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

CASnet	0.32 3	0.40 63	1.80 11	0.28 34	0.11 1	0.47 30	0.19 12	0.45 7	0.47 24	0.39 30	0.31 25	0.23 14	0.17 1	0.31 3	0.21 1	0.11 110	0.06 1	0.15 245	0.12 139	0.16 69	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.45 40	0.38 55	1.80 11	0.27 22	0.25 124	0.58 112	0.23 58	0.84 168	0.66 123	0.42 37	0.44 75	0.28 38	0.35 121	0.31 3	0.21 1	0.09 11	1.01 340	0.09 13	0.07 12	0.21 159	0.53 244

TANstereo	0.39 15	0.70 156	2.48 167	0.23 3	0.12 3	0.54 73	0.16 3	0.41 3	0.47 24	0.45 51	0.51 116	0.26 29	0.22 19	0.34 15	0.21 1	0.10 47	0.10 104	0.08 3	0.07 12	0.09 5	0.18 56

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

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

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

ffm	0.78 262	0.67 144	3.39 335	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	0.64 118	0.22 4	0.10 47	2.16 401	0.15 245	0.33 330	0.25 208	2.19 392

tt1	0.74 244	0.73 166	2.34 99	0.67 322	0.63 312	0.75 273	0.24 80	0.85 178	0.96 327	0.81 306	0.38 48	0.26 29	0.35 121	0.64 118	0.22 4	0.10 47	2.16 401	0.11 92	0.09 37	0.25 208	2.19 392

LoS_RVC	0.34 5	0.38 55	1.96 38	0.27 22	0.35 217	0.43 15	0.22 39	0.43 5	0.34 1	0.24 9	0.34 34	0.23 14	0.28 72	0.34 15	0.22 4	0.08 1	0.07 6	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.35 155

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

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

sAnonymous2	0.45 40	0.88 201	2.97 298	0.31 74	0.25 124	0.34 8	0.28 133	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 14	0.29 88	0.31 3	0.22 4	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.13 159	0.38 310	0.43 198

CroCo_RVC	0.45 40	0.88 201	2.97 298	0.31 74	0.25 124	0.34 8	0.28 133	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 14	0.29 88	0.31 3	0.22 4	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.13 159	0.38 310	0.43 198

CREStereo	0.31 1	0.35 37	1.66 7	0.19 1	0.13 5	0.55 82	0.17 5	0.50 23	0.50 35	0.28 18	0.34 34	0.24 20	0.21 16	0.34 15	0.23 14	0.11 110	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.10 10	0.12 10
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ff7	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 397

ffff	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 397

11t	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 397

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

anonymousdsp	0.86 292	0.59 125	2.65 223	1.33 371	1.25 379	0.56 86	0.23 58	0.54 39	0.71 189	1.13 344	0.25 11	0.22 8	0.24 27	1.24 214	0.24 15	0.09 11	2.34 406	0.10 46	0.18 233	0.25 208	3.12 411

ccc-4	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 397

IGEV-Stereo	0.86 292	0.60 127	2.65 223	1.35 373	1.25 379	0.56 86	0.23 58	0.54 39	0.71 189	1.14 345	0.25 11	0.22 8	0.24 27	1.24 214	0.24 15	0.09 11	2.34 406	0.10 46	0.18 233	0.25 208	3.13 412
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PMTNet	0.35 7	0.38 55	1.75 9	0.21 2	0.14 8	0.57 105	0.24 80	0.48 11	0.44 16	0.28 18	0.32 31	0.26 29	0.24 27	0.41 41	0.24 15	0.42 356	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.18 110	0.15 30

AEACV	0.89 306	0.29 2	1.84 18	2.50 406	1.68 396	0.53 66	0.21 30	1.01 289	0.42 9	0.68 262	0.31 25	0.22 8	0.39 146	1.63 267	0.25 23	0.09 11	2.60 409	0.09 13	0.54 372	0.23 187	2.27 402

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

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

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

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

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

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

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

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 82	0.51 100	1.12 1	0.26 15	0.22 86	0.46 20	0.20 20	1.10 338	1.33 369	3.13 407	0.33 32	0.22 8	0.20 14	0.34 15	0.26 32	0.11 110	0.09 81	0.11 92	0.09 37	0.17 90	0.21 72

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

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

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

XX-Stereo	0.98 325	0.57 117	4.45 390	1.64 387	5.33 413	0.55 82	0.16 3	0.96 257	0.43 13	0.45 51	0.65 226	0.85 297	0.19 7	0.79 159	0.26 32	0.11 110	0.80 330	0.10 46	0.32 320	0.17 90	0.78 301

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 13	0.37 50	2.47 162	0.25 5	0.16 20	0.54 73	0.15 1	0.42 4	0.57 66	0.37 25	0.52 123	0.24 20	0.19 7	0.31 3	0.27 37	0.09 11	0.06 1	0.08 3	0.30 310	0.09 5	0.22 77
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.41 18	0.34 30	2.17 72	0.24 4	0.11 1	0.64 207	0.24 80	0.85 178	0.70 177	0.45 51	0.54 140	0.28 38	0.27 62	0.51 75	0.27 37	0.11 110	0.06 1	0.09 13	0.06 6	0.16 69	0.14 24

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.38 13	0.91 214	2.02 46	0.33 111	0.38 235	0.23 2	0.21 30	0.63 76	0.51 40	0.23 6	0.28 15	0.29 42	0.23 25	0.34 15	0.28 42	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.22 173	0.15 30

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

GrayStereo	0.71 231	0.27 1	2.40 113	0.89 347	0.23 109	0.62 182	1.40 392	0.67 86	0.70 177	0.72 281	0.77 290	0.55 164	3.03 397	0.60 107	0.28 42	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.21 269	0.12 25	0.37 162

CroCo-Stereo	0.35 7	0.71 158	1.67 8	0.32 91	0.17 37	0.19 1	0.21 30	0.79 132	0.54 54	0.22 3	0.25 11	0.55 164	0.22 19	0.28 1	0.28 42	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.07 12	0.12 25	0.10 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.47 48	0.84 192	1.91 29	0.29 46	0.15 13	0.53 66	0.20 20	0.58 55	0.50 35	0.37 25	0.43 64	0.42 91	0.23 25	0.38 27	0.28 42	0.09 11	0.70 324	0.12 135	0.11 109	0.43 333	0.77 298

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

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

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

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

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

TRStereo	0.89 306	1.02 230	2.91 291	4.59 414	0.31 183	0.93 330	0.23 58	1.93 391	0.66 123	0.37 25	0.54 140	0.48 134	0.40 152	0.67 128	0.29 51	0.13 185	0.37 268	0.11 92	0.48 363	0.13 35	1.21 348

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

GMM-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.89 288	0.53 279	0.24 118	0.77 287	0.46 275	0.62 70	0.65 116	0.58 169	0.73 273	0.47 128	0.43 187	0.68 132	0.29 51	0.10 47	0.06 1	0.13 191	0.13 159	0.14 51	0.44 210

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

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

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

EGLCR-Stereo	0.90 309	0.31 7	1.90 27	1.60 385	0.95 353	1.14 353	0.42 252	0.85 178	0.43 13	1.74 383	0.21 1	0.27 36	0.17 1	1.56 253	0.30 56	0.10 47	2.60 409	0.10 46	0.09 37	0.10 10	3.10 410

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

Patchmatch Stereo++	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.17 37	0.61 160	0.26 111	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.56 95	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.18 47	0.61 160	0.28 133	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.49 69	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

FTStereo	0.79 265	0.32 14	2.83 278	0.70 329	0.21 77	0.73 266	1.75 397	0.61 67	0.60 80	1.07 340	1.62 368	1.28 364	2.11 388	0.75 151	0.30 56	0.19 288	0.08 38	0.12 135	0.11 109	0.12 25	0.39 177

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

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

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

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

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

GMStereo	0.44 37	1.32 299	2.65 223	0.28 34	0.16 20	0.42 14	0.22 39	0.48 11	0.63 103	0.41 33	0.36 38	0.26 29	0.25 41	0.41 41	0.30 56	0.14 215	0.08 38	0.10 46	0.12 139	0.17 90	0.13 12
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoIM	0.35 7	0.89 206	2.15 69	0.25 5	0.29 164	0.29 3	0.17 5	0.47 10	0.41 5	0.21 1	0.22 2	0.28 38	0.21 16	0.32 13	0.31 70	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.11 17	0.12 10

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

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

IPLGR	0.58 126	0.64 140	3.12 314	0.37 167	0.18 47	0.62 182	0.54 298	1.06 327	0.69 167	0.73 282	0.46 78	0.50 140	0.44 195	1.12 199	0.31 70	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.21 159	0.20 68

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

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

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

DIP-Stereo	0.43 25	0.50 95	2.21 80	0.27 22	0.18 47	0.63 195	0.17 5	0.94 241	0.58 72	0.49 81	0.48 89	0.30 43	0.30 98	0.40 35	0.31 70	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.15 60	0.33 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AE-Stereo	0.71 231	0.32 14	2.44 134	0.44 238	0.50 275	0.58 112	0.23 58	1.08 333	0.67 135	0.67 256	0.51 116	0.47 128	0.24 27	0.63 114	0.32 78	0.09 11	2.15 400	0.11 92	0.45 359	0.22 173	2.01 383

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

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

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

MC-Stereo	0.58 126	0.37 50	2.00 41	0.88 346	0.64 316	0.54 73	0.19 12	0.46 9	0.39 3	0.58 169	0.39 51	0.27 36	0.27 62	0.71 141	0.32 78	0.09 11	1.20 355	0.09 13	0.16 212	0.22 173	1.92 381

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

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

PSM-AAD	0.67 211	0.29 2	2.41 117	0.37 167	0.23 109	0.86 314	1.15 378	0.62 70	0.66 123	0.64 236	0.71 268	0.67 219	2.90 396	0.65 122	0.32 78	0.10 47	0.08 38	0.17 275	0.15 195	0.14 51	0.34 149

MSMDNet	0.48 55	0.50 95	2.23 82	0.27 22	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 149	0.68 231	0.56 251	0.48 59	0.32 78	0.11 110	0.10 104	0.13 191	0.10 71	0.18 110	0.43 198

CASS	0.43 25	0.34 30	2.01 43	0.33 111	0.17 37	0.54 73	0.24 80	0.71 104	0.52 45	0.62 216	0.55 149	0.40 82	0.41 163	0.43 45	0.33 87	0.17 266	0.10 104	0.14 220	0.11 109	0.18 110	0.23 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PFNet+	0.50 70	0.43 76	2.54 182	0.49 266	0.18 47	0.58 112	0.76 346	0.54 39	0.72 196	0.56 151	0.48 89	0.39 74	0.26 49	0.94 179	0.33 87	0.14 215	0.09 81	0.14 220	0.13 159	0.12 25	0.16 43

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

CRE-IMP	0.46 45	0.31 7	2.40 113	0.53 279	0.17 37	0.79 296	0.68 337	0.54 39	0.66 123	0.47 63	0.43 64	0.44 107	0.26 49	0.43 45	0.33 87	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.09 37	0.17 90	0.23 85

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

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

RAFT-Stereo	0.42 22	0.31 7	2.51 174	0.30 60	0.18 47	0.56 86	0.25 99	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 235	0.33 56	0.24 27	0.34 15	0.33 87	0.10 47	0.08 38	0.09 13	0.07 12	0.09 5	0.18 56
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.47 48	0.50 95	2.19 75	0.26 15	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 161	0.68 231	0.47 218	0.53 86	0.33 87	0.11 110	0.10 104	0.16 261	0.10 71	0.18 110	0.33 142

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

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

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

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

MIPNet	0.88 299	1.07 239	2.85 282	0.61 307	0.18 47	1.46 366	1.37 388	1.65 381	0.78 240	1.93 385	0.85 303	0.75 263	1.66 373	0.87 171	0.34 95	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.32 320	0.27 234	0.26 103

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

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

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

ARAFT	0.65 191	1.69 358	3.34 329	0.29 46	0.16 20	0.65 221	0.36 224	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.49 102	0.56 171	0.31 102	1.23 212	0.35 102	0.11 110	0.08 38	0.14 220	0.13 159	0.38 310	0.50 232

DLNR_Zeroshot_test	13.74 419	20.06 424	23.92 426	121.50 439	35.20 434	0.46 20	0.15 1	7.96 417	0.47 24	0.29 21	0.37 42	0.26 29	0.17 1	0.79 159	0.36 104	7.16 419	2.95 413	0.09 13	0.38 347	50.40 437	1.95 382

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

RAFT	0.62 167	1.35 308	2.26 85	0.62 309	0.53 284	0.47 30	0.35 217	0.70 98	0.58 72	0.50 99	0.50 114	0.79 275	0.40 152	0.49 69	0.36 104	0.11 110	0.79 329	0.14 220	0.13 159	0.52 352	0.72 294

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

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

IPLG	0.74 244	1.09 243	2.87 285	0.36 157	0.21 77	1.63 376	0.60 317	1.39 370	0.63 103	1.39 369	0.51 116	0.40 82	0.86 325	1.40 232	0.37 107	0.09 11	0.07 6	0.14 220	0.12 139	0.34 281	0.23 85

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

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

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

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

pcwnet_v2	0.65 191	0.54 107	4.29 386	0.33 111	0.27 149	0.60 142	0.25 99	1.02 295	0.92 313	0.61 204	0.69 242	0.62 196	0.54 244	0.67 128	0.38 113	0.18 277	0.15 180	0.15 245	0.14 177	0.21 159	0.49 230

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

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

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

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

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

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

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

EKT-Stereo	1.56 377	0.55 114	2.60 204	2.54 407	19.66 423	0.55 82	0.22 39	0.76 112	0.51 40	0.40 32	0.36 38	0.43 92	0.27 62	0.74 150	0.42 122	0.13 185	0.17 199	0.11 92	0.16 212	0.20 150	0.50 232

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

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

CIPLG	0.63 179	1.59 345	3.16 316	0.79 340	0.31 183	0.62 182	0.57 309	0.82 151	0.68 159	0.58 169	0.63 212	0.43 92	0.31 102	0.48 59	0.42 122	0.12 143	0.20 221	0.13 191	0.13 159	0.36 298	0.21 72

ACRE	0.63 179	1.55 339	3.41 341	0.76 334	0.28 159	0.60 142	0.56 306	0.82 151	0.68 159	0.57 163	0.62 204	0.43 92	0.30 98	0.47 51	0.42 122	0.12 143	0.19 209	0.13 191	0.14 177	0.36 298	0.20 68

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

IPLGR_C	0.64 186	1.66 356	3.36 330	0.80 341	0.31 183	0.60 142	0.60 317	0.82 151	0.69 167	0.58 169	0.62 204	0.44 107	0.31 102	0.47 51	0.43 128	0.12 143	0.22 231	0.13 191	0.15 195	0.35 292	0.21 72

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.48 55	0.44 80	2.18 74	0.36 157	0.20 68	0.59 130	0.29 158	0.97 264	0.74 216	0.52 118	0.55 149	0.61 191	0.33 112	0.52 79	0.44 131	0.18 277	0.08 38	0.17 275	0.11 109	0.18 110	0.24 94
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
HH	0.79 265	0.52 102	2.72 252	1.45 377	0.80 339	0.91 326	0.23 58	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 149	0.87 303	0.41 163	0.94 179	0.45 135	0.09 11	1.20 355	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 390

HanStereo	0.79 265	0.52 102	2.72 252	1.45 377	0.80 339	0.91 326	0.23 58	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 149	0.87 303	0.41 163	0.94 179	0.45 135	0.09 11	1.20 355	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 390

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

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

anonymousdsp2	0.88 299	0.31 7	1.96 38	1.06 361	1.56 392	0.57 105	0.22 39	0.84 168	0.98 334	1.20 354	0.37 42	0.65 210	0.26 49	1.19 208	0.46 139	0.10 47	2.40 408	0.10 46	0.13 159	0.19 133	2.96 408

ICVP	0.48 55	0.33 23	2.37 103	0.34 128	0.22 86	0.60 142	0.55 302	0.79 132	0.53 51	0.45 51	0.60 189	0.49 136	0.36 123	0.55 92	0.46 139	0.16 247	0.16 192	0.14 220	0.11 109	0.16 69	0.32 139
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM-Net_RVC	0.70 227	0.40 63	2.45 150	0.27 22	0.19 63	0.68 247	0.30 170	1.29 363	0.73 199	0.73 282	0.70 255	0.77 269	0.45 203	3.73 400	0.46 139	0.13 185	0.09 81	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.32 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HBP-ISP	0.82 274	1.57 340	3.28 324	0.50 271	0.27 149	0.86 314	0.54 298	1.09 335	0.78 240	0.81 306	0.70 255	0.68 231	1.00 342	2.02 323	0.47 142	0.24 324	0.24 239	0.29 345	0.25 284	0.28 244	0.52 241

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

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

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

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

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

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

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

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

STTStereo	0.58 126	0.95 223	2.95 296	0.37 167	0.31 183	0.62 182	0.32 190	0.81 144	0.63 103	0.61 204	0.55 149	0.67 219	0.43 187	0.87 171	0.48 145	0.16 247	0.16 192	0.17 275	0.20 258	0.17 90	0.25 98

CVANet_RVC	0.82 274	1.18 269	3.98 372	0.40 211	0.28 159	0.63 195	0.43 259	0.90 219	0.78 240	1.14 345	0.69 242	0.68 231	0.52 239	2.62 365	0.48 145	0.20 296	0.13 153	0.22 314	0.37 344	0.37 304	0.48 224

NOSS_ROB	0.75 253	1.03 233	2.27 86	0.68 327	0.26 138	0.68 247	0.30 170	0.99 275	0.82 268	0.59 188	0.58 177	0.77 269	0.39 146	2.75 378	0.48 145	0.25 330	0.24 239	0.28 337	0.26 290	0.29 252	1.07 337

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

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

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

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

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

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

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

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

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

cf-r	0.62 167	1.27 292	2.99 303	0.34 128	0.28 159	0.60 142	0.28 133	0.82 151	0.70 177	0.55 141	0.61 197	0.77 269	0.41 163	1.32 225	0.52 162	0.13 185	0.09 81	0.11 92	0.12 139	0.22 173	0.27 108

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 167	1.15 261	3.11 313	0.39 198	0.37 229	0.60 142	0.28 133	0.87 197	0.64 109	0.63 225	0.56 161	0.71 250	0.45 203	1.08 191	0.52 162	0.15 233	0.12 140	0.14 220	0.15 195	0.18 110	0.25 98
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LL-Strereo2	0.62 167	1.36 312	2.47 162	1.37 374	0.96 354	0.54 73	0.28 133	0.61 67	0.49 29	0.42 37	0.34 34	0.44 107	0.21 16	0.57 98	0.53 165	0.11 110	0.26 249	0.16 261	0.14 177	0.18 110	0.98 333

DCRE	0.76 256	0.80 189	2.31 94	1.05 360	1.18 375	0.63 195	0.26 111	1.03 301	0.59 76	0.52 118	2.12 378	0.44 107	0.27 62	0.41 41	0.53 165	0.09 11	1.02 345	0.10 46	0.32 320	0.16 69	1.47 370

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

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

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

LL-Strereo	0.85 289	1.73 359	3.06 311	0.37 167	0.61 309	0.54 73	0.33 203	1.01 289	0.76 229	0.69 267	0.58 177	0.85 297	0.78 313	2.65 368	0.54 170	0.14 215	0.58 305	0.14 220	0.12 139	0.42 331	1.05 335

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

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

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 281	1.41 320	2.80 270	0.94 353	0.35 217	0.89 322	0.41 246	0.89 211	0.66 123	0.57 163	0.63 212	0.75 263	0.38 135	2.37 346	0.55 172	1.16 390	0.31 259	0.36 355	0.21 269	0.59 358	0.63 270

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 270	1.44 328	3.04 307	0.49 266	0.27 149	0.83 307	0.63 325	1.03 301	0.92 313	0.63 225	0.61 197	0.72 251	0.59 266	2.40 351	0.58 178	0.33 349	0.25 246	0.37 357	0.25 284	0.41 329	0.36 161
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
HGLStereo	0.61 154	1.20 274	2.59 199	0.36 157	0.40 243	0.65 221	0.30 170	0.87 197	0.67 135	0.60 197	0.70 255	0.69 242	0.56 251	1.07 190	0.59 180	0.14 215	0.13 153	0.13 191	0.12 139	0.23 187	0.23 85

FADNet-RVC-Resample	0.74 244	1.54 338	3.81 367	0.38 185	0.29 164	0.62 182	0.38 235	0.91 226	0.67 135	0.52 118	0.51 116	0.63 200	0.44 195	1.56 253	0.59 180	0.24 324	0.32 260	0.22 314	0.19 249	0.30 258	0.71 293

riskmin	0.96 320	0.32 14	2.07 54	1.72 392	1.61 395	1.62 375	0.57 309	1.45 373	0.55 59	0.73 282	0.89 314	0.92 312	0.45 203	1.16 204	0.60 182	0.11 110	1.30 369	0.12 135	1.38 406	0.14 51	1.51 371

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

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

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

HITNet	0.55 103	1.28 294	2.73 257	0.35 143	0.14 8	0.56 86	0.23 58	0.89 211	0.62 92	0.52 118	0.51 116	0.49 136	0.38 135	0.52 79	0.60 182	0.09 11	0.07 6	0.10 46	0.08 27	0.25 208	0.61 264
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
anonymousa	0.74 244	0.60 127	2.58 197	0.96 355	1.33 382	0.61 160	0.26 111	0.69 91	0.56 63	0.55 141	0.84 300	0.82 287	0.46 210	0.56 95	0.61 187	0.10 47	1.11 351	0.12 135	0.98 398	0.14 51	0.97 331

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

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

MyStereo8	0.73 241	1.16 263	2.89 288	0.53 279	0.34 209	0.71 257	0.20 20	1.87 388	0.59 76	0.53 126	0.66 232	0.50 140	0.33 112	1.27 220	0.62 190	0.10 47	1.19 354	0.10 46	0.21 269	0.21 159	0.61 264

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.55 103	0.61 132	2.07 54	0.34 128	0.21 77	0.68 247	0.26 111	0.87 197	0.73 199	0.70 270	0.69 242	0.74 259	0.45 203	1.10 193	0.62 190	0.12 143	0.09 81	0.14 220	0.14 177	0.27 234	0.24 94
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet	0.65 191	1.45 329	2.27 86	0.34 128	0.25 124	0.64 207	0.23 58	0.93 236	0.79 249	0.48 65	0.59 182	0.58 179	0.40 152	2.28 340	0.63 195	0.13 185	0.09 81	0.15 245	0.14 177	0.34 281	0.26 103

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

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

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

Syn2CoEx	0.78 262	1.43 327	3.54 353	0.44 238	0.31 183	0.64 207	0.43 259	1.04 307	0.83 274	0.64 236	0.77 290	0.74 259	0.74 306	1.91 317	0.64 196	0.20 296	0.17 199	0.19 296	0.15 195	0.30 258	0.59 259

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

4D-IteraStereo	0.62 167	1.29 296	3.04 307	0.27 22	0.30 175	0.46 20	0.26 111	0.54 39	0.51 40	0.41 33	0.31 25	0.39 74	0.19 7	0.53 86	0.65 201	0.09 11	0.47 287	0.12 135	0.11 109	0.21 159	2.14 389

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

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

Anonymous_2	1.36 361	0.49 89	2.03 47	1.71 391	1.58 393	2.49 399	0.58 311	1.59 380	2.31 391	0.77 294	0.88 312	1.03 339	0.58 263	1.20 209	0.66 204	0.32 347	1.38 373	1.42 401	3.87 415	0.78 375	1.56 372

DMCA-RVC	0.70 227	1.30 297	3.59 357	0.37 167	0.89 347	0.57 105	0.31 180	0.73 106	0.59 76	0.69 267	0.54 140	0.59 182	0.57 256	1.25 217	0.66 204	0.16 247	0.38 272	0.20 306	0.15 195	0.22 173	0.23 85

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

STTRV1_RVC	0.81 270	0.59 125	2.88 287	0.43 233	0.49 274	0.80 299	0.44 265	1.18 355	0.84 286	0.63 225	0.89 314	0.72 251	0.63 279	2.67 369	0.67 206	0.51 365	0.65 314	0.27 334	0.24 278	0.35 292	0.29 120

TDLM	0.83 278	1.28 294	2.38 105	0.46 248	0.26 138	0.66 234	0.55 302	0.87 197	0.80 256	2.54 400	0.62 204	0.61 191	0.51 232	2.68 372	0.67 206	0.20 296	0.11 125	0.35 354	0.15 195	0.33 275	0.48 224

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S-Stereo	0.82 274	0.73 166	3.79 365	0.40 211	0.37 229	0.70 253	0.69 339	1.00 281	1.03 341	0.63 225	0.92 318	0.82 287	0.59 266	2.35 345	0.71 216	0.18 277	0.22 231	0.17 275	0.18 233	0.30 258	0.67 279

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

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

mmm	0.66 208	0.53 105	1.83 15	0.38 185	0.86 344	0.49 38	0.27 125	0.82 151	0.83 274	0.59 188	0.69 242	0.47 128	0.38 135	0.81 166	0.73 221	0.12 143	1.37 372	0.14 220	0.45 359	0.18 110	1.35 362

PASM	0.82 274	1.00 226	2.68 239	0.52 275	0.48 272	0.65 221	0.59 314	0.83 161	0.89 306	0.82 310	0.73 273	0.89 310	0.68 291	2.39 350	0.73 221	0.35 352	0.37 268	0.36 355	0.41 355	0.45 338	0.51 236

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

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

FADNet_RVC	0.87 298	1.51 336	2.90 290	0.31 74	0.24 118	0.71 257	0.25 99	1.00 281	0.65 116	0.45 51	0.57 171	0.61 191	0.44 195	1.53 249	0.75 224	0.94 380	0.97 337	0.28 337	1.00 399	0.89 377	1.36 364

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

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

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

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

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

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

fast-acv-ft	0.67 211	1.24 286	3.26 322	0.39 198	0.30 175	0.80 299	0.48 281	0.74 108	0.76 229	0.60 197	0.78 294	0.76 267	0.60 271	0.70 135	0.78 233	0.16 247	0.15 180	0.18 291	0.17 225	0.38 310	0.24 94

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

NF-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.55 189	0.55 286	0.16 20	0.61 160	0.43 259	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 83	0.37 67	0.26 49	1.44 240	0.78 233	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.17 49

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

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

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

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

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

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

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

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

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

APVNet	0.76 256	1.11 250	3.23 318	0.39 198	0.36 223	0.85 313	0.44 265	0.96 257	0.73 199	0.58 169	0.69 242	0.76 267	0.56 251	2.29 341	0.82 245	0.17 266	0.18 205	0.24 326	0.19 249	0.35 292	0.27 108

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

DISCO	0.61 154	0.63 138	1.98 40	0.46 248	0.34 209	0.84 312	0.35 217	0.88 205	0.81 263	0.61 204	0.64 219	1.06 347	0.53 242	1.11 197	0.83 247	0.13 185	0.10 104	0.11 92	0.10 71	0.26 223	0.37 162

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

GwcNet	0.76 256	1.09 243	3.68 360	0.38 185	0.45 263	0.81 304	0.45 270	0.91 226	0.89 306	0.63 225	0.77 290	0.82 287	0.51 232	1.64 270	0.85 249	0.17 266	0.16 192	0.15 245	0.15 195	0.33 275	0.34 149

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

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

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

edge stereo	0.84 281	0.74 175	3.42 344	0.38 185	1.21 377	0.63 195	0.41 246	0.98 270	0.83 274	0.81 306	0.88 312	1.14 358	0.73 302	2.16 335	0.89 253	0.22 309	0.20 221	0.26 333	0.18 233	0.38 310	0.43 198

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

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

ASMatch	0.61 154	0.47 85	2.72 252	0.91 351	0.36 223	0.56 86	0.24 80	0.54 39	0.67 135	0.48 65	1.20 349	0.47 128	0.65 281	1.33 226	0.93 256	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 109	0.10 10	0.17 49

CC-Net-ROB	0.95 319	1.57 340	2.93 293	0.90 349	0.39 237	0.87 318	0.44 265	1.12 344	0.83 274	0.59 188	0.69 242	0.64 206	0.50 228	2.73 376	0.93 256	0.97 383	0.40 278	0.87 382	0.29 304	0.61 362	0.66 277

AASNet	0.66 208	1.49 335	2.97 298	0.37 167	0.33 200	0.65 221	0.30 170	1.00 281	0.78 240	0.56 151	0.60 189	0.55 164	0.39 146	0.88 175	0.96 258	0.15 233	0.12 140	0.13 191	0.11 109	0.45 338	0.35 155

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

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

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

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

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

MFMNet_re	1.01 329	1.73 359	3.04 307	0.85 345	0.76 333	0.93 330	0.81 351	1.02 295	1.10 351	1.05 337	1.06 342	0.84 292	0.96 339	0.93 178	0.97 259	0.68 373	0.61 308	0.63 375	0.60 380	0.77 373	0.80 305

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

DispFullNet	1.69 382	2.25 392	5.23 398	1.53 383	8.78 414	0.89 322	0.37 227	1.03 301	0.98 334	1.37 367	1.00 332	1.13 357	1.97 385	1.51 248	0.98 265	0.55 368	0.32 260	1.19 392	0.64 381	1.16 383	0.88 317

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

Nwc_Net	0.75 253	1.10 248	2.96 297	0.42 223	0.39 237	0.77 287	0.39 241	1.06 327	0.73 199	0.65 248	1.00 332	0.99 331	0.74 306	1.43 236	0.99 267	0.24 324	0.15 180	0.23 321	0.26 290	0.27 234	0.30 129

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

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

Anonymous Stereo	0.83 278	1.57 340	3.56 354	0.46 248	0.39 237	0.63 195	0.84 353	0.92 233	0.83 274	0.68 262	0.68 238	0.64 206	0.42 174	2.42 354	1.02 271	0.23 317	0.23 236	0.19 296	0.20 258	0.31 266	0.40 182

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

LSM	3.40 403	1.42 324	5.81 404	9.98 419	30.74 433	0.86 314	1.14 376	0.99 275	1.26 363	1.40 371	2.18 381	0.93 317	0.85 323	1.76 285	1.03 272	0.22 309	0.35 266	0.24 326	0.29 304	0.40 323	6.21 417

DANet	0.85 289	0.68 151	2.41 117	1.18 369	0.48 272	0.77 287	1.23 384	0.93 236	1.53 378	0.90 321	0.72 271	0.97 327	0.57 256	1.86 306	1.05 274	0.18 277	0.16 192	0.19 296	0.16 212	0.26 223	0.67 279
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.84 281	1.46 331	2.84 280	0.65 316	0.59 297	1.17 356	0.48 281	1.19 356	1.08 350	0.67 256	0.72 271	1.00 334	0.61 273	1.24 214	1.05 274	0.38 353	0.18 205	0.28 337	0.24 278	0.58 357	0.44 210

aanetorigin	0.81 270	1.03 233	2.64 222	0.44 238	0.44 260	0.59 130	1.00 368	0.59 62	0.70 177	1.54 379	1.22 351	0.82 287	1.08 348	1.06 188	1.07 276	0.18 277	0.15 180	0.17 275	0.21 269	0.53 353	0.65 276

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

psmorigin	1.41 364	0.91 214	13.83 419	0.37 167	0.30 175	0.63 195	0.37 227	0.80 137	0.64 109	0.98 329	0.87 310	1.16 362	0.78 313	3.95 401	1.09 278	0.19 288	0.22 231	0.17 275	0.19 249	0.25 208	0.47 220

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

MyStereo06	0.70 227	0.72 163	3.51 349	0.31 74	0.25 124	0.60 142	0.30 170	0.90 219	0.67 135	1.48 377	0.53 126	0.84 292	0.57 256	0.60 107	1.11 280	0.09 11	0.55 299	0.12 135	0.20 258	0.16 69	0.56 254

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

IGEV_Zeroshot_test	0.91 311	0.39 59	3.80 366	0.42 223	1.95 400	0.56 86	0.64 326	0.84 168	0.55 59	1.45 374	0.53 126	0.79 275	0.42 174	0.57 98	1.13 282	0.10 47	0.49 291	0.10 46	0.34 336	0.19 133	2.97 409

Wz-Net-SNSev	0.85 289	1.83 366	3.36 330	0.42 223	0.31 183	0.71 257	0.66 331	1.04 307	0.94 320	0.68 262	0.85 303	0.96 325	0.62 275	1.75 283	1.14 283	0.16 247	0.15 180	0.16 261	0.17 225	0.39 317	0.63 270

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 342	2.01 377	2.56 193	0.49 266	0.40 243	1.49 367	0.96 363	1.02 295	0.95 325	0.85 315	0.94 320	1.06 347	0.59 266	2.92 384	1.15 284	0.43 359	0.74 328	0.32 349	0.55 373	0.74 369	1.35 362

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

ccnet	0.77 260	0.61 132	2.01 43	0.40 211	0.46 270	1.05 343	0.59 314	1.02 295	0.74 216	0.90 321	0.97 325	0.82 287	0.89 330	1.68 277	1.16 286	0.32 347	0.26 249	0.32 349	0.28 300	0.35 292	0.47 220

GASNet	0.84 281	1.98 373	4.07 375	0.48 255	0.33 200	0.58 112	0.34 208	0.97 264	0.81 263	0.60 197	0.59 182	0.74 259	0.55 249	2.08 329	1.18 287	0.22 309	0.15 180	0.19 296	0.17 225	0.55 355	0.29 120

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

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

PWCDC_ROB	0.83 278	1.57 340	2.63 213	0.48 255	0.37 229	0.78 292	0.29 158	1.04 307	1.36 371	0.63 225	2.05 377	0.64 206	0.70 297	1.10 193	1.20 290	0.33 349	0.14 166	0.15 245	0.12 139	0.63 363	0.46 218

RAFT-RH_RVC	0.65 191	0.73 166	2.78 267	0.39 198	0.29 164	0.60 142	0.18 10	0.45 7	0.63 103	0.75 290	1.89 373	0.47 128	0.29 88	1.59 264	1.21 291	0.15 233	0.07 6	0.13 191	0.13 159	0.11 17	0.10 4

RAFT + AFF	0.79 265	1.73 359	2.99 303	0.34 128	0.35 217	0.67 241	0.51 289	1.05 315	0.79 249	0.54 130	0.58 177	0.59 182	0.81 316	1.80 294	1.21 291	0.13 185	0.27 255	0.15 245	0.14 177	0.45 338	0.69 288

iResNetv2_ROB	0.71 231	1.90 370	3.48 347	0.43 233	0.22 86	0.60 142	0.29 158	0.96 257	0.78 240	0.60 197	0.65 226	0.60 189	0.46 210	0.80 163	1.21 291	0.12 143	0.08 38	0.10 46	0.07 12	0.44 336	0.33 142

UDG	0.86 292	1.57 340	2.80 270	0.68 327	0.59 297	0.78 292	0.38 235	0.97 264	0.74 216	0.63 225	0.70 255	1.01 335	0.68 291	1.02 184	1.22 294	0.45 361	0.34 265	0.89 383	0.51 368	0.73 368	0.58 256

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

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

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

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

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

DeepPrunerF	0.92 312	1.33 303	3.41 341	0.46 248	0.51 277	0.64 207	0.49 286	1.16 350	2.62 396	0.65 248	0.61 197	0.65 210	0.62 275	2.23 338	1.31 300	0.23 317	0.19 209	0.30 346	0.28 300	0.39 317	0.34 149

PSMNet_ROB	0.75 253	1.42 324	2.93 293	0.39 198	0.32 194	0.73 266	0.56 306	0.90 219	0.74 216	0.56 151	0.60 189	0.75 263	0.47 218	2.00 322	1.31 300	0.18 277	0.13 153	0.19 296	0.20 258	0.26 223	0.40 182

anonymity	0.86 292	0.68 151	1.44 2	0.64 314	0.83 341	0.67 241	0.52 293	0.98 270	0.73 199	0.96 328	0.70 255	0.81 284	0.86 325	1.10 193	1.34 302	0.64 370	0.72 327	0.58 372	1.44 407	0.60 359	0.91 320

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 363	2.04 380	3.02 306	0.58 300	0.41 248	2.15 394	1.00 368	1.31 365	1.29 366	1.05 337	1.10 344	1.29 366	0.91 332	3.07 387	1.34 302	1.65 402	0.84 332	0.68 378	0.88 393	1.55 397	1.91 380

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

DDUNet	0.90 309	1.63 352	2.77 266	0.77 337	0.69 324	0.83 307	0.44 265	0.90 219	0.70 177	0.68 262	0.76 286	0.92 312	0.54 244	1.14 202	1.35 304	0.61 369	0.37 268	0.96 385	0.52 370	0.77 373	0.67 279

SQANet	0.92 312	1.96 371	3.23 318	0.77 337	0.83 341	0.76 277	0.38 235	0.87 197	0.68 159	0.64 236	0.69 242	0.73 257	0.52 239	1.35 228	1.36 306	0.80 376	0.30 258	0.60 374	0.29 304	0.93 378	0.70 291

Consistency-Raft	0.92 312	1.21 276	3.50 348	0.98 357	0.63 312	0.77 287	0.54 298	1.02 295	1.01 339	0.62 216	1.03 337	0.65 210	1.04 345	0.81 166	1.36 306	0.45 361	0.47 287	0.51 370	0.59 378	0.65 365	0.47 220

iRaft-Stereo_20w	1.50 371	0.42 70	4.81 393	2.24 404	2.09 403	1.36 361	1.27 385	1.38 369	0.94 320	2.07 386	0.42 62	0.85 297	0.69 295	0.87 171	1.37 308	0.10 47	4.04 414	0.09 13	0.40 351	0.17 90	4.53 415

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

CBMV	0.86 292	1.00 226	2.82 276	0.35 143	0.21 77	0.78 292	0.78 348	1.05 315	0.87 297	0.90 321	0.74 276	0.87 303	1.89 383	1.67 274	1.38 310	0.19 288	0.20 221	0.21 310	0.19 249	0.28 244	0.84 309
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
EAI-Stereo	1.16 348	0.29 2	1.94 34	0.55 286	0.97 357	1.96 387	7.94 415	1.34 367	1.03 341	1.01 335	1.48 363	0.51 143	0.66 287	0.65 122	1.42 311	0.09 11	0.23 236	0.09 13	0.53 371	0.13 35	0.49 230

XQC	0.84 281	1.32 299	2.61 208	0.78 339	0.44 260	0.89 322	0.53 295	1.16 350	1.07 348	0.85 315	0.69 242	0.92 312	0.73 302	1.40 232	1.44 312	0.24 324	0.35 266	0.23 321	0.26 290	0.45 338	0.39 177

DGSMNet	2.93 400	0.77 182	3.44 345	3.58 413	4.25 411	2.53 400	6.86 414	1.03 301	0.88 301	0.58 169	1.85 372	0.79 275	0.62 275	1.63 267	1.46 313	4.62 412	4.98 415	5.15 417	4.71 416	4.52 416	4.37 414

SHD	0.84 281	1.14 255	2.54 182	0.80 341	0.52 279	0.76 277	0.34 208	1.16 350	1.29 366	1.11 342	0.85 303	0.98 328	0.74 306	1.25 217	1.48 314	0.22 309	0.37 268	0.20 306	0.27 298	0.36 298	0.41 189

PWC_ROB	0.81 270	1.41 320	2.60 204	0.41 220	0.40 243	0.63 195	0.31 180	1.04 307	0.99 337	0.92 324	1.29 354	0.78 273	0.68 291	1.65 273	1.50 315	0.19 288	0.12 140	0.18 291	0.13 159	0.51 349	0.54 247

NCC-stereo	0.88 299	1.22 281	2.97 298	0.60 301	0.45 263	1.88 385	0.48 281	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 303	0.93 317	0.84 320	1.81 296	1.51 316	0.28 340	0.19 209	0.23 321	0.31 315	0.27 234	0.35 155

Abc-Net	0.88 299	1.22 281	2.97 298	0.60 301	0.45 263	1.88 385	0.48 281	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 303	0.93 317	0.84 320	1.81 296	1.51 316	0.28 340	0.19 209	0.23 321	0.31 315	0.27 234	0.35 155
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IGEVStereo-DCA	0.74 244	0.74 175	2.09 57	0.76 334	0.77 335	0.45 17	0.23 58	0.49 14	0.62 92	0.71 279	0.22 2	0.30 43	0.28 72	1.29 222	1.53 318	0.10 47	1.50 378	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 397

rrr	0.84 281	0.74 175	3.40 340	0.76 334	0.77 335	0.45 17	0.28 133	1.23 360	0.84 286	0.71 279	0.22 2	0.30 43	0.28 72	1.29 222	1.53 318	0.10 47	1.50 378	0.10 46	0.29 304	0.24 193	1.75 378

test_xeample3	0.86 292	0.75 179	3.36 330	0.65 316	0.76 333	0.49 38	0.33 203	1.21 359	0.80 256	0.61 204	0.23 5	0.30 43	0.29 88	1.17 206	1.57 320	0.10 47	1.79 384	0.10 46	0.40 351	0.25 208	2.09 386

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

Ntro	1.11 344	2.10 383	3.52 351	0.97 356	0.87 346	1.06 346	0.54 298	1.02 295	0.93 319	0.63 225	0.76 286	0.93 317	0.67 289	1.76 285	1.71 322	1.03 385	0.46 285	0.76 381	0.41 355	1.29 388	0.86 316

SAMSARA	1.11 344	1.35 308	2.60 204	1.34 372	0.77 335	1.67 378	1.41 394	1.47 374	0.99 337	1.54 379	0.89 314	1.44 371	0.90 331	1.88 310	1.71 322	0.25 330	0.55 299	0.22 314	0.34 336	0.39 317	0.50 232

RainbowNet	1.27 353	2.22 390	3.58 356	1.14 367	0.92 350	1.08 348	0.76 346	1.19 356	1.15 358	0.77 294	0.97 325	1.08 350	0.83 319	1.64 270	1.72 324	1.20 392	1.30 369	1.01 388	0.58 377	1.23 385	0.97 331

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

G-Net	1.02 330	0.70 156	3.23 318	0.60 301	0.66 319	2.00 391	0.71 341	0.78 125	0.70 177	1.14 345	2.53 389	1.29 366	1.01 343	1.47 243	1.74 326	0.25 330	0.24 239	0.24 326	0.26 290	0.37 304	0.40 182

HHNet	0.63 179	0.67 144	3.10 312	0.37 167	0.25 124	0.64 207	0.60 317	0.70 98	0.67 135	0.55 141	1.12 345	0.32 52	0.60 271	0.43 45	1.75 327	0.16 247	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.18 110	0.22 77

GANet	0.92 312	1.20 274	2.68 239	0.45 245	0.27 149	0.76 277	0.66 331	0.94 241	0.77 237	0.79 303	1.17 346	0.84 292	0.91 332	2.72 374	1.76 328	0.18 277	0.42 280	0.44 367	0.20 258	0.33 275	0.94 323

PVD	1.05 336	1.21 276	2.36 101	0.84 344	0.91 349	1.04 341	0.64 326	1.32 366	1.68 382	1.43 373	1.41 362	1.14 358	1.15 352	1.49 246	1.77 329	0.27 337	0.65 314	0.28 337	0.35 338	0.40 323	0.73 295

MSMD_ROB	1.41 364	1.03 233	2.75 261	0.41 220	0.32 194	2.00 391	0.61 322	0.96 257	1.43 372	2.97 405	2.63 393	4.76 405	2.04 387	2.44 355	1.78 330	0.30 344	0.26 249	0.32 349	0.32 320	0.32 271	0.63 270

otaku	1.15 347	2.10 383	3.51 349	0.98 357	0.74 329	1.02 340	0.59 314	1.03 301	0.89 306	0.70 270	1.60 366	0.98 328	0.65 281	1.63 267	1.80 331	0.99 384	0.46 285	0.73 380	0.40 351	1.30 390	0.88 317

ACVNet_1	1.47 370	2.27 395	4.92 395	1.11 365	0.89 347	1.19 358	0.66 331	1.28 362	1.19 361	0.98 329	0.97 325	3.06 393	1.48 368	2.37 346	1.82 332	1.08 387	0.49 291	1.03 389	0.48 363	1.20 384	0.95 326

RTSC	0.84 281	1.40 319	2.67 234	0.50 271	0.40 243	0.83 307	0.33 203	1.11 342	1.14 356	0.93 327	0.82 296	0.84 292	0.58 263	1.34 227	1.82 332	0.18 277	0.49 291	0.14 220	0.30 310	0.46 342	0.42 193

ACVNet_2	1.54 376	2.20 389	4.42 389	1.10 364	0.93 352	1.37 363	0.87 355	1.53 376	1.71 384	1.22 358	1.72 369	2.12 383	1.06 346	2.58 362	1.93 334	0.94 380	0.54 297	1.00 387	0.56 375	2.11 405	0.96 328

IMH-64-1	1.50 371	1.98 373	2.69 245	1.39 375	1.12 372	1.39 364	1.19 382	1.80 385	1.47 375	1.19 349	2.20 382	1.53 373	1.51 370	2.12 333	1.98 335	1.34 395	0.68 318	1.28 395	0.70 382	1.37 392	1.12 339

IMH-64	1.50 371	1.98 373	2.69 245	1.39 375	1.12 372	1.39 364	1.19 382	1.80 385	1.47 375	1.19 349	2.20 382	1.53 373	1.51 370	2.12 333	1.98 335	1.34 395	0.68 318	1.28 395	0.70 382	1.37 392	1.12 339

LVE	2.10 390	2.61 408	4.30 387	1.79 395	1.81 399	1.68 379	1.04 371	2.35 396	2.78 399	1.27 363	2.87 398	4.21 402	1.46 365	2.83 382	2.02 337	2.87 410	0.92 336	1.19 392	1.47 408	1.29 388	1.18 342

CBMV_ROB	0.88 299	0.75 179	2.73 257	0.36 157	0.22 86	0.76 277	0.47 279	1.05 315	0.81 263	1.06 339	1.04 339	0.88 307	1.36 359	2.17 336	2.03 338	0.23 317	0.24 239	0.27 334	0.25 284	0.27 234	0.73 295

SGM_RVC	2.11 391	1.07 239	2.87 285	0.98 357	0.92 350	2.72 401	1.88 400	1.91 390	12.27 413	2.09 387	1.99 376	2.47 387	2.24 391	2.87 383	2.03 338	0.54 366	0.47 287	0.42 364	0.47 362	0.74 369	1.22 350
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	1.29 355	1.34 305	3.04 307	0.35 143	0.28 159	1.10 350	0.69 339	1.42 372	1.07 348	2.71 403	2.43 387	2.95 389	1.50 369	2.92 384	2.03 338	0.23 317	0.22 231	0.22 314	0.19 249	0.50 347	0.69 288
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DRaft	0.65 191	0.47 85	2.38 105	0.25 5	0.17 37	0.64 207	0.65 329	0.56 48	0.57 66	0.67 256	0.98 328	0.38 72	0.99 341	1.42 235	2.06 341	0.11 110	0.14 166	0.10 46	0.14 177	0.18 110	0.21 72

NVStereoNet_ROB	1.45 368	1.62 350	3.59 357	1.09 362	0.70 326	0.86 314	0.67 335	1.19 356	1.51 377	1.20 354	4.05 405	1.61 375	1.94 384	2.97 386	2.07 342	0.67 372	0.69 321	0.55 371	0.70 382	0.57 356	0.67 279
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.92 386	2.31 398	5.03 397	1.31 370	1.08 369	1.55 370	0.99 364	1.98 393	2.33 392	1.51 378	4.15 406	4.23 403	1.39 362	2.31 342	2.10 343	1.18 391	0.69 321	1.18 391	0.75 388	1.30 390	1.07 337

MFN_U_SF_RVC	1.57 378	2.56 407	3.30 327	0.66 320	0.41 248	1.15 354	0.51 289	1.27 361	1.35 370	1.61 381	1.20 349	1.43 370	0.97 340	1.80 294	2.10 343	1.88 405	1.79 384	1.97 410	2.14 409	1.61 398	1.76 379

FINET	1.92 386	1.96 371	4.49 391	1.62 386	1.39 385	3.51 405	4.39 409	2.89 401	2.58 395	1.39 369	1.98 375	1.35 368	2.12 389	1.64 270	2.12 345	0.84 378	1.03 346	0.18 291	0.29 304	0.54 354	2.12 388

MDST_ROB	1.28 354	0.53 105	3.84 369	0.55 286	0.45 263	4.06 407	0.60 317	1.36 368	0.89 306	2.18 391	1.17 346	0.98 328	0.72 299	4.28 403	2.12 345	0.20 296	0.16 192	0.19 296	0.17 225	0.20 150	0.84 309

PWCK	1.62 381	2.32 399	4.27 383	1.11 365	0.56 289	1.81 383	1.84 398	1.55 378	1.54 379	1.45 374	1.81 370	1.82 378	1.38 361	3.34 392	2.14 347	1.09 388	0.57 303	0.98 386	0.59 378	1.50 396	0.79 303

Wz-Net-TNSev	1.02 330	2.26 394	3.69 361	0.38 185	0.31 183	1.00 338	0.71 341	1.12 344	1.02 340	0.74 288	0.73 273	1.09 353	0.91 332	2.46 356	2.15 348	0.21 304	0.20 221	0.16 261	0.20 258	0.48 345	0.62 266

EDNetEfficientorigin	8.19 413	1.27 292	145.54 439	0.51 274	0.96 354	0.75 273	0.49 286	0.86 190	1.57 380	2.12 389	1.49 364	1.28 364	1.35 357	1.84 302	2.15 348	0.14 215	0.13 153	0.17 275	0.18 233	0.39 317	0.64 275

IMH	2.14 392	2.46 403	3.60 359	1.70 390	1.13 374	1.65 377	0.93 362	2.13 394	1.93 388	1.37 367	2.64 394	2.19 384	1.82 381	5.77 407	2.18 350	5.70 413	1.05 347	1.31 397	0.72 386	1.39 394	1.13 341

THIR-Stereo	0.88 299	0.85 194	2.33 98	0.26 15	0.16 20	0.59 130	2.69 402	0.62 70	0.54 54	0.62 216	1.61 367	0.96 325	1.77 379	1.67 274	2.20 351	0.10 47	0.08 38	0.14 220	0.11 109	0.16 69	0.21 72

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

DPSNet	1.02 330	0.72 163	2.84 280	0.60 301	0.39 237	1.08 348	0.75 345	1.41 371	1.14 356	0.74 288	0.69 242	1.05 346	1.67 374	2.09 331	2.22 353	0.27 337	0.61 308	0.20 306	0.50 367	0.48 345	1.03 334

WZ-Net	1.04 335	1.83 366	4.20 380	0.42 223	0.36 223	0.88 320	0.71 341	1.05 315	1.11 353	0.84 314	0.94 320	1.06 347	1.17 353	2.37 346	2.24 354	0.20 296	0.14 166	0.15 245	0.16 212	0.36 298	0.53 244

SPS-STEREO	1.22 351	1.65 354	3.41 341	0.66 320	0.69 324	1.01 339	0.68 337	1.10 338	0.96 327	1.40 371	1.25 352	1.46 372	1.08 348	2.05 324	2.24 354	0.66 371	0.61 308	0.58 372	0.57 376	0.66 366	1.65 376
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTS	1.29 355	1.59 345	6.48 407	0.63 311	0.57 292	1.59 373	0.90 359	1.15 347	1.44 373	1.20 354	1.31 355	1.10 354	0.87 328	2.67 369	2.27 356	0.21 304	0.38 272	0.19 296	0.20 258	0.46 342	0.68 284

RTSA	1.29 355	1.59 345	6.48 407	0.63 311	0.57 292	1.59 373	0.90 359	1.15 347	1.44 373	1.20 354	1.31 355	1.10 354	0.87 328	2.67 369	2.27 356	0.21 304	0.38 272	0.19 296	0.20 258	0.46 342	0.68 284

WCMA_ROB	1.29 355	1.21 276	3.13 315	0.65 316	0.36 223	1.20 360	0.78 348	1.00 281	0.98 334	1.78 384	2.62 392	3.08 394	2.01 386	1.86 306	2.35 358	0.38 353	0.38 272	0.32 349	0.32 320	0.31 266	1.06 336

KSHMR	4.19 406	2.37 401	6.24 406	1.73 393	1.48 390	1.97 389	1.29 386	3.18 403	17.06 423	2.15 390	15.74 418	9.09 413	1.75 377	8.33 414	2.37 359	1.55 400	1.29 367	1.70 407	1.23 404	1.75 399	1.60 374

FCDSN-DC	1.45 368	1.12 252	3.30 327	0.48 255	0.41 248	1.13 352	0.60 317	1.17 353	1.28 365	2.25 394	2.85 397	3.65 397	3.34 401	2.58 362	2.44 360	0.31 346	0.26 249	0.31 347	0.30 310	0.37 304	0.78 301
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-7	1.58 379	2.04 380	3.25 321	0.94 353	0.75 330	1.75 381	1.13 375	1.87 388	1.97 389	1.46 376	2.53 389	1.98 381	1.75 377	3.13 388	2.48 361	0.69 374	0.67 317	0.94 384	0.74 387	0.80 376	0.77 298

WAO-8	2.91 398	2.55 405	3.77 363	1.93 401	1.04 366	4.08 408	0.99 364	3.25 405	6.09 407	2.20 392	3.34 402	3.33 395	2.64 394	11.73 416	2.52 362	2.12 406	1.92 387	1.55 403	0.93 394	1.27 386	0.96 328

WAO-6	1.69 382	1.87 368	3.21 317	1.15 368	1.01 363	2.29 395	1.06 372	1.85 387	2.84 400	1.30 366	2.59 391	2.19 384	1.67 374	2.62 365	2.52 362	0.96 382	0.68 318	1.19 392	0.84 390	1.13 381	0.95 326

Venus	2.91 398	2.55 405	3.77 363	1.93 401	1.04 366	4.08 408	0.99 364	3.25 405	6.09 407	2.20 392	3.34 402	3.33 395	2.64 394	11.73 416	2.52 362	2.12 406	1.92 387	1.55 403	0.93 394	1.27 386	0.96 328

ELAS_RVC	1.51 374	0.88 201	3.36 330	0.63 311	0.56 289	1.53 369	2.73 403	1.53 376	1.76 386	2.26 395	2.21 384	2.10 382	3.07 398	2.08 329	2.52 362	0.42 356	0.42 280	0.42 364	0.37 344	0.51 349	0.84 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.93 317	1.36 312	4.14 377	0.64 314	0.41 248	0.70 253	0.53 295	0.91 226	0.88 301	0.53 126	0.60 189	0.70 248	0.54 244	2.40 351	2.57 366	0.17 266	0.28 257	0.19 296	0.28 300	0.25 208	0.48 224
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	1.60 380	0.85 194	3.44 345	0.46 248	0.39 237	1.96 387	0.66 331	1.72 384	1.70 383	2.75 404	2.91 400	4.20 400	3.15 399	2.72 374	2.66 367	0.30 344	0.26 249	0.31 347	0.30 310	0.33 275	0.91 320

ADCPNet	1.07 339	1.37 315	4.54 392	0.38 185	0.68 323	1.36 361	0.64 326	0.93 236	0.83 274	0.79 303	0.82 296	1.08 350	1.18 354	1.30 224	2.68 368	0.21 304	0.69 321	0.21 310	0.95 396	0.30 258	0.54 247

ELAS	1.52 375	0.92 219	2.91 291	0.62 309	0.57 292	3.13 402	2.21 401	1.67 382	1.58 381	2.42 398	2.43 387	1.87 379	2.49 393	1.85 304	2.70 369	0.42 356	0.43 283	0.41 362	0.40 351	0.51 349	0.85 313
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.44 366	2.19 387	6.00 405	0.89 347	0.70 326	1.58 372	1.11 373	1.56 379	1.30 368	0.89 319	1.03 337	1.25 363	1.12 351	3.29 391	2.80 370	0.48 364	0.57 303	0.39 359	0.36 343	0.63 363	0.69 288

SGM-Forest	1.84 384	7.91 417	10.36 413	0.42 223	0.33 200	1.04 341	1.29 386	1.01 289	0.88 301	1.19 349	2.30 385	1.03 339	1.79 380	2.60 364	2.81 371	0.22 309	0.21 229	0.21 310	0.19 249	0.25 208	0.79 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.38 362	1.74 362	4.12 376	0.53 279	0.38 235	1.06 346	1.15 378	1.29 363	1.12 354	1.19 349	1.90 374	1.04 343	1.44 364	5.92 409	2.82 372	0.26 334	0.22 231	0.24 326	0.25 284	0.35 292	0.54 247

AnyNet_C01	1.20 350	1.89 369	4.25 382	0.55 286	0.54 285	1.57 371	1.39 391	1.10 338	1.13 355	1.19 349	1.34 359	1.15 360	1.11 350	1.73 280	2.89 373	0.26 334	0.24 239	0.28 337	0.24 278	0.50 347	0.68 284

NaN_ROB	1.25 352	1.46 331	3.84 369	0.54 285	0.56 289	1.12 351	0.99 364	1.05 315	1.03 341	1.10 341	0.87 310	0.77 269	1.07 347	5.85 408	2.98 374	0.16 247	0.23 236	0.16 261	0.24 278	0.28 244	0.66 277

notaker	2.77 396	2.35 400	4.02 374	2.61 409	1.44 387	1.77 382	1.14 376	2.77 400	1.81 387	2.30 396	11.41 415	3.95 398	4.70 406	3.24 390	3.01 375	1.58 401	0.88 334	1.71 408	1.08 401	2.10 404	1.44 368

CrosDoStereo	0.96 320	0.49 89	2.66 227	0.27 22	0.33 200	0.54 73	3.69 406	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 360	0.53 151	1.47 366	1.77 288	3.02 376	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 109	0.22 173	0.30 129

DeepStereo_LL	0.96 320	0.49 89	2.66 227	0.27 22	0.33 200	0.54 73	3.69 406	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 360	0.53 151	1.47 366	1.77 288	3.02 376	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 109	0.22 173	0.30 129

SuperB	1.19 349	1.62 350	5.29 400	0.37 167	0.26 138	0.81 304	0.87 355	0.94 241	1.19 361	0.68 262	0.68 238	0.63 200	1.37 360	1.73 280	3.30 378	0.16 247	0.12 140	0.17 275	0.16 212	2.74 410	0.63 270

SANet	1.35 360	1.80 364	4.39 388	0.41 220	0.29 164	1.72 380	0.89 358	1.17 353	2.47 393	1.22 358	1.82 371	1.72 377	1.70 376	2.57 361	3.30 378	0.18 277	0.16 192	0.16 261	0.15 195	0.34 281	0.62 266

JetBlue	1.89 385	2.09 382	4.16 378	0.74 332	1.23 378	4.52 411	3.86 408	1.68 383	1.26 363	1.28 364	1.54 365	2.36 386	1.86 382	3.35 393	3.37 380	0.54 366	0.49 291	0.48 368	0.49 365	1.39 394	1.21 348

ADCRef	0.88 299	1.45 329	2.68 239	0.38 185	0.35 217	0.95 334	0.51 289	0.92 233	0.81 263	0.89 319	0.84 300	0.61 191	1.35 357	1.26 219	3.38 381	0.14 215	0.12 140	0.17 275	0.19 249	0.28 244	0.34 149

TorneroNet-64	2.74 395	2.23 391	4.18 379	1.48 380	1.20 376	3.88 406	1.01 370	3.48 409	6.61 410	2.62 402	4.55 408	4.20 400	3.84 404	3.39 395	3.40 382	1.23 393	0.66 316	1.39 400	0.80 389	3.42 412	1.27 353

ktn	4.44 407	2.47 404	3.70 362	1.82 396	1.49 391	2.11 393	1.40 392	2.30 395	12.56 414	11.36 416	16.25 419	11.30 417	3.77 403	4.41 405	3.47 383	1.86 404	0.99 339	1.74 409	1.21 403	3.28 411	1.39 365

ttt	0.89 306	0.51 100	2.51 174	0.36 157	0.31 183	0.61 160	0.28 133	1.07 330	0.92 313	0.56 151	0.77 290	0.55 164	0.37 128	2.27 339	3.51 384	0.16 247	1.21 358	0.13 191	0.31 315	0.18 110	1.26 352

ADCL	1.07 339	1.22 281	2.80 270	0.40 211	0.33 200	1.50 368	1.87 399	0.97 264	1.04 344	1.26 362	1.28 353	0.99 331	1.41 363	1.36 229	3.51 384	0.17 266	0.14 166	0.22 314	0.21 269	0.32 271	0.43 198

pmcnn	1.44 366	1.25 289	3.57 355	0.74 332	1.42 386	0.72 263	0.56 306	1.04 307	1.06 347	1.03 336	2.89 399	6.01 409	0.75 310	2.54 359	3.60 386	0.14 215	0.11 125	0.08 3	0.06 6	0.34 281	0.81 307

UNDER WATER-64	2.59 393	2.28 396	5.63 402	1.85 398	1.45 388	3.28 403	1.60 396	2.62 397	5.57 406	2.09 387	2.12 378	4.10 399	4.21 405	2.74 377	3.64 387	1.49 399	0.86 333	1.58 405	1.09 402	1.91 402	1.62 375

SGM+DAISY	2.67 394	2.14 385	4.28 385	1.92 400	2.11 404	4.36 410	5.22 412	3.17 402	3.00 401	3.24 408	3.81 404	3.03 391	3.61 402	2.53 358	3.79 388	1.15 389	1.29 367	0.66 376	0.71 385	0.95 379	2.44 405

SDNR	2.06 389	2.93 410	2.94 295	1.55 384	5.13 412	1.98 390	0.24 80	1.95 392	2.62 396	0.92 324	2.71 395	5.76 408	0.68 291	3.61 398	3.84 389	0.33 349	0.38 272	0.22 314	0.17 225	1.13 381	2.04 385

DualNet	0.97 323	0.67 144	3.39 335	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	0.64 118	3.86 390	0.10 47	2.16 401	0.15 245	0.33 330	0.25 208	2.19 392

ff1	1.07 339	0.67 144	3.39 335	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	2.75 378	3.86 390	0.10 47	2.16 401	0.15 245	0.33 330	0.25 208	2.19 392

mmx	0.99 327	0.67 144	3.39 335	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	2.75 378	3.86 390	0.13 185	1.25 360	0.15 245	0.33 330	0.19 133	1.28 355

xxx	0.99 327	0.67 144	3.39 335	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	2.75 378	3.86 390	0.13 185	1.25 360	0.15 245	0.33 330	0.19 133	1.28 355

ADCMid	1.06 337	1.82 365	3.53 352	0.39 198	0.36 223	0.99 337	0.58 311	1.01 289	0.94 320	1.23 360	1.02 335	1.01 335	1.01 343	1.11 197	4.04 394	0.22 309	0.19 209	0.42 364	0.32 320	0.42 331	0.53 244

EDNetEfficient	1.29 355	0.78 185	4.27 383	0.65 316	1.03 365	0.94 332	1.38 390	0.87 197	1.75 385	2.33 397	1.32 357	1.04 343	2.21 390	1.59 264	4.07 395	0.16 247	0.19 209	0.15 245	0.27 298	0.38 310	0.40 182

AnyNet_C32	1.08 342	1.76 363	3.01 305	0.50 271	0.54 285	1.17 356	1.16 380	0.97 264	0.95 325	1.11 342	0.98 328	0.87 303	0.93 337	1.57 257	4.11 396	0.22 309	0.20 221	0.25 331	0.25 284	0.40 323	0.68 284

UNDER WATER	2.84 397	2.25 392	5.25 399	1.84 397	1.45 388	2.36 397	1.44 395	3.23 404	6.51 409	2.61 401	2.73 396	5.69 407	5.64 409	3.14 389	4.18 397	1.48 398	0.81 331	1.60 406	1.07 400	1.91 402	1.67 377

TorneroNet	5.60 410	2.30 397	3.98 372	1.49 382	1.26 381	14.47 419	1.11 373	4.85 411	20.66 428	10.12 413	16.30 420	11.78 418	7.35 412	3.41 396	4.38 398	1.36 397	0.70 324	1.46 402	0.87 392	2.73 409	1.33 358

ADCP+	1.03 334	1.68 357	3.83 368	0.35 143	0.39 237	1.05 343	0.79 350	0.94 241	0.86 295	0.69 267	0.68 238	0.85 297	1.53 372	1.02 184	4.56 399	0.13 185	0.12 140	0.16 261	0.15 195	0.28 244	0.44 210

1111x	1.06 337	0.79 187	3.29 326	0.33 111	0.60 302	0.64 207	0.33 203	1.10 338	0.92 313	0.59 188	0.69 242	0.59 182	0.47 218	2.64 367	4.61 400	0.12 143	1.38 373	0.11 92	0.49 365	0.18 110	1.30 357

MADNet++	2.94 401	2.17 386	3.27 323	2.55 408	2.28 405	3.29 404	3.37 404	2.76 399	2.67 398	3.10 406	3.20 401	2.78 388	3.25 400	4.11 402	4.68 401	2.72 409	2.27 405	3.03 413	2.43 411	2.34 408	2.59 406

ADCS	1.14 346	2.02 378	3.36 330	0.43 233	0.37 229	0.96 336	0.81 351	1.12 344	1.17 360	1.25 361	0.98 328	1.08 350	0.92 335	1.41 234	4.97 402	0.23 317	0.21 229	0.22 314	0.23 276	0.40 323	0.67 279

MANE	3.51 404	2.03 379	3.88 371	1.89 399	2.01 401	5.98 412	4.72 410	5.87 414	7.13 411	3.80 409	5.10 410	6.11 410	5.34 408	4.39 404	5.05 403	1.07 386	1.28 366	0.50 369	0.85 391	0.76 372	2.36 404

test_xeample	0.98 325	0.65 142	2.12 64	0.29 46	0.67 320	0.60 142	0.28 133	1.08 333	0.85 289	0.62 216	0.70 255	0.44 107	0.41 163	1.95 319	5.45 404	0.12 143	1.33 371	0.11 92	0.31 315	0.18 110	1.42 367

xxxx	0.97 323	0.64 140	2.14 68	0.30 60	0.67 320	0.64 207	0.24 80	1.09 335	0.91 311	0.57 163	0.65 226	0.58 179	0.39 146	1.57 257	5.49 405	0.13 185	1.38 373	0.11 92	0.32 320	0.17 90	1.41 366

FADE	15.98 421	3.24 412	8.93 410	2.10 403	2.93 407	1.19 358	0.91 361	4.99 412	2.50 394	1.28 364	1.19 348	3.05 392	7.02 411	8.01 413	5.49 405	96.22 438	36.26 438	65.47 435	65.78 435	1.78 400	1.34 360

tt	4.94 409	0.32 14	4.22 381	2.29 405	1.58 393	10.19 417	16.94 420	9.44 418	5.03 405	1.69 382	1.33 358	4.68 404	5.02 407	3.38 394	5.91 407	6.15 415	9.47 422	2.80 412	3.16 414	3.54 413	1.58 373

JetRed	3.37 402	4.96 414	10.08 412	1.48 380	1.73 398	7.63 414	5.47 413	3.47 407	2.20 390	2.42 398	2.40 386	2.98 390	2.35 392	3.52 397	6.60 408	1.33 394	1.90 386	1.38 399	1.23 404	2.30 407	2.02 384

222	1.02 330	0.60 127	1.95 35	0.29 46	0.51 277	0.62 182	0.24 80	1.09 335	0.86 295	0.64 236	0.67 235	0.47 128	0.42 174	1.86 306	6.73 409	0.13 185	1.21 358	0.11 92	0.32 320	0.17 90	1.44 368

SGM-ForestM	3.67 405	2.70 409	5.34 401	1.65 388	1.72 397	6.02 413	5.08 411	4.10 410	3.47 402	4.59 410	4.21 407	9.81 414	5.79 410	6.44 410	6.97 410	0.88 379	1.09 349	0.33 353	0.45 359	0.68 367	2.10 387

AAGNet	0.92 312	0.40 63	2.53 178	0.60 301	1.01 363	0.62 182	0.45 270	0.52 27	0.68 159	0.58 169	0.53 126	0.50 140	0.72 299	1.22 210	7.32 411	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.16 69	0.10 4

PML	22.99 425	17.34 422	8.24 409	5.48 415	9.84 415	50.35 438	102.65 438	5.84 413	13.52 415	37.08 438	104.84 438	30.61 437	23.20 429	12.09 418	7.96 412	6.27 416	2.12 395	6.31 419	2.42 410	10.67 421	2.95 407

LRCNet_RVC	13.78 420	19.34 423	13.01 417	19.47 424	12.67 418	1.85 384	0.42 252	12.28 419	1.10 351	15.76 420	18.69 424	12.52 421	8.65 413	12.22 419	9.64 413	22.29 428	8.38 421	25.92 430	24.06 431	19.72 429	17.59 426

LE_ROB	4.55 408	2.43 402	9.94 411	2.79 411	4.03 410	2.40 398	3.54 405	2.72 398	11.04 412	11.64 417	4.69 409	5.25 406	10.74 415	4.52 406	9.73 414	0.82 377	0.70 324	1.34 398	0.97 397	0.74 369	0.94 323

ACVNet-4b	2.00 388	2.19 387	4.85 394	1.09 362	0.86 344	1.15 354	0.53 295	1.11 342	1.15 358	0.65 248	1.09 343	1.97 380	0.69 295	2.31 342	9.78 415	5.73 414	0.42 280	1.03 389	0.55 373	1.89 401	0.92 322

coex-ft	6.14 411	1.98 373	60.80 437	0.34 128	0.30 175	0.80 299	1.17 381	0.76 112	4.34 404	19.82 424	2.15 380	1.61 375	8.77 414	1.82 299	10.36 416	0.44 360	2.05 390	0.18 291	0.19 249	0.39 317	4.61 416

HanzoNet	7.85 412	3.30 413	5.75 403	7.47 417	3.97 409	2.34 396	1.37 388	3.47 407	4.02 403	13.30 418	10.49 411	10.86 415	16.67 421	8.50 415	10.51 417	10.80 421	9.84 423	5.83 418	13.69 421	7.24 418	7.51 418

DGTPSM_ROB	8.97 414	5.94 415	13.01 417	5.95 416	11.34 416	8.54 415	24.06 421	6.47 415	13.52 415	5.19 411	11.52 416	6.18 411	11.04 416	7.02 411	13.92 418	4.47 411	7.66 416	3.90 414	7.43 419	4.34 415	7.98 419

DPSMNet_ROB	9.58 415	5.96 416	13.98 420	8.88 418	11.87 417	8.54 415	24.08 422	6.48 416	13.67 418	5.35 412	11.53 417	6.31 412	11.04 416	7.69 412	14.09 419	7.61 420	8.23 418	5.03 416	7.75 420	5.24 417	8.36 420

Anonymous_1	22.76 424	11.11 418	11.93 414	12.73 420	26.05 432	19.39 424	27.77 426	14.18 420	13.64 417	14.92 419	10.66 412	11.26 416	11.24 418	12.48 420	14.45 420	37.82 437	7.87 417	34.92 434	63.61 434	87.51 438	11.75 423

DPSM_ROB	12.32 416	11.13 419	12.31 415	12.90 421	12.80 419	19.81 426	28.13 427	14.50 421	14.31 420	10.62 414	11.34 413	12.03 419	11.89 419	13.08 421	15.22 421	7.09 417	8.31 419	6.47 420	7.32 417	8.69 419	8.43 421

DPSM	12.32 416	11.13 419	12.31 415	12.90 421	12.80 419	19.81 426	28.13 427	14.50 421	14.31 420	10.62 414	11.34 413	12.03 419	11.89 419	13.08 421	15.22 421	7.09 417	8.31 419	6.47 420	7.32 417	8.69 419	8.43 421

BEATNet-Init1	12.32 416	12.82 421	28.66 434	3.22 412	3.71 408	21.59 428	11.42 416	14.54 423	13.73 419	20.24 425	20.16 425	26.14 433	19.85 424	19.08 427	15.33 423	1.81 403	1.93 389	2.05 411	2.48 412	4.25 414	3.41 413

DPSimNet_ROB	24.35 427	23.81 435	31.38 436	25.93 427	22.83 425	31.30 430	34.38 430	20.78 426	28.92 433	27.39 435	22.99 435	28.29 436	35.76 438	15.47 423	17.82 424	24.28 433	17.90 430	22.23 428	14.12 422	19.38 428	22.12 432

HaxPig	19.88 423	22.39 429	22.30 424	17.98 423	17.98 422	12.06 418	12.06 417	16.25 424	15.97 422	21.05 426	21.41 427	18.85 425	18.35 422	20.07 428	19.64 425	23.57 432	23.19 432	24.07 429	23.71 430	22.95 430	23.72 433

xxxxx1	29.05 436	20.74 425	14.05 421	50.10 435	40.25 435	19.01 421	26.60 423	21.83 427	20.22 425	16.52 421	17.56 421	18.33 422	21.41 425	16.11 424	20.77 426	23.48 429	26.77 433	66.36 436	78.56 436	30.19 433	32.23 436

tt_ll	29.05 436	20.74 425	14.05 421	50.10 435	40.25 435	19.01 421	26.60 423	21.83 427	20.22 425	16.52 421	17.56 421	18.33 422	21.41 425	16.11 424	20.77 426	23.48 429	26.77 433	66.36 436	78.56 436	30.19 433	32.23 436

ff	29.05 436	20.74 425	14.05 421	50.10 435	40.25 435	19.01 421	26.60 423	21.83 427	20.22 425	16.52 421	17.56 421	18.33 422	21.41 425	16.11 424	20.77 426	23.48 429	26.77 433	66.36 436	78.56 436	30.19 433	32.23 436

ASD4	27.03 435	24.46 436	23.91 425	27.24 433	17.87 421	47.08 437	31.36 429	41.80 438	21.82 429	31.12 437	20.82 426	33.80 438	18.50 423	27.25 437	21.57 429	29.52 435	20.55 431	27.54 431	23.38 429	30.03 432	20.96 431

MEDIAN_ROB	23.95 426	26.96 437	26.29 433	22.14 425	22.09 424	16.18 420	14.23 418	20.47 425	20.09 424	25.43 434	25.22 436	22.96 426	22.54 428	24.33 429	23.18 430	28.15 434	27.16 436	28.60 432	27.73 432	27.59 431	27.58 434

AVERAGE_ROB	26.91 434	30.28 438	29.18 435	25.78 426	25.30 426	19.49 425	15.38 419	23.70 430	23.02 430	28.38 436	27.78 437	26.23 434	25.76 437	26.95 436	25.55 431	31.27 436	30.02 437	31.76 433	30.80 433	30.88 436	30.77 435

SPstereo	16.55 422	3.18 411	4.92 395	2.73 410	2.77 406	29.67 429	52.00 431	39.41 437	29.70 438	21.94 433	21.64 428	27.45 435	23.83 430	27.92 438	26.10 432	2.44 408	2.60 409	4.96 415	3.11 413	2.27 406	2.32 403

Selective-RAFT-Error	24.83 429	22.44 433	24.80 428	26.10 429	25.82 428	39.85 435	56.72 433	29.21 436	29.03 437	21.29 429	22.80 431	24.25 431	24.07 436	26.28 434	30.60 433	14.24 423	16.85 426	13.04 426	14.75 424	17.53 426	17.02 425

CasAABBNet	24.76 428	22.38 428	24.44 427	26.05 428	25.75 427	39.79 431	56.76 434	29.10 434	28.88 432	21.22 427	22.69 430	24.21 430	23.99 435	26.23 430	30.62 434	14.22 422	16.71 425	13.03 422	14.75 424	17.49 425	16.97 424

MyStereo03	24.90 430	22.40 430	24.90 429	26.19 430	25.93 429	39.80 432	56.77 435	29.00 431	28.95 434	21.51 430	22.81 432	24.16 427	23.92 431	26.26 431	30.65 435	14.24 423	17.13 427	13.03 422	14.76 426	17.48 422	18.00 427

MyStereo02	24.90 430	22.40 430	24.90 429	26.19 430	25.93 429	39.80 432	56.77 435	29.00 431	28.95 434	21.51 430	22.81 432	24.16 427	23.92 431	26.26 431	30.65 435	14.24 423	17.13 427	13.03 422	14.76 426	17.48 422	18.00 427

MyStereo	24.90 430	22.40 430	24.90 429	26.19 430	25.93 429	39.80 432	56.77 435	29.00 431	28.95 434	21.51 430	22.81 432	24.16 427	23.92 431	26.26 431	30.65 435	14.24 423	17.13 427	13.03 422	14.76 426	17.48 422	18.00 427

LSM0	26.57 433	22.53 434	25.76 432	30.62 434	52.30 438	39.86 436	56.49 432	29.18 435	28.76 431	21.26 428	22.46 429	24.42 432	23.97 434	26.42 435	30.66 438	14.29 427	16.56 424	13.06 427	14.65 423	17.62 427	20.52 430

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

Low-res two-view benchmark