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

CREStereo	0.28 8	0.15 3	0.24 3	0.27 1	0.17 3	0.37 86	0.25 31	0.51 16	0.72 132	0.42 37	0.51 37	0.32 9	0.26 17	0.38 12	0.25 9	0.16 110	0.11 57	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9
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
LoS	0.29 12	0.15 3	0.30 11	0.29 2	0.18 7	0.33 67	0.29 57	0.51 16	0.72 132	0.34 14	0.52 41	0.41 42	0.28 32	0.47 44	0.28 43	0.15 79	0.11 57	0.13 9	0.09 6	0.11 1	0.11 9

PMTNet	0.32 28	0.16 8	0.24 3	0.29 2	0.18 7	0.45 131	0.22 8	0.56 28	0.63 98	0.46 45	0.54 45	0.39 37	0.34 74	0.48 49	0.24 6	0.75 380	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9

CES	0.28 8	0.14 2	0.23 1	0.30 4	0.70 369	0.37 86	0.27 43	0.48 11	0.46 56	0.34 14	0.48 29	0.27 2	0.22 6	0.39 14	0.23 4	0.13 12	0.11 57	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.17 161

TANstereo	0.30 24	0.15 3	0.31 13	0.30 4	0.17 3	0.55 163	0.23 18	0.44 6	0.55 77	0.59 72	0.68 79	0.37 32	0.26 17	0.35 4	0.27 33	0.15 79	0.16 228	0.12 2	0.10 10	0.13 20	0.14 87

knoymous	0.36 64	0.20 70	0.31 13	0.31 6	0.22 42	0.36 84	0.29 57	0.61 51	0.64 105	0.67 117	0.70 82	0.60 127	0.40 108	0.58 105	0.34 95	0.17 142	0.11 57	0.20 178	0.11 15	0.17 139	0.18 175

CREStereo++_RVC	0.32 28	0.15 3	0.23 1	0.31 6	0.24 86	0.27 25	0.22 8	0.46 8	0.88 211	0.46 45	0.80 123	0.30 5	0.26 17	0.36 5	0.33 85	0.13 12	0.09 2	0.13 9	0.51 373	0.13 20	0.09 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
LoS_RVC	0.27 5	0.16 8	0.27 8	0.32 8	0.30 223	0.44 126	0.34 117	0.41 4	0.33 8	0.31 8	0.51 37	0.29 4	0.32 60	0.36 5	0.28 43	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 203

riskmin	0.38 93	0.20 70	0.39 70	0.32 8	0.23 69	0.53 154	0.30 70	0.63 60	0.80 171	0.49 50	0.56 52	0.73 195	0.58 191	0.55 70	0.36 126	0.17 142	0.11 57	0.19 154	0.13 50	0.19 190	0.20 223

HITNet	0.41 130	0.26 212	0.45 130	0.33 10	0.17 3	0.63 215	0.30 70	0.93 203	0.64 105	0.71 140	0.82 133	0.64 145	0.52 162	0.59 119	0.43 169	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.13 50	0.19 190	0.12 33
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
SMFormer	0.51 217	0.23 145	0.62 243	0.34 11	0.20 20	0.62 206	0.34 117	1.21 300	1.02 276	0.81 191	1.01 218	0.71 176	0.65 233	0.84 251	0.55 232	0.19 199	0.15 201	0.18 119	0.16 122	0.18 157	0.18 175

tta	0.51 217	0.23 145	0.62 243	0.34 11	0.20 20	0.62 206	0.34 117	1.21 300	1.02 276	0.81 191	1.01 218	0.71 176	0.65 233	0.84 251	0.55 232	0.19 199	0.15 201	0.18 119	0.16 122	0.15 77	0.14 87

qqq1	0.49 197	0.23 145	0.62 243	0.34 11	0.20 20	0.62 206	0.34 117	1.21 300	1.02 276	0.81 191	1.01 218	0.71 176	0.65 233	0.84 251	0.34 95	0.19 199	0.15 201	0.14 16	0.12 29	0.15 77	0.14 87

fff1	0.49 197	0.23 145	0.62 243	0.34 11	0.20 20	0.62 206	0.34 117	1.21 300	1.02 276	0.81 191	1.01 218	0.71 176	0.65 233	0.84 251	0.34 95	0.19 199	0.15 201	0.14 16	0.12 29	0.15 77	0.14 87

AEACV	0.27 5	0.17 19	0.31 13	0.34 11	0.45 328	0.26 17	0.28 50	0.37 1	0.32 7	0.30 7	0.46 23	0.31 7	0.37 88	0.36 5	0.24 6	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.12 29	0.13 20	0.11 9

Any-RAFT	0.35 46	0.16 8	0.30 11	0.34 11	0.21 29	0.52 148	0.22 8	0.88 190	0.73 137	0.53 61	0.73 88	0.64 145	0.28 32	0.46 37	0.24 6	0.15 79	0.10 9	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.12 33

EGLCR-Stereo	0.25 2	0.16 8	0.33 20	0.34 11	0.20 20	0.35 78	0.20 1	0.52 19	0.36 21	0.28 4	0.27 4	0.41 42	0.18 1	0.45 30	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.16 60	0.14 72	0.13 20	0.11 9

DCANet-4	0.36 64	0.20 70	0.48 171	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 70	0.66 80	0.92 232	0.69 128	0.78 112	0.40 40	0.47 140	0.45 30	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

fff	0.37 79	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 70	0.69 108	1.06 297	0.69 128	0.78 112	0.42 48	0.63 217	0.46 37	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

ADStereo(finetuned)	0.37 79	0.16 8	0.49 181	0.34 11	0.19 9	0.30 43	0.30 70	0.68 99	0.91 227	0.70 134	0.77 104	0.43 54	0.69 251	0.45 30	0.33 85	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

x	0.39 107	0.24 180	0.41 81	0.34 11	0.23 69	0.52 148	0.32 101	0.86 179	0.52 66	0.57 69	0.70 82	0.59 122	0.50 157	0.49 50	0.46 197	0.17 142	0.15 201	0.17 85	0.15 94	0.17 139	0.16 144

HHNet	0.41 130	0.17 19	0.41 81	0.34 11	0.37 281	0.33 67	0.34 117	0.69 108	0.75 144	0.86 225	1.30 302	0.52 82	0.32 60	0.52 60	0.35 110	0.15 79	0.11 57	0.19 154	0.15 94	0.15 77	0.24 262

AnonymousM	0.41 130	0.81 366	0.29 10	0.34 11	0.22 42	0.28 32	0.38 184	0.53 26	0.41 42	0.70 134	0.49 31	0.47 68	0.27 23	0.41 19	0.31 65	0.15 79	0.12 98	1.51 386	0.26 305	0.12 8	0.10 3

s12784h	0.36 64	0.15 3	0.24 3	0.34 11	0.15 1	0.77 255	0.29 57	0.80 165	0.83 183	0.56 67	0.57 53	0.43 54	0.40 108	0.57 88	0.33 85	0.12 4	0.10 9	0.14 16	0.09 6	0.14 45	0.09 1

DCANet	0.36 64	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.30 43	0.30 70	0.68 99	0.91 227	0.70 134	0.77 104	0.43 54	0.57 184	0.45 30	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

csc	0.37 79	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 70	0.69 108	1.06 297	0.69 128	0.78 112	0.42 48	0.63 217	0.46 37	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

cscssc	0.37 79	0.16 8	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.29 36	0.30 70	0.69 108	1.06 297	0.69 128	0.78 112	0.42 48	0.63 217	0.46 37	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.13 58

111	0.40 119	0.17 19	0.41 81	0.34 11	0.19 9	0.52 148	0.28 50	0.74 140	1.16 318	0.50 53	0.91 174	0.63 138	0.48 144	0.61 132	0.35 110	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.12 29	0.13 20	0.13 58

11t1	0.36 64	0.21 101	0.42 100	0.35 29	0.22 42	0.62 206	0.29 57	0.69 108	0.43 48	0.60 76	0.53 43	0.53 86	0.48 144	0.56 78	0.40 157	0.18 170	0.14 178	0.16 60	0.13 50	0.17 139	0.17 161

IGEVStereo-DCA	0.29 12	0.22 128	0.38 53	0.35 29	0.27 171	0.37 86	0.35 134	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.30 6	0.35 25	0.27 23	0.51 55	0.22 1	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.12 29	0.13 20	0.15 106

rrr	0.29 12	0.22 128	0.41 81	0.35 29	0.27 171	0.37 86	0.32 101	0.52 19	0.42 46	0.38 21	0.30 6	0.35 25	0.27 23	0.51 55	0.22 1	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.14 87

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 34	0.35 29	0.35 29	0.19 9	0.27 25	0.25 31	0.55 27	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 20	0.19 2	0.58 105	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.12 8	0.10 3

ProNet	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.35 29	0.24 86	0.32 63	0.43 229	0.57 31	0.37 31	0.33 13	0.30 6	0.32 9	0.28 32	0.57 88	0.26 25	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.13 58

test_xeample3	0.29 12	0.21 101	0.41 81	0.35 29	0.26 147	0.35 78	0.32 101	0.56 28	0.36 21	0.43 38	0.32 9	0.34 20	0.28 32	0.54 68	0.23 4	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.12 29	0.14 45	0.13 58

test_xeample	1.01 340	0.21 101	0.42 100	0.35 29	0.21 29	0.71 244	0.39 203	1.23 312	0.86 198	0.81 191	1.04 234	0.69 170	0.61 206	0.69 188	10.93 411	0.19 199	0.15 201	0.18 119	0.17 162	0.18 157	0.17 161

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 64	0.17 19	0.41 81	0.35 29	0.19 9	0.33 67	0.29 57	0.65 71	0.73 137	0.68 123	1.01 218	0.56 95	0.40 108	0.42 21	0.30 59	0.11 1	0.09 2	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.10 3

ff7	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 134	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 105	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

ffff	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 134	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 105	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

11t	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 134	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 105	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

StereoIM	0.26 3	0.18 34	0.36 34	0.36 37	0.26 147	0.27 25	0.27 43	0.43 5	0.35 16	0.27 2	0.26 3	0.41 42	0.28 32	0.40 16	0.28 43	0.16 110	0.14 178	0.16 60	0.13 50	0.14 45	0.12 33

qqq	0.40 119	0.26 212	0.44 119	0.36 37	0.22 42	0.46 133	0.36 152	0.85 176	0.54 73	0.56 67	0.69 80	0.65 155	0.53 165	0.55 70	0.45 187	0.17 142	0.16 228	0.20 178	0.19 208	0.18 157	0.17 161

ccc-4	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.36 37	0.26 147	0.31 53	0.35 134	0.62 55	0.34 9	0.38 21	0.33 10	0.32 9	0.29 42	0.58 105	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

xxxx	1.01 340	0.22 128	0.43 109	0.36 37	0.21 29	0.82 278	0.36 152	1.32 334	0.88 211	0.71 140	0.94 182	0.97 266	0.63 217	0.64 155	10.58 410	0.20 220	0.16 228	0.18 119	0.17 162	0.19 190	0.19 203

DualNet	0.47 174	0.26 212	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 163	0.37 164	0.68 99	1.04 285	0.73 158	0.96 193	0.71 176	0.53 165	0.57 88	0.88 301	0.16 110	0.10 9	0.25 268	0.21 247	0.16 108	0.16 144

ffm	0.44 148	0.26 212	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 163	0.37 164	0.68 99	1.04 285	0.73 158	0.96 193	0.71 176	0.53 165	0.57 88	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.25 268	0.21 247	0.16 108	0.16 144

ff1	0.49 197	0.26 212	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 163	0.37 164	0.68 99	1.04 285	0.73 158	0.96 193	0.71 176	0.53 165	1.01 299	0.88 301	0.16 110	0.10 9	0.25 268	0.21 247	0.16 108	0.16 144

mmx	0.53 229	0.26 212	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 163	0.37 164	1.16 284	1.03 281	0.73 158	0.96 193	0.71 176	0.53 165	1.01 299	0.88 301	0.20 220	0.15 201	0.25 268	0.21 247	0.22 237	0.20 223

xxx	0.53 229	0.26 212	0.49 181	0.37 44	0.25 112	0.55 163	0.37 164	1.16 284	1.03 281	0.73 158	0.96 193	0.71 176	0.53 165	1.01 299	0.88 301	0.20 220	0.15 201	0.25 268	0.21 247	0.22 237	0.20 223

MIM_Stereo	0.38 93	0.17 19	0.53 211	0.37 44	0.24 86	0.27 25	0.24 24	0.70 122	0.54 73	0.72 151	1.00 215	0.63 138	0.29 42	0.64 155	0.38 146	0.13 12	0.14 178	0.17 85	0.16 122	0.14 45	0.11 9

anonymousdsp2	0.35 46	0.20 70	0.43 109	0.37 44	0.24 86	0.48 137	0.31 85	0.86 179	0.65 110	0.55 65	0.50 32	0.50 77	0.34 74	0.56 78	0.31 65	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.10 10	0.16 108	0.14 87

anonymousdsp	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.37 44	0.25 112	0.30 43	0.35 134	0.63 60	0.35 16	0.39 29	0.33 10	0.33 17	0.28 32	0.59 119	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106

IGEV-Stereo	0.29 12	0.21 101	0.38 53	0.37 44	0.25 112	0.30 43	0.35 134	0.63 60	0.35 16	0.39 29	0.33 10	0.33 17	0.28 32	0.59 119	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.12 29	0.14 45	0.15 106
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 107	0.19 49	0.57 228	0.37 44	0.27 171	0.31 53	0.24 24	1.44 356	0.29 2	0.69 128	0.53 43	0.60 127	0.42 115	0.83 246	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.13 50	0.15 77	0.13 58

DRaft	0.49 197	0.17 19	0.47 155	0.37 44	0.25 112	0.58 184	0.40 209	0.65 71	0.85 193	1.02 300	1.75 353	0.50 77	0.82 296	0.63 148	0.40 157	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.16 122	0.14 45	0.15 106

RAFT-RH_RVC	0.56 251	0.17 19	0.41 81	0.37 44	0.23 69	0.57 182	0.24 24	0.60 45	0.70 121	1.19 333	3.94 400	0.56 95	0.38 91	0.65 162	0.36 126	0.13 12	0.11 57	0.20 178	0.14 72	0.12 8	0.13 58

raft+_RVC	0.38 93	0.19 49	0.35 29	0.37 44	0.25 112	0.45 131	0.37 164	0.78 159	0.89 221	0.51 55	0.78 112	0.50 77	0.29 42	0.53 65	0.40 157	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.12 33

CFNet_pseudo	0.46 164	0.24 180	0.52 205	0.37 44	0.27 171	0.58 184	0.30 70	0.86 179	0.88 211	0.82 200	1.03 230	0.75 201	0.47 140	0.58 105	0.44 181	0.17 142	0.12 98	0.24 257	0.16 122	0.24 256	0.19 203

222	1.18 359	0.22 128	0.44 119	0.37 44	0.22 42	0.79 262	0.37 164	1.31 333	0.89 221	0.92 264	1.08 250	0.72 186	0.71 265	0.66 167	13.89 414	0.20 220	0.15 201	0.17 85	0.16 122	0.18 157	0.19 203

AFF-stereo	0.38 93	0.19 49	0.39 70	0.37 44	0.21 29	0.27 25	0.31 85	0.65 71	0.66 113	0.64 98	1.13 265	0.76 207	0.39 103	0.55 70	0.33 85	0.11 1	0.09 2	0.16 60	0.16 122	0.13 20	0.11 9

BEATNet_4x	0.46 164	0.32 260	0.56 225	0.37 44	0.19 9	0.63 215	0.35 134	1.01 234	0.72 132	0.77 176	0.83 138	0.70 172	0.59 197	0.68 185	0.53 225	0.16 110	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.24 256	0.16 144

HSM-Net_RVC	0.53 229	0.22 128	0.35 29	0.37 44	0.21 29	0.85 284	0.37 164	1.23 312	0.93 237	0.90 251	1.15 272	1.26 317	0.63 217	0.72 201	0.48 204	0.17 142	0.13 152	0.16 60	0.15 94	0.17 139	0.15 106
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 164	0.24 180	0.52 205	0.37 44	0.27 171	0.58 184	0.31 85	0.86 179	0.88 211	0.82 200	1.02 226	0.75 201	0.47 140	0.58 105	0.44 181	0.17 142	0.12 98	0.24 257	0.16 122	0.24 256	0.19 203

MLCV	0.47 174	0.24 180	0.61 240	0.37 44	0.17 3	0.61 199	0.33 110	0.80 165	0.87 207	0.94 268	1.13 265	0.72 186	0.43 122	0.89 269	0.51 215	0.13 12	0.10 9	0.13 9	0.11 15	0.14 45	0.12 33

iResNet_ROB	0.52 226	0.21 101	0.53 211	0.37 44	0.21 29	0.61 199	0.29 57	1.51 365	1.32 343	0.90 251	1.02 226	0.80 223	0.62 211	0.76 219	0.43 169	0.16 110	0.12 98	0.13 9	0.09 6	0.15 77	0.18 175

mmm	0.44 148	0.27 226	0.46 145	0.38 65	0.24 86	0.61 199	0.35 134	0.94 207	0.53 69	0.72 151	1.05 238	0.63 138	0.50 157	0.57 88	0.45 187	0.18 170	0.15 201	0.23 243	0.20 230	0.20 203	0.18 175

ttt	0.51 217	0.25 198	0.43 109	0.38 65	0.24 86	0.65 226	0.38 184	1.18 292	1.05 290	0.72 151	1.08 250	0.63 138	0.49 147	0.84 251	0.59 239	0.24 266	0.21 282	0.22 229	0.20 230	0.24 256	0.24 262

1111x	0.55 240	0.22 128	0.46 145	0.38 65	0.20 20	0.66 229	0.43 229	1.23 312	0.99 262	0.71 140	0.99 213	0.95 262	0.69 251	0.90 271	1.08 338	0.18 170	0.17 242	0.18 119	0.19 208	0.20 203	0.18 175

CFNet_ucs	0.50 210	0.24 180	0.55 219	0.38 65	0.31 240	0.58 184	0.33 110	0.98 222	0.93 237	0.88 240	1.19 285	0.80 223	0.49 147	0.63 148	0.43 169	0.21 234	0.15 201	0.26 282	0.18 184	0.26 268	0.22 249

RAFT-Test	0.34 35	0.18 34	0.37 44	0.38 65	0.23 69	0.50 141	0.23 18	0.69 108	0.40 39	0.60 76	0.85 151	0.61 131	0.28 32	0.46 37	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.11 15	0.13 20	0.12 33

CBFPSM	0.59 269	0.22 128	1.31 358	0.38 65	0.27 171	1.12 329	0.65 313	0.79 161	0.82 178	0.80 183	0.81 130	1.35 337	0.87 308	0.67 177	0.76 275	0.16 110	0.15 201	0.15 42	0.16 122	0.17 139	0.22 249

anonymousa	0.49 197	0.20 70	0.42 100	0.38 65	0.23 69	0.91 290	0.35 134	0.75 146	0.62 88	0.85 220	1.54 337	1.06 290	0.66 238	0.51 55	0.43 169	0.16 110	0.13 152	0.19 154	0.21 247	0.16 108	0.14 87

MC-Stereo	0.28 8	0.17 19	0.32 17	0.38 65	0.20 20	0.26 17	0.26 37	0.49 13	0.37 31	0.37 17	0.61 62	0.41 42	0.31 56	0.55 70	0.25 9	0.13 12	0.09 2	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.11 9

RCA-Stereo	0.35 46	0.17 19	0.34 26	0.38 65	0.22 42	0.31 53	0.34 117	0.68 99	1.24 331	0.45 43	0.65 69	0.47 68	0.43 122	0.38 12	0.27 33	0.13 12	0.10 9	0.14 16	0.11 15	0.11 1	0.11 9

IER	0.46 164	0.23 145	0.50 193	0.38 65	0.28 190	0.69 237	0.35 134	0.80 165	0.66 113	0.83 212	0.94 182	0.75 201	0.77 281	0.60 125	0.42 164	0.17 142	0.14 178	0.17 85	0.17 162	0.17 139	0.15 106

CrosDoStereo	0.50 210	0.18 34	0.45 130	0.38 65	0.24 86	0.40 102	1.18 374	0.67 90	0.86 198	0.94 268	1.37 312	0.63 138	0.77 281	0.65 162	0.45 187	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.18 184	0.14 45	0.14 87

DeepStereo_LL	0.50 210	0.18 34	0.45 130	0.38 65	0.24 86	0.40 102	1.18 374	0.67 90	0.86 198	0.94 268	1.37 312	0.63 138	0.77 281	0.65 162	0.45 187	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.18 184	0.14 45	0.14 87

DEmStereo	0.48 181	0.17 19	0.50 193	0.38 65	0.25 112	0.59 193	0.34 117	0.63 60	0.74 142	0.89 244	1.66 345	0.58 108	1.06 337	0.60 125	0.42 164	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.16 122	0.14 45	0.15 106

THIR-Stereo	0.50 210	0.18 34	0.45 130	0.38 65	0.23 69	0.75 252	0.67 316	0.66 80	0.87 207	1.02 300	1.40 318	0.72 186	0.76 277	0.62 138	0.42 164	0.15 79	0.11 57	0.17 85	0.18 184	0.14 45	0.15 106

RAFT-345	0.40 119	0.18 34	0.40 77	0.38 65	0.22 42	0.33 67	0.26 37	0.61 51	0.51 63	0.74 164	1.79 354	0.45 60	0.33 68	0.66 167	0.36 126	0.14 32	0.11 57	0.18 119	0.14 72	0.13 20	0.13 58

GANet-RSSM	0.47 174	0.21 101	0.37 44	0.38 65	0.25 112	0.58 184	0.36 152	1.07 253	0.78 163	0.68 123	1.01 218	0.86 235	0.67 241	0.62 138	0.44 181	0.21 234	0.15 201	0.18 119	0.18 184	0.18 157	0.17 161

DMCA	0.45 158	0.26 212	0.50 193	0.38 65	0.28 190	0.51 145	0.34 117	0.93 203	0.68 116	0.75 166	0.83 138	0.79 215	0.53 165	0.51 55	0.54 228	0.21 234	0.16 228	0.21 217	0.16 122	0.19 190	0.21 236

RASNet	0.53 229	0.22 128	0.52 205	0.38 65	0.22 42	0.68 235	0.38 184	0.97 219	0.88 211	0.73 158	1.04 234	1.03 283	0.92 317	0.90 271	0.86 294	0.16 110	0.14 178	0.14 16	0.17 162	0.15 77	0.13 58

iResNetv2_ROB	0.52 226	0.27 226	0.69 279	0.38 65	0.25 112	0.62 206	0.35 134	1.17 289	1.01 273	0.99 288	1.06 244	0.88 245	0.67 241	0.66 167	0.39 152	0.19 199	0.13 152	0.15 42	0.11 15	0.18 157	0.16 144

test croco	0.31 26	0.20 70	0.50 193	0.39 84	0.29 213	0.27 25	0.30 70	0.44 6	0.35 16	0.31 8	0.66 73	0.30 5	0.31 56	0.65 162	0.31 65	0.17 142	0.13 152	0.20 178	0.15 94	0.17 139	0.12 33

IGEV_Zeroshot_test	0.34 35	0.18 34	0.67 270	0.39 84	0.28 190	0.30 43	0.25 31	0.74 140	0.31 5	0.62 82	0.57 53	0.54 90	0.25 11	0.53 65	0.27 33	0.14 32	0.10 9	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

MSKI-zero shot	0.32 28	0.17 19	0.34 26	0.39 84	0.21 29	0.32 63	0.22 8	0.61 51	0.43 48	0.52 58	0.64 67	0.61 131	0.20 4	0.74 212	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.14 16	0.10 10	0.12 8	0.12 33

PCWNet_CMD	0.48 181	0.24 180	0.52 205	0.39 84	0.27 171	0.63 215	0.30 70	0.95 213	0.96 250	0.86 225	1.07 247	0.79 215	0.44 130	0.57 88	0.43 169	0.17 142	0.12 98	0.21 217	0.16 122	0.24 256	0.19 203

iinet-f	0.67 282	0.26 212	2.15 386	0.39 84	0.31 240	1.19 339	0.56 294	0.84 173	0.84 186	0.80 183	1.17 279	1.05 289	0.84 302	0.71 196	1.21 348	0.20 220	0.18 253	0.17 85	0.15 94	0.20 203	0.20 223

MIPNet	0.37 79	0.21 101	0.59 233	0.39 84	0.25 112	0.50 141	0.28 50	0.77 154	0.70 121	0.65 105	0.60 59	0.40 40	0.49 147	0.44 29	0.37 138	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.14 45	0.13 58

IPLGR	0.39 107	0.21 101	0.63 251	0.39 84	0.22 42	0.49 140	0.29 57	0.76 151	0.74 142	0.78 179	0.77 104	0.44 59	0.42 115	0.47 44	0.38 146	0.13 12	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.15 77	0.13 58

test-3	0.34 35	0.16 8	0.43 109	0.39 84	0.21 29	0.43 122	0.22 8	0.63 60	0.78 163	0.71 140	0.45 20	0.64 145	0.27 23	0.43 24	0.31 65	0.12 4	0.09 2	0.17 85	0.13 50	0.12 8	0.10 3

test_1	0.34 35	0.16 8	0.43 109	0.39 84	0.21 29	0.43 122	0.23 18	0.63 60	0.78 163	0.68 123	0.45 20	0.64 145	0.27 23	0.43 24	0.31 65	0.12 4	0.09 2	0.17 85	0.13 50	0.12 8	0.10 3

PFNet+	0.40 119	0.19 49	0.49 181	0.39 84	0.25 112	0.28 32	0.23 18	0.64 70	0.70 121	0.85 220	0.79 121	0.64 145	0.35 76	0.72 201	0.34 95	0.19 199	0.14 178	0.23 243	0.20 230	0.16 108	0.20 223

ASMatch	0.48 181	0.19 49	0.45 130	0.39 84	0.28 190	0.37 86	0.26 37	0.74 140	0.68 116	0.76 171	2.34 369	0.61 131	0.52 162	0.62 138	0.37 138	0.14 32	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.21 236

iRaftStereo_RVC	0.32 28	0.19 49	0.37 44	0.39 84	0.22 42	0.31 53	0.29 57	0.68 99	0.51 63	0.49 50	0.66 73	0.37 32	0.23 7	0.45 30	0.33 85	0.14 32	0.10 9	0.18 119	0.17 162	0.15 77	0.12 33

EAI-Stereo	0.34 35	0.19 49	0.44 119	0.39 84	0.21 29	0.31 53	0.30 70	1.15 281	0.30 3	0.49 50	0.75 98	0.36 30	0.28 32	0.62 138	0.27 33	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.13 50	0.13 20	0.12 33

CFNet-RSSM	0.34 35	0.17 19	0.45 130	0.39 84	0.22 42	0.35 78	0.23 18	0.73 138	0.84 186	0.65 105	0.54 45	0.57 100	0.28 32	0.46 37	0.26 25	0.13 12	0.10 9	0.14 16	0.12 29	0.13 20	0.11 9

Gwc-CoAtRS	0.34 35	0.17 19	0.44 119	0.39 84	0.23 69	0.34 73	0.22 8	0.70 122	0.75 144	0.60 76	0.59 58	0.58 108	0.29 42	0.45 30	0.26 25	0.14 32	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.12 33

FENet	0.42 136	0.22 128	0.38 53	0.39 84	0.24 86	0.55 163	0.32 101	0.79 161	0.70 121	0.71 140	0.72 84	0.63 138	0.57 184	0.62 138	0.44 181	0.19 199	0.13 152	0.19 154	0.17 162	0.18 157	0.19 203

ACVNet	0.46 164	0.23 145	0.36 34	0.39 84	0.28 190	0.58 184	0.40 209	0.87 186	0.80 171	0.64 98	0.96 193	0.79 215	0.60 201	0.63 148	0.67 256	0.17 142	0.15 201	0.16 60	0.15 94	0.18 157	0.15 106

cf-r	0.47 174	0.23 145	0.41 81	0.39 84	0.23 69	0.59 193	0.37 164	0.88 190	0.85 193	0.72 151	1.05 238	0.94 260	0.62 211	0.56 78	0.54 228	0.21 234	0.14 178	0.17 85	0.19 208	0.15 77	0.15 106

MSMDNet	0.48 181	0.24 180	0.52 205	0.39 84	0.27 171	0.63 215	0.30 70	0.96 215	0.96 250	0.86 225	1.07 247	0.79 215	0.44 130	0.57 88	0.43 169	0.17 142	0.12 98	0.20 178	0.16 122	0.23 246	0.19 203

UCFNet_RVC	0.49 197	0.26 212	0.35 29	0.39 84	0.26 147	0.64 221	0.36 152	1.15 281	0.84 186	0.67 117	0.88 165	0.88 245	0.59 197	0.58 105	0.45 187	0.24 266	0.17 242	0.27 294	0.27 310	0.25 264	0.23 256

HSM	0.51 217	0.24 180	0.41 81	0.39 84	0.24 86	0.75 252	0.40 209	1.22 308	0.75 144	0.81 191	0.91 174	1.21 313	0.69 251	0.87 261	0.46 197	0.17 142	0.13 152	0.17 85	0.14 72	0.17 139	0.17 161

CBMV_ROB	0.59 269	0.37 285	0.38 53	0.39 84	0.28 190	0.74 249	0.28 50	1.00 227	0.98 257	0.94 268	1.25 294	0.81 225	0.78 286	0.87 261	0.50 207	0.36 345	0.37 359	0.43 349	0.40 353	0.33 307	0.30 299

SGM_RVC	0.97 337	0.28 239	0.41 81	0.39 84	0.22 42	1.55 363	0.73 336	1.51 365	1.25 335	2.25 384	1.92 359	2.58 381	1.56 370	2.02 381	1.19 347	0.27 293	0.27 323	0.27 294	0.25 295	0.25 264	0.25 268
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIF-Stereo	0.27 5	0.17 19	0.37 44	0.40 107	0.27 171	0.30 43	0.28 50	0.39 2	0.31 5	0.29 6	0.46 23	0.27 2	0.25 11	0.47 44	0.34 95	0.17 142	0.13 152	0.13 9	0.12 29	0.14 45	0.12 33

HH	0.35 46	0.20 70	0.47 155	0.40 107	0.25 112	0.33 67	0.31 85	0.76 151	0.38 35	0.43 38	0.57 53	0.79 215	0.44 130	0.71 196	0.25 9	0.15 79	0.11 57	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

HanStereo	0.35 46	0.20 70	0.47 155	0.40 107	0.25 112	0.33 67	0.31 85	0.76 151	0.38 35	0.43 38	0.57 53	0.79 215	0.44 130	0.71 196	0.25 9	0.15 79	0.11 57	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.12 33

SDNR	0.86 323	0.37 285	1.47 371	0.40 107	0.38 289	3.38 401	0.33 110	0.90 196	0.98 257	0.99 288	2.09 366	0.59 122	0.71 265	1.29 340	0.70 263	0.51 367	0.56 382	0.36 334	0.26 305	0.43 341	0.46 357

4D-IteraStereo	0.33 34	0.18 34	0.40 77	0.40 107	0.24 86	0.32 63	0.27 43	0.58 35	0.72 132	0.65 105	0.54 45	0.42 48	0.23 7	0.45 30	0.28 43	0.14 32	0.09 2	0.19 154	0.16 122	0.16 108	0.11 9

gwcnet-sp	0.48 181	0.23 145	0.70 283	0.40 107	0.26 147	0.81 270	0.41 221	0.89 192	0.84 186	0.91 256	0.76 100	0.66 160	0.61 206	0.66 167	0.50 207	0.18 170	0.17 242	0.18 119	0.18 184	0.18 157	0.18 175

scenet	0.48 181	0.23 145	0.70 283	0.40 107	0.26 147	0.81 270	0.41 221	0.89 192	0.84 186	0.91 256	0.76 100	0.66 160	0.61 206	0.66 167	0.50 207	0.18 170	0.17 242	0.18 119	0.18 184	0.18 157	0.18 175

ToySt	0.49 197	0.27 226	0.75 296	0.40 107	0.27 171	0.64 221	0.49 257	0.84 173	0.77 157	0.60 76	0.83 138	0.88 245	0.66 238	0.70 191	0.56 234	0.16 110	0.17 242	0.21 217	0.20 230	0.21 221	0.19 203

Anonymous_2	0.82 315	0.44 313	0.63 251	0.40 107	0.43 317	0.80 265	0.52 278	0.72 131	0.77 157	0.71 140	0.60 59	0.87 240	0.76 277	0.75 216	0.58 235	0.52 368	0.54 381	0.54 368	4.82 417	0.56 365	0.40 341

ssnet	0.48 181	0.23 145	0.70 283	0.40 107	0.26 147	0.81 270	0.41 221	0.89 192	0.84 186	0.91 256	0.76 100	0.66 160	0.61 206	0.66 167	0.50 207	0.18 170	0.17 242	0.18 119	0.18 184	0.18 157	0.18 175

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 276	0.28 239	0.99 327	0.40 107	0.30 223	1.03 314	0.56 294	1.10 262	0.99 262	0.97 281	1.22 287	1.06 290	0.69 251	1.07 312	0.95 321	0.19 199	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.22 237	0.21 236

IPLG	0.39 107	0.20 70	0.59 233	0.40 107	0.24 86	0.54 158	0.27 43	0.75 146	0.63 98	0.84 219	0.81 130	0.32 9	0.32 60	0.60 125	0.45 187	0.13 12	0.11 57	0.16 60	0.13 50	0.13 20	0.12 33

STrans-v2	0.46 164	0.20 70	0.48 171	0.40 107	0.24 86	0.55 163	0.50 261	1.07 253	0.73 137	0.65 105	1.05 238	0.72 186	0.69 251	0.72 201	0.33 85	0.14 32	0.10 9	0.17 85	0.14 72	0.13 20	0.12 33

Pruner-Stereo	0.38 93	0.20 70	0.45 130	0.40 107	0.25 112	0.22 4	0.24 24	0.67 90	0.55 77	0.89 244	0.76 100	0.68 166	0.29 42	0.62 138	0.35 110	0.18 170	0.12 98	0.20 178	0.17 162	0.17 139	0.18 175

DeepStereo_RVC	0.36 64	0.21 101	0.47 155	0.40 107	0.24 86	0.26 17	0.22 8	0.60 45	0.38 35	0.69 128	0.67 77	0.57 100	0.51 160	0.56 78	0.39 152	0.16 110	0.12 98	0.18 119	0.15 94	0.19 190	0.18 175

GES	0.44 148	0.23 145	0.57 228	0.40 107	0.30 223	0.59 193	0.36 152	0.96 215	0.68 116	0.74 164	0.83 138	0.47 68	0.48 144	0.67 177	0.43 169	0.22 252	0.16 228	0.17 85	0.16 122	0.18 157	0.23 256

GMStereo	0.39 107	0.37 285	0.54 214	0.40 107	0.26 147	0.42 120	0.36 152	0.59 36	1.04 285	0.55 65	0.51 37	0.37 32	0.35 76	0.54 68	0.41 160	0.19 199	0.13 152	0.16 60	0.17 162	0.24 256	0.18 175
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 174	0.21 101	0.55 219	0.40 107	0.27 171	0.87 288	0.37 164	1.33 336	0.77 157	0.80 183	0.84 143	0.54 90	0.49 147	0.57 88	0.37 138	0.18 170	0.13 152	0.18 119	0.20 230	0.16 108	0.15 106

GwcNet-RSSM	0.49 197	0.24 180	0.42 100	0.40 107	0.23 69	0.55 163	0.38 184	0.93 203	0.93 237	0.71 140	1.16 277	0.86 235	0.60 201	0.62 138	0.66 253	0.21 234	0.14 178	0.19 154	0.20 230	0.16 108	0.15 106

CFNet-ft	0.48 181	0.23 145	0.36 34	0.40 107	0.26 147	0.64 221	0.37 164	0.87 186	0.85 193	0.64 98	1.00 215	1.01 276	0.64 227	0.61 132	0.53 225	0.23 257	0.15 201	0.24 257	0.21 247	0.23 246	0.18 175

DSFCA	0.55 240	0.25 198	0.62 243	0.40 107	0.36 276	0.74 249	0.52 278	1.04 244	0.82 178	1.06 314	0.84 143	0.89 249	0.63 217	0.99 296	0.58 235	0.25 276	0.21 282	0.21 217	0.21 247	0.21 221	0.19 203

CFNet_RVC	0.48 181	0.23 145	0.36 34	0.40 107	0.26 147	0.64 221	0.37 164	0.87 186	0.85 193	0.64 98	1.00 215	1.01 276	0.64 227	0.61 132	0.53 225	0.23 257	0.15 201	0.24 257	0.21 247	0.23 246	0.18 175

DN-CSS_ROB	0.43 142	0.26 212	0.62 243	0.40 107	0.29 213	0.44 126	0.27 43	0.77 154	0.75 144	0.72 151	1.09 254	0.48 72	0.43 122	0.69 188	0.37 138	0.15 79	0.12 98	0.21 217	0.19 208	0.18 157	0.16 144

pmcnn	1.23 362	0.29 247	0.96 324	0.40 107	0.23 69	0.95 298	0.69 325	1.16 284	1.28 339	1.67 365	2.33 368	11.15 416	0.86 305	0.93 286	0.88 301	0.15 79	0.12 98	0.12 2	0.10 10	0.15 77	0.15 106

MyStereo8	0.40 119	0.20 70	0.54 214	0.41 131	0.29 213	0.53 154	0.29 57	0.65 71	0.49 61	0.71 140	0.98 208	0.58 108	0.43 122	0.50 51	0.51 215	0.15 79	0.12 98	0.16 60	0.14 72	0.19 190	0.19 203

MyStereo06	0.38 93	0.21 101	0.61 240	0.41 131	0.28 190	0.41 115	0.50 261	0.95 213	0.35 16	0.62 82	0.54 45	0.76 207	0.27 23	0.50 51	0.29 54	0.14 32	0.13 152	0.18 119	0.17 162	0.17 139	0.15 106

MyStereo05	0.44 148	0.21 101	0.45 130	0.41 131	0.28 190	0.41 115	0.50 261	0.93 203	1.09 308	0.76 171	0.61 62	0.51 80	0.57 184	0.73 206	0.42 164	0.14 32	0.13 152	0.18 119	0.17 162	0.17 139	0.15 106

ACVNet-DCA	0.35 46	0.23 145	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 163	0.38 184	0.85 176	0.54 73	0.41 32	0.50 32	0.34 20	0.49 147	0.57 88	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.19 154	0.13 50	0.18 157	0.17 161

xx1	0.39 107	0.23 145	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 163	0.38 184	0.67 90	1.06 297	0.41 32	0.50 32	0.65 155	0.53 165	0.57 88	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.20 178	0.19 208	0.18 157	0.17 161

1test111	0.36 64	0.23 145	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 163	0.38 184	0.85 176	0.54 73	0.41 32	0.50 32	0.34 20	0.49 147	0.55 70	0.45 187	0.16 110	0.10 9	0.19 154	0.13 50	0.18 157	0.17 161

cc1	0.37 79	0.23 145	0.33 20	0.41 131	0.22 42	0.55 163	0.38 184	0.67 90	1.06 297	0.41 32	0.50 32	0.34 20	0.49 147	0.57 88	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.19 154	0.13 50	0.16 108	0.15 106

tt1	0.36 64	0.24 180	0.32 17	0.41 131	0.22 42	0.54 158	0.38 184	0.68 99	1.04 285	0.41 32	0.46 23	0.35 25	0.45 134	0.57 88	0.25 9	0.16 110	0.10 9	0.19 154	0.13 50	0.16 108	0.16 144

MIF-Stereo (partial)	0.31 26	0.18 34	0.37 44	0.41 131	0.31 240	0.28 32	0.23 18	0.47 9	0.42 46	0.31 8	0.63 64	0.36 30	0.35 76	0.57 88	0.31 65	0.17 142	0.13 152	0.19 154	0.17 162	0.18 157	0.14 87

CASnet	0.30 24	0.20 70	0.33 20	0.41 131	0.16 2	0.26 17	0.24 24	0.52 19	0.53 69	0.52 58	0.54 45	0.39 37	0.24 10	0.40 16	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.22 229	0.18 184	0.18 157	0.11 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 46	0.24 180	0.48 171	0.41 131	0.26 147	0.35 78	0.24 24	0.67 90	0.44 52	0.54 63	0.51 37	0.66 160	0.25 11	0.66 167	0.30 59	0.14 32	0.12 98	0.23 243	0.20 230	0.18 157	0.13 58

DisPM	0.39 107	0.19 49	0.44 119	0.41 131	0.27 171	0.24 7	0.31 85	0.65 71	0.57 82	0.87 232	0.87 158	0.60 127	0.32 60	0.76 219	0.32 73	0.18 170	0.12 98	0.19 154	0.17 162	0.15 77	0.20 223

psmg	0.49 197	0.25 198	0.43 109	0.41 131	0.28 190	0.85 284	0.43 229	0.99 224	0.76 150	0.91 256	0.94 182	0.76 207	0.54 176	0.64 155	0.43 169	0.20 220	0.15 201	0.20 178	0.20 230	0.18 157	0.18 175

CSP-Net	0.56 251	0.27 226	0.49 181	0.41 131	0.28 190	1.22 341	0.50 261	1.23 312	0.72 132	0.95 275	0.95 189	0.89 249	0.62 211	0.83 246	0.62 245	0.26 286	0.17 242	0.17 85	0.17 162	0.18 157	0.17 161

Patchmatch Stereo++	0.35 46	0.23 145	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.58 105	0.36 126	0.18 170	0.12 98	0.20 178	0.16 122	0.20 203	0.15 106
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
TransformOpticalFlow	0.44 148	0.20 70	0.47 155	0.41 131	0.23 69	0.37 86	0.47 245	0.94 207	0.76 150	0.65 105	1.14 267	0.73 195	0.56 183	0.76 219	0.32 73	0.15 79	0.10 9	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.13 58

NF-Stereo	0.38 93	0.20 70	0.45 130	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 85	0.69 108	0.70 121	0.65 105	0.77 104	0.57 100	0.30 52	0.67 177	0.35 110	0.18 170	0.12 98	0.20 178	0.16 122	0.16 108	0.27 279

OCTAStereo	0.38 93	0.20 70	0.46 145	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 85	0.69 108	0.70 121	0.65 105	0.77 104	0.58 108	0.30 52	0.67 177	0.35 110	0.18 170	0.12 98	0.20 178	0.16 122	0.16 108	0.27 279

PSM-softLoss	0.38 93	0.20 70	0.48 171	0.41 131	0.26 147	0.30 43	0.35 134	0.69 108	0.46 56	0.62 82	0.82 133	0.59 122	0.33 68	0.70 191	0.39 152	0.19 199	0.12 98	0.20 178	0.18 184	0.16 108	0.22 249

KMStereo	0.38 93	0.20 70	0.48 171	0.41 131	0.26 147	0.30 43	0.35 134	0.69 108	0.46 56	0.62 82	0.82 133	0.59 122	0.33 68	0.70 191	0.39 152	0.19 199	0.12 98	0.20 178	0.18 184	0.16 108	0.22 249

NRIStereo	0.36 64	0.20 70	0.45 130	0.41 131	0.23 69	0.34 73	0.26 37	0.65 71	0.55 77	0.64 98	0.63 64	0.56 95	0.37 88	0.65 162	0.37 138	0.15 79	0.11 57	0.18 119	0.15 94	0.17 139	0.14 87

PSM-adaLoss	0.35 46	0.23 145	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.31 85	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.56 78	0.35 110	0.18 170	0.12 98	0.20 178	0.16 122	0.20 203	0.15 106

FTStereo	0.56 251	0.20 70	0.37 44	0.41 131	0.25 112	0.40 102	0.79 343	0.66 80	0.43 48	1.09 322	3.27 389	0.70 172	0.73 270	0.55 70	0.33 85	0.14 32	0.13 152	0.19 154	0.17 162	0.15 77	0.30 299

ROB_FTStereo_v2	0.35 46	0.23 145	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.31 85	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.57 100	0.38 91	0.57 88	0.36 126	0.18 170	0.12 98	0.20 178	0.16 122	0.20 203	0.15 106

ROB_FTStereo	0.35 46	0.23 145	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.25 15	0.21 4	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.57 88	0.35 110	0.18 170	0.12 98	0.20 178	0.16 122	0.20 203	0.15 106

HUI-Stereo	0.35 46	0.23 145	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.60 45	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.50 51	0.35 110	0.18 170	0.12 98	0.20 178	0.16 122	0.20 203	0.15 106

RE-Stereo	0.38 93	0.20 70	0.46 145	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 85	0.69 108	0.70 121	0.65 105	0.77 104	0.58 108	0.30 52	0.67 177	0.35 110	0.18 170	0.12 98	0.20 178	0.16 122	0.16 108	0.27 279

TVStereo	0.38 93	0.20 70	0.46 145	0.41 131	0.25 112	0.26 17	0.31 85	0.69 108	0.70 121	0.65 105	0.77 104	0.58 108	0.30 52	0.67 177	0.35 110	0.18 170	0.12 98	0.20 178	0.16 122	0.16 108	0.27 279

iGMRVC	0.35 46	0.23 145	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.30 70	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.58 105	0.36 126	0.18 170	0.12 98	0.20 178	0.16 122	0.20 203	0.15 106

iRAFT	0.35 46	0.23 145	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.58 108	0.38 91	0.58 105	0.36 126	0.18 170	0.12 98	0.20 178	0.16 122	0.20 203	0.15 106

RAFT-IKP	0.35 46	0.23 145	0.47 155	0.41 131	0.22 42	0.24 7	0.28 50	0.59 36	0.36 21	0.63 89	0.73 88	0.57 100	0.38 91	0.58 105	0.36 126	0.18 170	0.12 98	0.20 178	0.16 122	0.20 203	0.15 106

rafts_anoy	0.37 79	0.21 101	0.36 34	0.41 131	0.26 147	0.30 43	0.33 110	0.67 90	0.90 223	0.58 70	0.66 73	0.45 60	0.33 68	0.47 44	0.39 152	0.16 110	0.11 57	0.21 217	0.23 273	0.17 139	0.14 87

raftrobust	0.34 35	0.19 49	0.36 34	0.41 131	0.27 171	0.30 43	0.25 31	0.71 127	0.63 98	0.58 70	0.55 50	0.45 60	0.46 137	0.51 55	0.29 54	0.16 110	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.12 8	0.13 58

hitnet-ft	0.55 240	0.27 226	0.39 70	0.41 131	0.28 190	0.78 259	0.40 209	0.92 201	0.90 223	0.82 200	1.01 218	1.13 308	0.70 261	0.78 230	0.67 256	0.28 299	0.20 275	0.28 301	0.22 262	0.29 283	0.26 272

DIP-Stereo	0.39 107	0.21 101	0.50 193	0.41 131	0.28 190	0.62 206	0.27 43	0.77 154	0.40 39	0.64 98	0.86 154	0.52 82	0.33 68	0.66 167	0.42 164	0.15 79	0.13 152	0.17 85	0.14 72	0.15 77	0.15 106
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.51 217	0.29 247	0.46 145	0.41 131	0.27 171	0.70 239	0.32 101	1.13 272	1.00 269	0.72 151	1.07 247	0.85 233	0.60 201	0.76 219	0.52 222	0.19 199	0.14 178	0.23 243	0.23 273	0.21 221	0.16 144

DeepPruner_ROB	0.53 229	0.34 273	0.59 233	0.41 131	0.30 223	0.50 141	0.43 229	1.19 294	0.70 121	0.85 220	1.05 238	0.86 235	0.55 178	0.84 251	0.51 215	0.29 305	0.23 298	0.22 229	0.22 262	0.26 268	0.25 268

MyStereo07	0.32 28	0.22 128	0.34 26	0.42 168	0.28 190	0.40 102	0.50 261	0.72 131	0.37 31	0.37 17	0.34 16	0.32 9	0.31 56	0.59 119	0.27 33	0.14 32	0.13 152	0.18 119	0.17 162	0.17 139	0.16 144

MyStereo04	0.44 148	0.22 128	0.44 119	0.42 168	0.28 190	0.40 102	0.50 261	1.00 227	1.08 306	0.62 82	0.58 57	0.55 93	0.57 184	0.71 196	0.44 181	0.14 32	0.13 152	0.18 119	0.17 162	0.17 139	0.16 144

CoDeX	0.47 174	0.20 70	0.49 181	0.42 168	0.25 112	0.75 252	0.36 152	1.27 325	0.80 171	0.82 200	0.96 193	0.62 137	0.57 184	0.60 125	0.36 126	0.17 142	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.16 108	0.14 87

raft_robust	0.41 130	0.23 145	0.36 34	0.42 168	0.21 29	0.40 102	0.33 110	0.79 161	0.98 257	0.79 181	0.87 158	0.39 37	0.33 68	0.84 251	0.29 54	0.13 12	0.12 98	0.16 60	0.17 162	0.15 77	0.12 33

iRaft-Stereo_5w	0.45 158	0.21 101	0.48 171	0.42 168	0.28 190	0.31 53	0.54 285	0.63 60	0.62 88	0.62 82	0.89 169	1.01 276	0.69 251	0.75 216	0.66 253	0.13 12	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.14 45	0.15 106

SST-Stereo	0.40 119	0.19 49	0.45 130	0.42 168	0.25 112	0.25 15	0.21 4	0.66 80	0.47 59	1.08 320	0.79 121	0.72 186	0.43 122	0.77 226	0.35 110	0.16 110	0.11 57	0.20 178	0.16 122	0.19 190	0.15 106

CRE-IMP	0.36 64	0.23 145	0.49 181	0.42 168	0.24 86	0.41 115	0.21 4	0.57 31	0.41 42	0.65 105	0.72 84	0.53 86	0.37 88	0.61 132	0.38 146	0.17 142	0.11 57	0.19 154	0.15 94	0.21 221	0.18 175

GMM-Stereo	0.44 148	0.19 49	0.36 34	0.42 168	0.25 112	0.51 145	0.47 245	0.71 127	0.53 69	0.76 171	1.37 312	0.76 207	0.38 91	0.60 125	0.33 85	0.15 79	0.10 9	0.20 178	0.19 208	0.16 108	0.27 279

RALCasStereoNet	0.36 64	0.21 101	0.37 44	0.42 168	0.26 147	0.35 78	0.38 184	0.63 60	0.64 105	0.50 53	0.72 84	0.51 80	0.29 42	0.59 119	0.36 126	0.16 110	0.14 178	0.15 42	0.13 50	0.17 139	0.16 144

RALAANet	0.38 93	0.23 145	0.48 171	0.42 168	0.29 213	0.35 78	0.25 31	0.86 179	0.64 105	0.67 117	0.65 69	0.60 127	0.29 42	0.60 125	0.34 95	0.15 79	0.12 98	0.17 85	0.15 94	0.21 221	0.13 58

ARAFT	0.47 174	0.24 180	0.79 306	0.42 168	0.25 112	0.55 163	0.55 289	0.75 146	0.81 177	0.89 244	0.75 98	0.73 195	0.47 140	0.88 264	0.37 138	0.15 79	0.12 98	0.23 243	0.22 262	0.14 45	0.13 58

PSMNet-RSSM	0.48 181	0.22 128	0.38 53	0.42 168	0.25 112	0.50 141	0.37 164	1.10 262	0.77 157	0.70 134	1.06 244	0.84 231	0.64 227	0.62 138	0.47 201	0.23 257	0.15 201	0.23 243	0.25 295	0.20 203	0.19 203

R-Stereo Train	0.39 107	0.18 34	0.42 100	0.42 168	0.26 147	0.40 102	0.32 101	0.72 131	0.34 9	0.89 244	1.28 298	0.57 100	0.35 76	0.42 21	0.32 73	0.15 79	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.14 45	0.13 58

RAFT-Stereo	0.39 107	0.18 34	0.42 100	0.42 168	0.26 147	0.40 102	0.32 101	0.72 131	0.34 9	0.89 244	1.28 298	0.57 100	0.35 76	0.42 21	0.32 73	0.15 79	0.12 98	0.14 16	0.12 29	0.14 45	0.13 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 262	0.44 313	0.62 243	0.42 168	0.33 261	0.66 229	0.58 298	1.02 237	0.86 198	0.77 176	1.28 298	0.72 186	0.64 227	0.82 239	0.59 239	0.31 314	0.26 319	0.40 346	0.27 310	0.33 307	0.26 272

iResNet	0.49 197	0.29 247	0.79 306	0.42 168	0.21 29	0.61 199	0.40 209	0.82 169	0.99 262	0.87 232	1.12 259	0.69 170	0.53 165	0.78 230	0.51 215	0.15 79	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.17 139	0.15 106

LE_ROB	4.42 406	0.24 180	2.75 390	0.42 168	0.23 69	1.57 365	0.90 356	1.71 379	17.88 422	16.56 424	4.88 408	5.17 404	18.85 424	1.63 365	14.62 415	0.17 142	0.14 178	0.16 60	0.16 122	0.19 190	0.17 161

CBMV	0.64 277	0.35 277	0.41 81	0.42 168	0.25 112	1.01 309	0.77 340	1.13 272	1.09 308	1.17 331	1.22 287	1.04 285	0.75 274	0.88 264	0.63 248	0.28 299	0.30 333	0.34 329	0.30 321	0.26 268	0.26 272
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
EKT-Stereo	0.35 46	0.23 145	0.39 70	0.43 186	0.29 213	0.38 98	0.31 85	0.69 108	0.64 105	0.45 43	0.63 64	0.49 76	0.27 23	0.56 78	0.33 85	0.18 170	0.14 178	0.18 119	0.15 94	0.16 108	0.16 144

ssnet_v2	0.58 262	0.28 239	0.56 225	0.43 186	0.29 213	0.95 298	0.59 300	1.13 272	0.99 262	0.93 265	0.80 123	0.99 270	0.64 227	0.82 239	0.94 318	0.25 276	0.22 288	0.23 243	0.24 286	0.20 203	0.19 203

dad	0.58 262	0.50 327	0.64 256	0.43 186	0.30 223	0.59 193	0.36 152	0.78 159	1.25 335	1.01 298	1.17 279	1.15 311	0.53 165	0.68 185	0.50 207	0.35 342	0.23 298	0.37 338	0.21 247	0.29 283	0.20 223

GMOStereo	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 186	0.24 86	0.37 86	0.38 184	0.52 19	0.62 88	0.87 232	0.84 143	0.64 145	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 178	0.18 184	0.15 77	0.11 9

error version	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 186	0.24 86	0.37 86	0.38 184	0.52 19	0.62 88	0.87 232	0.84 143	0.64 145	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 178	0.18 184	0.15 77	0.11 9

test-v	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 186	0.24 86	0.37 86	0.38 184	0.52 19	0.62 88	0.87 232	0.84 143	0.64 145	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 178	0.18 184	0.15 77	0.11 9

GANet-ADL	0.42 136	0.25 198	0.45 130	0.43 186	0.29 213	0.54 158	0.35 134	0.89 192	0.86 198	0.63 89	0.72 84	0.68 166	0.42 115	0.52 60	0.41 160	0.21 234	0.14 178	0.15 42	0.13 50	0.18 157	0.19 203

PSM-AAD	0.48 181	0.20 70	0.37 44	0.43 186	0.23 69	0.56 178	0.50 261	0.65 71	0.70 121	1.07 317	1.12 259	0.58 108	0.92 317	0.61 132	0.32 73	0.15 79	0.11 57	0.25 268	0.26 305	0.18 157	0.43 351

RAFT_R40	0.40 119	0.19 49	0.44 119	0.43 186	0.25 112	0.23 5	0.26 37	0.67 90	0.67 115	0.98 285	0.78 112	0.72 186	0.43 122	0.76 219	0.35 110	0.16 110	0.11 57	0.20 178	0.16 122	0.18 157	0.14 87

PFNet	0.42 136	0.18 34	0.58 232	0.43 186	0.24 86	0.43 122	0.32 101	0.74 140	0.78 163	1.00 293	0.74 97	0.68 166	0.39 103	0.72 201	0.37 138	0.16 110	0.10 9	0.20 178	0.15 94	0.16 108	0.13 58

test-2	0.37 79	0.19 49	0.38 53	0.43 186	0.24 86	0.37 86	0.38 184	0.52 19	0.62 88	0.87 232	0.84 143	0.64 145	0.35 76	0.37 8	0.28 43	0.13 12	0.11 57	0.20 178	0.18 184	0.15 77	0.11 9

MMNet	0.55 240	0.25 198	0.61 240	0.43 186	0.34 268	1.07 320	0.39 203	0.87 186	0.91 227	0.91 256	0.93 181	0.86 235	0.76 277	0.81 237	0.76 275	0.15 79	0.14 178	0.18 119	0.19 208	0.20 203	0.16 144

SuperB	1.04 345	0.37 285	4.81 401	0.43 186	0.31 240	0.99 307	0.46 240	1.02 237	2.09 378	1.09 322	1.09 254	0.75 201	0.81 292	1.06 309	1.76 366	0.19 199	0.15 201	0.17 85	0.15 94	2.82 409	0.26 272

SGM-ForestM	4.04 404	0.32 260	0.46 145	0.43 186	0.27 171	7.50 412	1.45 395	3.84 404	4.24 403	8.19 415	6.76 412	19.00 422	9.08 412	10.74 416	6.62 406	0.31 314	0.33 352	0.32 322	0.32 334	0.29 283	0.29 292

SGM-Forest	0.62 275	0.32 260	0.39 70	0.43 186	0.30 223	1.02 311	0.55 289	1.09 261	1.05 290	1.06 314	1.18 281	1.10 301	0.67 241	0.88 264	0.62 245	0.31 314	0.33 352	0.33 327	0.30 321	0.30 292	0.28 286
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-RAFT	0.35 46	0.23 145	0.51 200	0.44 201	0.21 29	0.64 221	0.27 43	0.59 36	0.63 98	0.40 31	0.38 17	0.55 93	0.40 108	0.57 88	0.35 110	0.13 12	0.11 57	0.14 16	0.12 29	0.16 108	0.13 58

test_4	0.36 64	0.18 34	0.31 13	0.44 201	0.25 112	0.20 1	0.34 117	0.56 28	0.41 42	0.59 72	1.45 329	0.43 54	0.25 11	0.63 148	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.17 85	0.19 208	0.15 77	0.11 9

dd	0.43 142	0.38 294	0.55 219	0.44 201	0.25 112	0.47 135	0.38 184	0.70 122	1.05 290	0.59 72	0.65 69	0.42 48	0.39 103	0.66 167	0.50 207	0.24 266	0.15 201	0.21 217	0.15 94	0.22 237	0.18 175

GLC_STEREO	0.29 12	0.19 49	0.27 8	0.44 201	0.19 9	0.31 53	0.26 37	0.47 9	0.43 48	0.37 17	0.47 28	0.41 42	0.23 7	0.50 51	0.34 95	0.14 32	0.18 253	0.19 154	0.16 122	0.16 108	0.13 58

test_3	0.36 64	0.19 49	0.44 119	0.44 201	0.23 69	0.48 137	0.36 152	0.66 80	0.82 178	0.64 98	0.45 20	0.68 166	0.25 11	0.41 19	0.31 65	0.12 4	0.10 9	0.18 119	0.16 122	0.15 77	0.11 9

LCNet	0.41 130	0.20 70	0.32 17	0.44 201	0.24 86	0.47 135	0.29 57	0.67 90	0.53 69	0.72 151	1.03 230	0.66 160	0.60 201	0.58 105	0.34 95	0.14 32	0.10 9	0.19 154	0.19 208	0.21 221	0.36 324

AAGNet	1.43 372	0.20 70	0.48 171	0.44 201	0.25 112	0.29 36	0.31 85	0.65 71	0.68 116	0.97 281	0.86 154	0.67 165	0.62 211	0.64 155	20.63 419	0.16 110	0.11 57	0.19 154	0.15 94	0.19 190	0.12 33

KYRaft	0.48 181	0.20 70	0.38 53	0.44 201	0.23 69	0.44 126	0.37 164	0.66 80	0.41 42	0.94 268	1.73 349	0.79 215	0.41 114	0.63 148	0.31 65	0.16 110	0.11 57	0.18 119	0.22 262	0.16 108	0.78 379

IRAFT_RVC	0.42 136	0.20 70	0.48 171	0.44 201	0.24 86	0.27 25	0.54 285	0.74 140	0.77 157	0.76 171	0.80 123	0.73 195	0.51 160	0.70 191	0.36 126	0.17 142	0.10 9	0.21 217	0.16 122	0.16 108	0.14 87

cross-raft	0.34 35	0.20 70	0.37 44	0.44 201	0.23 69	0.32 63	0.35 134	0.74 140	0.40 39	0.60 76	0.77 104	0.57 100	0.27 23	0.43 24	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.15 42	0.13 50	0.15 77	0.11 9

Prome-Stereo	0.46 164	0.19 49	0.35 29	0.44 201	0.26 147	0.40 102	0.45 237	0.68 99	0.44 52	0.96 276	1.84 356	0.59 122	0.67 241	0.61 132	0.32 73	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.14 72	0.16 108	0.29 292

ADLNet	0.55 240	0.27 226	0.51 200	0.44 201	0.35 274	0.78 259	0.46 240	1.08 257	0.86 198	0.99 288	0.98 208	0.92 257	0.63 217	0.69 188	0.81 285	0.22 252	0.16 228	0.22 229	0.22 262	0.21 221	0.21 236

delet	0.55 240	0.24 180	0.55 219	0.44 201	0.33 261	1.07 320	0.50 261	1.00 227	0.86 198	0.85 220	0.96 193	0.90 253	0.63 217	0.83 246	0.74 273	0.18 170	0.18 253	0.20 178	0.21 247	0.16 108	0.15 106

UNet	0.54 239	0.26 212	0.66 266	0.44 201	0.40 299	0.99 307	0.41 221	0.98 222	0.75 144	0.83 212	0.89 169	1.04 285	0.72 269	0.73 206	0.62 245	0.19 199	0.14 178	0.20 178	0.17 162	0.20 203	0.17 161

acv_ft	0.51 217	0.23 145	0.56 225	0.44 201	0.28 190	0.86 287	0.39 203	0.91 200	0.80 171	0.97 281	0.96 193	0.79 215	0.59 197	0.63 148	0.87 298	0.17 142	0.15 201	0.16 60	0.15 94	0.17 139	0.15 106

FADNet_RVC	0.55 240	0.37 285	1.17 346	0.44 201	0.31 240	0.56 178	0.34 117	1.06 252	0.88 211	0.67 117	0.90 172	0.61 131	0.65 233	0.93 286	0.70 263	0.21 234	0.18 253	0.26 282	0.23 273	0.31 297	0.28 286

STTStereo	0.55 240	0.37 285	0.76 301	0.44 201	0.31 240	0.60 198	0.44 235	0.96 215	0.86 198	0.99 288	0.90 172	0.96 264	0.58 191	0.71 196	0.61 243	0.25 276	0.23 298	0.26 282	0.32 334	0.24 256	0.23 256

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 229	0.32 260	0.64 256	0.44 201	0.30 223	0.66 229	0.44 235	1.04 244	0.88 211	0.91 256	0.91 174	0.99 270	0.60 201	0.68 185	0.60 242	0.21 234	0.17 242	0.22 229	0.22 262	0.21 221	0.21 236
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.70 289	0.26 212	0.68 273	0.44 201	0.31 240	1.14 331	0.51 275	1.23 312	1.23 329	0.81 191	1.05 238	1.50 351	0.85 303	1.82 374	1.03 332	0.19 199	0.15 201	0.18 119	0.16 122	0.24 256	0.23 256

NOSS_ROB	0.57 256	0.39 298	0.39 70	0.44 201	0.30 223	0.73 248	0.54 285	1.03 241	1.08 306	0.67 117	0.87 158	0.76 207	0.57 184	0.77 226	0.47 201	0.38 349	0.38 361	0.44 352	0.42 359	0.37 324	0.34 317

MeshStereo	1.34 366	0.43 309	0.54 214	0.44 201	0.34 268	1.66 369	0.60 302	1.94 381	1.37 346	4.47 408	3.25 387	4.71 399	1.94 384	1.92 377	1.17 345	0.35 342	0.35 356	0.37 338	0.31 328	0.32 302	0.32 309
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
fast-acv-ft	0.64 277	0.30 253	0.73 289	0.45 222	0.34 268	1.17 336	0.49 257	0.86 179	0.98 257	1.02 300	1.36 309	1.29 321	0.85 303	0.76 219	0.81 285	0.21 234	0.23 298	0.23 243	0.23 273	0.21 221	0.20 223

DCRE	0.37 79	0.18 34	0.46 145	0.45 222	0.32 252	0.42 120	0.37 164	0.63 60	0.51 63	0.47 48	0.94 182	0.56 95	0.36 85	0.52 60	0.32 73	0.14 32	0.13 152	0.15 42	0.14 72	0.14 45	0.13 58

HBP-ISP	0.59 269	0.45 317	0.43 109	0.45 222	0.33 261	0.70 239	0.28 50	1.11 267	1.00 269	0.83 212	1.18 281	0.65 155	0.68 247	0.88 264	0.52 222	0.35 342	0.38 361	0.47 357	0.41 358	0.38 328	0.31 305

BUS	0.45 158	0.25 198	0.43 109	0.45 222	0.28 190	0.70 239	0.34 117	0.94 207	0.76 150	0.75 166	0.80 123	0.65 155	0.49 147	0.64 155	0.51 215	0.20 220	0.14 178	0.22 229	0.19 208	0.18 157	0.18 175

RAFT_CTSACE	0.45 158	0.20 70	0.44 119	0.45 222	0.27 171	0.34 73	0.39 203	0.60 45	0.73 137	0.76 171	1.44 326	0.83 227	0.38 91	1.08 314	0.26 25	0.12 4	0.13 152	0.18 119	0.16 122	0.15 77	0.11 9

NINENet	0.50 210	0.29 247	0.51 200	0.45 222	0.32 252	0.70 239	0.34 117	1.10 262	0.88 211	0.80 183	0.94 182	0.65 155	0.49 147	0.73 206	0.51 215	0.22 252	0.20 275	0.25 268	0.18 184	0.22 237	0.21 236

BSDual-CNN	0.46 164	0.25 198	0.43 109	0.45 222	0.28 190	0.77 255	0.40 209	0.94 207	0.76 150	0.75 166	0.80 123	0.76 207	0.54 176	0.64 155	0.43 169	0.20 220	0.14 178	0.22 229	0.19 208	0.18 157	0.18 175

hknet	0.49 197	0.25 198	0.51 200	0.45 222	0.29 213	0.77 255	0.40 209	0.94 207	0.83 183	0.75 166	0.80 123	0.97 266	0.61 206	0.73 206	0.45 187	0.18 170	0.14 178	0.22 229	0.19 208	0.18 157	0.18 175

Sa-1000	0.48 181	0.24 180	0.41 81	0.45 222	0.25 112	0.59 193	0.34 117	0.81 168	0.93 237	0.82 200	1.50 333	0.53 86	0.45 134	0.92 281	0.30 59	0.15 79	0.12 98	0.21 217	0.19 208	0.15 77	0.13 58

CIPLG	0.41 130	0.21 101	0.63 251	0.45 222	0.33 261	0.52 148	0.33 110	0.65 71	0.60 86	0.82 200	0.96 193	0.46 66	0.32 60	0.55 70	0.44 181	0.16 110	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

IPLGR_C	0.40 119	0.21 101	0.64 256	0.45 222	0.33 261	0.52 148	0.34 117	0.66 80	0.62 88	0.82 200	0.92 178	0.45 60	0.32 60	0.52 60	0.46 197	0.17 142	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

ACRE	0.40 119	0.21 101	0.65 261	0.45 222	0.33 261	0.51 145	0.33 110	0.66 80	0.63 98	0.80 183	0.92 178	0.45 60	0.32 60	0.52 60	0.45 187	0.16 110	0.12 98	0.15 42	0.14 72	0.13 20	0.14 87

GwcNet-ADL	0.44 148	0.22 128	0.48 171	0.45 222	0.30 223	0.40 102	0.37 164	0.92 201	0.97 253	0.71 140	0.78 112	0.61 131	0.42 115	0.62 138	0.50 207	0.19 199	0.14 178	0.15 42	0.14 72	0.18 157	0.18 175

TestStereo	0.38 93	0.31 258	0.40 77	0.45 222	0.20 20	0.40 102	0.37 164	0.66 80	0.65 110	0.53 61	0.78 112	0.47 68	0.40 108	0.55 70	0.37 138	0.18 170	0.13 152	0.20 178	0.15 94	0.22 237	0.13 58

pcwnet_v2	0.58 262	0.28 239	0.84 310	0.45 222	0.35 274	0.61 199	0.35 134	1.27 325	1.21 326	0.99 288	1.27 296	0.72 186	0.58 191	0.67 177	0.48 204	0.27 293	0.21 282	0.24 257	0.23 273	0.29 283	0.29 292

UPFNet	0.53 229	0.24 180	0.51 200	0.45 222	0.38 289	0.84 283	0.49 257	0.99 224	0.75 144	0.87 232	0.88 165	0.86 235	0.64 227	0.80 234	0.71 267	0.20 220	0.20 275	0.20 178	0.20 230	0.19 190	0.15 106

ac_64	0.52 226	0.22 128	0.50 193	0.45 222	0.28 190	0.80 265	0.45 237	1.02 237	0.61 87	0.91 256	0.83 138	1.07 295	0.68 247	0.74 212	0.70 263	0.21 234	0.18 253	0.20 178	0.19 208	0.18 157	0.15 106

FADNet	0.61 274	0.51 330	1.10 335	0.45 222	0.44 324	0.65 226	0.41 221	1.19 294	1.05 290	0.70 134	0.84 143	0.98 269	0.66 238	0.82 239	0.50 207	0.29 305	0.30 333	0.27 294	0.30 321	0.46 349	0.35 322

AANet_RVC	0.57 256	0.32 260	0.54 214	0.45 222	0.27 171	0.57 182	0.48 251	1.00 227	1.28 339	0.86 225	1.33 306	0.87 240	0.58 191	1.07 312	0.75 274	0.18 170	0.12 98	0.15 42	0.13 50	0.18 157	0.18 175

whm_eth	0.48 181	0.30 253	0.74 293	0.46 241	0.38 289	0.37 86	0.37 164	0.79 161	0.78 163	0.82 200	1.74 351	0.37 32	0.38 91	0.60 125	0.38 146	0.18 170	0.16 228	0.20 178	0.20 230	0.19 190	0.22 249

CRFU-Net	0.57 256	0.27 226	0.57 228	0.46 241	0.30 223	1.20 340	0.52 278	1.10 262	0.56 81	1.00 293	0.98 208	1.06 290	0.79 288	0.81 237	0.71 267	0.21 234	0.19 267	0.18 119	0.16 122	0.18 157	0.19 203

SA	0.44 148	0.25 198	0.46 145	0.46 241	0.24 86	0.43 122	0.36 152	0.75 146	0.96 250	0.59 72	1.03 230	0.48 72	0.52 162	0.94 293	0.32 73	0.16 110	0.12 98	0.21 217	0.19 208	0.15 77	0.13 58

AACVNet	0.50 210	0.23 145	0.49 181	0.46 241	0.29 213	0.52 148	0.38 184	0.90 196	0.55 77	0.81 191	1.03 230	1.00 273	0.70 261	0.83 246	0.54 228	0.21 234	0.18 253	0.24 257	0.18 184	0.23 246	0.20 223

GrayStereo	0.49 197	0.19 49	0.42 100	0.46 241	0.28 190	0.53 154	0.67 316	0.69 108	0.63 98	1.02 300	1.47 332	0.78 214	0.76 277	0.56 78	0.33 85	0.14 32	0.12 98	0.17 85	0.17 162	0.15 77	0.29 292

test-1	0.36 64	0.19 49	0.71 286	0.46 241	0.26 147	0.44 126	0.36 152	0.60 45	0.59 84	0.48 49	0.67 77	0.53 86	0.36 85	0.40 16	0.29 54	0.14 32	0.11 57	0.16 60	0.14 72	0.15 77	0.16 144

FINET	0.67 282	0.42 307	1.00 328	0.46 241	0.43 317	0.83 280	0.89 354	1.08 257	1.50 358	0.87 232	1.14 267	0.71 176	0.68 247	0.92 281	0.70 263	0.36 345	0.30 333	0.26 282	0.24 286	0.35 318	0.33 313

FADNet-RVC	0.60 272	0.53 339	1.14 340	0.46 241	0.39 294	0.61 199	0.39 203	1.12 271	0.87 207	0.70 134	0.84 143	1.04 285	0.55 178	0.94 293	0.69 260	0.26 286	0.25 313	0.28 301	0.28 315	0.31 297	0.31 305

StereoDRNet-Refined	0.58 262	0.32 260	0.54 214	0.46 241	0.30 223	0.96 301	0.40 209	1.00 227	0.94 244	1.12 326	1.08 250	0.96 264	0.67 241	0.90 271	0.89 312	0.17 142	0.13 152	0.22 229	0.21 247	0.20 203	0.19 203
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ADLNet2	0.55 240	0.25 198	0.65 261	0.47 250	0.30 223	0.83 280	0.50 261	1.05 249	0.95 249	0.80 183	0.98 208	0.99 270	0.69 251	0.77 226	0.73 270	0.20 220	0.16 228	0.17 85	0.18 184	0.21 221	0.21 236

TRStereo	0.37 79	0.27 226	0.59 233	0.47 250	0.41 306	0.29 36	0.30 70	0.84 173	0.59 84	0.52 58	0.41 18	0.52 82	0.26 17	0.73 206	0.27 33	0.17 142	0.12 98	0.19 154	0.19 208	0.13 20	0.11 9

RAFT	0.45 158	0.22 128	0.45 130	0.47 250	0.26 147	0.54 158	0.47 245	0.66 80	0.58 83	0.80 183	0.82 133	0.94 260	0.57 184	0.75 216	0.34 95	0.17 142	0.15 201	0.22 229	0.20 230	0.16 108	0.12 33

EDNetEfficient	1.46 373	0.80 365	6.12 403	0.47 250	0.39 294	0.69 237	0.83 346	0.90 196	2.77 390	3.50 404	1.96 361	1.66 361	2.03 387	1.26 335	4.18 397	0.21 234	0.18 253	0.21 217	0.20 230	0.41 337	0.39 338

CVANet_RVC	0.57 256	0.33 268	0.44 119	0.47 250	0.32 252	0.67 233	0.61 307	1.05 249	0.93 237	0.85 220	1.04 234	1.01 276	0.73 270	0.83 246	0.52 222	0.29 305	0.19 267	0.27 294	0.25 295	0.31 297	0.21 236

AE-Stereo	0.34 35	0.21 101	0.42 100	0.48 255	0.31 240	0.48 137	0.35 134	0.61 51	0.62 88	0.32 12	0.55 50	0.52 82	0.27 23	0.47 44	0.29 54	0.13 12	0.13 152	0.18 119	0.16 122	0.15 77	0.12 33

LL-Strereo	0.57 256	0.27 226	0.68 273	0.48 255	0.34 268	0.39 101	0.48 251	0.94 207	0.97 253	0.83 212	0.78 112	1.10 301	1.18 349	1.33 344	0.49 206	0.17 142	0.14 178	0.22 229	0.19 208	0.16 108	0.17 161

CASS	0.45 158	0.27 226	0.42 100	0.48 255	0.22 42	0.61 199	0.34 117	0.97 219	0.62 88	0.71 140	0.85 151	0.61 131	0.55 178	0.57 88	0.41 160	0.29 305	0.16 228	0.22 229	0.18 184	0.22 237	0.28 286
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 181	0.77 363	0.50 193	0.48 255	0.31 240	0.41 115	0.34 117	0.70 122	0.92 232	0.65 105	0.60 59	0.58 108	0.43 122	0.63 148	0.41 160	0.32 326	0.15 201	0.66 374	0.19 208	0.36 322	0.21 236

DAS	0.51 217	0.25 198	0.60 238	0.48 255	0.31 240	0.58 184	0.41 221	0.83 170	0.97 253	0.89 244	1.12 259	0.70 172	0.75 274	0.82 239	0.43 169	0.17 142	0.13 152	0.18 119	0.15 94	0.20 203	0.18 175

SepStereo	0.51 217	0.25 198	0.60 238	0.48 255	0.31 240	0.58 184	0.41 221	0.83 170	0.97 253	0.89 244	1.12 259	0.70 172	0.75 274	0.93 286	0.43 169	0.17 142	0.13 152	0.18 119	0.15 94	0.20 203	0.18 175

PSMNet-ADL	0.48 181	0.27 226	0.40 77	0.48 255	0.30 223	0.68 235	0.37 164	0.90 196	0.80 171	0.61 81	0.80 123	0.92 257	0.62 211	0.72 201	0.63 248	0.23 257	0.18 253	0.18 119	0.20 230	0.22 237	0.20 223

CroCo-Stereo	0.26 3	0.22 128	0.36 34	0.48 255	0.22 42	0.20 1	0.29 57	0.51 16	0.44 52	0.28 4	0.23 1	0.42 48	0.26 17	0.29 1	0.26 25	0.15 79	0.13 152	0.13 9	0.11 15	0.16 108	0.12 33
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
ICVP	0.46 164	0.25 198	0.38 53	0.48 255	0.28 190	0.58 184	0.43 229	1.00 227	0.70 121	0.67 117	0.95 189	0.75 201	0.55 178	0.53 65	0.54 228	0.23 257	0.17 242	0.19 154	0.17 162	0.19 190	0.20 223
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.40 119	0.39 298	0.85 311	0.48 255	0.37 281	0.40 102	0.46 240	0.57 31	0.52 66	0.38 21	0.46 23	0.35 25	0.42 115	0.43 24	0.30 59	0.19 199	0.14 178	0.18 119	0.17 162	0.57 367	0.44 352

CroCo_RVC	0.40 119	0.39 298	0.85 311	0.48 255	0.37 281	0.40 102	0.46 240	0.57 31	0.52 66	0.38 21	0.46 23	0.35 25	0.42 115	0.43 24	0.30 59	0.19 199	0.14 178	0.18 119	0.17 162	0.57 367	0.44 352

EDNetEfficientorigin	9.93 414	1.15 384	175.16 437	0.48 255	0.36 276	1.04 318	0.68 321	1.24 319	2.69 389	3.17 401	2.50 374	2.30 375	2.07 388	1.76 371	2.21 377	0.20 220	0.18 253	0.24 257	0.19 208	0.51 356	0.50 367

AdaStereo	0.50 210	0.32 260	0.47 155	0.48 255	0.25 112	0.67 233	0.32 101	1.17 289	0.88 211	0.75 166	0.99 213	0.75 201	0.49 147	0.67 177	0.46 197	0.27 293	0.12 98	0.28 301	0.18 184	0.23 246	0.18 175
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	0.60 272	0.30 253	0.75 296	0.48 255	0.43 317	0.89 289	0.48 251	1.05 249	1.15 317	0.66 116	0.86 154	0.88 245	0.70 261	0.99 296	0.65 251	0.32 326	0.15 201	0.28 301	0.20 230	0.40 331	0.36 324

SANet	1.07 350	0.41 305	1.06 332	0.48 255	0.30 223	1.41 354	0.94 359	1.42 353	3.36 397	1.58 356	2.43 372	2.33 377	1.70 376	1.34 346	1.07 337	0.28 299	0.24 305	0.26 282	0.23 273	0.34 314	0.30 299

GMStereo_Zeroshot	0.49 197	0.44 313	0.74 293	0.49 270	0.27 171	0.56 178	0.29 57	0.73 138	0.76 150	0.86 225	0.94 182	0.91 255	0.36 85	0.74 212	0.43 169	0.26 286	0.14 178	0.26 282	0.15 94	0.36 322	0.18 175

StereoVision	0.42 136	0.28 239	0.45 130	0.49 270	0.28 190	0.38 98	0.38 184	0.72 131	0.62 88	0.44 41	1.14 267	0.54 90	0.39 103	0.56 78	0.34 95	0.21 234	0.24 305	0.25 268	0.24 286	0.26 268	0.16 144

coex-ft	6.43 412	1.51 394	87.33 436	0.49 270	0.38 289	1.34 349	1.21 378	1.16 284	8.09 408	12.12 416	2.79 382	2.77 384	3.31 402	1.16 323	3.15 386	0.24 266	0.23 298	0.27 294	0.24 286	0.45 346	0.37 330

Wz-Net-TNSev	1.14 354	1.06 383	4.32 400	0.49 270	0.42 312	1.51 361	1.11 372	1.48 359	1.40 351	1.22 338	1.26 295	1.58 359	1.43 365	1.76 371	1.70 363	0.32 326	0.31 343	0.26 282	0.30 321	0.41 337	0.41 345

AASNet	0.53 229	0.25 198	0.52 205	0.49 270	0.32 252	0.74 249	0.40 209	1.50 362	0.86 198	0.86 225	0.92 178	0.64 145	0.59 197	0.59 119	0.79 280	0.23 257	0.19 267	0.20 178	0.16 122	0.21 221	0.19 203

GEStereo_RVC	0.55 240	0.29 247	0.63 251	0.49 270	0.31 240	0.70 239	0.54 285	1.22 308	0.92 232	0.82 200	0.85 151	0.85 233	0.63 217	0.90 271	0.65 251	0.24 266	0.16 228	0.19 154	0.16 122	0.21 221	0.22 249

psm_up	0.55 240	0.26 212	0.47 155	0.49 270	0.32 252	0.65 226	0.56 294	1.04 244	0.82 178	0.82 200	0.88 165	1.01 276	0.94 323	0.74 212	0.61 243	0.21 234	0.25 313	0.26 282	0.23 273	0.21 221	0.20 223

psmorigin	0.82 315	0.51 330	2.09 384	0.49 270	0.41 306	0.85 284	0.50 261	1.04 244	0.88 211	1.45 351	1.43 324	1.50 351	1.06 337	1.22 331	0.97 324	0.31 314	0.32 346	0.27 294	0.27 310	0.33 307	0.42 346

aanetorigin	0.83 321	0.56 343	1.87 381	0.49 270	0.38 289	0.56 178	0.66 314	0.70 122	1.00 269	2.42 387	2.02 363	1.31 324	1.18 349	0.93 286	1.13 344	0.20 220	0.18 253	0.20 178	0.19 208	0.27 278	0.30 299

FAT-Stereo	0.73 299	0.33 268	0.75 296	0.49 270	0.37 281	0.71 244	0.59 300	1.36 344	1.30 341	1.03 308	1.40 318	1.59 360	1.15 345	0.87 261	0.86 294	0.28 299	0.28 325	0.28 301	0.23 273	0.28 280	0.38 336

FADNet-RVC-Resample	0.56 251	0.33 268	1.16 341	0.49 270	0.34 268	0.71 244	0.43 229	1.01 234	0.93 237	0.82 200	0.87 158	0.74 200	0.67 241	0.73 206	0.45 187	0.18 170	0.18 253	0.26 282	0.27 310	0.26 268	0.27 279

ADCP+	1.06 348	0.35 277	1.51 373	0.49 270	0.51 342	1.45 358	0.55 289	1.25 322	1.03 281	1.16 330	1.15 272	1.10 301	1.07 339	1.56 359	6.75 407	0.19 199	0.16 228	0.23 243	0.21 247	0.28 280	0.21 236

DLCB_ROB	0.58 262	0.28 239	0.47 155	0.49 270	0.32 252	0.77 255	0.50 261	0.99 224	0.92 232	1.04 309	1.14 267	1.21 313	0.69 251	0.88 264	0.69 260	0.20 220	0.20 275	0.22 229	0.22 262	0.21 221	0.18 175

WCMA_ROB	1.14 354	0.36 282	0.76 301	0.49 270	0.44 324	1.23 343	0.67 316	1.11 267	1.23 329	2.84 395	3.95 401	3.28 391	1.83 381	1.25 334	0.99 328	0.44 357	0.34 354	0.34 329	0.37 343	0.41 337	0.40 341

CroCo-Stereo Lap2	0.28 8	0.24 180	0.39 70	0.50 284	0.29 213	0.20 1	0.31 85	0.49 13	0.38 35	0.24 1	0.27 4	0.46 66	0.31 56	0.39 14	0.30 59	0.14 32	0.15 201	0.16 60	0.13 50	0.16 108	0.15 106

Wz-Net-LNSev	0.71 293	0.51 330	1.36 366	0.50 284	0.41 306	1.15 333	0.69 325	1.21 300	1.07 303	1.02 300	1.12 259	1.08 297	0.87 308	0.89 269	0.89 312	0.24 266	0.22 288	0.21 217	0.19 208	0.26 268	0.26 272

Wz-Net-MNSev	0.76 303	0.40 302	1.34 361	0.50 284	0.40 299	1.44 357	0.83 346	1.15 281	1.16 318	1.25 342	1.20 286	1.13 308	0.81 292	1.16 323	1.00 331	0.22 252	0.19 267	0.24 257	0.23 273	0.28 280	0.26 272

IIG-Stereo	0.43 142	0.21 101	0.44 119	0.50 284	0.25 112	0.44 126	0.21 4	0.71 127	0.76 150	0.83 212	0.95 189	0.83 227	0.43 122	0.90 271	0.35 110	0.15 79	0.12 98	0.19 154	0.14 72	0.15 77	0.11 9

Anonymous3	0.46 164	0.34 273	0.86 316	0.50 284	0.37 281	0.81 270	0.50 261	0.72 131	0.65 110	0.51 55	0.65 69	0.45 60	0.45 134	0.64 155	0.38 146	0.24 266	0.24 305	0.22 229	0.21 247	0.23 246	0.23 256

HGLStereo	0.56 251	0.28 239	0.57 228	0.50 284	0.37 281	0.80 265	0.45 237	1.02 237	0.78 163	0.86 225	1.14 267	0.89 249	0.82 296	0.76 219	0.73 270	0.21 234	0.20 275	0.19 154	0.18 184	0.19 190	0.21 236

DMCA-RVC	0.51 217	0.30 253	0.59 233	0.50 284	0.32 252	0.54 158	0.38 184	0.86 179	0.68 116	0.94 268	0.86 154	0.91 255	0.68 247	0.70 191	0.59 239	0.23 257	0.18 253	0.31 317	0.23 273	0.26 268	0.19 203

ADCL	1.04 345	0.38 294	1.35 362	0.50 284	0.39 294	1.61 367	0.89 354	1.29 328	1.39 349	1.29 344	1.50 333	1.24 316	1.24 354	1.37 352	4.87 400	0.21 234	0.19 267	0.25 268	0.25 295	0.29 283	0.27 279

ADCRef	0.80 311	0.43 309	1.32 360	0.50 284	0.45 328	1.07 320	0.51 275	1.07 253	0.98 257	1.17 331	1.42 321	0.87 240	0.91 314	0.85 258	3.19 387	0.18 170	0.16 228	0.23 243	0.23 273	0.22 237	0.21 236

PA-Net	0.67 282	0.43 309	0.83 309	0.50 284	0.53 346	0.94 295	0.68 321	1.10 262	1.14 316	0.80 183	0.88 165	0.87 240	0.77 281	1.02 304	0.88 301	0.24 266	0.41 368	0.29 309	0.44 360	0.26 268	0.34 317
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.66 281	0.32 260	0.66 266	0.50 284	0.39 294	1.15 333	0.61 307	1.49 361	1.01 273	1.12 326	1.08 250	1.06 290	0.69 251	0.77 226	0.94 318	0.23 257	0.17 242	0.26 282	0.25 295	0.25 264	0.21 236

PWC_ROB	0.87 324	0.52 336	1.28 355	0.50 284	0.32 252	0.91 290	0.37 164	1.36 344	1.46 356	1.61 359	2.59 378	1.16 312	1.01 334	1.34 346	1.40 359	0.25 276	0.18 253	0.28 301	0.20 230	0.29 283	0.28 286

TestStereo1	0.43 142	0.23 145	0.41 81	0.51 296	0.24 86	0.34 73	0.40 209	0.77 154	0.90 223	0.68 123	0.96 193	0.48 72	0.46 137	0.91 278	0.32 73	0.16 110	0.13 152	0.18 119	0.15 94	0.14 45	0.13 58

RAFT+CT+SA	0.39 107	0.23 145	0.36 34	0.51 296	0.27 171	0.29 36	0.46 240	0.75 146	0.80 171	0.51 55	0.89 169	0.41 42	0.40 108	0.78 230	0.32 73	0.14 32	0.11 57	0.18 119	0.18 184	0.15 77	0.14 87

SA-5K	0.43 142	0.23 145	0.41 81	0.51 296	0.24 86	0.34 73	0.40 209	0.77 154	0.90 223	0.68 123	0.96 193	0.48 72	0.46 137	0.91 278	0.32 73	0.16 110	0.13 152	0.18 119	0.15 94	0.14 45	0.13 58

XX-TBD	0.32 28	0.53 339	0.26 7	0.51 296	0.20 20	0.37 86	0.24 24	0.40 3	0.73 137	0.54 63	0.69 80	0.31 7	0.25 11	0.32 3	0.27 33	0.16 110	0.10 9	0.12 2	0.09 6	0.13 20	0.11 9

sCroCo_RVC	0.35 46	0.28 239	0.69 279	0.51 296	0.39 294	0.41 115	0.31 85	0.49 13	0.45 55	0.31 8	0.48 29	0.38 36	0.32 60	0.46 37	0.32 73	0.21 234	0.22 288	0.19 154	0.19 208	0.21 221	0.20 223

RAFT + AFF	0.53 229	0.29 247	0.75 296	0.51 296	0.32 252	0.63 215	0.60 302	1.00 227	0.91 227	0.78 179	0.87 158	0.83 227	0.58 191	0.80 234	0.47 201	0.17 142	0.20 275	0.23 243	0.22 262	0.18 157	0.18 175

GwcNet	0.69 287	0.36 282	1.10 335	0.51 296	0.42 312	1.08 324	0.50 261	1.21 300	1.16 318	1.00 293	1.37 312	1.06 290	0.79 288	0.92 281	0.94 318	0.25 276	0.24 305	0.24 257	0.22 262	0.23 246	0.26 272

GANet	0.70 289	0.37 285	0.55 219	0.51 296	0.34 268	0.94 295	0.96 361	1.08 257	0.94 244	1.04 309	1.98 362	1.13 308	0.88 311	1.12 320	0.66 253	0.25 276	0.26 319	0.27 294	0.22 262	0.31 297	0.22 249

TDLM	0.57 256	0.33 268	0.49 181	0.51 296	0.30 223	0.66 229	0.73 336	1.03 241	1.01 273	0.82 200	1.10 256	0.84 231	0.70 261	0.86 260	0.58 235	0.28 299	0.17 242	0.25 268	0.22 262	0.26 268	0.19 203

StereoDRNet	0.64 277	0.33 268	0.68 273	0.51 296	0.43 317	1.03 314	0.53 281	1.47 358	0.99 262	1.10 324	0.87 158	1.07 295	0.71 265	0.82 239	0.88 301	0.23 257	0.19 267	0.25 268	0.23 273	0.27 278	0.19 203

NaN_ROB	0.69 287	0.44 313	0.69 279	0.51 296	0.33 261	0.97 302	1.06 368	1.22 308	1.19 323	1.24 341	0.96 193	1.08 297	0.78 286	1.20 328	0.67 256	0.24 266	0.30 333	0.23 243	0.24 286	0.23 246	0.25 268

test_5	0.43 142	0.24 180	0.43 109	0.52 307	0.28 190	0.28 32	0.42 228	0.72 131	0.82 178	0.62 82	0.91 174	0.72 186	0.55 178	0.79 233	0.35 110	0.14 32	0.11 57	0.18 119	0.18 184	0.18 157	0.16 144

OMP-Stereo	0.42 136	0.22 128	0.46 145	0.52 307	0.24 86	0.36 84	0.25 31	0.71 127	0.78 163	0.77 176	0.64 67	0.89 249	0.39 103	0.91 278	0.35 110	0.15 79	0.12 98	0.20 178	0.15 94	0.15 77	0.12 33

edge stereo	0.76 303	0.38 294	0.74 293	0.52 307	0.43 317	0.80 265	0.53 281	1.28 327	1.06 297	1.28 343	1.38 317	1.81 364	1.11 342	1.08 314	0.85 293	0.33 332	0.32 346	0.41 347	0.28 315	0.32 302	0.36 324

RTSC	0.87 324	0.48 320	1.23 352	0.52 307	0.37 281	1.13 330	0.50 261	1.34 338	1.79 372	1.51 353	1.24 292	1.12 305	0.81 292	1.62 363	2.16 376	0.25 276	0.19 267	0.23 243	0.24 286	0.30 292	0.31 305

XPNet_ROB	0.70 289	0.35 277	0.68 273	0.52 307	0.40 299	0.79 262	0.85 352	1.16 284	0.94 244	1.33 347	1.15 272	1.38 339	0.83 300	1.03 306	0.90 314	0.32 326	0.25 313	0.26 282	0.24 286	0.31 297	0.28 286

Anonymous	0.39 107	0.27 226	0.66 266	0.53 312	0.43 317	0.55 163	0.49 257	0.63 60	0.50 62	0.37 17	0.42 19	0.33 17	0.42 115	0.56 78	0.38 146	0.20 220	0.19 267	0.17 85	0.18 184	0.30 292	0.24 262

HCRNet	0.44 148	0.34 273	0.41 81	0.53 312	0.26 147	0.53 154	0.29 57	0.83 170	0.63 98	0.71 140	0.81 130	0.77 213	0.50 157	0.66 167	0.36 126	0.24 266	0.16 228	0.24 257	0.20 230	0.21 221	0.18 175

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 282	0.81 366	0.73 289	0.53 312	0.37 281	1.40 352	0.53 281	1.04 244	0.79 170	0.88 240	0.94 182	0.95 262	0.53 165	0.93 286	0.58 235	0.39 351	0.30 333	0.57 370	0.31 328	0.53 361	0.30 299

ADCMid	1.14 354	0.52 336	2.23 387	0.53 312	0.43 317	1.07 320	0.75 338	1.23 312	1.05 290	2.15 381	1.44 326	1.50 351	1.43 365	1.56 359	5.01 401	0.26 286	0.24 305	0.29 309	0.31 328	0.37 324	0.33 313

RYNet	0.72 297	0.35 277	0.64 256	0.53 312	0.67 365	1.31 348	0.67 316	1.20 298	1.18 321	1.05 311	0.87 158	1.27 318	0.93 322	0.93 286	1.27 354	0.22 252	0.16 228	0.26 282	0.23 273	0.40 331	0.39 338

DPSNet	0.99 339	0.42 307	1.88 382	0.53 312	0.41 306	1.59 366	1.26 383	2.21 387	1.43 352	1.10 324	1.11 257	1.46 345	1.95 385	1.34 346	1.26 352	0.34 338	0.25 313	0.25 268	0.21 247	0.46 349	0.37 330

ccnet	0.82 315	0.57 345	0.75 296	0.54 318	0.59 360	1.09 325	0.66 314	1.38 347	0.94 244	1.12 326	1.44 326	1.29 321	0.92 317	0.95 295	1.24 350	0.49 364	0.42 370	0.50 365	0.47 364	0.51 356	0.46 357

ADCPNet	1.03 344	0.48 320	2.70 389	0.54 318	0.42 312	1.40 352	0.75 338	1.13 272	1.07 303	1.22 338	1.42 321	1.68 362	1.09 340	1.36 351	3.45 391	0.30 311	0.28 325	0.29 309	0.32 334	0.37 324	0.35 322

LALA_ROB	0.74 300	0.43 309	0.69 279	0.54 318	0.40 299	1.01 309	0.95 360	1.21 300	1.07 303	1.22 338	1.12 259	1.56 357	0.79 288	1.04 308	0.86 294	0.33 332	0.22 288	0.35 331	0.30 321	0.35 318	0.31 305

SACVNet	0.58 262	0.34 273	0.55 219	0.55 321	0.36 276	0.63 215	0.48 251	1.13 272	0.77 157	1.02 300	1.06 244	1.02 281	0.74 272	0.90 271	0.51 215	0.27 293	0.21 282	0.25 268	0.24 286	0.29 283	0.36 324

XX-Stereo	0.37 79	0.17 19	0.45 130	0.55 321	0.36 276	0.38 98	0.20 1	0.60 45	0.30 3	0.46 45	1.30 302	0.73 195	0.26 17	0.56 78	0.26 25	0.16 110	0.11 57	0.17 85	0.16 122	0.14 45	0.10 3

FBW_ROB	0.88 326	0.50 327	0.85 311	0.55 321	0.40 299	1.17 336	0.78 342	1.50 362	1.37 346	1.33 347	1.27 296	1.48 349	1.00 333	2.57 393	0.98 327	0.25 276	0.32 346	0.45 353	0.30 321	0.34 314	0.28 286

Wz-Net-SNSev	0.91 332	0.73 360	2.13 385	0.56 324	0.45 328	0.95 298	1.13 373	1.34 338	1.24 331	1.02 300	1.30 302	1.46 345	0.86 305	1.81 373	1.50 360	0.25 276	0.23 298	0.25 268	0.26 305	0.32 302	0.29 292

APVNet	0.71 293	0.37 285	0.89 319	0.56 324	0.45 328	1.18 338	0.68 321	1.41 352	0.85 193	0.81 191	1.15 272	1.04 285	0.81 292	1.10 317	1.17 345	0.26 286	0.28 325	0.32 322	0.31 328	0.29 283	0.30 299

S-Stereo	0.74 300	0.35 277	0.96 324	0.56 324	0.45 328	0.82 278	0.60 302	1.24 319	1.60 367	0.96 276	1.41 320	1.12 305	0.94 323	0.80 234	1.04 335	0.26 286	0.31 343	0.28 301	0.25 295	0.32 302	0.47 361

ETE_ROB	0.70 289	0.49 323	0.73 289	0.56 324	0.36 276	0.79 262	0.87 353	1.14 278	0.93 237	1.19 333	1.18 281	1.39 340	0.82 296	0.99 296	0.80 282	0.26 286	0.21 282	0.31 317	0.26 305	0.33 307	0.34 317

PSMNet_ROB	0.64 277	0.37 285	0.65 261	0.56 324	0.42 312	0.97 302	0.83 346	1.21 300	0.92 232	0.79 181	1.02 226	1.08 297	0.63 217	0.82 239	0.91 316	0.29 305	0.20 275	0.31 317	0.31 328	0.26 268	0.23 256

AnyNet_C32	1.16 358	0.62 354	2.40 388	0.57 329	0.55 350	1.41 354	1.34 388	1.18 292	1.24 331	1.49 352	1.42 321	1.39 340	1.20 353	1.55 357	4.82 399	0.29 305	0.28 325	0.29 309	0.34 339	0.38 328	0.42 346

Anonymous Stereo	0.75 302	0.54 341	1.78 379	0.57 329	0.56 353	0.62 206	1.25 382	0.96 215	0.99 262	0.96 276	0.95 189	0.83 227	0.58 191	1.27 338	1.21 348	0.31 314	0.30 333	0.31 317	0.33 337	0.33 307	0.36 324

LMCR-Stereo	0.53 229	0.30 253	0.53 211	0.58 331	0.30 223	0.83 280	0.36 152	1.19 294	0.76 150	0.88 240	1.04 234	0.56 95	0.62 211	0.82 239	0.67 256	0.19 199	0.15 201	0.19 154	0.14 72	0.23 246	0.17 161

DGSMNet	0.76 303	0.55 342	1.29 357	0.58 331	0.62 362	0.94 295	0.70 330	1.26 323	1.11 310	0.83 212	1.24 292	1.00 273	0.71 265	1.03 306	0.81 285	0.34 338	0.29 330	0.41 347	0.40 353	0.57 367	0.55 372

CC-Net-ROB	0.82 315	0.96 377	0.85 311	0.58 331	0.45 328	1.27 346	0.70 330	1.17 289	1.02 276	0.83 212	1.23 291	0.90 253	0.77 281	1.06 309	0.69 260	0.46 359	0.34 354	1.71 388	0.38 346	0.59 371	0.36 324

stereogan	0.80 311	0.31 258	0.71 286	0.59 334	0.50 339	1.72 373	0.48 251	1.35 341	1.37 346	1.00 293	1.46 331	1.56 357	0.95 326	1.29 340	0.84 289	0.28 299	0.29 330	0.29 309	0.25 295	0.38 328	0.38 336

SHD	0.93 335	0.50 327	1.18 347	0.59 334	0.46 335	0.97 302	0.48 251	1.70 378	2.15 379	1.58 356	1.37 312	1.42 343	1.19 351	1.31 342	1.60 361	0.31 314	0.26 319	0.32 322	0.33 337	0.40 331	0.42 346

ADCS	1.51 375	0.61 351	3.42 393	0.59 334	0.51 342	1.27 346	1.08 371	1.59 371	1.81 373	1.91 375	1.66 345	1.51 354	1.42 364	1.94 379	8.60 409	0.33 332	0.32 346	0.33 327	0.36 342	0.44 342	0.42 346

DANet	0.71 293	0.45 317	0.91 320	0.59 334	0.40 299	0.81 270	0.40 209	0.97 219	0.84 186	1.20 336	1.22 287	1.33 331	0.88 311	1.16 323	1.24 350	0.27 293	0.23 298	0.31 317	0.25 295	0.35 318	0.32 309
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.21 361	0.49 323	0.62 243	0.59 334	0.50 339	1.62 368	0.67 316	1.23 312	1.24 331	2.45 388	3.77 395	3.09 388	2.98 400	1.32 343	0.81 285	0.45 358	0.41 368	0.49 363	0.51 373	0.47 351	0.44 352

Nwc_Net	0.78 307	0.38 294	0.73 289	0.60 339	0.55 350	1.05 319	0.55 289	1.67 377	1.05 290	0.88 240	1.86 358	1.40 342	1.09 340	1.10 317	0.87 298	0.30 311	0.25 313	0.36 334	0.38 346	0.29 283	0.29 292

CSAN	0.83 321	0.49 323	0.77 305	0.60 339	0.41 306	1.14 331	1.06 368	1.19 294	1.46 356	1.32 345	1.43 324	1.37 338	1.19 351	1.27 338	0.86 294	0.39 351	0.31 343	0.36 334	0.37 343	0.35 318	0.34 317

NCC-stereo	0.78 307	0.40 302	0.76 301	0.61 341	0.67 365	0.81 270	0.69 325	1.54 369	1.11 310	0.90 251	1.36 309	1.33 331	1.16 346	1.19 326	0.88 301	0.31 314	0.30 333	0.37 338	0.48 366	0.33 307	0.33 313

Abc-Net	0.78 307	0.40 302	0.76 301	0.61 341	0.67 365	0.81 270	0.69 325	1.54 369	1.11 310	0.90 251	1.36 309	1.33 331	1.16 346	1.19 326	0.88 301	0.31 314	0.30 333	0.37 338	0.48 366	0.33 307	0.33 313
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	1.59 377	0.51 330	0.66 266	0.61 341	0.49 338	1.56 364	0.70 330	1.66 376	1.53 360	4.64 409	4.62 407	5.85 406	3.34 403	1.84 375	1.11 340	0.46 359	0.42 370	0.47 357	0.46 361	0.48 352	0.46 357

WZ-Net	1.19 360	0.59 347	4.07 398	0.62 344	0.51 342	1.34 349	1.31 387	1.32 334	1.74 371	1.53 355	1.65 343	1.74 363	1.28 358	2.25 387	2.01 373	0.27 293	0.21 282	0.23 243	0.25 295	0.40 331	0.39 338

MDST_ROB	0.91 332	0.27 226	0.85 311	0.63 345	0.41 306	2.53 385	0.71 334	1.60 372	1.13 314	2.83 394	1.73 349	0.97 266	0.69 251	1.61 362	0.73 270	0.25 276	0.22 288	0.32 322	0.28 315	0.25 264	0.24 262

Syn2CoEx	0.71 293	0.51 330	0.95 322	0.64 346	0.45 328	0.91 290	0.53 281	1.48 359	1.13 314	0.93 265	1.35 308	1.02 281	0.99 331	0.92 281	0.80 282	0.30 311	0.27 323	0.28 301	0.24 286	0.23 246	0.24 262

AF-Net	0.81 314	0.39 298	0.68 273	0.64 346	0.54 348	0.91 290	0.51 275	1.61 373	1.31 342	0.96 276	2.02 363	1.46 345	1.26 357	1.11 319	0.99 328	0.32 326	0.24 305	0.39 343	0.27 310	0.30 292	0.25 268

G-Net	0.95 336	0.46 319	1.04 330	0.64 346	0.48 336	2.12 381	0.64 312	1.01 234	0.87 207	1.75 367	2.82 385	1.30 323	1.64 375	1.06 309	0.96 323	0.36 345	0.29 330	0.35 331	0.25 295	0.45 346	0.42 346

AnyNet_C01	1.56 376	1.05 382	7.45 406	0.64 346	0.54 348	1.99 378	1.38 390	1.43 355	1.36 344	1.63 362	1.92 359	1.84 365	1.33 360	2.40 389	4.03 394	0.33 332	0.32 346	0.32 322	0.34 339	0.44 342	0.45 356

NCCL2	0.72 297	0.41 305	0.65 261	0.64 346	0.44 324	0.98 306	1.20 376	1.11 267	1.00 269	0.98 285	0.96 193	1.49 350	0.87 308	0.90 271	0.79 280	0.31 314	0.26 319	0.39 343	0.39 350	0.32 302	0.32 309

RGC	0.79 310	0.59 347	0.71 286	0.65 351	0.65 364	0.92 294	0.58 298	1.29 328	1.05 290	1.07 317	1.45 329	1.47 348	1.03 335	1.21 330	0.88 301	0.32 326	0.30 333	0.48 360	0.40 353	0.37 324	0.37 330

RTS	1.98 386	0.96 377	11.36 410	0.65 351	0.57 357	2.77 391	1.40 391	1.39 348	2.26 380	1.89 372	2.56 375	1.32 329	1.25 355	5.20 406	4.05 395	0.31 314	0.22 288	0.29 309	0.29 319	0.40 331	0.37 330

RTSA	1.98 386	0.96 377	11.36 410	0.65 351	0.57 357	2.77 391	1.40 391	1.39 348	2.26 380	1.89 372	2.56 375	1.32 329	1.25 355	5.20 406	4.05 395	0.31 314	0.22 288	0.29 309	0.29 319	0.40 331	0.37 330

RP	0.76 303	0.36 282	0.63 251	0.66 354	0.58 359	0.80 265	0.55 289	1.14 278	1.22 328	0.97 281	1.65 343	1.43 344	1.32 359	1.01 299	0.84 289	0.33 332	0.30 333	0.36 334	0.30 321	0.34 314	0.34 317

MANE	4.13 405	0.51 330	0.64 256	0.66 354	0.56 353	6.89 411	0.99 364	7.55 413	12.04 411	6.68 413	8.57 415	10.69 415	9.45 413	7.59 413	6.39 405	0.49 364	0.43 373	0.48 360	0.98 393	0.49 353	0.48 363

GANetREF_RVC	0.80 311	0.75 362	0.86 316	0.66 354	0.42 312	1.15 333	0.98 362	1.14 278	1.19 323	1.01 298	1.02 226	1.10 301	0.90 313	1.15 322	0.76 275	0.48 362	0.39 365	0.57 370	0.38 346	0.63 373	0.46 357
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
MFN_U_SF_RVC	1.09 352	0.59 347	1.97 383	0.67 357	0.44 324	1.93 377	0.60 302	1.85 380	1.36 344	1.61 359	1.54 337	1.95 370	1.37 361	1.64 366	1.73 364	0.40 355	0.37 359	0.45 353	0.48 366	0.44 342	0.44 352

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 343	0.57 345	1.51 373	0.67 357	0.50 339	2.57 386	1.66 398	1.20 298	1.43 352	1.38 349	1.57 339	1.33 331	0.92 317	1.64 366	0.88 301	0.37 348	0.39 365	0.46 356	0.60 378	0.41 337	0.40 341

XQC	0.89 328	0.65 356	1.31 358	0.67 357	0.52 345	1.22 341	0.68 321	1.26 323	1.52 359	1.14 329	1.11 257	1.28 320	1.04 336	1.40 354	1.77 367	0.38 349	0.24 305	0.37 338	0.31 328	0.53 361	0.47 361

STTRV1_RVC	0.82 315	0.59 347	1.16 341	0.67 357	0.81 370	1.11 326	0.63 309	1.30 331	1.11 310	0.98 285	1.33 306	1.08 297	0.95 326	1.26 335	0.87 298	0.55 373	0.25 313	0.43 349	0.39 350	0.58 370	0.40 341

DeepPrunerF	0.89 328	0.52 336	3.43 394	0.68 361	0.81 370	0.72 247	0.72 335	1.22 308	1.99 377	0.93 265	1.01 218	0.87 240	0.86 305	1.08 314	0.95 321	0.34 338	0.28 325	0.43 349	0.39 350	0.30 292	0.32 309

ELAS	1.63 380	0.61 351	0.95 322	0.68 361	0.55 350	3.01 399	1.55 396	2.39 389	2.33 384	3.64 405	3.89 399	2.75 383	2.90 399	2.15 385	2.27 382	0.52 368	0.45 376	0.50 365	0.48 366	0.54 363	0.52 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 331	0.64 355	1.69 375	0.69 363	0.69 368	0.78 259	0.84 349	1.03 241	1.26 338	1.19 333	1.15 272	1.31 324	0.98 330	1.24 333	1.03 332	0.52 368	0.56 382	0.59 373	0.66 380	0.56 365	0.54 371

GASNet	0.67 282	0.72 359	0.96 324	0.70 364	0.48 336	0.62 206	0.47 245	1.08 257	1.03 281	0.94 268	0.82 133	0.93 259	0.83 300	1.33 344	0.80 282	0.31 314	0.22 288	0.29 309	0.28 315	0.44 342	0.24 262

LSM	4.74 408	0.77 363	10.16 408	0.70 364	56.56 432	1.02 311	1.00 366	1.24 319	1.62 368	2.04 377	2.34 369	1.33 331	1.17 348	1.38 353	1.09 339	0.33 332	0.49 379	0.39 343	0.46 361	0.51 356	10.09 419

ELAS_RVC	1.60 378	0.61 351	1.01 329	0.70 364	0.56 353	2.00 379	1.89 405	1.96 382	2.65 388	3.33 403	3.26 388	3.03 385	3.41 404	2.49 391	2.09 375	0.52 368	0.45 376	0.50 365	0.48 366	0.54 363	0.52 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.13 418	0.82 369	50.86 435	0.72 367	0.53 346	38.10 429	7.03 415	11.83 419	14.25 416	29.78 433	30.17 433	48.21 436	22.64 426	26.78 427	18.11 417	0.42 356	0.38 361	0.47 357	0.46 361	0.51 356	0.48 363

FCDSN-DC	1.39 371	0.56 343	0.65 261	0.74 368	0.59 360	1.38 351	0.63 309	1.35 341	1.39 349	3.26 402	4.50 406	4.61 397	2.63 395	1.58 361	1.03 332	0.46 359	0.42 370	0.48 360	0.47 364	0.50 355	0.50 367
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.28 365	0.67 358	1.28 355	0.74 368	0.62 362	1.50 360	0.84 349	1.99 383	2.96 391	2.18 382	2.36 371	1.85 367	1.95 385	1.92 377	1.94 371	0.39 351	0.36 358	0.49 363	0.37 343	0.51 356	0.64 374

PWCDC_ROB	0.89 328	0.49 323	0.80 308	0.74 368	0.40 299	1.03 314	0.39 203	1.33 336	2.35 385	1.02 300	3.77 395	0.81 225	0.92 317	1.20 328	0.90 314	0.34 338	0.22 288	0.24 257	0.20 230	0.34 314	0.29 292

Consistency-Raft	1.01 340	0.81 366	1.24 353	0.84 371	0.97 378	0.81 270	0.84 349	1.30 331	1.59 364	1.05 311	1.68 348	1.12 305	0.91 314	0.92 281	1.11 340	0.65 376	0.74 389	0.79 377	0.90 389	1.06 384	0.79 381

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 366	0.87 371	1.76 378	0.86 372	0.56 353	4.29 405	1.79 403	1.50 362	1.98 376	1.61 359	1.85 357	1.84 365	1.41 363	1.89 376	1.36 357	0.48 362	0.40 367	0.56 369	0.57 376	0.69 374	0.48 363

NVStereoNet_ROB	1.24 363	0.90 373	1.13 339	0.86 372	0.88 372	1.11 326	0.99 364	1.42 353	1.53 360	1.59 358	2.48 373	2.24 374	1.53 367	1.96 380	1.30 355	0.76 381	0.70 386	0.78 376	1.00 394	0.71 375	0.88 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.97 337	0.89 372	1.05 331	0.92 374	1.03 383	0.97 302	0.81 345	1.29 328	0.91 227	1.07 317	0.98 208	1.00 273	0.95 326	1.02 304	0.92 317	0.96 386	0.95 404	0.90 379	0.91 392	0.92 378	0.94 386

SGM+DAISY	1.35 368	0.94 376	1.25 354	0.96 375	1.00 382	1.52 362	1.02 367	1.34 338	1.21 326	2.64 390	2.65 380	2.44 378	1.56 370	1.64 366	1.26 352	0.97 387	0.95 404	0.90 379	0.90 389	0.94 379	0.96 389

MFMNet_re	1.14 354	0.97 380	1.19 348	0.99 376	0.95 376	1.25 345	1.22 379	1.39 348	1.55 362	1.69 366	1.67 347	1.21 313	1.53 367	1.12 320	0.99 328	0.87 385	0.75 393	0.79 377	0.75 384	0.90 377	0.94 386

PDISCO_ROB	0.91 332	0.48 320	1.06 332	0.99 376	0.97 378	1.67 371	0.63 309	1.64 375	1.59 364	1.06 314	1.18 281	1.31 324	0.79 288	1.55 357	0.97 324	0.49 364	0.22 288	0.45 353	0.40 353	0.45 346	0.37 330

UDG	0.88 326	0.82 369	0.67 270	1.00 378	0.96 377	1.02 311	0.57 297	1.13 272	0.99 262	0.90 251	0.97 207	1.31 324	0.99 331	0.85 258	0.84 289	0.54 372	0.32 346	1.77 389	0.40 353	0.94 379	0.66 376

FADE	5.17 409	2.05 405	13.14 414	1.03 379	0.99 381	2.09 380	0.91 357	3.91 405	3.00 392	1.76 368	1.60 341	2.73 382	6.73 411	5.95 408	3.95 393	11.57 423	1.70 411	23.09 429	15.86 423	0.62 372	0.65 375

SPS-STEREO	1.25 364	0.93 374	1.06 332	1.04 380	1.03 383	1.41 354	0.91 357	1.51 365	1.19 323	2.09 379	1.83 355	1.94 369	1.39 362	1.62 363	1.39 358	0.97 387	0.94 403	0.90 379	0.89 388	0.96 381	0.96 389
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.07 350	0.65 356	1.19 348	1.06 381	0.90 373	1.76 374	1.76 402	1.46 357	1.44 354	1.51 353	1.16 277	2.00 371	1.14 344	1.48 355	1.31 356	0.39 351	0.44 375	0.35 331	0.38 346	0.49 353	0.49 366

SQANet	0.82 315	0.74 361	0.67 270	1.13 382	0.98 380	1.11 326	0.47 245	1.07 253	0.83 183	0.91 256	1.05 238	1.03 283	0.74 272	1.01 299	0.64 250	0.61 375	0.24 305	1.03 382	0.35 341	1.18 386	0.58 373

JetBlue	2.78 395	1.26 386	7.04 405	1.16 383	1.48 390	8.00 413	6.02 414	2.60 390	1.92 375	2.12 380	2.64 379	3.34 392	3.05 401	6.49 410	3.39 389	0.78 382	0.76 394	0.75 375	0.76 385	0.97 382	1.18 400

DDUNet	1.06 348	2.56 412	0.68 273	1.21 384	1.26 388	1.03 314	0.69 325	1.11 267	0.94 244	0.96 276	1.22 287	1.27 318	0.82 296	0.93 286	0.72 269	0.84 383	0.38 361	1.99 392	0.60 378	1.10 385	0.85 383

MADNet+	2.23 392	2.43 409	10.85 409	1.22 385	0.91 374	2.76 390	1.40 391	2.12 386	1.67 370	1.32 345	1.74 351	1.86 368	1.74 377	6.25 409	4.41 398	0.65 376	0.64 385	0.58 372	0.54 375	0.80 376	0.76 378

WAO-7	1.90 384	1.20 385	1.35 362	1.27 386	1.06 386	2.84 393	1.56 397	3.23 397	3.06 395	2.23 383	3.33 392	3.17 389	2.28 390	3.12 394	2.21 377	1.02 389	0.91 399	1.06 383	1.03 397	1.04 383	0.97 392

CAS	0.34 35	0.13 1	0.25 6	1.28 387	0.30 223	0.46 133	0.38 184	0.48 11	0.47 59	0.34 14	0.52 41	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 33	0.69 378	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.15 106

otaku	1.04 345	0.93 374	0.88 318	1.33 388	1.05 385	1.66 369	0.70 330	1.40 351	1.18 321	1.08 320	1.32 305	1.33 331	0.91 314	1.23 332	0.76 275	0.72 379	0.46 378	1.24 384	0.50 371	1.40 387	0.75 377

Ntro	1.09 352	0.97 380	0.91 320	1.44 389	1.19 387	1.69 372	0.80 344	1.35 341	1.25 335	1.00 293	1.29 301	1.31 324	0.97 329	1.26 335	0.84 289	0.84 383	0.43 373	1.36 385	0.50 371	1.56 388	0.78 379

PWCK	1.92 385	1.66 400	3.12 392	1.65 390	0.91 374	2.84 393	2.26 408	2.10 385	2.41 386	2.36 386	2.31 367	2.22 373	1.82 379	3.43 397	2.03 374	1.61 400	0.71 388	1.51 386	0.82 387	1.69 389	0.91 385

WAO-6	2.04 389	1.50 393	1.16 341	1.70 391	1.67 396	2.69 387	1.44 394	3.06 394	3.63 400	1.98 376	3.27 389	3.54 395	2.07 388	2.36 388	2.22 379	1.31 396	0.91 399	2.04 397	1.22 404	1.73 391	1.27 402

ACVNet_2	1.65 381	1.27 387	1.41 369	1.75 392	1.62 392	2.22 382	1.20 376	2.30 388	2.62 387	1.78 369	2.56 375	3.03 385	1.61 372	1.54 356	1.12 343	1.06 390	0.58 384	1.82 390	0.70 383	1.82 392	0.96 389

WAO-8	2.92 396	1.55 395	1.35 362	1.79 393	1.63 394	5.23 407	1.22 379	4.58 408	12.56 413	2.84 395	4.07 403	4.83 400	2.72 397	3.49 398	2.25 380	1.27 391	0.91 399	1.99 392	1.15 402	1.86 393	1.15 396

Venus	2.92 396	1.55 395	1.35 362	1.79 393	1.63 394	5.23 407	1.22 379	4.58 408	12.56 413	2.84 395	4.06 402	4.83 400	2.72 397	3.49 398	2.25 380	1.27 391	0.91 399	1.99 392	1.15 402	1.86 393	1.15 396

RainbowNet	1.35 368	1.49 392	1.19 348	1.88 395	1.45 389	1.48 359	1.07 370	1.61 373	1.55 362	1.20 336	1.59 340	1.54 355	1.13 343	1.34 346	0.97 324	1.36 397	0.70 386	1.82 390	0.79 386	1.71 390	1.07 394

ACVNet-4b	1.35 368	1.31 388	1.10 335	1.90 396	1.59 391	1.92 376	0.77 340	1.52 368	1.62 368	1.05 311	1.60 341	2.11 372	0.94 323	1.64 366	0.77 279	1.30 394	0.35 356	2.03 396	0.67 381	1.88 396	0.84 382

ACVNet_1	1.46 373	1.33 389	1.12 338	1.91 397	1.62 392	1.83 375	0.98 362	2.00 384	1.85 374	1.39 350	1.53 336	2.32 376	1.53 367	1.34 346	1.11 340	1.30 394	0.50 380	2.06 398	0.58 377	1.93 398	0.95 388

LVE	2.12 391	1.44 391	1.36 366	1.99 398	1.78 397	2.75 389	1.79 403	2.82 391	3.95 402	1.90 374	4.33 405	3.52 394	1.81 378	2.24 386	1.74 365	1.74 402	0.87 398	2.06 398	1.13 400	1.91 397	1.35 403

Dean	1.98 386	1.36 390	1.36 366	2.12 399	1.81 399	2.74 388	1.36 389	3.37 401	3.80 401	2.08 378	3.32 391	3.21 390	1.82 379	1.71 370	1.67 362	1.27 391	0.77 395	1.99 392	0.90 389	1.86 393	1.03 393

IMH-64-1	1.86 382	1.62 397	1.16 341	2.20 400	1.89 400	2.33 383	1.30 384	2.89 392	2.29 382	1.66 363	2.80 383	2.49 379	1.61 372	2.10 383	1.78 368	1.60 398	0.74 389	2.43 402	1.02 395	2.12 399	1.17 398

IMH-64	1.86 382	1.62 397	1.16 341	2.20 400	1.89 400	2.33 383	1.30 384	2.89 392	2.29 382	1.66 363	2.80 383	2.49 379	1.61 372	2.10 383	1.78 368	1.60 398	0.74 389	2.43 402	1.02 395	2.12 399	1.17 398

IMH	2.04 389	1.62 397	1.20 351	2.20 400	1.89 400	2.91 398	1.30 384	3.11 395	3.03 393	1.81 370	3.35 393	3.03 385	1.90 382	2.48 390	1.80 370	1.66 401	0.77 395	2.45 404	1.04 398	2.15 401	1.19 401

JetRed	5.27 410	5.84 416	12.81 413	2.36 403	2.83 412	12.23 417	10.50 416	4.46 407	3.60 398	3.86 406	3.83 397	4.85 402	4.18 407	6.78 411	11.96 412	2.17 408	2.96 415	2.18 400	1.97 409	3.38 414	2.68 413

DPSimNet_ROB	3.58 402	2.45 410	8.57 407	2.53 404	2.37 406	2.88 396	3.77 413	3.14 396	3.23 396	4.71 410	3.86 398	4.68 398	4.87 409	4.07 404	5.62 402	2.33 410	2.33 413	2.47 405	2.52 411	2.51 406	2.64 412

TorneroNet	4.53 407	1.89 402	1.48 372	2.55 405	2.27 404	13.78 418	1.69 400	4.84 412	23.73 427	2.89 398	7.70 414	7.06 410	2.69 396	4.26 405	3.42 390	1.84 404	0.77 395	2.68 408	1.13 400	2.42 404	1.47 405

DispFullNet	1.60 378	2.63 413	2.75 390	2.56 406	1.79 398	1.24 344	0.47 245	1.37 346	1.45 355	1.87 371	1.50 333	1.55 356	2.46 391	2.04 382	1.04 335	0.59 374	0.18 253	2.32 401	0.68 382	2.29 402	1.14 395

TorneroNet-64	3.44 399	1.86 401	1.42 370	2.58 407	2.28 405	6.87 410	1.68 399	4.70 410	12.03 410	2.31 385	5.59 411	8.25 411	2.55 394	3.97 403	2.73 384	1.81 403	0.74 389	2.57 406	1.07 399	2.35 403	1.44 404

KSHMR	2.57 393	1.93 403	1.69 375	2.63 408	2.42 407	2.86 395	2.07 406	3.27 399	6.50 406	2.49 389	3.36 394	3.41 393	1.92 383	2.49 391	1.94 371	2.13 407	1.40 409	2.79 411	1.50 407	2.73 407	1.77 406

ktn	2.98 398	2.25 407	1.73 377	2.84 409	2.53 410	3.76 404	2.15 407	3.70 403	5.47 405	2.75 392	5.17 410	5.94 407	2.48 392	3.23 395	2.46 383	2.34 411	1.44 410	2.78 410	2.03 410	2.45 405	2.01 409

notaker	2.76 394	2.29 408	1.80 380	2.96 410	2.58 411	2.90 397	1.75 401	3.24 398	3.05 394	2.78 393	4.24 404	6.15 409	2.51 393	3.34 396	2.75 385	2.31 409	1.18 407	3.00 412	1.65 408	2.84 410	1.97 407

UNDER WATER	3.46 400	2.07 406	3.64 396	3.09 411	2.48 408	3.75 403	2.42 410	3.31 400	13.77 415	2.90 399	2.95 386	5.84 405	3.69 405	3.69 400	3.48 392	2.07 406	1.11 406	2.70 409	1.40 405	2.84 410	1.98 408

HanzoNet	6.76 413	2.45 410	4.22 399	3.19 412	2.94 413	3.62 402	2.28 409	4.79 411	7.20 407	14.00 420	13.19 419	17.49 420	22.30 425	13.25 418	6.19 404	4.20 415	1.93 412	3.10 413	2.56 412	3.35 413	2.88 414

UNDER WATER-64	3.53 401	2.01 404	3.94 397	3.22 413	2.49 409	5.41 409	2.60 411	3.43 402	12.41 412	3.03 400	2.68 381	6.07 408	4.04 406	3.79 402	3.33 388	2.02 405	1.24 408	2.63 407	1.46 406	2.78 408	2.08 410

tt	6.20 411	0.20 70	5.89 402	3.55 414	2.07 403	11.26 416	19.21 417	11.74 418	5.46 404	2.69 391	2.04 365	4.87 403	6.25 410	3.70 401	7.09 408	8.32 419	11.17 424	4.93 415	5.41 418	5.74 417	2.37 411

MADNet++	4.03 403	2.70 414	3.44 395	3.72 415	3.44 414	4.44 406	3.52 412	3.95 406	3.61 399	4.46 407	4.98 409	4.10 396	4.58 408	7.00 412	5.89 403	3.74 412	3.67 416	3.27 414	2.71 413	3.70 415	3.66 416

SPstereo	24.26 423	4.19 415	6.66 404	4.29 416	3.79 415	45.68 430	78.09 436	63.52 437	33.36 436	27.50 432	26.65 425	39.53 435	33.55 435	42.77 437	51.02 431	3.90 413	3.72 417	5.95 419	4.66 415	3.15 412	3.30 415

ASD4	9.96 415	8.86 419	17.78 415	7.17 417	9.80 416	16.08 419	28.92 421	9.77 417	8.20 409	7.02 414	7.08 413	8.47 412	9.57 414	11.17 417	20.26 418	4.12 414	4.14 418	5.57 418	4.74 416	5.53 416	4.90 418

PML	40.80 437	29.24 426	11.87 412	7.20 418	14.47 417	92.13 437	213.69 438	7.63 414	23.35 426	74.72 437	190.14 438	50.17 437	26.15 427	21.39 422	12.70 413	8.76 420	2.92 414	8.45 420	3.25 414	13.26 420	4.42 417

DGTPSM_ROB	12.07 416	8.00 417	20.99 416	8.93 419	16.78 418	10.67 414	30.87 422	9.01 415	15.16 417	6.50 411	15.41 423	9.04 413	14.85 416	9.25 414	21.67 420	4.57 416	8.57 419	5.08 416	9.28 419	5.90 418	10.95 420

DPSMNet_ROB	12.08 417	8.00 417	21.00 417	8.97 420	16.79 419	10.67 414	30.89 423	9.02 416	15.17 418	6.51 412	15.41 423	9.04 413	14.85 416	9.27 415	21.67 420	4.58 417	8.57 419	5.09 417	9.29 420	5.90 418	10.95 420

Anonymous_1	33.25 425	18.26 420	23.92 419	20.54 421	21.28 422	25.59 421	35.94 424	22.01 428	15.57 419	13.33 417	13.49 420	18.08 421	15.29 418	20.36 419	24.60 422	16.28 427	8.84 421	66.59 434	118.00 434	155.73 437	11.23 422

DPSM_ROB	17.78 419	18.63 421	24.31 423	20.90 422	19.47 420	25.97 422	36.21 425	21.23 426	16.24 420	13.38 418	14.06 421	19.18 423	16.30 419	20.78 420	25.67 423	9.38 421	9.23 422	9.49 421	9.82 421	13.51 421	11.91 423

DPSM	17.78 419	18.63 421	24.31 423	20.90 422	19.47 420	25.97 422	36.21 425	21.23 426	16.24 420	13.38 418	14.06 421	19.18 423	16.30 419	20.78 420	25.67 423	9.38 421	9.23 422	9.49 421	9.82 421	13.51 421	11.91 423

HaxPig	31.96 424	37.24 429	34.27 425	24.37 424	24.88 424	18.26 420	19.86 418	20.64 424	28.52 428	35.97 434	38.75 434	25.57 426	28.72 428	33.88 428	34.39 428	35.94 435	38.87 435	37.80 431	40.48 431	39.68 433	41.15 435

LRCNet_RVC	21.24 422	31.15 427	21.41 418	28.98 425	23.82 423	3.13 400	0.60 302	20.96 425	1.59 364	25.58 425	28.15 428	21.99 425	14.79 415	21.94 426	16.41 416	28.89 434	14.87 425	33.53 430	31.28 430	29.51 432	26.16 430

MEDIAN_ROB	37.38 434	40.85 437	40.60 428	32.31 426	31.85 425	27.20 424	24.55 419	29.10 429	33.19 435	42.09 436	41.76 436	33.35 427	34.39 436	39.78 430	37.07 429	43.64 437	44.10 437	44.12 433	43.40 433	41.51 435	42.76 437

AVERAGE_ROB	37.58 435	40.13 436	40.15 427	34.81 427	33.82 426	28.55 428	25.10 420	32.02 430	34.06 437	41.28 435	40.66 435	34.46 428	34.81 437	39.18 429	37.57 430	42.78 436	43.44 436	43.82 432	43.03 432	40.47 434	41.51 436

MyStereo03	35.77 427	37.55 432	48.75 431	42.19 428	39.18 427	52.27 432	73.13 433	42.32 431	32.61 429	27.03 429	28.40 430	38.50 429	32.89 430	41.62 431	51.63 433	18.78 429	18.59 432	19.11 423	19.80 426	27.18 423	23.95 425

MyStereo02	35.77 427	37.55 432	48.75 431	42.19 428	39.18 427	52.27 432	73.13 433	42.32 431	32.61 429	27.03 429	28.40 430	38.50 429	32.89 430	41.62 431	51.63 433	18.78 429	18.59 432	19.11 423	19.80 426	27.18 423	23.95 425

MyStereo	35.77 427	37.55 432	48.75 431	42.19 428	39.18 427	52.27 432	73.13 433	42.32 431	32.61 429	27.03 429	28.40 430	38.50 429	32.89 430	41.62 431	51.63 433	18.78 429	18.59 432	19.11 423	19.80 426	27.18 423	23.95 425

CasAABBNet	35.74 426	37.43 430	48.72 430	42.22 431	39.20 430	52.24 431	73.12 432	42.61 434	32.62 433	26.78 426	27.95 426	38.58 432	32.60 429	41.67 434	51.65 436	18.74 428	18.57 430	19.15 427	19.77 425	27.20 426	23.98 428

Selective-RAFT-Error	35.84 430	37.49 431	48.83 434	42.26 432	39.24 431	52.30 435	73.09 431	42.66 435	32.61 429	26.80 427	28.30 429	38.84 434	33.51 434	41.68 435	51.59 432	18.82 432	18.58 431	19.17 428	19.80 426	27.28 427	24.05 429

LSM0	38.95 436	37.60 435	48.58 429	43.57 433	91.06 437	52.57 436	72.57 430	43.17 436	32.63 434	26.97 428	27.97 427	38.65 433	32.94 433	41.86 436	51.78 437	18.89 433	18.41 426	19.13 426	19.63 424	27.29 428	33.77 431

xxxxx1	36.64 431	19.51 423	24.21 420	61.66 434	64.63 434	27.28 425	40.10 427	20.25 421	18.63 423	14.07 421	12.97 416	17.26 417	17.36 421	21.70 423	27.93 425	13.18 424	18.50 427	111.26 435	133.37 435	29.24 429	39.73 432

tt_ll	36.64 431	19.51 423	24.21 420	61.66 434	64.63 434	27.28 425	40.10 427	20.25 421	18.63 423	14.07 421	12.97 416	17.26 417	17.36 421	21.70 423	27.93 425	13.18 424	18.50 427	111.26 435	133.37 435	29.24 429	39.73 432

ff	36.64 431	19.51 423	24.21 420	61.66 434	64.63 434	27.28 425	40.10 427	20.25 421	18.63 423	14.07 421	12.97 416	17.26 417	17.36 421	21.70 423	27.93 425	13.18 424	18.50 427	111.26 435	133.37 435	29.24 429	39.73 432

DLNR_Zeroshot_test	20.09 421	36.28 428	38.04 426	169.85 437	61.80 433	0.23 5	0.20 1	13.88 420	0.37 31	0.44 41	0.66 73	0.43 54	0.21 5	0.62 138	0.28 43	5.46 418	0.10 9	0.15 42	0.11 15	72.60 436	0.11 9

test_example2	176.61 438	205.14 438	198.86 438	188.60 438	190.98 438	152.67 438	170.61 437	94.86 438	123.55 438	178.88 438	179.48 437	158.94 438	141.34 438	192.61 438	198.96 438	203.76 438	236.37 438	164.13 438	173.55 438	218.58 438	160.41 438

Low-res two-view benchmark