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

CAS	0.37 63	0.13 1	0.27 7	1.34 389	0.31 230	0.46 133	0.38 173	0.50 12	0.48 57	0.35 17	0.52 42	0.24 1	0.19 3	0.30 1	0.28 29	1.03 391	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 2	0.28 283

CES	0.29 10	0.15 2	0.25 1	0.31 4	0.71 372	0.36 79	0.27 43	0.51 13	0.47 55	0.34 15	0.48 29	0.27 2	0.23 8	0.40 15	0.24 2	0.13 9	0.11 40	0.12 2	0.08 1	0.13 14	0.32 302

s12784h	0.37 63	0.15 2	0.26 4	0.34 9	0.15 1	0.80 267	0.29 58	0.83 161	0.87 192	0.58 71	0.58 57	0.43 54	0.41 114	0.59 81	0.35 92	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.09 4	0.14 37	0.10 1

LoS	0.30 14	0.16 4	0.32 12	0.30 3	0.19 8	0.32 61	0.29 58	0.54 19	0.73 129	0.35 17	0.52 42	0.42 48	0.29 43	0.48 43	0.29 38	0.15 68	0.11 40	0.13 8	0.09 4	0.12 2	0.12 10

CREStereo++_RVC	0.32 28	0.16 4	0.25 1	0.32 6	0.24 78	0.27 26	0.22 11	0.48 9	0.89 206	0.47 48	0.80 126	0.29 4	0.25 14	0.37 6	0.34 85	0.14 18	0.09 2	0.13 8	0.52 377	0.14 37	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
TANstereo	0.31 25	0.16 4	0.34 13	0.31 4	0.17 2	0.55 168	0.23 20	0.46 7	0.56 69	0.60 74	0.69 82	0.37 34	0.26 19	0.36 5	0.28 29	0.16 100	0.16 214	0.13 8	0.10 10	0.14 37	0.15 80

CREStereo	0.28 7	0.16 4	0.25 1	0.28 1	0.17 2	0.38 93	0.25 31	0.52 14	0.76 139	0.43 39	0.51 38	0.32 15	0.28 29	0.39 9	0.27 23	0.16 100	0.11 40	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
IGEV+	0.25 1	0.17 8	0.35 19	0.40 88	0.23 56	0.24 7	0.23 20	0.56 25	0.24 1	0.29 4	0.36 17	0.30 6	0.22 6	0.33 3	0.29 38	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.10 10	0.13 14	0.14 49

Any-RAFT	0.36 45	0.17 8	0.31 10	0.35 12	0.21 25	0.51 146	0.21 5	0.93 191	0.75 136	0.56 66	0.73 88	0.66 164	0.29 43	0.48 43	0.25 3	0.15 68	0.10 8	0.13 8	0.10 10	0.13 14	0.13 31

LoS_RVC	0.28 7	0.17 8	0.29 9	0.33 8	0.32 248	0.43 123	0.34 119	0.42 5	0.34 6	0.33 13	0.51 38	0.29 4	0.38 92	0.37 6	0.28 29	0.11 1	0.10 8	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 266

EGLCR-Stereo	0.27 3	0.17 8	0.36 26	0.35 12	0.21 25	0.37 87	0.20 1	0.58 29	0.37 15	0.29 4	0.28 4	0.42 48	0.18 1	0.47 36	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.16 59	0.14 71	0.13 14	0.12 10

test-3	0.35 39	0.17 8	0.48 117	0.40 88	0.22 30	0.42 119	0.22 11	0.66 58	0.80 155	0.72 136	0.45 22	0.63 141	0.29 43	0.45 26	0.32 66	0.13 9	0.09 2	0.17 87	0.13 50	0.13 14	0.11 3

test_1	0.35 39	0.17 8	0.48 117	0.40 88	0.22 30	0.42 119	0.22 11	0.66 58	0.80 155	0.70 126	0.45 22	0.63 141	0.29 43	0.45 26	0.32 66	0.13 9	0.09 2	0.17 87	0.13 50	0.13 14	0.11 3

PMTNet	0.33 32	0.17 8	0.26 4	0.29 2	0.18 5	0.44 129	0.22 11	0.57 28	0.66 98	0.46 46	0.54 47	0.38 37	0.34 73	0.50 51	0.25 3	0.75 380	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.12 10

MIF-Stereo	0.27 3	0.18 15	0.40 46	0.40 88	0.28 182	0.30 40	0.28 51	0.40 1	0.33 5	0.30 7	0.46 24	0.27 2	0.25 14	0.48 43	0.35 92	0.17 127	0.13 143	0.14 13	0.12 27	0.14 37	0.13 31

MIM_Stereo	0.39 91	0.18 15	0.59 204	0.38 46	0.25 103	0.27 26	0.24 24	0.72 112	0.56 69	0.72 136	1.00 215	0.62 137	0.29 43	0.67 158	0.39 130	0.13 9	0.14 174	0.17 87	0.16 118	0.14 37	0.12 10

AEACV	0.28 7	0.18 15	0.34 13	0.36 27	0.45 327	0.27 26	0.27 43	0.41 3	0.39 22	0.31 8	0.46 24	0.31 8	0.36 81	0.38 8	0.25 3	0.14 18	0.11 40	0.15 42	0.13 50	0.13 14	0.13 31

Selective-IGEV	0.25 1	0.18 15	0.37 28	0.37 35	0.20 18	0.27 26	0.25 31	0.59 31	0.25 2	0.27 2	0.26 1	0.34 23	0.18 1	0.62 119	0.23 1	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.11 3

MC-Stereo	0.29 10	0.18 15	0.35 19	0.40 88	0.21 25	0.26 19	0.26 41	0.53 17	0.40 30	0.38 20	0.61 64	0.41 46	0.31 56	0.57 72	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.12 10

RCA-Stereo	0.36 45	0.18 15	0.37 28	0.38 46	0.23 56	0.31 52	0.33 111	0.70 95	1.25 329	0.45 42	0.65 72	0.46 67	0.43 122	0.40 15	0.29 38	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.12 10

fff	0.39 91	0.18 15	0.46 93	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.73 125	1.08 291	0.70 126	0.79 116	0.44 57	0.62 202	0.47 36	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 80

ADStereo(finetuned)	0.39 91	0.18 15	0.58 196	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.72 112	0.96 242	0.72 136	0.77 104	0.45 64	0.68 240	0.46 31	0.36 101	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.15 80

DEmStereo	0.49 182	0.18 15	0.53 168	0.39 62	0.26 132	0.57 183	0.33 111	0.65 56	0.75 136	0.90 242	1.65 345	0.57 102	1.02 330	0.63 128	0.44 167	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.16 118	0.14 37	0.17 137

DRaft	0.49 182	0.18 15	0.50 134	0.38 46	0.25 103	0.57 183	0.39 186	0.67 69	0.86 188	1.02 291	1.75 353	0.50 79	0.79 283	0.65 141	0.42 158	0.14 18	0.11 40	0.16 59	0.16 118	0.14 37	0.17 137

RAFT-RH_RVC	0.57 243	0.18 15	0.44 81	0.38 46	0.23 56	0.56 173	0.24 24	0.61 37	0.73 129	1.18 331	3.90 400	0.55 93	0.40 110	0.67 158	0.38 122	0.14 18	0.11 40	0.20 179	0.15 92	0.12 2	0.14 49

XX-Stereo	0.38 79	0.18 15	0.52 161	0.58 331	0.38 286	0.39 98	0.20 1	0.62 39	0.31 3	0.47 48	1.29 303	0.72 191	0.25 14	0.59 81	0.28 29	0.16 100	0.11 40	0.17 87	0.16 118	0.14 37	0.11 3

DCANet	0.38 79	0.18 15	0.46 93	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.72 112	0.96 242	0.72 136	0.77 104	0.45 64	0.56 177	0.47 36	0.36 101	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.15 80

csc	0.39 91	0.18 15	0.46 93	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.73 125	1.08 291	0.70 126	0.79 116	0.44 57	0.62 202	0.47 36	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 80

cscssc	0.39 91	0.18 15	0.46 93	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.73 125	1.08 291	0.70 126	0.79 116	0.44 57	0.62 202	0.47 36	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 80

111	0.42 126	0.18 15	0.46 93	0.35 12	0.19 8	0.52 153	0.28 51	0.76 138	1.16 314	0.52 56	0.92 179	0.65 152	0.51 158	0.65 141	0.37 109	0.15 68	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.13 14	0.16 100

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 63	0.18 15	0.45 86	0.36 27	0.19 8	0.33 67	0.28 51	0.67 69	0.77 141	0.72 136	0.99 211	0.56 99	0.39 105	0.44 23	0.31 60	0.11 1	0.09 2	0.15 42	0.14 71	0.13 14	0.11 3

CFNet-RSSM	0.35 39	0.18 15	0.47 104	0.39 62	0.22 30	0.35 75	0.23 20	0.78 146	0.86 188	0.67 112	0.54 47	0.56 99	0.28 29	0.49 49	0.28 29	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 27	0.13 14	0.12 10

Gwc-CoAtRS	0.35 39	0.18 15	0.46 93	0.39 62	0.23 56	0.34 73	0.22 11	0.74 131	0.77 141	0.62 80	0.60 61	0.58 117	0.29 43	0.47 36	0.29 38	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.12 27	0.13 14	0.13 31

StereoIM	0.27 3	0.19 34	0.39 37	0.37 35	0.26 132	0.28 32	0.28 51	0.45 6	0.37 15	0.27 2	0.27 2	0.40 41	0.27 24	0.40 15	0.30 50	0.16 100	0.14 174	0.16 59	0.13 50	0.15 67	0.12 10

IGEV_Zeroshot_test	0.36 45	0.19 34	0.71 254	0.41 107	0.29 201	0.30 40	0.25 31	0.86 168	0.40 30	0.64 97	0.57 55	0.56 99	0.25 14	0.56 68	0.29 38	0.15 68	0.11 40	0.16 59	0.14 71	0.14 37	0.14 49

MSKI-zero shot	0.33 32	0.19 34	0.36 26	0.41 107	0.22 30	0.32 61	0.22 11	0.65 56	0.45 48	0.52 56	0.64 70	0.60 129	0.19 3	0.78 219	0.27 23	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.10 10	0.13 14	0.13 31

MIF-Stereo (partial)	0.32 28	0.19 34	0.41 51	0.41 107	0.32 248	0.29 36	0.24 24	0.49 10	0.44 44	0.31 8	0.63 67	0.37 34	0.36 81	0.60 91	0.32 66	0.17 127	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.18 153	0.15 80

RAFT-Test	0.35 39	0.19 34	0.42 59	0.39 62	0.24 78	0.50 141	0.23 20	0.74 131	0.44 44	0.62 80	0.85 148	0.64 148	0.28 29	0.48 43	0.30 50	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.11 16	0.13 14	0.13 31

4D-IteraStereo	0.33 32	0.19 34	0.43 76	0.40 88	0.24 78	0.32 61	0.27 43	0.59 31	0.72 120	0.66 105	0.53 44	0.42 48	0.22 6	0.46 31	0.30 50	0.14 18	0.09 2	0.20 179	0.16 118	0.16 105	0.12 10

DCRE	0.38 79	0.19 34	0.47 104	0.45 202	0.33 259	0.45 132	0.40 196	0.66 58	0.53 67	0.49 51	0.95 188	0.57 102	0.39 105	0.53 56	0.32 66	0.14 18	0.13 143	0.15 42	0.14 71	0.14 37	0.15 80

test_4	0.37 63	0.19 34	0.34 13	0.45 202	0.26 132	0.20 2	0.34 119	0.58 29	0.42 39	0.60 74	1.45 330	0.43 54	0.26 19	0.67 158	0.29 38	0.12 4	0.10 8	0.17 87	0.19 211	0.15 67	0.12 10

GMOStereo	0.38 79	0.19 34	0.42 59	0.43 169	0.24 78	0.40 103	0.39 186	0.55 20	0.64 90	0.89 235	0.84 141	0.65 152	0.37 85	0.39 9	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 179	0.18 187	0.15 67	0.12 10

error version	0.38 79	0.19 34	0.42 59	0.43 169	0.24 78	0.40 103	0.39 186	0.55 20	0.64 90	0.89 235	0.84 141	0.65 152	0.37 85	0.39 9	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 179	0.18 187	0.15 67	0.12 10

test-v	0.38 79	0.19 34	0.42 59	0.43 169	0.24 78	0.40 103	0.39 186	0.55 20	0.64 90	0.89 235	0.84 141	0.65 152	0.37 85	0.39 9	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 179	0.18 187	0.15 67	0.12 10

test_3	0.37 63	0.19 34	0.50 134	0.45 202	0.24 78	0.47 135	0.36 148	0.69 85	0.84 178	0.66 105	0.46 24	0.68 171	0.25 14	0.45 26	0.32 66	0.12 4	0.10 8	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.12 10

CrosDoStereo	0.51 203	0.19 34	0.46 93	0.39 62	0.24 78	0.39 98	1.14 371	0.69 85	0.87 192	0.94 257	1.36 312	0.62 137	0.75 268	0.68 166	0.46 176	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.18 187	0.14 37	0.16 100

HHNet	0.42 126	0.19 34	0.43 76	0.35 12	0.38 286	0.33 67	0.33 111	0.71 102	0.78 144	0.87 220	1.30 305	0.52 85	0.36 81	0.53 56	0.37 109	0.16 100	0.11 40	0.19 150	0.15 92	0.15 67	0.25 261

DeepStereo_LL	0.51 203	0.19 34	0.46 93	0.39 62	0.24 78	0.39 98	1.14 371	0.69 85	0.87 192	0.94 257	1.36 312	0.62 137	0.75 268	0.68 166	0.46 176	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.18 187	0.14 37	0.16 100

THIR-Stereo	0.51 203	0.19 34	0.47 104	0.39 62	0.23 56	0.74 249	0.64 313	0.68 74	0.88 202	1.03 294	1.40 318	0.71 176	0.75 268	0.64 135	0.43 160	0.16 100	0.11 40	0.17 87	0.18 187	0.15 67	0.17 137

PFNet	0.43 138	0.19 34	0.61 210	0.44 190	0.24 78	0.42 119	0.31 90	0.76 138	0.81 164	1.01 287	0.74 99	0.67 168	0.41 114	0.75 195	0.39 130	0.16 100	0.10 8	0.20 179	0.15 92	0.16 105	0.14 49

RAFT-345	0.41 119	0.19 34	0.42 59	0.39 62	0.23 56	0.32 61	0.25 31	0.62 39	0.56 69	0.74 150	1.77 354	0.44 57	0.35 76	0.67 158	0.37 109	0.14 18	0.11 40	0.18 118	0.14 71	0.14 37	0.13 31

test-2	0.38 79	0.19 34	0.42 59	0.43 169	0.24 78	0.40 103	0.39 186	0.55 20	0.64 90	0.89 235	0.84 141	0.65 152	0.37 85	0.39 9	0.29 38	0.14 18	0.12 87	0.20 179	0.18 187	0.15 67	0.12 10

R-Stereo Train	0.40 105	0.19 34	0.47 104	0.43 169	0.27 161	0.41 112	0.31 90	0.74 131	0.38 18	0.90 242	1.28 299	0.58 117	0.35 76	0.43 21	0.35 92	0.15 68	0.13 143	0.14 13	0.12 27	0.14 37	0.14 49

RAFT-Stereo	0.40 105	0.19 34	0.47 104	0.43 169	0.27 161	0.41 112	0.31 90	0.74 131	0.38 18	0.90 242	1.28 299	0.58 117	0.35 76	0.43 21	0.35 92	0.15 68	0.13 143	0.14 13	0.12 27	0.14 37	0.14 49
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MGS-Stereo	0.29 10	0.20 55	0.42 59	0.37 35	0.24 78	0.37 87	0.30 70	0.40 1	0.50 61	0.32 11	0.51 38	0.40 41	0.24 11	0.45 26	0.28 29	0.16 100	0.12 87	0.15 42	0.13 50	0.15 67	0.14 49

CASnet	0.30 14	0.20 55	0.34 13	0.42 132	0.17 2	0.25 17	0.24 24	0.53 17	0.56 69	0.54 63	0.54 47	0.39 40	0.24 11	0.41 18	0.26 8	0.15 68	0.10 8	0.22 233	0.18 187	0.18 153	0.12 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DisPM	0.40 105	0.20 55	0.50 134	0.42 132	0.27 161	0.24 7	0.30 70	0.68 74	0.61 85	0.88 228	0.87 158	0.59 126	0.32 62	0.80 223	0.34 85	0.19 194	0.12 87	0.19 150	0.17 161	0.16 105	0.21 212

RAFT_CTSACE	0.46 155	0.20 55	0.48 117	0.46 225	0.27 161	0.34 73	0.39 186	0.62 39	0.74 134	0.78 178	1.44 327	0.86 238	0.38 92	1.09 305	0.27 23	0.13 9	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.16 105	0.12 10

iRaft-Stereo_20w	0.42 126	0.20 55	0.63 219	0.39 62	0.27 161	0.33 67	0.25 31	1.76 379	0.37 15	0.73 143	0.53 44	0.63 141	0.42 119	0.86 242	0.29 38	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.13 50	0.15 67	0.15 80

GLC_STEREO	0.30 14	0.20 55	0.28 8	0.44 190	0.19 8	0.31 52	0.25 31	0.49 10	0.43 42	0.37 19	0.47 28	0.40 41	0.23 8	0.51 53	0.37 109	0.15 68	0.18 250	0.19 150	0.16 118	0.16 105	0.14 49

PFNet+	0.41 119	0.20 55	0.53 168	0.40 88	0.25 103	0.28 32	0.22 11	0.66 58	0.76 139	0.85 208	0.79 116	0.63 141	0.34 73	0.75 195	0.37 109	0.20 213	0.14 174	0.23 247	0.20 230	0.17 129	0.21 212

AAGNet	1.40 371	0.20 55	0.52 161	0.45 202	0.26 132	0.29 36	0.29 58	0.67 69	0.71 118	0.97 277	0.86 152	0.66 164	0.60 196	0.66 149	19.98 420	0.17 127	0.11 40	0.19 150	0.15 92	0.20 203	0.13 31

ASMatch	0.48 173	0.20 55	0.47 104	0.39 62	0.28 182	0.37 87	0.26 41	0.76 138	0.72 120	0.77 167	2.29 369	0.61 131	0.51 158	0.64 135	0.39 130	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.15 92	0.14 37	0.22 227

SST-Stereo	0.41 119	0.20 55	0.48 117	0.43 169	0.25 103	0.25 17	0.21 5	0.68 74	0.50 61	1.08 315	0.79 116	0.71 176	0.42 119	0.81 227	0.38 122	0.17 127	0.11 40	0.20 179	0.16 118	0.19 187	0.15 80

RAFT_R40	0.41 119	0.20 55	0.47 104	0.44 190	0.25 103	0.23 6	0.25 31	0.69 85	0.70 112	0.98 280	0.78 112	0.72 191	0.43 122	0.80 223	0.39 130	0.17 127	0.11 40	0.20 179	0.16 118	0.18 153	0.15 80

GrayStereo	0.49 182	0.20 55	0.44 81	0.47 243	0.29 201	0.51 146	0.62 308	0.71 102	0.66 98	1.04 300	1.46 331	0.77 215	0.73 263	0.58 76	0.35 92	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.17 161	0.15 67	0.30 292

IRAFT_RVC	0.43 138	0.20 55	0.52 161	0.45 202	0.24 78	0.26 19	0.51 267	0.76 138	0.78 144	0.77 167	0.80 126	0.73 195	0.50 153	0.74 190	0.39 130	0.18 159	0.10 8	0.21 221	0.17 161	0.17 129	0.15 80

cross-raft	0.34 37	0.20 55	0.38 34	0.45 202	0.24 78	0.32 61	0.35 141	0.77 143	0.42 39	0.62 80	0.77 104	0.58 117	0.27 24	0.46 31	0.31 60	0.12 4	0.10 8	0.15 42	0.13 50	0.15 67	0.12 10

test-1	0.37 63	0.20 55	0.76 271	0.47 243	0.27 161	0.44 129	0.36 148	0.63 45	0.65 95	0.49 51	0.67 80	0.54 91	0.35 76	0.42 19	0.30 50	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.15 67	0.18 159

GMM-Stereo	0.44 144	0.20 55	0.39 37	0.42 132	0.25 103	0.50 141	0.44 234	0.72 112	0.57 73	0.77 167	1.37 315	0.76 210	0.38 92	0.62 119	0.34 85	0.15 68	0.10 8	0.20 179	0.19 211	0.17 129	0.28 283

Prome-Stereo	0.46 155	0.20 55	0.37 28	0.45 202	0.26 132	0.40 103	0.42 221	0.69 85	0.49 58	0.96 274	1.84 357	0.58 117	0.64 214	0.63 128	0.32 66	0.15 68	0.11 40	0.16 59	0.14 71	0.17 129	0.30 292

iRaftStereo_RVC	0.33 32	0.20 55	0.40 46	0.40 88	0.23 56	0.31 52	0.29 58	0.70 95	0.55 68	0.49 51	0.66 75	0.37 34	0.23 8	0.47 36	0.33 76	0.14 18	0.11 40	0.19 150	0.17 161	0.16 105	0.13 31

raft+_RVC	0.38 79	0.20 55	0.38 34	0.39 62	0.27 161	0.44 129	0.35 141	0.81 155	0.90 210	0.52 56	0.78 112	0.50 79	0.29 43	0.56 68	0.41 155	0.15 68	0.12 87	0.17 87	0.15 92	0.14 37	0.13 31

raftrobust	0.35 39	0.20 55	0.39 37	0.43 169	0.29 201	0.31 52	0.25 31	0.73 125	0.66 98	0.59 72	0.56 54	0.44 57	0.45 134	0.55 64	0.31 60	0.16 100	0.12 87	0.14 13	0.12 27	0.12 2	0.14 49

AFF-stereo	0.39 91	0.20 55	0.42 59	0.37 35	0.22 30	0.27 26	0.31 90	0.67 69	0.72 120	0.66 105	1.12 260	0.75 204	0.38 92	0.57 72	0.35 92	0.11 1	0.09 2	0.16 59	0.16 118	0.14 37	0.12 10

MyStereo8	0.42 126	0.21 76	0.64 223	0.43 169	0.29 201	0.55 168	0.28 51	0.72 112	0.50 61	0.73 143	1.01 219	0.57 102	0.44 127	0.52 54	0.52 203	0.15 68	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.19 187	0.21 212

AE-Stereo	0.36 45	0.21 76	0.47 104	0.49 261	0.31 230	0.50 141	0.34 119	0.72 112	0.73 129	0.34 15	0.55 52	0.52 85	0.28 29	0.48 43	0.31 60	0.13 9	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.14 49

CoDeX	0.48 173	0.21 76	0.53 168	0.43 169	0.25 103	0.74 249	0.38 173	1.36 333	0.82 172	0.84 198	0.96 192	0.63 141	0.57 186	0.63 128	0.40 150	0.17 127	0.13 143	0.17 87	0.15 92	0.16 105	0.15 80

test croco	0.32 28	0.21 76	0.59 204	0.40 88	0.29 201	0.27 26	0.30 70	0.46 7	0.36 12	0.32 11	0.66 75	0.31 8	0.33 67	0.68 166	0.32 66	0.18 159	0.13 143	0.20 179	0.15 92	0.18 153	0.13 31

anonymousdsp2	0.37 63	0.21 76	0.49 125	0.38 46	0.24 78	0.48 140	0.31 90	0.91 181	0.68 105	0.57 68	0.51 38	0.51 82	0.34 73	0.59 81	0.33 76	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.10 10	0.16 105	0.16 100

anonymousa	0.51 203	0.21 76	0.47 104	0.39 62	0.25 103	0.89 292	0.36 148	0.78 146	0.63 86	0.88 228	1.54 338	1.09 304	0.67 232	0.53 56	0.46 176	0.17 127	0.14 174	0.19 150	0.21 247	0.16 105	0.16 100

riskmin	0.41 119	0.21 76	0.44 81	0.34 9	0.24 78	0.58 187	0.32 102	0.70 95	0.86 188	0.52 56	0.57 55	0.78 217	0.60 196	0.58 76	0.39 130	0.17 127	0.12 87	0.19 150	0.13 50	0.19 187	0.22 227

IPLG	0.40 105	0.21 76	0.64 223	0.41 107	0.25 103	0.54 162	0.27 43	0.77 143	0.68 105	0.85 208	0.82 134	0.33 20	0.32 62	0.64 135	0.49 195	0.13 9	0.11 40	0.16 59	0.14 71	0.14 37	0.14 49

LCNet	0.42 126	0.21 76	0.34 13	0.44 190	0.24 78	0.47 135	0.28 51	0.69 85	0.57 73	0.72 136	1.03 232	0.66 164	0.58 189	0.60 91	0.35 92	0.15 68	0.10 8	0.19 150	0.19 211	0.22 230	0.37 325

STrans-v2	0.47 164	0.21 76	0.49 125	0.41 107	0.25 103	0.54 162	0.49 261	1.16 266	0.82 172	0.67 112	1.05 238	0.71 176	0.67 232	0.74 190	0.34 85	0.15 68	0.11 40	0.17 87	0.15 92	0.14 37	0.14 49

TransformOpticalFlow	0.46 155	0.21 76	0.49 125	0.42 132	0.24 78	0.36 79	0.46 241	1.04 226	0.84 178	0.67 112	1.14 268	0.73 195	0.56 177	0.78 219	0.33 76	0.15 68	0.10 8	0.17 87	0.15 92	0.14 37	0.15 80

NF-Stereo	0.39 91	0.21 76	0.51 142	0.42 132	0.25 103	0.26 19	0.30 70	0.71 102	0.72 120	0.66 105	0.77 104	0.57 102	0.31 56	0.69 172	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.16 105	0.27 274

OCTAStereo	0.39 91	0.21 76	0.51 142	0.42 132	0.25 103	0.26 19	0.30 70	0.71 102	0.72 120	0.66 105	0.77 104	0.58 117	0.31 56	0.69 172	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.16 105	0.27 274

PSM-softLoss	0.40 105	0.21 76	0.53 168	0.42 132	0.26 132	0.29 36	0.34 119	0.70 95	0.49 58	0.63 87	0.82 134	0.59 126	0.33 67	0.75 195	0.43 160	0.20 213	0.12 87	0.20 179	0.18 187	0.17 129	0.22 227

KMStereo	0.40 105	0.21 76	0.53 168	0.42 132	0.26 132	0.29 36	0.34 119	0.70 95	0.49 58	0.63 87	0.82 134	0.59 126	0.33 67	0.75 195	0.43 160	0.20 213	0.12 87	0.20 179	0.18 187	0.17 129	0.22 227

NRIStereo	0.37 63	0.21 76	0.49 125	0.42 132	0.23 56	0.33 67	0.25 31	0.68 74	0.59 76	0.65 101	0.63 67	0.55 93	0.37 85	0.67 158	0.40 150	0.16 100	0.12 87	0.18 118	0.15 92	0.17 129	0.15 80

PSM-AAD	0.48 173	0.21 76	0.39 37	0.44 190	0.23 56	0.56 173	0.47 246	0.67 69	0.73 129	1.08 315	1.12 260	0.58 117	0.87 307	0.63 128	0.33 76	0.15 68	0.11 40	0.25 271	0.26 307	0.18 153	0.42 342

FTStereo	0.56 239	0.21 76	0.39 37	0.42 132	0.25 103	0.39 98	0.73 332	0.69 85	0.45 48	1.09 319	3.23 389	0.69 173	0.71 252	0.55 64	0.34 85	0.15 68	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.15 67	0.32 302

KYRaft	0.48 173	0.21 76	0.41 51	0.45 202	0.23 56	0.43 123	0.36 148	0.68 74	0.45 48	0.94 257	1.72 351	0.78 217	0.40 110	0.65 141	0.32 66	0.16 100	0.11 40	0.18 118	0.22 265	0.17 129	0.76 379

RE-Stereo	0.39 91	0.21 76	0.51 142	0.42 132	0.25 103	0.26 19	0.30 70	0.71 102	0.72 120	0.66 105	0.77 104	0.57 102	0.31 56	0.70 179	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.16 105	0.27 274

Pruner-Stereo	0.39 91	0.21 76	0.51 142	0.41 107	0.25 103	0.22 4	0.24 24	0.71 102	0.59 76	0.90 242	0.75 101	0.67 168	0.30 53	0.64 135	0.39 130	0.19 194	0.12 87	0.20 179	0.17 161	0.17 129	0.19 169

TVStereo	0.39 91	0.21 76	0.51 142	0.42 132	0.25 103	0.26 19	0.30 70	0.71 102	0.72 120	0.66 105	0.77 104	0.57 102	0.31 56	0.70 179	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.16 105	0.27 274

EAI-Stereo	0.36 45	0.21 76	0.46 93	0.40 88	0.22 30	0.33 67	0.36 148	1.22 289	0.32 4	0.52 56	0.75 101	0.35 27	0.28 29	0.65 141	0.30 50	0.14 18	0.11 40	0.14 13	0.14 71	0.14 37	0.13 31

MyStereo06	0.40 105	0.22 99	0.65 228	0.42 132	0.29 201	0.43 123	0.48 251	1.05 232	0.43 42	0.64 97	0.54 47	0.78 217	0.27 24	0.53 56	0.31 60	0.14 18	0.13 143	0.18 118	0.17 161	0.17 129	0.17 137

MyStereo05	0.46 155	0.22 99	0.51 142	0.42 132	0.29 201	0.43 123	0.48 251	0.96 203	1.12 300	0.77 167	0.62 66	0.51 82	0.57 186	0.79 221	0.43 160	0.14 18	0.13 143	0.18 118	0.17 161	0.17 129	0.17 137

ff7	0.30 14	0.22 99	0.42 59	0.37 35	0.26 132	0.31 52	0.34 119	0.66 58	0.35 7	0.39 23	0.33 10	0.31 8	0.28 29	0.61 97	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 100

ffff	0.30 14	0.22 99	0.42 59	0.37 35	0.26 132	0.31 52	0.34 119	0.66 58	0.35 7	0.39 23	0.33 10	0.31 8	0.28 29	0.61 97	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 100

11t	0.30 14	0.22 99	0.42 59	0.37 35	0.26 132	0.31 52	0.34 119	0.66 58	0.35 7	0.39 23	0.33 10	0.31 8	0.28 29	0.61 97	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 100

HH	0.37 63	0.22 99	0.49 125	0.41 107	0.26 132	0.36 79	0.30 70	0.87 169	0.41 35	0.45 42	0.59 59	0.78 217	0.43 122	0.77 210	0.26 8	0.15 68	0.11 40	0.15 42	0.14 71	0.14 37	0.14 49

HanStereo	0.37 63	0.22 99	0.49 125	0.41 107	0.26 132	0.36 79	0.30 70	0.87 169	0.41 35	0.45 42	0.59 59	0.78 217	0.43 122	0.77 210	0.26 8	0.15 68	0.11 40	0.15 42	0.14 71	0.14 37	0.14 49

anonymousdsp	0.30 14	0.22 99	0.41 51	0.38 46	0.26 132	0.31 52	0.35 141	0.68 74	0.36 12	0.40 31	0.33 10	0.32 15	0.28 29	0.62 119	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 100

knoymous	0.37 63	0.22 99	0.34 13	0.32 6	0.22 30	0.38 93	0.29 58	0.63 45	0.65 95	0.69 122	0.69 82	0.60 129	0.40 110	0.61 97	0.36 101	0.17 127	0.11 40	0.20 179	0.12 27	0.18 153	0.19 169

ProNet	0.30 14	0.22 99	0.41 51	0.36 27	0.25 103	0.33 67	0.42 221	0.62 39	0.41 35	0.33 13	0.31 6	0.32 15	0.28 29	0.60 91	0.28 29	0.13 9	0.11 40	0.16 59	0.13 50	0.13 14	0.14 49

DCANet-4	0.38 79	0.22 99	0.58 196	0.35 12	0.19 8	0.30 40	0.30 70	0.69 85	0.97 247	0.70 126	0.79 116	0.40 41	0.46 140	0.46 31	0.37 109	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.12 2	0.15 80

ccc-4	0.30 14	0.22 99	0.42 59	0.37 35	0.26 132	0.31 52	0.34 119	0.66 58	0.35 7	0.39 23	0.33 10	0.31 8	0.28 29	0.61 97	0.26 8	0.14 18	0.11 40	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 100

tt	6.21 413	0.22 99	5.88 404	3.55 416	2.07 405	11.25 418	19.19 419	11.84 419	5.47 407	2.71 392	2.18 368	4.87 402	6.25 412	3.71 401	7.09 406	8.31 421	11.17 425	4.91 418	5.39 420	5.72 418	2.42 411

IGEV-Stereo	0.30 14	0.22 99	0.41 51	0.38 46	0.26 132	0.30 40	0.35 141	0.68 74	0.36 12	0.40 31	0.33 10	0.32 15	0.28 29	0.62 119	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 87	0.12 27	0.15 67	0.16 100
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 155	0.22 99	0.53 168	0.43 169	0.30 220	0.30 40	0.53 277	0.66 58	0.71 118	0.62 80	0.89 164	1.01 279	0.67 232	0.76 203	0.67 249	0.13 9	0.12 87	0.17 87	0.15 92	0.15 67	0.17 137

MIPNet	0.39 91	0.22 99	0.66 230	0.40 88	0.25 103	0.53 156	0.29 58	0.78 146	0.74 134	0.68 119	0.60 61	0.40 41	0.48 147	0.45 26	0.39 130	0.14 18	0.11 40	0.16 59	0.13 50	0.14 37	0.14 49

IPLGR	0.40 105	0.22 99	0.70 251	0.40 88	0.22 30	0.51 146	0.29 58	0.78 146	0.78 144	0.80 182	0.77 104	0.44 57	0.41 114	0.48 43	0.40 150	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.16 105	0.14 49

IIG-Stereo	0.45 150	0.22 99	0.48 117	0.51 284	0.26 132	0.43 123	0.21 5	0.73 125	0.80 155	0.84 198	0.95 188	0.82 231	0.46 140	0.95 271	0.37 109	0.16 100	0.12 87	0.19 150	0.15 92	0.15 67	0.12 10

DeepStereo_RVC	0.37 63	0.22 99	0.51 142	0.41 107	0.24 78	0.26 19	0.22 11	0.64 55	0.40 30	0.69 122	0.67 80	0.57 102	0.50 153	0.58 76	0.42 158	0.17 127	0.12 87	0.18 118	0.16 118	0.19 187	0.19 169

rafts_anoy	0.38 79	0.22 99	0.38 34	0.43 169	0.28 182	0.32 61	0.32 102	0.70 95	0.91 216	0.59 72	0.66 75	0.45 64	0.33 67	0.49 49	0.41 155	0.16 100	0.12 87	0.21 221	0.23 274	0.18 153	0.16 100

SFCPSM	0.48 173	0.22 99	0.59 204	0.41 107	0.27 161	0.85 284	0.36 148	1.39 335	0.79 150	0.81 186	0.85 148	0.54 91	0.50 153	0.60 91	0.39 130	0.18 159	0.14 174	0.18 118	0.20 230	0.17 129	0.16 100

GANet-RSSM	0.49 182	0.22 99	0.42 59	0.39 62	0.26 132	0.58 187	0.41 216	1.12 253	0.82 172	0.73 143	1.02 221	0.88 245	0.75 268	0.67 158	0.48 188	0.22 245	0.16 214	0.18 118	0.19 211	0.18 153	0.18 159

DIP-Stereo	0.40 105	0.22 99	0.58 196	0.42 132	0.29 201	0.62 199	0.27 43	0.87 169	0.42 39	0.65 101	0.86 152	0.52 85	0.35 76	0.67 158	0.43 160	0.15 68	0.13 143	0.17 87	0.14 71	0.15 67	0.17 137
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MyStereo07	0.33 32	0.23 122	0.37 28	0.43 169	0.29 201	0.40 103	0.48 251	0.78 146	0.38 18	0.38 20	0.34 16	0.32 15	0.30 53	0.63 128	0.28 29	0.14 18	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.18 153	0.17 137

MyStereo04	0.45 150	0.23 122	0.52 161	0.43 169	0.29 201	0.40 103	0.48 251	1.02 220	1.12 300	0.62 80	0.58 57	0.55 93	0.56 177	0.77 210	0.45 172	0.14 18	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.18 153	0.17 137

11t1	0.38 79	0.23 122	0.49 125	0.36 27	0.23 56	0.61 195	0.31 90	0.74 131	0.47 55	0.62 80	0.55 52	0.55 93	0.49 151	0.58 76	0.45 172	0.18 159	0.15 193	0.16 59	0.13 50	0.17 129	0.19 169

1111x	0.64 278	0.23 122	0.61 210	0.39 62	0.21 25	0.68 236	0.46 241	1.32 323	1.03 269	0.76 159	1.02 221	0.95 264	0.72 259	1.13 309	2.15 375	0.18 159	0.18 250	0.18 118	0.19 211	0.20 203	0.19 169

Selective-RAFT	0.36 45	0.23 122	0.54 180	0.45 202	0.22 30	0.64 212	0.27 43	0.62 39	0.65 95	0.41 33	0.38 19	0.55 93	0.39 105	0.59 81	0.36 101	0.14 18	0.12 87	0.14 13	0.12 27	0.16 105	0.14 49

CIPLG	0.42 126	0.23 122	0.71 254	0.45 202	0.33 259	0.51 146	0.33 111	0.68 74	0.68 105	0.84 198	0.96 192	0.47 71	0.33 67	0.56 68	0.52 203	0.17 127	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.13 14	0.16 100

IPLGR_C	0.42 126	0.23 122	0.71 254	0.46 225	0.33 259	0.51 146	0.34 119	0.69 85	0.69 110	0.84 198	0.92 179	0.46 67	0.33 67	0.53 56	0.53 212	0.17 127	0.12 87	0.16 59	0.14 71	0.13 14	0.16 100

ACRE	0.42 126	0.23 122	0.73 264	0.45 202	0.33 259	0.50 141	0.33 111	0.68 74	0.70 112	0.82 187	0.92 179	0.46 67	0.32 62	0.53 56	0.52 203	0.17 127	0.12 87	0.15 42	0.14 71	0.13 14	0.16 100

OMP-Stereo	0.43 138	0.23 122	0.50 134	0.53 305	0.25 103	0.36 79	0.24 24	0.73 125	0.81 164	0.78 178	0.64 70	0.88 245	0.41 114	0.95 271	0.36 101	0.15 68	0.12 87	0.20 179	0.15 92	0.16 105	0.13 31

CRE-IMP	0.37 63	0.23 122	0.53 168	0.42 132	0.24 78	0.40 103	0.21 5	0.61 37	0.45 48	0.65 101	0.73 88	0.53 89	0.37 85	0.63 128	0.40 150	0.18 159	0.11 40	0.19 150	0.16 118	0.21 212	0.19 169

CroCo-Stereo	0.27 3	0.23 122	0.40 46	0.49 261	0.22 30	0.20 2	0.29 58	0.55 20	0.45 48	0.29 4	0.27 2	0.42 48	0.26 19	0.30 1	0.26 8	0.15 68	0.13 143	0.13 8	0.12 27	0.16 105	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
RAFT	0.46 155	0.23 122	0.52 161	0.48 252	0.27 161	0.55 168	0.47 246	0.68 74	0.60 83	0.83 192	0.82 134	1.00 275	0.56 177	0.76 203	0.37 109	0.18 159	0.16 214	0.22 233	0.20 230	0.16 105	0.14 49

RALCasStereoNet	0.37 63	0.23 122	0.41 51	0.44 190	0.28 182	0.36 79	0.38 173	0.66 58	0.67 104	0.51 54	0.74 99	0.51 82	0.29 43	0.64 135	0.38 122	0.17 127	0.14 174	0.15 42	0.13 50	0.17 129	0.17 137

222	1.25 361	0.23 122	0.53 168	0.38 46	0.23 56	0.78 255	0.37 160	1.41 341	0.93 224	0.97 277	1.13 266	0.74 200	0.71 252	0.74 190	14.86 416	0.20 213	0.16 214	0.17 87	0.16 118	0.18 153	0.20 196

test_xeample3	0.31 25	0.23 122	0.56 187	0.36 27	0.26 132	0.35 75	0.32 102	0.60 33	0.38 18	0.44 41	0.32 9	0.33 20	0.28 29	0.66 149	0.27 23	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.12 27	0.14 37	0.14 49

xxxx	1.07 346	0.23 122	0.53 168	0.38 46	0.22 30	0.83 278	0.36 148	1.41 341	0.95 235	0.75 153	0.99 211	0.97 268	0.64 214	0.70 179	11.37 412	0.20 213	0.17 240	0.18 118	0.17 161	0.19 187	0.20 196

test_xeample	1.06 344	0.23 122	0.51 142	0.37 35	0.22 30	0.71 241	0.39 186	1.31 318	0.92 222	0.87 220	1.08 252	0.70 175	0.64 214	0.75 195	11.43 413	0.19 194	0.16 214	0.18 118	0.17 161	0.18 153	0.19 169

FENet	0.43 138	0.23 122	0.40 46	0.40 88	0.24 78	0.54 162	0.33 111	0.83 161	0.72 120	0.74 150	0.73 88	0.63 141	0.56 177	0.65 141	0.45 172	0.19 194	0.13 143	0.19 150	0.17 161	0.18 153	0.20 196

HSM-Net_RVC	0.55 230	0.23 122	0.37 28	0.38 46	0.22 30	0.86 286	0.40 196	1.31 318	0.93 224	0.92 250	1.15 270	1.26 320	0.71 252	0.75 195	0.53 212	0.17 127	0.14 174	0.16 59	0.15 92	0.17 129	0.17 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.53 219	0.24 141	0.67 234	0.35 12	0.20 18	0.63 204	0.34 119	1.26 301	1.06 279	0.85 208	1.02 221	0.71 176	0.66 223	0.96 274	0.60 232	0.19 194	0.16 214	0.18 118	0.17 161	0.19 187	0.20 196

tta	0.53 219	0.24 141	0.67 234	0.35 12	0.20 18	0.63 204	0.34 119	1.26 301	1.06 279	0.85 208	1.02 221	0.71 176	0.66 223	0.96 274	0.60 232	0.19 194	0.16 214	0.18 118	0.17 161	0.15 67	0.16 100

qqq1	0.51 203	0.24 141	0.67 234	0.35 12	0.20 18	0.63 204	0.34 119	1.26 301	1.06 279	0.85 208	1.02 221	0.71 176	0.66 223	0.96 274	0.36 101	0.19 194	0.16 214	0.14 13	0.12 27	0.15 67	0.16 100

fff1	0.51 203	0.24 141	0.67 234	0.35 12	0.20 18	0.63 204	0.34 119	1.26 301	1.06 279	0.85 208	1.02 221	0.71 176	0.66 223	0.96 274	0.36 101	0.19 194	0.16 214	0.14 13	0.12 27	0.15 67	0.16 100

IGEVStereo-DCA	0.30 14	0.24 141	0.42 59	0.36 27	0.27 161	0.38 93	0.34 119	0.66 58	0.35 7	0.39 23	0.31 6	0.35 27	0.27 24	0.62 119	0.25 3	0.16 100	0.12 87	0.16 59	0.12 27	0.14 37	0.16 100

rrr	0.31 25	0.24 141	0.56 187	0.36 27	0.27 161	0.38 93	0.31 90	0.56 25	0.44 44	0.39 23	0.31 6	0.35 27	0.27 24	0.62 119	0.25 3	0.16 100	0.12 87	0.16 59	0.13 50	0.14 37	0.14 49

EKT-Stereo	0.36 45	0.24 141	0.44 81	0.44 190	0.30 220	0.37 87	0.30 70	0.72 112	0.68 105	0.47 48	0.63 67	0.49 78	0.28 29	0.59 81	0.34 85	0.19 194	0.14 174	0.18 118	0.15 92	0.16 105	0.18 159

TestStereo1	0.44 144	0.24 141	0.45 86	0.52 298	0.25 103	0.35 75	0.40 196	0.81 155	0.94 231	0.70 126	0.96 192	0.48 74	0.45 134	0.94 266	0.33 76	0.16 100	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.14 49

raft_robust	0.41 119	0.24 141	0.39 37	0.43 169	0.22 30	0.40 103	0.33 111	0.80 153	0.98 251	0.80 182	0.88 161	0.41 46	0.32 62	0.89 251	0.30 50	0.14 18	0.12 87	0.16 59	0.18 187	0.15 67	0.13 31

RAFT+CT+SA	0.40 105	0.24 141	0.40 46	0.53 305	0.27 161	0.28 32	0.45 238	0.79 151	0.81 164	0.51 54	0.90 167	0.42 48	0.39 105	0.81 227	0.33 76	0.15 68	0.11 40	0.18 118	0.18 187	0.15 67	0.15 80

SA-5K	0.44 144	0.24 141	0.45 86	0.52 298	0.25 103	0.35 75	0.40 196	0.81 155	0.94 231	0.70 126	0.96 192	0.48 74	0.45 134	0.94 266	0.33 76	0.16 100	0.13 143	0.18 118	0.16 118	0.15 67	0.14 49

GwcNet-ADL	0.45 150	0.24 141	0.51 142	0.46 225	0.30 220	0.41 112	0.40 196	0.95 199	0.98 251	0.73 143	0.78 112	0.61 131	0.41 114	0.67 158	0.55 217	0.20 213	0.14 174	0.15 42	0.14 71	0.19 187	0.22 227

Patchmatch Stereo++	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 97	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.31 90	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.59 81	0.38 122	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

ROB_FTStereo_v2	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.31 90	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.60 91	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

ROB_FTStereo	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.20 1	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.60 91	0.38 122	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

HUI-Stereo	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.22 11	0.63 45	0.40 30	0.64 97	0.73 88	0.58 117	0.38 92	0.53 56	0.38 122	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

iGMRVC	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.29 58	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 97	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

iRAFT	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 97	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

RAFT-IKP	0.36 45	0.24 141	0.51 142	0.42 132	0.22 30	0.24 7	0.27 43	0.63 45	0.39 22	0.63 87	0.73 88	0.57 102	0.38 92	0.61 97	0.39 130	0.18 159	0.12 87	0.20 179	0.16 118	0.21 212	0.16 100

RALAANet	0.40 105	0.24 141	0.56 187	0.43 169	0.30 220	0.36 79	0.25 31	0.89 175	0.69 110	0.69 122	0.65 72	0.61 131	0.30 53	0.63 128	0.35 92	0.16 100	0.13 143	0.18 118	0.15 92	0.21 212	0.14 49

ac_64	0.54 224	0.24 141	0.58 196	0.46 225	0.28 182	0.79 261	0.44 234	1.11 252	0.63 86	0.94 257	0.85 148	1.06 294	0.70 247	0.76 203	0.72 259	0.22 245	0.18 250	0.20 179	0.19 211	0.18 153	0.16 100

ACVNet	0.47 164	0.24 141	0.39 37	0.40 88	0.28 182	0.58 187	0.40 196	0.91 181	0.81 164	0.67 112	0.96 192	0.79 223	0.66 223	0.65 141	0.71 256	0.18 159	0.15 193	0.16 59	0.15 92	0.18 153	0.15 80

acv_ft	0.52 213	0.24 141	0.64 223	0.45 202	0.28 182	0.85 284	0.40 196	0.95 199	0.81 164	1.00 285	0.96 192	0.79 223	0.62 202	0.65 141	0.88 285	0.18 159	0.15 193	0.16 59	0.15 92	0.18 153	0.15 80

cf-r	0.49 182	0.24 141	0.49 125	0.40 88	0.23 56	0.58 187	0.38 173	0.92 189	0.87 192	0.77 167	1.06 244	0.98 270	0.67 232	0.59 81	0.61 236	0.21 228	0.14 174	0.17 87	0.19 211	0.15 67	0.16 100

PSMNet-RSSM	0.50 193	0.24 141	0.41 51	0.43 169	0.26 132	0.51 146	0.40 196	1.16 266	0.79 150	0.75 153	1.07 246	0.87 242	0.69 242	0.66 149	0.52 203	0.24 265	0.16 214	0.23 247	0.26 307	0.20 203	0.20 196

RASNet	0.57 243	0.24 141	0.61 210	0.39 62	0.23 56	0.71 241	0.40 196	1.02 220	0.93 224	0.77 167	1.05 238	1.05 290	0.98 328	0.99 287	1.03 318	0.16 100	0.14 174	0.14 13	0.17 161	0.15 67	0.14 49

iResNet_ROB	0.55 230	0.24 141	0.61 210	0.38 46	0.22 30	0.66 223	0.30 70	1.59 367	1.33 343	0.94 257	1.05 238	0.81 229	0.69 242	0.84 238	0.46 176	0.17 127	0.12 87	0.14 13	0.09 4	0.15 67	0.20 196

ACVNet-DCA	0.36 45	0.25 169	0.35 19	0.42 132	0.23 56	0.53 156	0.37 160	0.91 181	0.59 76	0.42 34	0.50 33	0.34 23	0.47 144	0.61 97	0.26 8	0.17 127	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.18 153	0.19 169

xx1	0.40 105	0.25 169	0.35 19	0.42 132	0.23 56	0.53 156	0.37 160	0.71 102	1.17 317	0.42 34	0.50 33	0.65 152	0.56 177	0.61 97	0.26 8	0.17 127	0.11 40	0.20 179	0.19 211	0.18 153	0.19 169

1test111	0.37 63	0.25 169	0.35 19	0.42 132	0.23 56	0.53 156	0.37 160	0.91 181	0.59 76	0.42 34	0.50 33	0.34 23	0.47 144	0.59 81	0.48 188	0.17 127	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.18 153	0.19 169

cc1	0.38 79	0.25 169	0.35 19	0.42 132	0.23 56	0.53 156	0.37 160	0.71 102	1.17 317	0.42 34	0.50 33	0.34 23	0.47 144	0.61 97	0.26 8	0.17 127	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.16 105	0.17 137

tt1	0.37 63	0.25 169	0.35 19	0.43 169	0.23 56	0.52 153	0.37 160	0.72 112	1.13 305	0.42 34	0.46 24	0.35 27	0.44 127	0.61 97	0.26 8	0.17 127	0.11 40	0.19 150	0.13 50	0.16 105	0.17 137

PCWNet_CMD	0.49 182	0.25 169	0.56 187	0.40 88	0.27 161	0.64 212	0.32 102	0.98 207	0.99 254	0.87 220	1.07 246	0.78 217	0.46 140	0.61 97	0.44 167	0.17 127	0.13 143	0.21 221	0.16 118	0.26 267	0.20 196

CFNet_ucs	0.51 203	0.25 169	0.58 196	0.39 62	0.31 230	0.59 193	0.35 141	1.04 226	0.95 235	0.89 235	1.19 283	0.80 227	0.49 151	0.66 149	0.45 172	0.21 228	0.16 214	0.26 285	0.18 187	0.27 276	0.23 246

LL-Strereo2	0.36 45	0.25 169	0.52 161	0.43 169	0.27 161	0.36 79	0.27 43	0.70 95	0.46 53	0.55 64	0.53 44	0.65 152	0.24 11	0.69 172	0.32 66	0.14 18	0.13 143	0.23 247	0.20 230	0.19 187	0.14 49

CBFPSM	0.61 268	0.25 169	1.41 355	0.39 62	0.27 161	1.10 325	0.67 315	0.83 161	0.84 178	0.82 187	0.81 132	1.33 332	0.85 300	0.72 188	0.86 283	0.16 100	0.15 193	0.15 42	0.17 161	0.17 129	0.23 246

gwcnet-sp	0.50 193	0.25 169	0.84 291	0.41 107	0.27 161	0.79 261	0.40 196	0.93 191	0.85 182	0.95 262	0.79 116	0.65 152	0.63 207	0.69 172	0.52 203	0.18 159	0.17 240	0.18 118	0.18 187	0.18 153	0.19 169

scenet	0.50 193	0.25 169	0.84 291	0.41 107	0.27 161	0.79 261	0.40 196	0.93 191	0.85 182	0.95 262	0.79 116	0.65 152	0.63 207	0.69 172	0.52 203	0.18 159	0.17 240	0.18 118	0.18 187	0.18 153	0.19 169

ssnet	0.50 193	0.25 169	0.84 291	0.41 107	0.27 161	0.79 261	0.40 196	0.93 191	0.85 182	0.95 262	0.79 116	0.65 152	0.63 207	0.69 172	0.52 203	0.18 159	0.17 240	0.18 118	0.18 187	0.18 153	0.19 169

CroCo-Stereo Lap2	0.29 10	0.25 169	0.44 81	0.50 272	0.30 220	0.19 1	0.31 90	0.52 14	0.41 35	0.25 1	0.28 4	0.46 67	0.31 56	0.39 9	0.30 50	0.15 68	0.15 193	0.16 59	0.13 50	0.17 129	0.16 100

x	0.41 119	0.25 169	0.46 93	0.36 27	0.24 78	0.54 162	0.31 90	0.94 196	0.58 75	0.60 74	0.72 86	0.61 131	0.53 162	0.52 54	0.50 197	0.18 159	0.16 214	0.17 87	0.16 118	0.17 129	0.18 159

IER	0.48 173	0.25 169	0.60 209	0.38 46	0.28 182	0.67 232	0.38 173	0.82 159	0.68 105	0.88 228	0.95 188	0.74 200	0.79 283	0.62 119	0.46 176	0.17 127	0.14 174	0.17 87	0.17 161	0.17 129	0.16 100

test_5	0.44 144	0.25 169	0.48 117	0.53 305	0.28 182	0.28 32	0.42 221	0.77 143	0.87 192	0.63 87	0.91 173	0.73 195	0.53 162	0.82 232	0.36 101	0.14 18	0.11 40	0.18 118	0.18 187	0.18 153	0.16 100

Sa-1000	0.49 182	0.25 169	0.45 86	0.46 225	0.25 103	0.64 212	0.34 119	0.85 166	0.95 235	0.85 208	1.51 337	0.55 93	0.44 127	0.94 266	0.31 60	0.16 100	0.12 87	0.21 221	0.20 230	0.15 67	0.14 49

AACVNet	0.52 213	0.25 169	0.56 187	0.48 252	0.29 201	0.55 168	0.38 173	0.96 203	0.59 76	0.83 192	1.03 232	1.03 283	0.77 281	0.91 258	0.58 228	0.22 245	0.18 250	0.24 260	0.18 187	0.24 252	0.22 227

CFNet_pseudo	0.47 164	0.25 169	0.55 183	0.38 46	0.28 182	0.58 187	0.32 102	0.89 175	0.90 210	0.83 192	1.03 232	0.75 204	0.48 147	0.61 97	0.46 176	0.17 127	0.13 143	0.24 260	0.16 118	0.26 267	0.21 212

GES	0.46 155	0.25 169	0.62 215	0.41 107	0.30 220	0.62 199	0.37 160	1.06 237	0.70 112	0.75 153	0.83 139	0.47 71	0.52 161	0.69 172	0.46 176	0.23 259	0.17 240	0.17 87	0.16 118	0.18 153	0.24 254

ARAFT	0.48 173	0.25 169	0.82 284	0.42 132	0.25 103	0.56 173	0.54 283	0.82 159	0.82 172	0.92 250	0.75 101	0.75 204	0.48 147	0.89 251	0.37 109	0.15 68	0.12 87	0.23 247	0.22 265	0.14 37	0.14 49

delet	0.57 243	0.25 169	0.63 219	0.46 225	0.34 269	1.05 322	0.51 267	1.04 226	0.94 231	0.90 242	0.99 211	0.90 252	0.68 240	0.87 244	0.78 267	0.18 159	0.18 250	0.20 179	0.21 247	0.17 129	0.17 137

GwcNet-RSSM	0.51 203	0.25 169	0.51 142	0.41 107	0.24 78	0.56 173	0.41 216	0.97 205	0.96 242	0.75 153	1.17 278	0.89 250	0.66 223	0.66 149	0.74 261	0.22 245	0.15 193	0.19 150	0.21 247	0.17 129	0.16 100

CFNet-ft	0.50 193	0.25 169	0.39 37	0.41 107	0.26 132	0.66 223	0.37 160	0.91 181	0.87 192	0.67 112	1.00 215	1.05 290	0.70 247	0.68 166	0.57 223	0.23 259	0.16 214	0.24 260	0.21 247	0.24 252	0.19 169

MSMDNet	0.49 182	0.25 169	0.56 187	0.40 88	0.27 161	0.64 212	0.32 102	0.99 210	0.99 254	0.87 220	1.07 246	0.79 223	0.46 140	0.61 97	0.44 167	0.17 127	0.13 143	0.20 179	0.16 118	0.25 261	0.20 196

CFNet_RVC	0.50 193	0.25 169	0.39 37	0.41 107	0.26 132	0.66 223	0.37 160	0.91 181	0.87 192	0.67 112	1.00 215	1.05 290	0.70 247	0.68 166	0.57 223	0.23 259	0.16 214	0.24 260	0.21 247	0.24 252	0.19 169

ccs_rob	0.47 164	0.25 169	0.55 183	0.38 46	0.28 182	0.58 187	0.32 102	0.89 175	0.90 210	0.83 192	1.02 221	0.75 204	0.48 147	0.61 97	0.46 176	0.17 127	0.12 87	0.24 260	0.16 118	0.26 267	0.21 212

HSM	0.53 219	0.25 169	0.46 93	0.40 88	0.25 103	0.74 249	0.44 234	1.29 315	0.78 144	0.82 187	0.92 179	1.21 316	0.75 268	0.90 256	0.48 188	0.18 159	0.14 174	0.17 87	0.14 71	0.17 129	0.18 159

BUS	0.47 164	0.26 197	0.47 104	0.46 225	0.29 201	0.78 255	0.34 119	0.99 210	0.80 155	0.77 167	0.80 126	0.64 148	0.54 166	0.66 149	0.56 219	0.21 228	0.15 193	0.22 233	0.19 211	0.18 153	0.19 169

BSDual-CNN	0.48 173	0.26 197	0.47 104	0.46 225	0.29 201	0.75 252	0.46 241	0.99 210	0.80 155	0.77 167	0.80 126	0.76 210	0.59 193	0.66 149	0.48 188	0.21 228	0.15 193	0.22 233	0.19 211	0.18 153	0.19 169

hknet	0.51 203	0.26 197	0.58 196	0.46 225	0.29 201	0.75 252	0.46 241	0.99 210	0.89 206	0.77 167	0.80 126	0.96 267	0.67 232	0.75 195	0.50 197	0.19 194	0.15 193	0.22 233	0.19 211	0.18 153	0.19 169

SA	0.45 150	0.26 197	0.50 134	0.47 243	0.24 78	0.46 133	0.36 148	0.79 151	1.00 258	0.61 78	1.04 235	0.50 79	0.50 153	0.98 283	0.33 76	0.16 100	0.13 143	0.21 221	0.19 211	0.15 67	0.14 49

psmg	0.50 193	0.26 197	0.47 104	0.42 132	0.29 201	0.82 275	0.42 221	1.07 239	0.80 155	0.95 262	0.94 184	0.76 210	0.59 193	0.66 149	0.48 188	0.21 228	0.16 214	0.20 179	0.20 230	0.19 187	0.19 169

DAS	0.54 224	0.26 197	0.66 230	0.49 261	0.31 230	0.61 195	0.43 228	0.89 175	1.01 260	0.95 262	1.16 273	0.71 176	0.85 300	0.89 251	0.47 185	0.18 159	0.14 174	0.18 118	0.15 92	0.22 230	0.19 169

SepStereo	0.54 224	0.26 197	0.66 230	0.49 261	0.31 230	0.61 195	0.43 228	0.89 175	1.01 260	0.95 262	1.16 273	0.71 176	0.85 300	0.97 281	0.47 185	0.18 159	0.14 174	0.18 118	0.15 92	0.22 230	0.19 169

ADLNet2	0.57 243	0.26 197	0.71 254	0.48 252	0.31 230	0.83 278	0.51 267	1.10 251	0.99 254	0.85 208	0.99 211	0.99 274	0.70 247	0.79 221	0.78 267	0.21 228	0.17 240	0.18 118	0.18 187	0.22 230	0.22 227

ICVP	0.48 173	0.26 197	0.42 59	0.49 261	0.28 182	0.63 204	0.43 228	1.05 232	0.72 120	0.68 119	0.95 188	0.75 204	0.56 177	0.55 64	0.61 236	0.24 265	0.18 250	0.19 150	0.17 161	0.19 187	0.21 212
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.57 243	0.26 197	0.67 234	0.45 202	0.35 274	1.04 320	0.39 186	0.93 191	0.98 251	0.96 274	0.97 199	0.86 238	0.80 287	0.83 234	0.80 275	0.16 100	0.15 193	0.19 150	0.19 211	0.20 203	0.17 137

UPFNet	0.55 230	0.26 197	0.59 204	0.46 225	0.38 286	0.83 278	0.48 251	1.03 225	0.80 155	0.92 250	0.91 173	0.85 234	0.67 232	0.87 244	0.78 267	0.20 213	0.21 281	0.20 179	0.20 230	0.20 203	0.15 80

MLCV	0.49 182	0.26 197	0.73 264	0.38 46	0.18 5	0.64 212	0.33 111	0.84 165	0.89 206	0.96 274	1.12 260	0.72 191	0.45 134	1.00 292	0.59 230	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 16	0.14 37	0.14 49

ttt	0.56 239	0.27 209	0.49 125	0.39 62	0.25 103	0.65 218	0.42 221	1.24 293	1.08 291	0.76 159	1.10 254	0.63 141	0.51 158	0.95 271	1.03 318	0.25 277	0.22 290	0.22 233	0.21 247	0.25 261	0.25 261

ToySt	0.52 213	0.27 209	0.93 308	0.42 132	0.28 182	0.67 232	0.56 290	0.88 174	0.79 150	0.61 78	0.85 148	0.92 261	0.70 247	0.72 188	0.61 236	0.16 100	0.17 240	0.21 221	0.21 247	0.22 230	0.21 212

AASNet	0.55 230	0.27 209	0.62 215	0.51 284	0.32 248	0.73 245	0.44 234	1.55 359	0.88 202	0.88 228	0.94 184	0.64 148	0.63 207	0.62 119	0.84 280	0.23 259	0.20 275	0.20 179	0.16 118	0.22 230	0.20 196

GANet-ADL	0.44 144	0.27 209	0.48 117	0.44 190	0.30 220	0.54 162	0.36 148	0.94 196	0.88 202	0.64 97	0.72 86	0.68 171	0.44 127	0.55 64	0.44 167	0.22 245	0.15 193	0.15 42	0.13 50	0.18 153	0.21 212

psm_up	0.57 243	0.27 209	0.52 161	0.50 272	0.33 259	0.65 218	0.60 304	1.07 239	0.84 178	0.87 220	0.91 173	1.00 275	1.06 335	0.80 223	0.66 246	0.22 245	0.25 313	0.26 285	0.23 274	0.22 230	0.21 212

UNet	0.55 230	0.27 209	0.72 260	0.45 202	0.41 303	0.97 303	0.40 196	1.01 218	0.80 155	0.87 220	0.90 167	1.03 283	0.75 268	0.76 203	0.67 249	0.19 194	0.15 193	0.20 179	0.17 161	0.21 212	0.18 159

DSFCA	0.57 243	0.27 209	0.71 254	0.41 107	0.36 279	0.78 255	0.53 277	1.08 244	0.85 182	1.08 315	0.84 141	0.90 252	0.66 223	1.05 300	0.63 243	0.26 282	0.22 290	0.21 221	0.21 247	0.22 230	0.20 196

DMCA	0.47 164	0.27 209	0.59 204	0.39 62	0.29 201	0.53 156	0.34 119	0.98 207	0.70 112	0.78 178	0.83 139	0.79 223	0.55 169	0.54 63	0.57 223	0.21 228	0.16 214	0.21 221	0.16 118	0.19 187	0.22 227

UCFNet_RVC	0.50 193	0.27 209	0.37 28	0.40 88	0.27 161	0.66 223	0.42 221	1.18 274	0.86 188	0.70 126	0.89 164	0.91 258	0.60 196	0.62 119	0.48 188	0.24 265	0.18 250	0.28 303	0.27 311	0.25 261	0.24 254

HITNet	0.43 138	0.27 209	0.50 134	0.34 9	0.18 5	0.65 218	0.32 102	0.99 210	0.70 112	0.73 143	0.86 152	0.66 164	0.56 177	0.61 97	0.47 185	0.14 18	0.10 8	0.15 42	0.13 50	0.18 153	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
DISCO	0.72 290	0.27 209	0.72 260	0.45 202	0.31 230	1.12 330	0.53 277	1.32 323	1.25 329	0.84 198	1.07 246	1.52 357	0.87 307	1.82 371	1.08 330	0.20 213	0.15 193	0.18 118	0.16 118	0.24 252	0.24 254

LE_ROB	4.86 410	0.27 209	9.43 409	0.45 202	0.24 78	1.61 365	0.96 361	2.05 383	17.75 423	16.36 425	4.84 410	5.17 405	19.48 425	2.05 378	15.49 417	0.17 127	0.15 193	0.16 59	0.16 118	0.20 203	0.19 169

DN-CSS_ROB	0.45 150	0.27 209	0.74 268	0.41 107	0.29 201	0.43 123	0.29 58	0.80 153	0.78 144	0.73 143	1.08 252	0.48 74	0.45 134	0.81 227	0.40 150	0.15 68	0.12 87	0.21 221	0.19 211	0.18 153	0.17 137

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 37	0.28 222	0.48 117	0.37 35	0.25 103	0.47 135	0.30 70	0.60 33	0.92 222	0.43 39	0.37 18	0.30 6	0.29 43	0.50 51	0.30 50	0.17 127	0.14 174	0.18 118	0.15 92	0.18 153	0.16 100

mmm	0.47 164	0.28 222	0.51 142	0.39 62	0.25 103	0.61 195	0.38 173	1.00 217	0.60 83	0.77 167	1.07 246	0.65 152	0.53 162	0.61 97	0.49 195	0.18 159	0.15 193	0.23 247	0.20 230	0.21 212	0.20 196

DualNet	0.53 219	0.28 222	0.68 241	0.39 62	0.26 132	0.56 173	0.40 196	0.72 112	1.13 305	0.76 159	0.98 202	0.71 176	0.55 169	0.61 97	1.46 352	0.17 127	0.11 40	0.25 271	0.21 247	0.16 105	0.17 137

ffm	0.47 164	0.28 222	0.68 241	0.39 62	0.26 132	0.56 173	0.40 196	0.72 112	1.13 305	0.76 159	0.98 202	0.71 176	0.55 169	0.61 97	0.26 8	0.17 127	0.11 40	0.25 271	0.21 247	0.16 105	0.17 137

ff1	0.56 239	0.28 222	0.68 241	0.39 62	0.26 132	0.56 173	0.40 196	0.72 112	1.13 305	0.76 159	0.98 202	0.71 176	0.55 169	1.25 324	1.46 352	0.17 127	0.11 40	0.25 271	0.21 247	0.16 105	0.17 137

mmx	0.59 258	0.28 222	0.68 241	0.39 62	0.26 132	0.56 173	0.40 196	1.24 293	1.06 279	0.76 159	0.98 202	0.71 176	0.55 169	1.25 324	1.46 352	0.21 228	0.16 214	0.25 271	0.21 247	0.24 252	0.22 227

xxx	0.59 258	0.28 222	0.68 241	0.39 62	0.26 132	0.56 173	0.40 196	1.24 293	1.06 279	0.76 159	0.98 202	0.71 176	0.55 169	1.25 324	1.46 352	0.21 228	0.16 214	0.25 271	0.21 247	0.24 252	0.22 227

CASS	0.46 155	0.28 222	0.45 86	0.48 252	0.22 30	0.63 204	0.34 119	0.99 210	0.66 98	0.76 159	0.86 152	0.61 131	0.58 189	0.58 76	0.44 167	0.29 306	0.16 214	0.22 233	0.18 187	0.23 244	0.28 283
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.42 126	0.28 222	0.50 134	0.37 35	0.22 30	0.47 135	0.39 186	0.91 181	0.59 76	0.57 68	0.71 85	0.65 152	0.56 177	0.59 81	0.48 188	0.17 127	0.17 240	0.20 179	0.19 211	0.18 153	0.19 169

PSMNet-ADL	0.50 193	0.28 222	0.43 76	0.49 261	0.31 230	0.70 238	0.38 173	0.94 196	0.81 164	0.62 80	0.80 126	0.91 258	0.62 202	0.76 203	0.68 252	0.24 265	0.18 250	0.19 150	0.20 230	0.22 230	0.22 227

DispNO	0.54 224	0.29 232	1.04 324	0.47 243	0.31 230	0.54 162	0.51 267	0.99 210	1.08 291	0.75 153	0.89 164	0.73 195	0.64 214	0.77 210	0.59 230	0.21 228	0.17 240	0.20 179	0.16 118	0.19 187	0.18 159

StereoVision	0.43 138	0.29 232	0.54 180	0.50 272	0.28 182	0.37 87	0.38 173	0.75 136	0.63 86	0.46 46	1.11 258	0.53 89	0.38 92	0.57 72	0.34 85	0.21 228	0.24 305	0.25 271	0.24 288	0.26 267	0.17 137

LL-Strereo	0.58 254	0.29 232	0.83 288	0.48 252	0.35 274	0.39 98	0.48 251	1.04 226	0.99 254	0.87 220	0.79 116	1.08 299	1.15 347	1.35 341	0.51 199	0.18 159	0.15 193	0.22 233	0.19 211	0.17 129	0.21 212

iinet-f	0.69 286	0.29 232	2.34 386	0.41 107	0.31 230	1.16 336	0.58 299	0.87 169	0.85 182	0.86 218	1.17 278	1.04 287	0.83 293	0.76 203	1.26 341	0.21 228	0.18 250	0.17 87	0.16 118	0.21 212	0.21 212

ssnet_v2	0.61 268	0.29 232	0.69 249	0.45 202	0.30 220	0.93 296	0.62 308	1.20 280	1.03 269	0.97 277	0.81 132	0.98 270	0.67 232	0.84 238	0.97 309	0.26 282	0.23 297	0.23 247	0.24 288	0.20 203	0.21 212

CRFU-Net	0.59 258	0.29 232	0.62 215	0.47 243	0.31 230	1.20 342	0.51 267	1.19 277	0.59 76	1.05 305	1.00 215	1.06 294	0.87 307	0.83 234	0.77 266	0.22 245	0.19 267	0.18 118	0.16 118	0.19 187	0.20 196

CSP-Net	0.57 243	0.29 232	0.55 183	0.42 132	0.29 201	1.20 342	0.49 261	1.29 315	0.75 136	0.98 280	0.97 199	0.88 245	0.69 242	0.85 240	0.66 246	0.27 291	0.18 250	0.17 87	0.17 161	0.18 153	0.19 169

pcwnet_v2	0.60 265	0.29 232	0.89 304	0.46 225	0.36 279	0.62 199	0.38 173	1.33 326	1.24 327	1.02 291	1.27 298	0.71 176	0.59 193	0.71 184	0.51 199	0.28 299	0.21 281	0.24 260	0.23 274	0.29 285	0.30 292

sCroCo_RVC	0.36 45	0.29 232	0.73 264	0.52 298	0.39 295	0.42 119	0.31 90	0.52 14	0.46 53	0.31 8	0.48 29	0.38 37	0.32 62	0.46 31	0.33 76	0.22 245	0.23 297	0.19 150	0.19 211	0.21 212	0.22 227

Anonymous	0.40 105	0.29 232	0.70 251	0.54 314	0.44 320	0.56 173	0.54 283	0.68 74	0.52 64	0.38 20	0.44 21	0.33 20	0.42 119	0.57 72	0.39 130	0.20 213	0.20 275	0.18 118	0.18 187	0.30 292	0.24 254

ADLNet	0.57 243	0.29 232	0.58 196	0.46 225	0.35 274	0.80 267	0.46 241	1.14 261	0.88 202	1.03 294	0.98 202	0.92 261	0.66 223	0.71 184	0.83 279	0.22 245	0.16 214	0.22 233	0.22 265	0.22 230	0.23 246

hitnet-ft	0.57 243	0.29 232	0.43 76	0.42 132	0.29 201	0.81 272	0.40 196	0.98 207	0.91 216	0.84 198	1.01 219	1.13 310	0.72 259	0.83 234	0.71 256	0.28 299	0.21 281	0.28 303	0.22 265	0.29 285	0.27 274

iResNetv2_ROB	0.55 230	0.29 232	0.86 295	0.39 62	0.25 103	0.67 232	0.37 160	1.21 283	1.02 265	1.02 291	1.10 254	0.89 250	0.79 283	0.74 190	0.43 160	0.19 194	0.13 143	0.15 42	0.11 16	0.19 187	0.16 100

MDST_ROB	0.97 336	0.29 232	1.02 322	0.64 348	0.43 315	2.64 388	0.82 346	1.68 375	1.18 321	2.89 394	1.82 356	0.97 268	0.75 268	1.83 372	0.89 287	0.26 282	0.22 290	0.32 326	0.28 317	0.26 267	0.26 266

DLCB_ROB	0.60 265	0.29 232	0.53 168	0.50 272	0.33 259	0.76 254	0.51 267	1.02 220	0.94 231	1.07 314	1.16 273	1.21 316	0.73 263	0.98 283	0.75 263	0.21 228	0.20 275	0.22 233	0.23 274	0.22 230	0.20 196

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 281	0.30 247	1.20 335	0.42 132	0.31 230	1.00 310	0.58 299	1.16 266	1.07 286	1.01 287	1.25 291	1.08 299	0.75 268	1.18 318	1.03 318	0.20 213	0.12 87	0.16 59	0.13 50	0.22 230	0.22 227

NINENet	0.52 213	0.30 247	0.55 183	0.46 225	0.33 259	0.78 255	0.34 119	1.18 274	0.91 216	0.84 198	0.97 199	0.64 148	0.54 166	0.74 190	0.56 219	0.23 259	0.20 275	0.25 271	0.18 187	0.22 230	0.22 227

GEStereo_RVC	0.56 239	0.30 247	0.70 251	0.51 284	0.31 230	0.70 238	0.54 283	1.31 318	0.93 224	0.85 208	0.86 152	0.84 232	0.63 207	0.92 260	0.67 249	0.24 265	0.16 214	0.19 150	0.17 161	0.21 212	0.23 246

RAFT + AFF	0.54 224	0.30 247	0.84 291	0.51 284	0.32 248	0.63 204	0.57 292	1.05 232	0.95 235	0.80 182	0.87 158	0.85 234	0.57 186	0.87 244	0.51 199	0.18 159	0.21 281	0.23 247	0.22 265	0.19 187	0.19 169

HGLStereo	0.58 254	0.30 247	0.65 228	0.51 284	0.38 286	0.78 255	0.45 238	1.07 239	0.82 172	0.89 235	1.16 273	0.88 245	0.91 316	0.80 223	0.74 261	0.21 228	0.21 281	0.20 179	0.18 187	0.19 187	0.22 227

CFNet	0.53 219	0.30 247	0.53 168	0.42 132	0.28 182	0.73 245	0.35 141	1.21 283	1.01 260	0.74 150	1.07 246	0.85 234	0.60 196	0.83 234	0.58 228	0.19 194	0.15 193	0.23 247	0.23 274	0.21 212	0.17 137

SGM_RVC	1.04 343	0.30 247	0.47 104	0.41 107	0.23 56	1.73 373	0.77 338	1.63 371	1.30 339	2.39 387	1.99 363	2.64 383	1.78 378	2.22 385	1.40 349	0.28 299	0.27 323	0.27 293	0.25 299	0.25 261	0.25 261
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iResNet	0.52 213	0.31 254	0.86 295	0.44 190	0.22 30	0.66 223	0.47 246	0.92 189	1.02 265	0.89 235	1.12 260	0.69 173	0.55 169	0.86 242	0.60 232	0.15 68	0.11 40	0.15 42	0.12 27	0.17 129	0.17 137

pmcnn	1.27 363	0.31 254	1.14 332	0.41 107	0.23 56	0.97 303	0.71 323	1.23 292	1.32 341	1.83 371	2.34 371	11.25 416	0.89 313	1.04 299	0.96 306	0.15 68	0.12 87	0.12 2	0.10 10	0.15 67	0.16 100

whm_eth	0.49 182	0.32 256	0.79 277	0.47 243	0.38 286	0.37 87	0.37 160	0.83 161	0.83 177	0.82 187	1.73 352	0.36 33	0.39 105	0.61 97	0.38 122	0.19 194	0.17 240	0.20 179	0.20 230	0.20 203	0.25 261

fast-acv-ft	0.66 280	0.32 256	0.80 278	0.46 225	0.34 269	1.26 345	0.50 264	0.91 181	1.00 258	1.05 305	1.36 312	1.28 321	0.84 296	0.81 227	0.90 293	0.22 245	0.24 305	0.23 247	0.23 274	0.21 212	0.22 227

TRStereo	0.39 91	0.32 256	0.64 223	0.49 261	0.41 303	0.30 40	0.30 70	0.97 205	0.63 86	0.53 62	0.43 20	0.52 85	0.26 19	0.77 210	0.29 38	0.18 159	0.12 87	0.19 150	0.19 211	0.13 14	0.13 31

TestStereo	0.39 91	0.32 256	0.42 59	0.45 202	0.20 18	0.41 112	0.38 173	0.69 85	0.66 98	0.56 66	0.78 112	0.48 74	0.43 122	0.59 81	0.37 109	0.18 159	0.13 143	0.20 179	0.15 92	0.23 244	0.14 49

DMCA-RVC	0.54 224	0.32 256	0.83 288	0.51 284	0.32 248	0.59 193	0.38 173	0.89 175	0.70 112	0.95 262	0.88 161	0.90 252	0.69 242	0.75 195	0.63 243	0.23 259	0.18 250	0.31 321	0.24 288	0.27 276	0.21 212

NVstereo2D	0.62 274	0.32 256	0.82 284	0.50 272	0.44 320	0.88 289	0.48 251	1.12 253	1.17 317	0.67 112	0.90 167	0.90 252	0.69 242	1.02 296	0.69 253	0.33 329	0.16 214	0.29 311	0.20 230	0.43 341	0.46 356

LMCR-Stereo	0.55 230	0.33 262	0.57 194	0.60 335	0.30 220	0.80 267	0.36 148	1.30 317	0.79 150	0.90 242	1.04 235	0.57 102	0.64 214	0.87 244	0.73 260	0.20 213	0.15 193	0.19 150	0.14 71	0.25 261	0.18 159

stereogan	0.83 316	0.33 262	0.89 304	0.61 339	0.51 344	1.80 374	0.50 264	1.41 341	1.39 348	1.05 305	1.47 333	1.56 361	1.04 333	1.32 338	0.87 284	0.29 306	0.29 330	0.29 311	0.25 299	0.39 331	0.40 334

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 230	0.33 262	0.71 254	0.46 225	0.31 230	0.66 223	0.43 228	1.07 239	0.89 206	0.93 253	0.91 173	0.98 270	0.61 200	0.76 203	0.64 245	0.22 245	0.18 250	0.22 233	0.22 265	0.22 230	0.24 254
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.61 268	0.33 262	0.63 219	0.47 243	0.31 230	0.94 298	0.41 216	1.04 226	0.97 247	1.15 329	1.13 266	1.00 275	0.74 265	0.93 263	0.93 299	0.18 159	0.13 143	0.22 233	0.21 247	0.20 203	0.21 212
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SGM-Forest	0.65 279	0.33 262	0.43 76	0.44 190	0.30 220	1.01 314	0.54 283	1.13 259	1.09 298	1.11 325	1.21 285	1.10 305	0.76 277	0.99 287	0.71 256	0.32 321	0.33 353	0.33 331	0.30 322	0.30 292	0.28 283
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.75 300	0.34 267	0.81 283	0.51 284	0.38 286	0.78 255	0.63 311	1.39 335	1.32 341	1.05 305	1.40 318	1.58 362	1.14 345	0.92 260	0.91 295	0.29 306	0.28 328	0.28 303	0.23 274	0.28 283	0.41 339

AdaStereo	0.52 213	0.34 267	0.53 168	0.49 261	0.25 103	0.71 241	0.36 148	1.24 293	0.91 216	0.77 167	0.98 202	0.75 204	0.50 153	0.71 184	0.51 199	0.27 291	0.13 143	0.28 303	0.18 187	0.23 244	0.18 159
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.
SGM-ForestM	4.73 407	0.34 267	1.05 325	0.46 225	0.28 182	10.26 414	3.48 413	4.52 408	5.16 405	8.68 416	7.48 414	18.87 423	10.80 415	11.26 418	10.01 411	0.32 321	0.34 356	0.32 326	0.32 334	0.29 285	0.30 292

DRN-Test	0.68 284	0.34 267	0.77 274	0.52 298	0.40 298	1.14 332	0.61 306	1.56 363	1.04 273	1.18 331	1.10 254	1.05 290	0.72 259	0.82 232	1.01 313	0.24 265	0.18 250	0.26 285	0.25 299	0.26 267	0.23 246

Anonymous3	0.47 164	0.35 271	0.91 307	0.50 272	0.38 286	0.81 272	0.55 287	0.76 138	0.66 98	0.52 56	0.65 72	0.44 57	0.45 134	0.66 149	0.39 130	0.25 277	0.25 313	0.22 233	0.21 247	0.23 244	0.24 254

HCRNet	0.46 155	0.35 271	0.45 86	0.54 314	0.26 132	0.52 153	0.29 58	0.87 169	0.64 90	0.75 153	0.82 134	0.76 210	0.53 162	0.70 179	0.38 122	0.24 265	0.16 214	0.24 260	0.20 230	0.21 212	0.20 196

FADNet-RVC-Resample	0.58 254	0.35 271	1.34 350	0.50 272	0.34 269	0.73 245	0.43 228	1.09 247	0.96 242	0.83 192	0.87 158	0.76 210	0.66 223	0.77 210	0.52 203	0.19 194	0.18 250	0.26 285	0.27 311	0.28 283	0.29 288

BEATNet_4x	0.49 182	0.35 271	0.72 260	0.38 46	0.20 18	0.65 218	0.36 148	1.08 244	0.78 144	0.78 178	0.88 161	0.73 195	0.64 214	0.71 184	0.60 232	0.16 100	0.12 87	0.16 59	0.15 92	0.24 252	0.18 159

TDLM	0.59 258	0.35 271	0.57 194	0.53 305	0.32 248	0.67 232	0.72 327	1.09 247	1.03 269	0.84 198	1.11 258	0.84 232	0.71 252	0.96 274	0.61 236	0.28 299	0.18 250	0.26 285	0.22 265	0.27 276	0.21 212

CVANet_RVC	0.59 258	0.35 271	0.54 180	0.49 261	0.33 259	0.70 238	0.67 315	1.12 253	0.97 247	0.88 228	1.05 238	1.01 279	0.72 259	0.94 266	0.55 217	0.30 313	0.20 275	0.28 303	0.26 307	0.32 302	0.23 246

AANet_RVC	0.59 258	0.35 271	0.68 241	0.47 243	0.28 182	0.57 183	0.47 246	1.04 226	1.28 334	0.87 220	1.33 307	0.86 238	0.63 207	1.16 315	0.89 287	0.19 194	0.13 143	0.15 42	0.14 71	0.18 153	0.20 196

StereoDRNet	0.67 281	0.35 271	0.82 284	0.53 305	0.44 320	1.03 318	0.53 277	1.51 356	1.06 279	1.13 327	0.91 173	1.07 298	0.74 265	0.87 244	0.95 304	0.24 265	0.19 267	0.25 271	0.23 274	0.27 276	0.22 227

SACVNet	0.61 268	0.36 279	0.67 234	0.57 326	0.37 281	0.65 218	0.47 246	1.16 266	0.80 155	1.04 300	1.06 244	1.02 281	0.81 290	0.99 287	0.57 223	0.28 299	0.21 281	0.25 271	0.24 288	0.30 292	0.39 328

S-Stereo	0.76 303	0.36 279	1.10 327	0.57 326	0.46 335	0.83 278	0.59 302	1.31 318	1.62 367	0.98 280	1.41 320	1.11 307	0.93 320	0.85 240	1.07 328	0.27 291	0.31 342	0.28 303	0.25 299	0.33 306	0.50 363

ADCP+	1.18 357	0.37 281	3.09 389	0.50 272	0.52 346	1.48 357	0.61 306	1.32 323	1.07 286	1.21 334	1.16 273	1.08 299	1.11 340	1.63 360	7.17 407	0.20 213	0.16 214	0.24 260	0.22 265	0.29 285	0.22 227

RYNet	0.76 303	0.37 281	0.74 268	0.54 314	0.67 369	1.35 349	0.68 318	1.28 311	1.21 326	1.10 322	0.90 167	1.31 325	0.94 323	1.01 293	1.30 343	0.22 245	0.16 214	0.27 293	0.23 274	0.43 341	0.45 352

DeepPruner_ROB	0.55 230	0.37 281	0.67 234	0.42 132	0.31 230	0.50 141	0.43 228	1.22 289	0.73 129	0.86 218	1.05 238	0.85 234	0.58 189	0.90 256	0.56 219	0.29 306	0.23 297	0.22 233	0.22 265	0.26 267	0.26 266

CBMV	0.68 284	0.37 281	0.50 134	0.43 169	0.26 132	1.00 310	0.71 323	1.17 272	1.16 314	1.24 340	1.29 303	1.06 294	0.86 304	0.98 283	0.75 263	0.29 306	0.30 334	0.34 333	0.30 322	0.26 267	0.27 274
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GMStereo	0.40 105	0.38 285	0.61 210	0.41 107	0.27 161	0.47 135	0.35 141	0.62 39	1.04 273	0.57 68	0.54 47	0.38 37	0.36 81	0.56 68	0.41 155	0.20 213	0.13 143	0.16 59	0.17 161	0.24 252	0.20 196
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RP	0.80 307	0.38 285	0.73 264	0.67 354	0.59 359	0.82 275	0.57 292	1.21 283	1.28 334	1.03 294	1.68 347	1.45 346	1.49 368	1.08 304	0.90 293	0.36 343	0.31 342	0.37 341	0.30 322	0.36 322	0.36 319

GANet	0.74 296	0.38 285	0.63 219	0.54 314	0.35 274	1.01 314	0.95 359	1.15 264	0.95 235	1.09 319	2.00 364	1.14 311	0.92 318	1.29 331	0.75 263	0.25 277	0.27 323	0.27 293	0.23 274	0.32 302	0.24 254

XPNet_ROB	0.73 291	0.38 285	0.80 278	0.53 305	0.40 298	0.80 267	0.83 348	1.21 283	0.96 242	1.37 349	1.17 278	1.37 339	0.87 307	1.14 311	0.99 311	0.33 329	0.25 313	0.27 293	0.24 288	0.31 296	0.29 288

SDNR	0.89 326	0.39 289	1.66 374	0.42 132	0.39 295	3.35 401	0.32 102	0.95 199	1.05 275	1.05 305	2.12 367	0.62 137	0.71 252	1.40 342	0.78 267	0.53 371	0.56 385	0.36 337	0.27 311	0.46 348	0.50 363

APVNet	0.73 291	0.39 289	1.01 321	0.58 331	0.45 327	1.16 336	0.68 318	1.47 352	0.87 192	0.84 198	1.15 270	1.04 287	0.84 296	1.14 311	1.18 336	0.27 291	0.28 328	0.32 326	0.31 331	0.29 285	0.32 302

GwcNet	0.73 291	0.39 289	1.37 352	0.53 305	0.43 315	1.10 325	0.52 274	1.27 306	1.19 322	1.05 305	1.41 320	1.06 294	0.86 304	0.98 283	1.01 313	0.26 282	0.24 305	0.24 260	0.23 274	0.23 244	0.28 283

FADNet_RVC	0.58 254	0.39 289	1.26 339	0.45 202	0.32 248	0.55 168	0.34 119	1.12 253	0.90 210	0.68 119	0.90 167	0.61 131	0.71 252	1.03 298	0.80 275	0.21 228	0.18 250	0.27 293	0.23 274	0.33 306	0.30 292

STTStereo	0.57 243	0.39 289	0.87 300	0.45 202	0.32 248	0.62 199	0.45 238	1.01 218	0.87 192	1.01 287	0.91 173	0.95 264	0.58 189	0.77 210	0.66 246	0.25 277	0.24 305	0.27 293	0.33 340	0.25 261	0.26 266

CBMV_ROB	0.62 274	0.39 289	0.41 51	0.41 107	0.28 182	0.86 286	0.28 51	1.06 237	1.02 265	0.95 262	1.33 307	0.81 229	0.84 296	0.94 266	0.56 219	0.37 347	0.37 361	0.43 353	0.40 355	0.33 306	0.32 302

WCMA_ROB	1.22 358	0.39 289	0.93 308	0.51 284	0.45 327	1.44 354	0.79 342	1.20 280	1.30 339	2.99 400	3.94 401	3.30 393	2.17 390	1.42 346	1.31 344	0.46 361	0.35 358	0.35 334	0.37 347	0.41 335	0.42 342

PSMNet_ROB	0.67 281	0.39 289	0.76 271	0.57 326	0.43 315	1.00 310	0.85 352	1.25 299	0.93 224	0.82 187	1.04 235	1.08 299	0.64 214	0.89 251	1.02 317	0.29 306	0.21 281	0.31 321	0.31 331	0.27 276	0.25 261

dd	0.44 144	0.40 297	0.62 215	0.44 190	0.26 132	0.51 146	0.38 173	0.72 112	1.07 286	0.60 74	0.66 75	0.43 54	0.40 110	0.68 166	0.53 212	0.24 265	0.15 193	0.21 221	0.16 118	0.24 252	0.19 169

edge stereo	0.79 306	0.40 297	0.82 284	0.52 298	0.44 320	0.83 278	0.58 299	1.34 328	1.08 291	1.30 345	1.38 316	1.79 367	1.13 344	1.15 314	0.92 297	0.34 336	0.32 348	0.42 352	0.28 317	0.33 306	0.39 328

Nwc_Net	0.82 310	0.40 297	0.86 295	0.62 343	0.56 352	1.04 320	0.57 292	1.72 377	1.08 291	0.93 253	1.88 359	1.44 345	1.24 352	1.19 319	0.94 301	0.31 316	0.25 313	0.36 337	0.39 352	0.31 296	0.31 299

NOSS_ROB	0.59 258	0.40 297	0.42 59	0.45 202	0.31 230	0.79 261	0.53 277	1.09 247	1.12 300	0.69 122	0.92 179	0.77 215	0.63 207	0.81 227	0.52 203	0.39 353	0.38 362	0.44 355	0.42 362	0.38 327	0.36 319

sAnonymous2	0.42 126	0.41 301	0.96 314	0.48 252	0.37 281	0.41 112	0.48 251	0.60 33	0.52 64	0.39 23	0.48 29	0.35 27	0.44 127	0.44 23	0.30 50	0.19 194	0.14 174	0.19 150	0.17 161	0.55 366	0.43 346

CroCo_RVC	0.42 126	0.41 301	0.96 314	0.48 252	0.37 281	0.41 112	0.48 251	0.60 33	0.52 64	0.39 23	0.48 29	0.35 27	0.44 127	0.44 23	0.30 50	0.19 194	0.14 174	0.19 150	0.17 161	0.55 366	0.43 346

SuperB	1.00 341	0.41 301	4.03 397	0.45 202	0.32 248	0.99 309	0.49 261	1.09 247	2.09 381	1.10 322	1.10 254	0.74 200	0.83 293	1.13 309	1.75 364	0.20 213	0.15 193	0.17 87	0.15 92	2.50 405	0.27 274

AF-Net	0.85 322	0.41 301	0.87 300	0.66 352	0.54 350	0.96 302	0.52 274	1.66 373	1.37 345	1.03 294	2.04 366	1.46 347	1.36 358	1.19 319	1.05 325	0.34 336	0.24 305	0.39 347	0.28 317	0.31 296	0.26 266

Wz-Net-MNSev	0.81 309	0.42 305	1.64 371	0.51 284	0.41 303	1.46 355	0.95 359	1.24 293	1.26 332	1.31 346	1.25 291	1.17 313	0.83 293	1.21 323	1.06 326	0.22 245	0.19 267	0.24 260	0.23 274	0.29 285	0.26 266

ADCL	1.10 348	0.42 305	1.57 364	0.51 284	0.41 303	1.71 372	0.92 356	1.36 333	1.45 354	1.33 347	1.56 340	1.22 319	1.26 354	1.45 350	5.27 402	0.22 245	0.19 267	0.25 271	0.25 299	0.29 285	0.29 288

NCC-stereo	0.82 310	0.43 307	0.87 300	0.63 345	0.68 370	0.88 289	0.72 327	1.60 369	1.12 300	0.95 262	1.41 320	1.37 339	1.37 360	1.26 327	0.94 301	0.32 321	0.30 334	0.37 341	0.49 372	0.34 312	0.35 316

Abc-Net	0.82 310	0.43 307	0.87 300	0.63 345	0.68 370	0.88 289	0.72 327	1.60 369	1.12 300	0.95 262	1.41 320	1.37 339	1.37 360	1.26 327	0.94 301	0.32 321	0.30 334	0.37 341	0.49 372	0.34 312	0.35 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	1.08 347	0.44 309	2.64 387	0.54 314	0.42 312	1.59 364	1.25 379	2.39 391	1.50 359	1.13 327	1.12 260	1.51 355	2.19 391	1.44 349	1.51 358	0.35 341	0.25 313	0.25 271	0.21 247	0.49 354	0.39 328

Anonymous_2	0.84 317	0.45 310	0.66 230	0.41 107	0.45 327	0.82 275	0.53 277	0.81 155	0.81 164	0.73 143	0.61 64	0.91 258	0.76 277	0.77 210	0.61 236	0.51 369	0.55 384	0.54 371	4.92 419	0.54 364	0.42 342

FINET	0.75 300	0.45 310	1.38 353	0.48 252	0.46 335	0.98 307	1.00 363	1.22 289	1.69 371	0.91 249	1.25 291	0.74 200	0.74 265	1.09 305	0.82 278	0.37 347	0.31 342	0.27 293	0.24 288	0.35 318	0.34 313

NCCL2	0.74 296	0.45 310	0.77 274	0.65 350	0.45 327	0.97 303	1.16 373	1.16 266	1.02 265	1.00 285	0.98 202	1.48 351	0.88 311	0.99 287	0.89 287	0.31 316	0.27 323	0.39 347	0.39 352	0.33 306	0.34 313

SANet	1.15 353	0.45 310	1.40 354	0.50 272	0.32 248	1.54 363	1.21 376	1.49 353	3.35 398	1.61 358	2.41 374	2.32 380	1.80 379	1.57 357	1.27 342	0.28 299	0.25 313	0.26 285	0.24 288	0.36 322	0.32 302

MeshStereo	1.38 369	0.45 310	0.58 196	0.45 202	0.35 274	1.63 367	0.60 304	2.07 384	1.43 352	4.49 409	3.32 393	4.67 400	2.08 387	2.08 381	1.32 345	0.36 343	0.36 360	0.37 341	0.32 334	0.32 302	0.34 313
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
GMStereo_Zeroshot	0.51 203	0.46 315	0.80 278	0.50 272	0.28 182	0.57 183	0.30 70	0.75 136	0.79 150	0.88 228	0.94 184	0.90 252	0.37 85	0.77 210	0.46 176	0.27 291	0.14 174	0.26 285	0.15 92	0.39 331	0.19 169

ADCRef	0.84 317	0.46 315	1.60 368	0.52 298	0.45 327	1.08 324	0.52 274	1.13 259	1.03 269	1.22 336	1.43 326	0.87 242	0.93 320	0.91 258	3.35 390	0.19 194	0.16 214	0.23 247	0.23 274	0.23 244	0.22 227

PA-Net	0.70 287	0.46 315	0.96 314	0.51 284	0.53 348	0.94 298	0.73 332	1.14 261	1.15 312	0.83 192	0.90 167	0.88 245	0.76 277	1.19 319	0.96 306	0.25 277	0.41 371	0.29 311	0.44 363	0.27 276	0.39 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	0.60 265	0.46 315	0.68 241	0.43 169	0.34 269	0.66 223	0.57 292	1.05 232	0.91 216	0.80 182	1.28 299	0.72 191	0.67 232	0.89 251	0.61 236	0.32 321	0.26 321	0.40 350	0.27 311	0.35 318	0.29 288

NaN_ROB	0.73 291	0.46 315	0.89 304	0.52 298	0.34 269	0.98 307	1.11 368	1.28 311	1.20 324	1.27 344	0.96 192	1.08 299	0.79 283	1.34 340	0.78 267	0.24 265	0.30 334	0.23 247	0.24 288	0.23 244	0.26 266

LALA_ROB	0.76 303	0.46 315	0.86 295	0.55 320	0.41 303	1.00 310	0.93 358	1.25 299	1.13 305	1.23 338	1.15 270	1.55 359	0.80 287	1.11 308	0.96 306	0.33 329	0.23 297	0.35 334	0.30 322	0.35 318	0.32 302

HBP-ISP	0.61 268	0.47 321	0.45 86	0.46 225	0.33 259	0.79 261	0.29 58	1.15 264	1.05 275	0.85 208	1.18 282	0.67 168	0.71 252	0.92 260	0.57 223	0.37 347	0.38 362	0.47 360	0.41 360	0.39 331	0.32 302

DANet	0.74 296	0.47 321	0.98 319	0.60 335	0.41 303	0.92 295	0.41 216	1.02 220	0.87 192	1.22 336	1.22 287	1.33 332	0.88 311	1.26 327	1.37 348	0.27 291	0.24 305	0.31 321	0.25 299	0.37 325	0.36 319
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 333	0.48 323	1.13 330	0.67 354	0.49 339	2.07 380	0.63 311	1.02 220	0.90 210	1.77 369	2.62 381	1.28 321	1.60 371	1.09 305	1.06 326	0.37 347	0.30 334	0.35 334	0.25 299	0.46 348	0.45 352

PDISCO_ROB	0.96 334	0.51 324	1.13 330	1.03 381	1.00 383	1.81 375	0.77 338	1.72 377	1.60 365	1.09 319	1.19 283	1.34 335	0.80 287	1.62 359	1.01 313	0.58 376	0.22 290	0.45 356	0.40 355	0.50 356	0.41 339

MSMD_ROB	1.25 361	0.51 324	0.64 223	0.60 335	0.50 342	1.66 369	0.67 315	1.26 301	1.26 332	2.64 391	3.82 398	3.06 389	3.20 403	1.45 350	0.91 295	0.46 361	0.41 371	0.49 366	0.51 375	0.47 350	0.45 352

CSAN	0.88 325	0.52 326	0.93 308	0.61 339	0.42 312	1.19 341	1.11 368	1.27 306	1.48 358	1.37 349	1.44 327	1.37 339	1.30 355	1.46 352	1.01 313	0.39 353	0.31 342	0.36 337	0.37 347	0.35 318	0.36 319

ETE_ROB	0.73 291	0.52 326	0.93 308	0.57 326	0.37 281	0.80 267	0.86 353	1.19 277	0.95 235	1.20 333	1.22 287	1.39 344	0.86 304	1.07 301	0.88 285	0.27 291	0.21 281	0.31 321	0.27 311	0.34 312	0.35 316

dad	0.61 268	0.53 328	0.72 260	0.44 190	0.31 230	0.64 212	0.37 160	0.85 166	1.28 334	1.05 305	1.17 278	1.18 314	0.61 200	0.70 179	0.54 215	0.36 343	0.23 297	0.37 341	0.21 247	0.31 296	0.23 246

XX-TBD	0.32 28	0.53 328	0.26 4	0.53 305	0.21 25	0.38 93	0.24 24	0.41 3	0.77 141	0.55 64	0.70 84	0.31 8	0.26 19	0.33 3	0.28 29	0.16 100	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.11 3

psmorigin	0.84 317	0.53 328	2.21 384	0.50 272	0.41 303	0.86 286	0.57 292	1.08 244	0.90 210	1.50 354	1.42 324	1.50 353	1.09 338	1.29 331	1.03 318	0.32 321	0.33 353	0.27 293	0.27 311	0.34 312	0.45 352

FADNet	0.63 277	0.53 328	1.20 335	0.46 225	0.44 320	0.66 223	0.41 216	1.24 293	1.07 286	0.70 126	0.84 141	0.98 270	0.65 221	0.87 244	0.54 215	0.29 306	0.30 334	0.27 293	0.30 322	0.48 351	0.36 319

ADCPNet	1.11 351	0.53 328	3.26 392	0.55 320	0.44 320	1.47 356	0.83 348	1.21 283	1.17 317	1.26 343	1.42 324	1.67 365	1.12 342	1.48 353	3.86 396	0.30 313	0.29 330	0.30 320	0.32 334	0.37 325	0.37 325

FC-DCNN	1.67 381	0.53 328	0.68 241	0.62 343	0.49 339	1.62 366	0.71 323	1.77 380	1.55 361	4.73 411	4.66 409	5.82 408	3.94 406	2.13 383	1.42 350	0.47 364	0.42 373	0.47 360	0.46 364	0.48 351	0.47 358

Wz-Net-LNSev	0.75 300	0.54 334	1.59 365	0.51 284	0.41 303	1.16 336	0.79 342	1.27 306	1.13 305	1.04 300	1.14 268	1.11 307	0.94 323	0.93 263	1.00 312	0.24 265	0.22 290	0.21 221	0.19 211	0.26 267	0.27 274

SHD	0.98 338	0.54 334	1.30 346	0.63 345	0.50 342	1.14 332	0.50 264	1.80 381	2.20 382	1.66 363	1.39 317	1.47 349	1.21 349	1.40 342	1.80 365	0.32 321	0.27 323	0.32 326	0.34 342	0.41 335	0.44 350

RTSC	0.93 328	0.54 334	1.59 365	0.56 323	0.40 298	1.17 340	0.55 287	1.44 348	1.82 375	1.53 356	1.26 294	1.15 312	0.82 291	1.70 365	2.44 379	0.26 282	0.20 275	0.23 247	0.24 288	0.31 296	0.32 302

MANE	4.73 407	0.54 334	0.77 274	0.69 360	0.60 362	10.35 415	1.67 397	8.68 416	12.66 415	6.90 415	9.43 416	11.59 417	10.59 414	8.26 415	8.41 408	0.51 369	0.45 377	0.48 363	1.02 396	0.50 356	0.50 363

FBW_ROB	0.94 332	0.54 334	1.03 323	0.56 323	0.42 312	1.16 336	0.76 337	1.56 363	1.41 349	1.38 351	1.33 307	1.47 349	1.07 336	2.94 396	1.14 334	0.26 282	0.32 348	0.45 356	0.30 322	0.34 312	0.30 292

PWCDC_ROB	0.93 328	0.54 334	0.97 318	0.78 372	0.41 303	1.03 318	0.42 221	1.39 335	2.34 387	1.04 300	3.73 397	0.80 227	1.12 342	1.29 331	1.04 323	0.37 347	0.22 290	0.24 260	0.20 230	0.36 322	0.31 299

Syn2CoEx	0.74 296	0.55 340	1.17 334	0.66 352	0.45 327	0.89 292	0.56 290	1.54 358	1.15 312	0.95 262	1.35 311	1.03 283	1.03 331	0.96 274	0.89 287	0.31 316	0.27 323	0.29 311	0.24 288	0.23 244	0.27 274

DeepPrunerF	0.93 328	0.55 340	3.88 394	0.70 363	0.81 374	0.72 244	0.74 334	1.28 311	1.97 378	0.95 262	1.02 221	0.87 242	0.85 300	1.16 315	1.07 328	0.35 341	0.29 330	0.43 353	0.40 355	0.31 296	0.33 311

FADNet-RVC	0.62 274	0.56 342	1.29 344	0.47 243	0.39 295	0.63 204	0.40 196	1.16 266	0.91 216	0.71 135	0.86 152	1.04 287	0.55 169	0.99 287	0.78 267	0.27 291	0.26 321	0.28 303	0.29 321	0.32 302	0.31 299

FCDSN-DC	1.43 373	0.57 343	0.69 249	0.74 368	0.59 359	1.42 353	0.65 314	1.40 339	1.41 349	3.31 404	4.42 407	4.57 399	3.01 401	1.70 365	1.19 338	0.46 361	0.42 373	0.48 363	0.47 365	0.51 359	0.51 367
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	1.22 358	0.57 343	3.17 391	0.54 314	0.44 320	1.07 323	0.77 338	1.31 318	1.13 305	2.14 382	1.48 334	1.49 352	1.47 367	1.65 362	5.30 403	0.26 282	0.24 305	0.29 311	0.32 334	0.38 327	0.36 319

PWC_ROB	0.92 327	0.57 343	1.64 371	0.53 305	0.33 259	0.93 296	0.39 186	1.42 346	1.51 360	1.66 363	2.57 378	1.18 314	1.11 340	1.50 354	1.54 359	0.26 282	0.18 250	0.28 303	0.20 230	0.30 292	0.32 302

DGSMNet	0.80 307	0.58 346	1.42 356	0.61 339	0.65 366	0.94 298	0.75 336	1.35 329	1.16 314	0.88 228	1.26 294	1.00 275	0.75 268	1.07 301	0.89 287	0.36 343	0.31 342	0.41 351	0.40 355	0.60 372	0.59 375

aanetorigin	0.85 322	0.58 346	1.98 379	0.50 272	0.40 298	0.66 223	0.70 321	0.72 112	1.01 260	2.44 389	2.00 364	1.32 327	1.25 353	0.96 274	1.16 335	0.20 213	0.19 267	0.20 179	0.20 230	0.27 276	0.33 311

ccnet	0.84 317	0.59 348	0.86 295	0.56 323	0.60 362	1.11 329	0.72 327	1.44 348	0.97 247	1.15 329	1.44 327	1.28 321	0.95 325	1.01 293	1.33 346	0.49 366	0.43 375	0.50 368	0.47 365	0.52 362	0.48 360

Anonymous Stereo	0.82 310	0.59 348	2.10 382	0.59 333	0.58 357	0.68 236	1.42 389	1.05 232	1.07 286	1.03 294	1.02 221	0.86 238	0.65 221	1.33 339	1.36 347	0.32 321	0.31 342	0.31 321	0.33 340	0.34 312	0.39 328

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 344	0.61 350	1.82 376	0.69 360	0.51 344	2.62 387	1.69 398	1.28 311	1.44 353	1.39 352	1.56 340	1.34 335	0.91 316	1.68 364	0.95 304	0.38 352	0.39 366	0.46 359	0.61 382	0.41 335	0.43 346

RGC	0.82 310	0.62 351	0.80 278	0.67 354	0.66 368	0.91 294	0.59 302	1.35 329	1.09 298	1.12 326	1.46 331	1.50 353	1.09 338	1.28 330	0.97 309	0.34 336	0.30 334	0.48 363	0.40 355	0.38 327	0.38 327

MFN_U_SF_RVC	1.14 352	0.63 352	2.33 385	0.69 360	0.46 335	2.04 379	0.70 321	1.90 382	1.37 345	1.62 359	1.56 340	1.94 372	1.36 358	1.73 367	1.90 367	0.41 358	0.38 362	0.45 356	0.48 369	0.45 345	0.47 358

WZ-Net	1.29 365	0.64 353	5.42 403	0.64 348	0.52 346	1.37 350	1.29 381	1.41 341	1.77 374	1.56 357	1.69 349	1.74 366	1.41 362	2.50 391	2.16 376	0.28 299	0.21 281	0.23 247	0.25 299	0.39 331	0.41 339

ELAS_RVC	1.76 383	0.64 353	1.20 335	0.74 368	0.59 359	2.18 382	2.53 410	2.10 386	2.85 393	3.46 405	3.41 396	3.12 390	4.11 407	2.69 394	2.53 384	0.54 374	0.47 380	0.51 370	0.48 369	0.55 366	0.55 372
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 384	0.64 353	1.10 327	0.72 366	0.58 357	3.37 402	1.76 400	2.54 392	2.57 389	3.77 407	3.96 402	2.83 386	3.44 404	2.34 388	2.73 386	0.53 371	0.47 380	0.50 368	0.48 369	0.55 366	0.55 372
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	1.15 353	0.69 356	1.44 358	1.09 383	0.93 376	2.10 381	1.87 405	1.64 372	1.47 357	1.64 361	1.21 285	2.06 374	1.14 345	1.61 358	1.50 357	0.39 353	0.45 377	0.36 337	0.38 350	0.50 356	0.51 367

PVD	1.34 368	0.70 357	1.42 356	0.78 372	0.65 366	1.68 370	0.91 354	2.12 387	3.01 394	2.25 384	2.35 373	1.90 371	1.99 385	1.98 377	2.14 374	0.40 357	0.38 362	0.49 366	0.37 347	0.51 359	0.67 376

XQC	0.97 336	0.70 357	1.54 363	0.70 363	0.55 351	1.48 357	0.81 344	1.41 341	1.57 363	1.21 334	1.12 260	1.33 332	1.04 333	1.55 356	2.00 372	0.39 353	0.25 313	0.37 341	0.32 334	0.55 366	0.49 361

ADCS	1.60 378	0.70 357	4.02 396	0.61 339	0.53 348	1.31 346	1.11 368	1.71 376	1.86 377	1.97 377	1.68 347	1.51 355	1.46 365	2.07 380	9.20 410	0.34 336	0.32 348	0.33 331	0.36 345	0.45 345	0.46 356

PASM	0.96 334	0.71 360	2.05 381	0.72 366	0.72 373	0.84 283	0.92 356	1.14 261	1.34 344	1.25 341	1.22 287	1.34 335	1.07 336	1.31 336	1.11 331	0.53 371	0.57 386	0.59 375	0.67 383	0.56 371	0.57 374

AnyNet_C32	1.27 363	0.72 361	3.33 393	0.59 333	0.56 352	1.51 361	1.53 391	1.27 306	1.28 334	1.52 355	1.48 334	1.38 343	1.23 351	1.64 361	5.26 401	0.30 313	0.29 330	0.29 311	0.34 342	0.38 327	0.44 350

SQANet	0.87 324	0.76 362	0.76 271	1.16 384	0.99 382	1.10 325	0.51 267	1.12 253	0.85 182	0.93 253	1.05 238	1.03 283	0.76 277	1.07 301	0.70 254	0.79 381	0.25 313	1.04 385	0.36 345	1.56 388	0.70 377

GASNet	0.70 287	0.77 363	1.16 333	0.71 365	0.49 339	0.62 199	0.48 251	1.12 253	1.05 275	0.98 280	0.84 141	0.94 263	0.82 291	1.41 345	0.85 282	0.33 329	0.22 290	0.29 311	0.28 317	0.44 344	0.26 266

GANetREF_RVC	0.82 310	0.77 363	0.95 313	0.68 357	0.43 315	1.15 334	1.06 366	1.19 277	1.20 324	1.03 294	1.02 221	1.10 305	0.89 313	1.20 322	0.78 267	0.49 366	0.39 366	0.58 374	0.39 352	0.69 373	0.49 361
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
Wz-Net-SNSev	0.99 340	0.80 365	3.00 388	0.57 326	0.46 335	0.94 298	1.22 378	1.40 339	1.28 334	1.04 300	1.33 307	1.46 347	0.90 315	2.06 379	1.65 362	0.26 282	0.24 305	0.25 271	0.26 307	0.33 306	0.30 292

UDGNet	0.50 193	0.82 366	0.56 187	0.51 284	0.32 248	0.41 112	0.34 119	0.71 102	0.93 224	0.65 101	0.60 61	0.58 117	0.44 127	0.65 141	0.43 160	0.33 329	0.15 193	0.67 377	0.20 230	0.49 354	0.23 246

Consistency-Raft	1.01 342	0.82 366	1.27 342	0.85 374	0.97 380	0.81 272	0.83 348	1.35 329	1.61 366	1.06 313	1.66 346	1.11 307	0.93 320	0.93 263	1.11 331	0.65 378	0.75 394	0.79 379	0.91 392	1.09 385	0.79 380

EDNetEfficient	1.47 375	0.82 366	6.28 405	0.48 252	0.40 298	0.73 245	0.83 348	0.95 199	2.77 392	3.48 406	1.95 361	1.64 364	2.12 388	1.42 346	3.84 395	0.21 228	0.19 267	0.21 221	0.21 247	0.43 341	0.42 342

LSM	4.83 409	0.83 369	11.23 411	0.76 371	56.73 433	1.10 325	1.18 374	1.35 329	1.70 372	2.13 379	2.34 371	1.34 335	1.19 348	1.52 355	1.23 340	0.34 336	0.50 382	0.39 347	0.47 365	0.51 359	9.82 420

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 289	0.84 370	0.80 278	0.55 320	0.38 286	1.38 351	0.57 292	1.07 239	0.81 164	0.90 242	0.94 184	0.95 264	0.54 166	1.01 293	0.61 236	0.41 358	0.30 334	0.57 373	0.31 331	0.86 378	0.39 328

AnonymousM	0.42 126	0.86 371	0.31 10	0.35 12	0.23 56	0.30 40	0.37 160	0.56 25	0.44 44	0.72 136	0.50 33	0.47 71	0.29 43	0.42 19	0.35 92	0.16 100	0.12 87	1.51 389	0.32 334	0.12 2	0.11 3

anonymity	0.98 338	0.89 372	1.06 326	0.93 377	1.04 386	0.97 303	0.82 346	1.33 326	0.93 224	1.08 315	0.98 202	1.02 281	0.95 325	1.02 296	0.93 299	0.96 387	0.96 407	0.90 382	0.91 392	0.92 380	0.95 385

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 369	0.91 373	2.11 383	0.89 375	0.57 356	4.27 407	1.79 402	1.55 359	2.00 380	1.64 361	1.85 358	1.83 368	1.44 364	1.89 375	1.49 356	0.49 366	0.40 369	0.56 372	0.58 379	0.75 375	0.52 369

SPS-STEREO	1.29 365	0.94 374	1.10 327	1.05 382	1.03 385	1.48 357	0.91 354	1.57 365	1.24 327	2.13 379	1.90 360	1.94 372	1.46 365	1.77 368	1.64 361	0.97 388	0.94 406	0.90 382	0.89 391	0.96 382	0.97 386
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	1.10 348	0.96 375	0.96 314	1.37 390	1.06 387	1.65 368	0.72 327	1.46 351	1.19 322	1.10 322	1.32 306	1.32 327	0.95 325	1.29 331	0.81 277	0.89 386	0.46 379	1.24 387	0.50 374	1.86 390	0.89 382

NVStereoNet_ROB	1.31 367	0.96 375	1.33 349	0.90 376	0.92 375	1.15 334	1.05 365	1.49 353	1.62 367	1.63 360	2.51 376	2.31 378	1.62 372	2.16 384	1.42 350	0.81 383	0.73 390	0.79 379	1.02 396	0.73 374	0.97 386
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	1.17 356	0.99 377	1.31 347	1.02 380	0.95 378	1.32 347	1.32 382	1.44 348	1.58 364	1.72 368	1.70 350	1.21 316	1.57 370	1.16 315	1.04 323	0.88 385	0.76 396	0.79 379	0.75 387	0.90 379	0.94 383

SGM+DAISY	1.52 376	0.99 377	1.61 369	1.01 379	1.02 384	1.86 377	1.19 375	1.49 353	1.38 347	2.96 398	3.00 388	2.79 385	1.94 381	1.88 373	1.62 360	0.98 389	0.97 408	0.91 384	0.91 392	0.94 381	0.99 388

Ntro	1.15 353	1.00 379	1.00 320	1.49 391	1.20 389	1.69 371	0.81 344	1.39 335	1.25 329	1.01 287	1.28 299	1.31 325	1.00 329	1.31 336	0.89 287	1.10 392	0.43 375	1.36 388	0.51 375	1.95 392	0.99 388

CC-Net-ROB	0.84 317	1.01 380	0.93 308	0.60 335	0.45 327	1.25 344	0.71 323	1.20 280	1.05 275	0.84 198	1.24 290	0.90 252	0.78 282	1.14 311	0.70 254	0.48 365	0.34 356	1.71 391	0.38 350	0.78 376	0.40 334

UDG	0.93 328	1.03 381	0.75 270	1.00 378	0.97 380	1.02 316	0.57 292	1.18 274	1.01 260	0.93 253	1.02 221	1.32 327	1.03 331	0.88 250	0.92 297	0.55 375	0.33 353	1.82 393	0.41 360	1.20 386	0.74 378

RTS	2.03 388	1.03 381	11.50 412	0.68 357	0.63 364	2.71 389	1.56 393	1.55 359	2.32 385	1.93 374	2.57 378	1.32 327	1.32 356	5.20 408	4.30 397	0.31 316	0.23 297	0.29 311	0.30 322	0.41 335	0.40 334

RTSA	2.03 388	1.03 381	11.50 412	0.68 357	0.63 364	2.71 389	1.56 393	1.55 359	2.32 385	1.93 374	2.57 378	1.32 327	1.32 356	5.20 408	4.30 397	0.31 316	0.23 297	0.29 311	0.30 322	0.41 335	0.40 334

AnyNet_C01	1.63 379	1.16 384	7.38 407	0.65 350	0.56 352	2.25 383	1.53 391	1.53 357	1.46 356	1.71 367	1.95 361	1.83 368	1.41 362	2.48 389	4.42 399	0.33 329	0.32 348	0.32 326	0.34 342	0.45 345	0.50 363

EDNetEfficientorigin	9.96 416	1.17 385	175.17 438	0.49 261	0.37 281	1.13 331	0.74 334	1.27 306	2.70 391	3.16 403	2.49 375	2.28 377	2.15 389	1.88 373	2.27 378	0.21 228	0.19 267	0.25 271	0.20 230	0.54 364	0.53 371

WAO-7	1.96 385	1.24 386	1.52 360	1.28 388	1.06 387	2.92 397	1.64 396	3.32 399	3.05 396	2.28 385	3.32 393	3.19 392	2.38 394	3.39 398	2.49 383	1.02 390	0.92 402	1.06 386	1.04 398	1.05 384	0.99 388

Wz-Net-TNSev	1.23 360	1.24 386	5.25 402	0.51 284	0.43 315	1.49 360	1.09 367	1.58 366	1.42 351	1.25 341	1.26 294	1.58 362	1.52 369	1.97 376	1.95 368	0.33 329	0.32 348	0.26 285	0.30 322	0.41 335	0.43 346

ACVNet_2	1.74 382	1.30 388	1.62 370	1.81 394	1.63 394	2.28 384	1.34 384	2.35 390	2.64 390	1.82 370	2.55 377	2.99 387	1.71 376	1.67 363	1.20 339	1.48 396	0.59 387	1.81 392	0.71 385	2.09 395	1.29 396

ACVNet-4b	1.43 373	1.34 389	1.28 343	1.95 398	1.60 393	1.93 378	0.77 338	1.59 367	1.64 369	1.05 305	1.60 344	2.10 375	0.92 318	1.79 370	0.84 280	1.76 400	0.35 358	2.03 399	0.67 383	2.16 397	1.18 392

ACVNet_1	1.55 377	1.36 390	1.35 351	1.96 399	1.63 394	1.83 376	0.96 361	2.09 385	1.85 376	1.43 353	1.54 338	2.31 378	1.68 375	1.42 346	1.18 336	1.76 400	0.51 383	2.05 401	0.59 380	2.24 400	1.30 397

JetBlue	3.02 400	1.39 391	7.91 408	1.17 385	1.49 392	8.53 413	7.94 415	2.82 393	1.98 379	2.15 383	2.69 383	3.32 394	3.01 401	6.66 412	3.81 394	0.79 381	0.78 397	0.75 378	0.76 388	1.04 383	1.33 399

Dean	2.07 391	1.39 391	1.69 375	2.17 401	1.83 401	2.75 392	1.28 380	3.49 403	3.80 402	2.13 379	3.30 392	3.18 391	1.98 384	1.78 369	1.72 363	1.73 399	0.79 400	1.99 395	0.91 392	2.17 398	1.34 400

LVE	2.20 394	1.47 393	1.44 358	2.06 400	1.80 400	2.79 394	1.77 401	2.96 394	3.94 404	1.95 376	4.29 406	3.47 396	1.97 382	2.48 389	1.85 366	2.06 402	0.88 401	2.06 402	1.13 403	2.17 398	1.53 402

WAO-6	2.11 392	1.52 394	1.25 338	1.73 393	1.69 398	2.72 391	1.62 395	3.15 397	3.64 399	2.01 378	3.28 391	3.52 397	2.20 392	2.59 392	2.48 382	1.31 395	0.92 402	2.04 400	1.22 407	1.89 391	1.35 401

RainbowNet	1.42 372	1.53 395	1.31 347	1.93 397	1.46 391	1.52 362	1.03 364	1.67 374	1.55 361	1.23 338	1.59 343	1.54 358	1.21 349	1.40 342	1.03 318	1.70 398	0.70 389	1.82 393	0.80 389	2.11 396	1.22 393

coex-ft	6.50 414	1.57 396	87.99 437	0.49 261	0.38 286	1.41 352	1.21 376	1.21 283	7.96 410	12.14 417	2.78 384	2.74 384	3.83 405	1.30 335	3.19 389	0.24 265	0.23 297	0.27 293	0.24 288	0.48 351	0.40 334

WAO-8	3.00 398	1.60 397	1.52 360	1.82 395	1.65 396	5.57 409	1.35 385	4.65 410	12.37 413	2.89 394	4.04 403	4.89 403	2.78 397	3.73 402	2.44 379	1.29 393	0.93 404	2.00 396	1.16 405	2.02 393	1.23 394

Venus	3.00 398	1.60 397	1.52 360	1.82 395	1.65 396	5.57 409	1.35 385	4.65 410	12.37 413	2.89 394	4.04 403	4.89 403	2.78 397	3.73 402	2.44 379	1.29 393	0.93 404	2.00 396	1.16 405	2.02 393	1.23 394

BEATNet-Init1	15.65 419	1.62 399	54.26 436	0.75 370	0.56 352	37.03 430	13.39 418	13.20 420	14.59 417	29.41 434	29.29 434	47.69 437	21.87 426	26.91 428	19.58 419	0.43 360	0.39 366	0.47 360	0.47 365	0.52 362	0.52 369

IMH-64-1	1.96 385	1.64 400	1.26 339	2.26 403	1.91 402	2.30 385	1.35 385	2.99 395	2.29 383	1.70 365	2.79 385	2.47 381	1.66 373	2.33 386	1.95 368	2.07 403	0.74 392	2.44 405	1.04 398	2.40 402	1.59 403

IMH-64	1.96 385	1.64 400	1.26 339	2.26 403	1.91 402	2.30 385	1.35 385	2.99 395	2.29 383	1.70 365	2.79 385	2.47 381	1.66 373	2.33 386	1.95 368	2.07 403	0.74 392	2.44 405	1.04 398	2.40 402	1.59 403

IMH	2.15 393	1.66 402	1.29 344	2.25 402	1.92 404	2.87 395	1.33 383	3.25 398	3.04 395	1.87 372	3.33 395	3.00 388	2.03 386	2.80 395	1.95 368	2.09 405	0.78 397	2.45 407	1.05 401	2.44 404	1.62 405

PWCK	2.06 390	1.75 403	4.11 398	1.69 392	0.93 376	3.13 400	2.86 412	2.18 388	2.41 388	2.38 386	2.33 370	2.22 376	1.85 380	3.52 400	2.20 377	1.65 397	0.73 390	1.52 390	0.83 390	1.81 389	1.02 391

TorneroNet-64	3.54 402	1.89 404	1.59 365	2.62 409	2.29 406	6.88 412	1.72 399	4.72 412	11.88 411	2.43 388	5.46 413	8.16 413	2.80 399	4.13 406	3.03 388	2.25 408	0.75 394	2.57 409	1.09 402	2.65 408	1.84 407

TorneroNet	4.49 406	1.92 405	1.65 373	2.60 408	2.29 406	14.95 420	1.86 404	4.86 413	19.56 427	3.10 402	7.52 415	7.00 412	2.90 400	4.48 407	3.66 392	2.24 407	0.78 397	2.68 411	1.14 404	2.79 409	1.80 406

KSHMR	2.64 396	1.96 406	1.86 378	2.69 410	2.44 408	2.88 396	2.04 406	3.46 402	6.31 408	2.51 390	3.27 390	3.39 395	1.97 382	2.59 392	2.08 373	2.48 410	1.41 412	2.80 414	1.51 410	2.98 410	2.09 408

UNDER WATER-64	3.72 404	2.07 407	4.57 400	3.30 415	2.52 411	5.61 411	2.63 411	3.67 405	12.27 412	3.09 401	2.66 382	5.99 410	4.74 410	3.93 405	3.57 391	2.54 411	1.24 411	2.65 410	1.48 409	3.21 413	2.62 413

UNDER WATER	3.63 403	2.12 408	4.11 398	3.17 413	2.51 410	3.77 405	2.45 409	3.53 404	13.66 416	2.98 399	2.92 387	5.75 407	4.13 408	3.85 404	3.75 393	2.84 414	1.11 409	2.71 412	1.41 408	3.26 414	2.50 412

ktn	3.02 400	2.27 409	1.85 377	2.89 411	2.54 412	3.72 403	2.14 407	3.79 406	5.33 406	2.82 393	5.09 411	5.95 409	2.54 395	3.34 397	2.58 385	2.65 412	1.44 413	2.78 413	2.03 413	2.61 407	2.10 409

notaker	2.87 397	2.31 410	2.01 380	3.03 412	2.60 413	2.94 398	1.82 403	3.43 401	3.06 397	2.89 394	4.21 405	6.15 411	2.71 396	3.42 399	2.90 387	2.67 413	1.18 410	3.00 415	1.67 411	3.13 411	2.26 410

MADNet+	2.28 395	2.56 411	10.82 410	1.25 387	0.96 379	2.77 393	1.44 390	2.34 389	1.76 373	1.36 348	1.78 355	1.84 370	1.74 377	6.33 411	4.57 400	0.67 379	0.66 388	0.59 375	0.54 378	0.84 377	0.81 381

HanzoNet	6.97 415	2.57 412	4.66 401	3.29 414	2.96 415	3.75 404	2.35 408	5.08 414	7.11 409	14.46 424	13.06 417	17.69 421	22.95 427	13.72 419	6.61 405	4.36 417	1.96 414	3.14 416	2.59 415	3.88 417	3.19 416

DDUNet	1.10 348	2.58 413	0.83 288	1.21 386	1.27 390	1.02 316	0.69 320	1.17 272	0.95 235	0.98 280	1.26 294	1.28 321	0.84 296	0.97 281	0.79 274	0.85 384	0.40 369	2.00 396	0.60 381	1.34 387	0.94 383

DispFullNet	1.64 380	2.64 414	3.14 390	2.57 406	1.78 399	1.32 347	0.55 287	1.42 346	1.45 354	1.89 373	1.48 334	1.55 359	2.35 393	2.08 381	1.12 333	0.60 377	0.19 267	2.33 404	0.73 386	2.35 401	1.30 397

DPSimNet_ROB	5.19 411	2.71 415	18.56 416	2.59 407	2.49 409	4.25 406	10.93 416	3.33 400	3.93 403	5.02 412	4.52 408	5.74 406	10.18 413	5.44 410	8.79 409	2.40 409	2.47 415	2.48 408	2.54 414	2.56 406	2.87 414

MADNet++	4.18 405	2.72 416	4.00 395	3.80 417	3.44 416	4.72 408	4.05 414	4.01 407	3.74 400	4.52 410	5.14 412	4.20 398	4.89 411	7.04 414	6.39 404	3.79 415	3.70 418	3.27 417	2.70 416	3.68 416	3.74 418

SPstereo	24.33 424	4.45 417	7.15 406	4.44 418	4.17 417	45.69 431	77.93 437	63.66 438	33.40 436	27.58 433	26.62 426	39.42 436	33.37 436	42.68 438	50.66 432	4.01 416	3.77 419	6.06 421	4.73 418	3.17 412	3.55 417

JetRed	5.38 412	6.17 418	12.68 415	2.38 405	2.85 414	12.60 419	11.17 417	4.60 409	3.74 400	3.87 408	3.85 399	4.83 401	4.13 408	6.81 413	12.18 414	2.18 406	2.95 417	2.19 403	1.98 412	3.49 415	3.01 415

DPSMNet_ROB	12.13 418	8.03 419	21.13 418	9.02 421	16.82 420	10.68 416	30.78 424	9.15 418	15.24 419	6.56 414	15.50 425	9.02 414	15.13 417	9.28 417	21.71 421	4.59 419	8.60 420	5.08 420	9.26 421	5.89 420	11.06 421

DGTPSM_ROB	12.12 417	8.03 419	21.12 417	8.97 420	16.81 419	10.68 416	30.77 423	9.14 417	15.23 418	6.55 413	15.49 424	9.02 414	15.13 417	9.26 416	21.71 421	4.58 418	8.60 420	5.07 419	9.26 421	5.88 419	11.06 421

Anonymous_1	33.12 426	18.23 421	23.86 420	20.53 422	21.18 423	25.45 422	35.84 425	22.44 429	15.68 420	13.41 418	13.70 421	18.00 422	15.15 419	20.31 420	24.47 423	14.56 428	8.84 422	66.24 435	117.79 435	155.41 438	11.40 423

DPSM_ROB	17.80 420	18.60 422	24.24 424	20.89 423	19.49 421	25.83 423	36.10 426	21.62 427	16.41 421	13.46 419	14.26 422	19.11 424	16.15 420	20.74 421	25.59 424	9.37 423	9.23 423	9.47 423	9.81 423	13.47 421	12.09 424

DPSM	17.80 420	18.60 422	24.24 424	20.89 423	19.49 421	25.83 423	36.10 426	21.62 427	16.41 421	13.46 419	14.26 422	19.11 424	16.15 420	20.74 421	25.59 424	9.37 423	9.23 423	9.47 423	9.81 423	13.47 421	12.09 424

xxxxx1	36.77 432	19.69 424	24.00 421	62.46 435	66.77 435	27.30 426	39.89 428	20.40 422	18.80 424	14.18 421	13.11 418	17.29 418	17.30 422	21.62 424	27.81 426	13.61 425	18.98 433	111.36 436	133.25 436	28.84 430	38.64 433

tt_ll	36.77 432	19.69 424	24.00 421	62.46 435	66.77 435	27.30 426	39.89 428	20.40 422	18.80 424	14.18 421	13.11 418	17.29 418	17.30 422	21.62 424	27.81 426	13.61 425	18.98 433	111.36 436	133.25 436	28.84 430	38.64 433

ff	36.77 432	19.69 424	24.00 421	62.46 435	66.77 435	27.30 426	39.89 428	20.40 422	18.80 424	14.18 421	13.11 418	17.29 418	17.30 422	21.62 424	27.81 426	13.61 425	18.98 433	111.36 436	133.25 436	28.84 430	38.64 433

PML	40.49 438	30.31 427	12.46 414	7.19 419	14.30 418	91.44 438	212.44 439	7.73 415	23.24 428	74.44 438	185.05 439	49.81 438	25.78 428	21.34 423	12.84 415	8.71 422	2.93 416	8.43 422	3.24 417	13.77 423	4.45 419

LRCNet_RVC	21.27 423	31.14 428	21.46 419	28.97 426	23.77 424	3.11 399	0.62 308	20.94 425	1.64 369	25.57 426	28.13 427	21.96 426	14.74 416	21.99 427	16.44 418	29.16 435	14.92 426	33.57 431	31.28 431	29.67 433	26.33 431

DLNR_Zeroshot_test	20.12 422	36.36 429	38.38 427	170.13 438	62.28 434	0.22 4	0.20 1	13.43 421	0.40 30	0.45 42	0.66 75	0.42 48	0.21 5	0.64 135	0.32 66	5.57 420	0.10 8	0.15 42	0.11 16	72.31 437	0.13 31

HaxPig	31.93 425	37.19 430	34.22 426	24.41 425	24.94 425	18.53 421	20.18 420	21.15 426	28.84 429	35.74 435	38.86 435	26.18 427	28.75 429	33.85 429	34.15 429	35.89 436	38.80 436	37.79 432	40.52 432	39.33 434	39.33 436

CasAABBNet	35.77 427	37.38 431	48.59 431	42.20 429	39.23 428	51.95 432	72.92 436	43.36 435	33.03 432	26.93 427	28.31 428	38.43 433	32.32 430	41.58 432	51.50 437	18.71 429	18.58 428	19.11 429	19.75 426	27.11 427	24.33 426

Selective-RAFT-Error	35.87 431	37.42 432	48.73 435	42.24 430	39.28 429	52.00 436	72.87 432	43.41 436	32.95 431	26.97 428	28.72 429	38.71 435	33.15 435	41.59 436	51.42 433	18.77 433	18.60 429	19.14 430	19.78 430	27.19 428	24.42 430

MyStereo03	35.83 428	37.48 433	48.64 432	42.37 431	39.41 430	51.98 433	72.91 433	43.07 432	33.07 433	27.20 430	28.81 431	38.36 430	32.60 431	41.58 432	51.47 434	18.74 430	18.61 430	19.07 425	19.77 427	27.10 424	24.35 427

MyStereo02	35.83 428	37.48 433	48.64 432	42.37 431	39.41 430	51.98 433	72.91 433	43.07 432	33.07 433	27.20 430	28.81 431	38.36 430	32.60 431	41.58 432	51.47 434	18.74 430	18.61 430	19.07 425	19.77 427	27.10 424	24.35 427

MyStereo	35.83 428	37.48 433	48.64 432	42.37 431	39.41 430	51.98 433	72.91 433	43.07 432	33.07 433	27.20 430	28.81 431	38.36 430	32.60 431	41.58 432	51.47 434	18.74 430	18.61 430	19.07 425	19.77 427	27.10 424	24.35 427

LSM0	38.96 437	37.52 436	48.37 430	43.79 434	91.31 438	52.31 437	72.38 431	43.71 437	32.75 430	27.16 429	28.73 430	38.51 434	32.63 434	41.75 437	51.59 438	18.85 434	18.43 427	19.09 428	19.60 425	27.21 429	33.44 432

AVERAGE_ROB	37.53 436	40.05 437	40.01 428	34.74 428	33.76 427	28.46 429	25.14 422	32.31 431	34.08 438	41.20 436	40.52 436	34.51 429	34.78 438	39.11 430	37.48 431	42.68 437	43.32 437	43.80 433	42.99 433	40.42 435	41.31 437

MEDIAN_ROB	37.35 435	40.72 438	40.37 429	32.26 427	31.80 426	27.29 425	25.02 421	29.47 430	33.43 437	41.99 437	41.60 437	33.48 428	34.37 437	39.66 431	36.94 430	43.49 438	43.96 438	44.07 434	43.35 434	41.32 436	42.43 438

test_example2	176.82 439	204.75 439	198.54 439	188.58 439	191.23 439	151.28 439	169.77 438	97.63 439	125.81 439	179.94 439	183.74 438	158.20 439	139.14 439	192.16 439	198.12 439	203.48 439	236.37 439	163.71 439	173.22 439	217.79 439	162.95 439

Low-res two-view benchmark