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 61	0.13 1	0.27 7	1.34 388	0.31 228	0.46 131	0.38 171	0.50 11	0.48 56	0.35 15	0.52 40	0.24 1	0.19 3	0.30 1	0.28 29	1.03 389	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 2	0.28 280

4D-IteraStereo	0.33 30	0.19 33	0.43 74	0.40 87	0.24 77	0.32 60	0.27 42	0.59 29	0.72 118	0.66 103	0.53 42	0.42 46	0.22 6	0.46 29	0.30 48	0.14 18	0.09 2	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.12 10

test-3	0.35 37	0.17 8	0.48 115	0.40 87	0.22 30	0.42 117	0.22 11	0.66 56	0.80 153	0.72 134	0.45 21	0.63 139	0.29 41	0.45 25	0.32 64	0.13 9	0.09 2	0.17 85	0.13 49	0.13 14	0.11 3

test_1	0.35 37	0.17 8	0.48 115	0.40 87	0.22 30	0.42 117	0.22 11	0.66 56	0.80 153	0.70 124	0.45 21	0.63 139	0.29 41	0.45 25	0.32 64	0.13 9	0.09 2	0.17 85	0.13 49	0.13 14	0.11 3

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 46	0.80 124	0.29 4	0.25 12	0.37 5	0.34 83	0.14 18	0.09 2	0.13 8	0.52 375	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
RAFT-Stereo + iAFF	0.37 61	0.18 14	0.45 84	0.36 27	0.19 8	0.33 66	0.28 50	0.67 67	0.77 139	0.72 134	0.99 208	0.56 97	0.39 103	0.44 22	0.31 58	0.11 1	0.09 2	0.15 41	0.14 69	0.13 14	0.11 3

AFF-stereo	0.39 89	0.20 54	0.42 58	0.37 35	0.22 30	0.27 25	0.31 88	0.67 67	0.72 118	0.66 103	1.12 257	0.75 201	0.38 90	0.57 70	0.35 90	0.11 1	0.09 2	0.16 57	0.16 116	0.14 36	0.12 10

DLNR_Zeroshot_test	20.12 420	36.36 429	38.38 425	170.13 438	62.28 434	0.22 4	0.20 1	13.43 420	0.40 29	0.45 40	0.66 73	0.42 46	0.21 5	0.64 133	0.32 64	5.57 419	0.10 8	0.15 41	0.11 15	72.31 437	0.13 31

CASnet	0.30 12	0.20 54	0.34 13	0.42 130	0.17 2	0.25 16	0.24 23	0.53 16	0.56 67	0.54 61	0.54 45	0.39 39	0.24 10	0.41 17	0.26 8	0.15 67	0.10 8	0.22 230	0.18 184	0.18 151	0.12 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.36 43	0.17 8	0.31 10	0.35 12	0.21 25	0.51 144	0.21 5	0.93 189	0.75 134	0.56 64	0.73 86	0.66 162	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

LoS_RVC	0.28 6	0.17 8	0.29 9	0.33 8	0.32 245	0.43 121	0.34 117	0.42 4	0.34 5	0.33 11	0.51 37	0.29 4	0.38 90	0.37 5	0.28 29	0.11 1	0.10 8	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 263

anonymousdsp	0.30 12	0.22 97	0.41 50	0.38 45	0.26 130	0.31 51	0.35 139	0.68 72	0.36 11	0.40 29	0.33 10	0.32 14	0.28 27	0.62 117	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

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 22	0.18 1	0.62 117	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 46	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

MC-Stereo	0.29 9	0.18 14	0.35 19	0.40 87	0.21 25	0.26 18	0.26 40	0.53 16	0.40 29	0.38 18	0.61 62	0.41 44	0.31 54	0.57 70	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.12 2	0.12 10

RCA-Stereo	0.36 43	0.18 14	0.37 27	0.38 45	0.23 56	0.31 51	0.33 109	0.70 93	1.25 327	0.45 40	0.65 70	0.46 65	0.43 120	0.40 14	0.29 37	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.12 2	0.12 10

DCANet-4	0.38 77	0.22 97	0.58 194	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.69 83	0.97 245	0.70 124	0.79 114	0.40 40	0.46 138	0.46 29	0.37 107	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

fff	0.39 89	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.73 123	1.08 289	0.70 124	0.79 114	0.44 55	0.62 200	0.47 34	0.37 107	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

ADStereo(finetuned)	0.39 89	0.18 14	0.58 194	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.72 110	0.96 240	0.72 134	0.77 102	0.45 62	0.68 237	0.46 29	0.36 99	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.15 78

test_4	0.37 61	0.19 33	0.34 13	0.45 200	0.26 130	0.20 2	0.34 117	0.58 27	0.42 38	0.60 72	1.45 328	0.43 52	0.26 17	0.67 156	0.29 37	0.12 4	0.10 8	0.17 85	0.19 208	0.15 66	0.12 10

IGEV-Stereo	0.30 12	0.22 97	0.41 50	0.38 45	0.26 130	0.30 39	0.35 139	0.68 72	0.36 11	0.40 29	0.33 10	0.32 14	0.28 27	0.62 117	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
test_3	0.37 61	0.19 33	0.50 132	0.45 200	0.24 77	0.47 133	0.36 146	0.69 83	0.84 176	0.66 103	0.46 23	0.68 169	0.25 12	0.45 25	0.32 64	0.12 4	0.10 8	0.18 116	0.16 116	0.15 66	0.12 10

LCNet	0.42 124	0.21 74	0.34 13	0.44 188	0.24 77	0.47 133	0.28 50	0.69 83	0.57 71	0.72 134	1.03 229	0.66 162	0.58 187	0.60 89	0.35 90	0.15 67	0.10 8	0.19 148	0.19 208	0.22 227	0.37 322

TransformOpticalFlow	0.46 153	0.21 74	0.49 123	0.42 130	0.24 77	0.36 78	0.46 239	1.04 223	0.84 176	0.67 110	1.14 265	0.73 193	0.56 175	0.78 216	0.33 74	0.15 67	0.10 8	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.15 78

PFNet	0.43 136	0.19 33	0.61 208	0.44 188	0.24 77	0.42 117	0.31 88	0.76 136	0.81 162	1.01 285	0.74 97	0.67 166	0.41 112	0.75 193	0.39 128	0.16 99	0.10 8	0.20 177	0.15 90	0.16 103	0.14 49

IRAFT_RVC	0.43 136	0.20 54	0.52 159	0.45 200	0.24 77	0.26 18	0.51 265	0.76 136	0.78 142	0.77 164	0.80 124	0.73 193	0.50 151	0.74 188	0.39 128	0.18 157	0.10 8	0.21 218	0.17 158	0.17 127	0.15 78

cross-raft	0.34 35	0.20 54	0.38 33	0.45 200	0.24 77	0.32 60	0.35 139	0.77 141	0.42 38	0.62 78	0.77 102	0.58 115	0.27 22	0.46 29	0.31 58	0.12 4	0.10 8	0.15 41	0.13 49	0.15 66	0.12 10

GMM-Stereo	0.44 142	0.20 54	0.39 36	0.42 130	0.25 101	0.50 139	0.44 232	0.72 110	0.57 71	0.77 164	1.37 313	0.76 207	0.38 90	0.62 117	0.34 83	0.15 67	0.10 8	0.20 177	0.19 208	0.17 127	0.28 280

s12784h	0.37 61	0.15 2	0.26 4	0.34 9	0.15 1	0.80 264	0.29 57	0.83 159	0.87 190	0.58 69	0.58 55	0.43 52	0.41 112	0.59 79	0.35 90	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.09 4	0.14 36	0.10 1

XX-TBD	0.32 26	0.53 325	0.26 4	0.53 302	0.21 25	0.38 91	0.24 23	0.41 2	0.77 139	0.55 62	0.70 82	0.31 7	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

DCANet	0.38 77	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.72 110	0.96 240	0.72 134	0.77 102	0.45 62	0.56 175	0.47 34	0.36 99	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.15 78

csc	0.39 89	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.73 123	1.08 289	0.70 124	0.79 114	0.44 55	0.62 200	0.47 34	0.37 107	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

cscssc	0.39 89	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.73 123	1.08 289	0.70 124	0.79 114	0.44 55	0.62 200	0.47 34	0.37 107	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

111	0.42 124	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.52 151	0.28 50	0.76 136	1.16 312	0.52 54	0.92 176	0.65 150	0.51 156	0.65 139	0.37 107	0.15 67	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.13 14	0.16 98

CFNet-RSSM	0.35 37	0.18 14	0.47 102	0.39 61	0.22 30	0.35 74	0.23 20	0.78 144	0.86 186	0.67 110	0.54 45	0.56 97	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

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 44	0.54 45	0.38 36	0.34 71	0.50 49	0.25 3	0.75 378	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.12 10

HITNet	0.43 136	0.27 207	0.50 132	0.34 9	0.18 5	0.65 215	0.32 100	0.99 208	0.70 110	0.73 141	0.86 150	0.66 162	0.56 175	0.61 95	0.47 183	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
MLCV	0.49 180	0.26 195	0.73 262	0.38 45	0.18 5	0.64 209	0.33 109	0.84 163	0.89 204	0.96 271	1.12 257	0.72 189	0.45 132	1.00 289	0.59 228	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.14 36	0.14 49

ACVNet-DCA	0.36 43	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.91 179	0.59 74	0.42 32	0.50 32	0.34 22	0.47 142	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.18 151	0.19 166

xx1	0.40 103	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.71 100	1.17 315	0.42 32	0.50 32	0.65 150	0.56 175	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.19 208	0.18 151	0.19 166

1test111	0.37 61	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.91 179	0.59 74	0.42 32	0.50 32	0.34 22	0.47 142	0.59 79	0.48 186	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.18 151	0.19 166

cc1	0.38 77	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.71 100	1.17 315	0.42 32	0.50 32	0.34 22	0.47 142	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.16 103	0.17 135

ff7	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 130	0.31 51	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 7	0.28 27	0.61 95	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

ffff	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 130	0.31 51	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 7	0.28 27	0.61 95	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

DualNet	0.53 217	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	0.72 110	1.13 303	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	0.61 95	1.46 350	0.17 125	0.11 39	0.25 268	0.21 244	0.16 103	0.17 135

ffm	0.47 162	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	0.72 110	1.13 303	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.25 268	0.21 244	0.16 103	0.17 135

ff1	0.56 236	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	0.72 110	1.13 303	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	1.25 321	1.46 350	0.17 125	0.11 39	0.25 268	0.21 244	0.16 103	0.17 135

11t	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 130	0.31 51	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 7	0.28 27	0.61 95	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

tt1	0.37 61	0.25 167	0.35 19	0.43 167	0.23 56	0.52 151	0.37 158	0.72 110	1.13 303	0.42 32	0.46 23	0.35 26	0.44 125	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.16 103	0.17 135

IGEV_Zeroshot_test	0.36 43	0.19 33	0.71 252	0.41 105	0.29 199	0.30 39	0.25 30	0.86 166	0.40 29	0.64 95	0.57 53	0.56 97	0.25 12	0.56 66	0.29 37	0.15 67	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.14 36	0.14 49

MSKI-zero shot	0.33 30	0.19 33	0.36 25	0.41 105	0.22 30	0.32 60	0.22 11	0.65 54	0.45 47	0.52 54	0.64 68	0.60 127	0.19 3	0.78 216	0.27 23	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.10 10	0.13 14	0.13 31

AEACV	0.28 6	0.18 14	0.34 13	0.36 27	0.45 324	0.27 25	0.27 42	0.41 2	0.39 21	0.31 7	0.46 23	0.31 7	0.36 79	0.38 7	0.25 3	0.14 18	0.11 39	0.15 41	0.13 49	0.13 14	0.13 31

RAFT-Test	0.35 37	0.19 33	0.42 58	0.39 61	0.24 77	0.50 139	0.23 20	0.74 129	0.44 43	0.62 78	0.85 146	0.64 146	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

HH	0.37 61	0.22 97	0.49 123	0.41 105	0.26 130	0.36 78	0.30 69	0.87 167	0.41 34	0.45 40	0.59 57	0.78 214	0.43 120	0.77 208	0.26 8	0.15 67	0.11 39	0.15 41	0.14 69	0.14 36	0.14 49

HanStereo	0.37 61	0.22 97	0.49 123	0.41 105	0.26 130	0.36 78	0.30 69	0.87 167	0.41 34	0.45 40	0.59 57	0.78 214	0.43 120	0.77 208	0.26 8	0.15 67	0.11 39	0.15 41	0.14 69	0.14 36	0.14 49

anonymousdsp2	0.37 61	0.21 74	0.49 123	0.38 45	0.24 77	0.48 138	0.31 88	0.91 179	0.68 103	0.57 66	0.51 37	0.51 80	0.34 71	0.59 79	0.33 74	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.10 10	0.16 103	0.16 98

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 40	0.42 46	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

CES	0.29 9	0.15 2	0.25 1	0.31 4	0.71 369	0.36 78	0.27 42	0.51 12	0.47 54	0.34 13	0.48 28	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	0.32 299

knoymous	0.37 61	0.22 97	0.34 13	0.32 6	0.22 30	0.38 91	0.29 57	0.63 43	0.65 93	0.69 120	0.69 80	0.60 127	0.40 108	0.61 95	0.36 99	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.12 26	0.18 151	0.19 166

ProNet	0.30 12	0.22 97	0.41 50	0.36 27	0.25 101	0.33 66	0.42 219	0.62 37	0.41 34	0.33 11	0.31 6	0.32 14	0.28 27	0.60 89	0.28 29	0.13 9	0.11 39	0.16 57	0.13 49	0.13 14	0.14 49

ccc-4	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 130	0.31 51	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 7	0.28 27	0.61 95	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

RAFT+CT+SA	0.40 103	0.24 139	0.40 45	0.53 302	0.27 159	0.28 31	0.45 236	0.79 149	0.81 162	0.51 52	0.90 164	0.42 46	0.39 103	0.81 224	0.33 74	0.15 67	0.11 39	0.18 116	0.18 184	0.15 66	0.15 78

test_5	0.44 142	0.25 167	0.48 115	0.53 302	0.28 180	0.28 31	0.42 219	0.77 141	0.87 190	0.63 85	0.91 170	0.73 193	0.53 160	0.82 229	0.36 99	0.14 18	0.11 39	0.18 116	0.18 184	0.18 151	0.16 98

iRaft-Stereo_20w	0.42 124	0.20 54	0.63 217	0.39 61	0.27 159	0.33 66	0.25 30	1.76 377	0.37 14	0.73 141	0.53 42	0.63 139	0.42 117	0.86 239	0.29 37	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.13 49	0.15 66	0.15 78

IPLG	0.40 103	0.21 74	0.64 221	0.41 105	0.25 101	0.54 160	0.27 42	0.77 141	0.68 103	0.85 205	0.82 132	0.33 19	0.32 60	0.64 133	0.49 193	0.13 9	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.14 36	0.14 49

MIPNet	0.39 89	0.22 97	0.66 228	0.40 87	0.25 101	0.53 154	0.29 57	0.78 144	0.74 132	0.68 117	0.60 59	0.40 40	0.48 145	0.45 25	0.39 128	0.14 18	0.11 39	0.16 57	0.13 49	0.14 36	0.14 49

HHNet	0.42 124	0.19 33	0.43 74	0.35 12	0.38 283	0.33 66	0.33 109	0.71 100	0.78 142	0.87 217	1.30 302	0.52 83	0.36 79	0.53 54	0.37 107	0.16 99	0.11 39	0.19 148	0.15 90	0.15 66	0.25 258

AAGNet	1.40 368	0.20 54	0.52 159	0.45 200	0.26 130	0.29 35	0.29 57	0.67 67	0.71 116	0.97 274	0.86 150	0.66 162	0.60 194	0.66 147	19.98 418	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.15 90	0.20 200	0.13 31

STrans-v2	0.47 162	0.21 74	0.49 123	0.41 105	0.25 101	0.54 160	0.49 259	1.16 263	0.82 170	0.67 110	1.05 235	0.71 174	0.67 229	0.74 188	0.34 83	0.15 67	0.11 39	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.14 49

PSM-AAD	0.48 171	0.21 74	0.39 36	0.44 188	0.23 56	0.56 170	0.47 244	0.67 67	0.73 127	1.08 313	1.12 257	0.58 115	0.87 304	0.63 126	0.33 74	0.15 67	0.11 39	0.25 268	0.26 304	0.18 151	0.42 340

KYRaft	0.48 171	0.21 74	0.41 50	0.45 200	0.23 56	0.43 121	0.36 146	0.68 72	0.45 47	0.94 254	1.72 349	0.78 214	0.40 108	0.65 139	0.32 64	0.16 99	0.11 39	0.18 116	0.22 262	0.17 127	0.76 377

SST-Stereo	0.41 117	0.20 54	0.48 115	0.43 167	0.25 101	0.25 16	0.21 5	0.68 72	0.50 60	1.08 313	0.79 114	0.71 174	0.42 117	0.81 224	0.38 120	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.16 116	0.19 185	0.15 78

THIR-Stereo	0.51 201	0.19 33	0.47 102	0.39 61	0.23 56	0.74 246	0.64 311	0.68 72	0.88 200	1.03 292	1.40 316	0.71 174	0.75 265	0.64 133	0.43 158	0.16 99	0.11 39	0.17 85	0.18 184	0.15 66	0.17 135

RAFT_R40	0.41 117	0.20 54	0.47 102	0.44 188	0.25 101	0.23 6	0.25 30	0.69 83	0.70 110	0.98 277	0.78 110	0.72 189	0.43 120	0.80 220	0.39 128	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.16 116	0.18 151	0.15 78

DRaft	0.49 180	0.18 14	0.50 132	0.38 45	0.25 101	0.57 180	0.39 184	0.67 67	0.86 186	1.02 289	1.75 351	0.50 77	0.79 280	0.65 139	0.42 156	0.14 18	0.11 39	0.16 57	0.16 116	0.14 36	0.17 135

RAFT-RH_RVC	0.57 240	0.18 14	0.44 79	0.38 45	0.23 56	0.56 170	0.24 23	0.61 35	0.73 127	1.18 329	3.90 398	0.55 91	0.40 108	0.67 156	0.38 120	0.14 18	0.11 39	0.20 177	0.15 90	0.12 2	0.14 49

RAFT-345	0.41 117	0.19 33	0.42 58	0.39 61	0.23 56	0.32 60	0.25 30	0.62 37	0.56 67	0.74 148	1.77 352	0.44 55	0.35 74	0.67 156	0.37 107	0.14 18	0.11 39	0.18 116	0.14 69	0.14 36	0.13 31

CRE-IMP	0.37 61	0.23 120	0.53 166	0.42 130	0.24 77	0.40 101	0.21 5	0.61 35	0.45 47	0.65 99	0.73 86	0.53 87	0.37 83	0.63 126	0.40 148	0.18 157	0.11 39	0.19 148	0.16 116	0.21 209	0.19 166

Prome-Stereo	0.46 153	0.20 54	0.37 27	0.45 200	0.26 130	0.40 101	0.42 219	0.69 83	0.49 57	0.96 271	1.84 355	0.58 115	0.64 212	0.63 126	0.32 64	0.15 67	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.17 127	0.30 289

iRaftStereo_RVC	0.33 30	0.20 54	0.40 45	0.40 87	0.23 56	0.31 51	0.29 57	0.70 93	0.55 66	0.49 49	0.66 73	0.37 33	0.23 7	0.47 34	0.33 74	0.14 18	0.11 39	0.19 148	0.17 158	0.16 103	0.13 31

XX-Stereo	0.38 77	0.18 14	0.52 159	0.58 328	0.38 283	0.39 96	0.20 1	0.62 37	0.31 2	0.47 46	1.29 300	0.72 189	0.25 12	0.59 79	0.28 29	0.16 99	0.11 39	0.17 85	0.16 116	0.14 36	0.11 3

EAI-Stereo	0.36 43	0.21 74	0.46 91	0.40 87	0.22 30	0.33 66	0.36 146	1.22 286	0.32 3	0.52 54	0.75 99	0.35 26	0.28 27	0.65 139	0.30 48	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.14 69	0.14 36	0.13 31

Gwc-CoAtRS	0.35 37	0.18 14	0.46 91	0.39 61	0.23 56	0.34 72	0.22 11	0.74 129	0.77 139	0.62 78	0.60 59	0.58 115	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

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 37	0.32 14	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
iResNet	0.52 211	0.31 251	0.86 293	0.44 188	0.22 30	0.66 220	0.47 244	0.92 187	1.02 263	0.89 232	1.12 257	0.69 171	0.55 167	0.86 239	0.60 229	0.15 67	0.11 39	0.15 41	0.12 26	0.17 127	0.17 135

MyStereo8	0.42 124	0.21 74	0.64 221	0.43 167	0.29 199	0.55 165	0.28 50	0.72 110	0.50 60	0.73 141	1.01 216	0.57 100	0.44 125	0.52 52	0.52 201	0.15 67	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.19 185	0.21 209

IGEVStereo-DCA	0.30 12	0.24 139	0.42 58	0.36 27	0.27 159	0.38 91	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.31 6	0.35 26	0.27 22	0.62 117	0.25 3	0.16 99	0.12 86	0.16 57	0.12 26	0.14 36	0.16 98

rrr	0.31 23	0.24 139	0.56 185	0.36 27	0.27 159	0.38 91	0.31 88	0.56 24	0.44 43	0.39 21	0.31 6	0.35 26	0.27 22	0.62 117	0.25 3	0.16 99	0.12 86	0.16 57	0.13 49	0.14 36	0.14 49

riskmin	0.41 117	0.21 74	0.44 79	0.34 9	0.24 77	0.58 184	0.32 100	0.70 93	0.86 186	0.52 54	0.57 53	0.78 214	0.60 194	0.58 74	0.39 128	0.17 125	0.12 86	0.19 148	0.13 49	0.19 185	0.22 224

Selective-RAFT	0.36 43	0.23 120	0.54 178	0.45 200	0.22 30	0.64 209	0.27 42	0.62 37	0.65 93	0.41 31	0.38 18	0.55 91	0.39 103	0.59 79	0.36 99	0.14 18	0.12 86	0.14 13	0.12 26	0.16 103	0.14 49

DisPM	0.40 103	0.20 54	0.50 132	0.42 130	0.27 159	0.24 7	0.30 69	0.68 72	0.61 83	0.88 225	0.87 156	0.59 124	0.32 60	0.80 220	0.34 83	0.19 192	0.12 86	0.19 148	0.17 158	0.16 103	0.21 209

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 278	0.30 244	1.20 332	0.42 130	0.31 228	1.00 307	0.58 296	1.16 263	1.07 284	1.01 285	1.25 288	1.08 296	0.75 265	1.18 315	1.03 316	0.20 211	0.12 86	0.16 57	0.13 49	0.22 227	0.22 224

raft_robust	0.41 117	0.24 139	0.39 36	0.43 167	0.22 30	0.40 101	0.33 109	0.80 151	0.98 249	0.80 179	0.88 159	0.41 44	0.32 60	0.89 248	0.30 48	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.18 184	0.15 66	0.13 31

Sa-1000	0.49 180	0.25 167	0.45 84	0.46 223	0.25 101	0.64 209	0.34 117	0.85 164	0.95 233	0.85 205	1.51 335	0.55 91	0.44 125	0.94 263	0.31 58	0.16 99	0.12 86	0.21 218	0.20 227	0.15 66	0.14 49

iRaft-Stereo_5w	0.46 153	0.22 97	0.53 166	0.43 167	0.30 218	0.30 39	0.53 274	0.66 56	0.71 116	0.62 78	0.89 162	1.01 276	0.67 229	0.76 201	0.67 246	0.13 9	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.15 66	0.17 135

CIPLG	0.42 124	0.23 120	0.71 252	0.45 200	0.33 256	0.51 144	0.33 109	0.68 72	0.68 103	0.84 195	0.96 189	0.47 69	0.33 65	0.56 66	0.52 201	0.17 125	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.13 14	0.16 98

IPLGR_C	0.42 124	0.23 120	0.71 252	0.46 223	0.33 256	0.51 144	0.34 117	0.69 83	0.69 108	0.84 195	0.92 176	0.46 65	0.33 65	0.53 54	0.53 210	0.17 125	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.13 14	0.16 98

IPLGR	0.40 103	0.22 97	0.70 249	0.40 87	0.22 30	0.51 144	0.29 57	0.78 144	0.78 142	0.80 179	0.77 102	0.44 55	0.41 112	0.48 41	0.40 148	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.16 103	0.14 49

GMOStereo	0.38 77	0.19 33	0.42 58	0.43 167	0.24 77	0.40 101	0.39 184	0.55 19	0.64 88	0.89 232	0.84 139	0.65 150	0.37 83	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.15 66	0.12 10

error version	0.38 77	0.19 33	0.42 58	0.43 167	0.24 77	0.40 101	0.39 184	0.55 19	0.64 88	0.89 232	0.84 139	0.65 150	0.37 83	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.15 66	0.12 10

test-v	0.38 77	0.19 33	0.42 58	0.43 167	0.24 77	0.40 101	0.39 184	0.55 19	0.64 88	0.89 232	0.84 139	0.65 150	0.37 83	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.15 66	0.12 10

ACRE	0.42 124	0.23 120	0.73 262	0.45 200	0.33 256	0.50 139	0.33 109	0.68 72	0.70 110	0.82 184	0.92 176	0.46 65	0.32 60	0.53 54	0.52 201	0.17 125	0.12 86	0.15 41	0.14 69	0.13 14	0.16 98

CrosDoStereo	0.51 201	0.19 33	0.46 91	0.39 61	0.24 77	0.39 96	1.14 369	0.69 83	0.87 190	0.94 254	1.36 310	0.62 135	0.75 265	0.68 164	0.46 174	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.18 184	0.14 36	0.16 98

TRStereo	0.39 89	0.32 253	0.64 221	0.49 258	0.41 300	0.30 39	0.30 69	0.97 203	0.63 84	0.53 60	0.43 19	0.52 83	0.26 17	0.77 208	0.29 37	0.18 157	0.12 86	0.19 148	0.19 208	0.13 14	0.13 31

Patchmatch Stereo++	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.61 95	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	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
OMP-Stereo	0.43 136	0.23 120	0.50 132	0.53 302	0.25 101	0.36 78	0.24 23	0.73 123	0.81 162	0.78 175	0.64 68	0.88 242	0.41 112	0.95 268	0.36 99	0.15 67	0.12 86	0.20 177	0.15 90	0.16 103	0.13 31

IIG-Stereo	0.45 148	0.22 97	0.48 115	0.51 281	0.26 130	0.43 121	0.21 5	0.73 123	0.80 153	0.84 195	0.95 185	0.82 228	0.46 138	0.95 268	0.37 107	0.16 99	0.12 86	0.19 148	0.15 90	0.15 66	0.12 10

NF-Stereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.42 130	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 100	0.72 118	0.66 103	0.77 102	0.57 100	0.31 54	0.69 170	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.27 271

OCTAStereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.42 130	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 100	0.72 118	0.66 103	0.77 102	0.58 115	0.31 54	0.69 170	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.27 271

PSM-softLoss	0.40 103	0.21 74	0.53 166	0.42 130	0.26 130	0.29 35	0.34 117	0.70 93	0.49 57	0.63 85	0.82 132	0.59 124	0.33 65	0.75 193	0.43 158	0.20 211	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.17 127	0.22 224

KMStereo	0.40 103	0.21 74	0.53 166	0.42 130	0.26 130	0.29 35	0.34 117	0.70 93	0.49 57	0.63 85	0.82 132	0.59 124	0.33 65	0.75 193	0.43 158	0.20 211	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.17 127	0.22 224

NRIStereo	0.37 61	0.21 74	0.49 123	0.42 130	0.23 56	0.33 66	0.25 30	0.68 72	0.59 74	0.65 99	0.63 65	0.55 91	0.37 83	0.67 156	0.40 148	0.16 99	0.12 86	0.18 116	0.15 90	0.17 127	0.15 78

PSM-adaLoss	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.31 88	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.59 79	0.38 120	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

ROB_FTStereo_v2	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.31 88	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.60 89	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

ROB_FTStereo	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.20 1	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.60 89	0.38 120	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

HUI-Stereo	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.22 11	0.63 43	0.40 29	0.64 95	0.73 86	0.58 115	0.38 90	0.53 54	0.38 120	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

ASMatch	0.48 171	0.20 54	0.47 102	0.39 61	0.28 180	0.37 86	0.26 40	0.76 136	0.72 118	0.77 164	2.29 367	0.61 129	0.51 156	0.64 133	0.39 128	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.22 224

DeepStereo_LL	0.51 201	0.19 33	0.46 91	0.39 61	0.24 77	0.39 96	1.14 369	0.69 83	0.87 190	0.94 254	1.36 310	0.62 135	0.75 265	0.68 164	0.46 174	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.18 184	0.14 36	0.16 98

DEmStereo	0.49 180	0.18 14	0.53 166	0.39 61	0.26 130	0.57 180	0.33 109	0.65 54	0.75 134	0.90 239	1.65 343	0.57 100	1.02 328	0.63 126	0.44 165	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.16 116	0.14 36	0.17 135

GrayStereo	0.49 180	0.20 54	0.44 79	0.47 241	0.29 199	0.51 144	0.62 305	0.71 100	0.66 96	1.04 298	1.46 329	0.77 212	0.73 260	0.58 74	0.35 90	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.17 158	0.15 66	0.30 289

RE-Stereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.42 130	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 100	0.72 118	0.66 103	0.77 102	0.57 100	0.31 54	0.70 177	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.27 271

Pruner-Stereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.41 105	0.25 101	0.22 4	0.24 23	0.71 100	0.59 74	0.90 239	0.75 99	0.67 166	0.30 51	0.64 133	0.39 128	0.19 192	0.12 86	0.20 177	0.17 158	0.17 127	0.19 166

TVStereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.42 130	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 100	0.72 118	0.66 103	0.77 102	0.57 100	0.31 54	0.70 177	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.27 271

DeepStereo_RVC	0.37 61	0.22 97	0.51 140	0.41 105	0.24 77	0.26 18	0.22 11	0.64 53	0.40 29	0.69 120	0.67 78	0.57 100	0.50 151	0.58 74	0.42 156	0.17 125	0.12 86	0.18 116	0.16 116	0.19 185	0.19 166

iGMRVC	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.29 57	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.61 95	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

iRAFT	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.61 95	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

AnonymousM	0.42 124	0.86 369	0.31 10	0.35 12	0.23 56	0.30 39	0.37 158	0.56 24	0.44 43	0.72 134	0.50 32	0.47 69	0.29 41	0.42 18	0.35 90	0.16 99	0.12 86	1.51 387	0.32 331	0.12 2	0.11 3

test-2	0.38 77	0.19 33	0.42 58	0.43 167	0.24 77	0.40 101	0.39 184	0.55 19	0.64 88	0.89 232	0.84 139	0.65 150	0.37 83	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.15 66	0.12 10

test-1	0.37 61	0.20 54	0.76 269	0.47 241	0.27 159	0.44 127	0.36 146	0.63 43	0.65 93	0.49 49	0.67 78	0.54 89	0.35 74	0.42 18	0.30 48	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.15 66	0.18 157

RAFT-IKP	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.27 42	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.61 95	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

rafts_anoy	0.38 77	0.22 97	0.38 33	0.43 167	0.28 180	0.32 60	0.32 100	0.70 93	0.91 214	0.59 70	0.66 73	0.45 62	0.33 65	0.49 47	0.41 153	0.16 99	0.12 86	0.21 218	0.23 271	0.18 151	0.16 98

raft+_RVC	0.38 77	0.20 54	0.38 33	0.39 61	0.27 159	0.44 127	0.35 139	0.81 153	0.90 208	0.52 54	0.78 110	0.50 77	0.29 41	0.56 66	0.41 153	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.13 31

raftrobust	0.35 37	0.20 54	0.39 36	0.43 167	0.29 199	0.31 51	0.25 30	0.73 123	0.66 96	0.59 70	0.56 52	0.44 55	0.45 132	0.55 62	0.31 58	0.16 99	0.12 86	0.14 13	0.12 26	0.12 2	0.14 49

test_xeample3	0.31 23	0.23 120	0.56 185	0.36 27	0.26 130	0.35 74	0.32 100	0.60 31	0.38 17	0.44 39	0.32 9	0.33 19	0.28 27	0.66 147	0.27 23	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.12 26	0.14 36	0.14 49

ARAFT	0.48 171	0.25 167	0.82 282	0.42 130	0.25 101	0.56 170	0.54 280	0.82 157	0.82 170	0.92 247	0.75 99	0.75 201	0.48 145	0.89 248	0.37 107	0.15 67	0.12 86	0.23 244	0.22 262	0.14 36	0.14 49

BEATNet_4x	0.49 180	0.35 268	0.72 258	0.38 45	0.20 18	0.65 215	0.36 146	1.08 241	0.78 142	0.78 175	0.88 159	0.73 193	0.64 212	0.71 182	0.60 229	0.16 99	0.12 86	0.16 57	0.15 90	0.24 249	0.18 157

ccs_rob	0.47 162	0.25 167	0.55 181	0.38 45	0.28 180	0.58 184	0.32 100	0.89 173	0.90 208	0.83 189	1.02 218	0.75 201	0.48 145	0.61 95	0.46 174	0.17 125	0.12 86	0.24 257	0.16 116	0.26 264	0.21 209

iResNet_ROB	0.55 227	0.24 139	0.61 208	0.38 45	0.22 30	0.66 220	0.30 69	1.59 365	1.33 341	0.94 254	1.05 235	0.81 226	0.69 239	0.84 235	0.46 174	0.17 125	0.12 86	0.14 13	0.09 4	0.15 66	0.20 193

DN-CSS_ROB	0.45 148	0.27 207	0.74 266	0.41 105	0.29 199	0.43 121	0.29 57	0.80 151	0.78 142	0.73 141	1.08 249	0.48 72	0.45 132	0.81 224	0.40 148	0.15 67	0.12 86	0.21 218	0.19 208	0.18 151	0.17 135

pmcnn	1.27 360	0.31 251	1.14 329	0.41 105	0.23 56	0.97 300	0.71 321	1.23 289	1.32 339	1.83 369	2.34 369	11.25 415	0.89 310	1.04 296	0.96 304	0.15 67	0.12 86	0.12 2	0.10 10	0.15 66	0.16 98

MyStereo07	0.33 30	0.23 120	0.37 27	0.43 167	0.29 199	0.40 101	0.48 249	0.78 144	0.38 17	0.38 18	0.34 16	0.32 14	0.30 51	0.63 126	0.28 29	0.14 18	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.18 151	0.17 135

MyStereo06	0.40 103	0.22 97	0.65 226	0.42 130	0.29 199	0.43 121	0.48 249	1.05 229	0.43 41	0.64 95	0.54 45	0.78 214	0.27 22	0.53 54	0.31 58	0.14 18	0.13 141	0.18 116	0.17 158	0.17 127	0.17 135

MyStereo05	0.46 153	0.22 97	0.51 140	0.42 130	0.29 199	0.43 121	0.48 249	0.96 201	1.12 297	0.77 164	0.62 64	0.51 80	0.57 184	0.79 218	0.43 158	0.14 18	0.13 141	0.18 116	0.17 158	0.17 127	0.17 135

MyStereo04	0.45 148	0.23 120	0.52 159	0.43 167	0.29 199	0.40 101	0.48 249	1.02 217	1.12 297	0.62 78	0.58 55	0.55 91	0.56 175	0.77 208	0.45 170	0.14 18	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.18 151	0.17 135

AE-Stereo	0.36 43	0.21 74	0.47 102	0.49 258	0.31 228	0.50 139	0.34 117	0.72 110	0.73 127	0.34 13	0.55 50	0.52 83	0.28 27	0.48 41	0.31 58	0.13 9	0.13 141	0.18 116	0.16 116	0.15 66	0.14 49

CoDeX	0.48 171	0.21 74	0.53 166	0.43 167	0.25 101	0.74 246	0.38 171	1.36 330	0.82 170	0.84 195	0.96 189	0.63 139	0.57 184	0.63 126	0.40 148	0.17 125	0.13 141	0.17 85	0.15 90	0.16 103	0.15 78

test croco	0.32 26	0.21 74	0.59 202	0.40 87	0.29 199	0.27 25	0.30 69	0.46 6	0.36 11	0.32 10	0.66 73	0.31 7	0.33 65	0.68 164	0.32 64	0.18 157	0.13 141	0.20 177	0.15 90	0.18 151	0.13 31

MIF-Stereo (partial)	0.32 26	0.19 33	0.41 50	0.41 105	0.32 245	0.29 35	0.24 23	0.49 9	0.44 43	0.31 7	0.63 65	0.37 33	0.36 79	0.60 89	0.32 64	0.17 125	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.18 151	0.15 78

MIF-Stereo	0.27 2	0.18 14	0.40 45	0.40 87	0.28 180	0.30 39	0.28 50	0.40 1	0.33 4	0.30 6	0.46 23	0.27 2	0.25 12	0.48 41	0.35 90	0.17 125	0.13 141	0.14 13	0.12 26	0.14 36	0.13 31

PCWNet_CMD	0.49 180	0.25 167	0.56 185	0.40 87	0.27 159	0.64 209	0.32 100	0.98 205	0.99 252	0.87 217	1.07 243	0.78 214	0.46 138	0.61 95	0.44 165	0.17 125	0.13 141	0.21 218	0.16 116	0.26 264	0.20 193

LL-Strereo2	0.36 43	0.25 167	0.52 159	0.43 167	0.27 159	0.36 78	0.27 42	0.70 93	0.46 52	0.55 62	0.53 42	0.65 150	0.24 10	0.69 170	0.32 64	0.14 18	0.13 141	0.23 244	0.20 227	0.19 185	0.14 49

DCRE	0.38 77	0.19 33	0.47 102	0.45 200	0.33 256	0.45 130	0.40 194	0.66 56	0.53 65	0.49 49	0.95 185	0.57 100	0.39 103	0.53 54	0.32 64	0.14 18	0.13 141	0.15 41	0.14 69	0.14 36	0.15 78

TestStereo1	0.44 142	0.24 139	0.45 84	0.52 295	0.25 101	0.35 74	0.40 194	0.81 153	0.94 229	0.70 124	0.96 189	0.48 72	0.45 132	0.94 263	0.33 74	0.16 99	0.13 141	0.18 116	0.16 116	0.15 66	0.14 49

RAFT_CTSACE	0.46 153	0.20 54	0.48 115	0.46 223	0.27 159	0.34 72	0.39 184	0.62 37	0.74 132	0.78 175	1.44 325	0.86 235	0.38 90	1.09 302	0.27 23	0.13 9	0.13 141	0.18 116	0.16 116	0.16 103	0.12 10

SA-5K	0.44 142	0.24 139	0.45 84	0.52 295	0.25 101	0.35 74	0.40 194	0.81 153	0.94 229	0.70 124	0.96 189	0.48 72	0.45 132	0.94 263	0.33 74	0.16 99	0.13 141	0.18 116	0.16 116	0.15 66	0.14 49

SA	0.45 148	0.26 195	0.50 132	0.47 241	0.24 77	0.46 131	0.36 146	0.79 149	1.00 256	0.61 76	1.04 232	0.50 77	0.50 151	0.98 280	0.33 74	0.16 99	0.13 141	0.21 218	0.19 208	0.15 66	0.14 49

FTStereo	0.56 236	0.21 74	0.39 36	0.42 130	0.25 101	0.39 96	0.73 330	0.69 83	0.45 47	1.09 317	3.23 387	0.69 171	0.71 249	0.55 62	0.34 83	0.15 67	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.15 66	0.32 299

CroCo-Stereo	0.27 2	0.23 120	0.40 45	0.49 258	0.22 30	0.20 2	0.29 57	0.55 19	0.45 47	0.29 4	0.27 2	0.42 46	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
TestStereo	0.39 89	0.32 253	0.42 58	0.45 200	0.20 18	0.41 110	0.38 171	0.69 83	0.66 96	0.56 64	0.78 110	0.48 72	0.43 120	0.59 79	0.37 107	0.18 157	0.13 141	0.20 177	0.15 90	0.23 241	0.14 49

CFNet_pseudo	0.47 162	0.25 167	0.55 181	0.38 45	0.28 180	0.58 184	0.32 100	0.89 173	0.90 208	0.83 189	1.03 229	0.75 201	0.48 145	0.61 95	0.46 174	0.17 125	0.13 141	0.24 257	0.16 116	0.26 264	0.21 209

RALAANet	0.40 103	0.24 139	0.56 185	0.43 167	0.30 218	0.36 78	0.25 30	0.89 173	0.69 108	0.69 120	0.65 70	0.61 129	0.30 51	0.63 126	0.35 90	0.16 99	0.13 141	0.18 116	0.15 90	0.21 209	0.14 49

GMStereo	0.40 103	0.38 282	0.61 208	0.41 105	0.27 159	0.47 133	0.35 139	0.62 37	1.04 271	0.57 66	0.54 45	0.38 36	0.36 79	0.56 66	0.41 153	0.20 211	0.13 141	0.16 57	0.17 158	0.24 249	0.20 193
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.43 136	0.23 120	0.40 45	0.40 87	0.24 77	0.54 160	0.33 109	0.83 159	0.72 118	0.74 148	0.73 86	0.63 139	0.56 175	0.65 139	0.45 170	0.19 192	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.18 151	0.20 193

DIP-Stereo	0.40 103	0.22 97	0.58 194	0.42 130	0.29 199	0.62 196	0.27 42	0.87 167	0.42 38	0.65 99	0.86 150	0.52 83	0.35 74	0.67 156	0.43 158	0.15 67	0.13 141	0.17 85	0.14 69	0.15 66	0.17 135
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 103	0.19 33	0.47 102	0.43 167	0.27 159	0.41 110	0.31 88	0.74 129	0.38 17	0.90 239	1.28 296	0.58 115	0.35 74	0.43 20	0.35 90	0.15 67	0.13 141	0.14 13	0.12 26	0.14 36	0.14 49

RAFT-Stereo	0.40 103	0.19 33	0.47 102	0.43 167	0.27 159	0.41 110	0.31 88	0.74 129	0.38 17	0.90 239	1.28 296	0.58 115	0.35 74	0.43 20	0.35 90	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
MSMDNet	0.49 180	0.25 167	0.56 185	0.40 87	0.27 159	0.64 209	0.32 100	0.99 208	0.99 252	0.87 217	1.07 243	0.79 220	0.46 138	0.61 95	0.44 165	0.17 125	0.13 141	0.20 177	0.16 116	0.25 258	0.20 193

AANet_RVC	0.59 255	0.35 268	0.68 239	0.47 241	0.28 180	0.57 180	0.47 244	1.04 223	1.28 332	0.87 217	1.33 304	0.86 235	0.63 205	1.16 312	0.89 284	0.19 192	0.13 141	0.15 41	0.14 69	0.18 151	0.20 193

AdaStereo	0.52 211	0.34 264	0.53 166	0.49 258	0.25 101	0.71 238	0.36 146	1.24 290	0.91 214	0.77 164	0.98 199	0.75 201	0.50 151	0.71 182	0.51 197	0.27 288	0.13 141	0.28 300	0.18 184	0.23 241	0.18 157
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.
iResNetv2_ROB	0.55 227	0.29 230	0.86 293	0.39 61	0.25 101	0.67 229	0.37 158	1.21 280	1.02 263	1.02 289	1.10 251	0.89 247	0.79 280	0.74 188	0.43 158	0.19 192	0.13 141	0.15 41	0.11 15	0.19 185	0.16 98

StereoDRNet-Refined	0.61 265	0.33 259	0.63 217	0.47 241	0.31 228	0.94 295	0.41 214	1.04 223	0.97 245	1.15 327	1.13 263	1.00 272	0.74 262	0.93 260	0.93 297	0.18 157	0.13 141	0.22 230	0.21 244	0.20 200	0.21 209
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 35	0.28 220	0.48 115	0.37 35	0.25 101	0.47 133	0.30 69	0.60 31	0.92 220	0.43 37	0.37 17	0.30 6	0.29 41	0.50 49	0.30 48	0.17 125	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.18 151	0.16 98

GMStereo_Zeroshot	0.51 201	0.46 312	0.80 276	0.50 269	0.28 180	0.57 180	0.30 69	0.75 134	0.79 148	0.88 225	0.94 181	0.90 249	0.37 83	0.77 208	0.46 174	0.27 288	0.14 172	0.26 282	0.15 90	0.39 328	0.19 166

StereoIM	0.27 2	0.19 33	0.39 36	0.37 35	0.26 130	0.28 31	0.28 50	0.45 5	0.37 14	0.27 2	0.27 2	0.40 40	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

EKT-Stereo	0.36 43	0.24 139	0.44 79	0.44 188	0.30 218	0.37 86	0.30 69	0.72 110	0.68 103	0.47 46	0.63 65	0.49 76	0.28 27	0.59 79	0.34 83	0.19 192	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.16 103	0.18 157

MIM_Stereo	0.39 89	0.18 14	0.59 202	0.38 45	0.25 101	0.27 25	0.24 23	0.72 110	0.56 67	0.72 134	1.00 212	0.62 135	0.29 41	0.67 156	0.39 128	0.13 9	0.14 172	0.17 85	0.16 116	0.14 36	0.12 10

anonymousa	0.51 201	0.21 74	0.47 102	0.39 61	0.25 101	0.89 289	0.36 146	0.78 144	0.63 84	0.88 225	1.54 336	1.09 302	0.67 229	0.53 54	0.46 174	0.17 125	0.14 172	0.19 148	0.21 244	0.16 103	0.16 98

IER	0.48 171	0.25 167	0.60 207	0.38 45	0.28 180	0.67 229	0.38 171	0.82 157	0.68 103	0.88 225	0.95 185	0.74 197	0.79 280	0.62 117	0.46 174	0.17 125	0.14 172	0.17 85	0.17 158	0.17 127	0.16 98

DAS	0.54 222	0.26 195	0.66 228	0.49 258	0.31 228	0.61 192	0.43 226	0.89 173	1.01 258	0.95 259	1.16 270	0.71 174	0.85 297	0.89 248	0.47 183	0.18 157	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.22 227	0.19 166

SepStereo	0.54 222	0.26 195	0.66 228	0.49 258	0.31 228	0.61 192	0.43 226	0.89 173	1.01 258	0.95 259	1.16 270	0.71 174	0.85 297	0.97 278	0.47 183	0.18 157	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.22 227	0.19 166

GwcNet-ADL	0.45 148	0.24 139	0.51 140	0.46 223	0.30 218	0.41 110	0.40 194	0.95 197	0.98 249	0.73 141	0.78 110	0.61 129	0.41 112	0.67 156	0.55 215	0.20 211	0.14 172	0.15 41	0.14 69	0.19 185	0.22 224

PFNet+	0.41 117	0.20 54	0.53 166	0.40 87	0.25 101	0.28 31	0.22 11	0.66 56	0.76 137	0.85 205	0.79 114	0.63 139	0.34 71	0.75 193	0.37 107	0.20 211	0.14 172	0.23 244	0.20 227	0.17 127	0.21 209

sAnonymous2	0.42 124	0.41 298	0.96 312	0.48 249	0.37 278	0.41 110	0.48 249	0.60 31	0.52 62	0.39 21	0.48 28	0.35 26	0.44 125	0.44 22	0.30 48	0.19 192	0.14 172	0.19 148	0.17 158	0.55 363	0.43 344

CroCo_RVC	0.42 124	0.41 298	0.96 312	0.48 249	0.37 278	0.41 110	0.48 249	0.60 31	0.52 62	0.39 21	0.48 28	0.35 26	0.44 125	0.44 22	0.30 48	0.19 192	0.14 172	0.19 148	0.17 158	0.55 363	0.43 344

RALCasStereoNet	0.37 61	0.23 120	0.41 50	0.44 188	0.28 180	0.36 78	0.38 171	0.66 56	0.67 102	0.51 52	0.74 97	0.51 80	0.29 41	0.64 133	0.38 120	0.17 125	0.14 172	0.15 41	0.13 49	0.17 127	0.17 135

SFCPSM	0.48 171	0.22 97	0.59 202	0.41 105	0.27 159	0.85 281	0.36 146	1.39 333	0.79 148	0.81 183	0.85 146	0.54 89	0.50 151	0.60 89	0.39 128	0.18 157	0.14 172	0.18 116	0.20 227	0.17 127	0.16 98

cf-r	0.49 180	0.24 139	0.49 123	0.40 87	0.23 56	0.58 184	0.38 171	0.92 187	0.87 190	0.77 164	1.06 241	0.98 267	0.67 229	0.59 79	0.61 233	0.21 226	0.14 172	0.17 85	0.19 208	0.15 66	0.16 98

RASNet	0.57 240	0.24 139	0.61 208	0.39 61	0.23 56	0.71 238	0.40 194	1.02 217	0.93 222	0.77 164	1.05 235	1.05 287	0.98 326	0.99 284	1.03 316	0.16 99	0.14 172	0.14 13	0.17 158	0.15 66	0.14 49

HSM-Net_RVC	0.55 227	0.23 120	0.37 27	0.38 45	0.22 30	0.86 283	0.40 194	1.31 315	0.93 222	0.92 247	1.15 267	1.26 318	0.71 249	0.75 193	0.53 210	0.17 125	0.14 172	0.16 57	0.15 90	0.17 127	0.17 135
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.53 217	0.25 167	0.46 91	0.40 87	0.25 101	0.74 246	0.44 232	1.29 312	0.78 142	0.82 184	0.92 176	1.21 314	0.75 265	0.90 253	0.48 186	0.18 157	0.14 172	0.17 85	0.14 69	0.17 127	0.18 157

mmm	0.47 162	0.28 220	0.51 140	0.39 61	0.25 101	0.61 192	0.38 171	1.00 214	0.60 81	0.77 164	1.07 243	0.65 150	0.53 160	0.61 95	0.49 193	0.18 157	0.15 191	0.23 244	0.20 227	0.21 209	0.20 193

11t1	0.38 77	0.23 120	0.49 123	0.36 27	0.23 56	0.61 192	0.31 88	0.74 129	0.47 54	0.62 78	0.55 50	0.55 91	0.49 149	0.58 74	0.45 170	0.18 157	0.15 191	0.16 57	0.13 49	0.17 127	0.19 166

LL-Strereo	0.58 251	0.29 230	0.83 286	0.48 249	0.35 271	0.39 96	0.48 249	1.04 223	0.99 252	0.87 217	0.79 114	1.08 296	1.15 345	1.35 339	0.51 197	0.18 157	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.17 127	0.21 209

CBFPSM	0.61 265	0.25 167	1.41 352	0.39 61	0.27 159	1.10 322	0.67 313	0.83 159	0.84 176	0.82 184	0.81 130	1.33 330	0.85 297	0.72 186	0.86 280	0.16 99	0.15 191	0.15 41	0.17 158	0.17 127	0.23 243

CroCo-Stereo Lap2	0.29 9	0.25 167	0.44 79	0.50 269	0.30 218	0.19 1	0.31 88	0.52 13	0.41 34	0.25 1	0.28 4	0.46 65	0.31 54	0.39 8	0.30 48	0.15 67	0.15 191	0.16 57	0.13 49	0.17 127	0.16 98

BUS	0.47 162	0.26 195	0.47 102	0.46 223	0.29 199	0.78 252	0.34 117	0.99 208	0.80 153	0.77 164	0.80 124	0.64 146	0.54 164	0.66 147	0.56 217	0.21 226	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.18 151	0.19 166

BSDual-CNN	0.48 171	0.26 195	0.47 102	0.46 223	0.29 199	0.75 249	0.46 239	0.99 208	0.80 153	0.77 164	0.80 124	0.76 207	0.59 191	0.66 147	0.48 186	0.21 226	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.18 151	0.19 166

hknet	0.51 201	0.26 195	0.58 194	0.46 223	0.29 199	0.75 249	0.46 239	0.99 208	0.89 204	0.77 164	0.80 124	0.96 264	0.67 229	0.75 193	0.50 195	0.19 192	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.18 151	0.19 166

UDGNet	0.50 191	0.82 364	0.56 185	0.51 281	0.32 245	0.41 110	0.34 117	0.71 100	0.93 222	0.65 99	0.60 59	0.58 115	0.44 125	0.65 139	0.43 158	0.33 326	0.15 191	0.67 375	0.20 227	0.49 351	0.23 243

dd	0.44 142	0.40 294	0.62 213	0.44 188	0.26 130	0.51 144	0.38 171	0.72 110	1.07 284	0.60 72	0.66 73	0.43 52	0.40 108	0.68 164	0.53 210	0.24 262	0.15 191	0.21 218	0.16 116	0.24 249	0.19 166

GANet-ADL	0.44 142	0.27 207	0.48 115	0.44 188	0.30 218	0.54 160	0.36 146	0.94 194	0.88 200	0.64 95	0.72 84	0.68 169	0.44 125	0.55 62	0.44 165	0.22 242	0.15 191	0.15 41	0.13 49	0.18 151	0.21 209

LMCR-Stereo	0.55 227	0.33 259	0.57 192	0.60 332	0.30 218	0.80 264	0.36 146	1.30 314	0.79 148	0.90 239	1.04 232	0.57 100	0.64 212	0.87 241	0.73 257	0.20 211	0.15 191	0.19 148	0.14 69	0.25 258	0.18 157

MMNet	0.57 240	0.26 195	0.67 232	0.45 200	0.35 271	1.04 317	0.39 184	0.93 189	0.98 249	0.96 271	0.97 196	0.86 235	0.80 284	0.83 231	0.80 272	0.16 99	0.15 191	0.19 148	0.19 208	0.20 200	0.17 135

UNet	0.55 227	0.27 207	0.72 258	0.45 200	0.41 300	0.97 300	0.40 194	1.01 215	0.80 153	0.87 217	0.90 164	1.03 280	0.75 265	0.76 201	0.67 246	0.19 192	0.15 191	0.20 177	0.17 158	0.21 209	0.18 157

ACVNet	0.47 162	0.24 139	0.39 36	0.40 87	0.28 180	0.58 184	0.40 194	0.91 179	0.81 162	0.67 110	0.96 189	0.79 220	0.66 220	0.65 139	0.71 253	0.18 157	0.15 191	0.16 57	0.15 90	0.18 151	0.15 78

acv_ft	0.52 211	0.24 139	0.64 221	0.45 200	0.28 180	0.85 281	0.40 194	0.95 197	0.81 162	1.00 283	0.96 189	0.79 220	0.62 200	0.65 139	0.88 282	0.18 157	0.15 191	0.16 57	0.15 90	0.18 151	0.15 78

GwcNet-RSSM	0.51 201	0.25 167	0.51 140	0.41 105	0.24 77	0.56 170	0.41 214	0.97 203	0.96 240	0.75 151	1.17 275	0.89 247	0.66 220	0.66 147	0.74 258	0.22 242	0.15 191	0.19 148	0.21 244	0.17 127	0.16 98

SuperB	1.00 338	0.41 298	4.03 394	0.45 200	0.32 245	0.99 306	0.49 259	1.09 244	2.09 379	1.10 320	1.10 251	0.74 197	0.83 290	1.13 306	1.75 362	0.20 211	0.15 191	0.17 85	0.15 90	2.50 404	0.27 271

CFNet	0.53 217	0.30 244	0.53 166	0.42 130	0.28 180	0.73 242	0.35 139	1.21 280	1.01 258	0.74 148	1.07 243	0.85 231	0.60 194	0.83 231	0.58 226	0.19 192	0.15 191	0.23 244	0.23 271	0.21 209	0.17 135

DISCO	0.72 287	0.27 207	0.72 258	0.45 200	0.31 228	1.12 327	0.53 274	1.32 320	1.25 327	0.84 195	1.07 243	1.52 355	0.87 304	1.82 369	1.08 328	0.20 211	0.15 191	0.18 116	0.16 116	0.24 249	0.24 251

LE_ROB	4.86 407	0.27 207	9.43 406	0.45 200	0.24 77	1.61 363	0.96 359	2.05 381	17.75 422	16.36 424	4.84 408	5.17 403	19.48 424	2.05 376	15.49 415	0.17 125	0.15 191	0.16 57	0.16 116	0.20 200	0.19 166

SMFormer	0.53 217	0.24 139	0.67 232	0.35 12	0.20 18	0.63 201	0.34 117	1.26 298	1.06 277	0.85 205	1.02 218	0.71 174	0.66 220	0.96 271	0.60 229	0.19 192	0.16 212	0.18 116	0.17 158	0.19 185	0.20 193

tta	0.53 217	0.24 139	0.67 232	0.35 12	0.20 18	0.63 201	0.34 117	1.26 298	1.06 277	0.85 205	1.02 218	0.71 174	0.66 220	0.96 271	0.60 229	0.19 192	0.16 212	0.18 116	0.17 158	0.15 66	0.16 98

qqq1	0.51 201	0.24 139	0.67 232	0.35 12	0.20 18	0.63 201	0.34 117	1.26 298	1.06 277	0.85 205	1.02 218	0.71 174	0.66 220	0.96 271	0.36 99	0.19 192	0.16 212	0.14 13	0.12 26	0.15 66	0.16 98

fff1	0.51 201	0.24 139	0.67 232	0.35 12	0.20 18	0.63 201	0.34 117	1.26 298	1.06 277	0.85 205	1.02 218	0.71 174	0.66 220	0.96 271	0.36 99	0.19 192	0.16 212	0.14 13	0.12 26	0.15 66	0.16 98

mmx	0.59 255	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	1.24 290	1.06 277	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	1.25 321	1.46 350	0.21 226	0.16 212	0.25 268	0.21 244	0.24 249	0.22 224

xxx	0.59 255	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	1.24 290	1.06 277	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	1.25 321	1.46 350	0.21 226	0.16 212	0.25 268	0.21 244	0.24 249	0.22 224

CFNet_ucs	0.51 201	0.25 167	0.58 194	0.39 61	0.31 228	0.59 190	0.35 139	1.04 223	0.95 233	0.89 232	1.19 280	0.80 224	0.49 149	0.66 147	0.45 170	0.21 226	0.16 212	0.26 282	0.18 184	0.27 273	0.23 243

CASS	0.46 153	0.28 220	0.45 84	0.48 249	0.22 30	0.63 201	0.34 117	0.99 208	0.66 96	0.76 156	0.86 150	0.61 129	0.58 187	0.58 74	0.44 165	0.29 303	0.16 212	0.22 230	0.18 184	0.23 241	0.28 280
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.41 117	0.25 167	0.46 91	0.36 27	0.24 77	0.54 160	0.31 88	0.94 194	0.58 73	0.60 72	0.72 84	0.61 129	0.53 160	0.52 52	0.50 195	0.18 157	0.16 212	0.17 85	0.16 116	0.17 127	0.18 157

psmg	0.50 191	0.26 195	0.47 102	0.42 130	0.29 199	0.82 272	0.42 219	1.07 236	0.80 153	0.95 259	0.94 181	0.76 207	0.59 191	0.66 147	0.48 186	0.21 226	0.16 212	0.20 177	0.20 227	0.19 185	0.19 166

RAFT	0.46 153	0.23 120	0.52 159	0.48 249	0.27 159	0.55 165	0.47 244	0.68 72	0.60 81	0.83 189	0.82 132	1.00 272	0.56 175	0.76 201	0.37 107	0.18 157	0.16 212	0.22 230	0.20 227	0.16 103	0.14 49

GEStereo_RVC	0.56 236	0.30 244	0.70 249	0.51 281	0.31 228	0.70 235	0.54 280	1.31 315	0.93 222	0.85 205	0.86 150	0.84 229	0.63 205	0.92 257	0.67 246	0.24 262	0.16 212	0.19 148	0.17 158	0.21 209	0.23 243

TANstereo	0.31 23	0.16 4	0.34 13	0.31 4	0.17 2	0.55 165	0.23 20	0.46 6	0.56 67	0.60 72	0.69 80	0.37 33	0.26 17	0.36 4	0.28 29	0.16 99	0.16 212	0.13 8	0.10 10	0.14 36	0.15 78

ADLNet	0.57 240	0.29 230	0.58 194	0.46 223	0.35 271	0.80 264	0.46 239	1.14 258	0.88 200	1.03 292	0.98 199	0.92 258	0.66 220	0.71 182	0.83 276	0.22 242	0.16 212	0.22 230	0.22 262	0.22 227	0.23 243

HCRNet	0.46 153	0.35 268	0.45 84	0.54 311	0.26 130	0.52 151	0.29 57	0.87 167	0.64 88	0.75 151	0.82 132	0.76 207	0.53 160	0.70 177	0.38 120	0.24 262	0.16 212	0.24 257	0.20 227	0.21 209	0.20 193

222	1.25 358	0.23 120	0.53 166	0.38 45	0.23 56	0.78 252	0.37 158	1.41 339	0.93 222	0.97 274	1.13 263	0.74 197	0.71 249	0.74 188	14.86 414	0.20 211	0.16 212	0.17 85	0.16 116	0.18 151	0.20 193

test_xeample	1.06 341	0.23 120	0.51 140	0.37 35	0.22 30	0.71 238	0.39 184	1.31 315	0.92 220	0.87 217	1.08 249	0.70 173	0.64 212	0.75 193	11.43 411	0.19 192	0.16 212	0.18 116	0.17 158	0.18 151	0.19 166

GANet-RSSM	0.49 180	0.22 97	0.42 58	0.39 61	0.26 130	0.58 184	0.41 214	1.12 250	0.82 170	0.73 141	1.02 218	0.88 242	0.75 265	0.67 156	0.48 186	0.22 242	0.16 212	0.18 116	0.19 208	0.18 151	0.18 157

PSMNet-RSSM	0.50 191	0.24 139	0.41 50	0.43 167	0.26 130	0.51 144	0.40 194	1.16 263	0.79 148	0.75 151	1.07 243	0.87 239	0.69 239	0.66 147	0.52 201	0.24 262	0.16 212	0.23 244	0.26 304	0.20 200	0.20 193

CFNet-ft	0.50 191	0.25 167	0.39 36	0.41 105	0.26 130	0.66 220	0.37 158	0.91 179	0.87 190	0.67 110	1.00 212	1.05 287	0.70 244	0.68 164	0.57 221	0.23 256	0.16 212	0.24 257	0.21 244	0.24 249	0.19 166

DMCA	0.47 162	0.27 207	0.59 202	0.39 61	0.29 199	0.53 154	0.34 117	0.98 205	0.70 110	0.78 175	0.83 137	0.79 220	0.55 167	0.54 61	0.57 221	0.21 226	0.16 212	0.21 218	0.16 116	0.19 185	0.22 224

ADCRef	0.84 314	0.46 312	1.60 365	0.52 295	0.45 324	1.08 321	0.52 271	1.13 256	1.03 267	1.22 334	1.43 324	0.87 239	0.93 317	0.91 255	3.35 388	0.19 192	0.16 212	0.23 244	0.23 271	0.23 241	0.22 224

ADCP+	1.18 354	0.37 278	3.09 386	0.50 269	0.52 343	1.48 355	0.61 303	1.32 320	1.07 284	1.21 332	1.16 270	1.08 296	1.11 338	1.63 358	7.17 405	0.20 211	0.16 212	0.24 257	0.22 262	0.29 282	0.22 224

RYNet	0.76 300	0.37 278	0.74 266	0.54 311	0.67 366	1.35 347	0.68 316	1.28 308	1.21 324	1.10 320	0.90 164	1.31 323	0.94 320	1.01 290	1.30 341	0.22 242	0.16 212	0.27 290	0.23 271	0.43 338	0.45 350

CFNet_RVC	0.50 191	0.25 167	0.39 36	0.41 105	0.26 130	0.66 220	0.37 158	0.91 179	0.87 190	0.67 110	1.00 212	1.05 287	0.70 244	0.68 164	0.57 221	0.23 256	0.16 212	0.24 257	0.21 244	0.24 249	0.19 166

NVstereo2D	0.62 271	0.32 253	0.82 282	0.50 269	0.44 317	0.88 286	0.48 249	1.12 250	1.17 315	0.67 110	0.90 164	0.90 249	0.69 239	1.02 293	0.69 250	0.33 326	0.16 212	0.29 308	0.20 227	0.43 338	0.46 354

whm_eth	0.49 180	0.32 253	0.79 275	0.47 241	0.38 283	0.37 86	0.37 158	0.83 159	0.83 175	0.82 184	1.73 350	0.36 32	0.39 103	0.61 95	0.38 120	0.19 192	0.17 238	0.20 177	0.20 227	0.20 200	0.25 258

gwcnet-sp	0.50 191	0.25 167	0.84 289	0.41 105	0.27 159	0.79 258	0.40 194	0.93 189	0.85 180	0.95 259	0.79 114	0.65 150	0.63 205	0.69 170	0.52 201	0.18 157	0.17 238	0.18 116	0.18 184	0.18 151	0.19 166

scenet	0.50 191	0.25 167	0.84 289	0.41 105	0.27 159	0.79 258	0.40 194	0.93 189	0.85 180	0.95 259	0.79 114	0.65 150	0.63 205	0.69 170	0.52 201	0.18 157	0.17 238	0.18 116	0.18 184	0.18 151	0.19 166

ToySt	0.52 211	0.27 207	0.93 306	0.42 130	0.28 180	0.67 229	0.56 287	0.88 172	0.79 148	0.61 76	0.85 146	0.92 258	0.70 244	0.72 186	0.61 233	0.16 99	0.17 238	0.21 218	0.21 244	0.22 227	0.21 209

ssnet	0.50 191	0.25 167	0.84 289	0.41 105	0.27 159	0.79 258	0.40 194	0.93 189	0.85 180	0.95 259	0.79 114	0.65 150	0.63 205	0.69 170	0.52 201	0.18 157	0.17 238	0.18 116	0.18 184	0.18 151	0.19 166

qqq	0.42 124	0.28 220	0.50 132	0.37 35	0.22 30	0.47 133	0.39 184	0.91 179	0.59 74	0.57 66	0.71 83	0.65 150	0.56 175	0.59 79	0.48 186	0.17 125	0.17 238	0.20 177	0.19 208	0.18 151	0.19 166

ADLNet2	0.57 240	0.26 195	0.71 252	0.48 249	0.31 228	0.83 275	0.51 265	1.10 248	0.99 252	0.85 205	0.99 208	0.99 271	0.70 244	0.79 218	0.78 264	0.21 226	0.17 238	0.18 116	0.18 184	0.22 227	0.22 224

GES	0.46 153	0.25 167	0.62 213	0.41 105	0.30 218	0.62 196	0.37 158	1.06 234	0.70 110	0.75 151	0.83 137	0.47 69	0.52 159	0.69 170	0.46 174	0.23 256	0.17 238	0.17 85	0.16 116	0.18 151	0.24 251

xxxx	1.07 343	0.23 120	0.53 166	0.38 45	0.22 30	0.83 275	0.36 146	1.41 339	0.95 233	0.75 151	0.99 208	0.97 265	0.64 212	0.70 177	11.37 410	0.20 211	0.17 238	0.18 116	0.17 158	0.19 185	0.20 193

1111x	0.64 275	0.23 120	0.61 208	0.39 61	0.21 25	0.68 233	0.46 239	1.32 320	1.03 267	0.76 156	1.02 218	0.95 261	0.72 256	1.13 306	2.15 373	0.18 157	0.18 247	0.18 116	0.19 208	0.20 200	0.19 166

iinet-f	0.69 283	0.29 230	2.34 383	0.41 105	0.31 228	1.16 334	0.58 296	0.87 167	0.85 180	0.86 215	1.17 275	1.04 284	0.83 290	0.76 201	1.26 339	0.21 226	0.18 247	0.17 85	0.16 116	0.21 209	0.21 209

CSP-Net	0.57 240	0.29 230	0.55 181	0.42 130	0.29 199	1.20 340	0.49 259	1.29 312	0.75 134	0.98 277	0.97 196	0.88 242	0.69 239	0.85 237	0.66 243	0.27 288	0.18 247	0.17 85	0.17 158	0.18 151	0.19 166

GLC_STEREO	0.30 12	0.20 54	0.28 8	0.44 188	0.19 8	0.31 51	0.25 30	0.49 9	0.43 41	0.37 17	0.47 27	0.40 40	0.23 7	0.51 51	0.37 107	0.15 67	0.18 247	0.19 148	0.16 116	0.16 103	0.14 49

AACVNet	0.52 211	0.25 167	0.56 185	0.48 249	0.29 199	0.55 165	0.38 171	0.96 201	0.59 74	0.83 189	1.03 229	1.03 280	0.77 278	0.91 255	0.58 226	0.22 242	0.18 247	0.24 257	0.18 184	0.24 249	0.22 224

PSMNet-ADL	0.50 191	0.28 220	0.43 74	0.49 258	0.31 228	0.70 235	0.38 171	0.94 194	0.81 162	0.62 78	0.80 124	0.91 255	0.62 200	0.76 201	0.68 249	0.24 262	0.18 247	0.19 148	0.20 227	0.22 227	0.22 224

ICVP	0.48 171	0.26 195	0.42 58	0.49 258	0.28 180	0.63 201	0.43 226	1.05 229	0.72 118	0.68 117	0.95 185	0.75 201	0.56 175	0.55 62	0.61 233	0.24 262	0.18 247	0.19 148	0.17 158	0.19 185	0.21 209
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.57 240	0.25 167	0.63 217	0.46 223	0.34 266	1.05 319	0.51 265	1.04 223	0.94 229	0.90 239	0.99 208	0.90 249	0.68 237	0.87 241	0.78 264	0.18 157	0.18 247	0.20 177	0.21 244	0.17 127	0.17 135

ac_64	0.54 222	0.24 139	0.58 194	0.46 223	0.28 180	0.79 258	0.44 232	1.11 249	0.63 84	0.94 254	0.85 146	1.06 291	0.70 244	0.76 201	0.72 256	0.22 242	0.18 247	0.20 177	0.19 208	0.18 151	0.16 98

DMCA-RVC	0.54 222	0.32 253	0.83 286	0.51 281	0.32 245	0.59 190	0.38 171	0.89 173	0.70 110	0.95 259	0.88 159	0.90 249	0.69 239	0.75 193	0.63 240	0.23 256	0.18 247	0.31 318	0.24 285	0.27 273	0.21 209

FADNet-RVC-Resample	0.58 251	0.35 268	1.34 347	0.50 269	0.34 266	0.73 242	0.43 226	1.09 244	0.96 240	0.83 189	0.87 156	0.76 207	0.66 220	0.77 208	0.52 201	0.19 192	0.18 247	0.26 282	0.27 308	0.28 280	0.29 285

FADNet_RVC	0.58 251	0.39 286	1.26 336	0.45 200	0.32 245	0.55 165	0.34 117	1.12 250	0.90 208	0.68 117	0.90 164	0.61 129	0.71 249	1.03 295	0.80 272	0.21 226	0.18 247	0.27 290	0.23 271	0.33 303	0.30 289

TDLM	0.59 255	0.35 268	0.57 192	0.53 302	0.32 245	0.67 229	0.72 325	1.09 244	1.03 267	0.84 195	1.11 255	0.84 229	0.71 249	0.96 271	0.61 233	0.28 296	0.18 247	0.26 282	0.22 262	0.27 273	0.21 209

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 227	0.33 259	0.71 252	0.46 223	0.31 228	0.66 220	0.43 226	1.07 236	0.89 204	0.93 250	0.91 170	0.98 267	0.61 198	0.76 201	0.64 242	0.22 242	0.18 247	0.22 230	0.22 262	0.22 227	0.24 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.50 191	0.27 207	0.37 27	0.40 87	0.27 159	0.66 220	0.42 219	1.18 271	0.86 186	0.70 124	0.89 162	0.91 255	0.60 194	0.62 117	0.48 186	0.24 262	0.18 247	0.28 300	0.27 308	0.25 258	0.24 251

DRN-Test	0.68 281	0.34 264	0.77 272	0.52 295	0.40 295	1.14 330	0.61 303	1.56 361	1.04 271	1.18 329	1.10 251	1.05 287	0.72 256	0.82 229	1.01 311	0.24 262	0.18 247	0.26 282	0.25 296	0.26 264	0.23 243

PWC_ROB	0.92 324	0.57 340	1.64 368	0.53 302	0.33 256	0.93 293	0.39 184	1.42 344	1.51 358	1.66 361	2.57 376	1.18 312	1.11 338	1.50 352	1.54 357	0.26 279	0.18 247	0.28 300	0.20 227	0.30 289	0.32 299

Wz-Net-MNSev	0.81 306	0.42 302	1.64 368	0.51 281	0.41 300	1.46 353	0.95 357	1.24 290	1.26 330	1.31 344	1.25 288	1.17 311	0.83 290	1.21 320	1.06 324	0.22 242	0.19 264	0.24 257	0.23 271	0.29 282	0.26 263

CRFU-Net	0.59 255	0.29 230	0.62 213	0.47 241	0.31 228	1.20 340	0.51 265	1.19 274	0.59 74	1.05 303	1.00 212	1.06 291	0.87 304	0.83 231	0.77 263	0.22 242	0.19 264	0.18 116	0.16 116	0.19 185	0.20 193

aanetorigin	0.85 319	0.58 343	1.98 376	0.50 269	0.40 295	0.66 220	0.70 319	0.72 110	1.01 258	2.44 387	2.00 362	1.32 325	1.25 351	0.96 271	1.16 333	0.20 211	0.19 264	0.20 177	0.20 227	0.27 273	0.33 308

EDNetEfficientorigin	9.96 413	1.17 383	175.17 436	0.49 258	0.37 278	1.13 329	0.74 332	1.27 303	2.70 389	3.16 401	2.49 373	2.28 375	2.15 387	1.88 371	2.27 376	0.21 226	0.19 264	0.25 268	0.20 227	0.54 361	0.53 369

EDNetEfficient	1.47 372	0.82 364	6.28 402	0.48 249	0.40 295	0.73 242	0.83 346	0.95 197	2.77 390	3.48 404	1.95 359	1.64 362	2.12 386	1.42 344	3.84 393	0.21 226	0.19 264	0.21 218	0.21 244	0.43 338	0.42 340

ADCL	1.10 345	0.42 302	1.57 361	0.51 281	0.41 300	1.71 370	0.92 354	1.36 330	1.45 352	1.33 345	1.56 338	1.22 317	1.26 352	1.45 348	5.27 400	0.22 242	0.19 264	0.25 268	0.25 296	0.29 282	0.29 285

StereoDRNet	0.67 278	0.35 268	0.82 282	0.53 302	0.44 317	1.03 315	0.53 274	1.51 354	1.06 277	1.13 325	0.91 170	1.07 295	0.74 262	0.87 241	0.95 302	0.24 262	0.19 264	0.25 268	0.23 271	0.27 273	0.22 224

DispFullNet	1.64 377	2.64 413	3.14 387	2.57 405	1.78 398	1.32 345	0.55 284	1.42 344	1.45 352	1.89 371	1.48 332	1.55 357	2.35 391	2.08 379	1.12 331	0.60 375	0.19 264	2.33 402	0.73 384	2.35 400	1.30 395

NINENet	0.52 211	0.30 244	0.55 181	0.46 223	0.33 256	0.78 252	0.34 117	1.18 271	0.91 214	0.84 195	0.97 196	0.64 146	0.54 164	0.74 188	0.56 217	0.23 256	0.20 272	0.25 268	0.18 184	0.22 227	0.22 224

AASNet	0.55 227	0.27 207	0.62 213	0.51 281	0.32 245	0.73 242	0.44 232	1.55 357	0.88 200	0.88 225	0.94 181	0.64 146	0.63 205	0.62 117	0.84 277	0.23 256	0.20 272	0.20 177	0.16 116	0.22 227	0.20 193

Anonymous	0.40 103	0.29 230	0.70 249	0.54 311	0.44 317	0.56 170	0.54 280	0.68 72	0.52 62	0.38 18	0.44 20	0.33 19	0.42 117	0.57 70	0.39 128	0.20 211	0.20 272	0.18 116	0.18 184	0.30 289	0.24 251

RTSC	0.93 325	0.54 331	1.59 362	0.56 320	0.40 295	1.17 338	0.55 284	1.44 346	1.82 373	1.53 354	1.26 291	1.15 310	0.82 288	1.70 363	2.44 377	0.26 279	0.20 272	0.23 244	0.24 285	0.31 293	0.32 299

CVANet_RVC	0.59 255	0.35 268	0.54 178	0.49 258	0.33 256	0.70 235	0.67 313	1.12 250	0.97 245	0.88 225	1.05 235	1.01 276	0.72 256	0.94 263	0.55 215	0.30 310	0.20 272	0.28 300	0.26 304	0.32 299	0.23 243

DLCB_ROB	0.60 262	0.29 230	0.53 166	0.50 269	0.33 256	0.76 251	0.51 265	1.02 217	0.94 229	1.07 312	1.16 270	1.21 314	0.73 260	0.98 280	0.75 260	0.21 226	0.20 272	0.22 230	0.23 271	0.22 227	0.20 193

WZ-Net	1.29 362	0.64 351	5.42 400	0.64 345	0.52 343	1.37 348	1.29 379	1.41 339	1.77 372	1.56 355	1.69 347	1.74 364	1.41 360	2.50 389	2.16 374	0.28 296	0.21 278	0.23 244	0.25 296	0.39 328	0.41 336

SACVNet	0.61 265	0.36 276	0.67 232	0.57 323	0.37 278	0.65 215	0.47 244	1.16 263	0.80 153	1.04 298	1.06 241	1.02 278	0.81 287	0.99 284	0.57 221	0.28 296	0.21 278	0.25 268	0.24 285	0.30 289	0.39 325

pcwnet_v2	0.60 262	0.29 230	0.89 302	0.46 223	0.36 276	0.62 196	0.38 171	1.33 323	1.24 325	1.02 289	1.27 295	0.71 174	0.59 191	0.71 182	0.51 197	0.28 296	0.21 278	0.24 257	0.23 271	0.29 282	0.30 289

RAFT + AFF	0.54 222	0.30 244	0.84 289	0.51 281	0.32 245	0.63 201	0.57 289	1.05 229	0.95 233	0.80 179	0.87 156	0.85 231	0.57 184	0.87 241	0.51 197	0.18 157	0.21 278	0.23 244	0.22 262	0.19 185	0.19 166

UPFNet	0.55 227	0.26 195	0.59 202	0.46 223	0.38 283	0.83 275	0.48 249	1.03 222	0.80 153	0.92 247	0.91 170	0.85 231	0.67 229	0.87 241	0.78 264	0.20 211	0.21 278	0.20 177	0.20 227	0.20 200	0.15 78

HGLStereo	0.58 251	0.30 244	0.65 226	0.51 281	0.38 283	0.78 252	0.45 236	1.07 236	0.82 170	0.89 232	1.16 270	0.88 242	0.91 313	0.80 220	0.74 258	0.21 226	0.21 278	0.20 177	0.18 184	0.19 185	0.22 224

hitnet-ft	0.57 240	0.29 230	0.43 74	0.42 130	0.29 199	0.81 269	0.40 194	0.98 205	0.91 214	0.84 195	1.01 216	1.13 308	0.72 256	0.83 231	0.71 253	0.28 296	0.21 278	0.28 300	0.22 262	0.29 282	0.27 271

ETE_ROB	0.73 288	0.52 323	0.93 306	0.57 323	0.37 278	0.80 264	0.86 351	1.19 274	0.95 233	1.20 331	1.22 284	1.39 342	0.86 301	1.07 298	0.88 282	0.27 288	0.21 278	0.31 318	0.27 308	0.34 309	0.35 313

PSMNet_ROB	0.67 278	0.39 286	0.76 269	0.57 323	0.43 312	1.00 307	0.85 350	1.25 296	0.93 222	0.82 184	1.04 232	1.08 296	0.64 212	0.89 248	1.02 315	0.29 303	0.21 278	0.31 318	0.31 328	0.27 273	0.25 258

ttt	0.56 236	0.27 207	0.49 123	0.39 61	0.25 101	0.65 215	0.42 219	1.24 290	1.08 289	0.76 156	1.10 251	0.63 139	0.51 156	0.95 268	1.03 316	0.25 274	0.22 287	0.22 230	0.21 244	0.25 258	0.25 258

GASNet	0.70 284	0.77 361	1.16 330	0.71 363	0.49 336	0.62 196	0.48 249	1.12 250	1.05 273	0.98 277	0.84 139	0.94 260	0.82 288	1.41 343	0.85 279	0.33 326	0.22 287	0.29 308	0.28 314	0.44 341	0.26 263

Wz-Net-LNSev	0.75 297	0.54 331	1.59 362	0.51 281	0.41 300	1.16 334	0.79 340	1.27 303	1.13 303	1.04 298	1.14 265	1.11 305	0.94 320	0.93 260	1.00 310	0.24 262	0.22 287	0.21 218	0.19 208	0.26 264	0.27 271

DSFCA	0.57 240	0.27 207	0.71 252	0.41 105	0.36 276	0.78 252	0.53 274	1.08 241	0.85 180	1.08 313	0.84 139	0.90 249	0.66 220	1.05 297	0.63 240	0.26 279	0.22 287	0.21 218	0.21 244	0.22 227	0.20 193

MDST_ROB	0.97 333	0.29 230	1.02 320	0.64 345	0.43 312	2.64 386	0.82 344	1.68 373	1.18 319	2.89 392	1.82 354	0.97 265	0.75 265	1.83 370	0.89 284	0.26 279	0.22 287	0.32 323	0.28 314	0.26 264	0.26 263

PDISCO_ROB	0.96 331	0.51 321	1.13 327	1.03 379	1.00 381	1.81 373	0.77 336	1.72 375	1.60 363	1.09 317	1.19 280	1.34 333	0.80 284	1.62 357	1.01 311	0.58 374	0.22 287	0.45 354	0.40 353	0.50 353	0.41 336

PWCDC_ROB	0.93 325	0.54 331	0.97 316	0.78 370	0.41 300	1.03 315	0.42 219	1.39 333	2.34 385	1.04 298	3.73 395	0.80 224	1.12 340	1.29 329	1.04 321	0.37 344	0.22 287	0.24 257	0.20 227	0.36 319	0.31 296

coex-ft	6.50 411	1.57 394	87.99 435	0.49 258	0.38 283	1.41 350	1.21 374	1.21 280	7.96 408	12.14 416	2.78 382	2.74 382	3.83 403	1.30 333	3.19 387	0.24 262	0.23 294	0.27 290	0.24 285	0.48 348	0.40 331

ssnet_v2	0.61 265	0.29 230	0.69 247	0.45 200	0.30 218	0.93 293	0.62 305	1.20 277	1.03 267	0.97 274	0.81 130	0.98 267	0.67 229	0.84 235	0.97 307	0.26 279	0.23 294	0.23 244	0.24 285	0.20 200	0.21 209

dad	0.61 265	0.53 325	0.72 258	0.44 188	0.31 228	0.64 209	0.37 158	0.85 164	1.28 332	1.05 303	1.17 275	1.18 312	0.61 198	0.70 177	0.54 213	0.36 340	0.23 294	0.37 338	0.21 244	0.31 293	0.23 243

sCroCo_RVC	0.36 43	0.29 230	0.73 262	0.52 295	0.39 292	0.42 117	0.31 88	0.52 13	0.46 52	0.31 7	0.48 28	0.38 36	0.32 60	0.46 29	0.33 74	0.22 242	0.23 294	0.19 148	0.19 208	0.21 209	0.22 224

RTS	2.03 385	1.03 379	11.50 409	0.68 355	0.63 361	2.71 387	1.56 391	1.55 357	2.32 383	1.93 372	2.57 376	1.32 325	1.32 354	5.20 406	4.30 395	0.31 313	0.23 294	0.29 308	0.30 319	0.41 332	0.40 331

RTSA	2.03 385	1.03 379	11.50 409	0.68 355	0.63 361	2.71 387	1.56 391	1.55 357	2.32 383	1.93 372	2.57 376	1.32 325	1.32 354	5.20 406	4.30 395	0.31 313	0.23 294	0.29 308	0.30 319	0.41 332	0.40 331

DeepPruner_ROB	0.55 227	0.37 278	0.67 232	0.42 130	0.31 228	0.50 139	0.43 226	1.22 286	0.73 127	0.86 215	1.05 235	0.85 231	0.58 187	0.90 253	0.56 217	0.29 303	0.23 294	0.22 230	0.22 262	0.26 264	0.26 263

LALA_ROB	0.76 300	0.46 312	0.86 293	0.55 317	0.41 300	1.00 307	0.93 356	1.25 296	1.13 303	1.23 336	1.15 267	1.55 357	0.80 284	1.11 305	0.96 304	0.33 326	0.23 294	0.35 331	0.30 319	0.35 315	0.32 299

StereoVision	0.43 136	0.29 230	0.54 178	0.50 269	0.28 180	0.37 86	0.38 171	0.75 134	0.63 84	0.46 44	1.11 255	0.53 87	0.38 90	0.57 70	0.34 83	0.21 226	0.24 302	0.25 268	0.24 285	0.26 264	0.17 135

fast-acv-ft	0.66 277	0.32 253	0.80 276	0.46 223	0.34 266	1.26 343	0.50 262	0.91 179	1.00 256	1.05 303	1.36 310	1.28 319	0.84 293	0.81 224	0.90 290	0.22 242	0.24 302	0.23 244	0.23 271	0.21 209	0.22 224

Wz-Net-SNSev	0.99 337	0.80 363	3.00 385	0.57 323	0.46 332	0.94 295	1.22 376	1.40 337	1.28 332	1.04 298	1.33 304	1.46 345	0.90 312	2.06 377	1.65 360	0.26 279	0.24 302	0.25 268	0.26 304	0.33 303	0.30 289

GwcNet	0.73 288	0.39 286	1.37 349	0.53 302	0.43 312	1.10 322	0.52 271	1.27 303	1.19 320	1.05 303	1.41 318	1.06 291	0.86 301	0.98 280	1.01 311	0.26 279	0.24 302	0.24 257	0.23 271	0.23 241	0.28 280

STTStereo	0.57 240	0.39 286	0.87 298	0.45 200	0.32 245	0.62 196	0.45 236	1.01 215	0.87 190	1.01 285	0.91 170	0.95 261	0.58 187	0.77 208	0.66 243	0.25 274	0.24 302	0.27 290	0.33 337	0.25 258	0.26 263

AF-Net	0.85 319	0.41 298	0.87 298	0.66 349	0.54 347	0.96 299	0.52 271	1.66 371	1.37 343	1.03 292	2.04 364	1.46 345	1.36 356	1.19 316	1.05 323	0.34 333	0.24 302	0.39 344	0.28 314	0.31 293	0.26 263

ADCMid	1.22 355	0.57 340	3.17 388	0.54 311	0.44 317	1.07 320	0.77 336	1.31 315	1.13 303	2.14 380	1.48 332	1.49 350	1.47 365	1.65 360	5.30 401	0.26 279	0.24 302	0.29 308	0.32 331	0.38 324	0.36 316

DANet	0.74 293	0.47 318	0.98 317	0.60 332	0.41 300	0.92 292	0.41 214	1.02 217	0.87 190	1.22 334	1.22 284	1.33 330	0.88 308	1.26 324	1.37 346	0.27 288	0.24 302	0.31 318	0.25 296	0.37 322	0.36 316
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SQANet	0.87 321	0.76 360	0.76 269	1.16 383	0.99 380	1.10 322	0.51 265	1.12 250	0.85 180	0.93 250	1.05 235	1.03 280	0.76 274	1.07 298	0.70 251	0.79 379	0.25 310	1.04 383	0.36 342	1.56 387	0.70 375

Anonymous3	0.47 162	0.35 268	0.91 305	0.50 269	0.38 283	0.81 269	0.55 284	0.76 136	0.66 96	0.52 54	0.65 70	0.44 55	0.45 132	0.66 147	0.39 128	0.25 274	0.25 310	0.22 230	0.21 244	0.23 241	0.24 251

psm_up	0.57 240	0.27 207	0.52 159	0.50 269	0.33 256	0.65 215	0.60 301	1.07 236	0.84 176	0.87 217	0.91 170	1.00 272	1.06 333	0.80 220	0.66 243	0.22 242	0.25 310	0.26 282	0.23 271	0.22 227	0.21 209

Nwc_Net	0.82 307	0.40 294	0.86 293	0.62 340	0.56 349	1.04 317	0.57 289	1.72 375	1.08 289	0.93 250	1.88 357	1.44 343	1.24 350	1.19 316	0.94 299	0.31 313	0.25 310	0.36 334	0.39 349	0.31 293	0.31 296

XQC	0.97 333	0.70 355	1.54 360	0.70 361	0.55 348	1.48 355	0.81 342	1.41 339	1.57 361	1.21 332	1.12 257	1.33 330	1.04 331	1.55 354	2.00 370	0.39 350	0.25 310	0.37 338	0.32 331	0.55 363	0.49 359

STTRV1_RVC		0.60 347		0.67 351	0.81 371	1.12 327	0.63 308	1.37 332	1.12 297	0.98 277	1.34 308	1.08 296	0.95 322	1.28 327	0.90 290	0.57 373	0.25 310	0.44 352	0.39 349	0.60 369	0.41 336

DPSNet	1.08 344	0.44 306	2.64 384	0.54 311	0.42 309	1.59 362	1.25 377	2.39 389	1.50 357	1.13 325	1.12 257	1.51 353	2.19 389	1.44 347	1.51 356	0.35 338	0.25 310	0.25 268	0.21 244	0.49 351	0.39 325

SANet	1.15 350	0.45 307	1.40 351	0.50 269	0.32 245	1.54 361	1.21 374	1.49 351	3.35 396	1.61 356	2.41 372	2.32 378	1.80 377	1.57 355	1.27 340	0.28 296	0.25 310	0.26 282	0.24 285	0.36 319	0.32 299

XPNet_ROB	0.73 288	0.38 282	0.80 276	0.53 302	0.40 295	0.80 264	0.83 346	1.21 280	0.96 240	1.37 347	1.17 275	1.37 337	0.87 304	1.14 308	0.99 309	0.33 326	0.25 310	0.27 290	0.24 285	0.31 293	0.29 285

FADNet-RVC	0.62 271	0.56 339	1.29 341	0.47 241	0.39 292	0.63 201	0.40 194	1.16 263	0.91 214	0.71 133	0.86 150	1.04 284	0.55 167	0.99 284	0.78 264	0.27 288	0.26 319	0.28 300	0.29 318	0.32 299	0.31 296

PS-NSSS	0.60 262	0.46 312	0.68 239	0.43 167	0.34 266	0.66 220	0.57 289	1.05 229	0.91 214	0.80 179	1.28 296	0.72 189	0.67 229	0.89 248	0.61 233	0.32 318	0.26 319	0.40 347	0.27 308	0.35 315	0.29 285

Syn2CoEx	0.74 293	0.55 337	1.17 331	0.66 349	0.45 324	0.89 289	0.56 287	1.54 356	1.15 310	0.95 259	1.35 309	1.03 280	1.03 329	0.96 271	0.89 284	0.31 313	0.27 321	0.29 308	0.24 285	0.23 241	0.27 271

SHD	0.98 335	0.54 331	1.30 343	0.63 342	0.50 339	1.14 330	0.50 262	1.80 379	2.20 380	1.66 361	1.39 315	1.47 347	1.21 347	1.40 340	1.80 363	0.32 318	0.27 321	0.32 323	0.34 339	0.41 332	0.44 348

GANet	0.74 293	0.38 282	0.63 217	0.54 311	0.35 271	1.01 311	0.95 357	1.15 261	0.95 233	1.09 317	2.00 362	1.14 309	0.92 315	1.29 329	0.75 260	0.25 274	0.27 321	0.27 290	0.23 271	0.32 299	0.24 251

NCCL2	0.74 293	0.45 307	0.77 272	0.65 347	0.45 324	0.97 300	1.16 371	1.16 263	1.02 263	1.00 283	0.98 199	1.48 349	0.88 308	0.99 284	0.89 284	0.31 313	0.27 321	0.39 344	0.39 349	0.33 303	0.34 310

SGM_RVC	1.04 340	0.30 244	0.47 102	0.41 105	0.23 56	1.73 371	0.77 336	1.63 369	1.30 337	2.39 385	1.99 361	2.64 381	1.78 376	2.22 383	1.40 347	0.28 296	0.27 321	0.27 290	0.25 296	0.25 258	0.25 258
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	0.73 288	0.39 286	1.01 319	0.58 328	0.45 324	1.16 334	0.68 316	1.47 350	0.87 190	0.84 195	1.15 267	1.04 284	0.84 293	1.14 308	1.18 334	0.27 288	0.28 326	0.32 323	0.31 328	0.29 282	0.32 299

FAT-Stereo	0.75 297	0.34 264	0.81 281	0.51 281	0.38 283	0.78 252	0.63 308	1.39 333	1.32 339	1.05 303	1.40 316	1.58 360	1.14 343	0.92 257	0.91 293	0.29 303	0.28 326	0.28 300	0.23 271	0.28 280	0.41 336

stereogan	0.83 313	0.33 259	0.89 302	0.61 336	0.51 341	1.80 372	0.50 262	1.41 339	1.39 346	1.05 303	1.47 331	1.56 359	1.04 331	1.32 336	0.87 281	0.29 303	0.29 328	0.29 308	0.25 296	0.39 328	0.40 331

DeepPrunerF	0.93 325	0.55 337	3.88 391	0.70 361	0.81 371	0.72 241	0.74 332	1.28 308	1.97 376	0.95 259	1.02 218	0.87 239	0.85 297	1.16 312	1.07 326	0.35 338	0.29 328	0.43 350	0.40 353	0.31 293	0.33 308

AnyNet_C32	1.27 360	0.72 359	3.33 390	0.59 330	0.56 349	1.51 359	1.53 389	1.27 303	1.28 332	1.52 353	1.48 332	1.38 341	1.23 349	1.64 359	5.26 399	0.30 310	0.29 328	0.29 308	0.34 339	0.38 324	0.44 348

ADCPNet	1.11 348	0.53 325	3.26 389	0.55 317	0.44 317	1.47 354	0.83 346	1.21 280	1.17 315	1.26 341	1.42 322	1.67 363	1.12 340	1.48 351	3.86 394	0.30 310	0.29 328	0.30 317	0.32 331	0.37 322	0.37 322

FADNet	0.63 274	0.53 325	1.20 332	0.46 223	0.44 317	0.66 220	0.41 214	1.24 290	1.07 284	0.70 124	0.84 139	0.98 267	0.65 218	0.87 241	0.54 213	0.29 303	0.30 332	0.27 290	0.30 319	0.48 348	0.36 316

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 286	0.84 368	0.80 276	0.55 317	0.38 283	1.38 349	0.57 289	1.07 236	0.81 162	0.90 239	0.94 181	0.95 261	0.54 164	1.01 290	0.61 233	0.41 355	0.30 332	0.57 371	0.31 328	0.86 377	0.39 325

RGC	0.82 307	0.62 349	0.80 276	0.67 351	0.66 365	0.91 291	0.59 299	1.35 326	1.09 295	1.12 324	1.46 329	1.50 351	1.09 336	1.28 327	0.97 307	0.34 333	0.30 332	0.48 361	0.40 353	0.38 324	0.38 324

G-Net	0.95 330	0.48 320	1.13 327	0.67 351	0.49 336	2.07 378	0.63 308	1.02 217	0.90 208	1.77 367	2.62 379	1.28 319	1.60 369	1.09 302	1.06 324	0.37 344	0.30 332	0.35 331	0.25 296	0.46 345	0.45 350

NCC-stereo	0.82 307	0.43 304	0.87 298	0.63 342	0.68 367	0.88 286	0.72 325	1.60 367	1.12 297	0.95 259	1.41 318	1.37 337	1.37 358	1.26 324	0.94 299	0.32 318	0.30 332	0.37 338	0.49 370	0.34 309	0.35 313

Abc-Net	0.82 307	0.43 304	0.87 298	0.63 342	0.68 367	0.88 286	0.72 325	1.60 367	1.12 297	0.95 259	1.41 318	1.37 337	1.37 358	1.26 324	0.94 299	0.32 318	0.30 332	0.37 338	0.49 370	0.34 309	0.35 313
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	0.73 288	0.46 312	0.89 302	0.52 295	0.34 266	0.98 304	1.11 366	1.28 308	1.20 322	1.27 342	0.96 189	1.08 296	0.79 280	1.34 338	0.78 264	0.24 262	0.30 332	0.23 244	0.24 285	0.23 241	0.26 263

CBMV	0.68 281	0.37 278	0.50 132	0.43 167	0.26 130	1.00 307	0.71 321	1.17 269	1.16 312	1.24 338	1.29 300	1.06 291	0.86 301	0.98 280	0.75 260	0.29 303	0.30 332	0.34 330	0.30 319	0.26 264	0.27 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	0.80 304	0.58 343	1.42 353	0.61 336	0.65 363	0.94 295	0.75 334	1.35 326	1.16 312	0.88 225	1.26 291	1.00 272	0.75 265	1.07 298	0.89 284	0.36 340	0.31 340	0.41 348	0.40 353	0.60 369	0.59 373

FINET	0.75 297	0.45 307	1.38 350	0.48 249	0.46 332	0.98 304	1.00 361	1.22 286	1.69 369	0.91 246	1.25 288	0.74 197	0.74 262	1.09 302	0.82 275	0.37 344	0.31 340	0.27 290	0.24 285	0.35 315	0.34 310

S-Stereo	0.76 300	0.36 276	1.10 324	0.57 323	0.46 332	0.83 275	0.59 299	1.31 315	1.62 365	0.98 277	1.41 318	1.11 305	0.93 317	0.85 237	1.07 326	0.27 288	0.31 340	0.28 300	0.25 296	0.33 303	0.50 361

RP	0.80 304	0.38 282	0.73 262	0.67 351	0.59 356	0.82 272	0.57 289	1.21 280	1.28 332	1.03 292	1.68 345	1.45 344	1.49 366	1.08 301	0.90 290	0.36 340	0.31 340	0.37 338	0.30 319	0.36 319	0.36 316

Anonymous Stereo	0.82 307	0.59 345	2.10 379	0.59 330	0.58 354	0.68 233	1.42 387	1.05 229	1.07 284	1.03 292	1.02 218	0.86 235	0.65 218	1.33 337	1.36 345	0.32 318	0.31 340	0.31 318	0.33 337	0.34 309	0.39 325

CSAN	0.88 322	0.52 323	0.93 306	0.61 336	0.42 309	1.19 339	1.11 366	1.27 303	1.48 356	1.37 347	1.44 325	1.37 337	1.30 353	1.46 350	1.01 311	0.39 350	0.31 340	0.36 334	0.37 344	0.35 315	0.36 316

Wz-Net-TNSev	1.23 357	1.24 384	5.25 399	0.51 281	0.43 312	1.49 358	1.09 365	1.58 364	1.42 349	1.25 339	1.26 291	1.58 360	1.52 367	1.97 374	1.95 366	0.33 326	0.32 346	0.26 282	0.30 319	0.41 332	0.43 344

edge stereo	0.79 303	0.40 294	0.82 282	0.52 295	0.44 317	0.83 275	0.58 296	1.34 325	1.08 289	1.30 343	1.38 314	1.79 365	1.13 342	1.15 311	0.92 295	0.34 333	0.32 346	0.42 349	0.28 314	0.33 303	0.39 325

ADCS	1.60 375	0.70 355	4.02 393	0.61 336	0.53 345	1.31 344	1.11 366	1.71 374	1.86 375	1.97 375	1.68 345	1.51 353	1.46 363	2.07 378	9.20 408	0.34 333	0.32 346	0.33 328	0.36 342	0.45 342	0.46 354

AnyNet_C01	1.63 376	1.16 382	7.38 404	0.65 347	0.56 349	2.25 381	1.53 389	1.53 355	1.46 354	1.71 365	1.95 359	1.83 366	1.41 360	2.48 387	4.42 397	0.33 326	0.32 346	0.32 323	0.34 339	0.45 342	0.50 361

FBW_ROB	0.94 329	0.54 331	1.03 321	0.56 320	0.42 309	1.16 334	0.76 335	1.56 361	1.41 347	1.38 349	1.33 304	1.47 347	1.07 334	2.94 394	1.14 332	0.26 279	0.32 346	0.45 354	0.30 319	0.34 309	0.30 289

UDG	0.93 325	1.03 379	0.75 268	1.00 376	0.97 378	1.02 313	0.57 289	1.18 271	1.01 258	0.93 250	1.02 218	1.32 325	1.03 329	0.88 247	0.92 295	0.55 372	0.33 351	1.82 391	0.41 358	1.20 385	0.74 376

psmorigin	0.84 314	0.53 325	2.21 381	0.50 269	0.41 300	0.86 283	0.57 289	1.08 241	0.90 208	1.50 352	1.42 322	1.50 351	1.09 336	1.29 329	1.03 316	0.32 318	0.33 351	0.27 290	0.27 308	0.34 309	0.45 350

SGM-Forest	0.65 276	0.33 259	0.43 74	0.44 188	0.30 218	1.01 311	0.54 280	1.13 256	1.09 295	1.11 323	1.21 282	1.10 303	0.76 274	0.99 284	0.71 253	0.32 318	0.33 351	0.33 328	0.30 319	0.30 289	0.28 280
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CC-Net-ROB	0.84 314	1.01 378	0.93 306	0.60 332	0.45 324	1.25 342	0.71 321	1.20 277	1.05 273	0.84 195	1.24 287	0.90 249	0.78 279	1.14 308	0.70 251	0.48 362	0.34 354	1.71 389	0.38 347	0.78 375	0.40 331

SGM-ForestM	4.73 404	0.34 264	1.05 322	0.46 223	0.28 180	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	0.32 318	0.34 354	0.32 323	0.32 331	0.29 282	0.30 289

ACVNet-4b	1.43 370	1.34 387	1.28 340	1.95 397	1.60 392	1.93 376	0.77 336	1.59 365	1.64 367	1.05 303	1.60 342	2.10 373	0.92 315	1.79 368	0.84 277	1.76 398	0.35 356	2.03 397	0.67 381	2.16 396	1.18 390

WCMA_ROB	1.22 355	0.39 286	0.93 306	0.51 281	0.45 324	1.44 352	0.79 340	1.20 277	1.30 337	2.99 398	3.94 399	3.30 391	2.17 388	1.42 344	1.31 342	0.46 358	0.35 356	0.35 331	0.37 344	0.41 332	0.42 340

MeshStereo	1.38 366	0.45 307	0.58 194	0.45 200	0.35 271	1.63 365	0.60 301	2.07 382	1.43 350	4.49 407	3.32 391	4.67 398	2.08 385	2.08 379	1.32 343	0.36 340	0.36 358	0.37 338	0.32 331	0.32 299	0.34 310
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
CBMV_ROB	0.62 271	0.39 286	0.41 50	0.41 105	0.28 180	0.86 283	0.28 50	1.06 234	1.02 263	0.95 259	1.33 304	0.81 226	0.84 293	0.94 263	0.56 217	0.37 344	0.37 359	0.43 350	0.40 353	0.33 303	0.32 299

HBP-ISP	0.61 265	0.47 318	0.45 84	0.46 223	0.33 256	0.79 258	0.29 57	1.15 261	1.05 273	0.85 205	1.18 279	0.67 166	0.71 249	0.92 257	0.57 221	0.37 344	0.38 360	0.47 358	0.41 358	0.39 328	0.32 299

MFN_U_SF_RVC	1.14 349	0.63 350	2.33 382	0.69 358	0.46 332	2.04 377	0.70 319	1.90 380	1.37 343	1.62 357	1.56 338	1.94 370	1.36 356	1.73 365	1.90 365	0.41 355	0.38 360	0.45 354	0.48 367	0.45 342	0.47 356

PVD	1.34 365	0.70 355	1.42 353	0.78 370	0.65 363	1.68 368	0.91 352	2.12 385	3.01 392	2.25 382	2.35 371	1.90 369	1.99 383	1.98 375	2.14 372	0.40 354	0.38 360	0.49 364	0.37 344	0.51 356	0.67 374

NOSS_ROB	0.59 255	0.40 294	0.42 58	0.45 200	0.31 228	0.79 258	0.53 274	1.09 244	1.12 297	0.69 120	0.92 176	0.77 212	0.63 205	0.81 224	0.52 201	0.39 350	0.38 360	0.44 352	0.42 360	0.38 324	0.36 316

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 341	0.61 348	1.82 373	0.69 358	0.51 341	2.62 385	1.69 396	1.28 308	1.44 351	1.39 350	1.56 338	1.34 333	0.91 313	1.68 362	0.95 302	0.38 349	0.39 364	0.46 357	0.61 380	0.41 332	0.43 344

BEATNet-Init1	15.65 417	1.62 397	54.26 434	0.75 368	0.56 349	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	0.43 357	0.39 364	0.47 358	0.47 363	0.52 359	0.52 367

GANetREF_RVC	0.82 307	0.77 361	0.95 311	0.68 355	0.43 312	1.15 332	1.06 364	1.19 274	1.20 322	1.03 292	1.02 218	1.10 303	0.89 310	1.20 319	0.78 264	0.49 363	0.39 364	0.58 372	0.39 349	0.69 372	0.49 359
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
DDUNet	1.10 345	2.58 412	0.83 286	1.21 385	1.27 389	1.02 313	0.69 318	1.17 269	0.95 233	0.98 277	1.26 291	1.28 319	0.84 293	0.97 278	0.79 271	0.85 382	0.40 367	2.00 394	0.60 379	1.34 386	0.94 381

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 366	0.91 371	2.11 380	0.89 373	0.57 353	4.27 405	1.79 400	1.55 357	2.00 378	1.64 359	1.85 356	1.83 366	1.44 362	1.89 373	1.49 354	0.49 363	0.40 367	0.56 370	0.58 377	0.75 374	0.52 367

PA-Net	0.70 284	0.46 312	0.96 312	0.51 281	0.53 345	0.94 295	0.73 330	1.14 258	1.15 310	0.83 189	0.90 164	0.88 242	0.76 274	1.19 316	0.96 304	0.25 274	0.41 369	0.29 308	0.44 361	0.27 273	0.39 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	1.25 358	0.51 321	0.64 221	0.60 332	0.50 339	1.66 367	0.67 313	1.26 298	1.26 330	2.64 389	3.82 396	3.06 387	3.20 401	1.45 348	0.91 293	0.46 358	0.41 369	0.49 364	0.51 373	0.47 347	0.45 350

FCDSN-DC	1.43 370	0.57 340	0.69 247	0.74 366	0.59 356	1.42 351	0.65 312	1.40 337	1.41 347	3.31 402	4.42 405	4.57 397	3.01 399	1.70 363	1.19 336	0.46 358	0.42 371	0.48 361	0.47 363	0.51 356	0.51 365
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.67 378	0.53 325	0.68 239	0.62 340	0.49 336	1.62 364	0.71 321	1.77 378	1.55 359	4.73 409	4.66 407	5.82 406	3.94 404	2.13 381	1.42 348	0.47 361	0.42 371	0.47 358	0.46 362	0.48 348	0.47 356

Ntro	1.15 350	1.00 377	1.00 318	1.49 390	1.20 388	1.69 369	0.81 342	1.39 333	1.25 327	1.01 285	1.28 296	1.31 323	1.00 327	1.31 334	0.89 284	1.10 390	0.43 373	1.36 386	0.51 373	1.95 391	0.99 386

ccnet	0.84 314	0.59 345	0.86 293	0.56 320	0.60 359	1.11 326	0.72 325	1.44 346	0.97 245	1.15 327	1.44 325	1.28 319	0.95 322	1.01 290	1.33 344	0.49 363	0.43 373	0.50 366	0.47 363	0.52 359	0.48 358

SAMSARA	1.15 350	0.69 354	1.44 355	1.09 382	0.93 374	2.10 379	1.87 403	1.64 370	1.47 355	1.64 359	1.21 282	2.06 372	1.14 343	1.61 356	1.50 355	0.39 350	0.45 375	0.36 334	0.38 347	0.50 353	0.51 365

MANE	4.73 404	0.54 331	0.77 272	0.69 358	0.60 359	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	0.51 366	0.45 375	0.48 361	1.02 394	0.50 353	0.50 361

otaku	1.10 345	0.96 373	0.96 312	1.37 389	1.06 386	1.65 366	0.72 325	1.46 349	1.19 320	1.10 320	1.32 303	1.32 325	0.95 322	1.29 329	0.81 274	0.89 384	0.46 377	1.24 385	0.50 372	1.86 389	0.89 380

ELAS_RVC	1.76 380	0.64 351	1.20 332	0.74 366	0.59 356	2.18 380	2.53 408	2.10 384	2.85 391	3.46 403	3.41 394	3.12 388	4.11 405	2.69 392	2.53 382	0.54 371	0.47 378	0.51 368	0.48 367	0.55 363	0.55 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 381	0.64 351	1.10 324	0.72 364	0.58 354	3.37 400	1.76 398	2.54 390	2.57 387	3.77 405	3.96 400	2.83 384	3.44 402	2.34 386	2.73 384	0.53 368	0.47 378	0.50 366	0.48 367	0.55 363	0.55 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LSM	4.83 406	0.83 367	11.23 408	0.76 369	56.73 433	1.10 322	1.18 372	1.35 326	1.70 370	2.13 377	2.34 369	1.34 333	1.19 346	1.52 353	1.23 338	0.34 333	0.50 380	0.39 344	0.47 363	0.51 356	9.82 419

ACVNet_1	1.55 374	1.36 388	1.35 348	1.96 398	1.63 393	1.83 374	0.96 359	2.09 383	1.85 374	1.43 351	1.54 336	2.31 376	1.68 373	1.42 344	1.18 334	1.76 398	0.51 381	2.05 399	0.59 378	2.24 399	1.30 395

Anonymous_2	0.84 314	0.45 307	0.66 228	0.41 105	0.45 324	0.82 272	0.53 274	0.81 153	0.81 162	0.73 141	0.61 62	0.91 255	0.76 274	0.77 208	0.61 233	0.51 366	0.55 382	0.54 369	4.92 417	0.54 361	0.42 340

SDNR	0.89 323	0.39 286	1.66 371	0.42 130	0.39 292	3.35 399	0.32 100	0.95 197	1.05 273	1.05 303	2.12 365	0.62 135	0.71 249	1.40 340	0.78 264	0.53 368	0.56 383	0.36 334	0.27 308	0.46 345	0.50 361

PASM	0.96 331	0.71 358	2.05 378	0.72 364	0.72 370	0.84 280	0.92 354	1.14 258	1.34 342	1.25 339	1.22 284	1.34 333	1.07 334	1.31 334	1.11 329	0.53 368	0.57 384	0.59 373	0.67 381	0.56 368	0.57 372

ACVNet_2	1.74 379	1.30 386	1.62 367	1.81 393	1.63 393	2.28 382	1.34 382	2.35 388	2.64 388	1.82 368	2.55 375	2.99 385	1.71 374	1.67 361	1.20 337	1.48 394	0.59 385	1.81 390	0.71 383	2.09 394	1.29 394

MADNet+	2.28 392	2.56 410	10.82 407	1.25 386	0.96 377	2.77 391	1.44 388	2.34 387	1.76 371	1.36 346	1.78 353	1.84 368	1.74 375	6.33 409	4.57 398	0.67 377	0.66 386	0.59 373	0.54 376	0.84 376	0.81 379

RainbowNet	1.42 369	1.53 393	1.31 344	1.93 396	1.46 390	1.52 360	1.03 362	1.67 372	1.55 359	1.23 336	1.59 341	1.54 356	1.21 347	1.40 340	1.03 316	1.70 396	0.70 387	1.82 391	0.80 387	2.11 395	1.22 391

NVStereoNet_ROB	1.31 364	0.96 373	1.33 346	0.90 374	0.92 373	1.15 332	1.05 363	1.49 351	1.62 365	1.63 358	2.51 374	2.31 376	1.62 370	2.16 382	1.42 348	0.81 381	0.73 388	0.79 377	1.02 394	0.73 373	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
PWCK	2.06 387	1.75 401	4.11 395	1.69 391	0.93 374	3.13 398	2.86 410	2.18 386	2.41 386	2.38 384	2.33 368	2.22 374	1.85 378	3.52 398	2.20 375	1.65 395	0.73 388	1.52 388	0.83 388	1.81 388	1.02 389

IMH-64-1	1.96 382	1.64 398	1.26 336	2.26 402	1.91 401	2.30 383	1.35 383	2.99 393	2.29 381	1.70 363	2.79 383	2.47 379	1.66 371	2.33 384	1.95 366	2.07 401	0.74 390	2.44 403	1.04 396	2.40 401	1.59 401

IMH-64	1.96 382	1.64 398	1.26 336	2.26 402	1.91 401	2.30 383	1.35 383	2.99 393	2.29 381	1.70 363	2.79 383	2.47 379	1.66 371	2.33 384	1.95 366	2.07 401	0.74 390	2.44 403	1.04 396	2.40 401	1.59 401

TorneroNet-64	3.54 399	1.89 402	1.59 362	2.62 408	2.29 405	6.88 410	1.72 397	4.72 410	11.88 410	2.43 386	5.46 411	8.16 411	2.80 397	4.13 404	3.03 386	2.25 406	0.75 392	2.57 407	1.09 400	2.65 407	1.84 405

Consistency-Raft	1.01 339	0.82 364	1.27 339	0.85 372	0.97 378	0.81 269	0.83 346	1.35 326	1.61 364	1.06 311	1.66 344	1.11 305	0.93 317	0.93 260	1.11 329	0.65 376	0.75 392	0.79 377	0.91 390	1.09 384	0.79 378

MFMNet_re	1.17 353	0.99 375	1.31 344	1.02 378	0.95 376	1.32 345	1.32 380	1.44 346	1.58 362	1.72 366	1.70 348	1.21 314	1.57 368	1.16 312	1.04 321	0.88 383	0.76 394	0.79 377	0.75 385	0.90 378	0.94 381

JetBlue	3.02 397	1.39 389	7.91 405	1.17 384	1.49 391	8.53 411	7.94 413	2.82 391	1.98 377	2.15 381	2.69 381	3.32 392	3.01 399	6.66 410	3.81 392	0.79 379	0.78 395	0.75 376	0.76 386	1.04 382	1.33 397

TorneroNet	4.49 403	1.92 403	1.65 370	2.60 407	2.29 405	14.95 418	1.86 402	4.86 411	19.56 426	3.10 400	7.52 414	7.00 410	2.90 398	4.48 405	3.66 390	2.24 405	0.78 395	2.68 409	1.14 402	2.79 408	1.80 404

IMH	2.15 390	1.66 400	1.29 341	2.25 401	1.92 403	2.87 393	1.33 381	3.25 396	3.04 393	1.87 370	3.33 393	3.00 386	2.03 384	2.80 393	1.95 366	2.09 403	0.78 395	2.45 405	1.05 399	2.44 403	1.62 403

Dean	2.07 388	1.39 389	1.69 372	2.17 400	1.83 400	2.75 390	1.28 378	3.49 401	3.80 400	2.13 377	3.30 390	3.18 389	1.98 382	1.78 367	1.72 361	1.73 397	0.79 398	1.99 393	0.91 390	2.17 397	1.34 398

LVE	2.20 391	1.47 391	1.44 355	2.06 399	1.80 399	2.79 392	1.77 399	2.96 392	3.94 402	1.95 374	4.29 404	3.47 394	1.97 380	2.48 387	1.85 364	2.06 400	0.88 399	2.06 400	1.13 401	2.17 397	1.53 400

WAO-7	1.96 382	1.24 384	1.52 357	1.28 387	1.06 386	2.92 395	1.64 394	3.32 397	3.05 394	2.28 383	3.32 391	3.19 390	2.38 392	3.39 396	2.49 381	1.02 388	0.92 400	1.06 384	1.04 396	1.05 383	0.99 386

WAO-6	2.11 389	1.52 392	1.25 335	1.73 392	1.69 397	2.72 389	1.62 393	3.15 395	3.64 397	2.01 376	3.28 389	3.52 395	2.20 390	2.59 390	2.48 380	1.31 393	0.92 400	2.04 398	1.22 405	1.89 390	1.35 399

WAO-8	3.00 395	1.60 395	1.52 357	1.82 394	1.65 395	5.57 407	1.35 383	4.65 408	12.37 412	2.89 392	4.04 401	4.89 401	2.78 395	3.73 400	2.44 377	1.29 391	0.93 402	2.00 394	1.16 403	2.02 392	1.23 392

Venus	3.00 395	1.60 395	1.52 357	1.82 394	1.65 395	5.57 407	1.35 383	4.65 408	12.37 412	2.89 392	4.04 401	4.89 401	2.78 395	3.73 400	2.44 377	1.29 391	0.93 402	2.00 394	1.16 403	2.02 392	1.23 392

SPS-STEREO	1.29 362	0.94 372	1.10 324	1.05 381	1.03 384	1.48 355	0.91 352	1.57 363	1.24 325	2.13 377	1.90 358	1.94 370	1.46 363	1.77 366	1.64 359	0.97 386	0.94 404	0.90 380	0.89 389	0.96 381	0.97 384
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.98 335	0.89 370	1.06 323	0.93 375	1.04 385	0.97 300	0.82 344	1.33 323	0.93 222	1.08 313	0.98 199	1.02 278	0.95 322	1.02 293	0.93 297	0.96 385	0.96 405	0.90 380	0.91 390	0.92 379	0.95 383

SGM+DAISY	1.52 373	0.99 375	1.61 366	1.01 377	1.02 383	1.86 375	1.19 373	1.49 351	1.38 345	2.96 396	3.00 386	2.79 383	1.94 379	1.88 371	1.62 358	0.98 387	0.97 406	0.91 382	0.91 390	0.94 380	0.99 386

UNDER WATER	3.63 400	2.12 406	4.11 395	3.17 412	2.51 409	3.77 403	2.45 407	3.53 402	13.66 415	2.98 397	2.92 385	5.75 405	4.13 406	3.85 402	3.75 391	2.84 412	1.11 407	2.71 410	1.41 406	3.26 413	2.50 410

notaker	2.87 394	2.31 408	2.01 377	3.03 411	2.60 412	2.94 396	1.82 401	3.43 399	3.06 395	2.89 392	4.21 403	6.15 409	2.71 394	3.42 397	2.90 385	2.67 411	1.18 408	3.00 413	1.67 409	3.13 410	2.26 408

UNDER WATER-64	3.72 401	2.07 405	4.57 397	3.30 414	2.52 410	5.61 409	2.63 409	3.67 403	12.27 411	3.09 399	2.66 380	5.99 408	4.74 408	3.93 403	3.57 389	2.54 409	1.24 409	2.65 408	1.48 407	3.21 412	2.62 411

KSHMR	2.64 393	1.96 404	1.86 375	2.69 409	2.44 407	2.88 394	2.04 404	3.46 400	6.31 406	2.51 388	3.27 388	3.39 393	1.97 380	2.59 390	2.08 371	2.48 408	1.41 410	2.80 412	1.51 408	2.98 409	2.09 406

ktn	3.02 397	2.27 407	1.85 374	2.89 410	2.54 411	3.72 401	2.14 405	3.79 404	5.33 404	2.82 391	5.09 409	5.95 407	2.54 393	3.34 395	2.58 383	2.65 410	1.44 411	2.78 411	2.03 411	2.61 406	2.10 407

HanzoNet	6.97 412	2.57 411	4.66 398	3.29 413	2.96 414	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	4.36 415	1.96 412	3.14 414	2.59 413	3.88 416	3.19 414

DPSimNet_ROB	5.19 408	2.71 414	18.56 414	2.59 406	2.49 408	4.25 404	10.93 414	3.33 398	3.93 401	5.02 410	4.52 406	5.74 404	10.18 411	5.44 408	8.79 407	2.40 407	2.47 413	2.48 406	2.54 412	2.56 405	2.87 412

PML	40.49 436	30.31 427	12.46 411	7.19 418	14.30 418	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	8.71 421	2.93 414	8.43 421	3.24 415	13.77 423	4.45 417

JetRed	5.38 409	6.17 417	12.68 412	2.38 404	2.85 413	12.60 417	11.17 415	4.60 407	3.74 398	3.87 406	3.85 397	4.83 399	4.13 406	6.81 411	12.18 412	2.18 404	2.95 415	2.19 401	1.98 410	3.49 414	3.01 413

MADNet++	4.18 402	2.72 415	4.00 392	3.80 416	3.44 415	4.72 406	4.05 412	4.01 405	3.74 398	4.52 408	5.14 410	4.20 396	4.89 409	7.04 412	6.39 402	3.79 413	3.70 416	3.27 415	2.70 414	3.68 415	3.74 416

SPstereo	24.33 422	4.45 416	7.15 403	4.44 417	4.17 416	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	4.01 414	3.77 417	6.06 420	4.73 416	3.17 411	3.55 415

ASD4	10.37 414	9.12 420	17.90 413	7.49 419	10.02 417	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	4.52 416	4.58 418	5.68 419	5.04 418	5.72 417	6.02 418

DPSMNet_ROB	12.13 416	8.03 418	21.13 416	9.02 421	16.82 420	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	4.59 418	8.60 419	5.08 418	9.26 420	5.89 420	11.06 420

DGTPSM_ROB	12.12 415	8.03 418	21.12 415	8.97 420	16.81 419	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	4.58 417	8.60 419	5.07 417	9.26 420	5.88 419	11.06 420

Anonymous_1	33.12 424	18.23 421	23.86 418	20.53 422	21.18 423	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	14.56 427	8.84 421	66.24 435	117.79 434	155.41 438	11.40 422

DPSM_ROB	17.80 418	18.60 422	24.24 422	20.89 423	19.49 421	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	9.37 422	9.23 422	9.47 422	9.81 422	13.47 421	12.09 423

DPSM	17.80 418	18.60 422	24.24 422	20.89 423	19.49 421	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	9.37 422	9.23 422	9.47 422	9.81 422	13.47 421	12.09 423

tt	6.21 410	0.22 97	5.88 401	3.55 415	2.07 404	11.25 416	19.19 417	11.84 418	5.47 405	2.71 390	2.18 366	4.87 400	6.25 410	3.71 399	7.09 404	8.31 420	11.17 424	4.91 416	5.39 419	5.72 417	2.42 409

LRCNet_RVC	21.27 421	31.14 428	21.46 417	28.97 426	23.77 424	3.11 397	0.62 305	20.94 424	1.64 367	25.57 425	28.13 426	21.96 425	14.74 415	21.99 426	16.44 416	29.16 434	14.92 425	33.57 431	31.28 430	29.67 433	26.33 430

LSM0	38.96 435	37.52 436	48.37 428	43.79 434	91.31 438	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	19.09 427	19.60 424	27.21 429	33.44 431

CasAABBNet	35.77 425	37.38 431	48.59 429	42.20 429	39.23 428	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	19.11 428	19.75 425	27.11 427	24.33 425

Selective-RAFT-Error	35.87 429	37.42 432	48.73 433	42.24 430	39.28 429	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	19.14 429	19.78 429	27.19 428	24.42 429

MyStereo03	35.83 426	37.48 433	48.64 430	42.37 431	39.41 430	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	19.07 424	19.77 426	27.10 424	24.35 426

MyStereo02	35.83 426	37.48 433	48.64 430	42.37 431	39.41 430	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	19.07 424	19.77 426	27.10 424	24.35 426

MyStereo	35.83 426	37.48 433	48.64 430	42.37 431	39.41 430	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	19.07 424	19.77 426	27.10 424	24.35 426

xxxxx1	36.77 430	19.69 424	24.00 419	62.46 435	66.77 435	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	13.61 424	18.98 432	111.36 436	133.25 435	28.84 430	38.64 432

tt_ll	36.77 430	19.69 424	24.00 419	62.46 435	66.77 435	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	13.61 424	18.98 432	111.36 436	133.25 435	28.84 430	38.64 432

ff	36.77 430	19.69 424	24.00 419	62.46 435	66.77 435	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	13.61 424	18.98 432	111.36 436	133.25 435	28.84 430	38.64 432

HaxPig	31.93 423	37.19 430	34.22 424	24.41 425	24.94 425	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	37.79 432	40.52 431	39.33 434	39.33 435

AVERAGE_ROB	37.53 434	40.05 437	40.01 426	34.74 428	33.76 427	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	43.80 433	42.99 432	40.42 435	41.31 436

MEDIAN_ROB	37.35 433	40.72 438	40.37 427	32.26 427	31.80 426	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	44.07 434	43.35 433	41.32 436	42.43 437

test_example2	176.82 437	204.75 439	198.54 437	188.58 439	191.23 439	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	163.71 439	173.22 438	217.79 439	162.95 438

FADE		2.54 409		1.04 380	1.00 381													21.24 430		0.63 371

Low-res two-view benchmark