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

CroCo-Stereo	0.35 7	0.71 158	1.67 8	0.32 91	0.17 37	0.19 1	0.21 30	0.79 132	0.54 54	0.22 3	0.25 11	0.55 164	0.22 19	0.28 1	0.28 42	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.07 12	0.12 25	0.10 4
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
CroCo-Stereo Lap2	0.38 13	0.91 214	2.02 46	0.33 111	0.38 235	0.23 2	0.21 30	0.63 76	0.51 40	0.23 6	0.28 15	0.29 42	0.23 25	0.34 15	0.28 42	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.22 173	0.15 30

StereoIM	0.35 7	0.89 206	2.15 69	0.25 5	0.29 164	0.29 3	0.17 5	0.47 10	0.41 5	0.21 1	0.22 2	0.28 38	0.21 16	0.32 13	0.31 70	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.11 17	0.12 10

MIF-Stereo	0.36 10	0.66 143	2.43 126	0.28 34	0.24 118	0.30 4	0.18 10	0.35 1	0.36 2	0.26 14	0.37 42	0.18 1	0.18 6	0.33 14	0.30 56	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.08 27	0.25 208	0.09 2

sCroCo_RVC	0.37 11	0.39 59	2.38 105	0.35 143	0.27 149	0.31 5	0.22 39	0.49 14	0.48 27	0.23 6	0.34 34	0.25 23	0.24 27	0.35 22	0.25 23	0.15 233	0.17 199	0.12 135	0.11 109	0.15 60	0.15 30

MIF-Stereo (partial)	0.41 18	0.71 158	2.67 234	0.27 22	0.24 118	0.32 6	0.17 5	0.56 48	0.46 18	0.26 14	0.37 42	0.25 23	0.26 49	0.46 49	0.35 102	0.11 110	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.21 159	0.15 30

test croco	0.43 25	0.73 166	2.80 270	0.28 34	0.19 63	0.33 7	0.21 30	0.63 76	0.50 35	0.24 9	0.38 48	0.24 20	0.25 41	0.48 59	0.32 78	0.12 143	0.08 38	0.13 191	0.09 37	0.43 333	0.13 12

sAnonymous2	0.45 40	0.88 201	2.97 297	0.31 74	0.25 124	0.34 8	0.28 133	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 14	0.29 88	0.31 3	0.22 4	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.13 159	0.38 310	0.43 198

CroCo_RVC	0.45 40	0.88 201	2.97 297	0.31 74	0.25 124	0.34 8	0.28 133	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 14	0.29 88	0.31 3	0.22 4	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.13 159	0.38 310	0.43 198

Selective-IGEV	0.57 118	0.42 70	1.87 23	1.67 389	1.33 382	0.36 10	0.20 20	0.61 67	0.71 189	0.22 3	0.31 25	0.22 8	0.19 7	0.52 79	0.36 104	0.09 11	0.97 337	0.09 13	0.15 195	0.20 150	0.85 313

Anonymous	0.41 18	0.44 80	2.55 189	0.35 143	0.32 194	0.38 11	0.34 208	0.57 53	0.41 5	0.25 11	0.30 20	0.23 14	0.29 88	0.38 27	0.28 42	0.15 233	0.13 153	0.11 92	0.12 139	0.24 193	0.30 129

CES	0.33 4	0.32 14	1.46 3	0.25 5	0.50 275	0.40 12	0.20 20	0.48 11	0.48 27	0.22 3	0.29 17	0.26 29	0.19 7	0.35 22	0.22 4	0.09 11	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.16 69	0.54 247

GLC_STEREO	0.31 1	0.30 5	1.80 11	0.29 46	0.12 3	0.41 13	0.20 20	0.39 2	0.42 9	0.26 14	0.31 25	0.25 23	0.19 7	0.36 24	0.26 32	0.09 11	0.11 125	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.15 30

GMStereo	0.44 37	1.32 299	2.65 223	0.28 34	0.16 20	0.42 14	0.22 39	0.48 11	0.63 103	0.41 33	0.36 38	0.26 29	0.25 41	0.41 41	0.30 56	0.14 215	0.08 38	0.10 46	0.12 139	0.17 90	0.13 12
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
LoS_RVC	0.34 5	0.38 55	1.96 38	0.27 22	0.35 217	0.43 15	0.22 39	0.43 5	0.34 1	0.24 9	0.34 34	0.23 14	0.28 72	0.34 15	0.22 4	0.08 1	0.07 6	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.35 155

TestStereo	0.49 66	0.88 201	2.38 105	0.30 60	0.16 20	0.43 15	0.25 99	0.55 47	0.46 18	0.38 28	0.46 78	0.34 60	0.28 72	1.96 320	0.28 42	0.11 110	0.08 38	0.12 135	0.09 37	0.15 60	0.13 12

IGEVStereo-DCA	0.74 244	0.74 175	2.09 57	0.76 334	0.77 335	0.45 17	0.23 58	0.49 14	0.62 92	0.71 279	0.22 2	0.30 43	0.28 72	1.29 222	1.53 318	0.10 47	1.50 378	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 396

rrr	0.84 280	0.74 175	3.40 339	0.76 334	0.77 335	0.45 17	0.28 133	1.23 360	0.84 286	0.71 279	0.22 2	0.30 43	0.28 72	1.29 222	1.53 318	0.10 47	1.50 378	0.10 46	0.29 304	0.24 193	1.75 377

knoymous	0.37 11	0.34 30	1.83 15	0.25 5	0.18 47	0.45 17	0.24 80	0.60 65	0.40 4	0.42 37	0.39 51	0.54 156	0.25 41	0.41 41	0.29 51	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.07 12	0.13 35	0.20 68

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 82	0.51 100	1.12 1	0.26 15	0.22 86	0.46 20	0.20 20	1.10 338	1.33 369	3.13 406	0.33 32	0.22 8	0.20 14	0.34 15	0.26 32	0.11 110	0.09 81	0.11 92	0.09 37	0.17 90	0.21 72

SMFormer	0.64 186	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 20	0.24 80	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 255	0.51 143	0.41 163	1.89 311	0.86 251	0.13 185	1.01 340	0.11 92	0.26 290	0.17 90	0.84 309

tta	0.63 179	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 20	0.24 80	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 255	0.51 143	0.41 163	1.89 311	0.86 251	0.13 185	1.01 340	0.11 92	0.26 290	0.19 133	0.59 259

qqq1	0.62 167	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 20	0.24 80	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 255	0.51 143	0.41 163	1.89 311	0.64 196	0.13 185	1.01 340	0.09 13	0.24 278	0.19 133	0.59 259

fff1	0.62 167	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 20	0.24 80	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 255	0.51 143	0.41 163	1.89 311	0.64 196	0.13 185	1.01 340	0.09 13	0.24 278	0.19 133	0.59 259

DLNR_Zeroshot_test	13.74 418	20.06 424	23.92 424	121.50 439	35.20 434	0.46 20	0.15 1	7.96 416	0.47 24	0.29 21	0.37 42	0.26 29	0.17 1	0.79 159	0.36 104	7.16 419	2.95 413	0.09 13	0.38 347	50.40 437	1.95 381

4D-IteraStereo	0.62 167	1.29 296	3.04 306	0.27 22	0.30 175	0.46 20	0.26 111	0.54 39	0.51 40	0.41 33	0.31 25	0.39 74	0.19 7	0.53 86	0.65 201	0.09 11	0.47 287	0.12 135	0.11 109	0.21 159	2.14 388

qqq	0.65 191	0.63 138	2.10 63	0.30 60	0.64 316	0.46 20	0.27 125	0.81 144	0.83 274	0.48 65	0.56 161	0.46 123	0.37 128	1.03 186	0.75 224	0.11 110	1.41 376	0.12 135	0.41 355	0.16 69	1.18 342

test-3	0.58 126	0.43 76	2.44 134	0.52 275	0.59 297	0.46 20	0.23 58	0.77 118	0.49 29	0.52 118	0.29 17	0.44 107	0.22 19	0.59 102	0.97 259	0.08 1	1.27 364	0.10 46	0.35 338	0.29 252	0.62 266

test_1	0.58 126	0.43 76	2.44 134	0.52 275	0.59 297	0.46 20	0.23 58	0.77 118	0.49 29	0.51 110	0.29 17	0.44 107	0.22 19	0.59 102	0.97 259	0.08 1	1.27 364	0.10 46	0.35 338	0.29 252	0.63 270

StereoVision	0.52 82	1.12 252	2.70 249	0.34 128	0.32 194	0.47 30	0.26 111	0.73 106	0.61 83	0.33 22	0.89 314	0.45 119	0.26 49	0.52 79	0.39 115	0.14 215	0.15 180	0.16 261	0.15 195	0.22 173	0.14 24

CASnet	0.32 3	0.40 63	1.80 11	0.28 34	0.11 1	0.47 30	0.19 12	0.45 7	0.47 24	0.39 30	0.31 25	0.23 14	0.17 1	0.31 3	0.21 1	0.11 110	0.06 1	0.15 245	0.12 139	0.16 69	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT	0.62 167	1.35 308	2.26 85	0.62 309	0.53 284	0.47 30	0.35 217	0.70 98	0.58 72	0.50 99	0.50 114	0.79 275	0.40 152	0.49 69	0.36 104	0.11 110	0.79 329	0.14 220	0.13 159	0.52 352	0.72 294

11t1	0.60 147	0.49 89	2.19 75	0.35 143	0.58 296	0.48 33	0.21 30	0.72 105	0.73 199	0.49 81	0.47 83	0.35 63	0.34 119	0.61 110	0.71 216	0.12 143	1.26 363	0.10 46	0.29 304	0.16 69	1.22 350

x	0.65 191	0.62 136	2.12 64	0.36 157	0.61 309	0.48 33	0.24 80	0.80 137	0.89 306	0.50 99	0.56 161	0.44 107	0.36 123	0.62 113	0.80 238	0.11 110	1.44 377	0.11 92	0.39 350	0.16 69	1.34 360

test_3	0.59 141	0.44 80	2.44 134	0.53 279	0.59 297	0.48 33	0.30 170	0.79 132	0.52 45	0.51 110	0.30 20	0.45 119	0.22 19	0.59 102	0.97 259	0.08 1	1.25 360	0.11 92	0.35 338	0.30 258	0.62 266

RALAANet	0.52 82	1.37 315	2.63 213	0.33 111	0.23 109	0.48 33	0.19 12	0.69 91	0.55 59	0.49 81	0.46 78	0.39 74	0.31 102	0.53 86	0.53 165	0.10 47	0.33 264	0.11 92	0.17 225	0.29 252	0.13 12

Gwc-CoAtRS	0.41 18	0.37 50	2.06 53	0.28 34	0.41 248	0.48 33	0.19 12	0.64 78	0.49 29	0.45 51	0.39 51	0.57 175	0.26 49	0.37 25	0.28 42	0.09 11	0.19 209	0.09 13	0.31 315	0.11 17	0.25 98

mmm	0.66 208	0.53 105	1.83 15	0.38 185	0.86 344	0.49 38	0.27 125	0.82 151	0.83 274	0.59 188	0.69 242	0.47 128	0.38 135	0.81 166	0.73 221	0.12 143	1.37 372	0.14 220	0.45 359	0.18 110	1.35 361

whm_eth	0.51 80	0.86 196	2.79 268	0.31 74	0.31 183	0.49 38	0.24 80	0.78 125	0.75 221	0.48 65	0.86 308	0.26 29	0.26 49	0.38 27	0.29 51	0.13 185	0.11 125	0.13 191	0.12 139	0.14 51	0.44 210

ProNet	0.46 45	0.60 127	1.85 20	0.35 143	0.67 320	0.49 38	0.25 99	0.53 30	0.57 66	0.21 1	0.24 6	0.22 8	0.20 14	0.52 79	0.22 4	0.09 11	0.47 287	0.10 46	0.09 37	0.23 187	1.33 358

iRaft-Stereo_5w	0.65 191	1.35 308	2.21 80	0.30 60	0.63 312	0.49 38	0.28 133	0.78 125	0.64 109	0.41 33	0.61 197	0.62 196	0.46 210	1.79 293	0.48 145	0.10 47	0.25 246	0.11 92	0.12 139	0.40 323	0.94 323

rafts_anoy	0.60 147	1.33 303	2.59 199	0.53 279	1.09 370	0.49 38	0.25 99	0.67 86	0.53 51	0.41 33	0.38 48	0.33 56	0.30 98	0.68 132	0.41 118	0.10 47	1.13 352	0.13 191	0.15 195	0.20 150	0.29 120

test_xeample3	0.86 291	0.75 179	3.36 329	0.65 316	0.76 333	0.49 38	0.33 203	1.21 359	0.80 256	0.61 204	0.23 5	0.30 43	0.29 88	1.17 206	1.57 320	0.10 47	1.79 384	0.10 46	0.40 351	0.25 208	2.09 385

cross-raft	0.47 48	0.34 30	2.17 72	0.70 329	0.84 343	0.50 44	0.35 217	0.74 108	0.43 13	0.44 49	0.45 76	0.63 200	0.25 41	0.37 25	0.27 37	0.08 1	0.14 166	0.10 46	0.23 276	0.11 17	0.27 108

RALCasStereoNet	0.65 191	1.34 305	2.56 193	0.43 233	0.96 354	0.50 44	0.26 111	0.62 70	0.56 63	0.43 43	0.49 102	0.36 64	0.28 72	0.72 146	0.53 165	0.10 47	1.18 353	0.09 13	0.08 27	0.27 234	1.27 353

MIM_Stereo	0.55 103	0.92 219	2.65 223	0.32 91	1.09 370	0.51 46	0.19 12	0.67 86	0.52 45	0.48 65	0.54 140	0.43 92	0.27 62	0.57 98	0.30 56	0.08 1	0.17 199	0.11 92	0.10 71	0.28 244	0.80 305

CAS	0.39 15	0.31 7	1.79 10	0.81 343	0.34 209	0.51 46	0.23 58	0.49 14	0.42 9	0.23 6	0.31 25	0.20 2	0.17 1	0.30 2	0.25 23	0.77 375	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.41 189

DCANet-4	0.43 25	0.32 14	2.31 94	0.26 15	0.14 8	0.51 46	0.22 39	0.84 168	0.78 240	0.55 141	0.48 89	0.28 38	0.37 128	0.40 35	0.37 107	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 198

fff	0.50 70	0.90 211	2.63 213	0.25 5	0.15 13	0.51 46	0.22 39	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 89	0.31 48	0.65 281	0.39 31	0.37 107	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 198

ADStereo(finetuned)	0.50 70	0.91 214	2.43 126	0.26 15	0.14 8	0.51 46	0.22 39	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 102	0.32 52	0.75 310	0.40 35	0.40 116	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.13 35	0.45 215

GMOStereo	0.58 126	0.89 206	2.46 157	0.29 46	0.99 358	0.51 46	0.32 190	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 89	0.54 156	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 380	0.13 191	0.11 109	0.34 281	0.42 193

error version	0.58 126	0.89 206	2.46 157	0.29 46	0.99 358	0.51 46	0.32 190	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 89	0.54 156	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 380	0.13 191	0.11 109	0.34 281	0.42 193

test-v	0.58 126	0.89 206	2.46 157	0.29 46	0.99 358	0.51 46	0.32 190	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 89	0.54 156	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 380	0.13 191	0.11 109	0.34 281	0.42 193

test-2	0.58 126	0.89 206	2.46 157	0.29 46	0.99 358	0.51 46	0.32 190	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 89	0.54 156	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 380	0.13 191	0.11 109	0.34 281	0.42 193

test-1	0.61 154	0.54 107	2.09 57	0.31 74	1.37 384	0.51 46	0.28 133	0.83 161	0.50 35	0.42 37	0.55 149	0.54 156	0.24 27	0.38 27	1.25 297	0.10 47	1.08 348	0.10 46	0.17 225	0.11 17	0.77 298

XX-TBD	0.40 17	1.04 236	2.49 170	0.35 143	0.13 5	0.51 46	0.17 5	0.44 6	0.52 45	0.38 28	0.51 116	0.23 14	0.19 7	0.31 3	0.25 23	0.10 47	0.07 6	0.08 3	0.06 6	0.09 5	0.18 56

DCANet	0.49 66	0.91 214	2.63 213	0.26 15	0.14 8	0.51 46	0.22 39	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 102	0.32 52	0.41 163	0.39 31	0.41 118	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.14 51	0.45 215

csc	0.50 70	0.90 211	2.63 213	0.25 5	0.15 13	0.51 46	0.22 39	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 89	0.31 48	0.65 281	0.39 31	0.37 107	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 198

cscssc	0.50 70	0.90 211	2.63 213	0.25 5	0.15 13	0.51 46	0.22 39	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 89	0.31 48	0.65 281	0.39 31	0.37 107	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 198

AFF-stereo	0.57 118	1.51 336	2.59 199	0.33 111	0.23 109	0.51 46	0.21 30	0.69 91	0.68 159	0.49 81	0.63 212	0.49 136	0.34 119	0.50 74	0.37 107	0.08 1	0.54 297	0.10 46	0.10 71	0.40 323	0.60 263

GMStereo_Zeroshot	0.44 37	0.44 80	1.84 18	0.44 238	0.20 68	0.52 61	0.19 12	0.60 65	0.54 54	0.58 169	0.59 182	0.63 200	0.29 88	0.59 102	0.34 95	0.16 247	0.09 81	0.16 261	0.09 37	0.26 223	0.26 103

DAS	0.61 154	0.42 70	1.85 20	0.34 128	0.34 209	0.52 61	0.42 252	0.89 211	0.80 256	0.85 315	0.69 242	0.57 175	0.51 232	2.38 349	0.57 176	0.13 185	0.09 81	0.12 135	0.09 37	0.18 110	0.37 162

SepStereo	0.57 118	0.42 70	1.85 20	0.34 128	0.34 209	0.52 61	0.42 252	0.89 211	0.80 256	0.85 315	0.69 242	0.57 175	0.51 232	1.55 251	0.57 176	0.13 185	0.09 81	0.12 135	0.09 37	0.18 110	0.37 162

raft+_RVC	0.62 167	1.18 269	2.43 126	0.36 157	2.08 402	0.52 61	0.25 99	0.66 83	0.54 54	0.36 23	0.46 78	0.32 52	0.28 72	0.49 69	0.43 128	0.10 47	0.91 335	0.10 46	0.09 37	0.22 173	0.70 291

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 126	1.48 334	2.53 178	0.29 46	0.78 338	0.52 61	0.20 20	0.68 89	0.66 123	0.51 110	0.61 197	0.40 82	0.32 107	0.40 35	0.43 128	0.08 1	0.63 312	0.09 13	0.09 37	0.37 304	0.58 256

AEACV	0.89 305	0.29 2	1.84 18	2.50 406	1.68 396	0.53 66	0.21 30	1.01 289	0.42 9	0.68 262	0.31 25	0.22 8	0.39 146	1.63 267	0.25 23	0.09 11	2.60 409	0.09 13	0.54 372	0.23 187	2.27 401

LoS	0.34 5	0.35 37	1.88 24	0.25 5	0.13 5	0.53 66	0.20 20	0.50 23	0.53 51	0.26 14	0.28 15	0.37 67	0.24 27	0.40 35	0.25 23	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.06 6	0.15 60	0.10 4

raft_robust	0.68 216	1.24 286	2.42 121	0.30 60	0.57 292	0.53 66	0.25 99	0.95 254	0.79 249	0.49 81	0.46 78	1.12 356	0.74 306	1.50 247	0.61 187	0.09 11	0.62 311	0.10 46	0.30 310	0.26 223	0.30 129

AnonymousM	0.45 40	0.49 89	1.83 15	0.29 46	0.15 13	0.53 66	0.22 39	0.64 78	0.66 123	0.47 63	0.33 32	0.30 43	0.25 41	0.49 69	0.29 51	0.12 143	0.27 255	0.71 379	0.37 344	0.12 25	0.41 189

iRaftStereo_RVC	0.47 48	0.84 192	1.91 29	0.29 46	0.15 13	0.53 66	0.20 20	0.58 55	0.50 35	0.37 25	0.43 64	0.42 91	0.23 25	0.38 27	0.28 42	0.09 11	0.70 324	0.12 135	0.11 109	0.43 333	0.77 298

raftrobust	0.52 82	1.14 255	2.15 69	0.33 111	0.99 358	0.53 66	0.21 30	0.59 62	0.50 35	0.53 126	0.36 38	0.31 48	0.33 112	0.47 51	0.42 122	0.10 47	0.55 299	0.09 13	0.08 27	0.22 173	0.46 218

CFNet-RSSM	0.44 37	0.36 40	2.38 105	0.28 34	0.43 259	0.53 66	0.20 20	0.86 190	0.52 45	0.44 49	0.36 38	0.53 151	0.26 49	0.40 35	0.27 37	0.09 11	0.08 38	0.09 13	0.38 347	0.10 10	0.22 77

LL-Strereo2	0.62 167	1.36 312	2.47 162	1.37 374	0.96 354	0.54 73	0.28 133	0.61 67	0.49 29	0.42 37	0.34 34	0.44 107	0.21 16	0.57 98	0.53 165	0.11 110	0.26 249	0.16 261	0.14 177	0.18 110	0.98 333

LL-Strereo	0.85 288	1.73 359	3.06 310	0.37 167	0.61 309	0.54 73	0.33 203	1.01 289	0.76 229	0.69 267	0.58 177	0.85 297	0.78 313	2.65 368	0.54 170	0.14 215	0.58 305	0.14 220	0.12 139	0.42 331	1.05 335

CASS	0.43 25	0.34 30	2.01 43	0.33 111	0.17 37	0.54 73	0.24 80	0.71 104	0.52 45	0.62 216	0.55 149	0.40 82	0.41 163	0.43 45	0.33 87	0.17 266	0.10 104	0.14 220	0.11 109	0.18 110	0.23 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.58 126	0.37 50	2.00 41	0.88 346	0.64 316	0.54 73	0.19 12	0.46 9	0.39 3	0.58 169	0.39 51	0.27 36	0.27 62	0.71 141	0.32 78	0.09 11	1.20 355	0.09 13	0.16 212	0.22 173	1.92 380

RAFT_CTSACE	0.58 126	1.16 263	2.76 264	0.36 157	0.29 164	0.54 73	0.29 158	0.69 91	0.51 40	0.51 110	0.75 283	0.67 219	0.37 128	0.63 114	0.47 142	0.08 1	0.49 291	0.11 92	0.10 71	0.41 329	0.32 139

CrosDoStereo	0.96 319	0.49 89	2.66 227	0.27 22	0.33 200	0.54 73	3.69 405	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 359	0.53 151	1.47 366	1.77 288	3.02 376	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 109	0.22 173	0.30 129

DeepStereo_LL	0.96 319	0.49 89	2.66 227	0.27 22	0.33 200	0.54 73	3.69 405	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 359	0.53 151	1.47 366	1.77 288	3.02 376	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 109	0.22 173	0.30 129

CREStereo++_RVC	0.38 13	0.37 50	2.47 162	0.25 5	0.16 20	0.54 73	0.15 1	0.42 4	0.57 66	0.37 25	0.52 123	0.24 20	0.19 7	0.31 3	0.27 37	0.09 11	0.06 1	0.08 3	0.30 310	0.09 5	0.22 77
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.39 15	0.70 156	2.48 167	0.23 3	0.12 3	0.54 73	0.16 3	0.41 3	0.47 24	0.45 51	0.51 116	0.26 29	0.22 19	0.34 15	0.21 1	0.10 47	0.10 104	0.08 3	0.07 12	0.09 5	0.18 56

EKT-Stereo	1.56 376	0.55 114	2.60 204	2.54 407	19.66 423	0.55 82	0.22 39	0.76 112	0.51 40	0.40 32	0.36 38	0.43 92	0.27 62	0.74 150	0.42 122	0.13 185	0.17 199	0.11 92	0.16 212	0.20 150	0.50 232

RAFT+CT+SA	0.60 147	1.25 289	2.49 170	0.38 185	0.75 330	0.55 82	0.34 208	0.83 161	0.68 159	0.39 30	0.55 149	0.44 107	0.29 88	0.75 151	0.28 42	0.09 11	0.24 239	0.11 92	0.51 368	0.30 258	0.74 297

XX-Stereo	0.98 324	0.57 117	4.45 389	1.64 387	5.33 413	0.55 82	0.16 3	0.96 257	0.43 13	0.45 51	0.65 226	0.85 297	0.19 7	0.79 159	0.26 32	0.11 110	0.80 330	0.10 46	0.32 320	0.17 90	0.78 301

CREStereo	0.31 1	0.35 37	1.66 7	0.19 1	0.13 5	0.55 82	0.17 5	0.50 23	0.50 35	0.28 18	0.34 34	0.24 20	0.21 16	0.34 15	0.23 14	0.11 110	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.10 10	0.12 10
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
ff7	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 396

ffff	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 396

11t	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 396

IGEV_Zeroshot_test	0.91 310	0.39 59	3.80 365	0.42 223	1.95 400	0.56 86	0.64 326	0.84 168	0.55 59	1.45 373	0.53 126	0.79 275	0.42 174	0.57 98	1.13 282	0.10 47	0.49 291	0.10 46	0.34 336	0.19 133	2.97 408

MSKI-zero shot	0.70 227	0.44 80	2.62 212	1.47 379	0.75 330	0.56 86	0.20 20	0.80 137	0.45 17	0.60 197	0.52 123	0.44 107	0.17 1	0.70 135	0.26 32	0.09 11	2.87 412	0.09 13	0.32 320	0.14 51	0.50 232

PCWNet_CMD	0.48 55	0.50 95	2.23 82	0.27 22	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 149	0.68 231	0.56 251	0.48 59	0.32 78	0.11 110	0.10 104	0.14 220	0.10 71	0.19 133	0.43 198

anonymousdsp	0.86 291	0.59 125	2.65 223	1.33 371	1.25 379	0.56 86	0.23 58	0.54 39	0.71 189	1.13 344	0.25 11	0.22 8	0.24 27	1.24 214	0.24 15	0.09 11	2.34 406	0.10 46	0.18 233	0.25 208	3.12 410

TestStereo1	0.59 141	1.21 276	2.63 213	0.40 211	0.60 302	0.56 86	0.34 208	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 212	0.36 64	0.42 174	0.66 125	0.42 122	0.10 47	0.32 260	0.12 135	0.10 71	0.34 281	0.52 241

ccc-4	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 396

SA-5K	0.59 141	1.21 276	2.63 213	0.40 211	0.60 302	0.56 86	0.34 208	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 212	0.36 64	0.42 174	0.66 125	0.42 122	0.10 47	0.32 260	0.12 135	0.10 71	0.34 281	0.52 241

IGEV-Stereo	0.86 291	0.60 127	2.65 223	1.35 373	1.25 379	0.56 86	0.23 58	0.54 39	0.71 189	1.14 345	0.25 11	0.22 8	0.24 27	1.24 214	0.24 15	0.09 11	2.34 406	0.10 46	0.18 233	0.25 208	3.13 411
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.61 154	0.47 85	2.72 252	0.91 351	0.36 223	0.56 86	0.24 80	0.54 39	0.67 135	0.48 65	1.20 348	0.47 128	0.65 281	1.33 226	0.93 256	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 109	0.10 10	0.17 49

CFNet_pseudo	0.47 48	0.50 95	2.19 75	0.26 15	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 161	0.68 231	0.47 218	0.53 86	0.33 87	0.11 110	0.10 104	0.15 245	0.10 71	0.18 110	0.33 142

BEATNet_4x	0.57 118	1.16 263	2.56 193	0.35 143	0.16 20	0.56 86	0.25 99	0.91 226	0.64 109	0.55 141	0.53 126	0.59 182	0.43 187	0.67 128	0.76 227	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.09 37	0.23 187	0.58 256

R-Stereo Train	0.42 22	0.31 7	2.51 174	0.30 60	0.18 47	0.56 86	0.25 99	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 235	0.33 56	0.24 27	0.34 15	0.33 87	0.10 47	0.08 38	0.09 13	0.07 12	0.09 5	0.18 56

RAFT-Stereo	0.42 22	0.31 7	2.51 174	0.30 60	0.18 47	0.56 86	0.25 99	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 235	0.33 56	0.24 27	0.34 15	0.33 87	0.10 47	0.08 38	0.09 13	0.07 12	0.09 5	0.18 56
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.48 55	0.50 95	2.23 82	0.27 22	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 149	0.68 231	0.56 251	0.48 59	0.32 78	0.11 110	0.10 104	0.13 191	0.10 71	0.18 110	0.43 198

ccs_rob	0.47 48	0.50 95	2.19 75	0.26 15	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 161	0.68 231	0.47 218	0.53 86	0.33 87	0.11 110	0.10 104	0.16 261	0.10 71	0.18 110	0.33 142

HITNet	0.55 103	1.28 294	2.73 257	0.35 143	0.14 8	0.56 86	0.23 58	0.89 211	0.62 92	0.52 118	0.51 116	0.49 136	0.38 135	0.52 79	0.60 182	0.09 11	0.07 6	0.10 46	0.08 27	0.25 208	0.61 264
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
anonymousdsp2	0.88 298	0.31 7	1.96 38	1.06 361	1.56 392	0.57 105	0.22 39	0.84 168	0.98 334	1.20 354	0.37 42	0.65 210	0.26 49	1.19 208	0.46 139	0.10 47	2.40 408	0.10 46	0.13 159	0.19 133	2.96 407

SA	0.61 154	1.14 255	2.79 268	0.32 91	0.63 312	0.57 105	0.30 170	0.97 264	0.78 240	0.43 43	0.63 212	0.39 74	0.46 210	0.70 135	0.31 70	0.10 47	0.44 284	0.13 191	0.32 320	0.31 266	0.51 236

AACVNet	0.61 154	1.13 254	2.47 162	0.37 167	0.21 77	0.57 105	0.25 99	0.75 110	0.55 59	0.56 151	0.60 189	0.66 217	0.44 195	2.11 332	0.49 154	0.14 215	0.11 125	0.14 220	0.11 109	0.35 292	0.23 85

STrans-v2	0.69 222	0.62 136	2.66 227	0.28 34	0.23 109	0.57 105	0.32 190	1.01 289	0.77 237	0.92 324	0.84 300	0.88 307	0.92 335	1.81 296	1.19 289	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.12 25	0.30 129

DMCA-RVC	0.70 227	1.30 297	3.59 356	0.37 167	0.89 347	0.57 105	0.31 180	0.73 106	0.59 76	0.69 267	0.54 140	0.59 182	0.57 256	1.25 217	0.66 204	0.16 247	0.38 272	0.20 306	0.15 195	0.22 173	0.23 85

PMTNet	0.35 7	0.38 55	1.75 9	0.21 2	0.14 8	0.57 105	0.24 80	0.48 11	0.44 16	0.28 18	0.32 31	0.26 29	0.24 27	0.41 41	0.24 15	0.42 356	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.18 110	0.15 30

DN-CSS_ROB	0.56 111	1.64 353	2.75 261	0.42 223	0.22 86	0.57 105	0.19 12	0.79 132	0.66 123	0.46 61	0.62 204	0.41 87	0.32 107	0.73 147	0.49 154	0.12 143	0.08 38	0.14 220	0.13 159	0.38 310	0.17 49

AE-Stereo	0.71 231	0.32 14	2.44 134	0.44 238	0.50 275	0.58 112	0.23 58	1.08 333	0.67 135	0.67 256	0.51 116	0.47 128	0.24 27	0.63 114	0.32 78	0.09 11	2.15 400	0.11 92	0.45 359	0.22 173	2.01 382

DualNet	0.97 322	0.67 144	3.39 334	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	0.64 118	3.86 390	0.10 47	2.16 401	0.15 245	0.33 330	0.25 208	2.19 391

ffm	0.78 262	0.67 144	3.39 334	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	0.64 118	0.22 4	0.10 47	2.16 401	0.15 245	0.33 330	0.25 208	2.19 391

ff1	1.07 338	0.67 144	3.39 334	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	2.75 378	3.86 390	0.10 47	2.16 401	0.15 245	0.33 330	0.25 208	2.19 391

mmx	0.99 326	0.67 144	3.39 334	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	2.75 378	3.86 390	0.13 185	1.25 360	0.15 245	0.33 330	0.19 133	1.28 355

xxx	0.99 326	0.67 144	3.39 334	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	2.75 378	3.86 390	0.13 185	1.25 360	0.15 245	0.33 330	0.19 133	1.28 355

CFNet_ucs	0.50 70	0.55 114	2.28 88	0.27 22	0.22 86	0.58 112	0.23 58	0.90 219	0.69 167	0.54 130	0.64 219	0.68 231	0.44 195	0.55 92	0.34 95	0.14 215	0.12 140	0.16 261	0.11 109	0.19 133	0.38 170

GASNet	0.84 280	1.98 373	4.07 374	0.48 255	0.33 200	0.58 112	0.34 208	0.97 264	0.81 263	0.60 197	0.59 182	0.74 259	0.55 249	2.08 329	1.18 287	0.22 309	0.15 180	0.19 296	0.17 225	0.55 355	0.29 120

RCA-Stereo	0.45 40	0.38 55	1.80 11	0.27 22	0.25 124	0.58 112	0.23 58	0.84 168	0.66 123	0.42 37	0.44 75	0.28 38	0.35 121	0.31 3	0.21 1	0.09 11	1.01 340	0.09 13	0.07 12	0.21 159	0.53 244

test_5	0.61 154	1.25 289	2.76 264	0.39 198	0.64 316	0.58 112	0.35 217	0.85 178	0.66 123	0.49 81	0.56 161	0.55 164	0.40 152	0.79 159	0.32 78	0.10 47	0.19 209	0.12 135	0.12 139	0.33 275	0.85 313

UDGNet	0.50 70	1.36 312	2.44 134	0.37 167	0.19 63	0.58 112	0.23 58	0.49 14	0.69 167	0.42 37	0.39 51	0.34 60	0.29 88	0.55 92	0.32 78	0.25 330	0.10 104	0.37 357	0.19 249	0.30 258	0.17 49

dd	0.48 55	1.32 299	2.41 117	0.31 74	0.17 37	0.58 112	0.26 111	0.50 23	0.71 189	0.42 37	0.41 60	0.34 60	0.28 72	0.47 51	0.41 118	0.18 277	0.10 104	0.13 191	0.12 139	0.22 173	0.16 43

GwcNet-ADL	0.54 99	0.78 185	2.85 282	0.31 74	0.20 68	0.58 112	0.29 158	0.93 236	0.67 135	0.48 65	0.47 83	0.56 171	0.33 112	0.48 59	0.80 238	0.13 185	0.12 140	0.09 13	0.09 37	0.14 51	0.40 182

GANet-ADL	0.48 55	0.56 116	2.51 174	0.34 128	0.20 68	0.58 112	0.25 99	0.80 137	0.57 66	0.43 43	0.61 197	0.56 171	0.31 102	0.44 48	0.44 131	0.14 215	0.11 125	0.10 46	0.09 37	0.22 173	0.38 170

PFNet+	0.50 70	0.43 76	2.54 182	0.49 266	0.18 47	0.58 112	0.76 346	0.54 39	0.72 196	0.56 151	0.48 89	0.39 74	0.26 49	0.94 179	0.33 87	0.14 215	0.09 81	0.14 220	0.13 159	0.12 25	0.16 43

RAFT-345	0.56 111	0.37 50	2.68 239	0.40 211	0.34 209	0.58 112	0.41 246	0.49 14	0.70 177	0.51 110	0.99 331	0.43 92	0.28 72	1.56 253	0.81 242	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.11 17	0.09 2

HCRNet	0.50 70	0.75 179	2.08 56	0.39 198	0.29 164	0.58 112	0.22 39	0.79 132	0.67 135	0.49 81	0.49 102	0.48 134	0.37 128	1.13 200	0.40 116	0.15 233	0.10 104	0.15 245	0.13 159	0.21 159	0.19 60

FENet	0.48 55	0.58 119	2.46 157	0.33 111	0.18 47	0.58 112	0.22 39	0.83 161	0.64 109	0.49 81	0.42 62	0.55 164	0.38 135	0.52 79	0.51 160	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.11 109	0.17 90	0.31 137

DisPM	0.48 55	0.41 68	2.54 182	0.61 307	0.18 47	0.59 130	0.62 324	0.54 39	0.67 135	0.61 204	0.53 126	0.38 72	0.26 49	0.76 153	0.31 70	0.13 185	0.07 6	0.12 135	0.11 109	0.12 25	0.15 30

test_4	0.47 48	0.80 189	2.15 69	0.36 157	0.29 164	0.59 130	0.28 133	0.50 23	0.42 9	0.43 43	0.76 286	0.39 74	0.22 19	0.73 147	0.49 154	0.08 1	0.18 205	0.11 92	0.15 195	0.29 252	0.27 108

THIR-Stereo	0.88 298	0.85 194	2.33 98	0.26 15	0.16 20	0.59 130	2.69 401	0.62 70	0.54 54	0.62 216	1.61 366	0.96 325	1.77 379	1.67 274	2.20 351	0.10 47	0.08 38	0.14 220	0.11 109	0.16 69	0.21 72

IRAFT_RVC	0.59 141	0.74 175	2.42 121	0.47 254	0.21 77	0.59 130	0.42 252	0.68 89	0.73 199	0.54 130	0.50 114	0.49 136	0.51 232	1.57 257	1.00 269	0.11 110	0.25 246	0.13 191	0.10 71	0.15 60	0.14 24

111	0.57 118	1.41 320	2.63 213	0.25 5	0.15 13	0.59 130	0.26 111	0.90 219	0.83 274	0.50 99	0.54 140	0.57 175	0.38 135	0.54 91	0.41 118	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.24 193	0.81 307

aanetorigin	0.81 270	1.03 233	2.64 222	0.44 238	0.44 260	0.59 130	1.00 367	0.59 62	0.70 177	1.54 378	1.22 350	0.82 287	1.08 348	1.06 188	1.07 276	0.18 277	0.15 180	0.17 275	0.21 269	0.53 353	0.65 276

ACVNet	0.54 99	0.87 197	2.45 150	0.28 34	0.22 86	0.59 130	0.36 224	0.69 91	0.73 199	0.49 81	0.59 182	0.69 242	0.42 174	0.47 51	0.70 212	0.11 110	0.10 104	0.10 46	0.09 37	0.36 298	0.39 177

GANet-RSSM	0.63 179	1.14 255	2.67 234	0.38 185	0.26 138	0.59 130	0.29 158	0.81 144	0.56 63	0.50 99	0.57 171	0.67 219	0.50 228	1.91 317	0.50 157	0.14 215	0.10 104	0.24 326	0.12 139	0.36 298	0.28 114

PSMNet-RSSM	0.61 154	1.19 272	2.43 126	0.33 111	0.25 124	0.59 130	0.28 133	0.88 205	0.65 116	0.54 130	0.62 204	0.69 242	0.46 210	1.67 274	0.50 157	0.15 233	0.10 104	0.14 220	0.16 212	0.20 150	0.28 114

DMCA	0.50 70	0.83 191	1.95 35	0.32 91	0.24 118	0.59 130	0.26 111	0.81 144	0.68 159	0.59 188	0.49 102	0.56 171	0.36 123	0.65 122	0.65 201	0.14 215	0.10 104	0.14 220	0.10 71	0.19 133	0.29 120

AANet_RVC	0.79 265	1.46 331	2.72 252	0.34 128	0.25 124	0.59 130	0.32 190	0.88 205	0.83 274	0.62 216	0.95 323	0.80 281	0.43 187	2.46 356	1.72 324	0.38 353	0.26 249	0.10 46	0.09 37	0.25 208	0.43 198

AdaStereo	0.48 55	0.44 80	2.18 74	0.36 157	0.20 68	0.59 130	0.29 158	0.97 264	0.74 216	0.52 118	0.55 149	0.61 191	0.33 112	0.52 79	0.44 131	0.18 277	0.08 38	0.17 275	0.11 109	0.18 110	0.24 94
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.
MyStereo06	0.70 227	0.72 163	3.51 348	0.31 74	0.25 124	0.60 142	0.30 170	0.90 219	0.67 135	1.48 376	0.53 126	0.84 292	0.57 256	0.60 107	1.11 280	0.09 11	0.55 299	0.12 135	0.20 258	0.16 69	0.56 254

MyStereo05	0.57 118	0.72 163	2.72 252	0.31 74	0.25 124	0.60 142	0.30 170	0.87 197	0.82 268	0.54 130	0.37 42	0.53 151	0.42 174	0.63 114	0.73 221	0.09 11	0.55 299	0.12 135	0.20 258	0.16 69	0.56 254

IPLGR_C	0.64 186	1.66 356	3.36 329	0.80 341	0.31 183	0.60 142	0.60 317	0.82 151	0.69 167	0.58 169	0.62 204	0.44 107	0.31 102	0.47 51	0.43 128	0.12 143	0.22 231	0.13 191	0.15 195	0.35 292	0.21 72

ACRE	0.63 179	1.55 339	3.41 340	0.76 334	0.28 159	0.60 142	0.56 306	0.82 151	0.68 159	0.57 163	0.62 204	0.43 92	0.30 98	0.47 51	0.42 122	0.12 143	0.19 209	0.13 191	0.14 177	0.36 298	0.20 68

OMP-Stereo	0.64 186	0.87 197	2.38 105	0.56 295	0.37 229	0.60 142	0.26 111	0.75 110	0.71 189	0.65 248	0.60 189	0.68 231	0.32 107	2.07 326	1.18 287	0.11 110	0.08 38	0.12 135	0.09 37	0.17 90	0.28 114

DeepStereo_RVC	0.47 48	0.37 50	2.19 75	0.55 286	0.18 47	0.60 142	0.58 311	0.52 27	0.62 92	0.49 81	0.45 76	0.39 74	0.85 323	0.47 51	0.34 95	0.12 143	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.19 60

RAFT-RH_RVC	0.65 191	0.73 166	2.78 267	0.39 198	0.29 164	0.60 142	0.18 10	0.45 7	0.63 103	0.75 290	1.89 372	0.47 128	0.29 88	1.59 264	1.21 291	0.15 233	0.07 6	0.13 191	0.13 159	0.11 17	0.10 4

RAFT-IKP	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.16 20	0.60 142	0.28 133	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.51 75	0.31 70	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

ICVP	0.48 55	0.33 23	2.37 103	0.34 128	0.22 86	0.60 142	0.55 302	0.79 132	0.53 51	0.45 51	0.60 189	0.49 136	0.36 123	0.55 92	0.46 139	0.16 247	0.16 192	0.14 220	0.11 109	0.16 69	0.32 139
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.65 191	0.54 107	4.29 385	0.33 111	0.27 149	0.60 142	0.25 99	1.02 295	0.92 313	0.61 204	0.69 242	0.62 196	0.54 244	0.67 128	0.38 113	0.18 277	0.15 180	0.15 245	0.14 177	0.21 159	0.49 230

test_xeample	0.98 324	0.65 142	2.12 64	0.29 46	0.67 320	0.60 142	0.28 133	1.08 333	0.85 289	0.62 216	0.70 255	0.44 107	0.41 163	1.95 319	5.45 404	0.12 143	1.33 371	0.11 92	0.31 315	0.18 110	1.42 366

cf-r	0.62 167	1.27 292	2.99 302	0.34 128	0.28 159	0.60 142	0.28 133	0.82 151	0.70 177	0.55 141	0.61 197	0.77 269	0.41 163	1.32 225	0.52 162	0.13 185	0.09 81	0.11 92	0.12 139	0.22 173	0.27 108

GwcNet-RSSM	0.64 186	1.38 318	2.69 245	0.33 111	0.26 138	0.60 142	0.32 190	0.84 168	0.73 199	0.56 151	0.65 226	0.72 251	0.42 174	1.78 291	0.60 182	0.14 215	0.10 104	0.12 135	0.13 159	0.26 223	0.26 103

FADNet-RVC	0.69 222	1.65 354	2.74 259	0.35 143	0.26 138	0.60 142	0.29 158	0.91 226	0.67 135	0.46 61	0.51 116	0.62 196	0.46 210	1.75 283	0.81 242	0.17 266	0.20 221	0.17 275	0.18 233	0.60 359	0.39 177

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 167	1.15 261	3.11 312	0.39 198	0.37 229	0.60 142	0.28 133	0.87 197	0.64 109	0.63 225	0.56 161	0.71 250	0.45 203	1.08 191	0.52 162	0.15 233	0.12 140	0.14 220	0.15 195	0.18 110	0.25 98
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.71 231	1.90 370	3.48 346	0.43 233	0.22 86	0.60 142	0.29 158	0.96 257	0.78 240	0.60 197	0.65 226	0.60 189	0.46 210	0.80 163	1.21 291	0.12 143	0.08 38	0.10 46	0.07 12	0.44 336	0.33 142

MLCV	0.59 141	1.41 320	2.41 117	0.31 74	0.15 13	0.60 142	0.23 58	0.77 118	0.63 103	0.67 256	0.66 232	0.55 164	0.37 128	1.16 204	1.09 278	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.21 159	0.29 120

iResNet_ROB	0.60 147	1.59 345	2.04 50	0.32 91	0.21 77	0.60 142	0.22 39	0.99 275	0.85 289	0.61 204	0.63 212	0.58 179	0.42 174	1.08 191	0.98 265	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.06 6	0.23 187	0.33 142

MyStereo07	0.56 111	0.68 151	2.42 121	0.30 60	0.41 248	0.61 160	0.31 180	0.58 55	0.72 196	1.17 348	0.26 14	0.20 2	0.27 62	1.28 221	0.28 42	0.09 11	0.59 306	0.12 135	0.21 269	0.16 69	0.48 224

MyStereo04	0.57 118	0.68 151	2.66 227	0.30 60	0.41 248	0.61 160	0.31 180	0.88 205	0.80 256	0.48 65	0.37 42	0.54 156	0.42 174	0.61 110	0.71 216	0.09 11	0.59 306	0.12 135	0.21 269	0.16 69	0.48 224

CoDeX	0.54 99	0.52 102	2.25 84	0.30 60	0.26 138	0.61 160	0.32 190	1.03 301	0.73 199	0.49 81	0.56 161	0.52 150	0.40 152	1.59 264	0.38 113	0.12 143	0.09 81	0.11 92	0.10 71	0.15 60	0.22 77

ttt	0.89 305	0.51 100	2.51 174	0.36 157	0.31 183	0.61 160	0.28 133	1.07 330	0.92 313	0.56 151	0.77 290	0.55 164	0.37 128	2.27 339	3.51 384	0.16 247	1.21 358	0.13 191	0.31 315	0.18 110	1.26 352

ToySt	0.67 211	0.88 201	2.61 208	0.39 198	0.73 328	0.61 160	0.38 235	0.78 125	0.73 199	0.43 43	0.70 255	0.72 251	0.45 203	0.66 125	0.62 190	0.14 215	0.63 312	0.13 191	0.33 330	0.24 193	1.18 342

anonymousa	0.74 244	0.60 127	2.58 197	0.96 355	1.33 382	0.61 160	0.26 111	0.69 91	0.56 63	0.55 141	0.84 300	0.82 287	0.46 210	0.56 95	0.61 187	0.10 47	1.11 351	0.12 135	0.98 398	0.14 51	0.97 331

Selective-RAFT	0.46 45	0.48 88	1.88 24	0.32 91	0.16 20	0.61 160	0.19 12	0.66 83	0.62 92	0.28 18	0.30 20	0.41 87	0.33 112	0.51 75	0.32 78	0.11 110	1.09 349	0.09 13	0.35 338	0.19 133	0.37 162

Sa-1000	0.61 154	1.07 239	2.71 250	0.32 91	0.61 309	0.61 160	0.31 180	1.00 281	0.76 229	0.53 126	0.83 298	0.43 92	0.33 112	0.69 134	0.30 56	0.10 47	0.52 296	0.13 191	0.28 300	0.29 252	0.29 120

Patchmatch Stereo++	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.17 37	0.61 160	0.26 111	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.56 95	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12
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
NF-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.55 189	0.55 286	0.16 20	0.61 160	0.43 259	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 83	0.37 67	0.26 49	1.44 240	0.78 233	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.17 49

OCTAStereo	0.53 92	0.33 23	2.54 182	0.56 295	0.16 20	0.61 160	0.42 252	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 83	0.37 67	0.26 49	1.43 236	0.79 236	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.17 49

PSM-softLoss	0.52 82	0.34 30	2.47 162	0.55 286	0.17 37	0.61 160	0.39 241	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 89	0.39 74	0.25 41	1.46 241	0.77 229	0.13 185	0.08 38	0.13 191	0.12 139	0.12 25	0.15 30

KMStereo	0.52 82	0.34 30	2.47 162	0.55 286	0.17 37	0.61 160	0.39 241	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 89	0.39 74	0.25 41	1.46 241	0.77 229	0.13 185	0.08 38	0.13 191	0.12 139	0.12 25	0.15 30

PSM-adaLoss	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.18 47	0.61 160	0.28 133	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.49 69	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo_v2	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.49 266	0.17 37	0.61 160	0.28 133	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.44 107	0.28 72	0.48 59	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.18 47	0.61 160	0.26 111	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.51 75	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

HUI-Stereo	0.43 25	0.36 40	2.45 150	0.48 255	0.18 47	0.61 160	0.27 125	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.44 107	0.28 72	0.47 51	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

RE-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.54 182	0.56 295	0.16 20	0.61 160	0.43 259	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 83	0.37 67	0.26 49	1.43 236	0.77 229	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.17 49

TVStereo	0.53 92	0.33 23	2.54 182	0.56 295	0.16 20	0.61 160	0.43 259	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 83	0.37 67	0.26 49	1.43 236	0.77 229	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.17 49

iGMRVC	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.18 47	0.61 160	0.27 125	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.57 98	0.31 70	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

iRAFT	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.17 37	0.61 160	0.26 111	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.56 95	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

GES	0.49 66	0.54 107	2.37 103	0.31 74	0.19 63	0.61 160	0.30 170	0.93 236	0.52 45	0.49 81	0.53 126	0.40 82	0.43 187	0.59 102	0.67 206	0.16 247	0.11 125	0.12 135	0.10 71	0.20 150	0.30 129

CIPLG	0.63 179	1.59 345	3.16 315	0.79 340	0.31 183	0.62 182	0.57 309	0.82 151	0.68 159	0.58 169	0.63 212	0.43 92	0.31 102	0.48 59	0.42 122	0.12 143	0.20 221	0.13 191	0.13 159	0.36 298	0.21 72

dad	0.58 126	1.35 308	2.39 111	0.31 74	0.20 68	0.62 182	0.26 111	0.56 48	0.79 249	0.66 254	0.64 219	0.64 206	0.36 123	0.87 171	0.48 145	0.28 340	0.15 180	0.40 360	0.18 233	0.24 193	0.22 77

IPLGR	0.58 126	0.64 140	3.12 313	0.37 167	0.18 47	0.62 182	0.54 298	1.06 327	0.69 167	0.73 282	0.46 78	0.50 140	0.44 195	1.12 199	0.31 70	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.21 159	0.20 68

AAGNet	0.92 311	0.40 63	2.53 178	0.60 301	1.01 363	0.62 182	0.45 270	0.52 27	0.68 159	0.58 169	0.53 126	0.50 140	0.72 299	1.22 210	7.32 410	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.16 69	0.10 4

TransformOpticalFlow	0.65 191	0.61 132	2.67 234	0.45 245	0.26 138	0.62 182	0.28 133	0.88 205	0.76 229	0.76 292	0.74 276	0.90 311	0.84 320	1.82 299	0.80 238	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.12 25	0.19 60

IIG-Stereo	0.65 191	0.87 197	2.32 96	0.55 286	0.23 109	0.62 182	0.21 30	0.78 125	0.71 189	0.64 236	0.69 242	0.69 242	0.38 135	2.07 326	1.37 308	0.11 110	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.27 108

SST-Stereo	0.56 111	0.30 5	2.44 134	0.71 331	0.55 287	0.62 182	0.65 329	0.57 53	0.67 135	0.59 188	0.53 126	0.51 143	0.59 266	1.57 257	0.31 70	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.11 9

RAFT_R40	0.55 103	0.31 7	2.44 134	0.57 299	0.42 258	0.62 182	0.52 293	0.58 55	0.66 123	0.56 151	0.54 140	0.54 156	0.50 228	1.56 253	0.53 165	0.11 110	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.16 69	0.10 4

PFNet	0.62 167	0.42 70	2.69 245	0.43 233	0.55 287	0.62 182	0.27 125	0.64 78	0.72 196	0.61 204	0.56 161	0.45 119	0.33 112	1.86 306	1.12 281	0.28 340	0.09 81	0.12 135	0.16 212	0.26 223	0.27 108

GrayStereo	0.71 231	0.27 1	2.40 113	0.89 347	0.23 109	0.62 182	1.40 391	0.67 86	0.70 177	0.72 281	0.77 290	0.55 164	3.03 397	0.60 107	0.28 42	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.21 269	0.12 25	0.37 162

222	1.02 329	0.60 127	1.95 35	0.29 46	0.51 277	0.62 182	0.24 80	1.09 335	0.86 295	0.64 236	0.67 235	0.47 128	0.42 174	1.86 306	6.73 408	0.13 185	1.21 358	0.11 92	0.32 320	0.17 90	1.44 367

FADNet-RVC-Resample	0.74 244	1.54 338	3.81 366	0.38 185	0.29 164	0.62 182	0.38 235	0.91 226	0.67 135	0.52 118	0.51 116	0.63 200	0.44 195	1.56 253	0.59 180	0.24 324	0.32 260	0.22 314	0.19 249	0.30 258	0.71 293

STTStereo	0.58 126	0.95 223	2.95 295	0.37 167	0.31 183	0.62 182	0.32 190	0.81 144	0.63 103	0.61 204	0.55 149	0.67 219	0.43 187	0.87 171	0.48 145	0.16 247	0.16 192	0.17 275	0.20 258	0.17 90	0.25 98

DCRE	0.76 256	0.80 189	2.31 94	1.05 360	1.18 375	0.63 195	0.26 111	1.03 301	0.59 76	0.52 118	2.12 377	0.44 107	0.27 62	0.41 41	0.53 165	0.09 11	1.02 345	0.10 46	0.32 320	0.16 69	1.47 369

Pruner-Stereo	0.55 103	0.38 55	2.49 170	1.78 394	0.19 63	0.63 195	0.45 270	0.59 62	0.67 135	0.61 204	0.48 89	0.41 87	0.25 41	0.49 69	0.99 267	0.13 185	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.14 24

Prome-Stereo	0.53 92	0.36 40	2.39 111	0.60 301	0.23 109	0.63 195	0.41 246	0.66 83	0.67 135	0.59 188	1.02 335	0.43 92	0.71 298	0.61 110	0.34 95	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.44 210

GEStereo_RVC	0.61 154	1.19 272	2.61 208	0.48 255	0.25 124	0.63 195	0.37 227	1.05 315	0.79 249	0.55 141	0.55 149	0.59 182	0.44 195	1.10 193	0.48 145	0.16 247	0.11 125	0.12 135	0.11 109	0.27 234	0.43 198

psmorigin	1.41 363	0.91 214	13.83 417	0.37 167	0.30 175	0.63 195	0.37 227	0.80 137	0.64 109	0.98 329	0.87 310	1.16 362	0.78 313	3.95 401	1.09 278	0.19 288	0.22 231	0.17 275	0.19 249	0.25 208	0.47 220

acv_ft	0.57 118	0.87 197	2.45 150	0.33 111	0.41 248	0.63 195	0.29 158	0.86 190	0.73 199	0.64 236	0.59 182	0.69 242	0.45 203	0.47 51	0.68 209	0.11 110	0.10 104	0.10 46	0.09 37	0.43 333	0.39 177

DIP-Stereo	0.43 25	0.50 95	2.21 80	0.27 22	0.18 47	0.63 195	0.17 5	0.94 241	0.58 72	0.49 81	0.48 89	0.30 43	0.30 98	0.40 35	0.31 70	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.15 60	0.33 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
edge stereo	0.84 280	0.74 175	3.42 343	0.38 185	1.21 377	0.63 195	0.41 246	0.98 270	0.83 274	0.81 306	0.88 312	1.14 358	0.73 302	2.16 335	0.89 253	0.22 309	0.20 221	0.26 333	0.18 233	0.38 310	0.43 198

CVANet_RVC	0.82 273	1.18 269	3.98 371	0.40 211	0.28 159	0.63 195	0.43 259	0.90 219	0.78 240	1.14 345	0.69 242	0.68 231	0.52 239	2.62 365	0.48 145	0.20 296	0.13 153	0.22 314	0.37 344	0.37 304	0.48 224

Anonymous Stereo	0.83 277	1.57 340	3.56 353	0.46 248	0.39 237	0.63 195	0.84 353	0.92 233	0.83 274	0.68 262	0.68 238	0.64 206	0.42 174	2.42 354	1.02 271	0.23 317	0.23 236	0.19 296	0.20 258	0.31 266	0.40 182

DeepPruner_ROB	0.58 126	1.06 238	2.68 239	0.30 60	0.26 138	0.63 195	0.31 180	0.83 161	0.51 40	0.62 216	0.56 161	0.65 210	0.39 146	1.06 188	0.56 174	0.19 288	0.14 166	0.14 220	0.14 177	0.24 193	0.33 142

PWC_ROB	0.81 270	1.41 320	2.60 204	0.41 220	0.40 243	0.63 195	0.31 180	1.04 307	0.99 337	0.92 324	1.29 353	0.78 273	0.68 291	1.65 273	1.50 315	0.19 288	0.12 140	0.18 291	0.13 159	0.51 349	0.54 247

1111x	1.06 336	0.79 187	3.29 325	0.33 111	0.60 302	0.64 207	0.33 203	1.10 338	0.92 313	0.59 188	0.69 242	0.59 182	0.47 218	2.64 367	4.61 400	0.12 143	1.38 373	0.11 92	0.49 365	0.18 110	1.30 357

HHNet	0.63 179	0.67 144	3.10 311	0.37 167	0.25 124	0.64 207	0.60 317	0.70 98	0.67 135	0.55 141	1.12 345	0.32 52	0.60 271	0.43 45	1.75 327	0.16 247	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.18 110	0.22 77

DRaft	0.65 191	0.47 85	2.38 105	0.25 5	0.17 37	0.64 207	0.65 329	0.56 48	0.57 66	0.67 256	0.98 328	0.38 72	0.99 341	1.42 235	2.06 341	0.11 110	0.14 166	0.10 46	0.14 177	0.18 110	0.21 72

s12784h	0.41 18	0.34 30	2.17 72	0.24 4	0.11 1	0.64 207	0.24 80	0.85 178	0.70 177	0.45 51	0.54 140	0.28 38	0.27 62	0.51 75	0.27 37	0.11 110	0.06 1	0.09 13	0.06 6	0.16 69	0.14 24

xxxx	0.97 322	0.64 140	2.14 68	0.30 60	0.67 320	0.64 207	0.24 80	1.09 335	0.91 311	0.57 163	0.65 226	0.58 179	0.39 146	1.57 257	5.49 405	0.13 185	1.38 373	0.11 92	0.32 320	0.17 90	1.41 365

Syn2CoEx	0.78 262	1.43 327	3.54 352	0.44 238	0.31 183	0.64 207	0.43 259	1.04 307	0.83 274	0.64 236	0.77 290	0.74 259	0.74 306	1.91 317	0.64 196	0.20 296	0.17 199	0.19 296	0.15 195	0.30 258	0.59 259

psm_up	0.65 191	1.02 230	2.53 178	0.36 157	0.31 183	0.64 207	0.38 235	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.57 171	0.68 231	0.57 256	1.90 316	0.52 162	0.17 266	0.15 180	0.16 261	0.15 195	0.27 234	0.22 77

ac_64	0.63 179	0.77 182	2.71 250	0.37 167	0.34 209	0.64 207	0.30 170	0.86 190	0.67 135	0.58 169	0.53 126	0.88 307	0.48 224	1.84 302	0.71 216	0.15 233	0.12 140	0.12 135	0.12 139	0.21 159	0.25 98

CFNet-ft	0.60 147	1.16 263	2.45 150	0.29 46	0.30 175	0.64 207	0.28 133	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 171	0.79 275	0.44 195	1.48 244	0.62 190	0.15 233	0.10 104	0.28 337	0.14 177	0.21 159	0.29 120

FAT-Stereo	0.72 239	0.60 127	2.86 284	0.37 167	0.29 164	0.64 207	0.55 302	1.01 289	0.91 311	0.76 292	0.94 320	0.93 317	0.79 315	1.82 299	0.60 182	0.19 288	0.19 209	0.17 275	0.16 212	0.23 187	0.47 220

DeepPrunerF	0.92 311	1.33 303	3.41 340	0.46 248	0.51 277	0.64 207	0.49 286	1.16 350	2.62 395	0.65 248	0.61 197	0.65 210	0.62 275	2.23 338	1.31 300	0.23 317	0.19 209	0.30 346	0.28 300	0.39 317	0.34 149

CFNet	0.65 191	1.45 329	2.27 86	0.34 128	0.25 124	0.64 207	0.23 58	0.93 236	0.79 249	0.48 65	0.59 182	0.58 179	0.40 152	2.28 340	0.63 195	0.13 185	0.09 81	0.15 245	0.14 177	0.34 281	0.26 103

CFNet_RVC	0.60 147	1.16 263	2.45 150	0.29 46	0.30 175	0.64 207	0.28 133	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 171	0.79 275	0.44 195	1.48 244	0.62 190	0.15 233	0.10 104	0.28 337	0.14 177	0.21 159	0.29 120

PS-NSSS	0.69 222	1.37 315	2.44 134	0.31 74	0.32 194	0.64 207	0.34 208	1.04 307	0.74 216	0.56 151	0.75 283	0.51 143	0.42 174	2.41 353	0.54 170	0.24 324	0.17 199	0.27 334	0.18 233	0.30 258	0.23 85

RAFT-Test	0.56 111	0.41 68	2.01 43	0.90 349	1.07 368	0.65 221	0.37 227	0.83 161	0.65 116	0.49 81	0.49 102	0.93 317	0.24 27	0.52 79	0.30 56	0.10 47	0.38 272	0.09 13	0.38 347	0.11 17	0.19 60

IER	0.49 66	0.73 166	2.12 64	0.27 22	0.25 124	0.65 221	0.27 125	0.76 112	0.59 76	0.56 151	0.59 182	0.60 189	0.53 242	0.64 118	0.44 131	0.12 143	0.09 81	0.11 92	0.11 109	0.18 110	0.15 30

AASNet	0.66 208	1.49 335	2.97 297	0.37 167	0.33 200	0.65 221	0.30 170	1.00 281	0.78 240	0.56 151	0.60 189	0.55 164	0.39 146	0.88 175	0.96 258	0.15 233	0.12 140	0.13 191	0.11 109	0.45 338	0.35 155

SACVNet	0.68 216	1.08 242	2.58 197	0.38 185	0.28 159	0.65 221	0.37 227	0.91 226	0.65 116	0.67 256	0.62 204	0.69 242	0.47 218	2.07 326	0.65 201	0.18 277	0.14 166	0.16 261	0.15 195	0.39 317	0.41 189

ADLNet2	0.73 241	1.22 281	3.28 323	0.34 128	0.36 223	0.65 221	0.37 227	0.94 241	0.87 297	0.57 163	0.65 226	0.92 312	0.48 224	2.05 324	0.60 182	0.13 185	0.11 125	0.11 92	0.11 109	0.37 304	0.38 170

ARAFT	0.65 191	1.69 358	3.34 328	0.29 46	0.16 20	0.65 221	0.36 224	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.49 102	0.56 171	0.31 102	1.23 212	0.35 102	0.11 110	0.08 38	0.14 220	0.13 159	0.38 310	0.50 232

UPFNet	0.51 80	0.67 144	2.04 50	0.34 128	0.33 200	0.65 221	0.37 227	0.88 205	0.65 116	0.60 197	0.53 126	0.61 191	0.41 163	0.77 154	0.55 172	0.13 185	0.13 153	0.13 191	0.13 159	0.20 150	0.16 43

HGLStereo	0.61 154	1.20 274	2.59 199	0.36 157	0.40 243	0.65 221	0.30 170	0.87 197	0.67 135	0.60 197	0.70 255	0.69 242	0.56 251	1.07 190	0.59 180	0.14 215	0.13 153	0.13 191	0.12 139	0.23 187	0.23 85

UCFNet_RVC	0.55 103	1.16 263	2.48 167	0.31 74	0.27 149	0.65 221	0.28 133	0.76 112	0.58 72	0.51 110	0.53 126	0.67 219	0.42 174	0.91 176	0.45 135	0.16 247	0.11 125	0.17 275	0.17 225	0.20 150	0.23 85

PASM	0.82 273	1.00 226	2.68 239	0.52 275	0.48 272	0.65 221	0.59 314	0.83 161	0.89 306	0.82 310	0.73 273	0.89 310	0.68 291	2.39 350	0.73 221	0.35 352	0.37 268	0.36 355	0.41 355	0.45 338	0.51 236

HSM	0.67 211	0.92 219	2.29 90	0.30 60	0.29 164	0.65 221	0.29 158	0.98 270	0.67 135	0.59 188	0.58 177	1.39 369	0.65 281	2.56 360	0.45 135	0.11 110	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.18 110	0.24 94

iResNet	0.59 141	1.09 243	2.54 182	0.44 238	0.18 47	0.65 221	0.29 158	0.89 211	0.75 221	0.59 188	0.64 219	0.43 92	0.39 146	0.73 147	1.24 296	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.08 27	0.21 159	0.40 182

DLCB_ROB	0.61 154	0.96 224	2.00 41	0.37 167	0.25 124	0.65 221	0.37 227	0.86 190	0.76 229	0.73 282	0.70 255	0.84 292	0.47 218	1.57 257	0.72 220	0.13 185	0.13 153	0.14 220	0.14 177	0.18 110	0.33 142

gwcnet-sp	0.52 82	0.71 158	2.66 227	0.32 91	0.22 86	0.66 234	0.31 180	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 102	0.46 123	0.43 187	0.77 154	0.48 145	0.12 143	0.11 125	0.11 92	0.11 109	0.19 133	0.19 60

scenet	0.52 82	0.71 158	2.66 227	0.32 91	0.22 86	0.66 234	0.31 180	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 102	0.46 123	0.43 187	0.77 154	0.48 145	0.12 143	0.11 125	0.11 92	0.11 109	0.19 133	0.19 60

ssnet	0.52 82	0.71 158	2.66 227	0.32 91	0.22 86	0.66 234	0.31 180	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 102	0.46 123	0.43 187	0.77 154	0.48 145	0.12 143	0.11 125	0.11 92	0.11 109	0.19 133	0.19 60

DEmStereo	0.69 222	0.40 63	2.42 121	0.42 223	0.18 47	0.66 234	0.88 357	0.54 39	0.64 109	0.60 197	1.00 332	0.45 119	1.24 355	1.53 249	2.21 352	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.10 71	0.11 17	0.14 24

RP	0.74 244	1.01 229	2.48 167	0.44 238	0.45 263	0.66 234	0.45 270	0.95 254	0.87 297	0.70 270	0.95 323	0.99 331	0.82 317	1.55 251	0.82 245	0.26 334	0.19 209	0.23 321	0.20 258	0.34 281	0.38 170

RASNet	0.69 222	1.05 237	2.59 199	0.37 167	0.47 271	0.66 234	0.33 203	0.82 151	0.76 229	0.51 110	0.65 226	0.93 317	0.62 275	2.20 337	0.80 238	0.14 215	0.09 81	0.09 13	0.11 109	0.18 110	0.37 162

TDLM	0.83 277	1.28 294	2.38 105	0.46 248	0.26 138	0.66 234	0.55 302	0.87 197	0.80 256	2.54 399	0.62 204	0.61 191	0.51 232	2.68 372	0.67 206	0.20 296	0.11 125	0.35 354	0.15 195	0.33 275	0.48 224

anonymity	0.86 291	0.68 151	1.44 2	0.64 314	0.83 341	0.67 241	0.52 293	0.98 270	0.73 199	0.96 328	0.70 255	0.81 284	0.86 325	1.10 193	1.34 302	0.64 370	0.72 327	0.58 372	1.44 407	0.60 359	0.91 320

PSMNet-ADL	0.56 111	0.47 85	2.03 47	0.35 143	0.22 86	0.67 241	0.27 125	0.77 118	0.58 72	0.43 43	0.53 126	0.70 248	0.45 203	1.89 311	0.64 196	0.16 247	0.13 153	0.11 92	0.13 159	0.15 60	0.51 236

ADLNet	0.68 216	1.02 230	2.68 239	0.35 143	0.34 209	0.67 241	0.34 208	0.95 254	0.79 249	0.70 270	0.62 204	0.80 281	0.46 210	1.77 288	0.69 211	0.15 233	0.12 140	0.14 220	0.14 177	0.31 266	0.54 247

RAFT + AFF	0.79 265	1.73 359	2.99 302	0.34 128	0.35 217	0.67 241	0.51 289	1.05 315	0.79 249	0.54 130	0.58 177	0.59 182	0.81 316	1.80 294	1.21 291	0.13 185	0.27 255	0.15 245	0.14 177	0.45 338	0.69 288

FADNet	0.71 231	1.60 349	2.53 178	0.33 111	0.30 175	0.67 241	0.29 158	0.92 233	0.75 221	0.45 51	0.49 102	0.66 217	0.57 256	1.85 304	0.85 249	0.46 363	0.20 221	0.17 275	0.20 258	0.60 359	0.37 162

XPNet_ROB	0.68 216	1.11 250	2.28 88	0.38 185	0.27 149	0.67 241	0.47 279	0.94 241	0.75 221	0.80 305	0.71 268	0.81 284	0.54 244	1.72 279	0.84 248	0.22 309	0.16 192	0.16 261	0.15 195	0.25 208	0.45 215

HSM-Net_RVC	0.70 227	0.40 63	2.45 150	0.27 22	0.19 63	0.68 247	0.30 170	1.29 363	0.73 199	0.73 282	0.70 255	0.77 269	0.45 203	3.73 400	0.46 139	0.13 185	0.09 81	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.32 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.55 103	0.61 132	2.07 54	0.34 128	0.21 77	0.68 247	0.26 111	0.87 197	0.73 199	0.70 270	0.69 242	0.74 259	0.45 203	1.10 193	0.62 190	0.12 143	0.09 81	0.14 220	0.14 177	0.27 234	0.24 94
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.75 253	1.03 233	2.27 86	0.68 327	0.26 138	0.68 247	0.30 170	0.99 275	0.82 268	0.59 188	0.58 177	0.77 269	0.39 146	2.75 378	0.48 145	0.25 330	0.24 239	0.28 337	0.26 290	0.29 252	1.07 337

Any-RAFT	0.42 22	0.33 23	1.89 26	0.28 34	0.21 77	0.69 250	0.21 30	0.83 161	0.60 80	0.45 51	0.43 64	0.62 196	0.30 98	0.48 59	0.24 15	0.11 110	0.40 278	0.08 3	0.06 6	0.10 10	0.16 43

NVstereo2D	0.63 179	0.57 117	2.29 90	0.37 167	0.35 217	0.69 250	0.49 286	0.96 257	0.88 301	0.49 81	0.54 140	0.72 251	0.46 210	1.98 321	0.50 157	0.19 288	0.20 221	0.18 291	0.16 212	0.28 244	0.34 149

ETE_ROB	0.68 216	1.09 243	2.32 96	0.38 185	0.26 138	0.69 250	0.51 289	1.49 375	0.75 221	0.81 306	0.71 268	0.85 297	0.51 232	1.39 230	0.70 212	0.17 266	0.14 166	0.19 296	0.16 212	0.24 193	0.35 155

SFCPSM	0.48 55	0.39 59	2.30 92	0.28 34	0.27 149	0.70 253	0.32 190	1.00 281	0.69 167	0.50 99	0.52 123	0.43 92	0.36 123	0.53 86	0.44 131	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.16 212	0.18 110	0.23 85

S-Stereo	0.82 273	0.73 166	3.79 364	0.40 211	0.37 229	0.70 253	0.69 339	1.00 281	1.03 341	0.63 225	0.92 318	0.82 287	0.59 266	2.35 345	0.71 216	0.18 277	0.22 231	0.17 275	0.18 233	0.30 258	0.67 279

AF-Net	0.76 256	1.14 255	2.74 259	0.42 223	0.41 248	0.70 253	0.41 246	1.07 330	0.94 320	0.73 282	1.05 341	1.04 343	0.86 325	1.23 212	1.00 269	0.23 317	0.15 180	0.25 331	0.18 233	0.32 271	0.35 155

PA-Net	0.93 316	1.36 312	4.14 376	0.64 314	0.41 248	0.70 253	0.53 295	0.91 226	0.88 301	0.53 126	0.60 189	0.70 248	0.54 244	2.40 351	2.57 366	0.17 266	0.28 257	0.19 296	0.28 300	0.25 208	0.48 224
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.73 241	1.16 263	2.89 287	0.53 279	0.34 209	0.71 257	0.20 20	1.87 388	0.59 76	0.53 126	0.66 232	0.50 140	0.33 112	1.27 220	0.62 190	0.10 47	1.19 354	0.10 46	0.21 269	0.21 159	0.61 264

CBFPSM	0.62 167	1.34 305	2.12 64	0.30 60	0.23 109	0.71 257	0.38 235	0.77 118	0.68 159	0.51 110	0.49 102	1.03 339	0.82 317	0.63 114	1.35 304	0.11 110	0.12 140	0.10 46	0.10 71	0.19 133	0.37 162

Wz-Net-SNSev	0.85 288	1.83 366	3.36 329	0.42 223	0.31 183	0.71 257	0.66 331	1.04 307	0.94 320	0.68 262	0.85 303	0.96 325	0.62 275	1.75 283	1.14 283	0.16 247	0.15 180	0.16 261	0.17 225	0.39 317	0.63 270

hitnet-ft	0.73 241	1.09 243	2.59 199	0.28 34	0.22 86	0.71 257	0.36 224	0.89 211	0.67 135	0.58 169	0.83 298	1.03 339	0.94 338	2.31 342	0.70 212	0.23 317	0.14 166	0.41 362	0.13 159	0.24 193	0.28 114

FADNet_RVC	0.87 297	1.51 336	2.90 289	0.31 74	0.24 118	0.71 257	0.25 99	1.00 281	0.65 116	0.45 51	0.57 171	0.61 191	0.44 195	1.53 249	0.75 224	0.94 380	0.97 337	0.28 337	1.00 399	0.89 377	1.36 363

NCCL2	0.71 231	1.32 299	2.30 92	0.44 238	0.31 183	0.71 257	0.67 335	0.89 211	0.69 167	0.70 270	0.61 197	0.85 297	0.54 244	1.58 263	0.70 212	0.20 296	0.17 199	0.66 376	0.25 284	0.26 223	0.38 170

ssnet_v2	0.64 186	0.99 225	2.67 234	0.33 111	0.22 86	0.72 263	0.45 270	1.00 281	0.80 256	0.66 254	0.54 140	0.81 284	0.48 224	0.91 176	1.08 277	0.16 247	0.14 166	0.14 220	0.14 177	0.33 275	0.31 137

Anonymous3	0.47 48	0.49 89	2.61 208	0.33 111	0.25 124	0.72 263	0.32 190	0.80 137	0.60 80	0.36 23	0.41 60	0.33 56	0.29 88	0.46 49	0.30 56	0.19 288	0.18 205	0.13 191	0.13 159	0.18 110	0.22 77

pmcnn	1.44 365	1.25 289	3.57 354	0.74 332	1.42 386	0.72 263	0.56 306	1.04 307	1.06 347	1.03 336	2.89 398	6.01 408	0.75 310	2.54 359	3.60 386	0.14 215	0.11 125	0.08 3	0.06 6	0.34 281	0.81 307

FTStereo	0.79 265	0.32 14	2.83 278	0.70 329	0.21 77	0.73 266	1.75 396	0.61 67	0.60 80	1.07 340	1.62 367	1.28 364	2.11 388	0.75 151	0.30 56	0.19 288	0.08 38	0.12 135	0.11 109	0.12 25	0.39 177

delet	0.60 147	0.84 192	2.45 150	0.33 111	0.35 217	0.73 266	0.46 275	0.89 211	0.80 256	0.58 169	0.62 204	0.67 219	0.51 232	1.14 202	0.64 196	0.12 143	0.12 140	0.13 191	0.14 177	0.22 173	0.29 120

RGC	0.78 262	1.10 248	2.55 189	0.45 245	0.45 263	0.73 266	0.40 244	1.00 281	0.75 221	0.75 290	1.04 339	1.02 338	0.73 302	1.74 282	1.15 284	0.24 324	0.19 209	0.28 337	0.26 290	0.31 266	0.38 170

StereoDRNet	0.71 231	1.24 286	2.56 193	0.42 223	0.45 263	0.73 266	0.46 275	0.98 270	0.81 263	0.77 294	0.56 161	0.74 259	0.48 224	1.69 278	0.91 255	0.15 233	0.14 166	0.15 245	0.15 195	0.26 223	0.51 236

PSMNet_ROB	0.75 253	1.42 324	2.93 292	0.39 198	0.32 194	0.73 266	0.56 306	0.90 219	0.74 216	0.56 151	0.60 189	0.75 263	0.47 218	2.00 322	1.31 300	0.18 277	0.13 153	0.19 296	0.20 258	0.26 223	0.40 182

LMCR-Stereo	0.61 154	1.00 226	2.60 204	0.42 223	0.22 86	0.74 271	0.31 180	1.06 327	0.70 177	0.62 216	0.64 219	0.40 82	0.52 239	0.84 168	1.27 299	0.20 296	0.09 81	0.12 135	0.09 37	0.26 223	0.16 43

UNet	0.56 111	0.58 119	2.81 274	0.32 91	0.33 200	0.74 271	0.27 125	0.86 190	0.67 135	0.55 141	0.55 149	0.72 251	0.55 249	0.79 159	0.58 178	0.12 143	0.09 81	0.13 191	0.11 109	0.20 150	0.19 60

tt1	0.74 244	0.73 166	2.34 99	0.67 322	0.63 312	0.75 273	0.24 80	0.85 178	0.96 327	0.81 306	0.38 48	0.26 29	0.35 121	0.64 118	0.22 4	0.10 47	2.16 401	0.11 92	0.09 37	0.25 208	2.19 391

psmg	0.48 55	0.32 14	1.58 4	0.28 34	0.22 86	0.75 273	0.35 217	0.94 241	0.67 135	0.61 204	0.59 182	0.63 200	0.38 135	0.48 59	0.97 259	0.13 185	0.11 125	0.13 191	0.13 159	0.14 51	0.15 30

KYRaft	0.52 82	0.35 37	2.40 113	0.34 128	0.21 77	0.75 273	0.43 259	0.62 70	0.63 103	0.64 236	0.92 318	0.53 151	0.72 299	0.60 107	0.26 32	0.10 47	0.07 6	0.12 135	0.14 177	0.13 35	0.54 247

EDNetEfficientorigin	8.19 412	1.27 292	145.54 437	0.51 274	0.96 354	0.75 273	0.49 286	0.86 190	1.57 380	2.12 388	1.49 363	1.28 364	1.35 357	1.84 302	2.15 348	0.14 215	0.13 153	0.17 275	0.18 233	0.39 317	0.64 275

ACVNet-DCA	0.67 211	0.73 166	2.43 126	0.67 322	0.52 279	0.76 277	0.24 80	0.81 144	0.83 274	0.77 294	0.39 51	0.25 23	0.38 135	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 396	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 342

xx1	0.71 231	0.73 166	2.43 126	0.67 322	0.52 279	0.76 277	0.24 80	0.85 178	1.05 345	0.77 294	0.39 51	0.46 123	0.37 128	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 396	0.12 135	0.41 355	0.16 69	1.18 342

1test111	0.72 239	0.73 166	2.43 126	0.67 322	0.52 279	0.76 277	0.24 80	0.81 144	0.83 274	0.77 294	0.39 51	0.25 23	0.38 135	1.03 186	0.75 224	0.10 47	2.13 396	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 342

cc1	0.74 244	0.73 166	2.43 126	0.67 322	0.52 279	0.76 277	0.24 80	0.85 178	1.05 345	0.77 294	0.39 51	0.25 23	0.38 135	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 396	0.11 92	0.09 37	0.25 208	2.20 395

SQANet	0.92 311	1.96 371	3.23 317	0.77 337	0.83 341	0.76 277	0.38 235	0.87 197	0.68 159	0.64 236	0.69 242	0.73 257	0.52 239	1.35 228	1.36 306	0.80 376	0.30 258	0.60 374	0.29 304	0.93 378	0.70 291

BSDual-CNN	0.48 55	0.32 14	1.58 4	0.31 74	0.22 86	0.76 277	0.32 190	1.05 315	0.67 135	0.64 236	0.53 126	0.63 200	0.38 135	0.48 59	0.97 259	0.13 185	0.10 104	0.14 220	0.12 139	0.13 35	0.15 30

hknet	0.53 92	0.39 59	2.04 50	0.31 74	0.24 118	0.76 277	0.32 190	1.05 315	0.71 189	0.64 236	0.53 126	0.79 275	0.40 152	0.84 168	0.78 233	0.12 143	0.10 104	0.14 220	0.12 139	0.13 35	0.15 30

SHD	0.84 280	1.14 255	2.54 182	0.80 341	0.52 279	0.76 277	0.34 208	1.16 350	1.29 366	1.11 342	0.85 303	0.98 328	0.74 306	1.25 217	1.48 314	0.22 309	0.37 268	0.20 306	0.27 298	0.36 298	0.41 189

GANet	0.92 311	1.20 274	2.68 239	0.45 245	0.27 149	0.76 277	0.66 331	0.94 241	0.77 237	0.79 303	1.17 346	0.84 292	0.91 332	2.72 374	1.76 328	0.18 277	0.42 280	0.44 367	0.20 258	0.33 275	0.94 323

CBMV_ROB	0.88 298	0.75 179	2.73 257	0.36 157	0.22 86	0.76 277	0.47 279	1.05 315	0.81 263	1.06 339	1.04 339	0.88 307	1.36 359	2.17 336	2.03 338	0.23 317	0.24 239	0.27 334	0.25 284	0.27 234	0.73 295

CSP-Net	0.55 103	0.61 132	1.81 14	0.30 60	0.23 109	0.77 287	0.35 217	0.90 219	0.62 92	0.62 216	0.60 189	0.65 210	0.42 174	1.76 285	0.47 142	0.17 266	0.12 140	0.10 46	0.10 71	0.21 159	0.16 43

Consistency-Raft	0.92 311	1.21 276	3.50 347	0.98 357	0.63 312	0.77 287	0.54 298	1.02 295	1.01 339	0.62 216	1.03 337	0.65 210	1.04 345	0.81 166	1.36 306	0.45 361	0.47 287	0.51 370	0.59 378	0.65 365	0.47 220

GMM-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.89 287	0.53 279	0.24 118	0.77 287	0.46 275	0.62 70	0.65 116	0.58 169	0.73 273	0.47 128	0.43 187	0.68 132	0.29 51	0.10 47	0.06 1	0.13 191	0.13 159	0.14 51	0.44 210

Nwc_Net	0.75 253	1.10 248	2.96 296	0.42 223	0.39 237	0.77 287	0.39 241	1.06 327	0.73 199	0.65 248	1.00 332	0.99 331	0.74 306	1.43 236	0.99 267	0.24 324	0.15 180	0.23 321	0.26 290	0.27 234	0.30 129

DANet	0.85 288	0.68 151	2.41 117	1.18 369	0.48 272	0.77 287	1.23 383	0.93 236	1.53 378	0.90 321	0.72 271	0.97 327	0.57 256	1.86 306	1.05 274	0.18 277	0.16 192	0.19 296	0.16 212	0.26 223	0.67 279
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDG	0.86 291	1.57 340	2.80 270	0.68 327	0.59 297	0.78 292	0.38 235	0.97 264	0.74 216	0.63 225	0.70 255	1.01 335	0.68 291	1.02 184	1.22 294	0.45 361	0.34 265	0.89 383	0.51 368	0.73 368	0.58 256

LALA_ROB	0.68 216	1.14 255	2.50 173	0.37 167	0.29 164	0.78 292	0.55 302	0.99 275	0.84 286	0.82 310	0.68 238	0.93 317	0.50 228	1.01 183	0.89 253	0.21 304	0.15 180	0.21 310	0.18 233	0.26 223	0.30 129

PWCDC_ROB	0.83 277	1.57 340	2.63 213	0.48 255	0.37 229	0.78 292	0.29 158	1.04 307	1.36 371	0.63 225	2.05 376	0.64 206	0.70 297	1.10 193	1.20 290	0.33 349	0.14 166	0.15 245	0.12 139	0.63 363	0.46 218

CBMV	0.86 291	1.00 226	2.82 276	0.35 143	0.21 77	0.78 292	0.78 348	1.05 315	0.87 297	0.90 321	0.74 276	0.87 303	1.89 383	1.67 274	1.38 310	0.19 288	0.20 221	0.21 310	0.19 249	0.28 244	0.84 309
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRE-IMP	0.46 45	0.31 7	2.40 113	0.53 279	0.17 37	0.79 296	0.68 337	0.54 39	0.66 123	0.47 63	0.43 64	0.44 107	0.26 49	0.43 45	0.33 87	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.09 37	0.17 90	0.23 85

MMNet	0.55 103	0.92 219	2.03 47	0.34 128	0.27 149	0.79 296	0.28 133	0.86 190	0.79 249	0.62 216	0.58 177	0.59 182	0.56 251	0.80 163	0.61 187	0.11 110	0.11 125	0.12 135	0.11 109	0.21 159	0.22 77

DSFCA	0.62 167	0.77 182	1.95 35	0.29 46	0.29 164	0.79 296	0.86 354	0.81 144	0.73 199	0.73 282	0.66 232	0.67 219	0.57 256	1.17 206	1.03 272	0.16 247	0.15 180	0.13 191	0.14 177	0.19 133	0.28 114

coex-ft	6.14 410	1.98 373	60.80 435	0.34 128	0.30 175	0.80 299	1.17 380	0.76 112	4.34 403	19.82 423	2.15 379	1.61 375	8.77 413	1.82 299	10.36 415	0.44 360	2.05 390	0.18 291	0.19 249	0.39 317	4.61 415

fast-acv-ft	0.67 211	1.24 286	3.26 321	0.39 198	0.30 175	0.80 299	0.48 281	0.74 108	0.76 229	0.60 197	0.78 294	0.76 267	0.60 271	0.70 135	0.78 233	0.16 247	0.15 180	0.18 291	0.17 225	0.38 310	0.24 94

Wz-Net-LNSev	0.66 208	1.30 297	2.81 274	0.35 143	0.37 229	0.80 299	0.48 281	0.91 226	0.87 297	0.63 225	0.70 255	0.80 281	0.59 266	0.67 128	0.68 209	0.15 233	0.14 166	0.12 135	0.12 139	0.24 193	0.38 170

STTRV1_RVC		0.59 125		0.43 233	0.49 274	0.80 299	0.44 265	1.18 355	0.84 286	0.63 225	0.89 314	0.72 251	0.63 279	2.67 369	0.67 206	0.51 365	0.65 314	0.27 334	0.24 278	0.35 292	0.29 120

DRN-Test	0.71 231	0.79 187	2.83 278	0.40 211	0.44 260	0.80 299	0.41 246	1.07 330	0.83 274	0.82 310	0.64 219	0.68 231	0.57 256	1.78 291	0.79 236	0.16 247	0.13 153	0.17 275	0.16 212	0.24 193	0.51 236

GwcNet	0.76 256	1.09 243	3.68 359	0.38 185	0.45 263	0.81 304	0.45 270	0.91 226	0.89 306	0.63 225	0.77 290	0.82 287	0.51 232	1.64 270	0.85 249	0.17 266	0.16 192	0.15 245	0.15 195	0.33 275	0.34 149

SuperB	1.19 348	1.62 350	5.29 399	0.37 167	0.26 138	0.81 304	0.87 355	0.94 241	1.19 361	0.68 262	0.68 238	0.63 200	1.37 360	1.73 280	3.30 378	0.16 247	0.12 140	0.17 275	0.16 212	2.74 410	0.63 270

iinet-f	0.62 167	1.18 269	2.55 189	0.33 111	0.25 124	0.82 306	0.34 208	0.87 197	0.69 167	0.56 151	0.64 219	0.73 257	0.67 289	0.80 163	0.81 242	0.14 215	0.13 153	0.11 92	0.10 71	0.44 336	0.26 103

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 191	1.15 261	2.40 113	0.33 111	0.30 175	0.83 307	0.40 244	0.94 241	0.82 268	0.67 256	0.76 286	0.68 231	0.58 263	1.13 200	1.25 297	0.14 215	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.18 110	0.28 114

CRFU-Net	0.58 126	0.42 70	1.90 27	0.49 266	0.27 149	0.83 307	0.35 217	0.94 241	0.54 54	0.65 248	0.60 189	0.78 273	1.34 356	1.00 182	0.51 160	0.17 266	0.14 166	0.17 275	0.10 71	0.19 133	0.20 68

DDUNet	0.90 308	1.63 352	2.77 266	0.77 337	0.69 324	0.83 307	0.44 265	0.90 219	0.70 177	0.68 262	0.76 286	0.92 312	0.54 244	1.14 202	1.35 304	0.61 369	0.37 268	0.96 385	0.52 370	0.77 373	0.67 279

RTSC	0.84 280	1.40 319	2.67 234	0.50 271	0.40 243	0.83 307	0.33 203	1.11 342	1.14 356	0.93 327	0.82 296	0.84 292	0.58 263	1.34 227	1.82 332	0.18 277	0.49 291	0.14 220	0.30 310	0.46 342	0.42 193

GANetREF_RVC	0.81 270	1.44 328	3.04 306	0.49 266	0.27 149	0.83 307	0.63 325	1.03 301	0.92 313	0.63 225	0.61 197	0.72 251	0.59 266	2.40 351	0.58 178	0.33 349	0.25 246	0.37 357	0.25 284	0.41 329	0.36 161
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
DISCO	0.61 154	0.63 138	1.98 40	0.46 248	0.34 209	0.84 312	0.35 217	0.88 205	0.81 263	0.61 204	0.64 219	1.06 347	0.53 242	1.11 197	0.83 247	0.13 185	0.10 104	0.11 92	0.10 71	0.26 223	0.37 162

APVNet	0.76 256	1.11 250	3.23 317	0.39 198	0.36 223	0.85 313	0.44 265	0.96 257	0.73 199	0.58 169	0.69 242	0.76 267	0.56 251	2.29 341	0.82 245	0.17 266	0.18 205	0.24 326	0.19 249	0.35 292	0.27 108

HBP-ISP	0.82 273	1.57 340	3.28 323	0.50 271	0.27 149	0.86 314	0.54 298	1.09 335	0.78 240	0.81 306	0.70 255	0.68 231	1.00 342	2.02 323	0.47 142	0.24 324	0.24 239	0.29 345	0.25 284	0.28 244	0.52 241

PSM-AAD	0.67 211	0.29 2	2.41 117	0.37 167	0.23 109	0.86 314	1.15 377	0.62 70	0.66 123	0.64 236	0.71 268	0.67 219	2.90 396	0.65 122	0.32 78	0.10 47	0.08 38	0.17 275	0.15 195	0.14 51	0.34 149

LSM	3.40 402	1.42 324	5.81 403	9.98 419	30.74 433	0.86 314	1.14 375	0.99 275	1.26 363	1.40 370	2.18 380	0.93 317	0.85 323	1.76 285	1.03 272	0.22 309	0.35 266	0.24 326	0.29 304	0.40 323	6.21 416

NVStereoNet_ROB	1.45 367	1.62 350	3.59 356	1.09 362	0.70 326	0.86 314	0.67 335	1.19 356	1.51 377	1.20 354	4.05 404	1.61 375	1.94 384	2.97 386	2.07 342	0.67 372	0.69 321	0.55 371	0.70 382	0.57 356	0.67 279
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CC-Net-ROB	0.95 318	1.57 340	2.93 292	0.90 349	0.39 237	0.87 318	0.44 265	1.12 344	0.83 274	0.59 188	0.69 242	0.64 206	0.50 228	2.73 376	0.93 256	0.97 383	0.40 278	0.87 382	0.29 304	0.61 362	0.66 277

FBW_ROB	0.94 317	1.23 285	2.35 100	0.46 248	0.32 194	0.87 318	0.46 275	1.15 347	0.97 333	0.83 313	0.78 294	1.01 335	0.64 280	3.65 399	1.65 321	0.27 337	0.24 239	0.40 360	0.26 290	0.32 271	0.88 317

WZ-Net	1.04 334	1.83 366	4.20 379	0.42 223	0.36 223	0.88 320	0.71 341	1.05 315	1.11 353	0.84 314	0.94 320	1.06 347	1.17 353	2.37 346	2.24 354	0.20 296	0.14 166	0.15 245	0.16 212	0.36 298	0.53 244

RYNet	0.77 260	0.91 214	2.36 101	0.37 167	0.41 248	0.88 320	0.44 265	0.99 275	0.88 301	0.65 248	0.54 140	0.92 312	0.61 273	2.70 373	1.23 295	0.15 233	0.14 166	0.17 275	0.14 177	0.27 234	0.55 253

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 280	1.41 320	2.80 270	0.94 353	0.35 217	0.89 322	0.41 246	0.89 211	0.66 123	0.57 163	0.63 212	0.75 263	0.38 135	2.37 346	0.55 172	1.16 390	0.31 259	0.36 355	0.21 269	0.59 358	0.63 270

XQC	0.84 280	1.32 299	2.61 208	0.78 339	0.44 260	0.89 322	0.53 295	1.16 350	1.07 348	0.85 315	0.69 242	0.92 312	0.73 302	1.40 232	1.44 312	0.24 324	0.35 266	0.23 321	0.26 290	0.45 338	0.39 177

DispFullNet	1.69 381	2.25 392	5.23 397	1.53 383	8.78 414	0.89 322	0.37 227	1.03 301	0.98 334	1.37 366	1.00 332	1.13 357	1.97 385	1.51 248	0.98 265	0.55 368	0.32 260	1.19 392	0.64 381	1.16 383	0.88 317

Wz-Net-MNSev	0.74 244	1.42 324	2.75 261	0.38 185	0.33 200	0.90 325	0.61 322	0.98 270	0.94 320	0.77 294	0.75 283	0.75 263	0.66 287	1.39 230	0.76 227	0.17 266	0.13 153	0.14 220	0.14 177	0.28 244	0.48 224

HH	0.79 265	0.52 102	2.72 252	1.45 377	0.80 339	0.91 326	0.23 58	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 149	0.87 303	0.41 163	0.94 179	0.45 135	0.09 11	1.20 355	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 389

HanStereo	0.79 265	0.52 102	2.72 252	1.45 377	0.80 339	0.91 326	0.23 58	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 149	0.87 303	0.41 163	0.94 179	0.45 135	0.09 11	1.20 355	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 389

BUS	0.45 40	0.32 14	1.58 4	0.31 74	0.22 86	0.91 326	0.23 58	1.05 315	0.67 135	0.64 236	0.53 126	0.65 210	0.32 107	0.48 59	0.34 95	0.13 185	0.10 104	0.14 220	0.12 139	0.13 35	0.15 30

NINENet	0.54 99	0.40 63	2.19 75	0.55 286	0.26 138	0.91 326	0.23 58	1.05 315	0.77 237	0.54 130	0.57 171	0.65 210	0.32 107	1.22 210	0.34 95	0.16 247	0.13 153	0.16 261	0.11 109	0.16 69	0.14 24

TRStereo	0.89 305	1.02 230	2.91 290	4.59 414	0.31 183	0.93 330	0.23 58	1.93 391	0.66 123	0.37 25	0.54 140	0.48 134	0.40 152	0.67 128	0.29 51	0.13 185	0.37 268	0.11 92	0.48 363	0.13 35	1.21 348

MFMNet_re	1.01 328	1.73 359	3.04 306	0.85 345	0.76 333	0.93 330	0.81 351	1.02 295	1.10 351	1.05 337	1.06 342	0.84 292	0.96 339	0.93 178	0.97 259	0.68 373	0.61 308	0.63 375	0.60 380	0.77 373	0.80 305

NRIStereo	0.50 70	0.34 30	2.44 134	0.52 275	0.16 20	0.94 332	0.73 344	0.52 27	0.65 116	0.48 65	0.40 59	0.59 182	0.29 88	0.78 158	0.33 87	0.11 110	0.13 153	0.11 92	0.09 37	0.22 173	0.25 98

EDNetEfficient	1.29 354	0.78 185	4.27 382	0.65 316	1.03 365	0.94 332	1.38 389	0.87 197	1.75 385	2.33 396	1.32 356	1.04 343	2.21 390	1.59 264	4.07 395	0.16 247	0.19 209	0.15 245	0.27 298	0.38 310	0.40 182

LCNet	0.58 126	0.43 76	2.42 121	0.91 351	0.22 86	0.95 334	0.29 158	0.62 70	0.64 109	0.52 118	0.55 149	0.41 87	0.75 310	0.84 168	0.27 37	0.10 47	0.07 6	0.12 135	0.18 233	0.97 380	0.40 182

ADCRef	0.88 298	1.45 329	2.68 239	0.38 185	0.35 217	0.95 334	0.51 289	0.92 233	0.81 263	0.89 319	0.84 300	0.61 191	1.35 357	1.26 219	3.38 381	0.14 215	0.12 140	0.17 275	0.19 249	0.28 244	0.34 149

ADCS	1.14 345	2.02 378	3.36 329	0.43 233	0.37 229	0.96 336	0.81 351	1.12 344	1.17 360	1.25 361	0.98 328	1.08 350	0.92 335	1.41 234	4.97 402	0.23 317	0.21 229	0.22 314	0.23 276	0.40 323	0.67 279

ADCMid	1.06 336	1.82 365	3.53 351	0.39 198	0.36 223	0.99 337	0.58 311	1.01 289	0.94 320	1.23 360	1.02 335	1.01 335	1.01 343	1.11 197	4.04 394	0.22 309	0.19 209	0.42 364	0.32 320	0.42 331	0.53 244

Wz-Net-TNSev	1.02 329	2.26 394	3.69 360	0.38 185	0.31 183	1.00 338	0.71 341	1.12 344	1.02 340	0.74 288	0.73 273	1.09 353	0.91 332	2.46 356	2.15 348	0.21 304	0.20 221	0.16 261	0.20 258	0.48 345	0.62 266

SPS-STEREO	1.22 350	1.65 354	3.41 340	0.66 320	0.69 324	1.01 339	0.68 337	1.10 338	0.96 327	1.40 370	1.25 351	1.46 372	1.08 348	2.05 324	2.24 354	0.66 371	0.61 308	0.58 372	0.57 376	0.66 366	1.65 375
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.15 346	2.10 383	3.51 348	0.98 357	0.74 329	1.02 340	0.59 314	1.03 301	0.89 306	0.70 270	1.60 365	0.98 328	0.65 281	1.63 267	1.80 331	0.99 384	0.46 285	0.73 380	0.40 351	1.30 390	0.88 317

PVD	1.05 335	1.21 276	2.36 101	0.84 344	0.91 349	1.04 341	0.64 326	1.32 366	1.68 382	1.43 372	1.41 361	1.14 358	1.15 352	1.49 246	1.77 329	0.27 337	0.65 314	0.28 337	0.35 338	0.40 323	0.73 295

SGM-Forest	1.84 383	7.91 417	10.36 411	0.42 223	0.33 200	1.04 341	1.29 385	1.01 289	0.88 301	1.19 349	2.30 384	1.03 339	1.79 380	2.60 364	2.81 371	0.22 309	0.21 229	0.21 310	0.19 249	0.25 208	0.79 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.77 260	0.61 132	2.01 43	0.40 211	0.46 270	1.05 343	0.59 314	1.02 295	0.74 216	0.90 321	0.97 325	0.82 287	0.89 330	1.68 277	1.16 286	0.32 347	0.26 249	0.32 349	0.28 300	0.35 292	0.47 220

stereogan	0.74 244	0.68 151	2.82 276	0.40 211	0.40 243	1.05 343	0.42 252	0.99 275	0.96 327	0.78 302	0.86 308	1.15 360	0.73 302	1.57 257	0.56 174	0.20 296	0.19 209	0.20 306	0.16 212	0.37 304	0.34 149

ADCP+	1.03 333	1.68 357	3.83 367	0.35 143	0.39 237	1.05 343	0.79 350	0.94 241	0.86 295	0.69 267	0.68 238	0.85 297	1.53 372	1.02 184	4.56 399	0.13 185	0.12 140	0.16 261	0.15 195	0.28 244	0.44 210

Ntro	1.11 343	2.10 383	3.52 350	0.97 356	0.87 346	1.06 346	0.54 298	1.02 295	0.93 319	0.63 225	0.76 286	0.93 317	0.67 289	1.76 285	1.71 322	1.03 385	0.46 285	0.76 381	0.41 355	1.29 388	0.86 316

CSAN	1.38 361	1.74 362	4.12 375	0.53 279	0.38 235	1.06 346	1.15 377	1.29 363	1.12 354	1.19 349	1.90 373	1.04 343	1.44 364	5.92 409	2.82 372	0.26 334	0.22 231	0.24 326	0.25 284	0.35 292	0.54 247

RainbowNet	1.27 352	2.22 390	3.58 355	1.14 367	0.92 350	1.08 348	0.76 346	1.19 356	1.15 358	0.77 294	0.97 325	1.08 350	0.83 319	1.64 270	1.72 324	1.20 392	1.30 369	1.01 388	0.58 377	1.23 385	0.97 331

DPSNet	1.02 329	0.72 163	2.84 280	0.60 301	0.39 237	1.08 348	0.75 345	1.41 371	1.14 356	0.74 288	0.69 242	1.05 346	1.67 374	2.09 331	2.22 353	0.27 337	0.61 308	0.20 306	0.50 367	0.48 345	1.03 334

MeshStereo	1.29 354	1.34 305	3.04 306	0.35 143	0.28 159	1.10 350	0.69 339	1.42 372	1.07 348	2.71 402	2.43 386	2.95 389	1.50 369	2.92 384	2.03 338	0.23 317	0.22 231	0.22 314	0.19 249	0.50 347	0.69 288
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
NaN_ROB	1.25 351	1.46 331	3.84 368	0.54 285	0.56 289	1.12 351	0.99 363	1.05 315	1.03 341	1.10 341	0.87 310	0.77 269	1.07 347	5.85 408	2.98 374	0.16 247	0.23 236	0.16 261	0.24 278	0.28 244	0.66 277

FCDSN-DC	1.45 367	1.12 252	3.30 326	0.48 255	0.41 248	1.13 352	0.60 317	1.17 353	1.28 365	2.25 393	2.85 396	3.65 396	3.34 401	2.58 362	2.44 360	0.31 346	0.26 249	0.31 347	0.30 310	0.37 304	0.78 301
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EGLCR-Stereo	0.90 308	0.31 7	1.90 27	1.60 385	0.95 353	1.14 353	0.42 252	0.85 178	0.43 13	1.74 382	0.21 1	0.27 36	0.17 1	1.56 253	0.30 56	0.10 47	2.60 409	0.10 46	0.09 37	0.10 10	3.10 409

ACVNet-4b	2.00 387	2.19 387	4.85 393	1.09 362	0.86 344	1.15 354	0.53 295	1.11 342	1.15 358	0.65 248	1.09 343	1.97 380	0.69 295	2.31 342	9.78 414	5.73 414	0.42 280	1.03 389	0.55 373	1.89 401	0.92 322

MFN_U_SF_RVC	1.57 377	2.56 407	3.30 326	0.66 320	0.41 248	1.15 354	0.51 289	1.27 361	1.35 370	1.61 380	1.20 348	1.43 370	0.97 340	1.80 294	2.10 343	1.88 405	1.79 384	1.97 410	2.14 409	1.61 398	1.76 378

AnyNet_C32	1.08 341	1.76 363	3.01 304	0.50 271	0.54 285	1.17 356	1.16 379	0.97 264	0.95 325	1.11 342	0.98 328	0.87 303	0.93 337	1.57 257	4.11 396	0.22 309	0.20 221	0.25 331	0.25 284	0.40 323	0.68 284

PDISCO_ROB	0.84 280	1.46 331	2.84 280	0.65 316	0.59 297	1.17 356	0.48 281	1.19 356	1.08 350	0.67 256	0.72 271	1.00 334	0.61 273	1.24 214	1.05 274	0.38 353	0.18 205	0.28 337	0.24 278	0.58 357	0.44 210

ACVNet_1	1.47 369	2.27 395	4.92 394	1.11 365	0.89 347	1.19 358	0.66 331	1.28 362	1.19 361	0.98 329	0.97 325	3.06 392	1.48 368	2.37 346	1.82 332	1.08 387	0.49 291	1.03 389	0.48 363	1.20 384	0.95 326

WCMA_ROB	1.29 354	1.21 276	3.13 314	0.65 316	0.36 223	1.20 359	0.78 348	1.00 281	0.98 334	1.78 383	2.62 391	3.08 393	2.01 386	1.86 306	2.35 358	0.38 353	0.38 272	0.32 349	0.32 320	0.31 266	1.06 336

iRaft-Stereo_20w	1.50 370	0.42 70	4.81 392	2.24 404	2.09 403	1.36 360	1.27 384	1.38 369	0.94 320	2.07 385	0.42 62	0.85 297	0.69 295	0.87 171	1.37 308	0.10 47	4.04 414	0.09 13	0.40 351	0.17 90	4.53 414

ADCPNet	1.07 338	1.37 315	4.54 391	0.38 185	0.68 323	1.36 360	0.64 326	0.93 236	0.83 274	0.79 303	0.82 296	1.08 350	1.18 354	1.30 224	2.68 368	0.21 304	0.69 321	0.21 310	0.95 396	0.30 258	0.54 247

ACVNet_2	1.54 375	2.20 389	4.42 388	1.10 364	0.93 352	1.37 362	0.87 355	1.53 376	1.71 384	1.22 358	1.72 368	2.12 383	1.06 346	2.58 362	1.93 334	0.94 380	0.54 297	1.00 387	0.56 375	2.11 405	0.96 328

IMH-64-1	1.50 370	1.98 373	2.69 245	1.39 375	1.12 372	1.39 363	1.19 381	1.80 385	1.47 375	1.19 349	2.20 381	1.53 373	1.51 370	2.12 333	1.98 335	1.34 395	0.68 318	1.28 395	0.70 382	1.37 392	1.12 339

IMH-64	1.50 370	1.98 373	2.69 245	1.39 375	1.12 372	1.39 363	1.19 381	1.80 385	1.47 375	1.19 349	2.20 381	1.53 373	1.51 370	2.12 333	1.98 335	1.34 395	0.68 318	1.28 395	0.70 382	1.37 392	1.12 339

MIPNet	0.88 298	1.07 239	2.85 282	0.61 307	0.18 47	1.46 365	1.37 387	1.65 381	0.78 240	1.93 384	0.85 303	0.75 263	1.66 373	0.87 171	0.34 95	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.32 320	0.27 234	0.26 103

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 341	2.01 377	2.56 193	0.49 266	0.40 243	1.49 366	0.96 362	1.02 295	0.95 325	0.85 315	0.94 320	1.06 347	0.59 266	2.92 384	1.15 284	0.43 359	0.74 328	0.32 349	0.55 373	0.74 369	1.35 361

ADCL	1.07 338	1.22 281	2.80 270	0.40 211	0.33 200	1.50 367	1.87 398	0.97 264	1.04 344	1.26 362	1.28 352	0.99 331	1.41 363	1.36 229	3.51 384	0.17 266	0.14 166	0.22 314	0.21 269	0.32 271	0.43 198

ELAS_RVC	1.51 373	0.88 201	3.36 329	0.63 311	0.56 289	1.53 368	2.73 402	1.53 376	1.76 386	2.26 394	2.21 383	2.10 382	3.07 398	2.08 329	2.52 362	0.42 356	0.42 280	0.42 364	0.37 344	0.51 349	0.84 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	1.92 385	2.31 398	5.03 396	1.31 370	1.08 369	1.55 369	0.99 363	1.98 393	2.33 392	1.51 377	4.15 405	4.23 402	1.39 362	2.31 342	2.10 343	1.18 391	0.69 321	1.18 391	0.75 388	1.30 390	1.07 337

AnyNet_C01	1.20 349	1.89 369	4.25 381	0.55 286	0.54 285	1.57 370	1.39 390	1.10 338	1.13 355	1.19 349	1.34 358	1.15 360	1.11 350	1.73 280	2.89 373	0.26 334	0.24 239	0.28 337	0.24 278	0.50 347	0.68 284

MADNet+	1.44 365	2.19 387	6.00 404	0.89 347	0.70 326	1.58 371	1.11 372	1.56 379	1.30 368	0.89 319	1.03 337	1.25 363	1.12 351	3.29 391	2.80 370	0.48 364	0.57 303	0.39 359	0.36 343	0.63 363	0.69 288

RTS	1.29 354	1.59 345	6.48 406	0.63 311	0.57 292	1.59 372	0.90 359	1.15 347	1.44 373	1.20 354	1.31 354	1.10 354	0.87 328	2.67 369	2.27 356	0.21 304	0.38 272	0.19 296	0.20 258	0.46 342	0.68 284

RTSA	1.29 354	1.59 345	6.48 406	0.63 311	0.57 292	1.59 372	0.90 359	1.15 347	1.44 373	1.20 354	1.31 354	1.10 354	0.87 328	2.67 369	2.27 356	0.21 304	0.38 272	0.19 296	0.20 258	0.46 342	0.68 284

riskmin	0.96 319	0.32 14	2.07 54	1.72 392	1.61 395	1.62 374	0.57 309	1.45 373	0.55 59	0.73 282	0.89 314	0.92 312	0.45 203	1.16 204	0.60 182	0.11 110	1.30 369	0.12 135	1.38 406	0.14 51	1.51 370

IPLG	0.74 244	1.09 243	2.87 285	0.36 157	0.21 77	1.63 375	0.60 317	1.39 370	0.63 103	1.39 368	0.51 116	0.40 82	0.86 325	1.40 232	0.37 107	0.09 11	0.07 6	0.14 220	0.12 139	0.34 281	0.23 85

IMH	2.14 391	2.46 403	3.60 358	1.70 390	1.13 374	1.65 376	0.93 361	2.13 394	1.93 388	1.37 366	2.64 393	2.19 384	1.82 381	5.77 407	2.18 350	5.70 413	1.05 347	1.31 397	0.72 386	1.39 394	1.13 341

SAMSARA	1.11 343	1.35 308	2.60 204	1.34 372	0.77 335	1.67 377	1.41 393	1.47 374	0.99 337	1.54 378	0.89 314	1.44 371	0.90 331	1.88 310	1.71 322	0.25 330	0.55 299	0.22 314	0.34 336	0.39 317	0.50 232

LVE	2.10 389	2.61 408	4.30 386	1.79 395	1.81 399	1.68 378	1.04 370	2.35 396	2.78 398	1.27 363	2.87 397	4.21 401	1.46 365	2.83 382	2.02 337	2.87 410	0.92 336	1.19 392	1.47 408	1.29 388	1.18 342

SANet	1.35 359	1.80 364	4.39 387	0.41 220	0.29 164	1.72 379	0.89 358	1.17 353	2.47 393	1.22 358	1.82 370	1.72 377	1.70 376	2.57 361	3.30 378	0.18 277	0.16 192	0.16 261	0.15 195	0.34 281	0.62 266

WAO-7	1.58 378	2.04 380	3.25 320	0.94 353	0.75 330	1.75 380	1.13 374	1.87 388	1.97 389	1.46 375	2.53 388	1.98 381	1.75 377	3.13 388	2.48 361	0.69 374	0.67 317	0.94 384	0.74 387	0.80 376	0.77 298

notaker	2.77 395	2.35 400	4.02 373	2.61 409	1.44 387	1.77 381	1.14 375	2.77 400	1.81 387	2.30 395	11.41 414	3.95 397	4.70 406	3.24 390	3.01 375	1.58 401	0.88 334	1.71 408	1.08 401	2.10 404	1.44 367

PWCK	1.62 380	2.32 399	4.27 382	1.11 365	0.56 289	1.81 382	1.84 397	1.55 378	1.54 379	1.45 373	1.81 369	1.82 378	1.38 361	3.34 392	2.14 347	1.09 388	0.57 303	0.98 386	0.59 378	1.50 396	0.79 303

LRCNet_RVC	13.78 419	19.34 423	13.01 415	19.47 424	12.67 418	1.85 383	0.42 252	12.28 418	1.10 351	15.76 419	18.69 423	12.52 420	8.65 412	12.22 418	9.64 412	22.29 428	8.38 421	25.92 430	24.06 431	19.72 429	17.59 425

NCC-stereo	0.88 298	1.22 281	2.97 297	0.60 301	0.45 263	1.88 384	0.48 281	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 303	0.93 317	0.84 320	1.81 296	1.51 316	0.28 340	0.19 209	0.23 321	0.31 315	0.27 234	0.35 155

Abc-Net	0.88 298	1.22 281	2.97 297	0.60 301	0.45 263	1.88 384	0.48 281	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 303	0.93 317	0.84 320	1.81 296	1.51 316	0.28 340	0.19 209	0.23 321	0.31 315	0.27 234	0.35 155
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	1.16 347	0.29 2	1.94 34	0.55 286	0.97 357	1.96 386	7.94 414	1.34 367	1.03 341	1.01 335	1.48 362	0.51 143	0.66 287	0.65 122	1.42 311	0.09 11	0.23 236	0.09 13	0.53 371	0.13 35	0.49 230

FC-DCNN	1.60 379	0.85 194	3.44 344	0.46 248	0.39 237	1.96 386	0.66 331	1.72 384	1.70 383	2.75 403	2.91 399	4.20 399	3.15 399	2.72 374	2.66 367	0.30 344	0.26 249	0.31 347	0.30 310	0.33 275	0.91 320

KSHMR	4.19 405	2.37 401	6.24 405	1.73 393	1.48 390	1.97 388	1.29 385	3.18 403	17.06 422	2.15 389	15.74 417	9.09 412	1.75 377	8.33 413	2.37 359	1.55 400	1.29 367	1.70 407	1.23 404	1.75 399	1.60 373

SDNR	2.06 388	2.93 410	2.94 294	1.55 384	5.13 412	1.98 389	0.24 80	1.95 392	2.62 395	0.92 324	2.71 394	5.76 407	0.68 291	3.61 398	3.84 389	0.33 349	0.38 272	0.22 314	0.17 225	1.13 381	2.04 384

G-Net	1.02 329	0.70 156	3.23 317	0.60 301	0.66 319	2.00 390	0.71 341	0.78 125	0.70 177	1.14 345	2.53 388	1.29 366	1.01 343	1.47 243	1.74 326	0.25 330	0.24 239	0.24 326	0.26 290	0.37 304	0.40 182

MSMD_ROB	1.41 363	1.03 233	2.75 261	0.41 220	0.32 194	2.00 390	0.61 322	0.96 257	1.43 372	2.97 404	2.63 392	4.76 404	2.04 387	2.44 355	1.78 330	0.30 344	0.26 249	0.32 349	0.32 320	0.32 271	0.63 270

ktn	4.44 406	2.47 404	3.70 361	1.82 396	1.49 391	2.11 392	1.40 391	2.30 395	12.56 413	11.36 415	16.25 418	11.30 416	3.77 403	4.41 405	3.47 383	1.86 404	0.99 339	1.74 409	1.21 403	3.28 411	1.39 364

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 362	2.04 380	3.02 305	0.58 300	0.41 248	2.15 393	1.00 367	1.31 365	1.29 366	1.05 337	1.10 344	1.29 366	0.91 332	3.07 387	1.34 302	1.65 402	0.84 332	0.68 378	0.88 393	1.55 397	1.91 379

WAO-6	1.69 381	1.87 368	3.21 316	1.15 368	1.01 363	2.29 394	1.06 371	1.85 387	2.84 399	1.30 365	2.59 390	2.19 384	1.67 374	2.62 365	2.52 362	0.96 382	0.68 318	1.19 392	0.84 390	1.13 381	0.95 326

HanzoNet	7.85 411	3.30 413	5.75 402	7.47 417	3.97 409	2.34 395	1.37 387	3.47 407	4.02 402	13.30 417	10.49 410	10.86 414	16.67 420	8.50 414	10.51 416	10.80 421	9.84 423	5.83 418	13.69 421	7.24 418	7.51 417

UNDER WATER	2.84 396	2.25 392	5.25 398	1.84 397	1.45 388	2.36 396	1.44 394	3.23 404	6.51 408	2.61 400	2.73 395	5.69 406	5.64 409	3.14 389	4.18 397	1.48 398	0.81 331	1.60 406	1.07 400	1.91 402	1.67 376

LE_ROB	4.55 407	2.43 402	9.94 409	2.79 411	4.03 410	2.40 397	3.54 404	2.72 398	11.04 411	11.64 416	4.69 408	5.25 405	10.74 414	4.52 406	9.73 413	0.82 377	0.70 324	1.34 398	0.97 397	0.74 369	0.94 323

Anonymous_2	1.36 360	0.49 89	2.03 47	1.71 391	1.58 393	2.49 398	0.58 311	1.59 380	2.31 391	0.77 294	0.88 312	1.03 339	0.58 263	1.20 209	0.66 204	0.32 347	1.38 373	1.42 401	3.87 415	0.78 375	1.56 371

DGSMNet	2.93 399	0.77 182	3.44 344	3.58 413	4.25 411	2.53 399	6.86 413	1.03 301	0.88 301	0.58 169	1.85 371	0.79 275	0.62 275	1.63 267	1.46 313	4.62 412	4.98 415	5.15 417	4.71 416	4.52 416	4.37 413

SGM_RVC	2.11 390	1.07 239	2.87 285	0.98 357	0.92 350	2.72 400	1.88 399	1.91 390	12.27 412	2.09 386	1.99 375	2.47 387	2.24 391	2.87 383	2.03 338	0.54 366	0.47 287	0.42 364	0.47 362	0.74 369	1.22 350
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.52 374	0.92 219	2.91 290	0.62 309	0.57 292	3.13 401	2.21 400	1.67 382	1.58 381	2.42 397	2.43 386	1.87 379	2.49 393	1.85 304	2.70 369	0.42 356	0.43 283	0.41 362	0.40 351	0.51 349	0.85 313
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	2.59 392	2.28 396	5.63 401	1.85 398	1.45 388	3.28 402	1.60 395	2.62 397	5.57 405	2.09 386	2.12 377	4.10 398	4.21 405	2.74 377	3.64 387	1.49 399	0.86 333	1.58 405	1.09 402	1.91 402	1.62 374

MADNet++	2.94 400	2.17 386	3.27 322	2.55 408	2.28 405	3.29 403	3.37 403	2.76 399	2.67 397	3.10 405	3.20 400	2.78 388	3.25 400	4.11 402	4.68 401	2.72 409	2.27 405	3.03 413	2.43 411	2.34 408	2.59 405

FINET	1.92 385	1.96 371	4.49 390	1.62 386	1.39 385	3.51 404	4.39 408	2.89 401	2.58 394	1.39 368	1.98 374	1.35 368	2.12 389	1.64 270	2.12 345	0.84 378	1.03 346	0.18 291	0.29 304	0.54 354	2.12 387

TorneroNet-64	2.74 394	2.23 391	4.18 378	1.48 380	1.20 376	3.88 405	1.01 369	3.48 409	6.61 409	2.62 401	4.55 407	4.20 399	3.84 404	3.39 395	3.40 382	1.23 393	0.66 316	1.39 400	0.80 389	3.42 412	1.27 353

MDST_ROB	1.28 353	0.53 105	3.84 368	0.55 286	0.45 263	4.06 406	0.60 317	1.36 368	0.89 306	2.18 390	1.17 346	0.98 328	0.72 299	4.28 403	2.12 345	0.20 296	0.16 192	0.19 296	0.17 225	0.20 150	0.84 309

WAO-8	2.91 397	2.55 405	3.77 362	1.93 401	1.04 366	4.08 407	0.99 363	3.25 405	6.09 406	2.20 391	3.34 401	3.33 394	2.64 394	11.73 415	2.52 362	2.12 406	1.92 387	1.55 403	0.93 394	1.27 386	0.96 328

Venus	2.91 397	2.55 405	3.77 362	1.93 401	1.04 366	4.08 407	0.99 363	3.25 405	6.09 406	2.20 391	3.34 401	3.33 394	2.64 394	11.73 415	2.52 362	2.12 406	1.92 387	1.55 403	0.93 394	1.27 386	0.96 328

SGM+DAISY	2.67 393	2.14 385	4.28 384	1.92 400	2.11 404	4.36 409	5.22 411	3.17 402	3.00 400	3.24 407	3.81 403	3.03 391	3.61 402	2.53 358	3.79 388	1.15 389	1.29 367	0.66 376	0.71 385	0.95 379	2.44 404

JetBlue	1.89 384	2.09 382	4.16 377	0.74 332	1.23 378	4.52 410	3.86 407	1.68 383	1.26 363	1.28 364	1.54 364	2.36 386	1.86 382	3.35 393	3.37 380	0.54 366	0.49 291	0.48 368	0.49 365	1.39 394	1.21 348

MANE	3.51 403	2.03 379	3.88 370	1.89 399	2.01 401	5.98 411	4.72 409	5.87 413	7.13 410	3.80 408	5.10 409	6.11 409	5.34 408	4.39 404	5.05 403	1.07 386	1.28 366	0.50 369	0.85 391	0.76 372	2.36 403

SGM-ForestM	3.67 404	2.70 409	5.34 400	1.65 388	1.72 397	6.02 412	5.08 410	4.10 410	3.47 401	4.59 409	4.21 406	9.81 413	5.79 410	6.44 410	6.97 409	0.88 379	1.09 349	0.33 353	0.45 359	0.68 367	2.10 386

JetRed	3.37 401	4.96 414	10.08 410	1.48 380	1.73 398	7.63 413	5.47 412	3.47 407	2.20 390	2.42 397	2.40 385	2.98 390	2.35 392	3.52 397	6.60 407	1.33 394	1.90 386	1.38 399	1.23 404	2.30 407	2.02 383

DPSMNet_ROB	9.58 414	5.96 416	13.98 418	8.88 418	11.87 417	8.54 414	24.08 421	6.48 415	13.67 417	5.35 411	11.53 416	6.31 411	11.04 415	7.69 412	14.09 418	7.61 420	8.23 418	5.03 416	7.75 420	5.24 417	8.36 419

DGTPSM_ROB	8.97 413	5.94 415	13.01 415	5.95 416	11.34 416	8.54 414	24.06 420	6.47 414	13.52 414	5.19 410	11.52 415	6.18 410	11.04 415	7.02 411	13.92 417	4.47 411	7.66 416	3.90 414	7.43 419	4.34 415	7.98 418

tt	4.94 408	0.32 14	4.22 380	2.29 405	1.58 393	10.19 416	16.94 419	9.44 417	5.03 404	1.69 381	1.33 357	4.68 403	5.02 407	3.38 394	5.91 406	6.15 415	9.47 422	2.80 412	3.16 414	3.54 413	1.58 372

HaxPig	19.88 421	22.39 429	22.30 422	17.98 423	17.98 422	12.06 417	12.06 416	16.25 423	15.97 421	21.05 425	21.41 426	18.85 424	18.35 421	20.07 427	19.64 424	23.57 432	23.19 432	24.07 429	23.71 430	22.95 430	23.72 432

TorneroNet	5.60 409	2.30 397	3.98 371	1.49 382	1.26 381	14.47 418	1.11 372	4.85 411	20.66 427	10.12 412	16.30 419	11.78 417	7.35 411	3.41 396	4.38 398	1.36 397	0.70 324	1.46 402	0.87 392	2.73 409	1.33 358

MEDIAN_ROB	23.95 424	26.96 437	26.29 431	22.14 425	22.09 424	16.18 419	14.23 417	20.47 424	20.09 423	25.43 433	25.22 435	22.96 425	22.54 427	24.33 428	23.18 429	28.15 434	27.16 436	28.60 432	27.73 432	27.59 431	27.58 433

xxxxx1	29.05 434	20.74 425	14.05 419	50.10 435	40.25 435	19.01 420	26.60 422	21.83 426	20.22 424	16.52 420	17.56 420	18.33 421	21.41 424	16.11 423	20.77 425	23.48 429	26.77 433	66.36 436	78.56 435	30.19 433	32.23 435

tt_ll	29.05 434	20.74 425	14.05 419	50.10 435	40.25 435	19.01 420	26.60 422	21.83 426	20.22 424	16.52 420	17.56 420	18.33 421	21.41 424	16.11 423	20.77 425	23.48 429	26.77 433	66.36 436	78.56 435	30.19 433	32.23 435

ff	29.05 434	20.74 425	14.05 419	50.10 435	40.25 435	19.01 420	26.60 422	21.83 426	20.22 424	16.52 420	17.56 420	18.33 421	21.41 424	16.11 423	20.77 425	23.48 429	26.77 433	66.36 436	78.56 435	30.19 433	32.23 435

Anonymous_1	22.76 422	11.11 418	11.93 412	12.73 420	26.05 432	19.39 423	27.77 425	14.18 419	13.64 416	14.92 418	10.66 411	11.26 415	11.24 417	12.48 419	14.45 419	37.82 437	7.87 417	34.92 434	63.61 434	87.51 438	11.75 422

AVERAGE_ROB	26.91 432	30.28 438	29.18 433	25.78 426	25.30 426	19.49 424	15.38 418	23.70 429	23.02 429	28.38 435	27.78 436	26.23 433	25.76 436	26.95 435	25.55 430	31.27 436	30.02 437	31.76 433	30.80 433	30.88 436	30.77 434

DPSM_ROB	12.32 415	11.13 419	12.31 413	12.90 421	12.80 419	19.81 425	28.13 426	14.50 420	14.31 419	10.62 413	11.34 412	12.03 418	11.89 418	13.08 420	15.22 420	7.09 417	8.31 419	6.47 420	7.32 417	8.69 419	8.43 420

DPSM	12.32 415	11.13 419	12.31 413	12.90 421	12.80 419	19.81 425	28.13 426	14.50 420	14.31 419	10.62 413	11.34 412	12.03 418	11.89 418	13.08 420	15.22 420	7.09 417	8.31 419	6.47 420	7.32 417	8.69 419	8.43 420

BEATNet-Init1	12.32 415	12.82 421	28.66 432	3.22 412	3.71 408	21.59 427	11.42 415	14.54 422	13.73 418	20.24 424	20.16 424	26.14 432	19.85 423	19.08 426	15.33 422	1.81 403	1.93 389	2.05 411	2.48 412	4.25 414	3.41 412

SPstereo	16.55 420	3.18 411	4.92 394	2.73 410	2.77 406	29.67 428	52.00 430	39.41 436	29.70 437	21.94 432	21.64 427	27.45 434	23.83 429	27.92 437	26.10 431	2.44 408	2.60 409	4.96 415	3.11 413	2.27 406	2.32 402

DPSimNet_ROB	24.35 425	23.81 435	31.38 434	25.93 427	22.83 425	31.30 429	34.38 429	20.78 425	28.92 432	27.39 434	22.99 434	28.29 435	35.76 437	15.47 422	17.82 423	24.28 433	17.90 430	22.23 428	14.12 422	19.38 428	22.12 431

CasAABBNet	24.76 426	22.38 428	24.44 425	26.05 428	25.75 427	39.79 430	56.76 433	29.10 433	28.88 431	21.22 426	22.69 429	24.21 429	23.99 434	26.23 429	30.62 433	14.22 422	16.71 425	13.03 422	14.75 424	17.49 425	16.97 423

MyStereo03	24.90 428	22.40 430	24.90 427	26.19 430	25.93 429	39.80 431	56.77 434	29.00 430	28.95 433	21.51 429	22.81 431	24.16 426	23.92 430	26.26 430	30.65 434	14.24 423	17.13 427	13.03 422	14.76 426	17.48 422	18.00 426

MyStereo02	24.90 428	22.40 430	24.90 427	26.19 430	25.93 429	39.80 431	56.77 434	29.00 430	28.95 433	21.51 429	22.81 431	24.16 426	23.92 430	26.26 430	30.65 434	14.24 423	17.13 427	13.03 422	14.76 426	17.48 422	18.00 426

MyStereo	24.90 428	22.40 430	24.90 427	26.19 430	25.93 429	39.80 431	56.77 434	29.00 430	28.95 433	21.51 429	22.81 431	24.16 426	23.92 430	26.26 430	30.65 434	14.24 423	17.13 427	13.03 422	14.76 426	17.48 422	18.00 426

Selective-RAFT-Error	24.83 427	22.44 433	24.80 426	26.10 429	25.82 428	39.85 434	56.72 432	29.21 435	29.03 436	21.29 428	22.80 430	24.25 430	24.07 435	26.28 433	30.60 432	14.24 423	16.85 426	13.04 426	14.75 424	17.53 426	17.02 424

LSM0	26.57 431	22.53 434	25.76 430	30.62 434	52.30 438	39.86 435	56.49 431	29.18 434	28.76 430	21.26 427	22.46 428	24.42 431	23.97 433	26.42 434	30.66 437	14.29 427	16.56 424	13.06 427	14.65 423	17.62 427	20.52 429

ASD4	27.03 433	24.46 436	23.91 423	27.24 433	17.87 421	47.08 436	31.36 428	41.80 437	21.82 428	31.12 436	20.82 425	33.80 437	18.50 422	27.25 436	21.57 428	29.52 435	20.55 431	27.54 431	23.38 429	30.03 432	20.96 430

PML	22.99 423	17.34 422	8.24 408	5.48 415	9.84 415	50.35 437	102.65 437	5.84 412	13.52 414	37.08 437	104.84 437	30.61 436	23.20 428	12.09 417	7.96 411	6.27 416	2.12 395	6.31 419	2.42 410	10.67 421	2.95 406

test_example2	115.17 437	122.38 439	93.45 436	115.38 438	123.53 439	101.24 438	113.11 438	54.67 438	99.94 438	135.50 438	136.43 438	85.67 438	85.40 438	110.44 438	104.91 438	152.17 438	205.21 438	99.17 439	114.27 438	138.55 439	112.04 438

FADE		3.24 412		2.10 403	2.93 407													65.47 435		1.78 400

Low-res two-view benchmark