Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

EGLCR-Stereo	1.04 9	0.20 3	2.00 25	1.14 141	0.16 63	2.50 74	0.11 27	4.96 65	2.61 20	0.79 26	0.07 1	1.46 57	0.37 18	3.96 72	0.23 2	0.01 141	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 153

anonymousa	3.80 229	0.55 145	3.35 141	1.24 146	3.74 331	9.04 298	0.36 90	6.74 154	4.03 93	7.72 224	19.64 326	10.62 285	6.01 274	1.52 19	1.40 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 260	0.00 1	0.03 66

CREStereo++_RVC	1.59 37	0.39 80	2.26 48	0.36 60	0.01 1	1.67 28	0.01 1	2.95 3	8.12 231	3.69 74	7.44 161	0.47 35	0.32 15	0.74 1	0.39 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 379	0.00 1	0.00 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
TANstereo	1.20 19	0.49 130	2.04 27	0.34 58	0.10 36	1.80 38	0.01 1	3.40 8	4.10 101	4.37 83	4.82 83	0.41 31	0.70 41	0.94 4	0.46 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 33	0.85 224	2.04 27	2.45 295	0.05 9	2.34 64	0.01 1	3.46 10	7.51 213	2.88 55	4.98 89	0.26 14	0.25 3	1.15 10	0.46 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FENet	2.19 94	0.34 53	3.04 120	2.05 255	0.26 112	2.82 124	0.13 40	7.02 161	5.55 151	4.97 100	1.94 33	4.91 167	3.39 175	4.71 84	2.50 193	0.02 210	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 267

CAS	2.24 96	0.25 11	1.86 13	11.21 380	3.86 339	1.67 28	0.02 6	3.87 22	2.67 22	0.41 16	1.63 26	0.24 13	0.27 5	1.50 18	0.74 52	9.43 387	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.01 7	5.21 375

riskmin	1.88 61	0.15 1	2.11 40	1.38 162	0.88 200	2.40 69	0.04 8	5.93 118	6.10 173	2.25 45	1.34 20	6.06 204	5.08 253	2.78 51	1.01 96	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.06 140

DisPM	2.43 120	0.32 32	3.04 120	1.76 212	0.18 80	3.46 161	0.65 152	5.13 73	4.88 131	8.59 256	7.04 153	2.84 88	1.03 64	8.85 268	0.83 67	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 37

PSMNet-ADL	2.98 166	0.43 107	2.41 54	1.43 170	0.40 142	5.94 250	0.28 73	8.45 185	5.13 138	3.36 68	6.77 140	8.41 252	4.61 234	7.20 173	4.55 250	0.02 210	0.09 275	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 66

PFNet+	2.35 112	0.31 23	3.69 166	0.79 94	0.17 68	3.15 152	0.75 174	4.52 44	6.30 182	7.90 233	6.34 134	2.53 81	1.18 77	7.72 198	1.62 143	0.03 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 66

ASMatch	3.32 192	0.50 131	3.32 139	1.72 208	0.45 153	1.93 43	0.68 156	6.42 142	3.89 84	6.18 151	22.30 339	4.61 158	4.82 245	7.65 191	1.70 146	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.03 239	0.01 7	0.18 250

Pruner-Stereo	2.49 128	0.40 89	2.46 58	1.80 217	0.25 106	3.51 169	0.77 177	6.03 120	4.92 132	8.91 266	6.09 118	4.45 152	1.11 67	6.99 160	2.11 175	0.02 210	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.01 7	0.04 101

RAFT-RH_RVC	3.96 240	0.46 120	2.93 108	1.55 183	0.42 147	3.14 149	0.14 46	3.70 15	5.98 168	11.25 319	32.23 371	5.29 180	1.68 106	8.13 226	2.14 178	0.08 286	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 7	0.00 1

RAFT-345	3.27 182	0.41 96	2.88 105	1.02 122	0.21 96	2.63 95	0.48 109	3.76 21	5.51 149	7.35 212	24.88 352	4.25 144	1.76 115	8.15 228	2.13 177	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 15

TestStereo	1.74 44	1.02 250	3.64 164	0.20 32	0.28 119	1.33 11	0.01 1	5.24 86	4.01 92	3.18 60	4.97 88	2.07 75	0.70 41	7.32 176	0.75 56	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1

Gwc-CoAtRS	2.02 79	0.33 44	2.61 70	1.04 129	0.30 121	3.56 173	0.40 97	5.89 117	5.94 164	5.08 104	5.01 90	5.55 188	1.72 109	1.60 23	0.91 83	0.01 141	0.09 275	0.00 1	0.25 322	0.01 7	0.02 37

CREStereo	0.98 6	0.42 100	1.86 13	0.07 9	0.22 99	1.65 27	0.02 6	4.07 28	6.33 184	0.72 25	1.54 24	0.43 33	0.64 40	1.22 11	0.44 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1
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
R-Stereo Train	2.44 122	0.32 32	1.93 18	0.94 111	0.16 63	3.67 179	0.61 144	6.37 136	3.08 47	9.14 272	17.44 316	1.80 67	0.77 47	1.76 28	0.70 45	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 66

RAFT-Stereo	2.44 122	0.32 32	1.93 18	0.94 111	0.16 63	3.67 179	0.61 144	6.37 136	3.08 47	9.14 272	17.44 316	1.80 67	0.77 47	1.76 28	0.70 45	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	4.20 255	0.32 32	2.76 89	0.63 84	0.69 182	6.95 269	1.69 250	11.96 276	8.36 238	8.83 263	12.17 260	15.18 323	4.21 214	6.91 155	3.30 218	0.02 210	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 15
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ACVNet-DCA	2.01 78	0.65 174	2.15 41	2.30 278	0.02 3	5.80 245	0.56 130	8.45 185	3.33 62	1.03 30	3.33 54	0.32 24	3.71 190	8.05 217	0.45 16	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.03 239	0.02 22	0.03 66

xx1	2.33 111	0.65 174	2.15 41	2.30 278	0.02 3	5.80 245	0.56 130	4.31 32	10.41 279	1.03 30	3.33 54	4.67 159	2.70 146	8.05 217	0.45 16	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 66

1test111	1.86 57	0.65 174	2.15 41	2.30 278	0.02 3	5.80 245	0.56 130	8.45 185	3.33 62	1.03 30	3.33 54	0.32 24	3.71 190	4.40 80	0.96 89	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.03 239	0.02 22	0.03 66

1111x	4.25 260	0.30 20	4.31 206	1.47 174	0.37 136	5.10 234	0.32 84	12.86 302	9.82 266	6.01 137	9.73 213	8.78 260	5.97 273	9.43 289	10.39 332	0.06 274	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.04 101

Any-RAFT	2.18 93	0.25 11	1.94 20	1.37 161	0.80 194	5.01 233	0.56 130	8.51 189	5.58 154	4.01 78	4.85 85	5.44 186	2.26 132	2.45 48	0.35 7	0.00 1	0.15 312	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37

RAFT-Test	2.17 91	0.36 69	3.40 146	1.05 131	0.34 133	4.90 230	0.69 160	6.27 131	3.98 88	4.65 94	7.02 150	6.30 212	1.12 68	1.81 31	0.99 93	0.01 141	0.17 322	0.00 1	0.34 341	0.02 22	0.02 37

LoS_RVC	1.26 24	1.43 292	1.91 16	0.42 66	3.77 337	1.71 36	0.04 8	2.58 2	2.49 16	0.42 20	2.58 44	0.30 19	0.57 37	1.71 25	0.66 40	0.01 141	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.02 22	4.49 372

knoymous	1.36 30	0.21 6	1.68 10	0.20 32	0.49 164	1.58 24	0.11 27	5.15 76	2.40 14	4.62 90	1.77 29	4.56 156	0.45 30	3.23 57	0.63 37	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

DCANet-4	2.03 80	0.34 53	5.30 255	0.31 46	0.18 80	1.69 31	0.12 33	4.95 63	8.55 246	5.78 119	5.17 93	1.12 48	2.82 154	2.11 44	1.92 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 250

qqq	1.93 69	0.30 20	2.96 110	1.40 165	0.05 9	1.96 44	0.39 94	8.45 185	3.33 62	3.06 59	3.84 64	4.67 159	2.70 146	4.40 80	0.96 89	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 66

fff	2.28 105	0.61 162	3.81 176	0.22 35	0.07 21	1.69 31	0.11 27	5.37 98	11.84 302	5.80 121	5.17 93	1.44 54	5.41 259	2.00 39	1.92 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 250

x	1.73 43	0.28 15	2.49 61	1.91 230	0.17 68	2.10 51	0.83 187	8.74 200	3.55 73	3.28 64	2.12 38	3.10 101	1.96 120	2.90 52	1.12 103	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 66

IER	3.20 180	0.54 144	5.13 245	0.58 82	1.59 243	7.29 276	0.56 130	6.36 134	4.95 133	7.44 215	8.84 184	6.20 207	6.26 276	4.88 88	3.29 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

IIG-Stereo	3.16 178	0.75 202	2.83 95	4.08 355	0.21 96	2.56 82	0.74 172	6.55 147	5.56 153	8.39 248	9.38 207	7.94 245	2.79 152	9.50 294	1.89 161	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.04 101

NF-Stereo	2.24 96	0.33 44	3.00 111	2.04 251	0.10 36	3.46 161	0.43 101	6.51 146	3.17 51	6.84 181	5.24 101	2.67 86	1.34 86	8.17 232	1.53 134	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

OCTAStereo	2.24 96	0.33 44	3.03 117	2.04 251	0.10 36	3.45 160	0.43 101	6.50 143	3.17 51	6.84 181	5.20 98	2.65 83	1.33 84	8.18 233	1.56 138	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

PSM-softLoss	2.24 96	0.34 53	3.42 148	1.81 218	0.17 68	2.74 104	0.39 94	6.17 128	2.92 31	6.26 158	6.29 131	2.96 92	0.97 59	8.68 257	1.71 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37

KMStereo	2.24 96	0.34 53	3.42 148	1.81 218	0.17 68	2.74 104	0.39 94	6.17 128	2.92 31	6.26 158	6.29 131	2.96 92	0.97 59	8.68 257	1.71 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37

DEmStereo	3.79 227	0.37 75	3.69 166	0.17 30	0.17 68	5.28 237	2.54 266	4.35 34	3.70 76	8.21 244	20.15 327	5.13 177	10.38 335	7.65 191	3.85 239	0.01 141	0.01 124	0.01 252	0.00 1	0.02 22	0.06 140

GrayStereo	3.74 221	0.20 3	1.94 20	1.55 183	0.60 173	3.12 148	8.22 352	5.76 111	3.32 61	10.40 303	16.66 302	5.81 200	8.60 317	6.57 145	1.37 123	0.01 141	0.00 1	0.01 252	0.63 355	0.02 22	0.04 101

RE-Stereo	2.25 101	0.33 44	3.03 117	2.04 251	0.10 36	3.47 163	0.43 101	6.50 143	3.18 54	6.84 181	5.20 98	2.65 83	1.34 86	8.18 233	1.58 140	0.01 141	0.00 1	0.01 252	0.00 1	0.02 22	0.01 15

TVStereo	2.25 101	0.33 44	3.03 117	2.04 251	0.10 36	3.47 163	0.43 101	6.50 143	3.18 54	6.84 181	5.20 98	2.65 83	1.34 86	8.18 233	1.58 140	0.01 141	0.00 1	0.01 252	0.00 1	0.02 22	0.01 15

IRAFT_RVC	2.85 155	0.41 96	3.32 139	2.09 257	0.41 145	2.92 134	5.22 323	6.41 141	3.63 75	6.53 173	5.48 110	5.09 175	4.88 247	8.20 236	2.15 179	0.01 141	0.17 322	0.01 252	0.00 1	0.02 22	0.04 101

AnonymousM	2.71 144	6.75 369	0.98 1	0.73 90	0.06 16	2.41 70	0.53 123	5.30 92	3.05 45	4.75 97	2.09 35	1.89 70	1.01 61	1.88 37	0.51 32	0.01 141	0.02 163	17.42 387	4.76 387	0.02 22	0.01 15

test-1	1.82 54	0.45 115	5.42 258	0.89 102	0.41 145	2.14 53	0.56 130	5.75 109	4.15 104	3.28 64	5.11 91	3.61 122	0.70 41	1.53 20	1.56 138	0.02 210	0.34 349	0.00 1	0.08 271	0.02 22	0.30 296

s12784h	1.89 64	0.30 20	2.57 67	0.11 17	0.09 33	4.18 209	0.13 40	6.61 148	7.44 212	3.62 73	4.28 73	0.59 40	0.81 52	6.61 146	0.46 20	0.01 141	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.00 1

csc	2.28 105	0.61 162	3.81 176	0.22 35	0.07 21	1.69 31	0.11 27	5.37 98	11.84 302	5.80 121	5.17 93	1.44 54	5.41 259	2.00 39	1.92 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 250

cscssc	2.28 105	0.61 162	3.81 176	0.22 35	0.07 21	1.69 31	0.11 27	5.37 98	11.84 302	5.80 121	5.17 93	1.44 54	5.41 259	2.00 39	1.92 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 250

CFNet-RSSM	2.11 85	0.33 44	2.71 81	1.04 129	0.30 121	3.21 155	0.41 98	6.67 151	6.96 196	5.62 116	4.58 81	5.40 185	1.71 108	1.86 34	0.87 74	0.00 1	0.08 267	0.00 1	0.32 337	0.02 22	0.02 37

UNet	3.97 243	0.61 162	6.50 290	1.68 201	3.22 310	9.82 307	0.31 83	9.50 217	5.32 143	7.20 204	6.35 135	10.59 283	5.91 272	6.93 156	5.49 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

STTStereo	3.60 213	0.93 241	6.34 284	2.71 306	2.23 283	3.68 181	0.63 147	9.42 215	6.73 190	9.87 291	6.97 144	8.84 261	3.65 185	6.85 151	3.04 207	0.00 1	0.02 163	0.01 252	0.00 1	0.02 22	0.02 37

RYNet	6.34 302	0.89 232	5.88 272	1.41 168	4.48 355	15.97 350	4.18 303	13.41 310	16.49 332	10.81 312	7.00 149	14.33 317	8.72 318	9.43 289	13.71 352	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.07 153

AdaStereo	3.09 173	0.58 155	3.04 120	2.84 312	0.48 161	4.08 206	1.29 230	12.16 284	7.77 222	6.03 138	9.62 210	5.79 199	1.53 103	4.56 83	1.93 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37
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.
NVstereo2D	4.51 270	0.82 219	6.86 297	3.28 332	3.38 316	8.16 288	3.13 280	10.51 242	15.15 326	4.90 99	6.89 143	7.87 240	4.78 242	9.88 297	3.91 241	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.06 265	0.02 22	0.58 327

HSM	4.00 245	0.79 211	3.16 130	1.59 191	2.17 279	6.77 265	1.11 218	12.28 287	6.35 186	6.75 176	8.11 175	13.90 314	5.37 258	8.85 268	2.71 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37

MDST_ROB	8.37 335	0.32 32	9.03 321	4.18 358	2.42 291	26.86 380	6.14 329	19.36 366	13.52 317	27.09 375	22.75 342	9.47 267	4.74 239	15.06 351	6.34 275	0.02 210	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.13 224

mmm	2.50 131	0.29 16	3.22 134	1.98 239	0.32 128	3.72 187	0.12 33	9.45 216	4.05 97	5.84 125	10.80 235	2.47 80	2.86 157	4.07 76	0.75 56	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.01 207	0.03 58	0.02 37

11t1	1.62 38	0.26 13	2.53 63	2.37 289	0.24 103	2.58 86	0.06 13	6.66 150	3.00 42	3.40 69	3.01 48	1.14 49	1.94 119	4.18 78	0.91 83	0.01 141	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 66

mmx	3.86 233	0.31 23	3.97 184	1.34 154	0.98 211	2.80 112	0.48 109	12.18 285	10.66 286	6.29 163	9.23 195	5.59 189	3.72 194	10.11 299	9.35 320	0.05 264	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

ttt	3.86 233	0.23 10	2.34 52	2.22 272	1.68 252	4.36 215	0.28 73	12.45 289	11.09 291	6.90 188	11.85 253	4.08 135	3.28 167	8.47 246	7.85 295	0.06 274	0.04 226	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 66

xxx	3.86 233	0.31 23	3.98 189	1.34 154	0.98 211	2.80 112	0.48 109	12.18 285	10.66 286	6.29 163	9.23 195	5.59 189	3.72 194	10.11 299	9.35 320	0.05 264	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

MSKI-zero shot	2.00 77	0.36 69	2.15 41	0.81 95	0.25 106	2.69 102	0.29 78	6.16 127	2.34 13	4.31 82	7.52 162	3.70 124	0.25 3	8.42 244	0.41 10	0.01 141	0.13 303	0.00 1	0.25 322	0.03 58	0.02 37

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 293	1.55 303	9.92 327	2.40 290	3.22 310	10.28 313	3.14 281	11.64 264	9.79 265	9.54 282	20.22 329	11.16 297	6.77 288	10.61 310	9.16 316	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

AAGNet	3.41 202	0.34 53	2.45 56	1.78 215	0.39 140	3.69 182	1.05 212	4.79 59	4.61 121	9.62 285	7.74 169	4.98 168	6.38 280	7.34 178	13.02 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

STrans-v2	3.43 204	0.73 196	4.82 228	0.26 40	0.60 173	3.00 139	1.19 224	10.41 241	7.22 204	5.79 120	10.97 240	6.75 220	7.03 293	8.25 238	1.40 124	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.18 250

FTStereo	4.55 274	0.36 69	2.18 46	0.94 111	0.38 138	2.60 90	8.82 355	4.98 68	3.17 51	10.88 313	30.35 367	5.60 194	7.60 303	7.62 190	1.55 137	0.17 308	0.00 1	0.05 313	0.00 1	0.03 58	3.80 368

SST-Stereo	2.75 148	0.31 23	2.78 92	1.33 152	0.33 131	3.99 204	0.82 183	5.60 106	3.93 86	10.92 314	6.19 125	5.00 172	4.23 216	8.66 256	0.74 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 66

RAFT_R40	2.71 144	0.33 44	3.00 111	1.26 147	0.30 121	3.83 197	1.00 210	5.69 108	4.29 106	9.69 287	6.33 133	5.02 174	4.02 207	8.58 252	0.86 72	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.02 37

cross-raft	2.03 80	0.35 62	2.78 92	1.10 134	0.16 63	3.77 193	0.48 109	7.03 162	3.75 79	5.06 103	5.55 112	6.26 209	1.41 90	1.75 27	0.89 81	0.01 141	0.07 259	0.00 1	0.19 307	0.03 58	0.03 66

rafts_anoy	1.72 41	0.79 211	2.58 68	2.03 249	1.75 258	2.47 72	0.16 53	5.48 102	6.01 170	3.24 63	2.11 37	1.92 73	1.33 84	3.08 55	1.13 105	0.01 141	0.18 326	0.00 1	0.01 207	0.03 58	0.07 153

xxxx	4.51 270	0.31 23	2.77 90	1.69 202	0.47 160	7.74 286	0.07 17	14.04 318	7.91 226	5.82 124	8.97 191	9.34 264	3.41 177	7.33 177	20.24 365	0.05 264	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

test_xeample	4.13 249	0.36 69	2.75 86	1.23 145	0.51 167	3.96 203	0.13 40	12.63 298	7.65 218	7.49 217	10.86 239	3.29 106	3.36 170	6.71 148	21.53 370	0.02 210	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

MMNet	4.16 253	0.77 206	5.47 261	1.40 165	1.67 250	10.78 319	0.63 147	8.64 198	8.47 242	8.80 262	8.33 177	7.51 235	6.61 283	7.53 187	6.54 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.05 130

PMTNet	1.41 32	0.37 75	2.06 29	0.26 40	0.15 60	2.94 136	0.34 88	3.39 7	5.33 144	1.00 29	1.27 18	0.28 17	0.93 58	4.04 75	0.74 52	5.00 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.01 15

RASNet	4.52 273	0.61 162	4.42 210	3.42 336	4.68 359	4.58 223	0.99 209	9.54 219	8.01 228	5.28 109	11.42 247	10.34 282	8.88 321	9.28 285	8.68 311	0.15 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

DLCB_ROB	4.51 270	0.91 235	3.78 173	2.19 266	1.07 219	6.28 254	3.09 279	9.78 223	7.72 221	10.65 309	12.97 269	13.91 315	3.71 190	8.72 264	5.30 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.10 194

CASnet	0.98 6	0.32 32	1.62 7	0.65 86	0.07 21	2.11 52	0.14 46	3.50 12	4.03 93	3.77 75	1.41 21	0.31 22	0.29 8	0.80 2	0.57 33	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.01 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	1.23 22	0.18 2	1.13 2	0.07 9	0.17 68	2.38 68	0.54 125	6.10 123	2.51 17	0.41 16	3.20 52	0.26 14	0.29 8	6.94 158	0.16 1	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.11 283	0.04 78	0.10 194

DCRE	1.79 47	0.68 184	2.55 65	1.66 200	0.27 114	1.27 9	0.05 11	4.57 49	4.04 95	3.30 66	9.24 201	3.83 127	1.20 78	2.08 43	0.67 41	0.00 1	0.12 296	0.00 1	0.24 320	0.04 78	0.09 175

ADStereo(finetuned)	2.26 104	0.64 170	5.22 252	0.31 46	0.18 80	1.71 36	0.25 69	5.23 80	8.46 241	6.06 141	5.30 106	1.41 52	6.37 279	1.87 35	1.87 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.18 250

BUS	2.49 128	0.32 32	3.05 125	0.46 69	0.46 154	7.12 271	0.50 120	9.05 204	4.69 123	6.11 145	6.15 122	5.29 180	0.83 53	3.91 68	1.77 153	0.01 141	0.03 206	0.03 297	0.00 1	0.04 78	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 141	0.32 32	3.05 125	0.46 69	0.46 154	7.13 273	1.63 246	9.05 204	4.69 123	6.11 145	6.15 122	6.26 209	2.54 140	3.91 68	1.91 162	0.01 141	0.03 206	0.03 297	0.00 1	0.04 78	0.00 1

hknet	3.31 186	0.42 100	4.68 224	0.46 69	1.17 225	7.13 273	1.63 246	9.05 204	6.91 194	6.11 145	6.15 122	9.66 269	2.85 156	7.48 186	2.45 192	0.01 141	0.03 206	0.03 297	0.00 1	0.04 78	0.00 1

GLC_STEREO	0.75 1	0.29 16	1.19 3	0.55 77	0.01 1	1.98 45	0.57 138	3.07 4	3.02 44	0.90 28	1.48 22	0.19 1	0.40 21	0.93 3	0.36 8	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 37

DAS	3.74 221	0.35 62	5.19 250	1.99 240	3.74 331	2.36 65	3.22 283	7.77 171	9.27 255	8.70 257	12.08 256	4.45 152	5.43 262	8.39 241	1.71 147	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 37

SepStereo	3.78 226	0.35 62	5.19 250	1.99 240	3.74 331	2.36 65	3.22 283	7.77 171	9.27 255	8.70 257	12.08 256	4.45 152	5.43 262	9.18 280	1.71 147	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 37

TransformOpticalFlow	3.38 198	0.70 191	4.54 215	1.00 121	0.30 121	3.56 173	0.14 46	9.67 221	7.30 208	5.55 115	13.34 273	6.74 219	5.03 250	8.22 237	1.34 121	0.00 1	0.01 124	0.01 252	0.00 1	0.04 78	0.11 205

PSM-AAD	3.33 194	0.20 3	1.47 5	0.73 90	0.54 169	2.55 80	6.19 330	4.97 66	3.27 59	10.92 314	11.92 254	2.95 91	9.59 330	7.90 207	0.82 66	0.01 141	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.04 78	2.47 364

KYRaft	3.59 212	0.31 23	1.84 12	0.76 93	0.46 154	2.29 61	4.04 300	4.75 57	3.25 58	8.93 269	19.47 325	6.62 218	5.07 252	7.79 202	0.71 49	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.01 207	0.04 78	5.38 377

HCRNet	2.56 133	0.53 141	3.35 141	0.24 39	3.39 318	2.19 55	0.23 65	6.89 159	5.50 147	5.26 108	4.79 82	5.27 179	2.78 151	7.71 196	2.89 203	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.04 101

DCANet	2.08 84	0.64 170	3.81 176	0.31 46	0.17 68	1.70 35	0.25 69	5.23 80	8.47 242	6.07 142	5.30 106	1.41 52	4.23 216	1.85 33	2.02 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.19 260

222	5.36 285	0.40 89	2.72 83	1.50 175	0.48 161	6.15 253	0.07 17	13.73 315	8.06 229	8.79 260	11.03 241	3.71 125	4.21 214	7.47 185	38.74 401	0.03 237	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.05 130

EAI-Stereo	2.31 109	0.44 111	2.72 83	0.68 88	0.56 170	3.51 169	2.62 268	11.42 261	4.14 103	2.09 43	7.23 158	1.21 51	0.91 56	5.67 108	1.51 131	0.01 141	0.25 343	0.00 1	0.88 362	0.04 78	0.26 287

UPFNet	3.82 230	0.47 122	4.34 208	2.21 269	3.38 316	7.26 275	2.69 270	9.89 226	5.96 165	7.98 234	7.53 163	7.89 242	3.15 164	7.72 198	5.88 270	0.01 141	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.06 140

DMCA	2.82 154	0.64 170	4.45 211	1.61 193	0.89 201	3.86 198	0.57 138	9.18 208	5.10 137	6.24 155	6.49 136	7.17 232	2.13 125	3.31 58	4.73 253	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 37

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 231	1.06 256	5.23 253	2.72 308	3.27 312	4.36 215	0.61 144	10.71 246	7.56 215	8.75 259	7.89 171	9.86 271	3.90 202	7.15 171	3.44 222	0.14 300	0.02 163	0.02 281	0.03 239	0.04 78	0.03 66
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBMV_ROB	4.14 250	0.52 137	3.14 129	1.30 151	0.77 192	6.92 268	1.97 255	10.11 235	9.58 261	8.92 267	14.20 282	7.12 231	5.90 271	8.65 255	3.50 227	0.01 141	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.09 175

StereoIM	0.80 2	0.69 189	3.02 115	0.33 54	1.83 265	1.22 5	0.06 13	3.41 9	1.49 3	0.31 5	0.38 7	0.42 32	0.51 34	1.14 9	1.21 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.05 130

PCWNet_CMD	2.99 167	0.39 80	4.02 191	0.39 64	0.26 112	2.53 77	0.15 50	9.24 211	9.22 253	7.12 198	11.53 250	6.94 223	2.41 136	4.02 74	1.33 119	0.01 141	0.02 163	0.02 281	0.00 1	0.05 99	0.07 153

HH	2.42 118	0.73 196	3.76 171	0.91 104	0.14 56	2.78 110	0.71 164	7.92 176	2.72 24	1.53 39	6.10 120	7.93 243	4.01 205	8.60 253	0.44 12	0.00 1	0.09 275	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.04 101

HanStereo	2.42 118	0.73 196	3.76 171	0.91 104	0.14 56	2.78 110	0.71 164	7.92 176	2.72 24	1.53 39	6.10 120	7.93 243	4.01 205	8.60 253	0.44 12	0.00 1	0.09 275	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.04 101

anonymousdsp2	1.78 46	0.39 80	3.40 146	1.10 134	0.04 8	3.63 177	0.50 120	7.80 173	2.77 27	2.91 56	2.88 46	3.17 102	1.01 61	5.15 99	0.43 11	0.00 1	0.01 124	0.02 281	0.15 292	0.05 99	0.12 217

CASS	2.44 122	0.44 111	3.56 156	0.85 100	0.38 138	3.14 149	0.22 62	9.64 220	4.00 90	6.78 178	7.62 165	3.57 121	3.58 182	3.80 67	1.10 101	0.02 210	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.01 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	1.69 40	0.32 32	3.29 138	0.92 108	0.18 80	3.89 199	0.06 13	4.22 31	4.00 90	1.47 38	1.98 34	3.07 100	2.81 153	6.35 131	0.89 81	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.21 312	0.05 99	0.00 1

CroCo-Stereo	0.99 8	0.89 232	3.19 132	0.46 69	0.44 148	0.38 1	0.05 11	4.61 50	3.95 87	0.48 22	1.78 30	1.01 46	0.27 5	1.11 8	1.07 98	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.04 101
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
Prome-Stereo	3.65 215	0.29 16	1.92 17	0.91 104	0.49 164	2.07 49	4.75 316	4.41 39	3.23 57	9.32 278	20.63 332	4.06 134	7.19 294	7.70 195	1.17 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	4.72 374

CFNet_pseudo	2.81 152	0.42 100	4.04 194	0.33 54	0.24 103	2.59 88	0.12 33	8.20 180	7.66 219	7.04 194	10.42 226	6.56 215	2.05 123	4.88 88	1.53 134	0.00 1	0.02 163	0.01 252	0.00 1	0.05 99	0.07 153

FCDSN-DC	10.24 354	0.56 148	3.49 153	1.96 237	1.29 232	16.90 355	4.59 313	17.16 346	19.10 343	24.64 373	32.46 375	33.82 382	22.14 377	15.93 356	10.45 333	0.04 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.21 267
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DIP-Stereo	1.97 75	0.64 170	2.95 109	0.17 30	0.10 36	4.83 228	0.13 40	8.60 196	4.06 100	6.42 169	4.92 86	0.44 34	0.72 44	3.57 63	1.80 156	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.04 101
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	2.99 167	0.39 80	4.02 191	0.40 65	0.25 106	2.53 77	0.16 53	9.35 214	9.25 254	7.08 196	11.39 245	6.93 222	2.43 137	4.01 73	1.34 121	0.01 141	0.02 163	0.02 281	0.00 1	0.05 99	0.07 153

ccs_rob	2.81 152	0.42 100	4.06 196	0.33 54	0.25 106	2.59 88	0.12 33	8.19 179	7.68 220	7.02 191	10.37 225	6.54 214	2.06 124	4.88 88	1.53 134	0.00 1	0.02 163	0.01 252	0.00 1	0.05 99	0.07 153

MSMD_ROB	9.28 344	1.09 261	4.65 222	1.58 188	0.39 140	16.52 351	4.41 309	13.60 312	14.87 325	22.34 363	39.89 386	25.67 367	20.71 372	12.42 329	6.98 284	0.34 332	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.09 175

SGM-Forest	4.96 278	0.32 32	2.84 97	1.21 144	0.64 177	10.23 312	6.64 341	11.55 263	10.98 290	10.94 316	13.59 275	11.65 301	4.30 219	8.94 272	4.63 251	0.11 294	0.04 226	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.46 317
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SMFormer	3.54 209	0.39 80	3.61 159	1.69 202	0.11 44	2.85 128	0.29 78	12.46 290	10.41 279	7.16 200	10.23 221	4.78 162	4.45 227	8.71 260	3.51 228	0.07 281	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.04 101

tta	3.54 209	0.39 80	3.61 159	1.69 202	0.11 44	2.85 128	0.29 78	12.46 290	10.41 279	7.16 200	10.23 221	4.78 162	4.45 227	8.71 260	3.51 228	0.07 281	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.03 66

qqq1	3.38 198	0.39 80	3.61 159	1.69 202	0.11 44	2.85 128	0.29 78	12.46 290	10.41 279	7.16 200	10.23 221	4.78 162	4.45 227	8.71 260	0.30 3	0.07 281	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.03 66

fff1	3.38 198	0.39 80	3.61 159	1.69 202	0.11 44	2.85 128	0.29 78	12.46 290	10.41 279	7.16 200	10.23 221	4.78 162	4.45 227	8.71 260	0.30 3	0.07 281	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.03 66

IGEVStereo-DCA	1.06 11	0.45 115	2.06 29	0.32 49	0.06 16	2.74 104	0.84 190	3.71 16	2.27 6	0.39 12	0.16 2	0.20 4	0.29 8	6.47 137	0.87 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.06 115	0.06 140

rrr	1.05 10	0.45 115	3.18 131	0.32 49	0.06 16	2.74 104	0.95 208	3.49 11	1.12 2	0.39 12	0.16 2	0.20 4	0.29 8	6.47 137	0.87 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 312	0.06 115	0.10 194

whm_eth	3.00 169	1.32 288	5.51 263	0.75 92	2.73 300	2.57 83	0.28 73	6.84 158	7.24 206	5.29 111	24.32 348	0.37 29	0.46 32	1.03 7	0.95 88	0.01 141	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.14 229

EKT-Stereo	1.91 67	0.48 128	2.77 90	2.19 266	4.36 348	1.42 17	0.24 66	4.63 52	3.51 70	2.94 57	3.47 61	3.55 120	2.25 131	5.26 100	0.85 69	0.04 253	0.12 296	0.00 1	0.09 278	0.06 115	0.05 130

LL-Strereo2	1.86 57	0.83 221	2.33 51	0.36 60	0.17 68	3.79 195	1.52 240	5.82 115	4.04 95	4.43 84	2.51 43	4.23 142	0.37 18	5.66 107	0.99 93	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.05 260	0.06 115	0.11 205

LoS	0.91 5	0.34 53	2.10 39	0.38 63	0.13 54	2.47 72	0.26 71	5.00 70	2.74 26	0.89 27	0.21 5	0.49 36	0.36 16	1.97 38	0.67 41	0.02 210	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.01 15

HBP-ISP	4.09 246	1.05 254	4.10 200	1.87 223	1.31 235	7.56 281	3.98 298	11.26 257	9.94 270	7.81 227	14.44 285	3.23 104	4.27 218	8.89 271	1.87 159	0.06 274	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.04 101

GwcNet-ADL	2.65 140	0.48 128	3.84 182	0.82 96	0.33 131	2.04 48	0.69 160	8.07 178	9.42 258	6.05 139	6.66 139	4.14 140	1.73 110	5.40 104	3.01 206	0.08 286	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.03 66

test_xeample3	1.08 12	0.43 107	3.39 144	0.49 73	0.05 9	2.58 86	0.93 204	3.32 5	1.77 4	0.23 1	0.23 6	0.19 1	0.28 7	6.34 129	0.85 69	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.26 328	0.06 115	0.10 194

HGLStereo	4.25 260	0.52 137	4.65 222	3.09 322	5.18 362	6.51 262	0.73 169	10.37 239	6.74 191	7.32 210	12.44 265	7.00 224	7.21 296	7.46 183	5.51 263	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.10 194

HITNet	2.79 151	0.77 206	4.02 191	2.03 249	0.11 44	5.58 240	0.59 140	9.24 211	5.15 140	6.42 169	7.26 159	3.66 123	2.92 159	4.07 76	3.87 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.02 37
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
CoDeX	3.43 204	0.68 184	4.49 212	0.98 120	1.65 247	6.37 257	2.14 258	13.23 309	6.07 172	7.23 205	8.95 188	4.09 136	3.79 199	6.31 127	2.37 188	0.03 237	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.15 238

4D-IteraStereo	1.72 41	0.86 225	3.01 113	0.09 12	2.86 304	3.57 176	1.06 213	3.92 23	5.31 142	5.28 109	1.02 8	3.92 129	0.38 20	1.83 32	1.04 97	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.09 175

MC-Stereo	1.47 35	0.36 69	2.54 64	1.99 240	0.12 52	1.90 40	0.12 33	4.47 42	2.83 29	3.31 67	3.44 60	0.56 39	1.47 94	5.39 103	0.47 25	0.00 1	0.04 226	0.00 1	0.21 312	0.07 130	0.04 101

RCA-Stereo	1.99 76	0.34 53	2.71 81	0.26 40	0.06 16	2.29 61	0.48 109	4.89 60	14.65 323	2.81 53	5.51 111	0.78 43	3.21 166	1.44 16	0.33 5	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.02 37

dd	2.16 90	1.22 274	4.82 228	0.68 88	0.12 52	1.39 16	0.17 55	5.14 74	11.22 295	2.70 51	3.51 63	1.52 59	1.23 80	5.08 95	3.96 242	0.12 297	0.01 124	0.04 307	0.21 312	0.07 130	0.01 15

sCroCo_RVC	1.21 21	0.65 174	5.16 248	1.09 133	1.29 232	0.92 4	0.19 57	3.92 23	2.68 23	0.30 4	3.04 49	0.52 37	1.56 104	1.58 22	0.78 62	0.09 290	0.25 343	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.11 205

FC-DCNN	10.72 357	0.52 137	4.27 204	1.88 226	1.63 246	17.18 356	5.29 325	18.20 353	19.69 348	28.50 377	34.51 379	34.03 383	21.48 375	15.89 355	11.15 340	0.03 237	0.01 124	0.02 281	0.01 207	0.07 130	0.09 175

NOSS_ROB	3.30 185	0.46 120	2.62 71	2.08 256	1.01 216	5.60 241	0.74 172	10.37 239	11.48 298	5.15 105	8.43 179	5.67 195	1.73 110	7.97 209	2.34 185	0.02 210	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.14 229

MIF-Stereo (partial)	1.29 25	0.33 44	3.02 115	0.03 1	1.12 222	1.26 8	0.13 40	4.46 41	3.75 79	0.35 7	2.39 42	0.31 22	0.74 45	6.09 117	1.76 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.04 101

Wz-Net-LNSev	6.46 304	1.93 327	16.44 360	1.52 179	4.15 345	12.66 336	4.96 319	13.05 306	12.10 307	10.55 308	16.23 298	11.32 298	7.19 294	8.43 245	8.48 309	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.06 140

iRaft-Stereo_20w	2.56 133	0.35 62	4.98 235	0.37 62	0.67 180	3.47 163	0.59 140	12.57 297	3.89 84	6.10 144	6.23 128	1.49 58	2.24 129	6.65 147	0.86 72	0.00 1	0.19 330	0.00 1	0.33 339	0.08 138	0.22 269

TRStereo	2.36 114	3.10 346	4.70 225	1.99 240	2.08 273	2.61 91	1.11 218	8.79 202	3.73 77	3.19 61	3.04 49	3.96 130	0.77 47	5.92 112	1.44 127	0.03 237	0.14 307	0.00 1	0.29 330	0.08 138	0.25 282

Patchmatch Stereo++	1.95 71	0.40 89	2.86 100	0.12 18	0.18 80	3.74 189	0.66 154	5.24 86	2.96 36	5.86 126	4.32 74	3.46 112	1.52 99	6.88 152	0.70 45	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.09 175
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
OMP-Stereo	3.03 170	0.93 241	2.72 83	4.21 359	0.51 167	2.19 55	1.25 226	6.19 130	6.00 169	7.99 235	6.21 126	8.50 258	2.49 139	9.44 292	1.74 151	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.05 130

PSM-adaLoss	1.88 61	0.40 89	2.86 100	0.12 18	0.19 89	3.75 192	0.71 164	5.23 80	2.96 36	5.86 126	4.33 76	3.45 110	1.51 95	5.40 104	0.69 43	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.09 175

ROB_FTStereo_v2	1.91 67	0.41 96	2.85 98	0.12 18	0.19 89	3.71 184	0.73 169	5.23 80	2.95 34	5.86 126	4.36 79	3.46 112	1.51 95	5.86 111	0.69 43	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.08 165

ROB_FTStereo	1.90 65	0.42 100	2.86 100	0.12 18	0.19 89	3.71 184	0.75 174	5.24 86	2.95 34	5.87 131	4.26 72	3.41 108	1.51 95	5.80 110	0.65 38	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.08 165

HUI-Stereo	1.80 49	0.41 96	2.85 98	0.12 18	0.18 80	3.72 187	0.65 152	5.23 80	2.97 40	5.87 131	4.34 77	3.45 110	1.52 99	3.93 71	0.65 38	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.10 194

iGMRVC	1.96 74	0.40 89	2.88 105	0.12 18	0.19 89	3.74 189	0.73 169	5.23 80	2.97 40	5.87 131	4.37 80	3.48 116	1.52 99	6.73 149	0.74 52	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.08 165

iRAFT	1.95 71	0.40 89	2.86 100	0.12 18	0.18 80	3.74 189	0.66 154	5.24 86	2.96 36	5.86 126	4.32 74	3.46 112	1.52 99	6.88 152	0.70 45	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.09 175

RAFT-IKP	1.90 65	0.42 100	2.83 95	0.12 18	0.18 80	3.50 167	0.64 150	5.24 86	2.96 36	5.86 126	4.34 77	3.50 118	1.51 95	5.99 115	0.76 58	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.08 165

ac_64	3.70 219	0.47 122	3.50 154	2.87 313	3.50 322	5.91 249	0.72 168	10.17 236	4.34 108	8.16 239	5.80 114	10.82 289	5.64 268	7.08 165	4.73 253	0.03 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.14 229

PSMNet-RSSM	3.33 194	0.77 206	3.22 134	2.12 260	1.90 270	2.33 63	0.71 164	11.17 255	5.83 160	5.90 134	11.43 248	7.04 227	4.83 246	5.96 114	3.17 211	0.00 1	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.08 138	0.02 37

DSFCA	4.21 257	0.50 131	5.45 260	1.34 154	1.68 252	7.04 270	4.51 311	10.73 247	7.00 198	10.78 311	6.80 141	8.48 256	4.63 235	9.91 298	5.12 258	0.02 210	0.06 247	0.02 281	0.03 239	0.08 138	0.03 66

ETE_ROB	5.80 288	1.77 319	6.33 283	1.44 173	0.78 193	6.43 259	6.90 344	12.53 295	8.08 230	12.93 335	14.89 290	21.13 359	5.87 270	9.83 296	6.57 280	0.04 253	0.01 124	0.00 1	0.02 227	0.08 138	0.33 300

ff7	1.12 13	0.57 150	2.06 29	0.03 1	0.07 21	2.80 112	0.84 190	3.71 16	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 21	7.12 167	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.09 155	0.06 140

ffff	1.12 13	0.57 150	2.06 29	0.03 1	0.07 21	2.80 112	0.84 190	3.71 16	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 21	7.12 167	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.09 155	0.06 140

11t	1.12 13	0.57 150	2.06 29	0.03 1	0.07 21	2.80 112	0.84 190	3.71 16	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 21	7.12 167	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.09 155	0.06 140

StereoVision	2.25 101	0.72 194	4.00 190	1.03 124	2.64 297	1.91 41	0.28 73	5.83 116	4.43 111	1.89 42	10.65 233	3.88 128	0.52 36	5.13 98	1.98 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 155	0.03 66

CFNet_ucs	3.07 172	0.44 111	4.05 195	0.54 74	0.37 136	3.08 143	0.19 57	9.80 224	8.49 244	7.64 221	12.62 267	5.67 195	1.76 115	4.96 93	1.51 131	0.00 1	0.04 226	0.01 252	0.00 1	0.09 155	0.11 205

ccc-4	1.12 13	0.57 150	2.06 29	0.03 1	0.07 21	2.80 112	0.84 190	3.71 16	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 21	7.12 167	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.09 155	0.06 140

NINENet	3.09 173	0.56 148	3.22 134	1.61 193	1.37 237	7.12 271	0.50 120	11.88 273	5.63 155	6.63 175	8.40 178	5.29 180	0.83 53	6.51 142	1.77 153	0.15 302	0.07 259	0.07 323	0.00 1	0.09 155	0.00 1

IPLGR	2.28 105	0.51 135	6.00 276	0.15 29	0.15 60	1.99 46	0.22 62	6.34 133	6.04 171	6.80 179	5.76 113	2.87 89	2.31 133	4.88 88	1.28 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 155	0.18 250

DeepStereo_RVC	2.05 82	0.39 80	2.87 104	0.14 28	0.17 68	3.51 169	0.70 162	5.21 79	3.00 42	6.27 160	4.13 69	3.47 115	4.53 231	4.81 86	1.49 130	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 155	0.18 250

cf-r	3.42 203	0.81 216	3.97 184	2.41 293	2.78 301	2.85 128	0.64 150	8.44 184	6.32 183	6.25 157	11.57 251	8.97 262	3.54 181	5.93 113	3.83 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 155	0.07 153

cc1	2.17 91	0.65 174	2.15 41	2.30 278	0.02 3	5.80 245	0.56 130	4.31 32	10.41 279	1.03 30	3.33 54	0.32 24	3.71 190	8.05 217	0.45 16	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.03 239	0.10 165	0.05 130

DualNet	3.35 197	0.31 23	3.97 184	1.34 154	0.98 211	2.80 112	0.48 109	4.53 45	10.19 273	6.29 163	9.23 195	5.59 189	3.72 194	8.00 210	9.35 320	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.04 101

ffm	2.90 161	0.31 23	3.97 184	1.34 154	0.98 211	2.80 112	0.48 109	4.53 45	10.19 273	6.29 163	9.23 195	5.59 189	3.72 194	8.00 210	0.46 20	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.04 101

ff1	3.45 207	0.31 23	3.97 184	1.34 154	0.98 211	2.80 112	0.48 109	4.53 45	10.19 273	6.29 163	9.23 195	5.59 189	3.72 194	10.11 299	9.35 320	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.04 101

tt1	2.14 88	0.63 169	2.22 47	2.27 274	0.02 3	5.71 243	0.63 147	4.53 45	10.19 273	1.16 35	3.39 59	0.33 27	3.05 162	8.00 210	0.46 20	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.03 239	0.10 165	0.04 101

AEACV	0.80 2	0.29 16	1.70 11	0.96 117	0.24 103	2.03 47	0.88 199	3.50 12	0.88 1	0.34 6	0.20 4	0.29 18	2.01 122	1.77 30	0.33 5	0.00 1	0.03 206	0.00 1	0.29 330	0.10 165	0.09 175

anonymousdsp	1.12 13	0.59 157	1.66 8	0.03 1	0.07 21	2.81 121	0.82 183	4.07 28	2.30 11	0.41 16	1.12 17	0.30 19	0.40 21	7.05 163	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 300	0.10 165	0.05 130

IGEV-Stereo	1.12 13	0.59 157	1.66 8	0.03 1	0.07 21	2.82 124	0.82 183	4.09 30	2.30 11	0.41 16	1.11 14	0.30 19	0.41 27	7.05 163	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 300	0.10 165	0.05 130
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DRaft	3.74 221	0.43 107	2.60 69	0.12 18	0.15 60	4.76 226	1.34 233	5.33 94	4.31 107	10.30 299	21.91 336	3.27 105	8.83 320	7.36 180	3.66 234	0.05 264	0.10 283	0.00 1	0.14 289	0.10 165	0.14 229

CRE-IMP	1.95 71	0.35 62	2.68 75	0.27 44	0.17 68	3.90 200	0.85 195	5.14 74	2.87 30	5.74 118	4.14 70	3.49 117	0.83 53	6.40 132	1.80 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.19 260

GMM-Stereo	3.32 192	0.27 14	2.52 62	0.82 96	0.48 161	2.27 60	4.91 318	5.06 72	3.08 47	7.06 195	16.72 303	6.21 208	3.70 189	7.60 189	1.16 109	0.04 253	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.10 165	4.45 370

RALCasStereoNet	1.93 69	1.01 248	2.75 86	1.88 226	1.75 258	2.88 133	0.18 56	4.64 54	4.36 109	2.27 46	5.14 92	2.22 76	0.79 51	7.10 166	1.00 95	0.00 1	0.34 349	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.16 247

111	2.78 150	0.92 238	3.81 176	0.22 35	0.07 21	2.83 126	0.70 162	6.03 120	14.00 318	3.22 62	8.93 187	5.48 187	3.30 168	3.66 64	2.03 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.29 294

MLCV	3.44 206	0.88 229	5.60 267	1.39 164	0.25 106	4.36 215	0.33 86	7.25 164	7.28 207	9.17 274	12.24 263	5.09 175	2.47 138	9.15 279	3.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.02 37

iResNet	3.68 217	0.91 235	7.94 314	2.97 320	0.34 133	4.44 221	0.48 109	7.70 170	9.74 264	7.72 224	12.74 268	4.03 133	2.87 158	8.05 217	3.37 219	0.02 210	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.09 175

iResNet_ROB	4.23 258	1.02 250	4.90 231	2.18 265	0.93 206	2.92 134	0.37 92	15.10 333	16.91 336	7.89 232	10.51 229	7.03 225	3.07 163	8.16 229	3.46 226	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.02 37

LALA_ROB	6.58 307	1.80 321	6.25 281	1.26 147	0.94 207	10.08 309	9.02 357	16.00 340	11.51 299	12.74 331	13.02 270	24.77 364	5.25 256	10.56 308	8.02 299	0.04 253	0.05 235	0.00 1	0.02 227	0.10 165	0.25 282

MyStereo07	1.31 26	0.79 211	1.61 6	1.03 124	1.11 220	2.63 95	0.46 106	5.48 102	2.24 5	0.64 24	1.48 22	0.27 16	0.59 38	7.03 162	0.45 16	0.00 1	0.09 275	0.00 1	0.01 207	0.11 182	0.09 175

MyStereo04	2.95 165	0.79 211	5.38 257	1.03 124	1.11 220	2.63 95	0.46 106	10.00 229	12.44 311	4.19 81	3.91 67	3.04 98	3.60 183	7.34 178	2.74 202	0.00 1	0.09 275	0.00 1	0.01 207	0.11 182	0.09 175

AE-Stereo	1.44 33	0.32 32	2.69 77	1.58 188	0.20 93	2.24 58	0.59 140	6.01 119	5.70 157	1.18 37	3.17 51	1.02 47	0.78 50	1.73 26	0.83 67	0.02 210	0.18 326	0.00 1	0.29 330	0.11 182	0.07 153

psmg	3.10 176	0.32 32	3.05 125	0.54 74	0.46 154	8.68 294	2.84 274	9.87 225	4.69 123	8.08 236	8.69 182	6.26 209	2.54 140	3.91 68	1.91 162	0.01 141	0.04 226	0.06 317	0.00 1	0.11 182	0.00 1

THIR-Stereo	3.86 233	0.77 206	2.62 71	0.12 18	0.13 54	4.25 210	6.63 340	5.30 92	4.18 105	10.33 300	17.13 310	6.58 217	7.62 304	7.78 201	3.51 228	0.01 141	0.07 259	0.07 323	0.00 1	0.11 182	0.02 37

ICVP	2.32 110	0.38 77	2.89 107	0.92 108	0.70 186	2.55 80	0.87 198	9.97 228	3.99 89	4.13 80	8.97 191	2.71 87	1.69 107	2.52 49	3.52 231	0.05 264	0.24 342	0.01 252	0.01 207	0.11 182	0.13 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	1.79 47	0.84 222	2.32 50	2.40 290	0.85 198	1.38 13	0.09 23	6.36 134	4.75 128	2.85 54	5.46 109	1.17 50	1.36 89	4.54 82	0.91 83	0.00 1	0.10 283	0.00 1	0.00 1	0.11 182	0.22 269

delet	4.27 262	0.72 194	4.50 213	1.07 132	3.75 335	10.79 320	4.04 300	9.95 227	7.89 224	8.09 237	8.89 186	8.46 254	3.81 200	7.56 188	5.80 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 182	0.02 37

PA-Net	4.98 279	1.47 295	7.42 308	2.40 290	2.14 277	8.73 295	3.64 295	12.42 288	13.11 313	7.03 193	7.57 164	7.88 241	6.52 282	10.16 304	7.82 294	0.02 210	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.11 182	1.07 343
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	3.09 173	0.77 206	2.27 49	2.35 287	1.79 262	3.50 167	1.06 213	12.12 282	6.91 194	4.71 96	7.67 167	7.58 236	4.40 225	4.95 92	1.67 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 182	0.01 15

XPNet_ROB	6.03 297	1.22 274	5.61 268	2.56 302	0.90 203	6.32 255	7.07 346	12.92 303	8.30 236	14.76 345	15.13 292	19.84 351	6.66 286	10.36 305	8.58 310	0.02 210	0.04 226	0.00 1	0.03 239	0.11 182	0.24 279

NRIStereo	2.14 88	0.35 62	2.65 74	1.10 134	0.14 56	3.05 142	0.86 196	5.35 95	3.18 54	6.24 155	3.36 58	4.17 141	1.82 117	8.12 225	2.01 170	0.00 1	0.10 283	0.00 1	0.00 1	0.12 193	0.19 260

Anonymous3	1.76 45	0.44 111	6.37 285	0.33 54	0.50 166	4.33 213	0.54 125	4.43 40	2.48 15	2.21 44	3.24 53	1.53 60	1.14 70	5.64 106	1.29 117	0.17 308	0.23 337	0.00 1	0.00 1	0.12 193	0.15 238

raftrobust	1.86 57	0.74 200	1.94 20	2.15 263	2.24 284	2.74 104	0.53 123	4.89 60	4.05 97	6.09 143	3.89 66	1.64 62	2.55 142	2.44 47	1.12 103	0.00 1	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.12 193	0.08 165

ADLNet	4.32 265	0.80 215	4.33 207	3.60 343	3.56 324	6.87 267	2.48 265	11.20 256	7.58 217	9.87 291	9.62 210	8.39 251	4.95 248	6.16 119	6.60 281	0.01 141	0.01 124	0.00 1	0.01 207	0.12 193	0.25 282

GES	2.49 128	0.38 77	4.29 205	1.58 188	0.05 9	4.58 223	1.07 215	9.70 222	3.39 66	5.21 106	6.64 138	1.84 69	3.36 170	4.86 87	2.54 196	0.06 274	0.01 124	0.06 317	0.01 207	0.12 193	0.03 66

GMStereo	1.83 55	0.99 247	4.55 217	0.57 81	0.05 9	2.53 77	0.01 1	4.95 63	11.14 292	3.52 71	2.24 39	0.53 38	0.49 33	3.76 66	0.80 65	0.20 315	0.00 1	0.00 1	0.12 286	0.12 193	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psm_up	3.85 232	0.82 219	3.01 113	2.00 244	2.58 296	5.28 237	3.34 287	10.85 251	6.33 184	7.27 208	7.32 160	10.15 276	9.02 324	6.19 120	2.51 194	0.22 318	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.12 193	0.03 66

FAT-Stereo	6.78 313	0.68 184	6.80 295	2.30 278	1.77 261	5.63 242	4.20 304	18.79 357	18.62 340	10.53 307	17.15 311	18.52 344	13.74 354	8.86 270	7.38 288	0.03 237	0.15 312	0.01 252	0.07 267	0.12 193	0.26 287

GANet	6.22 299	1.07 257	4.07 198	2.27 274	0.89 201	9.19 300	9.52 361	12.02 277	8.13 232	10.72 310	29.09 363	13.86 313	7.52 302	11.00 315	4.39 246	0.36 333	0.00 1	0.02 281	0.02 227	0.12 193	0.08 165

LE_ROB	16.73 379	1.28 284	11.61 334	3.72 347	1.65 247	16.67 353	9.17 358	14.39 323	55.91 401	63.81 412	40.86 389	35.94 385	37.73 396	14.24 345	26.87 386	0.05 264	0.10 283	0.13 335	0.22 317	0.12 193	0.15 238

MyStereo06	2.35 112	0.66 180	4.54 215	1.10 134	0.96 209	2.57 83	0.10 24	9.30 213	4.05 97	5.22 107	6.09 118	5.95 202	2.38 135	3.00 53	0.73 51	0.01 141	0.08 267	0.00 1	0.01 207	0.13 203	0.15 238

MyStereo05	2.94 164	0.66 180	5.25 254	1.10 134	0.96 209	2.57 83	0.10 24	8.53 190	12.34 310	6.28 161	3.88 65	3.18 103	3.30 168	7.81 203	2.37 188	0.01 141	0.08 267	0.00 1	0.01 207	0.13 203	0.15 238

GEStereo_RVC	3.74 221	0.73 196	4.95 234	2.01 245	1.24 228	4.36 215	3.07 278	11.77 270	7.80 223	6.87 185	6.52 137	7.70 239	4.31 221	8.98 274	4.19 245	0.03 237	0.01 124	0.02 281	0.02 227	0.13 203	0.11 205

XX-Stereo	2.71 144	0.38 77	5.96 275	2.25 273	2.20 282	1.54 23	0.21 61	5.44 101	3.05 45	2.28 47	16.16 297	7.03 225	0.24 2	6.19 120	0.79 63	0.00 1	0.15 312	0.00 1	0.23 318	0.13 203	0.04 101

SFCPSM	3.29 184	0.43 107	5.11 243	0.34 58	0.94 207	8.48 290	2.15 259	14.51 325	5.29 141	7.00 190	7.65 166	3.43 109	2.59 144	5.11 97	2.37 188	0.01 141	0.03 206	0.01 252	0.07 267	0.13 203	0.15 238

S-Stereo	6.63 308	0.84 222	9.67 326	3.15 328	3.48 321	6.49 260	6.22 332	12.99 305	22.84 358	9.48 279	15.51 293	12.00 303	8.43 314	8.04 214	10.70 335	0.12 297	0.17 322	0.00 1	0.38 344	0.13 203	1.92 356

Nwc_Net	6.97 317	1.25 278	6.63 292	3.82 350	3.37 315	10.83 321	1.67 249	19.56 371	11.35 296	8.36 246	23.62 344	17.19 337	11.44 342	11.21 317	8.08 303	0.80 353	0.00 1	0.00 1	0.02 227	0.13 203	0.09 175

DANet	6.02 296	1.23 276	8.45 318	3.86 352	3.94 342	7.64 285	1.34 233	9.51 218	7.00 198	13.39 338	15.53 294	15.99 328	7.02 292	12.14 326	12.37 344	0.19 312	0.12 296	0.02 281	0.03 239	0.13 203	0.56 326
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AANet_RVC	5.01 280	1.74 317	6.38 286	1.96 237	1.29 232	2.26 59	1.69 250	10.07 232	18.53 339	7.88 231	18.15 320	8.49 257	2.70 146	10.59 309	7.04 285	0.96 359	0.15 312	0.02 281	0.00 1	0.13 203	0.12 217

NCCL2	5.88 290	1.59 306	5.44 259	1.87 223	0.92 204	9.55 304	11.55 373	12.11 280	9.94 270	9.67 286	8.85 185	22.28 362	7.41 297	8.78 265	7.17 286	0.01 141	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.13 203	0.23 275

NCC-stereo	6.77 311	1.49 299	6.48 288	2.92 316	4.40 349	7.43 277	3.61 293	19.52 369	13.29 314	8.39 248	16.91 305	15.96 326	12.13 343	12.85 333	7.70 292	1.47 366	0.11 289	0.01 252	0.42 348	0.14 213	0.24 279

Abc-Net	6.77 311	1.49 299	6.48 288	2.92 316	4.40 349	7.43 277	3.61 293	19.52 369	13.29 314	8.39 248	16.91 305	15.96 326	12.13 343	12.85 333	7.70 292	1.47 366	0.11 289	0.01 252	0.42 348	0.14 213	0.24 279
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
gwcnet-sp	3.31 186	1.47 295	7.26 303	1.73 209	0.69 182	7.57 282	1.14 220	8.59 192	6.17 179	8.57 253	5.25 103	4.26 145	3.36 170	6.46 134	3.44 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 215	0.11 205

scenet	3.31 186	1.47 295	7.26 303	1.73 209	0.69 182	7.57 282	1.14 220	8.59 192	6.17 179	8.57 253	5.25 103	4.26 145	3.36 170	6.46 134	3.44 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 215	0.11 205

ssnet	3.31 186	1.47 295	7.26 303	1.73 209	0.69 182	7.57 282	1.14 220	8.59 192	6.17 179	8.57 253	5.25 103	4.26 145	3.36 170	6.46 134	3.44 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 215	0.11 205

CroCo-Stereo Lap2	1.24 23	0.88 229	3.39 144	0.95 115	4.59 358	0.47 2	0.08 20	3.51 14	2.80 28	1.17 36	2.24 39	1.57 61	0.20 1	1.48 17	1.14 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 215	0.12 217

GANet-ADL	2.20 95	0.50 131	3.27 137	2.02 247	0.11 44	2.21 57	0.48 109	8.64 198	6.79 192	4.56 89	5.83 115	3.98 131	1.27 82	2.68 50	1.43 126	0.04 253	0.08 267	0.02 281	0.00 1	0.15 215	0.03 66

ADLNet2	4.46 267	0.90 234	6.06 278	2.74 309	3.91 340	6.79 266	3.01 277	10.95 254	8.40 240	7.27 208	9.80 214	9.85 270	5.43 262	7.29 175	6.44 277	0.01 141	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.15 215	0.11 205

MIF-Stereo	0.83 4	0.33 44	1.98 23	0.92 108	1.27 230	0.54 3	0.11 27	1.35 1	2.94 33	1.67 41	2.09 35	0.20 4	0.31 13	1.57 21	1.07 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 221	0.01 15

Wz-Net-MNSev	7.43 321	2.35 336	15.22 355	2.34 286	3.41 320	17.27 358	8.55 353	11.91 274	13.48 316	13.37 337	17.05 308	13.70 310	7.47 301	11.90 325	9.99 331	0.40 338	0.03 206	0.00 1	0.01 207	0.16 221	0.07 153

test_4	2.38 116	0.34 53	2.68 75	0.08 11	0.11 44	3.69 182	1.14 220	3.33 6	3.34 65	4.03 79	17.35 315	3.31 107	0.51 34	6.28 125	1.15 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 283	0.16 221	0.01 15

CrosDoStereo	3.96 240	0.45 115	3.04 120	0.32 49	0.20 93	3.28 156	11.63 374	5.76 111	4.45 113	9.04 270	16.58 300	4.99 169	7.45 298	8.04 214	3.72 235	0.00 1	0.02 163	0.01 252	0.00 1	0.16 221	0.10 194

DeepStereo_LL	3.96 240	0.45 115	3.04 120	0.32 49	0.20 93	3.28 156	11.63 374	5.76 111	4.45 113	9.04 270	16.58 300	4.99 169	7.45 298	8.04 214	3.72 235	0.00 1	0.02 163	0.01 252	0.00 1	0.16 221	0.10 194

pcwnet_v2	4.20 255	0.36 69	8.53 319	1.33 152	1.12 222	3.43 159	0.41 98	12.85 301	14.16 320	9.90 293	14.29 283	5.90 201	3.03 160	6.20 122	2.06 174	0.01 141	0.05 235	0.04 307	0.02 227	0.16 221	0.18 250

DMCA-RVC	3.17 179	1.26 279	6.39 287	2.10 259	1.51 242	3.02 141	0.56 130	7.84 175	5.06 135	9.23 275	5.19 97	8.46 254	2.72 149	6.31 127	3.22 213	0.06 274	0.11 289	0.09 329	0.02 227	0.16 221	0.08 165

WCMA_ROB	9.21 342	0.87 227	7.37 307	2.54 299	2.13 276	13.59 343	5.80 327	11.64 264	14.01 319	24.43 372	32.99 376	27.09 370	18.02 361	12.51 330	9.85 330	0.81 354	0.07 259	0.01 252	0.01 207	0.16 221	0.23 275

IGEV_Zeroshot_test	2.13 87	0.50 131	4.91 232	1.41 168	0.18 80	2.62 94	0.36 90	7.80 173	3.87 82	5.04 102	5.42 108	4.77 161	1.03 64	3.43 61	0.79 63	0.00 1	0.16 319	0.00 1	0.18 303	0.17 229	0.04 101

ProNet	1.20 19	0.60 159	2.00 25	0.26 40	0.08 32	2.73 103	0.68 156	5.00 70	2.52 18	0.29 3	1.32 19	0.37 29	0.36 16	6.94 158	0.44 12	0.00 1	0.07 259	0.00 1	0.00 1	0.17 229	0.07 153

raft_robust	2.64 139	1.20 273	2.62 71	1.10 134	0.28 119	1.50 22	0.12 33	6.28 132	9.04 251	6.80 179	7.19 156	3.73 126	2.13 125	9.06 276	1.07 98	0.03 237	0.12 296	0.00 1	0.21 312	0.17 229	0.22 269

dad	4.66 275	1.89 326	5.51 263	0.94 111	0.09 33	2.16 54	0.37 92	7.10 163	14.43 321	10.13 298	16.84 304	14.97 321	1.90 118	6.82 150	4.15 244	1.09 361	0.11 289	4.08 377	0.46 352	0.17 229	0.06 140

test_3	1.88 61	0.22 9	2.75 86	0.96 117	0.22 99	1.28 10	0.77 177	4.62 51	5.87 161	6.55 174	1.84 32	4.28 148	0.45 30	6.48 139	0.76 58	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.28 329	0.17 229	0.14 229

Anonymous	1.37 31	0.52 137	4.23 202	1.38 162	2.70 299	1.85 39	0.42 100	4.77 58	3.54 72	0.53 23	1.56 25	0.19 1	1.32 83	3.11 56	0.92 86	0.05 264	0.08 267	0.00 1	0.00 1	0.17 229	0.15 238

FINET	5.32 283	1.14 268	10.04 328	2.17 264	3.67 330	6.49 260	6.76 343	11.68 266	22.08 356	7.42 214	12.15 259	4.24 143	3.61 184	9.25 284	5.35 261	0.04 253	0.04 226	0.00 1	0.00 1	0.17 229	0.09 175

ACVNet	2.58 136	0.53 141	2.69 77	0.84 99	0.59 172	2.61 91	0.55 128	8.35 181	5.70 157	4.45 85	9.26 204	5.77 197	3.50 178	2.24 45	4.41 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 229	0.01 15

GANet-RSSM	3.27 182	0.60 159	3.38 143	2.94 319	2.00 271	2.61 91	0.48 109	10.93 253	6.11 176	5.47 113	10.20 220	6.57 216	5.44 265	6.25 123	2.23 181	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.00 1	0.17 229	0.03 66

CBMV	5.35 284	0.91 235	3.67 165	1.62 196	0.44 148	10.09 310	7.19 348	12.49 294	12.33 309	12.22 326	14.69 289	10.93 293	6.48 281	8.51 248	4.96 257	0.02 210	0.15 312	0.00 1	0.00 1	0.17 229	0.17 248
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MIM_Stereo	2.50 131	0.75 202	4.26 203	1.18 143	0.11 44	3.08 143	0.33 86	6.07 122	3.28 60	5.01 101	10.12 218	4.29 150	1.74 112	8.06 221	1.27 115	0.00 1	0.12 296	0.00 1	0.01 207	0.18 239	0.15 238

CSP-Net	4.12 248	1.28 284	3.70 169	1.54 181	1.06 218	13.28 342	2.33 261	12.96 304	5.45 145	8.87 265	8.54 181	8.43 253	3.03 160	8.16 229	3.65 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 239	0.03 66

test-3	1.86 57	0.21 6	2.46 58	1.03 124	0.22 99	1.38 13	0.83 187	4.65 55	5.04 134	7.26 207	1.78 30	4.10 138	0.41 27	6.53 144	0.76 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 330	0.18 239	0.14 229

test_1	1.85 56	0.21 6	2.45 56	1.02 122	0.22 99	1.37 12	0.82 183	4.66 56	5.06 135	7.02 191	1.73 27	4.09 136	0.41 27	6.51 142	0.76 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 330	0.18 239	0.14 229

DRN-Test	5.87 289	0.98 246	5.89 273	2.69 305	3.65 328	12.37 334	3.35 288	20.07 373	10.20 277	11.93 325	12.31 264	11.06 296	5.31 257	7.89 206	9.05 315	0.04 253	0.05 235	0.04 307	0.04 256	0.18 239	0.25 282

RAFT+CT+SA	2.36 114	0.71 193	2.46 58	0.83 98	2.26 285	3.18 153	0.93 204	6.82 157	5.48 146	2.55 48	8.07 173	1.64 62	1.59 105	8.54 249	1.15 107	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.38 344	0.19 244	0.36 303

test_5	2.90 161	0.70 191	3.69 166	2.01 245	3.17 309	4.61 225	1.32 232	6.69 152	7.02 200	2.79 52	7.18 155	4.99 169	4.14 210	7.96 208	1.31 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.19 244	0.26 287

TDLM	4.11 247	1.11 266	3.54 155	1.62 196	1.04 217	3.91 201	7.41 350	10.60 244	10.67 288	6.38 168	12.59 266	5.95 202	4.77 240	8.79 266	3.04 207	0.58 347	0.00 1	0.01 252	0.00 1	0.19 244	0.12 217

GMStereo_Zeroshot	2.77 149	1.98 329	5.14 246	1.53 180	0.36 135	3.56 173	0.10 24	5.57 105	5.91 163	6.89 186	7.02 150	8.50 258	0.91 56	6.01 116	1.65 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 247	0.01 15

MIPNet	2.06 83	0.69 189	4.57 220	0.32 49	0.21 96	1.92 42	0.19 57	6.89 159	5.64 156	5.48 114	4.02 68	2.02 74	3.50 178	3.32 59	2.01 170	0.00 1	0.01 124	0.01 252	0.01 207	0.20 247	0.13 224

PFNet	2.93 163	0.40 89	5.51 263	2.13 262	0.84 197	3.11 147	0.75 174	6.78 155	4.79 129	9.98 295	6.00 116	4.78 162	2.13 125	8.33 239	2.11 175	0.19 312	0.06 247	0.00 1	0.11 283	0.20 247	0.35 302

hitnet-ft	3.66 216	0.65 174	2.79 94	0.89 102	0.72 188	4.25 210	0.55 128	9.11 207	7.52 214	7.14 199	10.19 219	12.49 306	4.70 237	7.44 182	4.41 247	0.03 237	0.00 1	0.06 317	0.00 1	0.20 247	0.04 101

GwcNet-RSSM	3.77 225	1.05 254	5.06 240	2.21 269	1.87 267	2.36 65	1.52 240	8.98 203	7.96 227	5.91 135	14.59 287	7.94 245	3.50 178	6.43 133	5.70 266	0.00 1	0.00 1	0.04 307	0.00 1	0.20 247	0.08 165

StereoDRNet-Refined	4.46 267	0.62 167	3.80 175	1.92 232	0.40 142	9.35 301	0.15 50	10.02 231	8.83 250	12.69 330	11.62 252	9.34 264	3.87 201	8.06 221	8.02 299	0.00 1	0.00 1	0.01 252	0.05 260	0.20 247	0.26 287
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	5.59 286	1.75 318	6.80 295	3.12 326	4.45 353	10.61 318	4.35 308	18.80 358	9.73 263	12.22 326	6.87 142	11.44 299	4.65 236	8.09 224	8.26 306	0.02 210	0.11 289	0.00 1	0.03 239	0.20 247	0.28 293

PSMNet_ROB	5.02 281	1.63 310	6.03 277	1.90 229	1.83 265	9.57 305	6.35 337	15.58 338	7.23 205	6.15 150	10.48 228	12.22 304	4.16 212	8.02 213	8.71 312	0.02 210	0.01 124	0.01 252	0.10 282	0.20 247	0.12 217

Sa-1000	3.55 211	0.75 202	3.63 163	1.91 230	0.30 121	3.55 172	1.63 246	7.39 167	8.54 245	7.70 223	17.44 316	4.00 132	2.82 154	9.44 292	1.33 119	0.00 1	0.10 283	0.00 1	0.18 303	0.21 255	0.04 101

RALAANet	2.46 126	1.09 261	3.70 169	2.55 301	0.80 194	3.37 158	0.15 50	7.44 169	5.54 150	5.65 117	6.01 117	3.54 119	1.13 69	6.34 129	1.58 140	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.05 260	0.21 255	0.03 66

psmorigin	7.34 320	1.58 305	18.31 365	2.35 287	0.87 199	6.72 264	1.70 252	10.63 245	7.14 202	19.77 359	22.71 341	20.13 353	11.34 340	12.96 335	9.49 325	0.04 253	0.17 322	0.06 317	0.17 300	0.21 255	0.50 321

CVANet_RVC	4.16 253	1.16 270	3.60 158	1.94 235	1.46 240	3.92 202	4.68 314	10.89 252	8.34 237	7.58 219	10.84 237	10.27 280	6.62 284	8.56 250	2.69 198	0.39 336	0.00 1	0.00 1	0.01 207	0.21 255	0.09 175

IPLGR_C	2.44 122	1.17 271	4.94 233	0.62 83	2.08 273	2.65 98	0.80 182	5.60 106	4.79 129	7.87 230	9.23 195	1.67 64	1.15 72	3.43 61	2.23 181	0.01 141	0.19 330	0.02 281	0.08 271	0.22 259	0.10 194

ACRE	2.41 117	1.08 259	5.11 243	0.55 77	2.05 272	2.65 98	0.78 181	5.26 91	4.67 122	7.59 220	9.20 193	1.70 65	1.08 66	3.74 65	2.18 180	0.01 141	0.18 326	0.02 281	0.08 271	0.22 259	0.10 194

CFNet-ft	3.31 186	0.94 243	2.69 77	1.50 175	2.38 288	2.81 121	0.68 156	8.35 181	7.43 210	4.45 85	9.94 215	10.20 278	4.60 232	6.50 141	3.41 220	0.00 1	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.22 259	0.03 66

CFNet	3.72 220	1.10 263	5.03 238	2.49 297	1.59 243	4.90 230	0.22 62	11.38 260	9.88 269	4.80 98	11.25 244	6.44 213	3.68 186	8.33 239	3.00 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 259	0.07 153

CFNet_RVC	3.31 186	0.94 243	2.69 77	1.50 175	2.38 288	2.81 121	0.68 156	8.35 181	7.43 210	4.45 85	9.94 215	10.20 278	4.60 232	6.49 140	3.41 220	0.00 1	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.22 259	0.03 66

Anonymous Stereo	6.16 298	3.15 349	23.75 378	2.97 320	2.48 293	4.39 220	13.30 380	9.21 209	9.86 268	9.56 284	8.76 183	6.79 221	1.99 121	13.50 339	13.04 348	0.01 141	0.05 235	0.00 1	0.06 265	0.22 259	0.19 260

NaN_ROB	6.00 295	1.24 277	6.29 282	1.34 154	1.68 252	9.60 306	10.31 367	15.09 331	15.79 329	12.62 329	8.95 188	11.67 302	5.83 269	11.78 324	6.41 276	0.05 264	0.13 303	0.08 326	0.20 309	0.22 259	0.79 335

SA	3.06 171	0.74 200	3.79 174	1.60 192	0.30 121	3.19 154	1.43 235	6.72 153	9.06 252	4.63 93	10.80 235	2.89 90	4.71 238	9.62 295	1.18 111	0.00 1	0.09 275	0.00 1	0.19 307	0.23 266	0.02 37

CIPLG	2.47 127	1.10 263	4.71 226	0.63 84	2.15 278	2.67 101	0.77 177	5.19 78	4.73 126	7.85 229	9.56 209	1.72 66	1.14 70	4.20 79	2.34 185	0.01 141	0.19 330	0.02 281	0.09 278	0.23 266	0.08 165

GMOStereo	1.81 50	0.47 122	2.09 35	0.10 13	0.27 114	1.49 18	0.89 200	4.40 35	4.51 116	8.16 239	6.97 144	2.96 92	1.15 72	1.42 12	0.88 77	0.00 1	0.14 307	0.00 1	0.00 1	0.23 266	0.03 66

error version	1.81 50	0.47 122	2.09 35	0.10 13	0.27 114	1.49 18	0.89 200	4.40 35	4.51 116	8.16 239	6.97 144	2.96 92	1.15 72	1.42 12	0.88 77	0.00 1	0.14 307	0.00 1	0.00 1	0.23 266	0.03 66

test-v	1.81 50	0.47 122	2.09 35	0.10 13	0.27 114	1.49 18	0.89 200	4.40 35	4.51 116	8.16 239	6.97 144	2.96 92	1.15 72	1.42 12	0.88 77	0.00 1	0.14 307	0.00 1	0.00 1	0.23 266	0.03 66

HHNet	2.59 137	0.55 145	2.55 65	0.20 32	0.32 128	2.84 127	0.94 206	5.77 114	5.14 139	7.33 211	13.80 277	0.94 44	3.20 165	5.27 101	2.41 191	0.13 299	0.02 163	0.06 317	0.00 1	0.23 266	0.03 66

test-2	1.81 50	0.47 122	2.09 35	0.10 13	0.27 114	1.49 18	0.89 200	4.40 35	4.51 116	8.16 239	6.97 144	2.96 92	1.15 72	1.42 12	0.88 77	0.00 1	0.14 307	0.00 1	0.00 1	0.23 266	0.03 66

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 86	0.58 155	2.43 55	1.27 149	0.16 63	1.60 26	0.14 46	5.17 77	5.90 162	7.10 197	10.10 217	3.06 99	1.74 112	1.87 35	0.97 91	0.01 141	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.23 266	0.02 37

AFF-stereo	2.59 137	0.68 184	2.35 53	1.55 183	0.17 68	1.67 28	0.08 20	5.75 109	6.60 188	6.20 152	12.13 258	6.16 206	2.36 134	4.75 85	1.11 102	0.02 210	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.23 266	0.05 130

BEATNet_4x	3.24 181	1.27 281	5.89 273	1.56 186	0.10 36	5.26 236	1.07 215	10.08 233	5.50 147	6.89 186	7.73 168	4.53 155	4.13 209	5.05 94	5.27 259	0.04 253	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.23 266	0.23 275

IPLG	2.43 120	0.66 180	4.77 227	0.54 74	0.31 127	3.01 140	0.26 71	6.15 126	5.55 151	7.69 222	6.21 126	1.89 70	1.74 112	7.19 172	2.35 187	0.01 141	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.24 276	0.12 217

MyStereo8	2.88 160	1.19 272	5.03 238	1.61 193	3.75 335	4.30 212	0.07 17	6.14 125	6.16 178	6.22 153	9.64 212	4.28 148	1.45 93	2.05 42	4.76 255	0.00 1	0.16 319	0.00 1	0.14 289	0.26 277	0.43 312

CRFU-Net	4.45 266	0.67 183	5.02 236	2.78 310	1.32 236	12.67 337	3.35 288	11.26 257	3.52 71	10.06 297	9.30 206	10.91 292	6.92 290	7.26 174	3.24 215	0.15 302	0.16 319	0.16 338	0.00 1	0.26 277	0.05 130

iRaft-Stereo_5w	2.86 159	0.86 225	4.08 199	0.06 8	0.25 106	2.76 109	0.60 143	4.97 66	4.10 101	2.98 58	7.85 170	10.17 277	4.17 213	8.16 229	5.83 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207	0.26 277	0.06 140

AACVNet	3.33 194	1.03 252	3.56 156	3.46 338	0.63 175	3.09 145	0.28 73	8.78 201	3.43 67	5.99 136	10.64 232	10.08 275	4.03 208	8.69 259	2.51 194	0.03 237	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.26 277	0.06 140

SGM-ForestM	16.99 380	1.08 259	5.74 269	2.12 260	0.75 189	31.63 385	12.21 377	27.80 386	32.25 374	37.88 389	39.99 387	52.96 398	35.20 393	33.60 390	24.47 380	0.26 324	0.39 354	0.31 352	0.39 346	0.26 277	0.53 324

TestStereo1	2.85 155	0.81 216	3.48 151	3.11 324	0.44 148	2.52 75	1.50 238	6.37 136	8.18 233	4.62 90	9.24 201	2.23 77	3.69 187	9.19 281	1.26 113	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.27 282	0.09 175

SA-5K	2.85 155	0.81 216	3.48 151	3.11 324	0.44 148	2.52 75	1.50 238	6.37 136	8.18 233	4.62 90	9.24 201	2.23 77	3.69 187	9.19 281	1.26 113	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.27 282	0.09 175

ToySt	2.69 141	0.55 145	7.03 299	1.03 124	0.10 36	3.49 166	1.04 211	6.38 140	4.55 120	2.69 49	6.28 130	7.95 247	4.38 223	5.08 95	2.58 197	0.01 141	0.11 289	0.00 1	0.04 256	0.28 284	0.19 260

ssnet_v2	4.46 267	0.87 227	5.18 249	1.57 187	0.67 180	9.14 299	4.73 315	11.84 271	9.68 262	8.79 260	6.24 129	9.91 272	4.34 222	6.28 125	9.30 319	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.28 284	0.30 296

acv_ft	3.69 218	0.53 141	4.58 221	2.31 284	4.71 360	7.44 279	0.86 196	8.54 191	5.70 157	9.29 277	9.26 204	5.77 197	4.15 211	2.24 45	8.13 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 286	0.01 15

RAFT_CTSACE	3.40 201	1.07 257	4.52 214	1.27 149	3.14 306	4.00 205	1.07 215	3.93 25	4.43 111	4.66 95	17.94 319	7.21 234	2.76 150	10.82 312	0.85 69	0.00 1	0.07 259	0.00 1	0.00 1	0.30 287	0.01 15

LCNet	2.85 155	0.42 100	1.90 15	0.95 115	0.56 170	2.07 49	1.60 244	4.99 69	3.57 74	6.05 139	10.59 230	4.59 157	6.79 289	7.46 183	0.72 50	0.01 141	0.00 1	0.01 252	0.77 360	0.30 287	3.57 366

iRaftStereo_RVC	1.62 38	0.68 184	1.98 23	0.67 87	0.05 9	2.99 138	0.04 8	5.36 97	3.74 78	3.82 76	4.96 87	2.54 82	0.62 39	3.35 60	0.97 91	0.00 1	0.07 259	0.00 1	0.00 1	0.30 287	0.27 291

edge stereo	6.76 310	1.01 248	6.76 294	2.20 268	2.45 292	6.41 258	2.45 264	14.84 329	11.98 306	15.29 347	18.31 321	22.02 360	12.56 346	10.82 312	7.49 289	0.03 237	0.06 247	0.11 331	0.03 239	0.30 287	0.14 229

pmcnn	7.72 328	1.27 281	9.42 325	2.91 314	3.14 306	9.44 302	6.23 333	12.56 296	16.51 333	14.53 343	24.08 346	27.44 371	8.49 315	9.32 287	8.44 308	0.06 274	0.08 267	0.00 1	0.00 1	0.30 287	0.15 238

LL-Strereo	4.71 276	1.64 311	7.51 311	1.15 142	4.31 347	3.71 184	1.45 236	9.21 209	8.36 238	8.37 247	8.17 176	10.82 289	11.36 341	12.51 330	4.82 256	0.00 1	0.12 296	0.00 1	0.00 1	0.31 292	0.32 299

RGC	6.88 316	2.23 333	6.13 279	4.05 354	4.73 361	8.94 296	2.78 272	15.19 335	11.74 301	11.13 317	19.34 324	17.86 339	10.42 336	13.02 336	8.03 301	0.73 351	0.01 124	0.24 348	0.41 347	0.31 292	0.38 305

SACVNet	4.15 252	1.26 279	3.81 176	3.12 326	1.68 252	3.09 145	2.85 275	11.91 274	5.96 165	10.52 306	11.20 242	10.59 283	3.95 203	8.97 273	3.25 216	0.08 286	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.32 294	0.44 314

DeepPruner_ROB	3.52 208	1.14 268	4.06 196	1.12 140	1.65 247	3.65 178	0.83 187	13.96 317	4.47 115	7.80 226	10.84 237	7.05 229	2.16 128	8.14 227	3.08 209	0.07 281	0.03 206	0.00 1	0.01 207	0.32 294	0.06 140

ARAFT	3.13 177	1.11 266	7.34 306	0.42 66	0.14 56	4.52 222	2.99 276	7.41 168	5.97 167	8.85 264	7.06 154	5.20 178	1.25 81	8.49 247	1.44 127	0.00 1	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.33 296	0.11 205

RP	6.84 314	1.29 286	5.53 266	3.92 353	5.18 362	6.32 255	3.53 291	11.73 269	15.31 327	9.54 282	22.38 340	18.25 342	14.47 356	10.11 299	7.49 289	0.91 357	0.01 124	0.12 333	0.15 292	0.33 296	0.19 260

CSAN	7.62 323	1.60 307	6.56 291	1.83 221	0.66 178	12.40 335	10.52 370	14.45 324	21.32 354	14.19 341	15.98 296	17.84 338	13.02 351	12.32 328	8.38 307	0.09 290	0.07 259	0.03 297	0.04 256	0.33 296	0.67 332

SGM_RVC	10.08 351	0.60 159	3.42 148	2.30 278	0.32 128	19.41 363	6.33 336	18.95 360	14.64 322	25.14 374	24.32 348	33.34 381	18.79 365	19.86 371	12.55 346	0.25 322	0.26 345	0.22 346	0.24 320	0.34 299	0.40 307
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DISCO	6.28 300	0.57 150	5.78 270	3.43 337	1.17 225	11.22 322	3.39 290	12.14 283	16.16 331	6.52 172	11.22 243	16.96 335	6.32 278	19.51 370	10.74 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 300	0.11 205

DN-CSS_ROB	2.69 141	1.40 291	5.34 256	2.31 284	0.75 189	3.14 149	0.06 13	6.11 124	3.87 82	5.34 112	12.18 261	2.34 79	1.22 79	7.84 204	1.48 129	0.03 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 300	0.03 66

LMCR-Stereo	3.63 214	1.29 286	4.20 201	2.54 299	0.17 68	8.08 287	1.52 240	11.46 262	4.73 126	8.45 251	10.66 234	1.91 72	5.03 250	7.69 194	3.58 232	0.92 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 302	0.02 37

iResNetv2_ROB	4.28 263	1.43 292	7.17 302	2.91 314	1.26 229	4.36 215	1.62 245	13.64 314	10.25 278	9.83 289	11.41 246	7.68 238	4.00 204	7.75 200	1.85 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 303	0.09 175

AF-Net	7.78 329	1.44 294	6.68 293	3.37 334	4.50 356	8.61 293	2.69 270	17.07 345	20.17 351	9.52 281	24.02 345	20.31 356	14.59 357	11.58 322	9.84 329	0.61 348	0.00 1	0.12 333	0.00 1	0.38 304	0.12 217

SHD	9.61 348	2.60 338	12.46 340	3.69 346	3.54 323	9.47 303	1.25 226	20.16 374	37.84 387	18.19 354	21.24 334	16.96 335	12.83 350	14.47 348	16.05 358	0.32 330	0.13 303	0.01 252	0.08 271	0.38 304	0.48 318

ADCRef	7.27 319	1.38 289	16.37 358	2.52 298	3.30 314	11.63 326	3.16 282	10.80 249	9.35 257	13.03 336	25.27 355	8.17 249	8.92 322	8.06 221	21.81 373	0.15 302	0.08 267	0.16 338	0.34 341	0.38 304	0.58 327

MANE	19.47 387	1.27 281	5.07 241	4.69 362	5.55 364	30.49 384	9.94 365	34.01 390	37.27 386	44.13 398	51.57 402	52.51 396	40.41 398	33.58 389	24.81 381	0.89 356	0.86 366	1.11 367	9.72 393	0.38 304	1.06 342

WZ-Net	13.00 364	4.64 360	41.07 396	3.48 340	3.15 308	19.12 362	15.66 393	14.81 328	31.33 373	15.71 348	27.88 358	22.22 361	14.01 355	20.44 375	25.03 382	0.64 350	0.00 1	0.01 252	0.03 239	0.39 308	0.37 304

AASNet	3.90 237	0.92 238	4.41 209	3.56 342	4.00 343	6.70 263	1.26 228	18.71 356	6.14 177	7.35 212	7.91 172	4.35 151	2.58 143	3.04 54	6.62 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 308	0.14 229

ADCP+	8.09 332	1.79 320	14.50 352	1.54 181	4.28 346	16.57 352	5.20 322	12.80 300	11.20 294	12.83 334	17.07 309	11.02 295	10.80 338	17.59 363	23.18 378	0.03 237	0.05 235	0.01 252	0.18 303	0.39 308	0.81 336

test croco	1.34 27	0.51 135	5.09 242	0.30 45	0.05 9	1.58 24	0.08 20	4.47 42	3.77 81	0.42 20	1.76 28	0.60 41	0.74 45	6.11 118	0.94 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 311	0.02 37

CBFPSM	4.87 277	0.94 243	14.70 354	1.51 178	1.15 224	11.49 324	2.55 267	7.28 165	6.47 187	6.23 154	4.83 84	15.30 324	8.99 323	6.88 152	8.20 305	0.03 237	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.40 311	0.42 310

ccnet	6.87 315	0.92 238	5.15 247	3.09 322	2.18 281	11.78 327	4.90 317	17.97 351	8.79 249	12.79 333	20.20 328	16.00 329	8.35 313	9.12 277	14.17 355	0.42 342	0.33 348	0.25 349	0.09 278	0.40 311	0.48 318

Wz-Net-SNSev	9.23 343	6.70 368	24.28 379	1.87 223	1.81 264	8.57 291	12.29 379	17.37 347	20.39 352	10.43 304	23.11 343	16.66 333	8.03 309	14.47 348	17.86 360	0.00 1	0.02 163	0.01 252	0.00 1	0.41 314	0.30 296

FADNet-RVC-Resample	3.79 227	1.62 309	12.06 336	1.43 170	0.66 178	5.94 250	2.41 262	10.18 237	8.58 247	6.28 161	4.22 71	5.33 184	4.80 244	7.71 196	3.19 212	0.17 308	0.21 334	0.17 341	0.12 286	0.41 314	0.29 294

PVD	15.44 371	2.93 344	14.67 353	4.21 359	3.39 318	17.43 359	4.16 302	27.84 387	48.84 396	31.02 380	43.54 391	29.76 376	30.81 388	25.97 383	21.40 369	0.23 319	0.41 355	0.04 307	0.33 339	0.41 314	1.33 347

MeshStereo	11.52 360	1.52 301	4.55 217	1.89 228	1.46 240	19.87 365	5.11 321	20.66 375	15.91 330	32.67 382	34.51 379	39.34 389	21.15 373	18.74 367	12.10 342	0.11 294	0.06 247	0.01 252	0.00 1	0.45 317	0.22 269
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
RAFT	2.57 135	0.76 205	3.09 128	0.91 104	0.09 33	2.41 70	0.94 206	5.35 95	2.65 21	6.11 145	7.21 157	9.43 266	4.30 219	5.73 109	1.77 153	0.00 1	0.12 296	0.00 1	0.02 227	0.46 318	0.08 165

APVNet	5.98 293	1.72 316	8.72 320	3.21 330	4.04 344	12.31 333	1.81 253	19.09 362	6.10 173	6.13 149	13.41 274	10.69 288	6.30 277	11.26 318	13.90 353	0.05 264	0.02 163	0.11 331	0.03 239	0.53 319	0.20 266

CES	1.56 36	0.35 62	1.44 4	0.42 66	7.70 376	2.66 100	0.13 40	4.89 60	2.53 19	0.25 2	1.10 13	0.33 27	0.31 13	1.61 24	0.58 36	0.01 141	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.54 320	6.26 379

RAFT + AFF	4.30 264	1.55 303	5.84 271	1.43 170	2.36 287	5.94 250	6.72 342	10.01 230	7.56 215	7.55 218	8.96 190	7.09 230	6.73 287	8.57 251	4.02 243	0.02 210	0.47 361	0.00 1	0.01 207	0.56 321	0.54 325

GwcNet	6.42 303	1.97 328	10.92 331	2.59 303	5.58 365	11.55 325	2.21 260	14.10 320	16.52 335	10.04 296	17.19 313	10.86 291	5.61 267	9.23 283	8.84 314	0.01 141	0.06 247	0.03 297	0.08 271	0.56 321	0.40 307

RTSC	9.15 341	3.00 345	13.57 349	3.72 347	1.76 260	11.82 328	0.46 106	16.95 344	36.83 384	15.80 349	15.53 294	12.91 308	7.46 300	20.01 373	21.76 372	0.31 329	0.13 303	0.01 252	0.08 271	0.57 323	0.41 309

ADCPNet	9.54 347	2.39 337	31.46 388	2.09 257	1.60 245	16.71 354	6.39 338	12.11 280	11.45 297	13.53 339	21.45 335	19.41 348	10.94 339	14.38 346	21.54 371	0.27 327	1.16 368	0.39 357	1.49 371	0.58 324	1.45 349

fast-acv-ft	5.62 287	1.39 290	7.01 298	2.02 247	1.89 269	12.23 332	1.82 254	7.35 166	9.45 259	10.46 305	20.27 330	14.55 319	7.71 306	7.41 181	7.61 291	0.10 292	0.09 275	0.16 338	0.07 267	0.59 325	0.13 224

PWC_ROB	8.24 334	3.13 347	12.74 344	2.43 294	4.43 352	7.51 280	1.22 225	16.63 343	19.24 345	16.08 350	28.29 360	13.99 316	10.16 334	13.63 341	14.06 354	0.42 342	0.00 1	0.05 313	0.00 1	0.59 325	0.27 291

FADNet-RVC	3.98 244	1.84 322	12.48 341	1.69 202	0.44 148	4.33 213	1.31 231	11.84 271	7.15 203	3.53 72	3.50 62	10.63 286	4.43 226	9.12 277	6.25 273	0.03 237	0.10 283	0.00 1	0.03 239	0.60 327	0.25 282

Wz-Net-TNSev	11.35 359	10.56 382	35.88 393	2.28 276	1.73 256	18.25 360	11.42 372	15.88 339	20.88 353	14.44 342	16.97 307	19.57 349	19.04 366	19.31 369	18.67 362	0.01 141	0.06 247	0.00 1	0.16 294	0.62 328	1.25 346

SANet	10.64 356	1.86 324	10.91 330	1.76 212	0.71 187	14.62 346	9.23 360	19.18 363	37.14 385	19.22 356	27.96 359	25.86 368	19.11 367	13.02 336	10.63 334	0.08 286	0.06 247	0.03 297	0.02 227	0.62 328	0.81 336

iinet-f	5.94 291	1.60 307	26.88 384	1.79 216	1.38 238	11.92 330	1.47 237	6.80 156	7.11 201	6.90 188	14.43 284	10.64 287	7.97 308	7.00 161	12.12 343	0.02 210	0.03 206	0.05 313	0.00 1	0.63 330	0.02 37

Syn2CoEx	6.32 301	2.72 341	9.33 323	2.45 295	1.67 250	8.59 292	3.32 286	18.08 352	12.27 308	8.53 252	21.08 333	10.30 281	9.80 331	9.30 286	7.86 296	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 330	0.43 312

stereogan	7.69 327	0.88 229	7.08 301	3.49 341	3.93 341	18.98 361	3.23 285	16.52 342	19.58 347	9.93 294	18.92 322	20.50 357	9.04 325	14.07 344	6.14 271	0.26 324	0.04 226	0.21 345	0.03 239	0.63 330	0.33 300

DeepPrunerF	6.75 309	2.69 340	23.31 377	3.68 345	7.16 371	3.78 194	4.29 306	13.42 311	20.13 350	8.13 238	10.46 227	7.18 233	8.06 310	11.10 316	9.44 324	0.24 321	0.15 312	0.29 350	0.42 348	0.66 333	0.45 315

GASNet	5.19 282	4.61 359	9.38 324	4.73 363	2.10 275	3.80 196	1.57 243	12.07 278	10.96 289	8.92 267	7.03 152	8.21 250	7.67 305	14.02 343	7.36 287	0.02 210	0.15 312	0.00 1	0.00 1	0.69 334	0.42 310

ADCL	10.16 353	2.11 331	19.36 368	1.92 232	1.88 268	22.23 367	8.91 356	14.04 318	23.56 360	14.62 344	26.19 356	12.75 307	13.59 353	16.06 358	22.95 377	0.26 324	0.18 326	0.75 361	0.65 356	0.69 334	0.58 327

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 350	4.27 358	14.47 351	2.29 277	2.85 303	23.40 371	13.62 382	13.60 312	19.54 346	19.42 357	24.27 347	16.74 334	8.59 316	17.05 362	7.98 298	1.25 363	1.68 372	0.17 341	2.63 376	0.72 336	1.04 341

SAMSARA	14.63 369	2.74 342	12.38 338	12.65 383	6.74 369	36.50 393	72.93 416	19.36 366	23.77 361	16.20 351	13.04 271	29.21 374	12.78 348	16.98 361	15.21 357	0.11 294	0.26 345	0.03 297	0.14 289	0.76 337	0.77 334

G-Net	8.41 336	1.54 302	10.97 332	5.73 369	3.60 326	26.19 374	4.41 309	10.10 234	7.42 209	19.71 358	24.99 353	14.38 318	15.83 358	10.99 314	9.53 326	0.50 346	0.46 360	0.19 344	0.25 322	0.80 338	0.66 331

PS-NSSS	3.90 237	1.84 322	4.55 217	0.87 101	2.95 305	4.10 208	2.00 256	10.77 248	8.23 235	6.75 176	14.63 288	5.01 173	2.24 129	8.41 243	2.91 204	0.33 331	0.03 206	0.83 363	0.00 1	0.82 339	0.70 333

XQC	8.43 337	3.58 354	16.40 359	2.92 316	2.17 279	13.22 341	3.60 292	14.64 327	25.86 364	11.87 324	12.04 255	15.06 322	10.67 337	15.24 353	19.41 363	0.39 336	0.08 267	0.05 313	0.07 267	0.84 340	0.45 315

FADNet_RVC	3.91 239	1.67 315	12.95 347	0.96 117	0.75 189	5.71 243	0.54 125	10.83 250	6.60 188	3.46 70	8.09 174	4.10 138	3.40 176	9.43 289	6.33 274	0.36 333	0.44 358	0.17 341	0.46 352	0.91 341	0.95 340

RTS	18.87 385	9.32 380	86.48 413	4.95 365	6.10 367	42.08 397	14.70 385	15.49 336	41.06 389	22.65 365	32.32 372	13.77 311	19.54 368	37.98 395	28.96 388	0.41 339	0.23 337	0.00 1	0.02 227	0.91 341	0.50 321

RTSA	18.87 385	9.32 380	86.48 413	4.95 365	6.10 367	42.08 397	14.70 385	15.49 336	41.06 389	22.65 365	32.32 372	13.77 311	19.54 368	37.98 395	28.96 388	0.41 339	0.23 337	0.00 1	0.02 227	0.91 341	0.50 321

FBW_ROB	8.50 338	1.03 252	7.98 315	1.93 234	1.28 231	13.10 340	6.23 333	22.50 377	18.98 341	18.82 355	14.91 291	19.06 347	10.04 333	18.41 365	9.83 328	0.62 349	0.22 335	1.82 372	0.82 361	0.99 344	1.36 348

LSM	14.01 368	5.95 365	33.49 389	6.78 373	43.61 410	10.22 311	9.98 366	15.16 334	22.93 359	23.07 368	32.34 374	18.52 344	12.67 347	15.45 354	11.10 339	0.16 307	0.51 363	0.09 329	0.32 337	1.08 345	16.85 405

FADNet	4.23 258	1.65 312	11.75 335	1.64 198	0.80 194	4.80 227	0.77 177	13.76 316	11.65 300	3.97 77	5.24 101	9.62 268	5.14 254	8.40 242	3.78 237	0.21 316	0.04 226	0.07 323	0.05 260	1.14 346	0.10 194

DPSNet	10.14 352	1.88 325	16.82 361	1.85 222	1.73 256	24.84 372	17.20 395	19.92 372	27.41 366	12.23 328	13.62 276	16.52 331	18.35 362	14.42 347	12.50 345	0.78 352	0.54 364	0.08 326	0.25 322	1.18 347	0.59 330

AnyNet_C32	10.98 358	5.58 364	22.79 376	4.16 356	5.83 366	15.64 347	14.30 383	13.18 307	17.15 337	16.44 352	20.52 331	14.68 320	13.44 352	22.46 377	30.08 391	0.17 308	0.26 345	0.36 355	0.36 343	1.23 348	0.91 339

ADCS	13.02 365	4.93 362	28.38 386	3.17 329	2.67 298	13.61 344	10.83 371	18.70 355	33.46 376	22.59 364	24.78 351	19.59 350	18.51 364	23.40 380	32.16 394	0.10 292	0.19 330	0.37 356	0.18 303	1.26 349	1.46 350

aanetorigin	8.72 340	3.29 352	27.55 385	1.95 236	3.84 338	4.93 232	5.39 326	5.49 104	10.05 272	27.85 376	31.47 370	15.80 325	12.78 348	9.04 275	11.98 341	0.25 322	0.22 335	0.22 346	0.25 322	1.28 350	0.84 338

PWCDC_ROB	7.92 331	3.17 351	7.48 310	5.73 369	4.40 349	10.45 315	0.35 89	14.52 326	28.19 368	10.36 302	31.27 369	7.04 227	9.14 326	13.22 338	8.78 313	2.74 372	0.02 163	0.00 1	0.00 1	1.31 351	0.17 248

coex-ft	19.78 388	19.39 388	87.73 415	1.77 214	1.80 263	17.25 357	13.50 381	12.63 298	42.10 391	60.18 408	38.90 384	28.72 373	28.74 385	11.74 323	27.40 387	0.21 316	0.23 337	0.04 307	0.30 335	1.36 352	1.54 351

STTRV1_RVC	7.02 318	1.10 263	12.88 345	3.32 333	6.92 370	11.90 329	4.00 299	15.07 330	11.94 305	9.51 280	14.57 286	11.63 300	8.73 319	12.65 332	8.06 302	3.32 373	2.75 384	0.41 358	0.12 286	1.38 353	0.11 205

ELAS_RVC	16.54 377	2.26 334	10.09 329	5.50 368	4.46 354	28.28 382	16.72 394	25.55 382	33.54 377	40.19 392	40.30 388	36.68 386	30.03 386	29.40 385	20.61 367	0.98 360	1.21 369	0.86 364	0.70 358	1.39 354	2.16 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	7.90 330	4.22 357	21.97 375	3.25 331	3.29 313	5.39 239	6.57 339	10.57 243	19.09 342	12.77 332	13.92 278	18.11 341	9.51 329	13.79 342	10.77 338	0.19 312	0.45 359	0.29 350	1.08 366	1.49 355	1.19 345

ELAS	16.72 378	2.14 332	9.23 322	4.92 364	4.53 357	32.66 389	15.11 390	27.40 385	28.68 370	40.27 393	44.90 392	38.33 388	30.50 387	26.44 384	21.94 374	0.88 355	1.23 370	0.67 360	0.89 363	1.49 355	2.18 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCMid	10.24 354	3.13 347	20.70 371	2.21 269	2.39 290	11.23 323	6.19 330	14.17 322	11.19 293	23.20 369	22.25 338	17.89 340	19.54 368	18.51 366	26.21 385	0.45 344	0.42 357	1.10 366	1.29 368	1.56 357	1.18 344

UDGNet	2.73 147	7.09 372	3.90 183	2.71 306	0.06 16	2.98 137	0.20 60	4.63 52	8.58 247	2.69 49	2.70 45	0.95 45	1.01 61	6.27 124	1.51 131	1.28 364	0.00 1	5.24 380	0.94 364	1.70 358	0.13 224

SDNR	7.50 322	2.32 335	15.58 357	1.82 220	0.63 175	44.66 401	0.44 105	8.59 192	9.52 260	9.84 290	25.18 354	5.30 183	4.38 223	11.46 321	6.49 278	0.05 264	0.03 206	0.00 1	0.01 207	1.79 359	1.87 355

MFN_U_SF_RVC	12.94 363	3.66 355	25.81 383	3.61 344	2.26 285	22.77 369	4.55 312	27.10 383	20.06 349	23.90 370	28.99 362	30.53 377	16.98 359	19.92 372	20.26 366	1.24 362	1.07 367	0.98 365	1.33 369	1.80 360	2.04 358

PDISCO_ROB	9.62 349	1.99 330	11.51 333	9.88 377	9.61 379	21.48 366	3.83 296	19.33 365	28.49 369	11.27 320	14.17 281	19.92 352	5.02 249	16.35 359	9.18 317	5.28 377	0.41 355	0.14 336	0.09 278	2.05 361	2.36 363

sAnonymous2	1.35 28	1.66 313	8.14 316	0.55 77	0.46 154	1.23 6	0.24 66	4.00 26	3.47 68	0.40 14	1.11 14	0.23 11	1.42 91	0.96 5	0.57 33	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.20 309	2.07 362	0.22 269

CroCo_RVC	1.35 28	1.66 313	8.14 316	0.55 77	0.46 154	1.23 6	0.24 66	4.00 26	3.47 68	0.40 14	1.11 14	0.23 11	1.42 91	0.96 5	0.57 33	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.20 309	2.07 362	0.22 269

BEATNet-Init1	23.31 389	9.03 377	41.67 397	4.17 357	2.53 295	45.68 403	19.47 398	33.43 389	38.45 388	47.59 401	49.10 398	59.31 402	41.80 399	38.35 397	29.21 390	0.47 345	0.50 362	0.81 362	0.66 357	2.10 364	1.86 354

DGSMNet	6.47 305	2.61 339	13.64 350	3.46 338	3.74 331	8.97 297	6.01 328	14.15 321	13.01 312	7.46 216	14.10 280	9.94 273	4.79 243	10.44 306	6.22 272	1.30 365	1.70 373	1.80 370	1.52 373	2.27 365	2.35 362

EDNetEfficient	13.82 367	6.19 366	54.79 403	2.83 311	3.60 326	4.86 229	8.57 354	8.61 197	32.90 375	40.77 394	30.59 368	18.33 343	21.87 376	11.38 320	25.36 383	0.15 302	0.23 337	0.06 317	1.03 365	2.54 366	1.79 353

AnyNet_C01	16.12 375	10.81 383	59.36 405	4.42 361	2.49 294	30.06 383	15.15 391	17.51 349	16.51 333	17.88 353	37.69 383	24.04 363	17.54 360	29.60 386	33.29 395	0.28 328	0.38 353	0.43 359	0.42 348	2.57 367	1.98 357

GANetREF_RVC	6.56 306	2.89 343	7.58 312	3.41 335	0.40 142	12.96 339	9.58 362	15.09 331	17.25 338	10.33 300	10.62 231	12.27 305	8.16 312	12.21 327	4.53 249	0.41 339	0.00 1	0.00 1	0.02 227	3.12 368	0.39 306
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
EDNetEfficientorigin	17.87 382	14.00 385	99.53 425	1.64 198	0.92 204	10.55 317	6.26 335	13.21 308	34.84 381	38.20 391	36.91 382	27.47 372	26.32 384	14.71 350	25.69 384	0.04 253	0.06 247	0.14 336	0.52 354	3.16 369	3.27 365

anonymity	7.68 325	3.83 356	12.39 339	7.04 374	12.67 387	8.18 289	2.00 256	17.50 348	6.85 193	13.56 340	9.21 194	9.97 274	7.82 307	11.28 319	5.58 264	6.27 380	4.98 400	3.68 376	2.96 378	3.33 370	4.48 371

NVStereoNet_ROB	16.04 374	6.75 369	12.90 346	6.37 372	7.42 374	12.89 338	9.74 364	22.78 378	25.12 363	30.32 378	46.19 394	34.37 384	25.38 380	21.48 376	21.38 368	5.94 378	3.10 390	6.07 381	10.09 394	4.01 371	8.54 388
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MADNet+	27.07 393	33.84 399	90.97 417	20.14 391	7.47 375	48.43 405	47.10 412	35.43 391	36.46 383	20.11 361	30.05 366	25.29 365	35.08 392	45.50 404	50.28 410	2.13 368	2.00 374	1.19 369	0.76 359	4.71 372	4.43 369

MFMNet_re	13.29 366	8.60 375	18.29 364	9.75 376	7.25 373	19.65 364	14.84 387	20.71 376	30.72 372	23.03 367	28.77 361	18.85 346	26.09 383	13.55 340	9.82 327	2.44 370	1.35 371	0.34 353	0.23 318	4.78 373	6.69 381

FADE	25.68 391	17.27 387	50.60 401	10.46 379	9.90 381	22.50 368	9.17 358	35.80 392	53.05 398	20.32 362	19.01 323	26.54 369	34.42 391	39.35 398	33.52 396	30.62 406	14.22 407	38.39 405	37.63 408	5.22 374	5.56 378

Anonymous_2	4.14 250	0.62 167	3.21 133	1.40 165	1.43 239	5.19 235	0.32 84	6.63 149	4.38 110	4.48 88	2.30 41	8.08 248	7.00 291	5.37 102	2.29 183	0.23 319	0.75 365	5.20 379	18.12 402	5.66 375	0.23 275

SGM+DAISY	15.62 372	7.26 373	19.28 367	8.94 375	10.11 382	26.25 375	10.49 369	19.36 366	14.65 323	30.64 379	33.59 377	33.00 380	22.32 378	24.96 382	16.42 359	7.90 384	6.25 402	4.51 378	3.37 380	5.86 376	7.20 382

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 376	6.93 371	21.83 374	5.94 371	2.81 302	38.71 395	14.59 384	24.55 381	34.87 382	33.66 386	34.35 378	29.24 375	24.20 379	22.59 378	17.95 361	2.52 371	2.81 385	1.17 368	1.51 372	5.89 377	2.16 359

CC-Net-ROB	7.68 325	9.21 378	7.46 309	3.82 350	3.66 329	15.68 348	5.02 320	17.95 350	10.45 285	6.44 171	14.00 279	7.63 237	4.77 240	10.75 311	3.10 210	5.99 379	2.46 378	16.28 386	1.08 366	6.30 378	1.56 352

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 292	5.36 363	5.02 236	3.75 349	3.57 325	15.81 349	4.27 305	11.72 268	6.96 196	7.23 205	8.47 180	9.09 263	2.66 145	9.36 288	2.71 199	7.49 382	2.32 376	2.01 373	0.08 271	6.77 379	4.67 373

SPS-STEREO	15.04 370	6.23 367	13.21 348	11.34 381	11.65 384	23.30 370	7.15 347	24.16 380	15.65 328	31.78 381	29.19 364	31.62 378	21.32 374	24.62 381	19.50 364	7.59 383	4.19 398	3.22 375	1.48 370	6.99 380	6.54 380
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	8.58 339	9.31 379	4.89 230	10.00 378	9.52 378	10.36 314	2.41 262	12.07 278	9.82 266	7.81 227	9.55 208	16.52 331	9.81 332	7.84 204	7.88 297	4.20 374	2.51 380	18.53 388	3.71 383	9.55 381	5.28 376

JetBlue	29.12 396	15.72 386	54.12 402	15.93 387	20.98 398	60.90 414	30.62 405	39.38 393	34.62 380	34.08 387	39.69 385	57.35 401	43.17 400	50.71 410	50.60 411	2.41 369	3.79 396	2.81 374	3.45 381	9.57 382	12.59 399

DDUNet	9.47 346	11.32 384	6.14 280	12.93 384	11.65 384	10.45 315	3.87 297	11.70 267	7.89 224	9.27 276	13.28 272	16.18 330	6.14 275	8.80 267	5.77 267	6.64 381	3.38 393	20.90 389	4.28 385	11.01 383	7.80 384

SQANet	7.64 324	3.40 353	5.49 262	11.73 382	9.62 380	11.96 331	2.82 273	11.33 259	6.10 173	8.33 245	11.49 249	11.00 294	5.16 255	10.12 303	2.72 201	8.92 385	2.21 375	10.41 382	1.58 374	11.13 384	7.39 383

Consistency-Raft	9.42 345	4.74 361	12.66 342	5.30 367	9.08 377	4.08 206	5.26 324	19.26 364	24.87 362	11.17 318	29.85 365	13.57 309	5.51 266	7.67 193	13.40 350	0.36 333	0.35 351	1.81 371	4.24 384	11.61 385	3.57 366

WAO-7	29.39 397	24.43 390	20.47 370	32.71 399	13.83 388	34.70 390	20.27 401	52.19 408	65.03 409	43.29 396	59.35 408	52.19 395	44.68 402	31.71 387	30.56 392	10.98 392	4.94 399	13.71 384	12.52 399	12.06 386	8.22 386

otaku	11.73 361	7.51 374	7.07 300	13.22 385	10.85 383	26.61 379	7.25 349	18.84 359	19.16 344	11.58 323	17.23 314	20.19 354	8.09 311	15.11 352	4.64 252	9.13 386	2.42 377	13.08 383	1.83 375	12.48 387	8.22 386

SuperB	8.10 333	3.15 349	24.67 380	2.65 304	1.23 227	9.88 308	4.29 306	10.18 237	30.07 371	11.53 322	12.18 261	6.12 205	6.65 285	10.50 307	14.47 356	0.14 300	0.11 289	0.35 354	0.25 322	13.06 388	0.48 318

Ntro	12.35 362	8.88 376	7.80 313	13.79 386	12.42 386	26.54 378	6.98 345	18.54 354	22.14 357	9.82 288	16.45 299	20.30 355	9.29 328	15.95 357	6.61 282	9.53 388	2.47 379	14.93 385	2.77 377	13.11 389	8.63 389

RainbowNet	18.01 383	26.22 393	19.95 369	18.59 390	14.88 389	27.38 381	10.46 368	27.39 384	34.54 379	14.91 346	27.01 357	25.65 366	12.44 345	18.94 368	9.23 318	13.91 396	3.46 394	23.36 391	4.86 388	16.03 390	10.91 394

ACVNet-4b	15.90 373	22.00 389	12.37 337	16.40 388	15.14 390	31.87 386	7.50 351	19.04 361	27.85 367	11.48 321	22.02 337	31.86 379	9.16 327	17.95 364	5.69 265	10.43 390	2.58 381	24.44 392	4.87 389	16.04 391	9.28 390

ACVNet_1	18.70 384	25.08 391	12.72 343	17.33 389	15.18 391	26.02 373	9.62 363	28.44 388	34.49 378	24.39 371	24.32 348	37.22 387	20.13 371	16.67 360	13.39 349	10.45 391	2.59 382	24.77 393	4.92 390	16.57 392	9.75 391

ACVNet_2	26.45 392	29.35 397	25.14 381	20.27 392	15.43 392	34.97 391	12.23 378	48.37 403	66.25 411	42.69 395	56.73 406	51.77 394	25.59 381	20.39 374	13.52 351	10.13 389	2.59 382	22.78 390	3.52 382	17.57 393	9.80 392

Dean	34.67 401	38.70 404	25.33 382	29.89 395	17.21 393	45.24 402	11.98 376	56.90 412	76.55 413	63.47 411	60.22 409	67.36 410	48.14 405	37.24 393	39.01 402	11.00 393	2.83 386	28.35 394	5.60 391	18.14 394	10.31 393

DispFullNet	17.47 381	26.01 392	33.98 391	22.58 393	20.86 397	13.84 345	1.28 229	16.50 341	26.27 365	19.97 360	17.17 312	20.52 358	18.49 363	22.86 379	10.76 337	5.13 376	2.83 386	30.72 396	7.72 392	20.86 395	11.01 395

LVE	34.99 403	40.10 405	34.97 392	32.49 398	18.61 394	51.45 410	26.82 403	52.15 407	65.94 410	47.21 399	61.04 410	53.99 399	37.30 395	37.95 394	34.09 398	15.55 400	5.95 401	31.01 397	13.81 400	22.58 396	16.72 404

IMH-64-1	27.21 394	28.77 394	16.84 362	31.57 396	20.76 395	26.43 376	15.10 388	47.11 398	45.20 393	33.53 384	51.16 400	41.42 390	31.10 389	36.48 391	22.39 375	13.48 394	2.87 388	33.95 398	10.70 395	23.50 397	11.75 396

IMH-64	27.21 394	28.77 394	16.84 362	31.57 396	20.76 395	26.43 376	15.10 388	47.11 398	45.20 393	33.53 384	51.16 400	41.42 390	31.10 389	36.48 391	22.39 375	13.48 394	2.87 388	33.95 398	10.70 395	23.50 397	11.75 396

IMH	29.82 398	29.11 396	18.51 366	34.28 400	21.40 400	32.33 388	15.39 392	49.40 405	53.07 399	37.88 389	55.32 405	45.05 392	39.54 397	40.63 399	24.12 379	14.03 397	3.27 392	34.93 400	11.24 397	24.69 399	12.21 398

Venus	38.15 405	35.51 401	21.50 372	43.67 404	23.92 402	44.44 399	20.26 399	52.83 409	76.62 414	53.57 405	66.81 414	62.63 405	54.56 409	42.03 401	39.18 403	22.71 402	6.65 403	37.08 403	19.08 403	24.70 400	15.24 401

WAO-8	38.15 405	35.51 401	21.50 372	43.67 404	23.92 402	44.44 399	20.26 399	52.83 409	76.62 414	53.57 405	66.79 413	62.63 405	54.56 409	42.03 401	39.18 403	22.71 402	6.65 403	37.08 403	19.08 403	24.72 401	15.24 401

TorneroNet-64	32.42 400	31.89 398	30.52 387	34.73 401	21.13 399	46.99 404	18.82 396	43.10 396	59.42 404	32.70 383	46.98 395	62.01 404	36.98 394	43.97 403	33.88 397	14.10 398	3.22 391	35.28 401	11.72 398	26.84 402	14.07 400

PWCK	30.53 399	44.32 406	47.25 399	29.76 394	7.23 372	40.78 396	27.10 404	44.73 397	44.32 392	47.31 400	36.37 381	47.16 393	26.05 382	41.26 400	31.87 393	21.83 401	4.03 397	29.50 395	4.67 386	27.17 403	7.80 384

WAO-6	34.74 402	36.76 403	15.36 356	37.53 402	24.15 404	35.99 392	19.36 397	48.96 404	68.54 412	43.84 397	47.58 396	52.77 397	52.60 406	32.63 388	34.73 399	26.20 404	7.74 405	42.78 406	21.64 405	28.07 404	17.62 406

TorneroNet	35.11 404	33.92 400	33.82 390	37.86 403	22.01 401	49.64 407	21.58 402	48.09 402	55.23 400	37.50 388	53.79 403	62.81 407	43.66 401	46.71 406	41.25 405	14.80 399	3.53 395	36.72 402	14.57 401	28.28 405	16.49 403

UNDER WATER-64	45.16 408	46.99 407	66.69 407	43.90 406	27.64 405	55.58 413	41.87 409	39.42 394	48.42 395	51.73 404	43.08 390	67.76 411	56.69 411	48.02 408	48.34 408	39.50 408	17.64 408	51.78 409	38.93 409	36.62 406	32.61 408

UNDER WATER	45.09 407	48.60 409	67.37 408	49.30 408	31.41 406	53.80 412	37.39 407	40.25 395	52.48 397	50.24 402	45.37 393	68.37 412	57.76 412	51.03 411	49.88 409	29.97 405	13.75 406	51.22 408	36.57 406	37.87 407	29.12 407

SPstereo	72.39 416	47.55 408	62.34 406	56.88 412	45.69 412	78.85 415	84.60 417	100.00 428	100.00 426	98.50 424	98.20 423	100.00 429	96.58 421	96.95 422	81.91 416	46.63 411	38.86 413	67.86 416	64.79 416	39.95 408	41.68 411

DPSimNet_ROB	53.45 411	64.73 416	44.39 398	53.97 409	45.39 411	53.66 411	54.83 413	55.15 411	57.87 403	64.16 413	50.83 399	63.40 408	53.34 408	46.45 405	65.81 414	63.13 415	26.54 411	57.94 412	51.11 413	45.52 409	50.69 415

notaker	47.42 409	55.20 411	49.13 400	56.52 411	40.18 407	38.52 394	32.97 406	47.21 400	56.08 402	57.21 407	57.24 407	60.09 403	59.19 413	53.93 412	41.64 406	40.61 409	19.93 409	57.21 411	37.41 407	49.02 410	39.02 409

ktn	48.94 410	57.58 412	38.86 395	59.57 413	43.27 409	50.37 408	43.38 410	48.07 401	61.11 405	51.30 403	54.25 404	54.96 400	52.88 407	47.30 407	35.83 400	57.77 413	24.88 410	62.69 414	43.55 410	50.70 411	40.41 410

HanzoNet	56.48 413	59.32 413	58.25 404	55.32 410	41.94 408	50.95 409	41.33 408	51.12 406	61.40 406	65.62 414	65.59 412	71.66 413	69.41 414	70.77 415	60.03 413	63.99 416	34.70 412	61.96 413	50.54 412	51.00 412	44.71 412

KSHMR	55.63 412	63.60 415	37.85 394	74.69 416	49.56 413	49.01 406	45.73 411	57.46 413	63.97 408	61.61 410	62.07 411	72.39 414	47.01 403	50.65 409	43.29 407	54.10 412	62.21 414	66.10 415	53.94 414	51.25 413	46.11 413

JetRed	61.02 414	61.05 414	82.56 412	46.09 407	56.80 415	83.19 416	63.76 414	59.26 414	63.61 407	69.29 415	68.85 415	66.59 409	47.62 404	61.57 413	74.09 415	45.58 410	66.14 417	46.59 407	45.06 411	63.17 414	49.58 414

ASD4	75.85 417	81.57 418	69.25 410	68.23 414	80.87 419	96.24 419	99.15 424	77.50 416	93.47 420	77.59 416	85.63 416	78.32 415	76.43 416	77.89 416	82.61 417	58.30 414	62.67 415	55.02 410	62.43 415	68.35 415	65.49 417

LRCNet_RVC	66.23 415	65.67 417	67.63 409	71.47 415	54.32 414	32.17 387	2.66 269	63.19 415	21.35 355	81.79 417	91.26 418	83.62 416	71.62 415	69.32 414	52.57 412	95.49 422	64.45 416	95.07 422	95.19 422	71.52 416	74.31 418

xxxxx1	85.63 420	90.31 420	96.68 420	76.54 417	80.57 416	97.44 421	96.86 421	85.53 417	88.53 417	88.68 418	91.71 419	94.23 418	92.93 418	90.02 418	91.98 419	70.60 417	70.39 418	73.68 418	81.46 419	74.61 417	79.86 419

tt_ll	85.63 420	90.31 420	96.68 420	76.54 417	80.57 416	97.44 421	96.86 421	85.53 417	88.53 417	88.68 418	91.71 419	94.23 418	92.93 418	90.02 418	91.98 419	70.60 417	70.39 418	73.68 418	81.46 419	74.61 417	79.86 419

ff	85.63 420	90.31 420	96.68 420	76.54 417	80.57 416	97.44 421	96.86 421	85.53 417	88.53 417	88.68 418	91.71 419	94.23 418	92.93 418	90.02 418	91.98 419	70.60 417	70.39 418	73.68 418	81.46 419	74.61 417	79.86 419

DLNR_Zeroshot_test	24.70 390	50.77 410	90.11 416	98.11 425	97.34 423	1.38 13	0.12 33	22.79 379	3.09 50	1.07 34	2.95 47	0.71 42	0.29 8	6.93 156	2.29 183	38.56 407	0.37 352	0.00 1	0.30 335	76.73 420	0.09 175

MADNet++	82.84 418	82.38 419	73.57 411	87.72 421	82.97 420	93.14 417	69.15 415	86.42 420	82.50 416	93.46 421	86.70 417	86.28 417	80.92 417	88.34 417	88.84 418	86.83 420	84.17 421	72.64 417	68.92 417	80.47 421	81.42 422

tt	83.26 419	0.34 53	99.99 427	79.40 420	93.18 421	100.00 426	100.00 427	100.00 428	99.95 423	60.33 409	47.63 397	99.98 427	99.96 425	99.98 426	100.00 430	92.42 421	99.82 425	73.83 421	73.63 418	88.42 422	56.35 416

Anonymous_1	99.08 426	99.91 424	99.85 426	97.63 423	99.10 425	100.00 426	100.00 427	99.61 425	99.96 424	99.28 426	99.86 425	99.54 424	99.99 426	99.29 424	99.75 425	96.05 423	99.59 424	97.31 423	98.57 424	97.71 423	98.63 424

PML	97.88 423	100.00 428	96.45 419	98.01 424	97.88 424	100.00 426	99.35 425	96.88 421	97.72 422	100.00 428	97.36 422	97.38 422	99.60 424	100.00 429	96.32 423	99.99 427	97.55 422	100.00 425	96.01 423	99.18 424	87.92 423

MEDIAN_ROB	98.41 424	99.70 423	99.30 424	97.09 422	97.02 422	96.89 420	95.77 420	97.66 423	97.28 421	98.79 425	98.94 424	99.18 423	98.14 423	96.89 421	96.88 424	99.96 426	99.16 423	100.00 425	99.99 426	99.69 425	99.88 425

DPSM_ROB	99.95 431	100.00 428	100.00 431	99.76 426	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	99.21 424	100.00 428	100.00 425	100.00 428	99.99 426	99.95 426

DPSM	99.95 431	100.00 428	100.00 431	99.76 426	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	99.21 424	100.00 428	100.00 425	100.00 428	99.99 426	99.95 426

MyStereo03	100.00 433	100.00 428	100.00 431	100.00 431	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

MyStereo02	100.00 433	100.00 428	100.00 431	100.00 431	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

MyStereo	100.00 433	100.00 428	100.00 431	100.00 431	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

HaxPig	98.85 425	99.94 425	95.08 418	99.99 428	100.00 427	94.03 418	94.78 418	99.15 424	99.98 425	99.99 427	100.00 426	99.98 427	99.99 426	98.12 423	95.97 422	100.00 429	99.99 427	100.00 425	99.99 426	100.00 428	99.99 428

Selective-RAFT-Error	100.00 433	100.00 428	100.00 431	100.00 431	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

CasAABBNet	100.00 433	100.00 428	100.00 431	100.00 431	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

test_example2	99.39 427	99.98 427	99.99 427	100.00 431	99.98 426	99.72 425	99.99 426	97.34 422	100.00 426	100.00 428	100.00 426	96.42 421	96.66 422	99.97 425	99.96 426	100.00 429	99.97 426	98.66 424	99.15 425	100.00 428	100.00 430

LSM0	100.00 433	100.00 428	100.00 431	100.00 431	100.00 427	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	99.99 428

DPSMNet_ROB	99.91 430	100.00 428	99.99 427	99.99 428	100.00 427	100.00 426	100.00 427	99.98 427	100.00 426	98.35 422	100.00 426	99.84 425	100.00 428	99.98 426	99.99 427	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

DGTPSM_ROB	99.90 429	100.00 428	99.99 427	99.99 428	100.00 427	100.00 426	100.00 427	99.97 426	100.00 426	98.35 422	100.00 426	99.84 425	100.00 428	99.98 426	99.99 427	99.99 427	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

AVERAGE_ROB	99.62 428	99.95 426	98.81 423	100.00 431	100.00 427	98.08 424	95.47 419	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 428	100.00 429	99.99 427	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

Low-res two-view benchmark