Low-res two-view results

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

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

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

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

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

MIF-Stereo	0.36 1	0.23 13	0.59 52	0.48 51	0.36 145	0.40 10	0.32 30	0.53 1	0.49 5	0.54 30	0.55 17	0.36 2	0.31 6	0.58 13	0.51 130	0.20 117	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.19 71	0.15 27

LoS_RVC	0.42 11	0.26 46	0.40 8	0.44 23	0.82 344	0.51 49	0.44 123	0.64 2	0.41 2	0.44 8	0.78 44	0.44 8	0.47 38	0.56 10	0.36 33	0.13 1	0.12 9	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 369

AEACV	0.37 3	0.24 19	0.52 26	0.47 41	0.51 243	0.37 8	0.38 68	0.65 3	0.53 16	0.42 4	0.56 18	0.46 15	0.60 96	0.53 5	0.30 1	0.16 11	0.13 42	0.18 36	0.15 30	0.17 24	0.14 11

XX-TBD	0.46 24	0.70 337	0.35 1	0.79 321	0.25 18	0.58 74	0.26 9	0.69 4	1.27 245	0.76 52	1.00 86	0.45 14	0.33 10	0.47 3	0.37 38	0.19 92	0.15 125	0.15 3	0.11 6	0.17 24	0.14 11

StereoIM	0.36 1	0.25 35	0.58 48	0.44 23	0.34 137	0.30 3	0.30 22	0.72 5	0.50 6	0.37 2	0.36 1	0.58 46	0.49 54	0.52 4	0.36 33	0.19 92	0.16 156	0.19 49	0.15 30	0.18 41	0.14 11

GLC_STEREO	0.39 5	0.25 35	0.41 9	0.54 133	0.23 6	0.48 20	0.30 22	0.73 6	0.58 18	0.52 28	0.73 35	0.51 31	0.31 6	0.64 26	0.42 72	0.17 32	0.20 224	0.23 149	0.19 107	0.21 131	0.17 60

PMTNet	0.46 24	0.21 4	0.38 4	0.37 2	0.23 6	0.71 141	0.27 14	0.74 7	1.04 146	0.64 39	0.70 30	0.55 38	0.47 38	0.86 68	0.35 27	1.00 375	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.15 5	0.13 3

CroCo-Stereo Lap2	0.44 21	0.34 206	0.77 158	0.61 217	0.79 335	0.28 2	0.35 46	0.75 8	0.71 51	0.38 3	0.50 9	0.72 79	0.55 73	0.57 12	0.47 109	0.17 32	0.18 194	0.19 49	0.16 58	0.21 131	0.20 133

CREStereo++_RVC	0.47 29	0.21 4	0.38 4	0.45 32	0.38 169	0.45 17	0.25 4	0.75 8	1.29 254	0.80 61	1.21 168	0.47 18	0.37 12	0.53 5	0.44 83	0.16 11	0.11 3	0.15 3	0.80 377	0.18 41	0.11 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
rrr	0.46 24	0.28 83	0.73 129	0.43 8	0.33 122	0.49 30	0.38 68	0.76 10	0.50 6	0.47 13	0.48 6	0.48 21	0.46 32	2.03 250	0.30 1	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.16 13	0.16 41

CREStereo	0.39 5	0.21 4	0.38 4	0.34 1	0.22 4	0.53 56	0.29 19	0.77 11	1.11 174	0.58 32	0.71 32	0.51 31	0.41 18	0.54 7	0.34 24	0.18 60	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.14 2	0.14 11
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
CAS	0.63 115	0.18 1	0.37 2	2.27 389	0.84 346	0.57 73	0.54 188	0.79 12	0.62 23	0.48 17	0.70 30	0.36 2	0.26 1	0.45 2	0.35 27	2.24 390	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 5	1.06 380

TANstereo	0.44 21	0.21 4	0.44 11	0.41 5	0.21 3	0.65 108	0.26 9	0.79 12	0.83 75	0.93 82	0.98 81	0.51 31	0.46 32	0.54 7	0.35 27	0.18 60	0.24 271	0.16 9	0.13 11	0.16 13	0.26 223

sAnonymous2	0.55 76	0.56 303	1.46 316	0.60 205	0.51 243	0.48 20	0.52 178	0.79 12	0.68 44	0.50 26	0.67 24	0.46 15	0.62 110	0.59 14	0.40 57	0.22 166	0.17 180	0.22 122	0.21 171	0.86 367	0.56 340

CroCo_RVC	0.55 76	0.56 303	1.46 316	0.60 205	0.51 243	0.48 20	0.52 178	0.79 12	0.68 44	0.50 26	0.67 24	0.46 15	0.62 110	0.59 14	0.40 57	0.22 166	0.17 180	0.22 122	0.21 171	0.86 367	0.56 340

test_xeample3	0.42 11	0.28 83	0.69 97	0.43 8	0.33 122	0.56 68	0.38 68	0.79 12	0.45 3	0.53 29	0.46 4	0.44 8	0.44 26	1.38 152	0.31 5	0.18 60	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.17 24	0.16 41

Selective-RAFT	0.52 38	0.28 83	0.79 168	0.55 152	0.27 33	0.91 204	0.33 33	0.80 17	0.88 85	0.58 32	0.63 20	0.81 97	0.77 151	1.29 134	0.48 114	0.19 92	0.14 75	0.17 14	0.15 30	0.19 71	0.17 60

RAFT_CTSACE	0.63 115	0.26 46	0.88 199	0.55 152	0.51 243	0.71 141	0.44 123	0.80 17	0.97 117	0.97 92	1.84 317	1.18 218	0.68 126	1.47 173	0.36 33	0.16 11	0.15 125	0.21 96	0.20 135	0.20 97	0.14 11

test_4	0.53 47	0.22 9	0.56 37	0.54 133	0.32 106	0.64 96	0.39 79	0.80 17	0.62 23	0.92 81	1.87 322	0.68 68	0.42 20	1.16 121	0.37 38	0.15 6	0.13 42	0.20 73	0.22 196	0.20 97	0.15 27

CASnet	0.41 10	0.25 35	0.48 15	0.50 71	0.20 2	0.50 39	0.36 55	0.81 20	0.80 68	0.83 69	0.68 26	0.48 21	0.31 6	0.54 7	0.32 7	0.18 60	0.12 9	0.27 235	0.22 196	0.23 177	0.14 11
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-RH_RVC	1.03 273	0.24 19	0.67 85	0.49 64	0.28 52	0.81 183	0.33 33	0.83 21	1.08 162	2.05 351	4.65 386	1.04 183	0.57 85	5.98 363	0.50 127	0.18 60	0.13 42	0.26 224	0.20 135	0.16 13	0.17 60

RAFT-345	0.84 220	0.25 35	0.66 82	0.50 71	0.27 33	0.54 59	0.42 95	0.83 21	1.11 174	1.32 244	2.34 351	0.86 122	0.54 67	5.72 356	0.47 109	0.18 60	0.13 42	0.22 122	0.17 74	0.17 24	0.16 41

sCroCo_RVC	0.49 34	0.40 248	1.02 245	0.65 257	0.60 284	0.52 51	0.40 82	0.83 21	0.61 22	0.44 8	0.74 37	0.49 28	0.50 55	0.63 25	0.48 114	0.26 242	0.27 290	0.23 149	0.22 196	0.29 239	0.25 205

ff7	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 8	0.48 46	1.38 152	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

IGEVStereo-DCA	0.46 24	0.28 83	0.56 37	0.43 8	0.33 122	0.49 30	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.47 13	0.48 6	0.48 21	0.46 32	2.03 250	0.30 1	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.16 13	0.18 78

ffff	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 8	0.48 46	1.38 152	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

11t	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 8	0.48 46	1.38 152	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

test croco	0.46 24	0.27 67	1.01 239	0.50 71	0.40 182	0.35 5	0.37 64	0.87 24	0.56 17	0.43 7	0.76 41	0.42 4	0.40 16	1.13 117	0.45 91	0.21 143	0.15 125	0.24 169	0.19 107	0.24 190	0.16 41

4D-IteraStereo	0.48 31	0.24 19	0.76 154	0.50 71	0.44 202	0.66 117	0.31 27	0.87 24	1.02 139	1.03 110	0.72 34	0.78 89	0.32 9	0.64 26	0.37 38	0.17 32	0.11 3	0.23 149	0.19 107	0.19 71	0.13 3

ccc-4	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 8	0.48 46	1.38 152	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

MC-Stereo	0.43 13	0.23 13	0.48 15	0.51 94	0.28 52	0.39 9	0.32 30	0.88 31	0.68 44	0.60 38	0.84 54	0.56 40	0.61 105	1.03 97	0.31 5	0.17 32	0.11 3	0.17 14	0.15 30	0.16 13	0.13 3

anonymousdsp	0.43 13	0.27 67	0.53 28	0.44 23	0.32 106	0.50 39	0.42 95	0.89 32	0.51 13	0.49 20	0.53 10	0.47 18	0.47 38	1.33 140	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

GMOStereo	0.53 47	0.26 46	0.65 76	0.50 71	0.29 63	0.52 51	0.43 111	0.89 32	0.96 110	1.41 275	1.14 146	0.85 118	0.56 77	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.20 97	0.15 27

error version	0.53 47	0.26 46	0.65 76	0.50 71	0.29 63	0.52 51	0.43 111	0.89 32	0.96 110	1.41 275	1.14 146	0.85 118	0.56 77	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.20 97	0.15 27

test-v	0.53 47	0.26 46	0.65 76	0.50 71	0.29 63	0.52 51	0.43 111	0.89 32	0.96 110	1.41 275	1.14 146	0.85 118	0.56 77	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.20 97	0.15 27

test-2	0.53 47	0.26 46	0.65 76	0.50 71	0.29 63	0.52 51	0.43 111	0.89 32	0.96 110	1.41 275	1.14 146	0.85 118	0.56 77	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.20 97	0.15 27

Prome-Stereo	0.75 184	0.27 67	0.53 28	0.55 152	0.32 106	0.59 78	0.97 313	0.89 32	0.88 85	1.45 284	2.46 357	0.91 135	1.41 317	1.58 192	0.44 83	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.20 97	0.92 371

IGEV-Stereo	0.43 13	0.27 67	0.54 32	0.45 32	0.32 106	0.50 39	0.42 95	0.90 38	0.51 13	0.49 20	0.53 10	0.47 18	0.47 38	1.32 138	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MIF-Stereo (partial)	0.45 23	0.25 35	0.70 103	0.50 71	0.52 251	0.35 5	0.26 9	0.91 39	0.59 21	0.45 12	0.71 32	0.51 31	0.51 57	1.11 114	0.45 91	0.20 117	0.16 156	0.23 149	0.20 135	0.24 190	0.18 78

test-3	0.54 61	0.22 9	0.68 88	0.47 41	0.27 33	0.58 74	0.35 46	0.92 40	1.00 134	1.32 244	0.69 29	0.87 126	0.45 29	1.68 210	0.37 38	0.16 11	0.11 3	0.20 73	0.16 58	0.17 24	0.13 3

test_1	0.54 61	0.22 9	0.68 88	0.47 41	0.27 33	0.58 74	0.35 46	0.92 40	1.00 134	1.28 219	0.68 26	0.87 126	0.45 29	1.67 205	0.37 38	0.16 11	0.11 3	0.20 73	0.16 58	0.17 24	0.13 3

test_3	0.55 76	0.23 13	0.71 114	0.53 118	0.28 52	0.61 87	0.40 82	0.92 40	1.05 150	1.19 183	0.68 26	0.93 144	0.44 26	1.67 205	0.39 54	0.15 6	0.12 9	0.22 122	0.19 107	0.21 131	0.14 11

PFNet+	0.59 97	0.28 83	0.77 158	0.53 118	0.30 79	0.59 78	0.31 27	0.92 40	1.14 189	1.33 252	1.10 127	0.79 92	0.57 85	1.31 136	0.49 121	0.25 228	0.17 180	0.28 245	0.26 251	0.21 131	0.25 205

xx1	0.67 147	0.31 157	0.50 18	0.54 133	0.26 20	1.18 263	0.51 169	0.93 44	3.05 382	0.58 32	0.79 47	0.95 153	0.77 151	1.46 169	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.24 169	0.23 216	0.22 152	0.21 149

cc1	0.64 125	0.31 157	0.50 18	0.54 133	0.26 20	1.18 263	0.51 169	0.93 44	3.05 382	0.58 32	0.79 47	0.48 21	0.88 199	1.46 169	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.25 205	0.15 30	0.19 71	0.19 111

DEmStereo	0.97 258	0.23 13	0.79 168	0.47 41	0.32 106	1.04 238	0.56 207	0.93 44	0.89 88	1.39 272	2.14 343	1.02 177	2.07 368	5.64 355	0.77 213	0.17 32	0.15 125	0.20 73	0.20 135	0.18 41	0.20 133

Anonymous3	0.61 106	0.44 263	1.11 269	0.59 194	0.49 227	0.93 213	0.65 239	0.93 44	0.81 69	0.72 50	0.88 61	0.65 62	0.69 129	1.06 104	0.53 144	0.35 305	0.30 308	0.26 224	0.26 251	0.31 255	0.27 229

EKT-Stereo	0.53 47	0.30 126	0.73 129	0.58 181	0.60 284	0.51 49	0.48 155	0.94 48	0.90 92	0.71 47	0.88 61	0.77 86	0.43 22	1.07 108	0.40 57	0.22 166	0.16 156	0.21 96	0.18 88	0.20 97	0.22 164

KYRaft	0.75 184	0.28 83	0.62 63	0.56 164	0.29 63	0.67 121	0.86 290	0.94 48	0.84 76	1.62 318	2.21 345	1.16 214	1.02 256	1.57 190	0.40 57	0.20 117	0.13 42	0.22 122	0.28 276	0.20 97	1.02 375

RALCasStereoNet	0.54 61	0.30 126	0.66 82	0.59 194	0.51 243	0.61 87	0.52 178	0.94 48	0.93 103	0.70 45	1.01 91	0.78 89	0.44 26	1.33 140	0.47 109	0.20 117	0.16 156	0.18 36	0.16 58	0.20 97	0.19 111

DualNet	1.09 284	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	0.95 51	2.47 370	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	1.55 186	7.61 390	0.20 117	0.12 9	0.31 266	0.27 259	0.19 71	0.20 133

ffm	0.72 160	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	0.95 51	2.47 370	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	1.55 186	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.31 266	0.27 259	0.19 71	0.20 133

ff1	1.37 321	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	0.95 51	2.47 370	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	7.22 381	7.61 390	0.20 117	0.12 9	0.31 266	0.27 259	0.19 71	0.20 133

tt1	0.62 109	0.32 171	0.51 24	0.54 133	0.26 20	1.16 260	0.48 155	0.95 51	2.47 370	0.57 31	0.77 42	0.49 28	0.81 166	1.55 186	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.24 169	0.15 30	0.19 71	0.20 133

DCRE	0.82 211	0.26 46	0.70 103	0.58 181	0.44 202	0.54 59	0.48 155	0.95 51	0.78 63	0.78 56	7.33 399	0.86 122	0.52 59	0.76 47	0.41 64	0.16 11	0.16 156	0.19 49	0.17 74	0.18 41	0.17 60

CroCo-Stereo	0.40 8	0.31 157	0.73 129	0.58 181	0.27 33	0.26 1	0.33 33	0.95 51	0.81 69	0.42 4	0.47 5	0.65 62	0.47 38	0.39 1	0.34 24	0.18 60	0.15 125	0.16 9	0.14 22	0.19 71	0.16 41
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
Anonymous	0.53 47	0.38 239	0.91 210	0.66 262	0.73 318	0.65 108	0.59 227	0.95 51	0.73 55	0.47 13	0.58 19	0.42 4	0.60 96	0.80 54	0.53 144	0.24 204	0.23 262	0.21 96	0.21 171	0.41 298	0.29 243

AAGNet	1.83 354	0.28 83	0.72 117	0.61 217	0.32 106	0.67 121	0.51 169	0.96 58	0.98 122	1.47 287	1.20 166	1.00 168	1.18 286	2.83 293	22.77 418	0.22 166	0.13 42	0.22 122	0.19 107	0.23 177	0.15 27

RCA-Stereo	0.50 36	0.23 13	0.58 48	0.48 51	0.33 122	0.55 65	0.45 134	0.97 59	1.38 294	0.68 42	1.05 110	0.63 56	0.80 163	0.59 14	0.32 7	0.17 32	0.12 9	0.17 14	0.14 22	0.16 13	0.14 11

UDGNet	0.72 160	1.17 375	0.80 173	0.77 318	0.41 188	0.77 165	0.38 68	0.97 59	1.34 275	0.81 65	0.88 61	0.71 78	0.60 96	1.21 124	0.54 150	0.52 352	0.19 207	1.02 379	0.26 251	0.71 362	0.31 265

CES	0.48 31	0.20 2	0.37 2	0.39 4	1.39 381	0.55 65	0.35 46	0.98 61	0.66 40	0.44 8	0.66 22	0.35 1	0.27 2	0.56 10	0.33 16	0.15 6	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.19 71	1.46 386

raftrobust	0.52 38	0.25 35	0.56 37	0.65 257	0.52 251	0.49 30	0.34 43	0.98 61	0.91 97	1.30 232	0.87 59	0.63 56	0.81 166	0.78 50	0.41 64	0.19 92	0.15 125	0.16 9	0.14 22	0.15 5	0.16 41

EGLCR-Stereo	0.37 3	0.22 9	0.51 24	0.43 8	0.26 20	0.44 16	0.22 2	0.99 63	0.48 4	0.42 4	0.42 2	0.67 66	0.29 3	0.86 68	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.19 49	0.17 74	0.17 24	0.15 27

DCANet-4	0.54 61	0.26 46	1.07 260	0.42 7	0.24 9	0.48 20	0.36 55	0.99 63	1.30 260	1.10 130	1.02 98	0.56 40	0.75 139	0.73 42	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

iRaft-Stereo_5w	0.85 224	0.29 110	0.91 210	0.53 118	0.43 196	0.49 30	0.68 249	0.99 63	0.87 81	0.79 59	1.34 214	1.46 276	0.91 208	5.11 341	1.11 272	0.17 32	0.14 75	0.22 122	0.18 88	0.20 97	0.20 133

PSM-AAD	0.79 200	0.27 67	0.53 28	0.55 152	0.28 52	0.77 165	1.24 343	0.99 63	0.91 97	1.66 321	1.57 277	0.81 97	2.19 371	1.65 200	0.44 83	0.19 92	0.14 75	0.38 316	0.32 305	0.21 131	0.70 361

LoS	0.40 8	0.21 4	0.44 11	0.37 2	0.22 4	0.50 39	0.40 82	1.00 67	0.94 106	0.48 17	0.66 22	0.48 21	0.40 16	0.60 23	0.37 38	0.18 60	0.14 75	0.16 9	0.11 6	0.14 2	0.14 11

ProNet	0.43 13	0.28 83	0.58 48	0.43 8	0.30 79	0.56 68	0.52 178	1.00 67	0.58 18	0.44 8	0.49 8	0.43 6	0.43 22	1.28 131	0.36 33	0.15 6	0.13 42	0.19 49	0.16 58	0.17 24	0.16 41

LCNet	0.72 160	0.28 83	0.52 26	0.55 152	0.31 91	0.69 131	0.54 188	1.00 67	0.88 85	1.19 183	1.34 214	0.97 161	1.34 314	2.56 284	0.45 91	0.18 60	0.13 42	0.21 96	0.25 238	0.27 220	0.73 364

FTStereo	0.91 242	0.26 46	0.56 37	0.54 133	0.33 122	0.66 117	1.87 377	1.00 67	0.75 56	1.75 328	4.15 380	1.04 183	1.65 340	1.57 190	0.46 104	0.19 92	0.16 156	0.23 149	0.21 171	0.18 41	0.63 353

GMStereo	0.55 76	0.45 269	0.94 218	0.50 71	0.32 106	0.64 96	0.43 111	1.00 67	1.40 303	0.82 68	0.73 35	0.51 31	0.45 29	0.85 65	0.55 154	0.24 204	0.15 125	0.20 73	0.21 171	0.31 255	0.24 193
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GMM-Stereo	0.74 177	0.25 35	0.59 52	0.54 133	0.34 137	0.72 143	0.99 317	1.01 72	0.87 81	1.36 260	1.78 310	1.12 205	0.81 166	2.09 255	0.46 104	0.18 60	0.12 9	0.25 205	0.25 238	0.20 97	0.85 370

knoymous	0.51 37	0.29 110	0.47 13	0.43 8	0.30 79	0.55 65	0.55 201	1.02 73	0.77 61	0.98 96	0.85 55	0.94 147	0.56 77	0.85 65	0.45 91	0.20 117	0.14 75	0.26 224	0.14 22	0.23 177	0.23 181

DisPM	0.66 138	0.28 83	0.72 117	0.61 217	0.35 140	0.62 93	0.45 134	1.02 73	0.99 129	1.56 308	1.10 127	0.80 94	0.59 94	2.37 276	0.41 64	0.23 189	0.14 75	0.23 149	0.21 171	0.20 97	0.25 205

dd	0.59 97	0.48 280	0.97 227	0.55 152	0.32 106	0.64 96	0.47 147	1.02 73	1.34 275	0.78 56	0.86 56	0.58 46	0.54 67	1.01 94	0.86 240	0.28 261	0.18 194	0.26 224	0.19 107	0.32 260	0.24 193

THIR-Stereo	1.02 272	0.27 67	0.69 97	0.49 64	0.28 52	0.95 219	1.34 350	1.03 76	0.97 117	1.34 255	1.90 325	1.17 215	1.58 333	6.44 368	0.78 215	0.19 92	0.14 75	0.21 96	0.22 196	0.19 71	0.20 133

DeepStereo_RVC	0.55 76	0.29 110	0.72 117	0.51 94	0.30 79	0.59 78	0.33 33	1.03 76	0.70 47	1.16 166	0.93 69	0.83 109	0.94 222	0.96 82	0.54 150	0.21 143	0.14 75	0.21 96	0.19 107	0.24 190	0.24 193

TestStereo	0.64 125	0.39 244	0.71 114	0.51 94	0.27 33	0.56 68	0.42 95	1.03 76	0.91 97	0.80 61	1.00 86	0.68 68	0.52 59	3.25 308	0.45 91	0.22 166	0.15 125	0.24 169	0.18 88	0.27 220	0.16 41

XX-Stereo	0.63 115	0.26 46	1.90 347	0.81 327	0.67 302	0.43 14	0.23 3	1.03 76	0.58 18	0.65 40	1.56 273	1.41 266	0.39 14	1.28 131	0.35 27	0.20 117	0.14 75	0.20 73	0.19 107	0.18 41	0.14 11

PSM-adaLoss	0.54 61	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.41 93	1.04 80	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.82 102	0.61 105	1.06 104	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

HUI-Stereo	0.52 38	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.30 22	1.04 80	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	0.79 53	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

CRE-IMP	0.55 76	0.30 126	0.74 143	0.52 110	0.29 63	0.79 174	0.25 4	1.04 80	0.72 52	1.09 122	0.95 71	0.81 97	0.57 85	1.10 111	0.50 127	0.21 143	0.14 75	0.23 149	0.19 107	0.28 234	0.22 164

RAFT	0.64 125	0.30 126	0.73 129	0.59 194	0.33 122	0.68 127	0.58 220	1.04 80	0.76 59	1.08 117	1.19 163	1.65 308	0.93 217	1.06 104	0.56 156	0.21 143	0.18 194	0.27 235	0.24 227	0.22 152	0.17 60

RAFT-IKP	0.54 61	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.59 78	0.36 55	1.04 80	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.61 105	1.22 125	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 61	0.25 35	0.68 88	0.43 8	0.24 9	0.40 10	0.34 43	1.04 80	1.09 168	1.32 244	1.60 281	0.80 94	0.68 126	0.67 30	0.39 54	0.13 1	0.10 1	0.18 36	0.17 74	0.17 24	0.13 3

MyStereo07	0.48 31	0.29 110	0.50 18	0.55 152	0.45 209	0.59 78	0.79 272	1.05 86	0.51 13	0.48 17	0.53 10	0.43 6	0.55 73	1.30 135	0.34 24	0.17 32	0.16 156	0.24 169	0.20 135	0.23 177	0.20 133

GMStereo_Zeroshot	0.67 147	0.61 321	1.01 239	0.64 245	0.37 152	0.84 195	0.35 46	1.05 86	1.12 178	1.12 136	1.06 112	1.27 242	0.54 67	1.19 122	0.59 163	0.32 285	0.17 180	0.31 266	0.18 88	0.52 334	0.22 164

ADStereo(finetuned)	0.57 89	0.24 19	1.06 256	0.43 8	0.24 9	0.49 30	0.35 46	1.05 86	1.30 260	1.12 136	1.03 106	0.58 46	1.20 292	0.84 63	0.51 130	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.18 41	0.19 111

CIPLG	0.62 109	0.33 187	0.96 225	0.58 181	0.50 233	0.75 155	0.48 155	1.05 86	0.96 110	1.40 273	1.57 277	0.64 59	0.48 46	0.89 73	0.70 190	0.23 189	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.19 71	0.21 149

Patchmatch Stereo++	0.55 76	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.29 19	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	1.37 148	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78
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
ROB_FTStereo_v2	0.54 61	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.64 96	0.42 95	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	1.12 116	0.46 104	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

ROB_FTStereo	0.54 61	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.64 96	0.25 4	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.95 71	0.82 102	0.61 105	1.15 119	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

DRaft	0.80 203	0.24 19	0.70 103	0.45 32	0.30 79	0.97 227	0.53 184	1.05 86	0.97 117	1.78 331	2.02 335	0.80 94	1.74 347	2.73 291	0.72 198	0.17 32	0.14 75	0.20 73	0.20 135	0.18 41	0.21 149

iGMRVC	0.56 85	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.38 68	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	1.52 178	0.46 104	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

iRAFT	0.55 76	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.29 19	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	1.37 148	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

AnonymousM	0.59 97	1.11 370	0.41 9	0.44 23	0.32 106	0.43 14	0.47 147	1.05 86	0.64 27	0.98 96	0.63 20	0.67 66	0.43 22	0.59 14	0.41 64	0.20 117	0.15 125	1.84 387	0.84 379	0.14 2	0.13 3

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DCANet	0.54 61	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.49 30	0.36 55	1.05 86	1.30 260	1.12 136	1.03 106	0.58 46	0.92 211	0.81 58	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.18 41	0.19 111

ACRE	0.61 106	0.33 187	1.01 239	0.58 181	0.49 227	0.75 155	0.47 147	1.06 99	0.95 108	1.37 262	1.55 269	0.62 54	0.46 32	0.83 61	0.70 190	0.23 189	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.21 149

aanetorigin	1.23 305	0.79 348	2.78 376	0.70 290	0.79 335	0.99 231	1.06 326	1.06 99	1.37 290	3.52 387	2.61 360	1.72 315	1.63 338	1.99 247	1.78 335	0.25 228	0.24 271	0.26 224	0.25 238	0.38 287	0.45 314

fff	0.53 47	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 55	1.07 101	1.25 233	1.10 130	1.02 98	0.57 42	1.06 266	0.73 42	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

HHNet	0.62 109	0.26 46	0.63 66	0.43 8	0.45 209	0.50 39	0.58 220	1.07 101	1.01 136	1.25 210	2.23 346	0.70 76	0.61 105	1.07 108	0.47 109	0.20 117	0.13 42	0.23 149	0.19 107	0.19 71	0.30 255

csc	0.53 47	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 55	1.07 101	1.25 233	1.10 130	1.02 98	0.57 42	1.06 266	0.73 42	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

cscssc	0.53 47	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 55	1.07 101	1.25 233	1.10 130	1.02 98	0.57 42	1.06 266	0.73 42	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

NRIStereo	0.60 100	0.29 110	0.69 97	0.53 118	0.28 52	0.63 94	0.33 33	1.08 105	0.87 81	1.14 152	0.87 59	0.91 135	0.59 94	2.24 267	0.49 121	0.20 117	0.14 75	0.21 96	0.19 107	0.21 131	0.17 60

StereoVision	0.65 130	0.34 206	0.86 186	0.59 194	0.40 182	0.50 39	0.41 93	1.09 106	0.93 103	0.71 47	2.50 358	0.82 102	0.57 85	1.03 97	0.49 121	0.25 228	0.28 296	0.29 253	0.28 276	0.36 275	0.20 133

SST-Stereo	0.83 216	0.28 83	0.72 117	0.59 194	0.31 91	0.72 143	0.26 9	1.09 106	0.86 77	1.47 287	1.10 127	1.00 168	0.87 195	5.73 357	0.45 91	0.22 166	0.13 42	0.23 149	0.19 107	0.23 177	0.18 78

ToySt	0.66 138	0.33 187	1.23 284	0.51 94	0.33 122	0.86 197	0.68 249	1.10 108	0.97 117	0.84 71	1.08 118	1.25 234	0.94 222	1.01 94	0.74 202	0.19 92	0.19 207	0.24 169	0.24 227	0.27 220	0.23 181

IPLGR_C	0.62 109	0.33 187	0.99 230	0.58 181	0.49 227	0.76 159	0.48 155	1.10 108	0.96 110	1.40 273	1.56 273	0.62 54	0.48 46	0.80 54	0.71 195	0.23 189	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.19 71	0.21 149

CrosDoStereo	1.58 336	0.24 19	0.72 117	0.48 51	0.29 63	0.67 121	12.49 412	1.10 108	0.98 122	1.34 255	1.75 307	1.00 168	1.89 357	6.65 371	0.81 225	0.19 92	0.15 125	0.20 73	0.22 196	0.18 41	0.19 111

DeepStereo_LL	1.58 336	0.24 19	0.72 117	0.48 51	0.29 63	0.67 121	12.49 412	1.10 108	0.98 122	1.34 255	1.75 307	1.00 168	1.89 357	6.65 371	0.81 225	0.19 92	0.15 125	0.20 73	0.22 196	0.18 41	0.19 111

RAFT_R40	0.83 216	0.28 83	0.73 129	0.59 194	0.31 91	0.69 131	0.44 123	1.10 108	0.95 108	1.47 287	1.10 127	1.00 168	0.85 184	5.53 351	0.46 104	0.22 166	0.13 42	0.23 149	0.20 135	0.23 177	0.18 78

test-1	0.52 38	0.26 46	1.04 252	0.56 164	0.32 106	0.61 87	0.38 68	1.10 108	0.91 97	0.78 56	1.01 91	0.77 86	0.52 59	0.60 23	0.42 72	0.17 32	0.14 75	0.20 73	0.17 74	0.20 97	0.23 181

GrayStereo	0.82 211	0.26 46	0.58 48	0.63 236	0.37 152	0.76 159	1.86 376	1.11 114	0.87 81	1.99 348	1.89 324	1.08 192	1.82 355	1.39 157	0.48 114	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.21 171	0.18 41	0.39 297

rafts_anoy	0.52 38	0.29 110	0.59 52	0.59 194	0.50 233	0.53 56	0.40 82	1.11 114	1.03 142	0.84 71	0.83 52	0.68 68	0.54 67	0.72 39	0.51 130	0.19 92	0.14 75	0.24 169	0.26 251	0.21 131	0.18 78

ASMatch	0.88 234	0.26 46	0.69 97	0.51 94	0.35 140	0.48 20	0.37 64	1.12 116	0.92 101	1.10 130	3.28 370	0.96 159	0.98 239	4.90 338	0.49 121	0.19 92	0.16 156	0.22 122	0.19 107	0.19 71	0.27 229

LL-Strereo2	0.52 38	0.33 187	0.69 97	0.52 110	0.37 152	0.70 138	0.30 22	1.13 117	0.67 41	0.94 87	0.78 44	0.91 135	0.42 20	1.05 103	0.42 72	0.17 32	0.16 156	0.29 253	0.25 238	0.21 131	0.16 41

iinet-f	0.99 263	0.45 269	3.71 382	0.55 152	0.43 196	1.81 334	0.68 249	1.14 118	1.14 189	1.18 179	1.42 236	1.58 296	1.44 320	1.34 143	1.59 329	0.24 204	0.23 262	0.20 73	0.19 107	0.26 208	0.25 205

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AFF-stereo	0.58 94	0.25 35	0.64 72	0.46 35	0.29 63	0.34 4	0.38 68	1.15 120	1.14 189	1.17 175	1.60 281	1.10 200	0.71 134	0.97 87	0.43 81	0.13 1	0.11 3	0.19 49	0.19 107	0.17 24	0.14 11

OMP-Stereo	0.94 248	0.33 187	0.72 117	0.90 354	0.31 91	0.49 30	0.36 55	1.16 121	1.06 153	1.58 314	1.12 138	1.46 276	0.69 129	6.94 378	0.49 121	0.19 92	0.14 75	0.24 169	0.18 88	0.20 97	0.14 11

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IER	0.70 154	0.31 157	1.02 245	0.48 51	0.52 251	1.34 286	0.51 169	1.17 123	0.99 129	1.23 198	1.34 214	1.12 205	1.11 275	0.99 90	0.71 195	0.20 117	0.16 156	0.21 96	0.21 171	0.20 97	0.19 111

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PFNet	0.91 242	0.26 46	1.10 267	0.63 236	0.32 106	0.64 96	0.56 207	1.17 123	0.99 129	1.47 287	1.08 118	0.98 162	0.69 129	6.62 370	0.54 150	0.20 117	0.12 9	0.24 169	0.19 107	0.20 97	0.17 60

Pruner-Stereo	0.62 109	0.29 110	0.70 103	0.61 217	0.31 91	0.63 94	0.43 111	1.17 123	0.99 129	1.53 300	1.08 118	0.95 153	0.55 73	1.35 144	0.51 130	0.23 189	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.21 131	0.23 181

s12784h	0.52 38	0.20 2	0.38 4	0.41 5	0.19 1	0.96 223	0.34 43	1.17 123	1.25 233	0.81 65	0.90 64	0.63 56	0.50 55	1.45 167	0.42 72	0.14 4	0.12 9	0.17 14	0.11 6	0.18 41	0.11 1

MyStereo8	0.65 130	0.29 110	1.00 235	0.58 181	0.49 227	0.91 204	0.35 46	1.18 128	1.31 264	1.16 166	1.27 189	0.90 134	0.64 118	0.72 39	0.95 249	0.18 60	0.14 75	0.20 73	0.18 88	0.22 152	0.26 223

AE-Stereo	0.49 34	0.27 67	0.67 85	0.60 205	0.39 177	0.67 121	0.46 141	1.18 128	1.09 168	0.47 13	0.75 39	0.69 73	0.47 38	0.59 14	0.40 57	0.16 11	0.15 125	0.21 96	0.20 135	0.19 71	0.15 27

MSKI-zero shot	0.55 76	0.26 46	0.57 45	0.51 94	0.26 20	0.69 131	0.28 17	1.18 128	0.64 27	0.91 79	1.32 207	0.82 102	0.33 10	1.92 239	0.32 7	0.17 32	0.12 9	0.17 14	0.13 11	0.16 13	0.16 41

PSM-softLoss	0.78 197	0.31 157	0.77 158	0.58 181	0.32 106	0.56 68	0.40 82	1.18 128	0.70 47	1.24 206	1.07 115	0.83 109	0.52 59	5.36 345	0.53 144	0.24 204	0.15 125	0.25 205	0.22 196	0.20 97	0.25 205

KMStereo	0.78 197	0.31 157	0.77 158	0.58 181	0.32 106	0.56 68	0.40 82	1.18 128	0.70 47	1.24 206	1.07 115	0.83 109	0.52 59	5.36 345	0.53 144	0.24 204	0.15 125	0.25 205	0.22 196	0.20 97	0.25 205

111	0.60 100	0.23 13	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.72 143	0.42 95	1.18 128	1.41 306	0.80 61	1.38 227	1.10 200	0.79 158	0.96 82	0.58 161	0.18 60	0.13 42	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.19 111

IIG-Stereo	0.96 252	0.31 157	0.72 117	0.88 349	0.33 122	0.61 87	0.26 9	1.19 134	1.03 142	1.69 324	1.37 223	1.46 276	0.75 139	6.96 379	0.51 130	0.19 92	0.14 75	0.23 149	0.18 88	0.20 97	0.14 11

IPLG	0.69 152	0.27 67	0.97 227	0.51 94	0.43 196	0.79 174	0.33 33	1.21 135	1.06 153	1.30 232	1.10 127	0.52 36	0.55 73	3.16 306	0.63 179	0.16 11	0.14 75	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.17 60

NF-Stereo	0.80 203	0.30 126	0.75 145	0.60 205	0.31 91	0.64 96	0.44 123	1.21 135	0.90 92	1.29 224	1.02 98	0.82 102	0.57 85	5.40 349	0.48 114	0.23 189	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.20 97	0.30 255

OCTAStereo	0.80 203	0.30 126	0.75 145	0.60 205	0.31 91	0.64 96	0.44 123	1.21 135	0.90 92	1.29 224	1.01 91	0.82 102	0.57 85	5.35 344	0.48 114	0.24 204	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.20 97	0.30 255

RE-Stereo	0.80 203	0.30 126	0.75 145	0.60 205	0.31 91	0.64 96	0.44 123	1.21 135	0.90 92	1.29 224	1.01 91	0.81 97	0.57 85	5.37 347	0.48 114	0.24 204	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.20 97	0.30 255

TVStereo	0.80 203	0.30 126	0.75 145	0.60 205	0.31 91	0.64 96	0.44 123	1.21 135	0.90 92	1.29 224	1.01 91	0.81 97	0.57 85	5.37 347	0.48 114	0.24 204	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.20 97	0.30 255

RALAANet	0.60 100	0.33 187	0.87 196	0.62 228	0.50 233	0.69 131	0.31 27	1.21 135	1.06 153	1.09 122	1.16 155	0.88 129	0.46 32	1.22 125	0.42 72	0.19 92	0.15 125	0.21 96	0.17 74	0.27 220	0.17 60

DN-CSS_ROB	0.64 125	0.32 171	1.05 253	0.55 152	0.40 182	0.54 59	0.45 134	1.21 135	0.93 103	1.03 110	1.47 252	0.69 73	0.63 115	1.76 223	0.49 121	0.18 60	0.14 75	0.25 205	0.22 196	0.22 152	0.20 133

11t1	0.52 38	0.28 83	0.68 88	0.51 94	0.28 52	0.83 188	0.39 79	1.22 142	0.63 25	0.84 71	0.74 37	0.68 68	0.68 126	0.91 75	0.57 158	0.21 143	0.18 194	0.19 49	0.16 58	0.20 97	0.21 149

IPLGR	0.58 94	0.27 67	1.14 274	0.48 51	0.28 52	0.65 108	0.33 33	1.22 142	1.13 187	1.18 179	1.05 110	0.69 73	0.66 125	0.96 82	0.52 136	0.17 32	0.15 125	0.20 73	0.17 74	0.20 97	0.18 78

IRAFT_RVC	0.88 234	0.28 83	0.76 154	0.63 236	0.31 91	0.65 108	1.02 322	1.22 142	0.94 106	1.22 195	1.04 109	1.01 175	0.98 239	5.82 358	0.53 144	0.22 166	0.12 9	0.25 205	0.20 135	0.20 97	0.19 111

HCRNet	0.70 154	0.39 244	0.73 129	0.60 205	0.59 281	0.76 159	0.35 46	1.22 142	1.13 187	1.02 106	0.99 83	1.02 177	0.76 147	2.19 264	0.70 190	0.28 261	0.19 207	0.28 245	0.23 216	0.25 200	0.23 181

R-Stereo Train	0.57 89	0.26 46	0.63 66	0.54 133	0.36 145	0.69 131	0.54 188	1.22 142	0.72 52	1.61 315	1.50 261	0.75 82	0.53 64	0.64 26	0.44 83	0.18 60	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.17 60

RAFT-Stereo	0.57 89	0.26 46	0.63 66	0.54 133	0.36 145	0.69 131	0.54 188	1.22 142	0.72 52	1.61 315	1.50 261	0.75 82	0.53 64	0.64 26	0.44 83	0.18 60	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.17 60
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Test	0.54 61	0.25 35	0.64 72	0.47 41	0.30 79	0.97 227	0.27 14	1.24 148	0.81 69	0.96 89	1.12 138	1.28 245	0.48 46	0.71 37	0.36 33	0.17 32	0.13 42	0.17 14	0.14 22	0.16 13	0.16 41

anonymousa	0.72 160	0.27 67	0.75 145	0.47 41	0.63 293	1.43 299	0.45 134	1.24 148	0.89 88	1.28 219	1.75 307	1.62 301	1.13 280	0.69 31	0.59 163	0.19 92	0.16 156	0.23 149	0.25 238	0.20 97	0.18 78

Selective-IGEV	0.39 5	0.24 19	0.50 18	0.44 23	0.25 18	0.46 18	0.33 33	1.25 150	0.40 1	0.35 1	0.45 3	0.52 36	0.30 4	1.07 108	0.30 1	0.14 4	0.12 9	0.17 14	0.13 11	0.16 13	0.13 3

Anonymous_2	1.30 313	0.55 300	0.82 176	0.52 110	0.58 274	1.01 234	0.64 237	1.25 150	0.97 117	0.96 89	0.78 44	1.33 254	1.29 306	1.03 97	0.74 202	0.62 364	0.64 381	1.06 380	9.63 417	1.16 378	0.49 328

MIM_Stereo	0.57 89	0.24 19	0.92 214	0.46 35	0.30 79	0.54 59	0.28 17	1.27 152	0.75 56	1.00 100	1.16 155	0.93 144	0.53 64	1.45 167	0.61 172	0.16 11	0.16 156	0.20 73	0.19 107	0.17 24	0.14 11

RAFT+CT+SA	0.58 94	0.29 110	0.60 56	0.66 262	0.37 152	0.42 13	0.55 201	1.27 152	1.03 142	0.70 45	1.22 170	0.60 51	0.70 132	1.64 199	0.41 64	0.18 60	0.13 42	0.22 122	0.22 196	0.21 131	0.18 78

raft+_RVC	0.53 47	0.26 46	0.54 32	0.60 205	0.47 223	0.54 59	0.54 188	1.27 152	0.99 129	0.76 52	1.03 106	0.70 76	0.56 77	0.93 81	0.47 109	0.18 60	0.14 75	0.19 49	0.18 88	0.18 41	0.15 27

FENet	0.60 100	0.28 83	0.63 66	0.54 133	0.33 122	0.83 188	0.38 68	1.27 152	1.07 158	1.00 100	0.86 56	0.99 167	0.85 184	0.96 82	0.68 188	0.22 166	0.15 125	0.23 149	0.20 135	0.22 152	0.23 181

TestStereo1	0.63 115	0.28 83	0.75 145	0.76 315	0.31 91	0.48 20	0.43 111	1.30 156	1.21 221	0.97 92	1.31 202	0.64 59	0.77 151	1.75 218	0.42 72	0.20 117	0.15 125	0.22 122	0.18 88	0.21 131	0.17 60

SA-5K	0.63 115	0.28 83	0.75 145	0.76 315	0.31 91	0.48 20	0.43 111	1.30 156	1.21 221	0.97 92	1.31 202	0.64 59	0.77 151	1.75 218	0.42 72	0.20 117	0.15 125	0.22 122	0.18 88	0.21 131	0.17 60

raft_robust	0.68 151	0.30 126	0.64 72	0.52 110	0.26 20	0.54 59	0.35 46	1.33 158	1.24 230	1.16 166	1.07 115	0.60 51	0.54 67	3.58 318	0.37 38	0.18 60	0.14 75	0.20 73	0.22 196	0.20 97	0.16 41

CFNet_pseudo	0.66 138	0.32 171	0.86 186	0.48 51	0.39 177	0.70 138	0.40 82	1.33 158	1.22 223	1.16 166	1.34 214	1.24 230	0.64 118	0.98 88	0.59 163	0.21 143	0.16 156	0.33 286	0.19 107	0.36 275	0.25 205

ccs_rob	0.66 138	0.33 187	0.86 186	0.48 51	0.39 177	0.70 138	0.40 82	1.33 158	1.22 223	1.16 166	1.34 214	1.23 228	0.64 118	0.98 88	0.59 163	0.21 143	0.16 156	0.35 303	0.20 135	0.37 279	0.25 205

MLCV	0.72 160	0.34 206	1.10 267	0.51 94	0.23 6	0.91 204	0.39 79	1.33 158	1.23 226	1.46 286	1.55 269	1.01 175	0.64 118	1.95 244	0.80 224	0.18 60	0.12 9	0.18 36	0.14 22	0.19 71	0.17 60

MyStereo05	0.66 138	0.28 83	1.07 260	0.56 164	0.46 219	0.61 87	0.73 259	1.34 162	1.41 306	1.15 155	0.91 65	0.77 86	0.80 163	1.41 163	0.63 179	0.17 32	0.16 156	0.23 149	0.20 135	0.22 152	0.20 133

whm_eth	0.65 130	0.47 275	1.05 253	0.55 152	0.64 295	0.69 131	0.45 134	1.34 162	1.26 238	1.02 106	1.92 327	0.49 28	0.48 46	0.70 33	0.52 136	0.23 189	0.20 224	0.25 205	0.24 227	0.24 190	0.31 265

MIPNet	0.56 85	0.28 83	0.94 218	0.49 64	0.33 122	0.66 117	0.38 68	1.35 164	1.08 162	1.06 114	0.92 67	0.60 51	0.79 158	0.73 42	0.52 136	0.17 32	0.14 75	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.17 60

DMCA-RVC	0.74 177	0.40 248	1.27 293	0.66 262	0.49 227	0.77 165	0.47 147	1.35 164	1.01 136	1.53 300	1.01 91	1.29 248	0.82 170	1.31 136	0.78 215	0.27 251	0.21 240	0.35 303	0.27 259	0.32 260	0.24 193

fast-acv-ft	0.94 248	0.44 263	1.40 307	0.58 181	0.51 243	1.77 331	0.69 253	1.36 166	1.42 309	1.29 224	1.86 320	1.74 318	1.25 301	1.52 178	1.38 304	0.26 242	0.28 296	0.28 245	0.28 276	0.27 220	0.26 223

IGEV_Zeroshot_test	0.53 47	0.30 126	0.99 230	0.56 164	0.35 140	0.41 12	0.32 30	1.37 167	0.63 25	1.00 100	1.09 123	0.95 153	0.41 18	0.83 61	0.39 54	0.18 60	0.12 9	0.19 49	0.18 88	0.19 71	0.17 60

PSMNet-ADL	0.72 160	0.35 222	0.62 63	0.69 285	0.46 219	1.14 253	0.44 123	1.37 167	1.01 136	0.83 69	1.17 158	1.33 254	0.96 232	1.43 164	0.95 249	0.33 290	0.22 254	0.21 96	0.23 216	0.27 220	0.29 243

ACVNet	0.63 115	0.31 157	0.54 32	0.54 133	0.36 145	0.80 179	0.46 141	1.37 167	1.07 158	0.93 82	1.30 197	1.08 192	0.85 184	0.80 54	0.94 247	0.21 143	0.19 207	0.21 96	0.18 88	0.22 152	0.18 78

CFNet-ft	0.72 160	0.32 171	0.54 32	0.66 262	0.54 257	0.83 188	0.55 201	1.37 167	1.15 198	0.93 82	1.28 193	1.57 293	0.97 235	1.35 144	0.81 225	0.26 242	0.20 224	0.33 286	0.25 238	0.30 248	0.23 181

RASNet	1.12 292	0.30 126	0.91 210	0.66 262	0.77 330	0.97 227	0.57 217	1.37 167	1.35 283	1.02 106	1.34 214	2.11 347	1.43 319	7.09 380	1.39 307	0.19 92	0.17 180	0.17 14	0.19 107	0.18 41	0.16 41

CFNet_RVC	0.72 160	0.32 171	0.54 32	0.66 262	0.54 257	0.83 188	0.55 201	1.37 167	1.15 198	0.93 82	1.28 193	1.57 293	0.97 235	1.35 144	0.81 225	0.26 242	0.20 224	0.33 286	0.25 238	0.30 248	0.23 181

CBFPSM	0.92 244	0.33 187	1.86 346	0.49 64	0.38 169	1.75 326	0.84 284	1.39 173	1.12 178	1.09 122	0.99 83	2.37 357	1.66 344	1.32 138	1.42 316	0.19 92	0.18 194	0.20 73	0.20 135	0.21 131	0.33 275

test_5	0.65 130	0.30 126	0.75 145	0.67 272	0.50 233	0.92 210	0.52 178	1.39 173	1.12 178	0.76 52	1.11 132	1.00 168	0.90 206	1.53 182	0.45 91	0.18 60	0.13 42	0.23 149	0.22 196	0.21 131	0.19 111

GwcNet-ADL	0.64 125	0.31 157	0.79 168	0.56 164	0.41 188	0.60 84	0.58 220	1.41 175	1.26 238	1.08 117	1.13 143	0.91 135	0.60 96	1.04 102	0.78 215	0.27 251	0.18 194	0.18 36	0.18 88	0.25 200	0.29 243

UNet	0.83 216	0.34 206	1.31 297	0.58 181	0.74 320	1.58 312	0.49 162	1.41 175	1.04 146	1.21 190	1.08 118	1.54 289	1.12 278	1.65 200	1.09 267	0.23 189	0.17 180	0.25 205	0.20 135	0.25 200	0.22 164

ACVNet-DCA	0.56 85	0.31 157	0.50 18	0.54 133	0.26 20	1.18 263	0.51 169	1.42 177	0.78 63	0.58 32	0.79 47	0.48 21	0.88 199	1.46 169	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.25 205	0.15 30	0.22 152	0.21 149

1test111	0.54 61	0.31 157	0.50 18	0.54 133	0.26 20	1.18 263	0.51 169	1.42 177	0.78 63	0.58 32	0.79 47	0.48 21	0.88 199	0.88 70	0.59 163	0.20 117	0.12 9	0.25 205	0.15 30	0.22 152	0.21 149

PCWNet_CMD	0.66 138	0.32 171	0.88 199	0.49 64	0.37 152	0.78 170	0.40 82	1.42 177	1.31 264	1.16 166	1.31 202	1.25 234	0.62 110	0.89 73	0.57 158	0.20 117	0.16 156	0.27 235	0.19 107	0.40 295	0.25 205

qqq	0.57 89	0.34 206	0.71 114	0.47 41	0.27 33	0.64 96	0.62 234	1.42 177	0.78 63	0.80 61	0.92 67	0.95 153	0.77 151	0.88 70	0.59 163	0.21 143	0.20 224	0.24 169	0.23 216	0.22 152	0.21 149

DMCA	0.67 147	0.34 206	0.90 207	0.51 94	0.44 202	0.86 197	0.47 147	1.42 177	1.02 139	1.17 175	1.12 138	1.23 228	0.75 139	0.78 50	0.95 249	0.25 228	0.19 207	0.27 235	0.19 107	0.24 190	0.27 229

AANet_RVC	1.16 302	0.52 293	1.49 323	0.65 257	0.45 209	0.75 155	0.69 253	1.42 177	1.55 327	1.34 255	1.87 322	1.53 288	0.78 156	7.43 386	1.38 304	0.25 228	0.17 180	0.19 49	0.16 58	0.22 152	0.26 223

MSMDNet	0.66 138	0.32 171	0.87 196	0.49 64	0.37 152	0.79 174	0.40 82	1.43 183	1.31 264	1.15 155	1.31 202	1.24 230	0.63 115	0.88 70	0.57 158	0.21 143	0.16 156	0.26 224	0.19 107	0.39 291	0.24 193

SA	0.66 138	0.30 126	0.82 176	0.61 217	0.30 79	0.58 74	0.38 68	1.44 184	1.30 260	0.96 89	1.36 221	0.66 64	0.95 227	1.85 233	0.42 72	0.19 92	0.15 125	0.25 205	0.23 216	0.21 131	0.17 60

acv_ft	0.75 184	0.31 157	0.95 221	0.70 290	0.86 349	1.24 273	0.53 184	1.44 184	1.07 158	1.24 206	1.30 197	1.08 192	0.92 211	0.80 54	1.34 299	0.21 143	0.19 207	0.21 96	0.18 88	0.21 131	0.18 78

STTStereo	0.78 197	0.50 287	1.22 283	0.64 245	0.54 257	0.89 200	0.54 188	1.44 184	1.11 174	1.38 267	1.09 123	1.27 242	0.85 184	1.43 164	0.83 232	0.29 269	0.27 290	0.33 286	0.39 330	0.32 260	0.30 255

cross-raft	0.54 61	0.25 35	0.61 59	0.52 110	0.29 63	0.68 127	0.37 64	1.46 187	0.76 59	1.01 103	1.06 112	1.28 245	0.46 32	0.71 37	0.35 27	0.15 6	0.12 9	0.18 36	0.16 58	0.19 71	0.14 11

EDNetEfficient	2.37 374	1.10 367	8.08 397	0.74 309	0.71 313	0.98 230	1.56 361	1.46 187	4.06 392	4.90 401	2.82 364	2.25 350	3.48 390	2.95 297	9.97 398	0.26 242	0.24 271	0.26 224	0.30 295	0.68 359	0.61 351

hitnet-ft	0.79 200	0.35 222	0.57 45	0.58 181	0.42 191	0.96 223	0.46 141	1.47 189	1.33 272	1.19 183	1.22 170	1.81 322	0.98 239	1.66 204	0.94 247	0.33 290	0.28 296	0.34 296	0.27 259	0.35 269	0.31 265

TDLM	1.06 277	0.44 263	0.79 168	0.63 236	0.50 233	0.89 200	1.44 355	1.48 190	1.26 238	1.12 136	1.40 233	1.08 192	0.98 239	6.65 371	0.78 215	0.33 290	0.21 240	0.33 286	0.26 251	0.37 279	0.24 193

GANet-ADL	0.60 100	0.35 222	0.72 117	0.64 245	0.40 182	0.68 127	0.51 169	1.49 191	1.12 178	0.95 88	1.08 118	0.91 135	0.57 85	0.76 47	0.55 154	0.26 242	0.18 194	0.18 36	0.16 58	0.23 177	0.25 205

CFNet-RSSM	0.54 61	0.24 19	0.70 103	0.48 51	0.28 52	0.60 84	0.27 14	1.49 191	1.14 189	1.06 114	0.93 69	1.08 192	0.54 67	0.70 33	0.35 27	0.16 11	0.12 9	0.17 14	0.15 30	0.16 13	0.14 11

DSFCA	0.93 247	0.34 206	1.06 256	0.52 110	0.65 298	1.55 309	0.93 307	1.49 191	1.19 211	1.56 308	1.15 152	1.50 284	0.96 232	3.07 301	1.02 259	0.30 273	0.26 282	0.25 205	0.25 238	0.28 234	0.24 193

DLCB_ROB	0.86 229	0.40 248	0.78 166	0.68 282	0.54 257	1.11 248	0.84 284	1.49 191	1.23 226	1.64 320	1.65 294	1.70 313	0.91 208	1.70 212	1.05 260	0.25 228	0.24 271	0.26 224	0.27 259	0.27 220	0.24 193

MyStereo04	0.67 147	0.29 110	1.07 260	0.55 152	0.45 209	0.59 78	0.79 272	1.50 195	1.40 303	0.91 79	0.91 65	0.74 80	0.86 192	1.52 178	0.62 175	0.17 32	0.16 156	0.24 169	0.20 135	0.23 177	0.20 133

gwcnet-sp	0.74 177	0.33 187	1.44 310	0.57 175	0.45 209	1.40 294	0.54 188	1.50 195	1.14 189	1.30 232	1.02 98	0.94 147	0.82 170	1.39 157	0.76 207	0.21 143	0.21 240	0.22 122	0.21 171	0.22 152	0.22 164

scenet	0.74 177	0.33 187	1.44 310	0.57 175	0.45 209	1.40 294	0.54 188	1.50 195	1.14 189	1.30 232	1.02 98	0.94 147	0.82 170	1.39 157	0.76 207	0.21 143	0.21 240	0.22 122	0.21 171	0.22 152	0.22 164

ssnet	0.74 177	0.33 187	1.44 310	0.57 175	0.45 209	1.40 294	0.54 188	1.50 195	1.14 189	1.30 232	1.02 98	0.94 147	0.82 170	1.39 157	0.76 207	0.21 143	0.21 240	0.22 122	0.21 171	0.22 152	0.22 164

PASM	1.34 318	0.92 357	2.62 372	0.86 343	0.87 351	1.03 236	1.08 328	1.50 195	1.51 321	1.82 338	1.41 235	1.68 311	1.26 303	4.87 337	1.34 299	0.61 363	0.65 383	0.68 368	0.78 376	0.69 360	0.68 360

MMNet	0.84 220	0.32 171	1.09 264	0.60 205	0.59 281	1.85 339	0.49 162	1.51 200	1.27 245	1.37 262	1.15 152	1.26 238	1.18 286	1.67 205	1.22 283	0.19 92	0.18 194	0.23 149	0.22 196	0.25 200	0.21 149

FADNet_RVC	0.83 216	0.51 290	1.83 345	0.54 133	0.42 191	1.19 267	0.46 141	1.51 200	1.09 168	0.89 76	1.24 176	0.91 135	0.87 195	2.11 257	1.11 272	0.27 251	0.22 254	0.31 266	0.28 276	0.43 308	0.38 294

Anonymous Stereo	1.28 310	0.75 344	2.45 367	0.74 309	0.77 330	0.93 213	1.77 369	1.51 200	1.31 264	1.67 322	1.29 196	1.20 220	0.75 139	6.29 366	1.68 333	0.37 312	0.36 337	0.38 316	0.40 334	0.43 308	0.45 314

psm_up	0.77 191	0.34 206	0.70 103	0.66 262	0.58 274	1.05 239	0.92 303	1.52 203	1.12 178	1.26 214	1.16 155	1.31 252	1.23 298	1.20 123	0.81 225	0.25 228	0.29 304	0.31 266	0.27 259	0.27 220	0.25 205

UPFNet	0.80 203	0.32 171	0.90 207	0.59 194	0.74 320	1.26 276	0.80 278	1.52 203	1.10 172	1.30 232	1.12 138	1.30 249	0.84 181	1.67 205	1.09 267	0.24 204	0.24 271	0.24 169	0.23 216	0.25 200	0.18 78

HGLStereo	0.85 224	0.38 239	0.94 218	0.80 324	1.03 362	1.17 262	0.58 220	1.52 203	1.20 216	1.19 183	1.62 288	1.13 210	1.20 292	1.80 227	1.06 262	0.24 204	0.24 271	0.24 169	0.21 171	0.23 177	0.27 229

CVANet_RVC	1.07 279	0.43 260	0.76 154	0.60 205	0.50 233	0.90 202	0.97 313	1.52 203	1.26 238	1.33 252	1.38 227	1.24 230	1.18 286	6.75 377	0.75 205	0.34 298	0.23 262	0.34 296	0.29 287	0.42 303	0.27 229

StereoDRNet-Refined	0.80 203	0.41 254	0.88 199	0.62 228	0.42 191	1.33 284	0.48 155	1.52 203	1.17 204	1.45 284	1.44 243	1.44 272	0.90 206	1.26 130	1.24 285	0.20 117	0.16 156	0.27 235	0.24 227	0.25 200	0.28 240
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.75 184	0.40 248	1.36 305	0.67 272	0.29 63	0.92 210	0.59 227	1.52 203	1.25 233	1.28 219	1.48 257	0.94 147	0.76 147	1.62 197	0.78 215	0.18 60	0.14 75	0.18 36	0.15 30	0.22 152	0.23 181

x	0.54 61	0.31 157	0.61 59	0.47 41	0.30 79	0.67 121	0.47 147	1.53 209	0.79 67	0.81 65	0.83 52	0.78 89	0.70 132	0.70 33	0.62 175	0.21 143	0.19 207	0.22 122	0.19 107	0.21 131	0.20 133

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 200	0.43 260	1.05 253	0.64 245	0.58 274	0.95 219	0.53 184	1.53 209	1.18 208	1.37 262	1.15 152	1.43 268	0.88 199	1.61 196	0.84 235	0.25 228	0.22 254	0.27 235	0.27 259	0.29 239	0.29 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SDNR	1.62 342	0.51 290	2.17 358	0.53 118	0.56 264	3.80 391	0.45 134	1.54 211	1.29 254	1.33 252	2.41 355	1.08 192	0.96 232	11.18 412	1.16 277	0.66 368	0.63 380	0.43 333	0.32 305	0.64 353	0.67 358

DAS	0.84 220	0.34 206	1.03 249	0.64 245	0.69 310	0.77 165	0.63 235	1.54 211	1.20 216	1.79 334	1.55 269	0.95 153	1.04 259	2.83 293	0.60 170	0.21 143	0.16 156	0.25 205	0.18 88	0.27 220	0.22 164

SepStereo	0.82 211	0.34 206	1.03 249	0.64 245	0.69 310	0.77 165	0.63 235	1.54 211	1.20 216	1.79 334	1.55 269	0.95 153	1.04 259	2.30 271	0.60 170	0.21 143	0.16 156	0.25 205	0.18 88	0.27 220	0.22 164

DANet	1.08 282	0.61 321	1.32 300	0.85 341	0.72 315	1.37 289	0.51 169	1.54 211	1.15 198	1.78 331	1.54 267	2.01 340	1.11 275	2.90 296	2.00 346	0.33 290	0.30 308	0.40 327	0.30 295	0.44 315	0.45 314
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	1.66 344	0.63 325	1.56 326	1.11 373	0.74 320	2.98 380	0.91 301	1.55 215	1.22 223	2.76 375	8.18 405	2.32 355	2.53 380	1.92 239	1.87 338	0.48 347	0.44 356	0.45 337	0.31 299	0.60 350	0.57 344

FINET	0.97 258	0.54 297	1.60 329	0.63 236	0.79 335	1.08 245	1.07 327	1.56 216	2.20 364	1.15 155	1.49 258	0.94 147	0.88 199	2.32 272	1.05 260	0.42 328	0.35 332	0.32 279	0.28 276	0.43 308	0.38 294

psmorigin	1.52 333	0.69 334	10.52 403	0.68 282	0.59 281	1.13 252	0.70 255	1.57 217	1.19 211	1.99 348	1.79 311	2.26 351	1.47 325	2.09 255	1.36 303	0.39 319	0.40 348	0.34 296	0.33 311	0.43 308	0.56 340

Any-RAFT	0.53 47	0.24 19	0.47 13	0.47 41	0.27 33	1.00 233	0.25 4	1.58 218	1.05 150	0.85 75	0.99 83	1.06 185	0.47 38	0.70 33	0.32 7	0.18 60	0.13 42	0.16 9	0.13 11	0.16 13	0.16 41

mmm	0.63 115	0.35 222	0.72 117	0.51 94	0.30 79	0.86 197	0.54 188	1.59 219	0.86 77	1.07 116	1.38 227	0.79 92	0.75 139	0.91 75	0.58 161	0.22 166	0.18 194	0.29 253	0.25 238	0.25 200	0.23 181

CASS	0.65 130	0.34 206	0.72 117	0.56 164	0.27 33	0.78 170	0.42 95	1.59 219	0.86 77	1.30 232	1.25 180	0.87 126	0.84 181	0.84 63	0.54 150	0.35 305	0.19 207	0.26 224	0.21 171	0.28 234	0.42 306
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet-RVC-Resample	0.84 220	0.47 275	2.10 354	0.61 217	0.45 209	1.07 244	0.61 232	1.59 219	1.20 216	1.08 117	0.98 81	1.03 180	0.98 239	2.17 260	0.72 198	0.23 189	0.22 254	0.30 262	0.32 305	0.35 269	0.34 277

CFNet_ucs	0.70 154	0.33 187	0.88 199	0.50 71	0.43 196	0.74 149	0.44 123	1.60 222	1.29 254	1.22 195	1.54 267	1.09 198	0.63 115	0.99 90	0.59 163	0.25 228	0.20 224	0.37 313	0.21 171	0.40 295	0.28 240

GASNet	0.99 263	0.97 359	1.72 336	0.98 363	0.68 308	0.83 188	0.67 247	1.60 222	1.28 250	1.31 242	1.22 170	1.22 223	1.21 295	2.41 279	1.41 312	0.43 333	0.26 282	0.36 311	0.34 316	0.55 339	0.31 265

UDG	1.41 326	2.65 406	0.99 230	1.44 382	1.64 385	1.34 286	0.80 278	1.60 222	1.23 226	1.23 198	1.71 301	2.01 340	1.34 314	1.47 173	1.41 312	0.90 373	0.54 375	2.29 390	0.75 374	1.84 384	1.04 377

anonymousdsp2	0.53 47	0.27 67	0.74 143	0.48 51	0.29 63	0.76 159	0.47 147	1.61 225	0.82 74	0.77 55	0.77 42	0.75 82	0.47 38	1.03 97	0.40 57	0.18 60	0.13 42	0.18 36	0.13 11	0.19 71	0.18 78

AACVNet	0.86 229	0.35 222	0.79 168	0.82 332	0.39 177	0.76 159	0.49 162	1.61 225	0.81 69	1.08 117	1.33 209	1.30 249	0.93 217	4.34 329	0.74 202	0.25 228	0.21 240	0.28 245	0.22 196	0.29 239	0.25 205

ICVP	0.63 115	0.33 187	0.57 45	0.61 217	0.40 182	0.80 179	0.58 220	1.61 225	0.89 88	0.90 77	1.24 176	0.88 129	0.73 135	0.72 39	0.88 241	0.29 269	0.21 240	0.22 122	0.21 171	0.24 190	0.27 229
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Sa-1000	0.72 160	0.29 110	0.76 154	0.59 194	0.30 79	0.73 146	0.37 64	1.62 228	1.33 272	1.28 219	2.04 337	0.86 122	0.75 139	1.84 230	0.38 48	0.19 92	0.14 75	0.25 205	0.23 216	0.20 97	0.16 41

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 287	1.02 363	1.00 235	0.82 332	0.67 302	1.93 343	0.93 307	1.62 228	1.11 174	1.15 155	1.25 180	1.50 284	0.79 158	1.96 245	0.76 207	1.89 386	0.34 324	0.79 371	0.36 324	1.25 381	0.83 368

LL-Strereo	1.33 317	0.39 244	1.38 306	0.61 217	0.61 287	0.75 155	0.66 244	1.63 230	1.17 204	1.56 308	1.60 281	2.03 343	2.12 369	9.72 406	0.97 254	0.21 143	0.18 194	0.27 235	0.23 216	0.22 152	0.25 205

GANet	1.36 320	0.47 275	0.86 186	0.67 272	0.45 209	1.34 286	1.73 368	1.64 231	1.24 230	1.49 295	2.38 352	1.55 291	1.20 292	9.30 400	0.93 246	0.30 273	0.31 314	0.33 286	0.28 276	0.39 291	0.30 255

HH	0.63 115	0.30 126	0.77 158	0.50 71	0.32 106	0.49 30	0.46 141	1.65 232	0.64 27	0.69 43	1.09 123	1.63 303	0.85 184	1.90 237	0.37 38	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.19 71	0.16 41

HanStereo	0.63 115	0.30 126	0.77 158	0.50 71	0.32 106	0.49 30	0.46 141	1.65 232	0.64 27	0.69 43	1.09 123	1.63 303	0.85 184	1.90 237	0.37 38	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.19 71	0.16 41

coex-ft	8.13 408	2.13 401	98.04 435	0.67 272	0.53 254	1.71 322	1.56 361	1.65 232	11.11 408	18.17 422	3.75 376	3.88 382	7.61 409	2.98 300	6.49 385	0.30 273	0.30 308	0.32 279	0.31 299	0.66 357	0.50 329

SGM-Forest	1.24 306	0.38 239	0.60 56	0.52 110	0.37 152	1.56 310	1.30 348	1.65 232	1.36 286	2.11 354	1.79 311	1.63 303	0.93 217	7.48 388	0.95 249	0.36 308	0.37 339	0.39 322	0.34 316	0.37 279	0.32 271
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.96 252	0.49 283	1.09 264	0.72 300	0.57 266	1.11 248	1.14 334	1.66 236	1.23 226	1.85 340	1.39 231	1.64 306	1.11 275	1.80 227	1.42 316	0.38 316	0.30 308	0.33 286	0.29 287	0.37 279	0.34 277

SuperB	2.53 380	0.59 313	18.45 410	0.69 285	0.50 233	1.87 341	0.88 293	1.67 237	2.39 367	1.50 296	1.42 236	1.14 212	1.15 282	4.28 328	5.07 379	0.24 204	0.19 207	0.22 122	0.19 107	7.86 418	0.34 277

SACVNet	0.85 224	0.46 271	0.85 180	0.81 327	0.56 264	0.80 179	0.79 272	1.68 238	1.12 178	1.34 255	1.33 209	1.25 234	0.94 222	2.39 278	0.76 207	0.34 298	0.26 282	0.31 266	0.29 287	0.35 269	0.44 312

GwcNet	1.08 282	0.51 290	2.33 363	0.79 321	1.18 375	1.76 328	0.70 255	1.68 238	1.47 315	1.41 275	1.64 292	1.74 318	1.04 259	2.20 265	1.41 312	0.30 273	0.29 304	0.29 253	0.27 259	0.30 248	0.35 282

PA-Net	1.01 270	0.57 307	1.29 295	0.64 245	0.74 320	1.19 267	0.84 284	1.69 240	1.43 311	1.16 166	1.19 163	1.32 253	1.19 289	3.42 313	1.25 286	0.29 269	0.45 360	0.33 286	0.49 354	0.32 260	0.47 321
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 270	0.59 313	1.16 276	0.67 272	0.51 243	1.63 316	1.26 347	1.69 240	1.38 294	1.81 337	1.37 223	1.94 333	1.02 256	1.58 192	1.38 304	0.37 312	0.27 290	0.43 333	0.37 327	0.43 308	0.37 288

CBMV	0.95 251	0.44 263	0.66 82	0.53 118	0.35 140	1.53 307	1.63 366	1.69 240	1.42 309	2.00 350	1.60 281	1.43 268	1.17 283	1.59 194	0.99 257	0.34 298	0.34 324	0.39 322	0.33 311	0.33 266	0.32 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDUNet	1.50 331	2.69 407	1.12 271	1.77 384	1.88 387	1.84 338	0.92 303	1.70 243	1.16 202	1.38 267	1.79 311	1.60 299	1.12 278	1.37 148	1.08 265	1.10 383	0.76 384	2.37 392	0.94 384	2.00 385	1.37 385

FADNet-RVC	0.88 234	0.67 330	1.93 349	0.60 205	0.48 224	0.91 204	0.60 231	1.71 244	1.18 208	0.90 77	0.96 73	1.36 259	0.92 211	2.25 269	1.17 279	0.30 273	0.29 304	0.32 279	0.32 305	0.41 298	0.35 282

NaN_ROB	1.13 295	0.55 300	1.15 275	0.64 245	0.48 224	1.61 314	2.03 385	1.72 245	1.48 316	2.09 353	1.27 189	1.40 263	1.08 270	3.94 321	1.30 294	0.28 261	0.34 324	0.28 245	0.28 276	0.30 248	0.33 275

GwcNet-RSSM	0.77 191	0.32 171	1.01 239	0.62 228	0.54 257	0.78 170	0.51 169	1.73 246	1.20 216	1.09 122	1.37 223	1.46 276	0.85 184	1.53 182	1.09 267	0.25 228	0.18 194	0.23 149	0.24 227	0.20 97	0.19 111

DeepPruner_ROB	0.74 177	0.48 280	0.87 196	0.57 175	0.44 202	0.79 174	0.54 188	1.73 246	0.96 110	1.38 267	1.27 189	1.24 230	0.73 135	1.43 164	0.73 201	0.34 298	0.28 296	0.27 235	0.26 251	0.31 255	0.31 265

iResNetv2_ROB	0.80 203	0.37 234	1.71 335	0.56 164	0.37 152	0.94 215	0.64 237	1.73 246	1.34 275	1.23 198	1.42 236	1.26 238	0.92 211	1.85 233	0.56 156	0.23 189	0.15 125	0.19 49	0.14 22	0.24 190	0.19 111

NOSS_ROB	1.26 309	0.46 271	0.62 63	0.56 164	0.38 169	1.06 242	0.78 269	1.73 246	1.40 303	1.01 103	1.43 240	1.10 200	0.75 139	10.62 411	0.65 183	0.45 339	0.43 353	0.48 343	0.45 344	0.44 315	0.41 302

SQANet	1.31 314	0.88 356	1.08 263	1.83 385	1.44 382	1.44 300	0.75 261	1.74 250	1.09 168	1.32 244	1.26 186	1.28 245	1.01 251	1.50 177	0.83 232	2.50 391	0.34 324	1.47 383	0.55 363	2.32 387	1.57 387

ADLNet2	0.88 234	0.34 206	1.17 278	0.77 318	0.64 295	1.12 251	0.76 264	1.74 250	1.24 230	1.21 190	1.65 294	1.71 314	1.05 263	1.67 205	1.17 279	0.24 204	0.21 240	0.21 96	0.22 196	0.26 208	0.29 243

TransformOpticalFlow	0.96 252	0.28 83	0.89 204	0.52 110	0.31 91	0.66 117	0.54 188	1.75 252	1.12 178	1.09 122	1.44 243	1.37 262	1.01 251	6.70 375	0.42 72	0.19 92	0.12 9	0.20 73	0.19 107	0.18 41	0.19 111

Consistency-Raft	1.25 308	0.99 361	1.93 349	1.02 367	1.21 377	0.96 223	1.01 321	1.75 252	1.92 353	1.36 260	2.12 341	1.44 272	1.01 251	1.14 118	1.40 308	0.72 369	0.82 386	0.89 374	0.98 388	1.31 382	0.95 372

delet	0.85 224	0.32 171	0.95 221	0.65 257	0.66 300	1.64 318	0.84 284	1.75 252	1.35 283	1.32 244	1.30 197	1.30 249	0.88 199	1.68 210	1.10 270	0.21 143	0.21 240	0.24 169	0.24 227	0.21 131	0.21 149

UCFNet_RVC	0.69 152	0.35 222	0.49 17	0.64 245	0.39 177	0.85 196	0.58 220	1.75 252	1.14 189	0.97 92	1.19 163	1.17 215	0.93 217	0.99 90	0.62 175	0.28 261	0.20 224	0.34 296	0.31 299	0.32 260	0.27 229

NVstereo2D	0.92 244	0.41 254	1.48 321	0.72 300	0.72 315	1.20 269	0.87 292	1.75 252	1.38 294	0.99 98	1.13 143	1.26 238	0.98 239	2.21 266	0.89 242	0.43 333	0.20 224	0.38 316	0.24 227	0.57 342	0.63 353

PWC_ROB	1.24 306	0.76 346	2.46 368	0.72 300	0.78 333	1.15 258	0.49 162	1.75 252	1.92 353	2.31 358	3.07 367	1.59 297	1.40 316	2.46 281	2.10 350	0.33 290	0.22 254	0.35 303	0.24 227	0.38 287	0.41 302

GANetREF_RVC	1.07 279	0.86 353	1.31 297	0.82 332	0.53 254	1.41 298	1.31 349	1.76 258	1.52 322	1.27 217	1.31 202	1.46 276	1.24 300	2.03 250	0.96 253	0.56 359	0.45 360	0.67 367	0.50 357	0.88 369	0.59 347
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
HITNet	0.65 130	0.40 248	0.77 158	0.48 51	0.24 9	1.05 239	0.49 162	1.76 258	1.02 139	1.18 179	1.18 160	0.89 133	0.80 163	0.85 65	0.79 221	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.17 74	0.29 239	0.15 27
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
PSMNet_ROB	0.90 239	0.52 293	1.17 278	0.72 300	0.61 287	1.27 277	1.12 332	1.76 258	1.12 178	1.09 122	1.28 193	1.45 274	0.89 205	1.65 200	1.42 316	0.33 290	0.25 278	0.37 313	0.39 330	0.35 269	0.29 243

NCCL2	1.00 267	0.56 303	1.06 256	0.75 313	0.57 266	1.31 282	1.72 367	1.77 261	1.36 286	1.50 296	1.17 158	1.91 328	1.17 283	1.54 184	1.29 293	0.35 305	0.31 314	0.45 337	0.44 342	0.40 295	0.40 298

CBMV_ROB	0.90 239	0.44 263	0.63 66	0.51 94	0.37 152	1.25 275	0.49 162	1.77 261	1.27 245	1.41 275	2.00 332	1.33 254	1.08 270	2.17 260	0.76 207	0.43 333	0.42 352	0.47 342	0.44 342	0.41 298	0.36 286

CSAN	1.41 326	0.59 313	1.26 290	0.70 290	0.50 233	1.76 328	1.78 370	1.77 261	1.90 352	2.35 361	2.32 349	1.92 331	1.94 361	5.56 353	1.49 324	0.43 333	0.35 332	0.40 327	0.41 336	0.43 308	0.41 302

ETE_ROB	0.96 252	0.64 327	1.16 276	0.69 285	0.48 224	1.14 253	1.13 333	1.77 261	1.19 211	1.91 345	1.45 245	1.73 316	1.05 263	1.60 195	1.14 275	0.32 285	0.26 282	0.38 316	0.34 316	0.39 291	0.41 302

MyStereo06	0.61 106	0.28 83	0.95 221	0.56 164	0.46 219	0.61 87	0.73 259	1.78 265	0.67 41	1.03 110	1.12 138	1.13 210	0.56 77	0.78 50	0.41 64	0.17 32	0.16 156	0.23 149	0.20 135	0.22 152	0.20 133

FADNet	0.92 244	0.61 321	1.81 342	0.62 228	0.55 263	0.96 223	0.57 217	1.78 265	1.33 272	0.93 82	1.01 91	1.36 259	1.01 251	2.71 290	0.75 205	0.33 290	0.34 324	0.31 266	0.34 316	0.59 346	0.40 298

cf-r	0.73 174	0.30 126	0.77 158	0.55 152	0.63 293	0.78 170	0.48 155	1.79 267	1.15 198	1.13 150	1.26 186	1.43 268	0.87 195	1.40 162	0.85 238	0.25 228	0.18 194	0.22 122	0.23 216	0.19 71	0.19 111

CC-Net-ROB	1.49 329	1.26 377	1.27 293	0.88 349	0.79 335	1.76 328	1.00 319	1.79 267	1.26 238	1.10 130	1.61 285	1.21 221	0.99 247	8.13 394	0.84 235	1.09 382	0.41 350	2.20 388	0.46 347	1.20 380	0.48 324

Wz-Net-LNSev	1.03 273	0.67 330	2.71 374	0.64 245	0.84 346	1.75 326	1.00 319	1.80 269	1.32 269	1.28 219	1.25 180	1.65 308	1.22 296	1.39 157	1.40 308	0.28 261	0.26 282	0.24 169	0.23 216	0.33 266	0.32 271

RP	1.09 284	0.50 287	1.12 271	0.90 354	1.04 363	1.11 248	0.84 284	1.80 269	1.62 330	1.55 307	2.00 332	1.90 327	1.78 350	1.84 230	1.25 286	0.52 352	0.36 337	0.48 343	0.36 324	0.45 318	0.43 310

MSMD_ROB	1.99 364	0.59 313	0.89 204	0.70 290	0.61 287	3.95 393	0.94 309	1.80 269	1.79 344	4.41 396	4.43 381	8.17 404	3.66 392	3.40 311	1.33 297	0.52 352	0.48 365	0.54 354	0.58 366	0.53 336	0.50 329

PS-NSSS	0.99 263	0.58 310	0.93 216	0.58 181	0.57 266	0.91 204	0.80 278	1.81 272	1.14 189	1.14 152	1.67 298	1.00 168	0.83 179	4.62 333	0.78 215	0.37 312	0.31 314	0.52 348	0.32 305	0.45 318	0.38 294

ADLNet	0.85 224	0.36 229	0.89 204	0.85 341	0.72 315	1.24 273	0.76 264	1.82 273	1.36 286	1.52 299	1.35 220	1.27 242	0.99 247	1.23 127	1.15 276	0.27 251	0.20 224	0.26 224	0.25 238	0.28 234	0.30 255

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 353	0.87 354	3.56 379	0.80 324	0.75 326	3.72 388	2.44 398	1.82 273	1.82 347	1.74 327	1.91 326	1.92 331	1.26 303	7.69 390	1.28 292	0.45 339	0.47 364	0.52 348	0.77 375	0.50 328	0.50 329

BEATNet_4x	0.73 174	0.49 283	1.17 278	0.53 118	0.26 20	1.03 236	0.55 201	1.82 273	1.06 153	1.21 190	1.22 170	0.96 159	0.91 208	1.01 94	1.06 262	0.21 143	0.14 75	0.24 169	0.19 107	0.37 279	0.21 149

ADCP+	1.99 364	0.48 280	7.73 395	0.66 262	0.91 353	2.30 361	1.05 325	1.82 273	1.34 275	1.54 304	1.32 207	1.74 318	1.61 337	2.17 260	13.37 404	0.24 204	0.21 240	0.32 279	0.28 276	0.37 279	0.29 243

NINENet	0.77 191	0.37 234	0.78 166	0.62 228	0.51 243	2.34 363	0.42 95	1.83 277	1.04 146	1.14 152	1.23 174	1.03 180	0.62 110	1.24 128	0.70 190	0.28 261	0.23 262	0.31 266	0.21 171	0.26 208	0.25 205

ccnet	1.12 292	0.67 330	1.01 239	0.78 320	0.73 318	1.72 324	0.99 317	1.84 278	1.26 238	1.47 287	1.85 319	1.75 321	1.29 306	1.75 218	1.88 340	0.57 360	0.53 372	0.57 364	0.55 363	0.59 346	0.54 336

TRStereo	0.60 100	0.60 320	0.97 227	0.74 309	0.67 302	0.46 18	0.38 68	1.85 279	0.89 88	0.79 59	0.80 51	0.88 129	0.39 14	1.10 111	0.41 64	0.23 189	0.15 125	0.23 149	0.24 227	0.17 24	0.15 27

AnyNet_C32	1.96 362	1.10 367	5.17 387	0.90 354	1.11 367	2.12 355	2.37 396	1.85 279	1.48 316	2.45 366	1.70 300	2.05 345	1.64 339	2.50 282	10.28 400	0.37 312	0.34 324	0.35 303	0.41 336	0.49 327	0.54 336

AdaStereo	0.70 154	0.43 260	0.75 145	0.73 307	0.37 152	0.92 210	0.53 184	1.85 279	1.18 208	1.12 136	1.23 174	1.07 191	0.65 123	0.96 82	0.63 179	0.31 280	0.15 125	0.32 279	0.21 171	0.29 239	0.22 164
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.
HBP-ISP	0.96 252	0.58 310	0.72 117	0.61 217	0.46 219	1.64 318	0.76 264	1.86 282	1.28 250	1.30 232	1.53 265	0.86 122	0.94 222	3.27 309	0.69 189	0.45 339	0.44 356	0.54 354	0.48 351	0.47 321	0.40 298

MFMNet_re	1.40 325	1.14 372	1.68 333	1.39 379	1.07 364	1.48 302	1.43 354	1.87 283	1.82 347	2.26 357	2.19 344	1.51 286	1.86 356	1.52 178	1.25 286	0.93 374	0.83 387	0.84 373	0.80 377	0.99 373	1.05 379

WCMA_ROB	1.84 355	0.47 275	1.31 297	0.69 285	0.57 266	2.11 354	1.14 334	1.87 283	1.73 339	4.04 392	6.43 394	5.62 395	3.61 391	2.59 285	1.94 343	0.52 352	0.44 356	0.39 322	0.42 338	0.48 324	0.47 321

stereogan	1.15 300	0.42 257	1.40 307	0.86 343	0.84 346	2.38 365	0.71 257	1.88 285	1.73 339	1.72 326	1.94 330	2.31 354	1.29 306	2.07 254	1.08 265	0.36 308	0.35 332	0.39 322	0.31 299	0.51 332	0.46 318

RTSC	1.29 311	0.73 339	2.44 366	0.83 335	0.57 266	1.85 339	0.65 239	1.88 285	2.00 357	2.20 356	1.66 296	1.60 299	1.26 303	2.33 273	3.92 373	0.32 285	0.23 262	0.27 235	0.29 287	0.37 279	0.37 288

GANet-RSSM	0.72 160	0.28 83	0.63 66	0.64 245	0.58 274	0.80 179	0.58 220	1.89 287	1.08 162	1.04 113	1.25 180	1.15 213	1.04 259	1.49 175	0.62 175	0.25 228	0.19 207	0.22 122	0.22 196	0.22 152	0.21 149

NVStereoNet_ROB	1.88 357	1.07 365	1.45 314	1.07 371	1.17 373	1.47 301	1.48 358	1.89 287	1.93 355	1.94 346	4.67 387	3.08 375	1.80 352	6.51 369	1.65 330	1.06 381	0.86 393	1.08 381	1.32 393	0.93 370	1.26 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	1.29 311	0.75 344	1.33 302	1.05 368	0.88 352	1.73 325	0.52 178	1.89 287	3.28 384	1.29 224	4.88 389	1.22 223	1.46 323	1.77 225	1.45 320	0.60 362	0.26 282	0.29 253	0.25 238	0.52 334	0.37 288

ARAFT	0.77 191	0.36 229	1.49 323	0.51 94	0.31 91	0.90 202	0.82 282	1.90 290	1.06 153	1.62 318	1.24 176	1.02 177	0.64 118	1.84 230	0.50 127	0.18 60	0.14 75	0.28 245	0.27 259	0.17 24	0.16 41

APVNet	1.06 277	0.53 296	1.42 309	0.84 336	0.79 335	1.92 342	0.82 282	1.90 290	1.08 162	1.08 117	1.43 240	1.56 292	1.13 280	3.07 301	1.58 327	0.31 280	0.34 324	0.42 331	0.36 324	0.36 275	0.37 288

EDNetEfficientorigin	10.57 410	1.47 384	177.42 436	0.67 272	0.53 254	1.58 312	1.16 337	1.90 290	3.37 386	4.71 400	3.38 371	3.10 376	2.69 382	3.13 305	3.58 370	0.25 228	0.23 262	0.33 286	0.27 259	0.83 366	0.81 367

CFNet	0.96 252	0.36 229	1.01 239	0.62 228	0.42 191	0.99 231	0.47 147	1.90 290	1.32 269	0.99 98	1.39 231	1.10 200	0.86 192	5.58 354	0.79 221	0.23 189	0.17 180	0.28 245	0.27 259	0.26 208	0.21 149

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 263	0.40 248	1.82 343	0.66 262	0.62 292	2.05 351	0.78 269	1.91 294	1.29 254	1.54 304	1.42 236	1.51 286	1.23 298	1.99 247	1.33 297	0.23 189	0.14 75	0.20 73	0.15 30	0.27 220	0.26 223

ADCRef	1.35 319	0.55 300	2.37 365	0.72 300	0.77 330	1.94 344	0.78 269	1.91 294	1.27 245	1.57 312	1.59 280	1.36 259	1.41 317	1.54 184	7.53 389	0.23 189	0.20 224	0.32 279	0.30 295	0.29 239	0.29 243

RYNet	1.17 303	0.49 283	1.24 287	0.70 290	0.97 361	1.71 322	0.92 303	1.91 294	1.46 314	1.38 267	1.14 146	1.88 323	1.30 310	4.24 325	1.87 338	0.26 242	0.21 240	0.35 303	0.27 259	0.55 339	0.54 336

PSMNet-RSSM	0.72 160	0.30 126	0.61 59	0.63 236	0.42 191	0.73 146	0.56 207	1.92 297	1.10 172	1.09 122	1.37 223	1.22 223	0.98 239	1.28 131	0.72 198	0.27 251	0.19 207	0.27 235	0.29 287	0.24 190	0.24 193

RGC	1.14 297	0.79 348	1.26 290	0.91 357	0.96 360	1.52 306	0.77 267	1.92 297	1.26 238	1.54 304	1.93 328	2.02 342	1.54 330	2.25 269	1.31 295	0.44 338	0.35 332	0.58 365	0.48 351	0.47 321	0.46 318

LSM	6.33 403	1.10 367	13.19 406	1.41 381	68.17 432	1.64 318	1.90 379	1.92 297	2.46 369	2.99 382	3.11 368	1.88 323	1.80 352	2.61 287	2.06 349	0.41 325	0.58 378	0.50 346	0.57 365	0.64 353	17.66 424

StereoDRNet	0.98 262	0.47 275	1.70 334	0.76 315	0.94 357	1.51 305	0.91 301	1.92 297	1.32 269	1.61 315	1.13 143	1.47 281	0.97 235	1.75 218	1.46 321	0.28 261	0.23 262	0.29 253	0.27 259	0.35 269	0.27 229

S-Stereo	1.15 300	0.46 271	2.17 358	0.81 327	0.80 340	1.21 270	1.19 340	1.93 301	2.02 358	1.47 287	2.11 340	1.57 293	1.17 283	2.05 253	1.41 312	0.40 321	0.40 348	0.35 303	0.31 299	0.44 315	0.70 361

edge stereo	1.11 290	0.50 287	1.30 296	0.71 297	0.65 298	1.14 253	0.75 261	1.93 301	1.37 290	1.71 325	1.83 315	2.54 363	1.44 320	2.43 280	1.23 284	0.42 328	0.41 350	0.54 354	0.35 320	0.42 303	0.46 318

psmg	0.72 160	0.32 171	0.68 88	0.50 71	0.44 202	1.48 302	0.75 261	1.94 303	0.98 122	1.21 190	1.33 209	1.12 205	0.74 137	0.91 75	0.66 184	0.24 204	0.19 207	0.25 205	0.25 238	0.23 177	0.22 164

ADCPNet	1.85 356	0.69 334	8.07 396	0.71 297	0.58 274	2.79 376	1.22 342	1.94 303	1.54 325	1.88 341	1.69 299	2.46 362	2.04 365	2.37 276	6.48 384	0.38 316	0.37 339	0.38 316	0.43 340	0.47 321	0.45 314

anonymity	1.12 292	0.97 359	1.21 281	1.07 371	1.12 369	1.08 245	0.89 295	1.95 305	1.16 202	1.29 224	1.26 186	1.22 223	1.09 273	1.15 119	1.01 258	1.02 378	1.00 399	0.97 376	0.97 386	0.98 371	0.99 374

Ntro	1.64 343	1.15 373	1.23 284	2.48 393	1.83 386	2.09 353	1.16 337	1.96 306	1.38 294	1.21 190	1.62 288	1.62 301	1.29 306	1.87 236	1.11 272	3.04 396	0.56 376	1.82 386	0.64 371	2.80 393	2.05 393

FAT-Stereo	1.07 279	0.41 254	1.32 300	0.72 300	0.58 274	1.08 245	0.89 295	1.96 306	1.65 332	1.75 328	1.98 331	2.03 343	1.48 326	2.02 249	1.18 282	0.42 328	0.35 332	0.34 296	0.29 287	0.35 269	0.53 335

ADCL	1.72 352	0.57 307	3.66 380	0.67 272	0.61 287	2.61 372	1.85 375	1.96 306	1.67 334	1.90 344	1.83 315	2.06 346	1.90 359	2.13 258	9.15 397	0.26 242	0.24 271	0.34 296	0.32 305	0.38 287	0.35 282

SGM+DAISY	2.41 377	1.07 365	2.14 357	1.18 374	1.10 366	2.14 356	1.36 351	1.96 306	1.66 333	5.46 406	7.07 397	4.95 391	4.32 398	5.50 350	2.26 353	1.04 380	1.02 401	0.99 378	0.97 386	1.02 374	1.04 377

ADCMid	1.89 360	0.73 339	5.06 386	0.72 300	0.67 302	2.00 349	1.14 334	1.97 310	1.48 316	2.86 378	1.81 314	2.37 357	2.05 367	2.24 267	10.39 401	0.33 290	0.31 314	0.39 322	0.43 340	0.50 328	0.44 312

Wz-Net-MNSev	1.11 290	0.58 310	2.23 361	0.66 262	0.71 313	1.95 345	1.46 356	1.98 311	1.45 313	1.79 334	1.43 240	1.49 283	1.33 313	1.97 246	1.42 316	0.27 251	0.23 262	0.28 245	0.28 276	0.34 268	0.31 265

ac_64	0.82 211	0.29 110	0.81 174	0.71 297	0.60 284	1.05 239	0.54 188	1.99 312	0.92 101	1.18 179	1.06 112	1.99 338	1.08 270	1.94 243	0.97 254	0.27 251	0.22 254	0.24 169	0.23 216	0.22 152	0.19 111

Wz-Net-SNSev	1.49 329	1.23 376	6.27 393	0.68 282	0.67 302	1.37 289	1.41 353	2.00 313	1.39 298	1.48 293	1.61 285	2.29 352	1.32 312	3.93 320	2.14 351	0.31 280	0.28 296	0.31 266	0.33 311	0.42 303	0.36 286

CSP-Net	0.97 258	0.38 239	0.83 178	0.53 118	0.41 188	1.63 316	0.77 267	2.00 313	1.05 150	1.25 210	1.20 166	1.33 254	0.83 179	4.93 340	0.85 238	0.32 285	0.22 254	0.20 73	0.20 135	0.23 177	0.25 205

SFCPSM	0.70 154	0.28 83	1.02 245	0.51 94	0.38 169	1.37 289	0.66 244	2.00 313	1.03 142	1.17 175	1.21 168	0.82 102	0.78 156	1.03 97	0.53 144	0.21 143	0.17 180	0.22 122	0.24 227	0.21 131	0.19 111

DispFullNet	2.34 373	2.85 408	3.66 380	3.08 402	2.27 394	1.97 346	0.67 247	2.00 313	1.70 336	2.52 367	2.00 332	2.23 349	5.86 402	3.44 315	1.58 327	1.01 376	0.32 321	2.64 401	1.94 406	2.85 397	2.24 395

NCC-stereo	1.10 287	0.54 297	1.24 287	0.84 336	0.94 357	1.29 280	0.89 295	2.01 317	1.34 275	1.32 244	1.74 304	1.88 323	1.74 347	2.35 274	1.25 286	0.45 339	0.37 339	0.45 337	0.58 366	0.42 303	0.42 306

Abc-Net	1.10 287	0.54 297	1.24 287	0.84 336	0.94 357	1.29 280	0.89 295	2.01 317	1.34 275	1.32 244	1.74 304	1.88 323	1.74 347	2.35 274	1.25 286	0.45 339	0.37 339	0.45 337	0.58 366	0.42 303	0.42 306
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pmcnn	2.37 374	0.42 257	2.71 374	0.63 236	0.43 196	1.54 308	1.19 340	2.01 317	1.53 324	2.64 371	7.60 400	18.07 416	1.45 322	3.44 315	2.78 360	0.18 60	0.15 125	0.15 3	0.12 9	0.20 97	0.18 78

AASNet	0.76 190	0.35 222	0.91 210	0.79 321	0.81 342	1.14 253	0.56 207	2.02 320	1.08 162	1.22 195	1.24 176	0.93 144	0.76 147	0.77 49	1.16 277	0.27 251	0.23 262	0.24 169	0.20 135	0.28 234	0.24 193

pcwnet_v2	0.97 258	0.37 234	4.33 383	0.62 228	0.54 257	0.79 174	0.45 134	2.02 320	1.58 328	1.42 281	1.64 292	1.09 198	0.79 158	1.24 128	0.67 187	0.32 285	0.25 278	0.29 253	0.27 259	0.37 279	0.35 282

SMFormer	0.75 184	0.30 126	0.86 186	0.46 35	0.26 20	0.82 184	0.43 111	2.05 322	1.39 298	1.23 198	1.47 252	0.98 162	0.95 227	1.71 213	0.82 230	0.24 204	0.20 224	0.22 122	0.21 171	0.23 177	0.24 193

tta	0.75 184	0.30 126	0.86 186	0.46 35	0.26 20	0.82 184	0.43 111	2.05 322	1.39 298	1.23 198	1.47 252	0.98 162	0.95 227	1.71 213	0.82 230	0.24 204	0.20 224	0.22 122	0.21 171	0.18 41	0.18 78

qqq1	0.72 160	0.30 126	0.86 186	0.46 35	0.26 20	0.82 184	0.43 111	2.05 322	1.39 298	1.23 198	1.47 252	0.98 162	0.95 227	1.71 213	0.44 83	0.24 204	0.20 224	0.18 36	0.15 30	0.18 41	0.18 78

fff1	0.72 160	0.30 126	0.86 186	0.46 35	0.26 20	0.82 184	0.43 111	2.05 322	1.39 298	1.23 198	1.47 252	0.98 162	0.95 227	1.71 213	0.44 83	0.24 204	0.20 224	0.18 36	0.15 30	0.18 41	0.18 78

SAMSARA	1.55 335	0.84 350	2.61 371	1.22 376	1.07 364	2.50 368	1.93 380	2.05 322	1.89 350	2.75 374	1.66 296	2.81 370	1.69 345	3.08 303	1.97 345	0.46 345	0.51 370	0.42 331	0.46 347	0.58 344	0.59 347

Syn2CoEx	1.14 297	0.69 334	1.66 332	0.80 324	0.67 302	1.40 294	0.88 293	2.06 327	1.54 325	1.25 210	1.58 279	1.42 267	1.50 329	4.09 323	1.40 308	0.36 308	0.32 321	0.34 296	0.29 287	0.29 239	0.34 277

otaku	1.60 339	1.11 370	1.21 281	2.20 388	1.56 384	1.97 346	1.24 343	2.07 328	1.36 286	1.44 282	1.62 288	1.73 316	1.19 289	1.73 217	0.98 256	2.89 395	0.57 377	1.74 384	0.60 370	2.78 392	1.94 392

ssnet_v2	0.88 234	0.36 229	1.02 245	0.62 228	0.38 169	1.32 283	0.97 313	2.07 328	1.34 275	1.37 262	1.18 160	1.54 289	0.92 211	1.10 111	1.65 330	0.30 273	0.27 290	0.30 262	0.28 276	0.27 220	0.26 223

XQC	1.37 321	0.87 354	2.56 370	0.84 336	0.69 310	1.83 337	0.89 295	2.07 328	1.88 349	1.88 341	1.53 265	1.91 328	1.55 332	2.85 295	3.05 362	0.48 347	0.29 304	0.44 336	0.39 330	0.69 360	0.60 350

FCDSN-DC	2.32 372	0.63 325	0.81 174	0.84 336	0.75 326	2.23 358	0.94 309	2.09 331	1.80 345	5.45 405	7.72 402	7.77 403	6.93 408	3.39 310	1.80 336	0.52 352	0.48 365	0.52 348	0.51 359	0.57 342	0.58 345
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GES	0.66 138	0.34 206	0.90 207	0.59 194	0.38 169	0.94 215	0.57 217	2.11 332	0.86 77	1.02 106	1.11 132	0.66 64	0.79 158	0.99 90	0.61 172	0.27 251	0.19 207	0.20 73	0.20 135	0.21 131	0.30 255

mmx	1.39 323	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	2.13 333	1.37 290	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	7.22 381	7.61 390	0.24 204	0.19 207	0.31 266	0.27 259	0.30 248	0.25 205

xxx	1.39 323	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	2.13 333	1.37 290	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	7.22 381	7.61 390	0.24 204	0.19 207	0.31 266	0.27 259	0.30 248	0.25 205

DGSMNet	1.14 297	0.76 346	2.49 369	0.81 327	0.86 349	1.39 293	1.39 352	2.13 333	1.35 283	1.26 214	1.63 291	1.48 282	0.98 239	1.75 218	1.10 270	0.45 339	0.43 353	0.55 359	0.49 354	0.75 365	0.70 361

DISCO	1.03 273	0.34 206	1.11 269	0.69 285	0.45 209	2.07 352	0.84 284	2.13 333	1.50 319	1.15 155	1.33 209	2.40 359	1.07 269	2.60 286	1.51 325	0.23 189	0.18 194	0.22 122	0.20 135	0.31 255	0.27 229

test_xeample	1.45 328	0.28 83	0.65 76	0.51 94	0.28 52	0.94 215	0.59 227	2.14 337	1.29 254	1.24 206	1.51 263	0.88 129	0.86 192	1.46 169	15.10 408	0.22 166	0.20 224	0.22 122	0.20 135	0.22 152	0.22 164

DRN-Test	1.00 267	0.44 263	1.13 273	0.70 290	0.81 342	1.62 315	0.79 272	2.14 337	1.44 312	1.78 331	1.33 209	1.43 268	1.05 263	2.18 263	1.53 326	0.27 251	0.21 240	0.31 266	0.30 295	0.32 260	0.28 240

CRFU-Net	0.86 229	0.39 244	1.00 235	0.65 257	0.57 266	1.78 333	0.86 290	2.15 339	0.81 69	1.38 267	1.18 160	1.64 306	1.19 289	1.35 144	0.90 244	0.26 242	0.22 254	0.21 96	0.19 107	0.23 177	0.24 193

RTS	2.67 382	1.38 378	15.28 408	0.99 364	1.26 379	3.78 389	1.96 382	2.15 339	2.62 376	2.61 369	2.85 365	2.60 365	1.59 334	6.27 364	5.71 382	0.40 321	0.28 296	0.35 303	0.35 320	0.50 328	0.48 324

RTSA	2.67 382	1.38 378	15.28 408	0.99 364	1.26 379	3.78 389	1.96 382	2.15 339	2.62 376	2.61 369	2.85 365	2.60 365	1.59 334	6.27 364	5.71 382	0.40 321	0.28 296	0.35 303	0.35 320	0.50 328	0.48 324

BUS	0.74 177	0.32 171	0.68 88	0.54 133	0.44 202	2.34 363	0.42 95	2.16 342	0.98 122	1.20 187	1.11 132	1.03 180	0.62 110	0.91 75	0.70 190	0.24 204	0.17 180	0.25 205	0.22 196	0.22 152	0.22 164

BSDual-CNN	0.71 159	0.32 171	0.68 88	0.54 133	0.44 202	1.27 277	0.65 239	2.16 342	0.98 122	1.20 187	1.11 132	1.12 205	0.74 137	0.91 75	0.66 184	0.24 204	0.17 180	0.25 205	0.22 196	0.22 152	0.22 164

hknet	0.77 191	0.32 171	0.95 221	0.54 133	0.38 169	1.27 277	0.65 239	2.16 342	1.07 158	1.20 187	1.11 132	1.59 297	0.81 166	1.37 148	0.66 184	0.22 166	0.17 180	0.25 205	0.22 196	0.22 152	0.22 164

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 366	1.15 373	3.10 377	1.05 368	0.76 329	5.03 402	2.40 397	2.16 342	2.62 376	1.89 343	2.28 348	2.69 368	1.65 340	9.35 402	2.04 347	0.64 367	0.51 370	0.68 368	0.71 373	1.09 377	0.67 358

AF-Net	1.13 295	0.52 293	1.33 302	0.86 343	0.91 353	1.38 292	0.71 257	2.16 342	1.62 330	1.56 308	2.40 354	1.99 338	1.65 340	1.81 229	1.48 323	0.48 347	0.28 296	0.49 345	0.33 311	0.39 291	0.32 271

SPS-STEREO	1.67 345	1.04 364	1.23 284	1.21 375	1.13 372	1.82 336	1.11 330	2.16 342	1.52 322	3.07 386	2.32 349	2.82 371	1.80 352	4.11 324	2.04 347	1.03 379	0.99 398	0.97 376	0.94 384	1.03 375	1.02 375
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ttt	0.94 248	0.34 206	0.59 52	0.61 217	0.37 152	0.94 215	0.50 168	2.17 348	1.34 275	1.23 198	1.61 285	0.91 135	0.76 147	1.85 233	3.97 375	0.30 273	0.26 282	0.26 224	0.24 227	0.29 239	0.29 243

222	1.61 341	0.29 110	0.67 85	0.56 164	0.29 63	1.06 242	0.42 95	2.17 348	1.31 264	1.31 242	1.52 264	0.92 143	0.94 222	1.76 223	17.65 412	0.24 204	0.20 224	0.21 96	0.19 107	0.22 152	0.23 181

xxxx	1.51 332	0.28 83	0.68 88	0.54 133	0.28 52	1.16 260	0.44 123	2.19 350	1.29 254	1.09 122	1.36 221	1.22 223	0.85 184	1.79 226	15.70 411	0.24 204	0.21 240	0.21 96	0.20 135	0.22 152	0.23 181

Nwc_Net	1.09 284	0.49 283	1.33 302	0.89 353	0.80 340	1.49 304	0.66 244	2.19 350	1.27 245	1.32 244	2.26 347	1.96 335	1.54 330	1.92 239	1.34 299	0.40 321	0.30 308	0.43 333	0.45 344	0.38 287	0.37 288

DeepPrunerF	1.60 339	0.73 339	5.81 391	0.88 349	1.19 376	0.91 204	0.95 311	2.19 350	5.24 400	1.17 175	1.30 197	1.19 219	1.30 310	4.90 338	1.66 332	0.42 328	0.34 324	0.52 348	0.47 349	0.41 298	0.40 298

WZ-Net	1.95 361	0.95 358	10.10 400	0.86 343	0.78 333	1.69 321	1.60 364	2.20 353	1.98 356	2.08 352	1.93 328	2.30 353	1.97 362	5.30 343	3.17 367	0.34 298	0.26 282	0.29 253	0.31 299	0.51 332	0.47 321

1111x	1.70 349	0.29 110	0.86 186	0.51 94	0.27 33	1.01 234	0.68 249	2.22 354	1.28 250	1.13 150	1.40 233	1.21 221	1.10 274	5.53 351	15.20 409	0.22 166	0.21 240	0.22 122	0.22 196	0.24 190	0.22 164

SHD	1.31 314	0.71 338	2.34 364	0.86 343	0.75 326	1.77 331	0.65 239	2.22 354	2.50 374	2.40 365	1.71 301	1.91 328	1.60 336	1.93 242	2.37 354	0.38 316	0.31 314	0.38 316	0.40 334	0.48 324	0.50 329

RAFT + AFF	1.00 267	0.42 257	1.09 264	0.67 272	0.50 233	1.22 271	1.24 343	2.24 356	1.19 211	1.30 232	1.56 273	1.17 215	1.49 328	3.44 315	0.83 232	0.21 143	0.25 278	0.30 262	0.26 251	0.27 220	0.27 229

STTRV1_RVC	1.58 336	0.68 333	1.96 351	0.88 349	1.12 369	1.57 311	0.90 300	2.25 357	1.75 342	1.29 224	2.02 335	1.40 263	1.22 296	9.77 407	1.31 295	0.81 371	0.33 323	0.54 354	0.49 354	0.73 364	0.52 334

HSM	1.19 304	0.32 171	0.65 76	0.57 175	0.38 169	1.23 272	0.59 227	2.25 357	1.19 211	1.30 232	1.25 180	1.94 333	1.03 258	9.32 401	0.71 195	0.22 166	0.16 156	0.20 73	0.16 58	0.21 131	0.21 149

ADCS	2.25 369	0.99 361	5.55 388	0.81 327	0.74 320	2.19 357	1.80 371	2.27 359	2.14 362	2.80 377	2.13 342	2.40 359	2.03 364	2.64 288	13.69 405	0.41 325	0.39 346	0.40 327	0.45 344	0.58 344	0.56 340

EAI-Stereo	0.65 130	0.28 83	0.69 97	0.53 118	0.27 33	0.60 84	0.40 82	2.28 360	0.64 27	0.71 47	3.18 369	0.57 42	0.43 22	1.06 104	0.41 64	0.18 60	0.13 42	0.17 14	0.17 74	0.17 24	0.17 60

AnyNet_C01	2.26 370	1.78 389	10.22 402	0.93 360	0.74 320	2.92 379	2.20 391	2.29 361	1.80 345	2.53 368	2.41 355	2.71 369	1.73 346	3.41 312	6.72 386	0.41 325	0.39 346	0.40 327	0.42 338	0.67 358	0.63 353

ACVNet-4b	2.15 367	1.41 381	1.64 330	2.80 395	2.31 396	2.31 362	1.24 343	2.32 362	2.14 362	1.26 214	2.39 353	2.66 367	1.48 326	5.95 362	1.06 262	3.20 400	0.45 360	2.37 392	0.89 381	2.83 396	2.37 397

Wz-Net-TNSev	1.88 357	2.08 400	7.66 394	0.67 272	0.64 295	2.42 366	1.83 374	2.33 363	1.74 341	1.57 312	1.56 273	2.58 364	1.90 359	4.86 336	3.12 364	0.39 319	0.37 339	0.33 286	0.37 327	0.53 336	0.58 345

iResNet_ROB	0.77 191	0.30 126	0.99 230	0.57 175	0.36 145	0.83 188	0.36 55	2.33 363	1.58 328	1.27 217	1.30 197	1.25 234	0.84 181	1.65 200	0.79 221	0.20 117	0.14 75	0.17 14	0.12 9	0.18 41	0.27 229

CoDeX	0.73 174	0.29 110	0.93 216	0.54 133	0.36 145	1.14 253	0.61 232	2.34 365	1.17 204	1.16 166	1.25 180	0.91 135	0.87 195	1.33 140	0.64 182	0.20 117	0.16 156	0.21 96	0.18 88	0.20 97	0.18 78

MFN_U_SF_RVC	1.52 333	0.84 350	3.42 378	0.87 348	0.66 300	2.56 370	0.95 311	2.36 366	1.70 336	1.98 347	1.86 320	2.45 361	1.79 351	2.95 297	2.58 356	0.52 352	0.48 365	0.55 359	0.59 369	0.59 346	0.61 351

DIP-Stereo	0.62 109	0.30 126	0.83 178	0.48 51	0.36 145	0.95 219	0.33 33	2.37 367	0.67 41	1.25 210	1.00 86	0.68 68	0.51 57	0.91 75	0.61 172	0.18 60	0.15 125	0.21 96	0.17 74	0.19 71	0.19 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SGM_RVC	1.68 347	0.36 229	0.61 59	0.59 194	0.29 63	2.25 359	1.18 339	2.38 368	1.68 335	3.60 388	2.67 362	3.69 380	2.42 377	8.13 394	1.90 341	0.31 280	0.31 314	0.30 262	0.28 276	0.30 248	0.29 243
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.88 357	0.57 307	2.18 360	0.63 236	0.40 182	2.80 377	1.57 363	2.39 369	5.88 402	2.36 363	3.57 374	3.72 381	2.97 385	4.74 334	1.76 334	0.34 298	0.30 308	0.32 279	0.29 287	0.48 324	0.37 288

GEStereo_RVC	0.90 239	0.37 234	0.99 230	0.64 245	0.50 233	0.95 219	0.79 272	2.42 370	1.17 204	1.16 166	1.11 132	1.26 238	0.92 211	3.24 307	0.90 244	0.29 269	0.19 207	0.23 149	0.20 135	0.27 220	0.29 243

LMCR-Stereo	0.82 211	0.46 271	0.88 199	0.75 313	0.43 196	1.33 284	0.56 207	2.43 371	0.98 122	1.53 300	1.49 258	0.74 80	1.00 249	1.63 198	0.89 242	0.28 261	0.17 180	0.22 122	0.17 74	0.29 239	0.20 133

PDISCO_ROB	1.32 316	0.65 328	1.44 310	1.36 377	1.46 383	2.55 369	0.92 303	2.45 372	2.07 361	1.37 262	1.49 258	1.65 308	1.00 249	2.82 292	1.35 302	1.01 376	0.27 290	0.54 354	0.47 349	0.71 362	0.73 364

STrans-v2	1.04 276	0.28 83	0.96 225	0.49 64	0.32 106	0.68 127	0.79 272	2.47 373	1.12 178	1.12 136	1.46 251	1.40 263	1.46 323	6.70 375	0.43 81	0.18 60	0.13 42	0.20 73	0.18 88	0.18 41	0.18 78

FBW_ROB	1.71 351	0.62 324	1.45 314	0.67 272	0.61 287	1.81 334	1.08 328	2.52 374	1.70 336	1.77 330	1.73 303	1.98 337	1.25 301	12.57 414	1.84 337	0.34 298	0.37 339	0.56 362	0.38 329	0.45 318	0.43 310

RainbowNet	1.97 363	1.76 388	1.57 327	2.81 396	2.21 392	1.98 348	1.81 372	2.54 375	1.89 350	1.50 296	1.84 317	1.96 335	1.65 340	2.14 259	1.25 286	3.33 402	0.85 391	2.39 395	0.98 388	2.82 395	2.22 394

PVD	1.70 349	0.84 350	2.26 362	0.94 362	0.83 345	2.48 367	0.97 313	2.59 376	3.35 385	3.01 384	2.77 363	2.34 356	2.47 379	2.67 289	3.14 365	0.47 346	0.45 360	0.59 366	0.48 351	0.59 346	0.75 366

ELAS_RVC	2.48 379	0.74 342	1.90 347	1.05 368	0.92 355	2.76 374	4.01 407	2.76 377	4.11 393	4.69 399	4.63 385	4.62 386	5.96 404	3.97 322	3.96 374	0.63 366	0.53 372	0.56 362	0.52 360	0.64 353	0.63 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	1.67 345	0.34 206	1.58 328	0.92 359	0.58 274	4.26 397	1.11 330	2.83 378	1.41 306	4.49 398	2.55 359	1.45 274	0.97 235	7.79 391	1.17 279	0.31 280	0.25 278	0.37 313	0.33 311	0.31 255	0.30 255

MADNet+	2.69 384	3.22 410	11.53 405	1.44 382	1.12 369	3.19 382	1.81 372	2.85 379	2.37 366	1.68 323	2.07 339	2.85 372	2.18 370	7.41 385	5.23 380	0.79 370	0.76 384	0.69 370	0.65 372	0.98 371	0.95 372

PWCK	2.88 389	2.05 398	5.72 390	2.08 387	1.11 367	3.55 386	3.90 406	2.86 380	3.54 389	3.03 385	3.63 375	3.10 376	2.31 374	8.15 396	3.09 363	2.12 389	0.91 396	1.75 385	0.98 388	2.57 390	1.18 383

iRaft-Stereo_20w	0.65 130	0.31 157	1.00 235	0.47 41	0.34 137	0.73 146	0.30 22	2.96 381	0.70 47	1.15 155	1.14 146	0.76 85	0.65 123	1.11 114	0.38 48	0.17 32	0.13 42	0.18 36	0.16 58	0.19 71	0.18 78

FC-DCNN	2.72 387	0.59 313	0.86 186	0.73 307	0.57 266	2.91 378	1.04 324	3.01 382	2.60 375	6.83 407	7.64 401	9.92 408	6.33 406	5.21 342	3.14 365	0.53 358	0.48 365	0.51 347	0.50 357	0.53 336	0.51 333

ACVNet_1	2.18 368	1.45 383	1.72 336	2.85 397	2.33 397	2.28 360	1.46 356	3.08 383	2.22 365	1.82 338	2.05 338	3.56 378	1.98 363	3.09 304	1.40 308	3.17 397	0.60 379	2.40 396	0.92 383	2.91 399	2.37 397

MeshStereo	2.26 370	0.56 303	0.92 214	0.61 217	0.49 227	2.60 371	1.02 322	3.18 384	2.05 360	7.40 411	4.98 390	7.58 401	2.98 386	6.37 367	1.96 344	0.43 333	0.43 353	0.45 337	0.39 330	0.43 308	0.42 306
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
ACVNet_2	2.43 378	1.41 381	2.04 352	2.62 394	2.24 393	2.63 373	1.88 378	3.31 385	3.01 381	2.19 355	3.45 373	4.62 386	2.04 365	4.50 331	1.47 322	2.55 392	0.64 381	2.22 389	0.84 379	2.69 391	2.29 396

ELAS	2.37 374	0.74 342	1.54 325	0.99 364	0.92 355	4.78 399	2.33 395	3.33 386	3.37 386	5.05 404	4.77 388	3.67 379	4.53 399	3.42 313	4.50 377	0.62 364	0.53 372	0.55 359	0.53 361	0.63 351	0.64 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	1.69 348	0.59 313	4.33 383	0.70 290	0.57 266	2.02 350	1.62 365	3.35 387	1.78 343	1.48 293	1.38 227	2.17 348	2.84 383	4.77 335	3.66 371	0.48 347	0.31 314	0.29 253	0.25 238	0.64 353	0.48 324

HSM-Net_RVC	0.87 233	0.29 110	0.53 28	0.53 118	0.30 79	1.15 258	0.55 201	3.57 388	1.28 250	1.53 300	1.74 304	1.68 311	0.93 217	1.49 175	0.77 213	0.22 166	0.17 180	0.19 49	0.18 88	0.20 97	0.19 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
JetBlue	3.97 393	2.01 395	10.19 401	1.38 378	2.84 404	10.53 410	9.54 410	3.60 389	2.41 368	2.73 373	3.39 372	4.54 385	4.31 397	7.85 393	6.84 387	0.88 372	0.93 397	0.89 374	0.91 382	1.74 383	1.91 391

LE_ROB	8.05 407	0.37 234	23.53 415	0.74 309	0.33 122	2.77 375	2.87 403	3.71 390	27.24 423	25.39 423	8.87 406	8.46 405	26.71 422	6.65 371	21.99 415	0.21 143	0.19 207	0.20 73	0.21 171	0.25 200	0.22 164

IMH-64-1	2.70 385	1.79 390	1.46 316	3.26 404	2.66 400	3.23 384	2.10 386	4.08 391	2.75 379	2.34 359	3.81 377	3.06 373	2.22 372	4.25 326	2.59 357	3.75 406	0.84 388	2.75 402	1.35 394	3.15 401	2.60 403

IMH-64	2.70 385	1.79 390	1.46 316	3.26 404	2.66 400	3.23 384	2.10 386	4.08 391	2.75 379	2.34 359	3.81 377	3.06 373	2.22 372	4.25 326	2.59 357	3.75 406	0.84 388	2.75 402	1.35 394	3.15 401	2.60 403

WAO-7	2.66 381	1.40 380	1.73 338	1.39 379	1.17 373	3.93 392	1.94 381	4.11 393	3.88 391	2.92 379	5.50 391	4.18 384	3.00 387	7.63 389	3.71 372	1.13 384	1.00 399	1.17 382	1.13 392	1.18 379	1.09 381

WAO-6	2.81 388	1.60 386	1.46 316	2.36 392	2.28 395	3.55 386	2.29 394	4.21 394	4.56 397	2.36 363	4.51 382	4.88 390	2.66 381	4.60 332	4.07 376	1.72 385	1.15 405	2.31 391	1.46 399	2.31 386	1.85 390

MADNet++	5.01 398	3.14 409	4.91 385	4.55 415	3.94 413	5.20 403	4.41 408	4.40 395	4.13 394	4.95 402	6.08 392	4.74 388	5.37 400	9.40 403	10.67 402	4.65 412	4.15 415	3.97 413	3.34 412	4.09 409	4.08 414

IMH	3.21 391	1.85 394	1.48 321	3.25 403	2.69 402	4.07 395	2.02 384	4.41 396	3.80 390	2.72 372	7.11 398	4.75 389	2.92 384	5.92 360	2.55 355	3.85 409	0.88 394	2.78 404	1.36 396	3.19 403	2.59 402

DPSimNet_ROB	11.20 413	4.98 413	35.43 423	2.90 400	4.52 414	7.89 406	17.09 414	4.66 397	6.06 403	14.89 418	10.93 411	17.29 415	36.81 426	13.18 415	15.68 410	2.86 394	6.29 417	5.75 416	5.09 414	3.91 408	7.70 417

Dean	2.91 390	1.53 385	2.07 353	2.96 401	2.51 399	3.15 381	2.14 389	4.75 398	4.41 396	2.76 375	6.10 393	5.53 394	2.37 375	2.97 299	1.92 342	3.18 398	0.85 391	2.51 399	1.04 391	2.88 398	2.47 400

notaker	3.98 394	2.40 405	2.68 373	3.82 411	3.27 409	3.97 394	2.14 389	4.78 399	3.45 388	4.12 395	6.94 396	7.65 402	3.26 388	7.82 392	5.30 381	4.04 410	1.41 407	3.36 411	2.10 408	3.88 407	3.31 409

LVE	3.31 392	1.67 387	1.64 330	2.85 397	2.42 398	3.20 383	2.26 393	4.78 399	5.05 399	2.35 361	6.91 395	6.02 396	2.37 375	9.15 398	2.17 352	3.19 399	1.08 404	2.38 394	1.47 400	2.81 394	2.40 399

ktn	4.70 397	2.38 404	2.12 356	3.76 409	3.24 407	4.85 400	2.95 404	5.52 401	7.37 405	4.07 394	19.32 418	7.46 400	3.47 389	7.39 384	2.95 361	4.04 410	1.85 410	3.26 410	2.22 409	3.08 400	2.65 405

FADE		4.78 412		1.89 386	1.92 388			5.58 402	5.04 398	2.92 379		4.13 383		10.23 410		188.09 437	2.77 411	123.78 434	127.92 434	1.06 376	1.10 382

KSHMR	8.75 409	2.06 399	2.11 355	3.53 408	3.11 406	4.13 396	2.69 399	5.60 403	61.37 436	3.00 383	55.83 435	4.98 393	2.45 378	4.49 330	2.61 359	3.46 403	1.55 409	3.14 408	1.94 406	3.72 406	3.18 408

UNDER WATER	5.08 399	2.33 403	5.55 388	3.94 413	3.51 410	5.20 403	2.72 401	5.61 404	16.52 415	3.84 389	4.60 384	9.21 406	5.89 403	5.90 359	8.66 396	3.75 406	1.34 406	3.18 409	1.88 404	4.33 412	3.61 411

UNDER WATER-64	5.27 400	2.32 402	8.78 399	3.93 412	3.54 411	7.61 405	3.03 405	5.84 405	14.19 409	4.04 392	4.04 379	9.39 407	6.26 405	5.93 361	8.48 395	3.60 405	1.51 408	3.13 407	1.88 404	4.29 411	3.61 411

WAO-8	4.40 395	1.82 392	1.79 340	2.34 390	2.20 390	9.19 407	1.53 359	6.09 406	16.46 413	3.94 390	7.84 403	7.32 398	3.72 394	9.41 404	3.31 368	2.00 387	1.07 402	2.44 397	1.37 397	2.50 388	1.68 388

Venus	4.40 395	1.82 392	1.79 340	2.34 390	2.20 390	9.19 407	1.53 359	6.09 406	16.46 413	3.94 390	7.84 403	7.32 398	3.72 394	9.41 404	3.31 368	2.00 387	1.07 402	2.44 397	1.37 397	2.50 388	1.68 388

JetRed	6.91 406	8.80 417	25.96 419	2.85 397	3.25 408	13.98 416	11.87 411	6.25 408	4.28 395	4.45 397	4.56 383	6.69 397	5.46 401	7.46 387	14.05 406	2.59 393	3.31 412	2.59 400	2.29 410	4.20 410	3.36 410

SGM-ForestM	6.52 404	0.38 239	1.26 290	0.63 236	0.35 140	13.59 415	5.32 409	6.32 409	6.70 404	11.14 413	9.18 407	22.51 424	13.93 412	16.89 417	20.07 414	0.36 308	0.37 339	0.36 311	0.35 320	0.36 275	0.34 277

HanzoNet	11.04 412	3.62 411	8.10 398	4.08 414	3.55 412	4.90 401	2.73 402	7.19 410	10.10 406	31.86 432	28.92 423	21.96 423	36.36 424	18.08 418	10.17 399	7.94 416	3.32 413	3.47 412	3.31 411	7.06 417	4.04 413

PML	51.67 433	36.25 427	13.28 407	7.46 417	20.81 419	108.69 436	232.22 437	8.72 411	27.82 424	87.01 437	269.67 437	69.67 437	61.95 436	24.76 426	14.20 407	9.74 419	3.40 414	9.62 418	4.70 413	18.74 422	4.72 416

TorneroNet	10.70 411	2.03 396	1.82 343	3.43 406	3.01 405	43.83 427	2.22 392	8.87 412	67.47 437	7.17 410	27.36 421	10.68 411	3.85 396	8.67 397	7.65 394	3.59 404	0.88 394	3.04 406	1.57 402	3.71 405	3.17 407

TorneroNet-64	5.30 401	2.03 396	1.74 339	3.43 406	2.81 403	10.09 409	2.12 388	9.10 413	17.12 418	4.96 403	9.27 408	10.72 412	3.70 393	9.20 399	4.55 378	3.31 401	0.84 388	2.88 405	1.55 401	3.49 404	3.04 406

DGTPSM_ROB	13.01 414	8.23 415	21.87 412	9.51 418	18.10 417	11.56 412	32.01 421	10.63 414	16.20 411	7.03 408	19.48 419	10.15 409	16.66 414	9.83 408	22.42 416	4.75 413	8.68 418	5.37 414	10.25 418	6.16 415	11.36 418

DPSMNet_ROB	13.02 415	8.23 415	21.91 413	9.53 419	18.11 418	11.56 412	32.02 422	10.64 415	16.23 412	7.05 409	19.49 420	10.16 410	16.66 414	9.85 409	22.43 417	4.77 414	8.68 418	5.38 415	10.26 419	6.17 416	11.36 418

MANE	6.19 402	0.59 313	1.03 249	0.93 360	1.22 378	13.38 414	2.69 399	12.81 416	17.94 419	8.21 412	10.82 410	14.72 414	11.68 410	11.39 413	11.90 403	0.59 361	0.50 369	0.52 348	1.76 403	0.55 339	0.54 336

tt	6.58 405	0.26 46	6.10 392	3.77 410	2.16 389	11.55 411	19.63 415	13.33 417	5.74 401	2.96 381	2.65 361	4.97 392	6.33 406	3.81 319	7.24 388	9.15 417	11.32 424	5.89 417	6.24 416	6.03 414	2.55 401

ASD4	15.85 416	10.99 418	19.63 411	10.21 420	11.70 416	19.24 417	31.10 420	19.35 418	10.68 407	11.14 413	10.18 409	12.59 413	12.64 411	14.74 416	24.83 419	12.93 422	9.94 423	26.83 428	19.40 422	16.23 421	12.70 423

LRCNet_RVC	22.74 419	32.10 426	21.97 414	29.84 424	26.23 422	4.42 398	0.81 281	22.66 419	2.02 358	26.93 424	29.26 424	23.06 425	15.59 413	23.84 422	18.88 413	31.75 429	19.90 431	34.65 429	32.13 429	30.54 429	28.32 430

DLNR_Zeroshot_test	23.17 420	48.52 437	43.29 426	176.68 437	78.69 433	0.35 5	0.21 1	23.41 420	0.75 56	0.66 41	0.86 56	0.59 50	0.30 4	1.56 189	0.44 83	9.57 418	0.12 9	0.18 36	0.14 22	76.92 436	0.16 41

DPSM_ROB	19.08 417	19.14 421	25.17 417	22.15 422	20.85 420	28.17 419	37.82 424	26.56 421	16.85 416	14.14 415	14.84 413	21.70 418	18.75 417	21.87 420	26.55 421	10.16 420	9.30 421	10.47 419	10.42 420	14.03 419	12.61 421

DPSM	19.08 417	19.14 421	25.17 417	22.15 422	20.85 420	28.17 419	37.82 424	26.56 421	16.85 416	14.14 415	14.84 413	21.70 418	18.75 417	21.87 420	26.55 421	10.16 420	9.30 421	10.47 419	10.42 420	14.03 419	12.61 421

Anonymous_1	43.04 432	18.73 420	24.79 416	21.81 421	46.26 431	27.80 418	37.60 423	28.08 423	16.14 410	14.66 417	14.30 412	20.65 417	17.88 416	21.56 419	25.94 420	117.93 436	8.92 420	100.65 433	126.50 433	158.64 437	12.08 420

HaxPig	38.92 428	41.40 434	41.64 424	29.95 425	32.27 423	28.90 421	27.60 417	29.73 424	37.71 433	43.82 433	43.87 431	33.17 426	35.56 423	41.53 427	40.37 428	43.94 433	47.51 436	45.82 430	47.08 431	42.38 430	44.15 433

xxxxx1	54.10 434	25.67 423	27.13 420	113.43 434	96.96 434	30.69 423	47.44 426	32.38 425	25.60 420	17.75 419	17.27 415	21.81 420	21.02 419	24.43 423	33.82 423	33.37 430	40.54 432	157.71 435	175.86 435	66.16 433	72.93 435

tt_ll	54.10 434	25.67 423	27.13 420	113.43 434	96.96 434	30.69 423	47.44 426	32.38 425	25.60 420	17.75 419	17.27 415	21.81 420	21.02 419	24.43 423	33.82 423	33.37 430	40.54 432	157.71 435	175.86 435	66.16 433	72.93 435

ff	54.10 434	25.67 423	27.13 420	113.43 434	96.96 434	30.69 423	47.44 426	32.38 425	25.60 420	17.75 419	17.27 415	21.81 420	21.02 419	24.43 423	33.82 423	33.37 430	40.54 432	157.71 435	175.86 435	66.16 433	72.93 435

BEATNet-Init1	26.87 422	13.43 419	70.68 434	0.91 357	0.68 308	57.02 435	21.06 416	32.82 428	32.67 425	52.12 436	53.61 434	66.05 436	49.56 435	48.79 437	34.71 426	0.49 351	0.44 356	0.53 353	0.53 361	0.63 351	0.59 347

MEDIAN_ROB	42.00 430	44.40 436	44.29 427	35.15 426	34.95 424	31.28 426	29.60 419	35.88 429	40.02 435	47.20 435	46.64 433	37.37 427	38.48 434	44.35 435	42.45 429	48.03 435	49.39 437	49.71 432	49.03 432	45.14 432	46.65 434

AVERAGE_ROB	40.43 429	42.37 435	42.73 425	36.96 427	35.58 425	30.50 422	27.61 418	36.71 430	38.39 434	44.91 434	44.36 432	37.45 428	36.70 425	41.88 428	40.35 427	45.43 434	46.81 435	47.11 431	46.35 430	42.51 431	43.87 432

MyStereo03	38.34 424	38.50 430	50.41 429	44.74 429	41.86 427	56.65 429	76.38 431	52.99 431	33.93 429	28.39 427	29.99 427	43.54 429	37.42 428	43.82 430	53.53 432	20.31 424	18.71 428	21.06 422	21.08 425	28.23 423	25.35 426

MyStereo02	38.34 424	38.50 430	50.41 429	44.74 429	41.86 427	56.65 429	76.38 431	52.99 431	33.93 429	28.39 427	29.99 427	43.54 429	37.42 428	43.82 430	53.53 432	20.31 424	18.71 428	21.06 422	21.08 425	28.23 423	25.35 426

MyStereo	38.34 424	38.50 430	50.41 429	44.74 429	41.86 427	56.65 429	76.38 431	52.99 431	33.93 429	28.39 427	29.99 427	43.54 429	37.42 428	43.82 430	53.53 432	20.31 424	18.71 428	21.06 422	21.08 425	28.23 423	25.35 426

CasAABBNet	38.33 423	38.46 428	50.35 428	44.75 432	41.84 426	56.68 432	76.37 430	53.22 434	33.83 427	28.31 425	29.54 425	43.62 433	37.71 432	43.84 433	53.41 431	20.30 423	18.70 426	21.07 425	21.07 424	28.24 426	25.34 425

Selective-RAFT-Error	38.39 427	38.47 429	50.44 432	44.73 428	41.97 430	56.68 432	76.38 431	53.24 435	33.92 428	28.34 426	29.85 426	43.60 432	38.20 433	43.75 429	53.34 430	20.38 427	18.70 426	21.09 426	21.05 423	28.30 427	25.43 429

LSM0	42.82 431	38.75 433	50.81 433	47.07 433	109.38 437	57.00 434	76.02 429	53.74 436	33.71 426	29.02 431	30.41 430	43.87 435	37.22 427	43.91 434	53.54 435	20.52 428	18.62 425	21.10 427	21.11 428	28.41 428	42.22 431

SPstereo	26.54 421	6.08 414	10.71 404	5.55 416	5.68 415	48.14 428	80.43 435	67.31 437	34.39 432	28.70 430	27.52 422	43.76 434	37.60 431	45.04 436	54.41 436	4.92 415	4.89 416	10.74 421	5.88 415	4.46 413	4.57 415

test_example2	192.40 437	210.76 438	206.48 437	199.83 438	204.73 438	172.94 437	183.52 436	133.93 438	133.41 438	191.38 438	196.19 436	187.13 438	178.77 437	205.33 438	208.00 437	222.09 438	238.72 438	186.54 438	190.54 438	227.34 438	170.31 438

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