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

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 11	0.28 58	0.11 1	0.47 34	0.19 13	0.44 8	0.44 37	0.38 52	0.31 28	0.23 14	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 78	0.06 1	0.15 246	0.12 155	0.16 110	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.36 38	0.28 62	1.58 53	0.23 3	0.11 1	0.62 195	0.24 84	0.79 190	0.64 188	0.44 79	0.52 136	0.28 41	0.26 54	0.50 105	0.24 48	0.11 125	0.06 1	0.09 20	0.06 7	0.16 110	0.06 1

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 24	0.28 58	0.12 3	0.41 16	0.20 22	0.37 2	0.38 10	0.26 26	0.30 25	0.25 27	0.19 9	0.33 27	0.24 48	0.09 17	0.11 173	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.09 16

TANstereo	0.33 19	0.49 156	1.75 92	0.23 3	0.12 3	0.54 79	0.16 3	0.40 3	0.45 47	0.45 86	0.51 129	0.26 32	0.22 20	0.29 11	0.20 19	0.10 78	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 47	0.23 3	0.13 5	0.54 79	0.20 22	0.48 23	0.49 68	0.25 19	0.28 17	0.37 68	0.24 31	0.38 48	0.23 34	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

fff	0.43 85	0.77 248	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 90	0.31 48	0.65 289	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

XX-TBD	0.34 26	0.77 248	1.75 92	0.34 176	0.13 5	0.51 57	0.17 5	0.43 6	0.50 74	0.37 47	0.49 119	0.23 14	0.18 6	0.28 3	0.24 48	0.10 78	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

csc	0.43 85	0.77 248	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 90	0.31 48	0.65 289	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

cscssc	0.43 85	0.77 248	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 90	0.31 48	0.65 289	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

111	0.48 136	1.09 339	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.59 146	0.26 115	0.83 208	0.78 298	0.48 113	0.52 136	0.56 176	0.38 140	0.49 100	0.38 148	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.23 205	0.35 320

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 21	0.19 1	0.13 5	0.55 89	0.17 5	0.48 23	0.46 50	0.27 29	0.33 35	0.24 21	0.21 16	0.31 17	0.21 22	0.11 125	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.07 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
ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 53	0.24 21	0.38 140	0.69 163	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

xx1	0.46 119	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 53	0.46 132	0.36 127	0.69 163	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.12 137	0.12 155	0.12 32	0.14 107

1test111	0.44 94	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 53	0.24 21	0.38 140	0.96 199	0.30 98	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

cc1	0.47 132	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 53	0.24 21	0.38 140	0.69 163	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.25 231	0.40 345

tt1	0.44 94	0.64 204	1.83 140	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	0.88 326	0.31 34	0.37 46	0.25 27	0.35 123	0.63 143	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.25 231	0.36 328

RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 18	0.26 31	0.14 12	0.58 130	0.23 61	0.78 178	0.62 172	0.40 59	0.44 82	0.28 41	0.35 123	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 141	0.09 20	0.07 13	0.19 165	0.08 10

DCANet-4	0.40 63	0.27 42	2.21 240	0.25 15	0.14 12	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.47 90	0.28 41	0.37 135	0.37 44	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

ADStereo(finetuned)	0.45 109	0.77 248	2.12 223	0.25 15	0.14 12	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 102	0.31 48	0.76 316	0.37 44	0.38 148	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 243

DCANet	0.42 79	0.77 248	1.95 183	0.25 15	0.14 12	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 102	0.31 48	0.41 172	0.36 37	0.39 155	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 243

PMTNet	0.31 12	0.35 99	1.30 18	0.20 2	0.14 12	0.57 115	0.25 99	0.46 12	0.42 28	0.27 29	0.32 31	0.27 38	0.24 31	0.39 51	0.23 34	0.43 361	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 148	0.07 3

HITNet	0.46 119	0.92 292	2.09 216	0.33 153	0.14 12	0.55 89	0.22 45	0.83 208	0.56 118	0.51 143	0.49 119	0.48 144	0.37 135	0.48 91	0.54 219	0.09 17	0.06 1	0.10 48	0.08 29	0.23 205	0.09 16
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
MLCV	0.48 136	0.89 288	1.85 143	0.29 79	0.14 12	0.59 146	0.23 61	0.72 122	0.59 138	0.66 282	0.66 248	0.55 167	0.36 127	1.03 207	0.49 201	0.09 17	0.06 1	0.09 20	0.07 13	0.19 165	0.11 37

SMFormer	0.50 162	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.49 201	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 162	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.49 201	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.14 69	0.11 37

qqq1	0.48 136	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.23 34	0.13 200	0.10 141	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 136	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.23 34	0.13 200	0.10 141	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 8	0.28 58	0.15 24	0.57 115	0.23 61	0.79 190	0.47 63	0.38 52	0.37 46	0.40 86	0.25 42	0.47 87	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.13 180	0.19 165	0.27 276

Selective-RAFT	0.35 34	0.26 41	1.48 42	0.31 117	0.15 24	0.61 175	0.19 13	0.60 81	0.54 106	0.28 31	0.29 20	0.40 86	0.33 113	0.50 105	0.27 65	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.35 350	0.19 165	0.08 10

ProNet	0.30 8	0.54 173	1.29 16	0.25 15	0.15 24	0.47 34	0.25 99	0.48 23	0.39 15	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 68	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.23 205	0.12 63

MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 37	0.31 117	0.15 24	0.53 76	0.19 13	0.44 8	0.35 4	0.36 43	0.38 53	0.27 38	0.27 68	0.42 60	0.19 3	0.09 17	0.13 212	0.09 20	0.16 240	0.20 177	0.13 94

qqq	0.38 46	0.21 9	1.34 23	0.28 58	0.15 24	0.45 19	0.26 115	0.76 154	0.52 83	0.39 57	0.41 67	0.46 132	0.36 127	0.96 199	0.30 98	0.11 125	0.14 226	0.12 137	0.12 155	0.12 32	0.14 107

AnonymousM	0.37 41	0.44 138	1.50 44	0.25 15	0.15 24	0.52 70	0.23 61	0.60 81	0.42 28	0.42 69	0.32 31	0.30 46	0.25 42	0.34 31	0.23 34	0.11 125	0.09 112	0.71 379	0.36 356	0.12 32	0.07 3

iRaftStereo_RVC	0.37 41	0.53 170	1.41 32	0.28 58	0.15 24	0.52 70	0.20 22	0.54 58	0.46 50	0.37 47	0.43 72	0.41 90	0.23 25	0.36 37	0.26 57	0.09 17	0.15 247	0.12 137	0.11 125	0.41 335	0.37 335

AFF-stereo	0.44 94	0.96 308	1.78 108	0.31 117	0.15 24	0.50 51	0.21 33	0.64 91	0.63 181	0.47 94	0.64 237	0.49 146	0.34 121	0.46 81	0.31 108	0.08 4	0.09 112	0.10 48	0.10 76	0.37 315	0.10 27

BEATNet_4x	0.47 132	0.73 233	1.91 170	0.33 153	0.15 24	0.56 98	0.25 99	0.85 222	0.58 131	0.54 170	0.51 129	0.57 182	0.42 187	0.57 128	0.61 241	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.20 177	0.16 159

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 32	0.33 153	0.16 37	0.48 40	0.21 33	0.67 106	0.48 64	0.40 59	0.34 39	0.32 54	0.33 113	0.42 60	0.27 65	0.11 125	0.12 198	0.10 48	0.08 29	0.13 51	0.14 107

ff7	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 93	1.38 27	0.27 40	0.16 37	0.45 19	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.21 2	0.26 32	0.25 42	0.64 146	0.52 211	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.18 265	0.16 110	0.22 225

ffff	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

rrr	0.46 119	0.34 93	3.08 360	0.27 40	0.16 37	0.45 19	0.28 148	1.09 357	0.51 78	0.24 11	0.21 2	0.26 32	0.25 42	0.64 146	0.52 211	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.29 329	0.16 110	0.25 259

11t	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

anonymousdsp	0.34 26	0.53 170	1.47 39	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.55 125	0.19 3	0.09 17	0.11 173	0.10 48	0.18 265	0.24 220	0.29 288

ccc-4	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 173	1.47 39	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.54 121	0.19 3	0.09 17	0.10 141	0.10 48	0.18 265	0.24 220	0.29 288
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.16 37	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.54 121	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63
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	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 322	0.16 37	0.61 175	0.44 271	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.45 244	0.79 281	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.16 159

OCTAStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 322	0.16 37	0.61 175	0.43 263	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.44 240	0.80 282	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.17 170

NRIStereo	0.46 119	0.25 32	1.77 104	0.47 303	0.16 37	0.95 338	0.74 348	0.51 33	0.56 118	0.48 113	0.39 60	0.59 191	0.29 91	0.77 181	0.32 118	0.11 125	0.13 212	0.11 92	0.09 44	0.21 185	0.24 250

THIR-Stereo	0.86 330	0.62 195	2.13 225	0.25 15	0.16 37	0.58 130	2.74 407	0.59 74	0.51 78	0.62 254	1.62 367	0.97 333	1.80 386	1.69 281	2.25 368	0.10 78	0.08 58	0.14 220	0.11 125	0.15 83	0.11 37

DRaft	0.62 245	0.38 111	1.76 96	0.24 7	0.16 37	0.64 222	0.66 333	0.53 48	0.53 99	0.67 286	0.99 332	0.38 74	1.00 345	1.44 240	2.10 363	0.10 78	0.14 226	0.10 48	0.14 205	0.18 148	0.21 215

RE-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 322	0.16 37	0.61 175	0.43 263	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.44 240	0.78 276	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.17 170

TVStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 322	0.16 37	0.61 175	0.43 263	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.44 240	0.78 276	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.17 170

iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.16 37	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.54 121	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

RAFT-IKP	0.38 46	0.27 42	1.79 126	0.44 281	0.16 37	0.60 155	0.28 148	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.50 105	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 86	0.24 7	0.16 37	0.54 79	0.15 1	0.40 3	0.55 110	0.37 47	0.51 129	0.24 21	0.19 9	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 334	0.08 1	0.06 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
TestStereo	0.45 109	0.54 173	2.11 220	0.29 79	0.16 37	0.43 17	0.24 84	0.54 58	0.45 47	0.37 47	0.46 87	0.34 61	0.27 68	1.98 322	0.27 65	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.14 69	0.08 10

test_xeample3	0.46 119	0.34 93	2.99 355	0.37 226	0.16 37	0.49 45	0.33 213	1.06 352	0.44 37	0.25 19	0.23 5	0.24 21	0.25 42	0.49 100	0.56 227	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.40 362	0.17 129	0.26 268

ARAFT	0.60 233	1.23 358	3.10 362	0.28 58	0.16 37	0.64 222	0.36 229	0.90 256	0.67 213	0.61 243	0.49 119	0.55 167	0.31 107	1.24 230	0.32 118	0.10 78	0.08 58	0.14 220	0.13 180	0.37 315	0.21 215

GMStereo	0.38 46	0.99 322	1.91 170	0.27 40	0.16 37	0.39 14	0.23 61	0.47 20	0.62 172	0.38 52	0.34 39	0.25 27	0.25 42	0.39 51	0.29 87	0.14 228	0.08 58	0.10 48	0.12 155	0.15 83	0.11 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
mmm	0.38 46	0.21 9	1.18 9	0.35 190	0.17 61	0.49 45	0.26 115	0.78 178	0.52 83	0.50 131	0.57 178	0.41 90	0.37 135	0.71 169	0.31 108	0.11 125	0.13 212	0.14 220	0.13 180	0.15 83	0.14 107

1111x	0.74 301	0.21 9	1.93 176	0.31 117	0.17 61	0.63 211	0.32 205	1.03 346	0.74 267	0.52 150	0.62 211	0.57 182	0.47 221	2.38 351	4.25 399	0.12 172	0.14 226	0.11 92	0.12 155	0.12 32	0.14 107

Any-RAFT	0.38 46	0.25 32	1.89 162	0.27 40	0.17 61	0.68 255	0.21 33	0.78 178	0.53 99	0.43 74	0.43 72	0.54 164	0.30 99	0.41 57	0.20 19	0.10 78	0.12 198	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

CASS	0.39 59	0.30 71	1.61 60	0.32 138	0.17 61	0.53 76	0.24 84	0.70 115	0.49 68	0.59 228	0.54 154	0.40 86	0.40 161	0.41 57	0.30 98	0.17 273	0.10 141	0.14 220	0.11 125	0.18 148	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.35 34	0.20 4	1.36 24	0.33 153	0.17 61	0.47 34	0.24 84	0.75 145	0.54 106	0.40 59	0.40 63	0.42 103	0.34 121	0.45 75	0.32 118	0.11 125	0.14 226	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

dd	0.42 79	0.96 308	1.77 104	0.31 117	0.17 61	0.57 115	0.26 115	0.49 27	0.68 215	0.41 65	0.40 63	0.34 61	0.27 68	0.45 75	0.40 160	0.17 273	0.10 141	0.13 191	0.12 155	0.21 185	0.12 63

PSM-softLoss	0.48 136	0.27 42	1.85 143	0.51 318	0.17 61	0.61 175	0.40 248	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 102	0.39 78	0.25 42	1.46 245	0.77 274	0.12 172	0.08 58	0.13 191	0.12 155	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 136	0.27 42	1.85 143	0.51 318	0.17 61	0.61 175	0.40 248	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 102	0.39 78	0.25 42	1.46 245	0.77 274	0.12 172	0.08 58	0.13 191	0.12 155	0.12 32	0.14 107

PSM-adaLoss	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.17 61	0.60 155	0.29 168	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.47 87	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

ROB_FTStereo_v2	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.17 61	0.61 175	0.28 148	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.47 87	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

ROB_FTStereo	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.17 61	0.61 175	0.26 115	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.49 100	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

HUI-Stereo	0.38 46	0.27 42	1.79 126	0.44 281	0.17 61	0.61 175	0.28 148	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.45 75	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

DEmStereo	0.68 272	0.31 77	2.25 250	0.42 271	0.17 61	0.66 239	0.89 362	0.51 33	0.59 138	0.60 236	1.01 335	0.45 124	1.26 360	1.54 258	2.26 369	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.10 76	0.10 11	0.11 37

DeepStereo_RVC	0.44 94	0.28 62	1.92 173	0.49 313	0.17 61	0.60 155	0.59 320	0.50 31	0.52 83	0.49 124	0.45 83	0.39 78	0.86 330	0.45 75	0.33 128	0.11 125	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

iGMRVC	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.17 61	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.55 125	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 96	0.48 311	0.17 61	0.79 304	0.69 340	0.52 43	0.52 83	0.47 94	0.42 70	0.45 124	0.26 54	0.41 57	0.31 108	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.09 44	0.17 129	0.23 243

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 143	1.08 3	0.31 117	0.17 61	0.19 1	0.21 33	0.73 130	0.50 74	0.21 2	0.24 11	0.55 167	0.22 20	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 16
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
cross-raft	0.40 63	0.27 42	2.22 243	0.30 92	0.17 61	0.49 45	0.35 223	0.71 117	0.39 15	0.43 74	0.45 83	0.64 214	0.25 42	0.32 21	0.25 54	0.08 4	0.08 58	0.09 20	0.23 304	0.11 22	0.14 107

test_xeample	0.72 290	0.21 9	1.36 24	0.27 40	0.17 61	0.59 146	0.28 148	1.01 336	0.70 232	0.55 184	0.67 251	0.44 117	0.39 154	1.88 315	5.17 404	0.12 172	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.13 51	0.15 137

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 79	0.86 279	1.78 108	0.28 58	0.17 61	0.52 70	0.20 22	0.62 87	0.61 156	0.50 131	0.61 206	0.39 78	0.32 110	0.35 33	0.30 98	0.07 1	0.10 141	0.09 20	0.09 44	0.35 303	0.10 27

FENet	0.44 94	0.30 71	2.42 278	0.32 138	0.17 61	0.58 130	0.22 45	0.77 164	0.59 138	0.47 94	0.42 70	0.55 167	0.38 140	0.49 100	0.47 193	0.12 172	0.09 112	0.12 137	0.11 125	0.13 51	0.16 159

iResNet	0.51 177	0.76 240	2.59 309	0.41 263	0.17 61	0.64 222	0.27 138	0.82 202	0.70 232	0.57 203	0.64 237	0.43 106	0.36 127	0.70 167	0.52 211	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.08 29	0.21 185	0.13 94

IGEV_Zeroshot_test	0.53 191	0.33 85	2.91 348	0.32 138	0.18 83	0.54 79	0.21 33	0.72 122	0.42 28	0.81 324	0.51 129	0.71 258	0.41 172	0.48 91	1.13 313	0.09 17	0.15 247	0.10 48	0.35 350	0.19 165	0.09 16

ToySt	0.44 94	0.61 192	1.89 162	0.29 79	0.18 83	0.55 89	0.35 223	0.67 106	0.53 99	0.39 57	0.50 125	0.59 191	0.43 197	0.51 108	0.49 201	0.10 78	0.12 198	0.13 191	0.16 240	0.24 220	0.19 195

knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 92	0.24 7	0.18 83	0.45 19	0.24 84	0.57 65	0.38 10	0.41 65	0.39 60	0.55 167	0.25 42	0.38 48	0.23 34	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.07 13	0.13 51	0.12 63

DisPM	0.43 85	0.33 85	1.78 108	0.57 341	0.18 83	0.59 146	0.63 331	0.53 48	0.61 156	0.60 236	0.53 144	0.38 74	0.26 54	0.75 174	0.29 87	0.12 172	0.07 11	0.12 137	0.11 125	0.11 22	0.14 107

MIPNet	0.83 326	0.81 265	2.40 275	0.61 350	0.18 83	1.48 370	1.39 392	1.60 386	0.74 267	1.94 388	0.85 309	0.73 264	1.68 382	0.87 194	0.31 108	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.32 341	0.25 231	0.12 63

IPLGR	0.54 196	0.56 183	2.68 319	0.36 208	0.18 83	0.62 195	0.54 304	1.02 339	0.64 188	0.73 308	0.46 87	0.47 138	0.45 208	1.12 216	0.29 87	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.19 165	0.12 63

PFNet+	0.45 109	0.37 106	1.86 151	0.46 298	0.18 83	0.58 130	0.77 352	0.52 43	0.64 188	0.56 193	0.48 102	0.39 78	0.26 54	0.93 196	0.32 118	0.13 200	0.09 112	0.14 220	0.13 180	0.12 32	0.15 137

GES	0.44 94	0.28 62	1.88 158	0.30 92	0.18 83	0.61 175	0.30 174	0.88 244	0.46 50	0.47 94	0.52 136	0.39 78	0.42 187	0.58 130	0.67 254	0.15 242	0.11 173	0.12 137	0.10 76	0.15 83	0.17 170

222	0.78 314	0.23 21	1.23 12	0.28 58	0.18 83	0.62 195	0.24 84	1.02 339	0.70 232	0.58 215	0.66 248	0.46 132	0.42 187	1.80 299	6.53 409	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.12 32	0.17 170

xxxx	0.70 280	0.21 9	1.33 21	0.28 58	0.18 83	0.63 211	0.24 84	1.02 339	0.69 223	0.50 131	0.62 211	0.58 189	0.38 140	1.47 252	5.21 405	0.13 200	0.12 198	0.11 92	0.10 76	0.12 32	0.15 137

DIP-Stereo	0.37 41	0.34 93	1.50 44	0.27 40	0.18 83	0.63 211	0.17 5	0.92 274	0.53 99	0.49 124	0.48 102	0.30 46	0.30 99	0.39 51	0.30 98	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 38	0.21 9	1.70 75	0.29 79	0.18 83	0.55 89	0.26 115	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 251	0.33 57	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63

RAFT-Stereo	0.36 38	0.21 9	1.70 75	0.29 79	0.18 83	0.55 89	0.26 115	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 251	0.33 57	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereo_Zeroshot	0.41 66	0.36 104	1.54 48	0.41 263	0.19 96	0.52 70	0.19 13	0.59 74	0.52 83	0.57 203	0.59 187	0.63 206	0.29 91	0.58 130	0.33 128	0.15 242	0.09 112	0.16 261	0.09 44	0.24 220	0.12 63

test croco	0.37 41	0.47 153	2.15 231	0.27 40	0.19 96	0.33 7	0.20 22	0.58 69	0.46 50	0.23 10	0.37 46	0.23 14	0.25 42	0.45 75	0.28 74	0.11 125	0.08 58	0.13 191	0.09 44	0.42 339	0.12 63

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 2	0.30 92	0.19 96	0.56 98	0.17 5	0.68 109	0.36 6	0.30 33	0.18 1	0.27 38	0.17 1	0.38 48	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.10 11	0.35 320

UDGNet	0.44 94	1.02 331	1.74 86	0.35 190	0.19 96	0.58 130	0.23 61	0.49 27	0.66 210	0.41 65	0.38 53	0.34 61	0.29 91	0.53 118	0.30 98	0.24 329	0.10 141	0.37 360	0.19 283	0.27 252	0.15 137

dad	0.51 177	1.01 328	1.74 86	0.29 79	0.19 96	0.60 155	0.26 115	0.52 43	0.75 279	0.63 263	0.63 221	0.63 206	0.33 113	0.85 192	0.47 193	0.27 342	0.15 247	0.40 363	0.18 265	0.22 197	0.14 107

Pruner-Stereo	0.51 177	0.27 42	1.78 108	1.79 400	0.19 96	0.62 195	0.45 278	0.57 65	0.60 142	0.61 243	0.48 102	0.41 90	0.24 31	0.46 81	1.00 300	0.12 172	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.12 32	0.13 94

RAFT	0.45 109	0.92 292	1.59 54	0.34 176	0.19 96	0.46 31	0.35 223	0.65 95	0.49 68	0.49 124	0.49 119	0.70 255	0.40 161	0.47 87	0.32 118	0.11 125	0.16 261	0.14 220	0.13 180	0.51 355	0.13 94

CFNet_pseudo	0.45 109	0.46 145	2.23 247	0.25 15	0.19 96	0.56 98	0.21 33	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 173	0.69 245	0.47 221	0.52 112	0.31 108	0.11 125	0.10 141	0.15 246	0.10 76	0.17 129	0.14 107

HSM-Net_RVC	0.67 266	0.34 93	2.23 247	0.26 31	0.19 96	0.67 244	0.29 168	1.26 373	0.69 223	0.72 304	0.70 276	0.78 284	0.42 187	3.77 400	0.41 166	0.13 200	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.12 32	0.11 37
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 109	0.46 145	2.22 243	0.26 31	0.19 96	0.56 98	0.21 33	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 173	0.69 245	0.47 221	0.52 112	0.31 108	0.11 125	0.09 112	0.16 261	0.10 76	0.17 129	0.14 107

PCWNet_CMD	0.46 119	0.45 143	2.28 254	0.26 31	0.20 106	0.55 89	0.21 33	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 162	0.68 238	0.57 262	0.46 81	0.30 98	0.11 125	0.10 141	0.14 220	0.10 76	0.18 148	0.14 107

riskmin	0.37 41	0.22 17	1.74 86	0.32 138	0.20 106	0.48 40	0.20 22	0.66 97	0.46 50	0.36 43	0.34 39	0.69 245	0.45 208	0.39 51	0.27 65	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.08 29	0.13 51	0.16 159

GwcNet-ADL	0.50 162	0.74 237	2.90 347	0.31 117	0.20 106	0.58 130	0.29 168	0.87 239	0.64 188	0.47 94	0.47 90	0.56 176	0.33 113	0.46 81	0.46 184	0.13 200	0.12 198	0.09 20	0.09 44	0.14 69	0.21 215

GANet-ADL	0.44 94	0.41 123	2.31 257	0.33 153	0.20 106	0.57 115	0.25 99	0.75 145	0.54 106	0.42 69	0.59 187	0.56 176	0.30 99	0.40 55	0.38 148	0.14 228	0.11 173	0.09 20	0.08 29	0.22 197	0.17 170

MSMDNet	0.46 119	0.44 138	2.28 254	0.26 31	0.20 106	0.55 89	0.21 33	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 162	0.68 238	0.56 257	0.46 81	0.30 98	0.11 125	0.10 141	0.13 191	0.10 76	0.18 148	0.15 137

AdaStereo	0.44 94	0.38 111	1.79 126	0.34 176	0.20 106	0.57 115	0.28 148	0.92 274	0.69 223	0.52 150	0.55 162	0.61 199	0.33 113	0.48 91	0.39 155	0.17 273	0.08 58	0.17 277	0.11 125	0.18 148	0.12 63
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
CBMV	0.71 287	0.76 240	2.64 314	0.33 153	0.20 106	0.78 300	0.79 354	0.98 309	0.78 298	0.85 334	0.71 280	0.86 307	1.10 355	1.46 245	0.62 243	0.18 283	0.20 298	0.21 313	0.19 283	0.25 231	0.33 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DualNet	0.64 251	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	0.63 143	3.43 390	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 328

ffm	0.47 132	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	0.63 143	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 328

ff1	0.73 298	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 390	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 328

mmx	0.72 290	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 390	0.13 200	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.15 83	0.15 137

xxx	0.72 290	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 390	0.13 200	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.15 83	0.15 137

MIM_Stereo	0.41 66	0.60 188	1.88 158	0.31 117	0.21 113	0.50 51	0.19 13	0.64 91	0.44 37	0.43 74	0.53 144	0.43 106	0.27 68	0.51 108	0.28 74	0.08 4	0.14 226	0.11 92	0.10 76	0.26 245	0.26 268

BUS	0.41 66	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 113	0.91 334	0.23 61	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 144	0.66 222	0.30 99	0.43 63	0.32 118	0.13 200	0.10 141	0.14 220	0.12 155	0.12 32	0.11 37

BSDual-CNN	0.41 66	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 113	0.76 287	0.31 184	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 144	0.63 206	0.37 135	0.43 63	0.38 148	0.13 200	0.10 141	0.14 220	0.12 155	0.12 32	0.11 37

test_4	0.40 63	0.37 106	2.01 198	0.29 79	0.21 113	0.50 51	0.28 148	0.47 20	0.39 15	0.42 69	0.76 293	0.38 74	0.22 20	0.52 112	0.33 128	0.08 4	0.07 11	0.11 92	0.15 225	0.28 258	0.07 3

iRaft-Stereo_5w	0.54 196	1.01 328	2.08 215	0.27 40	0.21 113	0.49 45	0.28 148	0.73 130	0.58 131	0.40 59	0.61 206	0.62 203	0.46 216	1.78 293	0.47 193	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.10 76	0.39 329	0.12 63

psmg	0.41 66	0.27 42	1.13 5	0.27 40	0.21 113	0.75 285	0.36 229	0.90 256	0.61 156	0.59 228	0.59 187	0.63 206	0.37 135	0.43 63	0.38 148	0.13 200	0.10 141	0.13 191	0.12 155	0.13 51	0.11 37

IPLG	0.69 276	0.84 274	2.43 282	0.35 190	0.21 113	1.65 380	0.61 325	1.36 377	0.58 131	1.39 378	0.51 129	0.37 68	0.87 331	1.41 238	0.36 141	0.09 17	0.07 11	0.14 220	0.12 155	0.32 282	0.11 37

AACVNet	0.54 196	0.78 256	1.73 82	0.36 208	0.21 113	0.57 115	0.25 99	0.71 117	0.51 78	0.55 184	0.59 187	0.64 214	0.41 172	2.13 335	0.41 166	0.14 228	0.11 173	0.14 220	0.11 125	0.33 288	0.15 137

PSMNet-ADL	0.51 177	0.38 111	1.65 63	0.35 190	0.21 113	0.67 244	0.26 115	0.74 135	0.55 110	0.42 69	0.52 136	0.70 255	0.45 208	1.91 318	0.57 230	0.15 242	0.13 212	0.11 92	0.13 180	0.15 83	0.20 209

FTStereo	0.76 306	0.18 1	2.35 266	0.71 359	0.21 113	0.73 276	1.79 399	0.57 65	0.53 99	1.07 351	1.63 368	1.29 365	2.13 390	0.75 174	0.29 87	0.19 293	0.08 58	0.12 137	0.11 125	0.11 22	0.40 345

KYRaft	0.48 136	0.29 66	1.75 92	0.33 153	0.21 113	0.75 285	0.44 271	0.58 69	0.57 121	0.64 272	0.93 323	0.53 160	0.72 306	0.60 138	0.24 48	0.10 78	0.07 11	0.12 137	0.14 205	0.12 32	0.54 362

IRAFT_RVC	0.54 196	0.53 170	1.78 108	0.46 298	0.21 113	0.58 130	0.43 263	0.65 95	0.66 210	0.54 170	0.50 125	0.49 146	0.51 238	1.58 266	1.01 304	0.11 125	0.25 333	0.13 191	0.10 76	0.15 83	0.13 94

LMCR-Stereo	0.52 186	0.71 226	2.39 273	0.40 257	0.21 113	0.74 279	0.31 184	1.02 339	0.64 188	0.61 243	0.63 221	0.39 78	0.51 238	0.62 141	0.42 168	0.19 293	0.09 112	0.12 137	0.09 44	0.23 205	0.12 63

ACVNet	0.45 109	0.44 138	1.79 126	0.28 58	0.21 113	0.59 146	0.36 229	0.66 97	0.68 215	0.45 86	0.59 187	0.69 245	0.40 161	0.44 68	0.55 220	0.11 125	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.34 295	0.10 27

StereoDRNet-Refined	0.50 162	0.41 123	1.50 44	0.33 153	0.21 113	0.68 255	0.26 115	0.81 196	0.68 215	0.67 286	0.68 259	0.73 264	0.42 187	1.10 213	0.59 237	0.11 125	0.08 58	0.14 220	0.14 205	0.25 231	0.21 215
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 162	1.15 349	1.73 82	0.31 117	0.21 113	0.58 130	0.22 45	0.95 294	0.82 311	0.58 215	0.62 211	0.57 182	0.39 154	0.84 190	0.40 160	0.11 125	0.08 58	0.09 20	0.06 7	0.21 185	0.13 94

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 162	0.33 85	0.93 1	0.26 31	0.22 134	0.46 31	0.20 22	1.10 358	1.34 373	3.16 408	0.32 31	0.22 8	0.20 14	0.30 14	0.22 30	0.10 78	0.09 112	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

CFNet_ucs	0.48 136	0.50 162	2.32 258	0.26 31	0.22 134	0.57 115	0.22 45	0.85 222	0.65 200	0.53 159	0.64 237	0.68 238	0.44 204	0.54 121	0.31 108	0.13 200	0.12 198	0.16 261	0.11 125	0.19 165	0.17 170

gwcnet-sp	0.49 153	0.43 132	2.54 304	0.31 117	0.22 134	0.67 244	0.31 184	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 90	0.46 132	0.43 197	0.76 177	0.46 184	0.11 125	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 153	0.43 132	2.54 304	0.31 117	0.22 134	0.67 244	0.31 184	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 90	0.46 132	0.43 197	0.76 177	0.46 184	0.11 125	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.15 83	0.14 107

ssnet_v2	0.55 208	0.60 188	1.86 151	0.32 138	0.22 134	0.72 271	0.44 271	0.94 283	0.74 267	0.63 263	0.54 154	0.81 293	0.47 221	0.77 181	0.70 259	0.16 259	0.14 226	0.14 220	0.14 205	0.30 270	0.30 296

ssnet	0.49 153	0.43 132	2.54 304	0.31 117	0.22 134	0.67 244	0.31 184	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 90	0.46 132	0.43 197	0.76 177	0.46 184	0.11 125	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.15 83	0.14 107

LCNet	0.54 196	0.37 106	1.78 108	0.92 375	0.22 134	0.96 339	0.30 174	0.59 74	0.58 131	0.51 143	0.55 162	0.41 90	0.76 316	0.84 190	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.12 137	0.18 265	0.98 381	0.39 341

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 276	0.33 153	0.22 134	0.59 146	0.55 307	0.75 145	0.50 74	0.44 79	0.60 199	0.49 146	0.35 123	0.53 118	0.37 143	0.16 259	0.16 261	0.14 220	0.11 125	0.15 83	0.15 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.67 266	0.80 260	1.90 165	0.28 58	0.22 134	0.69 258	0.36 229	0.85 222	0.65 200	0.56 193	0.84 305	1.03 343	0.95 343	2.32 346	0.55 220	0.23 322	0.14 226	0.41 364	0.13 180	0.24 220	0.17 170

iResNetv2_ROB	0.59 229	1.43 374	2.96 350	0.40 257	0.22 134	0.58 130	0.28 148	0.91 266	0.73 263	0.57 203	0.63 221	0.60 197	0.41 172	0.74 173	0.35 139	0.11 125	0.08 58	0.10 48	0.07 13	0.43 340	0.17 170

CBMV_ROB	0.76 306	0.42 129	2.68 319	0.33 153	0.22 134	0.74 279	0.47 288	0.96 298	0.76 289	1.04 350	0.96 327	0.88 313	0.93 338	2.06 329	1.19 318	0.22 319	0.24 319	0.27 336	0.25 313	0.25 231	0.28 282

DN-CSS_ROB	0.48 136	1.23 358	1.99 195	0.39 248	0.22 134	0.56 98	0.19 13	0.75 145	0.61 156	0.45 86	0.62 211	0.41 90	0.31 107	0.70 167	0.32 118	0.11 125	0.08 58	0.14 220	0.13 180	0.36 308	0.12 63

MyStereo07	0.34 26	0.40 120	1.46 37	0.29 79	0.23 146	0.60 155	0.31 184	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.25 14	0.20 2	0.26 54	0.57 128	0.19 3	0.09 17	0.18 279	0.12 137	0.11 125	0.16 110	0.19 195

MyStereo06	0.54 196	0.41 123	2.68 319	0.30 92	0.23 146	0.60 155	0.30 174	0.81 196	0.44 37	0.84 331	0.52 136	0.78 284	0.58 266	0.48 91	1.10 311	0.09 17	0.17 271	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.20 209

MyStereo05	0.49 153	0.41 123	2.72 325	0.30 92	0.23 146	0.60 155	0.30 174	0.82 202	0.77 293	0.52 150	0.37 46	0.51 152	0.42 187	0.52 112	0.38 148	0.09 17	0.17 271	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.20 209

MyStereo04	0.48 136	0.40 120	2.65 316	0.29 79	0.23 146	0.60 155	0.31 184	0.83 208	0.75 279	0.47 94	0.36 43	0.53 160	0.42 187	0.53 118	0.39 155	0.09 17	0.18 279	0.12 137	0.11 125	0.16 110	0.19 195

CBFPSM	0.56 214	0.91 291	1.82 138	0.28 58	0.23 146	0.71 265	0.37 236	0.72 122	0.64 188	0.50 131	0.49 119	1.03 343	0.83 323	0.62 141	1.35 329	0.10 78	0.12 198	0.10 48	0.10 76	0.18 148	0.19 195

DCRE	0.50 162	0.63 202	2.13 225	0.30 92	0.23 146	0.45 19	0.24 84	0.59 74	0.53 99	0.50 131	2.10 378	0.42 103	0.26 54	0.35 33	0.23 34	0.09 17	0.14 226	0.10 48	0.32 341	0.16 110	0.15 137

CSP-Net	0.50 162	0.39 118	1.25 13	0.29 79	0.23 146	0.77 295	0.35 223	0.86 230	0.57 121	0.59 228	0.59 187	0.65 217	0.40 161	1.77 292	0.44 180	0.16 259	0.11 173	0.10 48	0.10 76	0.20 177	0.14 107

STrans-v2	0.67 266	0.56 183	2.64 314	0.27 40	0.23 146	0.57 115	0.33 213	0.96 298	0.69 223	0.92 340	0.85 309	0.89 315	0.93 338	1.83 303	1.21 321	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.12 63

IIG-Stereo	0.59 229	0.65 210	1.74 86	0.54 331	0.23 146	0.61 175	0.21 33	0.73 130	0.65 200	0.64 272	0.69 266	0.69 245	0.38 140	2.09 333	1.39 332	0.11 125	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.09 16

PSM-AAD	0.63 248	0.22 17	1.77 104	0.37 226	0.23 146	0.86 325	1.17 382	0.59 74	0.60 142	0.64 272	0.71 280	0.68 238	2.93 398	0.65 153	0.31 108	0.09 17	0.07 11	0.17 277	0.15 225	0.13 51	0.33 314

GrayStereo	0.66 263	0.19 2	1.76 96	0.90 373	0.23 146	0.62 195	1.42 396	0.62 87	0.60 142	0.72 304	0.78 297	0.56 176	3.07 401	0.60 138	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.21 298	0.11 22	0.18 187

Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 96	0.60 349	0.23 146	0.63 211	0.42 257	0.62 87	0.60 142	0.59 228	1.03 339	0.43 106	0.72 306	0.60 138	0.33 128	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 352

RALAANet	0.43 85	0.98 319	1.90 165	0.32 138	0.23 146	0.48 40	0.19 13	0.67 106	0.53 99	0.48 113	0.45 83	0.39 78	0.30 99	0.48 91	0.37 143	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.14 205	0.27 252	0.10 27

ttt	0.66 263	0.22 17	1.68 69	0.34 176	0.24 159	0.60 155	0.26 115	1.00 328	0.77 293	0.55 184	0.67 251	0.54 164	0.36 127	2.14 336	3.03 379	0.16 259	0.13 212	0.13 191	0.12 155	0.15 83	0.17 170

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 123	1.93 176	0.26 31	0.24 159	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.37 46	0.25 27	0.26 54	0.44 68	0.31 108	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.19 165	0.14 107

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 104	1.68 69	0.27 40	0.24 159	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 26	0.37 46	0.18 1	0.18 6	0.31 17	0.27 65	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 231	0.08 10

LL-Strereo2	0.41 66	0.90 290	1.83 140	0.44 281	0.24 159	0.54 79	0.27 138	0.58 69	0.45 47	0.41 65	0.33 35	0.44 117	0.21 16	0.44 68	0.34 132	0.09 17	0.08 58	0.16 261	0.14 205	0.17 129	0.17 170

hknet	0.47 132	0.29 66	1.70 75	0.30 92	0.24 159	0.76 287	0.31 184	1.00 328	0.64 188	0.63 263	0.53 144	0.80 290	0.38 140	0.77 181	0.37 143	0.11 125	0.10 141	0.14 220	0.12 155	0.12 32	0.11 37

GMM-Stereo	0.50 162	0.23 21	2.41 276	0.54 331	0.24 159	0.77 295	0.46 280	0.59 74	0.57 121	0.58 215	0.73 286	0.47 138	0.43 197	0.68 157	0.27 65	0.10 78	0.06 1	0.13 191	0.13 180	0.14 69	0.44 354

Anonymous3	0.42 79	0.35 99	2.09 216	0.33 153	0.24 159	0.72 271	0.31 184	0.74 135	0.55 110	0.35 41	0.40 63	0.33 57	0.29 91	0.44 68	0.28 74	0.18 283	0.18 279	0.13 191	0.13 180	0.17 129	0.17 170

sAnonymous2	0.38 46	0.62 195	2.15 231	0.31 117	0.24 159	0.34 8	0.27 138	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 14	0.28 78	0.28 3	0.22 30	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.13 180	0.38 321	0.35 320

CroCo_RVC	0.38 46	0.62 195	2.15 231	0.31 117	0.24 159	0.34 8	0.27 138	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 14	0.28 78	0.28 3	0.22 30	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.13 180	0.38 321	0.35 320

DMCA	0.41 66	0.52 165	1.26 14	0.31 117	0.24 159	0.59 146	0.26 115	0.77 164	0.63 181	0.58 215	0.48 102	0.57 182	0.35 123	0.40 55	0.50 206	0.14 228	0.10 141	0.14 220	0.10 76	0.15 83	0.15 137

FADNet_RVC	0.81 324	1.14 345	2.42 278	0.30 92	0.24 159	0.71 265	0.24 84	0.95 294	0.61 156	0.44 79	0.56 173	0.59 191	0.42 187	1.52 256	0.68 257	0.94 384	0.96 401	0.28 340	1.00 400	0.90 380	1.36 403

TDLM	0.67 266	0.92 292	1.76 96	0.37 226	0.24 159	0.66 239	0.56 312	0.82 202	0.74 267	1.16 358	0.62 211	0.61 199	0.48 228	2.70 377	0.50 206	0.20 302	0.11 173	0.35 354	0.14 205	0.32 282	0.16 159

iinet-f	0.57 220	0.93 298	2.27 253	0.31 117	0.25 171	0.83 317	0.33 213	0.81 196	0.65 200	0.54 170	0.63 221	0.73 264	0.67 295	0.73 172	0.67 254	0.13 200	0.13 212	0.11 92	0.10 76	0.43 340	0.16 159

IER	0.43 85	0.38 111	1.69 71	0.26 31	0.25 171	0.66 239	0.26 115	0.71 117	0.55 110	0.54 170	0.59 187	0.60 197	0.53 245	0.52 112	0.39 155	0.11 125	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.14 69	0.11 37

NINENet	0.50 162	0.33 85	1.69 71	0.55 337	0.25 171	0.91 334	0.23 61	0.98 309	0.71 241	0.53 159	0.55 162	0.66 222	0.30 99	1.22 226	0.32 118	0.15 242	0.13 212	0.16 261	0.11 125	0.16 110	0.13 94

HHNet	0.60 233	0.65 210	2.60 311	0.36 208	0.25 171	0.64 222	0.61 325	0.64 91	0.62 172	0.55 184	1.13 348	0.32 54	0.60 271	0.42 60	1.79 350	0.15 242	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.18 148	0.15 137

GEStereo_RVC	0.54 196	0.87 282	1.95 183	0.47 303	0.25 171	0.62 195	0.37 236	1.00 328	0.74 267	0.53 159	0.54 154	0.59 191	0.44 204	1.10 213	0.46 184	0.15 242	0.11 173	0.12 137	0.10 76	0.26 245	0.19 195

PSMNet-RSSM	0.53 191	0.82 269	1.78 108	0.31 117	0.25 171	0.58 130	0.28 148	0.84 218	0.60 142	0.50 131	0.61 206	0.67 232	0.43 197	1.68 279	0.42 168	0.15 242	0.10 141	0.14 220	0.16 240	0.15 83	0.13 94

GwcNet-RSSM	0.57 220	0.94 300	2.13 225	0.32 138	0.25 171	0.60 155	0.30 174	0.80 192	0.66 210	0.52 150	0.64 237	0.71 258	0.40 161	1.79 297	0.50 206	0.13 200	0.09 112	0.12 137	0.12 155	0.21 185	0.15 137

GANet	0.75 303	0.84 274	2.01 198	0.40 257	0.25 171	0.74 279	0.66 333	0.87 239	0.73 263	0.71 301	1.07 344	0.84 300	0.59 269	2.71 379	1.15 316	0.17 273	0.16 261	0.44 367	0.16 240	0.31 278	0.20 209

CFNet	0.58 225	0.96 308	1.78 108	0.33 153	0.25 171	0.63 211	0.22 45	0.88 244	0.75 279	0.46 93	0.59 187	0.58 189	0.40 161	2.29 344	0.48 196	0.12 172	0.09 112	0.15 246	0.14 205	0.30 270	0.15 137

AANet_RVC	0.68 272	1.00 324	2.09 216	0.33 153	0.25 171	0.58 130	0.32 205	0.81 196	0.80 306	0.61 243	0.94 324	0.80 290	0.41 172	2.46 362	1.02 305	0.36 358	0.14 226	0.10 48	0.09 44	0.23 205	0.22 225

DLCB_ROB	0.54 196	0.55 181	1.49 43	0.36 208	0.25 171	0.65 234	0.36 229	0.80 192	0.70 232	0.72 304	0.69 266	0.83 298	0.46 216	1.53 257	0.60 239	0.13 200	0.12 198	0.14 220	0.14 205	0.14 69	0.13 94

NOSS_ROB	0.64 251	0.65 210	1.62 61	0.46 298	0.25 171	0.67 244	0.30 174	0.93 279	0.77 293	0.59 228	0.57 178	0.77 281	0.38 140	2.78 381	0.44 180	0.23 322	0.24 319	0.28 340	0.26 319	0.27 252	0.39 341

ETE_ROB	0.60 233	0.71 226	1.55 50	0.37 226	0.25 171	0.69 258	0.51 295	1.47 380	0.70 232	0.80 319	0.69 266	0.85 303	0.49 233	1.36 236	0.58 235	0.16 259	0.13 212	0.19 299	0.16 240	0.21 185	0.23 243

CoDeX	0.52 186	0.43 132	2.25 250	0.29 79	0.26 184	0.61 175	0.32 205	0.99 320	0.68 215	0.48 113	0.55 162	0.52 158	0.40 161	1.60 269	0.35 139	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.10 76	0.13 51	0.12 63

HBP-ISP	0.76 306	1.30 365	3.19 372	0.35 190	0.26 184	0.85 323	0.54 304	1.03 346	0.72 249	0.80 319	0.69 266	0.68 238	0.83 323	2.04 328	0.44 180	0.23 322	0.24 319	0.29 347	0.25 313	0.28 258	0.24 250

CRFU-Net	0.56 214	0.38 111	1.86 151	0.46 298	0.26 184	0.82 315	0.36 229	0.90 256	0.49 68	0.62 254	0.59 187	0.78 284	1.35 367	1.00 203	0.48 196	0.15 242	0.14 226	0.17 277	0.10 76	0.19 165	0.14 107

TransformOpticalFlow	0.64 251	0.56 183	2.66 317	0.44 281	0.26 184	0.62 195	0.28 148	0.83 208	0.71 241	0.76 313	0.74 288	0.91 318	0.85 327	1.83 303	0.81 283	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.11 22	0.12 63

RALCasStereoNet	0.45 109	0.88 285	1.85 143	0.30 92	0.26 184	0.49 45	0.26 115	0.58 69	0.51 78	0.36 43	0.48 102	0.36 67	0.28 78	0.55 125	0.34 132	0.10 78	0.53 377	0.09 20	0.08 29	0.25 231	0.34 318

GANet-RSSM	0.55 208	0.73 233	1.90 165	0.36 208	0.26 184	0.59 146	0.27 138	0.78 178	0.52 83	0.47 94	0.57 178	0.63 206	0.45 208	1.92 320	0.43 176	0.14 228	0.10 141	0.25 332	0.11 125	0.34 295	0.14 107

FADNet-RVC	0.61 241	1.26 362	2.12 223	0.33 153	0.26 184	0.59 146	0.29 168	0.86 230	0.62 172	0.45 86	0.50 125	0.62 203	0.46 216	1.73 286	0.55 220	0.17 273	0.20 298	0.17 277	0.18 265	0.59 363	0.28 282

SuperB	1.15 357	1.14 345	5.43 406	0.36 208	0.26 184	0.81 312	0.89 362	0.88 244	1.17 364	0.67 286	0.68 259	0.63 206	1.39 371	1.74 288	3.37 388	0.15 242	0.12 198	0.17 277	0.16 240	2.80 410	0.25 259

GANetREF_RVC	0.75 303	1.15 349	2.46 287	0.47 303	0.26 184	0.83 317	0.61 325	0.97 305	0.89 331	0.62 254	0.61 206	0.72 260	0.59 269	2.42 357	0.55 220	0.32 352	0.25 333	0.36 356	0.24 306	0.39 329	0.31 303
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
CVANet_RVC	0.65 259	0.80 260	2.13 225	0.36 208	0.26 184	0.62 195	0.42 257	0.84 218	0.72 249	0.69 294	0.68 259	0.68 238	0.52 243	2.64 372	0.42 168	0.19 293	0.12 198	0.22 315	0.17 255	0.37 315	0.15 137

DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 224	1.94 180	0.29 79	0.26 184	0.63 211	0.31 184	0.80 192	0.48 64	0.61 243	0.55 162	0.66 222	0.38 140	0.98 201	0.40 160	0.19 293	0.14 226	0.14 220	0.14 205	0.23 205	0.17 170

test-1	0.44 94	0.48 154	1.69 71	0.30 92	0.27 195	0.50 51	0.28 148	0.80 192	0.43 35	0.40 59	0.54 154	0.41 90	0.24 31	0.31 17	1.16 317	0.09 17	0.20 298	0.10 48	0.17 255	0.11 22	0.26 268

pcwnet_v2	0.64 251	0.49 156	4.41 398	0.32 138	0.27 195	0.60 155	0.25 99	0.97 305	0.88 326	0.59 228	0.70 276	0.63 206	0.55 253	0.66 155	0.37 143	0.17 273	0.15 247	0.15 246	0.14 205	0.21 185	0.23 243

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 162	0.34 176	0.27 195	0.30 5	0.22 45	0.48 23	0.44 37	0.22 5	0.33 35	0.25 27	0.25 42	0.32 21	0.24 48	0.14 228	0.16 261	0.12 137	0.12 155	0.15 83	0.13 94

SFCPSM	0.46 119	0.24 29	2.35 266	0.27 40	0.27 195	0.70 263	0.32 205	0.96 298	0.63 181	0.49 124	0.52 136	0.43 106	0.36 127	0.52 112	0.43 176	0.12 172	0.09 112	0.12 137	0.16 240	0.16 110	0.12 63

MMNet	0.50 162	0.48 154	1.93 176	0.33 153	0.27 195	0.79 304	0.28 148	0.81 196	0.74 267	0.60 236	0.56 173	0.59 191	0.55 253	0.79 186	0.59 237	0.10 78	0.09 112	0.12 137	0.11 125	0.13 51	0.14 107

UCFNet_RVC	0.48 136	0.82 269	1.85 143	0.30 92	0.27 195	0.64 222	0.26 115	0.74 135	0.55 110	0.48 113	0.53 144	0.63 206	0.41 172	0.88 195	0.38 148	0.15 242	0.10 141	0.17 277	0.17 255	0.18 148	0.15 137

SANet	1.20 361	1.21 356	3.33 381	0.38 240	0.27 195	1.73 384	0.85 359	1.10 358	2.49 397	1.16 358	1.83 372	1.72 378	1.50 377	2.37 348	2.84 377	0.18 283	0.16 261	0.16 261	0.15 225	0.32 282	0.32 307

XPNet_ROB	0.61 241	0.72 230	1.66 67	0.37 226	0.27 195	0.67 244	0.47 288	0.89 250	0.71 241	0.78 317	0.70 276	0.81 293	0.53 245	1.70 282	0.76 272	0.21 306	0.16 261	0.16 261	0.15 225	0.20 177	0.21 215

ACRE	0.56 214	1.14 345	2.77 333	0.76 362	0.28 203	0.60 155	0.56 312	0.76 154	0.58 131	0.55 184	0.62 211	0.41 90	0.29 91	0.44 68	0.39 155	0.11 125	0.19 289	0.13 191	0.14 205	0.36 308	0.18 187

SACVNet	0.60 233	0.74 237	1.90 165	0.37 226	0.28 203	0.64 222	0.37 236	0.86 230	0.61 156	0.65 279	0.62 211	0.69 245	0.44 204	2.08 331	0.42 168	0.18 283	0.14 226	0.16 261	0.15 225	0.38 321	0.24 250

cf-r	0.53 191	0.81 265	2.15 231	0.33 153	0.28 203	0.60 155	0.28 148	0.78 178	0.64 188	0.51 143	0.60 199	0.75 275	0.40 161	1.32 232	0.43 176	0.13 200	0.09 112	0.11 92	0.12 155	0.15 83	0.14 107

DSFCA	0.54 196	0.35 99	1.41 32	0.28 58	0.28 203	0.79 304	0.88 361	0.76 154	0.70 232	0.72 304	0.66 248	0.67 232	0.57 262	1.17 222	0.63 245	0.16 259	0.14 226	0.13 191	0.14 205	0.16 110	0.13 94

MeshStereo	1.21 362	1.15 349	3.01 356	0.34 176	0.28 203	1.10 355	0.69 340	1.35 376	1.01 348	2.71 403	2.41 387	2.96 391	1.45 374	2.80 383	1.40 334	0.22 319	0.22 311	0.22 315	0.19 283	0.50 353	0.26 268
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
StereoIM	0.29 4	0.54 173	1.44 35	0.24 7	0.29 208	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 9	0.19 1	0.21 2	0.28 41	0.22 20	0.30 14	0.29 87	0.10 78	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.11 22	0.11 37

TRStereo	0.53 191	0.76 240	2.38 271	0.42 271	0.29 208	0.69 258	0.23 61	1.81 391	0.55 110	0.36 43	0.32 31	0.47 138	0.40 161	0.46 81	0.25 54	0.12 172	0.11 173	0.11 92	0.41 365	0.13 51	0.32 307

RAFT-RH_RVC	0.61 241	0.50 162	2.33 261	0.36 208	0.29 208	0.60 155	0.18 11	0.44 8	0.58 131	0.76 313	1.91 374	0.47 138	0.29 91	1.60 269	1.23 323	0.14 228	0.07 11	0.13 191	0.13 180	0.10 11	0.09 16

HCRNet	0.46 119	0.49 156	1.65 63	0.38 240	0.29 208	0.58 130	0.22 45	0.75 145	0.62 172	0.47 94	0.49 119	0.48 144	0.36 127	1.12 216	0.37 143	0.15 242	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.17 129	0.17 170

psmorigin	1.36 373	0.60 188	13.80 419	0.37 226	0.29 208	0.62 195	0.33 213	0.77 164	0.61 156	0.96 345	0.88 315	1.17 363	0.73 309	4.00 401	0.86 287	0.19 293	0.22 311	0.17 277	0.18 265	0.24 220	0.29 288

FAT-Stereo	0.70 280	0.54 173	2.88 340	0.36 208	0.29 208	0.62 195	0.54 304	0.97 305	0.87 323	0.76 313	0.92 320	0.94 327	0.80 320	1.84 308	0.57 230	0.18 283	0.19 289	0.17 277	0.16 240	0.22 197	0.25 259

FADNet-RVC-Resample	0.67 266	1.16 353	3.16 368	0.37 226	0.29 208	0.62 195	0.38 242	0.86 230	0.63 181	0.51 143	0.50 125	0.57 182	0.45 208	1.57 262	0.49 201	0.24 329	0.32 351	0.23 321	0.19 283	0.27 252	0.62 369

RTSC	0.72 290	1.00 324	2.22 243	0.40 257	0.29 208	0.82 315	0.31 184	0.96 298	1.10 359	0.92 340	0.81 300	0.78 284	0.58 266	1.23 227	1.55 341	0.18 283	0.17 271	0.14 220	0.17 255	0.43 340	0.30 296

HSM	0.62 245	0.76 240	1.72 81	0.30 92	0.29 208	0.64 222	0.28 148	0.94 283	0.62 172	0.58 215	0.57 178	1.40 371	0.64 287	2.59 370	0.42 168	0.11 125	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.14 69	0.11 37

LALA_ROB	0.60 233	0.76 240	1.69 71	0.36 208	0.29 208	0.79 304	0.55 307	0.94 283	0.77 293	0.81 324	0.67 251	0.94 327	0.49 233	0.99 202	0.73 268	0.21 306	0.15 247	0.20 307	0.18 265	0.23 205	0.21 215

4D-IteraStereo	0.44 94	0.96 308	2.63 312	0.27 40	0.30 218	0.45 19	0.25 99	0.52 43	0.50 74	0.40 59	0.31 28	0.40 86	0.19 9	0.35 33	0.32 118	0.09 17	0.06 1	0.12 137	0.11 125	0.19 165	0.30 296

coex-ft	5.95 411	1.67 384	60.57 436	0.34 176	0.30 218	0.77 295	0.69 340	0.74 135	4.41 404	19.22 424	2.15 380	1.62 377	7.97 412	1.81 302	8.96 412	0.44 362	2.08 411	0.18 294	0.19 283	0.38 321	4.62 416

fast-acv-ft	0.63 248	0.88 285	3.10 362	0.38 240	0.30 218	0.79 304	0.48 291	0.69 111	0.72 249	0.58 215	0.78 297	0.76 279	0.60 271	0.67 156	0.73 268	0.15 242	0.15 247	0.18 294	0.17 255	0.37 315	0.16 159

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 15	0.27 40	0.30 218	0.35 10	0.20 22	0.56 62	0.38 10	0.21 2	0.30 25	0.22 8	0.18 6	0.37 44	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 225	0.16 110	0.29 288

Anonymous_2	0.74 301	0.32 80	1.65 63	0.33 153	0.30 218	0.67 244	0.32 205	0.69 111	0.46 50	0.48 113	0.41 67	0.84 300	0.58 266	0.51 108	0.40 160	0.32 352	0.38 359	1.43 401	3.69 415	0.80 377	0.27 276

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 220	0.87 282	2.11 220	0.32 138	0.30 218	0.84 319	0.40 248	0.88 244	0.72 249	0.65 279	0.73 286	0.66 222	0.57 262	0.93 196	0.71 261	0.13 200	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.14 107

RAFT_CTSACE	0.46 119	0.76 240	2.07 210	0.35 190	0.30 218	0.54 79	0.30 174	0.61 83	0.48 64	0.49 124	0.76 293	0.55 167	0.36 127	0.58 130	0.22 30	0.08 4	0.13 212	0.11 92	0.10 76	0.41 335	0.08 10

rafts_anoy	0.43 85	0.89 288	1.96 192	0.32 138	0.30 218	0.48 40	0.24 84	0.62 87	0.49 68	0.37 47	0.38 53	0.33 57	0.30 99	0.51 108	0.34 132	0.10 78	0.39 365	0.13 191	0.15 225	0.17 129	0.15 137

Syn2CoEx	0.70 280	1.07 337	2.74 329	0.43 276	0.30 218	0.64 222	0.42 257	0.99 320	0.78 298	0.62 254	0.78 297	0.74 270	0.72 306	1.92 320	0.61 241	0.20 302	0.17 271	0.19 299	0.15 225	0.29 261	0.22 225

psm_up	0.57 220	0.61 192	1.83 140	0.35 190	0.30 218	0.64 222	0.37 236	0.90 256	0.68 215	0.59 228	0.55 162	0.68 238	0.54 248	1.91 318	0.46 184	0.16 259	0.15 247	0.16 261	0.15 225	0.23 205	0.13 94

CFNet-ft	0.51 177	0.76 240	1.79 126	0.28 58	0.30 218	0.63 211	0.28 148	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 178	0.74 270	0.41 172	1.46 245	0.42 168	0.14 228	0.10 141	0.28 340	0.13 180	0.18 148	0.14 107

FADNet	0.64 251	1.22 357	2.06 208	0.32 138	0.30 218	0.66 239	0.29 168	0.88 244	0.72 249	0.44 79	0.48 102	0.66 222	0.57 262	1.84 308	0.45 183	0.46 366	0.20 298	0.17 277	0.19 283	0.59 363	0.24 250

STTStereo	0.51 177	0.69 221	2.14 230	0.36 208	0.30 218	0.61 175	0.32 205	0.77 164	0.60 142	0.60 236	0.54 154	0.67 232	0.43 197	0.86 193	0.42 168	0.16 259	0.15 247	0.17 277	0.20 293	0.16 110	0.15 137

CFNet_RVC	0.51 177	0.76 240	1.79 126	0.28 58	0.30 218	0.63 211	0.28 148	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 178	0.74 270	0.41 172	1.46 245	0.42 168	0.14 228	0.10 141	0.28 340	0.13 180	0.18 148	0.14 107

NCCL2	0.65 259	0.94 300	1.96 192	0.43 276	0.30 218	0.71 265	0.68 338	0.84 218	0.65 200	0.70 297	0.60 199	0.86 307	0.54 248	1.56 260	0.57 230	0.20 302	0.16 261	0.67 377	0.25 313	0.22 197	0.24 250

FBW_ROB	0.83 326	0.77 248	1.77 104	0.44 281	0.30 218	0.87 329	0.46 280	1.10 358	0.91 334	0.81 324	0.75 291	1.01 339	0.61 278	3.66 399	1.23 323	0.26 337	0.23 316	0.36 356	0.25 313	0.27 252	0.62 369

whm_eth	0.45 109	0.73 233	2.23 247	0.30 92	0.31 234	0.49 45	0.24 84	0.73 130	0.69 223	0.47 94	0.87 312	0.26 32	0.26 54	0.36 37	0.28 74	0.12 172	0.11 173	0.13 191	0.12 155	0.14 69	0.26 268

Wz-Net-TNSev	0.91 336	1.73 390	3.08 360	0.36 208	0.31 234	1.00 345	0.71 344	1.06 352	0.97 342	0.71 301	0.72 284	1.09 354	0.87 331	2.42 357	1.59 342	0.20 302	0.20 298	0.16 261	0.20 293	0.44 347	0.35 320

Wz-Net-SNSev	0.76 306	1.32 369	3.11 364	0.40 257	0.31 234	0.71 265	0.60 322	0.98 309	0.87 323	0.67 286	0.83 302	0.96 330	0.60 271	1.67 278	0.97 293	0.16 259	0.15 247	0.16 261	0.17 255	0.36 308	0.24 250

CIPLG	0.56 214	1.19 354	2.46 287	0.80 366	0.31 234	0.61 175	0.57 316	0.76 154	0.57 121	0.56 193	0.63 221	0.41 90	0.30 99	0.45 75	0.40 160	0.11 125	0.20 298	0.13 191	0.13 180	0.35 303	0.19 195

IPLGR_C	0.58 225	1.25 361	2.72 325	0.80 366	0.31 234	0.60 155	0.61 325	0.76 154	0.58 131	0.56 193	0.62 211	0.41 90	0.31 107	0.43 63	0.40 160	0.11 125	0.22 311	0.13 191	0.15 225	0.35 303	0.19 195

Anonymous	0.35 34	0.32 80	1.87 156	0.34 176	0.31 234	0.37 11	0.31 184	0.54 58	0.40 19	0.25 19	0.28 17	0.23 14	0.29 91	0.36 37	0.27 65	0.14 228	0.13 212	0.11 92	0.12 155	0.24 220	0.20 209

PS-NSSS	0.63 248	1.00 324	1.81 133	0.30 92	0.31 234	0.63 211	0.34 217	0.98 309	0.69 223	0.54 170	0.74 288	0.51 152	0.41 172	2.43 359	0.48 196	0.24 329	0.17 271	0.27 336	0.18 265	0.27 252	0.21 215

PSMNet_ROB	0.66 263	1.01 328	2.33 261	0.38 240	0.31 234	0.72 271	0.55 307	0.86 230	0.69 223	0.54 170	0.60 199	0.75 275	0.47 221	2.00 326	0.82 284	0.17 273	0.13 212	0.19 299	0.19 283	0.24 220	0.27 276

StereoVision	0.45 109	0.72 230	1.94 180	0.33 153	0.32 242	0.47 34	0.26 115	0.68 109	0.57 121	0.32 40	0.89 317	0.45 124	0.27 68	0.49 100	0.36 141	0.13 200	0.15 247	0.16 261	0.15 225	0.19 165	0.13 94

iRaft-Stereo_20w	0.58 225	0.39 118	1.96 192	0.45 294	0.32 242	0.92 336	0.57 316	1.14 363	0.56 118	0.81 324	0.40 63	0.55 167	0.69 299	0.65 153	1.04 308	0.09 17	0.16 261	0.09 20	0.36 356	0.17 129	0.25 259

test-3	0.43 85	0.20 4	1.70 75	0.34 176	0.32 242	0.45 19	0.23 61	0.71 117	0.46 50	0.51 143	0.29 20	0.45 124	0.21 16	0.59 133	0.98 294	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 350	0.29 261	0.28 282

test_1	0.43 85	0.20 4	1.70 75	0.34 176	0.32 242	0.45 19	0.23 61	0.71 117	0.46 50	0.50 131	0.29 20	0.45 124	0.21 16	0.59 133	0.98 294	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 350	0.29 261	0.29 288

test_3	0.44 94	0.20 4	1.70 75	0.36 208	0.32 242	0.47 34	0.30 174	0.73 130	0.49 68	0.50 131	0.30 25	0.45 124	0.22 20	0.59 133	0.98 294	0.08 4	0.10 141	0.11 92	0.35 350	0.29 261	0.28 282

CrosDoStereo	0.94 340	0.37 106	2.53 298	0.25 15	0.32 242	0.54 79	3.76 411	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 360	0.53 160	1.49 375	1.78 293	3.09 380	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.21 185	0.11 37

DeepStereo_LL	0.94 340	0.37 106	2.53 298	0.25 15	0.32 242	0.54 79	3.76 411	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 360	0.53 160	1.49 375	1.78 293	3.09 380	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.21 185	0.11 37

UPFNet	0.46 119	0.28 62	1.73 82	0.33 153	0.32 242	0.65 234	0.38 242	0.83 208	0.59 138	0.57 203	0.52 136	0.61 199	0.40 161	0.75 174	0.52 211	0.13 200	0.12 198	0.13 191	0.12 155	0.15 83	0.11 37

ADCL	0.99 344	0.79 258	2.43 282	0.39 248	0.32 242	1.50 372	1.90 400	0.92 274	0.97 342	1.26 371	1.27 353	1.00 338	1.42 373	1.14 219	3.31 386	0.17 273	0.14 226	0.22 315	0.21 298	0.30 270	0.22 225

MSMD_ROB	1.34 371	0.96 308	2.38 271	0.39 248	0.32 242	1.96 390	0.62 329	0.91 266	1.43 377	2.94 406	2.60 391	4.77 406	1.95 388	2.43 359	1.33 328	0.29 347	0.26 335	0.32 351	0.32 341	0.30 270	0.30 296

SGM-Forest	1.04 351	0.42 129	3.59 385	0.41 263	0.32 242	1.05 348	1.32 388	0.94 283	0.83 315	1.16 358	2.23 384	1.03 343	1.39 371	2.49 364	2.35 370	0.21 306	0.21 306	0.20 307	0.19 283	0.23 205	0.32 307
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MyStereo8	0.54 196	0.80 260	2.76 331	0.32 138	0.33 253	0.71 265	0.20 22	0.87 239	0.57 121	0.51 143	0.59 187	0.50 149	0.33 113	0.68 157	0.55 220	0.10 78	0.29 343	0.10 48	0.13 180	0.21 185	0.34 318

GASNet	0.73 298	1.47 376	3.04 357	0.47 303	0.33 253	0.57 115	0.34 217	0.91 266	0.75 279	0.58 215	0.58 184	0.74 270	0.55 253	2.03 327	0.65 250	0.21 306	0.15 247	0.19 299	0.17 255	0.51 355	0.28 282

Wz-Net-MNSev	0.65 259	0.97 316	2.19 238	0.36 208	0.33 253	0.90 332	0.60 322	0.92 274	0.81 310	0.75 310	0.72 284	0.73 264	0.65 289	1.39 237	0.71 261	0.16 259	0.13 212	0.14 220	0.14 205	0.24 220	0.18 187

AASNet	0.56 214	1.03 332	2.34 263	0.37 226	0.33 253	0.65 234	0.29 168	0.96 298	0.73 263	0.54 170	0.60 199	0.55 167	0.38 140	0.59 133	0.58 235	0.14 228	0.12 198	0.13 191	0.10 76	0.43 340	0.24 250

RAFT + AFF	0.64 251	1.20 355	1.95 183	0.34 176	0.33 253	0.67 244	0.52 298	0.99 320	0.74 267	0.53 159	0.58 184	0.57 182	0.80 320	1.76 290	0.51 209	0.12 172	0.27 340	0.15 246	0.14 205	0.43 340	0.29 288

UNet	0.54 196	0.44 138	2.83 338	0.31 117	0.33 253	0.74 279	0.27 138	0.82 202	0.61 156	0.53 159	0.54 154	0.72 260	0.54 248	0.78 185	0.56 227	0.11 125	0.09 112	0.13 191	0.11 125	0.14 69	0.12 63

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 10	0.25 15	0.34 259	0.43 17	0.22 45	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 35	0.23 14	0.24 31	0.31 17	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 303

CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 18	0.79 365	0.34 259	0.51 57	0.23 61	0.46 12	0.39 15	0.22 5	0.31 28	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 34	0.73 379	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 335

anonymousa	0.48 136	0.46 145	2.44 284	0.29 79	0.34 259	0.61 175	0.25 99	0.66 97	0.54 106	0.53 159	0.77 296	0.73 264	0.46 216	0.33 27	0.31 108	0.10 78	0.09 112	0.12 137	0.29 329	0.10 11	0.19 195

DAS	0.56 214	0.35 99	1.55 50	0.33 153	0.34 259	0.50 51	0.42 257	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 259	0.56 176	0.48 228	2.40 355	0.46 184	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.18 148	0.15 137

SepStereo	0.52 186	0.35 99	1.55 50	0.33 153	0.34 259	0.50 51	0.42 257	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 259	0.56 176	0.48 228	1.56 260	0.46 184	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.18 148	0.15 137

RAFT-345	0.53 191	0.30 71	2.34 263	0.38 240	0.34 259	0.58 130	0.42 257	0.47 20	0.61 156	0.51 143	1.00 334	0.43 106	0.28 78	1.57 262	0.82 284	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.10 11	0.08 10

ADLNet	0.60 233	0.71 226	1.95 183	0.35 190	0.34 259	0.67 244	0.34 217	0.90 256	0.74 267	0.68 292	0.62 211	0.80 290	0.45 208	1.78 293	0.64 248	0.14 228	0.11 173	0.14 220	0.14 205	0.29 261	0.21 215

ac_64	0.55 208	0.46 145	1.92 173	0.36 208	0.34 259	0.63 211	0.31 184	0.82 202	0.61 156	0.55 184	0.51 129	0.89 315	0.48 228	1.83 303	0.55 220	0.14 228	0.11 173	0.12 137	0.12 155	0.18 148	0.12 63

DISCO	0.57 220	0.34 93	1.87 156	0.45 294	0.34 259	0.84 319	0.35 223	0.84 218	0.78 298	0.59 228	0.63 221	1.06 350	0.53 245	1.10 213	0.82 284	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.10 76	0.22 197	0.18 187

WCMA_ROB	1.12 354	0.83 272	2.66 317	0.58 343	0.34 259	1.17 362	0.71 344	0.93 279	0.94 338	1.74 386	2.63 393	3.09 394	1.71 384	1.70 282	1.84 352	0.26 337	0.21 306	0.20 307	0.21 298	0.28 258	0.43 352

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 35	0.28 58	0.35 269	0.47 34	0.21 33	0.43 6	0.28 1	0.26 26	0.25 14	0.22 8	0.38 140	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 353	0.09 20	0.36 356	0.23 205	0.25 259

delet	0.52 186	0.54 173	1.62 61	0.31 117	0.35 269	0.74 279	0.46 280	0.85 222	0.74 267	0.55 184	0.60 199	0.67 232	0.50 236	1.12 216	0.57 230	0.11 125	0.11 173	0.13 191	0.14 205	0.16 110	0.12 63

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 310	1.04 333	2.06 208	0.94 377	0.35 269	0.89 331	0.40 248	0.85 222	0.63 181	0.55 184	0.63 221	0.75 275	0.38 140	2.38 351	0.48 196	1.10 390	0.31 347	0.36 356	0.21 298	0.53 359	0.55 364

XQC	0.73 298	0.98 319	2.39 273	0.46 298	0.35 269	0.81 312	0.46 280	1.00 328	1.00 346	0.80 319	0.69 266	0.88 313	0.74 314	1.32 232	1.20 319	0.24 329	0.16 261	0.23 321	0.20 293	0.41 335	0.33 314

ADCMid	0.96 343	1.32 369	2.74 329	0.38 240	0.35 269	0.99 342	0.58 318	0.94 283	0.86 320	1.23 366	1.01 335	1.01 339	1.00 345	1.05 209	3.97 394	0.21 306	0.19 289	0.42 365	0.32 341	0.40 333	0.29 288

ADCRef	0.80 318	0.96 308	2.29 256	0.37 226	0.35 269	0.96 339	0.51 295	0.87 239	0.75 279	0.88 335	0.83 302	0.61 199	1.36 368	1.02 205	3.27 385	0.13 200	0.11 173	0.17 277	0.19 283	0.25 231	0.21 215

NVstereo2D	0.58 225	0.40 120	2.03 206	0.35 190	0.35 269	0.69 258	0.39 246	0.91 266	0.80 306	0.47 94	0.53 144	0.67 232	0.46 216	1.99 325	0.48 196	0.19 293	0.11 173	0.17 277	0.13 180	0.25 231	0.25 259

WZ-Net	0.92 338	1.31 366	3.76 386	0.41 263	0.36 276	0.86 325	0.71 344	1.00 328	1.06 355	0.82 328	0.92 320	1.06 350	1.05 350	2.16 337	1.61 343	0.19 293	0.13 212	0.15 246	0.16 240	0.32 282	0.28 282

GMOStereo	0.41 66	0.62 195	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

error version	0.41 66	0.62 195	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

test-v	0.41 66	0.62 195	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

ADLNet2	0.68 272	0.84 274	3.19 372	0.33 153	0.36 276	0.64 222	0.37 236	0.89 250	0.79 303	0.54 170	0.65 246	0.93 323	0.48 228	2.07 330	0.56 227	0.13 200	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.33 288	0.18 187

ASMatch	0.60 233	0.43 132	2.58 308	0.91 374	0.36 276	0.56 98	0.25 99	0.52 43	0.61 156	0.47 94	1.21 350	0.47 138	0.66 293	1.34 234	0.94 290	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.10 11	0.16 159

test-2	0.41 66	0.62 195	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

APVNet	0.70 280	0.67 216	2.71 323	0.38 240	0.36 276	0.85 323	0.43 263	0.91 266	0.68 215	0.55 184	0.69 266	0.75 275	0.55 253	2.31 345	0.78 276	0.17 273	0.17 271	0.24 327	0.19 283	0.33 288	0.23 243

ADCS	1.05 352	1.36 373	2.98 354	0.42 271	0.36 276	0.96 339	0.81 358	1.06 352	1.12 361	1.25 367	0.97 329	1.08 352	0.90 336	1.25 231	4.86 403	0.21 306	0.21 306	0.22 315	0.23 304	0.36 308	0.38 338

Anonymous Stereo	0.70 280	1.08 338	2.47 289	0.42 271	0.36 276	0.60 155	0.78 353	0.83 208	0.75 279	0.65 279	0.63 221	0.62 203	0.38 140	2.43 359	0.78 276	0.19 293	0.18 279	0.19 299	0.20 293	0.30 270	0.23 243

DPSNet	0.86 330	0.60 188	2.34 263	0.58 343	0.36 276	1.07 354	0.75 349	1.30 374	1.05 352	0.70 297	0.68 259	0.94 327	1.29 361	2.08 331	1.82 351	0.26 337	0.23 316	0.16 261	0.17 255	0.48 349	0.40 345

PWCDC_ROB	0.72 290	1.06 335	2.09 216	0.47 303	0.36 276	0.78 300	0.26 115	0.98 309	1.34 373	0.61 243	2.07 376	0.64 214	0.61 278	0.83 188	0.71 261	0.31 351	0.14 226	0.15 246	0.12 155	0.60 366	0.21 215

Wz-Net-LNSev	0.59 229	0.96 308	2.47 289	0.34 176	0.37 288	0.79 304	0.44 271	0.86 230	0.77 293	0.61 243	0.67 251	0.79 288	0.56 257	0.64 146	0.62 243	0.15 242	0.14 226	0.12 137	0.12 155	0.18 148	0.19 195

OMP-Stereo	0.59 229	0.65 210	1.74 86	0.56 339	0.37 288	0.60 155	0.26 115	0.70 115	0.65 200	0.66 282	0.60 199	0.69 245	0.32 110	2.09 333	1.20 319	0.10 78	0.07 11	0.12 137	0.09 44	0.17 129	0.10 27

S-Stereo	0.80 318	0.69 221	3.89 389	0.39 248	0.37 288	0.69 258	0.70 343	0.94 283	0.98 345	0.62 254	0.91 319	0.83 298	0.60 271	2.37 348	0.66 251	0.18 283	0.21 306	0.17 277	0.18 265	0.30 270	0.35 320

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 208	0.92 292	2.36 269	0.38 240	0.37 288	0.60 155	0.28 148	0.82 202	0.62 172	0.62 254	0.55 162	0.72 260	0.45 208	1.00 203	0.43 176	0.15 242	0.11 173	0.14 220	0.14 205	0.15 83	0.16 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSAN	1.25 366	1.12 341	3.04 357	0.51 318	0.37 288	1.06 349	1.15 381	1.22 369	1.08 357	1.17 363	1.91 374	1.04 346	1.31 364	5.96 409	2.43 372	0.26 337	0.22 311	0.24 327	0.24 306	0.31 278	0.30 296

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 192	1.47 39	0.32 138	0.38 293	0.23 2	0.22 45	0.58 69	0.46 50	0.22 5	0.27 16	0.29 45	0.23 25	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.21 185	0.14 107

CC-Net-ROB	0.85 329	1.15 349	2.13 225	0.88 372	0.38 293	0.88 330	0.44 271	1.06 352	0.79 303	0.58 215	0.69 266	0.65 217	0.50 236	2.74 380	0.51 209	0.93 383	0.39 365	0.87 382	0.29 329	0.54 360	0.54 362

XX-Stereo	0.55 208	0.54 173	3.50 383	0.48 311	0.39 295	0.54 79	0.17 5	0.89 250	0.40 19	0.44 79	0.65 246	0.85 303	0.19 9	0.77 181	0.21 22	0.10 78	0.14 226	0.10 48	0.32 341	0.17 129	0.14 107

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 349	1.67 384	2.32 258	0.47 303	0.39 295	1.47 369	0.95 365	0.95 294	0.91 334	0.84 331	0.94 324	1.05 348	0.60 271	2.95 386	0.72 265	0.41 360	0.72 395	0.32 351	0.55 375	0.74 372	1.22 399

stereogan	0.69 276	0.51 164	2.44 284	0.39 248	0.39 295	1.01 346	0.41 254	0.94 283	0.92 337	0.73 308	0.85 309	1.15 361	0.69 299	1.57 262	0.53 215	0.19 293	0.18 279	0.20 307	0.16 240	0.36 308	0.24 250

Nwc_Net	0.68 272	0.83 272	2.53 298	0.41 263	0.39 295	0.77 295	0.38 242	1.01 336	0.70 232	0.60 236	0.99 332	0.98 334	0.68 298	1.41 238	0.63 245	0.23 322	0.15 247	0.23 321	0.25 313	0.23 205	0.18 187

ADCP+	0.94 340	1.12 341	3.14 366	0.34 176	0.39 295	1.06 349	0.79 354	0.89 250	0.80 306	0.66 282	0.67 251	0.85 303	1.55 378	0.93 196	4.55 401	0.13 200	0.11 173	0.16 261	0.15 225	0.26 245	0.25 259

FC-DCNN	1.49 382	0.59 187	2.88 340	0.44 281	0.39 295	1.97 392	0.66 333	1.67 388	1.70 386	2.72 404	2.89 397	4.22 401	2.97 400	2.55 369	2.19 365	0.29 347	0.26 335	0.31 349	0.30 334	0.32 282	0.39 341

PWC_ROB	0.70 280	0.94 300	1.88 158	0.39 248	0.39 295	0.62 195	0.30 174	0.98 309	0.94 338	0.91 339	1.29 355	0.77 281	0.62 283	1.62 273	1.03 307	0.18 283	0.11 173	0.18 294	0.13 180	0.51 355	0.22 225

RAFT_R40	0.50 162	0.21 9	1.76 96	0.50 315	0.40 302	0.61 175	0.53 301	0.56 62	0.60 142	0.56 193	0.54 154	0.55 167	0.51 238	1.57 262	0.53 215	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.09 16

FINET	0.65 259	0.95 306	3.06 359	0.35 190	0.40 302	0.58 130	0.48 291	0.92 274	1.10 359	0.57 203	0.68 259	0.47 138	0.44 204	1.15 221	0.60 239	0.23 322	0.21 306	0.17 277	0.15 225	0.26 245	0.25 259

HGLStereo	0.54 196	0.69 221	2.00 197	0.35 190	0.40 302	0.66 239	0.30 174	0.83 208	0.62 172	0.57 203	0.69 266	0.69 245	0.54 248	1.07 210	0.55 220	0.13 200	0.13 212	0.13 191	0.11 125	0.19 165	0.17 170

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 371	1.70 388	2.50 295	0.56 339	0.40 302	2.15 396	0.99 368	1.24 371	1.26 370	1.02 347	1.10 346	1.29 365	0.88 334	3.10 390	1.08 310	1.66 402	0.83 397	0.68 378	0.88 395	1.57 397	1.80 410

AF-Net	0.69 276	0.92 292	2.21 240	0.41 263	0.40 302	0.68 255	0.40 248	1.02 339	0.86 320	0.69 294	1.03 339	1.04 346	0.84 326	1.19 223	0.78 276	0.22 319	0.14 226	0.25 332	0.17 255	0.30 270	0.18 187

SHD	0.72 290	0.77 248	2.36 269	0.45 294	0.40 302	0.71 265	0.32 205	1.02 339	1.25 369	1.07 351	0.84 305	0.90 317	0.73 309	1.09 212	0.98 294	0.21 306	0.18 279	0.20 307	0.21 298	0.32 282	0.31 303

PA-Net	0.84 328	1.00 324	3.49 382	0.63 352	0.40 302	0.70 263	0.52 298	0.86 230	0.84 317	0.52 150	0.59 187	0.70 255	0.54 248	2.35 347	2.23 367	0.17 273	0.27 340	0.19 299	0.28 326	0.22 197	0.36 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HH	0.49 153	0.49 156	2.78 335	0.50 315	0.41 309	0.38 12	0.23 61	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 102	0.87 309	0.41 172	0.64 146	0.21 22	0.09 17	0.17 271	0.10 48	0.09 44	0.16 110	0.12 63

HanStereo	0.49 153	0.49 156	2.78 335	0.50 315	0.41 309	0.38 12	0.23 61	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 102	0.87 309	0.41 172	0.64 146	0.21 22	0.09 17	0.17 271	0.10 48	0.09 44	0.16 110	0.12 63

FCDSN-DC	1.29 368	0.54 173	2.50 295	0.47 303	0.41 309	1.12 356	0.60 322	1.10 358	1.27 371	2.23 396	2.87 396	3.67 398	3.12 402	2.39 354	1.69 345	0.30 349	0.26 335	0.31 349	0.30 334	0.35 303	0.38 338
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.38 46	0.33 85	1.92 173	0.27 40	0.41 309	0.48 40	0.19 13	0.59 74	0.46 50	0.43 74	0.39 60	0.57 182	0.26 54	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.09 20	0.31 338	0.11 22	0.09 16

acv_ft	0.48 136	0.44 138	1.76 96	0.32 138	0.41 309	0.63 211	0.28 148	0.81 196	0.68 215	0.61 243	0.59 187	0.69 245	0.45 208	0.44 68	0.63 245	0.11 125	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.41 335	0.10 27

MFN_U_SF_RVC	1.55 384	2.39 411	3.16 368	0.65 355	0.41 309	1.12 356	0.46 280	1.23 370	1.33 372	1.61 384	1.20 349	1.43 372	0.98 344	1.76 290	1.97 354	1.90 405	1.80 406	1.98 410	2.15 409	1.63 398	1.77 409

RYNet	0.70 280	0.56 183	2.25 250	0.35 190	0.41 309	0.86 325	0.43 263	0.94 283	0.82 311	0.62 254	0.53 144	0.91 318	0.60 271	2.70 377	1.00 300	0.14 228	0.11 173	0.16 261	0.14 205	0.25 231	0.27 276

MSKI-zero shot	0.46 119	0.38 111	2.47 289	0.27 40	0.43 316	0.56 98	0.20 22	0.77 164	0.43 35	0.60 236	0.51 129	0.44 117	0.17 1	0.68 157	0.21 22	0.09 17	0.29 343	0.09 20	0.32 341	0.14 69	0.10 27

RAFT-Test	0.44 94	0.38 111	2.01 198	0.27 40	0.44 317	0.64 222	0.37 236	0.72 122	0.57 121	0.45 86	0.48 102	0.65 217	0.24 31	0.35 33	0.29 87	0.09 17	0.11 173	0.09 20	0.38 359	0.10 11	0.11 37

CFNet-RSSM	0.41 66	0.32 80	2.20 239	0.27 40	0.44 317	0.52 70	0.19 13	0.76 154	0.48 64	0.43 74	0.36 43	0.54 164	0.26 54	0.33 27	0.25 54	0.09 17	0.08 58	0.09 20	0.38 359	0.10 11	0.09 16

aanetorigin	0.77 310	0.80 260	2.59 309	0.43 276	0.44 317	0.58 130	1.01 372	0.57 65	0.68 215	1.53 383	1.23 351	0.81 293	1.08 353	1.07 210	1.07 309	0.18 283	0.15 247	0.17 277	0.21 298	0.54 360	0.30 296

RP	0.67 266	0.82 269	1.94 180	0.43 276	0.44 317	0.65 234	0.45 278	0.89 250	0.82 311	0.66 282	0.92 320	0.99 337	0.76 316	1.55 259	0.66 251	0.25 334	0.18 279	0.23 321	0.20 293	0.31 278	0.22 225

RGC	0.71 287	0.97 316	2.18 237	0.44 281	0.44 317	0.73 276	0.40 248	0.94 283	0.71 241	0.71 301	1.04 342	1.01 339	0.71 303	1.74 288	0.70 259	0.23 322	0.18 279	0.28 340	0.26 319	0.29 261	0.27 276

PASM	0.72 290	0.68 218	1.91 170	0.47 303	0.44 317	0.60 155	0.51 295	0.76 154	0.80 306	0.77 316	0.67 251	0.87 309	0.61 278	2.40 355	0.67 254	0.32 352	0.35 353	0.36 356	0.41 365	0.45 348	0.39 341

DRN-Test	0.64 251	0.43 132	2.44 284	0.39 248	0.44 317	0.80 311	0.41 254	1.02 339	0.78 298	0.80 319	0.63 221	0.69 245	0.56 257	1.79 297	0.69 258	0.15 242	0.12 198	0.17 277	0.16 240	0.18 148	0.17 170

MDST_ROB	1.17 360	0.42 129	3.87 388	0.54 331	0.44 317	4.11 409	0.58 318	1.31 375	0.84 317	2.12 390	1.12 347	0.98 334	0.71 303	4.24 404	0.99 299	0.16 259	0.14 226	0.19 299	0.17 255	0.18 148	0.35 320

LL-Strereo	0.72 290	1.29 364	2.49 293	0.36 208	0.45 325	0.55 89	0.32 205	0.93 279	0.71 241	0.67 286	0.58 184	0.85 303	0.79 319	2.67 375	0.46 184	0.10 78	0.18 279	0.14 220	0.12 155	0.40 333	0.42 351

ccnet	0.71 287	0.41 123	1.59 54	0.40 257	0.45 325	1.06 349	0.55 307	0.98 309	0.71 241	0.88 335	0.97 329	0.82 296	0.88 334	1.68 279	0.94 290	0.32 352	0.26 335	0.32 351	0.27 323	0.34 295	0.30 296

GwcNet	0.69 276	0.71 226	3.12 365	0.36 208	0.45 325	0.81 312	0.44 271	0.86 230	0.84 317	0.60 236	0.74 288	0.82 296	0.49 233	1.65 275	0.66 251	0.16 259	0.15 247	0.15 246	0.15 225	0.31 278	0.24 250

NCC-stereo	0.79 316	0.94 300	2.42 278	0.59 346	0.45 325	1.90 387	0.46 280	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 305	0.91 318	0.73 309	1.80 299	1.00 300	0.27 342	0.19 289	0.23 321	0.31 338	0.24 220	0.22 225

Abc-Net	0.79 316	0.94 300	2.42 278	0.59 346	0.45 325	1.90 387	0.46 280	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 305	0.91 318	0.73 309	1.80 299	1.00 300	0.27 342	0.19 289	0.23 321	0.31 338	0.24 220	0.22 225
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.64 251	0.88 285	2.35 266	0.41 263	0.45 325	0.73 276	0.47 288	0.94 283	0.74 267	0.75 310	0.54 154	0.74 270	0.47 221	1.70 282	0.72 265	0.15 242	0.14 226	0.15 246	0.14 205	0.20 177	0.19 195

raftrobust	0.38 46	0.68 218	1.54 48	0.32 138	0.46 331	0.52 70	0.21 33	0.56 62	0.42 28	0.52 150	0.35 42	0.31 48	0.33 113	0.37 44	0.30 98	0.10 78	0.11 173	0.08 3	0.07 13	0.21 185	0.19 195

RASNet	0.61 241	0.68 218	2.03 206	0.35 190	0.46 331	0.65 234	0.28 148	0.78 178	0.70 232	0.48 113	0.64 237	0.93 323	0.61 278	2.21 340	0.73 268	0.12 172	0.09 112	0.09 20	0.10 76	0.14 69	0.11 37

AE-Stereo	0.42 79	0.29 66	1.65 63	0.43 276	0.47 333	0.56 98	0.23 61	0.86 230	0.46 50	0.31 34	0.41 67	0.43 106	0.24 31	0.34 31	0.24 48	0.09 17	0.48 375	0.11 92	0.45 367	0.22 197	0.19 195

SGM-ForestM	2.98 403	1.70 388	3.52 384	0.67 357	0.47 333	5.18 412	3.36 409	3.30 408	2.86 402	4.44 410	3.79 404	9.80 414	5.50 410	6.29 410	6.52 408	0.27 342	0.36 355	0.24 327	0.27 323	0.38 321	0.58 367

DANet	0.80 318	0.65 210	2.21 240	1.19 389	0.48 335	0.74 279	1.25 385	0.89 250	1.53 381	0.89 337	0.71 280	0.96 330	0.56 257	1.83 303	0.96 292	0.18 283	0.16 261	0.19 299	0.16 240	0.26 245	0.29 288
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
STTRV1_RVC	0.80 318	0.55 181	2.89 343	0.42 271	0.49 336	0.79 304	0.44 271	1.15 366	0.82 311	0.62 254	0.89 317	0.72 260	0.63 286	2.69 376	0.64 248	0.48 367	0.64 383	0.27 336	0.24 306	0.35 303	0.27 276

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 4	0.23 3	0.50 337	0.40 15	0.20 22	0.46 12	0.44 37	0.22 5	0.28 17	0.26 32	0.19 9	0.33 27	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 360

PVD	0.90 335	0.85 278	2.15 231	0.53 328	0.50 337	0.99 342	0.56 312	1.15 366	1.64 384	1.41 379	1.41 362	1.11 358	1.13 357	1.35 235	1.31 326	0.26 337	0.28 342	0.28 340	0.26 319	0.37 315	0.49 360

DeepPrunerF	0.86 330	0.86 279	2.91 348	0.45 294	0.50 337	0.64 222	0.48 291	1.14 363	2.64 399	0.63 263	0.61 206	0.65 217	0.62 283	2.21 340	1.31 326	0.23 322	0.19 289	0.30 348	0.28 326	0.36 308	0.25 259

ELAS_RVC	1.37 375	0.78 256	3.21 374	0.55 337	0.50 337	1.49 371	2.48 405	1.48 381	1.71 387	2.13 393	2.09 377	2.07 383	2.56 396	1.90 317	2.02 357	0.35 356	0.36 355	0.37 360	0.34 348	0.49 351	0.47 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 376	0.79 258	2.86 339	0.53 328	0.50 337	2.81 403	2.20 402	1.61 387	1.50 380	2.28 398	2.35 385	1.82 379	2.13 390	1.73 286	2.22 366	0.35 356	0.37 357	0.35 354	0.35 350	0.49 351	0.47 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.21 362	1.31 366	6.39 408	0.52 322	0.51 342	1.61 376	0.79 354	1.03 346	1.37 375	1.13 355	1.30 356	1.10 356	0.85 327	2.65 373	2.08 360	0.21 306	0.24 319	0.18 294	0.18 265	0.43 340	0.32 307

RTSA	1.21 362	1.31 366	6.39 408	0.52 322	0.51 342	1.61 376	0.79 354	1.03 346	1.37 375	1.13 355	1.30 356	1.10 356	0.85 327	2.65 373	2.08 360	0.21 306	0.24 319	0.18 294	0.18 265	0.43 340	0.32 307

SST-Stereo	0.52 186	0.20 4	1.76 96	0.62 351	0.53 344	0.62 195	0.66 333	0.55 61	0.61 156	0.58 215	0.53 144	0.52 158	0.60 271	1.59 268	0.29 87	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.10 27

AnyNet_C01	1.14 355	1.49 377	4.23 397	0.54 331	0.53 344	1.51 373	1.37 390	1.04 350	1.07 356	1.17 363	1.33 358	1.15 361	1.08 353	1.61 272	2.74 375	0.25 334	0.22 311	0.28 340	0.24 306	0.48 349	0.40 345

raft_robust	0.55 208	0.84 274	1.73 82	0.28 58	0.54 346	0.53 76	0.25 99	0.88 244	0.75 279	0.48 113	0.46 87	0.76 279	0.75 315	1.46 245	0.27 65	0.09 17	0.10 141	0.10 48	0.30 334	0.26 245	0.16 159

AnyNet_C32	1.00 347	1.33 371	2.53 298	0.49 313	0.54 346	1.15 360	1.14 380	0.91 266	0.89 331	1.11 354	0.95 326	0.87 309	0.93 338	1.50 254	4.07 396	0.21 306	0.20 298	0.25 332	0.24 306	0.38 321	0.33 314

PWCK	1.49 382	1.90 398	3.22 375	1.09 385	0.54 346	1.71 382	1.73 398	1.49 382	1.53 381	1.44 381	1.80 371	1.82 379	1.30 363	3.34 394	1.76 349	1.07 389	0.56 379	0.97 386	0.58 380	1.38 396	0.65 372

PFNet	0.60 233	0.33 85	2.47 289	0.41 263	0.55 349	0.62 195	0.27 138	0.61 83	0.63 181	0.61 243	0.56 173	0.45 124	0.32 110	1.88 315	1.14 314	0.28 346	0.09 112	0.12 137	0.16 240	0.26 245	0.20 209

NVStereoNet_ROB	1.16 359	0.95 306	2.54 304	0.58 343	0.55 349	0.78 300	0.63 331	1.00 328	1.08 357	1.03 348	4.07 405	1.48 374	1.22 359	2.88 385	1.27 325	0.50 368	0.46 369	0.54 371	0.62 383	0.50 353	0.63 371
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
NaN_ROB	1.14 355	0.94 300	2.96 350	0.53 328	0.56 351	1.13 358	0.99 368	0.98 309	1.00 346	1.09 353	0.87 312	0.77 281	1.06 352	5.90 408	2.72 374	0.16 259	0.23 316	0.16 261	0.24 306	0.22 197	0.36 328

TestStereo1	0.49 153	0.81 265	1.85 143	0.39 248	0.57 352	0.56 98	0.34 217	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 221	0.35 65	0.42 187	0.64 146	0.29 87	0.10 78	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.33 288	0.26 268

SA-5K	0.49 153	0.81 265	1.85 143	0.39 248	0.57 352	0.56 98	0.34 217	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 221	0.35 65	0.42 187	0.64 146	0.29 87	0.10 78	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.33 288	0.26 268

SAMSARA	0.91 336	0.97 316	2.22 243	0.80 366	0.58 354	1.32 364	1.31 387	1.01 336	0.94 338	1.36 374	0.87 312	1.38 370	0.90 336	1.72 285	1.02 305	0.24 329	0.30 346	0.22 315	0.25 313	0.36 308	0.35 320

UDG	0.77 310	1.23 358	2.15 231	0.67 357	0.59 355	0.78 300	0.38 242	0.90 256	0.70 232	0.61 243	0.69 266	1.01 339	0.67 295	1.02 205	0.73 268	0.45 364	0.34 352	0.87 382	0.51 372	0.67 370	0.46 356

EAI-Stereo	0.78 314	0.25 32	1.67 68	0.54 331	0.59 355	1.95 389	2.05 401	1.11 362	0.64 188	0.95 344	1.49 363	0.50 149	0.67 295	0.59 133	1.44 336	0.09 17	0.19 289	0.09 20	0.49 370	0.13 51	0.22 225

MADNet+	1.36 373	1.93 401	5.95 407	0.81 369	0.59 355	1.57 375	1.09 376	1.39 379	1.22 367	0.84 331	1.01 335	1.25 364	1.12 356	3.19 391	2.36 371	0.45 364	0.47 372	0.38 362	0.34 348	0.59 363	0.57 365

PDISCO_ROB	0.75 303	1.06 335	2.11 220	0.64 353	0.59 355	1.13 358	0.43 263	1.14 363	1.05 352	0.64 272	0.71 280	0.96 330	0.61 278	1.21 224	0.76 272	0.37 359	0.18 279	0.27 336	0.24 306	0.56 362	0.32 307

Sa-1000	0.51 177	0.72 230	1.90 165	0.31 117	0.60 359	0.60 155	0.31 184	0.94 283	0.71 241	0.52 150	0.83 302	0.42 103	0.33 113	0.68 157	0.28 74	0.10 78	0.09 112	0.13 191	0.29 329	0.29 261	0.10 27

SA	0.50 162	0.75 239	1.95 183	0.31 117	0.61 360	0.57 115	0.31 184	0.91 266	0.73 263	0.42 69	0.62 211	0.38 74	0.47 221	0.68 157	0.29 87	0.09 17	0.09 112	0.13 191	0.32 341	0.30 270	0.10 27

Consistency-Raft	0.88 333	0.93 298	3.23 376	0.99 381	0.64 361	0.77 295	0.55 307	0.98 309	0.97 342	0.61 243	1.03 339	0.65 217	1.05 350	0.79 186	1.38 331	0.44 362	0.46 369	0.51 370	0.58 380	0.65 368	0.47 357

test_5	0.51 177	0.87 282	1.99 195	0.37 226	0.65 362	0.58 130	0.35 223	0.78 178	0.62 172	0.48 113	0.55 162	0.45 124	0.40 161	0.72 171	0.30 98	0.09 17	0.07 11	0.12 137	0.12 155	0.33 288	0.38 338

G-Net	0.99 344	0.64 204	2.76 331	0.57 341	0.67 363	2.03 394	0.72 347	0.76 154	0.67 213	1.14 357	2.56 390	1.30 368	1.02 347	1.48 253	1.74 348	0.25 334	0.24 319	0.24 327	0.26 319	0.37 315	0.31 303

ADCPNet	0.99 344	0.99 322	3.93 392	0.37 226	0.68 364	1.36 366	0.62 329	0.87 239	0.76 289	0.78 317	0.81 300	1.08 352	1.18 358	1.14 219	2.49 373	0.21 306	0.69 391	0.21 313	0.95 398	0.29 261	0.37 335

DDUNet	0.77 310	1.12 341	1.88 158	0.76 362	0.69 365	0.84 319	0.43 263	0.85 222	0.65 200	0.67 286	0.75 291	0.91 318	0.52 243	1.03 207	0.57 230	0.54 371	0.37 357	0.95 385	0.52 374	0.71 371	0.57 365

SPS-STEREO	1.07 353	1.13 344	2.88 340	0.65 355	0.69 365	0.99 342	0.68 338	1.05 351	0.87 323	1.36 374	1.23 351	1.46 373	0.94 341	1.87 310	1.72 347	0.66 375	0.61 381	0.58 372	0.57 378	0.65 368	0.77 379
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
raft+_RVC	0.44 94	0.67 216	1.85 143	0.34 176	0.71 367	0.51 57	0.25 99	0.64 91	0.51 78	0.35 41	0.45 83	0.32 54	0.28 78	0.43 63	0.32 118	0.09 17	0.19 289	0.10 48	0.09 44	0.20 177	0.40 345

otaku	1.03 350	1.68 386	2.72 325	0.95 378	0.73 368	1.03 347	0.59 320	0.99 320	0.86 320	0.69 294	1.61 366	0.98 334	0.64 287	1.46 245	1.14 314	0.95 385	0.46 369	0.72 380	0.40 362	1.24 390	0.78 380

WAO-7	1.48 381	1.63 380	2.49 293	0.93 376	0.75 369	1.72 383	1.10 377	1.84 393	1.96 392	1.43 380	2.54 389	1.97 381	1.61 381	3.06 388	2.08 360	0.69 377	0.66 385	0.94 384	0.74 389	0.80 377	0.69 374

anonymity	0.80 318	0.66 215	1.29 16	0.59 346	0.75 369	0.67 244	0.52 298	0.95 294	0.71 241	0.94 342	0.70 276	0.67 232	0.87 331	0.71 169	1.35 329	0.64 374	0.62 382	0.58 372	1.44 407	0.60 366	0.65 372

RAFT+CT+SA	0.50 162	0.86 279	1.82 138	0.37 226	0.75 369	0.54 79	0.34 217	0.77 164	0.63 181	0.38 52	0.55 162	0.34 61	0.29 91	0.68 157	0.27 65	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.51 372	0.29 261	0.41 350

MFMNet_re	0.92 338	1.28 363	2.53 298	0.82 370	0.76 372	0.90 332	0.75 349	0.98 309	1.04 351	1.03 348	1.05 343	0.84 300	0.94 341	0.83 188	0.72 265	0.68 376	0.60 380	0.63 375	0.60 382	0.77 375	0.74 375

SQANet	0.80 318	1.58 379	2.53 298	0.76 362	0.83 373	0.76 287	0.36 229	0.83 208	0.64 188	0.63 263	0.69 266	0.73 264	0.51 238	1.21 224	0.53 215	0.77 380	0.29 343	0.59 374	0.29 329	0.86 379	0.61 368

Ntro	1.00 347	1.68 386	2.80 337	0.95 378	0.85 374	1.06 349	0.53 301	0.98 309	0.90 333	0.62 254	0.76 293	0.93 323	0.66 293	1.66 276	0.98 294	0.99 387	0.45 368	0.75 381	0.40 362	1.19 386	0.75 377

ACVNet-4b	1.93 391	1.85 395	4.10 395	1.07 383	0.86 375	1.15 360	0.53 301	1.06 352	1.12 361	0.64 272	1.09 345	1.99 382	0.70 301	2.20 339	9.86 415	5.62 414	0.41 367	1.03 389	0.55 375	1.86 403	0.85 383

ACVNet_1	1.33 370	1.91 399	4.03 393	1.09 385	0.88 376	1.19 363	0.66 333	1.24 371	1.17 364	0.94 342	0.96 327	3.09 394	1.04 349	2.37 348	1.11 312	1.04 388	0.48 375	1.03 389	0.48 369	1.12 383	0.83 382

EDNetEfficientorigin	8.18 413	0.98 319	145.96 438	0.51 318	0.89 377	0.72 271	0.48 291	0.85 222	1.56 383	2.12 390	1.49 363	1.29 365	1.31 364	1.83 303	2.13 364	0.13 200	0.12 198	0.17 277	0.18 265	0.39 329	0.45 355

DMCA-RVC	0.62 245	0.96 308	2.63 312	0.36 208	0.90 378	0.56 98	0.31 184	0.69 111	0.57 121	0.68 292	0.52 136	0.59 191	0.56 257	1.23 227	0.53 215	0.16 259	0.38 359	0.20 307	0.15 225	0.20 177	0.15 137

RainbowNet	1.15 357	1.78 391	2.72 325	1.12 387	0.91 379	1.06 349	0.76 351	1.16 368	1.13 363	0.75 310	0.97 329	1.09 354	0.80 320	1.60 269	1.21 321	1.17 392	1.26 404	1.01 388	0.57 378	1.13 384	0.88 387

ACVNet_2	1.42 379	1.81 392	3.23 376	1.08 384	0.92 380	1.32 364	0.85 359	1.49 382	1.69 385	1.19 365	1.73 370	2.13 384	1.03 348	2.50 365	1.40 334	0.91 382	0.53 377	1.00 387	0.55 375	2.11 405	0.85 383

SGM_RVC	1.89 390	0.92 292	2.50 295	0.96 380	0.93 381	1.63 378	1.37 390	1.52 384	12.43 413	1.85 387	1.69 369	2.40 388	1.74 385	2.81 384	1.71 346	0.53 369	0.47 372	0.42 365	0.47 368	0.74 372	0.74 375
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AAGNet	0.88 333	0.33 85	1.79 126	0.54 331	0.98 382	0.62 195	0.46 280	0.50 31	0.60 142	0.58 215	0.53 144	0.50 149	0.73 309	1.23 227	7.48 410	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.14 69	0.09 16

EDNetEfficient	1.27 367	0.70 224	4.05 394	0.64 353	0.98 382	0.94 337	1.40 393	0.85 222	1.75 388	2.34 399	1.33 358	1.05 348	2.21 392	1.58 266	4.15 397	0.15 242	0.19 289	0.14 220	0.27 323	0.38 321	0.32 307

WAO-6	1.58 385	1.54 378	2.32 258	1.14 388	1.00 384	2.30 398	1.03 373	1.82 392	2.85 401	1.25 367	2.61 392	2.20 385	1.56 379	2.47 363	1.99 356	0.95 385	0.67 386	1.19 394	0.83 393	1.08 382	0.88 387

MANE	2.90 402	1.14 345	2.96 350	1.03 382	1.01 385	5.01 411	2.45 404	5.36 413	6.88 411	3.58 409	4.76 409	5.99 409	4.99 407	4.23 403	4.61 402	0.56 373	0.67 386	0.44 367	0.78 391	0.51 355	1.03 395

SGM+DAISY	1.83 389	1.43 374	3.81 387	0.87 371	1.01 385	2.38 400	2.53 406	1.36 377	1.75 388	2.92 405	3.22 401	2.65 389	2.93 398	2.22 343	3.10 382	0.72 378	0.69 391	0.63 375	0.62 383	0.77 375	0.98 390

WAO-8	2.80 399	2.14 407	2.89 343	1.91 404	1.04 387	3.98 407	0.96 366	3.26 406	6.17 407	2.15 394	3.37 402	3.31 396	2.41 394	11.84 416	2.03 358	2.05 406	1.86 408	1.54 403	0.92 396	1.22 387	0.87 385

Venus	2.80 399	2.14 407	2.89 343	1.91 404	1.04 387	3.98 407	0.96 366	3.26 406	6.17 407	2.15 394	3.37 402	3.31 396	2.41 394	11.84 416	2.03 358	2.05 406	1.86 408	1.54 403	0.92 396	1.22 387	0.87 385

Dean	1.79 388	1.83 393	3.92 390	1.29 390	1.07 389	1.55 374	1.00 371	1.95 395	2.33 394	1.47 382	4.19 406	4.26 404	1.33 366	2.21 340	1.48 338	1.14 391	0.68 390	1.18 391	0.74 389	1.24 390	0.98 390

IMH-64-1	1.39 376	1.64 382	1.86 151	1.36 391	1.11 390	1.39 367	1.19 383	1.76 389	1.45 378	1.16 358	2.21 382	1.53 375	1.38 369	1.98 322	1.52 339	1.29 394	0.67 386	1.27 395	0.69 386	1.29 392	0.98 390

IMH-64	1.39 376	1.64 382	1.86 151	1.36 391	1.11 390	1.39 367	1.19 383	1.76 389	1.45 378	1.16 358	2.21 382	1.53 375	1.38 369	1.98 322	1.52 339	1.29 394	0.67 386	1.27 395	0.69 386	1.29 392	0.98 390

IMH	2.02 393	2.15 409	2.69 322	1.68 397	1.12 392	1.66 381	0.92 364	2.10 396	1.92 391	1.32 373	2.66 394	2.21 386	1.69 383	5.78 407	1.68 344	5.54 413	0.96 401	1.31 397	0.71 388	1.32 395	0.99 394

TorneroNet-64	2.65 395	1.83 393	3.30 378	1.46 394	1.20 393	3.89 406	0.99 368	3.51 410	6.71 410	2.56 401	4.60 407	4.22 401	3.85 405	3.33 393	3.14 383	1.19 393	0.65 384	1.39 400	0.79 392	3.31 412	1.15 397

JetBlue	1.78 387	1.63 380	3.92 390	0.73 360	1.21 394	4.38 410	3.35 408	1.59 385	1.20 366	1.26 371	1.52 365	2.37 387	1.88 387	3.23 392	3.00 378	0.53 369	0.47 372	0.48 369	0.49 370	1.29 392	0.97 389

edge stereo	0.81 324	0.73 233	3.30 378	0.37 226	1.21 394	0.62 195	0.39 246	0.93 279	0.79 303	0.80 319	0.88 315	1.14 360	0.71 303	2.18 338	0.71 261	0.21 306	0.20 298	0.26 335	0.18 265	0.38 321	0.26 268

TorneroNet	5.50 410	1.92 400	3.16 368	1.47 395	1.25 396	14.07 418	1.06 375	4.90 411	20.99 430	10.17 413	16.48 421	11.88 418	6.93 411	3.34 394	4.20 398	1.30 396	0.69 391	1.45 402	0.86 394	2.61 409	1.20 398

notaker	2.66 396	2.07 403	3.31 380	2.61 410	1.43 397	1.76 385	1.11 378	2.76 402	1.79 390	2.26 397	11.53 416	3.96 399	4.29 406	3.09 389	2.76 376	1.55 401	0.88 399	1.70 408	1.07 402	2.00 404	1.35 402

pmcnn	1.32 369	1.05 334	2.77 333	0.74 361	1.43 397	0.72 271	0.56 312	0.96 298	0.91 334	0.99 346	2.92 399	6.01 410	0.70 301	2.38 351	3.32 387	0.13 200	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.34 295	0.22 225

UNDER WATER-64	2.47 394	1.89 397	4.86 401	1.82 403	1.44 399	3.18 405	1.57 397	2.62 399	5.64 406	2.05 389	2.13 379	4.13 400	3.76 404	2.62 371	3.42 389	1.47 399	0.85 398	1.57 405	1.07 402	1.82 402	1.49 405

UNDER WATER	2.74 397	1.85 395	4.54 399	1.81 402	1.44 399	2.34 399	1.40 393	3.24 405	6.60 409	2.60 402	2.76 395	5.75 408	5.24 409	3.02 387	4.01 395	1.45 398	0.81 396	1.59 406	1.06 401	1.80 401	1.51 406

KSHMR	4.10 406	1.97 402	5.27 404	1.71 399	1.47 401	1.96 390	1.28 386	3.19 404	17.33 424	2.12 390	15.91 419	9.18 413	1.57 380	8.42 414	1.98 355	1.52 400	1.26 404	1.67 407	1.19 404	1.67 400	1.40 404

SDNR	1.22 365	0.80 260	2.71 323	0.33 153	1.48 402	1.98 393	0.23 61	1.93 394	2.44 395	0.89 337	2.52 388	1.36 369	0.51 238	3.65 398	1.93 353	0.30 349	0.31 347	0.22 315	0.16 240	0.33 288	0.36 328

ktn	4.35 407	2.10 404	2.89 343	1.80 401	1.49 403	2.13 395	1.41 395	2.26 397	12.72 414	11.41 416	16.43 420	11.15 416	3.75 403	4.36 405	3.18 384	1.82 404	0.98 403	1.73 409	1.21 405	2.97 411	1.27 400

tt	4.93 409	0.27 42	4.20 396	2.29 407	1.58 404	10.20 416	16.97 419	9.42 418	5.02 405	1.67 385	1.28 354	4.68 405	5.03 408	3.37 396	5.92 406	6.16 415	9.47 422	2.82 412	3.18 414	3.60 413	1.53 407

JetRed	3.29 404	4.93 415	10.17 412	1.45 393	1.72 405	7.44 413	5.05 413	3.06 403	2.12 393	2.41 400	2.39 386	2.99 392	2.37 393	3.51 397	6.44 407	1.32 397	1.90 410	1.37 399	1.23 406	2.21 407	1.76 408

LVE	1.96 392	2.17 410	3.14 366	1.68 397	1.80 406	1.63 378	1.03 373	2.34 398	2.81 400	1.25 367	2.89 397	4.24 403	1.29 361	2.79 382	1.44 336	2.85 410	0.91 400	1.18 391	1.46 408	1.23 389	1.10 396

MADNet++	2.79 398	2.11 406	2.97 353	2.49 408	2.28 407	2.95 404	2.31 403	2.67 400	2.47 396	3.03 407	3.13 400	2.70 390	2.92 397	4.10 402	4.48 400	2.68 409	2.24 413	3.04 413	2.44 411	2.37 408	2.34 412

SPstereo	16.50 421	2.87 413	4.74 400	2.64 411	2.53 408	29.48 430	52.22 430	39.30 438	29.70 438	21.90 433	21.75 428	27.53 437	23.84 432	28.05 438	26.36 431	2.38 408	2.58 414	4.92 415	3.03 413	2.19 406	2.05 411

FADE		3.00 414		2.11 406	2.94 409			5.00 412	2.49 397	1.25 367		3.05 393		8.02 413		94.83 438	35.90 438	65.83 435	66.18 435	1.66 399	1.30 401

BEATNet-Init1	12.10 416	11.19 418	27.29 434	2.99 413	3.51 410	21.84 428	11.10 415	14.34 422	13.83 419	20.34 425	20.33 426	26.35 436	20.03 423	19.06 427	14.80 421	1.74 403	1.81 407	2.05 411	2.49 412	3.69 414	3.12 414

LE_ROB	4.43 408	1.35 372	9.38 411	2.79 412	3.93 411	2.43 401	3.46 410	2.68 401	11.19 412	11.66 417	4.73 408	5.26 407	10.46 414	4.50 406	9.49 413	0.82 381	0.69 391	1.34 398	0.98 399	0.75 374	0.76 378

HanzoNet	7.64 412	2.86 412	5.05 402	7.01 417	3.97 412	2.18 397	1.34 389	3.37 409	4.05 403	13.17 418	10.58 410	10.73 415	16.52 421	8.45 415	10.51 416	10.48 421	9.72 423	5.59 418	13.46 422	6.84 418	6.83 418

DGSMNet	2.89 401	0.63 202	3.18 371	3.43 414	4.17 413	2.57 402	6.98 414	0.97 305	0.83 315	0.56 193	1.86 373	0.79 288	0.62 283	1.64 274	1.39 332	4.61 412	5.01 415	5.17 417	4.71 416	4.44 416	4.19 415

DispFullNet	1.67 386	2.10 404	5.22 403	1.53 396	8.90 414	0.86 325	0.31 184	0.96 298	0.96 341	1.37 377	1.01 335	1.13 359	1.98 389	1.51 255	0.91 289	0.54 371	0.31 347	1.18 391	0.63 385	1.13 384	0.80 381

PML	23.15 426	16.83 422	7.78 410	5.49 415	9.93 415	51.13 437	104.50 437	5.76 414	13.62 417	37.30 438	105.93 437	30.86 438	23.50 428	12.07 418	7.87 411	6.30 416	2.12 412	6.32 419	2.43 410	10.44 421	2.90 413

DGTPSM_ROB	8.89 414	5.62 416	12.25 414	5.92 416	11.32 416	8.54 414	24.18 421	6.40 415	13.49 415	5.15 411	11.46 414	6.19 411	10.92 415	7.00 411	13.72 417	4.47 411	7.65 416	3.92 414	7.45 419	4.38 415	7.87 419

DPSMNet_ROB	9.48 415	5.64 417	13.01 418	8.82 418	11.82 417	8.54 414	24.20 422	6.41 416	13.65 418	5.32 412	11.47 415	6.33 412	10.92 415	7.69 412	13.89 418	7.25 420	8.19 418	5.06 416	7.78 420	5.31 417	8.26 420

LRCNet_RVC	13.74 420	19.30 423	12.75 417	19.46 425	12.69 418	1.86 386	0.41 254	12.33 419	1.05 352	15.77 420	18.83 425	12.62 421	8.70 413	12.21 419	9.62 414	22.22 430	8.37 421	25.85 430	24.01 431	19.32 429	17.44 430

DPSM_ROB	12.34 417	11.21 420	12.51 415	12.91 421	12.80 419	19.84 425	28.28 427	14.38 423	14.28 420	10.58 414	11.26 412	12.03 419	11.85 418	13.15 422	15.34 422	7.11 418	8.31 419	6.50 420	7.35 417	8.84 419	8.31 421

DPSM	12.34 417	11.21 420	12.51 415	12.91 421	12.80 419	19.84 425	28.28 427	14.38 423	14.28 420	10.58 414	11.26 412	12.03 419	11.85 418	13.15 422	15.34 422	7.11 418	8.31 419	6.50 420	7.35 417	8.84 419	8.31 421

DPSimNet_ROB	17.97 422	20.20 429	24.98 427	17.62 423	15.92 421	21.53 427	21.00 420	13.70 420	15.61 422	23.89 434	14.69 418	22.87 427	24.58 436	12.70 421	14.56 419	18.48 428	12.91 424	20.21 428	12.05 421	17.76 422	14.17 424

ASD4	21.52 424	19.65 424	22.13 423	22.45 427	16.42 422	23.29 429	30.71 429	33.06 437	17.47 425	24.18 435	14.11 417	21.71 426	15.88 420	21.06 429	18.11 424	19.78 429	17.78 431	26.52 431	20.33 429	27.03 431	18.73 431

HaxPig	19.86 423	22.40 430	22.34 424	17.95 424	17.95 423	11.77 417	11.89 416	16.02 425	15.89 423	21.10 426	21.41 427	18.74 425	18.39 422	20.08 428	19.69 425	23.63 434	23.22 432	24.06 429	23.69 430	23.00 430	23.95 433

EKT-Stereo	1.47 380	0.49 156	1.93 176	2.57 409	19.31 424	0.55 89	0.22 45	0.69 111	0.42 28	0.38 52	0.36 43	0.43 106	0.27 68	0.69 163	0.26 57	0.12 172	0.14 226	0.11 92	0.16 240	0.20 177	0.15 137

MEDIAN_ROB	23.96 427	27.05 437	26.39 433	22.16 426	22.13 425	16.12 419	13.97 417	20.24 426	20.05 426	25.50 436	25.31 435	22.96 428	22.63 427	24.39 430	23.24 429	28.20 435	27.23 436	28.62 432	27.75 432	27.50 432	27.76 434

AVERAGE_ROB	26.93 434	30.34 438	29.27 435	25.82 428	25.34 426	19.48 424	15.17 418	23.55 430	23.00 431	28.45 437	27.87 436	26.25 435	25.86 437	26.96 437	25.55 430	31.30 436	30.07 437	31.76 433	30.81 433	30.79 436	30.93 435

MyStereo03	24.83 429	22.55 432	25.13 428	26.08 429	25.72 427	39.87 432	57.07 434	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 432	24.16 429	23.82 429	26.32 431	30.89 435	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

MyStereo02	24.83 429	22.55 432	25.13 428	26.08 429	25.72 427	39.87 432	57.07 434	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 432	24.16 429	23.82 429	26.32 431	30.89 435	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

MyStereo	24.83 429	22.55 432	25.13 428	26.08 429	25.72 427	39.87 432	57.07 434	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 432	24.16 429	23.82 429	26.32 431	30.89 435	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

CasAABBNet	24.81 428	22.53 431	24.83 426	26.08 429	25.74 430	39.86 431	57.06 433	28.87 434	28.83 433	21.16 428	22.54 430	24.22 432	23.89 434	26.38 434	30.87 433	14.25 422	16.71 426	13.09 422	14.81 424	17.78 426	16.71 425

Selective-RAFT-Error	24.87 432	22.59 435	25.14 431	26.13 433	25.82 431	39.93 435	57.03 432	28.97 435	28.95 437	21.21 429	22.65 431	24.25 433	23.98 435	26.43 435	30.83 432	14.27 423	16.71 426	13.10 426	14.82 425	17.82 427	16.76 429

Anonymous_1	22.91 425	11.20 419	12.13 413	12.75 420	26.28 432	19.43 423	27.92 426	14.08 421	13.61 416	14.96 419	10.58 410	11.26 417	11.19 417	12.55 420	14.57 420	38.28 437	7.88 417	34.96 434	63.99 434	89.57 438	10.94 423

LSM	3.31 405	1.11 340	5.29 405	9.40 419	30.65 433	0.84 319	1.12 379	0.91 266	1.22 367	1.36 374	2.19 381	0.93 323	0.83 323	1.66 276	0.90 288	0.21 306	0.31 347	0.24 327	0.28 326	0.39 329	6.33 417

DLNR_Zeroshot_test	13.43 419	19.94 425	23.55 425	121.61 439	35.03 434	0.46 31	0.15 1	8.02 417	0.35 4	0.28 31	0.37 46	0.26 32	0.17 1	0.76 177	0.29 87	6.42 417	0.26 335	0.09 20	0.38 359	50.13 437	0.18 187

xxxxx1	28.96 435	20.11 426	14.07 420	49.74 435	39.15 435	18.98 420	26.64 423	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 422	18.36 422	21.56 424	16.21 424	20.88 426	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

tt_ll	28.96 435	20.11 426	14.07 420	49.74 435	39.15 435	18.98 420	26.64 423	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 422	18.36 422	21.56 424	16.21 424	20.88 426	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

ff	28.96 435	20.11 426	14.07 420	49.74 435	39.15 435	18.98 420	26.64 423	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 422	18.36 422	21.56 424	16.21 424	20.88 426	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

LSM0	26.58 433	22.63 436	25.88 432	30.13 434	52.21 438	39.94 436	56.74 431	28.97 435	28.72 432	21.14 427	22.26 429	24.43 434	23.88 433	26.54 436	30.87 433	14.32 427	16.55 425	13.12 427	14.71 423	17.92 428	20.60 432

test_example2	115.39 438	123.23 439	94.57 437	115.52 438	123.55 439	101.63 438	114.33 438	53.41 439	99.48 439	134.90 439	135.05 438	85.83 439	85.11 438	111.32 439	106.15 438	152.55 439	205.26 439	99.78 439	114.96 439	140.96 439	110.20 439

Low-res two-view benchmark