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

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 1	0.30 91	0.19 96	0.56 97	0.17 5	0.68 109	0.36 6	0.30 33	0.18 1	0.27 37	0.17 1	0.38 47	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.10 11	0.35 319

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 142	1.08 2	0.31 116	0.17 61	0.19 1	0.21 32	0.73 130	0.50 74	0.21 2	0.24 11	0.55 166	0.22 19	0.27 1	0.26 56	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
CES	0.30 8	0.27 42	1.09 3	0.23 3	0.50 336	0.40 15	0.20 22	0.46 12	0.44 37	0.22 5	0.28 17	0.26 31	0.19 9	0.33 26	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 359

BUS	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.91 333	0.23 60	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 143	0.66 221	0.30 98	0.43 62	0.32 117	0.13 199	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

BSDual-CNN	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.76 286	0.31 183	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 143	0.63 205	0.37 134	0.43 62	0.38 147	0.13 199	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

psmg	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.27 39	0.21 113	0.75 284	0.36 228	0.90 256	0.61 156	0.59 228	0.59 186	0.63 205	0.37 134	0.43 62	0.38 147	0.13 199	0.10 140	0.13 190	0.12 154	0.13 51	0.11 37

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 7	0.28 57	0.15 24	0.57 114	0.23 60	0.79 190	0.47 63	0.38 52	0.37 45	0.40 85	0.25 41	0.47 86	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.13 179	0.19 164	0.27 275

mmm	0.38 46	0.21 9	1.18 8	0.35 189	0.17 61	0.49 44	0.26 114	0.78 178	0.52 83	0.50 131	0.57 177	0.41 89	0.37 134	0.71 168	0.31 107	0.11 124	0.13 211	0.14 219	0.13 179	0.15 83	0.14 107

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 9	0.25 15	0.34 258	0.43 17	0.22 44	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 34	0.23 13	0.24 30	0.31 16	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 302

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 10	0.28 57	0.11 1	0.47 33	0.19 13	0.44 8	0.44 37	0.38 52	0.31 28	0.23 13	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 78	0.06 1	0.15 245	0.12 154	0.16 109	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
222	0.78 313	0.23 21	1.23 11	0.28 57	0.18 83	0.62 194	0.24 83	1.02 339	0.70 232	0.58 215	0.66 247	0.46 131	0.42 186	1.80 298	6.53 408	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.12 32	0.17 170

CSP-Net	0.50 162	0.39 117	1.25 12	0.29 78	0.23 145	0.77 294	0.35 222	0.86 230	0.57 121	0.59 228	0.59 186	0.65 216	0.40 160	1.77 291	0.44 179	0.16 258	0.11 172	0.10 48	0.10 75	0.20 176	0.14 107

DMCA	0.41 66	0.52 164	1.26 13	0.31 116	0.24 158	0.59 145	0.26 114	0.77 164	0.63 181	0.58 215	0.48 101	0.57 181	0.35 122	0.40 54	0.50 205	0.14 227	0.10 140	0.14 219	0.10 75	0.15 83	0.15 137

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 14	0.27 39	0.30 217	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 43	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 224	0.16 109	0.29 287

ProNet	0.30 8	0.54 172	1.29 15	0.25 15	0.15 24	0.47 33	0.25 98	0.48 23	0.39 15	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 67	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.23 204	0.12 63

anonymity	0.80 317	0.66 214	1.29 15	0.59 345	0.75 368	0.67 243	0.52 297	0.95 294	0.71 241	0.94 342	0.70 275	0.67 231	0.87 330	0.71 168	1.35 328	0.64 373	0.62 381	0.58 371	1.44 406	0.60 365	0.65 371

CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 17	0.79 364	0.34 258	0.51 56	0.23 60	0.46 12	0.39 15	0.22 5	0.31 28	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 33	0.73 378	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 334

RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 17	0.26 31	0.14 12	0.58 129	0.23 60	0.78 178	0.62 172	0.40 59	0.44 81	0.28 40	0.35 122	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 140	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.08 10

PMTNet	0.31 12	0.35 98	1.30 17	0.20 2	0.14 12	0.57 114	0.25 98	0.46 12	0.42 28	0.27 29	0.32 31	0.27 37	0.24 30	0.39 50	0.23 33	0.43 360	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 147	0.07 3

xxxx	0.70 279	0.21 9	1.33 20	0.28 57	0.18 83	0.63 210	0.24 83	1.02 339	0.69 223	0.50 131	0.62 210	0.58 188	0.38 139	1.47 251	5.21 404	0.13 199	0.12 197	0.11 92	0.10 75	0.12 32	0.15 137

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 20	0.19 1	0.13 5	0.55 88	0.17 5	0.48 23	0.46 50	0.27 29	0.33 34	0.24 20	0.21 15	0.31 16	0.21 22	0.11 124	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
qqq	0.38 46	0.21 9	1.34 22	0.28 57	0.15 24	0.45 19	0.26 114	0.76 154	0.52 83	0.39 57	0.41 66	0.46 131	0.36 126	0.96 198	0.30 97	0.11 124	0.14 225	0.12 136	0.12 154	0.12 32	0.14 107

x	0.35 34	0.20 4	1.36 23	0.33 152	0.17 61	0.47 33	0.24 83	0.75 145	0.54 106	0.40 59	0.40 62	0.42 102	0.34 120	0.45 74	0.32 117	0.11 124	0.14 225	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 23	0.28 57	0.12 3	0.41 16	0.20 22	0.37 2	0.38 10	0.26 26	0.30 25	0.25 26	0.19 9	0.33 26	0.24 47	0.09 17	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.09 16

test_xeample	0.72 289	0.21 9	1.36 23	0.27 39	0.17 61	0.59 145	0.28 147	1.01 336	0.70 232	0.55 184	0.67 250	0.44 116	0.39 153	1.88 314	5.17 403	0.12 171	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.13 51	0.15 137

ff7	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 92	1.38 26	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.18 264	0.16 109	0.22 224

ffff	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

11t	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

ccc-4	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 264	0.23 204	0.22 224

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 31	0.33 152	0.16 37	0.48 39	0.21 32	0.67 106	0.48 64	0.40 59	0.34 38	0.32 53	0.33 112	0.42 59	0.27 64	0.11 124	0.12 197	0.10 48	0.08 29	0.13 51	0.14 107

iRaftStereo_RVC	0.37 41	0.53 169	1.41 31	0.28 57	0.15 24	0.52 69	0.20 22	0.54 58	0.46 50	0.37 47	0.43 71	0.41 89	0.23 24	0.36 36	0.26 56	0.09 17	0.15 246	0.12 136	0.11 124	0.41 334	0.37 334

DSFCA	0.54 195	0.35 98	1.41 31	0.28 57	0.28 202	0.79 303	0.88 360	0.76 154	0.70 232	0.72 304	0.66 247	0.67 231	0.57 261	1.17 221	0.63 244	0.16 258	0.14 225	0.13 190	0.14 204	0.16 109	0.13 94

StereoIM	0.29 4	0.54 172	1.44 34	0.24 7	0.29 207	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 9	0.19 1	0.21 2	0.28 40	0.22 19	0.30 14	0.29 86	0.10 78	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.11 22	0.11 37

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 34	0.28 57	0.35 268	0.47 33	0.21 32	0.43 6	0.28 1	0.26 26	0.25 14	0.22 8	0.38 139	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 352	0.09 20	0.36 355	0.23 204	0.25 258

MyStereo07	0.34 26	0.40 119	1.46 36	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 183	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.25 14	0.20 2	0.26 53	0.57 127	0.19 3	0.09 17	0.18 278	0.12 136	0.11 124	0.16 109	0.19 195

MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 36	0.31 116	0.15 24	0.53 75	0.19 13	0.44 8	0.35 4	0.36 43	0.38 52	0.27 37	0.27 67	0.42 59	0.19 3	0.09 17	0.13 211	0.09 20	0.16 239	0.20 176	0.13 94

anonymousdsp	0.34 26	0.53 169	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.55 124	0.19 3	0.09 17	0.11 172	0.10 48	0.18 264	0.24 219	0.29 287

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 191	1.47 38	0.32 137	0.38 292	0.23 2	0.22 44	0.58 69	0.46 50	0.22 5	0.27 16	0.29 44	0.23 24	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.21 184	0.14 107

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 172	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 60	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.54 120	0.19 3	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.18 264	0.24 219	0.29 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Selective-RAFT	0.35 34	0.26 41	1.48 41	0.31 116	0.15 24	0.61 174	0.19 13	0.60 81	0.54 106	0.28 31	0.29 20	0.40 85	0.33 112	0.50 104	0.27 64	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.35 349	0.19 164	0.08 10

DLCB_ROB	0.54 195	0.55 180	1.49 42	0.36 207	0.25 170	0.65 233	0.36 228	0.80 192	0.70 232	0.72 304	0.69 265	0.83 297	0.46 215	1.53 256	0.60 238	0.13 199	0.12 197	0.14 219	0.14 204	0.14 69	0.13 94

AnonymousM	0.37 41	0.44 137	1.50 43	0.25 15	0.15 24	0.52 69	0.23 60	0.60 81	0.42 28	0.42 69	0.32 31	0.30 45	0.25 41	0.34 30	0.23 33	0.11 124	0.09 112	0.71 378	0.36 355	0.12 32	0.07 3

DIP-Stereo	0.37 41	0.34 92	1.50 43	0.27 39	0.18 83	0.63 210	0.17 5	0.92 274	0.53 99	0.49 124	0.48 101	0.30 45	0.30 98	0.39 50	0.30 97	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
StereoDRNet-Refined	0.50 162	0.41 122	1.50 43	0.33 152	0.21 113	0.68 254	0.26 114	0.81 196	0.68 215	0.67 286	0.68 258	0.73 263	0.42 186	1.10 212	0.59 236	0.11 124	0.08 58	0.14 219	0.14 204	0.25 230	0.21 214
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 46	0.23 3	0.13 5	0.54 78	0.20 22	0.48 23	0.49 68	0.25 19	0.28 17	0.37 67	0.24 30	0.38 47	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

GMStereo_Zeroshot	0.41 66	0.36 103	1.54 47	0.41 262	0.19 96	0.52 69	0.19 13	0.59 74	0.52 83	0.57 203	0.59 186	0.63 205	0.29 90	0.58 129	0.33 127	0.15 241	0.09 112	0.16 260	0.09 44	0.24 219	0.12 63

raftrobust	0.38 46	0.68 217	1.54 47	0.32 137	0.46 330	0.52 69	0.21 32	0.56 62	0.42 28	0.52 150	0.35 41	0.31 47	0.33 112	0.37 43	0.30 97	0.10 78	0.11 172	0.08 3	0.07 13	0.21 184	0.19 195

DAS	0.56 213	0.35 98	1.55 49	0.33 152	0.34 258	0.50 50	0.42 256	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 258	0.56 175	0.48 227	2.40 354	0.46 183	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.18 147	0.15 137

SepStereo	0.52 185	0.35 98	1.55 49	0.33 152	0.34 258	0.50 50	0.42 256	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 258	0.56 175	0.48 227	1.56 259	0.46 183	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.18 147	0.15 137

ETE_ROB	0.60 232	0.71 225	1.55 49	0.37 225	0.25 170	0.69 257	0.51 294	1.47 379	0.70 232	0.80 319	0.69 265	0.85 302	0.49 232	1.36 235	0.58 234	0.16 258	0.13 211	0.19 298	0.16 239	0.21 184	0.23 242

s12784h	0.36 38	0.28 62	1.58 52	0.23 3	0.11 1	0.62 194	0.24 83	0.79 190	0.64 188	0.44 79	0.52 135	0.28 40	0.26 53	0.50 104	0.24 47	0.11 124	0.06 1	0.09 20	0.06 7	0.16 109	0.06 1

RAFT	0.45 109	0.92 291	1.59 53	0.34 175	0.19 96	0.46 31	0.35 222	0.65 95	0.49 68	0.49 124	0.49 118	0.70 254	0.40 160	0.47 86	0.32 117	0.11 124	0.16 260	0.14 219	0.13 179	0.51 354	0.13 94

ccnet	0.71 286	0.41 122	1.59 53	0.40 256	0.45 324	1.06 348	0.55 306	0.98 309	0.71 241	0.88 335	0.97 328	0.82 295	0.88 333	1.68 278	0.94 289	0.32 351	0.26 334	0.32 350	0.27 322	0.34 294	0.30 295

SMFormer	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.49 200	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.49 200	0.13 199	0.10 140	0.11 92	0.10 75	0.14 69	0.11 37

qqq1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.23 33	0.13 199	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 83	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 236	0.51 151	0.41 171	1.87 309	0.23 33	0.13 199	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

CASS	0.39 59	0.30 71	1.61 59	0.32 137	0.17 61	0.53 75	0.24 83	0.70 115	0.49 68	0.59 228	0.54 153	0.40 85	0.40 160	0.41 56	0.30 97	0.17 272	0.10 140	0.14 219	0.11 124	0.18 147	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 185	0.54 172	1.62 60	0.31 116	0.35 268	0.74 278	0.46 279	0.85 222	0.74 267	0.55 184	0.60 198	0.67 231	0.50 235	1.12 215	0.57 229	0.11 124	0.11 172	0.13 190	0.14 204	0.16 109	0.12 63

NOSS_ROB	0.64 250	0.65 209	1.62 60	0.46 297	0.25 170	0.67 243	0.30 173	0.93 279	0.77 293	0.59 228	0.57 177	0.77 280	0.38 139	2.78 380	0.44 179	0.23 321	0.24 318	0.28 339	0.26 318	0.27 251	0.39 340

AE-Stereo	0.42 79	0.29 66	1.65 62	0.43 275	0.47 332	0.56 97	0.23 60	0.86 230	0.46 50	0.31 34	0.41 66	0.43 105	0.24 30	0.34 30	0.24 47	0.09 17	0.48 374	0.11 92	0.45 366	0.22 196	0.19 195

Anonymous_2	0.74 300	0.32 80	1.65 62	0.33 152	0.30 217	0.67 243	0.32 204	0.69 111	0.46 50	0.48 113	0.41 66	0.84 299	0.58 265	0.51 107	0.40 159	0.32 351	0.38 358	1.43 400	3.69 414	0.80 376	0.27 275

PSMNet-ADL	0.51 176	0.38 110	1.65 62	0.35 189	0.21 113	0.67 243	0.26 114	0.74 135	0.55 110	0.42 69	0.52 135	0.70 254	0.45 207	1.91 317	0.57 229	0.15 241	0.13 211	0.11 92	0.13 179	0.15 83	0.20 208

HCRNet	0.46 119	0.49 155	1.65 62	0.38 239	0.29 207	0.58 129	0.22 44	0.75 145	0.62 172	0.47 94	0.49 118	0.48 143	0.36 126	1.12 215	0.37 142	0.15 241	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.17 128	0.17 170

XPNet_ROB	0.61 240	0.72 229	1.66 66	0.37 225	0.27 194	0.67 243	0.47 287	0.89 250	0.71 241	0.78 317	0.70 275	0.81 292	0.53 244	1.70 281	0.76 271	0.21 305	0.16 260	0.16 260	0.15 224	0.20 176	0.21 214

EAI-Stereo	0.78 313	0.25 32	1.67 67	0.54 330	0.59 354	1.95 388	2.05 400	1.11 361	0.64 188	0.95 344	1.49 362	0.50 148	0.67 294	0.59 132	1.44 335	0.09 17	0.19 288	0.09 20	0.49 369	0.13 51	0.22 224

ttt	0.66 262	0.22 17	1.68 68	0.34 175	0.24 158	0.60 154	0.26 114	1.00 328	0.77 293	0.55 184	0.67 250	0.54 163	0.36 126	2.14 335	3.03 378	0.16 258	0.13 211	0.13 190	0.12 154	0.15 83	0.17 170

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 103	1.68 68	0.27 39	0.24 158	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 26	0.37 45	0.18 1	0.18 6	0.31 16	0.27 64	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 230	0.08 10

IER	0.43 85	0.38 110	1.69 70	0.26 31	0.25 170	0.66 238	0.26 114	0.71 117	0.55 110	0.54 170	0.59 186	0.60 196	0.53 244	0.52 111	0.39 154	0.11 124	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.14 69	0.11 37

NINENet	0.50 162	0.33 85	1.69 70	0.55 336	0.25 170	0.91 333	0.23 60	0.98 309	0.71 241	0.53 159	0.55 161	0.66 221	0.30 98	1.22 225	0.32 117	0.15 241	0.13 211	0.16 260	0.11 124	0.16 109	0.13 94

test-1	0.44 94	0.48 153	1.69 70	0.30 91	0.27 194	0.50 50	0.28 147	0.80 192	0.43 35	0.40 59	0.54 153	0.41 89	0.24 30	0.31 16	1.16 316	0.09 17	0.20 297	0.10 48	0.17 254	0.11 22	0.26 267

LALA_ROB	0.60 232	0.76 239	1.69 70	0.36 207	0.29 207	0.79 303	0.55 306	0.94 283	0.77 293	0.81 324	0.67 250	0.94 326	0.49 232	0.99 201	0.73 267	0.21 305	0.15 246	0.20 306	0.18 264	0.23 204	0.21 214

hknet	0.47 132	0.29 66	1.70 74	0.30 91	0.24 158	0.76 286	0.31 183	1.00 328	0.64 188	0.63 263	0.53 143	0.80 289	0.38 139	0.77 180	0.37 142	0.11 124	0.10 140	0.14 219	0.12 154	0.12 32	0.11 37

test-3	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 175	0.32 241	0.45 19	0.23 60	0.71 117	0.46 50	0.51 143	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 293	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 349	0.29 260	0.28 281

test_1	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 175	0.32 241	0.45 19	0.23 60	0.71 117	0.46 50	0.50 131	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 293	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 349	0.29 260	0.29 287

test_3	0.44 94	0.20 4	1.70 74	0.36 207	0.32 241	0.47 33	0.30 173	0.73 130	0.49 68	0.50 131	0.30 25	0.45 123	0.22 19	0.59 132	0.98 293	0.08 4	0.10 140	0.11 92	0.35 349	0.29 260	0.28 281

R-Stereo Train	0.36 38	0.21 9	1.70 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 114	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 250	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	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 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 114	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 250	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	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
HSM	0.62 244	0.76 239	1.72 80	0.30 91	0.29 207	0.64 221	0.28 147	0.94 283	0.62 172	0.58 215	0.57 177	1.40 370	0.64 286	2.59 369	0.42 167	0.11 124	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.14 69	0.11 37

raft_robust	0.55 207	0.84 273	1.73 81	0.28 57	0.54 345	0.53 75	0.25 98	0.88 244	0.75 279	0.48 113	0.46 86	0.76 278	0.75 314	1.46 244	0.27 64	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.30 333	0.26 244	0.16 159

AACVNet	0.54 195	0.78 255	1.73 81	0.36 207	0.21 113	0.57 114	0.25 98	0.71 117	0.51 78	0.55 184	0.59 186	0.64 213	0.41 171	2.13 334	0.41 165	0.14 227	0.11 172	0.14 219	0.11 124	0.33 287	0.15 137

UPFNet	0.46 119	0.28 62	1.73 81	0.33 152	0.32 241	0.65 233	0.38 241	0.83 208	0.59 138	0.57 203	0.52 135	0.61 198	0.40 160	0.75 173	0.52 210	0.13 199	0.12 197	0.13 190	0.12 154	0.15 83	0.11 37

iResNet_ROB	0.50 162	1.15 348	1.73 81	0.31 116	0.21 113	0.58 129	0.22 44	0.95 294	0.82 311	0.58 215	0.62 210	0.57 181	0.39 153	0.84 189	0.40 159	0.11 124	0.08 58	0.09 20	0.06 7	0.21 184	0.13 94

riskmin	0.37 41	0.22 17	1.74 85	0.32 137	0.20 106	0.48 39	0.20 22	0.66 97	0.46 50	0.36 43	0.34 38	0.69 244	0.45 207	0.39 50	0.27 64	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.08 29	0.13 51	0.16 159

UDGNet	0.44 94	1.02 330	1.74 85	0.35 189	0.19 96	0.58 129	0.23 60	0.49 27	0.66 210	0.41 65	0.38 52	0.34 60	0.29 90	0.53 117	0.30 97	0.24 328	0.10 140	0.37 359	0.19 282	0.27 251	0.15 137

dad	0.51 176	1.01 327	1.74 85	0.29 78	0.19 96	0.60 154	0.26 114	0.52 43	0.75 279	0.63 263	0.63 220	0.63 205	0.33 112	0.85 191	0.47 192	0.27 341	0.15 246	0.40 362	0.18 264	0.22 196	0.14 107

OMP-Stereo	0.59 228	0.65 209	1.74 85	0.56 338	0.37 287	0.60 154	0.26 114	0.70 115	0.65 200	0.66 282	0.60 198	0.69 244	0.32 109	2.09 332	1.20 318	0.10 78	0.07 11	0.12 136	0.09 44	0.17 128	0.10 27

IIG-Stereo	0.59 228	0.65 209	1.74 85	0.54 330	0.23 145	0.61 174	0.21 32	0.73 130	0.65 200	0.64 272	0.69 265	0.69 244	0.38 139	2.09 332	1.39 331	0.11 124	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.09 16

CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 85	0.24 7	0.16 37	0.54 78	0.15 1	0.40 3	0.55 110	0.37 47	0.51 128	0.24 20	0.19 9	0.27 1	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 333	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
knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 91	0.24 7	0.18 83	0.45 19	0.24 83	0.57 65	0.38 10	0.41 65	0.39 59	0.55 166	0.25 41	0.38 47	0.23 33	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.07 13	0.13 51	0.12 63

KYRaft	0.48 136	0.29 66	1.75 91	0.33 152	0.21 113	0.75 284	0.44 270	0.58 69	0.57 121	0.64 272	0.93 322	0.53 159	0.72 305	0.60 137	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.12 136	0.14 204	0.12 32	0.54 361

TANstereo	0.33 19	0.49 155	1.75 91	0.23 3	0.12 3	0.54 78	0.16 3	0.40 3	0.45 47	0.45 86	0.51 128	0.26 31	0.22 19	0.29 11	0.20 19	0.10 78	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

XX-TBD	0.34 26	0.77 247	1.75 91	0.34 175	0.13 5	0.51 56	0.17 5	0.43 6	0.50 74	0.37 47	0.49 118	0.23 13	0.18 6	0.28 3	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

SST-Stereo	0.52 185	0.20 4	1.76 95	0.62 350	0.53 343	0.62 194	0.66 332	0.55 61	0.61 156	0.58 215	0.53 143	0.52 157	0.60 270	1.59 267	0.29 86	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.10 27

RAFT_R40	0.50 162	0.21 9	1.76 95	0.50 314	0.40 301	0.61 174	0.53 300	0.56 62	0.60 142	0.56 193	0.54 153	0.55 166	0.51 237	1.57 261	0.53 214	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.09 16

DRaft	0.62 244	0.38 110	1.76 95	0.24 7	0.16 37	0.64 221	0.66 332	0.53 48	0.53 99	0.67 286	0.99 331	0.38 73	1.00 344	1.44 239	2.10 362	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.14 204	0.18 147	0.21 214

GrayStereo	0.66 262	0.19 2	1.76 95	0.90 372	0.23 145	0.62 194	1.42 395	0.62 87	0.60 142	0.72 304	0.78 296	0.56 175	3.07 400	0.60 137	0.26 56	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.21 297	0.11 22	0.18 187

CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 95	0.48 310	0.17 61	0.79 303	0.69 339	0.52 43	0.52 83	0.47 94	0.42 69	0.45 123	0.26 53	0.41 56	0.31 107	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.09 44	0.17 128	0.23 242

Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 95	0.60 348	0.23 145	0.63 210	0.42 256	0.62 87	0.60 142	0.59 228	1.03 338	0.43 105	0.72 305	0.60 137	0.33 127	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 351

acv_ft	0.48 136	0.44 137	1.76 95	0.32 137	0.41 308	0.63 210	0.28 147	0.81 196	0.68 215	0.61 243	0.59 186	0.69 244	0.45 207	0.44 67	0.63 244	0.11 124	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.41 334	0.10 27

TDLM	0.67 265	0.92 291	1.76 95	0.37 225	0.24 158	0.66 238	0.56 311	0.82 202	0.74 267	1.16 358	0.62 210	0.61 198	0.48 227	2.70 376	0.50 205	0.20 301	0.11 172	0.35 353	0.14 204	0.32 281	0.16 159

dd	0.42 79	0.96 307	1.77 103	0.31 116	0.17 61	0.57 114	0.26 114	0.49 27	0.68 215	0.41 65	0.40 62	0.34 60	0.27 67	0.45 74	0.40 159	0.17 272	0.10 140	0.13 190	0.12 154	0.21 184	0.12 63

NRIStereo	0.46 119	0.25 32	1.77 103	0.47 302	0.16 37	0.95 337	0.74 347	0.51 33	0.56 118	0.48 113	0.39 59	0.59 190	0.29 90	0.77 180	0.32 117	0.11 124	0.13 211	0.11 92	0.09 44	0.21 184	0.24 249

PSM-AAD	0.63 247	0.22 17	1.77 103	0.37 225	0.23 145	0.86 324	1.17 381	0.59 74	0.60 142	0.64 272	0.71 279	0.68 237	2.93 397	0.65 152	0.31 107	0.09 17	0.07 11	0.17 276	0.15 224	0.13 51	0.33 313

FBW_ROB	0.83 325	0.77 247	1.77 103	0.44 280	0.30 217	0.87 328	0.46 279	1.10 358	0.91 334	0.81 324	0.75 290	1.01 338	0.61 277	3.66 398	1.23 322	0.26 336	0.23 315	0.36 355	0.25 312	0.27 251	0.62 368

DisPM	0.43 85	0.33 85	1.78 107	0.57 340	0.18 83	0.59 145	0.63 330	0.53 48	0.61 156	0.60 236	0.53 143	0.38 73	0.26 53	0.75 173	0.29 86	0.12 171	0.07 11	0.12 136	0.11 124	0.11 22	0.14 107

GMOStereo	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

error version	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

test-v	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

LCNet	0.54 195	0.37 105	1.78 107	0.92 374	0.22 134	0.96 338	0.30 173	0.59 74	0.58 131	0.51 143	0.55 161	0.41 89	0.76 315	0.84 189	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.12 136	0.18 264	0.98 380	0.39 340

Patchmatch Stereo++	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.16 37	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	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
PSM-adaLoss	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.60 154	0.29 167	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

ROB_FTStereo_v2	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

ROB_FTStereo	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.26 114	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.49 99	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

Pruner-Stereo	0.51 176	0.27 42	1.78 107	1.79 399	0.19 96	0.62 194	0.45 277	0.57 65	0.60 142	0.61 243	0.48 101	0.41 89	0.24 30	0.46 80	1.00 299	0.12 171	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.12 32	0.13 94

iGMRVC	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.55 124	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

IRAFT_RVC	0.54 195	0.53 169	1.78 107	0.46 297	0.21 113	0.58 129	0.43 262	0.65 95	0.66 210	0.54 170	0.50 124	0.49 145	0.51 237	1.58 265	1.01 303	0.11 124	0.25 332	0.13 190	0.10 75	0.15 83	0.13 94

iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 280	0.16 37	0.61 174	0.27 137	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

test-2	0.41 66	0.62 194	1.78 107	0.28 57	0.36 275	0.51 56	0.31 183	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 358	0.13 190	0.11 124	0.34 294	0.11 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 79	0.86 278	1.78 107	0.28 57	0.17 61	0.52 69	0.20 22	0.62 87	0.61 156	0.50 131	0.61 205	0.39 77	0.32 109	0.35 32	0.30 97	0.07 1	0.10 140	0.09 20	0.09 44	0.35 302	0.10 27

AFF-stereo	0.44 94	0.96 307	1.78 107	0.31 116	0.15 24	0.50 50	0.21 32	0.64 91	0.63 181	0.47 94	0.64 236	0.49 145	0.34 120	0.46 80	0.31 107	0.08 4	0.09 112	0.10 48	0.10 75	0.37 314	0.10 27

PSMNet-RSSM	0.53 190	0.82 268	1.78 107	0.31 116	0.25 170	0.58 129	0.28 147	0.84 218	0.60 142	0.50 131	0.61 205	0.67 231	0.43 196	1.68 278	0.42 167	0.15 241	0.10 140	0.14 219	0.16 239	0.15 83	0.13 94

CFNet	0.58 224	0.96 307	1.78 107	0.33 152	0.25 170	0.63 210	0.22 44	0.88 244	0.75 279	0.46 93	0.59 186	0.58 188	0.40 160	2.29 343	0.48 195	0.12 171	0.09 112	0.15 245	0.14 204	0.30 269	0.15 137

AAGNet	0.88 332	0.33 85	1.79 125	0.54 330	0.98 381	0.62 194	0.46 279	0.50 31	0.60 142	0.58 215	0.53 143	0.50 148	0.73 308	1.23 226	7.48 409	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.14 69	0.09 16

HUI-Stereo	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 280	0.17 61	0.61 174	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.45 74	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

RAFT-IKP	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 280	0.16 37	0.60 154	0.28 147	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.50 104	0.28 73	0.12 171	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.17 128	0.12 63

ACVNet	0.45 109	0.44 137	1.79 125	0.28 57	0.21 113	0.59 145	0.36 228	0.66 97	0.68 215	0.45 86	0.59 186	0.69 244	0.40 160	0.44 67	0.55 219	0.11 124	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.34 294	0.10 27

CFNet-ft	0.51 176	0.76 239	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 147	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 269	0.41 171	1.46 244	0.42 167	0.14 227	0.10 140	0.28 339	0.13 179	0.18 147	0.14 107

CFNet_RVC	0.51 176	0.76 239	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 147	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 269	0.41 171	1.46 244	0.42 167	0.14 227	0.10 140	0.28 339	0.13 179	0.18 147	0.14 107

AdaStereo	0.44 94	0.38 110	1.79 125	0.34 175	0.20 106	0.57 114	0.28 147	0.92 274	0.69 223	0.52 150	0.55 161	0.61 198	0.33 112	0.48 90	0.39 154	0.17 272	0.08 58	0.17 276	0.11 124	0.18 147	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.
NF-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.44 270	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.45 243	0.79 280	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.16 159

OCTAStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.80 281	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

RE-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.78 275	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

TVStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 321	0.16 37	0.61 174	0.43 262	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 239	0.78 275	0.11 124	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.13 51	0.17 170

PS-NSSS	0.63 247	1.00 323	1.81 132	0.30 91	0.31 233	0.63 210	0.34 216	0.98 309	0.69 223	0.54 170	0.74 287	0.51 151	0.41 171	2.43 358	0.48 195	0.24 328	0.17 270	0.27 335	0.18 264	0.27 251	0.21 214

CBFPSM	0.56 213	0.91 290	1.82 137	0.28 57	0.23 145	0.71 264	0.37 235	0.72 122	0.64 188	0.50 131	0.49 118	1.03 342	0.83 322	0.62 140	1.35 328	0.10 78	0.12 197	0.10 48	0.10 75	0.18 147	0.19 195

RAFT+CT+SA	0.50 162	0.86 278	1.82 137	0.37 225	0.75 368	0.54 78	0.34 216	0.77 164	0.63 181	0.38 52	0.55 161	0.34 60	0.29 90	0.68 156	0.27 64	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.51 371	0.29 260	0.41 349

tt1	0.44 94	0.64 203	1.83 139	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	0.88 326	0.31 34	0.37 45	0.25 26	0.35 122	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.25 230	0.36 327

LL-Strereo2	0.41 66	0.90 289	1.83 139	0.44 280	0.24 158	0.54 78	0.27 137	0.58 69	0.45 47	0.41 65	0.33 34	0.44 116	0.21 15	0.44 67	0.34 131	0.09 17	0.08 58	0.16 260	0.14 204	0.17 128	0.17 170

psm_up	0.57 219	0.61 191	1.83 139	0.35 189	0.30 217	0.64 221	0.37 235	0.90 256	0.68 215	0.59 228	0.55 161	0.68 237	0.54 247	1.91 317	0.46 183	0.16 258	0.15 246	0.16 260	0.15 224	0.23 204	0.13 94

TestStereo1	0.49 153	0.81 264	1.85 142	0.39 247	0.57 351	0.56 97	0.34 216	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 220	0.35 64	0.42 186	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.33 287	0.26 267

SA-5K	0.49 153	0.81 264	1.85 142	0.39 247	0.57 351	0.56 97	0.34 216	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 220	0.35 64	0.42 186	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.33 287	0.26 267

PSM-softLoss	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 317	0.17 61	0.61 174	0.40 247	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 244	0.77 273	0.12 171	0.08 58	0.13 190	0.12 154	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 317	0.17 61	0.61 174	0.40 247	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 244	0.77 273	0.12 171	0.08 58	0.13 190	0.12 154	0.12 32	0.14 107

raft+_RVC	0.44 94	0.67 215	1.85 142	0.34 175	0.71 366	0.51 56	0.25 98	0.64 91	0.51 78	0.35 41	0.45 82	0.32 53	0.28 77	0.43 62	0.32 117	0.09 17	0.19 288	0.10 48	0.09 44	0.20 176	0.40 344

RALCasStereoNet	0.45 109	0.88 284	1.85 142	0.30 91	0.26 183	0.49 44	0.26 114	0.58 69	0.51 78	0.36 43	0.48 101	0.36 66	0.28 77	0.55 124	0.34 131	0.10 78	0.53 376	0.09 20	0.08 29	0.25 230	0.34 317

UCFNet_RVC	0.48 136	0.82 268	1.85 142	0.30 91	0.27 194	0.64 221	0.26 114	0.74 135	0.55 110	0.48 113	0.53 143	0.63 205	0.41 171	0.88 194	0.38 147	0.15 241	0.10 140	0.17 276	0.17 254	0.18 147	0.15 137

MLCV	0.48 136	0.89 287	1.85 142	0.29 78	0.14 12	0.59 145	0.23 60	0.72 122	0.59 138	0.66 282	0.66 247	0.55 166	0.36 126	1.03 206	0.49 200	0.09 17	0.06 1	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.11 37

IMH-64-1	1.39 375	1.64 381	1.86 150	1.36 390	1.11 389	1.39 366	1.19 382	1.76 388	1.45 377	1.16 358	2.21 381	1.53 374	1.38 368	1.98 321	1.52 338	1.29 393	0.67 385	1.27 394	0.69 385	1.29 391	0.98 389

IMH-64	1.39 375	1.64 381	1.86 150	1.36 390	1.11 389	1.39 366	1.19 382	1.76 388	1.45 377	1.16 358	2.21 381	1.53 374	1.38 368	1.98 321	1.52 338	1.29 393	0.67 385	1.27 394	0.69 385	1.29 391	0.98 389

ssnet_v2	0.55 207	0.60 187	1.86 150	0.32 137	0.22 134	0.72 270	0.44 270	0.94 283	0.74 267	0.63 263	0.54 153	0.81 292	0.47 220	0.77 180	0.70 258	0.16 258	0.14 225	0.14 219	0.14 204	0.30 269	0.30 295

CRFU-Net	0.56 213	0.38 110	1.86 150	0.46 297	0.26 183	0.82 314	0.36 228	0.90 256	0.49 68	0.62 254	0.59 186	0.78 283	1.35 366	1.00 202	0.48 195	0.15 241	0.14 225	0.17 276	0.10 75	0.19 164	0.14 107

PFNet+	0.45 109	0.37 105	1.86 150	0.46 297	0.18 83	0.58 129	0.77 351	0.52 43	0.64 188	0.56 193	0.48 101	0.39 77	0.26 53	0.93 195	0.32 117	0.13 199	0.09 112	0.14 219	0.13 179	0.12 32	0.15 137

Anonymous	0.35 34	0.32 80	1.87 155	0.34 175	0.31 233	0.37 11	0.31 183	0.54 58	0.40 19	0.25 19	0.28 17	0.23 13	0.29 90	0.36 36	0.27 64	0.14 227	0.13 211	0.11 92	0.12 154	0.24 219	0.20 208

DISCO	0.57 219	0.34 92	1.87 155	0.45 293	0.34 258	0.84 318	0.35 222	0.84 218	0.78 298	0.59 228	0.63 220	1.06 349	0.53 244	1.10 212	0.82 283	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.10 75	0.22 196	0.18 187

MIM_Stereo	0.41 66	0.60 187	1.88 157	0.31 116	0.21 113	0.50 50	0.19 13	0.64 91	0.44 37	0.43 74	0.53 143	0.43 105	0.27 67	0.51 107	0.28 73	0.08 4	0.14 225	0.11 92	0.10 75	0.26 244	0.26 267

DDUNet	0.77 309	1.12 340	1.88 157	0.76 361	0.69 364	0.84 318	0.43 262	0.85 222	0.65 200	0.67 286	0.75 290	0.91 317	0.52 242	1.03 206	0.57 229	0.54 370	0.37 356	0.95 384	0.52 373	0.71 370	0.57 364

GES	0.44 94	0.28 62	1.88 157	0.30 91	0.18 83	0.61 174	0.30 173	0.88 244	0.46 50	0.47 94	0.52 135	0.39 77	0.42 186	0.58 129	0.67 253	0.15 241	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.15 83	0.17 170

PWC_ROB	0.70 279	0.94 299	1.88 157	0.39 247	0.39 294	0.62 194	0.30 173	0.98 309	0.94 338	0.91 339	1.29 354	0.77 280	0.62 282	1.62 272	1.03 306	0.18 282	0.11 172	0.18 293	0.13 179	0.51 354	0.22 224

Any-RAFT	0.38 46	0.25 32	1.89 161	0.27 39	0.17 61	0.68 254	0.21 32	0.78 178	0.53 99	0.43 74	0.43 71	0.54 163	0.30 98	0.41 56	0.20 19	0.10 78	0.12 197	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

ToySt	0.44 94	0.61 191	1.89 161	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.35 222	0.67 106	0.53 99	0.39 57	0.50 124	0.59 190	0.43 196	0.51 107	0.49 200	0.10 78	0.12 197	0.13 190	0.16 239	0.24 219	0.19 195

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 161	0.34 175	0.27 194	0.30 5	0.22 44	0.48 23	0.44 37	0.22 5	0.33 34	0.25 26	0.25 41	0.32 20	0.24 47	0.14 227	0.16 260	0.12 136	0.12 154	0.15 83	0.13 94

Sa-1000	0.51 176	0.72 229	1.90 164	0.31 116	0.60 358	0.60 154	0.31 183	0.94 283	0.71 241	0.52 150	0.83 301	0.42 102	0.33 112	0.68 156	0.28 73	0.10 78	0.09 112	0.13 190	0.29 328	0.29 260	0.10 27

SACVNet	0.60 232	0.74 236	1.90 164	0.37 225	0.28 202	0.64 221	0.37 235	0.86 230	0.61 156	0.65 279	0.62 210	0.69 244	0.44 203	2.08 330	0.42 167	0.18 282	0.14 225	0.16 260	0.15 224	0.38 320	0.24 249

RALAANet	0.43 85	0.98 318	1.90 164	0.32 137	0.23 145	0.48 39	0.19 13	0.67 106	0.53 99	0.48 113	0.45 82	0.39 77	0.30 98	0.48 90	0.37 142	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.14 204	0.27 251	0.10 27

hitnet-ft	0.67 265	0.80 259	1.90 164	0.28 57	0.22 134	0.69 257	0.36 228	0.85 222	0.65 200	0.56 193	0.84 304	1.03 342	0.95 342	2.32 345	0.55 219	0.23 321	0.14 225	0.41 363	0.13 179	0.24 219	0.17 170

GANet-RSSM	0.55 207	0.73 232	1.90 164	0.36 207	0.26 183	0.59 145	0.27 137	0.78 178	0.52 83	0.47 94	0.57 177	0.63 205	0.45 207	1.92 319	0.43 175	0.14 227	0.10 140	0.25 331	0.11 124	0.34 294	0.14 107

GMStereo	0.38 46	0.99 321	1.91 169	0.27 39	0.16 37	0.39 14	0.23 60	0.47 20	0.62 172	0.38 52	0.34 38	0.25 26	0.25 41	0.39 50	0.29 86	0.14 227	0.08 58	0.10 48	0.12 154	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
BEATNet_4x	0.47 132	0.73 232	1.91 169	0.33 152	0.15 24	0.56 97	0.25 98	0.85 222	0.58 131	0.54 170	0.51 128	0.57 181	0.42 186	0.57 127	0.61 240	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.20 176	0.16 159

PASM	0.72 289	0.68 217	1.91 169	0.47 302	0.44 316	0.60 154	0.51 294	0.76 154	0.80 306	0.77 316	0.67 250	0.87 308	0.61 277	2.40 354	0.67 253	0.32 351	0.35 352	0.36 355	0.41 364	0.45 347	0.39 340

DeepStereo_RVC	0.44 94	0.28 62	1.92 172	0.49 312	0.17 61	0.60 154	0.59 319	0.50 31	0.52 83	0.49 124	0.45 82	0.39 77	0.86 329	0.45 74	0.33 127	0.11 124	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

Gwc-CoAtRS	0.38 46	0.33 85	1.92 172	0.27 39	0.41 308	0.48 39	0.19 13	0.59 74	0.46 50	0.43 74	0.39 59	0.57 181	0.26 53	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.09 20	0.31 337	0.11 22	0.09 16

ac_64	0.55 207	0.46 144	1.92 172	0.36 207	0.34 258	0.63 210	0.31 183	0.82 202	0.61 156	0.55 184	0.51 128	0.89 314	0.48 227	1.83 302	0.55 219	0.14 227	0.11 172	0.12 136	0.12 154	0.18 147	0.12 63

1111x	0.74 300	0.21 9	1.93 175	0.31 116	0.17 61	0.63 210	0.32 204	1.03 346	0.74 267	0.52 150	0.62 210	0.57 181	0.47 220	2.38 350	4.25 398	0.12 171	0.14 225	0.11 92	0.12 154	0.12 32	0.14 107

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 122	1.93 175	0.26 31	0.24 158	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.37 45	0.25 26	0.26 53	0.44 67	0.31 107	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.10 75	0.19 164	0.14 107

EKT-Stereo	1.47 379	0.49 155	1.93 175	2.57 408	19.31 423	0.55 88	0.22 44	0.69 111	0.42 28	0.38 52	0.36 42	0.43 105	0.27 67	0.69 162	0.26 56	0.12 171	0.14 225	0.11 92	0.16 239	0.20 176	0.15 137

MMNet	0.50 162	0.48 153	1.93 175	0.33 152	0.27 194	0.79 303	0.28 147	0.81 196	0.74 267	0.60 236	0.56 172	0.59 190	0.55 252	0.79 185	0.59 236	0.10 78	0.09 112	0.12 136	0.11 124	0.13 51	0.14 107

StereoVision	0.45 109	0.72 229	1.94 179	0.33 152	0.32 241	0.47 33	0.26 114	0.68 109	0.57 121	0.32 40	0.89 316	0.45 123	0.27 67	0.49 99	0.36 140	0.13 199	0.15 246	0.16 260	0.15 224	0.19 164	0.13 94

RP	0.67 265	0.82 268	1.94 179	0.43 275	0.44 316	0.65 233	0.45 277	0.89 250	0.82 311	0.66 282	0.92 319	0.99 336	0.76 315	1.55 258	0.66 250	0.25 333	0.18 278	0.23 320	0.20 292	0.31 277	0.22 224

DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 223	1.94 179	0.29 78	0.26 183	0.63 210	0.31 183	0.80 192	0.48 64	0.61 243	0.55 161	0.66 221	0.38 139	0.98 200	0.40 159	0.19 292	0.14 225	0.14 219	0.14 204	0.23 204	0.17 170

fff	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

SA	0.50 162	0.75 238	1.95 182	0.31 116	0.61 359	0.57 114	0.31 183	0.91 266	0.73 263	0.42 69	0.62 210	0.38 73	0.47 220	0.68 156	0.29 86	0.09 17	0.09 112	0.13 190	0.32 340	0.30 269	0.10 27

GEStereo_RVC	0.54 195	0.87 281	1.95 182	0.47 302	0.25 170	0.62 194	0.37 235	1.00 328	0.74 267	0.53 159	0.54 153	0.59 190	0.44 203	1.10 212	0.46 183	0.15 241	0.11 172	0.12 136	0.10 75	0.26 244	0.19 195

ADLNet	0.60 232	0.71 225	1.95 182	0.35 189	0.34 258	0.67 243	0.34 216	0.90 256	0.74 267	0.68 292	0.62 210	0.80 289	0.45 207	1.78 292	0.64 247	0.14 227	0.11 172	0.14 219	0.14 204	0.29 260	0.21 214

DCANet	0.42 79	0.77 247	1.95 182	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 101	0.31 47	0.41 171	0.36 36	0.39 154	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

csc	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

cscssc	0.43 85	0.77 247	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 89	0.31 47	0.65 288	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

111	0.48 136	1.09 338	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.59 145	0.26 114	0.83 208	0.78 298	0.48 113	0.52 135	0.56 175	0.38 139	0.49 99	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.23 204	0.35 319

RAFT + AFF	0.64 250	1.20 354	1.95 182	0.34 175	0.33 252	0.67 243	0.52 297	0.99 320	0.74 267	0.53 159	0.58 183	0.57 181	0.80 319	1.76 289	0.51 208	0.12 171	0.27 339	0.15 245	0.14 204	0.43 339	0.29 287

iRaft-Stereo_20w	0.58 224	0.39 117	1.96 191	0.45 293	0.32 241	0.92 335	0.57 315	1.14 362	0.56 118	0.81 324	0.40 62	0.55 166	0.69 298	0.65 152	1.04 307	0.09 17	0.16 260	0.09 20	0.36 355	0.17 128	0.25 258

rafts_anoy	0.43 85	0.89 287	1.96 191	0.32 137	0.30 217	0.48 39	0.24 83	0.62 87	0.49 68	0.37 47	0.38 52	0.33 56	0.30 98	0.51 107	0.34 131	0.10 78	0.39 364	0.13 190	0.15 224	0.17 128	0.15 137

NCCL2	0.65 258	0.94 299	1.96 191	0.43 275	0.30 217	0.71 264	0.68 337	0.84 218	0.65 200	0.70 297	0.60 198	0.86 306	0.54 247	1.56 259	0.57 229	0.20 301	0.16 260	0.67 376	0.25 312	0.22 196	0.24 249

test_5	0.51 176	0.87 281	1.99 194	0.37 225	0.65 361	0.58 129	0.35 222	0.78 178	0.62 172	0.48 113	0.55 161	0.45 123	0.40 160	0.72 170	0.30 97	0.09 17	0.07 11	0.12 136	0.12 154	0.33 287	0.38 337

DN-CSS_ROB	0.48 136	1.23 357	1.99 194	0.39 247	0.22 134	0.56 97	0.19 13	0.75 145	0.61 156	0.45 86	0.62 210	0.41 89	0.31 106	0.70 166	0.32 117	0.11 124	0.08 58	0.14 219	0.13 179	0.36 307	0.12 63

HGLStereo	0.54 195	0.69 220	2.00 196	0.35 189	0.40 301	0.66 238	0.30 173	0.83 208	0.62 172	0.57 203	0.69 265	0.69 244	0.54 247	1.07 209	0.55 219	0.13 199	0.13 211	0.13 190	0.11 124	0.19 164	0.17 170

DualNet	0.64 250	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	0.63 142	3.43 389	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

ffm	0.47 132	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

ff1	0.73 297	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 389	0.10 78	0.24 318	0.15 245	0.13 179	0.25 230	0.36 327

mmx	0.72 289	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 389	0.13 199	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.15 83	0.15 137

xxx	0.72 289	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 114	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 220	0.66 221	0.39 153	2.52 365	3.43 389	0.13 199	0.10 140	0.15 245	0.13 179	0.15 83	0.15 137

RAFT-Test	0.44 94	0.38 110	2.01 197	0.27 39	0.44 316	0.64 221	0.37 235	0.72 122	0.57 121	0.45 86	0.48 101	0.65 216	0.24 30	0.35 32	0.29 86	0.09 17	0.11 172	0.09 20	0.38 358	0.10 11	0.11 37

test_4	0.40 63	0.37 105	2.01 197	0.29 78	0.21 113	0.50 50	0.28 147	0.47 20	0.39 15	0.42 69	0.76 292	0.38 73	0.22 19	0.52 111	0.33 127	0.08 4	0.07 11	0.11 92	0.15 224	0.28 257	0.07 3

GANet	0.75 302	0.84 273	2.01 197	0.40 256	0.25 170	0.74 278	0.66 332	0.87 239	0.73 263	0.71 301	1.07 343	0.84 299	0.59 268	2.71 378	1.15 315	0.17 272	0.16 260	0.44 366	0.16 239	0.31 277	0.20 208

RASNet	0.61 240	0.68 217	2.03 205	0.35 189	0.46 330	0.65 233	0.28 147	0.78 178	0.70 232	0.48 113	0.64 236	0.93 322	0.61 277	2.21 339	0.73 267	0.12 171	0.09 112	0.09 20	0.10 75	0.14 69	0.11 37

NVstereo2D	0.58 224	0.40 119	2.03 205	0.35 189	0.35 268	0.69 257	0.39 245	0.91 266	0.80 306	0.47 94	0.53 143	0.67 231	0.46 215	1.99 324	0.48 195	0.19 292	0.11 172	0.17 276	0.13 179	0.25 230	0.25 258

FADNet	0.64 250	1.22 356	2.06 207	0.32 137	0.30 217	0.66 238	0.29 167	0.88 244	0.72 249	0.44 79	0.48 101	0.66 221	0.57 261	1.84 307	0.45 182	0.46 365	0.20 297	0.17 276	0.19 282	0.59 362	0.24 249

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 309	1.04 332	2.06 207	0.94 376	0.35 268	0.89 330	0.40 247	0.85 222	0.63 181	0.55 184	0.63 220	0.75 274	0.38 139	2.38 350	0.48 195	1.10 389	0.31 346	0.36 355	0.21 297	0.53 358	0.55 363

ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

xx1	0.46 119	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 52	0.46 131	0.36 126	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.12 136	0.12 154	0.12 32	0.14 107

1test111	0.44 94	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.96 198	0.30 97	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

cc1	0.47 132	0.64 203	2.07 209	0.35 189	0.14 12	0.76 286	0.25 98	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 139	0.69 162	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 92	0.09 44	0.25 230	0.40 344

RAFT_CTSACE	0.46 119	0.76 239	2.07 209	0.35 189	0.30 217	0.54 78	0.30 173	0.61 83	0.48 64	0.49 124	0.76 292	0.55 166	0.36 126	0.58 129	0.22 30	0.08 4	0.13 211	0.11 92	0.10 75	0.41 334	0.08 10

iRaft-Stereo_5w	0.54 195	1.01 327	2.08 214	0.27 39	0.21 113	0.49 44	0.28 147	0.73 130	0.58 131	0.40 59	0.61 205	0.62 202	0.46 215	1.78 292	0.47 192	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.10 75	0.39 328	0.12 63

Anonymous3	0.42 79	0.35 98	2.09 215	0.33 152	0.24 158	0.72 270	0.31 183	0.74 135	0.55 110	0.35 41	0.40 62	0.33 56	0.29 90	0.44 67	0.28 73	0.18 282	0.18 278	0.13 190	0.13 179	0.17 128	0.17 170

AANet_RVC	0.68 271	1.00 323	2.09 215	0.33 152	0.25 170	0.58 129	0.32 204	0.81 196	0.80 306	0.61 243	0.94 323	0.80 289	0.41 171	2.46 361	1.02 304	0.36 357	0.14 225	0.10 48	0.09 44	0.23 204	0.22 224

HITNet	0.46 119	0.92 291	2.09 215	0.33 152	0.14 12	0.55 88	0.22 44	0.83 208	0.56 118	0.51 143	0.49 118	0.48 143	0.37 134	0.48 90	0.54 218	0.09 17	0.06 1	0.10 48	0.08 29	0.23 204	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
PWCDC_ROB	0.72 289	1.06 334	2.09 215	0.47 302	0.36 275	0.78 299	0.26 114	0.98 309	1.34 373	0.61 243	2.07 375	0.64 213	0.61 277	0.83 187	0.71 260	0.31 350	0.14 225	0.15 245	0.12 154	0.60 365	0.21 214

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 219	0.87 281	2.11 219	0.32 137	0.30 217	0.84 318	0.40 247	0.88 244	0.72 249	0.65 279	0.73 285	0.66 221	0.57 261	0.93 195	0.71 260	0.13 199	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.14 107

TestStereo	0.45 109	0.54 172	2.11 219	0.29 78	0.16 37	0.43 17	0.24 83	0.54 58	0.45 47	0.37 47	0.46 86	0.34 60	0.27 67	1.98 321	0.27 64	0.11 124	0.08 58	0.12 136	0.09 44	0.14 69	0.08 10

PDISCO_ROB	0.75 302	1.06 334	2.11 219	0.64 352	0.59 354	1.13 357	0.43 262	1.14 362	1.05 352	0.64 272	0.71 279	0.96 329	0.61 277	1.21 223	0.76 271	0.37 358	0.18 278	0.27 335	0.24 305	0.56 361	0.32 306

ADStereo(finetuned)	0.45 109	0.77 247	2.12 222	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 101	0.31 47	0.76 315	0.37 43	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

FADNet-RVC	0.61 240	1.26 361	2.12 222	0.33 152	0.26 183	0.59 145	0.29 167	0.86 230	0.62 172	0.45 86	0.50 124	0.62 202	0.46 215	1.73 285	0.55 219	0.17 272	0.20 297	0.17 276	0.18 264	0.59 362	0.28 281

DCRE	0.50 162	0.63 201	2.13 224	0.30 91	0.23 145	0.45 19	0.24 83	0.59 74	0.53 99	0.50 131	2.10 377	0.42 102	0.26 53	0.35 32	0.23 33	0.09 17	0.14 225	0.10 48	0.32 340	0.16 109	0.15 137

THIR-Stereo	0.86 329	0.62 194	2.13 224	0.25 15	0.16 37	0.58 129	2.74 406	0.59 74	0.51 78	0.62 254	1.62 366	0.97 332	1.80 385	1.69 280	2.25 367	0.10 78	0.08 58	0.14 219	0.11 124	0.15 83	0.11 37

GwcNet-RSSM	0.57 219	0.94 299	2.13 224	0.32 137	0.25 170	0.60 154	0.30 173	0.80 192	0.66 210	0.52 150	0.64 236	0.71 257	0.40 160	1.79 296	0.50 205	0.13 199	0.09 112	0.12 136	0.12 154	0.21 184	0.15 137

CC-Net-ROB	0.85 328	1.15 348	2.13 224	0.88 371	0.38 292	0.88 329	0.44 270	1.06 352	0.79 303	0.58 215	0.69 265	0.65 216	0.50 235	2.74 379	0.51 208	0.93 382	0.39 364	0.87 381	0.29 328	0.54 359	0.54 361

CVANet_RVC	0.65 258	0.80 259	2.13 224	0.36 207	0.26 183	0.62 194	0.42 256	0.84 218	0.72 249	0.69 294	0.68 258	0.68 237	0.52 242	2.64 371	0.42 167	0.19 292	0.12 197	0.22 314	0.17 254	0.37 314	0.15 137

STTStereo	0.51 176	0.69 220	2.14 229	0.36 207	0.30 217	0.61 174	0.32 204	0.77 164	0.60 142	0.60 236	0.54 153	0.67 231	0.43 196	0.86 192	0.42 167	0.16 258	0.15 246	0.17 276	0.20 292	0.16 109	0.15 137

test croco	0.37 41	0.47 152	2.15 230	0.27 39	0.19 96	0.33 7	0.20 22	0.58 69	0.46 50	0.23 10	0.37 45	0.23 13	0.25 41	0.45 74	0.28 73	0.11 124	0.08 58	0.13 190	0.09 44	0.42 338	0.12 63

UDG	0.77 309	1.23 357	2.15 230	0.67 356	0.59 354	0.78 299	0.38 241	0.90 256	0.70 232	0.61 243	0.69 265	1.01 338	0.67 294	1.02 204	0.73 267	0.45 363	0.34 351	0.87 381	0.51 371	0.67 369	0.46 355

sAnonymous2	0.38 46	0.62 194	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 137	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.13 179	0.38 320	0.35 319

CroCo_RVC	0.38 46	0.62 194	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 137	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.13 179	0.38 320	0.35 319

cf-r	0.53 190	0.81 264	2.15 230	0.33 152	0.28 202	0.60 154	0.28 147	0.78 178	0.64 188	0.51 143	0.60 198	0.75 274	0.40 160	1.32 231	0.43 175	0.13 199	0.09 112	0.11 92	0.12 154	0.15 83	0.14 107

PVD	0.90 334	0.85 277	2.15 230	0.53 327	0.50 336	0.99 341	0.56 311	1.15 365	1.64 383	1.41 379	1.41 361	1.11 357	1.13 356	1.35 234	1.31 325	0.26 336	0.28 341	0.28 339	0.26 318	0.37 314	0.49 359

RGC	0.71 286	0.97 315	2.18 236	0.44 280	0.44 316	0.73 275	0.40 247	0.94 283	0.71 241	0.71 301	1.04 341	1.01 338	0.71 302	1.74 287	0.70 258	0.23 321	0.18 278	0.28 339	0.26 318	0.29 260	0.27 275

Wz-Net-MNSev	0.65 258	0.97 315	2.19 237	0.36 207	0.33 252	0.90 331	0.60 321	0.92 274	0.81 310	0.75 310	0.72 283	0.73 263	0.65 288	1.39 236	0.71 260	0.16 258	0.13 211	0.14 219	0.14 204	0.24 219	0.18 187

CFNet-RSSM	0.41 66	0.32 80	2.20 238	0.27 39	0.44 316	0.52 69	0.19 13	0.76 154	0.48 64	0.43 74	0.36 42	0.54 163	0.26 53	0.33 26	0.25 53	0.09 17	0.08 58	0.09 20	0.38 358	0.10 11	0.09 16

DCANet-4	0.40 63	0.27 42	2.21 239	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 44	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.47 89	0.28 40	0.37 134	0.37 43	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

AF-Net	0.69 275	0.92 291	2.21 239	0.41 262	0.40 301	0.68 254	0.40 247	1.02 339	0.86 320	0.69 294	1.03 338	1.04 345	0.84 325	1.19 222	0.78 275	0.22 318	0.14 225	0.25 331	0.17 254	0.30 269	0.18 187

DANet	0.80 317	0.65 209	2.21 239	1.19 388	0.48 334	0.74 278	1.25 384	0.89 250	1.53 380	0.89 337	0.71 279	0.96 329	0.56 256	1.83 302	0.96 291	0.18 282	0.16 260	0.19 298	0.16 239	0.26 244	0.29 287
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 63	0.27 42	2.22 242	0.30 91	0.17 61	0.49 44	0.35 222	0.71 117	0.39 15	0.43 74	0.45 82	0.64 213	0.25 41	0.32 20	0.25 53	0.08 4	0.08 58	0.09 20	0.23 303	0.11 22	0.14 107

SAMSARA	0.91 335	0.97 315	2.22 242	0.80 365	0.58 353	1.32 363	1.31 386	1.01 336	0.94 338	1.36 374	0.87 311	1.38 369	0.90 335	1.72 284	1.02 304	0.24 328	0.30 345	0.22 314	0.25 312	0.36 307	0.35 319

RTSC	0.72 289	1.00 323	2.22 242	0.40 256	0.29 207	0.82 314	0.31 183	0.96 298	1.10 359	0.92 340	0.81 299	0.78 283	0.58 265	1.23 226	1.55 340	0.18 282	0.17 270	0.14 219	0.17 254	0.43 339	0.30 295

ccs_rob	0.45 109	0.46 144	2.22 242	0.26 31	0.19 96	0.56 97	0.21 32	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 172	0.69 244	0.47 220	0.52 111	0.31 107	0.11 124	0.09 112	0.16 260	0.10 75	0.17 128	0.14 107

whm_eth	0.45 109	0.73 232	2.23 246	0.30 91	0.31 233	0.49 44	0.24 83	0.73 130	0.69 223	0.47 94	0.87 311	0.26 31	0.26 53	0.36 36	0.28 73	0.12 171	0.11 172	0.13 190	0.12 154	0.14 69	0.26 267

CFNet_pseudo	0.45 109	0.46 144	2.23 246	0.25 15	0.19 96	0.56 97	0.21 32	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 172	0.69 244	0.47 220	0.52 111	0.31 107	0.11 124	0.10 140	0.15 245	0.10 75	0.17 128	0.14 107

HSM-Net_RVC	0.67 265	0.34 92	2.23 246	0.26 31	0.19 96	0.67 243	0.29 167	1.26 372	0.69 223	0.72 304	0.70 275	0.78 283	0.42 186	3.77 399	0.41 165	0.13 199	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
CoDeX	0.52 185	0.43 131	2.25 249	0.29 78	0.26 183	0.61 174	0.32 204	0.99 320	0.68 215	0.48 113	0.55 161	0.52 157	0.40 160	1.60 268	0.35 138	0.12 171	0.09 112	0.11 92	0.10 75	0.13 51	0.12 63

DEmStereo	0.68 271	0.31 77	2.25 249	0.42 270	0.17 61	0.66 238	0.89 361	0.51 33	0.59 138	0.60 236	1.01 334	0.45 123	1.26 359	1.54 257	2.26 368	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.10 75	0.10 11	0.11 37

RYNet	0.70 279	0.56 182	2.25 249	0.35 189	0.41 308	0.86 324	0.43 262	0.94 283	0.82 311	0.62 254	0.53 143	0.91 317	0.60 270	2.70 376	1.00 299	0.14 227	0.11 172	0.16 260	0.14 204	0.25 230	0.27 275

iinet-f	0.57 219	0.93 297	2.27 252	0.31 116	0.25 170	0.83 316	0.33 212	0.81 196	0.65 200	0.54 170	0.63 220	0.73 263	0.67 294	0.73 171	0.67 253	0.13 199	0.13 211	0.11 92	0.10 75	0.43 339	0.16 159

PCWNet_CMD	0.46 119	0.45 142	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 32	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 161	0.68 237	0.57 261	0.46 80	0.30 97	0.11 124	0.10 140	0.14 219	0.10 75	0.18 147	0.14 107

MSMDNet	0.46 119	0.44 137	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 32	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 161	0.68 237	0.56 256	0.46 80	0.30 97	0.11 124	0.10 140	0.13 190	0.10 75	0.18 147	0.15 137

ADCRef	0.80 317	0.96 307	2.29 255	0.37 225	0.35 268	0.96 338	0.51 294	0.87 239	0.75 279	0.88 335	0.83 301	0.61 198	1.36 367	1.02 204	3.27 384	0.13 199	0.11 172	0.17 276	0.19 282	0.25 230	0.21 214

GANet-ADL	0.44 94	0.41 122	2.31 256	0.33 152	0.20 106	0.57 114	0.25 98	0.75 145	0.54 106	0.42 69	0.59 186	0.56 175	0.30 98	0.40 54	0.38 147	0.14 227	0.11 172	0.09 20	0.08 29	0.22 196	0.17 170

WAO-6	1.58 384	1.54 377	2.32 257	1.14 387	1.00 383	2.30 397	1.03 372	1.82 391	2.85 400	1.25 367	2.61 391	2.20 384	1.56 378	2.47 362	1.99 355	0.95 384	0.67 385	1.19 393	0.83 392	1.08 381	0.88 386

CFNet_ucs	0.48 136	0.50 161	2.32 257	0.26 31	0.22 134	0.57 114	0.22 44	0.85 222	0.65 200	0.53 159	0.64 236	0.68 237	0.44 203	0.54 120	0.31 107	0.13 199	0.12 197	0.16 260	0.11 124	0.19 164	0.17 170

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 348	1.67 383	2.32 257	0.47 302	0.39 294	1.47 368	0.95 364	0.95 294	0.91 334	0.84 331	0.94 323	1.05 347	0.60 270	2.95 385	0.72 264	0.41 359	0.72 394	0.32 350	0.55 374	0.74 371	1.22 398

RAFT-RH_RVC	0.61 240	0.50 161	2.33 260	0.36 207	0.29 207	0.60 154	0.18 11	0.44 8	0.58 131	0.76 313	1.91 373	0.47 137	0.29 90	1.60 268	1.23 322	0.14 227	0.07 11	0.13 190	0.13 179	0.10 11	0.09 16

PSMNet_ROB	0.66 262	1.01 327	2.33 260	0.38 239	0.31 233	0.72 270	0.55 306	0.86 230	0.69 223	0.54 170	0.60 198	0.75 274	0.47 220	2.00 325	0.82 283	0.17 272	0.13 211	0.19 298	0.19 282	0.24 219	0.27 275

AASNet	0.56 213	1.03 331	2.34 262	0.37 225	0.33 252	0.65 233	0.29 167	0.96 298	0.73 263	0.54 170	0.60 198	0.55 166	0.38 139	0.59 132	0.58 234	0.14 227	0.12 197	0.13 190	0.10 75	0.43 339	0.24 249

RAFT-345	0.53 190	0.30 71	2.34 262	0.38 239	0.34 258	0.58 129	0.42 256	0.47 20	0.61 156	0.51 143	1.00 333	0.43 105	0.28 77	1.57 261	0.82 283	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.10 11	0.08 10

DPSNet	0.86 329	0.60 187	2.34 262	0.58 342	0.36 275	1.07 353	0.75 348	1.30 373	1.05 352	0.70 297	0.68 258	0.94 326	1.29 360	2.08 330	1.82 350	0.26 336	0.23 315	0.16 260	0.17 254	0.48 348	0.40 344

FTStereo	0.76 305	0.18 1	2.35 265	0.71 358	0.21 113	0.73 275	1.79 398	0.57 65	0.53 99	1.07 351	1.63 367	1.29 364	2.13 389	0.75 173	0.29 86	0.19 292	0.08 58	0.12 136	0.11 124	0.11 22	0.40 344

SFCPSM	0.46 119	0.24 29	2.35 265	0.27 39	0.27 194	0.70 262	0.32 204	0.96 298	0.63 181	0.49 124	0.52 135	0.43 105	0.36 126	0.52 111	0.43 175	0.12 171	0.09 112	0.12 136	0.16 239	0.16 109	0.12 63

StereoDRNet	0.64 250	0.88 284	2.35 265	0.41 262	0.45 324	0.73 275	0.47 287	0.94 283	0.74 267	0.75 310	0.54 153	0.74 269	0.47 220	1.70 281	0.72 264	0.15 241	0.14 225	0.15 245	0.14 204	0.20 176	0.19 195

SHD	0.72 289	0.77 247	2.36 268	0.45 293	0.40 301	0.71 264	0.32 204	1.02 339	1.25 369	1.07 351	0.84 304	0.90 316	0.73 308	1.09 211	0.98 293	0.21 305	0.18 278	0.20 306	0.21 297	0.32 281	0.31 302

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 207	0.92 291	2.36 268	0.38 239	0.37 287	0.60 154	0.28 147	0.82 202	0.62 172	0.62 254	0.55 161	0.72 259	0.45 207	1.00 202	0.43 175	0.15 241	0.11 172	0.14 219	0.14 204	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.
TRStereo	0.53 190	0.76 239	2.38 270	0.42 270	0.29 207	0.69 257	0.23 60	1.81 390	0.55 110	0.36 43	0.32 31	0.47 137	0.40 160	0.46 80	0.25 53	0.12 171	0.11 172	0.11 92	0.41 364	0.13 51	0.32 306

MSMD_ROB	1.34 370	0.96 307	2.38 270	0.39 247	0.32 241	1.96 389	0.62 328	0.91 266	1.43 376	2.94 406	2.60 390	4.77 405	1.95 387	2.43 358	1.33 327	0.29 346	0.26 334	0.32 350	0.32 340	0.30 269	0.30 295

LMCR-Stereo	0.52 185	0.71 225	2.39 272	0.40 256	0.21 113	0.74 278	0.31 183	1.02 339	0.64 188	0.61 243	0.63 220	0.39 77	0.51 237	0.62 140	0.42 167	0.19 292	0.09 112	0.12 136	0.09 44	0.23 204	0.12 63

XQC	0.73 297	0.98 318	2.39 272	0.46 297	0.35 268	0.81 311	0.46 279	1.00 328	1.00 346	0.80 319	0.69 265	0.88 312	0.74 313	1.32 231	1.20 318	0.24 328	0.16 260	0.23 320	0.20 292	0.41 334	0.33 313

MIPNet	0.83 325	0.81 264	2.40 274	0.61 349	0.18 83	1.48 369	1.39 391	1.60 385	0.74 267	1.94 388	0.85 308	0.73 263	1.68 381	0.87 193	0.31 107	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.32 340	0.25 230	0.12 63

GMM-Stereo	0.50 162	0.23 21	2.41 275	0.54 330	0.24 158	0.77 294	0.46 279	0.59 74	0.57 121	0.58 215	0.73 285	0.47 137	0.43 196	0.68 156	0.27 64	0.10 78	0.06 1	0.13 190	0.13 179	0.14 69	0.44 353

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 275	0.33 152	0.22 134	0.59 145	0.55 306	0.75 145	0.50 74	0.44 79	0.60 198	0.49 145	0.35 122	0.53 117	0.37 142	0.16 258	0.16 260	0.14 219	0.11 124	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)
FENet	0.44 94	0.30 71	2.42 277	0.32 137	0.17 61	0.58 129	0.22 44	0.77 164	0.59 138	0.47 94	0.42 69	0.55 166	0.38 139	0.49 99	0.47 192	0.12 171	0.09 112	0.12 136	0.11 124	0.13 51	0.16 159

FADNet_RVC	0.81 323	1.14 344	2.42 277	0.30 91	0.24 158	0.71 264	0.24 83	0.95 294	0.61 156	0.44 79	0.56 172	0.59 190	0.42 186	1.52 255	0.68 256	0.94 383	0.96 400	0.28 339	1.00 399	0.90 379	1.36 402

NCC-stereo	0.79 315	0.94 299	2.42 277	0.59 345	0.45 324	1.90 386	0.46 279	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 304	0.91 317	0.73 308	1.80 298	1.00 299	0.27 341	0.19 288	0.23 320	0.31 337	0.24 219	0.22 224

Abc-Net	0.79 315	0.94 299	2.42 277	0.59 345	0.45 324	1.90 386	0.46 279	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 304	0.91 317	0.73 308	1.80 298	1.00 299	0.27 341	0.19 288	0.23 320	0.31 337	0.24 219	0.22 224
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 275	0.84 273	2.43 281	0.35 189	0.21 113	1.65 379	0.61 324	1.36 376	0.58 131	1.39 378	0.51 128	0.37 67	0.87 330	1.41 237	0.36 140	0.09 17	0.07 11	0.14 219	0.12 154	0.32 281	0.11 37

ADCL	0.99 343	0.79 257	2.43 281	0.39 247	0.32 241	1.50 371	1.90 399	0.92 274	0.97 342	1.26 371	1.27 352	1.00 337	1.42 372	1.14 218	3.31 385	0.17 272	0.14 225	0.22 314	0.21 297	0.30 269	0.22 224

anonymousa	0.48 136	0.46 144	2.44 283	0.29 78	0.34 258	0.61 174	0.25 98	0.66 97	0.54 106	0.53 159	0.77 295	0.73 263	0.46 215	0.33 26	0.31 107	0.10 78	0.09 112	0.12 136	0.29 328	0.10 11	0.19 195

stereogan	0.69 275	0.51 163	2.44 283	0.39 247	0.39 294	1.01 345	0.41 253	0.94 283	0.92 337	0.73 308	0.85 308	1.15 360	0.69 298	1.57 261	0.53 214	0.19 292	0.18 278	0.20 306	0.16 239	0.36 307	0.24 249

DRN-Test	0.64 250	0.43 131	2.44 283	0.39 247	0.44 316	0.80 310	0.41 253	1.02 339	0.78 298	0.80 319	0.63 220	0.69 244	0.56 256	1.79 296	0.69 257	0.15 241	0.12 197	0.17 276	0.16 239	0.18 147	0.17 170

CIPLG	0.56 213	1.19 353	2.46 286	0.80 365	0.31 233	0.61 174	0.57 315	0.76 154	0.57 121	0.56 193	0.63 220	0.41 89	0.30 98	0.45 74	0.40 159	0.11 124	0.20 297	0.13 190	0.13 179	0.35 302	0.19 195

GANetREF_RVC	0.75 302	1.15 348	2.46 286	0.47 302	0.26 183	0.83 316	0.61 324	0.97 305	0.89 331	0.62 254	0.61 205	0.72 259	0.59 268	2.42 356	0.55 219	0.32 351	0.25 332	0.36 355	0.24 305	0.39 328	0.31 302
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
MSKI-zero shot	0.46 119	0.38 110	2.47 288	0.27 39	0.43 315	0.56 97	0.20 22	0.77 164	0.43 35	0.60 236	0.51 128	0.44 116	0.17 1	0.68 156	0.21 22	0.09 17	0.29 342	0.09 20	0.32 340	0.14 69	0.10 27

Wz-Net-LNSev	0.59 228	0.96 307	2.47 288	0.34 175	0.37 287	0.79 303	0.44 270	0.86 230	0.77 293	0.61 243	0.67 250	0.79 287	0.56 256	0.64 145	0.62 242	0.15 241	0.14 225	0.12 136	0.12 154	0.18 147	0.19 195

PFNet	0.60 232	0.33 85	2.47 288	0.41 262	0.55 348	0.62 194	0.27 137	0.61 83	0.63 181	0.61 243	0.56 172	0.45 123	0.32 109	1.88 314	1.14 313	0.28 345	0.09 112	0.12 136	0.16 239	0.26 244	0.20 208

Anonymous Stereo	0.70 279	1.08 337	2.47 288	0.42 270	0.36 275	0.60 154	0.78 352	0.83 208	0.75 279	0.65 279	0.63 220	0.62 202	0.38 139	2.43 358	0.78 275	0.19 292	0.18 278	0.19 298	0.20 292	0.30 269	0.23 242

WAO-7	1.48 380	1.63 379	2.49 292	0.93 375	0.75 368	1.72 382	1.10 376	1.84 392	1.96 391	1.43 380	2.54 388	1.97 380	1.61 380	3.06 387	2.08 359	0.69 376	0.66 384	0.94 383	0.74 388	0.80 376	0.69 373

LL-Strereo	0.72 289	1.29 363	2.49 292	0.36 207	0.45 324	0.55 88	0.32 204	0.93 279	0.71 241	0.67 286	0.58 183	0.85 302	0.79 318	2.67 374	0.46 183	0.10 78	0.18 278	0.14 219	0.12 154	0.40 332	0.42 350

FCDSN-DC	1.29 367	0.54 172	2.50 294	0.47 302	0.41 308	1.12 355	0.60 321	1.10 358	1.27 371	2.23 396	2.87 395	3.67 397	3.12 401	2.39 353	1.69 344	0.30 348	0.26 334	0.31 348	0.30 333	0.35 302	0.38 337
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 370	1.70 387	2.50 294	0.56 338	0.40 301	2.15 395	0.99 367	1.24 370	1.26 370	1.02 347	1.10 345	1.29 364	0.88 333	3.10 389	1.08 309	1.66 401	0.83 396	0.68 377	0.88 394	1.57 396	1.80 409

SGM_RVC	1.89 389	0.92 291	2.50 294	0.96 379	0.93 380	1.63 377	1.37 389	1.52 383	12.43 412	1.85 387	1.69 368	2.40 387	1.74 384	2.81 383	1.71 345	0.53 368	0.47 371	0.42 364	0.47 367	0.74 371	0.74 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SQANet	0.80 317	1.58 378	2.53 297	0.76 361	0.83 372	0.76 286	0.36 228	0.83 208	0.64 188	0.63 263	0.69 265	0.73 263	0.51 237	1.21 223	0.53 214	0.77 379	0.29 342	0.59 373	0.29 328	0.86 378	0.61 367

CrosDoStereo	0.94 339	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 410	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 359	0.53 159	1.49 374	1.78 292	3.09 379	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.21 184	0.11 37

DeepStereo_LL	0.94 339	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 410	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 359	0.53 159	1.49 374	1.78 292	3.09 379	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.21 184	0.11 37

Nwc_Net	0.68 271	0.83 271	2.53 297	0.41 262	0.39 294	0.77 294	0.38 241	1.01 336	0.70 232	0.60 236	0.99 331	0.98 333	0.68 297	1.41 237	0.63 244	0.23 321	0.15 246	0.23 320	0.25 312	0.23 204	0.18 187

AnyNet_C32	1.00 346	1.33 370	2.53 297	0.49 312	0.54 345	1.15 359	1.14 379	0.91 266	0.89 331	1.11 354	0.95 325	0.87 308	0.93 337	1.50 253	4.07 395	0.21 305	0.20 297	0.25 331	0.24 305	0.38 320	0.33 313

MFMNet_re	0.92 337	1.28 362	2.53 297	0.82 369	0.76 371	0.90 331	0.75 348	0.98 309	1.04 351	1.03 348	1.05 342	0.84 299	0.94 340	0.83 187	0.72 264	0.68 375	0.60 379	0.63 374	0.60 381	0.77 374	0.74 374

gwcnet-sp	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

ssnet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 183	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 89	0.46 131	0.43 196	0.76 176	0.46 183	0.11 124	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.15 83	0.14 107

NVStereoNet_ROB	1.16 358	0.95 305	2.54 303	0.58 342	0.55 348	0.78 299	0.63 330	1.00 328	1.08 357	1.03 348	4.07 404	1.48 373	1.22 358	2.88 384	1.27 324	0.50 367	0.46 368	0.54 370	0.62 382	0.50 352	0.63 370
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ASMatch	0.60 232	0.43 131	2.58 307	0.91 373	0.36 275	0.56 97	0.25 98	0.52 43	0.61 156	0.47 94	1.21 349	0.47 137	0.66 292	1.34 233	0.94 289	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 124	0.10 11	0.16 159

aanetorigin	0.77 309	0.80 259	2.59 308	0.43 275	0.44 316	0.58 129	1.01 371	0.57 65	0.68 215	1.53 383	1.23 350	0.81 292	1.08 352	1.07 209	1.07 308	0.18 282	0.15 246	0.17 276	0.21 297	0.54 359	0.30 295

iResNet	0.51 176	0.76 239	2.59 308	0.41 262	0.17 61	0.64 221	0.27 137	0.82 202	0.70 232	0.57 203	0.64 236	0.43 105	0.36 126	0.70 166	0.52 210	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.08 29	0.21 184	0.13 94

HHNet	0.60 232	0.65 209	2.60 310	0.36 207	0.25 170	0.64 221	0.61 324	0.64 91	0.62 172	0.55 184	1.13 347	0.32 53	0.60 270	0.42 59	1.79 349	0.15 241	0.07 11	0.12 136	0.10 75	0.18 147	0.15 137

4D-IteraStereo	0.44 94	0.96 307	2.63 311	0.27 39	0.30 217	0.45 19	0.25 98	0.52 43	0.50 74	0.40 59	0.31 28	0.40 85	0.19 9	0.35 32	0.32 117	0.09 17	0.06 1	0.12 136	0.11 124	0.19 164	0.30 295

DMCA-RVC	0.62 244	0.96 307	2.63 311	0.36 207	0.90 377	0.56 97	0.31 183	0.69 111	0.57 121	0.68 292	0.52 135	0.59 190	0.56 256	1.23 226	0.53 214	0.16 258	0.38 358	0.20 306	0.15 224	0.20 176	0.15 137

STrans-v2	0.67 265	0.56 182	2.64 313	0.27 39	0.23 145	0.57 114	0.33 212	0.96 298	0.69 223	0.92 340	0.85 308	0.89 314	0.93 337	1.83 302	1.21 320	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.12 63

CBMV	0.71 286	0.76 239	2.64 313	0.33 152	0.20 106	0.78 299	0.79 353	0.98 309	0.78 298	0.85 334	0.71 279	0.86 306	1.10 354	1.46 244	0.62 242	0.18 282	0.20 297	0.21 312	0.19 282	0.25 230	0.33 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 136	0.40 119	2.65 315	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 183	0.83 208	0.75 279	0.47 94	0.36 42	0.53 159	0.42 186	0.53 117	0.39 154	0.09 17	0.18 278	0.12 136	0.11 124	0.16 109	0.19 195

TransformOpticalFlow	0.64 250	0.56 182	2.66 316	0.44 280	0.26 183	0.62 194	0.28 147	0.83 208	0.71 241	0.76 313	0.74 287	0.91 317	0.85 326	1.83 302	0.81 282	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.11 22	0.12 63

WCMA_ROB	1.12 353	0.83 271	2.66 316	0.58 342	0.34 258	1.17 361	0.71 343	0.93 279	0.94 338	1.74 386	2.63 392	3.09 393	1.71 383	1.70 281	1.84 351	0.26 336	0.21 305	0.20 306	0.21 297	0.28 257	0.43 351

MyStereo06	0.54 195	0.41 122	2.68 318	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 173	0.81 196	0.44 37	0.84 331	0.52 135	0.78 283	0.58 265	0.48 90	1.10 310	0.09 17	0.17 270	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.20 208

IPLGR	0.54 195	0.56 182	2.68 318	0.36 207	0.18 83	0.62 194	0.54 303	1.02 339	0.64 188	0.73 308	0.46 86	0.47 137	0.45 207	1.12 215	0.29 86	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.19 164	0.12 63

CBMV_ROB	0.76 305	0.42 128	2.68 318	0.33 152	0.22 134	0.74 278	0.47 287	0.96 298	0.76 289	1.04 350	0.96 326	0.88 312	0.93 337	2.06 328	1.19 317	0.22 318	0.24 318	0.27 335	0.25 312	0.25 230	0.28 281

IMH	2.02 392	2.15 408	2.69 321	1.68 396	1.12 391	1.66 380	0.92 363	2.10 395	1.92 390	1.32 373	2.66 393	2.21 385	1.69 382	5.78 406	1.68 343	5.54 412	0.96 400	1.31 396	0.71 387	1.32 394	0.99 393

SDNR	1.22 364	0.80 259	2.71 322	0.33 152	1.48 401	1.98 392	0.23 60	1.93 393	2.44 394	0.89 337	2.52 387	1.36 368	0.51 237	3.65 397	1.93 352	0.30 348	0.31 346	0.22 314	0.16 239	0.33 287	0.36 327

APVNet	0.70 279	0.67 215	2.71 322	0.38 239	0.36 275	0.85 322	0.43 262	0.91 266	0.68 215	0.55 184	0.69 265	0.75 274	0.55 252	2.31 344	0.78 275	0.17 272	0.17 270	0.24 326	0.19 282	0.33 287	0.23 242

MyStereo05	0.49 153	0.41 122	2.72 324	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 173	0.82 202	0.77 293	0.52 150	0.37 45	0.51 151	0.42 186	0.52 111	0.38 147	0.09 17	0.17 270	0.12 136	0.10 75	0.16 109	0.20 208

otaku	1.03 349	1.68 385	2.72 324	0.95 377	0.73 367	1.03 346	0.59 319	0.99 320	0.86 320	0.69 294	1.61 365	0.98 333	0.64 286	1.46 244	1.14 313	0.95 384	0.46 368	0.72 379	0.40 361	1.24 389	0.78 379

RainbowNet	1.15 356	1.78 390	2.72 324	1.12 386	0.91 378	1.06 348	0.76 350	1.16 367	1.13 363	0.75 310	0.97 328	1.09 353	0.80 319	1.60 268	1.21 320	1.17 391	1.26 403	1.01 387	0.57 377	1.13 383	0.88 386

IPLGR_C	0.58 224	1.25 360	2.72 324	0.80 365	0.31 233	0.60 154	0.61 324	0.76 154	0.58 131	0.56 193	0.62 210	0.41 89	0.31 106	0.43 62	0.40 159	0.11 124	0.22 310	0.13 190	0.15 224	0.35 302	0.19 195

Syn2CoEx	0.70 279	1.07 336	2.74 328	0.43 275	0.30 217	0.64 221	0.42 256	0.99 320	0.78 298	0.62 254	0.78 296	0.74 269	0.72 305	1.92 319	0.61 240	0.20 301	0.17 270	0.19 298	0.15 224	0.29 260	0.22 224

ADCMid	0.96 342	1.32 368	2.74 328	0.38 239	0.35 268	0.99 341	0.58 317	0.94 283	0.86 320	1.23 366	1.01 334	1.01 338	1.00 344	1.05 208	3.97 393	0.21 305	0.19 288	0.42 364	0.32 340	0.40 332	0.29 287

MyStereo8	0.54 195	0.80 259	2.76 330	0.32 137	0.33 252	0.71 264	0.20 22	0.87 239	0.57 121	0.51 143	0.59 186	0.50 148	0.33 112	0.68 156	0.55 219	0.10 78	0.29 342	0.10 48	0.13 179	0.21 184	0.34 317

G-Net	0.99 343	0.64 203	2.76 330	0.57 340	0.67 362	2.03 393	0.72 346	0.76 154	0.67 213	1.14 357	2.56 389	1.30 367	1.02 346	1.48 252	1.74 347	0.25 333	0.24 318	0.24 326	0.26 318	0.37 314	0.31 302

ACRE	0.56 213	1.14 344	2.77 332	0.76 361	0.28 202	0.60 154	0.56 311	0.76 154	0.58 131	0.55 184	0.62 210	0.41 89	0.29 90	0.44 67	0.39 154	0.11 124	0.19 288	0.13 190	0.14 204	0.36 307	0.18 187

pmcnn	1.32 368	1.05 333	2.77 332	0.74 360	1.43 396	0.72 270	0.56 311	0.96 298	0.91 334	0.99 346	2.92 398	6.01 409	0.70 300	2.38 350	3.32 386	0.13 199	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.34 294	0.22 224

HH	0.49 153	0.49 155	2.78 334	0.50 314	0.41 308	0.38 12	0.23 60	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 101	0.87 308	0.41 171	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

HanStereo	0.49 153	0.49 155	2.78 334	0.50 314	0.41 308	0.38 12	0.23 60	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 101	0.87 308	0.41 171	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

Ntro	1.00 346	1.68 385	2.80 336	0.95 377	0.85 373	1.06 348	0.53 300	0.98 309	0.90 333	0.62 254	0.76 292	0.93 322	0.66 292	1.66 275	0.98 293	0.99 386	0.45 367	0.75 380	0.40 361	1.19 385	0.75 376

UNet	0.54 195	0.44 137	2.83 337	0.31 116	0.33 252	0.74 278	0.27 137	0.82 202	0.61 156	0.53 159	0.54 153	0.72 259	0.54 247	0.78 184	0.56 226	0.11 124	0.09 112	0.13 190	0.11 124	0.14 69	0.12 63

ELAS	1.39 375	0.79 257	2.86 338	0.53 327	0.50 336	2.81 402	2.20 401	1.61 386	1.50 379	2.28 398	2.35 384	1.82 378	2.13 389	1.73 285	2.22 365	0.35 355	0.37 356	0.35 353	0.35 349	0.49 350	0.47 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 279	0.54 172	2.88 339	0.36 207	0.29 207	0.62 194	0.54 303	0.97 305	0.87 323	0.76 313	0.92 319	0.94 326	0.80 319	1.84 307	0.57 229	0.18 282	0.19 288	0.17 276	0.16 239	0.22 196	0.25 258

FC-DCNN	1.49 381	0.59 186	2.88 339	0.44 280	0.39 294	1.97 391	0.66 332	1.67 387	1.70 385	2.72 404	2.89 396	4.22 400	2.97 399	2.55 368	2.19 364	0.29 346	0.26 334	0.31 348	0.30 333	0.32 281	0.39 340

SPS-STEREO	1.07 352	1.13 343	2.88 339	0.65 354	0.69 364	0.99 341	0.68 337	1.05 351	0.87 323	1.36 374	1.23 350	1.46 372	0.94 340	1.87 309	1.72 346	0.66 374	0.61 380	0.58 371	0.57 377	0.65 367	0.77 378
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.80 398	2.14 406	2.89 342	1.91 403	1.04 386	3.98 406	0.96 365	3.26 405	6.17 406	2.15 394	3.37 401	3.31 395	2.41 393	11.84 415	2.03 357	2.05 405	1.86 407	1.54 402	0.92 395	1.22 386	0.87 384

ktn	4.35 406	2.10 403	2.89 342	1.80 400	1.49 402	2.13 394	1.41 394	2.26 396	12.72 413	11.41 415	16.43 419	11.15 415	3.75 402	4.36 404	3.18 383	1.82 403	0.98 402	1.73 408	1.21 404	2.97 410	1.27 399

Venus	2.80 398	2.14 406	2.89 342	1.91 403	1.04 386	3.98 406	0.96 365	3.26 405	6.17 406	2.15 394	3.37 401	3.31 395	2.41 393	11.84 415	2.03 357	2.05 405	1.86 407	1.54 402	0.92 395	1.22 386	0.87 384

STTRV1_RVC	0.80 317	0.55 180	2.89 342	0.42 270	0.49 335	0.79 303	0.44 270	1.15 365	0.82 311	0.62 254	0.89 316	0.72 259	0.63 285	2.69 375	0.64 247	0.48 366	0.64 382	0.27 335	0.24 305	0.35 302	0.27 275

GwcNet-ADL	0.50 162	0.74 236	2.90 346	0.31 116	0.20 106	0.58 129	0.29 167	0.87 239	0.64 188	0.47 94	0.47 89	0.56 175	0.33 112	0.46 80	0.46 183	0.13 199	0.12 197	0.09 20	0.09 44	0.14 69	0.21 214

IGEV_Zeroshot_test	0.53 190	0.33 85	2.91 347	0.32 137	0.18 83	0.54 78	0.21 32	0.72 122	0.42 28	0.81 324	0.51 128	0.71 257	0.41 171	0.48 90	1.13 312	0.09 17	0.15 246	0.10 48	0.35 349	0.19 164	0.09 16

DeepPrunerF	0.86 329	0.86 278	2.91 347	0.45 293	0.50 336	0.64 221	0.48 290	1.14 362	2.64 398	0.63 263	0.61 205	0.65 216	0.62 282	2.21 339	1.31 325	0.23 321	0.19 288	0.30 347	0.28 325	0.36 307	0.25 258

MANE	2.90 401	1.14 344	2.96 349	1.03 381	1.01 384	5.01 410	2.45 403	5.36 412	6.88 410	3.58 408	4.76 408	5.99 408	4.99 406	4.23 402	4.61 401	0.56 372	0.67 385	0.44 366	0.78 390	0.51 354	1.03 394

iResNetv2_ROB	0.59 228	1.43 373	2.96 349	0.40 256	0.22 134	0.58 129	0.28 147	0.91 266	0.73 263	0.57 203	0.63 220	0.60 196	0.41 171	0.74 172	0.35 138	0.11 124	0.08 58	0.10 48	0.07 13	0.43 339	0.17 170

NaN_ROB	1.14 354	0.94 299	2.96 349	0.53 327	0.56 350	1.13 357	0.99 367	0.98 309	1.00 346	1.09 353	0.87 311	0.77 280	1.06 351	5.90 407	2.72 373	0.16 258	0.23 315	0.16 260	0.24 305	0.22 196	0.36 327

MADNet++	2.79 397	2.11 405	2.97 352	2.49 407	2.28 406	2.95 403	2.31 402	2.67 399	2.47 395	3.03 407	3.13 399	2.70 389	2.92 396	4.10 401	4.48 399	2.68 408	2.24 412	3.04 412	2.44 410	2.37 407	2.34 411

ADCS	1.05 351	1.36 372	2.98 353	0.42 270	0.36 275	0.96 338	0.81 357	1.06 352	1.12 361	1.25 367	0.97 328	1.08 351	0.90 335	1.25 230	4.86 402	0.21 305	0.21 305	0.22 314	0.23 303	0.36 307	0.38 337

test_xeample3	0.46 119	0.34 92	2.99 354	0.37 225	0.16 37	0.49 44	0.33 212	1.06 352	0.44 37	0.25 19	0.23 5	0.24 20	0.25 41	0.49 99	0.56 226	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.40 361	0.17 128	0.26 267

MeshStereo	1.21 361	1.15 348	3.01 355	0.34 175	0.28 202	1.10 354	0.69 339	1.35 375	1.01 348	2.71 403	2.41 386	2.96 390	1.45 373	2.80 382	1.40 333	0.22 318	0.22 310	0.22 314	0.19 282	0.50 352	0.26 267
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
GASNet	0.73 297	1.47 375	3.04 356	0.47 302	0.33 252	0.57 114	0.34 216	0.91 266	0.75 279	0.58 215	0.58 183	0.74 269	0.55 252	2.03 326	0.65 249	0.21 305	0.15 246	0.19 298	0.17 254	0.51 354	0.28 281

CSAN	1.25 365	1.12 340	3.04 356	0.51 317	0.37 287	1.06 348	1.15 380	1.22 368	1.08 357	1.17 363	1.91 373	1.04 345	1.31 363	5.96 408	2.43 371	0.26 336	0.22 310	0.24 326	0.24 305	0.31 277	0.30 295

FINET	0.65 258	0.95 305	3.06 358	0.35 189	0.40 301	0.58 129	0.48 290	0.92 274	1.10 359	0.57 203	0.68 258	0.47 137	0.44 203	1.15 220	0.60 238	0.23 321	0.21 305	0.17 276	0.15 224	0.26 244	0.25 258

rrr	0.46 119	0.34 92	3.08 359	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.28 147	1.09 357	0.51 78	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.29 328	0.16 109	0.25 258

Wz-Net-TNSev	0.91 335	1.73 389	3.08 359	0.36 207	0.31 233	1.00 344	0.71 343	1.06 352	0.97 342	0.71 301	0.72 283	1.09 353	0.87 330	2.42 356	1.59 341	0.20 301	0.20 297	0.16 260	0.20 292	0.44 346	0.35 319

fast-acv-ft	0.63 247	0.88 284	3.10 361	0.38 239	0.30 217	0.79 303	0.48 290	0.69 111	0.72 249	0.58 215	0.78 296	0.76 278	0.60 270	0.67 155	0.73 267	0.15 241	0.15 246	0.18 293	0.17 254	0.37 314	0.16 159

ARAFT	0.60 232	1.23 357	3.10 361	0.28 57	0.16 37	0.64 221	0.36 228	0.90 256	0.67 213	0.61 243	0.49 118	0.55 166	0.31 106	1.24 229	0.32 117	0.10 78	0.08 58	0.14 219	0.13 179	0.37 314	0.21 214

Wz-Net-SNSev	0.76 305	1.32 368	3.11 363	0.40 256	0.31 233	0.71 264	0.60 321	0.98 309	0.87 323	0.67 286	0.83 301	0.96 329	0.60 270	1.67 277	0.97 292	0.16 258	0.15 246	0.16 260	0.17 254	0.36 307	0.24 249

GwcNet	0.69 275	0.71 225	3.12 364	0.36 207	0.45 324	0.81 311	0.44 270	0.86 230	0.84 317	0.60 236	0.74 287	0.82 295	0.49 232	1.65 274	0.66 250	0.16 258	0.15 246	0.15 245	0.15 224	0.31 277	0.24 249

LVE	1.96 391	2.17 409	3.14 365	1.68 396	1.80 405	1.63 377	1.03 372	2.34 397	2.81 399	1.25 367	2.89 396	4.24 402	1.29 360	2.79 381	1.44 335	2.85 409	0.91 399	1.18 390	1.46 407	1.23 388	1.10 395

ADCP+	0.94 339	1.12 340	3.14 365	0.34 175	0.39 294	1.06 348	0.79 353	0.89 250	0.80 306	0.66 282	0.67 250	0.85 302	1.55 377	0.93 195	4.55 400	0.13 199	0.11 172	0.16 260	0.15 224	0.26 244	0.25 258

TorneroNet	5.50 409	1.92 399	3.16 367	1.47 394	1.25 395	14.07 417	1.06 374	4.90 410	20.99 429	10.17 412	16.48 420	11.88 417	6.93 410	3.34 393	4.20 397	1.30 395	0.69 390	1.45 401	0.86 393	2.61 408	1.20 397

MFN_U_SF_RVC	1.55 383	2.39 410	3.16 367	0.65 354	0.41 308	1.12 355	0.46 279	1.23 369	1.33 372	1.61 384	1.20 348	1.43 371	0.98 343	1.76 289	1.97 353	1.90 404	1.80 405	1.98 409	2.15 408	1.63 397	1.77 408

FADNet-RVC-Resample	0.67 265	1.16 352	3.16 367	0.37 225	0.29 207	0.62 194	0.38 241	0.86 230	0.63 181	0.51 143	0.50 124	0.57 181	0.45 207	1.57 261	0.49 200	0.24 328	0.32 350	0.23 320	0.19 282	0.27 251	0.62 368

DGSMNet	2.89 400	0.63 201	3.18 370	3.43 413	4.17 412	2.57 401	6.98 413	0.97 305	0.83 315	0.56 193	1.86 372	0.79 287	0.62 282	1.64 273	1.39 331	4.61 411	5.01 414	5.17 416	4.71 415	4.44 415	4.19 414

HBP-ISP	0.76 305	1.30 364	3.19 371	0.35 189	0.26 183	0.85 322	0.54 303	1.03 346	0.72 249	0.80 319	0.69 265	0.68 237	0.83 322	2.04 327	0.44 179	0.23 321	0.24 318	0.29 346	0.25 312	0.28 257	0.24 249

ADLNet2	0.68 271	0.84 273	3.19 371	0.33 152	0.36 275	0.64 221	0.37 235	0.89 250	0.79 303	0.54 170	0.65 245	0.93 322	0.48 227	2.07 329	0.56 226	0.13 199	0.11 172	0.11 92	0.11 124	0.33 287	0.18 187

ELAS_RVC	1.37 374	0.78 255	3.21 373	0.55 336	0.50 336	1.49 370	2.48 404	1.48 380	1.71 386	2.13 393	2.09 376	2.07 382	2.56 395	1.90 316	2.02 356	0.35 355	0.36 354	0.37 359	0.34 347	0.49 350	0.47 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 381	1.90 397	3.22 374	1.09 384	0.54 345	1.71 381	1.73 397	1.49 381	1.53 380	1.44 381	1.80 370	1.82 378	1.30 362	3.34 393	1.76 348	1.07 388	0.56 378	0.97 385	0.58 379	1.38 395	0.65 371

ACVNet_2	1.42 378	1.81 391	3.23 375	1.08 383	0.92 379	1.32 363	0.85 358	1.49 381	1.69 384	1.19 365	1.73 369	2.13 383	1.03 347	2.50 364	1.40 333	0.91 381	0.53 376	1.00 386	0.55 374	2.11 404	0.85 382

Consistency-Raft	0.88 332	0.93 297	3.23 375	0.99 380	0.64 360	0.77 294	0.55 306	0.98 309	0.97 342	0.61 243	1.03 338	0.65 216	1.05 349	0.79 185	1.38 330	0.44 361	0.46 368	0.51 369	0.58 379	0.65 367	0.47 356

TorneroNet-64	2.65 394	1.83 392	3.30 377	1.46 393	1.20 392	3.89 405	0.99 367	3.51 409	6.71 409	2.56 401	4.60 406	4.22 400	3.85 404	3.33 392	3.14 382	1.19 392	0.65 383	1.39 399	0.79 391	3.31 411	1.15 396

edge stereo	0.81 323	0.73 232	3.30 377	0.37 225	1.21 393	0.62 194	0.39 245	0.93 279	0.79 303	0.80 319	0.88 314	1.14 359	0.71 302	2.18 337	0.71 260	0.21 305	0.20 297	0.26 334	0.18 264	0.38 320	0.26 267

notaker	2.66 395	2.07 402	3.31 379	2.61 409	1.43 396	1.76 384	1.11 377	2.76 401	1.79 389	2.26 397	11.53 415	3.96 398	4.29 405	3.09 388	2.76 375	1.55 400	0.88 398	1.70 407	1.07 401	2.00 403	1.35 401

SANet	1.20 360	1.21 355	3.33 380	0.38 239	0.27 194	1.73 383	0.85 358	1.10 358	2.49 396	1.16 358	1.83 371	1.72 377	1.50 376	2.37 347	2.84 376	0.18 282	0.16 260	0.16 260	0.15 224	0.32 281	0.32 306

PA-Net	0.84 327	1.00 323	3.49 381	0.63 351	0.40 301	0.70 262	0.52 297	0.86 230	0.84 317	0.52 150	0.59 186	0.70 254	0.54 247	2.35 346	2.23 366	0.17 272	0.27 339	0.19 298	0.28 325	0.22 196	0.36 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 207	0.54 172	3.50 382	0.48 310	0.39 294	0.54 78	0.17 5	0.89 250	0.40 19	0.44 79	0.65 245	0.85 302	0.19 9	0.77 180	0.21 22	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.32 340	0.17 128	0.14 107

SGM-ForestM	2.98 402	1.70 387	3.52 383	0.67 356	0.47 332	5.18 411	3.36 408	3.30 407	2.86 401	4.44 409	3.79 403	9.80 413	5.50 409	6.29 409	6.52 407	0.27 341	0.36 354	0.24 326	0.27 322	0.38 320	0.58 366

SGM-Forest	1.04 350	0.42 128	3.59 384	0.41 262	0.32 241	1.05 347	1.32 387	0.94 283	0.83 315	1.16 358	2.23 383	1.03 342	1.39 370	2.49 363	2.35 369	0.21 305	0.21 305	0.20 306	0.19 282	0.23 204	0.32 306
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 337	1.31 365	3.76 385	0.41 262	0.36 275	0.86 324	0.71 343	1.00 328	1.06 355	0.82 328	0.92 319	1.06 349	1.05 349	2.16 336	1.61 342	0.19 292	0.13 211	0.15 245	0.16 239	0.32 281	0.28 281

SGM+DAISY	1.83 388	1.43 373	3.81 386	0.87 370	1.01 384	2.38 399	2.53 405	1.36 376	1.75 387	2.92 405	3.22 400	2.65 388	2.93 397	2.22 342	3.10 381	0.72 377	0.69 390	0.63 374	0.62 382	0.77 374	0.98 389

MDST_ROB	1.17 359	0.42 128	3.87 387	0.54 330	0.44 316	4.11 408	0.58 317	1.31 374	0.84 317	2.12 390	1.12 346	0.98 333	0.71 302	4.24 403	0.99 298	0.16 258	0.14 225	0.19 298	0.17 254	0.18 147	0.35 319

S-Stereo	0.80 317	0.69 220	3.89 388	0.39 247	0.37 287	0.69 257	0.70 342	0.94 283	0.98 345	0.62 254	0.91 318	0.83 297	0.60 270	2.37 347	0.66 250	0.18 282	0.21 305	0.17 276	0.18 264	0.30 269	0.35 319

JetBlue	1.78 386	1.63 379	3.92 389	0.73 359	1.21 393	4.38 409	3.35 407	1.59 384	1.20 366	1.26 371	1.52 364	2.37 386	1.88 386	3.23 391	3.00 377	0.53 368	0.47 371	0.48 368	0.49 369	1.29 391	0.97 388

Dean	1.79 387	1.83 392	3.92 389	1.29 389	1.07 388	1.55 373	1.00 370	1.95 394	2.33 393	1.47 382	4.19 405	4.26 403	1.33 365	2.21 339	1.48 337	1.14 390	0.68 389	1.18 390	0.74 388	1.24 389	0.98 389

ADCPNet	0.99 343	0.99 321	3.93 391	0.37 225	0.68 363	1.36 365	0.62 328	0.87 239	0.76 289	0.78 317	0.81 299	1.08 351	1.18 357	1.14 218	2.49 372	0.21 305	0.69 390	0.21 312	0.95 397	0.29 260	0.37 334

ACVNet_1	1.33 369	1.91 398	4.03 392	1.09 384	0.88 375	1.19 362	0.66 332	1.24 370	1.17 364	0.94 342	0.96 326	3.09 393	1.04 348	2.37 347	1.11 311	1.04 387	0.48 374	1.03 388	0.48 368	1.12 382	0.83 381

EDNetEfficient	1.27 366	0.70 223	4.05 393	0.64 352	0.98 381	0.94 336	1.40 392	0.85 222	1.75 387	2.34 399	1.33 357	1.05 347	2.21 391	1.58 265	4.15 396	0.15 241	0.19 288	0.14 219	0.27 322	0.38 320	0.32 306

ACVNet-4b	1.93 390	1.85 394	4.10 394	1.07 382	0.86 374	1.15 359	0.53 300	1.06 352	1.12 361	0.64 272	1.09 344	1.99 381	0.70 300	2.20 338	9.86 414	5.62 413	0.41 366	1.03 388	0.55 374	1.86 402	0.85 382

tt	4.93 408	0.27 42	4.20 395	2.29 406	1.58 403	10.20 415	16.97 418	9.42 417	5.02 404	1.67 385	1.28 353	4.68 404	5.03 407	3.37 395	5.92 405	6.16 414	9.47 421	2.82 411	3.18 413	3.60 412	1.53 406

AnyNet_C01	1.14 354	1.49 376	4.23 396	0.54 330	0.53 343	1.51 372	1.37 389	1.04 350	1.07 356	1.17 363	1.33 357	1.15 360	1.08 352	1.61 271	2.74 374	0.25 333	0.22 310	0.28 339	0.24 305	0.48 348	0.40 344

pcwnet_v2	0.64 250	0.49 155	4.41 397	0.32 137	0.27 194	0.60 154	0.25 98	0.97 305	0.88 326	0.59 228	0.70 275	0.63 205	0.55 252	0.66 154	0.37 142	0.17 272	0.15 246	0.15 245	0.14 204	0.21 184	0.23 242

UNDER WATER	2.74 396	1.85 394	4.54 398	1.81 401	1.44 398	2.34 398	1.40 392	3.24 404	6.60 408	2.60 402	2.76 394	5.75 407	5.24 408	3.02 386	4.01 394	1.45 397	0.81 395	1.59 405	1.06 400	1.80 400	1.51 405

SPstereo	16.50 420	2.87 412	4.74 399	2.64 410	2.53 407	29.48 429	52.22 429	39.30 437	29.70 437	21.90 432	21.75 427	27.53 436	23.84 431	28.05 437	26.36 430	2.38 407	2.58 413	4.92 414	3.03 412	2.19 405	2.05 410

UNDER WATER-64	2.47 393	1.89 396	4.86 400	1.82 402	1.44 398	3.18 404	1.57 396	2.62 398	5.64 405	2.05 389	2.13 378	4.13 399	3.76 403	2.62 370	3.42 388	1.47 398	0.85 397	1.57 404	1.07 401	1.82 401	1.49 404

HanzoNet	7.64 411	2.86 411	5.05 401	7.01 416	3.97 411	2.18 396	1.34 388	3.37 408	4.05 402	13.17 417	10.58 409	10.73 414	16.52 420	8.45 414	10.51 415	10.48 420	9.72 422	5.59 417	13.46 421	6.84 417	6.83 417

DispFullNet	1.67 385	2.10 403	5.22 402	1.53 395	8.90 413	0.86 324	0.31 183	0.96 298	0.96 341	1.37 377	1.01 334	1.13 358	1.98 388	1.51 254	0.91 288	0.54 370	0.31 346	1.18 390	0.63 384	1.13 383	0.80 380

KSHMR	4.10 405	1.97 401	5.27 403	1.71 398	1.47 400	1.96 389	1.28 385	3.19 403	17.33 423	2.12 390	15.91 418	9.18 412	1.57 379	8.42 413	1.98 354	1.52 399	1.26 403	1.67 406	1.19 403	1.67 399	1.40 403

LSM	3.31 404	1.11 339	5.29 404	9.40 418	30.65 432	0.84 318	1.12 378	0.91 266	1.22 367	1.36 374	2.19 380	0.93 322	0.83 322	1.66 275	0.90 287	0.21 305	0.31 346	0.24 326	0.28 325	0.39 328	6.33 416

SuperB	1.15 356	1.14 344	5.43 405	0.36 207	0.26 183	0.81 311	0.89 361	0.88 244	1.17 364	0.67 286	0.68 258	0.63 205	1.39 370	1.74 287	3.37 387	0.15 241	0.12 197	0.17 276	0.16 239	2.80 409	0.25 258

MADNet+	1.36 372	1.93 400	5.95 406	0.81 368	0.59 354	1.57 374	1.09 375	1.39 378	1.22 367	0.84 331	1.01 334	1.25 363	1.12 355	3.19 390	2.36 370	0.45 363	0.47 371	0.38 361	0.34 347	0.59 362	0.57 364

RTS	1.21 361	1.31 365	6.39 407	0.52 321	0.51 341	1.61 375	0.79 353	1.03 346	1.37 374	1.13 355	1.30 355	1.10 355	0.85 326	2.65 372	2.08 359	0.21 305	0.24 318	0.18 293	0.18 264	0.43 339	0.32 306

RTSA	1.21 361	1.31 365	6.39 407	0.52 321	0.51 341	1.61 375	0.79 353	1.03 346	1.37 374	1.13 355	1.30 355	1.10 355	0.85 326	2.65 372	2.08 359	0.21 305	0.24 318	0.18 293	0.18 264	0.43 339	0.32 306

PML	23.15 425	16.83 421	7.78 409	5.49 414	9.93 414	51.13 436	104.50 436	5.76 413	13.62 416	37.30 437	105.93 436	30.86 437	23.50 427	12.07 417	7.87 410	6.30 415	2.12 411	6.32 418	2.43 409	10.44 420	2.90 412

LE_ROB	4.43 407	1.35 371	9.38 410	2.79 411	3.93 410	2.43 400	3.46 409	2.68 400	11.19 411	11.66 416	4.73 407	5.26 406	10.46 413	4.50 405	9.49 412	0.82 380	0.69 390	1.34 397	0.98 398	0.75 373	0.76 377

JetRed	3.29 403	4.93 414	10.17 411	1.45 392	1.72 404	7.44 412	5.05 412	3.06 402	2.12 392	2.41 400	2.39 385	2.99 391	2.37 392	3.51 396	6.44 406	1.32 396	1.90 409	1.37 398	1.23 405	2.21 406	1.76 407

Anonymous_1	22.91 424	11.20 418	12.13 412	12.75 419	26.28 431	19.43 422	27.92 425	14.08 420	13.61 415	14.96 418	10.58 409	11.26 416	11.19 416	12.55 419	14.57 419	38.28 436	7.88 416	34.96 433	63.99 433	89.57 437	10.94 422

DGTPSM_ROB	8.89 413	5.62 415	12.25 413	5.92 415	11.32 415	8.54 413	24.18 420	6.40 414	13.49 414	5.15 410	11.46 413	6.19 410	10.92 414	7.00 410	13.72 416	4.47 410	7.65 415	3.92 413	7.45 418	4.38 414	7.87 418

DPSM_ROB	12.34 416	11.21 419	12.51 414	12.91 420	12.80 418	19.84 424	28.28 426	14.38 422	14.28 419	10.58 413	11.26 411	12.03 418	11.85 417	13.15 421	15.34 421	7.11 417	8.31 418	6.50 419	7.35 416	8.84 418	8.31 420

DPSM	12.34 416	11.21 419	12.51 414	12.91 420	12.80 418	19.84 424	28.28 426	14.38 422	14.28 419	10.58 413	11.26 411	12.03 418	11.85 417	13.15 421	15.34 421	7.11 417	8.31 418	6.50 419	7.35 416	8.84 418	8.31 420

LRCNet_RVC	13.74 419	19.30 422	12.75 416	19.46 424	12.69 417	1.86 385	0.41 253	12.33 418	1.05 352	15.77 419	18.83 424	12.62 420	8.70 412	12.21 418	9.62 413	22.22 429	8.37 420	25.85 429	24.01 430	19.32 428	17.44 429

DPSMNet_ROB	9.48 414	5.64 416	13.01 417	8.82 417	11.82 416	8.54 413	24.20 421	6.41 415	13.65 417	5.32 411	11.47 414	6.33 411	10.92 414	7.69 411	13.89 417	7.25 419	8.19 417	5.06 415	7.78 419	5.31 416	8.26 419

psmorigin	1.36 372	0.60 187	13.80 418	0.37 225	0.29 207	0.62 194	0.33 212	0.77 164	0.61 156	0.96 345	0.88 314	1.17 362	0.73 308	4.00 400	0.86 286	0.19 292	0.22 310	0.17 276	0.18 264	0.24 219	0.29 287

xxxxx1	28.96 434	20.11 425	14.07 419	49.74 434	39.15 434	18.98 419	26.64 422	21.94 426	20.21 426	16.45 420	17.48 421	18.36 421	21.56 423	16.21 423	20.88 425	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 435

tt_ll	28.96 434	20.11 425	14.07 419	49.74 434	39.15 434	18.98 419	26.64 422	21.94 426	20.21 426	16.45 420	17.48 421	18.36 421	21.56 423	16.21 423	20.88 425	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 435

ff	28.96 434	20.11 425	14.07 419	49.74 434	39.15 434	18.98 419	26.64 422	21.94 426	20.21 426	16.45 420	17.48 421	18.36 421	21.56 423	16.21 423	20.88 425	23.07 430	26.55 432	66.40 435	78.70 435	30.27 432	32.51 435

ASD4	21.52 423	19.65 423	22.13 422	22.45 426	16.42 421	23.29 428	30.71 428	33.06 436	17.47 424	24.18 434	14.11 416	21.71 425	15.88 419	21.06 428	18.11 423	19.78 428	17.78 430	26.52 430	20.33 428	27.03 430	18.73 430

HaxPig	19.86 422	22.40 429	22.34 423	17.95 423	17.95 422	11.77 416	11.89 415	16.02 424	15.89 422	21.10 425	21.41 426	18.74 424	18.39 421	20.08 427	19.69 424	23.63 433	23.22 431	24.06 428	23.69 429	23.00 429	23.95 432

DLNR_Zeroshot_test	13.43 418	19.94 424	23.55 424	121.61 438	35.03 433	0.46 31	0.15 1	8.02 416	0.35 4	0.28 31	0.37 45	0.26 31	0.17 1	0.76 176	0.29 86	6.42 416	0.26 334	0.09 20	0.38 358	50.13 436	0.18 187

CasAABBNet	24.81 427	22.53 430	24.83 425	26.08 428	25.74 429	39.86 430	57.06 432	28.87 433	28.83 432	21.16 427	22.54 429	24.22 431	23.89 433	26.38 433	30.87 432	14.25 421	16.71 425	13.09 421	14.81 423	17.78 425	16.71 424

DPSimNet_ROB	17.97 421	20.20 428	24.98 426	17.62 422	15.92 420	21.53 426	21.00 419	13.70 419	15.61 421	23.89 433	14.69 417	22.87 426	24.58 435	12.70 420	14.56 418	18.48 427	12.91 423	20.21 427	12.05 420	17.76 421	14.17 423

MyStereo03	24.83 428	22.55 431	25.13 427	26.08 428	25.72 426	39.87 431	57.07 433	28.77 430	28.85 433	21.33 429	22.66 431	24.16 428	23.82 428	26.32 430	30.89 434	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 424

MyStereo02	24.83 428	22.55 431	25.13 427	26.08 428	25.72 426	39.87 431	57.07 433	28.77 430	28.85 433	21.33 429	22.66 431	24.16 428	23.82 428	26.32 430	30.89 434	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 424

MyStereo	24.83 428	22.55 431	25.13 427	26.08 428	25.72 426	39.87 431	57.07 433	28.77 430	28.85 433	21.33 429	22.66 431	24.16 428	23.82 428	26.32 430	30.89 434	14.27 422	16.73 427	13.09 421	14.82 424	17.77 422	16.71 424

Selective-RAFT-Error	24.87 431	22.59 434	25.14 430	26.13 432	25.82 430	39.93 434	57.03 431	28.97 434	28.95 436	21.21 428	22.65 430	24.25 432	23.98 434	26.43 434	30.83 431	14.27 422	16.71 425	13.10 425	14.82 424	17.82 426	16.76 428

LSM0	26.58 432	22.63 435	25.88 431	30.13 433	52.21 437	39.94 435	56.74 430	28.97 434	28.72 431	21.14 426	22.26 428	24.43 433	23.88 432	26.54 435	30.87 432	14.32 426	16.55 424	13.12 426	14.71 422	17.92 427	20.60 431

MEDIAN_ROB	23.96 426	27.05 436	26.39 432	22.16 425	22.13 424	16.12 418	13.97 416	20.24 425	20.05 425	25.50 435	25.31 434	22.96 427	22.63 426	24.39 429	23.24 428	28.20 434	27.23 435	28.62 431	27.75 431	27.50 431	27.76 433

BEATNet-Init1	12.10 415	11.19 417	27.29 433	2.99 412	3.51 409	21.84 427	11.10 414	14.34 421	13.83 418	20.34 424	20.33 425	26.35 435	20.03 422	19.06 426	14.80 420	1.74 402	1.81 406	2.05 410	2.49 411	3.69 413	3.12 413

AVERAGE_ROB	26.93 433	30.34 437	29.27 434	25.82 427	25.34 425	19.48 423	15.17 417	23.55 429	23.00 430	28.45 436	27.87 435	26.25 434	25.86 436	26.96 436	25.55 429	31.30 435	30.07 436	31.76 432	30.81 432	30.79 435	30.93 434

coex-ft	5.95 410	1.67 383	60.57 435	0.34 175	0.30 217	0.77 294	0.69 339	0.74 135	4.41 403	19.22 423	2.15 379	1.62 376	7.97 411	1.81 301	8.96 411	0.44 361	2.08 410	0.18 293	0.19 282	0.38 320	4.62 415

test_example2	115.39 437	123.23 438	94.57 436	115.52 437	123.55 438	101.63 437	114.33 437	53.41 438	99.48 438	134.90 438	135.05 437	85.83 438	85.11 437	111.32 438	106.15 437	152.55 438	205.26 438	99.78 438	114.96 438	140.96 438	110.20 438

EDNetEfficientorigin	8.18 412	0.98 318	145.96 437	0.51 317	0.89 376	0.72 270	0.48 290	0.85 222	1.56 382	2.12 390	1.49 362	1.29 364	1.31 363	1.83 302	2.13 363	0.13 199	0.12 197	0.17 276	0.18 264	0.39 328	0.45 354

FADE		3.00 413		2.11 405	2.94 408			5.00 411	2.49 396	1.25 367		3.05 392		8.02 412		94.83 437	35.90 437	65.83 434	66.18 434	1.66 398	1.30 400

Low-res two-view benchmark