Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.29 9	0.25 167	0.44 79	0.50 268	0.30 217	0.19 1	0.31 87	0.52 13	0.41 34	0.25 1	0.28 4	0.46 64	0.31 53	0.39 8	0.30 48	0.15 67	0.15 190	0.16 57	0.13 49	0.17 127	0.16 98

StereoIM	0.27 2	0.19 33	0.39 36	0.37 35	0.26 129	0.28 31	0.28 50	0.45 5	0.37 14	0.27 2	0.27 2	0.40 39	0.27 22	0.40 14	0.30 48	0.16 99	0.14 172	0.16 57	0.13 49	0.15 66	0.12 10

Selective-IGEV	0.25 1	0.18 14	0.37 27	0.37 35	0.20 18	0.27 25	0.25 30	0.59 29	0.25 1	0.27 2	0.26 1	0.34 21	0.18 1	0.62 116	0.23 1	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.11 3

EGLCR-Stereo	0.27 2	0.17 8	0.36 25	0.35 12	0.21 25	0.37 86	0.20 1	0.58 27	0.37 14	0.29 4	0.28 4	0.42 45	0.18 1	0.47 34	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.16 57	0.14 69	0.13 14	0.12 10

CroCo-Stereo	0.27 2	0.23 120	0.40 45	0.49 257	0.22 30	0.20 2	0.29 57	0.55 19	0.45 47	0.29 4	0.27 2	0.42 45	0.26 17	0.30 1	0.26 8	0.15 67	0.13 141	0.13 8	0.12 26	0.16 103	0.13 31
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MIF-Stereo	0.27 2	0.18 14	0.40 45	0.40 86	0.28 179	0.30 39	0.28 50	0.40 1	0.33 4	0.30 6	0.46 22	0.27 2	0.25 12	0.48 41	0.35 89	0.17 125	0.13 141	0.14 13	0.12 26	0.14 36	0.13 31

MIF-Stereo (partial)	0.32 26	0.19 33	0.41 50	0.41 104	0.32 244	0.29 35	0.24 23	0.49 9	0.44 43	0.31 7	0.63 64	0.37 32	0.36 78	0.60 88	0.32 63	0.17 125	0.13 141	0.19 147	0.17 157	0.18 151	0.15 78

AEACV	0.28 6	0.18 14	0.34 13	0.36 27	0.45 323	0.27 25	0.27 42	0.41 2	0.39 21	0.31 7	0.46 22	0.31 6	0.36 78	0.38 7	0.25 3	0.14 18	0.11 39	0.15 41	0.13 49	0.13 14	0.13 31

sCroCo_RVC	0.36 42	0.29 229	0.73 261	0.52 294	0.39 291	0.42 117	0.31 87	0.52 13	0.46 52	0.31 7	0.48 27	0.38 35	0.32 59	0.46 29	0.33 73	0.22 241	0.23 293	0.19 147	0.19 207	0.21 208	0.22 223

test croco	0.32 26	0.21 74	0.59 201	0.40 86	0.29 198	0.27 25	0.30 69	0.46 6	0.36 11	0.32 10	0.66 72	0.31 6	0.33 64	0.68 163	0.32 63	0.18 156	0.13 141	0.20 176	0.15 90	0.18 151	0.13 31

LoS_RVC	0.28 6	0.17 8	0.29 9	0.33 8	0.32 244	0.43 121	0.34 116	0.42 4	0.34 5	0.33 11	0.51 36	0.29 4	0.38 89	0.37 5	0.28 29	0.11 1	0.10 8	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 262

ProNet	0.30 12	0.22 97	0.41 50	0.36 27	0.25 101	0.33 66	0.42 218	0.62 36	0.41 34	0.33 11	0.31 6	0.32 13	0.28 27	0.60 88	0.28 29	0.13 9	0.11 39	0.16 57	0.13 49	0.13 14	0.14 49

AE-Stereo	0.36 42	0.21 74	0.47 102	0.49 257	0.31 227	0.50 138	0.34 116	0.72 109	0.73 127	0.34 13	0.55 49	0.52 82	0.28 27	0.48 41	0.31 57	0.13 9	0.13 141	0.18 116	0.16 115	0.15 66	0.14 49

CES	0.29 9	0.15 2	0.25 1	0.31 4	0.71 368	0.36 78	0.27 42	0.51 12	0.47 54	0.34 13	0.48 27	0.27 2	0.23 7	0.40 14	0.24 2	0.13 9	0.11 39	0.12 2	0.08 1	0.13 14	0.32 298

CAS	0.37 60	0.13 1	0.27 7	1.34 387	0.31 227	0.46 131	0.38 170	0.50 11	0.48 56	0.35 15	0.52 39	0.24 1	0.19 3	0.30 1	0.28 29	1.03 388	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 2	0.28 279

LoS	0.30 12	0.16 4	0.32 12	0.30 3	0.19 8	0.32 60	0.29 57	0.54 18	0.73 127	0.35 15	0.52 39	0.42 45	0.29 41	0.48 41	0.29 37	0.15 67	0.11 39	0.13 8	0.09 4	0.12 2	0.12 10

GLC_STEREO	0.30 12	0.20 54	0.28 8	0.44 187	0.19 8	0.31 51	0.25 30	0.49 9	0.43 41	0.37 17	0.47 26	0.40 39	0.23 7	0.51 50	0.37 106	0.15 67	0.18 246	0.19 147	0.16 115	0.16 103	0.14 49

MyStereo07	0.33 30	0.23 120	0.37 27	0.43 166	0.29 198	0.40 101	0.48 248	0.78 143	0.38 17	0.38 18	0.34 16	0.32 13	0.30 50	0.63 125	0.28 29	0.14 18	0.13 141	0.19 147	0.17 157	0.18 151	0.17 134

MC-Stereo	0.29 9	0.18 14	0.35 19	0.40 86	0.21 25	0.26 18	0.26 40	0.53 16	0.40 29	0.38 18	0.61 61	0.41 43	0.31 53	0.57 69	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.12 2	0.12 10

Anonymous	0.40 102	0.29 229	0.70 248	0.54 310	0.44 316	0.56 169	0.54 279	0.68 71	0.52 62	0.38 18	0.44 19	0.33 18	0.42 116	0.57 69	0.39 127	0.20 210	0.20 271	0.18 116	0.18 183	0.30 288	0.24 250

ff7	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 129	0.31 51	0.34 116	0.66 55	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 6	0.28 27	0.61 94	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

IGEVStereo-DCA	0.30 12	0.24 139	0.42 58	0.36 27	0.27 158	0.38 91	0.34 116	0.66 55	0.35 6	0.39 21	0.31 6	0.35 25	0.27 22	0.62 116	0.25 3	0.16 99	0.12 86	0.16 57	0.12 26	0.14 36	0.16 98

ffff	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 129	0.31 51	0.34 116	0.66 55	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 6	0.28 27	0.61 94	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

rrr	0.31 23	0.24 139	0.56 184	0.36 27	0.27 158	0.38 91	0.31 87	0.56 24	0.44 43	0.39 21	0.31 6	0.35 25	0.27 22	0.62 116	0.25 3	0.16 99	0.12 86	0.16 57	0.13 49	0.14 36	0.14 49

11t	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 129	0.31 51	0.34 116	0.66 55	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 6	0.28 27	0.61 94	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

ccc-4	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 129	0.31 51	0.34 116	0.66 55	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 6	0.28 27	0.61 94	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

sAnonymous2	0.42 123	0.41 297	0.96 311	0.48 248	0.37 277	0.41 110	0.48 248	0.60 31	0.52 62	0.39 21	0.48 27	0.35 25	0.44 124	0.44 22	0.30 48	0.19 191	0.14 172	0.19 147	0.17 157	0.55 362	0.43 343

CroCo_RVC	0.42 123	0.41 297	0.96 311	0.48 248	0.37 277	0.41 110	0.48 248	0.60 31	0.52 62	0.39 21	0.48 27	0.35 25	0.44 124	0.44 22	0.30 48	0.19 191	0.14 172	0.19 147	0.17 157	0.55 362	0.43 343

anonymousdsp	0.30 12	0.22 97	0.41 50	0.38 44	0.26 129	0.31 51	0.35 138	0.68 71	0.36 11	0.40 29	0.33 10	0.32 13	0.28 27	0.62 116	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

IGEV-Stereo	0.30 12	0.22 97	0.41 50	0.38 44	0.26 129	0.30 39	0.35 138	0.68 71	0.36 11	0.40 29	0.33 10	0.32 13	0.28 27	0.62 116	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Selective-RAFT	0.36 42	0.23 120	0.54 177	0.45 199	0.22 30	0.64 208	0.27 42	0.62 36	0.65 93	0.41 31	0.38 17	0.55 90	0.39 102	0.59 78	0.36 98	0.14 18	0.12 86	0.14 13	0.12 26	0.16 103	0.14 49

ACVNet-DCA	0.36 42	0.25 167	0.35 19	0.42 129	0.23 56	0.53 153	0.37 157	0.91 178	0.59 74	0.42 32	0.50 31	0.34 21	0.47 141	0.61 94	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 147	0.13 49	0.18 151	0.19 165

xx1	0.40 102	0.25 167	0.35 19	0.42 129	0.23 56	0.53 153	0.37 157	0.71 99	1.17 314	0.42 32	0.50 31	0.65 149	0.56 174	0.61 94	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.20 176	0.19 207	0.18 151	0.19 165

1test111	0.37 60	0.25 167	0.35 19	0.42 129	0.23 56	0.53 153	0.37 157	0.91 178	0.59 74	0.42 32	0.50 31	0.34 21	0.47 141	0.59 78	0.48 185	0.17 125	0.11 39	0.19 147	0.13 49	0.18 151	0.19 165

cc1	0.38 76	0.25 167	0.35 19	0.42 129	0.23 56	0.53 153	0.37 157	0.71 99	1.17 314	0.42 32	0.50 31	0.34 21	0.47 141	0.61 94	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 147	0.13 49	0.16 103	0.17 134

tt1	0.37 60	0.25 167	0.35 19	0.43 166	0.23 56	0.52 150	0.37 157	0.72 109	1.13 302	0.42 32	0.46 22	0.35 25	0.44 124	0.61 94	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 147	0.13 49	0.16 103	0.17 134

CREStereo	0.28 6	0.16 4	0.25 1	0.28 1	0.17 2	0.38 91	0.25 30	0.52 13	0.76 137	0.43 37	0.51 36	0.32 13	0.28 27	0.39 8	0.27 23	0.16 99	0.11 39	0.12 2	0.09 4	0.12 2	0.12 10
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
test_xeample3	0.31 23	0.23 120	0.56 184	0.36 27	0.26 129	0.35 74	0.32 99	0.60 31	0.38 17	0.44 38	0.32 9	0.33 18	0.28 27	0.66 146	0.27 23	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.12 26	0.14 36	0.14 49

DLNR_Zeroshot_test	20.12 421	36.36 428	38.38 426	170.13 437	62.28 433	0.22 4	0.20 1	13.43 420	0.40 29	0.45 39	0.66 72	0.42 45	0.21 5	0.64 132	0.32 63	5.57 418	0.10 8	0.15 41	0.11 15	72.31 436	0.13 31

HH	0.37 60	0.22 97	0.49 122	0.41 104	0.26 129	0.36 78	0.30 69	0.87 166	0.41 34	0.45 39	0.59 56	0.78 213	0.43 119	0.77 207	0.26 8	0.15 67	0.11 39	0.15 41	0.14 69	0.14 36	0.14 49

HanStereo	0.37 60	0.22 97	0.49 122	0.41 104	0.26 129	0.36 78	0.30 69	0.87 166	0.41 34	0.45 39	0.59 56	0.78 213	0.43 119	0.77 207	0.26 8	0.15 67	0.11 39	0.15 41	0.14 69	0.14 36	0.14 49

RCA-Stereo	0.36 42	0.18 14	0.37 27	0.38 44	0.23 56	0.31 51	0.33 108	0.70 92	1.25 326	0.45 39	0.65 69	0.46 64	0.43 119	0.40 14	0.29 37	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.12 2	0.12 10

StereoVision	0.43 135	0.29 229	0.54 177	0.50 268	0.28 179	0.37 86	0.38 170	0.75 133	0.63 84	0.46 43	1.11 254	0.53 86	0.38 89	0.57 69	0.34 82	0.21 225	0.24 301	0.25 267	0.24 284	0.26 263	0.17 134

PMTNet	0.33 30	0.17 8	0.26 4	0.29 2	0.18 5	0.44 127	0.22 11	0.57 26	0.66 96	0.46 43	0.54 44	0.38 35	0.34 70	0.50 49	0.25 3	0.75 377	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.12 10

EKT-Stereo	0.36 42	0.24 139	0.44 79	0.44 187	0.30 217	0.37 86	0.30 69	0.72 109	0.68 103	0.47 45	0.63 64	0.49 75	0.28 27	0.59 78	0.34 82	0.19 191	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.16 103	0.18 156

CREStereo++_RVC	0.32 26	0.16 4	0.25 1	0.32 6	0.24 77	0.27 25	0.22 11	0.48 8	0.89 204	0.47 45	0.80 123	0.29 4	0.25 12	0.37 5	0.34 82	0.14 18	0.09 2	0.13 8	0.52 374	0.14 36	0.10 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.38 76	0.18 14	0.52 158	0.58 327	0.38 282	0.39 96	0.20 1	0.62 36	0.31 2	0.47 45	1.29 299	0.72 188	0.25 12	0.59 78	0.28 29	0.16 99	0.11 39	0.17 85	0.16 115	0.14 36	0.11 3

DCRE	0.38 76	0.19 33	0.47 102	0.45 199	0.33 255	0.45 130	0.40 193	0.66 55	0.53 65	0.49 48	0.95 184	0.57 99	0.39 102	0.53 53	0.32 63	0.14 18	0.13 141	0.15 41	0.14 69	0.14 36	0.15 78

test-1	0.37 60	0.20 54	0.76 268	0.47 240	0.27 158	0.44 127	0.36 145	0.63 42	0.65 93	0.49 48	0.67 77	0.54 88	0.35 73	0.42 18	0.30 48	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.15 66	0.18 156

iRaftStereo_RVC	0.33 30	0.20 54	0.40 45	0.40 86	0.23 56	0.31 51	0.29 57	0.70 92	0.55 66	0.49 48	0.66 72	0.37 32	0.23 7	0.47 34	0.33 73	0.14 18	0.11 39	0.19 147	0.17 157	0.16 103	0.13 31

RAFT+CT+SA	0.40 102	0.24 139	0.40 45	0.53 301	0.27 158	0.28 31	0.45 235	0.79 148	0.81 162	0.51 51	0.90 163	0.42 45	0.39 102	0.81 223	0.33 73	0.15 67	0.11 39	0.18 116	0.18 183	0.15 66	0.15 78

RALCasStereoNet	0.37 60	0.23 120	0.41 50	0.44 187	0.28 179	0.36 78	0.38 170	0.66 55	0.67 102	0.51 51	0.74 96	0.51 79	0.29 41	0.64 132	0.38 119	0.17 125	0.14 172	0.15 41	0.13 49	0.17 127	0.17 134

MSKI-zero shot	0.33 30	0.19 33	0.36 25	0.41 104	0.22 30	0.32 60	0.22 11	0.65 53	0.45 47	0.52 53	0.64 67	0.60 126	0.19 3	0.78 215	0.27 23	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.10 10	0.13 14	0.13 31

riskmin	0.41 116	0.21 74	0.44 79	0.34 9	0.24 77	0.58 183	0.32 99	0.70 92	0.86 186	0.52 53	0.57 52	0.78 213	0.60 193	0.58 73	0.39 127	0.17 125	0.12 86	0.19 147	0.13 49	0.19 184	0.22 223

Anonymous3	0.47 161	0.35 267	0.91 304	0.50 268	0.38 282	0.81 268	0.55 283	0.76 135	0.66 96	0.52 53	0.65 69	0.44 54	0.45 131	0.66 146	0.39 127	0.25 273	0.25 309	0.22 229	0.21 243	0.23 240	0.24 250

raft+_RVC	0.38 76	0.20 54	0.38 33	0.39 60	0.27 158	0.44 127	0.35 138	0.81 152	0.90 208	0.52 53	0.78 109	0.50 76	0.29 41	0.56 65	0.41 152	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.13 31

111	0.42 123	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.52 150	0.28 50	0.76 135	1.16 311	0.52 53	0.92 175	0.65 149	0.51 155	0.65 138	0.37 106	0.15 67	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.13 14	0.16 98

EAI-Stereo	0.36 42	0.21 74	0.46 91	0.40 86	0.22 30	0.33 66	0.36 145	1.22 285	0.32 3	0.52 53	0.75 98	0.35 25	0.28 27	0.65 138	0.30 48	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.14 69	0.14 36	0.13 31

TRStereo	0.39 88	0.32 252	0.64 220	0.49 257	0.41 299	0.30 39	0.30 69	0.97 202	0.63 84	0.53 59	0.43 18	0.52 82	0.26 17	0.77 207	0.29 37	0.18 156	0.12 86	0.19 147	0.19 207	0.13 14	0.13 31

CASnet	0.30 12	0.20 54	0.34 13	0.42 129	0.17 2	0.25 16	0.24 23	0.53 16	0.56 67	0.54 60	0.54 44	0.39 38	0.24 10	0.41 17	0.26 8	0.15 67	0.10 8	0.22 229	0.18 183	0.18 151	0.12 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.36 42	0.25 167	0.52 158	0.43 166	0.27 158	0.36 78	0.27 42	0.70 92	0.46 52	0.55 61	0.53 41	0.65 149	0.24 10	0.69 169	0.32 63	0.14 18	0.13 141	0.23 243	0.20 226	0.19 184	0.14 49

XX-TBD	0.32 26	0.53 324	0.26 4	0.53 301	0.21 25	0.38 91	0.24 23	0.41 2	0.77 139	0.55 61	0.70 81	0.31 6	0.26 17	0.33 3	0.28 29	0.16 99	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.11 3

Any-RAFT	0.36 42	0.17 8	0.31 10	0.35 12	0.21 25	0.51 143	0.21 5	0.93 188	0.75 134	0.56 63	0.73 85	0.66 161	0.29 41	0.48 41	0.25 3	0.15 67	0.10 8	0.13 8	0.10 10	0.13 14	0.13 31

TestStereo	0.39 88	0.32 252	0.42 58	0.45 199	0.20 18	0.41 110	0.38 170	0.69 82	0.66 96	0.56 63	0.78 109	0.48 71	0.43 119	0.59 78	0.37 106	0.18 156	0.13 141	0.20 176	0.15 90	0.23 240	0.14 49

anonymousdsp2	0.37 60	0.21 74	0.49 122	0.38 44	0.24 77	0.48 137	0.31 87	0.91 178	0.68 103	0.57 65	0.51 36	0.51 79	0.34 70	0.59 78	0.33 73	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.10 10	0.16 103	0.16 98

qqq	0.42 123	0.28 220	0.50 131	0.37 35	0.22 30	0.47 133	0.39 183	0.91 178	0.59 74	0.57 65	0.71 82	0.65 149	0.56 174	0.59 78	0.48 185	0.17 125	0.17 237	0.20 176	0.19 207	0.18 151	0.19 165

GMStereo	0.40 102	0.38 281	0.61 207	0.41 104	0.27 158	0.47 133	0.35 138	0.62 36	1.04 270	0.57 65	0.54 44	0.38 35	0.36 78	0.56 65	0.41 152	0.20 210	0.13 141	0.16 57	0.17 157	0.24 248	0.20 192
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
s12784h	0.37 60	0.15 2	0.26 4	0.34 9	0.15 1	0.80 263	0.29 57	0.83 158	0.87 190	0.58 68	0.58 54	0.43 51	0.41 111	0.59 78	0.35 89	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.09 4	0.14 36	0.10 1

rafts_anoy	0.38 76	0.22 97	0.38 33	0.43 166	0.28 179	0.32 60	0.32 99	0.70 92	0.91 214	0.59 69	0.66 72	0.45 61	0.33 64	0.49 47	0.41 152	0.16 99	0.12 86	0.21 217	0.23 270	0.18 151	0.16 98

raftrobust	0.35 36	0.20 54	0.39 36	0.43 166	0.29 198	0.31 51	0.25 30	0.73 122	0.66 96	0.59 69	0.56 51	0.44 54	0.45 131	0.55 61	0.31 57	0.16 99	0.12 86	0.14 13	0.12 26	0.12 2	0.14 49

x	0.41 116	0.25 167	0.46 91	0.36 27	0.24 77	0.54 159	0.31 87	0.94 193	0.58 73	0.60 71	0.72 83	0.61 128	0.53 159	0.52 51	0.50 194	0.18 156	0.16 211	0.17 85	0.16 115	0.17 127	0.18 156

test_4	0.37 60	0.19 33	0.34 13	0.45 199	0.26 129	0.20 2	0.34 116	0.58 27	0.42 38	0.60 71	1.45 327	0.43 51	0.26 17	0.67 155	0.29 37	0.12 4	0.10 8	0.17 85	0.19 207	0.15 66	0.12 10

dd	0.44 141	0.40 293	0.62 212	0.44 187	0.26 129	0.51 143	0.38 170	0.72 109	1.07 283	0.60 71	0.66 72	0.43 51	0.40 107	0.68 163	0.53 209	0.24 261	0.15 190	0.21 217	0.16 115	0.24 248	0.19 165

TANstereo	0.31 23	0.16 4	0.34 13	0.31 4	0.17 2	0.55 164	0.23 20	0.46 6	0.56 67	0.60 71	0.69 79	0.37 32	0.26 17	0.36 4	0.28 29	0.16 99	0.16 211	0.13 8	0.10 10	0.14 36	0.15 78

ToySt	0.52 210	0.27 207	0.93 305	0.42 129	0.28 179	0.67 228	0.56 286	0.88 171	0.79 148	0.61 75	0.85 145	0.92 257	0.70 243	0.72 185	0.61 232	0.16 99	0.17 237	0.21 217	0.21 243	0.22 226	0.21 208

SA	0.45 147	0.26 195	0.50 131	0.47 240	0.24 77	0.46 131	0.36 145	0.79 148	1.00 255	0.61 75	1.04 231	0.50 76	0.50 150	0.98 279	0.33 73	0.16 99	0.13 141	0.21 217	0.19 207	0.15 66	0.14 49

MyStereo04	0.45 147	0.23 120	0.52 158	0.43 166	0.29 198	0.40 101	0.48 248	1.02 216	1.12 296	0.62 77	0.58 54	0.55 90	0.56 174	0.77 207	0.45 169	0.14 18	0.13 141	0.19 147	0.17 157	0.18 151	0.17 134

11t1	0.38 76	0.23 120	0.49 122	0.36 27	0.23 56	0.61 191	0.31 87	0.74 128	0.47 54	0.62 77	0.55 49	0.55 90	0.49 148	0.58 73	0.45 169	0.18 156	0.15 190	0.16 57	0.13 49	0.17 127	0.19 165

RAFT-Test	0.35 36	0.19 33	0.42 58	0.39 60	0.24 77	0.50 138	0.23 20	0.74 128	0.44 43	0.62 77	0.85 145	0.64 145	0.28 27	0.48 41	0.30 48	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.13 31

iRaft-Stereo_5w	0.46 152	0.22 97	0.53 165	0.43 166	0.30 217	0.30 39	0.53 273	0.66 55	0.71 116	0.62 77	0.89 161	1.01 275	0.67 228	0.76 200	0.67 245	0.13 9	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.15 66	0.17 134

PSMNet-ADL	0.50 190	0.28 220	0.43 74	0.49 257	0.31 227	0.70 234	0.38 170	0.94 193	0.81 162	0.62 77	0.80 123	0.91 254	0.62 199	0.76 200	0.68 248	0.24 261	0.18 246	0.19 147	0.20 226	0.22 226	0.22 223

cross-raft	0.34 35	0.20 54	0.38 33	0.45 199	0.24 77	0.32 60	0.35 138	0.77 140	0.42 38	0.62 77	0.77 101	0.58 114	0.27 22	0.46 29	0.31 57	0.12 4	0.10 8	0.15 41	0.13 49	0.15 66	0.12 10

Gwc-CoAtRS	0.35 36	0.18 14	0.46 91	0.39 60	0.23 56	0.34 72	0.22 11	0.74 128	0.77 139	0.62 77	0.60 58	0.58 114	0.29 41	0.47 34	0.29 37	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.12 26	0.13 14	0.13 31

test_5	0.44 141	0.25 167	0.48 115	0.53 301	0.28 179	0.28 31	0.42 218	0.77 140	0.87 190	0.63 84	0.91 169	0.73 192	0.53 159	0.82 228	0.36 98	0.14 18	0.11 39	0.18 116	0.18 183	0.18 151	0.16 98

Patchmatch Stereo++	0.36 42	0.24 139	0.51 139	0.42 129	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 42	0.39 21	0.63 84	0.73 85	0.57 99	0.38 89	0.61 94	0.39 127	0.18 156	0.12 86	0.20 176	0.16 115	0.21 208	0.16 98
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.40 102	0.21 74	0.53 165	0.42 129	0.26 129	0.29 35	0.34 116	0.70 92	0.49 57	0.63 84	0.82 131	0.59 123	0.33 64	0.75 192	0.43 157	0.20 210	0.12 86	0.20 176	0.18 183	0.17 127	0.22 223

KMStereo	0.40 102	0.21 74	0.53 165	0.42 129	0.26 129	0.29 35	0.34 116	0.70 92	0.49 57	0.63 84	0.82 131	0.59 123	0.33 64	0.75 192	0.43 157	0.20 210	0.12 86	0.20 176	0.18 183	0.17 127	0.22 223

PSM-adaLoss	0.36 42	0.24 139	0.51 139	0.42 129	0.22 30	0.24 7	0.31 87	0.63 42	0.39 21	0.63 84	0.73 85	0.57 99	0.38 89	0.59 78	0.38 119	0.18 156	0.12 86	0.20 176	0.16 115	0.21 208	0.16 98

ROB_FTStereo_v2	0.36 42	0.24 139	0.51 139	0.42 129	0.22 30	0.24 7	0.31 87	0.63 42	0.39 21	0.63 84	0.73 85	0.57 99	0.38 89	0.60 88	0.39 127	0.18 156	0.12 86	0.20 176	0.16 115	0.21 208	0.16 98

ROB_FTStereo	0.36 42	0.24 139	0.51 139	0.42 129	0.22 30	0.24 7	0.20 1	0.63 42	0.39 21	0.63 84	0.73 85	0.57 99	0.38 89	0.60 88	0.38 119	0.18 156	0.12 86	0.20 176	0.16 115	0.21 208	0.16 98

iGMRVC	0.36 42	0.24 139	0.51 139	0.42 129	0.22 30	0.24 7	0.29 57	0.63 42	0.39 21	0.63 84	0.73 85	0.57 99	0.38 89	0.61 94	0.39 127	0.18 156	0.12 86	0.20 176	0.16 115	0.21 208	0.16 98

iRAFT	0.36 42	0.24 139	0.51 139	0.42 129	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 42	0.39 21	0.63 84	0.73 85	0.57 99	0.38 89	0.61 94	0.39 127	0.18 156	0.12 86	0.20 176	0.16 115	0.21 208	0.16 98

RAFT-IKP	0.36 42	0.24 139	0.51 139	0.42 129	0.22 30	0.24 7	0.27 42	0.63 42	0.39 21	0.63 84	0.73 85	0.57 99	0.38 89	0.61 94	0.39 127	0.18 156	0.12 86	0.20 176	0.16 115	0.21 208	0.16 98

MyStereo06	0.40 102	0.22 97	0.65 225	0.42 129	0.29 198	0.43 121	0.48 248	1.05 228	0.43 41	0.64 94	0.54 44	0.78 213	0.27 22	0.53 53	0.31 57	0.14 18	0.13 141	0.18 116	0.17 157	0.17 127	0.17 134

IGEV_Zeroshot_test	0.36 42	0.19 33	0.71 251	0.41 104	0.29 198	0.30 39	0.25 30	0.86 165	0.40 29	0.64 94	0.57 52	0.56 96	0.25 12	0.56 65	0.29 37	0.15 67	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.14 36	0.14 49

GANet-ADL	0.44 141	0.27 207	0.48 115	0.44 187	0.30 217	0.54 159	0.36 145	0.94 193	0.88 200	0.64 94	0.72 83	0.68 168	0.44 124	0.55 61	0.44 164	0.22 241	0.15 190	0.15 41	0.13 49	0.18 151	0.21 208

HUI-Stereo	0.36 42	0.24 139	0.51 139	0.42 129	0.22 30	0.24 7	0.22 11	0.63 42	0.40 29	0.64 94	0.73 85	0.58 114	0.38 89	0.53 53	0.38 119	0.18 156	0.12 86	0.20 176	0.16 115	0.21 208	0.16 98

UDGNet	0.50 190	0.82 363	0.56 184	0.51 280	0.32 244	0.41 110	0.34 116	0.71 99	0.93 221	0.65 98	0.60 58	0.58 114	0.44 124	0.65 138	0.43 157	0.33 325	0.15 190	0.67 374	0.20 226	0.49 350	0.23 242

NRIStereo	0.37 60	0.21 74	0.49 122	0.42 129	0.23 56	0.33 66	0.25 30	0.68 71	0.59 74	0.65 98	0.63 64	0.55 90	0.37 82	0.67 155	0.40 147	0.16 99	0.12 86	0.18 116	0.15 90	0.17 127	0.15 78

CRE-IMP	0.37 60	0.23 120	0.53 165	0.42 129	0.24 77	0.40 101	0.21 5	0.61 34	0.45 47	0.65 98	0.73 85	0.53 86	0.37 82	0.63 125	0.40 147	0.18 156	0.11 39	0.19 147	0.16 115	0.21 208	0.19 165

DIP-Stereo	0.40 102	0.22 97	0.58 193	0.42 129	0.29 198	0.62 195	0.27 42	0.87 166	0.42 38	0.65 98	0.86 149	0.52 82	0.35 73	0.67 155	0.43 157	0.15 67	0.13 141	0.17 85	0.14 69	0.15 66	0.17 134
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
4D-IteraStereo	0.33 30	0.19 33	0.43 74	0.40 86	0.24 77	0.32 60	0.27 42	0.59 29	0.72 118	0.66 102	0.53 41	0.42 45	0.22 6	0.46 29	0.30 48	0.14 18	0.09 2	0.20 176	0.16 115	0.16 103	0.12 10

test_3	0.37 60	0.19 33	0.50 131	0.45 199	0.24 77	0.47 133	0.36 145	0.69 82	0.84 176	0.66 102	0.46 22	0.68 168	0.25 12	0.45 25	0.32 63	0.12 4	0.10 8	0.18 116	0.16 115	0.15 66	0.12 10

NF-Stereo	0.39 88	0.21 74	0.51 139	0.42 129	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 99	0.72 118	0.66 102	0.77 101	0.57 99	0.31 53	0.69 169	0.39 127	0.18 156	0.12 86	0.20 176	0.16 115	0.16 103	0.27 270

OCTAStereo	0.39 88	0.21 74	0.51 139	0.42 129	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 99	0.72 118	0.66 102	0.77 101	0.58 114	0.31 53	0.69 169	0.39 127	0.18 156	0.12 86	0.20 176	0.16 115	0.16 103	0.27 270

RE-Stereo	0.39 88	0.21 74	0.51 139	0.42 129	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 99	0.72 118	0.66 102	0.77 101	0.57 99	0.31 53	0.70 176	0.39 127	0.18 156	0.12 86	0.20 176	0.16 115	0.16 103	0.27 270

TVStereo	0.39 88	0.21 74	0.51 139	0.42 129	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 99	0.72 118	0.66 102	0.77 101	0.57 99	0.31 53	0.70 176	0.39 127	0.18 156	0.12 86	0.20 176	0.16 115	0.16 103	0.27 270

AFF-stereo	0.39 88	0.20 54	0.42 58	0.37 35	0.22 30	0.27 25	0.31 87	0.67 66	0.72 118	0.66 102	1.12 256	0.75 200	0.38 89	0.57 69	0.35 89	0.11 1	0.09 2	0.16 57	0.16 115	0.14 36	0.12 10

STrans-v2	0.47 161	0.21 74	0.49 122	0.41 104	0.25 101	0.54 159	0.49 258	1.16 262	0.82 170	0.67 109	1.05 234	0.71 173	0.67 228	0.74 187	0.34 82	0.15 67	0.11 39	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.14 49

TransformOpticalFlow	0.46 152	0.21 74	0.49 122	0.42 129	0.24 77	0.36 78	0.46 238	1.04 222	0.84 176	0.67 109	1.14 264	0.73 192	0.56 174	0.78 215	0.33 73	0.15 67	0.10 8	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.15 78

CFNet-RSSM	0.35 36	0.18 14	0.47 102	0.39 60	0.22 30	0.35 74	0.23 20	0.78 143	0.86 186	0.67 109	0.54 44	0.56 96	0.28 27	0.49 47	0.28 29	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.13 14	0.12 10

ACVNet	0.47 161	0.24 139	0.39 36	0.40 86	0.28 179	0.58 183	0.40 193	0.91 178	0.81 162	0.67 109	0.96 188	0.79 219	0.66 219	0.65 138	0.71 252	0.18 156	0.15 190	0.16 57	0.15 90	0.18 151	0.15 78

CFNet-ft	0.50 190	0.25 167	0.39 36	0.41 104	0.26 129	0.66 219	0.37 157	0.91 178	0.87 190	0.67 109	1.00 211	1.05 286	0.70 243	0.68 163	0.57 220	0.23 255	0.16 211	0.24 256	0.21 243	0.24 248	0.19 165

CFNet_RVC	0.50 190	0.25 167	0.39 36	0.41 104	0.26 129	0.66 219	0.37 157	0.91 178	0.87 190	0.67 109	1.00 211	1.05 286	0.70 243	0.68 163	0.57 220	0.23 255	0.16 211	0.24 256	0.21 243	0.24 248	0.19 165

NVstereo2D	0.62 270	0.32 252	0.82 281	0.50 268	0.44 316	0.88 285	0.48 248	1.12 249	1.17 314	0.67 109	0.90 163	0.90 248	0.69 238	1.02 292	0.69 249	0.33 325	0.16 211	0.29 307	0.20 226	0.43 337	0.46 353

MIPNet	0.39 88	0.22 97	0.66 227	0.40 86	0.25 101	0.53 153	0.29 57	0.78 143	0.74 132	0.68 116	0.60 58	0.40 39	0.48 144	0.45 25	0.39 127	0.14 18	0.11 39	0.16 57	0.13 49	0.14 36	0.14 49

ICVP	0.48 170	0.26 195	0.42 58	0.49 257	0.28 179	0.63 200	0.43 225	1.05 228	0.72 118	0.68 116	0.95 184	0.75 200	0.56 174	0.55 61	0.61 232	0.24 261	0.18 246	0.19 147	0.17 157	0.19 184	0.21 208
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet_RVC	0.58 250	0.39 285	1.26 336	0.45 199	0.32 244	0.55 164	0.34 116	1.12 249	0.90 208	0.68 116	0.90 163	0.61 128	0.71 248	1.03 294	0.80 271	0.21 225	0.18 246	0.27 289	0.23 270	0.33 302	0.30 288

knoymous	0.37 60	0.22 97	0.34 13	0.32 6	0.22 30	0.38 91	0.29 57	0.63 42	0.65 93	0.69 119	0.69 79	0.60 126	0.40 107	0.61 94	0.36 98	0.17 125	0.11 39	0.20 176	0.12 26	0.18 151	0.19 165

DeepStereo_RVC	0.37 60	0.22 97	0.51 139	0.41 104	0.24 77	0.26 18	0.22 11	0.64 52	0.40 29	0.69 119	0.67 77	0.57 99	0.50 150	0.58 73	0.42 155	0.17 125	0.12 86	0.18 116	0.16 115	0.19 184	0.19 165

RALAANet	0.40 102	0.24 139	0.56 184	0.43 166	0.30 217	0.36 78	0.25 30	0.89 172	0.69 108	0.69 119	0.65 69	0.61 128	0.30 50	0.63 125	0.35 89	0.16 99	0.13 141	0.18 116	0.15 90	0.21 208	0.14 49

NOSS_ROB	0.59 254	0.40 293	0.42 58	0.45 199	0.31 227	0.79 257	0.53 273	1.09 243	1.12 296	0.69 119	0.92 175	0.77 211	0.63 204	0.81 223	0.52 200	0.39 349	0.38 359	0.44 351	0.42 359	0.38 323	0.36 315

TestStereo1	0.44 141	0.24 139	0.45 84	0.52 294	0.25 101	0.35 74	0.40 193	0.81 152	0.94 228	0.70 123	0.96 188	0.48 71	0.45 131	0.94 262	0.33 73	0.16 99	0.13 141	0.18 116	0.16 115	0.15 66	0.14 49

DCANet-4	0.38 76	0.22 97	0.58 193	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.69 82	0.97 244	0.70 123	0.79 113	0.40 39	0.46 137	0.46 29	0.37 106	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

fff	0.39 88	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.73 122	1.08 288	0.70 123	0.79 113	0.44 54	0.62 199	0.47 34	0.37 106	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

SA-5K	0.44 141	0.24 139	0.45 84	0.52 294	0.25 101	0.35 74	0.40 193	0.81 152	0.94 228	0.70 123	0.96 188	0.48 71	0.45 131	0.94 262	0.33 73	0.16 99	0.13 141	0.18 116	0.16 115	0.15 66	0.14 49

test_1	0.35 36	0.17 8	0.48 115	0.40 86	0.22 30	0.42 117	0.22 11	0.66 55	0.80 153	0.70 123	0.45 20	0.63 138	0.29 41	0.45 25	0.32 63	0.13 9	0.09 2	0.17 85	0.13 49	0.13 14	0.11 3

csc	0.39 88	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.73 122	1.08 288	0.70 123	0.79 113	0.44 54	0.62 199	0.47 34	0.37 106	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

cscssc	0.39 88	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.73 122	1.08 288	0.70 123	0.79 113	0.44 54	0.62 199	0.47 34	0.37 106	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

FADNet	0.63 273	0.53 324	1.20 332	0.46 222	0.44 316	0.66 219	0.41 213	1.24 289	1.07 283	0.70 123	0.84 138	0.98 266	0.65 217	0.87 240	0.54 212	0.29 302	0.30 331	0.27 289	0.30 318	0.48 347	0.36 315

UCFNet_RVC	0.50 190	0.27 207	0.37 27	0.40 86	0.27 158	0.66 219	0.42 218	1.18 270	0.86 186	0.70 123	0.89 161	0.91 254	0.60 193	0.62 116	0.48 185	0.24 261	0.18 246	0.28 299	0.27 307	0.25 257	0.24 250

FADNet-RVC	0.62 270	0.56 338	1.29 341	0.47 240	0.39 291	0.63 200	0.40 193	1.16 262	0.91 214	0.71 132	0.86 149	1.04 283	0.55 166	0.99 283	0.78 263	0.27 287	0.26 318	0.28 299	0.29 317	0.32 298	0.31 295

MIM_Stereo	0.39 88	0.18 14	0.59 201	0.38 44	0.25 101	0.27 25	0.24 23	0.72 109	0.56 67	0.72 133	1.00 211	0.62 134	0.29 41	0.67 155	0.39 127	0.13 9	0.14 172	0.17 85	0.16 115	0.14 36	0.12 10

ADStereo(finetuned)	0.39 88	0.18 14	0.58 193	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.72 109	0.96 239	0.72 133	0.77 101	0.45 61	0.68 236	0.46 29	0.36 98	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.15 78

test-3	0.35 36	0.17 8	0.48 115	0.40 86	0.22 30	0.42 117	0.22 11	0.66 55	0.80 153	0.72 133	0.45 20	0.63 138	0.29 41	0.45 25	0.32 63	0.13 9	0.09 2	0.17 85	0.13 49	0.13 14	0.11 3

LCNet	0.42 123	0.21 74	0.34 13	0.44 187	0.24 77	0.47 133	0.28 50	0.69 82	0.57 71	0.72 133	1.03 228	0.66 161	0.58 186	0.60 88	0.35 89	0.15 67	0.10 8	0.19 147	0.19 207	0.22 226	0.37 321

AnonymousM	0.42 123	0.86 368	0.31 10	0.35 12	0.23 56	0.30 39	0.37 157	0.56 24	0.44 43	0.72 133	0.50 31	0.47 68	0.29 41	0.42 18	0.35 89	0.16 99	0.12 86	1.51 386	0.32 330	0.12 2	0.11 3

DCANet	0.38 76	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.72 109	0.96 239	0.72 133	0.77 101	0.45 61	0.56 174	0.47 34	0.36 98	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.15 78

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 60	0.18 14	0.45 84	0.36 27	0.19 8	0.33 66	0.28 50	0.67 66	0.77 139	0.72 133	0.99 207	0.56 96	0.39 102	0.44 22	0.31 57	0.11 1	0.09 2	0.15 41	0.14 69	0.13 14	0.11 3

MyStereo8	0.42 123	0.21 74	0.64 220	0.43 166	0.29 198	0.55 164	0.28 50	0.72 109	0.50 60	0.73 140	1.01 215	0.57 99	0.44 124	0.52 51	0.52 200	0.15 67	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.19 184	0.21 208

Anonymous_2	0.84 314	0.45 306	0.66 227	0.41 104	0.45 323	0.82 271	0.53 273	0.81 152	0.81 162	0.73 140	0.61 61	0.91 254	0.76 273	0.77 207	0.61 232	0.51 365	0.55 381	0.54 368	4.92 416	0.54 360	0.42 339

iRaft-Stereo_20w	0.42 123	0.20 54	0.63 216	0.39 60	0.27 158	0.33 66	0.25 30	1.76 376	0.37 14	0.73 140	0.53 41	0.63 138	0.42 116	0.86 238	0.29 37	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.13 49	0.15 66	0.15 78

GwcNet-ADL	0.45 147	0.24 139	0.51 139	0.46 222	0.30 217	0.41 110	0.40 193	0.95 196	0.98 248	0.73 140	0.78 109	0.61 128	0.41 111	0.67 155	0.55 214	0.20 210	0.14 172	0.15 41	0.14 69	0.19 184	0.22 223

GANet-RSSM	0.49 179	0.22 97	0.42 58	0.39 60	0.26 129	0.58 183	0.41 213	1.12 249	0.82 170	0.73 140	1.02 217	0.88 241	0.75 264	0.67 155	0.48 185	0.22 241	0.16 211	0.18 116	0.19 207	0.18 151	0.18 156

HITNet	0.43 135	0.27 207	0.50 131	0.34 9	0.18 5	0.65 214	0.32 99	0.99 207	0.70 110	0.73 140	0.86 149	0.66 161	0.56 174	0.61 94	0.47 182	0.14 18	0.10 8	0.15 41	0.13 49	0.18 151	0.13 31
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DN-CSS_ROB	0.45 147	0.27 207	0.74 265	0.41 104	0.29 198	0.43 121	0.29 57	0.80 150	0.78 142	0.73 140	1.08 248	0.48 71	0.45 131	0.81 223	0.40 147	0.15 67	0.12 86	0.21 217	0.19 207	0.18 151	0.17 134

RAFT-345	0.41 116	0.19 33	0.42 58	0.39 60	0.23 56	0.32 60	0.25 30	0.62 36	0.56 67	0.74 147	1.77 352	0.44 54	0.35 73	0.67 155	0.37 106	0.14 18	0.11 39	0.18 116	0.14 69	0.14 36	0.13 31

FENet	0.43 135	0.23 120	0.40 45	0.40 86	0.24 77	0.54 159	0.33 108	0.83 158	0.72 118	0.74 147	0.73 85	0.63 138	0.56 174	0.65 138	0.45 169	0.19 191	0.13 141	0.19 147	0.17 157	0.18 151	0.20 192

CFNet	0.53 216	0.30 243	0.53 165	0.42 129	0.28 179	0.73 241	0.35 138	1.21 279	1.01 257	0.74 147	1.07 242	0.85 230	0.60 193	0.83 230	0.58 225	0.19 191	0.15 190	0.23 243	0.23 270	0.21 208	0.17 134

GES	0.46 152	0.25 167	0.62 212	0.41 104	0.30 217	0.62 195	0.37 157	1.06 233	0.70 110	0.75 150	0.83 136	0.47 68	0.52 158	0.69 169	0.46 173	0.23 255	0.17 237	0.17 85	0.16 115	0.18 151	0.24 250

HCRNet	0.46 152	0.35 267	0.45 84	0.54 310	0.26 129	0.52 150	0.29 57	0.87 166	0.64 88	0.75 150	0.82 131	0.76 206	0.53 159	0.70 176	0.38 119	0.24 261	0.16 211	0.24 256	0.20 226	0.21 208	0.20 192

xxxx	1.07 343	0.23 120	0.53 165	0.38 44	0.22 30	0.83 274	0.36 145	1.41 338	0.95 232	0.75 150	0.99 207	0.97 264	0.64 211	0.70 176	11.37 410	0.20 210	0.17 237	0.18 116	0.17 157	0.19 184	0.20 192

PSMNet-RSSM	0.50 190	0.24 139	0.41 50	0.43 166	0.26 129	0.51 143	0.40 193	1.16 262	0.79 148	0.75 150	1.07 242	0.87 238	0.69 238	0.66 146	0.52 200	0.24 261	0.16 211	0.23 243	0.26 303	0.20 199	0.20 192

GwcNet-RSSM	0.51 200	0.25 167	0.51 139	0.41 104	0.24 77	0.56 169	0.41 213	0.97 202	0.96 239	0.75 150	1.17 274	0.89 246	0.66 219	0.66 146	0.74 257	0.22 241	0.15 190	0.19 147	0.21 243	0.17 127	0.16 98

DualNet	0.53 216	0.28 220	0.68 238	0.39 60	0.26 129	0.56 169	0.40 193	0.72 109	1.13 302	0.76 155	0.98 198	0.71 173	0.55 166	0.61 94	1.46 349	0.17 125	0.11 39	0.25 267	0.21 243	0.16 103	0.17 134

ffm	0.47 161	0.28 220	0.68 238	0.39 60	0.26 129	0.56 169	0.40 193	0.72 109	1.13 302	0.76 155	0.98 198	0.71 173	0.55 166	0.61 94	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.25 267	0.21 243	0.16 103	0.17 134

ff1	0.56 235	0.28 220	0.68 238	0.39 60	0.26 129	0.56 169	0.40 193	0.72 109	1.13 302	0.76 155	0.98 198	0.71 173	0.55 166	1.25 320	1.46 349	0.17 125	0.11 39	0.25 267	0.21 243	0.16 103	0.17 134

mmx	0.59 254	0.28 220	0.68 238	0.39 60	0.26 129	0.56 169	0.40 193	1.24 289	1.06 276	0.76 155	0.98 198	0.71 173	0.55 166	1.25 320	1.46 349	0.21 225	0.16 211	0.25 267	0.21 243	0.24 248	0.22 223

ttt	0.56 235	0.27 207	0.49 122	0.39 60	0.25 101	0.65 214	0.42 218	1.24 289	1.08 288	0.76 155	1.10 250	0.63 138	0.51 155	0.95 267	1.03 315	0.25 273	0.22 286	0.22 229	0.21 243	0.25 257	0.25 257

1111x	0.64 274	0.23 120	0.61 207	0.39 60	0.21 25	0.68 232	0.46 238	1.32 319	1.03 266	0.76 155	1.02 217	0.95 260	0.72 255	1.13 305	2.15 372	0.18 156	0.18 246	0.18 116	0.19 207	0.20 199	0.19 165

xxx	0.59 254	0.28 220	0.68 238	0.39 60	0.26 129	0.56 169	0.40 193	1.24 289	1.06 276	0.76 155	0.98 198	0.71 173	0.55 166	1.25 320	1.46 349	0.21 225	0.16 211	0.25 267	0.21 243	0.24 248	0.22 223

CASS	0.46 152	0.28 220	0.45 84	0.48 248	0.22 30	0.63 200	0.34 116	0.99 207	0.66 96	0.76 155	0.86 149	0.61 128	0.58 186	0.58 73	0.44 164	0.29 302	0.16 211	0.22 229	0.18 183	0.23 240	0.28 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo05	0.46 152	0.22 97	0.51 139	0.42 129	0.29 198	0.43 121	0.48 248	0.96 200	1.12 296	0.77 163	0.62 63	0.51 79	0.57 183	0.79 217	0.43 157	0.14 18	0.13 141	0.18 116	0.17 157	0.17 127	0.17 134

mmm	0.47 161	0.28 220	0.51 139	0.39 60	0.25 101	0.61 191	0.38 170	1.00 213	0.60 81	0.77 163	1.07 242	0.65 149	0.53 159	0.61 94	0.49 192	0.18 156	0.15 190	0.23 243	0.20 226	0.21 208	0.20 192

BUS	0.47 161	0.26 195	0.47 102	0.46 222	0.29 198	0.78 251	0.34 116	0.99 207	0.80 153	0.77 163	0.80 123	0.64 145	0.54 163	0.66 146	0.56 216	0.21 225	0.15 190	0.22 229	0.19 207	0.18 151	0.19 165

BSDual-CNN	0.48 170	0.26 195	0.47 102	0.46 222	0.29 198	0.75 248	0.46 238	0.99 207	0.80 153	0.77 163	0.80 123	0.76 206	0.59 190	0.66 146	0.48 185	0.21 225	0.15 190	0.22 229	0.19 207	0.18 151	0.19 165

hknet	0.51 200	0.26 195	0.58 193	0.46 222	0.29 198	0.75 248	0.46 238	0.99 207	0.89 204	0.77 163	0.80 123	0.96 263	0.67 228	0.75 192	0.50 194	0.19 191	0.15 190	0.22 229	0.19 207	0.18 151	0.19 165

ASMatch	0.48 170	0.20 54	0.47 102	0.39 60	0.28 179	0.37 86	0.26 40	0.76 135	0.72 118	0.77 163	2.29 367	0.61 128	0.51 155	0.64 132	0.39 127	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.22 223

IRAFT_RVC	0.43 135	0.20 54	0.52 158	0.45 199	0.24 77	0.26 18	0.51 264	0.76 135	0.78 142	0.77 163	0.80 123	0.73 192	0.50 150	0.74 187	0.39 127	0.18 156	0.10 8	0.21 217	0.17 157	0.17 127	0.15 78

GMM-Stereo	0.44 141	0.20 54	0.39 36	0.42 129	0.25 101	0.50 138	0.44 231	0.72 109	0.57 71	0.77 163	1.37 312	0.76 206	0.38 89	0.62 116	0.34 82	0.15 67	0.10 8	0.20 176	0.19 207	0.17 127	0.28 279

cf-r	0.49 179	0.24 139	0.49 122	0.40 86	0.23 56	0.58 183	0.38 170	0.92 186	0.87 190	0.77 163	1.06 240	0.98 266	0.67 228	0.59 78	0.61 232	0.21 225	0.14 172	0.17 85	0.19 207	0.15 66	0.16 98

RASNet	0.57 239	0.24 139	0.61 207	0.39 60	0.23 56	0.71 237	0.40 193	1.02 216	0.93 221	0.77 163	1.05 234	1.05 286	0.98 325	0.99 283	1.03 315	0.16 99	0.14 172	0.14 13	0.17 157	0.15 66	0.14 49

AdaStereo	0.52 210	0.34 263	0.53 165	0.49 257	0.25 101	0.71 237	0.36 145	1.24 289	0.91 214	0.77 163	0.98 198	0.75 200	0.50 150	0.71 181	0.51 196	0.27 287	0.13 141	0.28 299	0.18 183	0.23 240	0.18 156
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.
RAFT_CTSACE	0.46 152	0.20 54	0.48 115	0.46 222	0.27 158	0.34 72	0.39 183	0.62 36	0.74 132	0.78 174	1.44 324	0.86 234	0.38 89	1.09 301	0.27 23	0.13 9	0.13 141	0.18 116	0.16 115	0.16 103	0.12 10

OMP-Stereo	0.43 135	0.23 120	0.50 131	0.53 301	0.25 101	0.36 78	0.24 23	0.73 122	0.81 162	0.78 174	0.64 67	0.88 241	0.41 111	0.95 267	0.36 98	0.15 67	0.12 86	0.20 176	0.15 90	0.16 103	0.13 31

DMCA	0.47 161	0.27 207	0.59 201	0.39 60	0.29 198	0.53 153	0.34 116	0.98 204	0.70 110	0.78 174	0.83 136	0.79 219	0.55 166	0.54 60	0.57 220	0.21 225	0.16 211	0.21 217	0.16 115	0.19 184	0.22 223

BEATNet_4x	0.49 179	0.35 267	0.72 257	0.38 44	0.20 18	0.65 214	0.36 145	1.08 240	0.78 142	0.78 174	0.88 158	0.73 192	0.64 211	0.71 181	0.60 228	0.16 99	0.12 86	0.16 57	0.15 90	0.24 248	0.18 156

raft_robust	0.41 116	0.24 139	0.39 36	0.43 166	0.22 30	0.40 101	0.33 108	0.80 150	0.98 248	0.80 178	0.88 158	0.41 43	0.32 59	0.89 247	0.30 48	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.18 183	0.15 66	0.13 31

IPLGR	0.40 102	0.22 97	0.70 248	0.40 86	0.22 30	0.51 143	0.29 57	0.78 143	0.78 142	0.80 178	0.77 101	0.44 54	0.41 111	0.48 41	0.40 147	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.16 103	0.14 49

RAFT + AFF	0.54 221	0.30 243	0.84 288	0.51 280	0.32 244	0.63 200	0.57 288	1.05 228	0.95 232	0.80 178	0.87 155	0.85 230	0.57 183	0.87 240	0.51 196	0.18 156	0.21 277	0.23 243	0.22 261	0.19 184	0.19 165

PS-NSSS	0.60 261	0.46 311	0.68 238	0.43 166	0.34 265	0.66 219	0.57 288	1.05 228	0.91 214	0.80 178	1.28 295	0.72 188	0.67 228	0.89 247	0.61 232	0.32 317	0.26 318	0.40 346	0.27 307	0.35 314	0.29 284

SFCPSM	0.48 170	0.22 97	0.59 201	0.41 104	0.27 158	0.85 280	0.36 145	1.39 332	0.79 148	0.81 182	0.85 145	0.54 88	0.50 150	0.60 88	0.39 127	0.18 156	0.14 172	0.18 116	0.20 226	0.17 127	0.16 98

whm_eth	0.49 179	0.32 252	0.79 274	0.47 240	0.38 282	0.37 86	0.37 157	0.83 158	0.83 175	0.82 183	1.73 350	0.36 31	0.39 102	0.61 94	0.38 119	0.19 191	0.17 237	0.20 176	0.20 226	0.20 199	0.25 257

CBFPSM	0.61 264	0.25 167	1.41 352	0.39 60	0.27 158	1.10 321	0.67 312	0.83 158	0.84 176	0.82 183	0.81 129	1.33 329	0.85 296	0.72 185	0.86 279	0.16 99	0.15 190	0.15 41	0.17 157	0.17 127	0.23 242

ACRE	0.42 123	0.23 120	0.73 261	0.45 199	0.33 255	0.50 138	0.33 108	0.68 71	0.70 110	0.82 183	0.92 175	0.46 64	0.32 59	0.53 53	0.52 200	0.17 125	0.12 86	0.15 41	0.14 69	0.13 14	0.16 98

HSM	0.53 216	0.25 167	0.46 91	0.40 86	0.25 101	0.74 245	0.44 231	1.29 311	0.78 142	0.82 183	0.92 175	1.21 313	0.75 264	0.90 252	0.48 185	0.18 156	0.14 172	0.17 85	0.14 69	0.17 127	0.18 156

PSMNet_ROB	0.67 277	0.39 285	0.76 268	0.57 322	0.43 311	1.00 306	0.85 349	1.25 295	0.93 221	0.82 183	1.04 231	1.08 295	0.64 211	0.89 247	1.02 314	0.29 302	0.21 277	0.31 317	0.31 327	0.27 272	0.25 257

AACVNet	0.52 210	0.25 167	0.56 184	0.48 248	0.29 198	0.55 164	0.38 170	0.96 200	0.59 74	0.83 188	1.03 228	1.03 279	0.77 277	0.91 254	0.58 225	0.22 241	0.18 246	0.24 256	0.18 183	0.24 248	0.22 223

RAFT	0.46 152	0.23 120	0.52 158	0.48 248	0.27 158	0.55 164	0.47 243	0.68 71	0.60 81	0.83 188	0.82 131	1.00 271	0.56 174	0.76 200	0.37 106	0.18 156	0.16 211	0.22 229	0.20 226	0.16 103	0.14 49

CFNet_pseudo	0.47 161	0.25 167	0.55 180	0.38 44	0.28 179	0.58 183	0.32 99	0.89 172	0.90 208	0.83 188	1.03 228	0.75 200	0.48 144	0.61 94	0.46 173	0.17 125	0.13 141	0.24 256	0.16 115	0.26 263	0.21 208

FADNet-RVC-Resample	0.58 250	0.35 267	1.34 347	0.50 268	0.34 265	0.73 241	0.43 225	1.09 243	0.96 239	0.83 188	0.87 155	0.76 206	0.66 219	0.77 207	0.52 200	0.19 191	0.18 246	0.26 281	0.27 307	0.28 279	0.29 284

PA-Net	0.70 283	0.46 311	0.96 311	0.51 280	0.53 344	0.94 294	0.73 329	1.14 257	1.15 309	0.83 188	0.90 163	0.88 241	0.76 273	1.19 315	0.96 303	0.25 273	0.41 368	0.29 307	0.44 360	0.27 272	0.39 324
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.47 161	0.25 167	0.55 180	0.38 44	0.28 179	0.58 183	0.32 99	0.89 172	0.90 208	0.83 188	1.02 217	0.75 200	0.48 144	0.61 94	0.46 173	0.17 125	0.12 86	0.24 256	0.16 115	0.26 263	0.21 208

CoDeX	0.48 170	0.21 74	0.53 165	0.43 166	0.25 101	0.74 245	0.38 170	1.36 329	0.82 170	0.84 194	0.96 188	0.63 138	0.57 183	0.63 125	0.40 147	0.17 125	0.13 141	0.17 85	0.15 90	0.16 103	0.15 78

NINENet	0.52 210	0.30 243	0.55 180	0.46 222	0.33 255	0.78 251	0.34 116	1.18 270	0.91 214	0.84 194	0.97 195	0.64 145	0.54 163	0.74 187	0.56 216	0.23 255	0.20 271	0.25 267	0.18 183	0.22 226	0.22 223

CIPLG	0.42 123	0.23 120	0.71 251	0.45 199	0.33 255	0.51 143	0.33 108	0.68 71	0.68 103	0.84 194	0.96 188	0.47 68	0.33 64	0.56 65	0.52 200	0.17 125	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.13 14	0.16 98

IPLGR_C	0.42 123	0.23 120	0.71 251	0.46 222	0.33 255	0.51 143	0.34 116	0.69 82	0.69 108	0.84 194	0.92 175	0.46 64	0.33 64	0.53 53	0.53 209	0.17 125	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.13 14	0.16 98

IIG-Stereo	0.45 147	0.22 97	0.48 115	0.51 280	0.26 129	0.43 121	0.21 5	0.73 122	0.80 153	0.84 194	0.95 184	0.82 227	0.46 137	0.95 267	0.37 106	0.16 99	0.12 86	0.19 147	0.15 90	0.15 66	0.12 10

APVNet	0.73 287	0.39 285	1.01 318	0.58 327	0.45 323	1.16 333	0.68 315	1.47 349	0.87 190	0.84 194	1.15 266	1.04 283	0.84 292	1.14 307	1.18 333	0.27 287	0.28 325	0.32 322	0.31 327	0.29 281	0.32 298

hitnet-ft	0.57 239	0.29 229	0.43 74	0.42 129	0.29 198	0.81 268	0.40 193	0.98 204	0.91 214	0.84 194	1.01 215	1.13 307	0.72 255	0.83 230	0.71 252	0.28 295	0.21 277	0.28 299	0.22 261	0.29 281	0.27 270

CC-Net-ROB	0.84 314	1.01 377	0.93 305	0.60 331	0.45 323	1.25 341	0.71 320	1.20 276	1.05 272	0.84 194	1.24 286	0.90 248	0.78 278	1.14 307	0.70 250	0.48 361	0.34 353	1.71 388	0.38 346	0.78 374	0.40 330

TDLM	0.59 254	0.35 267	0.57 191	0.53 301	0.32 244	0.67 228	0.72 324	1.09 243	1.03 266	0.84 194	1.11 254	0.84 228	0.71 248	0.96 270	0.61 232	0.28 295	0.18 246	0.26 281	0.22 261	0.27 272	0.21 208

DISCO	0.72 286	0.27 207	0.72 257	0.45 199	0.31 227	1.12 326	0.53 273	1.32 319	1.25 326	0.84 194	1.07 242	1.52 354	0.87 303	1.82 368	1.08 327	0.20 210	0.15 190	0.18 116	0.16 115	0.24 248	0.24 250

SMFormer	0.53 216	0.24 139	0.67 231	0.35 12	0.20 18	0.63 200	0.34 116	1.26 297	1.06 276	0.85 204	1.02 217	0.71 173	0.66 219	0.96 270	0.60 228	0.19 191	0.16 211	0.18 116	0.17 157	0.19 184	0.20 192

tta	0.53 216	0.24 139	0.67 231	0.35 12	0.20 18	0.63 200	0.34 116	1.26 297	1.06 276	0.85 204	1.02 217	0.71 173	0.66 219	0.96 270	0.60 228	0.19 191	0.16 211	0.18 116	0.17 157	0.15 66	0.16 98

qqq1	0.51 200	0.24 139	0.67 231	0.35 12	0.20 18	0.63 200	0.34 116	1.26 297	1.06 276	0.85 204	1.02 217	0.71 173	0.66 219	0.96 270	0.36 98	0.19 191	0.16 211	0.14 13	0.12 26	0.15 66	0.16 98

fff1	0.51 200	0.24 139	0.67 231	0.35 12	0.20 18	0.63 200	0.34 116	1.26 297	1.06 276	0.85 204	1.02 217	0.71 173	0.66 219	0.96 270	0.36 98	0.19 191	0.16 211	0.14 13	0.12 26	0.15 66	0.16 98

HBP-ISP	0.61 264	0.47 317	0.45 84	0.46 222	0.33 255	0.79 257	0.29 57	1.15 260	1.05 272	0.85 204	1.18 278	0.67 165	0.71 248	0.92 256	0.57 220	0.37 343	0.38 359	0.47 357	0.41 357	0.39 327	0.32 298

Sa-1000	0.49 179	0.25 167	0.45 84	0.46 222	0.25 101	0.64 208	0.34 116	0.85 163	0.95 232	0.85 204	1.51 334	0.55 90	0.44 124	0.94 262	0.31 57	0.16 99	0.12 86	0.21 217	0.20 226	0.15 66	0.14 49

IPLG	0.40 102	0.21 74	0.64 220	0.41 104	0.25 101	0.54 159	0.27 42	0.77 140	0.68 103	0.85 204	0.82 131	0.33 18	0.32 59	0.64 132	0.49 192	0.13 9	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.14 36	0.14 49

ADLNet2	0.57 239	0.26 195	0.71 251	0.48 248	0.31 227	0.83 274	0.51 264	1.10 247	0.99 251	0.85 204	0.99 207	0.99 270	0.70 243	0.79 217	0.78 263	0.21 225	0.17 237	0.18 116	0.18 183	0.22 226	0.22 223

PFNet+	0.41 116	0.20 54	0.53 165	0.40 86	0.25 101	0.28 31	0.22 11	0.66 55	0.76 137	0.85 204	0.79 113	0.63 138	0.34 70	0.75 192	0.37 106	0.20 210	0.14 172	0.23 243	0.20 226	0.17 127	0.21 208

GEStereo_RVC	0.56 235	0.30 243	0.70 248	0.51 280	0.31 227	0.70 234	0.54 279	1.31 314	0.93 221	0.85 204	0.86 149	0.84 228	0.63 204	0.92 256	0.67 245	0.24 261	0.16 211	0.19 147	0.17 157	0.21 208	0.23 242

iinet-f	0.69 282	0.29 229	2.34 383	0.41 104	0.31 227	1.16 333	0.58 295	0.87 166	0.85 180	0.86 214	1.17 274	1.04 283	0.83 289	0.76 200	1.26 338	0.21 225	0.18 246	0.17 85	0.16 115	0.21 208	0.21 208

DeepPruner_ROB	0.55 226	0.37 277	0.67 231	0.42 129	0.31 227	0.50 138	0.43 225	1.22 285	0.73 127	0.86 214	1.05 234	0.85 230	0.58 186	0.90 252	0.56 216	0.29 302	0.23 293	0.22 229	0.22 261	0.26 263	0.26 262

PCWNet_CMD	0.49 179	0.25 167	0.56 184	0.40 86	0.27 158	0.64 208	0.32 99	0.98 204	0.99 251	0.87 216	1.07 242	0.78 213	0.46 137	0.61 94	0.44 164	0.17 125	0.13 141	0.21 217	0.16 115	0.26 263	0.20 192

LL-Strereo	0.58 250	0.29 229	0.83 285	0.48 248	0.35 270	0.39 96	0.48 248	1.04 222	0.99 251	0.87 216	0.79 113	1.08 295	1.15 344	1.35 338	0.51 196	0.18 156	0.15 190	0.22 229	0.19 207	0.17 127	0.21 208

HHNet	0.42 123	0.19 33	0.43 74	0.35 12	0.38 282	0.33 66	0.33 108	0.71 99	0.78 142	0.87 216	1.30 301	0.52 82	0.36 78	0.53 53	0.37 106	0.16 99	0.11 39	0.19 147	0.15 90	0.15 66	0.25 257

test_xeample	1.06 341	0.23 120	0.51 139	0.37 35	0.22 30	0.71 237	0.39 183	1.31 314	0.92 220	0.87 216	1.08 248	0.70 172	0.64 211	0.75 192	11.43 411	0.19 191	0.16 211	0.18 116	0.17 157	0.18 151	0.19 165

psm_up	0.57 239	0.27 207	0.52 158	0.50 268	0.33 255	0.65 214	0.60 300	1.07 235	0.84 176	0.87 216	0.91 169	1.00 271	1.06 332	0.80 219	0.66 242	0.22 241	0.25 309	0.26 281	0.23 270	0.22 226	0.21 208

UNet	0.55 226	0.27 207	0.72 257	0.45 199	0.41 299	0.97 299	0.40 193	1.01 214	0.80 153	0.87 216	0.90 163	1.03 279	0.75 264	0.76 200	0.67 245	0.19 191	0.15 190	0.20 176	0.17 157	0.21 208	0.18 156

MSMDNet	0.49 179	0.25 167	0.56 184	0.40 86	0.27 158	0.64 208	0.32 99	0.99 207	0.99 251	0.87 216	1.07 242	0.79 219	0.46 137	0.61 94	0.44 164	0.17 125	0.13 141	0.20 176	0.16 115	0.25 257	0.20 192

AANet_RVC	0.59 254	0.35 267	0.68 238	0.47 240	0.28 179	0.57 179	0.47 243	1.04 222	1.28 331	0.87 216	1.33 303	0.86 234	0.63 204	1.16 311	0.89 283	0.19 191	0.13 141	0.15 41	0.14 69	0.18 151	0.20 192

GMStereo_Zeroshot	0.51 200	0.46 311	0.80 275	0.50 268	0.28 179	0.57 179	0.30 69	0.75 133	0.79 148	0.88 224	0.94 180	0.90 248	0.37 82	0.77 207	0.46 173	0.27 287	0.14 172	0.26 281	0.15 90	0.39 327	0.19 165

anonymousa	0.51 200	0.21 74	0.47 102	0.39 60	0.25 101	0.89 288	0.36 145	0.78 143	0.63 84	0.88 224	1.54 335	1.09 301	0.67 228	0.53 53	0.46 173	0.17 125	0.14 172	0.19 147	0.21 243	0.16 103	0.16 98

DisPM	0.40 102	0.20 54	0.50 131	0.42 129	0.27 158	0.24 7	0.30 69	0.68 71	0.61 83	0.88 224	0.87 155	0.59 123	0.32 59	0.80 219	0.34 82	0.19 191	0.12 86	0.19 147	0.17 157	0.16 103	0.21 208

IER	0.48 170	0.25 167	0.60 206	0.38 44	0.28 179	0.67 228	0.38 170	0.82 156	0.68 103	0.88 224	0.95 184	0.74 196	0.79 279	0.62 116	0.46 173	0.17 125	0.14 172	0.17 85	0.17 157	0.17 127	0.16 98

AASNet	0.55 226	0.27 207	0.62 212	0.51 280	0.32 244	0.73 241	0.44 231	1.55 356	0.88 200	0.88 224	0.94 180	0.64 145	0.63 204	0.62 116	0.84 276	0.23 255	0.20 271	0.20 176	0.16 115	0.22 226	0.20 192

DGSMNet	0.80 303	0.58 342	1.42 353	0.61 335	0.65 362	0.94 294	0.75 333	1.35 325	1.16 311	0.88 224	1.26 290	1.00 271	0.75 264	1.07 297	0.89 283	0.36 339	0.31 339	0.41 347	0.40 352	0.60 368	0.59 372

CVANet_RVC	0.59 254	0.35 267	0.54 177	0.49 257	0.33 255	0.70 234	0.67 312	1.12 249	0.97 244	0.88 224	1.05 234	1.01 275	0.72 255	0.94 262	0.55 214	0.30 309	0.20 271	0.28 299	0.26 303	0.32 298	0.23 242

CFNet_ucs	0.51 200	0.25 167	0.58 193	0.39 60	0.31 227	0.59 189	0.35 138	1.04 222	0.95 232	0.89 231	1.19 279	0.80 223	0.49 148	0.66 146	0.45 169	0.21 225	0.16 211	0.26 281	0.18 183	0.27 272	0.23 242

GMOStereo	0.38 76	0.19 33	0.42 58	0.43 166	0.24 77	0.40 101	0.39 183	0.55 19	0.64 88	0.89 231	0.84 138	0.65 149	0.37 82	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 176	0.18 183	0.15 66	0.12 10

error version	0.38 76	0.19 33	0.42 58	0.43 166	0.24 77	0.40 101	0.39 183	0.55 19	0.64 88	0.89 231	0.84 138	0.65 149	0.37 82	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 176	0.18 183	0.15 66	0.12 10

test-v	0.38 76	0.19 33	0.42 58	0.43 166	0.24 77	0.40 101	0.39 183	0.55 19	0.64 88	0.89 231	0.84 138	0.65 149	0.37 82	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 176	0.18 183	0.15 66	0.12 10

test-2	0.38 76	0.19 33	0.42 58	0.43 166	0.24 77	0.40 101	0.39 183	0.55 19	0.64 88	0.89 231	0.84 138	0.65 149	0.37 82	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 176	0.18 183	0.15 66	0.12 10

HGLStereo	0.58 250	0.30 243	0.65 225	0.51 280	0.38 282	0.78 251	0.45 235	1.07 235	0.82 170	0.89 231	1.16 269	0.88 241	0.91 312	0.80 219	0.74 257	0.21 225	0.21 277	0.20 176	0.18 183	0.19 184	0.22 223

iResNet	0.52 210	0.31 250	0.86 292	0.44 187	0.22 30	0.66 219	0.47 243	0.92 186	1.02 262	0.89 231	1.12 256	0.69 170	0.55 166	0.86 238	0.60 228	0.15 67	0.11 39	0.15 41	0.12 26	0.17 127	0.17 134

DEmStereo	0.49 179	0.18 14	0.53 165	0.39 60	0.26 129	0.57 179	0.33 108	0.65 53	0.75 134	0.90 238	1.65 343	0.57 99	1.02 327	0.63 125	0.44 164	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.16 115	0.14 36	0.17 134

Pruner-Stereo	0.39 88	0.21 74	0.51 139	0.41 104	0.25 101	0.22 4	0.24 23	0.71 99	0.59 74	0.90 238	0.75 98	0.67 165	0.30 50	0.64 132	0.39 127	0.19 191	0.12 86	0.20 176	0.17 157	0.17 127	0.19 165

LMCR-Stereo	0.55 226	0.33 258	0.57 191	0.60 331	0.30 217	0.80 263	0.36 145	1.30 313	0.79 148	0.90 238	1.04 231	0.57 99	0.64 211	0.87 240	0.73 256	0.20 210	0.15 190	0.19 147	0.14 69	0.25 257	0.18 156

delet	0.57 239	0.25 167	0.63 216	0.46 222	0.34 265	1.05 318	0.51 264	1.04 222	0.94 228	0.90 238	0.99 207	0.90 248	0.68 236	0.87 240	0.78 263	0.18 156	0.18 246	0.20 176	0.21 243	0.17 127	0.17 134

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 285	0.84 367	0.80 275	0.55 316	0.38 282	1.38 348	0.57 288	1.07 235	0.81 162	0.90 238	0.94 180	0.95 260	0.54 163	1.01 289	0.61 232	0.41 354	0.30 331	0.57 370	0.31 327	0.86 376	0.39 324

R-Stereo Train	0.40 102	0.19 33	0.47 102	0.43 166	0.27 158	0.41 110	0.31 87	0.74 128	0.38 17	0.90 238	1.28 295	0.58 114	0.35 73	0.43 20	0.35 89	0.15 67	0.13 141	0.14 13	0.12 26	0.14 36	0.14 49

RAFT-Stereo	0.40 102	0.19 33	0.47 102	0.43 166	0.27 158	0.41 110	0.31 87	0.74 128	0.38 17	0.90 238	1.28 295	0.58 114	0.35 73	0.43 20	0.35 89	0.15 67	0.13 141	0.14 13	0.12 26	0.14 36	0.14 49
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FINET	0.75 296	0.45 306	1.38 350	0.48 248	0.46 331	0.98 303	1.00 361	1.22 285	1.69 368	0.91 245	1.25 287	0.74 196	0.74 261	1.09 301	0.82 274	0.37 343	0.31 339	0.27 289	0.24 284	0.35 314	0.34 309

ARAFT	0.48 170	0.25 167	0.82 281	0.42 129	0.25 101	0.56 169	0.54 279	0.82 156	0.82 170	0.92 246	0.75 98	0.75 200	0.48 144	0.89 247	0.37 106	0.15 67	0.12 86	0.23 243	0.22 261	0.14 36	0.14 49

UPFNet	0.55 226	0.26 195	0.59 201	0.46 222	0.38 282	0.83 274	0.48 248	1.03 221	0.80 153	0.92 246	0.91 169	0.85 230	0.67 228	0.87 240	0.78 263	0.20 210	0.21 277	0.20 176	0.20 226	0.20 199	0.15 78

HSM-Net_RVC	0.55 226	0.23 120	0.37 27	0.38 44	0.22 30	0.86 282	0.40 193	1.31 314	0.93 221	0.92 246	1.15 266	1.26 317	0.71 248	0.75 192	0.53 209	0.17 125	0.14 172	0.16 57	0.15 90	0.17 127	0.17 134
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SQANet	0.87 321	0.76 359	0.76 268	1.16 382	0.99 379	1.10 321	0.51 264	1.12 249	0.85 180	0.93 249	1.05 234	1.03 279	0.76 273	1.07 297	0.70 250	0.79 378	0.25 309	1.04 382	0.36 341	1.56 386	0.70 375

UDG	0.93 325	1.03 378	0.75 267	1.00 375	0.97 377	1.02 312	0.57 288	1.18 270	1.01 257	0.93 249	1.02 217	1.32 324	1.03 328	0.88 246	0.92 294	0.55 371	0.33 350	1.82 390	0.41 357	1.20 384	0.74 376

Nwc_Net	0.82 306	0.40 293	0.86 292	0.62 339	0.56 348	1.04 316	0.57 288	1.72 374	1.08 288	0.93 249	1.88 357	1.44 342	1.24 349	1.19 315	0.94 298	0.31 312	0.25 309	0.36 333	0.39 348	0.31 292	0.31 295

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 226	0.33 258	0.71 251	0.46 222	0.31 227	0.66 219	0.43 225	1.07 235	0.89 204	0.93 249	0.91 169	0.98 266	0.61 197	0.76 200	0.64 241	0.22 241	0.18 246	0.22 229	0.22 261	0.22 226	0.24 250
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CrosDoStereo	0.51 200	0.19 33	0.46 91	0.39 60	0.24 77	0.39 96	1.14 369	0.69 82	0.87 190	0.94 253	1.36 309	0.62 134	0.75 264	0.68 163	0.46 173	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.18 183	0.14 36	0.16 98

KYRaft	0.48 170	0.21 74	0.41 50	0.45 199	0.23 56	0.43 121	0.36 145	0.68 71	0.45 47	0.94 253	1.72 349	0.78 213	0.40 107	0.65 138	0.32 63	0.16 99	0.11 39	0.18 116	0.22 261	0.17 127	0.76 377

DeepStereo_LL	0.51 200	0.19 33	0.46 91	0.39 60	0.24 77	0.39 96	1.14 369	0.69 82	0.87 190	0.94 253	1.36 309	0.62 134	0.75 264	0.68 163	0.46 173	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.18 183	0.14 36	0.16 98

ac_64	0.54 221	0.24 139	0.58 193	0.46 222	0.28 179	0.79 257	0.44 231	1.11 248	0.63 84	0.94 253	0.85 145	1.06 290	0.70 243	0.76 200	0.72 255	0.22 241	0.18 246	0.20 176	0.19 207	0.18 151	0.16 98

iResNet_ROB	0.55 226	0.24 139	0.61 207	0.38 44	0.22 30	0.66 219	0.30 69	1.59 364	1.33 340	0.94 253	1.05 234	0.81 225	0.69 238	0.84 234	0.46 173	0.17 125	0.12 86	0.14 13	0.09 4	0.15 66	0.20 192

gwcnet-sp	0.50 190	0.25 167	0.84 288	0.41 104	0.27 158	0.79 257	0.40 193	0.93 188	0.85 180	0.95 258	0.79 113	0.65 149	0.63 204	0.69 169	0.52 200	0.18 156	0.17 237	0.18 116	0.18 183	0.18 151	0.19 165

scenet	0.50 190	0.25 167	0.84 288	0.41 104	0.27 158	0.79 257	0.40 193	0.93 188	0.85 180	0.95 258	0.79 113	0.65 149	0.63 204	0.69 169	0.52 200	0.18 156	0.17 237	0.18 116	0.18 183	0.18 151	0.19 165

ssnet	0.50 190	0.25 167	0.84 288	0.41 104	0.27 158	0.79 257	0.40 193	0.93 188	0.85 180	0.95 258	0.79 113	0.65 149	0.63 204	0.69 169	0.52 200	0.18 156	0.17 237	0.18 116	0.18 183	0.18 151	0.19 165

psmg	0.50 190	0.26 195	0.47 102	0.42 129	0.29 198	0.82 271	0.42 218	1.07 235	0.80 153	0.95 258	0.94 180	0.76 206	0.59 190	0.66 146	0.48 185	0.21 225	0.16 211	0.20 176	0.20 226	0.19 184	0.19 165

DAS	0.54 221	0.26 195	0.66 227	0.49 257	0.31 227	0.61 191	0.43 225	0.89 172	1.01 257	0.95 258	1.16 269	0.71 173	0.85 296	0.89 247	0.47 182	0.18 156	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.22 226	0.19 165

SepStereo	0.54 221	0.26 195	0.66 227	0.49 257	0.31 227	0.61 191	0.43 225	0.89 172	1.01 257	0.95 258	1.16 269	0.71 173	0.85 296	0.97 277	0.47 182	0.18 156	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.22 226	0.19 165

Syn2CoEx	0.74 292	0.55 336	1.17 330	0.66 348	0.45 323	0.89 288	0.56 286	1.54 355	1.15 309	0.95 258	1.35 308	1.03 279	1.03 328	0.96 270	0.89 283	0.31 312	0.27 320	0.29 307	0.24 284	0.23 240	0.27 270

DMCA-RVC	0.54 221	0.32 252	0.83 285	0.51 280	0.32 244	0.59 189	0.38 170	0.89 172	0.70 110	0.95 258	0.88 158	0.90 248	0.69 238	0.75 192	0.63 239	0.23 255	0.18 246	0.31 317	0.24 284	0.27 272	0.21 208

NCC-stereo	0.82 306	0.43 303	0.87 297	0.63 341	0.68 366	0.88 285	0.72 324	1.60 366	1.12 296	0.95 258	1.41 317	1.37 336	1.37 357	1.26 323	0.94 298	0.32 317	0.30 331	0.37 337	0.49 369	0.34 308	0.35 312

Abc-Net	0.82 306	0.43 303	0.87 297	0.63 341	0.68 366	0.88 285	0.72 324	1.60 366	1.12 296	0.95 258	1.41 317	1.37 336	1.37 357	1.26 323	0.94 298	0.32 317	0.30 331	0.37 337	0.49 369	0.34 308	0.35 312
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.93 325	0.55 336	3.88 391	0.70 360	0.81 370	0.72 240	0.74 331	1.28 307	1.97 375	0.95 258	1.02 217	0.87 238	0.85 296	1.16 311	1.07 325	0.35 337	0.29 327	0.43 349	0.40 352	0.31 292	0.33 307

CBMV_ROB	0.62 270	0.39 285	0.41 50	0.41 104	0.28 179	0.86 282	0.28 50	1.06 233	1.02 262	0.95 258	1.33 303	0.81 225	0.84 292	0.94 262	0.56 216	0.37 343	0.37 358	0.43 349	0.40 352	0.33 302	0.32 298

Prome-Stereo	0.46 152	0.20 54	0.37 27	0.45 199	0.26 129	0.40 101	0.42 218	0.69 82	0.49 57	0.96 270	1.84 355	0.58 114	0.64 211	0.63 125	0.32 63	0.15 67	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.17 127	0.30 288

MMNet	0.57 239	0.26 195	0.67 231	0.45 199	0.35 270	1.04 316	0.39 183	0.93 188	0.98 248	0.96 270	0.97 195	0.86 234	0.80 283	0.83 230	0.80 271	0.16 99	0.15 190	0.19 147	0.19 207	0.20 199	0.17 134

MLCV	0.49 179	0.26 195	0.73 261	0.38 44	0.18 5	0.64 208	0.33 108	0.84 162	0.89 204	0.96 270	1.12 256	0.72 188	0.45 131	1.00 288	0.59 227	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.14 36	0.14 49

ssnet_v2	0.61 264	0.29 229	0.69 246	0.45 199	0.30 217	0.93 292	0.62 304	1.20 276	1.03 266	0.97 273	0.81 129	0.98 266	0.67 228	0.84 234	0.97 306	0.26 278	0.23 293	0.23 243	0.24 284	0.20 199	0.21 208

AAGNet	1.40 368	0.20 54	0.52 158	0.45 199	0.26 129	0.29 35	0.29 57	0.67 66	0.71 116	0.97 273	0.86 149	0.66 161	0.60 193	0.66 146	19.98 418	0.17 125	0.11 39	0.19 147	0.15 90	0.20 199	0.13 31

222	1.25 358	0.23 120	0.53 165	0.38 44	0.23 56	0.78 251	0.37 157	1.41 338	0.93 221	0.97 273	1.13 262	0.74 196	0.71 248	0.74 187	14.86 414	0.20 210	0.16 211	0.17 85	0.16 115	0.18 151	0.20 192

GASNet	0.70 283	0.77 360	1.16 329	0.71 362	0.49 335	0.62 195	0.48 248	1.12 249	1.05 272	0.98 276	0.84 138	0.94 259	0.82 287	1.41 342	0.85 278	0.33 325	0.22 286	0.29 307	0.28 313	0.44 340	0.26 262

CSP-Net	0.57 239	0.29 229	0.55 180	0.42 129	0.29 198	1.20 339	0.49 258	1.29 311	0.75 134	0.98 276	0.97 195	0.88 241	0.69 238	0.85 236	0.66 242	0.27 287	0.18 246	0.17 85	0.17 157	0.18 151	0.19 165

DDUNet	1.10 345	2.58 411	0.83 285	1.21 384	1.27 388	1.02 312	0.69 317	1.17 268	0.95 232	0.98 276	1.26 290	1.28 318	0.84 292	0.97 277	0.79 270	0.85 381	0.40 366	2.00 393	0.60 378	1.34 385	0.94 381

RAFT_R40	0.41 116	0.20 54	0.47 102	0.44 187	0.25 101	0.23 6	0.25 30	0.69 82	0.70 110	0.98 276	0.78 109	0.72 188	0.43 119	0.80 219	0.39 127	0.17 125	0.11 39	0.20 176	0.16 115	0.18 151	0.15 78

S-Stereo	0.76 299	0.36 275	1.10 323	0.57 322	0.46 331	0.83 274	0.59 298	1.31 314	1.62 364	0.98 276	1.41 317	1.11 304	0.93 316	0.85 236	1.07 325	0.27 287	0.31 339	0.28 299	0.25 295	0.33 302	0.50 360

STTRV1_RVC	0.83 312	0.60 346	1.19 331	0.67 350	0.81 370	1.12 326	0.63 307	1.37 331	1.12 296	0.98 276	1.34 307	1.08 295	0.95 321	1.28 326	0.90 289	0.57 372	0.25 309	0.44 351	0.39 348	0.60 368	0.41 335

acv_ft	0.52 210	0.24 139	0.64 220	0.45 199	0.28 179	0.85 280	0.40 193	0.95 196	0.81 162	1.00 282	0.96 188	0.79 219	0.62 199	0.65 138	0.88 281	0.18 156	0.15 190	0.16 57	0.15 90	0.18 151	0.15 78

NCCL2	0.74 292	0.45 306	0.77 271	0.65 346	0.45 323	0.97 299	1.16 371	1.16 262	1.02 262	1.00 282	0.98 198	1.48 348	0.88 307	0.99 283	0.89 283	0.31 312	0.27 320	0.39 343	0.39 348	0.33 302	0.34 309

Ntro	1.15 350	1.00 376	1.00 317	1.49 389	1.20 387	1.69 368	0.81 341	1.39 332	1.25 326	1.01 284	1.28 295	1.31 322	1.00 326	1.31 333	0.89 283	1.10 389	0.43 372	1.36 385	0.51 372	1.95 390	0.99 386

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 277	0.30 243	1.20 332	0.42 129	0.31 227	1.00 306	0.58 295	1.16 262	1.07 283	1.01 284	1.25 287	1.08 295	0.75 264	1.18 314	1.03 315	0.20 210	0.12 86	0.16 57	0.13 49	0.22 226	0.22 223

PFNet	0.43 135	0.19 33	0.61 207	0.44 187	0.24 77	0.42 117	0.31 87	0.76 135	0.81 162	1.01 284	0.74 96	0.67 165	0.41 111	0.75 192	0.39 127	0.16 99	0.10 8	0.20 176	0.15 90	0.16 103	0.14 49

STTStereo	0.57 239	0.39 285	0.87 297	0.45 199	0.32 244	0.62 195	0.45 235	1.01 214	0.87 190	1.01 284	0.91 169	0.95 260	0.58 186	0.77 207	0.66 242	0.25 273	0.24 301	0.27 289	0.33 336	0.25 257	0.26 262

DRaft	0.49 179	0.18 14	0.50 131	0.38 44	0.25 101	0.57 179	0.39 183	0.67 66	0.86 186	1.02 288	1.75 351	0.50 76	0.79 279	0.65 138	0.42 155	0.14 18	0.11 39	0.16 57	0.16 115	0.14 36	0.17 134

pcwnet_v2	0.60 261	0.29 229	0.89 301	0.46 222	0.36 275	0.62 195	0.38 170	1.33 322	1.24 324	1.02 288	1.27 294	0.71 173	0.59 190	0.71 181	0.51 196	0.28 295	0.21 277	0.24 256	0.23 270	0.29 281	0.30 288

iResNetv2_ROB	0.55 226	0.29 229	0.86 292	0.39 60	0.25 101	0.67 228	0.37 157	1.21 279	1.02 262	1.02 288	1.10 250	0.89 246	0.79 279	0.74 187	0.43 157	0.19 191	0.13 141	0.15 41	0.11 15	0.19 184	0.16 98

THIR-Stereo	0.51 200	0.19 33	0.47 102	0.39 60	0.23 56	0.74 245	0.64 310	0.68 71	0.88 200	1.03 291	1.40 315	0.71 173	0.75 264	0.64 132	0.43 157	0.16 99	0.11 39	0.17 85	0.18 183	0.15 66	0.17 134

ADLNet	0.57 239	0.29 229	0.58 193	0.46 222	0.35 270	0.80 263	0.46 238	1.14 257	0.88 200	1.03 291	0.98 198	0.92 257	0.66 219	0.71 181	0.83 275	0.22 241	0.16 211	0.22 229	0.22 261	0.22 226	0.23 242

AF-Net	0.85 319	0.41 297	0.87 297	0.66 348	0.54 346	0.96 298	0.52 270	1.66 370	1.37 342	1.03 291	2.04 364	1.46 344	1.36 355	1.19 315	1.05 322	0.34 332	0.24 301	0.39 343	0.28 313	0.31 292	0.26 262

RP	0.80 303	0.38 281	0.73 261	0.67 350	0.59 355	0.82 271	0.57 288	1.21 279	1.28 331	1.03 291	1.68 345	1.45 343	1.49 365	1.08 300	0.90 289	0.36 339	0.31 339	0.37 337	0.30 318	0.36 318	0.36 315

GANetREF_RVC	0.82 306	0.77 360	0.95 310	0.68 354	0.43 311	1.15 331	1.06 364	1.19 273	1.20 321	1.03 291	1.02 217	1.10 302	0.89 309	1.20 318	0.78 263	0.49 362	0.39 363	0.58 371	0.39 348	0.69 371	0.49 358
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
Anonymous Stereo	0.82 306	0.59 344	2.10 379	0.59 329	0.58 353	0.68 232	1.42 387	1.05 228	1.07 283	1.03 291	1.02 217	0.86 234	0.65 217	1.33 336	1.36 344	0.32 317	0.31 339	0.31 317	0.33 336	0.34 308	0.39 324

Wz-Net-SNSev	0.99 337	0.80 362	3.00 385	0.57 322	0.46 331	0.94 294	1.22 376	1.40 336	1.28 331	1.04 297	1.33 303	1.46 344	0.90 311	2.06 376	1.65 359	0.26 278	0.24 301	0.25 267	0.26 303	0.33 302	0.30 288

Wz-Net-LNSev	0.75 296	0.54 330	1.59 362	0.51 280	0.41 299	1.16 333	0.79 339	1.27 302	1.13 302	1.04 297	1.14 264	1.11 304	0.94 319	0.93 259	1.00 309	0.24 261	0.22 286	0.21 217	0.19 207	0.26 263	0.27 270

SACVNet	0.61 264	0.36 275	0.67 231	0.57 322	0.37 277	0.65 214	0.47 243	1.16 262	0.80 153	1.04 297	1.06 240	1.02 277	0.81 286	0.99 283	0.57 220	0.28 295	0.21 277	0.25 267	0.24 284	0.30 288	0.39 324

GrayStereo	0.49 179	0.20 54	0.44 79	0.47 240	0.29 198	0.51 143	0.62 304	0.71 99	0.66 96	1.04 297	1.46 328	0.77 211	0.73 259	0.58 73	0.35 89	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.17 157	0.15 66	0.30 288

PWCDC_ROB	0.93 325	0.54 330	0.97 315	0.78 369	0.41 299	1.03 314	0.42 218	1.39 332	2.34 384	1.04 297	3.73 395	0.80 223	1.12 339	1.29 328	1.04 320	0.37 343	0.22 286	0.24 256	0.20 226	0.36 318	0.31 295

ACVNet-4b	1.43 370	1.34 386	1.28 340	1.95 396	1.60 391	1.93 375	0.77 335	1.59 364	1.64 366	1.05 302	1.60 341	2.10 372	0.92 314	1.79 367	0.84 276	1.76 397	0.35 355	2.03 396	0.67 380	2.16 395	1.18 390

SDNR	0.89 323	0.39 285	1.66 371	0.42 129	0.39 291	3.35 399	0.32 99	0.95 196	1.05 272	1.05 302	2.12 365	0.62 134	0.71 248	1.40 339	0.78 263	0.53 367	0.56 382	0.36 333	0.27 307	0.46 344	0.50 360

fast-acv-ft	0.66 276	0.32 252	0.80 275	0.46 222	0.34 265	1.26 342	0.50 261	0.91 178	1.00 255	1.05 302	1.36 309	1.28 318	0.84 292	0.81 223	0.90 289	0.22 241	0.24 301	0.23 243	0.23 270	0.21 208	0.22 223

CRFU-Net	0.59 254	0.29 229	0.62 212	0.47 240	0.31 227	1.20 339	0.51 264	1.19 273	0.59 74	1.05 302	1.00 211	1.06 290	0.87 303	0.83 230	0.77 262	0.22 241	0.19 263	0.18 116	0.16 115	0.19 184	0.20 192

dad	0.61 264	0.53 324	0.72 257	0.44 187	0.31 227	0.64 208	0.37 157	0.85 163	1.28 331	1.05 302	1.17 274	1.18 311	0.61 197	0.70 176	0.54 212	0.36 339	0.23 293	0.37 337	0.21 243	0.31 292	0.23 242

GwcNet	0.73 287	0.39 285	1.37 349	0.53 301	0.43 311	1.10 321	0.52 270	1.27 302	1.19 319	1.05 302	1.41 317	1.06 290	0.86 300	0.98 279	1.01 310	0.26 278	0.24 301	0.24 256	0.23 270	0.23 240	0.28 279

FAT-Stereo	0.75 296	0.34 263	0.81 280	0.51 280	0.38 282	0.78 251	0.63 307	1.39 332	1.32 338	1.05 302	1.40 315	1.58 359	1.14 342	0.92 256	0.91 292	0.29 302	0.28 325	0.28 299	0.23 270	0.28 279	0.41 335

stereogan	0.83 312	0.33 258	0.89 301	0.61 335	0.51 340	1.80 371	0.50 261	1.41 338	1.39 345	1.05 302	1.47 330	1.56 358	1.04 330	1.32 335	0.87 280	0.29 302	0.29 327	0.29 307	0.25 295	0.39 327	0.40 330

Consistency-Raft	1.01 339	0.82 363	1.27 339	0.85 371	0.97 377	0.81 268	0.83 345	1.35 325	1.61 363	1.06 310	1.66 344	1.11 304	0.93 316	0.93 259	1.11 328	0.65 375	0.75 391	0.79 376	0.91 389	1.09 383	0.79 378

DLCB_ROB	0.60 261	0.29 229	0.53 165	0.50 268	0.33 255	0.76 250	0.51 264	1.02 216	0.94 228	1.07 311	1.16 269	1.21 313	0.73 259	0.98 279	0.75 259	0.21 225	0.20 271	0.22 229	0.23 270	0.22 226	0.20 192

anonymity	0.98 335	0.89 369	1.06 322	0.93 374	1.04 384	0.97 299	0.82 343	1.33 322	0.93 221	1.08 312	0.98 198	1.02 277	0.95 321	1.02 292	0.93 296	0.96 384	0.96 404	0.90 379	0.91 389	0.92 378	0.95 383

PSM-AAD	0.48 170	0.21 74	0.39 36	0.44 187	0.23 56	0.56 169	0.47 243	0.67 66	0.73 127	1.08 312	1.12 256	0.58 114	0.87 303	0.63 125	0.33 73	0.15 67	0.11 39	0.25 267	0.26 303	0.18 151	0.42 339

SST-Stereo	0.41 116	0.20 54	0.48 115	0.43 166	0.25 101	0.25 16	0.21 5	0.68 71	0.50 60	1.08 312	0.79 113	0.71 173	0.42 116	0.81 223	0.38 119	0.17 125	0.11 39	0.20 176	0.16 115	0.19 184	0.15 78

DSFCA	0.57 239	0.27 207	0.71 251	0.41 104	0.36 275	0.78 251	0.53 273	1.08 240	0.85 180	1.08 312	0.84 138	0.90 248	0.66 219	1.05 296	0.63 239	0.26 278	0.22 286	0.21 217	0.21 243	0.22 226	0.20 192

FTStereo	0.56 235	0.21 74	0.39 36	0.42 129	0.25 101	0.39 96	0.73 329	0.69 82	0.45 47	1.09 316	3.23 387	0.69 170	0.71 248	0.55 61	0.34 82	0.15 67	0.13 141	0.19 147	0.17 157	0.15 66	0.32 298

GANet	0.74 292	0.38 281	0.63 216	0.54 310	0.35 270	1.01 310	0.95 357	1.15 260	0.95 232	1.09 316	2.00 362	1.14 308	0.92 314	1.29 328	0.75 259	0.25 273	0.27 320	0.27 289	0.23 270	0.32 298	0.24 250

PDISCO_ROB	0.96 331	0.51 320	1.13 326	1.03 378	1.00 380	1.81 372	0.77 335	1.72 374	1.60 362	1.09 316	1.19 279	1.34 332	0.80 283	1.62 356	1.01 310	0.58 373	0.22 286	0.45 353	0.40 352	0.50 352	0.41 335

otaku	1.10 345	0.96 372	0.96 311	1.37 388	1.06 385	1.65 365	0.72 324	1.46 348	1.19 319	1.10 319	1.32 302	1.32 324	0.95 321	1.29 328	0.81 273	0.89 383	0.46 376	1.24 384	0.50 371	1.86 388	0.89 380

SuperB	1.00 338	0.41 297	4.03 394	0.45 199	0.32 244	0.99 305	0.49 258	1.09 243	2.09 378	1.10 319	1.10 250	0.74 196	0.83 289	1.13 305	1.75 361	0.20 210	0.15 190	0.17 85	0.15 90	2.50 403	0.27 270

RYNet	0.76 299	0.37 277	0.74 265	0.54 310	0.67 365	1.35 346	0.68 315	1.28 307	1.21 323	1.10 319	0.90 163	1.31 322	0.94 319	1.01 289	1.30 340	0.22 241	0.16 211	0.27 289	0.23 270	0.43 337	0.45 349

SGM-Forest	0.65 275	0.33 258	0.43 74	0.44 187	0.30 217	1.01 310	0.54 279	1.13 255	1.09 294	1.11 322	1.21 281	1.10 302	0.76 273	0.99 283	0.71 252	0.32 317	0.33 350	0.33 327	0.30 318	0.30 288	0.28 279
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	0.82 306	0.62 348	0.80 275	0.67 350	0.66 364	0.91 290	0.59 298	1.35 325	1.09 294	1.12 323	1.46 328	1.50 350	1.09 335	1.28 326	0.97 306	0.34 332	0.30 331	0.48 360	0.40 352	0.38 323	0.38 323

DPSNet	1.08 344	0.44 305	2.64 384	0.54 310	0.42 308	1.59 361	1.25 377	2.39 388	1.50 356	1.13 324	1.12 256	1.51 352	2.19 388	1.44 346	1.51 355	0.35 337	0.25 309	0.25 267	0.21 243	0.49 350	0.39 324

StereoDRNet	0.67 277	0.35 267	0.82 281	0.53 301	0.44 316	1.03 314	0.53 273	1.51 353	1.06 276	1.13 324	0.91 169	1.07 294	0.74 261	0.87 240	0.95 301	0.24 261	0.19 263	0.25 267	0.23 270	0.27 272	0.22 223

ccnet	0.84 314	0.59 344	0.86 292	0.56 319	0.60 358	1.11 325	0.72 324	1.44 345	0.97 244	1.15 326	1.44 324	1.28 318	0.95 321	1.01 289	1.33 343	0.49 362	0.43 372	0.50 365	0.47 362	0.52 358	0.48 357

StereoDRNet-Refined	0.61 264	0.33 258	0.63 216	0.47 240	0.31 227	0.94 294	0.41 213	1.04 222	0.97 244	1.15 326	1.13 262	1.00 271	0.74 261	0.93 259	0.93 296	0.18 156	0.13 141	0.22 229	0.21 243	0.20 199	0.21 208
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-RH_RVC	0.57 239	0.18 14	0.44 79	0.38 44	0.23 56	0.56 169	0.24 23	0.61 34	0.73 127	1.18 328	3.90 398	0.55 90	0.40 107	0.67 155	0.38 119	0.14 18	0.11 39	0.20 176	0.15 90	0.12 2	0.14 49

DRN-Test	0.68 280	0.34 263	0.77 271	0.52 294	0.40 294	1.14 329	0.61 302	1.56 360	1.04 270	1.18 328	1.10 250	1.05 286	0.72 255	0.82 228	1.01 310	0.24 261	0.18 246	0.26 281	0.25 295	0.26 263	0.23 242

ETE_ROB	0.73 287	0.52 322	0.93 305	0.57 322	0.37 277	0.80 263	0.86 350	1.19 273	0.95 232	1.20 330	1.22 283	1.39 341	0.86 300	1.07 297	0.88 281	0.27 287	0.21 277	0.31 317	0.27 307	0.34 308	0.35 312

XQC	0.97 333	0.70 354	1.54 360	0.70 360	0.55 347	1.48 354	0.81 341	1.41 338	1.57 360	1.21 331	1.12 256	1.33 329	1.04 330	1.55 353	2.00 369	0.39 349	0.25 309	0.37 337	0.32 330	0.55 362	0.49 358

ADCP+	1.18 354	0.37 277	3.09 386	0.50 268	0.52 342	1.48 354	0.61 302	1.32 319	1.07 283	1.21 331	1.16 269	1.08 295	1.11 337	1.63 357	7.17 405	0.20 210	0.16 211	0.24 256	0.22 261	0.29 281	0.22 223

ADCRef	0.84 314	0.46 311	1.60 365	0.52 294	0.45 323	1.08 320	0.52 270	1.13 255	1.03 266	1.22 333	1.43 323	0.87 238	0.93 316	0.91 254	3.35 387	0.19 191	0.16 211	0.23 243	0.23 270	0.23 240	0.22 223

DANet	0.74 292	0.47 317	0.98 316	0.60 331	0.41 299	0.92 291	0.41 213	1.02 216	0.87 190	1.22 333	1.22 283	1.33 329	0.88 307	1.26 323	1.37 345	0.27 287	0.24 301	0.31 317	0.25 295	0.37 321	0.36 315
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RainbowNet	1.42 369	1.53 392	1.31 344	1.93 395	1.46 389	1.52 359	1.03 362	1.67 371	1.55 358	1.23 335	1.59 340	1.54 355	1.21 346	1.40 339	1.03 315	1.70 395	0.70 386	1.82 390	0.80 386	2.11 394	1.22 391

LALA_ROB	0.76 299	0.46 311	0.86 292	0.55 316	0.41 299	1.00 306	0.93 356	1.25 295	1.13 302	1.23 335	1.15 266	1.55 356	0.80 283	1.11 304	0.96 303	0.33 325	0.23 293	0.35 330	0.30 318	0.35 314	0.32 298

CBMV	0.68 280	0.37 277	0.50 131	0.43 166	0.26 129	1.00 306	0.71 320	1.17 268	1.16 311	1.24 337	1.29 299	1.06 290	0.86 300	0.98 279	0.75 259	0.29 302	0.30 331	0.34 329	0.30 318	0.26 263	0.27 270
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-TNSev	1.23 357	1.24 383	5.25 399	0.51 280	0.43 311	1.49 357	1.09 365	1.58 363	1.42 348	1.25 338	1.26 290	1.58 359	1.52 366	1.97 373	1.95 365	0.33 325	0.32 345	0.26 281	0.30 318	0.41 331	0.43 343

PASM	0.96 331	0.71 357	2.05 378	0.72 363	0.72 369	0.84 279	0.92 353	1.14 257	1.34 341	1.25 338	1.22 283	1.34 332	1.07 333	1.31 333	1.11 328	0.53 367	0.57 383	0.59 372	0.67 380	0.56 367	0.57 371

ADCPNet	1.11 348	0.53 324	3.26 389	0.55 316	0.44 316	1.47 353	0.83 345	1.21 279	1.17 314	1.26 340	1.42 321	1.67 362	1.12 339	1.48 350	3.86 393	0.30 309	0.29 327	0.30 316	0.32 330	0.37 321	0.37 321

NaN_ROB	0.73 287	0.46 311	0.89 301	0.52 294	0.34 265	0.98 303	1.11 366	1.28 307	1.20 321	1.27 341	0.96 188	1.08 295	0.79 279	1.34 337	0.78 263	0.24 261	0.30 331	0.23 243	0.24 284	0.23 240	0.26 262

edge stereo	0.79 302	0.40 293	0.82 281	0.52 294	0.44 316	0.83 274	0.58 295	1.34 324	1.08 288	1.30 342	1.38 313	1.79 364	1.13 341	1.15 310	0.92 294	0.34 332	0.32 345	0.42 348	0.28 313	0.33 302	0.39 324

Wz-Net-MNSev	0.81 305	0.42 301	1.64 368	0.51 280	0.41 299	1.46 352	0.95 357	1.24 289	1.26 329	1.31 343	1.25 287	1.17 310	0.83 289	1.21 319	1.06 323	0.22 241	0.19 263	0.24 256	0.23 270	0.29 281	0.26 262

ADCL	1.10 345	0.42 301	1.57 361	0.51 280	0.41 299	1.71 369	0.92 353	1.36 329	1.45 351	1.33 344	1.56 337	1.22 316	1.26 351	1.45 347	5.27 400	0.22 241	0.19 263	0.25 267	0.25 295	0.29 281	0.29 284

MADNet+	2.28 392	2.56 409	10.82 407	1.25 385	0.96 376	2.77 391	1.44 388	2.34 386	1.76 370	1.36 345	1.78 353	1.84 367	1.74 374	6.33 409	4.57 398	0.67 376	0.66 385	0.59 372	0.54 375	0.84 375	0.81 379

CSAN	0.88 322	0.52 322	0.93 305	0.61 335	0.42 308	1.19 338	1.11 366	1.27 302	1.48 355	1.37 346	1.44 324	1.37 336	1.30 352	1.46 349	1.01 310	0.39 349	0.31 339	0.36 333	0.37 343	0.35 314	0.36 315

XPNet_ROB	0.73 287	0.38 281	0.80 275	0.53 301	0.40 294	0.80 263	0.83 345	1.21 279	0.96 239	1.37 346	1.17 274	1.37 336	0.87 303	1.14 307	0.99 308	0.33 325	0.25 309	0.27 289	0.24 284	0.31 292	0.29 284

FBW_ROB	0.94 329	0.54 330	1.03 320	0.56 319	0.42 308	1.16 333	0.76 334	1.56 360	1.41 346	1.38 348	1.33 303	1.47 346	1.07 333	2.94 393	1.14 331	0.26 278	0.32 345	0.45 353	0.30 318	0.34 308	0.30 288

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 341	0.61 347	1.82 373	0.69 357	0.51 340	2.62 385	1.69 396	1.28 307	1.44 350	1.39 349	1.56 337	1.34 332	0.91 312	1.68 361	0.95 301	0.38 348	0.39 363	0.46 356	0.61 379	0.41 331	0.43 343

ACVNet_1	1.55 374	1.36 387	1.35 348	1.96 397	1.63 392	1.83 373	0.96 359	2.09 382	1.85 373	1.43 350	1.54 335	2.31 375	1.68 372	1.42 343	1.18 333	1.76 397	0.51 380	2.05 398	0.59 377	2.24 398	1.30 395

psmorigin	0.84 314	0.53 324	2.21 381	0.50 268	0.41 299	0.86 282	0.57 288	1.08 240	0.90 208	1.50 351	1.42 321	1.50 350	1.09 335	1.29 328	1.03 315	0.32 317	0.33 350	0.27 289	0.27 307	0.34 308	0.45 349

AnyNet_C32	1.27 360	0.72 358	3.33 390	0.59 329	0.56 348	1.51 358	1.53 389	1.27 302	1.28 331	1.52 352	1.48 331	1.38 340	1.23 348	1.64 358	5.26 399	0.30 309	0.29 327	0.29 307	0.34 338	0.38 323	0.44 347

RTSC	0.93 325	0.54 330	1.59 362	0.56 319	0.40 294	1.17 337	0.55 283	1.44 345	1.82 372	1.53 353	1.26 290	1.15 309	0.82 287	1.70 362	2.44 376	0.26 278	0.20 271	0.23 243	0.24 284	0.31 292	0.32 298

WZ-Net	1.29 362	0.64 350	5.42 400	0.64 344	0.52 342	1.37 347	1.29 379	1.41 338	1.77 371	1.56 354	1.69 347	1.74 363	1.41 359	2.50 388	2.16 373	0.28 295	0.21 277	0.23 243	0.25 295	0.39 327	0.41 335

SANet	1.15 350	0.45 306	1.40 351	0.50 268	0.32 244	1.54 360	1.21 374	1.49 350	3.35 396	1.61 355	2.41 372	2.32 377	1.80 376	1.57 354	1.27 339	0.28 295	0.25 309	0.26 281	0.24 284	0.36 318	0.32 298

MFN_U_SF_RVC	1.14 349	0.63 349	2.33 382	0.69 357	0.46 331	2.04 376	0.70 318	1.90 379	1.37 342	1.62 356	1.56 337	1.94 369	1.36 355	1.73 364	1.90 364	0.41 354	0.38 359	0.45 353	0.48 366	0.45 341	0.47 355

NVStereoNet_ROB	1.31 364	0.96 372	1.33 346	0.90 373	0.92 372	1.15 331	1.05 363	1.49 350	1.62 364	1.63 357	2.51 374	2.31 375	1.62 369	2.16 381	1.42 347	0.81 380	0.73 387	0.79 376	1.02 393	0.73 372	0.97 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 366	0.91 370	2.11 380	0.89 372	0.57 352	4.27 405	1.79 400	1.55 356	2.00 377	1.64 358	1.85 356	1.83 365	1.44 361	1.89 372	1.49 353	0.49 362	0.40 366	0.56 369	0.58 376	0.75 373	0.52 366

SAMSARA	1.15 350	0.69 353	1.44 355	1.09 381	0.93 373	2.10 379	1.87 403	1.64 369	1.47 354	1.64 358	1.21 281	2.06 371	1.14 342	1.61 355	1.50 354	0.39 349	0.45 374	0.36 333	0.38 346	0.50 352	0.51 364

SHD	0.98 335	0.54 330	1.30 343	0.63 341	0.50 338	1.14 329	0.50 261	1.80 378	2.20 379	1.66 360	1.39 314	1.47 346	1.21 346	1.40 339	1.80 362	0.32 317	0.27 320	0.32 322	0.34 338	0.41 331	0.44 347

PWC_ROB	0.92 324	0.57 339	1.64 368	0.53 301	0.33 255	0.93 292	0.39 183	1.42 343	1.51 357	1.66 360	2.57 376	1.18 311	1.11 337	1.50 351	1.54 356	0.26 278	0.18 246	0.28 299	0.20 226	0.30 288	0.32 298

IMH-64-1	1.96 382	1.64 397	1.26 336	2.26 401	1.91 400	2.30 383	1.35 383	2.99 392	2.29 380	1.70 362	2.79 383	2.47 378	1.66 370	2.33 383	1.95 365	2.07 400	0.74 389	2.44 402	1.04 395	2.40 400	1.59 401

IMH-64	1.96 382	1.64 397	1.26 336	2.26 401	1.91 400	2.30 383	1.35 383	2.99 392	2.29 380	1.70 362	2.79 383	2.47 378	1.66 370	2.33 383	1.95 365	2.07 400	0.74 389	2.44 402	1.04 395	2.40 400	1.59 401

AnyNet_C01	1.63 376	1.16 381	7.38 404	0.65 346	0.56 348	2.25 381	1.53 389	1.53 354	1.46 353	1.71 364	1.95 359	1.83 365	1.41 359	2.48 386	4.42 396	0.33 325	0.32 345	0.32 322	0.34 338	0.45 341	0.50 360

MFMNet_re	1.17 353	0.99 374	1.31 344	1.02 377	0.95 375	1.32 344	1.32 380	1.44 345	1.58 361	1.72 365	1.70 348	1.21 313	1.57 367	1.16 311	1.04 320	0.88 382	0.76 393	0.79 376	0.75 384	0.90 377	0.94 381

G-Net	0.95 330	0.48 319	1.13 326	0.67 350	0.49 335	2.07 377	0.63 307	1.02 216	0.90 208	1.77 366	2.62 379	1.28 318	1.60 368	1.09 301	1.06 323	0.37 343	0.30 331	0.35 330	0.25 295	0.46 344	0.45 349

FADE	5.30 409	2.54 408	14.53 413	1.04 379	1.00 380	2.09 378	0.92 353	4.03 405	3.02 392	1.77 366	1.60 341	2.74 381	6.71 410	6.31 408	4.51 397	14.64 427	1.73 411	21.24 429	14.41 423	0.63 370	0.65 373

ACVNet_2	1.74 379	1.30 385	1.62 367	1.81 392	1.63 392	2.28 382	1.34 382	2.35 387	2.64 387	1.82 368	2.55 375	2.99 385	1.71 373	1.67 360	1.20 336	1.48 393	0.59 384	1.81 389	0.71 382	2.09 393	1.29 394

pmcnn	1.27 360	0.31 250	1.14 328	0.41 104	0.23 56	0.97 299	0.71 320	1.23 288	1.32 338	1.83 369	2.34 369	11.25 415	0.89 309	1.04 295	0.96 303	0.15 67	0.12 86	0.12 2	0.10 10	0.15 66	0.16 98

IMH	2.15 390	1.66 399	1.29 341	2.25 400	1.92 402	2.87 393	1.33 381	3.25 395	3.04 393	1.87 370	3.33 393	3.00 386	2.03 383	2.80 392	1.95 365	2.09 402	0.78 394	2.45 404	1.05 398	2.44 402	1.62 403

DispFullNet	1.64 377	2.64 412	3.14 387	2.57 404	1.78 397	1.32 344	0.55 283	1.42 343	1.45 351	1.89 371	1.48 331	1.55 356	2.35 390	2.08 378	1.12 330	0.60 374	0.19 263	2.33 401	0.73 383	2.35 399	1.30 395

RTS	2.03 385	1.03 378	11.50 409	0.68 354	0.63 360	2.71 387	1.56 391	1.55 356	2.32 382	1.93 372	2.57 376	1.32 324	1.32 353	5.20 405	4.30 394	0.31 312	0.23 293	0.29 307	0.30 318	0.41 331	0.40 330

RTSA	2.03 385	1.03 378	11.50 409	0.68 354	0.63 360	2.71 387	1.56 391	1.55 356	2.32 382	1.93 372	2.57 376	1.32 324	1.32 353	5.20 405	4.30 394	0.31 312	0.23 293	0.29 307	0.30 318	0.41 331	0.40 330

LVE	2.20 391	1.47 390	1.44 355	2.06 398	1.80 398	2.79 392	1.77 399	2.96 391	3.94 402	1.95 374	4.29 404	3.47 394	1.97 379	2.48 386	1.85 363	2.06 399	0.88 398	2.06 399	1.13 400	2.17 396	1.53 400

ADCS	1.60 375	0.70 354	4.02 393	0.61 335	0.53 344	1.31 343	1.11 366	1.71 373	1.86 374	1.97 375	1.68 345	1.51 352	1.46 362	2.07 377	9.20 408	0.34 332	0.32 345	0.33 327	0.36 341	0.45 341	0.46 353

WAO-6	2.11 389	1.52 391	1.25 335	1.73 391	1.69 396	2.72 389	1.62 393	3.15 394	3.64 397	2.01 376	3.28 389	3.52 395	2.20 389	2.59 389	2.48 379	1.31 392	0.92 399	2.04 397	1.22 404	1.89 389	1.35 399

Dean	2.07 388	1.39 388	1.69 372	2.17 399	1.83 399	2.75 390	1.28 378	3.49 400	3.80 400	2.13 377	3.30 390	3.18 389	1.98 381	1.78 366	1.72 360	1.73 396	0.79 397	1.99 392	0.91 389	2.17 396	1.34 398

LSM	4.83 406	0.83 366	11.23 408	0.76 368	56.73 432	1.10 321	1.18 372	1.35 325	1.70 369	2.13 377	2.34 369	1.34 332	1.19 345	1.52 352	1.23 337	0.34 332	0.50 379	0.39 343	0.47 362	0.51 355	9.82 419

SPS-STEREO	1.29 362	0.94 371	1.10 323	1.05 380	1.03 383	1.48 354	0.91 351	1.57 362	1.24 324	2.13 377	1.90 358	1.94 369	1.46 362	1.77 365	1.64 358	0.97 385	0.94 403	0.90 379	0.89 388	0.96 380	0.97 384
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	1.22 355	0.57 339	3.17 388	0.54 310	0.44 316	1.07 319	0.77 335	1.31 314	1.13 302	2.14 380	1.48 331	1.49 349	1.47 364	1.65 359	5.30 401	0.26 278	0.24 301	0.29 307	0.32 330	0.38 323	0.36 315

JetBlue	3.02 397	1.39 388	7.91 405	1.17 383	1.49 390	8.53 411	7.94 413	2.82 390	1.98 376	2.15 381	2.69 381	3.32 392	3.01 398	6.66 410	3.81 391	0.79 378	0.78 394	0.75 375	0.76 385	1.04 381	1.33 397

PVD	1.34 365	0.70 354	1.42 353	0.78 369	0.65 362	1.68 367	0.91 351	2.12 384	3.01 391	2.25 382	2.35 371	1.90 368	1.99 382	1.98 374	2.14 371	0.40 353	0.38 359	0.49 363	0.37 343	0.51 355	0.67 374

WAO-7	1.96 382	1.24 383	1.52 357	1.28 386	1.06 385	2.92 395	1.64 394	3.32 396	3.05 394	2.28 383	3.32 391	3.19 390	2.38 391	3.39 395	2.49 380	1.02 387	0.92 399	1.06 383	1.04 395	1.05 382	0.99 386

PWCK	2.06 387	1.75 400	4.11 395	1.69 390	0.93 373	3.13 398	2.86 410	2.18 385	2.41 385	2.38 384	2.33 368	2.22 373	1.85 377	3.52 397	2.20 374	1.65 394	0.73 387	1.52 387	0.83 387	1.81 387	1.02 389

SGM_RVC	1.04 340	0.30 243	0.47 102	0.41 104	0.23 56	1.73 370	0.77 335	1.63 368	1.30 336	2.39 385	1.99 361	2.64 380	1.78 375	2.22 382	1.40 346	0.28 295	0.27 320	0.27 289	0.25 295	0.25 257	0.25 257
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	3.54 399	1.89 401	1.59 362	2.62 407	2.29 404	6.88 410	1.72 397	4.72 410	11.88 410	2.43 386	5.46 411	8.16 411	2.80 396	4.13 403	3.03 385	2.25 405	0.75 391	2.57 406	1.09 399	2.65 406	1.84 405

aanetorigin	0.85 319	0.58 342	1.98 376	0.50 268	0.40 294	0.66 219	0.70 318	0.72 109	1.01 257	2.44 387	2.00 362	1.32 324	1.25 350	0.96 270	1.16 332	0.20 210	0.19 263	0.20 176	0.20 226	0.27 272	0.33 307

KSHMR	2.64 393	1.96 403	1.86 375	2.69 408	2.44 406	2.88 394	2.04 404	3.46 399	6.31 406	2.51 388	3.27 388	3.39 393	1.97 379	2.59 389	2.08 370	2.48 407	1.41 409	2.80 411	1.51 407	2.98 408	2.09 406

MSMD_ROB	1.25 358	0.51 320	0.64 220	0.60 331	0.50 338	1.66 366	0.67 312	1.26 297	1.26 329	2.64 389	3.82 396	3.06 387	3.20 400	1.45 347	0.91 292	0.46 357	0.41 368	0.49 363	0.51 372	0.47 346	0.45 349

tt	6.21 411	0.22 97	5.88 401	3.55 414	2.07 403	11.25 416	19.19 417	11.84 418	5.47 405	2.71 390	2.18 366	4.87 400	6.25 409	3.71 398	7.09 404	8.31 419	11.17 424	4.91 415	5.39 418	5.72 416	2.42 409

ktn	3.02 397	2.27 406	1.85 374	2.89 409	2.54 410	3.72 401	2.14 405	3.79 403	5.33 404	2.82 391	5.09 409	5.95 407	2.54 392	3.34 394	2.58 382	2.65 409	1.44 410	2.78 410	2.03 410	2.61 405	2.10 407

WAO-8	3.00 395	1.60 394	1.52 357	1.82 393	1.65 394	5.57 407	1.35 383	4.65 408	12.37 412	2.89 392	4.04 401	4.89 401	2.78 394	3.73 399	2.44 376	1.29 390	0.93 401	2.00 393	1.16 402	2.02 391	1.23 392

Venus	3.00 395	1.60 394	1.52 357	1.82 393	1.65 394	5.57 407	1.35 383	4.65 408	12.37 412	2.89 392	4.04 401	4.89 401	2.78 394	3.73 399	2.44 376	1.29 390	0.93 401	2.00 393	1.16 402	2.02 391	1.23 392

notaker	2.87 394	2.31 407	2.01 377	3.03 410	2.60 411	2.94 396	1.82 401	3.43 398	3.06 395	2.89 392	4.21 403	6.15 409	2.71 393	3.42 396	2.90 384	2.67 410	1.18 407	3.00 412	1.67 408	3.13 409	2.26 408

MDST_ROB	0.97 333	0.29 229	1.02 319	0.64 344	0.43 311	2.64 386	0.82 343	1.68 372	1.18 318	2.89 392	1.82 354	0.97 264	0.75 264	1.83 369	0.89 283	0.26 278	0.22 286	0.32 322	0.28 313	0.26 263	0.26 262

SGM+DAISY	1.52 373	0.99 374	1.61 366	1.01 376	1.02 382	1.86 374	1.19 373	1.49 350	1.38 344	2.96 396	3.00 386	2.79 383	1.94 378	1.88 370	1.62 357	0.98 386	0.97 405	0.91 381	0.91 389	0.94 379	0.99 386

UNDER WATER	3.63 400	2.12 405	4.11 395	3.17 411	2.51 408	3.77 403	2.45 407	3.53 401	13.66 415	2.98 397	2.92 385	5.75 405	4.13 405	3.85 401	3.75 390	2.84 411	1.11 406	2.71 409	1.41 405	3.26 412	2.50 410

WCMA_ROB	1.22 355	0.39 285	0.93 305	0.51 280	0.45 323	1.44 351	0.79 339	1.20 276	1.30 336	2.99 398	3.94 399	3.30 391	2.17 387	1.42 343	1.31 341	0.46 357	0.35 355	0.35 330	0.37 343	0.41 331	0.42 339

UNDER WATER-64	3.72 401	2.07 404	4.57 397	3.30 413	2.52 409	5.61 409	2.63 409	3.67 402	12.27 411	3.09 399	2.66 380	5.99 408	4.74 407	3.93 402	3.57 388	2.54 408	1.24 408	2.65 407	1.48 406	3.21 411	2.62 411

TorneroNet	4.49 403	1.92 402	1.65 370	2.60 406	2.29 404	14.95 418	1.86 402	4.86 411	19.56 426	3.10 400	7.52 414	7.00 410	2.90 397	4.48 404	3.66 389	2.24 404	0.78 394	2.68 408	1.14 401	2.79 407	1.80 404

EDNetEfficientorigin	9.96 414	1.17 382	175.17 437	0.49 257	0.37 277	1.13 328	0.74 331	1.27 302	2.70 388	3.16 401	2.49 373	2.28 374	2.15 386	1.88 370	2.27 375	0.21 225	0.19 263	0.25 267	0.20 226	0.54 360	0.53 368

FCDSN-DC	1.43 370	0.57 339	0.69 246	0.74 365	0.59 355	1.42 350	0.65 311	1.40 336	1.41 346	3.31 402	4.42 405	4.57 397	3.01 398	1.70 362	1.19 335	0.46 357	0.42 370	0.48 360	0.47 362	0.51 355	0.51 364
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	1.76 380	0.64 350	1.20 332	0.74 365	0.59 355	2.18 380	2.53 408	2.10 383	2.85 390	3.46 403	3.41 394	3.12 388	4.11 404	2.69 391	2.53 381	0.54 370	0.47 377	0.51 367	0.48 366	0.55 362	0.55 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.47 372	0.82 363	6.28 402	0.48 248	0.40 294	0.73 241	0.83 345	0.95 196	2.77 389	3.48 404	1.95 359	1.64 361	2.12 385	1.42 343	3.84 392	0.21 225	0.19 263	0.21 217	0.21 243	0.43 337	0.42 339

ELAS	1.77 381	0.64 350	1.10 323	0.72 363	0.58 353	3.37 400	1.76 398	2.54 389	2.57 386	3.77 405	3.96 400	2.83 384	3.44 401	2.34 385	2.73 383	0.53 367	0.47 377	0.50 365	0.48 366	0.55 362	0.55 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.38 410	6.17 416	12.68 412	2.38 403	2.85 412	12.60 417	11.17 415	4.60 407	3.74 398	3.87 406	3.85 397	4.83 399	4.13 405	6.81 411	12.18 412	2.18 403	2.95 415	2.19 400	1.98 409	3.49 413	3.01 413

MeshStereo	1.38 366	0.45 306	0.58 193	0.45 199	0.35 270	1.63 364	0.60 300	2.07 381	1.43 349	4.49 407	3.32 391	4.67 398	2.08 384	2.08 378	1.32 342	0.36 339	0.36 357	0.37 337	0.32 330	0.32 298	0.34 309
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
MADNet++	4.18 402	2.72 414	4.00 392	3.80 415	3.44 414	4.72 406	4.05 412	4.01 404	3.74 398	4.52 408	5.14 410	4.20 396	4.89 408	7.04 412	6.39 402	3.79 412	3.70 416	3.27 414	2.70 413	3.68 414	3.74 416

FC-DCNN	1.67 378	0.53 324	0.68 238	0.62 339	0.49 335	1.62 363	0.71 320	1.77 377	1.55 358	4.73 409	4.66 407	5.82 406	3.94 403	2.13 380	1.42 347	0.47 360	0.42 370	0.47 357	0.46 361	0.48 347	0.47 355

DPSimNet_ROB	5.19 408	2.71 413	18.56 415	2.59 405	2.49 407	4.25 404	10.93 414	3.33 397	3.93 401	5.02 410	4.52 406	5.74 404	10.18 411	5.44 407	8.79 407	2.40 406	2.47 413	2.48 405	2.54 411	2.56 404	2.87 412

DGTPSM_ROB	12.12 416	8.03 417	21.12 416	8.97 419	16.81 418	10.68 414	30.77 422	9.14 415	15.23 417	6.55 411	15.49 423	9.02 413	15.13 416	9.26 414	21.71 420	4.58 416	8.60 419	5.07 416	9.26 419	5.88 418	11.06 420

DPSMNet_ROB	12.13 417	8.03 417	21.13 417	9.02 420	16.82 419	10.68 414	30.78 423	9.15 416	15.24 418	6.56 412	15.50 424	9.02 413	15.13 416	9.28 415	21.71 420	4.59 417	8.60 419	5.08 417	9.26 419	5.89 419	11.06 420

MANE	4.73 404	0.54 330	0.77 271	0.69 357	0.60 358	10.35 413	1.67 395	8.68 414	12.66 414	6.90 413	9.43 415	11.59 416	10.59 413	8.26 413	8.41 406	0.51 365	0.45 374	0.48 360	1.02 393	0.50 352	0.50 360

ASD4	10.37 415	9.12 419	17.90 414	7.49 418	10.02 416	16.90 419	28.93 421	11.05 417	8.53 409	7.42 414	7.41 412	8.91 412	10.32 412	11.44 417	20.38 419	4.52 415	4.58 418	5.68 418	5.04 417	5.72 416	6.02 418

SGM-ForestM	4.73 404	0.34 263	1.05 321	0.46 222	0.28 179	10.26 412	3.48 411	4.52 406	5.16 403	8.68 415	7.48 413	18.87 422	10.80 414	11.26 416	10.01 409	0.32 317	0.34 353	0.32 322	0.32 330	0.29 281	0.30 288

coex-ft	6.50 412	1.57 393	87.99 436	0.49 257	0.38 282	1.41 349	1.21 374	1.21 279	7.96 408	12.14 416	2.78 382	2.74 381	3.83 402	1.30 332	3.19 386	0.24 261	0.23 293	0.27 289	0.24 284	0.48 347	0.40 330

Anonymous_1	33.12 425	18.23 420	23.86 419	20.53 421	21.18 422	25.45 421	35.84 424	22.44 428	15.68 419	13.41 417	13.70 420	18.00 421	15.15 418	20.31 419	24.47 422	14.56 426	8.84 421	66.24 434	117.79 434	155.41 437	11.40 422

DPSM_ROB	17.80 419	18.60 421	24.24 423	20.89 422	19.49 420	25.83 422	36.10 425	21.62 426	16.41 420	13.46 418	14.26 421	19.11 423	16.15 419	20.74 420	25.59 423	9.37 421	9.23 422	9.47 421	9.81 421	13.47 420	12.09 423

DPSM	17.80 419	18.60 421	24.24 423	20.89 422	19.49 420	25.83 422	36.10 425	21.62 426	16.41 420	13.46 418	14.26 421	19.11 423	16.15 419	20.74 420	25.59 423	9.37 421	9.23 422	9.47 421	9.81 421	13.47 420	12.09 423

xxxxx1	36.77 431	19.69 423	24.00 420	62.46 434	66.77 434	27.30 425	39.89 427	20.40 421	18.80 423	14.18 420	13.11 417	17.29 417	17.30 421	21.62 423	27.81 425	13.61 423	18.98 432	111.36 435	133.25 435	28.84 429	38.64 432

tt_ll	36.77 431	19.69 423	24.00 420	62.46 434	66.77 434	27.30 425	39.89 427	20.40 421	18.80 423	14.18 420	13.11 417	17.29 417	17.30 421	21.62 423	27.81 425	13.61 423	18.98 432	111.36 435	133.25 435	28.84 429	38.64 432

ff	36.77 431	19.69 423	24.00 420	62.46 434	66.77 434	27.30 425	39.89 427	20.40 421	18.80 423	14.18 420	13.11 417	17.29 417	17.30 421	21.62 423	27.81 425	13.61 423	18.98 432	111.36 435	133.25 435	28.84 429	38.64 432

HanzoNet	6.97 413	2.57 410	4.66 398	3.29 412	2.96 413	3.75 402	2.35 406	5.08 412	7.11 407	14.46 423	13.06 416	17.69 420	22.95 426	13.72 418	6.61 403	4.36 414	1.96 412	3.14 413	2.59 412	3.88 415	3.19 414

LE_ROB	4.86 407	0.27 207	9.43 406	0.45 199	0.24 77	1.61 362	0.96 359	2.05 380	17.75 422	16.36 424	4.84 408	5.17 403	19.48 424	2.05 375	15.49 415	0.17 125	0.15 190	0.16 57	0.16 115	0.20 199	0.19 165

LRCNet_RVC	21.27 422	31.14 427	21.46 418	28.97 425	23.77 423	3.11 397	0.62 304	20.94 424	1.64 366	25.57 425	28.13 426	21.96 425	14.74 415	21.99 426	16.44 416	29.16 434	14.92 425	33.57 430	31.28 430	29.67 432	26.33 430

CasAABBNet	35.77 426	37.38 430	48.59 430	42.20 428	39.23 427	51.95 431	72.92 435	43.36 434	33.03 431	26.93 426	28.31 427	38.43 432	32.32 429	41.58 431	51.50 436	18.71 428	18.58 427	19.11 427	19.75 425	27.11 426	24.33 425

Selective-RAFT-Error	35.87 430	37.42 431	48.73 434	42.24 429	39.28 428	52.00 435	72.87 431	43.41 435	32.95 430	26.97 427	28.72 428	38.71 434	33.15 434	41.59 435	51.42 432	18.77 432	18.60 428	19.14 428	19.78 429	27.19 427	24.42 429

LSM0	38.96 436	37.52 435	48.37 429	43.79 433	91.31 437	52.31 436	72.38 430	43.71 436	32.75 429	27.16 428	28.73 429	38.51 433	32.63 433	41.75 436	51.59 437	18.85 433	18.43 426	19.09 426	19.60 424	27.21 428	33.44 431

MyStereo03	35.83 427	37.48 432	48.64 431	42.37 430	39.41 429	51.98 432	72.91 432	43.07 431	33.07 432	27.20 429	28.81 430	38.36 429	32.60 430	41.58 431	51.47 433	18.74 429	18.61 429	19.07 423	19.77 426	27.10 423	24.35 426

MyStereo02	35.83 427	37.48 432	48.64 431	42.37 430	39.41 429	51.98 432	72.91 432	43.07 431	33.07 432	27.20 429	28.81 430	38.36 429	32.60 430	41.58 431	51.47 433	18.74 429	18.61 429	19.07 423	19.77 426	27.10 423	24.35 426

MyStereo	35.83 427	37.48 432	48.64 431	42.37 430	39.41 429	51.98 432	72.91 432	43.07 431	33.07 432	27.20 429	28.81 430	38.36 429	32.60 430	41.58 431	51.47 433	18.74 429	18.61 429	19.07 423	19.77 426	27.10 423	24.35 426

SPstereo	24.33 423	4.45 415	7.15 403	4.44 416	4.17 415	45.69 430	77.93 436	63.66 437	33.40 435	27.58 432	26.62 425	39.42 435	33.37 435	42.68 437	50.66 431	4.01 413	3.77 417	6.06 419	4.73 415	3.17 410	3.55 415

BEATNet-Init1	15.65 418	1.62 396	54.26 435	0.75 367	0.56 348	37.03 429	13.39 416	13.20 419	14.59 416	29.41 433	29.29 433	47.69 436	21.87 425	26.91 427	19.58 417	0.43 356	0.39 363	0.47 357	0.47 362	0.52 358	0.52 366

HaxPig	31.93 424	37.19 429	34.22 425	24.41 424	24.94 424	18.53 420	20.18 418	21.15 425	28.84 428	35.74 434	38.86 434	26.18 426	28.75 428	33.85 428	34.15 428	35.89 435	38.80 435	37.79 431	40.52 431	39.33 433	39.33 435

AVERAGE_ROB	37.53 435	40.05 436	40.01 427	34.74 427	33.76 426	28.46 428	25.14 420	32.31 430	34.08 437	41.20 435	40.52 435	34.51 428	34.78 437	39.11 429	37.48 430	42.68 436	43.32 436	43.80 432	42.99 432	40.42 434	41.31 436

MEDIAN_ROB	37.35 434	40.72 437	40.37 428	32.26 426	31.80 425	27.29 424	25.02 419	29.47 429	33.43 436	41.99 436	41.60 436	33.48 427	34.37 436	39.66 430	36.94 429	43.49 437	43.96 437	44.07 433	43.35 433	41.32 435	42.43 437

PML	40.49 437	30.31 426	12.46 411	7.19 417	14.30 417	91.44 437	212.44 438	7.73 413	23.24 427	74.44 437	185.05 438	49.81 437	25.78 427	21.34 422	12.84 413	8.71 420	2.93 414	8.43 420	3.24 414	13.77 422	4.45 417

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

Low-res two-view benchmark