101	0.30 63	1.00 229	0.69 246	2.47 349	1.33 247	1.21 176	1.44 237	1.21 218	1.11 272	8.49 392	16.14 410	0.22 150	0.23 254	0.22 120	0.23 214	0.25 197	0.26 178

ToySt	0.73 153	0.35 184	1.64 287	0.54 101	0.37 144	0.92 209	0.81 277	1.21 108	1.03 123	0.86 72	1.12 130	1.31 249	1.01 243	1.04 89	0.88 215	0.19 65	0.20 209	0.24 168	0.24 226	0.27 209	0.28 205

raft_robust	0.71 145	0.32 118	0.75 77	0.54 101	0.28 40	0.54 60	0.35 49	1.54 164	1.24 206	1.18 159	1.07 109	0.73 80	0.53 62	3.65 311	0.40 45	0.19 65	0.16 139	0.20 70	0.22 187	0.21 121	0.19 51

TransformOpticalFlow	0.97 247	0.30 79	0.96 170	0.54 101	0.31 77	0.65 109	0.54 189	1.87 239	1.19 186	1.12 124	1.44 237	1.34 256	0.98 231	6.68 372	0.44 62	0.19 65	0.12 5	0.21 93	0.19 103	0.18 34	0.23 123

CRE-IMP	0.57 60	0.32 118	0.82 108	0.54 101	0.29 51	0.77 161	0.25 4	1.19 100	0.79 48	1.09 113	0.95 70	0.81 98	0.57 78	1.11 109	0.57 138	0.22 150	0.14 58	0.23 147	0.19 103	0.28 224	0.24 142

test_xeample	1.55 326	0.31 104	0.94 160	0.54 101	0.31 77	0.94 214	0.58 212	2.40 338	1.40 277	1.29 213	1.55 267	0.89 133	0.88 196	1.72 198	15.94 409	0.22 150	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.23 158	0.25 161

HSM-Net_RVC	0.91 233	0.31 104	0.60 24	0.54 101	0.31 77	1.15 255	0.60 224	3.76 387	1.30 236	1.57 304	1.75 303	1.67 307	1.01 243	1.61 185	0.90 220	0.23 170	0.17 161	0.19 47	0.18 84	0.20 86	0.22 109
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-Forest	1.29 306	0.40 231	0.74 72	0.54 101	0.37 144	1.55 308	1.26 344	1.82 228	1.39 275	2.22 355	1.81 314	1.64 303	1.02 248	7.65 384	1.20 263	0.39 316	0.37 337	0.39 321	0.34 317	0.37 277	0.34 260
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 48	0.30 79	0.61 28	0.55 111	0.28 40	0.68 124	0.28 17	1.25 117	0.68 23	0.92 78	1.33 205	0.81 98	0.33 10	1.94 228	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	0.55 111	0.52 238	0.43 13	0.38 69	0.98 31	0.63 17	0.44 5	0.56 18	0.46 16	0.59 96	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	0.78 171	0.34 162	0.77 83	0.55 111	0.45 201	2.30 360	0.42 92	2.65 364	1.04 129	1.25 189	1.12 130	1.02 176	0.70 131	0.94 72	0.75 188	0.25 208	0.18 185	0.25 204	0.22 187	0.23 158	0.24 142

BSDual-CNN	0.75 159	0.34 162	0.77 83	0.55 111	0.45 201	1.25 275	0.66 238	2.65 364	1.04 129	1.25 189	1.12 130	1.11 204	0.77 145	0.94 72	0.76 191	0.25 208	0.18 185	0.25 204	0.22 187	0.23 158	0.24 142

hknet	0.82 194	0.34 162	1.15 213	0.55 111	0.39 162	1.25 275	0.66 238	2.65 364	1.10 147	1.25 189	1.12 130	1.58 296	0.85 176	1.41 144	0.79 198	0.23 170	0.18 185	0.25 204	0.22 187	0.23 158	0.24 142

GLC_STEREO	0.41 4	0.27 35	0.43 5	0.55 111	0.24 6	0.47 18	0.30 23	0.81 6	0.64 19	0.53 28	0.74 36	0.50 32	0.31 6	0.65 25	0.45 73	0.18 40	0.20 209	0.23 147	0.19 103	0.21 121	0.21 88

test_3	0.57 60	0.24 9	0.87 138	0.55 111	0.30 63	0.60 83	0.40 80	1.07 51	1.08 137	1.20 170	0.68 25	0.92 143	0.43 23	1.68 192	0.40 45	0.16 7	0.13 17	0.22 120	0.19 103	0.21 121	0.17 23

cross-raft	0.56 48	0.26 19	0.65 42	0.55 111	0.31 77	0.66 115	0.37 62	1.68 191	0.82 53	1.06 110	1.07 109	1.25 231	0.45 29	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	0.76 164	0.31 104	0.74 72	0.55 111	0.28 40	0.70 135	1.72 367	2.57 360	0.90 70	0.75 51	3.03 368	0.57 43	0.43 23	1.10 106	0.49 98	0.19 65	0.14 58	0.17 13	0.18 84	0.17 20	0.21 88

ACVNet	0.66 111	0.33 135	0.74 72	0.55 111	0.37 144	0.80 167	0.47 148	1.46 150	1.11 151	1.01 94	1.31 196	1.07 187	0.91 203	0.82 51	1.09 253	0.22 150	0.19 199	0.21 93	0.18 84	0.23 158	0.19 51

DSFCA	0.95 242	0.38 221	1.23 239	0.55 111	0.66 295	1.50 303	0.93 303	1.58 173	1.24 206	1.59 308	1.16 151	1.48 279	0.95 219	2.96 294	1.20 263	0.31 274	0.28 292	0.25 204	0.26 245	0.29 234	0.26 178

MLCV	0.77 169	0.39 226	1.31 252	0.55 111	0.25 8	0.91 202	0.39 78	1.48 155	1.28 226	1.49 288	1.54 264	1.02 176	0.68 126	2.12 252	0.93 229	0.19 65	0.13 17	0.19 47	0.14 22	0.19 59	0.22 109

CoDeX	0.78 171	0.31 104	1.04 187	0.56 123	0.37 144	1.13 249	0.60 224	2.77 371	1.29 234	1.17 148	1.26 178	0.91 138	0.87 189	1.42 149	0.74 185	0.21 121	0.16 139	0.21 93	0.18 84	0.21 121	0.21 88

DualNet	1.46 318	0.36 188	1.51 272	0.56 123	0.40 171	0.76 152	0.59 216	1.08 56	2.62 371	1.19 164	1.49 247	1.07 187	0.85 176	1.57 172	13.82 402	0.21 121	0.13 17	0.31 267	0.28 268	0.20 86	0.23 123

ffm	0.79 179	0.36 188	1.51 272	0.56 123	0.40 171	0.76 152	0.59 216	1.08 56	2.62 371	1.19 164	1.49 247	1.07 187	0.85 176	1.57 172	0.35 6	0.21 121	0.13 17	0.31 267	0.28 268	0.20 86	0.23 123

ff1	1.88 348	0.36 188	1.51 272	0.56 123	0.40 171	0.76 152	0.59 216	1.08 56	2.62 371	1.19 164	1.49 247	1.07 187	0.85 176	9.88 406	13.82 402	0.21 121	0.13 17	0.31 267	0.28 268	0.20 86	0.23 123

mmx	1.89 351	0.36 188	1.51 272	0.56 123	0.40 171	0.76 152	0.59 216	2.32 328	1.41 280	1.19 164	1.49 247	1.07 187	0.85 176	9.88 406	13.82 402	0.25 208	0.21 222	0.31 267	0.28 268	0.32 257	0.29 217

whm_eth	0.69 137	0.51 275	1.32 254	0.56 123	0.64 286	0.67 120	0.45 133	1.59 178	1.33 247	1.02 98	1.92 328	0.48 25	0.48 44	0.71 30	0.53 118	0.24 188	0.20 209	0.25 204	0.24 226	0.25 197	0.35 268

xxx	1.89 351	0.36 188	1.51 272	0.56 123	0.40 171	0.76 152	0.59 216	2.32 328	1.41 280	1.19 164	1.49 247	1.07 187	0.85 176	9.88 406	13.82 402	0.25 208	0.21 222	0.31 267	0.28 268	0.32 257	0.29 217

LL-Strereo2	0.56 48	0.36 188	0.77 83	0.56 123	0.40 171	0.68 124	0.37 62	1.21 108	0.83 56	0.96 85	0.79 44	0.91 138	0.41 17	1.08 100	0.48 89	0.18 40	0.17 161	0.29 254	0.25 234	0.22 140	0.19 51

SDNR	1.66 333	0.55 287	2.36 331	0.56 123	0.58 264	3.79 391	0.45 133	1.78 215	1.40 277	1.38 251	2.45 357	1.13 208	0.96 221	11.03 412	1.31 278	0.67 367	0.64 380	0.43 333	0.32 303	0.71 361	0.76 362

test_4	0.55 37	0.23 6	0.67 47	0.56 123	0.32 97	0.71 137	0.39 78	0.83 11	0.72 28	0.93 81	1.87 322	0.70 73	0.41 17	1.21 122	0.39 31	0.16 7	0.13 17	0.21 93	0.23 214	0.20 86	0.18 32

iRaft-Stereo_5w	0.89 221	0.31 104	1.04 187	0.56 123	0.47 214	0.47 18	0.68 242	1.19 100	1.08 137	0.80 56	1.35 213	1.46 276	0.90 201	5.11 337	1.16 260	0.18 40	0.15 112	0.22 120	0.19 103	0.21 121	0.24 142

CSP-Net	1.00 255	0.41 240	0.99 175	0.56 123	0.43 191	1.62 317	0.76 261	2.16 302	1.16 177	1.33 229	1.22 166	1.32 253	0.89 198	4.67 331	0.93 229	0.35 299	0.24 262	0.20 70	0.20 129	0.23 158	0.30 230

dd	0.62 93	0.51 275	1.17 227	0.56 123	0.33 110	0.74 145	0.46 139	1.03 44	1.40 277	0.80 56	0.87 58	0.60 49	0.57 78	1.02 87	0.86 211	0.28 253	0.18 185	0.26 225	0.19 103	0.35 268	0.27 194

NRIStereo	0.62 93	0.31 104	0.78 89	0.56 123	0.28 40	0.63 97	0.33 33	1.16 93	0.92 76	1.15 142	0.87 58	0.90 135	0.58 93	2.24 260	0.56 135	0.22 150	0.14 58	0.21 93	0.19 103	0.22 140	0.18 32

ASMatch	0.89 221	0.29 61	0.72 57	0.56 123	0.36 139	0.47 18	0.37 62	1.16 93	0.95 92	1.11 116	3.26 371	0.95 153	0.96 221	4.88 334	0.53 118	0.20 99	0.16 139	0.22 120	0.19 103	0.20 86	0.30 230

GMM-Stereo	0.75 159	0.27 35	0.66 44	0.56 123	0.34 122	0.71 137	0.97 310	1.09 63	0.91 71	1.37 246	1.79 308	1.11 204	0.79 155	2.08 248	0.48 89	0.19 65	0.12 5	0.25 204	0.25 234	0.21 121	0.78 363

BEATNet_4x	0.82 194	0.54 284	2.02 312	0.56 123	0.28 40	1.04 234	0.55 196	2.14 296	1.13 161	1.24 186	1.26 178	1.00 170	0.94 214	1.13 111	1.23 271	0.21 121	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.37 277	0.23 123

CBMV	1.04 262	0.48 263	0.88 140	0.56 123	0.36 139	1.52 305	1.55 358	1.87 239	1.59 322	2.11 352	1.67 292	1.46 276	1.35 310	1.92 226	1.31 278	0.35 299	0.35 329	0.39 321	0.33 312	0.34 267	0.34 260
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CASS	0.67 119	0.36 188	0.84 125	0.57 141	0.28 40	0.82 175	0.43 108	1.62 185	0.92 76	1.39 253	1.28 190	0.87 121	0.84 171	0.88 64	0.59 149	0.36 306	0.19 199	0.26 225	0.22 187	0.29 234	0.43 300
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous_2	1.37 308	0.56 290	0.94 160	0.57 141	0.62 283	1.04 234	0.65 236	1.82 228	1.01 117	1.00 91	0.79 44	1.42 267	1.27 299	1.06 96	0.83 207	0.62 362	0.67 382	1.05 381	9.88 418	1.09 377	0.55 331

RAFT_CTSACE	0.66 111	0.29 61	1.14 211	0.57 141	0.51 235	0.68 124	0.44 125	0.88 19	0.98 103	1.03 102	1.83 315	1.23 226	0.67 123	1.48 160	0.38 28	0.16 7	0.16 139	0.21 93	0.20 129	0.20 86	0.17 23

PFNet+	0.62 93	0.31 104	0.99 175	0.57 141	0.31 77	0.57 69	0.30 23	0.99 36	1.25 212	1.33 229	1.10 120	0.79 90	0.57 78	1.35 134	0.53 118	0.26 225	0.17 161	0.28 246	0.26 245	0.21 121	0.27 194

FTStereo	0.92 236	0.28 43	0.61 28	0.57 141	0.34 122	0.65 109	1.80 374	1.09 63	0.84 58	1.75 324	4.13 381	1.04 180	1.62 332	1.59 178	0.48 89	0.21 121	0.17 161	0.23 147	0.22 187	0.19 59	0.58 339

FENet	0.62 93	0.30 79	0.68 49	0.57 141	0.33 110	0.82 175	0.40 80	1.41 143	1.12 156	1.03 102	0.87 58	0.98 161	0.84 171	1.00 83	0.70 179	0.23 170	0.16 139	0.23 147	0.20 129	0.22 140	0.24 142

cf-r	0.79 179	0.32 118	1.06 192	0.57 141	0.64 286	0.78 162	0.51 166	2.04 277	1.22 202	1.20 170	1.27 185	1.53 288	0.91 203	1.47 158	0.94 234	0.25 208	0.19 199	0.22 120	0.23 214	0.19 59	0.21 88

FADNet_RVC	0.88 219	0.56 290	2.15 321	0.57 141	0.43 191	1.17 265	0.46 139	1.68 191	1.12 156	0.91 77	1.24 174	0.91 138	0.94 214	2.22 258	1.20 263	0.28 253	0.22 232	0.32 279	0.28 268	0.46 317	0.42 296

R-Stereo Train	0.60 88	0.30 79	0.72 57	0.57 141	0.37 144	0.68 124	0.52 174	1.45 148	0.78 42	1.61 310	1.50 254	0.76 83	0.53 62	0.67 27	0.51 103	0.19 65	0.16 139	0.18 33	0.15 30	0.18 34	0.19 51

RAFT-Stereo	0.60 88	0.30 79	0.72 57	0.57 141	0.37 144	0.68 124	0.52 174	1.45 148	0.78 42	1.61 310	1.50 254	0.76 83	0.53 62	0.67 27	0.51 103	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 30	0.30 79	0.58 18	0.58 151	0.48 216	0.59 79	0.78 265	1.19 100	0.60 12	0.49 16	0.54 15	0.43 7	0.55 71	1.32 131	0.36 16	0.18 40	0.18 185	0.24 168	0.21 165	0.23 158	0.23 123

MyStereo06	0.67 119	0.29 61	1.06 192	0.58 151	0.48 216	0.62 89	0.72 254	2.26 320	0.89 66	1.07 111	1.12 130	1.22 222	0.56 76	0.83 54	0.47 85	0.17 18	0.17 161	0.24 168	0.21 165	0.23 158	0.23 123

MyStereo05	0.70 139	0.29 61	1.22 237	0.58 151	0.48 216	0.62 89	0.72 254	1.52 158	1.54 314	1.17 148	0.91 65	0.77 87	0.79 155	1.45 154	0.68 175	0.17 18	0.17 161	0.24 168	0.21 165	0.23 158	0.23 123

MyStereo04	0.71 145	0.30 79	1.28 248	0.58 151	0.48 216	0.59 79	0.78 265	1.74 209	1.49 307	0.94 82	0.91 65	0.74 81	0.86 183	1.59 178	0.69 176	0.18 40	0.18 185	0.24 168	0.21 165	0.23 158	0.23 123

iinet-f	1.04 262	0.50 271	4.24 366	0.58 151	0.43 191	1.78 334	0.70 252	1.29 127	1.16 177	1.25 189	1.42 233	1.57 295	1.42 318	1.47 158	1.70 323	0.26 225	0.23 254	0.20 70	0.20 129	0.26 207	0.26 178

Selective-RAFT	0.55 37	0.29 61	0.85 131	0.58 151	0.28 40	0.91 202	0.34 40	1.00 37	0.96 96	0.59 31	0.64 20	0.80 92	0.76 141	1.34 133	0.51 103	0.21 121	0.15 112	0.17 13	0.15 30	0.19 59	0.19 51

GwcNet-ADL	0.67 119	0.33 135	0.90 148	0.58 151	0.41 181	0.60 83	0.59 216	1.55 166	1.28 226	1.11 116	1.13 140	0.90 135	0.59 96	1.11 109	0.91 222	0.28 253	0.18 185	0.18 33	0.18 84	0.25 197	0.33 253

LCNet	0.73 153	0.30 79	0.58 18	0.58 151	0.31 77	0.68 124	0.53 180	1.09 63	0.94 88	1.19 164	1.34 208	0.96 157	1.32 307	2.50 275	0.46 77	0.19 65	0.13 17	0.21 93	0.25 234	0.28 224	0.69 356

PSM-AAD	0.80 184	0.29 61	0.58 18	0.58 151	0.29 51	0.76 152	1.19 336	1.08 56	0.94 88	1.65 316	1.58 277	0.81 98	2.12 367	1.67 190	0.44 62	0.19 65	0.14 58	0.38 317	0.32 303	0.22 140	0.68 354

test-1	0.56 48	0.28 43	1.13 208	0.58 151	0.34 122	0.60 83	0.38 69	1.56 168	0.98 103	0.80 56	1.02 91	0.83 112	0.52 60	0.64 24	0.46 77	0.17 18	0.16 139	0.20 70	0.17 70	0.20 86	0.26 178

Prome-Stereo	0.76 164	0.29 61	0.57 17	0.58 151	0.33 110	0.58 78	0.94 305	0.98 31	0.92 76	1.46 280	2.45 357	0.91 138	1.38 313	1.60 183	0.44 62	0.19 65	0.13 17	0.19 47	0.18 84	0.20 86	0.87 369

xxxx	1.61 330	0.32 118	0.98 173	0.58 151	0.31 77	1.15 255	0.43 108	2.43 342	1.41 280	1.17 148	1.40 229	1.21 218	0.86 183	1.94 228	16.68 411	0.24 188	0.24 262	0.21 93	0.20 129	0.23 158	0.27 194

dad	0.90 228	0.73 334	1.28 248	0.59 163	0.39 162	0.83 181	0.45 133	1.24 115	1.54 314	1.52 291	1.28 190	1.36 258	0.86 183	2.54 278	0.91 222	0.43 326	0.27 288	0.82 373	0.26 245	0.44 311	0.34 260

KYRaft	0.77 169	0.29 61	0.68 49	0.59 163	0.29 51	0.66 115	0.83 282	1.05 49	0.89 66	1.63 314	2.22 346	1.15 212	0.99 234	1.59 178	0.41 50	0.21 121	0.14 58	0.22 120	0.28 268	0.21 121	1.01 372

CroCo-Stereo	0.42 8	0.33 135	0.83 116	0.59 163	0.28 40	0.26 1	0.33 33	1.22 110	0.85 61	0.43 4	0.49 7	0.65 60	0.46 36	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	0.64 105	0.47 260	1.31 252	0.59 163	0.50 226	0.93 212	0.69 246	1.11 71	0.83 56	0.74 49	0.89 63	0.65 60	0.68 126	1.08 100	0.54 127	0.40 318	0.31 309	0.26 225	0.26 245	0.31 249	0.30 230

222	1.67 334	0.31 104	0.93 154	0.59 163	0.31 77	1.05 237	0.43 108	2.39 336	1.47 302	1.37 246	1.55 267	0.94 150	0.94 214	1.98 234	17.76 412	0.24 188	0.22 232	0.21 93	0.20 129	0.22 140	0.26 178

hitnet-ft	0.84 207	0.38 221	0.75 77	0.59 163	0.44 198	0.99 228	0.47 148	1.61 182	1.38 266	1.21 176	1.22 166	1.82 323	0.99 234	1.87 218	1.09 253	0.33 284	0.29 300	0.34 295	0.27 259	0.36 272	0.33 253

DN-CSS_ROB	0.67 119	0.36 188	1.36 259	0.59 163	0.41 181	0.54 60	0.45 133	1.30 128	0.95 92	1.05 106	1.47 244	0.69 70	0.64 113	1.80 212	0.60 151	0.19 65	0.15 112	0.25 204	0.23 214	0.22 140	0.23 123

ACVNet-DCA	0.59 82	0.34 162	0.63 32	0.60 170	0.27 19	1.16 258	0.51 166	1.58 173	0.91 71	0.60 34	0.80 47	0.47 21	0.87 189	1.48 160	0.35 6	0.21 121	0.13 17	0.25 204	0.15 30	0.23 158	0.25 161

xx1	0.70 139	0.34 162	0.63 32	0.60 170	0.27 19	1.16 258	0.51 166	1.07 51	3.23 383	0.60 34	0.80 47	0.95 153	0.79 155	1.48 160	0.35 6	0.21 121	0.13 17	0.24 168	0.23 214	0.23 158	0.25 161

1test111	0.58 71	0.34 162	0.63 32	0.60 170	0.27 19	1.16 258	0.51 166	1.58 173	0.91 71	0.60 34	0.80 47	0.47 21	0.87 189	0.99 81	0.67 171	0.21 121	0.13 17	0.25 204	0.15 30	0.23 158	0.25 161

cc1	0.68 128	0.34 162	0.63 32	0.60 170	0.27 19	1.16 258	0.51 166	1.07 51	3.23 383	0.60 34	0.80 47	0.47 21	0.87 189	1.48 160	0.35 6	0.21 121	0.13 17	0.25 204	0.15 30	0.19 59	0.23 123

tt1	0.65 109	0.34 162	0.65 42	0.60 170	0.27 19	1.14 252	0.48 152	1.08 56	2.62 371	0.59 31	0.79 44	0.49 29	0.80 161	1.57 172	0.35 6	0.21 121	0.13 17	0.25 204	0.16 54	0.20 86	0.23 123

StereoVision	0.67 119	0.37 204	1.02 183	0.60 170	0.41 181	0.50 38	0.41 88	1.32 130	0.96 96	0.73 48	2.48 359	0.82 104	0.57 78	1.06 96	0.50 101	0.26 225	0.28 292	0.29 254	0.28 268	0.37 277	0.22 109

DCRE	0.85 212	0.28 43	0.76 80	0.60 170	0.49 222	0.59 79	0.53 180	1.04 46	0.92 76	0.80 56	7.34 399	0.87 121	0.57 78	0.78 48	0.43 58	0.16 7	0.17 161	0.19 47	0.17 70	0.18 34	0.22 109

CIPLG	0.67 119	0.37 204	1.17 227	0.60 170	0.51 235	0.75 147	0.48 152	1.26 118	1.11 151	1.43 269	1.58 277	0.64 59	0.48 44	0.94 72	0.78 194	0.24 188	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.29 217

IPLGR_C	0.67 119	0.38 221	1.20 233	0.60 170	0.50 226	0.75 147	0.48 152	1.28 126	1.13 161	1.42 265	1.57 276	0.62 53	0.48 44	0.85 60	0.80 203	0.24 188	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.29 217

ACRE	0.66 111	0.37 204	1.27 247	0.60 170	0.50 226	0.74 145	0.47 148	1.26 118	1.10 147	1.40 259	1.56 272	0.62 53	0.46 36	0.88 64	0.78 194	0.24 188	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.29 217

iResNetv2_ROB	0.88 219	0.43 246	2.62 340	0.60 170	0.38 155	0.94 214	0.67 240	1.88 244	1.38 266	1.27 204	1.45 240	1.26 237	1.05 261	1.92 226	0.64 162	0.24 188	0.15 112	0.19 47	0.14 22	0.24 187	0.21 88

iResNet_ROB	0.82 194	0.36 188	1.13 208	0.60 170	0.37 144	0.91 202	0.38 69	2.41 339	1.61 325	1.35 240	1.35 213	1.25 231	0.97 228	1.75 201	0.88 215	0.21 121	0.14 58	0.17 13	0.12 9	0.19 59	0.30 230

NOSS_ROB	1.29 306	0.49 268	0.68 49	0.60 170	0.40 171	1.09 245	0.77 262	1.94 256	1.44 291	1.04 104	1.46 242	1.10 199	0.81 165	10.57 411	0.78 194	0.46 338	0.43 354	0.48 344	0.45 345	0.45 313	0.43 300

EKT-Stereo	0.56 48	0.33 135	0.84 125	0.61 183	0.64 286	0.51 43	0.48 152	1.14 79	0.95 92	0.74 49	0.89 63	0.77 87	0.42 20	1.18 119	0.42 55	0.23 170	0.17 161	0.21 93	0.18 84	0.20 86	0.26 178

fast-acv-ft	1.00 255	0.48 263	1.85 301	0.61 183	0.52 238	1.77 331	0.69 246	1.52 158	1.47 302	1.34 236	1.85 319	1.73 315	1.24 295	1.62 186	1.56 307	0.27 242	0.28 292	0.28 246	0.28 268	0.28 224	0.31 239

sAnonymous2	0.59 82	0.61 302	1.82 297	0.61 183	0.52 238	0.51 43	0.54 189	0.97 27	0.70 26	0.50 19	0.68 25	0.46 16	0.63 111	0.61 14	0.41 50	0.22 150	0.17 161	0.23 147	0.21 165	0.85 367	0.56 333

CroCo_RVC	0.59 82	0.61 302	1.82 297	0.61 183	0.52 238	0.51 43	0.54 189	0.97 27	0.70 26	0.50 19	0.68 25	0.46 16	0.63 111	0.61 14	0.41 50	0.22 150	0.17 161	0.23 147	0.21 165	0.85 367	0.56 333

HCRNet	0.72 150	0.40 231	0.86 136	0.61 183	0.57 262	0.75 147	0.35 49	1.39 138	1.21 196	1.11 116	0.99 83	1.01 174	0.76 141	2.18 256	0.73 183	0.28 253	0.19 199	0.28 246	0.23 214	0.25 197	0.26 178

DeepPruner_ROB	0.79 179	0.55 287	1.14 211	0.61 183	0.46 208	0.78 162	0.54 189	1.83 230	1.00 114	1.42 265	1.27 185	1.23 226	0.77 145	1.56 170	0.89 217	0.35 299	0.28 292	0.27 234	0.26 245	0.32 257	0.34 260

PS-NSSS	1.02 259	0.62 307	1.17 227	0.61 183	0.58 264	0.91 202	0.79 273	2.02 271	1.19 186	1.17 148	1.68 294	1.00 170	0.85 176	4.43 325	0.86 211	0.38 309	0.31 309	0.52 349	0.32 303	0.52 329	0.45 305

HSM	1.22 293	0.34 162	0.81 99	0.61 183	0.39 162	1.22 271	0.63 233	2.45 344	1.25 212	1.32 224	1.26 178	1.91 325	1.08 265	9.21 397	0.75 188	0.23 170	0.17 161	0.20 70	0.16 54	0.22 140	0.24 142

AE-Stereo	0.58 71	0.29 61	0.81 99	0.62 191	0.41 181	0.69 132	0.46 139	2.49 353	1.25 212	0.49 16	0.77 40	0.69 70	0.46 36	0.61 14	0.42 55	0.17 18	0.16 139	0.21 93	0.20 129	0.19 59	0.18 32

LL-Strereo	1.42 314	0.44 251	2.02 312	0.62 191	1.07 362	0.73 143	0.65 236	2.02 271	1.21 196	1.60 309	1.62 283	2.02 341	2.10 364	9.67 401	1.07 252	0.22 150	0.20 209	0.27 234	0.24 226	0.23 158	0.33 253

gwcnet-sp	0.80 184	0.37 204	1.94 305	0.62 191	0.45 201	1.38 289	0.53 180	1.68 191	1.20 190	1.37 246	1.08 115	0.93 145	0.82 166	1.45 154	0.79 198	0.22 150	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.23 158	0.25 161

scenet	0.80 184	0.37 204	1.94 305	0.62 191	0.45 201	1.38 289	0.53 180	1.68 191	1.20 190	1.37 246	1.08 115	0.93 145	0.82 166	1.45 154	0.79 198	0.22 150	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.23 158	0.25 161

ssnet	0.80 184	0.37 204	1.94 305	0.62 191	0.45 201	1.38 289	0.53 180	1.68 191	1.20 190	1.37 246	1.08 115	0.93 145	0.82 166	1.45 154	0.79 198	0.22 150	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.23 158	0.25 161

CroCo-Stereo Lap2	0.46 19	0.37 204	0.87 138	0.62 191	0.79 329	0.28 2	0.35 49	0.81 6	0.73 29	0.39 3	0.54 15	0.71 79	0.54 69	0.60 13	0.48 89	0.18 40	0.18 185	0.19 47	0.16 54	0.21 121	0.21 88

Sa-1000	0.76 164	0.30 79	0.92 153	0.62 191	0.31 77	0.78 162	0.37 62	2.00 269	1.38 266	1.30 216	2.04 336	0.86 120	0.74 135	1.87 218	0.40 45	0.19 65	0.14 58	0.25 204	0.24 226	0.21 121	0.19 51

GES	0.70 139	0.37 204	1.05 189	0.62 191	0.38 155	0.94 214	0.57 205	2.37 335	0.92 76	1.05 106	1.12 130	0.67 64	0.77 145	1.02 87	0.65 166	0.28 253	0.20 209	0.20 70	0.20 129	0.22 140	0.31 239

UNet	0.86 214	0.36 188	1.52 277	0.62 191	0.74 314	1.56 310	0.49 160	1.55 166	1.12 156	1.28 209	1.10 120	1.52 287	1.10 270	1.69 196	1.14 258	0.24 188	0.18 185	0.25 204	0.21 165	0.25 197	0.25 161

UPFNet	0.84 207	0.34 162	1.09 199	0.62 191	0.74 314	1.25 275	0.78 265	1.69 200	1.20 190	1.39 253	1.13 140	1.30 247	0.87 189	1.73 199	1.22 268	0.24 188	0.26 280	0.24 168	0.23 214	0.26 207	0.20 70

MyStereo8	0.70 139	0.32 118	1.24 242	0.63 201	0.53 243	0.90 200	0.34 40	1.60 180	1.35 252	1.20 170	1.31 196	0.89 133	0.64 113	0.77 41	1.02 248	0.18 40	0.15 112	0.20 70	0.18 84	0.22 140	0.30 230

IGEV_Zeroshot_test	0.59 82	0.33 135	1.11 204	0.63 201	0.37 144	0.41 12	0.33 33	1.80 222	0.79 48	1.04 104	1.10 120	1.06 184	0.43 23	0.87 62	0.48 89	0.18 40	0.13 17	0.19 47	0.18 84	0.20 86	0.23 123

MC-Stereo	0.46 19	0.24 9	0.58 18	0.63 201	0.30 63	0.38 7	0.32 29	0.98 31	0.74 36	0.66 40	0.85 55	0.56 41	0.60 100	1.07 98	0.32 2	0.17 18	0.12 5	0.17 13	0.15 30	0.16 11	0.16 13

PSM-softLoss	0.80 184	0.33 135	0.89 143	0.63 201	0.32 97	0.55 64	0.40 80	1.26 118	0.78 42	1.25 189	1.07 109	0.83 112	0.51 56	5.33 341	0.61 154	0.25 208	0.15 112	0.25 204	0.22 187	0.20 86	0.26 178

KMStereo	0.80 184	0.33 135	0.89 143	0.63 201	0.32 97	0.55 64	0.40 80	1.26 118	0.78 42	1.25 189	1.07 109	0.83 112	0.51 56	5.33 341	0.61 154	0.25 208	0.15 112	0.25 204	0.22 187	0.20 86	0.26 178

SST-Stereo	0.85 212	0.30 79	0.81 99	0.63 201	0.31 77	0.70 135	0.25 4	1.16 93	0.95 92	1.47 281	1.11 127	0.99 166	0.86 183	5.69 349	0.53 118	0.23 170	0.13 17	0.23 147	0.19 103	0.23 158	0.19 51

RAFT_R40	0.84 207	0.30 79	0.83 116	0.63 201	0.31 77	0.66 115	0.43 108	1.15 90	0.99 110	1.47 281	1.10 120	1.00 170	0.84 171	5.44 346	0.53 118	0.23 170	0.13 17	0.23 147	0.20 129	0.23 158	0.19 51

RAFT	0.67 119	0.32 118	0.83 116	0.63 201	0.34 122	0.69 132	0.57 205	1.14 79	0.84 58	1.12 124	1.20 159	1.75 320	0.92 211	1.09 104	0.60 151	0.22 150	0.19 199	0.27 234	0.24 226	0.22 140	0.23 123

ICVP	0.66 111	0.35 184	0.71 56	0.63 201	0.41 181	0.85 191	0.56 202	1.78 215	0.96 96	0.92 78	1.24 174	0.88 127	0.75 140	0.76 40	0.93 229	0.31 274	0.22 232	0.22 120	0.21 165	0.24 187	0.28 205
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SGM_RVC	1.88 348	0.40 231	0.90 148	0.63 201	0.30 63	2.81 373	1.26 344	2.73 369	1.81 343	4.09 389	2.85 365	3.88 383	3.19 384	8.42 391	2.44 348	0.33 284	0.31 309	0.30 263	0.28 268	0.31 249	0.31 239
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	2.36 368	0.60 297	1.05 189	0.63 201	0.51 235	2.58 367	0.99 313	3.46 384	2.21 362	7.38 409	5.06 391	7.50 399	3.10 383	7.02 378	2.54 350	0.44 334	0.44 355	0.45 337	0.40 332	0.43 301	0.45 305
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	1.00 255	0.60 297	0.85 131	0.64 212	0.48 216	1.63 318	0.77 262	2.24 319	1.30 236	1.33 229	1.53 263	0.87 121	0.99 234	3.26 304	0.76 191	0.46 338	0.44 355	0.54 354	0.48 351	0.48 322	0.42 296

SA	0.69 137	0.31 104	0.97 171	0.64 212	0.30 63	0.56 67	0.38 69	1.84 231	1.35 252	0.99 87	1.37 218	0.69 70	0.94 214	1.88 224	0.43 58	0.20 99	0.16 139	0.25 204	0.23 214	0.22 140	0.19 51

pcwnet_v2	0.91 233	0.39 226	2.74 341	0.64 212	0.55 254	0.81 174	0.49 160	2.19 312	1.63 326	1.44 272	1.64 288	1.09 198	0.79 155	1.31 128	0.70 179	0.32 281	0.25 275	0.29 254	0.27 259	0.37 277	0.37 274

MMNet	0.89 221	0.35 184	1.44 265	0.64 212	0.59 270	1.83 337	0.48 152	1.70 203	1.38 266	1.45 278	1.19 158	1.25 231	1.16 278	1.77 203	1.27 276	0.20 99	0.19 199	0.23 147	0.22 187	0.25 197	0.24 142

FADNet-RVC-Resample	0.91 233	0.51 275	2.92 344	0.64 212	0.46 208	1.07 242	0.60 224	1.76 212	1.24 206	1.10 115	0.98 82	1.06 184	0.98 231	2.17 255	0.95 236	0.24 188	0.22 232	0.30 263	0.32 303	0.36 272	0.40 287

FADNet-RVC	0.96 246	0.72 331	2.96 345	0.64 212	0.49 222	0.90 200	0.59 216	1.85 237	1.27 222	0.92 78	0.97 79	1.36 258	0.90 201	2.36 269	1.31 278	0.30 270	0.29 300	0.32 279	0.32 303	0.42 299	0.37 274

ttt	1.26 302	0.36 188	0.79 93	0.65 218	0.42 188	0.94 214	0.57 205	2.33 333	1.38 266	1.25 189	1.65 289	0.92 143	0.78 150	2.64 282	8.73 390	0.30 270	0.28 292	0.26 225	0.25 234	0.29 234	0.32 247

GMStereo_Zeroshot	0.70 139	0.64 311	1.11 204	0.65 218	0.38 155	0.84 188	0.37 62	1.09 63	1.16 177	1.14 140	1.07 109	1.26 237	0.55 71	1.23 123	0.65 166	0.34 291	0.17 161	0.31 267	0.18 84	0.57 341	0.23 123

NINENet	0.81 192	0.40 231	0.89 143	0.65 218	0.53 243	2.30 360	0.42 92	2.12 291	1.13 161	1.20 170	1.27 185	1.02 176	0.70 131	1.26 125	0.75 188	0.29 265	0.24 262	0.31 267	0.21 165	0.27 209	0.26 178

NF-Stereo	0.82 194	0.33 135	0.83 116	0.65 218	0.31 77	0.63 97	0.43 108	1.35 132	0.93 83	1.30 216	1.02 91	0.81 98	0.57 78	5.37 345	0.55 128	0.26 225	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.20 86	0.30 230

OCTAStereo	0.82 194	0.33 135	0.83 116	0.65 218	0.31 77	0.62 89	0.44 125	1.35 132	0.93 83	1.30 216	1.02 91	0.81 98	0.57 78	5.32 340	0.55 128	0.26 225	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.20 86	0.30 230

RE-Stereo	0.82 194	0.33 135	0.84 125	0.65 218	0.31 77	0.63 97	0.44 125	1.35 132	0.93 83	1.30 216	1.02 91	0.80 92	0.57 78	5.34 343	0.55 128	0.26 225	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.20 86	0.31 239

TVStereo	0.82 194	0.33 135	0.84 125	0.65 218	0.31 77	0.63 97	0.44 125	1.35 132	0.93 83	1.30 216	1.02 91	0.80 92	0.57 78	5.34 343	0.55 128	0.26 225	0.14 58	0.24 168	0.20 129	0.20 86	0.31 239

raft+_RVC	0.56 48	0.29 61	0.61 28	0.65 218	0.56 258	0.53 51	0.53 180	1.40 139	1.02 120	0.78 53	1.04 102	0.70 73	0.55 71	1.00 83	0.49 98	0.18 40	0.16 139	0.19 47	0.19 103	0.18 34	0.17 23

RALCasStereoNet	0.58 71	0.34 162	0.77 83	0.65 218	0.64 286	0.64 105	0.51 166	1.06 50	0.99 110	0.71 44	1.06 107	0.77 87	0.44 27	1.38 139	0.52 109	0.20 99	0.18 185	0.18 33	0.16 54	0.20 86	0.22 109

PSMNet-RSSM	0.78 171	0.32 118	0.89 143	0.65 218	0.43 191	0.73 143	0.58 212	2.14 296	1.19 186	1.18 159	1.38 222	1.31 249	1.07 264	1.43 151	0.82 206	0.28 253	0.21 222	0.27 234	0.29 283	0.25 197	0.26 178

GwcNet-RSSM	0.83 203	0.34 162	1.29 251	0.65 218	0.55 254	0.78 162	0.62 228	1.89 246	1.27 222	1.18 159	1.39 224	1.56 293	0.91 203	1.60 183	1.22 268	0.26 225	0.20 209	0.23 147	0.24 226	0.21 121	0.21 88

CFNet	0.99 252	0.40 231	1.23 239	0.65 218	0.43 191	1.03 233	0.49 160	2.01 270	1.35 252	1.02 98	1.39 224	1.10 199	0.86 183	5.47 347	0.89 217	0.24 188	0.18 185	0.28 246	0.27 259	0.27 209	0.22 109

CVANet_RVC	1.10 274	0.49 268	1.15 213	0.65 218	0.54 250	0.93 212	1.00 315	1.69 200	1.36 259	1.42 265	1.39 224	1.24 230	1.17 281	6.22 361	0.80 203	0.35 299	0.24 262	0.35 301	0.30 294	0.44 311	0.32 247

ssnet_v2	0.92 236	0.39 226	1.22 237	0.66 231	0.39 162	1.31 279	0.96 309	2.32 328	1.45 296	1.48 286	1.17 153	1.53 288	0.91 203	1.16 115	1.71 325	0.31 274	0.27 288	0.30 263	0.29 283	0.28 224	0.29 217

DisPM	0.68 128	0.30 79	0.85 131	0.66 231	0.35 137	0.60 83	0.44 125	1.10 69	1.10 147	1.56 301	1.10 120	0.80 92	0.58 93	2.37 272	0.46 77	0.25 208	0.14 58	0.23 147	0.21 165	0.20 86	0.26 178

Wz-Net-LNSev	1.17 284	0.72 331	4.71 370	0.66 231	0.84 341	1.72 322	1.13 327	1.97 263	1.43 289	1.34 236	1.32 201	1.66 305	1.30 304	1.44 153	1.51 303	0.29 265	0.26 280	0.24 168	0.23 214	0.33 262	0.35 268

DAS	0.89 221	0.37 204	1.20 233	0.66 231	0.69 303	0.82 175	0.62 228	1.79 218	1.26 218	1.93 341	1.55 267	0.96 157	1.17 281	2.72 287	0.69 176	0.22 150	0.16 139	0.25 204	0.18 84	0.29 234	0.24 142

SepStereo	0.87 217	0.37 204	1.20 233	0.66 231	0.69 303	0.82 175	0.62 228	1.79 218	1.26 218	1.93 341	1.55 267	0.96 157	1.17 281	2.34 267	0.69 176	0.22 150	0.16 139	0.25 204	0.18 84	0.29 234	0.24 142

AAGNet	1.84 347	0.30 79	0.79 93	0.66 231	0.32 97	0.65 109	0.50 165	1.02 38	1.01 117	1.47 281	1.21 164	0.99 166	1.16 278	2.76 289	22.69 418	0.24 188	0.13 17	0.22 120	0.20 129	0.24 187	0.16 13

GrayStereo	0.83 203	0.28 43	0.62 31	0.66 231	0.37 144	0.76 152	1.79 371	1.19 100	0.91 71	1.98 346	1.89 323	1.07 187	1.76 347	1.43 151	0.50 101	0.20 99	0.15 112	0.19 47	0.21 165	0.18 34	0.41 290

Pruner-Stereo	0.64 105	0.31 104	0.79 93	0.66 231	0.31 77	0.61 87	0.42 92	1.22 110	1.09 144	1.53 294	1.09 118	0.94 150	0.55 71	1.37 138	0.56 135	0.25 208	0.14 58	0.24 168	0.21 165	0.21 121	0.25 161

RALAANet	0.62 93	0.37 204	0.97 171	0.66 231	0.50 226	0.67 120	0.31 25	1.27 122	1.09 144	1.11 116	1.17 153	0.88 127	0.46 36	1.27 127	0.45 73	0.20 99	0.15 112	0.21 93	0.18 84	0.27 209	0.19 51

sCroCo_RVC	0.51 32	0.43 246	1.15 213	0.66 231	0.60 274	0.52 47	0.40 80	0.93 21	0.64 19	0.45 9	0.76 37	0.49 29	0.49 54	0.65 25	0.49 98	0.27 242	0.28 292	0.23 147	0.22 187	0.29 234	0.28 205

FADNet	0.98 250	0.64 311	2.57 336	0.66 231	0.55 254	0.95 220	0.57 205	1.91 250	1.38 266	0.94 82	1.02 91	1.36 258	1.00 240	2.69 285	0.97 240	0.34 291	0.34 324	0.31 267	0.34 317	0.61 350	0.42 296

UCFNet_RVC	0.72 150	0.37 204	0.59 22	0.66 231	0.41 181	0.89 197	0.68 242	1.78 215	1.15 172	1.01 94	1.20 159	1.22 222	0.95 219	1.07 98	0.66 170	0.28 253	0.21 222	0.34 295	0.31 298	0.33 262	0.29 217

StereoDRNet-Refined	0.84 207	0.43 246	1.01 181	0.66 231	0.43 191	1.32 280	0.49 160	1.64 186	1.24 206	1.53 294	1.45 240	1.49 281	0.97 228	1.32 131	1.31 278	0.21 121	0.17 161	0.27 234	0.25 234	0.25 197	0.34 260
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GANet-ADL	0.63 102	0.38 221	0.82 108	0.67 244	0.41 181	0.68 124	0.51 166	1.64 186	1.16 177	0.98 86	1.10 120	0.90 135	0.58 93	0.81 49	0.63 159	0.27 242	0.18 185	0.18 33	0.16 54	0.23 158	0.27 194

IRAFT_RVC	0.90 228	0.30 79	0.89 143	0.67 244	0.31 77	0.64 105	1.00 315	1.40 139	0.97 100	1.23 182	1.04 102	1.00 170	0.96 221	5.77 352	0.57 138	0.24 188	0.13 17	0.25 204	0.21 165	0.20 86	0.21 88

GEStereo_RVC	0.93 241	0.40 231	1.15 213	0.67 244	0.50 226	0.95 220	0.78 265	2.73 369	1.21 196	1.20 170	1.12 130	1.25 231	0.91 203	3.21 301	0.95 236	0.31 274	0.20 209	0.23 147	0.20 129	0.28 224	0.31 239

Anonymous	0.56 48	0.41 240	1.05 189	0.67 244	0.73 310	0.65 109	0.68 242	1.12 73	0.79 48	0.48 13	0.60 19	0.42 5	0.60 100	0.81 49	0.55 128	0.26 225	0.24 262	0.21 93	0.21 165	0.41 295	0.30 230

GANet-RSSM	0.78 171	0.31 104	0.90 148	0.67 244	0.58 264	0.80 167	0.62 228	2.04 277	1.15 172	1.11 116	1.27 185	1.26 237	1.18 288	1.68 192	0.74 185	0.26 225	0.21 222	0.22 120	0.22 187	0.23 158	0.23 123

CFNet-ft	0.78 171	0.36 188	0.74 72	0.67 244	0.56 258	0.86 192	0.54 189	1.46 150	1.17 181	1.01 94	1.28 190	1.68 309	1.03 250	1.57 172	0.95 236	0.27 242	0.21 222	0.33 287	0.26 245	0.31 249	0.26 178

PA-Net	1.14 279	0.63 308	2.12 319	0.67 244	0.75 317	1.19 268	0.91 298	1.91 250	1.46 301	1.18 159	1.23 170	1.33 255	1.17 281	4.31 323	1.41 291	0.29 265	0.46 361	0.33 287	0.50 356	0.33 262	0.57 336
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.78 171	0.36 188	0.74 72	0.67 244	0.56 258	0.86 192	0.54 189	1.46 150	1.17 181	1.01 94	1.28 190	1.68 309	1.03 250	1.57 172	0.95 236	0.27 242	0.21 222	0.33 287	0.26 245	0.31 249	0.26 178

NaN_ROB	1.23 297	0.63 308	1.76 292	0.67 244	0.50 226	1.59 314	2.00 378	1.87 239	1.52 310	2.14 354	1.26 178	1.40 265	1.09 267	4.60 329	1.75 326	0.28 253	0.34 324	0.28 246	0.29 283	0.30 244	0.37 274

coex-ft	8.35 407	2.39 400	100.24 435	0.68 253	0.54 250	1.77 331	1.57 360	1.71 204	11.00 406	18.91 421	3.76 377	3.85 382	8.23 408	3.29 305	6.58 382	0.31 274	0.31 309	0.32 279	0.31 298	0.69 358	0.57 336

PFNet	0.92 236	0.28 43	1.20 233	0.68 253	0.32 97	0.62 89	0.55 196	1.27 122	1.01 117	1.47 281	1.09 118	0.97 160	0.68 126	6.58 369	0.59 149	0.21 121	0.13 17	0.24 168	0.19 103	0.20 86	0.20 70

raftrobust	0.55 37	0.27 35	0.63 32	0.68 253	0.69 303	0.50 38	0.34 40	1.08 56	0.97 100	1.32 224	0.88 61	0.62 53	0.80 161	0.82 51	0.44 62	0.20 99	0.16 139	0.16 8	0.14 22	0.15 4	0.18 32

RAFT + AFF	1.07 270	0.47 260	1.36 259	0.68 253	0.50 226	1.20 269	1.22 339	2.58 361	1.26 218	1.33 229	1.56 272	1.19 215	1.49 326	3.89 318	1.01 246	0.22 150	0.26 280	0.30 263	0.27 259	0.29 234	0.32 247

psm_up	0.83 203	0.37 204	0.88 140	0.68 253	0.59 270	1.05 237	0.92 300	1.68 191	1.17 181	1.41 261	1.22 166	1.30 247	1.31 305	1.39 141	0.89 217	0.27 242	0.30 304	0.31 267	0.27 259	0.28 224	0.28 205

EDNetEfficientorigin	10.59 410	1.52 382	177.33 436	0.68 253	0.54 250	1.66 320	1.20 338	1.94 256	3.39 386	4.69 398	3.37 372	3.08 376	2.79 381	3.25 303	3.63 363	0.26 225	0.24 262	0.33 287	0.28 268	0.85 367	0.87 369

DMCA-RVC	0.83 203	0.46 255	2.19 324	0.68 253	0.49 222	0.84 188	0.48 152	1.44 146	1.07 134	1.56 301	1.04 102	1.29 245	0.86 183	1.49 166	0.92 226	0.27 242	0.22 232	0.35 301	0.28 268	0.32 257	0.28 205

STTStereo	0.82 194	0.53 281	1.53 280	0.68 253	0.56 258	0.88 196	0.56 202	1.57 171	1.14 167	1.39 253	1.10 120	1.26 237	0.84 171	1.49 166	0.90 220	0.29 265	0.28 292	0.33 287	0.40 332	0.33 262	0.37 274

ADCP+	2.12 361	0.56 290	10.01 391	0.68 253	0.91 346	2.25 358	1.04 318	1.92 254	1.50 309	1.58 305	1.34 208	1.73 315	1.62 332	2.27 263	13.20 399	0.25 208	0.22 232	0.32 279	0.29 283	0.38 283	0.34 260

pmcnn	2.84 381	0.46 255	5.19 373	0.68 253	0.42 188	1.55 308	1.16 333	2.32 328	1.60 324	2.72 370	7.49 400	17.96 415	1.48 325	6.04 358	6.64 383	0.18 40	0.15 112	0.15 3	0.12 9	0.20 86	0.20 70

Wz-Net-MNSev	1.21 292	0.66 318	3.44 356	0.69 263	0.73 310	1.93 344	1.44 353	2.16 302	1.59 322	1.85 335	1.49 247	1.50 283	1.34 309	2.05 246	1.54 306	0.27 242	0.24 262	0.28 246	0.28 268	0.35 268	0.32 247

CRFU-Net	0.90 228	0.42 242	1.10 202	0.69 263	0.59 270	1.76 329	0.84 284	2.33 333	0.92 76	1.45 278	1.20 159	1.62 299	1.25 296	1.38 139	0.94 234	0.28 253	0.23 254	0.22 120	0.19 103	0.24 187	0.27 194

RAFT+CT+SA	0.63 102	0.30 79	0.73 67	0.69 263	0.37 144	0.40 9	0.55 196	1.93 255	1.04 129	0.72 47	1.23 170	0.62 53	0.69 129	1.69 196	0.42 55	0.19 65	0.13 17	0.22 120	0.22 187	0.21 121	0.19 51

test_5	0.70 139	0.32 118	0.99 175	0.69 263	0.50 226	0.89 197	0.51 166	1.88 244	1.14 167	0.78 53	1.13 140	1.04 180	0.89 198	1.59 178	0.46 77	0.19 65	0.14 58	0.23 147	0.22 187	0.22 140	0.20 70

delet	0.90 228	0.34 162	1.15 213	0.69 263	0.66 295	1.63 318	0.81 277	1.95 259	1.49 307	1.42 265	1.38 222	1.29 245	0.91 203	1.78 205	1.18 261	0.22 150	0.22 232	0.24 168	0.25 234	0.22 140	0.24 142

TDLM	1.08 272	0.50 271	1.01 181	0.69 263	0.54 250	0.91 202	1.40 351	1.60 180	1.36 259	1.17 148	1.40 229	1.07 187	1.00 240	6.19 359	0.85 210	0.34 291	0.22 232	0.35 301	0.26 245	0.38 283	0.29 217

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 207	0.46 255	1.40 264	0.69 263	0.61 279	0.95 220	0.52 174	1.68 191	1.21 196	1.39 253	1.15 150	1.42 267	0.88 196	1.78 205	0.93 229	0.26 225	0.23 254	0.27 234	0.27 259	0.30 244	0.39 283
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	1.22 293	0.60 297	1.94 305	0.69 263	0.46 208	0.75 147	0.69 246	1.51 156	1.57 320	1.36 245	1.90 325	1.51 285	0.87 189	7.23 379	1.89 332	0.26 225	0.19 199	0.19 47	0.16 54	0.23 158	0.37 274

SANet	2.26 366	0.70 326	6.94 379	0.69 263	0.46 208	2.76 372	1.76 369	2.61 362	5.84 402	2.45 363	3.52 375	3.71 380	3.38 389	5.90 353	2.14 339	0.34 291	0.31 309	0.32 279	0.29 283	0.54 336	0.43 300

psmorigin	1.69 338	0.74 336	13.13 399	0.70 272	0.60 274	1.16 258	0.79 273	1.69 200	1.25 212	2.07 351	1.77 306	2.23 349	1.51 327	2.14 253	1.45 295	0.39 316	0.41 348	0.34 295	0.33 312	0.45 313	0.63 348

ADCL	1.82 345	0.70 326	4.57 369	0.70 272	0.63 285	2.56 366	1.77 370	2.08 285	1.77 336	1.95 345	1.89 323	2.04 346	1.88 354	2.36 269	9.55 394	0.27 242	0.25 275	0.35 301	0.32 303	0.39 287	0.39 283

LALA_ROB	1.06 266	0.66 318	1.37 262	0.70 272	0.53 243	1.61 315	1.25 343	1.81 225	1.48 306	1.82 332	1.40 229	1.93 329	1.03 250	1.68 192	1.69 321	0.38 309	0.28 292	0.43 333	0.37 327	0.43 301	0.38 280

Wz-Net-SNSev	1.68 336	1.45 378	8.71 388	0.71 275	0.67 299	1.35 287	1.51 354	2.15 300	1.47 302	1.51 289	1.68 294	2.27 352	1.38 313	4.23 320	2.36 347	0.32 281	0.29 300	0.31 267	0.33 312	0.43 301	0.39 283

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 273	0.46 255	2.61 339	0.71 275	0.65 292	2.00 348	0.78 265	2.07 284	1.47 302	1.62 312	1.47 244	1.53 288	1.29 301	2.10 250	1.65 319	0.24 188	0.14 58	0.20 70	0.16 54	0.28 224	0.28 205

PSMNet-ADL	0.75 159	0.36 188	0.69 53	0.71 275	0.47 214	1.13 249	0.46 139	1.47 153	1.07 134	0.85 68	1.18 155	1.31 249	0.94 214	1.56 170	1.06 251	0.34 291	0.22 232	0.22 120	0.23 214	0.27 209	0.36 271

DLCB_ROB	0.92 236	0.43 246	0.95 163	0.71 275	0.55 254	1.11 246	0.83 282	1.61 182	1.32 245	1.67 318	1.66 290	1.70 312	0.93 212	1.96 233	1.34 283	0.26 225	0.25 275	0.27 234	0.28 268	0.28 224	0.28 205

MSMD_ROB	2.08 358	0.61 302	1.15 213	0.71 275	0.62 283	4.00 393	0.93 303	1.94 256	1.79 341	4.71 399	4.60 385	8.14 403	3.87 394	3.75 315	1.65 319	0.54 354	0.48 364	0.55 359	0.58 366	0.53 334	0.52 322

Wz-Net-TNSev	2.10 359	2.71 408	9.30 389	0.72 280	0.65 292	2.41 364	1.81 375	2.45 344	1.77 336	1.62 312	1.56 272	2.56 365	2.01 358	5.30 339	4.46 370	0.41 321	0.38 340	0.33 287	0.37 327	0.54 336	0.64 349

rafts_anoy	0.55 37	0.32 118	0.66 44	0.72 280	0.61 279	0.53 51	0.40 80	1.24 115	1.06 133	0.85 68	0.83 52	0.67 64	0.53 62	0.77 41	0.55 128	0.20 99	0.15 112	0.25 204	0.26 245	0.22 140	0.21 88

aanetorigin	1.26 302	0.85 345	3.00 346	0.72 280	0.80 331	1.08 243	1.05 319	1.12 73	1.39 275	3.53 387	2.60 360	1.72 313	1.73 345	1.98 234	1.77 329	0.26 225	0.24 262	0.26 225	0.25 234	0.38 283	0.51 320

SuperB	2.50 373	0.72 331	18.07 409	0.72 280	0.53 243	1.85 338	0.86 290	1.80 222	2.40 365	1.54 297	1.42 233	1.13 208	1.17 281	4.18 319	4.80 374	0.25 208	0.20 209	0.23 147	0.19 103	7.64 418	0.38 280

iResNet	0.80 184	0.45 252	1.47 268	0.72 280	0.31 77	0.96 225	0.64 234	1.80 222	1.28 226	1.31 222	1.48 246	0.94 150	0.78 150	1.77 203	0.99 241	0.19 65	0.14 58	0.18 33	0.15 30	0.22 140	0.27 194

FBW_ROB	1.78 341	0.66 318	1.90 304	0.72 280	0.66 295	1.79 335	1.07 321	2.79 374	1.77 336	1.84 333	1.79 308	1.98 336	1.37 312	12.42 414	2.22 341	0.36 306	0.38 340	0.57 363	0.39 330	0.46 317	0.51 320

ETE_ROB	1.01 258	0.69 324	1.49 270	0.72 280	0.50 226	1.15 255	1.12 325	1.91 250	1.24 206	1.94 343	1.50 254	1.73 315	1.06 262	1.78 205	1.33 282	0.33 284	0.26 280	0.38 317	0.34 317	0.40 291	0.44 303

acv_ft	0.78 171	0.33 135	1.10 202	0.73 287	0.86 343	1.23 273	0.57 205	1.65 189	1.11 151	1.31 222	1.31 196	1.07 187	0.91 203	0.82 51	1.35 285	0.22 150	0.19 199	0.21 93	0.18 84	0.22 140	0.19 51

edge stereo	1.15 281	0.54 284	1.50 271	0.73 287	0.66 295	1.18 267	0.84 284	2.13 295	1.41 280	1.73 323	1.84 316	2.53 364	1.46 322	2.46 273	1.35 285	0.43 326	0.41 348	0.54 354	0.36 323	0.43 301	0.50 315

RASNet	1.16 282	0.34 162	1.11 204	0.73 287	0.86 343	1.00 229	0.60 224	1.56 168	1.43 289	1.07 111	1.37 218	2.08 348	1.44 321	7.00 377	1.56 307	0.20 99	0.17 161	0.17 13	0.19 103	0.19 59	0.19 51

RYNet	1.24 300	0.52 279	1.57 284	0.73 287	0.97 357	1.74 327	0.95 308	2.09 287	1.54 314	1.44 272	1.18 155	1.94 333	1.29 301	4.57 328	1.93 333	0.27 242	0.23 254	0.35 301	0.27 259	0.57 341	0.59 341

DPSNet	1.91 353	0.64 311	5.95 374	0.73 287	0.59 270	2.04 351	1.61 362	3.84 388	1.96 352	1.54 297	1.39 224	2.27 352	3.32 387	4.95 335	4.79 372	0.50 350	0.31 309	0.29 254	0.26 245	0.67 356	0.54 325

DISCO	1.06 266	0.37 204	1.19 232	0.73 287	0.46 208	2.04 351	0.84 284	2.26 320	1.54 314	1.25 189	1.36 217	2.38 359	1.08 265	2.60 281	1.62 313	0.24 188	0.19 199	0.22 120	0.20 129	0.32 257	0.29 217

ac_64	0.86 214	0.32 118	1.02 183	0.74 293	0.60 274	1.04 234	0.53 180	2.20 315	0.99 110	1.23 182	1.11 127	1.96 335	1.06 262	2.01 239	1.01 246	0.30 270	0.22 232	0.24 168	0.23 214	0.22 140	0.22 109

FAT-Stereo	1.10 274	0.43 246	1.46 267	0.74 293	0.60 274	1.13 249	0.92 300	2.06 282	1.71 332	1.75 324	2.00 333	2.02 341	1.47 324	2.02 241	1.26 275	0.44 334	0.36 333	0.34 295	0.29 283	0.36 272	0.57 336

ADCPNet	1.97 355	0.78 337	9.38 390	0.74 293	0.61 279	2.73 371	1.36 349	2.11 290	1.66 328	1.92 339	1.70 297	2.45 362	2.07 362	2.50 275	6.84 384	0.38 309	0.38 340	0.38 317	0.43 340	0.47 321	0.50 315

GANet	1.41 312	0.52 279	1.18 231	0.74 293	0.48 216	1.40 294	1.69 363	1.87 239	1.28 226	1.56 301	2.39 353	1.56 293	1.25 296	9.13 395	1.20 263	0.31 274	0.32 319	0.34 295	0.29 283	0.40 291	0.33 253

SGM-ForestM	7.81 406	0.48 263	11.02 395	0.74 293	0.40 171	16.83 415	12.72 413	7.91 410	8.13 404	11.53 413	10.25 408	22.44 423	14.01 412	17.02 416	20.52 414	0.38 309	0.39 345	0.37 313	0.36 323	0.37 277	0.38 280

CSAN	1.61 330	0.67 321	3.24 353	0.74 293	0.52 238	1.77 331	1.74 368	1.98 264	1.94 350	2.47 366	2.33 351	1.93 329	2.04 361	6.45 368	1.95 335	0.43 326	0.36 333	0.41 331	0.42 337	0.43 301	0.44 303

WCMA_ROB	2.05 356	0.55 287	1.77 293	0.74 293	0.61 279	2.24 357	1.56 359	2.17 309	1.79 341	4.16 393	6.36 395	5.66 394	4.66 398	3.19 300	2.77 353	0.55 357	0.45 357	0.40 327	0.43 340	0.48 322	0.50 315

ADCMid	2.11 360	0.90 347	8.39 386	0.75 300	0.69 303	1.98 346	1.14 330	2.18 310	1.67 329	2.85 374	1.85 319	2.35 358	2.02 360	2.35 268	10.58 397	0.34 291	0.32 319	0.39 321	0.44 342	0.51 328	0.53 324

FC-DCNN	2.88 384	0.61 302	1.15 213	0.75 300	0.57 262	2.85 376	1.05 319	3.44 383	2.64 375	6.93 406	7.63 401	9.86 408	7.02 406	5.76 351	4.31 369	0.54 354	0.48 364	0.51 348	0.50 356	0.53 334	0.52 322

AdaStereo	0.74 156	0.48 263	0.86 136	0.75 300	0.38 155	0.94 214	0.56 202	2.05 281	1.24 206	1.15 142	1.22 166	1.07 187	0.67 123	1.05 92	0.73 183	0.33 284	0.16 139	0.32 279	0.22 187	0.29 234	0.23 123
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	1.07 270	0.49 268	1.95 309	0.75 300	0.81 335	1.61 315	0.78 265	2.26 320	1.53 312	1.84 333	1.35 213	1.42 267	1.04 256	2.26 262	1.61 311	0.28 253	0.23 254	0.31 267	0.30 294	0.33 262	0.33 253

XPNet_ROB	1.02 259	0.56 290	1.33 256	0.75 300	0.58 264	1.11 246	1.13 327	1.77 213	1.29 234	1.88 336	1.43 235	1.63 302	1.13 277	2.04 242	1.69 321	0.40 318	0.31 309	0.33 287	0.29 283	0.37 277	0.37 274

PSMNet_ROB	0.95 242	0.57 295	1.45 266	0.75 300	0.64 286	1.28 278	1.12 325	1.84 231	1.15 172	1.16 146	1.29 194	1.44 271	0.89 198	1.74 200	1.70 323	0.33 284	0.25 275	0.37 313	0.39 330	0.36 272	0.32 247

FINET	1.54 325	0.67 321	7.28 380	0.76 306	0.97 357	1.42 299	1.38 350	2.80 376	3.12 382	1.23 182	1.68 294	1.04 180	1.11 272	3.35 307	1.78 330	0.43 326	0.37 337	0.32 279	0.29 283	0.43 301	0.41 290

ADCRef	1.50 322	0.61 302	3.83 361	0.76 306	0.77 323	1.91 342	0.77 262	2.16 302	1.34 249	1.63 314	1.59 281	1.35 257	1.40 316	1.79 210	8.32 389	0.25 208	0.21 222	0.32 279	0.31 298	0.31 249	0.32 247

TRStereo	0.67 119	0.71 328	1.06 192	0.77 308	0.68 300	0.53 51	0.38 69	2.52 357	0.96 96	0.81 60	0.84 53	0.87 121	0.39 15	1.16 115	0.46 77	0.24 188	0.17 161	0.23 147	0.24 226	0.18 34	0.20 70

EDNetEfficient	2.40 371	1.14 365	8.59 387	0.77 308	0.73 310	1.06 240	1.53 357	1.54 164	4.06 393	4.87 400	2.81 363	2.23 349	3.53 390	3.04 296	9.65 395	0.27 242	0.24 262	0.27 234	0.31 298	0.70 359	0.67 351

PWC_ROB	1.39 310	0.93 353	4.07 364	0.77 308	0.83 338	1.16 258	0.53 180	1.87 239	2.01 354	2.36 359	3.06 369	1.65 304	1.60 331	2.65 284	2.29 345	0.34 291	0.23 254	0.36 311	0.25 234	0.39 287	0.49 312

NCCL2	1.06 266	0.64 311	1.35 257	0.78 311	0.58 264	1.32 280	1.69 363	1.89 246	1.38 266	1.52 291	1.20 159	1.91 325	1.17 281	1.79 210	1.50 301	0.35 299	0.31 309	0.45 337	0.44 342	0.41 295	0.45 305

NVstereo2D	0.99 252	0.45 252	2.21 325	0.79 312	0.75 317	1.20 269	0.86 290	1.98 264	1.41 280	1.02 98	1.18 155	1.31 249	0.97 228	2.25 261	0.93 229	0.45 337	0.22 232	0.39 321	0.25 234	0.59 344	0.68 354

ADLNet2	0.92 236	0.37 204	1.25 244	0.80 313	0.65 292	1.12 248	0.75 259	1.95 259	1.42 288	1.26 199	1.67 292	1.68 309	1.04 256	1.80 212	1.23 271	0.25 208	0.22 232	0.21 93	0.22 187	0.27 209	0.31 239

LMCR-Stereo	0.87 217	0.50 271	0.99 175	0.80 313	0.43 191	1.32 280	0.55 196	2.79 374	1.03 123	1.55 300	1.49 247	0.74 81	1.01 243	1.76 202	0.99 241	0.30 270	0.17 161	0.22 120	0.18 84	0.31 249	0.22 109

StereoDRNet	1.05 265	0.53 281	2.21 325	0.80 313	0.93 350	1.50 303	0.90 295	2.06 282	1.44 291	1.68 319	1.20 159	1.48 279	0.99 234	1.86 217	1.60 310	0.29 265	0.24 262	0.29 254	0.28 268	0.35 268	0.33 253

XX-TBD	0.47 22	0.71 328	0.39 1	0.81 316	0.25 8	0.57 69	0.26 10	0.73 3	1.30 236	0.78 53	1.01 89	0.45 15	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	1.19 288	0.71 328	1.36 259	0.81 316	0.75 317	1.72 322	1.13 327	1.98 264	1.31 243	1.52 291	1.84 316	1.75 320	1.36 311	2.01 239	2.04 336	0.57 359	0.54 372	0.57 363	0.56 364	0.60 347	0.60 344

GwcNet	1.26 302	0.63 308	5.13 372	0.81 316	1.15 371	1.73 325	0.69 246	1.84 231	1.53 312	1.51 289	1.71 299	1.72 313	1.09 267	2.20 257	1.61 311	0.31 274	0.30 304	0.29 254	0.27 259	0.30 244	0.41 290

Anonymous Stereo	1.42 314	0.90 347	3.93 362	0.81 316	0.83 338	1.06 240	1.90 377	1.81 225	1.52 310	1.75 324	1.44 237	1.28 243	0.87 189	5.94 356	1.94 334	0.38 309	0.39 345	0.38 317	0.41 336	0.45 313	0.50 315

TestStereo1	0.66 111	0.29 61	0.95 163	0.82 320	0.32 97	0.47 18	0.43 108	1.52 158	1.22 202	0.99 87	1.32 201	0.65 60	0.76 141	1.78 205	0.44 62	0.20 99	0.16 139	0.22 120	0.19 103	0.21 121	0.20 70

SA-5K	0.66 111	0.29 61	0.95 163	0.82 320	0.32 97	0.47 18	0.43 108	1.52 158	1.22 202	0.99 87	1.32 201	0.65 60	0.76 141	1.78 205	0.44 62	0.20 99	0.16 139	0.22 120	0.19 103	0.21 121	0.20 70

UDGNet	0.75 159	1.23 371	0.99 175	0.82 320	0.42 188	0.76 152	0.38 69	0.98 31	1.37 264	0.83 63	0.88 61	0.70 73	0.60 100	1.25 124	0.57 138	0.57 359	0.19 199	1.03 380	0.26 245	0.79 366	0.35 268

HGLStereo	0.89 221	0.42 242	1.15 213	0.82 320	1.03 360	1.16 258	0.57 205	1.68 191	1.28 226	1.26 199	1.62 283	1.13 208	1.31 305	1.85 214	1.11 257	0.25 208	0.24 262	0.24 168	0.22 187	0.24 187	0.29 217

SACVNet	0.89 221	0.51 275	1.08 198	0.83 324	0.58 264	0.83 181	0.78 265	1.84 231	1.17 181	1.39 253	1.33 205	1.25 231	1.01 243	2.31 266	0.92 226	0.35 299	0.26 280	0.31 267	0.29 283	0.35 268	0.48 311

Syn2CoEx	1.23 297	0.80 338	3.07 348	0.83 324	0.68 300	1.39 292	0.87 292	2.23 317	1.57 320	1.28 209	1.58 277	1.42 267	1.57 330	3.79 316	1.48 300	0.36 306	0.32 319	0.34 295	0.30 294	0.30 244	0.41 290

S-Stereo	1.17 284	0.48 263	2.25 328	0.83 324	0.81 335	1.22 271	1.17 334	2.12 291	2.08 357	1.47 281	2.13 341	1.55 291	1.16 278	2.09 249	1.46 297	0.42 325	0.40 347	0.35 301	0.32 303	0.45 313	0.73 358

LE_ROB	8.35 407	0.47 260	27.42 422	0.83 324	0.34 122	2.84 375	3.36 404	4.03 391	27.04 423	25.20 423	8.72 406	8.55 405	27.35 423	7.37 381	22.13 415	0.22 150	0.20 209	0.20 70	0.21 165	0.25 197	0.25 161

AASNet	0.80 184	0.39 226	1.16 226	0.84 328	0.80 331	1.14 252	0.59 216	2.12 291	1.21 196	1.26 199	1.26 178	0.93 145	0.77 145	0.84 57	1.23 271	0.28 253	0.24 262	0.24 168	0.20 129	0.28 224	0.27 194

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 343	1.11 364	4.33 367	0.84 328	0.77 323	3.70 386	2.41 397	2.04 277	1.85 345	1.75 324	1.90 325	1.92 328	1.25 296	7.33 380	1.45 295	0.47 342	0.47 362	0.53 353	0.77 376	0.50 326	0.55 331

XX-Stereo	0.97 247	0.28 43	8.28 384	0.85 330	0.70 309	0.44 15	0.22 2	1.07 51	0.69 25	0.66 40	1.56 272	1.38 263	0.38 14	1.36 135	0.38 28	0.21 121	0.14 58	0.20 70	0.19 103	0.19 59	0.16 13

FCDSN-DC	2.47 372	0.65 317	1.00 180	0.85 330	0.75 317	2.26 359	0.97 310	2.31 327	1.83 344	5.52 405	7.65 402	7.72 402	7.70 407	4.43 325	2.64 351	0.52 352	0.48 364	0.52 349	0.52 359	0.57 341	0.59 341
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	2.35 367	1.26 372	6.54 377	0.85 330	0.77 323	2.18 355	1.79 371	2.47 349	2.20 361	2.80 373	2.14 343	2.38 359	2.09 363	2.81 290	13.83 406	0.43 326	0.41 348	0.40 327	0.45 345	0.59 344	0.67 351

AACVNet	0.90 228	0.40 231	0.98 173	0.86 333	0.40 171	0.80 167	0.49 160	1.81 225	0.86 63	1.11 116	1.34 208	1.32 253	0.99 234	4.23 320	0.86 211	0.26 225	0.22 232	0.28 246	0.22 187	0.30 244	0.28 205

APVNet	1.11 276	0.59 296	1.95 309	0.87 334	0.77 323	1.90 341	0.82 281	2.03 275	1.15 172	1.14 140	1.43 235	1.55 291	1.12 276	3.03 295	1.62 313	0.32 281	0.34 324	0.42 332	0.36 323	0.36 272	0.41 290

stereogan	1.22 293	0.45 252	2.03 314	0.87 334	0.85 342	2.52 365	0.72 254	1.98 264	1.78 339	1.92 339	1.94 329	2.31 356	1.42 318	2.10 250	1.14 258	0.38 309	0.36 333	0.39 321	0.32 303	0.52 329	0.49 312

ADLNet	0.89 221	0.39 226	1.09 199	0.88 336	0.73 310	1.24 274	0.75 259	2.02 271	1.41 280	1.58 305	1.37 218	1.26 237	1.00 240	1.31 128	1.18 261	0.28 253	0.21 222	0.26 225	0.26 245	0.29 234	0.36 271

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 284	1.06 359	1.28 248	0.88 336	0.69 303	1.92 343	0.92 300	1.71 204	1.14 167	1.17 148	1.26 178	1.49 281	0.80 161	2.04 242	0.86 211	2.02 387	0.34 324	0.79 372	0.36 323	1.38 383	1.33 383

AF-Net	1.23 297	0.56 290	2.31 329	0.88 336	0.93 350	1.41 296	0.73 257	2.27 324	1.71 332	1.76 328	2.42 355	2.00 338	1.70 341	1.98 234	1.62 313	0.50 350	0.29 300	0.49 346	0.33 312	0.40 291	0.34 260

NCC-stereo	1.20 290	0.60 297	1.84 299	0.88 336	0.95 354	1.32 280	0.94 305	2.14 296	1.36 259	1.43 269	1.79 308	1.93 329	2.13 368	2.54 278	1.41 291	0.49 346	0.38 340	0.45 337	0.59 368	0.43 301	0.45 305

Abc-Net	1.20 290	0.60 297	1.84 299	0.88 336	0.95 354	1.32 280	0.94 305	2.14 296	1.36 259	1.43 269	1.79 308	1.93 329	2.13 368	2.54 278	1.41 291	0.49 346	0.38 340	0.45 337	0.59 368	0.43 301	0.45 305
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		0.69 324		0.88 336	1.12 364	1.58 312	0.90 295	2.42 340	1.78 339	1.29 213	2.02 335	1.40 265	1.22 291	9.72 402	1.35 285	0.86 372	0.34 324	0.54 354	0.49 354	0.75 363	0.54 325

DANet	1.16 282	0.64 311	1.52 277	0.88 336	0.74 314	1.52 305	0.52 174	1.68 191	1.21 196	1.81 330	1.55 267	2.02 341	1.11 272	3.30 306	2.28 343	0.34 291	0.31 309	0.40 327	0.30 294	0.46 317	0.54 325
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	1.11 276	0.90 347	1.56 282	0.88 336	0.53 243	1.41 296	1.35 348	1.91 250	1.54 314	1.28 209	1.32 201	1.46 276	1.23 292	2.04 242	1.00 245	0.57 359	0.45 357	0.67 368	0.52 359	0.91 370	0.62 346
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	2.14 362	1.08 360	11.68 398	0.89 344	0.78 327	1.76 329	1.59 361	2.39 336	2.03 355	2.11 352	1.95 331	2.30 355	2.28 371	5.94 356	3.86 367	0.35 299	0.27 288	0.29 254	0.32 303	0.52 329	0.50 315

IIG-Stereo	0.97 247	0.34 162	0.80 98	0.90 345	0.33 110	0.61 87	0.26 10	1.27 122	1.08 137	1.69 320	1.37 218	1.44 271	0.74 135	6.94 376	0.53 118	0.21 121	0.14 58	0.23 147	0.18 84	0.20 86	0.15 3

DGSMNet	1.24 300	0.84 344	3.20 350	0.91 346	0.92 347	1.39 292	1.34 347	2.46 348	1.44 291	1.34 236	1.66 290	1.50 283	1.03 250	1.85 214	1.30 277	0.48 344	0.48 364	0.55 359	0.51 358	0.78 365	0.79 364

OMP-Stereo	0.95 242	0.35 184	0.79 93	0.92 347	0.32 97	0.49 28	0.35 49	1.22 110	1.11 151	1.58 305	1.12 130	1.44 271	0.69 129	6.92 375	0.51 103	0.20 99	0.15 112	0.24 168	0.19 103	0.21 121	0.16 13

MFN_U_SF_RVC	1.62 332	0.96 355	4.36 368	0.92 347	0.69 303	2.62 369	1.10 323	2.50 354	1.74 335	1.99 347	1.86 321	2.45 362	1.78 349	3.08 297	2.84 354	0.54 354	0.50 369	0.56 361	0.60 370	0.60 347	0.67 351

Nwc_Net	1.19 288	0.53 281	2.34 330	0.92 347	0.81 335	1.49 302	0.70 252	2.28 326	1.32 245	1.41 261	2.27 347	2.03 344	1.76 347	2.05 246	1.46 297	0.43 326	0.30 304	0.43 333	0.46 347	0.39 287	0.40 287

XQC	1.51 323	0.98 356	3.20 350	0.92 347	0.76 322	2.01 349	1.17 334	2.53 358	1.99 353	2.01 348	1.54 264	2.00 338	1.54 328	3.16 299	3.46 362	0.49 346	0.31 309	0.45 337	0.40 332	0.71 361	0.62 346

CC-Net-ROB	1.53 324	1.31 376	1.68 289	0.92 347	0.80 331	1.75 328	0.99 313	2.04 277	1.27 222	1.12 124	1.62 283	1.20 217	0.98 231	7.82 385	0.92 226	1.15 385	0.41 348	2.20 389	0.46 347	1.37 382	0.56 333

RP	1.17 284	0.54 284	1.48 269	0.93 352	1.05 361	1.14 252	0.85 289	1.99 268	1.70 330	1.72 322	2.07 338	1.91 325	1.93 356	2.00 238	1.37 288	0.55 357	0.37 337	0.48 344	0.37 327	0.46 317	0.46 310

PASM	1.48 321	1.08 360	3.96 363	0.93 352	0.93 350	1.17 265	1.19 336	1.77 213	1.65 327	1.90 337	1.52 262	1.75 320	1.42 318	4.54 327	1.52 305	0.64 364	0.68 384	0.69 370	0.79 377	0.70 359	0.74 359

MDST_ROB	1.88 348	0.40 231	1.71 290	0.93 352	0.60 274	4.27 397	1.23 341	3.99 390	1.44 291	4.61 397	2.63 361	1.44 271	1.03 250	9.78 403	1.62 313	0.33 284	0.26 280	0.37 313	0.33 312	0.31 249	0.34 260

RTSC	1.43 317	0.89 346	3.62 359	0.94 355	0.64 286	1.85 338	0.69 246	2.20 315	2.04 356	2.22 355	1.70 297	1.67 307	1.27 299	2.53 277	4.48 371	0.33 284	0.25 275	0.27 234	0.29 283	0.38 283	0.40 287

DeepPrunerF	1.68 336	0.82 342	6.82 378	0.94 355	1.20 375	0.91 202	0.97 310	2.50 354	5.19 400	1.22 181	1.30 195	1.18 214	1.29 301	4.96 336	1.75 326	0.43 326	0.35 329	0.52 349	0.48 351	0.43 301	0.42 296

RGC	1.22 293	0.82 342	1.71 290	0.95 357	0.98 359	1.53 307	0.80 276	2.18 310	1.35 252	1.69 320	1.94 329	2.03 344	1.66 338	2.36 269	1.50 301	0.46 338	0.36 333	0.59 366	0.48 351	0.49 325	0.49 312

AnyNet_C32	2.14 362	1.45 378	7.38 381	0.95 357	1.12 364	2.23 356	2.34 393	2.10 289	1.54 314	2.44 362	1.79 308	2.04 346	1.66 338	2.69 285	10.48 396	0.38 309	0.35 329	0.35 301	0.42 337	0.50 326	0.60 344

SHD	1.42 314	0.81 341	2.79 343	0.98 359	0.92 347	1.97 345	0.68 242	2.43 342	2.55 368	2.54 367	1.72 300	2.01 340	1.62 332	2.14 253	2.70 352	0.40 318	0.33 322	0.39 321	0.40 332	0.48 322	0.54 325

AnyNet_C01	2.38 369	2.21 398	10.17 392	0.99 360	0.79 329	3.12 379	2.37 394	2.69 368	1.89 347	2.58 369	2.44 356	2.70 370	1.86 353	3.65 311	7.12 385	0.41 321	0.41 348	0.40 327	0.42 337	0.68 357	0.79 364

GASNet	1.13 278	1.10 363	3.29 354	1.00 361	0.68 300	0.82 175	0.67 240	1.85 237	1.38 266	1.39 253	1.25 176	1.25 231	1.20 290	2.72 287	1.62 313	0.46 338	0.26 280	0.36 311	0.34 317	0.55 338	0.33 253

PVD	1.82 345	0.91 351	3.02 347	1.03 362	0.94 353	2.61 368	1.14 330	2.78 373	3.40 387	3.08 383	2.75 362	2.39 361	2.49 376	2.81 290	3.66 364	0.48 344	0.49 368	0.59 366	0.49 354	0.60 347	0.81 366

Consistency-Raft	1.27 305	1.01 358	2.17 322	1.04 363	1.20 375	0.96 225	1.00 315	1.84 231	1.95 351	1.38 251	2.11 340	1.44 271	1.03 250	1.18 119	1.40 290	0.73 370	0.83 386	0.89 375	0.99 387	1.33 381	0.95 371

BEATNet-Init1	27.39 422	21.01 423	73.65 434	1.07 364	0.80 331	56.07 430	22.82 416	33.14 428	31.71 425	51.78 436	52.93 435	65.63 436	48.54 435	48.75 437	36.36 427	0.52 352	0.47 362	0.54 354	0.54 362	0.64 352	0.72 357

PWCDC_ROB	1.39 310	0.91 351	2.10 317	1.08 365	0.92 347	1.72 322	0.58 212	2.03 275	3.30 385	1.32 224	4.87 389	1.21 218	1.71 343	1.98 234	1.75 326	0.65 365	0.26 280	0.29 254	0.25 234	0.56 339	0.41 290

anonymity	1.14 279	0.98 356	1.24 242	1.09 366	1.13 367	1.08 243	0.90 295	2.02 271	1.23 205	1.32 224	1.27 185	1.27 242	1.09 267	1.16 115	1.03 249	1.02 377	1.01 400	0.97 377	0.97 384	0.98 372	1.01 372

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 365	1.29 375	4.14 365	1.10 367	0.78 327	5.00 400	2.38 396	2.47 349	2.67 376	1.94 343	2.28 348	2.66 369	1.70 341	9.10 394	2.29 345	0.68 369	0.52 370	0.68 369	0.71 374	1.17 379	0.81 366

RTS	2.76 375	1.55 384	15.40 401	1.13 368	1.42 380	3.75 389	2.21 387	2.45 344	2.72 377	2.91 377	2.85 365	2.58 366	1.62 332	6.28 363	5.80 379	0.41 321	0.30 304	0.35 301	0.35 321	0.52 329	0.54 325

RTSA	2.76 375	1.55 384	15.40 401	1.13 368	1.42 380	3.75 389	2.21 387	2.45 344	2.72 377	2.91 377	2.85 365	2.58 366	1.62 332	6.28 363	5.80 379	0.41 321	0.30 304	0.35 301	0.35 321	0.52 329	0.54 325

ELAS	2.67 374	0.80 338	2.13 320	1.13 368	1.15 371	6.25 404	2.56 398	3.50 385	3.68 390	5.36 403	4.92 390	3.79 381	5.56 400	3.65 311	5.22 376	0.66 366	0.57 376	0.56 361	0.54 362	0.65 354	0.75 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	1.71 339	0.67 321	2.09 316	1.14 371	0.75 317	2.96 378	0.89 294	1.58 173	1.30 236	2.76 372	8.12 405	2.29 354	2.51 377	1.94 228	2.23 342	0.49 346	0.45 357	0.45 337	0.31 298	0.62 351	0.59 341

NVStereoNet_ROB	2.17 364	1.18 367	3.51 357	1.14 371	1.26 378	1.57 311	1.51 354	2.19 312	2.11 359	2.04 349	4.80 387	3.17 378	2.11 366	7.97 387	2.10 337	1.12 383	0.94 396	1.10 382	1.34 394	0.95 371	1.31 381
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	2.87 383	0.80 338	3.22 352	1.16 373	1.12 364	2.92 377	5.33 406	2.98 378	4.18 394	5.04 401	4.82 388	4.71 388	8.23 408	4.25 322	4.79 372	0.67 367	0.57 376	0.57 363	0.53 361	0.66 355	0.74 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	1.78 341	1.09 362	1.52 277	1.22 374	1.14 369	1.87 340	1.11 324	2.27 324	1.70 330	3.17 385	2.39 353	2.84 372	1.93 356	4.41 324	2.93 355	1.04 380	0.99 399	0.97 377	0.94 382	1.03 375	1.05 374
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	5.38 397	1.28 374	8.24 383	1.27 375	1.16 373	10.62 409	16.01 414	2.93 377	2.53 367	8.64 412	13.03 411	8.26 404	13.38 411	6.34 366	7.59 387	1.07 381	1.05 402	1.00 379	0.98 385	1.02 374	1.12 378

SAMSARA	1.80 343	0.90 347	3.37 355	1.28 376	1.13 367	3.71 387	2.33 392	2.53 358	1.93 349	3.17 385	1.73 301	2.99 373	1.68 340	3.53 310	2.46 349	0.47 342	0.54 372	0.43 333	0.47 349	0.59 344	0.64 349

JetBlue	4.18 392	2.45 403	10.42 393	1.40 377	2.89 405	10.68 410	10.68 408	3.91 389	2.52 366	2.74 371	3.39 373	4.50 385	4.27 396	7.97 387	7.67 388	0.89 373	0.97 398	0.89 375	0.92 381	2.26 386	2.21 392

MANE	7.50 405	0.64 311	7.97 382	1.40 377	2.10 389	16.86 416	12.56 412	12.91 416	17.51 419	8.50 411	11.60 409	14.66 414	13.33 410	12.02 413	13.28 400	0.62 362	0.52 370	0.52 349	1.90 404	0.56 339	0.58 339

PDISCO_ROB	1.41 312	0.73 334	2.04 315	1.40 377	1.46 382	2.83 374	1.07 321	2.64 363	2.11 359	1.41 261	1.50 254	1.73 315	0.99 234	2.83 292	1.46 297	1.03 378	0.27 288	0.54 354	0.47 349	0.77 364	0.84 368

WAO-7	2.78 377	1.54 383	2.18 323	1.41 380	1.19 374	3.92 392	2.01 381	4.19 392	3.89 392	2.98 379	5.47 392	4.18 384	3.28 386	8.24 390	4.27 368	1.13 384	1.01 400	1.18 383	1.13 393	1.19 380	1.13 379

UDG	1.47 319	2.69 406	1.13 208	1.45 381	1.65 385	1.34 286	0.79 273	1.75 211	1.27 222	1.29 213	1.74 302	1.99 337	1.39 315	1.66 189	1.51 303	0.91 374	0.55 374	2.30 391	0.76 375	1.99 384	1.20 380

MFMNet_re	1.47 319	1.20 369	2.50 334	1.46 382	1.08 363	1.58 312	1.51 354	1.96 262	1.87 346	2.31 358	2.20 344	1.51 285	1.88 354	1.57 172	1.34 283	0.94 375	0.83 386	0.84 374	0.80 378	1.00 373	1.06 375

MADNet+	2.80 378	3.38 411	11.57 397	1.50 383	1.21 377	3.18 381	2.00 378	3.52 386	2.61 370	1.81 330	2.09 339	2.83 371	2.18 370	7.55 383	5.44 378	0.84 371	0.83 386	0.71 371	0.66 373	1.05 376	1.08 376

DDUNet	1.56 327	2.70 407	1.35 257	1.79 384	1.88 387	1.82 336	0.91 298	1.84 231	1.20 190	1.40 259	1.79 308	1.62 299	1.17 281	1.59 178	1.22 268	1.11 382	0.76 385	2.38 394	0.94 382	2.12 385	1.53 385

LSM	6.55 402	1.26 372	15.64 404	1.79 384	68.74 433	1.67 321	2.08 384	2.26 320	2.59 369	3.13 384	3.08 370	1.90 324	1.81 350	2.89 293	2.16 340	0.43 326	0.59 379	0.50 347	0.58 366	0.64 352	17.24 423

SQANet	1.38 309	0.95 354	1.37 262	1.89 386	1.47 383	1.44 300	0.81 277	1.89 246	1.13 161	1.34 236	1.26 178	1.28 243	1.02 248	1.64 187	0.91 222	2.55 392	0.35 329	1.47 384	0.56 364	2.48 388	1.74 387

FADE		6.16 413		1.90 387	1.95 388													122.45 435		1.14 378

PWCK	3.24 388	2.37 399	10.86 394	2.14 388	1.14 369	3.71 387	4.19 405	3.02 379	3.55 389	3.05 382	3.63 376	3.09 377	2.35 375	8.16 389	3.41 361	2.17 390	0.96 397	1.77 386	1.01 389	2.84 392	1.40 384

otaku	1.67 334	1.18 367	1.56 282	2.27 389	1.59 384	1.98 346	1.23 341	2.23 317	1.37 264	1.48 286	1.63 287	1.73 315	1.23 292	1.85 214	1.09 253	2.96 395	0.58 378	1.74 385	0.61 371	2.94 394	2.15 391

CAS	0.66 111	0.19 1	0.41 4	2.31 390	0.86 343	0.56 67	0.53 180	0.83 11	0.63 17	0.49 16	0.70 32	0.36 2	0.26 1	0.47 2	0.37 25	2.33 391	0.10 1	0.14 1	0.10 1	0.17 20	1.31 381

WAO-8	4.57 395	2.01 393	2.58 337	2.37 391	2.21 391	9.75 406	1.71 365	6.04 406	16.34 411	4.11 390	7.69 403	7.41 397	3.85 392	10.02 409	3.85 365	2.05 388	1.09 403	2.44 398	1.39 395	2.56 389	1.86 388

Venus	4.57 395	2.01 393	2.58 337	2.37 391	2.21 391	9.75 406	1.71 365	6.04 406	16.34 411	4.11 390	7.69 403	7.41 397	3.85 392	10.02 409	3.85 365	2.05 388	1.09 403	2.44 398	1.39 395	2.56 389	1.86 388

WAO-6	2.98 385	1.67 387	1.88 303	2.38 393	2.30 396	3.53 385	2.37 394	4.38 395	4.64 398	2.42 360	4.50 382	4.85 389	2.99 382	5.22 338	5.37 377	1.77 386	1.16 406	2.31 392	1.47 400	2.42 387	1.99 390

Ntro	1.72 340	1.21 370	1.62 286	2.54 394	1.86 386	2.09 354	1.14 330	2.08 285	1.38 266	1.23 182	1.62 283	1.62 299	1.33 308	2.04 242	1.21 267	3.09 396	0.56 375	1.82 387	0.65 372	2.97 397	2.25 393

ACVNet_2	2.86 382	1.47 380	8.28 384	2.68 395	2.26 394	2.70 370	1.84 376	3.41 382	3.04 381	2.27 357	3.42 374	4.58 386	2.10 364	5.91 354	1.62 313	2.58 393	0.67 382	2.22 390	0.85 380	2.79 391	2.47 396

ACVNet-4b	3.05 386	1.42 377	18.09 410	2.85 396	2.33 397	2.32 363	1.22 339	2.47 349	2.21 362	1.26 199	2.36 352	2.64 368	1.46 322	6.32 365	1.23 271	3.29 399	0.45 357	2.37 393	1.02 390	3.03 398	2.61 398

RainbowNet	2.06 357	1.86 389	1.97 311	2.86 397	2.25 393	2.03 350	1.79 371	2.77 371	1.92 348	1.54 297	1.84 316	1.95 334	1.73 345	2.23 259	1.38 289	3.40 402	0.86 391	2.39 396	1.00 388	2.94 394	2.42 395

JetRed	7.02 404	8.94 417	25.72 418	2.89 398	3.27 409	14.25 414	12.27 411	6.69 408	4.45 396	4.46 396	4.56 383	6.65 396	5.43 399	7.46 382	14.41 408	2.60 394	3.31 412	2.61 401	2.30 411	4.34 410	3.79 410

LVE	3.40 390	1.80 388	2.21 325	2.90 399	2.44 399	3.27 384	2.25 389	4.80 398	5.06 399	2.43 361	6.79 396	5.99 395	2.64 380	9.20 396	2.28 343	3.30 400	1.11 405	2.38 394	1.48 401	2.95 396	2.62 399

ACVNet_1	3.08 387	1.48 381	17.70 406	2.90 399	2.35 398	2.30 360	1.43 352	3.16 380	2.26 364	1.91 338	2.05 337	3.51 379	2.32 372	3.71 314	1.58 309	3.25 398	0.66 381	2.40 397	1.06 391	3.07 399	2.59 397

Dean	3.77 391	1.65 386	17.87 407	3.01 401	2.54 400	3.15 380	2.10 385	4.80 398	4.42 395	2.89 376	6.03 393	5.45 393	2.55 379	3.40 308	2.13 338	3.22 397	0.89 393	2.51 400	1.07 392	3.07 399	2.65 401

DispFullNet	2.39 370	2.89 409	3.74 360	3.09 402	2.27 395	2.04 351	0.84 284	2.19 312	1.73 334	2.54 367	1.98 332	2.23 349	5.83 401	3.44 309	1.84 331	1.03 378	0.33 322	2.65 402	1.97 406	2.87 393	2.34 394

IMH	3.35 389	1.95 392	1.86 302	3.30 403	2.72 403	4.03 395	2.00 378	4.58 397	3.83 391	2.87 375	6.99 398	4.69 387	3.21 385	6.77 374	2.97 356	3.91 409	0.89 393	2.78 405	1.40 399	3.36 404	2.93 403

IMH-64-1	2.82 379	1.87 390	1.77 293	3.31 404	2.69 401	3.22 382	2.07 382	4.25 393	2.77 379	2.46 364	3.78 378	3.05 374	2.34 373	4.67 331	3.00 357	3.84 406	0.84 389	2.75 403	1.39 395	3.34 402	2.93 403

IMH-64	2.82 379	1.87 390	1.77 293	3.31 404	2.69 401	3.22 382	2.07 382	4.25 393	2.77 379	2.46 364	3.78 378	3.05 374	2.34 373	4.67 331	3.00 357	3.84 406	0.84 389	2.75 403	1.39 395	3.34 402	2.93 403

TorneroNet	10.72 411	2.09 395	2.76 342	3.48 406	3.03 406	44.72 428	2.31 391	8.62 411	67.06 437	7.45 410	23.21 421	10.59 411	4.28 397	9.03 393	9.00 391	3.67 404	0.91 395	3.04 407	1.63 403	3.92 407	3.55 409

TorneroNet-64	5.41 398	2.10 396	2.43 332	3.49 407	2.83 404	9.90 408	2.13 386	8.87 412	16.79 416	5.39 404	9.18 407	10.68 412	3.92 395	9.55 400	5.11 375	3.36 401	0.86 391	2.88 406	1.62 402	3.76 405	3.37 406

DPSimNet_ROB	24.77 420	9.69 418	61.46 433	3.56 408	19.46 419	25.95 418	77.56 435	5.09 401	16.60 415	21.50 422	29.82 425	25.12 425	85.69 437	13.37 415	23.07 419	7.23 416	17.79 424	8.55 418	7.57 417	4.57 414	31.84 430

KSHMR	8.76 409	2.14 397	3.59 358	3.60 409	3.13 407	4.15 396	2.67 399	5.61 404	58.90 436	3.04 381	55.71 436	4.94 390	2.54 378	4.61 330	3.05 359	3.49 403	1.57 410	3.14 408	1.98 407	3.84 406	3.49 407

tt	6.61 403	0.28 43	6.10 375	3.77 410	2.17 390	11.53 411	19.61 415	13.53 417	5.81 401	3.00 380	2.82 364	4.97 392	6.33 403	3.83 317	7.23 386	9.13 418	11.32 422	5.87 417	6.22 416	6.01 415	2.63 400

ktn	4.56 394	2.41 401	2.54 335	3.79 411	3.25 408	4.81 399	2.91 402	5.52 402	7.36 403	4.12 392	14.55 413	7.54 400	3.70 391	7.84 386	3.35 360	4.06 410	1.86 411	3.26 411	2.22 410	3.27 401	2.86 402

notaker	4.29 393	2.42 402	5.06 371	3.89 412	3.29 410	4.00 393	2.25 389	4.93 400	3.47 388	4.21 395	6.79 396	7.67 401	3.37 388	9.25 398	6.47 381	4.09 411	1.42 408	3.35 412	2.13 409	4.11 409	3.54 408

UNDER WATER-64	5.84 401	2.48 405	17.93 408	3.97 413	3.58 412	7.70 405	3.03 403	5.72 405	14.13 408	4.18 394	4.00 380	9.27 407	6.80 405	6.20 360	9.22 393	3.67 404	1.52 409	3.14 408	1.95 405	4.43 411	3.83 411

UNDER WATER	5.68 400	2.46 404	15.52 403	3.98 414	3.53 411	5.15 401	2.74 400	5.58 403	16.41 414	4.00 388	4.56 383	9.12 406	6.43 404	6.22 361	9.11 392	3.85 408	1.35 407	3.18 410	1.98 407	4.51 412	3.84 412

HanzoNet	11.92 412	5.12 412	17.18 405	4.19 415	3.59 413	5.16 402	2.82 401	7.41 409	9.96 405	33.31 432	27.60 423	22.25 422	37.31 427	18.18 417	13.57 401	8.13 417	3.44 414	3.50 413	3.44 413	7.77 419	4.52 414

MADNet++	5.41 398	3.18 410	6.43 376	4.66 416	3.95 414	6.15 403	6.75 407	4.51 396	4.51 397	5.06 402	6.27 394	4.96 391	6.14 402	9.39 399	11.70 398	4.71 412	4.19 415	3.97 414	3.33 412	4.08 408	4.25 413

SPstereo	26.71 421	6.90 414	11.42 396	5.86 417	6.44 415	48.17 429	80.34 436	67.41 437	34.42 432	28.80 430	27.49 422	43.68 434	37.53 431	44.96 436	54.23 437	5.06 415	4.92 416	10.92 422	6.03 415	4.54 413	5.00 416

PML	51.64 433	37.49 428	14.31 400	7.45 418	20.27 420	107.80 437	231.34 438	8.94 413	27.70 424	86.74 437	268.93 438	69.03 437	61.09 436	24.71 426	14.36 407	9.71 419	3.40 413	9.60 419	4.67 414	20.46 423	4.76 415

DGTPSM_ROB	13.06 413	8.27 415	22.29 413	9.53 419	18.14 417	11.53 411	31.97 421	10.82 414	16.25 409	7.14 407	19.39 419	10.12 409	16.69 415	9.85 404	22.49 416	4.77 413	8.72 417	5.37 415	10.24 419	6.15 416	11.56 417

DPSMNet_ROB	13.08 414	8.28 416	22.32 414	9.54 420	18.15 418	11.53 411	31.98 422	10.83 415	16.27 410	7.17 408	19.40 420	10.12 409	16.69 415	9.87 405	22.50 417	4.78 414	8.72 417	5.38 416	10.25 420	6.16 417	11.59 418

ASD4	17.95 415	11.38 419	20.07 411	11.32 421	12.21 416	21.39 417	31.23 420	22.73 419	12.78 407	12.19 414	12.67 410	13.79 413	14.32 413	20.13 418	25.17 420	18.93 423	15.37 423	28.00 429	22.52 429	17.63 422	15.21 422

Anonymous_1	42.79 431	18.71 420	24.75 415	21.81 422	45.16 432	27.68 419	37.52 423	28.64 423	16.34 411	14.72 417	14.53 412	20.60 416	17.82 417	21.52 419	25.88 421	113.45 437	8.91 419	100.63 434	126.37 434	158.50 438	12.31 419

DPSM_ROB	19.12 416	19.13 421	25.13 416	22.15 423	20.86 421	28.06 420	37.75 424	27.18 421	16.95 417	14.25 415	15.07 414	21.66 417	18.69 418	21.83 420	26.51 422	10.15 420	9.30 420	10.45 420	10.41 421	14.00 420	12.85 420

DPSM	19.12 416	19.13 421	25.13 416	22.15 423	20.86 421	28.06 420	37.75 424	27.18 421	16.95 417	14.25 415	15.07 414	21.66 417	18.69 418	21.83 420	26.51 422	10.15 420	9.30 420	10.45 420	10.41 421	14.00 420	12.85 420

LRCNet_RVC	22.79 418	32.09 427	22.06 412	29.83 425	26.15 423	4.40 398	0.84 284	22.64 418	2.10 358	26.93 424	29.25 424	23.03 424	15.56 414	23.91 422	18.92 413	32.00 430	20.04 431	34.68 430	32.13 430	30.66 430	28.52 429

HaxPig	39.02 428	41.39 435	41.59 423	30.10 426	32.36 424	29.49 422	27.65 418	30.56 424	37.94 433	43.75 433	43.81 432	33.42 426	35.69 424	41.51 427	40.33 429	43.91 434	47.48 436	45.87 431	47.14 432	42.29 431	44.06 433

MEDIAN_ROB	42.01 430	44.30 437	44.14 426	35.08 427	34.90 425	31.33 427	29.90 419	36.77 429	40.11 435	47.14 435	46.55 434	37.49 427	38.50 434	44.30 435	42.32 430	47.93 436	49.31 437	49.68 433	49.00 433	44.98 433	46.46 434

AVERAGE_ROB	40.42 429	42.30 436	42.61 424	36.91 428	35.54 426	30.42 423	27.59 417	37.45 430	38.45 434	44.87 434	44.27 433	37.55 428	36.69 425	41.82 428	40.25 428	45.36 435	46.73 435	47.09 432	46.32 431	42.47 432	43.74 432

Selective-RAFT-Error	38.47 427	38.44 430	50.38 431	44.74 429	42.01 428	56.47 434	76.24 431	54.44 434	34.02 428	28.59 426	30.30 426	43.51 432	38.10 433	43.69 429	53.24 431	20.36 428	18.72 427	21.05 427	21.02 423	28.25 428	25.87 425

CasAABBNet	38.42 423	38.42 429	50.26 427	44.76 430	41.87 427	56.47 434	76.22 430	54.44 434	33.92 427	28.53 425	30.36 427	43.53 433	37.59 432	43.77 433	53.32 432	20.27 424	18.70 426	21.03 426	21.04 424	28.19 424	25.79 424

MyStereo03	38.45 424	38.46 431	50.33 428	44.93 431	42.03 429	56.44 431	76.24 431	54.16 431	34.06 429	28.68 427	30.42 428	43.46 429	37.33 428	43.76 430	53.43 433	20.29 425	18.73 428	21.02 423	21.05 425	28.19 424	25.91 426

MyStereo02	38.45 424	38.46 431	50.33 428	44.93 431	42.03 429	56.44 431	76.24 431	54.16 431	34.06 429	28.68 427	30.42 428	43.46 429	37.33 428	43.76 430	53.43 433	20.29 425	18.73 428	21.02 423	21.05 425	28.19 424	25.91 426

MyStereo	38.45 424	38.46 431	50.33 428	44.93 431	42.03 429	56.44 431	76.24 431	54.16 431	34.06 429	28.68 427	30.42 428	43.46 429	37.33 428	43.76 430	53.43 433	20.29 425	18.73 428	21.02 423	21.05 425	28.19 424	25.91 426

LSM0	42.92 432	38.72 434	50.66 432	47.49 434	110.18 438	56.77 436	75.87 429	54.87 436	33.74 426	29.48 431	31.12 431	43.77 435	37.12 426	43.85 434	53.44 436	20.50 429	18.67 425	21.05 427	21.07 428	28.37 429	41.73 431

xxxxx1	54.34 434	26.72 424	27.03 419	114.14 435	99.00 435	30.68 424	47.19 426	32.52 425	26.09 420	17.85 418	17.48 416	21.86 419	20.92 420	24.38 423	33.78 424	34.73 431	41.33 432	157.67 436	175.68 435	65.82 434	71.99 435

tt_ll	54.34 434	26.72 424	27.03 419	114.14 435	99.00 435	30.68 424	47.19 426	32.52 425	26.09 420	17.85 418	17.48 416	21.86 419	20.92 420	24.38 423	33.78 424	34.73 431	41.33 432	157.67 436	175.68 435	65.82 434	71.99 435

ff	54.34 434	26.72 424	27.03 419	114.14 435	99.00 435	30.68 424	47.19 426	32.52 425	26.09 420	17.85 418	17.48 416	21.86 419	20.92 420	24.38 423	33.78 424	34.73 431	41.33 432	157.67 436	175.68 435	65.82 434	71.99 435

DLNR_Zeroshot_test	23.23 419	48.25 438	43.77 425	177.04 438	78.39 434	0.35 5	0.21 1	23.33 420	0.82 53	0.67 42	0.86 56	0.58 44	0.30 4	1.64 187	0.48 89	10.69 422	0.13 17	0.18 33	0.14 22	76.63 437	0.23 123

test_example2	192.91 437	210.59 439	206.44 437	199.86 439	204.90 439	172.02 438	182.95 437	138.34 438	134.89 438	193.14 438	200.54 437	186.77 438	177.82 438	204.95 438	207.57 438	221.83 438	238.70 438	186.02 439	190.07 438	226.94 439	173.78 438

Low-res two-view benchmark