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

CroCo-Stereo Lap2	0.29 9	0.25 167	0.44 79	0.50 269	0.30 218	0.19 1	0.31 88	0.52 13	0.41 34	0.25 1	0.28 4	0.46 65	0.31 54	0.39 8	0.30 48	0.15 67	0.15 191	0.16 57	0.13 49	0.17 127	0.16 98

test_4	0.37 61	0.19 33	0.34 13	0.45 200	0.26 130	0.20 2	0.34 117	0.58 27	0.42 38	0.60 72	1.45 328	0.43 52	0.26 17	0.67 156	0.29 37	0.12 4	0.10 8	0.17 85	0.19 208	0.15 66	0.12 10

CroCo-Stereo	0.27 2	0.23 120	0.40 45	0.49 258	0.22 30	0.20 2	0.29 57	0.55 19	0.45 47	0.29 4	0.27 2	0.42 46	0.26 17	0.30 1	0.26 8	0.15 67	0.13 141	0.13 8	0.12 26	0.16 103	0.13 31
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
DLNR_Zeroshot_test	20.12 421	36.36 429	38.38 426	170.13 438	62.28 434	0.22 4	0.20 1	13.43 421	0.40 29	0.45 40	0.66 73	0.42 46	0.21 5	0.64 133	0.32 64	5.57 419	0.10 8	0.15 41	0.11 15	72.31 437	0.13 31

Pruner-Stereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.41 105	0.25 101	0.22 4	0.24 23	0.71 100	0.59 74	0.90 239	0.75 99	0.67 166	0.30 51	0.64 133	0.39 128	0.19 192	0.12 86	0.20 177	0.17 158	0.17 127	0.19 166

RAFT_R40	0.41 117	0.20 54	0.47 102	0.44 188	0.25 101	0.23 6	0.25 30	0.69 83	0.70 110	0.98 277	0.78 110	0.72 189	0.43 120	0.80 220	0.39 128	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.16 116	0.18 151	0.15 78

DisPM	0.40 103	0.20 54	0.50 132	0.42 130	0.27 159	0.24 7	0.30 69	0.68 72	0.61 83	0.88 225	0.87 156	0.59 124	0.32 60	0.80 220	0.34 83	0.19 192	0.12 86	0.19 148	0.17 158	0.16 103	0.21 209

Patchmatch Stereo++	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.61 95	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98
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	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.31 88	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.59 79	0.38 120	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

ROB_FTStereo_v2	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.31 88	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.60 89	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

ROB_FTStereo	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.20 1	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.60 89	0.38 120	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

HUI-Stereo	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.22 11	0.63 43	0.40 29	0.64 95	0.73 86	0.58 115	0.38 90	0.53 54	0.38 120	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

iGMRVC	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.29 57	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.61 95	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

iRAFT	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.61 95	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

RAFT-IKP	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.27 42	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.61 95	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

CASnet	0.30 12	0.20 54	0.34 13	0.42 130	0.17 2	0.25 16	0.24 23	0.53 16	0.56 67	0.54 61	0.54 45	0.39 39	0.24 10	0.41 17	0.26 8	0.15 67	0.10 8	0.22 230	0.18 184	0.18 151	0.12 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SST-Stereo	0.41 117	0.20 54	0.48 115	0.43 167	0.25 101	0.25 16	0.21 5	0.68 72	0.50 60	1.08 313	0.79 114	0.71 174	0.42 117	0.81 224	0.38 120	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.16 116	0.19 185	0.15 78

MC-Stereo	0.29 9	0.18 14	0.35 19	0.40 87	0.21 25	0.26 18	0.26 40	0.53 16	0.40 29	0.38 18	0.61 62	0.41 44	0.31 54	0.57 70	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.12 2	0.12 10

NF-Stereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.42 130	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 100	0.72 118	0.66 103	0.77 102	0.57 100	0.31 54	0.69 170	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.27 271

OCTAStereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.42 130	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 100	0.72 118	0.66 103	0.77 102	0.58 115	0.31 54	0.69 170	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.27 271

RE-Stereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.42 130	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 100	0.72 118	0.66 103	0.77 102	0.57 100	0.31 54	0.70 177	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.27 271

TVStereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.42 130	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 100	0.72 118	0.66 103	0.77 102	0.57 100	0.31 54	0.70 177	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.27 271

DeepStereo_RVC	0.37 61	0.22 97	0.51 140	0.41 105	0.24 77	0.26 18	0.22 11	0.64 53	0.40 29	0.69 120	0.67 78	0.57 100	0.50 151	0.58 74	0.42 156	0.17 125	0.12 86	0.18 116	0.16 116	0.19 185	0.19 166

IRAFT_RVC	0.43 136	0.20 54	0.52 159	0.45 200	0.24 77	0.26 18	0.51 265	0.76 136	0.78 142	0.77 164	0.80 124	0.73 193	0.50 151	0.74 188	0.39 128	0.18 157	0.10 8	0.21 218	0.17 158	0.17 127	0.15 78

test croco	0.32 26	0.21 74	0.59 202	0.40 87	0.29 199	0.27 25	0.30 69	0.46 6	0.36 11	0.32 10	0.66 73	0.31 7	0.33 65	0.68 164	0.32 64	0.18 157	0.13 141	0.20 177	0.15 90	0.18 151	0.13 31

MIM_Stereo	0.39 89	0.18 14	0.59 202	0.38 45	0.25 101	0.27 25	0.24 23	0.72 110	0.56 67	0.72 134	1.00 212	0.62 135	0.29 41	0.67 156	0.39 128	0.13 9	0.14 172	0.17 85	0.16 116	0.14 36	0.12 10

AEACV	0.28 6	0.18 14	0.34 13	0.36 27	0.45 324	0.27 25	0.27 42	0.41 2	0.39 21	0.31 7	0.46 23	0.31 7	0.36 79	0.38 7	0.25 3	0.14 18	0.11 39	0.15 41	0.13 49	0.13 14	0.13 31

Selective-IGEV	0.25 1	0.18 14	0.37 27	0.37 35	0.20 18	0.27 25	0.25 30	0.59 29	0.25 1	0.27 2	0.26 1	0.34 22	0.18 1	0.62 117	0.23 1	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.11 3

CREStereo++_RVC	0.32 26	0.16 4	0.25 1	0.32 6	0.24 77	0.27 25	0.22 11	0.48 8	0.89 204	0.47 46	0.80 124	0.29 4	0.25 12	0.37 5	0.34 83	0.14 18	0.09 2	0.13 8	0.52 375	0.14 36	0.10 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
AFF-stereo	0.39 89	0.20 54	0.42 58	0.37 35	0.22 30	0.27 25	0.31 88	0.67 67	0.72 118	0.66 103	1.12 257	0.75 201	0.38 90	0.57 70	0.35 90	0.11 1	0.09 2	0.16 57	0.16 116	0.14 36	0.12 10

StereoIM	0.27 2	0.19 33	0.39 36	0.37 35	0.26 130	0.28 31	0.28 50	0.45 5	0.37 14	0.27 2	0.27 2	0.40 40	0.27 22	0.40 14	0.30 48	0.16 99	0.14 172	0.16 57	0.13 49	0.15 66	0.12 10

RAFT+CT+SA	0.40 103	0.24 139	0.40 45	0.53 302	0.27 159	0.28 31	0.45 236	0.79 149	0.81 162	0.51 52	0.90 164	0.42 46	0.39 103	0.81 224	0.33 74	0.15 67	0.11 39	0.18 116	0.18 184	0.15 66	0.15 78

test_5	0.44 142	0.25 167	0.48 115	0.53 302	0.28 180	0.28 31	0.42 219	0.77 141	0.87 190	0.63 85	0.91 170	0.73 193	0.53 160	0.82 229	0.36 99	0.14 18	0.11 39	0.18 116	0.18 184	0.18 151	0.16 98

PFNet+	0.41 117	0.20 54	0.53 166	0.40 87	0.25 101	0.28 31	0.22 11	0.66 56	0.76 137	0.85 205	0.79 114	0.63 139	0.34 71	0.75 193	0.37 107	0.20 211	0.14 172	0.23 244	0.20 227	0.17 127	0.21 209

MIF-Stereo (partial)	0.32 26	0.19 33	0.41 50	0.41 105	0.32 245	0.29 35	0.24 23	0.49 9	0.44 43	0.31 7	0.63 65	0.37 33	0.36 79	0.60 89	0.32 64	0.17 125	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.18 151	0.15 78

AAGNet	1.40 369	0.20 54	0.52 159	0.45 200	0.26 130	0.29 35	0.29 57	0.67 67	0.71 116	0.97 274	0.86 150	0.66 162	0.60 194	0.66 147	19.98 418	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.15 90	0.20 200	0.13 31

PSM-softLoss	0.40 103	0.21 74	0.53 166	0.42 130	0.26 130	0.29 35	0.34 117	0.70 93	0.49 57	0.63 85	0.82 132	0.59 124	0.33 65	0.75 193	0.43 158	0.20 211	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.17 127	0.22 224

KMStereo	0.40 103	0.21 74	0.53 166	0.42 130	0.26 130	0.29 35	0.34 117	0.70 93	0.49 57	0.63 85	0.82 132	0.59 124	0.33 65	0.75 193	0.43 158	0.20 211	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.17 127	0.22 224

IGEV_Zeroshot_test	0.36 43	0.19 33	0.71 252	0.41 105	0.29 199	0.30 39	0.25 30	0.86 166	0.40 29	0.64 95	0.57 53	0.56 97	0.25 12	0.56 66	0.29 37	0.15 67	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.14 36	0.14 49

MIF-Stereo	0.27 2	0.18 14	0.40 45	0.40 87	0.28 180	0.30 39	0.28 50	0.40 1	0.33 4	0.30 6	0.46 23	0.27 2	0.25 12	0.48 41	0.35 90	0.17 125	0.13 141	0.14 13	0.12 26	0.14 36	0.13 31

DCANet-4	0.38 77	0.22 97	0.58 194	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.69 83	0.97 245	0.70 124	0.79 114	0.40 40	0.46 138	0.46 29	0.37 107	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

fff	0.39 89	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.73 123	1.08 289	0.70 124	0.79 114	0.44 55	0.62 200	0.47 34	0.37 107	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

ADStereo(finetuned)	0.39 89	0.18 14	0.58 194	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.72 110	0.96 240	0.72 134	0.77 102	0.45 62	0.68 237	0.46 29	0.36 99	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.15 78

IGEV-Stereo	0.30 12	0.22 97	0.41 50	0.38 45	0.26 130	0.30 39	0.35 139	0.68 72	0.36 11	0.40 29	0.33 10	0.32 14	0.28 27	0.62 117	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 153	0.22 97	0.53 166	0.43 167	0.30 218	0.30 39	0.53 274	0.66 56	0.71 116	0.62 78	0.89 162	1.01 276	0.67 229	0.76 201	0.67 246	0.13 9	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.15 66	0.17 135

TRStereo	0.39 89	0.32 253	0.64 221	0.49 258	0.41 300	0.30 39	0.30 69	0.97 203	0.63 84	0.53 60	0.43 19	0.52 83	0.26 17	0.77 208	0.29 37	0.18 157	0.12 86	0.19 148	0.19 208	0.13 14	0.13 31

AnonymousM	0.42 124	0.86 369	0.31 10	0.35 12	0.23 56	0.30 39	0.37 158	0.56 24	0.44 43	0.72 134	0.50 32	0.47 69	0.29 41	0.42 18	0.35 90	0.16 99	0.12 86	1.51 387	0.32 331	0.12 2	0.11 3

DCANet	0.38 77	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.72 110	0.96 240	0.72 134	0.77 102	0.45 62	0.56 175	0.47 34	0.36 99	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.15 78

csc	0.39 89	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.73 123	1.08 289	0.70 124	0.79 114	0.44 55	0.62 200	0.47 34	0.37 107	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

cscssc	0.39 89	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.73 123	1.08 289	0.70 124	0.79 114	0.44 55	0.62 200	0.47 34	0.37 107	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

ff7	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 130	0.31 51	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 7	0.28 27	0.61 95	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

ffff	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 130	0.31 51	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 7	0.28 27	0.61 95	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

11t	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 130	0.31 51	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 7	0.28 27	0.61 95	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

anonymousdsp	0.30 12	0.22 97	0.41 50	0.38 45	0.26 130	0.31 51	0.35 139	0.68 72	0.36 11	0.40 29	0.33 10	0.32 14	0.28 27	0.62 117	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

RCA-Stereo	0.36 43	0.18 14	0.37 27	0.38 45	0.23 56	0.31 51	0.33 109	0.70 93	1.25 327	0.45 40	0.65 70	0.46 65	0.43 120	0.40 14	0.29 37	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.12 2	0.12 10

ccc-4	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 130	0.31 51	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 7	0.28 27	0.61 95	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

GLC_STEREO	0.30 12	0.20 54	0.28 8	0.44 188	0.19 8	0.31 51	0.25 30	0.49 9	0.43 41	0.37 17	0.47 27	0.40 40	0.23 7	0.51 51	0.37 107	0.15 67	0.18 247	0.19 148	0.16 116	0.16 103	0.14 49

iRaftStereo_RVC	0.33 30	0.20 54	0.40 45	0.40 87	0.23 56	0.31 51	0.29 57	0.70 93	0.55 66	0.49 49	0.66 73	0.37 33	0.23 7	0.47 34	0.33 74	0.14 18	0.11 39	0.19 148	0.17 158	0.16 103	0.13 31

raftrobust	0.35 37	0.20 54	0.39 36	0.43 167	0.29 199	0.31 51	0.25 30	0.73 123	0.66 96	0.59 70	0.56 52	0.44 55	0.45 132	0.55 62	0.31 58	0.16 99	0.12 86	0.14 13	0.12 26	0.12 2	0.14 49

MSKI-zero shot	0.33 30	0.19 33	0.36 25	0.41 105	0.22 30	0.32 60	0.22 11	0.65 54	0.45 47	0.52 54	0.64 68	0.60 127	0.19 3	0.78 216	0.27 23	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.10 10	0.13 14	0.13 31

4D-IteraStereo	0.33 30	0.19 33	0.43 74	0.40 87	0.24 77	0.32 60	0.27 42	0.59 29	0.72 118	0.66 103	0.53 42	0.42 46	0.22 6	0.46 29	0.30 48	0.14 18	0.09 2	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.12 10

LoS	0.30 12	0.16 4	0.32 12	0.30 3	0.19 8	0.32 60	0.29 57	0.54 18	0.73 127	0.35 15	0.52 40	0.42 46	0.29 41	0.48 41	0.29 37	0.15 67	0.11 39	0.13 8	0.09 4	0.12 2	0.12 10

RAFT-345	0.41 117	0.19 33	0.42 58	0.39 61	0.23 56	0.32 60	0.25 30	0.62 37	0.56 67	0.74 148	1.77 352	0.44 55	0.35 74	0.67 156	0.37 107	0.14 18	0.11 39	0.18 116	0.14 69	0.14 36	0.13 31

cross-raft	0.34 35	0.20 54	0.38 33	0.45 200	0.24 77	0.32 60	0.35 139	0.77 141	0.42 38	0.62 78	0.77 102	0.58 115	0.27 22	0.46 29	0.31 58	0.12 4	0.10 8	0.15 41	0.13 49	0.15 66	0.12 10

rafts_anoy	0.38 77	0.22 97	0.38 33	0.43 167	0.28 180	0.32 60	0.32 100	0.70 93	0.91 214	0.59 70	0.66 73	0.45 62	0.33 65	0.49 47	0.41 153	0.16 99	0.12 86	0.21 218	0.23 271	0.18 151	0.16 98

ProNet	0.30 12	0.22 97	0.41 50	0.36 27	0.25 101	0.33 66	0.42 219	0.62 37	0.41 34	0.33 11	0.31 6	0.32 14	0.28 27	0.60 89	0.28 29	0.13 9	0.11 39	0.16 57	0.13 49	0.13 14	0.14 49

iRaft-Stereo_20w	0.42 124	0.20 54	0.63 217	0.39 61	0.27 159	0.33 66	0.25 30	1.76 377	0.37 14	0.73 141	0.53 42	0.63 139	0.42 117	0.86 239	0.29 37	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.13 49	0.15 66	0.15 78

HHNet	0.42 124	0.19 33	0.43 74	0.35 12	0.38 283	0.33 66	0.33 109	0.71 100	0.78 142	0.87 217	1.30 302	0.52 83	0.36 79	0.53 54	0.37 107	0.16 99	0.11 39	0.19 148	0.15 90	0.15 66	0.25 258

NRIStereo	0.37 61	0.21 74	0.49 123	0.42 130	0.23 56	0.33 66	0.25 30	0.68 72	0.59 74	0.65 99	0.63 65	0.55 91	0.37 83	0.67 156	0.40 148	0.16 99	0.12 86	0.18 116	0.15 90	0.17 127	0.15 78

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 61	0.18 14	0.45 84	0.36 27	0.19 8	0.33 66	0.28 50	0.67 67	0.77 139	0.72 134	0.99 208	0.56 97	0.39 103	0.44 22	0.31 58	0.11 1	0.09 2	0.15 41	0.14 69	0.13 14	0.11 3

EAI-Stereo	0.36 43	0.21 74	0.46 91	0.40 87	0.22 30	0.33 66	0.36 146	1.22 286	0.32 3	0.52 54	0.75 99	0.35 26	0.28 27	0.65 139	0.30 48	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.14 69	0.14 36	0.13 31

RAFT_CTSACE	0.46 153	0.20 54	0.48 115	0.46 223	0.27 159	0.34 72	0.39 184	0.62 37	0.74 132	0.78 175	1.44 325	0.86 235	0.38 90	1.09 302	0.27 23	0.13 9	0.13 141	0.18 116	0.16 116	0.16 103	0.12 10

Gwc-CoAtRS	0.35 37	0.18 14	0.46 91	0.39 61	0.23 56	0.34 72	0.22 11	0.74 129	0.77 139	0.62 78	0.60 59	0.58 115	0.29 41	0.47 34	0.29 37	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.12 26	0.13 14	0.13 31

TestStereo1	0.44 142	0.24 139	0.45 84	0.52 295	0.25 101	0.35 74	0.40 194	0.81 153	0.94 229	0.70 124	0.96 189	0.48 72	0.45 132	0.94 263	0.33 74	0.16 99	0.13 141	0.18 116	0.16 116	0.15 66	0.14 49

SA-5K	0.44 142	0.24 139	0.45 84	0.52 295	0.25 101	0.35 74	0.40 194	0.81 153	0.94 229	0.70 124	0.96 189	0.48 72	0.45 132	0.94 263	0.33 74	0.16 99	0.13 141	0.18 116	0.16 116	0.15 66	0.14 49

test_xeample3	0.31 23	0.23 120	0.56 185	0.36 27	0.26 130	0.35 74	0.32 100	0.60 31	0.38 17	0.44 39	0.32 9	0.33 19	0.28 27	0.66 147	0.27 23	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.12 26	0.14 36	0.14 49

CFNet-RSSM	0.35 37	0.18 14	0.47 102	0.39 61	0.22 30	0.35 74	0.23 20	0.78 144	0.86 186	0.67 110	0.54 45	0.56 97	0.28 27	0.49 47	0.28 29	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.13 14	0.12 10

HH	0.37 61	0.22 97	0.49 123	0.41 105	0.26 130	0.36 78	0.30 69	0.87 167	0.41 34	0.45 40	0.59 57	0.78 214	0.43 120	0.77 208	0.26 8	0.15 67	0.11 39	0.15 41	0.14 69	0.14 36	0.14 49

HanStereo	0.37 61	0.22 97	0.49 123	0.41 105	0.26 130	0.36 78	0.30 69	0.87 167	0.41 34	0.45 40	0.59 57	0.78 214	0.43 120	0.77 208	0.26 8	0.15 67	0.11 39	0.15 41	0.14 69	0.14 36	0.14 49

LL-Strereo2	0.36 43	0.25 167	0.52 159	0.43 167	0.27 159	0.36 78	0.27 42	0.70 93	0.46 52	0.55 62	0.53 42	0.65 150	0.24 10	0.69 170	0.32 64	0.14 18	0.13 141	0.23 244	0.20 227	0.19 185	0.14 49

CES	0.29 9	0.15 2	0.25 1	0.31 4	0.71 369	0.36 78	0.27 42	0.51 12	0.47 54	0.34 13	0.48 28	0.27 2	0.23 7	0.40 14	0.24 2	0.13 9	0.11 39	0.12 2	0.08 1	0.13 14	0.32 299

TransformOpticalFlow	0.46 153	0.21 74	0.49 123	0.42 130	0.24 77	0.36 78	0.46 239	1.04 223	0.84 176	0.67 110	1.14 265	0.73 193	0.56 175	0.78 216	0.33 74	0.15 67	0.10 8	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.15 78

OMP-Stereo	0.43 136	0.23 120	0.50 132	0.53 302	0.25 101	0.36 78	0.24 23	0.73 123	0.81 162	0.78 175	0.64 68	0.88 242	0.41 112	0.95 268	0.36 99	0.15 67	0.12 86	0.20 177	0.15 90	0.16 103	0.13 31

RALCasStereoNet	0.37 61	0.23 120	0.41 50	0.44 188	0.28 180	0.36 78	0.38 171	0.66 56	0.67 102	0.51 52	0.74 97	0.51 80	0.29 41	0.64 133	0.38 120	0.17 125	0.14 172	0.15 41	0.13 49	0.17 127	0.17 135

RALAANet	0.40 103	0.24 139	0.56 185	0.43 167	0.30 218	0.36 78	0.25 30	0.89 173	0.69 108	0.69 120	0.65 70	0.61 129	0.30 51	0.63 126	0.35 90	0.16 99	0.13 141	0.18 116	0.15 90	0.21 209	0.14 49

whm_eth	0.49 180	0.32 253	0.79 275	0.47 241	0.38 283	0.37 86	0.37 158	0.83 159	0.83 175	0.82 184	1.73 350	0.36 32	0.39 103	0.61 95	0.38 120	0.19 192	0.17 238	0.20 177	0.20 227	0.20 200	0.25 258

StereoVision	0.43 136	0.29 230	0.54 178	0.50 269	0.28 180	0.37 86	0.38 171	0.75 134	0.63 84	0.46 44	1.11 255	0.53 87	0.38 90	0.57 70	0.34 83	0.21 226	0.24 302	0.25 268	0.24 285	0.26 264	0.17 135

EKT-Stereo	0.36 43	0.24 139	0.44 79	0.44 188	0.30 218	0.37 86	0.30 69	0.72 110	0.68 103	0.47 46	0.63 65	0.49 76	0.28 27	0.59 79	0.34 83	0.19 192	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.16 103	0.18 157

EGLCR-Stereo	0.27 2	0.17 8	0.36 25	0.35 12	0.21 25	0.37 86	0.20 1	0.58 27	0.37 14	0.29 4	0.28 4	0.42 46	0.18 1	0.47 34	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.16 57	0.14 69	0.13 14	0.12 10

ASMatch	0.48 171	0.20 54	0.47 102	0.39 61	0.28 180	0.37 86	0.26 40	0.76 136	0.72 118	0.77 164	2.29 367	0.61 129	0.51 156	0.64 133	0.39 128	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.22 224

IGEVStereo-DCA	0.30 12	0.24 139	0.42 58	0.36 27	0.27 159	0.38 91	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.31 6	0.35 26	0.27 22	0.62 117	0.25 3	0.16 99	0.12 86	0.16 57	0.12 26	0.14 36	0.16 98

rrr	0.31 23	0.24 139	0.56 185	0.36 27	0.27 159	0.38 91	0.31 88	0.56 24	0.44 43	0.39 21	0.31 6	0.35 26	0.27 22	0.62 117	0.25 3	0.16 99	0.12 86	0.16 57	0.13 49	0.14 36	0.14 49

knoymous	0.37 61	0.22 97	0.34 13	0.32 6	0.22 30	0.38 91	0.29 57	0.63 43	0.65 93	0.69 120	0.69 80	0.60 127	0.40 108	0.61 95	0.36 99	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.12 26	0.18 151	0.19 166

XX-TBD	0.32 26	0.53 325	0.26 4	0.53 302	0.21 25	0.38 91	0.24 23	0.41 2	0.77 139	0.55 62	0.70 82	0.31 7	0.26 17	0.33 3	0.28 29	0.16 99	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.11 3

CREStereo	0.28 6	0.16 4	0.25 1	0.28 1	0.17 2	0.38 91	0.25 30	0.52 13	0.76 137	0.43 37	0.51 37	0.32 14	0.28 27	0.39 8	0.27 23	0.16 99	0.11 39	0.12 2	0.09 4	0.12 2	0.12 10
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LL-Strereo	0.58 251	0.29 230	0.83 286	0.48 249	0.35 271	0.39 96	0.48 249	1.04 223	0.99 252	0.87 217	0.79 114	1.08 296	1.15 345	1.35 339	0.51 197	0.18 157	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.17 127	0.21 209

CrosDoStereo	0.51 201	0.19 33	0.46 91	0.39 61	0.24 77	0.39 96	1.14 369	0.69 83	0.87 190	0.94 254	1.36 310	0.62 135	0.75 265	0.68 164	0.46 174	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.18 184	0.14 36	0.16 98

FTStereo	0.56 236	0.21 74	0.39 36	0.42 130	0.25 101	0.39 96	0.73 330	0.69 83	0.45 47	1.09 317	3.23 387	0.69 171	0.71 249	0.55 62	0.34 83	0.15 67	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.15 66	0.32 299

DeepStereo_LL	0.51 201	0.19 33	0.46 91	0.39 61	0.24 77	0.39 96	1.14 369	0.69 83	0.87 190	0.94 254	1.36 310	0.62 135	0.75 265	0.68 164	0.46 174	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.18 184	0.14 36	0.16 98

XX-Stereo	0.38 77	0.18 14	0.52 159	0.58 328	0.38 283	0.39 96	0.20 1	0.62 37	0.31 2	0.47 46	1.29 300	0.72 189	0.25 12	0.59 79	0.28 29	0.16 99	0.11 39	0.17 85	0.16 116	0.14 36	0.11 3

MyStereo07	0.33 30	0.23 120	0.37 27	0.43 167	0.29 199	0.40 101	0.48 249	0.78 144	0.38 17	0.38 18	0.34 16	0.32 14	0.30 51	0.63 126	0.28 29	0.14 18	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.18 151	0.17 135

MyStereo04	0.45 148	0.23 120	0.52 159	0.43 167	0.29 199	0.40 101	0.48 249	1.02 217	1.12 297	0.62 78	0.58 55	0.55 91	0.56 175	0.77 208	0.45 170	0.14 18	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.18 151	0.17 135

raft_robust	0.41 117	0.24 139	0.39 36	0.43 167	0.22 30	0.40 101	0.33 109	0.80 151	0.98 249	0.80 179	0.88 159	0.41 44	0.32 60	0.89 248	0.30 48	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.18 184	0.15 66	0.13 31

GMOStereo	0.38 77	0.19 33	0.42 58	0.43 167	0.24 77	0.40 101	0.39 184	0.55 19	0.64 88	0.89 232	0.84 139	0.65 150	0.37 83	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.15 66	0.12 10

error version	0.38 77	0.19 33	0.42 58	0.43 167	0.24 77	0.40 101	0.39 184	0.55 19	0.64 88	0.89 232	0.84 139	0.65 150	0.37 83	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.15 66	0.12 10

test-v	0.38 77	0.19 33	0.42 58	0.43 167	0.24 77	0.40 101	0.39 184	0.55 19	0.64 88	0.89 232	0.84 139	0.65 150	0.37 83	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.15 66	0.12 10

CRE-IMP	0.37 61	0.23 120	0.53 166	0.42 130	0.24 77	0.40 101	0.21 5	0.61 35	0.45 47	0.65 99	0.73 86	0.53 87	0.37 83	0.63 126	0.40 148	0.18 157	0.11 39	0.19 148	0.16 116	0.21 209	0.19 166

test-2	0.38 77	0.19 33	0.42 58	0.43 167	0.24 77	0.40 101	0.39 184	0.55 19	0.64 88	0.89 232	0.84 139	0.65 150	0.37 83	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.15 66	0.12 10

Prome-Stereo	0.46 153	0.20 54	0.37 27	0.45 200	0.26 130	0.40 101	0.42 219	0.69 83	0.49 57	0.96 271	1.84 355	0.58 115	0.64 212	0.63 126	0.32 64	0.15 67	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.17 127	0.30 289

UDGNet	0.50 191	0.82 364	0.56 185	0.51 281	0.32 245	0.41 110	0.34 117	0.71 100	0.93 222	0.65 99	0.60 59	0.58 115	0.44 125	0.65 139	0.43 158	0.33 326	0.15 191	0.67 375	0.20 227	0.49 351	0.23 243

GwcNet-ADL	0.45 148	0.24 139	0.51 140	0.46 223	0.30 218	0.41 110	0.40 194	0.95 197	0.98 249	0.73 141	0.78 110	0.61 129	0.41 112	0.67 156	0.55 215	0.20 211	0.14 172	0.15 41	0.14 69	0.19 185	0.22 224

TestStereo	0.39 89	0.32 253	0.42 58	0.45 200	0.20 18	0.41 110	0.38 171	0.69 83	0.66 96	0.56 64	0.78 110	0.48 72	0.43 120	0.59 79	0.37 107	0.18 157	0.13 141	0.20 177	0.15 90	0.23 241	0.14 49

sAnonymous2	0.42 124	0.41 298	0.96 312	0.48 249	0.37 278	0.41 110	0.48 249	0.60 31	0.52 62	0.39 21	0.48 28	0.35 26	0.44 125	0.44 22	0.30 48	0.19 192	0.14 172	0.19 148	0.17 158	0.55 363	0.43 344

CroCo_RVC	0.42 124	0.41 298	0.96 312	0.48 249	0.37 278	0.41 110	0.48 249	0.60 31	0.52 62	0.39 21	0.48 28	0.35 26	0.44 125	0.44 22	0.30 48	0.19 192	0.14 172	0.19 148	0.17 158	0.55 363	0.43 344

R-Stereo Train	0.40 103	0.19 33	0.47 102	0.43 167	0.27 159	0.41 110	0.31 88	0.74 129	0.38 17	0.90 239	1.28 296	0.58 115	0.35 74	0.43 20	0.35 90	0.15 67	0.13 141	0.14 13	0.12 26	0.14 36	0.14 49

RAFT-Stereo	0.40 103	0.19 33	0.47 102	0.43 167	0.27 159	0.41 110	0.31 88	0.74 129	0.38 17	0.90 239	1.28 296	0.58 115	0.35 74	0.43 20	0.35 90	0.15 67	0.13 141	0.14 13	0.12 26	0.14 36	0.14 49
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
test-3	0.35 37	0.17 8	0.48 115	0.40 87	0.22 30	0.42 117	0.22 11	0.66 56	0.80 153	0.72 134	0.45 21	0.63 139	0.29 41	0.45 25	0.32 64	0.13 9	0.09 2	0.17 85	0.13 49	0.13 14	0.11 3

test_1	0.35 37	0.17 8	0.48 115	0.40 87	0.22 30	0.42 117	0.22 11	0.66 56	0.80 153	0.70 124	0.45 21	0.63 139	0.29 41	0.45 25	0.32 64	0.13 9	0.09 2	0.17 85	0.13 49	0.13 14	0.11 3

PFNet	0.43 136	0.19 33	0.61 208	0.44 188	0.24 77	0.42 117	0.31 88	0.76 136	0.81 162	1.01 285	0.74 97	0.67 166	0.41 112	0.75 193	0.39 128	0.16 99	0.10 8	0.20 177	0.15 90	0.16 103	0.14 49

sCroCo_RVC	0.36 43	0.29 230	0.73 262	0.52 295	0.39 292	0.42 117	0.31 88	0.52 13	0.46 52	0.31 7	0.48 28	0.38 36	0.32 60	0.46 29	0.33 74	0.22 242	0.23 294	0.19 148	0.19 208	0.21 209	0.22 224

MyStereo06	0.40 103	0.22 97	0.65 226	0.42 130	0.29 199	0.43 121	0.48 249	1.05 229	0.43 41	0.64 95	0.54 45	0.78 214	0.27 22	0.53 54	0.31 58	0.14 18	0.13 141	0.18 116	0.17 158	0.17 127	0.17 135

MyStereo05	0.46 153	0.22 97	0.51 140	0.42 130	0.29 199	0.43 121	0.48 249	0.96 201	1.12 297	0.77 164	0.62 64	0.51 80	0.57 184	0.79 218	0.43 158	0.14 18	0.13 141	0.18 116	0.17 158	0.17 127	0.17 135

LoS_RVC	0.28 6	0.17 8	0.29 9	0.33 8	0.32 245	0.43 121	0.34 117	0.42 4	0.34 5	0.33 11	0.51 37	0.29 4	0.38 90	0.37 5	0.28 29	0.11 1	0.10 8	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 263

IIG-Stereo	0.45 148	0.22 97	0.48 115	0.51 281	0.26 130	0.43 121	0.21 5	0.73 123	0.80 153	0.84 195	0.95 185	0.82 228	0.46 138	0.95 268	0.37 107	0.16 99	0.12 86	0.19 148	0.15 90	0.15 66	0.12 10

KYRaft	0.48 171	0.21 74	0.41 50	0.45 200	0.23 56	0.43 121	0.36 146	0.68 72	0.45 47	0.94 254	1.72 349	0.78 214	0.40 108	0.65 139	0.32 64	0.16 99	0.11 39	0.18 116	0.22 262	0.17 127	0.76 378

DN-CSS_ROB	0.45 148	0.27 207	0.74 266	0.41 105	0.29 199	0.43 121	0.29 57	0.80 151	0.78 142	0.73 141	1.08 249	0.48 72	0.45 132	0.81 224	0.40 148	0.15 67	0.12 86	0.21 218	0.19 208	0.18 151	0.17 135

test-1	0.37 61	0.20 54	0.76 269	0.47 241	0.27 159	0.44 127	0.36 146	0.63 43	0.65 93	0.49 49	0.67 78	0.54 89	0.35 74	0.42 18	0.30 48	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.15 66	0.18 157

raft+_RVC	0.38 77	0.20 54	0.38 33	0.39 61	0.27 159	0.44 127	0.35 139	0.81 153	0.90 208	0.52 54	0.78 110	0.50 77	0.29 41	0.56 66	0.41 153	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.13 31

PMTNet	0.33 30	0.17 8	0.26 4	0.29 2	0.18 5	0.44 127	0.22 11	0.57 26	0.66 96	0.46 44	0.54 45	0.38 36	0.34 71	0.50 49	0.25 3	0.75 378	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.12 10

DCRE	0.38 77	0.19 33	0.47 102	0.45 200	0.33 256	0.45 130	0.40 194	0.66 56	0.53 65	0.49 49	0.95 185	0.57 100	0.39 103	0.53 54	0.32 64	0.14 18	0.13 141	0.15 41	0.14 69	0.14 36	0.15 78

CAS	0.37 61	0.13 1	0.27 7	1.34 388	0.31 228	0.46 131	0.38 171	0.50 11	0.48 56	0.35 15	0.52 40	0.24 1	0.19 3	0.30 1	0.28 29	1.03 389	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 2	0.28 280

SA	0.45 148	0.26 195	0.50 132	0.47 241	0.24 77	0.46 131	0.36 146	0.79 149	1.00 256	0.61 76	1.04 232	0.50 77	0.50 151	0.98 280	0.33 74	0.16 99	0.13 141	0.21 218	0.19 208	0.15 66	0.14 49

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 35	0.28 220	0.48 115	0.37 35	0.25 101	0.47 133	0.30 69	0.60 31	0.92 220	0.43 37	0.37 17	0.30 6	0.29 41	0.50 49	0.30 48	0.17 125	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.18 151	0.16 98

qqq	0.42 124	0.28 220	0.50 132	0.37 35	0.22 30	0.47 133	0.39 184	0.91 179	0.59 74	0.57 66	0.71 83	0.65 150	0.56 175	0.59 79	0.48 186	0.17 125	0.17 238	0.20 177	0.19 208	0.18 151	0.19 166

test_3	0.37 61	0.19 33	0.50 132	0.45 200	0.24 77	0.47 133	0.36 146	0.69 83	0.84 176	0.66 103	0.46 23	0.68 169	0.25 12	0.45 25	0.32 64	0.12 4	0.10 8	0.18 116	0.16 116	0.15 66	0.12 10

LCNet	0.42 124	0.21 74	0.34 13	0.44 188	0.24 77	0.47 133	0.28 50	0.69 83	0.57 71	0.72 134	1.03 229	0.66 162	0.58 187	0.60 89	0.35 90	0.15 67	0.10 8	0.19 148	0.19 208	0.22 227	0.37 322

GMStereo	0.40 103	0.38 282	0.61 208	0.41 105	0.27 159	0.47 133	0.35 139	0.62 37	1.04 271	0.57 66	0.54 45	0.38 36	0.36 79	0.56 66	0.41 153	0.20 211	0.13 141	0.16 57	0.17 158	0.24 249	0.20 193
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
anonymousdsp2	0.37 61	0.21 74	0.49 123	0.38 45	0.24 77	0.48 138	0.31 88	0.91 179	0.68 103	0.57 66	0.51 37	0.51 80	0.34 71	0.59 79	0.33 74	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.10 10	0.16 103	0.16 98

AE-Stereo	0.36 43	0.21 74	0.47 102	0.49 258	0.31 228	0.50 139	0.34 117	0.72 110	0.73 127	0.34 13	0.55 50	0.52 83	0.28 27	0.48 41	0.31 58	0.13 9	0.13 141	0.18 116	0.16 116	0.15 66	0.14 49

RAFT-Test	0.35 37	0.19 33	0.42 58	0.39 61	0.24 77	0.50 139	0.23 20	0.74 129	0.44 43	0.62 78	0.85 146	0.64 146	0.28 27	0.48 41	0.30 48	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.13 31

ACRE	0.42 124	0.23 120	0.73 262	0.45 200	0.33 256	0.50 139	0.33 109	0.68 72	0.70 110	0.82 184	0.92 176	0.46 65	0.32 60	0.53 54	0.52 201	0.17 125	0.12 86	0.15 41	0.14 69	0.13 14	0.16 98

GMM-Stereo	0.44 142	0.20 54	0.39 36	0.42 130	0.25 101	0.50 139	0.44 232	0.72 110	0.57 71	0.77 164	1.37 313	0.76 207	0.38 90	0.62 117	0.34 83	0.15 67	0.10 8	0.20 177	0.19 208	0.17 127	0.28 280

DeepPruner_ROB	0.55 227	0.37 278	0.67 232	0.42 130	0.31 228	0.50 139	0.43 226	1.22 286	0.73 127	0.86 215	1.05 235	0.85 231	0.58 187	0.90 253	0.56 217	0.29 303	0.23 294	0.22 230	0.22 262	0.26 264	0.26 263

Any-RAFT	0.36 43	0.17 8	0.31 10	0.35 12	0.21 25	0.51 144	0.21 5	0.93 189	0.75 134	0.56 64	0.73 86	0.66 162	0.29 41	0.48 41	0.25 3	0.15 67	0.10 8	0.13 8	0.10 10	0.13 14	0.13 31

CIPLG	0.42 124	0.23 120	0.71 252	0.45 200	0.33 256	0.51 144	0.33 109	0.68 72	0.68 103	0.84 195	0.96 189	0.47 69	0.33 65	0.56 66	0.52 201	0.17 125	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.13 14	0.16 98

dd	0.44 142	0.40 294	0.62 213	0.44 188	0.26 130	0.51 144	0.38 171	0.72 110	1.07 284	0.60 72	0.66 73	0.43 52	0.40 108	0.68 164	0.53 210	0.24 262	0.15 191	0.21 218	0.16 116	0.24 249	0.19 166

IPLGR_C	0.42 124	0.23 120	0.71 252	0.46 223	0.33 256	0.51 144	0.34 117	0.69 83	0.69 108	0.84 195	0.92 176	0.46 65	0.33 65	0.53 54	0.53 210	0.17 125	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.13 14	0.16 98

IPLGR	0.40 103	0.22 97	0.70 249	0.40 87	0.22 30	0.51 144	0.29 57	0.78 144	0.78 142	0.80 179	0.77 102	0.44 55	0.41 112	0.48 41	0.40 148	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.16 103	0.14 49

GrayStereo	0.49 180	0.20 54	0.44 79	0.47 241	0.29 199	0.51 144	0.62 305	0.71 100	0.66 96	1.04 298	1.46 329	0.77 212	0.73 260	0.58 74	0.35 90	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.17 158	0.15 66	0.30 289

PSMNet-RSSM	0.50 191	0.24 139	0.41 50	0.43 167	0.26 130	0.51 144	0.40 194	1.16 263	0.79 148	0.75 151	1.07 243	0.87 239	0.69 239	0.66 147	0.52 201	0.24 262	0.16 212	0.23 244	0.26 304	0.20 200	0.20 193

tt1	0.37 61	0.25 167	0.35 19	0.43 167	0.23 56	0.52 151	0.37 158	0.72 110	1.13 303	0.42 32	0.46 23	0.35 26	0.44 125	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.16 103	0.17 135

HCRNet	0.46 153	0.35 268	0.45 84	0.54 311	0.26 130	0.52 151	0.29 57	0.87 167	0.64 88	0.75 151	0.82 132	0.76 207	0.53 160	0.70 177	0.38 120	0.24 262	0.16 212	0.24 257	0.20 227	0.21 209	0.20 193

111	0.42 124	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.52 151	0.28 50	0.76 136	1.16 312	0.52 54	0.92 176	0.65 150	0.51 156	0.65 139	0.37 107	0.15 67	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.13 14	0.16 98

ACVNet-DCA	0.36 43	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.91 179	0.59 74	0.42 32	0.50 32	0.34 22	0.47 142	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.18 151	0.19 166

xx1	0.40 103	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.71 100	1.17 315	0.42 32	0.50 32	0.65 150	0.56 175	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.19 208	0.18 151	0.19 166

1test111	0.37 61	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.91 179	0.59 74	0.42 32	0.50 32	0.34 22	0.47 142	0.59 79	0.48 186	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.18 151	0.19 166

cc1	0.38 77	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.71 100	1.17 315	0.42 32	0.50 32	0.34 22	0.47 142	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.16 103	0.17 135

MIPNet	0.39 89	0.22 97	0.66 228	0.40 87	0.25 101	0.53 154	0.29 57	0.78 144	0.74 132	0.68 117	0.60 59	0.40 40	0.48 145	0.45 25	0.39 128	0.14 18	0.11 39	0.16 57	0.13 49	0.14 36	0.14 49

DMCA	0.47 162	0.27 207	0.59 202	0.39 61	0.29 199	0.53 154	0.34 117	0.98 205	0.70 110	0.78 175	0.83 137	0.79 220	0.55 167	0.54 61	0.57 221	0.21 226	0.16 212	0.21 218	0.16 116	0.19 185	0.22 224

x	0.41 117	0.25 167	0.46 91	0.36 27	0.24 77	0.54 160	0.31 88	0.94 194	0.58 73	0.60 72	0.72 84	0.61 129	0.53 160	0.52 52	0.50 195	0.18 157	0.16 212	0.17 85	0.16 116	0.17 127	0.18 157

IPLG	0.40 103	0.21 74	0.64 221	0.41 105	0.25 101	0.54 160	0.27 42	0.77 141	0.68 103	0.85 205	0.82 132	0.33 19	0.32 60	0.64 133	0.49 193	0.13 9	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.14 36	0.14 49

GANet-ADL	0.44 142	0.27 207	0.48 115	0.44 188	0.30 218	0.54 160	0.36 146	0.94 194	0.88 200	0.64 95	0.72 84	0.68 169	0.44 125	0.55 62	0.44 165	0.22 242	0.15 191	0.15 41	0.13 49	0.18 151	0.21 209

STrans-v2	0.47 162	0.21 74	0.49 123	0.41 105	0.25 101	0.54 160	0.49 259	1.16 263	0.82 170	0.67 110	1.05 235	0.71 174	0.67 229	0.74 188	0.34 83	0.15 67	0.11 39	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.14 49

FENet	0.43 136	0.23 120	0.40 45	0.40 87	0.24 77	0.54 160	0.33 109	0.83 159	0.72 118	0.74 148	0.73 86	0.63 139	0.56 175	0.65 139	0.45 170	0.19 192	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.18 151	0.20 193

MyStereo8	0.42 124	0.21 74	0.64 221	0.43 167	0.29 199	0.55 165	0.28 50	0.72 110	0.50 60	0.73 141	1.01 216	0.57 100	0.44 125	0.52 52	0.52 201	0.15 67	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.19 185	0.21 209

AACVNet	0.52 211	0.25 167	0.56 185	0.48 249	0.29 199	0.55 165	0.38 171	0.96 201	0.59 74	0.83 189	1.03 229	1.03 280	0.77 278	0.91 255	0.58 226	0.22 242	0.18 247	0.24 257	0.18 184	0.24 249	0.22 224

RAFT	0.46 153	0.23 120	0.52 159	0.48 249	0.27 159	0.55 165	0.47 244	0.68 72	0.60 81	0.83 189	0.82 132	1.00 272	0.56 175	0.76 201	0.37 107	0.18 157	0.16 212	0.22 230	0.20 227	0.16 103	0.14 49

TANstereo	0.31 23	0.16 4	0.34 13	0.31 4	0.17 2	0.55 165	0.23 20	0.46 6	0.56 67	0.60 72	0.69 80	0.37 33	0.26 17	0.36 4	0.28 29	0.16 99	0.16 212	0.13 8	0.10 10	0.14 36	0.15 78

FADNet_RVC	0.58 251	0.39 286	1.26 337	0.45 200	0.32 245	0.55 165	0.34 117	1.12 250	0.90 208	0.68 117	0.90 164	0.61 129	0.71 249	1.03 295	0.80 272	0.21 226	0.18 247	0.27 290	0.23 271	0.33 303	0.30 289

DualNet	0.53 217	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	0.72 110	1.13 303	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	0.61 95	1.46 350	0.17 125	0.11 39	0.25 268	0.21 244	0.16 103	0.17 135

ffm	0.47 162	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	0.72 110	1.13 303	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.25 268	0.21 244	0.16 103	0.17 135

ff1	0.56 236	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	0.72 110	1.13 303	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	1.25 321	1.46 350	0.17 125	0.11 39	0.25 268	0.21 244	0.16 103	0.17 135

mmx	0.59 255	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	1.24 290	1.06 277	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	1.25 321	1.46 350	0.21 226	0.16 212	0.25 268	0.21 244	0.24 249	0.22 224

xxx	0.59 255	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	1.24 290	1.06 277	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	1.25 321	1.46 350	0.21 226	0.16 212	0.25 268	0.21 244	0.24 249	0.22 224

PSM-AAD	0.48 171	0.21 74	0.39 36	0.44 188	0.23 56	0.56 170	0.47 244	0.67 67	0.73 127	1.08 313	1.12 257	0.58 115	0.87 304	0.63 126	0.33 74	0.15 67	0.11 39	0.25 268	0.26 304	0.18 151	0.42 340

RAFT-RH_RVC	0.57 240	0.18 14	0.44 79	0.38 45	0.23 56	0.56 170	0.24 23	0.61 35	0.73 127	1.18 329	3.90 398	0.55 91	0.40 108	0.67 156	0.38 120	0.14 18	0.11 39	0.20 177	0.15 90	0.12 2	0.14 49

Anonymous	0.40 103	0.29 230	0.70 249	0.54 311	0.44 317	0.56 170	0.54 280	0.68 72	0.52 62	0.38 18	0.44 20	0.33 19	0.42 117	0.57 70	0.39 128	0.20 211	0.20 272	0.18 116	0.18 184	0.30 289	0.24 251

ARAFT	0.48 171	0.25 167	0.82 282	0.42 130	0.25 101	0.56 170	0.54 280	0.82 157	0.82 170	0.92 247	0.75 99	0.75 201	0.48 145	0.89 248	0.37 107	0.15 67	0.12 86	0.23 244	0.22 262	0.14 36	0.14 49

GwcNet-RSSM	0.51 201	0.25 167	0.51 140	0.41 105	0.24 77	0.56 170	0.41 214	0.97 203	0.96 240	0.75 151	1.17 275	0.89 247	0.66 220	0.66 147	0.74 258	0.22 242	0.15 191	0.19 148	0.21 244	0.17 127	0.16 98

GMStereo_Zeroshot	0.51 201	0.46 312	0.80 276	0.50 269	0.28 180	0.57 180	0.30 69	0.75 134	0.79 148	0.88 225	0.94 181	0.90 249	0.37 83	0.77 208	0.46 174	0.27 288	0.14 172	0.26 282	0.15 90	0.39 328	0.19 166

DEmStereo	0.49 180	0.18 14	0.53 166	0.39 61	0.26 130	0.57 180	0.33 109	0.65 54	0.75 134	0.90 239	1.65 343	0.57 100	1.02 328	0.63 126	0.44 165	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.16 116	0.14 36	0.17 135

DRaft	0.49 180	0.18 14	0.50 132	0.38 45	0.25 101	0.57 180	0.39 184	0.67 67	0.86 186	1.02 289	1.75 351	0.50 77	0.79 280	0.65 139	0.42 156	0.14 18	0.11 39	0.16 57	0.16 116	0.14 36	0.17 135

AANet_RVC	0.59 255	0.35 268	0.68 239	0.47 241	0.28 180	0.57 180	0.47 244	1.04 223	1.28 332	0.87 217	1.33 304	0.86 235	0.63 205	1.16 312	0.89 284	0.19 192	0.13 141	0.15 41	0.14 69	0.18 151	0.20 193

riskmin	0.41 117	0.21 74	0.44 79	0.34 9	0.24 77	0.58 184	0.32 100	0.70 93	0.86 186	0.52 54	0.57 53	0.78 214	0.60 194	0.58 74	0.39 128	0.17 125	0.12 86	0.19 148	0.13 49	0.19 185	0.22 224

CFNet_pseudo	0.47 162	0.25 167	0.55 181	0.38 45	0.28 180	0.58 184	0.32 100	0.89 173	0.90 208	0.83 189	1.03 229	0.75 201	0.48 145	0.61 95	0.46 174	0.17 125	0.13 141	0.24 257	0.16 116	0.26 264	0.21 209

ACVNet	0.47 162	0.24 139	0.39 36	0.40 87	0.28 180	0.58 184	0.40 194	0.91 179	0.81 162	0.67 110	0.96 189	0.79 220	0.66 220	0.65 139	0.71 253	0.18 157	0.15 191	0.16 57	0.15 90	0.18 151	0.15 78

cf-r	0.49 180	0.24 139	0.49 123	0.40 87	0.23 56	0.58 184	0.38 171	0.92 187	0.87 190	0.77 164	1.06 241	0.98 267	0.67 229	0.59 79	0.61 233	0.21 226	0.14 172	0.17 85	0.19 208	0.15 66	0.16 98

GANet-RSSM	0.49 180	0.22 97	0.42 58	0.39 61	0.26 130	0.58 184	0.41 214	1.12 250	0.82 170	0.73 141	1.02 218	0.88 242	0.75 265	0.67 156	0.48 186	0.22 242	0.16 212	0.18 116	0.19 208	0.18 151	0.18 157

ccs_rob	0.47 162	0.25 167	0.55 181	0.38 45	0.28 180	0.58 184	0.32 100	0.89 173	0.90 208	0.83 189	1.02 218	0.75 201	0.48 145	0.61 95	0.46 174	0.17 125	0.12 86	0.24 257	0.16 116	0.26 264	0.21 209

CFNet_ucs	0.51 201	0.25 167	0.58 194	0.39 61	0.31 228	0.59 190	0.35 139	1.04 223	0.95 233	0.89 232	1.19 280	0.80 224	0.49 149	0.66 147	0.45 170	0.21 226	0.16 212	0.26 282	0.18 184	0.27 273	0.23 243

DMCA-RVC	0.54 222	0.32 253	0.83 286	0.51 281	0.32 245	0.59 190	0.38 171	0.89 173	0.70 110	0.95 259	0.88 159	0.90 249	0.69 239	0.75 193	0.63 240	0.23 256	0.18 247	0.31 318	0.24 285	0.27 273	0.21 209

mmm	0.47 162	0.28 220	0.51 140	0.39 61	0.25 101	0.61 192	0.38 171	1.00 214	0.60 81	0.77 164	1.07 243	0.65 150	0.53 160	0.61 95	0.49 193	0.18 157	0.15 191	0.23 244	0.20 227	0.21 209	0.20 193

11t1	0.38 77	0.23 120	0.49 123	0.36 27	0.23 56	0.61 192	0.31 88	0.74 129	0.47 54	0.62 78	0.55 50	0.55 91	0.49 149	0.58 74	0.45 170	0.18 157	0.15 191	0.16 57	0.13 49	0.17 127	0.19 166

DAS	0.54 222	0.26 195	0.66 228	0.49 258	0.31 228	0.61 192	0.43 226	0.89 173	1.01 258	0.95 259	1.16 270	0.71 174	0.85 297	0.89 248	0.47 183	0.18 157	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.22 227	0.19 166

SepStereo	0.54 222	0.26 195	0.66 228	0.49 258	0.31 228	0.61 192	0.43 226	0.89 173	1.01 258	0.95 259	1.16 270	0.71 174	0.85 297	0.97 278	0.47 183	0.18 157	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.22 227	0.19 166

GASNet	0.70 284	0.77 361	1.16 330	0.71 363	0.49 336	0.62 196	0.48 249	1.12 250	1.05 273	0.98 277	0.84 139	0.94 260	0.82 288	1.41 343	0.85 279	0.33 326	0.22 287	0.29 308	0.28 314	0.44 341	0.26 263

pcwnet_v2	0.60 262	0.29 230	0.89 302	0.46 223	0.36 276	0.62 196	0.38 171	1.33 323	1.24 325	1.02 289	1.27 295	0.71 174	0.59 191	0.71 182	0.51 197	0.28 296	0.21 278	0.24 257	0.23 271	0.29 282	0.30 289

GES	0.46 153	0.25 167	0.62 213	0.41 105	0.30 218	0.62 196	0.37 158	1.06 234	0.70 110	0.75 151	0.83 137	0.47 69	0.52 159	0.69 170	0.46 174	0.23 256	0.17 238	0.17 85	0.16 116	0.18 151	0.24 251

DIP-Stereo	0.40 103	0.22 97	0.58 194	0.42 130	0.29 199	0.62 196	0.27 42	0.87 167	0.42 38	0.65 99	0.86 150	0.52 83	0.35 74	0.67 156	0.43 158	0.15 67	0.13 141	0.17 85	0.14 69	0.15 66	0.17 135
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	0.57 240	0.39 286	0.87 298	0.45 200	0.32 245	0.62 196	0.45 236	1.01 215	0.87 190	1.01 285	0.91 170	0.95 261	0.58 187	0.77 208	0.66 243	0.25 274	0.24 302	0.27 290	0.33 337	0.25 258	0.26 263

SMFormer	0.53 217	0.24 139	0.67 232	0.35 12	0.20 18	0.63 201	0.34 117	1.26 298	1.06 277	0.85 205	1.02 218	0.71 174	0.66 220	0.96 271	0.60 229	0.19 192	0.16 212	0.18 116	0.17 158	0.19 185	0.20 193

tta	0.53 217	0.24 139	0.67 232	0.35 12	0.20 18	0.63 201	0.34 117	1.26 298	1.06 277	0.85 205	1.02 218	0.71 174	0.66 220	0.96 271	0.60 229	0.19 192	0.16 212	0.18 116	0.17 158	0.15 66	0.16 98

qqq1	0.51 201	0.24 139	0.67 232	0.35 12	0.20 18	0.63 201	0.34 117	1.26 298	1.06 277	0.85 205	1.02 218	0.71 174	0.66 220	0.96 271	0.36 99	0.19 192	0.16 212	0.14 13	0.12 26	0.15 66	0.16 98

fff1	0.51 201	0.24 139	0.67 232	0.35 12	0.20 18	0.63 201	0.34 117	1.26 298	1.06 277	0.85 205	1.02 218	0.71 174	0.66 220	0.96 271	0.36 99	0.19 192	0.16 212	0.14 13	0.12 26	0.15 66	0.16 98

CASS	0.46 153	0.28 220	0.45 84	0.48 249	0.22 30	0.63 201	0.34 117	0.99 208	0.66 96	0.76 156	0.86 150	0.61 129	0.58 187	0.58 74	0.44 165	0.29 303	0.16 212	0.22 230	0.18 184	0.23 241	0.28 280
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ICVP	0.48 171	0.26 195	0.42 58	0.49 258	0.28 180	0.63 201	0.43 226	1.05 229	0.72 118	0.68 117	0.95 185	0.75 201	0.56 175	0.55 62	0.61 233	0.24 262	0.18 247	0.19 148	0.17 158	0.19 185	0.21 209
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.54 222	0.30 244	0.84 289	0.51 281	0.32 245	0.63 201	0.57 289	1.05 229	0.95 233	0.80 179	0.87 156	0.85 231	0.57 184	0.87 241	0.51 197	0.18 157	0.21 278	0.23 244	0.22 262	0.19 185	0.19 166

FADNet-RVC	0.62 271	0.56 339	1.29 342	0.47 241	0.39 292	0.63 201	0.40 194	1.16 263	0.91 214	0.71 133	0.86 150	1.04 284	0.55 167	0.99 284	0.78 264	0.27 288	0.26 319	0.28 300	0.29 318	0.32 299	0.31 296

PCWNet_CMD	0.49 180	0.25 167	0.56 185	0.40 87	0.27 159	0.64 209	0.32 100	0.98 205	0.99 252	0.87 217	1.07 243	0.78 214	0.46 138	0.61 95	0.44 165	0.17 125	0.13 141	0.21 218	0.16 116	0.26 264	0.20 193

Selective-RAFT	0.36 43	0.23 120	0.54 178	0.45 200	0.22 30	0.64 209	0.27 42	0.62 37	0.65 93	0.41 31	0.38 18	0.55 91	0.39 103	0.59 79	0.36 99	0.14 18	0.12 86	0.14 13	0.12 26	0.16 103	0.14 49

Sa-1000	0.49 180	0.25 167	0.45 84	0.46 223	0.25 101	0.64 209	0.34 117	0.85 164	0.95 233	0.85 205	1.51 335	0.55 91	0.44 125	0.94 263	0.31 58	0.16 99	0.12 86	0.21 218	0.20 227	0.15 66	0.14 49

dad	0.61 265	0.53 325	0.72 258	0.44 188	0.31 228	0.64 209	0.37 158	0.85 164	1.28 332	1.05 303	1.17 275	1.18 312	0.61 198	0.70 177	0.54 213	0.36 340	0.23 294	0.37 338	0.21 244	0.31 293	0.23 243

MSMDNet	0.49 180	0.25 167	0.56 185	0.40 87	0.27 159	0.64 209	0.32 100	0.99 208	0.99 252	0.87 217	1.07 243	0.79 220	0.46 138	0.61 95	0.44 165	0.17 125	0.13 141	0.20 177	0.16 116	0.25 258	0.20 193

MLCV	0.49 180	0.26 195	0.73 262	0.38 45	0.18 5	0.64 209	0.33 109	0.84 163	0.89 204	0.96 271	1.12 257	0.72 189	0.45 132	1.00 289	0.59 228	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.14 36	0.14 49

ttt	0.56 236	0.27 207	0.49 123	0.39 61	0.25 101	0.65 215	0.42 219	1.24 290	1.08 289	0.76 156	1.10 251	0.63 139	0.51 156	0.95 268	1.03 316	0.25 274	0.22 287	0.22 230	0.21 244	0.25 258	0.25 258

SACVNet	0.61 265	0.36 276	0.67 232	0.57 323	0.37 278	0.65 215	0.47 244	1.16 263	0.80 153	1.04 298	1.06 241	1.02 278	0.81 287	0.99 284	0.57 221	0.28 296	0.21 278	0.25 268	0.24 285	0.30 289	0.39 325

psm_up	0.57 240	0.27 207	0.52 159	0.50 269	0.33 256	0.65 215	0.60 301	1.07 236	0.84 176	0.87 217	0.91 170	1.00 272	1.06 333	0.80 220	0.66 243	0.22 242	0.25 310	0.26 282	0.23 271	0.22 227	0.21 209

BEATNet_4x	0.49 180	0.35 268	0.72 258	0.38 45	0.20 18	0.65 215	0.36 146	1.08 241	0.78 142	0.78 175	0.88 159	0.73 193	0.64 212	0.71 182	0.60 229	0.16 99	0.12 86	0.16 57	0.15 90	0.24 249	0.18 157

HITNet	0.43 136	0.27 207	0.50 132	0.34 9	0.18 5	0.65 215	0.32 100	0.99 208	0.70 110	0.73 141	0.86 150	0.66 162	0.56 175	0.61 95	0.47 183	0.14 18	0.10 8	0.15 41	0.13 49	0.18 151	0.13 31
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
aanetorigin	0.85 320	0.58 343	1.98 377	0.50 269	0.40 295	0.66 220	0.70 319	0.72 110	1.01 258	2.44 388	2.00 362	1.32 325	1.25 351	0.96 271	1.16 333	0.20 211	0.19 264	0.20 177	0.20 227	0.27 273	0.33 308

CFNet-ft	0.50 191	0.25 167	0.39 36	0.41 105	0.26 130	0.66 220	0.37 158	0.91 179	0.87 190	0.67 110	1.00 212	1.05 287	0.70 244	0.68 164	0.57 221	0.23 256	0.16 212	0.24 257	0.21 244	0.24 249	0.19 166

FADNet	0.63 274	0.53 325	1.20 333	0.46 223	0.44 317	0.66 220	0.41 214	1.24 290	1.07 284	0.70 124	0.84 139	0.98 267	0.65 218	0.87 241	0.54 213	0.29 303	0.30 332	0.27 290	0.30 319	0.48 348	0.36 316

CFNet_RVC	0.50 191	0.25 167	0.39 36	0.41 105	0.26 130	0.66 220	0.37 158	0.91 179	0.87 190	0.67 110	1.00 212	1.05 287	0.70 244	0.68 164	0.57 221	0.23 256	0.16 212	0.24 257	0.21 244	0.24 249	0.19 166

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 227	0.33 259	0.71 252	0.46 223	0.31 228	0.66 220	0.43 226	1.07 236	0.89 204	0.93 250	0.91 170	0.98 267	0.61 198	0.76 201	0.64 242	0.22 242	0.18 247	0.22 230	0.22 262	0.22 227	0.24 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.50 191	0.27 207	0.37 27	0.40 87	0.27 159	0.66 220	0.42 219	1.18 271	0.86 186	0.70 124	0.89 162	0.91 255	0.60 194	0.62 117	0.48 186	0.24 262	0.18 247	0.28 300	0.27 308	0.25 258	0.24 251

PS-NSSS	0.60 262	0.46 312	0.68 239	0.43 167	0.34 266	0.66 220	0.57 289	1.05 229	0.91 214	0.80 179	1.28 296	0.72 189	0.67 229	0.89 248	0.61 233	0.32 318	0.26 319	0.40 347	0.27 308	0.35 315	0.29 285

iResNet	0.52 211	0.31 251	0.86 293	0.44 188	0.22 30	0.66 220	0.47 244	0.92 187	1.02 263	0.89 232	1.12 257	0.69 171	0.55 167	0.86 239	0.60 229	0.15 67	0.11 39	0.15 41	0.12 26	0.17 127	0.17 135

iResNet_ROB	0.55 227	0.24 139	0.61 208	0.38 45	0.22 30	0.66 220	0.30 69	1.59 365	1.33 341	0.94 254	1.05 235	0.81 226	0.69 239	0.84 235	0.46 174	0.17 125	0.12 86	0.14 13	0.09 4	0.15 66	0.20 193

ToySt	0.52 211	0.27 207	0.93 306	0.42 130	0.28 180	0.67 229	0.56 287	0.88 172	0.79 148	0.61 76	0.85 146	0.92 258	0.70 244	0.72 186	0.61 233	0.16 99	0.17 238	0.21 218	0.21 244	0.22 227	0.21 209

IER	0.48 171	0.25 167	0.60 207	0.38 45	0.28 180	0.67 229	0.38 171	0.82 157	0.68 103	0.88 225	0.95 185	0.74 197	0.79 280	0.62 117	0.46 174	0.17 125	0.14 172	0.17 85	0.17 158	0.17 127	0.16 98

TDLM	0.59 255	0.35 268	0.57 192	0.53 302	0.32 245	0.67 229	0.72 325	1.09 244	1.03 267	0.84 195	1.11 255	0.84 229	0.71 249	0.96 271	0.61 233	0.28 296	0.18 247	0.26 282	0.22 262	0.27 273	0.21 209

iResNetv2_ROB	0.55 227	0.29 230	0.86 293	0.39 61	0.25 101	0.67 229	0.37 158	1.21 280	1.02 263	1.02 289	1.10 251	0.89 247	0.79 280	0.74 188	0.43 158	0.19 192	0.13 141	0.15 41	0.11 15	0.19 185	0.16 98

1111x	0.64 275	0.23 120	0.61 208	0.39 61	0.21 25	0.68 233	0.46 239	1.32 320	1.03 267	0.76 156	1.02 218	0.95 261	0.72 256	1.13 306	2.15 373	0.18 157	0.18 247	0.18 116	0.19 208	0.20 200	0.19 166

Anonymous Stereo	0.82 307	0.59 345	2.10 380	0.59 330	0.58 354	0.68 233	1.42 387	1.05 229	1.07 284	1.03 292	1.02 218	0.86 235	0.65 218	1.33 337	1.36 345	0.32 318	0.31 340	0.31 318	0.33 337	0.34 309	0.39 325

PSMNet-ADL	0.50 191	0.28 220	0.43 74	0.49 258	0.31 228	0.70 235	0.38 171	0.94 194	0.81 162	0.62 78	0.80 124	0.91 255	0.62 200	0.76 201	0.68 249	0.24 262	0.18 247	0.19 148	0.20 227	0.22 227	0.22 224

GEStereo_RVC	0.56 236	0.30 244	0.70 249	0.51 281	0.31 228	0.70 235	0.54 280	1.31 315	0.93 222	0.85 205	0.86 150	0.84 229	0.63 205	0.92 257	0.67 246	0.24 262	0.16 212	0.19 148	0.17 158	0.21 209	0.23 243

CVANet_RVC	0.59 255	0.35 268	0.54 178	0.49 258	0.33 256	0.70 235	0.67 313	1.12 250	0.97 245	0.88 225	1.05 235	1.01 276	0.72 256	0.94 263	0.55 215	0.30 310	0.20 272	0.28 300	0.26 304	0.32 299	0.23 243

test_xeample	1.06 342	0.23 120	0.51 140	0.37 35	0.22 30	0.71 238	0.39 184	1.31 315	0.92 220	0.87 217	1.08 249	0.70 173	0.64 212	0.75 193	11.43 411	0.19 192	0.16 212	0.18 116	0.17 158	0.18 151	0.19 166

RASNet	0.57 240	0.24 139	0.61 208	0.39 61	0.23 56	0.71 238	0.40 194	1.02 217	0.93 222	0.77 164	1.05 235	1.05 287	0.98 326	0.99 284	1.03 316	0.16 99	0.14 172	0.14 13	0.17 158	0.15 66	0.14 49

AdaStereo	0.52 211	0.34 264	0.53 166	0.49 258	0.25 101	0.71 238	0.36 146	1.24 290	0.91 214	0.77 164	0.98 199	0.75 201	0.50 151	0.71 182	0.51 197	0.27 288	0.13 141	0.28 300	0.18 184	0.23 241	0.18 157
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.
DeepPrunerF	0.93 326	0.55 337	3.88 392	0.70 361	0.81 371	0.72 241	0.74 332	1.28 308	1.97 376	0.95 259	1.02 218	0.87 239	0.85 297	1.16 312	1.07 326	0.35 338	0.29 328	0.43 350	0.40 353	0.31 293	0.33 308

AASNet	0.55 227	0.27 207	0.62 213	0.51 281	0.32 245	0.73 242	0.44 232	1.55 357	0.88 200	0.88 225	0.94 181	0.64 146	0.63 205	0.62 117	0.84 277	0.23 256	0.20 272	0.20 177	0.16 116	0.22 227	0.20 193

EDNetEfficient	1.47 373	0.82 364	6.28 403	0.48 249	0.40 295	0.73 242	0.83 346	0.95 197	2.77 390	3.48 405	1.95 359	1.64 362	2.12 386	1.42 344	3.84 393	0.21 226	0.19 264	0.21 218	0.21 244	0.43 338	0.42 340

FADNet-RVC-Resample	0.58 251	0.35 268	1.34 348	0.50 269	0.34 266	0.73 242	0.43 226	1.09 244	0.96 240	0.83 189	0.87 156	0.76 207	0.66 220	0.77 208	0.52 201	0.19 192	0.18 247	0.26 282	0.27 308	0.28 280	0.29 285

CFNet	0.53 217	0.30 244	0.53 166	0.42 130	0.28 180	0.73 242	0.35 139	1.21 280	1.01 258	0.74 148	1.07 243	0.85 231	0.60 194	0.83 231	0.58 226	0.19 192	0.15 191	0.23 244	0.23 271	0.21 209	0.17 135

CoDeX	0.48 171	0.21 74	0.53 166	0.43 167	0.25 101	0.74 246	0.38 171	1.36 330	0.82 170	0.84 195	0.96 189	0.63 139	0.57 184	0.63 126	0.40 148	0.17 125	0.13 141	0.17 85	0.15 90	0.16 103	0.15 78

THIR-Stereo	0.51 201	0.19 33	0.47 102	0.39 61	0.23 56	0.74 246	0.64 311	0.68 72	0.88 200	1.03 292	1.40 316	0.71 174	0.75 265	0.64 133	0.43 158	0.16 99	0.11 39	0.17 85	0.18 184	0.15 66	0.17 135

HSM	0.53 217	0.25 167	0.46 91	0.40 87	0.25 101	0.74 246	0.44 232	1.29 312	0.78 142	0.82 184	0.92 176	1.21 314	0.75 265	0.90 253	0.48 186	0.18 157	0.14 172	0.17 85	0.14 69	0.17 127	0.18 157

BSDual-CNN	0.48 171	0.26 195	0.47 102	0.46 223	0.29 199	0.75 249	0.46 239	0.99 208	0.80 153	0.77 164	0.80 124	0.76 207	0.59 191	0.66 147	0.48 186	0.21 226	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.18 151	0.19 166

hknet	0.51 201	0.26 195	0.58 194	0.46 223	0.29 199	0.75 249	0.46 239	0.99 208	0.89 204	0.77 164	0.80 124	0.96 264	0.67 229	0.75 193	0.50 195	0.19 192	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.18 151	0.19 166

DLCB_ROB	0.60 262	0.29 230	0.53 166	0.50 269	0.33 256	0.76 251	0.51 265	1.02 217	0.94 229	1.07 312	1.16 270	1.21 314	0.73 260	0.98 280	0.75 260	0.21 226	0.20 272	0.22 230	0.23 271	0.22 227	0.20 193

BUS	0.47 162	0.26 195	0.47 102	0.46 223	0.29 199	0.78 252	0.34 117	0.99 208	0.80 153	0.77 164	0.80 124	0.64 146	0.54 164	0.66 147	0.56 217	0.21 226	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.18 151	0.19 166

NINENet	0.52 211	0.30 244	0.55 181	0.46 223	0.33 256	0.78 252	0.34 117	1.18 271	0.91 214	0.84 195	0.97 196	0.64 146	0.54 164	0.74 188	0.56 217	0.23 256	0.20 272	0.25 268	0.18 184	0.22 227	0.22 224

222	1.25 359	0.23 120	0.53 166	0.38 45	0.23 56	0.78 252	0.37 158	1.41 339	0.93 222	0.97 274	1.13 263	0.74 197	0.71 249	0.74 188	14.86 414	0.20 211	0.16 212	0.17 85	0.16 116	0.18 151	0.20 193

HGLStereo	0.58 251	0.30 244	0.65 226	0.51 281	0.38 283	0.78 252	0.45 236	1.07 236	0.82 170	0.89 232	1.16 270	0.88 242	0.91 313	0.80 220	0.74 258	0.21 226	0.21 278	0.20 177	0.18 184	0.19 185	0.22 224

FAT-Stereo	0.75 297	0.34 264	0.81 281	0.51 281	0.38 283	0.78 252	0.63 308	1.39 333	1.32 339	1.05 303	1.40 316	1.58 360	1.14 343	0.92 257	0.91 293	0.29 303	0.28 326	0.28 300	0.23 271	0.28 280	0.41 336

DSFCA	0.57 240	0.27 207	0.71 252	0.41 105	0.36 276	0.78 252	0.53 274	1.08 241	0.85 180	1.08 313	0.84 139	0.90 249	0.66 220	1.05 297	0.63 240	0.26 279	0.22 287	0.21 218	0.21 244	0.22 227	0.20 193

gwcnet-sp	0.50 191	0.25 167	0.84 289	0.41 105	0.27 159	0.79 258	0.40 194	0.93 189	0.85 180	0.95 259	0.79 114	0.65 150	0.63 205	0.69 170	0.52 201	0.18 157	0.17 238	0.18 116	0.18 184	0.18 151	0.19 166

scenet	0.50 191	0.25 167	0.84 289	0.41 105	0.27 159	0.79 258	0.40 194	0.93 189	0.85 180	0.95 259	0.79 114	0.65 150	0.63 205	0.69 170	0.52 201	0.18 157	0.17 238	0.18 116	0.18 184	0.18 151	0.19 166

ssnet	0.50 191	0.25 167	0.84 289	0.41 105	0.27 159	0.79 258	0.40 194	0.93 189	0.85 180	0.95 259	0.79 114	0.65 150	0.63 205	0.69 170	0.52 201	0.18 157	0.17 238	0.18 116	0.18 184	0.18 151	0.19 166

HBP-ISP	0.61 265	0.47 318	0.45 84	0.46 223	0.33 256	0.79 258	0.29 57	1.15 261	1.05 273	0.85 205	1.18 279	0.67 166	0.71 249	0.92 257	0.57 221	0.37 344	0.38 360	0.47 358	0.41 358	0.39 328	0.32 299

ac_64	0.54 222	0.24 139	0.58 194	0.46 223	0.28 180	0.79 258	0.44 232	1.11 249	0.63 84	0.94 254	0.85 146	1.06 291	0.70 244	0.76 201	0.72 256	0.22 242	0.18 247	0.20 177	0.19 208	0.18 151	0.16 98

NOSS_ROB	0.59 255	0.40 294	0.42 58	0.45 200	0.31 228	0.79 258	0.53 274	1.09 244	1.12 297	0.69 120	0.92 176	0.77 212	0.63 205	0.81 224	0.52 201	0.39 350	0.38 360	0.44 352	0.42 360	0.38 324	0.36 316

LMCR-Stereo	0.55 227	0.33 259	0.57 192	0.60 332	0.30 218	0.80 264	0.36 146	1.30 314	0.79 148	0.90 239	1.04 232	0.57 100	0.64 212	0.87 241	0.73 257	0.20 211	0.15 191	0.19 148	0.14 69	0.25 258	0.18 157

s12784h	0.37 61	0.15 2	0.26 4	0.34 9	0.15 1	0.80 264	0.29 57	0.83 159	0.87 190	0.58 69	0.58 55	0.43 52	0.41 112	0.59 79	0.35 90	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.09 4	0.14 36	0.10 1

ADLNet	0.57 240	0.29 230	0.58 194	0.46 223	0.35 271	0.80 264	0.46 239	1.14 258	0.88 200	1.03 292	0.98 199	0.92 258	0.66 220	0.71 182	0.83 276	0.22 242	0.16 212	0.22 230	0.22 262	0.22 227	0.23 243

XPNet_ROB	0.73 288	0.38 282	0.80 276	0.53 302	0.40 295	0.80 264	0.83 346	1.21 280	0.96 240	1.37 347	1.17 275	1.37 337	0.87 304	1.14 308	0.99 309	0.33 326	0.25 310	0.27 290	0.24 285	0.31 293	0.29 285

ETE_ROB	0.73 288	0.52 323	0.93 306	0.57 323	0.37 278	0.80 264	0.86 351	1.19 274	0.95 233	1.20 331	1.22 284	1.39 342	0.86 301	1.07 298	0.88 282	0.27 288	0.21 278	0.31 318	0.27 308	0.34 309	0.35 313

Consistency-Raft	1.01 340	0.82 364	1.27 340	0.85 372	0.97 378	0.81 269	0.83 346	1.35 326	1.61 364	1.06 311	1.66 344	1.11 305	0.93 317	0.93 260	1.11 329	0.65 376	0.75 392	0.79 377	0.91 390	1.09 384	0.79 379

Anonymous3	0.47 162	0.35 268	0.91 305	0.50 269	0.38 283	0.81 269	0.55 284	0.76 136	0.66 96	0.52 54	0.65 70	0.44 55	0.45 132	0.66 147	0.39 128	0.25 274	0.25 310	0.22 230	0.21 244	0.23 241	0.24 251

hitnet-ft	0.57 240	0.29 230	0.43 74	0.42 130	0.29 199	0.81 269	0.40 194	0.98 205	0.91 214	0.84 195	1.01 216	1.13 308	0.72 256	0.83 231	0.71 253	0.28 296	0.21 278	0.28 300	0.22 262	0.29 282	0.27 271

Anonymous_2	0.84 315	0.45 307	0.66 228	0.41 105	0.45 324	0.82 272	0.53 274	0.81 153	0.81 162	0.73 141	0.61 62	0.91 255	0.76 274	0.77 208	0.61 233	0.51 366	0.55 382	0.54 369	4.92 417	0.54 361	0.42 340

psmg	0.50 191	0.26 195	0.47 102	0.42 130	0.29 199	0.82 272	0.42 219	1.07 236	0.80 153	0.95 259	0.94 181	0.76 207	0.59 191	0.66 147	0.48 186	0.21 226	0.16 212	0.20 177	0.20 227	0.19 185	0.19 166

RP	0.80 304	0.38 282	0.73 262	0.67 351	0.59 356	0.82 272	0.57 289	1.21 280	1.28 332	1.03 292	1.68 345	1.45 344	1.49 366	1.08 301	0.90 290	0.36 340	0.31 340	0.37 338	0.30 319	0.36 319	0.36 316

ADLNet2	0.57 240	0.26 195	0.71 252	0.48 249	0.31 228	0.83 275	0.51 265	1.10 248	0.99 252	0.85 205	0.99 208	0.99 271	0.70 244	0.79 218	0.78 264	0.21 226	0.17 238	0.18 116	0.18 184	0.22 227	0.22 224

xxxx	1.07 344	0.23 120	0.53 166	0.38 45	0.22 30	0.83 275	0.36 146	1.41 339	0.95 233	0.75 151	0.99 208	0.97 265	0.64 212	0.70 177	11.37 410	0.20 211	0.17 238	0.18 116	0.17 158	0.19 185	0.20 193

UPFNet	0.55 227	0.26 195	0.59 202	0.46 223	0.38 283	0.83 275	0.48 249	1.03 222	0.80 153	0.92 247	0.91 170	0.85 231	0.67 229	0.87 241	0.78 264	0.20 211	0.21 278	0.20 177	0.20 227	0.20 200	0.15 78

S-Stereo	0.76 300	0.36 276	1.10 324	0.57 323	0.46 332	0.83 275	0.59 299	1.31 315	1.62 365	0.98 277	1.41 318	1.11 305	0.93 317	0.85 237	1.07 326	0.27 288	0.31 340	0.28 300	0.25 296	0.33 303	0.50 361

edge stereo	0.79 303	0.40 294	0.82 282	0.52 295	0.44 317	0.83 275	0.58 296	1.34 325	1.08 289	1.30 343	1.38 314	1.79 365	1.13 342	1.15 311	0.92 295	0.34 333	0.32 346	0.42 349	0.28 314	0.33 303	0.39 325

PASM	0.96 332	0.71 358	2.05 379	0.72 364	0.72 370	0.84 280	0.92 354	1.14 258	1.34 342	1.25 339	1.22 284	1.34 333	1.07 334	1.31 334	1.11 329	0.53 368	0.57 384	0.59 373	0.67 381	0.56 368	0.57 372

SFCPSM	0.48 171	0.22 97	0.59 202	0.41 105	0.27 159	0.85 281	0.36 146	1.39 333	0.79 148	0.81 183	0.85 146	0.54 89	0.50 151	0.60 89	0.39 128	0.18 157	0.14 172	0.18 116	0.20 227	0.17 127	0.16 98

acv_ft	0.52 211	0.24 139	0.64 221	0.45 200	0.28 180	0.85 281	0.40 194	0.95 197	0.81 162	1.00 283	0.96 189	0.79 220	0.62 200	0.65 139	0.88 282	0.18 157	0.15 191	0.16 57	0.15 90	0.18 151	0.15 78

psmorigin	0.84 315	0.53 325	2.21 382	0.50 269	0.41 300	0.86 283	0.57 289	1.08 241	0.90 208	1.50 352	1.42 322	1.50 351	1.09 336	1.29 329	1.03 316	0.32 318	0.33 351	0.27 290	0.27 308	0.34 309	0.45 350

HSM-Net_RVC	0.55 227	0.23 120	0.37 27	0.38 45	0.22 30	0.86 283	0.40 194	1.31 315	0.93 222	0.92 247	1.15 267	1.26 318	0.71 249	0.75 193	0.53 210	0.17 125	0.14 172	0.16 57	0.15 90	0.17 127	0.17 135
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.62 271	0.39 286	0.41 50	0.41 105	0.28 180	0.86 283	0.28 50	1.06 234	1.02 263	0.95 259	1.33 304	0.81 226	0.84 293	0.94 263	0.56 217	0.37 344	0.37 359	0.43 350	0.40 353	0.33 303	0.32 299

NCC-stereo	0.82 307	0.43 304	0.87 298	0.63 342	0.68 367	0.88 286	0.72 325	1.60 367	1.12 297	0.95 259	1.41 318	1.37 337	1.37 358	1.26 324	0.94 299	0.32 318	0.30 332	0.37 338	0.49 370	0.34 309	0.35 313

Abc-Net	0.82 307	0.43 304	0.87 298	0.63 342	0.68 367	0.88 286	0.72 325	1.60 367	1.12 297	0.95 259	1.41 318	1.37 337	1.37 358	1.26 324	0.94 299	0.32 318	0.30 332	0.37 338	0.49 370	0.34 309	0.35 313
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NVstereo2D	0.62 271	0.32 253	0.82 282	0.50 269	0.44 317	0.88 286	0.48 249	1.12 250	1.17 315	0.67 110	0.90 164	0.90 249	0.69 239	1.02 293	0.69 250	0.33 326	0.16 212	0.29 308	0.20 227	0.43 338	0.46 354

anonymousa	0.51 201	0.21 74	0.47 102	0.39 61	0.25 101	0.89 289	0.36 146	0.78 144	0.63 84	0.88 225	1.54 336	1.09 302	0.67 229	0.53 54	0.46 174	0.17 125	0.14 172	0.19 148	0.21 244	0.16 103	0.16 98

Syn2CoEx	0.74 293	0.55 337	1.17 331	0.66 349	0.45 324	0.89 289	0.56 287	1.54 356	1.15 310	0.95 259	1.35 309	1.03 280	1.03 329	0.96 271	0.89 284	0.31 313	0.27 321	0.29 308	0.24 285	0.23 241	0.27 271

RGC	0.82 307	0.62 349	0.80 276	0.67 351	0.66 365	0.91 291	0.59 299	1.35 326	1.09 295	1.12 324	1.46 329	1.50 351	1.09 336	1.28 327	0.97 307	0.34 333	0.30 332	0.48 361	0.40 353	0.38 324	0.38 324

DANet	0.74 293	0.47 318	0.98 317	0.60 332	0.41 300	0.92 292	0.41 214	1.02 217	0.87 190	1.22 334	1.22 284	1.33 330	0.88 308	1.26 324	1.37 346	0.27 288	0.24 302	0.31 318	0.25 296	0.37 322	0.36 316
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ssnet_v2	0.61 265	0.29 230	0.69 247	0.45 200	0.30 218	0.93 293	0.62 305	1.20 277	1.03 267	0.97 274	0.81 130	0.98 267	0.67 229	0.84 235	0.97 307	0.26 279	0.23 294	0.23 244	0.24 285	0.20 200	0.21 209

PWC_ROB	0.92 325	0.57 340	1.64 369	0.53 302	0.33 256	0.93 293	0.39 184	1.42 344	1.51 358	1.66 361	2.57 376	1.18 312	1.11 338	1.50 352	1.54 357	0.26 279	0.18 247	0.28 300	0.20 227	0.30 289	0.32 299

Wz-Net-SNSev	0.99 338	0.80 363	3.00 386	0.57 323	0.46 332	0.94 295	1.22 376	1.40 337	1.28 332	1.04 298	1.33 304	1.46 345	0.90 312	2.06 377	1.65 360	0.26 279	0.24 302	0.25 268	0.26 304	0.33 303	0.30 289

DGSMNet	0.80 304	0.58 343	1.42 354	0.61 336	0.65 363	0.94 295	0.75 334	1.35 326	1.16 312	0.88 225	1.26 291	1.00 272	0.75 265	1.07 298	0.89 284	0.36 340	0.31 340	0.41 348	0.40 353	0.60 369	0.59 373

PA-Net	0.70 284	0.46 312	0.96 312	0.51 281	0.53 345	0.94 295	0.73 330	1.14 258	1.15 310	0.83 189	0.90 164	0.88 242	0.76 274	1.19 316	0.96 304	0.25 274	0.41 369	0.29 308	0.44 361	0.27 273	0.39 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.61 265	0.33 259	0.63 217	0.47 241	0.31 228	0.94 295	0.41 214	1.04 223	0.97 245	1.15 327	1.13 263	1.00 272	0.74 262	0.93 260	0.93 297	0.18 157	0.13 141	0.22 230	0.21 244	0.20 200	0.21 209
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AF-Net	0.85 320	0.41 298	0.87 298	0.66 349	0.54 347	0.96 299	0.52 271	1.66 371	1.37 343	1.03 292	2.04 364	1.46 345	1.36 356	1.19 316	1.05 323	0.34 333	0.24 302	0.39 344	0.28 314	0.31 293	0.26 263

anonymity	0.98 336	0.89 370	1.06 323	0.93 375	1.04 385	0.97 300	0.82 344	1.33 323	0.93 222	1.08 313	0.98 199	1.02 278	0.95 322	1.02 293	0.93 297	0.96 385	0.96 405	0.90 380	0.91 390	0.92 379	0.95 384

UNet	0.55 227	0.27 207	0.72 258	0.45 200	0.41 300	0.97 300	0.40 194	1.01 215	0.80 153	0.87 217	0.90 164	1.03 280	0.75 265	0.76 201	0.67 246	0.19 192	0.15 191	0.20 177	0.17 158	0.21 209	0.18 157

NCCL2	0.74 293	0.45 307	0.77 272	0.65 347	0.45 324	0.97 300	1.16 371	1.16 263	1.02 263	1.00 283	0.98 199	1.48 349	0.88 308	0.99 284	0.89 284	0.31 313	0.27 321	0.39 344	0.39 349	0.33 303	0.34 310

pmcnn	1.27 361	0.31 251	1.14 329	0.41 105	0.23 56	0.97 300	0.71 321	1.23 289	1.32 339	1.83 370	2.34 369	11.25 416	0.89 310	1.04 296	0.96 304	0.15 67	0.12 86	0.12 2	0.10 10	0.15 66	0.16 98

FINET	0.75 297	0.45 307	1.38 351	0.48 249	0.46 332	0.98 304	1.00 361	1.22 286	1.69 369	0.91 246	1.25 288	0.74 197	0.74 262	1.09 302	0.82 275	0.37 344	0.31 340	0.27 290	0.24 285	0.35 315	0.34 310

NaN_ROB	0.73 288	0.46 312	0.89 302	0.52 295	0.34 266	0.98 304	1.11 366	1.28 308	1.20 322	1.27 342	0.96 189	1.08 296	0.79 280	1.34 338	0.78 264	0.24 262	0.30 332	0.23 244	0.24 285	0.23 241	0.26 263

SuperB	1.00 339	0.41 298	4.03 395	0.45 200	0.32 245	0.99 306	0.49 259	1.09 244	2.09 379	1.10 320	1.10 251	0.74 197	0.83 290	1.13 306	1.75 362	0.20 211	0.15 191	0.17 85	0.15 90	2.50 404	0.27 271

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 278	0.30 244	1.20 333	0.42 130	0.31 228	1.00 307	0.58 296	1.16 263	1.07 284	1.01 285	1.25 288	1.08 296	0.75 265	1.18 315	1.03 316	0.20 211	0.12 86	0.16 57	0.13 49	0.22 227	0.22 224

LALA_ROB	0.76 300	0.46 312	0.86 293	0.55 317	0.41 300	1.00 307	0.93 356	1.25 296	1.13 303	1.23 336	1.15 267	1.55 357	0.80 284	1.11 305	0.96 304	0.33 326	0.23 294	0.35 331	0.30 319	0.35 315	0.32 299

PSMNet_ROB	0.67 278	0.39 286	0.76 269	0.57 323	0.43 312	1.00 307	0.85 350	1.25 296	0.93 222	0.82 184	1.04 232	1.08 296	0.64 212	0.89 248	1.02 315	0.29 303	0.21 278	0.31 318	0.31 328	0.27 273	0.25 258

CBMV	0.68 281	0.37 278	0.50 132	0.43 167	0.26 130	1.00 307	0.71 321	1.17 269	1.16 312	1.24 338	1.29 300	1.06 291	0.86 301	0.98 280	0.75 260	0.29 303	0.30 332	0.34 330	0.30 319	0.26 264	0.27 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GANet	0.74 293	0.38 282	0.63 217	0.54 311	0.35 271	1.01 311	0.95 357	1.15 261	0.95 233	1.09 317	2.00 362	1.14 309	0.92 315	1.29 329	0.75 260	0.25 274	0.27 321	0.27 290	0.23 271	0.32 299	0.24 251

SGM-Forest	0.65 276	0.33 259	0.43 74	0.44 188	0.30 218	1.01 311	0.54 280	1.13 256	1.09 295	1.11 323	1.21 282	1.10 303	0.76 274	0.99 284	0.71 253	0.32 318	0.33 351	0.33 328	0.30 319	0.30 289	0.28 280
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDUNet	1.10 346	2.58 412	0.83 286	1.21 385	1.27 389	1.02 313	0.69 318	1.17 269	0.95 233	0.98 277	1.26 291	1.28 319	0.84 293	0.97 278	0.79 271	0.85 382	0.40 367	2.00 394	0.60 379	1.34 386	0.94 382

UDG	0.93 326	1.03 379	0.75 268	1.00 376	0.97 378	1.02 313	0.57 289	1.18 271	1.01 258	0.93 250	1.02 218	1.32 325	1.03 329	0.88 247	0.92 295	0.55 372	0.33 351	1.82 391	0.41 358	1.20 385	0.74 377

StereoDRNet	0.67 278	0.35 268	0.82 282	0.53 302	0.44 317	1.03 315	0.53 274	1.51 354	1.06 277	1.13 325	0.91 170	1.07 295	0.74 262	0.87 241	0.95 302	0.24 262	0.19 264	0.25 268	0.23 271	0.27 273	0.22 224

PWCDC_ROB	0.93 326	0.54 331	0.97 316	0.78 370	0.41 300	1.03 315	0.42 219	1.39 333	2.34 385	1.04 298	3.73 395	0.80 224	1.12 340	1.29 329	1.04 321	0.37 344	0.22 287	0.24 257	0.20 227	0.36 319	0.31 296

MMNet	0.57 240	0.26 195	0.67 232	0.45 200	0.35 271	1.04 317	0.39 184	0.93 189	0.98 249	0.96 271	0.97 196	0.86 235	0.80 284	0.83 231	0.80 272	0.16 99	0.15 191	0.19 148	0.19 208	0.20 200	0.17 135

Nwc_Net	0.82 307	0.40 294	0.86 293	0.62 340	0.56 349	1.04 317	0.57 289	1.72 375	1.08 289	0.93 250	1.88 357	1.44 343	1.24 350	1.19 316	0.94 299	0.31 313	0.25 310	0.36 334	0.39 349	0.31 293	0.31 296

delet	0.57 240	0.25 167	0.63 217	0.46 223	0.34 266	1.05 319	0.51 265	1.04 223	0.94 229	0.90 239	0.99 208	0.90 249	0.68 237	0.87 241	0.78 264	0.18 157	0.18 247	0.20 177	0.21 244	0.17 127	0.17 135

ADCMid	1.22 356	0.57 340	3.17 389	0.54 311	0.44 317	1.07 320	0.77 336	1.31 315	1.13 303	2.14 381	1.48 332	1.49 350	1.47 365	1.65 360	5.30 401	0.26 279	0.24 302	0.29 308	0.32 331	0.38 324	0.36 316

ADCRef	0.84 315	0.46 312	1.60 366	0.52 295	0.45 324	1.08 321	0.52 271	1.13 256	1.03 267	1.22 334	1.43 324	0.87 239	0.93 317	0.91 255	3.35 388	0.19 192	0.16 212	0.23 244	0.23 271	0.23 241	0.22 224

SQANet	0.87 322	0.76 360	0.76 269	1.16 383	0.99 380	1.10 322	0.51 265	1.12 250	0.85 180	0.93 250	1.05 235	1.03 280	0.76 274	1.07 298	0.70 251	0.79 379	0.25 310	1.04 383	0.36 342	1.56 387	0.70 376

CBFPSM	0.61 265	0.25 167	1.41 353	0.39 61	0.27 159	1.10 322	0.67 313	0.83 159	0.84 176	0.82 184	0.81 130	1.33 330	0.85 297	0.72 186	0.86 280	0.16 99	0.15 191	0.15 41	0.17 158	0.17 127	0.23 243

GwcNet	0.73 288	0.39 286	1.37 350	0.53 302	0.43 312	1.10 322	0.52 271	1.27 303	1.19 320	1.05 303	1.41 318	1.06 291	0.86 301	0.98 280	1.01 311	0.26 279	0.24 302	0.24 257	0.23 271	0.23 241	0.28 280

LSM	4.83 407	0.83 367	11.23 409	0.76 369	56.73 433	1.10 322	1.18 372	1.35 326	1.70 370	2.13 378	2.34 369	1.34 333	1.19 346	1.52 353	1.23 338	0.34 333	0.50 380	0.39 344	0.47 363	0.51 356	9.82 420

ccnet	0.84 315	0.59 345	0.86 293	0.56 320	0.60 359	1.11 326	0.72 325	1.44 346	0.97 245	1.15 327	1.44 325	1.28 319	0.95 322	1.01 290	1.33 344	0.49 363	0.43 373	0.50 366	0.47 363	0.52 359	0.48 358

STTRV1_RVC	0.83 313	0.60 347	1.19 332	0.67 351	0.81 371	1.12 327	0.63 308	1.37 332	1.12 297	0.98 277	1.34 308	1.08 296	0.95 322	1.28 327	0.90 290	0.57 373	0.25 310	0.44 352	0.39 349	0.60 369	0.41 336

DISCO	0.72 287	0.27 207	0.72 258	0.45 200	0.31 228	1.12 327	0.53 274	1.32 320	1.25 327	0.84 195	1.07 243	1.52 355	0.87 304	1.82 369	1.08 328	0.20 211	0.15 191	0.18 116	0.16 116	0.24 249	0.24 251

EDNetEfficientorigin	9.96 414	1.17 383	175.17 437	0.49 258	0.37 278	1.13 329	0.74 332	1.27 303	2.70 389	3.16 402	2.49 373	2.28 375	2.15 387	1.88 371	2.27 376	0.21 226	0.19 264	0.25 268	0.20 227	0.54 361	0.53 369

SHD	0.98 336	0.54 331	1.30 344	0.63 342	0.50 339	1.14 330	0.50 262	1.80 379	2.20 380	1.66 361	1.39 315	1.47 347	1.21 347	1.40 340	1.80 363	0.32 318	0.27 321	0.32 323	0.34 339	0.41 332	0.44 348

DRN-Test	0.68 281	0.34 264	0.77 272	0.52 295	0.40 295	1.14 330	0.61 303	1.56 361	1.04 271	1.18 329	1.10 251	1.05 287	0.72 256	0.82 229	1.01 311	0.24 262	0.18 247	0.26 282	0.25 296	0.26 264	0.23 243

GANetREF_RVC	0.82 307	0.77 361	0.95 311	0.68 355	0.43 312	1.15 332	1.06 364	1.19 274	1.20 322	1.03 292	1.02 218	1.10 303	0.89 310	1.20 319	0.78 264	0.49 363	0.39 364	0.58 372	0.39 349	0.69 372	0.49 359
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
NVStereoNet_ROB	1.31 365	0.96 373	1.33 347	0.90 374	0.92 373	1.15 332	1.05 363	1.49 351	1.62 365	1.63 358	2.51 374	2.31 376	1.62 370	2.16 382	1.42 348	0.81 381	0.73 388	0.79 377	1.02 394	0.73 373	0.97 385
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
iinet-f	0.69 283	0.29 230	2.34 384	0.41 105	0.31 228	1.16 334	0.58 296	0.87 167	0.85 180	0.86 215	1.17 275	1.04 284	0.83 290	0.76 201	1.26 339	0.21 226	0.18 247	0.17 85	0.16 116	0.21 209	0.21 209

Wz-Net-LNSev	0.75 297	0.54 331	1.59 363	0.51 281	0.41 300	1.16 334	0.79 340	1.27 303	1.13 303	1.04 298	1.14 265	1.11 305	0.94 320	0.93 260	1.00 310	0.24 262	0.22 287	0.21 218	0.19 208	0.26 264	0.27 271

APVNet	0.73 288	0.39 286	1.01 319	0.58 328	0.45 324	1.16 334	0.68 316	1.47 350	0.87 190	0.84 195	1.15 267	1.04 284	0.84 293	1.14 308	1.18 334	0.27 288	0.28 326	0.32 323	0.31 328	0.29 282	0.32 299

FBW_ROB	0.94 330	0.54 331	1.03 321	0.56 320	0.42 309	1.16 334	0.76 335	1.56 361	1.41 347	1.38 349	1.33 304	1.47 347	1.07 334	2.94 394	1.14 332	0.26 279	0.32 346	0.45 354	0.30 319	0.34 309	0.30 289

RTSC	0.93 326	0.54 331	1.59 363	0.56 320	0.40 295	1.17 338	0.55 284	1.44 346	1.82 373	1.53 354	1.26 291	1.15 310	0.82 288	1.70 363	2.44 377	0.26 279	0.20 272	0.23 244	0.24 285	0.31 293	0.32 299

CSAN	0.88 323	0.52 323	0.93 306	0.61 336	0.42 309	1.19 339	1.11 366	1.27 303	1.48 356	1.37 347	1.44 325	1.37 337	1.30 353	1.46 350	1.01 311	0.39 350	0.31 340	0.36 334	0.37 344	0.35 315	0.36 316

CRFU-Net	0.59 255	0.29 230	0.62 213	0.47 241	0.31 228	1.20 340	0.51 265	1.19 274	0.59 74	1.05 303	1.00 212	1.06 291	0.87 304	0.83 231	0.77 263	0.22 242	0.19 264	0.18 116	0.16 116	0.19 185	0.20 193

CSP-Net	0.57 240	0.29 230	0.55 181	0.42 130	0.29 199	1.20 340	0.49 259	1.29 312	0.75 134	0.98 277	0.97 196	0.88 242	0.69 239	0.85 237	0.66 243	0.27 288	0.18 247	0.17 85	0.17 158	0.18 151	0.19 166

CC-Net-ROB	0.84 315	1.01 378	0.93 306	0.60 332	0.45 324	1.25 342	0.71 321	1.20 277	1.05 273	0.84 195	1.24 287	0.90 249	0.78 279	1.14 308	0.70 251	0.48 362	0.34 354	1.71 389	0.38 347	0.78 375	0.40 331

fast-acv-ft	0.66 277	0.32 253	0.80 276	0.46 223	0.34 266	1.26 343	0.50 262	0.91 179	1.00 256	1.05 303	1.36 310	1.28 319	0.84 293	0.81 224	0.90 290	0.22 242	0.24 302	0.23 244	0.23 271	0.21 209	0.22 224

ADCS	1.60 376	0.70 355	4.02 394	0.61 336	0.53 345	1.31 344	1.11 366	1.71 374	1.86 375	1.97 376	1.68 345	1.51 353	1.46 363	2.07 378	9.20 408	0.34 333	0.32 346	0.33 328	0.36 342	0.45 342	0.46 354

MFMNet_re	1.17 354	0.99 375	1.31 345	1.02 378	0.95 376	1.32 345	1.32 380	1.44 346	1.58 362	1.72 366	1.70 348	1.21 314	1.57 368	1.16 312	1.04 321	0.88 383	0.76 394	0.79 377	0.75 385	0.90 378	0.94 382

DispFullNet	1.64 378	2.64 413	3.14 388	2.57 405	1.78 398	1.32 345	0.55 284	1.42 344	1.45 352	1.89 372	1.48 332	1.55 357	2.35 391	2.08 379	1.12 331	0.60 375	0.19 264	2.33 402	0.73 384	2.35 400	1.30 396

RYNet	0.76 300	0.37 278	0.74 266	0.54 311	0.67 366	1.35 347	0.68 316	1.28 308	1.21 324	1.10 320	0.90 164	1.31 323	0.94 320	1.01 290	1.30 341	0.22 242	0.16 212	0.27 290	0.23 271	0.43 338	0.45 350

WZ-Net	1.29 363	0.64 351	5.42 401	0.64 345	0.52 343	1.37 348	1.29 379	1.41 339	1.77 372	1.56 355	1.69 347	1.74 364	1.41 360	2.50 389	2.16 374	0.28 296	0.21 278	0.23 244	0.25 296	0.39 328	0.41 336

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 286	0.84 368	0.80 276	0.55 317	0.38 283	1.38 349	0.57 289	1.07 236	0.81 162	0.90 239	0.94 181	0.95 261	0.54 164	1.01 290	0.61 233	0.41 355	0.30 332	0.57 371	0.31 328	0.86 377	0.39 325

coex-ft	6.50 412	1.57 394	87.99 436	0.49 258	0.38 283	1.41 350	1.21 374	1.21 280	7.96 409	12.14 417	2.78 382	2.74 382	3.83 403	1.30 333	3.19 387	0.24 262	0.23 294	0.27 290	0.24 285	0.48 348	0.40 331

FCDSN-DC	1.43 371	0.57 340	0.69 247	0.74 366	0.59 356	1.42 351	0.65 312	1.40 337	1.41 347	3.31 403	4.42 405	4.57 398	3.01 399	1.70 363	1.19 336	0.46 358	0.42 371	0.48 361	0.47 363	0.51 356	0.51 365
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	1.22 356	0.39 286	0.93 306	0.51 281	0.45 324	1.44 352	0.79 340	1.20 277	1.30 337	2.99 399	3.94 399	3.30 392	2.17 388	1.42 344	1.31 342	0.46 358	0.35 356	0.35 331	0.37 344	0.41 332	0.42 340

Wz-Net-MNSev	0.81 306	0.42 302	1.64 369	0.51 281	0.41 300	1.46 353	0.95 357	1.24 290	1.26 330	1.31 344	1.25 288	1.17 311	0.83 290	1.21 320	1.06 324	0.22 242	0.19 264	0.24 257	0.23 271	0.29 282	0.26 263

ADCPNet	1.11 349	0.53 325	3.26 390	0.55 317	0.44 317	1.47 354	0.83 346	1.21 280	1.17 315	1.26 341	1.42 322	1.67 363	1.12 340	1.48 351	3.86 394	0.30 310	0.29 328	0.30 317	0.32 331	0.37 322	0.37 322

XQC	0.97 334	0.70 355	1.54 361	0.70 361	0.55 348	1.48 355	0.81 342	1.41 339	1.57 361	1.21 332	1.12 257	1.33 330	1.04 331	1.55 354	2.00 370	0.39 350	0.25 310	0.37 338	0.32 331	0.55 363	0.49 359

ADCP+	1.18 355	0.37 278	3.09 387	0.50 269	0.52 343	1.48 355	0.61 303	1.32 320	1.07 284	1.21 332	1.16 270	1.08 296	1.11 338	1.63 358	7.17 405	0.20 211	0.16 212	0.24 257	0.22 262	0.29 282	0.22 224

SPS-STEREO	1.29 363	0.94 372	1.10 324	1.05 381	1.03 384	1.48 355	0.91 352	1.57 363	1.24 325	2.13 378	1.90 358	1.94 370	1.46 363	1.77 366	1.64 359	0.97 386	0.94 404	0.90 380	0.89 389	0.96 381	0.97 385
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	1.23 358	1.24 384	5.25 400	0.51 281	0.43 312	1.49 358	1.09 365	1.58 364	1.42 349	1.25 339	1.26 291	1.58 360	1.52 367	1.97 374	1.95 366	0.33 326	0.32 346	0.26 282	0.30 319	0.41 332	0.43 344

AnyNet_C32	1.27 361	0.72 359	3.33 391	0.59 330	0.56 349	1.51 359	1.53 389	1.27 303	1.28 332	1.52 353	1.48 332	1.38 341	1.23 349	1.64 359	5.26 399	0.30 310	0.29 328	0.29 308	0.34 339	0.38 324	0.44 348

RainbowNet	1.42 370	1.53 393	1.31 345	1.93 396	1.46 390	1.52 360	1.03 362	1.67 372	1.55 359	1.23 336	1.59 341	1.54 356	1.21 347	1.40 340	1.03 316	1.70 396	0.70 387	1.82 391	0.80 387	2.11 395	1.22 392

SANet	1.15 351	0.45 307	1.40 352	0.50 269	0.32 245	1.54 361	1.21 374	1.49 351	3.35 397	1.61 356	2.41 372	2.32 378	1.80 377	1.57 355	1.27 340	0.28 296	0.25 310	0.26 282	0.24 285	0.36 319	0.32 299

DPSNet	1.08 345	0.44 306	2.64 385	0.54 311	0.42 309	1.59 362	1.25 377	2.39 389	1.50 357	1.13 325	1.12 257	1.51 353	2.19 389	1.44 347	1.51 356	0.35 338	0.25 310	0.25 268	0.21 244	0.49 351	0.39 325

LE_ROB	4.86 408	0.27 207	9.43 407	0.45 200	0.24 77	1.61 363	0.96 359	2.05 381	17.75 423	16.36 425	4.84 408	5.17 404	19.48 424	2.05 376	15.49 415	0.17 125	0.15 191	0.16 57	0.16 116	0.20 200	0.19 166

FC-DCNN	1.67 379	0.53 325	0.68 239	0.62 340	0.49 336	1.62 364	0.71 321	1.77 378	1.55 359	4.73 410	4.66 407	5.82 407	3.94 404	2.13 381	1.42 348	0.47 361	0.42 371	0.47 358	0.46 362	0.48 348	0.47 356

MeshStereo	1.38 367	0.45 307	0.58 194	0.45 200	0.35 271	1.63 365	0.60 301	2.07 382	1.43 350	4.49 408	3.32 391	4.67 399	2.08 385	2.08 379	1.32 343	0.36 340	0.36 358	0.37 338	0.32 331	0.32 299	0.34 310
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
otaku	1.10 346	0.96 373	0.96 312	1.37 389	1.06 386	1.65 366	0.72 325	1.46 349	1.19 320	1.10 320	1.32 303	1.32 325	0.95 322	1.29 329	0.81 274	0.89 384	0.46 377	1.24 385	0.50 372	1.86 389	0.89 381

MSMD_ROB	1.25 359	0.51 321	0.64 221	0.60 332	0.50 339	1.66 367	0.67 313	1.26 298	1.26 330	2.64 390	3.82 396	3.06 388	3.20 401	1.45 348	0.91 293	0.46 358	0.41 369	0.49 364	0.51 373	0.47 347	0.45 350

PVD	1.34 366	0.70 355	1.42 354	0.78 370	0.65 363	1.68 368	0.91 352	2.12 385	3.01 392	2.25 383	2.35 371	1.90 369	1.99 383	1.98 375	2.14 372	0.40 354	0.38 360	0.49 364	0.37 344	0.51 356	0.67 375

Ntro	1.15 351	1.00 377	1.00 318	1.49 390	1.20 388	1.69 369	0.81 342	1.39 333	1.25 327	1.01 285	1.28 296	1.31 323	1.00 327	1.31 334	0.89 284	1.10 390	0.43 373	1.36 386	0.51 373	1.95 391	0.99 387

ADCL	1.10 346	0.42 302	1.57 362	0.51 281	0.41 300	1.71 370	0.92 354	1.36 330	1.45 352	1.33 345	1.56 338	1.22 317	1.26 352	1.45 348	5.27 400	0.22 242	0.19 264	0.25 268	0.25 296	0.29 282	0.29 285

SGM_RVC	1.04 341	0.30 244	0.47 102	0.41 105	0.23 56	1.73 371	0.77 336	1.63 369	1.30 337	2.39 386	1.99 361	2.64 381	1.78 376	2.22 383	1.40 347	0.28 296	0.27 321	0.27 290	0.25 296	0.25 258	0.25 258
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
stereogan	0.83 313	0.33 259	0.89 302	0.61 336	0.51 341	1.80 372	0.50 262	1.41 339	1.39 346	1.05 303	1.47 331	1.56 359	1.04 331	1.32 336	0.87 281	0.29 303	0.29 328	0.29 308	0.25 296	0.39 328	0.40 331

PDISCO_ROB	0.96 332	0.51 321	1.13 327	1.03 379	1.00 381	1.81 373	0.77 336	1.72 375	1.60 363	1.09 317	1.19 280	1.34 333	0.80 284	1.62 357	1.01 311	0.58 374	0.22 287	0.45 354	0.40 353	0.50 353	0.41 336

ACVNet_1	1.55 375	1.36 388	1.35 349	1.96 398	1.63 393	1.83 374	0.96 359	2.09 383	1.85 374	1.43 351	1.54 336	2.31 376	1.68 373	1.42 344	1.18 334	1.76 398	0.51 381	2.05 399	0.59 378	2.24 399	1.30 396

SGM+DAISY	1.52 374	0.99 375	1.61 367	1.01 377	1.02 383	1.86 375	1.19 373	1.49 351	1.38 345	2.96 397	3.00 386	2.79 384	1.94 379	1.88 371	1.62 358	0.98 387	0.97 406	0.91 382	0.91 390	0.94 380	0.99 387

ACVNet-4b	1.43 371	1.34 387	1.28 341	1.95 397	1.60 392	1.93 376	0.77 336	1.59 365	1.64 367	1.05 303	1.60 342	2.10 373	0.92 315	1.79 368	0.84 277	1.76 398	0.35 356	2.03 397	0.67 381	2.16 396	1.18 391

MFN_U_SF_RVC	1.14 350	0.63 350	2.33 383	0.69 358	0.46 332	2.04 377	0.70 319	1.90 380	1.37 343	1.62 357	1.56 338	1.94 370	1.36 356	1.73 365	1.90 365	0.41 355	0.38 360	0.45 354	0.48 367	0.45 342	0.47 356

G-Net	0.95 331	0.48 320	1.13 327	0.67 351	0.49 336	2.07 378	0.63 308	1.02 217	0.90 208	1.77 367	2.62 379	1.28 319	1.60 369	1.09 302	1.06 324	0.37 344	0.30 332	0.35 331	0.25 296	0.46 345	0.45 350

SAMSARA	1.15 351	0.69 354	1.44 356	1.09 382	0.93 374	2.10 379	1.87 403	1.64 370	1.47 355	1.64 359	1.21 282	2.06 372	1.14 343	1.61 356	1.50 355	0.39 350	0.45 375	0.36 334	0.38 347	0.50 353	0.51 365

ELAS_RVC	1.76 381	0.64 351	1.20 333	0.74 366	0.59 356	2.18 380	2.53 408	2.10 384	2.85 391	3.46 404	3.41 394	3.12 389	4.11 405	2.69 392	2.53 382	0.54 371	0.47 378	0.51 368	0.48 367	0.55 363	0.55 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	1.63 377	1.16 382	7.38 405	0.65 347	0.56 349	2.25 381	1.53 389	1.53 355	1.46 354	1.71 365	1.95 359	1.83 366	1.41 360	2.48 387	4.42 397	0.33 326	0.32 346	0.32 323	0.34 339	0.45 342	0.50 361

ACVNet_2	1.74 380	1.30 386	1.62 368	1.81 393	1.63 393	2.28 382	1.34 382	2.35 388	2.64 388	1.82 369	2.55 375	2.99 386	1.71 374	1.67 361	1.20 337	1.48 394	0.59 385	1.81 390	0.71 383	2.09 394	1.29 395

IMH-64-1	1.96 383	1.64 398	1.26 337	2.26 402	1.91 401	2.30 383	1.35 383	2.99 393	2.29 381	1.70 363	2.79 383	2.47 379	1.66 371	2.33 384	1.95 366	2.07 401	0.74 390	2.44 403	1.04 396	2.40 401	1.59 402

IMH-64	1.96 383	1.64 398	1.26 337	2.26 402	1.91 401	2.30 383	1.35 383	2.99 393	2.29 381	1.70 363	2.79 383	2.47 379	1.66 371	2.33 384	1.95 366	2.07 401	0.74 390	2.44 403	1.04 396	2.40 401	1.59 402

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 342	0.61 348	1.82 374	0.69 358	0.51 341	2.62 385	1.69 396	1.28 308	1.44 351	1.39 350	1.56 338	1.34 333	0.91 313	1.68 362	0.95 302	0.38 349	0.39 364	0.46 357	0.61 380	0.41 332	0.43 344

MDST_ROB	0.97 334	0.29 230	1.02 320	0.64 345	0.43 312	2.64 386	0.82 344	1.68 373	1.18 319	2.89 393	1.82 354	0.97 265	0.75 265	1.83 370	0.89 284	0.26 279	0.22 287	0.32 323	0.28 314	0.26 264	0.26 263

RTS	2.03 386	1.03 379	11.50 410	0.68 355	0.63 361	2.71 387	1.56 391	1.55 357	2.32 383	1.93 373	2.57 376	1.32 325	1.32 354	5.20 406	4.30 395	0.31 313	0.23 294	0.29 308	0.30 319	0.41 332	0.40 331

RTSA	2.03 386	1.03 379	11.50 410	0.68 355	0.63 361	2.71 387	1.56 391	1.55 357	2.32 383	1.93 373	2.57 376	1.32 325	1.32 354	5.20 406	4.30 395	0.31 313	0.23 294	0.29 308	0.30 319	0.41 332	0.40 331

WAO-6	2.11 390	1.52 392	1.25 336	1.73 392	1.69 397	2.72 389	1.62 393	3.15 395	3.64 398	2.01 377	3.28 389	3.52 396	2.20 390	2.59 390	2.48 380	1.31 393	0.92 400	2.04 398	1.22 405	1.89 390	1.35 400

Dean	2.07 389	1.39 389	1.69 373	2.17 400	1.83 400	2.75 390	1.28 378	3.49 401	3.80 401	2.13 378	3.30 390	3.18 390	1.98 382	1.78 367	1.72 361	1.73 397	0.79 398	1.99 393	0.91 390	2.17 397	1.34 399

MADNet+	2.28 393	2.56 410	10.82 408	1.25 386	0.96 377	2.77 391	1.44 388	2.34 387	1.76 371	1.36 346	1.78 353	1.84 368	1.74 375	6.33 410	4.57 398	0.67 377	0.66 386	0.59 373	0.54 376	0.84 376	0.81 380

LVE	2.20 392	1.47 391	1.44 356	2.06 399	1.80 399	2.79 392	1.77 399	2.96 392	3.94 403	1.95 375	4.29 404	3.47 395	1.97 380	2.48 387	1.85 364	2.06 400	0.88 399	2.06 400	1.13 401	2.17 397	1.53 401

IMH	2.15 391	1.66 400	1.29 342	2.25 401	1.92 403	2.87 393	1.33 381	3.25 396	3.04 394	1.87 371	3.33 393	3.00 387	2.03 384	2.80 393	1.95 366	2.09 403	0.78 395	2.45 405	1.05 399	2.44 403	1.62 404

KSHMR	2.64 394	1.96 404	1.86 376	2.69 409	2.44 407	2.88 394	2.04 404	3.46 400	6.31 407	2.51 389	3.27 388	3.39 394	1.97 380	2.59 390	2.08 371	2.48 408	1.41 410	2.80 412	1.51 408	2.98 409	2.09 407

WAO-7	1.96 383	1.24 384	1.52 358	1.28 387	1.06 386	2.92 395	1.64 394	3.32 397	3.05 395	2.28 384	3.32 391	3.19 391	2.38 392	3.39 396	2.49 381	1.02 388	0.92 400	1.06 384	1.04 396	1.05 383	0.99 387

notaker	2.87 395	2.31 408	2.01 378	3.03 411	2.60 412	2.94 396	1.82 401	3.43 399	3.06 396	2.89 393	4.21 403	6.15 410	2.71 394	3.42 397	2.90 385	2.67 411	1.18 408	3.00 413	1.67 409	3.13 410	2.26 409

LRCNet_RVC	21.27 422	31.14 428	21.46 418	28.97 426	23.77 424	3.11 397	0.62 305	20.94 425	1.64 367	25.57 426	28.13 426	21.96 426	14.74 415	21.99 427	16.44 416	29.16 435	14.92 426	33.57 431	31.28 431	29.67 433	26.33 431

PWCK	2.06 388	1.75 401	4.11 396	1.69 391	0.93 374	3.13 398	2.86 410	2.18 386	2.41 386	2.38 385	2.33 368	2.22 374	1.85 378	3.52 398	2.20 375	1.65 395	0.73 388	1.52 388	0.83 388	1.81 388	1.02 390

SDNR	0.89 324	0.39 286	1.66 372	0.42 130	0.39 292	3.35 399	0.32 100	0.95 197	1.05 273	1.05 303	2.12 365	0.62 135	0.71 249	1.40 340	0.78 264	0.53 368	0.56 383	0.36 334	0.27 308	0.46 345	0.50 361

ELAS	1.77 382	0.64 351	1.10 324	0.72 364	0.58 354	3.37 400	1.76 398	2.54 390	2.57 387	3.77 406	3.96 400	2.83 385	3.44 402	2.34 386	2.73 384	0.53 368	0.47 378	0.50 366	0.48 367	0.55 363	0.55 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	3.02 398	2.27 407	1.85 375	2.89 410	2.54 411	3.72 401	2.14 405	3.79 404	5.33 405	2.82 392	5.09 409	5.95 408	2.54 393	3.34 395	2.58 383	2.65 410	1.44 411	2.78 411	2.03 411	2.61 406	2.10 408

HanzoNet	6.97 413	2.57 411	4.66 399	3.29 413	2.96 414	3.75 402	2.35 406	5.08 413	7.11 408	14.46 424	13.06 416	17.69 421	22.95 426	13.72 419	6.61 403	4.36 415	1.96 413	3.14 414	2.59 413	3.88 416	3.19 415

UNDER WATER	3.63 401	2.12 406	4.11 396	3.17 412	2.51 409	3.77 403	2.45 407	3.53 402	13.66 416	2.98 398	2.92 385	5.75 406	4.13 406	3.85 402	3.75 391	2.84 412	1.11 407	2.71 410	1.41 406	3.26 413	2.50 411

DPSimNet_ROB	5.19 409	2.71 414	18.56 415	2.59 406	2.49 408	4.25 404	10.93 414	3.33 398	3.93 402	5.02 411	4.52 406	5.74 405	10.18 411	5.44 408	8.79 407	2.40 407	2.47 414	2.48 406	2.54 412	2.56 405	2.87 413

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 367	0.91 371	2.11 381	0.89 373	0.57 353	4.27 405	1.79 400	1.55 357	2.00 378	1.64 359	1.85 356	1.83 366	1.44 362	1.89 373	1.49 354	0.49 363	0.40 367	0.56 370	0.58 377	0.75 374	0.52 367

MADNet++	4.18 403	2.72 415	4.00 393	3.80 416	3.44 415	4.72 406	4.05 412	4.01 405	3.74 399	4.52 409	5.14 410	4.20 397	4.89 409	7.04 413	6.39 402	3.79 413	3.70 417	3.27 415	2.70 414	3.68 415	3.74 417

WAO-8	3.00 396	1.60 395	1.52 358	1.82 394	1.65 395	5.57 407	1.35 383	4.65 409	12.37 413	2.89 393	4.04 401	4.89 402	2.78 395	3.73 400	2.44 377	1.29 391	0.93 402	2.00 394	1.16 403	2.02 392	1.23 393

Venus	3.00 396	1.60 395	1.52 358	1.82 394	1.65 395	5.57 407	1.35 383	4.65 409	12.37 413	2.89 393	4.04 401	4.89 402	2.78 395	3.73 400	2.44 377	1.29 391	0.93 402	2.00 394	1.16 403	2.02 392	1.23 393

UNDER WATER-64	3.72 402	2.07 405	4.57 398	3.30 414	2.52 410	5.61 409	2.63 409	3.67 403	12.27 412	3.09 400	2.66 380	5.99 409	4.74 408	3.93 403	3.57 389	2.54 409	1.24 409	2.65 408	1.48 407	3.21 412	2.62 412

TorneroNet-64	3.54 400	1.89 402	1.59 363	2.62 408	2.29 405	6.88 410	1.72 397	4.72 411	11.88 411	2.43 387	5.46 411	8.16 412	2.80 397	4.13 404	3.03 386	2.25 406	0.75 392	2.57 407	1.09 400	2.65 407	1.84 406

JetBlue	3.02 398	1.39 389	7.91 406	1.17 384	1.49 391	8.53 411	7.94 413	2.82 391	1.98 377	2.15 382	2.69 381	3.32 393	3.01 399	6.66 411	3.81 392	0.79 379	0.78 395	0.75 376	0.76 386	1.04 382	1.33 398

SGM-ForestM	4.73 405	0.34 264	1.05 322	0.46 223	0.28 180	10.26 412	3.48 411	4.52 407	5.16 404	8.68 416	7.48 413	18.87 423	10.80 414	11.26 417	10.01 409	0.32 318	0.34 354	0.32 323	0.32 331	0.29 282	0.30 289

MANE	4.73 405	0.54 331	0.77 272	0.69 358	0.60 359	10.35 413	1.67 395	8.68 415	12.66 415	6.90 414	9.43 415	11.59 417	10.59 413	8.26 414	8.41 406	0.51 366	0.45 375	0.48 361	1.02 394	0.50 353	0.50 361

DPSMNet_ROB	12.13 417	8.03 418	21.13 417	9.02 421	16.82 420	10.68 414	30.78 423	9.15 417	15.24 419	6.56 413	15.50 424	9.02 414	15.13 416	9.28 416	21.71 420	4.59 418	8.60 420	5.08 418	9.26 420	5.89 420	11.06 421

DGTPSM_ROB	12.12 416	8.03 418	21.12 416	8.97 420	16.81 419	10.68 414	30.77 422	9.14 416	15.23 418	6.55 412	15.49 423	9.02 414	15.13 416	9.26 415	21.71 420	4.58 417	8.60 420	5.07 417	9.26 420	5.88 419	11.06 421

tt	6.21 411	0.22 97	5.88 402	3.55 415	2.07 404	11.25 416	19.19 417	11.84 419	5.47 406	2.71 391	2.18 366	4.87 401	6.25 410	3.71 399	7.09 404	8.31 420	11.17 425	4.91 416	5.39 419	5.72 417	2.42 410

JetRed	5.38 410	6.17 417	12.68 413	2.38 404	2.85 413	12.60 417	11.17 415	4.60 408	3.74 399	3.87 407	3.85 397	4.83 400	4.13 406	6.81 412	12.18 412	2.18 404	2.95 416	2.19 401	1.98 410	3.49 414	3.01 414

TorneroNet	4.49 404	1.92 403	1.65 371	2.60 407	2.29 405	14.95 418	1.86 402	4.86 412	19.56 427	3.10 401	7.52 414	7.00 411	2.90 398	4.48 405	3.66 390	2.24 405	0.78 395	2.68 409	1.14 402	2.79 408	1.80 405

ASD4	10.37 415	9.12 420	17.90 414	7.49 419	10.02 417	16.90 419	28.93 421	11.05 418	8.53 410	7.42 415	7.41 412	8.91 413	10.32 412	11.44 418	20.38 419	4.52 416	4.58 419	5.68 419	5.04 418	5.72 417	6.02 419

HaxPig	31.93 424	37.19 430	34.22 425	24.41 425	24.94 425	18.53 420	20.18 418	21.15 426	28.84 429	35.74 435	38.86 434	26.18 427	28.75 428	33.85 429	34.15 428	35.89 436	38.80 436	37.79 432	40.52 432	39.33 434	39.33 436

Anonymous_1	33.12 425	18.23 421	23.86 419	20.53 422	21.18 423	25.45 421	35.84 424	22.44 429	15.68 420	13.41 418	13.70 420	18.00 422	15.15 418	20.31 420	24.47 422	14.56 427	8.84 422	66.24 435	117.79 435	155.41 438	11.40 423

DPSM_ROB	17.80 419	18.60 422	24.24 423	20.89 423	19.49 421	25.83 422	36.10 425	21.62 427	16.41 421	13.46 419	14.26 421	19.11 424	16.15 419	20.74 421	25.59 423	9.37 422	9.23 423	9.47 422	9.81 422	13.47 421	12.09 424

DPSM	17.80 419	18.60 422	24.24 423	20.89 423	19.49 421	25.83 422	36.10 425	21.62 427	16.41 421	13.46 419	14.26 421	19.11 424	16.15 419	20.74 421	25.59 423	9.37 422	9.23 423	9.47 422	9.81 422	13.47 421	12.09 424

MEDIAN_ROB	37.35 434	40.72 438	40.37 428	32.26 427	31.80 426	27.29 424	25.02 419	29.47 430	33.43 437	41.99 437	41.60 436	33.48 428	34.37 436	39.66 431	36.94 429	43.49 438	43.96 438	44.07 434	43.35 434	41.32 436	42.43 438

xxxxx1	36.77 431	19.69 424	24.00 420	62.46 435	66.77 435	27.30 425	39.89 427	20.40 422	18.80 424	14.18 421	13.11 417	17.29 418	17.30 421	21.62 424	27.81 425	13.61 424	18.98 433	111.36 436	133.25 436	28.84 430	38.64 433

tt_ll	36.77 431	19.69 424	24.00 420	62.46 435	66.77 435	27.30 425	39.89 427	20.40 422	18.80 424	14.18 421	13.11 417	17.29 418	17.30 421	21.62 424	27.81 425	13.61 424	18.98 433	111.36 436	133.25 436	28.84 430	38.64 433

ff	36.77 431	19.69 424	24.00 420	62.46 435	66.77 435	27.30 425	39.89 427	20.40 422	18.80 424	14.18 421	13.11 417	17.29 418	17.30 421	21.62 424	27.81 425	13.61 424	18.98 433	111.36 436	133.25 436	28.84 430	38.64 433

AVERAGE_ROB	37.53 435	40.05 437	40.01 427	34.74 428	33.76 427	28.46 428	25.14 420	32.31 431	34.08 438	41.20 436	40.52 435	34.51 429	34.78 437	39.11 430	37.48 430	42.68 437	43.32 437	43.80 433	42.99 433	40.42 435	41.31 437

BEATNet-Init1	15.65 418	1.62 397	54.26 435	0.75 368	0.56 349	37.03 429	13.39 416	13.20 420	14.59 417	29.41 434	29.29 433	47.69 437	21.87 425	26.91 428	19.58 417	0.43 357	0.39 364	0.47 358	0.47 363	0.52 359	0.52 367

SPstereo	24.33 423	4.45 416	7.15 404	4.44 417	4.17 416	45.69 430	77.93 436	63.66 438	33.40 436	27.58 433	26.62 425	39.42 436	33.37 435	42.68 438	50.66 431	4.01 414	3.77 418	6.06 420	4.73 416	3.17 411	3.55 416

CasAABBNet	35.77 426	37.38 431	48.59 430	42.20 429	39.23 428	51.95 431	72.92 435	43.36 435	33.03 432	26.93 427	28.31 427	38.43 433	32.32 429	41.58 432	51.50 436	18.71 429	18.58 428	19.11 428	19.75 426	27.11 427	24.33 426

MyStereo03	35.83 427	37.48 433	48.64 431	42.37 431	39.41 430	51.98 432	72.91 432	43.07 432	33.07 433	27.20 430	28.81 430	38.36 430	32.60 430	41.58 432	51.47 433	18.74 430	18.61 430	19.07 424	19.77 427	27.10 424	24.35 427

MyStereo02	35.83 427	37.48 433	48.64 431	42.37 431	39.41 430	51.98 432	72.91 432	43.07 432	33.07 433	27.20 430	28.81 430	38.36 430	32.60 430	41.58 432	51.47 433	18.74 430	18.61 430	19.07 424	19.77 427	27.10 424	24.35 427

MyStereo	35.83 427	37.48 433	48.64 431	42.37 431	39.41 430	51.98 432	72.91 432	43.07 432	33.07 433	27.20 430	28.81 430	38.36 430	32.60 430	41.58 432	51.47 433	18.74 430	18.61 430	19.07 424	19.77 427	27.10 424	24.35 427

Selective-RAFT-Error	35.87 430	37.42 432	48.73 434	42.24 430	39.28 429	52.00 435	72.87 431	43.41 436	32.95 431	26.97 428	28.72 428	38.71 435	33.15 434	41.59 436	51.42 432	18.77 433	18.60 429	19.14 429	19.78 430	27.19 428	24.42 430

LSM0	38.96 436	37.52 436	48.37 429	43.79 434	91.31 438	52.31 436	72.38 430	43.71 437	32.75 430	27.16 429	28.73 429	38.51 434	32.63 433	41.75 437	51.59 437	18.85 434	18.43 427	19.09 427	19.60 425	27.21 429	33.44 432

PML	40.49 437	30.31 427	12.46 412	7.19 418	14.30 418	91.44 437	212.44 438	7.73 414	23.24 428	74.44 438	185.05 438	49.81 438	25.78 427	21.34 423	12.84 413	8.71 421	2.93 415	8.43 421	3.24 415	13.77 423	4.45 418

test_example2	176.82 438	204.75 439	198.54 438	188.58 439	191.23 439	151.28 438	169.77 437	97.63 439	125.81 439	179.94 439	183.74 437	158.20 439	139.14 438	192.16 439	198.12 438	203.48 439	236.37 439	163.71 439	173.22 439	217.79 439	162.95 439

FADE		2.54 409		1.04 380	1.00 381			4.03 406	3.02 393	1.77 367		2.74 382		6.31 409		14.64 428	1.73 412	21.24 430	14.41 424	0.63 371	0.65 374

Low-res two-view benchmark