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

test croco	4.41 24	2.18 143	11.50 187	5.46 72	2.97 160	3.20 7	1.38 28	9.01 6	5.96 15	3.56 5	16.63 84	3.01 5	2.76 15	14.80 193	4.25 79	0.32 164	0.00 1	0.04 95	0.01 54	0.79 221	0.43 51

CASnet	4.11 21	1.27 15	5.28 15	5.63 81	0.31 2	4.89 31	2.86 109	11.52 24	11.73 70	11.06 61	11.80 50	4.16 19	1.63 5	6.30 9	2.22 2	0.63 225	0.00 1	0.60 264	0.13 150	0.15 31	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CroCo-Stereo	3.51 5	2.49 182	8.03 68	9.10 252	1.26 75	0.97 1	0.96 17	11.24 22	8.52 46	3.79 8	4.87 7	7.93 59	4.44 43	3.26 1	2.76 30	0.03 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 102	0.16 14
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
CREStereo++_RVC	4.83 29	1.16 4	4.67 9	4.71 35	2.02 118	4.01 12	0.11 2	9.48 8	18.00 135	8.87 45	16.74 86	4.43 23	2.15 11	6.09 7	3.39 53	0.07 66	0.00 1	0.00 1	10.51 372	0.05 2	0.12 11
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
DN-CSS_ROB	8.72 156	3.49 237	16.63 269	6.74 152	3.39 172	6.20 91	3.43 132	23.40 180	22.03 170	17.46 169	30.28 221	9.33 72	8.32 127	14.71 186	6.36 146	0.91 261	0.00 1	0.45 254	0.00 1	0.65 196	0.70 84

DisPM	6.68 90	1.58 42	9.90 133	7.19 186	1.12 59	5.71 72	3.69 137	13.74 49	12.42 74	16.60 146	23.63 158	12.64 112	6.39 88	13.31 160	4.08 74	0.77 241	0.01 6	0.08 128	0.15 165	0.14 29	0.53 62

STrans-v2	8.16 145	2.09 120	9.79 128	5.44 71	1.53 96	11.87 169	9.69 260	19.77 137	13.20 85	14.01 104	25.80 175	17.88 199	12.55 194	13.30 159	4.39 85	0.06 55	0.01 6	0.18 195	0.01 54	0.25 60	1.31 155

FTStereo	8.76 158	1.57 40	6.75 35	6.55 134	2.45 137	7.65 124	11.62 287	18.36 118	9.01 50	20.25 214	40.79 321	15.87 167	12.36 190	11.02 57	4.69 95	0.24 144	0.01 6	0.09 134	0.16 171	0.19 44	5.58 323

GMM-Stereo	8.44 151	1.27 15	7.36 51	6.64 146	2.56 143	10.00 140	9.29 252	23.79 184	11.33 65	17.96 182	29.59 214	17.14 180	7.59 113	11.77 89	4.61 93	0.13 104	0.01 6	0.24 222	0.94 300	0.49 166	6.14 329

s12784h	6.22 73	1.01 2	4.95 12	3.57 5	0.54 18	19.55 267	0.95 16	19.51 134	18.39 138	12.98 86	12.58 57	7.78 55	5.56 70	11.34 73	4.36 84	0.89 257	0.01 6	0.05 103	0.00 1	0.07 7	0.20 18

TestStereo	6.45 80	3.34 232	8.02 67	6.23 117	1.68 106	6.33 94	2.48 92	14.54 62	16.71 125	11.71 63	24.13 163	9.38 73	7.13 107	11.83 92	4.32 82	0.12 97	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.73 210	0.33 25

XX-TBD	4.63 27	10.71 323	3.94 5	10.55 292	0.62 21	5.95 80	0.08 1	7.91 4	12.75 77	11.73 64	14.80 70	4.04 17	1.64 6	4.90 3	2.61 23	0.08 70	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.26 70	0.06 2

111	7.73 137	2.39 174	9.12 98	4.17 16	0.47 12	10.65 156	3.49 136	21.34 159	28.25 229	10.60 55	16.85 87	14.74 151	10.22 157	12.48 127	6.61 152	0.43 188	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.35 106	2.39 268

CREStereo	3.75 8	1.21 7	3.79 3	2.66 2	0.66 22	5.52 58	0.39 5	10.77 16	14.18 96	7.14 32	10.54 40	5.25 34	3.54 21	6.27 8	2.88 40	0.04 22	0.01 6	0.03 84	0.01 54	0.05 2	0.05 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	10.83 215	2.25 149	7.10 41	6.43 129	3.02 162	13.17 185	3.75 139	22.83 174	35.15 286	15.81 130	30.67 228	24.65 251	15.77 238	16.47 216	18.13 263	0.16 114	0.01 6	0.06 110	0.07 122	0.65 196	0.43 51

acv_ft	12.59 248	2.25 149	13.50 229	8.30 233	6.23 276	19.81 269	6.34 202	26.43 209	35.15 286	26.38 290	30.67 228	24.65 251	14.91 225	16.47 216	19.16 275	0.16 114	0.01 6	0.06 110	0.07 122	0.74 212	0.43 51

PMTNet	5.52 37	1.11 3	4.24 7	2.49 1	1.38 80	8.75 134	0.67 10	12.64 30	12.84 78	8.66 42	11.27 47	6.00 40	4.70 54	9.91 49	3.02 41	22.39 382	0.01 6	0.04 95	0.02 73	0.06 5	0.23 19

HITNet	8.41 149	3.59 244	9.91 134	5.30 63	1.52 95	13.35 188	4.48 155	22.00 163	16.06 116	15.52 124	22.95 155	15.28 161	11.74 177	14.91 195	9.25 186	0.10 85	0.01 6	0.48 256	0.06 115	0.58 177	1.04 125
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	9.96 187	3.33 231	14.77 244	5.75 99	1.62 102	14.91 205	1.31 27	22.06 164	24.83 197	22.51 256	31.57 243	17.20 181	8.07 121	17.07 231	12.11 218	0.48 196	0.01 6	0.05 103	0.05 105	0.48 158	1.10 132

iResNet_ROB	12.41 243	3.19 223	12.39 211	6.63 143	3.72 179	16.98 248	2.64 100	32.29 269	38.58 306	26.93 296	33.73 274	26.24 264	17.40 262	17.36 235	8.95 180	0.33 165	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.40 134	0.35 29

GMStereo_Zeroshot	11.32 223	8.59 317	21.66 306	10.06 274	2.53 140	12.38 170	1.43 30	21.36 160	21.50 166	23.48 265	35.74 290	24.85 253	6.12 83	20.48 268	8.28 170	0.83 249	0.02 21	0.25 224	0.01 54	6.33 337	0.53 62

MIF-Stereo (partial)	4.55 26	1.63 46	8.37 79	5.46 72	5.35 242	3.48 9	0.94 15	9.80 9	8.03 39	4.45 14	15.68 76	5.33 36	5.11 57	11.92 98	4.57 92	0.06 55	0.02 21	0.06 110	0.03 81	0.45 149	0.30 24

CAS	5.44 35	0.98 1	3.95 6	17.59 347	7.74 314	7.82 128	6.09 193	9.89 11	9.40 56	4.82 17	10.69 41	1.93 3	1.22 2	4.54 2	2.47 14	10.98 369	0.02 21	0.00 1	0.02 73	0.53 168	8.19 350

DAS	11.51 229	2.60 191	15.62 261	9.37 257	6.27 280	16.04 228	7.71 231	22.70 171	33.92 271	19.53 210	29.03 205	19.51 213	19.10 277	17.44 236	8.98 181	0.78 244	0.02 21	0.29 237	0.01 54	0.48 158	0.81 96

SepStereo	12.04 236	2.60 191	15.62 261	9.37 257	6.27 280	16.04 228	7.71 231	22.70 171	33.92 271	19.53 210	29.03 205	19.51 213	19.10 277	27.97 319	8.98 181	0.78 244	0.02 21	0.29 237	0.01 54	0.48 158	0.81 96

LCNet	7.64 130	1.41 28	6.15 19	6.93 168	1.35 77	9.00 135	5.44 175	18.37 119	11.30 64	16.62 147	24.39 165	14.67 148	11.03 162	12.03 102	4.01 69	0.07 66	0.02 21	0.23 218	2.07 333	1.00 243	6.69 336

KYRaft	9.17 174	1.39 25	7.74 59	7.07 176	1.03 56	8.05 131	7.90 234	23.72 182	9.22 55	21.43 241	31.08 234	22.52 236	8.03 120	12.21 111	3.16 46	0.10 85	0.02 21	0.05 103	0.67 289	0.46 154	17.51 376

RAFT_R40	7.14 114	1.73 55	9.36 114	7.36 193	0.82 37	5.74 73	3.69 137	15.47 72	15.09 103	18.24 189	19.87 117	16.82 176	8.50 131	13.72 172	5.81 126	0.28 156	0.02 21	0.14 178	0.00 1	0.11 18	0.09 6

GrayStereo	9.02 168	1.35 22	7.73 58	8.62 241	2.88 153	10.28 147	10.99 277	18.66 125	16.36 122	22.78 259	30.63 227	17.56 193	12.19 188	11.50 81	5.08 101	0.09 77	0.02 21	0.19 201	0.78 295	0.33 97	2.37 264

Pruner-Stereo	6.85 95	1.81 66	10.24 146	6.92 167	0.92 46	5.55 68	4.01 145	14.42 59	11.85 72	18.22 188	21.92 144	15.64 164	5.69 74	12.10 107	6.08 130	0.84 251	0.02 21	0.18 195	0.10 141	0.11 18	0.38 43

Prome-Stereo	8.22 146	1.48 34	6.24 21	7.06 175	1.55 97	6.54 104	9.08 246	21.88 162	9.88 59	21.12 236	32.48 259	11.82 101	11.59 174	11.99 100	4.04 71	0.08 70	0.02 21	0.19 201	0.12 147	0.45 149	6.89 339

GMStereo	6.44 79	4.92 271	12.13 206	5.60 77	0.87 41	9.18 137	2.57 98	12.99 32	25.54 206	12.85 82	11.84 51	5.60 38	3.62 22	11.92 98	6.44 148	0.53 205	0.02 21	0.05 103	0.36 241	0.98 240	0.70 84
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	4.91 31	3.05 220	9.51 118	4.55 32	3.59 177	9.01 136	1.46 33	14.59 63	19.31 152	7.65 39	7.22 18	2.04 4	2.21 12	10.13 50	2.51 15	0.12 97	0.03 33	0.08 128	0.00 1	0.62 188	0.50 61

LoS_RVC	4.09 20	3.01 215	4.81 10	4.88 42	7.78 315	5.24 48	2.80 108	7.57 2	4.24 1	4.41 13	10.34 38	3.62 13	6.34 86	6.59 11	2.37 11	0.04 22	0.03 33	0.00 1	0.01 54	0.06 5	7.70 344

LoS	3.83 9	1.25 12	4.39 8	3.29 3	0.58 19	4.87 30	1.15 20	11.00 17	13.34 86	5.02 19	10.69 41	4.14 18	3.78 24	9.15 36	3.20 47	0.08 70	0.03 33	0.09 134	0.00 1	0.13 28	0.35 29

IER	10.32 201	2.06 113	11.88 200	4.95 51	5.34 241	13.34 187	6.11 194	27.47 221	23.59 185	20.37 220	30.03 219	16.50 172	20.42 288	14.24 178	8.81 179	0.16 114	0.03 33	0.18 195	0.10 141	0.27 78	0.56 67

MIPNet	7.26 116	2.30 154	13.74 231	5.32 65	1.61 101	11.32 162	2.77 107	27.02 216	18.47 143	15.56 126	13.20 61	7.01 44	9.46 145	8.84 27	6.32 143	0.15 113	0.03 33	0.06 110	0.08 128	0.42 140	1.39 164

AASNet	13.05 256	3.27 227	12.23 208	10.28 281	6.90 294	17.61 252	7.88 233	41.14 345	38.29 303	23.20 263	29.62 215	16.85 177	15.59 236	15.50 204	19.03 273	0.39 176	0.03 33	0.78 276	0.05 105	1.32 258	1.08 131

iResNetv2_ROB	12.78 252	4.09 253	15.60 259	6.44 131	3.75 181	14.86 204	7.17 218	34.46 296	37.12 294	26.06 286	34.81 286	29.76 280	16.32 245	14.77 191	7.67 158	0.31 161	0.03 33	0.12 166	0.01 54	0.94 238	1.23 145

HSM	11.89 235	2.32 157	8.70 83	6.70 151	4.10 195	16.45 237	8.06 237	30.42 246	20.31 159	23.35 264	26.42 184	41.60 347	17.59 265	20.66 271	9.57 193	0.11 89	0.03 33	0.01 55	0.01 54	0.24 56	1.22 143

GLC_STEREO	3.61 6	1.35 22	3.91 4	6.86 162	0.23 1	4.69 20	1.61 43	9.80 9	7.20 21	5.64 29	9.11 27	5.19 33	2.02 10	10.25 51	3.70 60	0.07 66	0.04 41	0.22 216	0.00 1	0.24 56	0.17 16

TransformOpticalFlow	7.95 140	2.10 122	9.83 131	6.06 109	1.24 72	6.82 108	7.98 235	18.60 123	14.06 95	14.93 112	28.79 203	18.74 207	11.03 162	12.79 137	4.12 75	0.06 55	0.04 41	0.21 209	0.04 91	0.21 47	1.27 150

OMP-Stereo	7.13 113	2.89 206	9.89 132	10.98 301	1.73 109	4.81 29	1.85 68	18.38 120	16.26 118	16.94 159	14.11 66	17.45 191	7.57 112	13.26 158	5.12 105	0.43 188	0.04 41	0.06 110	0.02 73	0.20 46	0.56 67

RAFT-RH_RVC	7.88 139	1.51 37	7.72 57	5.41 70	0.96 54	11.41 164	1.48 36	13.43 43	15.04 102	17.54 172	45.66 345	10.86 87	6.42 89	13.48 162	5.26 109	0.81 247	0.04 41	0.12 166	0.13 150	0.12 21	0.17 16

LMCR-Stereo	11.32 223	4.98 273	11.87 199	14.09 327	4.01 191	16.97 247	5.70 181	26.41 208	23.41 183	22.57 258	22.11 150	15.18 159	15.44 234	21.48 285	17.57 259	2.29 317	0.04 41	0.00 1	0.03 81	1.53 268	0.65 77

HCRNet	9.13 172	1.82 72	8.73 84	14.95 336	5.22 239	10.66 157	2.49 93	26.57 211	18.64 147	16.31 137	25.51 173	18.42 205	11.15 166	13.53 164	7.25 154	0.10 85	0.04 41	0.10 142	0.02 73	0.27 78	0.76 92

ARAFT	8.86 162	3.86 249	17.37 278	5.96 106	0.94 53	12.59 176	10.80 273	18.20 116	19.95 156	18.77 197	16.27 83	17.78 196	8.88 138	18.82 252	5.30 110	0.35 168	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.62 188	0.64 75

StereoIM	2.96 1	2.05 110	7.26 44	3.35 4	2.54 141	1.78 3	0.28 4	8.41 5	5.58 4	2.77 1	3.62 2	7.05 45	4.60 45	5.95 4	3.33 49	0.01 2	0.05 48	0.00 1	0.00 1	0.19 44	0.39 45

StereoVision	7.48 124	2.90 207	10.47 162	10.13 276	3.93 190	4.99 42	1.86 69	21.10 153	17.66 132	8.90 46	29.71 216	10.95 89	6.61 94	12.83 140	5.11 103	0.69 233	0.05 48	0.17 192	0.03 81	0.98 240	0.56 67

CES	4.08 18	1.34 21	3.46 1	3.65 6	11.49 348	5.24 48	0.99 18	10.15 12	9.15 54	3.80 9	9.29 30	1.76 2	0.91 1	6.94 13	2.64 26	0.07 66	0.05 48	0.01 55	0.00 1	1.63 270	9.03 356

CASS	8.64 155	2.03 103	8.60 81	8.71 245	1.59 100	15.02 213	2.75 106	23.27 179	18.58 146	16.29 136	22.78 153	13.42 134	13.68 210	13.07 151	7.66 157	1.18 290	0.05 48	0.13 171	0.01 54	0.75 216	3.24 297
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	4.21 23	2.60 191	9.11 96	10.21 280	6.06 271	1.11 2	0.78 12	10.63 15	8.34 41	3.46 4	5.18 9	8.92 68	5.66 72	6.42 10	4.53 91	0.03 16	0.05 48	0.00 1	0.00 1	0.81 226	0.39 45

DCANet-4	6.78 94	1.21 7	11.48 186	3.95 8	0.76 28	4.73 22	1.68 52	18.40 121	25.78 209	15.44 119	20.36 123	6.42 42	8.48 130	8.87 28	6.24 138	0.18 123	0.05 48	0.01 55	0.00 1	0.10 11	1.37 158

fff	7.26 116	1.99 93	9.12 98	4.17 16	0.47 12	4.73 22	1.68 52	16.56 91	33.55 266	15.45 120	20.36 123	7.49 49	12.54 191	9.03 29	6.26 139	0.18 123	0.05 48	0.01 55	0.00 1	0.10 11	1.37 158

ADStereo(finetuned)	7.09 111	2.04 105	11.52 188	4.01 9	0.77 30	4.78 28	1.73 60	16.15 81	25.08 199	15.89 135	20.74 130	7.88 56	13.56 206	9.11 34	6.07 129	0.18 123	0.05 48	0.00 1	0.00 1	0.28 82	1.93 211

Wz-Net-LNSev-Ref	16.12 287	4.56 261	29.46 325	7.78 213	6.11 272	26.08 310	13.01 302	31.08 254	37.61 298	27.66 299	46.96 351	29.92 283	15.40 232	21.54 286	22.39 288	1.09 277	0.05 48	0.10 142	0.00 1	0.43 142	1.21 142

IPLGR	7.48 124	1.61 43	14.03 236	4.92 50	1.30 76	10.30 148	1.20 22	24.52 191	22.59 176	16.71 154	18.84 104	8.44 64	7.49 110	9.62 46	6.34 145	0.26 151	0.05 48	0.05 103	0.06 115	0.37 119	0.93 112

IIG-Stereo	7.59 127	2.47 178	9.40 116	10.39 287	1.78 110	6.67 106	1.47 34	17.83 113	16.51 124	18.91 202	20.12 120	17.76 195	8.74 135	13.21 156	5.43 113	0.44 191	0.05 48	0.03 84	0.00 1	0.17 37	0.45 54

SST-Stereo	6.85 95	1.67 51	9.39 115	7.24 189	0.82 37	5.89 78	1.87 70	15.34 69	9.89 60	19.25 208	20.26 122	16.63 175	8.40 129	13.81 173	5.75 124	0.40 178	0.05 48	0.13 171	0.00 1	0.10 11	0.08 4

RE-Stereo	6.97 105	1.79 61	10.18 141	7.14 179	0.77 30	6.14 87	3.39 130	20.72 146	18.43 140	13.41 93	19.33 109	11.78 98	6.09 80	12.66 132	6.22 135	0.58 216	0.05 48	0.21 209	0.22 190	0.12 21	0.10 8

TVStereo	6.97 105	1.79 61	10.18 141	7.14 179	0.77 30	6.14 87	3.39 130	20.72 146	18.43 140	13.41 93	19.33 109	11.78 98	6.09 80	12.66 132	6.22 135	0.58 216	0.05 48	0.21 209	0.22 190	0.12 21	0.10 8

RAFT-345	6.94 102	1.48 34	7.45 52	5.65 83	0.96 54	5.49 56	3.20 120	13.73 48	10.97 63	13.81 102	42.93 333	9.01 70	5.31 60	13.09 152	4.73 96	0.58 216	0.05 48	0.10 142	0.06 115	0.08 9	0.08 4

DCANet	6.87 98	2.02 101	9.12 98	4.03 11	0.76 28	4.77 27	1.74 62	16.15 81	25.07 198	15.88 134	20.79 131	7.89 57	11.31 170	9.23 37	6.15 132	0.18 123	0.05 48	0.00 1	0.00 1	0.28 82	2.01 233

csc	7.26 116	1.99 93	9.12 98	4.17 16	0.47 12	4.73 22	1.68 52	16.56 91	33.55 266	15.45 120	20.36 123	7.49 49	12.54 191	9.03 29	6.26 139	0.18 123	0.05 48	0.01 55	0.00 1	0.10 11	1.37 158

cscssc	7.26 116	1.99 93	9.12 98	4.17 16	0.47 12	4.73 22	1.68 52	16.56 91	33.55 266	15.45 120	20.36 123	7.49 49	12.54 191	9.03 29	6.26 139	0.18 123	0.05 48	0.01 55	0.00 1	0.10 11	1.37 158

R-Stereo Train	7.33 121	1.62 44	9.31 112	6.80 159	2.33 133	7.57 122	5.36 173	24.47 188	7.63 23	16.40 140	33.07 264	12.42 110	5.52 66	8.06 22	5.23 107	0.05 38	0.05 48	0.01 55	0.00 1	0.12 21	0.56 67

RAFT-Stereo	7.33 121	1.62 44	9.31 112	6.80 159	2.33 133	7.57 122	5.36 173	24.47 188	7.63 23	16.40 140	33.07 264	12.42 110	5.52 66	8.06 22	5.23 107	0.05 38	0.05 48	0.01 55	0.00 1	0.12 21	0.56 67
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	12.38 241	2.58 189	12.48 214	6.76 153	5.97 267	16.37 235	6.74 209	34.99 301	22.20 171	17.44 167	33.11 266	22.81 237	24.84 308	20.33 265	18.27 266	1.16 286	0.05 48	0.06 110	0.01 54	0.27 78	1.06 128

CFNet	11.23 220	3.41 234	10.68 166	7.08 177	4.22 201	17.38 250	4.83 163	31.29 260	31.29 251	19.15 206	26.85 188	24.06 247	13.75 211	16.23 209	12.22 222	0.26 151	0.05 48	0.44 253	0.09 134	0.92 237	0.41 48

AdaStereo	10.85 216	4.57 262	10.79 169	9.59 263	3.46 174	17.49 251	6.29 199	32.70 273	26.07 210	19.04 204	26.55 185	19.60 215	10.12 155	17.71 242	10.38 199	1.00 268	0.05 48	0.42 252	0.02 73	0.70 206	0.46 55
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.
iResNet	11.06 219	4.16 256	16.83 271	7.89 220	2.23 130	15.59 219	9.17 250	24.49 190	29.14 234	20.78 226	31.13 236	16.87 178	11.58 173	15.45 202	12.50 229	0.64 226	0.05 48	0.02 70	0.10 141	0.79 221	1.71 192

IPLG	7.65 131	2.00 97	13.81 232	5.86 105	4.35 207	10.97 158	1.43 30	22.52 168	16.50 123	19.78 212	20.62 128	5.28 35	5.49 64	12.58 131	9.70 194	0.13 104	0.06 72	0.03 84	0.07 122	0.41 137	1.38 162

AAGNet	8.15 144	1.75 56	10.57 163	7.72 211	0.74 23	5.74 73	4.98 165	15.90 78	14.59 99	20.31 219	23.80 160	15.08 158	11.25 168	12.27 114	16.70 254	0.85 252	0.06 72	0.32 244	0.01 54	0.15 31	0.16 14

NF-Stereo	6.96 104	1.80 63	10.17 140	7.16 185	0.79 35	6.15 89	3.26 127	20.74 150	18.45 142	13.42 96	19.33 109	11.67 95	6.05 78	12.71 136	6.17 133	0.57 215	0.06 72	0.21 209	0.23 197	0.12 21	0.09 6

OCTAStereo	6.97 105	1.80 63	10.20 143	7.15 184	0.78 33	6.12 86	3.38 129	20.72 146	18.47 143	13.41 93	19.33 109	11.91 103	6.05 78	12.68 134	6.19 134	0.59 219	0.06 72	0.21 209	0.22 190	0.12 21	0.10 8

PSM-softLoss	6.90 99	1.81 66	10.84 172	7.04 172	0.93 50	5.53 62	1.97 75	23.18 176	9.65 57	14.16 106	22.01 148	12.84 118	5.15 58	13.03 145	7.95 163	0.76 238	0.06 72	0.27 227	0.55 282	0.21 47	0.14 12

KMStereo	6.90 99	1.81 66	10.84 172	7.04 172	0.93 50	5.53 62	1.97 75	23.18 176	9.65 57	14.16 106	22.01 148	12.84 118	5.15 58	13.03 145	7.95 163	0.76 238	0.06 72	0.27 227	0.55 282	0.21 47	0.14 12

PSM-AAD	8.76 158	1.41 28	6.46 28	6.87 163	1.18 64	12.78 178	9.66 259	20.03 142	15.78 109	21.79 246	24.91 167	14.31 143	13.16 200	12.42 125	4.07 73	0.05 38	0.06 72	2.44 330	0.16 171	0.45 149	7.17 342

UNet	13.18 260	2.47 178	14.45 242	7.45 197	7.82 316	26.01 309	4.67 161	34.38 295	29.42 236	20.90 231	31.81 247	26.68 269	18.98 274	21.08 279	15.56 245	0.21 136	0.06 72	0.27 227	0.09 134	0.37 119	1.01 121

DIP-Stereo	6.99 110	2.37 169	11.45 185	4.78 37	1.70 108	13.13 183	1.47 34	15.76 75	7.43 22	14.57 110	26.61 186	10.76 86	5.10 56	14.97 196	8.10 167	0.06 55	0.06 72	0.06 110	0.00 1	0.17 37	1.22 143
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	10.01 191	2.81 201	6.11 18	7.31 191	3.92 189	16.80 244	8.00 236	28.68 230	20.81 160	16.57 144	23.35 157	25.82 261	13.06 199	13.55 166	9.18 185	0.12 97	0.06 72	1.19 302	0.32 228	1.47 265	1.06 128

MIF-Stereo	3.10 2	1.22 10	7.79 60	4.50 31	2.51 138	2.59 4	0.42 6	5.88 1	5.74 5	5.46 28	7.76 20	1.12 1	1.46 3	9.06 32	5.42 112	0.06 55	0.07 82	0.00 1	0.01 54	0.60 185	0.26 21

HHNet	7.57 126	2.01 99	8.03 68	3.71 7	3.46 174	4.93 38	6.17 195	19.69 136	16.27 119	20.91 232	31.75 245	10.56 83	5.82 76	10.69 55	5.10 102	0.67 232	0.07 82	0.21 209	0.14 159	0.63 190	0.54 64

CRE-IMP	5.83 52	1.86 74	11.10 183	6.20 116	0.51 16	6.86 110	1.64 46	12.56 29	9.01 50	13.16 88	16.11 81	10.94 88	6.14 84	12.81 138	6.46 149	0.50 201	0.07 82	0.10 142	0.00 1	0.27 78	0.27 22

sAnonymous2	6.98 108	7.12 299	20.67 301	9.13 253	5.40 244	5.28 50	8.11 238	16.71 96	11.50 68	5.04 20	9.17 28	3.77 15	8.23 124	7.84 20	3.15 44	0.11 89	0.07 82	0.06 110	0.28 217	10.80 358	7.09 340

CroCo_RVC	6.98 108	7.12 299	20.67 301	9.13 253	5.40 244	5.28 50	8.11 238	16.71 96	11.50 68	5.04 20	9.17 28	3.77 15	8.23 124	7.84 20	3.15 44	0.11 89	0.07 82	0.06 110	0.28 217	10.80 358	7.09 340

StereoDRNet-Refined	14.03 275	3.52 238	12.77 215	8.70 244	3.31 168	18.50 259	4.58 156	29.08 234	30.59 242	29.85 314	42.52 330	25.24 257	19.57 284	23.88 299	23.55 295	0.44 191	0.07 82	0.54 260	0.38 256	0.88 236	2.64 275
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
whm_eth	9.17 174	5.14 275	19.04 293	7.90 221	6.70 290	6.89 111	3.35 128	18.64 124	21.30 162	22.39 255	38.88 311	4.64 29	4.25 35	14.43 183	5.63 122	0.65 227	0.08 88	0.22 216	0.10 141	0.74 212	2.37 264

HUI-Stereo	5.80 48	1.98 92	10.42 156	5.66 84	0.45 3	5.52 58	2.68 103	13.29 41	7.82 35	12.71 79	18.16 95	12.91 125	6.60 92	10.73 56	5.36 111	0.89 257	0.08 88	0.10 142	0.00 1	0.25 60	0.36 35

HSM-Net_RVC	11.37 227	1.57 40	6.32 22	5.99 107	2.67 144	20.99 277	7.19 220	28.50 226	28.64 231	21.03 235	25.84 176	33.64 311	16.37 248	16.83 226	10.76 207	0.21 136	0.08 88	0.02 70	0.00 1	0.16 35	0.55 65
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Patchmatch Stereo++	5.88 57	1.97 85	10.43 158	5.66 84	0.45 3	5.54 65	2.32 86	13.26 37	7.79 29	12.69 73	18.14 93	12.86 120	6.63 96	12.36 121	5.60 119	1.09 277	0.09 91	0.10 142	0.00 1	0.25 60	0.35 29
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	5.83 52	1.97 85	10.44 160	5.66 84	0.46 9	5.54 65	1.91 72	13.24 35	7.80 33	12.69 73	18.19 99	12.80 116	6.65 104	11.89 96	5.45 115	1.02 271	0.09 91	0.10 142	0.00 1	0.26 70	0.36 35

ROB_FTStereo_v2	5.85 54	1.97 85	10.38 153	5.66 84	0.46 9	5.52 58	1.95 74	13.24 35	7.78 28	12.68 72	18.16 95	12.83 117	6.61 94	12.27 114	5.63 122	1.00 268	0.09 91	0.10 142	0.00 1	0.26 70	0.36 35

ROB_FTStereo	5.82 50	1.97 85	10.37 152	5.67 91	0.46 9	5.52 58	1.63 44	13.27 39	7.79 29	12.69 73	18.06 92	12.86 120	6.63 96	12.28 116	5.43 113	0.87 256	0.09 91	0.10 142	0.00 1	0.26 70	0.36 35

iGMRVC	5.86 56	1.97 85	10.41 155	5.66 84	0.45 3	5.53 62	1.75 63	13.35 42	7.81 34	12.69 73	18.17 97	12.86 120	6.53 91	12.34 119	5.77 125	1.13 283	0.09 91	0.10 142	0.00 1	0.26 70	0.34 28

iRAFT	5.88 57	1.97 85	10.43 158	5.66 84	0.45 3	5.54 65	2.32 86	13.26 37	7.79 29	12.69 73	18.14 93	12.86 120	6.63 96	12.36 121	5.60 119	1.09 277	0.09 91	0.10 142	0.00 1	0.25 60	0.35 29

RAFT-IKP	5.85 54	1.97 85	10.36 150	5.66 84	0.45 3	5.33 53	2.01 77	13.27 39	7.79 29	12.69 73	18.19 99	12.77 115	6.67 105	12.36 121	5.60 119	1.11 280	0.09 91	0.10 142	0.00 1	0.25 60	0.35 29

PSMNet-RSSM	10.31 199	2.47 178	7.79 60	7.85 217	4.38 209	10.47 151	6.67 206	29.67 239	22.25 173	16.62 147	33.75 275	23.30 242	14.58 222	13.91 175	10.56 202	0.23 139	0.09 91	0.07 125	0.24 201	0.87 234	0.48 59

DMCA	8.96 166	2.60 191	11.84 198	5.61 78	4.25 202	11.09 160	4.36 152	25.89 199	20.23 158	17.10 163	20.96 132	17.55 192	11.92 185	11.47 75	12.27 223	0.60 221	0.09 91	0.35 246	0.05 105	0.48 158	0.57 72

TDLM	13.70 269	4.93 272	11.80 195	11.93 314	5.53 251	16.75 243	14.38 308	36.12 312	32.59 261	23.08 262	27.03 189	25.90 262	15.40 232	25.87 309	14.23 236	1.24 293	0.09 91	1.53 313	0.61 287	2.06 281	2.94 289

DeepStereo_RVC	5.95 62	1.88 78	10.44 160	5.76 100	0.60 20	5.45 54	1.78 64	12.93 31	8.02 38	14.07 105	14.98 71	12.40 109	10.05 153	12.02 101	7.35 155	0.61 223	0.10 101	0.12 166	0.00 1	0.21 47	0.29 23

GES	9.01 167	2.61 195	12.88 216	6.76 153	2.02 118	13.08 182	6.33 201	22.23 166	22.21 172	19.80 213	26.73 187	8.97 69	11.01 161	14.41 182	8.35 174	0.54 210	0.10 101	0.30 241	0.15 165	0.82 229	0.99 118

CFNet-ft	10.46 204	3.02 216	7.10 41	7.69 206	5.42 247	16.93 245	5.92 189	22.83 174	22.31 174	15.81 130	30.40 223	26.42 266	15.19 230	13.60 169	12.18 220	0.14 106	0.10 101	1.87 319	0.34 237	1.22 251	0.73 90

CFNet_RVC	10.46 204	3.02 216	7.10 41	7.69 206	5.42 247	16.93 245	5.92 189	22.82 173	22.31 174	15.81 130	30.40 223	26.41 265	15.19 230	13.60 169	12.19 221	0.14 106	0.10 101	1.87 319	0.34 237	1.22 251	0.73 90

UDGNet	10.51 206	14.75 348	11.91 201	10.29 282	2.78 148	7.93 130	1.94 73	19.31 132	34.57 280	17.74 175	13.70 65	13.56 137	7.30 109	13.52 163	7.18 153	5.80 353	0.11 105	12.86 370	2.76 339	9.87 354	2.34 261

CrosDoStereo	9.41 176	1.65 49	8.83 86	5.19 59	1.13 60	7.34 117	14.47 309	16.33 85	24.64 195	24.44 273	33.36 269	13.18 130	13.52 203	12.56 129	9.08 183	0.06 55	0.11 105	0.09 134	0.04 91	0.41 137	1.73 193

DeepStereo_LL	9.41 176	1.65 49	8.83 86	5.19 59	1.13 60	7.34 117	14.47 309	16.33 85	24.64 195	24.44 273	33.36 269	13.18 130	13.52 203	12.56 129	9.08 183	0.06 55	0.11 105	0.09 134	0.04 91	0.41 137	1.73 193

DISCO	16.93 290	2.58 189	17.15 277	8.26 231	4.37 208	27.65 320	10.68 271	31.28 259	44.93 335	22.21 253	34.47 283	36.48 324	23.91 304	36.14 348	34.48 349	0.35 168	0.11 105	0.04 95	0.07 122	1.95 277	1.40 166

TANstereo	4.87 30	1.49 36	5.02 13	4.02 10	0.51 16	14.25 200	0.15 3	9.17 7	12.84 78	12.80 81	18.36 101	5.14 32	4.43 41	6.01 5	2.30 4	0.09 77	0.12 109	0.00 1	0.01 54	0.02 1	0.68 82

knoymous	6.46 81	1.84 73	5.13 14	4.31 27	1.88 116	6.36 97	5.55 178	15.25 68	14.48 98	13.85 103	21.25 134	12.66 114	6.63 96	13.20 154	5.11 103	0.19 132	0.13 110	0.12 166	0.00 1	0.71 208	0.57 72

BUS	9.86 184	1.86 74	9.14 103	7.14 179	4.12 197	19.47 265	2.69 104	34.15 290	23.28 180	18.82 199	21.95 145	14.37 145	11.63 175	14.72 187	12.39 224	0.36 170	0.13 110	0.15 183	0.04 91	0.37 119	0.46 55

BSDual-CNN	10.33 202	1.86 74	9.14 103	7.14 179	4.12 197	15.83 226	8.93 243	34.15 290	23.28 180	18.82 199	21.95 145	22.14 232	13.58 207	14.72 187	9.53 191	0.36 170	0.13 110	0.15 183	0.04 91	0.37 119	0.46 55

hknet	10.77 213	1.95 84	11.80 195	7.14 179	3.83 188	15.83 226	8.93 243	34.15 290	22.70 177	18.82 199	21.95 145	23.13 240	17.03 256	16.94 229	9.85 195	0.28 156	0.13 110	0.15 183	0.04 91	0.37 119	0.46 55

psmg	10.36 203	1.86 74	9.14 103	5.58 76	4.12 197	15.74 225	7.65 230	30.05 244	23.28 180	21.80 247	26.26 181	22.14 232	13.58 207	14.72 187	9.53 191	0.36 170	0.13 110	0.17 192	0.04 91	0.44 145	0.67 80

FADNet-RVC	13.86 272	12.75 342	41.65 350	8.64 242	4.63 217	16.45 237	6.89 213	28.91 232	24.20 191	20.89 230	31.44 240	26.73 271	11.37 171	21.58 287	15.91 246	0.25 148	0.14 115	0.14 178	0.24 201	2.97 300	1.50 178

ADLNet2	12.99 255	2.94 209	14.18 238	9.57 262	5.96 266	20.23 274	10.41 269	33.05 277	37.61 298	19.46 209	19.74 116	22.46 235	18.63 271	22.37 292	20.76 283	0.37 174	0.15 116	0.06 110	0.08 128	1.04 245	0.72 87

ac_64	11.57 231	2.13 134	11.77 194	8.79 247	5.51 250	19.40 263	6.29 199	24.72 192	15.20 105	23.50 266	24.91 167	33.07 305	16.82 253	19.33 255	17.78 261	0.53 205	0.15 116	0.02 70	0.03 81	0.35 106	1.03 124

NRIStereo	5.98 65	1.91 83	9.60 122	6.29 125	0.45 3	6.56 105	2.52 94	15.37 70	11.43 67	12.55 69	15.07 73	11.45 91	6.11 82	12.32 117	6.23 137	0.83 249	0.16 118	0.11 161	0.00 1	0.32 95	0.33 25

DEmStereo	9.07 169	1.70 52	10.89 175	4.86 41	1.23 69	11.51 165	5.70 181	14.24 52	27.02 219	22.33 254	32.56 260	11.70 97	15.04 227	11.83 92	8.53 175	0.31 161	0.16 118	0.02 70	0.09 134	0.11 18	1.47 173

SFCPSM	9.16 173	1.72 54	12.32 209	5.64 82	3.51 176	16.58 241	6.93 214	31.11 255	26.15 211	17.05 162	20.08 119	11.05 90	9.94 151	12.55 128	6.05 128	0.36 170	0.17 120	0.37 248	0.22 190	0.40 134	1.01 121

BEATNet_4x	10.11 193	5.82 284	14.80 246	6.14 111	1.55 97	13.87 194	5.98 192	26.24 204	18.35 137	16.53 143	25.41 172	18.01 200	13.78 212	18.01 244	12.39 224	0.48 196	0.18 121	0.81 284	0.11 145	2.02 279	1.70 191

DLCB_ROB	13.97 274	3.74 247	11.01 179	9.99 273	5.85 264	21.40 280	10.37 268	30.17 245	30.49 240	28.21 305	32.18 257	32.67 301	21.17 294	20.20 263	18.59 268	0.34 167	0.18 121	0.41 251	0.15 165	0.61 187	1.76 196

cf-r	10.67 211	2.34 161	9.77 127	6.17 113	5.79 259	12.94 181	5.14 166	25.21 196	27.86 226	17.84 178	32.03 249	25.81 260	15.91 240	12.22 112	12.56 230	0.17 120	0.19 123	0.05 103	0.06 115	0.59 183	0.72 87

CoDeX	9.58 180	2.12 128	10.82 171	6.52 133	3.76 182	16.55 240	6.82 211	26.62 212	25.63 208	17.50 170	25.62 174	14.70 150	11.81 183	12.82 139	7.88 162	0.42 187	0.20 124	0.15 183	0.02 73	0.36 113	1.28 151

gwcnet-sp	10.26 195	3.56 240	15.31 256	6.59 137	4.30 203	15.71 221	5.71 183	26.09 201	25.15 201	21.68 243	21.77 135	15.01 155	16.42 249	15.21 198	10.76 207	0.12 97	0.20 124	0.02 70	0.09 134	0.63 190	0.86 101

scenet	10.26 195	3.56 240	15.31 256	6.59 137	4.30 203	15.71 221	5.71 183	26.09 201	25.15 201	21.68 243	21.77 135	15.01 155	16.42 249	15.21 198	10.76 207	0.12 97	0.20 124	0.02 70	0.09 134	0.63 190	0.86 101

ssnet	10.26 195	3.56 240	15.31 256	6.59 137	4.30 203	15.71 221	5.71 183	26.09 201	25.15 201	21.68 243	21.77 135	15.01 155	16.42 249	15.21 198	10.76 207	0.12 97	0.20 124	0.02 70	0.09 134	0.63 190	0.86 101

PFNet+	6.92 101	1.64 48	10.96 178	6.27 119	0.90 44	5.66 70	1.68 52	14.43 60	16.02 115	18.13 186	21.24 133	14.33 144	5.97 77	13.13 153	5.51 117	0.90 259	0.20 124	0.11 161	0.30 225	0.08 9	0.94 116

PFNet	8.10 143	1.75 56	12.34 210	7.54 202	2.40 136	7.41 120	5.81 186	23.83 185	17.85 134	20.78 226	17.57 89	15.22 160	7.72 116	13.37 161	6.46 149	0.33 165	0.20 124	0.12 166	0.19 187	0.32 95	0.77 94

CFNet-RSSM	5.78 46	1.24 11	9.20 108	4.82 39	1.23 69	6.33 94	1.21 23	17.35 107	18.14 136	13.35 92	11.17 46	11.69 96	5.43 61	9.71 48	3.34 50	0.03 16	0.20 124	0.00 1	0.36 241	0.37 119	0.42 50

GwcNet-RSSM	11.34 225	2.72 198	10.26 147	7.24 189	5.38 243	12.67 177	6.70 208	26.70 213	31.93 256	17.56 173	34.45 282	24.37 250	15.77 238	13.70 171	15.31 241	0.19 132	0.20 124	0.14 178	0.05 105	0.81 226	0.64 75

NINENet	11.46 228	3.02 216	11.83 197	8.45 237	5.40 244	19.47 265	2.69 104	39.63 340	34.82 281	19.11 205	27.64 193	14.37 145	11.63 175	16.21 208	12.39 224	0.94 263	0.21 132	0.29 237	0.00 1	0.48 158	0.55 65

AACVNet	11.24 221	3.71 246	11.56 189	9.45 259	3.35 170	11.67 168	4.88 164	23.23 178	14.00 94	28.19 304	29.90 218	30.39 289	18.03 268	20.04 260	13.22 233	0.50 201	0.21 132	0.23 218	0.07 122	0.75 216	1.52 179

Wz-Net-LNSev	19.04 314	11.48 332	43.55 352	10.82 297	8.01 319	24.96 301	17.46 334	34.72 300	44.36 330	33.43 337	44.72 344	32.54 300	24.13 305	21.64 288	24.38 303	0.93 262	0.22 134	0.00 1	0.03 81	1.44 264	1.99 231

HGLStereo	13.21 261	3.45 236	14.01 235	10.32 284	7.72 313	15.72 224	7.19 220	31.94 266	28.12 228	20.83 228	36.16 293	26.61 267	20.82 290	18.74 250	19.63 278	1.01 270	0.22 134	0.07 125	0.08 128	0.59 183	1.00 120

CVANet_RVC	14.09 277	4.82 270	10.86 174	9.46 260	5.60 255	19.70 268	12.94 301	33.38 281	34.86 282	23.72 267	33.31 268	29.76 280	16.35 247	24.37 300	12.45 227	1.22 291	0.23 136	1.45 312	0.87 299	3.41 309	3.01 291

pmcnn	15.27 283	4.31 258	22.32 310	7.46 198	4.46 212	22.15 285	15.74 317	28.53 227	31.88 255	27.78 302	40.04 317	39.06 333	19.11 279	18.79 251	20.78 284	1.04 273	0.23 136	0.00 1	0.00 1	0.53 168	1.17 138

Wz-Net-SNSev	23.35 344	18.18 357	47.37 358	14.55 331	8.63 329	28.33 323	29.16 372	39.88 341	55.80 369	32.16 329	53.91 369	39.35 335	24.42 306	27.60 318	38.11 356	1.06 274	0.24 138	1.20 303	0.95 303	3.16 307	2.93 288

ASMatch	7.61 128	1.63 46	9.18 106	5.79 101	2.27 131	4.63 16	2.54 95	17.23 105	13.73 91	17.27 164	34.28 280	13.26 132	10.15 156	12.39 124	5.49 116	0.12 97	0.24 138	0.21 209	0.17 175	0.18 41	1.55 182

FENet	8.22 146	1.39 25	7.33 50	6.43 129	2.17 128	10.97 158	2.20 83	22.10 165	21.26 161	17.85 179	23.22 156	14.29 142	11.50 172	13.56 167	8.32 171	0.29 158	0.24 138	0.03 84	0.03 81	0.18 41	1.04 125

LE_ROB	23.59 347	4.64 266	16.84 272	8.59 240	3.05 163	33.01 340	18.53 340	28.96 233	67.40 393	70.71 394	55.67 374	48.44 368	48.90 376	26.06 310	37.98 355	0.44 191	0.24 138	0.27 227	0.54 279	0.49 166	0.98 117

THIR-Stereo	9.52 179	2.21 144	9.26 111	5.38 68	0.85 39	15.55 218	11.50 286	16.88 99	21.74 167	24.45 275	31.96 248	14.20 141	13.85 213	11.89 96	8.54 176	0.14 106	0.25 142	0.10 142	0.05 105	0.40 134	1.11 136

test_4	5.75 44	1.40 27	6.47 29	7.20 187	0.89 43	5.81 77	1.82 66	12.26 28	6.62 19	12.85 82	30.51 225	7.61 52	3.81 25	12.70 135	3.47 55	0.02 7	0.27 143	0.03 84	0.17 175	0.39 130	0.67 80

GANet-RSSM	10.17 194	2.02 101	8.21 73	7.09 178	5.57 253	13.17 185	7.29 224	27.27 219	19.65 154	15.81 130	28.83 204	26.18 263	16.33 246	14.58 184	9.28 189	0.25 148	0.27 143	0.16 189	0.04 91	0.65 196	0.72 87

AF-Net	19.18 315	6.50 295	16.90 274	16.60 346	11.00 346	23.83 295	11.31 282	36.25 313	51.10 356	25.56 281	38.34 306	41.77 348	31.01 342	30.20 329	27.83 328	4.87 350	0.27 143	4.60 346	1.00 307	2.67 294	2.02 234

Nwc_Net	18.76 311	5.80 283	19.91 296	14.99 337	11.96 350	26.32 312	15.90 318	41.68 349	40.50 313	21.85 248	43.58 338	34.89 317	29.47 333	27.48 316	26.34 319	3.75 339	0.27 143	2.55 332	3.31 344	2.25 287	2.46 270

PWC_ROB	19.21 316	12.15 339	28.02 321	11.02 302	6.62 286	25.15 303	5.47 176	36.42 316	49.47 348	33.19 335	44.32 341	34.98 318	26.66 320	32.22 336	27.30 326	1.71 309	0.27 143	1.62 314	0.37 245	2.38 292	4.90 315

GASNet	17.87 302	20.62 365	32.66 336	21.17 357	9.48 337	16.26 234	9.15 249	45.00 365	40.55 314	26.16 287	24.34 164	33.05 304	15.45 235	29.82 327	18.15 265	3.79 340	0.28 148	1.87 319	0.51 276	7.06 338	1.97 220

PWCDC_ROB	18.66 310	11.24 329	21.32 305	18.82 352	8.08 321	25.75 307	6.94 215	35.08 302	53.33 360	30.37 320	49.70 359	20.87 222	21.63 300	31.05 332	22.39 288	6.94 358	0.28 148	0.10 142	0.06 115	5.98 336	3.22 296

PSMNet_ROB	17.59 299	6.52 296	16.27 266	14.43 330	7.71 312	29.22 327	33.59 379	43.94 360	38.52 305	24.74 276	33.46 272	34.17 314	17.29 260	18.52 248	25.68 313	0.40 178	0.29 150	0.96 292	2.22 335	2.03 280	1.81 197

DRaft	9.41 176	1.56 39	10.09 139	4.18 20	0.92 46	12.87 179	5.68 180	17.40 108	29.75 237	21.24 238	38.12 305	9.96 79	13.97 215	11.81 91	8.08 166	0.66 231	0.30 151	0.07 125	0.26 211	0.33 97	0.88 104

IRAFT_RVC	8.93 165	1.80 63	10.65 165	7.83 215	1.81 112	6.36 97	10.05 264	26.32 207	27.59 224	17.93 181	19.70 114	17.67 194	9.98 152	13.20 154	6.29 142	0.37 174	0.30 151	0.19 201	0.05 105	0.23 54	0.24 20

StereoDRNet	16.00 286	5.45 280	16.67 270	11.34 307	8.74 331	25.62 305	11.07 279	40.40 343	37.03 293	29.77 313	30.04 220	34.35 316	19.09 276	19.81 258	25.28 309	0.65 227	0.30 151	0.16 189	0.14 159	1.80 275	2.33 260

ssnet_v2	13.84 271	3.15 222	13.44 228	7.99 224	3.08 165	22.60 287	14.51 311	36.65 319	33.59 269	22.04 251	26.10 178	28.64 276	17.16 258	23.13 295	20.86 285	0.50 201	0.32 154	0.20 206	0.13 150	1.41 261	1.38 162

IPLGR_C	7.70 134	3.32 230	14.54 243	7.98 223	5.04 233	10.26 146	4.64 160	16.50 89	16.28 120	17.97 183	18.85 105	8.30 62	4.66 53	11.22 67	10.89 211	0.77 241	0.32 154	0.03 84	0.15 165	0.43 142	1.84 201

ACRE	7.62 129	3.21 224	14.93 252	7.81 214	5.00 231	10.01 141	4.45 154	16.32 84	15.86 110	17.81 176	19.21 107	8.38 63	4.25 35	11.11 62	10.58 204	0.78 244	0.32 154	0.03 84	0.15 165	0.44 145	1.84 201

Gwc-CoAtRS	5.80 48	1.37 24	9.07 93	4.80 38	1.39 81	6.90 112	1.27 25	16.50 89	15.48 108	13.07 87	13.35 63	12.64 112	5.61 71	9.14 35	4.20 76	0.04 22	0.32 154	0.00 1	0.29 220	0.30 90	0.33 25

SuperB	18.07 306	7.33 302	56.73 371	8.42 236	5.42 247	20.39 275	9.73 261	26.04 200	50.80 353	26.88 295	39.52 313	17.79 197	21.54 297	23.17 296	25.96 316	0.77 241	0.32 154	1.11 299	0.73 293	16.11 372	2.75 283

SGM-Forest	13.63 268	2.55 188	8.22 74	6.30 126	2.16 127	23.84 296	11.13 281	34.68 299	32.40 258	27.27 297	33.02 263	30.08 286	17.82 267	22.13 290	15.40 243	1.66 307	0.32 154	0.88 288	0.03 81	0.79 221	1.93 211
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CIPLG	7.69 133	3.27 227	14.40 241	7.84 216	5.08 235	10.24 145	4.59 157	16.02 80	15.45 106	18.05 184	19.72 115	8.79 67	4.61 46	11.84 94	10.40 201	0.76 238	0.33 160	0.03 84	0.15 165	0.44 145	1.83 200

NCCL2	17.94 303	7.94 310	16.87 273	24.07 367	7.60 308	24.52 298	17.08 330	35.42 305	26.65 215	32.01 327	38.57 307	41.96 350	27.61 323	22.24 291	24.43 304	0.65 227	0.33 160	2.64 333	2.13 334	2.28 289	3.86 309

RALAANet	6.86 97	3.28 229	11.09 182	7.63 203	4.95 228	6.16 90	1.63 44	20.54 145	15.45 106	15.30 117	14.52 68	12.98 126	4.35 37	13.53 164	3.98 68	0.11 89	0.35 162	0.00 1	0.29 220	0.58 177	0.48 59

DMCA-RVC	12.06 237	4.35 259	14.21 240	10.52 289	4.86 223	13.84 192	4.33 151	25.20 194	24.13 189	20.56 224	29.22 208	26.65 268	25.85 315	17.02 230	16.34 250	0.41 181	0.35 162	0.55 261	0.24 201	0.83 231	1.81 197

NLCA_NET_v2_RVC	12.58 247	4.09 253	18.25 285	8.26 231	5.83 263	14.72 203	5.85 187	33.49 283	27.86 226	22.14 252	32.16 256	24.94 255	14.01 216	16.19 207	16.82 256	0.90 259	0.35 162	0.37 248	0.58 285	1.51 266	3.31 298
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Wz-Net-MNSev	19.84 321	7.55 305	35.79 341	10.79 296	7.51 305	38.96 358	18.39 339	35.08 302	44.72 333	31.28 323	41.70 325	41.18 345	20.49 289	28.41 321	30.13 343	0.96 266	0.36 165	0.05 103	0.13 150	1.70 274	1.64 187

Anonymous	7.23 115	3.43 235	20.00 297	12.23 318	8.33 326	14.99 211	12.18 291	15.77 76	10.89 62	4.48 15	7.52 19	3.11 6	7.53 111	12.16 108	6.03 127	1.24 293	0.36 165	0.09 134	0.20 188	2.81 296	1.32 157

SGM_RVC	20.33 324	3.24 226	8.92 90	7.20 187	1.62 102	39.61 360	17.01 328	39.11 335	35.12 285	46.26 367	42.62 332	51.57 373	39.45 361	39.66 366	29.87 341	1.16 286	0.37 167	0.55 261	0.35 239	1.20 249	1.64 187
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fast-acv-ft	14.96 282	4.73 267	17.68 281	8.03 226	5.27 240	28.61 324	9.97 263	26.25 206	35.58 290	26.03 285	38.02 304	31.91 297	21.50 296	19.25 254	21.18 286	0.61 223	0.38 168	0.63 266	0.48 271	1.31 256	1.73 193

cross-raft	5.70 42	1.44 32	7.08 39	6.69 148	2.11 122	5.89 78	1.44 32	16.44 87	8.38 42	13.42 96	20.70 129	12.20 108	4.38 40	9.06 32	3.11 43	0.03 16	0.38 168	0.00 1	0.22 190	0.24 56	0.84 99

RAFT+CT+SA	7.76 138	2.01 99	7.56 55	11.32 306	3.31 168	4.60 15	7.19 220	17.21 104	27.40 222	10.43 53	27.34 190	7.63 53	7.83 117	15.46 203	3.51 56	0.03 16	0.39 170	0.18 195	0.46 265	0.33 97	0.93 112

psm_up	13.88 273	2.70 197	10.89 175	10.20 279	5.97 267	15.01 212	12.58 296	39.13 337	31.75 254	21.39 240	31.09 235	30.18 288	25.01 311	20.33 265	17.62 260	0.75 236	0.39 170	0.18 195	0.03 81	0.82 229	1.67 189

TestStereo1	8.04 141	2.22 147	8.85 88	10.87 299	2.12 124	4.66 18	2.40 89	21.17 157	23.79 187	17.41 165	26.31 182	9.41 74	9.09 141	16.23 209	3.85 66	0.14 106	0.40 172	0.02 70	0.13 150	0.58 177	1.10 132

test_5	8.85 161	2.05 110	9.51 118	11.62 308	4.99 230	6.74 107	5.48 177	18.25 117	23.57 184	16.72 155	29.73 217	15.54 163	10.54 159	16.25 212	4.02 70	0.05 38	0.40 172	0.27 227	0.08 128	0.34 102	0.81 96

SA-5K	8.04 141	2.22 147	8.85 88	10.87 299	2.12 124	4.66 18	2.40 89	21.17 157	23.79 187	17.41 165	26.31 182	9.41 74	9.09 141	16.23 209	3.85 66	0.14 106	0.40 172	0.02 70	0.13 150	0.58 177	1.10 132

GANet-ADL	8.73 157	2.80 200	9.48 117	7.87 218	2.77 147	12.88 180	5.29 171	29.97 243	25.61 207	14.50 108	16.64 85	17.02 179	7.60 114	11.61 86	8.01 165	0.51 204	0.40 172	0.10 142	0.12 147	0.77 219	0.70 84

STTStereo	13.60 267	5.63 282	28.73 324	8.07 227	5.65 256	13.97 195	7.17 218	31.25 257	26.70 217	25.59 282	32.06 255	31.71 295	14.71 223	17.24 234	16.46 253	0.29 158	0.40 172	0.71 271	1.43 321	1.31 256	2.82 284

ADCP+	18.93 312	5.83 285	35.35 340	9.85 270	10.36 342	29.49 330	13.65 304	34.22 293	37.75 300	30.02 317	41.45 322	24.18 248	26.43 319	34.71 342	36.58 352	0.27 155	0.40 172	2.00 322	1.19 313	2.31 290	2.66 276

iinet-f	14.05 276	5.00 274	47.51 359	6.57 136	4.04 192	21.14 278	14.37 306	28.25 224	21.37 164	21.95 250	31.37 237	21.31 226	18.66 272	16.15 206	20.61 282	0.31 161	0.41 178	0.09 134	0.05 105	1.00 243	0.76 92

CSP-Net	13.41 265	3.62 245	11.03 180	6.62 142	4.07 193	25.76 308	9.61 258	29.66 238	27.14 220	29.97 316	33.42 271	29.84 282	17.23 259	20.64 270	16.03 249	1.12 281	0.41 178	0.03 84	0.00 1	0.75 216	1.29 153

dd	8.57 154	5.20 276	13.37 227	6.91 166	1.05 57	10.30 148	3.89 141	17.29 106	34.00 273	15.73 129	17.50 88	7.45 48	6.60 92	15.00 197	10.99 212	1.39 298	0.41 178	0.18 195	0.46 265	2.25 287	1.40 166

GANet	17.85 301	5.41 279	14.79 245	11.91 313	4.73 218	24.54 299	17.04 329	41.01 344	34.96 283	33.06 334	45.84 346	39.83 338	29.19 331	24.71 303	22.45 290	1.34 297	0.41 178	1.09 296	0.70 292	2.15 284	1.89 205

ADCRef	18.01 304	8.01 311	44.10 353	10.75 294	8.85 332	27.18 317	11.06 278	31.77 265	34.40 277	31.90 325	42.45 329	18.79 208	21.55 298	25.18 306	35.17 350	1.03 272	0.42 182	2.18 324	1.79 327	1.38 260	2.27 259

NaN_ROB	17.35 294	7.91 308	18.84 292	11.29 305	4.93 226	33.28 342	20.75 345	38.10 329	43.81 327	30.28 319	31.53 242	32.88 303	20.88 292	29.10 324	17.85 262	0.40 178	0.43 183	0.31 242	0.44 264	0.98 240	3.03 292

delet	13.26 263	2.43 177	12.99 220	8.45 237	6.26 279	22.40 286	10.83 275	28.78 231	38.76 307	20.39 222	30.36 222	20.85 221	17.67 266	22.97 294	19.13 274	0.14 106	0.45 184	0.19 201	0.08 128	0.78 220	1.24 147

ccs_rob	9.95 186	2.21 144	11.74 192	5.11 58	2.91 154	14.48 202	3.21 122	27.26 218	32.72 262	17.53 171	22.70 152	21.96 230	9.25 143	12.99 143	8.34 172	0.23 139	0.45 184	1.38 311	0.28 217	3.13 306	1.07 130

PCWNet_CMD	9.97 189	2.08 118	11.61 190	5.36 67	2.92 155	16.39 236	2.94 114	29.76 242	34.38 276	17.83 177	21.86 142	18.91 210	8.27 126	13.01 144	7.73 160	0.23 139	0.46 186	0.79 277	0.25 209	3.46 311	1.12 137

CFNet_pseudo	9.92 185	2.21 144	11.76 193	5.09 57	2.93 158	14.43 201	3.12 116	27.16 217	32.52 260	17.58 174	22.81 154	21.97 231	9.29 144	13.06 149	8.34 172	0.23 139	0.46 186	1.23 306	0.27 215	2.89 298	0.99 118

MSMDNet	9.96 187	2.08 118	11.66 191	5.39 69	2.92 155	16.50 239	2.89 110	29.73 241	34.55 279	17.86 180	21.91 143	18.86 209	8.36 128	13.06 149	7.74 161	0.24 144	0.47 188	0.66 269	0.24 201	3.07 302	1.04 125

LL-Strereo2	5.97 63	2.88 205	10.62 164	6.59 137	3.38 171	6.31 93	2.20 83	15.61 73	8.46 44	11.33 62	10.75 43	15.69 165	3.45 19	13.58 168	4.65 94	0.16 114	0.48 189	1.33 310	0.13 150	0.36 113	1.42 169

CBFPSM	12.96 254	3.37 233	30.97 329	5.30 63	3.22 166	22.79 290	16.93 326	21.82 161	21.35 163	21.93 249	28.34 200	29.99 284	17.38 261	15.32 201	16.39 251	0.11 89	0.48 189	0.10 142	0.17 175	0.58 177	2.72 281

CRFU-Net	13.32 264	3.53 239	12.90 218	8.76 246	6.05 270	26.25 311	10.15 266	25.86 198	14.68 100	30.76 322	30.58 226	30.11 287	21.59 299	20.52 269	20.28 281	1.53 300	0.48 189	0.27 227	0.16 171	0.64 195	1.28 151

4D-IteraStereo	5.47 36	2.05 110	8.66 82	5.34 66	4.93 226	6.11 81	1.79 65	13.74 49	16.35 121	14.53 109	11.10 45	8.22 61	1.59 4	8.73 26	3.37 51	0.00 1	0.49 192	0.09 134	0.02 73	0.25 60	1.98 221

WZ-Net	25.86 359	14.23 346	64.17 380	15.77 341	10.61 344	39.36 359	28.01 370	41.38 348	54.97 363	28.82 309	53.68 366	40.90 342	30.14 338	37.91 358	42.98 374	1.59 301	0.49 192	0.73 272	0.95 303	5.43 330	5.12 319

ETE_ROB	18.45 309	10.71 323	20.90 303	14.23 329	4.92 225	23.28 293	22.01 348	33.00 276	36.14 292	30.68 321	39.03 312	46.10 362	26.28 316	27.52 317	26.22 318	0.53 205	0.49 192	1.16 301	0.94 300	1.69 273	3.07 293

iRaft-Stereo_5w	9.10 171	2.33 159	10.69 167	6.64 146	4.47 213	4.74 26	10.72 272	16.71 96	16.97 130	15.39 118	26.15 179	21.25 225	12.59 195	16.38 214	12.90 232	0.85 252	0.51 195	0.08 128	0.22 190	0.95 239	1.53 180

GEStereo_RVC	13.23 262	3.13 221	15.23 253	10.33 285	4.95 228	18.92 262	11.46 285	31.58 264	48.03 344	20.51 223	27.68 194	19.00 211	13.31 201	20.44 267	16.01 248	1.15 285	0.51 195	0.10 142	0.14 159	0.67 203	1.47 173

DeepPruner_ROB	11.28 222	5.83 285	15.23 253	6.93 168	4.50 214	10.08 142	6.62 205	36.65 319	20.17 157	18.12 185	27.95 195	23.10 239	13.43 202	20.08 261	11.90 216	1.16 286	0.51 195	0.23 218	0.17 175	1.11 247	1.91 209

sCroCo_RVC	5.29 34	3.82 248	17.52 279	11.17 304	6.67 288	5.78 76	2.66 101	10.47 13	8.48 45	3.78 7	9.32 31	4.76 31	4.83 55	8.33 24	4.88 99	1.17 289	0.52 198	0.06 110	0.03 81	0.70 206	0.90 107

FADNet-RVC-Resample	12.31 238	5.22 277	32.28 334	10.14 277	4.08 194	14.97 210	6.98 216	26.54 210	24.42 193	23.72 267	29.31 209	19.87 217	15.01 226	16.26 213	10.61 205	0.65 227	0.52 198	0.48 256	0.54 279	1.52 267	3.09 294

Syn2CoEx	17.68 300	11.86 334	28.39 322	20.88 356	8.24 324	25.66 306	12.35 292	37.57 325	33.60 270	29.57 311	39.80 316	30.02 285	28.00 325	19.91 259	18.91 272	1.14 284	0.53 200	1.23 306	0.46 265	1.97 278	3.61 301

dad	13.05 256	11.39 331	15.64 263	7.35 192	2.10 121	15.64 220	3.48 133	18.77 126	35.55 289	27.77 301	33.76 276	31.59 292	13.04 198	14.79 192	11.16 213	3.35 335	0.54 201	7.85 361	0.96 305	3.88 318	2.49 272

SACVNet	14.10 278	5.24 278	14.19 239	12.11 316	6.12 273	18.45 258	9.11 247	33.13 278	22.94 178	28.79 308	33.88 277	32.69 302	23.78 303	20.91 275	12.13 219	1.08 275	0.54 201	0.84 287	0.48 271	1.41 261	4.26 311

MMNet	13.55 266	2.82 203	13.90 233	7.63 203	6.36 283	26.45 313	4.63 159	24.00 186	42.67 323	26.25 289	33.12 267	20.98 223	19.45 283	20.14 262	19.49 277	0.75 236	0.54 201	0.11 161	0.01 54	0.53 168	1.10 132

EDNetEfficientorigin	29.50 366	36.05 380	99.77 423	9.67 265	5.93 265	26.79 315	16.02 319	26.87 215	55.18 365	61.15 382	57.72 375	45.04 357	50.99 379	26.90 314	44.78 377	0.53 205	0.54 201	1.72 316	2.53 338	11.05 361	10.75 364

PS-NSSS	14.36 279	8.44 315	16.43 268	7.44 196	5.79 259	18.65 261	12.71 299	39.02 334	26.84 218	20.99 234	36.15 292	21.47 227	18.25 270	18.21 246	18.63 269	2.44 322	0.55 205	5.38 348	0.37 245	5.25 329	4.11 310

IGEVStereo-DCA	3.90 10	2.95 210	7.30 45	4.05 12	0.92 46	4.94 39	1.65 47	14.40 54	5.82 7	4.17 11	4.67 4	4.50 27	3.95 28	11.24 69	4.28 80	0.18 123	0.56 206	0.00 1	0.17 175	0.25 60	1.98 221

rrr	3.99 17	2.95 210	11.04 181	4.05 12	0.92 46	4.94 39	1.53 40	11.97 27	6.50 18	4.17 11	4.67 4	4.50 27	3.95 28	11.24 69	4.28 80	0.18 123	0.56 206	0.00 1	0.22 190	0.25 60	1.88 204

RAFT_CTSACE	8.55 153	2.62 196	9.63 123	7.41 194	5.06 234	5.76 75	2.54 95	15.38 71	17.84 133	24.33 272	34.69 285	16.37 171	7.22 108	18.05 245	2.63 25	0.01 2	0.56 206	0.00 1	0.03 81	0.42 140	0.41 48

Any-RAFT	6.28 74	1.42 30	4.91 11	5.00 52	1.25 74	10.18 144	1.90 71	22.68 170	15.87 111	12.12 66	19.23 108	13.69 138	4.65 52	9.35 40	2.36 10	0.06 55	0.57 209	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.35 29

APVNet	18.42 308	6.37 294	23.10 313	12.76 323	8.28 325	30.74 332	24.17 359	42.08 351	30.76 248	25.86 284	41.66 324	31.83 296	24.99 309	28.01 320	28.77 333	0.49 199	0.57 209	3.05 337	0.55 282	1.80 275	2.46 270

UPFNet	12.31 238	2.15 136	11.91 201	7.90 221	7.21 301	20.03 271	9.28 251	29.44 237	27.18 221	20.88 229	30.86 232	21.23 224	18.11 269	19.60 257	17.41 258	0.55 212	0.57 209	0.26 226	0.07 122	0.67 203	0.92 108

ICVP	10.54 209	2.11 126	7.49 53	9.62 264	3.41 173	13.85 193	6.34 202	26.81 214	23.24 179	16.90 156	31.76 246	27.31 274	12.81 197	12.18 110	12.47 228	1.59 301	0.58 212	0.19 201	0.13 150	0.63 190	1.45 171
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	12.84 253	2.93 208	11.94 203	8.87 248	6.88 293	17.96 255	8.85 242	34.12 288	26.67 216	27.81 303	26.24 180	26.84 272	15.04 227	17.54 237	19.94 279	0.59 219	0.58 212	0.24 222	0.11 145	0.80 225	2.85 286

RYNet	19.73 319	5.52 281	18.58 288	11.63 309	15.84 364	47.05 370	17.28 331	38.60 331	49.19 347	27.71 300	27.46 191	38.63 331	26.42 318	20.79 274	32.08 346	0.73 234	0.59 214	0.97 293	0.16 171	7.40 340	8.04 348

CBMV	14.52 280	4.59 263	9.99 136	6.61 141	2.85 151	22.76 289	12.45 295	30.63 249	33.32 265	31.98 326	35.00 287	31.68 293	19.43 282	26.53 312	16.71 255	1.28 295	0.61 215	0.63 266	0.12 147	1.26 254	1.89 205
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
EKT-Stereo	6.11 70	1.71 53	9.09 95	7.69 206	5.56 252	5.16 44	4.26 150	19.18 128	15.13 104	9.20 48	12.84 58	9.55 76	4.18 34	11.74 87	3.24 48	0.53 205	0.62 216	0.09 134	0.14 159	0.17 37	2.16 256

MIM_Stereo	7.37 123	2.06 113	12.02 204	4.71 35	1.69 107	5.17 45	1.28 26	19.54 135	13.09 80	16.93 157	28.48 201	13.05 129	5.43 61	13.25 157	7.41 156	0.02 7	0.62 216	0.00 1	0.01 54	0.45 149	2.09 250

DSFCA	12.44 244	3.00 213	14.87 251	6.04 108	7.03 297	17.06 249	10.86 276	31.11 255	32.12 257	26.41 291	23.81 161	22.37 234	15.13 229	21.13 280	13.53 234	0.95 265	0.66 218	0.28 233	0.38 256	1.21 250	0.77 94

LALA_ROB	19.82 320	8.32 314	18.64 291	13.59 326	5.79 259	28.03 322	23.44 354	43.09 354	37.57 297	33.91 340	41.55 323	50.73 371	25.61 313	29.09 323	27.30 326	0.73 234	0.67 219	2.08 323	1.42 320	2.70 295	2.12 252

SA	8.43 150	2.16 140	10.02 137	8.41 235	0.93 50	7.36 119	2.21 85	23.73 183	26.15 211	13.55 98	30.84 231	9.89 78	10.09 154	16.84 227	3.52 57	0.18 123	0.68 220	0.17 192	0.40 261	0.48 158	0.92 108

AnonymousM	6.73 91	12.03 336	3.53 2	4.47 30	1.55 97	4.42 14	3.17 118	11.94 26	8.44 43	17.00 161	10.06 32	9.08 71	4.00 31	7.56 18	4.06 72	0.55 212	0.68 220	23.13 376	8.12 366	0.07 7	0.65 77

AFF-stereo	6.50 84	2.29 153	8.09 70	4.63 34	0.87 41	3.48 9	0.75 11	16.92 100	13.98 93	13.26 90	25.21 171	15.46 162	7.68 115	11.50 81	3.71 62	0.04 22	0.70 222	0.00 1	0.00 1	0.48 158	1.02 123

RGC	20.62 329	14.30 347	21.99 308	18.85 353	14.53 359	21.42 281	14.82 313	36.00 311	44.32 329	28.54 307	41.82 327	40.12 340	29.43 332	35.44 347	23.33 292	4.12 342	0.72 223	8.80 362	4.39 353	4.55 325	4.84 314

EAI-Stereo	5.82 50	2.06 113	9.08 94	6.23 117	2.20 129	6.24 92	6.20 196	20.18 143	6.36 17	10.65 57	15.97 79	6.31 41	3.63 23	12.09 106	4.88 99	0.06 55	0.73 224	0.04 95	1.59 324	0.21 47	1.67 189

test_xeample3	4.08 18	2.95 210	11.20 184	4.05 12	1.05 57	5.62 69	1.58 42	13.23 34	4.76 2	7.10 31	3.83 3	3.18 8	3.30 18	11.75 88	4.42 86	0.08 70	0.74 225	0.00 1	0.38 256	0.26 70	2.04 239

SANet	22.05 335	8.47 316	32.65 335	9.90 271	4.31 206	33.49 343	23.44 354	42.82 353	56.64 372	39.67 353	44.09 340	44.62 355	32.96 349	29.24 326	25.79 314	1.08 275	0.74 225	0.98 294	0.69 290	5.69 334	3.66 305

RAFT-Stereo + iAFF	5.94 60	2.35 167	8.80 85	4.07 15	1.36 78	2.78 5	0.66 9	17.05 101	15.89 112	12.65 71	18.49 102	11.81 100	7.89 118	8.48 25	3.80 64	0.02 7	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.43 142	1.49 177

FADNet_RVC	12.44 244	6.19 292	40.86 349	7.04 172	3.69 178	11.30 161	4.17 148	29.67 239	27.67 225	18.20 187	26.04 177	13.47 135	17.15 257	16.85 228	14.95 240	0.99 267	0.75 227	0.60 264	1.32 318	4.18 320	3.62 303

FADNet	14.77 281	11.96 335	39.55 348	8.50 239	6.64 287	18.53 260	6.74 209	35.70 306	35.06 284	19.21 207	28.06 197	28.14 275	13.94 214	18.54 249	11.61 215	0.48 196	0.75 227	0.38 250	0.49 274	9.17 349	2.05 242

CSAN	22.36 339	11.11 327	26.06 318	21.79 360	5.59 254	34.55 345	36.54 381	40.04 342	50.84 354	37.47 347	40.31 318	45.09 358	33.07 350	27.44 315	25.80 315	1.60 304	0.75 227	1.08 295	1.80 328	2.89 298	3.36 300

GwcNet-ADL	8.81 160	2.00 97	10.21 144	7.70 209	2.82 149	6.99 113	7.05 217	30.58 248	26.21 213	15.71 128	17.65 90	13.93 140	6.83 106	13.90 174	11.43 214	0.49 199	0.76 231	0.01 55	0.01 54	0.55 175	1.46 172

XX-Stereo	6.50 84	1.81 66	10.42 156	12.71 322	7.14 299	3.46 8	0.90 14	16.31 83	6.13 16	9.03 47	28.11 198	13.48 136	2.22 13	11.87 95	2.61 23	0.45 194	0.78 232	0.08 128	0.42 262	1.09 246	0.88 104

raftrobust	5.94 60	2.07 117	6.94 38	7.67 205	6.24 277	4.96 41	1.82 66	17.76 112	14.36 97	12.03 65	11.62 49	7.74 54	9.01 140	11.29 72	3.71 62	0.05 38	0.79 233	0.00 1	0.04 91	0.25 60	0.38 43

TRStereo	6.64 89	6.95 298	12.06 205	9.69 266	7.59 307	5.12 43	1.68 52	20.72 146	12.34 73	10.93 60	9.07 26	10.57 84	3.16 16	14.33 180	4.23 78	0.60 221	0.80 234	0.14 178	0.37 245	0.56 176	1.86 203

RAFT-Test	6.19 72	1.47 33	7.90 65	4.91 49	2.70 145	9.97 139	1.52 39	17.08 102	9.06 53	13.21 89	23.67 159	12.89 124	4.63 51	9.47 44	3.57 58	0.02 7	0.81 235	0.00 1	0.38 256	0.21 47	0.39 45

PSMNet-ADL	10.30 198	2.32 157	7.83 62	9.69 266	4.44 210	16.04 228	4.16 147	27.57 222	25.08 199	15.16 114	19.04 106	25.28 258	13.63 209	16.49 218	15.33 242	0.86 254	0.81 235	0.01 55	0.04 91	0.33 97	1.81 197

aanetorigin	19.84 321	13.32 344	54.46 366	10.07 275	7.99 318	14.16 198	15.32 315	17.85 114	34.49 278	49.59 371	48.88 356	34.28 315	31.32 344	23.53 298	29.64 339	1.12 281	0.81 235	0.73 272	0.94 300	3.05 301	5.23 321

Selective-IGEV	3.46 4	1.32 20	5.92 17	4.55 32	2.27 131	4.65 17	2.07 78	11.50 23	5.81 6	3.19 2	4.75 6	5.46 37	1.77 9	11.24 69	2.37 11	0.05 38	0.82 238	0.00 1	0.20 188	0.10 11	1.17 138

EDNetEfficient	25.68 357	22.94 369	77.88 399	9.49 261	7.66 311	20.89 276	17.37 332	22.52 168	56.02 370	61.49 385	53.31 365	35.83 322	41.88 368	25.06 305	39.53 363	0.86 254	0.83 239	0.91 290	2.82 340	8.28 345	7.98 347

IGEV_Zeroshot_test	5.90 59	2.30 154	15.24 255	6.90 165	2.11 122	4.35 13	1.51 38	15.68 74	8.52 46	13.73 101	11.89 52	11.49 92	3.82 26	11.41 74	4.76 97	0.11 89	0.84 240	0.15 183	0.25 209	0.87 234	1.98 221

CFNet_ucs	10.56 210	2.15 136	12.88 216	5.55 75	4.11 196	15.24 216	3.93 142	28.55 228	32.41 259	18.70 196	24.95 169	22.99 238	9.66 149	14.22 177	8.13 168	0.29 158	0.84 240	1.63 315	0.23 197	3.43 310	1.31 155

iRaft-Stereo_20w	6.75 93	2.17 141	13.20 226	5.07 55	2.34 135	7.43 121	2.61 99	20.20 144	7.85 37	15.28 116	10.36 39	14.42 147	8.13 123	16.81 225	4.20 76	0.06 55	0.84 240	0.13 171	0.83 296	0.66 201	2.42 269

MDST_ROB	18.99 313	3.23 225	15.81 265	14.15 328	6.98 296	44.89 367	16.81 325	43.19 356	42.83 324	43.71 362	43.84 339	28.79 277	19.02 275	30.64 331	18.70 270	1.84 311	0.84 240	0.69 270	0.47 270	0.71 208	2.61 274

Sa-1000	8.91 164	2.10 122	9.11 96	8.07 227	1.16 62	16.62 242	2.39 88	25.58 197	25.43 204	15.52 124	28.24 199	12.19 107	8.67 132	16.40 215	3.70 60	0.39 176	0.86 244	0.16 189	0.23 197	0.48 158	0.89 106

anonymousdsp	3.97 15	2.10 122	6.76 36	4.43 28	1.82 114	4.92 36	1.68 52	14.84 65	5.82 7	5.26 27	5.54 10	4.20 20	4.37 39	11.54 84	2.68 27	0.04 22	0.87 245	0.00 1	0.18 184	0.36 113	1.98 221

NVstereo2D	15.77 285	4.01 251	17.73 282	9.96 272	8.10 322	30.36 331	9.52 253	43.10 355	43.12 326	15.45 120	28.03 196	23.46 243	16.84 254	24.62 301	17.06 257	3.35 335	0.87 245	1.76 317	1.13 311	7.76 343	9.19 357

IGEV-Stereo	3.97 15	2.10 122	6.78 37	4.43 28	1.81 112	4.92 36	1.68 52	14.84 65	5.82 7	5.25 26	5.54 10	4.22 22	4.36 38	11.55 85	2.68 27	0.04 22	0.88 247	0.00 1	0.18 184	0.36 113	1.98 221
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GwcNet	17.31 293	6.61 297	23.02 312	10.83 298	8.63 329	29.48 329	10.80 273	39.37 339	45.73 337	24.16 271	37.85 303	31.50 291	21.81 301	21.37 283	27.25 325	0.81 247	0.88 247	0.57 263	0.46 265	1.54 269	3.61 301

EGLCR-Stereo	3.41 3	1.28 17	6.47 29	4.22 21	1.36 78	5.18 46	1.24 24	11.58 25	5.47 3	3.80 9	3.40 1	8.10 60	1.69 8	9.53 45	2.23 3	0.09 77	0.89 249	0.01 55	0.00 1	0.24 56	1.42 169

XPNet_ROB	18.03 305	6.06 291	18.19 284	11.68 310	6.83 291	21.23 279	16.93 326	36.66 321	39.82 311	32.51 332	42.05 328	41.04 344	25.77 314	25.72 307	28.80 335	1.67 308	0.91 250	0.79 277	0.27 215	1.24 253	2.38 267

ADCL	22.44 340	7.79 306	49.20 361	10.61 293	7.28 302	40.40 363	21.03 346	32.07 268	55.07 364	28.53 306	48.73 354	31.68 293	31.69 345	34.04 341	38.38 357	1.22 291	0.93 251	2.65 334	1.89 329	2.65 293	2.94 289

DRN-Test	16.60 288	4.76 268	16.90 274	10.75 294	8.16 323	29.42 328	14.37 306	43.26 357	39.35 308	28.93 310	35.46 289	29.03 278	20.11 287	20.78 273	24.51 305	0.94 263	0.93 251	0.46 255	0.35 239	1.42 263	2.12 252

Selective-RAFT	6.10 69	1.16 4	10.90 177	7.41 194	0.91 45	15.22 215	1.11 19	14.84 65	16.23 117	7.19 34	7.06 17	11.49 92	8.10 122	12.83 140	5.19 106	0.26 151	0.97 253	0.00 1	0.46 265	0.10 11	0.65 77

ff7	3.92 11	2.12 128	7.30 45	4.22 21	1.47 86	4.90 32	1.65 47	14.40 54	5.82 7	5.08 22	5.59 12	3.45 9	4.61 46	11.48 76	2.76 30	0.04 22	0.98 254	0.00 1	0.17 175	0.35 106	1.98 221

ffff	3.92 11	2.12 128	7.30 45	4.22 21	1.47 86	4.90 32	1.65 47	14.40 54	5.82 7	5.08 22	5.59 12	3.45 9	4.61 46	11.48 76	2.76 30	0.04 22	0.98 254	0.00 1	0.17 175	0.35 106	1.98 221

11t	3.92 11	2.12 128	7.30 45	4.22 21	1.47 86	4.90 32	1.65 47	14.40 54	5.82 7	5.08 22	5.59 12	3.45 9	4.61 46	11.48 76	2.76 30	0.04 22	0.98 254	0.00 1	0.17 175	0.35 106	1.98 221

RCA-Stereo	5.58 38	1.26 13	6.71 34	4.85 40	0.80 36	5.51 57	3.97 144	17.56 111	19.40 153	8.45 41	14.11 66	8.73 66	8.70 134	6.88 12	2.77 35	0.05 38	0.98 254	0.11 161	0.00 1	0.14 29	0.61 74

ccc-4	3.92 11	2.12 128	7.30 45	4.22 21	1.47 86	4.90 32	1.65 47	14.40 54	5.82 7	5.08 22	5.59 12	3.45 9	4.61 46	11.48 76	2.76 30	0.04 22	0.98 254	0.00 1	0.17 175	0.35 106	1.98 221

anonymousdsp2	6.47 83	1.81 66	9.73 126	5.25 62	1.23 69	9.35 138	3.96 143	22.51 167	18.39 138	12.87 84	10.19 37	10.17 80	4.46 44	11.77 89	3.83 65	0.06 55	1.00 259	0.31 242	0.18 184	0.25 60	2.06 243

pcwnet_v2	12.68 251	2.30 154	18.36 286	8.32 234	5.74 257	17.73 253	4.77 162	36.75 322	46.28 342	20.98 233	29.07 207	16.62 173	13.52 203	16.56 220	10.30 198	0.55 212	1.02 260	0.34 245	0.24 201	2.10 282	2.11 251

AEACV	3.74 7	1.42 30	6.45 27	5.61 78	6.24 277	4.69 20	1.54 41	7.61 3	7.19 20	3.59 6	7.87 21	4.20 20	6.43 90	6.07 6	1.96 1	0.03 16	1.03 261	0.04 95	0.54 279	0.23 54	2.12 252

RP	18.36 307	5.94 289	17.54 280	15.95 345	12.33 353	21.55 282	12.66 298	28.65 229	45.65 336	23.78 269	42.55 331	39.77 337	29.54 334	26.72 313	23.58 297	6.14 355	1.05 262	4.38 345	1.77 326	3.90 319	3.82 308

ToySt	11.51 229	2.48 181	17.84 283	6.10 110	2.09 120	16.11 232	12.36 294	25.07 193	28.25 229	15.22 115	25.16 170	25.51 259	15.98 241	17.63 241	15.46 244	0.19 132	1.08 263	0.04 95	0.31 226	0.66 201	2.67 277

test-3	5.64 40	1.29 18	9.52 120	4.88 42	1.45 83	6.53 103	2.92 111	13.64 45	19.04 149	12.75 80	8.67 22	13.01 127	4.10 33	9.39 42	2.58 18	0.01 2	1.09 264	0.00 1	0.37 245	0.28 82	1.25 148

test_1	5.63 39	1.29 18	9.52 120	4.90 48	1.45 83	6.51 102	2.93 113	13.65 47	19.05 150	12.58 70	8.67 22	13.02 128	4.07 32	9.39 42	2.58 18	0.01 2	1.09 264	0.00 1	0.38 256	0.28 82	1.26 149

raft_robust	8.39 148	2.81 201	7.62 56	6.32 127	1.17 63	5.47 55	0.82 13	34.37 294	35.49 288	18.40 191	20.25 121	7.24 47	5.51 65	15.77 205	3.40 54	0.11 89	1.10 266	0.00 1	0.50 275	0.33 97	1.19 140

test_3	5.97 63	1.26 13	9.95 135	6.84 161	1.45 83	8.73 133	3.18 119	14.26 53	19.86 155	12.22 67	8.91 24	13.78 139	3.99 30	9.38 41	2.58 18	0.01 2	1.10 266	0.00 1	0.37 245	0.30 90	1.20 141

RAFT	9.07 169	2.76 199	10.38 153	8.89 250	1.24 72	13.48 189	8.19 240	17.14 103	17.29 131	23.01 261	19.34 113	20.06 218	11.13 165	17.79 243	6.43 147	0.09 77	1.12 268	0.28 233	0.02 73	0.79 221	1.94 217

stereogan	19.38 317	4.02 252	18.62 289	13.54 325	10.30 341	37.03 351	9.83 262	39.12 336	46.13 341	25.09 279	41.76 326	40.01 339	27.19 321	32.16 334	25.48 310	2.44 322	1.13 269	2.70 335	0.86 298	5.45 331	4.81 312

DualNet	9.99 190	2.34 161	12.99 220	6.28 120	3.81 183	12.43 171	7.47 225	19.77 137	16.80 126	16.64 149	32.03 249	17.29 182	11.78 178	11.11 62	24.30 299	0.05 38	1.17 270	0.80 279	0.37 245	0.29 86	2.07 244

ffm	8.89 163	2.34 161	12.99 220	6.28 120	3.81 183	12.43 171	7.47 225	19.77 137	16.80 126	16.64 149	32.03 249	17.29 182	11.78 178	11.11 62	2.34 8	0.05 38	1.17 270	0.80 279	0.37 245	0.29 86	2.07 244

ff1	10.31 199	2.34 161	12.99 220	6.28 120	3.81 183	12.43 171	7.47 225	19.77 137	16.80 126	16.64 149	32.03 249	17.29 182	11.78 178	17.54 237	24.30 299	0.05 38	1.17 270	0.80 279	0.37 245	0.29 86	2.07 244

tt1	5.74 43	2.52 183	6.54 32	6.89 164	0.86 40	10.31 150	4.08 146	19.77 137	16.80 126	7.17 33	9.02 25	4.71 30	8.97 139	11.11 62	2.34 8	0.05 38	1.17 270	0.00 1	0.04 91	0.29 86	2.07 244

ACVNet-DCA	5.76 45	2.52 183	6.38 23	6.77 155	0.74 23	10.55 152	5.19 167	21.10 153	13.53 87	7.39 35	10.06 32	4.44 24	9.58 146	11.08 58	2.33 5	0.05 38	1.18 274	0.00 1	0.04 91	0.37 119	1.93 211

xx1	6.52 86	2.52 183	6.38 23	6.77 155	0.74 23	10.55 152	5.19 167	19.19 129	15.95 113	7.39 35	10.07 36	16.17 168	12.10 186	11.08 58	2.33 5	0.05 38	1.18 274	0.02 70	0.36 241	0.37 119	1.93 211

1test111	6.16 71	2.52 183	6.38 23	6.77 155	0.74 23	10.55 152	5.19 167	21.10 153	13.53 87	7.39 35	10.06 32	4.44 24	9.58 146	12.08 104	9.26 187	0.05 38	1.18 274	0.00 1	0.04 91	0.37 119	1.93 211

cc1	5.79 47	2.52 183	6.38 23	6.77 155	0.74 23	10.55 152	5.19 167	19.19 129	15.95 113	7.39 35	10.06 32	4.44 24	9.58 146	11.08 58	2.33 5	0.05 38	1.18 274	0.00 1	0.04 91	0.34 102	2.04 239

test-1	6.03 68	1.76 58	15.61 260	8.01 225	1.98 117	7.82 128	1.16 21	13.64 45	13.60 90	9.69 50	15.16 74	11.55 94	5.45 63	7.78 19	4.35 83	0.16 114	1.18 274	0.00 1	0.13 150	0.16 35	1.39 164

DCRE	6.73 91	2.11 126	9.19 107	7.76 212	4.90 224	7.81 127	5.86 188	16.46 88	11.38 66	9.61 49	22.55 151	11.84 102	6.35 87	11.09 61	3.63 59	0.04 22	1.19 279	0.06 110	0.37 245	0.15 31	2.23 257

SMFormer	11.03 217	1.90 79	14.85 247	4.89 44	1.48 91	14.92 206	3.21 122	31.03 250	30.74 245	20.28 215	29.37 210	18.33 201	14.54 218	16.56 220	14.46 238	0.41 181	1.20 280	0.28 233	0.24 201	0.45 149	1.47 173

tta	11.03 217	1.90 79	14.85 247	4.89 44	1.48 91	14.92 206	3.21 122	31.03 250	30.73 244	20.28 215	29.37 210	18.33 201	14.54 218	16.56 220	14.46 238	0.41 181	1.20 280	0.28 233	0.24 201	0.39 130	1.60 183

qqq1	10.51 206	1.90 79	14.85 247	4.89 44	1.48 91	14.92 206	3.21 122	31.03 250	30.74 245	20.28 215	29.37 210	18.33 201	14.54 218	16.56 220	4.42 86	0.41 181	1.20 280	0.00 1	0.14 159	0.39 130	1.60 183

fff1	10.51 206	1.90 79	14.85 247	4.89 44	1.48 91	14.92 206	3.21 122	31.03 250	30.74 245	20.28 215	29.37 210	18.33 201	14.54 218	16.56 220	4.42 86	0.41 181	1.20 280	0.00 1	0.14 159	0.39 130	1.60 183

mmx	11.59 232	2.34 161	12.99 220	6.28 120	3.81 183	12.43 171	7.47 225	32.76 275	28.92 232	16.64 149	32.03 249	17.29 182	11.78 178	17.54 237	24.30 299	0.24 144	1.21 284	0.80 279	0.37 245	0.65 196	1.89 205

xxx	11.59 232	2.34 161	12.99 220	6.28 120	3.81 183	12.43 171	7.47 225	32.75 274	28.92 232	16.64 149	32.03 249	17.29 182	11.78 178	17.54 237	24.30 299	0.24 144	1.21 284	0.80 279	0.37 245	0.65 196	1.89 205

MSKI-zero shot	5.11 33	1.81 66	6.47 29	6.17 113	1.78 110	6.42 99	1.50 37	13.59 44	8.66 48	10.63 56	11.58 48	13.29 133	2.35 14	12.34 119	3.09 42	0.05 38	1.21 284	0.02 70	0.29 220	0.15 31	0.85 100

HH	6.00 66	2.42 175	9.81 129	5.74 97	1.64 104	7.05 114	3.48 133	17.54 109	7.69 25	8.73 43	12.47 55	14.83 152	8.86 136	13.04 147	2.59 21	0.04 22	1.21 284	0.20 206	0.05 105	0.30 90	2.34 261

HanStereo	6.00 66	2.42 175	9.81 129	5.74 97	1.64 104	7.05 114	3.48 133	17.54 109	7.69 25	8.73 43	12.47 55	14.83 152	8.86 136	13.04 147	2.59 21	0.04 22	1.21 284	0.20 206	0.05 105	0.30 90	2.34 261

anonymousa	9.61 182	2.06 113	9.20 108	5.24 61	6.67 288	15.03 214	4.18 149	19.08 127	21.43 165	19.03 203	30.96 233	21.49 228	14.23 217	11.12 66	8.61 178	0.08 70	1.24 289	0.29 237	0.69 290	0.18 41	1.48 176

iRaftStereo_RVC	5.06 32	2.15 136	7.88 64	5.54 74	0.78 33	5.22 47	0.45 7	18.47 122	11.75 71	9.72 51	15.05 72	5.74 39	3.18 17	9.29 39	2.52 16	0.02 7	1.24 289	0.00 1	0.01 54	0.58 177	1.62 186

mmm	8.54 152	2.13 134	10.21 144	5.81 103	2.96 159	14.00 196	6.67 206	19.28 131	12.59 76	16.95 160	24.40 166	17.83 198	10.70 160	12.90 142	9.42 190	0.17 120	1.28 291	0.50 258	0.60 286	0.44 145	2.03 237

MC-Stereo	4.47 25	1.16 4	5.85 16	6.14 111	1.43 82	3.70 11	1.73 60	10.62 14	7.83 36	6.85 30	13.33 62	6.77 43	6.21 85	11.23 68	2.52 16	0.04 22	1.30 292	0.06 110	0.24 201	0.17 37	2.14 255

AANet_RVC	13.75 270	6.34 293	12.90 218	8.87 248	4.53 215	14.09 197	9.12 248	29.37 236	38.32 304	23.85 270	37.41 298	23.55 244	17.51 264	23.31 297	18.56 267	2.08 314	1.30 292	0.25 224	0.06 115	0.73 210	2.87 287

AE-Stereo	5.68 41	1.78 60	9.22 110	9.25 255	2.52 139	10.13 143	2.92 111	13.10 33	14.88 101	4.88 18	13.10 60	10.72 85	4.43 41	9.24 38	3.37 51	0.10 85	1.31 294	0.06 110	0.32 228	0.21 47	2.03 237

ttt	10.82 214	2.17 141	9.66 125	7.03 171	4.44 210	14.16 198	6.87 212	33.72 285	30.69 243	15.67 127	31.50 241	14.99 154	10.50 158	16.54 219	13.98 235	0.41 181	1.31 294	0.10 142	0.29 220	0.47 156	1.92 210

MyStereo06	6.95 103	2.25 149	14.05 237	6.69 148	4.74 219	7.75 125	9.60 254	17.85 114	9.03 52	13.29 91	10.78 44	18.68 206	5.70 75	10.66 53	4.52 90	0.09 77	1.32 296	0.02 70	0.26 211	0.84 232	0.92 108

MyStereo05	9.63 183	2.25 149	10.26 147	6.69 148	4.74 219	7.75 125	9.60 254	31.51 263	41.00 316	17.45 168	13.02 59	10.28 82	12.27 189	14.74 190	7.68 159	0.09 77	1.32 296	0.02 70	0.26 211	0.84 232	0.92 108

ProNet	4.14 22	2.35 167	7.50 54	4.22 21	1.47 86	5.67 71	6.24 197	13.78 51	7.71 27	3.38 3	4.93 8	3.72 14	3.52 20	11.52 83	2.72 29	0.08 70	1.32 296	0.01 55	0.26 211	0.47 156	2.02 234

test_xeample	12.39 242	2.09 120	10.36 150	5.73 96	3.06 164	18.17 257	6.27 198	31.98 267	24.37 192	18.78 198	33.92 278	19.09 212	16.00 242	14.60 185	39.03 362	0.19 132	1.32 296	0.01 55	0.33 234	0.36 113	2.04 239

MyStereo07	4.80 28	2.38 172	6.21 20	6.63 143	4.77 221	6.47 100	9.60 254	16.70 95	5.88 14	4.81 16	5.77 16	3.13 7	5.68 73	12.07 103	2.46 13	0.09 77	1.33 300	0.03 84	0.32 228	0.74 212	0.93 112

MyStereo04	9.58 180	2.38 172	10.28 149	6.63 143	4.77 221	6.47 100	9.60 254	32.50 271	42.15 320	14.59 111	12.10 54	11.92 104	11.87 184	14.80 193	8.14 169	0.09 77	1.33 300	0.03 84	0.32 228	0.74 212	0.93 112

11t1	6.61 88	1.76 58	9.64 124	5.62 80	2.15 126	13.57 191	2.67 102	15.77 76	8.83 49	13.66 100	11.90 53	12.03 106	9.76 150	12.23 113	8.58 177	0.23 139	1.33 300	0.00 1	0.31 226	0.26 70	1.95 218

222	13.07 258	1.99 93	10.74 168	6.56 135	2.74 146	19.95 270	2.54 95	34.13 289	24.42 193	22.52 257	31.39 238	20.78 220	16.99 255	14.31 179	48.07 384	0.16 114	1.33 300	0.01 55	0.32 228	0.37 119	2.02 234

qqq	7.72 136	2.15 136	10.06 138	5.01 53	1.82 114	8.62 132	7.27 223	21.10 153	13.53 87	12.48 68	18.71 103	16.17 168	12.10 186	12.08 104	9.26 187	0.08 70	1.35 304	0.02 70	0.36 241	0.36 113	1.93 211

xxxx	12.60 250	2.03 103	10.79 169	6.18 115	2.86 152	21.84 283	3.02 115	34.55 298	25.46 205	16.39 139	31.58 244	26.87 273	14.75 224	14.00 176	37.45 354	0.21 136	1.36 305	0.01 55	0.32 228	0.35 106	2.07 244

1111x	12.31 238	2.33 159	12.13 206	5.79 101	2.84 150	15.49 217	8.70 241	36.34 314	29.33 235	16.58 145	27.52 192	26.70 270	15.76 237	17.21 233	24.79 306	0.26 151	1.37 306	0.04 95	0.42 262	0.46 154	2.07 244

x	7.70 134	2.12 128	8.93 91	5.08 56	2.55 142	11.65 166	4.40 153	20.91 151	12.53 75	13.58 99	20.49 127	15.73 166	11.10 164	10.65 52	10.16 196	0.11 89	1.37 306	0.04 95	0.29 220	0.34 102	1.95 218

riskmin	7.28 120	1.54 38	8.37 79	5.01 53	3.24 167	11.65 166	3.20 120	16.61 94	18.86 148	10.45 54	13.46 64	16.20 170	12.68 196	12.46 126	6.57 151	0.17 120	1.38 308	0.14 178	0.33 234	0.67 203	2.52 273

Anonymous3	10.07 192	4.14 255	31.49 331	9.77 269	5.11 236	25.00 302	11.85 288	25.20 194	19.24 151	10.80 58	14.78 69	7.92 58	8.68 133	14.40 181	6.12 131	3.25 334	1.40 309	0.08 128	0.06 115	0.81 226	1.30 154

RTS	30.97 369	24.38 371	96.47 413	17.75 349	12.63 354	58.43 386	26.47 366	38.01 327	63.33 385	44.41 363	46.81 349	33.16 307	45.26 371	52.06 381	42.65 372	2.66 324	1.40 309	1.09 296	1.02 308	5.49 332	5.86 326

RTSA	30.97 369	24.38 371	96.47 413	17.75 349	12.63 354	58.43 386	26.47 366	38.01 327	63.33 385	44.41 363	46.81 349	33.16 307	45.26 371	52.06 381	42.65 372	2.66 324	1.40 309	1.09 296	1.02 308	5.49 332	5.86 326

GMOStereo	6.33 75	2.04 105	8.28 75	5.68 92	1.20 65	6.11 81	2.14 79	11.20 18	13.15 81	18.66 192	21.83 138	17.35 187	6.64 100	7.09 14	2.78 36	0.02 7	1.42 312	0.13 171	0.00 1	0.53 168	0.37 39

error version	6.33 75	2.04 105	8.28 75	5.68 92	1.20 65	6.11 81	2.14 79	11.20 18	13.15 81	18.66 192	21.83 138	17.35 187	6.64 100	7.09 14	2.78 36	0.02 7	1.42 312	0.13 171	0.00 1	0.53 168	0.37 39

test-v	6.33 75	2.04 105	8.28 75	5.68 92	1.20 65	6.11 81	2.14 79	11.20 18	13.15 81	18.66 192	21.83 138	17.35 187	6.64 100	7.09 14	2.78 36	0.02 7	1.42 312	0.13 171	0.00 1	0.53 168	0.37 39

test-2	6.33 75	2.04 105	8.28 75	5.68 92	1.20 65	6.11 81	2.14 79	11.20 18	13.15 81	18.66 192	21.83 138	17.35 187	6.64 100	7.09 14	2.78 36	0.02 7	1.42 312	0.13 171	0.00 1	0.53 168	0.37 39

XQC	25.15 353	18.26 358	52.31 364	22.53 365	12.15 351	37.47 353	21.78 347	38.74 333	55.51 368	32.40 331	30.75 230	38.36 330	30.19 339	38.28 359	41.25 367	4.61 345	1.44 316	2.77 336	2.26 336	12.52 365	9.49 359

RAFT + AFF	10.71 212	4.59 263	18.51 287	10.52 289	5.02 232	13.14 184	11.12 280	26.24 204	27.48 223	15.09 113	16.07 80	19.83 216	11.23 167	17.09 232	10.38 199	0.45 194	1.45 317	0.65 268	0.23 197	2.31 290	2.74 282

hitnet-ft	12.59 248	3.03 219	7.87 63	7.49 201	4.20 200	27.41 318	3.75 139	23.41 181	24.15 190	21.14 237	34.12 279	31.93 298	19.74 285	20.28 264	18.13 263	0.54 210	1.45 317	0.35 246	0.09 134	1.26 254	1.41 168

DANet	17.51 297	8.91 319	27.61 320	14.94 335	7.48 303	22.67 288	5.66 179	27.33 220	26.64 214	32.62 333	36.27 294	37.40 327	30.07 337	31.65 333	26.09 317	1.30 296	1.46 319	2.33 327	0.53 278	3.54 312	5.69 324
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LL-Strereo	11.34 225	4.25 257	13.90 233	9.09 251	6.20 275	7.31 116	8.93 243	35.93 308	30.30 239	16.93 157	15.83 77	21.85 229	17.45 263	21.92 289	10.25 197	0.43 188	1.47 320	0.74 274	0.08 128	1.15 248	2.71 280

raft+_RVC	7.10 112	2.37 169	6.59 33	6.94 170	5.82 262	6.35 96	5.97 191	21.05 152	23.63 186	10.90 59	17.95 91	9.80 77	5.55 69	11.49 80	4.47 89	0.04 22	1.50 321	0.00 1	0.00 1	0.38 129	1.23 145

RTSC	20.52 325	11.06 326	33.58 337	12.11 316	7.19 300	28.90 326	11.99 290	38.49 330	58.85 377	32.22 330	37.28 297	33.11 306	21.14 293	36.93 356	38.84 361	1.49 299	1.50 321	0.15 183	0.64 288	2.18 285	2.67 277

MyStereo8	7.68 132	3.00 213	12.46 212	7.70 209	5.11 236	11.40 163	1.39 29	15.98 79	10.05 61	16.45 142	24.04 162	12.01 105	7.91 119	10.68 54	10.57 203	0.14 106	1.52 323	0.08 128	0.48 271	0.60 185	1.98 221

ADCMid	23.61 348	12.42 340	44.10 353	11.85 312	8.33 326	27.89 321	20.03 343	36.49 317	39.56 310	40.81 354	47.01 352	36.89 325	43.95 370	39.12 364	42.60 371	1.95 312	1.55 324	3.05 337	3.98 349	5.20 328	5.37 322

DeepPrunerF	20.61 326	12.13 338	46.35 356	21.53 358	17.78 368	19.41 264	23.64 357	37.23 324	50.61 350	26.20 288	37.72 299	24.90 254	25.02 312	24.63 302	23.53 294	3.13 332	1.65 325	5.69 349	4.09 350	3.64 315	3.34 299

rafts_anoy	6.46 81	2.37 169	7.09 40	7.48 200	6.02 269	5.31 52	2.45 91	14.50 61	22.01 169	12.94 85	16.18 82	8.48 65	5.53 68	9.70 47	6.32 143	0.05 38	1.66 326	0.10 142	0.05 105	0.30 90	0.69 83

AnyNet_C32	24.34 349	15.07 350	42.84 351	13.07 324	11.83 349	31.80 336	31.73 376	32.47 270	45.77 338	35.92 342	49.66 358	34.05 312	35.21 352	44.09 373	43.39 375	1.61 305	1.70 327	1.22 305	2.94 342	4.87 326	7.60 343

coex-ft	31.29 372	39.15 383	93.51 412	9.71 268	5.77 258	36.25 350	26.79 368	31.43 262	59.45 378	73.35 398	58.73 376	45.49 359	48.48 375	30.19 328	46.52 381	1.59 301	1.71 328	0.94 291	0.97 306	9.43 350	6.35 333

CBMV_ROB	12.51 246	3.86 249	7.98 66	5.81 103	2.99 161	16.05 231	4.62 158	27.61 223	31.37 252	26.75 294	32.62 261	23.97 246	22.66 302	21.14 281	12.09 217	2.15 315	1.78 329	2.24 325	1.27 317	1.64 271	1.54 181

NOSS_ROB	11.76 234	4.63 265	8.14 72	7.46 198	2.92 155	17.82 254	10.55 270	30.45 247	34.08 275	16.37 138	19.97 118	23.14 241	16.31 244	18.22 247	10.67 206	2.98 329	1.84 330	3.39 343	1.64 325	2.24 286	2.37 264

DLNR_Zeroshot_test	27.91 363	51.88 386	91.97 411	98.26 419	97.92 419	3.07 6	0.49 8	31.27 258	8.33 40	8.40 40	15.66 75	7.22 46	1.66 7	12.16 108	4.82 98	40.46 388	1.87 331	0.06 110	0.33 234	80.45 411	1.99 231

RALCasStereoNet	6.53 87	2.84 204	8.12 71	7.88 219	6.12 273	6.85 109	5.29 171	14.66 64	13.94 92	10.20 52	18.18 98	10.24 81	3.83 27	12.33 118	5.56 118	0.04 22	1.88 332	0.11 161	0.01 54	0.26 70	2.24 258

Wz-Net-TNSev	25.85 358	21.47 367	59.51 377	10.38 286	7.64 309	42.40 366	23.33 353	35.97 310	54.36 362	36.56 345	43.26 337	45.90 360	41.27 366	37.81 357	37.10 353	2.35 319	1.90 333	0.77 275	1.34 319	5.89 335	7.75 345

SHD	22.33 338	11.30 330	32.10 332	15.61 340	9.88 339	26.75 314	10.12 265	41.84 350	61.77 382	36.36 344	44.65 343	39.28 334	31.10 343	35.07 344	32.76 347	2.35 319	1.95 334	1.24 308	1.90 330	4.33 323	6.34 331

FINET	17.02 292	8.11 313	28.42 323	9.29 256	8.89 333	24.46 297	25.06 362	35.40 304	49.52 349	26.73 293	33.49 273	20.50 219	18.75 273	20.67 272	19.18 276	2.30 318	2.09 335	1.13 300	0.75 294	2.86 297	2.84 285

DPSNet	25.20 354	7.92 309	36.17 342	11.72 311	6.85 292	53.68 377	43.17 387	52.22 379	60.09 380	31.61 324	39.76 315	40.91 343	35.82 353	33.42 339	26.48 320	4.98 351	2.10 336	0.50 258	1.13 311	9.63 351	5.83 325

NCC-stereo	20.61 326	7.39 303	25.96 316	15.90 343	16.62 365	20.15 272	23.27 351	44.11 363	41.29 318	25.00 277	38.64 308	35.47 319	28.75 328	36.35 350	26.90 323	4.83 348	2.14 337	3.33 341	9.27 369	3.10 303	3.72 306

Abc-Net	20.61 326	7.39 303	25.96 316	15.90 343	16.62 365	20.15 272	23.27 351	44.11 363	41.29 318	25.00 277	38.64 308	35.47 319	28.75 328	36.35 350	26.90 323	4.83 348	2.14 337	3.33 341	9.27 369	3.10 303	3.72 306
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FBW_ROB	21.87 334	11.80 333	25.52 315	14.64 332	7.49 304	31.20 335	16.35 322	45.28 366	44.78 334	44.85 366	40.36 319	43.50 353	27.85 324	34.94 343	23.52 293	3.07 331	2.15 339	7.53 360	3.03 343	4.30 322	5.17 320

FAT-Stereo	17.45 296	3.56 240	19.19 294	10.31 283	6.54 285	18.00 256	14.89 314	38.68 332	40.49 312	27.39 298	39.66 314	37.32 326	32.14 347	21.07 278	22.97 291	3.68 338	2.16 340	0.81 284	1.21 315	2.10 282	6.78 337

PDISCO_ROB	25.35 356	10.44 321	31.01 330	29.47 375	20.36 373	38.32 354	17.74 335	45.56 367	55.34 366	29.88 315	42.94 334	46.63 363	29.76 335	36.23 349	31.29 345	10.74 367	2.20 341	6.96 354	3.53 346	9.98 355	8.52 353

SGM-ForestM	25.21 355	4.80 269	13.50 229	8.68 243	3.74 180	46.85 369	22.04 349	46.25 369	51.32 358	51.28 373	52.07 362	62.64 386	47.13 374	46.05 374	36.30 351	1.99 313	2.25 342	1.21 304	1.24 316	1.65 272	3.21 295

Anonymous Stereo	19.84 321	13.55 345	51.68 363	15.30 339	12.97 356	16.15 233	25.32 363	33.73 286	44.41 331	25.12 280	35.39 288	25.00 256	16.27 243	32.62 337	33.04 348	1.83 310	2.26 343	1.76 317	2.01 332	3.57 313	4.92 316

PA-Net	16.98 291	8.05 312	29.56 326	10.52 289	11.30 347	21.91 284	29.93 374	32.64 272	39.50 309	20.38 221	28.51 202	23.80 245	20.82 290	21.45 284	25.60 311	0.25 148	2.36 344	0.23 218	4.99 355	1.34 259	6.47 335
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	19.38 317	5.98 290	19.25 295	11.11 303	8.07 320	23.51 294	12.74 300	35.93 308	42.55 321	35.05 341	43.06 335	41.34 346	36.05 354	26.06 310	25.62 312	2.70 326	2.47 345	6.38 352	1.54 323	3.18 308	5.01 317

ADCS	27.11 362	15.49 352	48.87 360	15.20 338	10.99 345	31.86 337	24.37 360	43.99 361	58.30 375	43.12 359	49.92 360	41.90 349	41.43 367	42.90 372	46.29 379	3.00 330	2.60 346	2.45 331	3.47 345	7.63 341	8.41 351

HBP-ISP	13.07 258	8.80 318	8.99 92	8.11 229	4.55 216	13.48 189	6.60 204	29.09 235	30.50 241	21.33 239	36.14 291	16.62 173	19.42 281	20.92 276	12.81 231	3.63 337	2.61 347	7.18 357	4.12 351	3.74 316	2.69 279

MaskLacGwcNet_RVC	17.56 298	17.23 355	20.10 298	12.02 315	6.91 295	28.81 325	11.45 284	41.35 346	21.95 168	30.13 318	34.66 284	32.04 299	11.30 169	21.04 277	16.43 252	8.91 361	2.67 348	12.29 369	0.84 297	12.72 366	8.43 352

GANetREF_RVC	26.12 360	30.35 375	27.03 319	26.08 369	6.28 282	31.16 334	37.25 383	48.48 372	50.90 355	37.30 346	36.39 295	34.11 313	30.98 341	38.51 362	28.38 330	9.08 362	2.68 349	16.48 372	5.42 358	16.24 373	9.34 358
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ADCPNet	22.75 342	10.94 325	58.96 375	12.24 319	7.57 306	37.33 352	20.08 344	33.89 287	37.37 296	33.49 338	44.32 341	39.36 336	28.43 327	32.19 335	38.55 359	2.25 316	2.69 350	2.37 329	3.59 347	4.33 323	5.01 317

psmorigin	21.56 332	11.18 328	36.59 343	10.19 278	7.08 298	25.30 304	12.35 292	33.52 284	33.12 264	43.62 361	54.15 371	42.72 351	37.44 356	36.87 355	28.98 336	1.65 306	2.78 351	0.81 284	1.19 313	3.62 314	8.10 349

AnyNet_C01	30.67 367	27.57 374	76.09 397	17.61 348	12.18 352	50.42 374	28.89 371	39.14 338	41.14 317	41.36 355	65.66 389	47.21 365	40.16 363	47.50 375	49.82 386	2.38 321	2.79 352	2.31 326	2.83 341	8.35 346	9.99 363

MeshStereo	22.95 343	7.84 307	12.46 212	8.13 230	5.20 238	38.49 357	13.36 303	42.69 352	38.05 302	51.34 374	53.82 367	58.22 379	43.29 369	38.42 361	29.59 338	2.96 328	2.84 353	3.11 339	2.33 337	3.12 305	3.65 304
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
CC-Net-ROB	22.73 341	23.99 370	30.57 328	14.72 333	8.91 334	32.98 339	16.17 320	46.75 370	37.29 295	33.88 339	32.33 258	35.48 321	25.00 310	24.75 304	28.78 334	9.60 365	3.03 354	25.33 378	3.87 348	14.82 371	6.33 330

SQANet	22.07 336	25.29 373	21.78 307	26.81 371	18.92 371	30.75 333	10.25 267	33.47 282	30.10 238	25.73 283	34.31 281	33.45 310	19.94 286	29.16 325	20.03 280	11.68 372	3.08 355	26.95 380	5.80 359	20.97 377	12.99 369

S-Stereo	17.36 295	4.46 260	22.16 309	12.58 321	9.10 335	23.07 291	12.60 297	33.18 279	46.12 340	22.78 259	38.67 310	29.04 279	27.48 322	19.40 256	23.90 298	3.14 333	3.13 356	0.88 288	1.95 331	3.77 317	9.86 361

WCMA_ROB	21.17 331	5.89 288	22.32 310	10.39 287	7.65 310	34.55 345	16.42 323	33.20 280	34.02 274	42.06 357	52.50 363	44.09 354	37.59 357	33.66 340	26.77 322	7.45 360	3.18 357	1.27 309	1.43 321	4.18 320	4.81 312

FC-DCNN	25.07 352	12.06 337	20.30 299	19.06 354	9.41 336	38.40 355	23.46 356	41.37 347	44.07 328	46.76 369	53.99 370	50.49 370	39.32 360	36.43 352	29.46 337	7.40 359	3.39 358	6.15 350	5.01 356	8.05 344	6.83 338

DispFullNet	31.01 371	32.97 376	59.04 376	30.27 376	28.46 380	33.06 341	11.44 283	37.69 326	54.13 361	33.30 336	37.78 300	44.68 356	28.96 330	42.19 371	29.68 340	12.35 375	3.56 359	36.10 384	12.90 377	32.29 384	19.42 380

FCDSN-DC	26.18 361	15.77 353	20.36 300	28.79 374	15.78 363	40.13 361	19.12 342	43.57 358	42.59 322	44.78 365	52.51 364	50.73 371	40.32 364	35.32 346	28.55 331	6.41 356	3.61 360	7.11 356	6.54 360	10.58 356	10.93 367
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	23.50 346	10.55 322	15.65 264	17.87 351	10.07 340	35.58 348	19.04 341	34.53 297	37.81 301	41.55 356	60.11 378	46.01 361	39.81 362	32.74 338	24.92 307	6.86 357	3.63 361	8.92 363	11.16 374	7.21 339	5.99 328

ACVNet-4b	36.91 381	52.81 387	57.04 373	42.64 383	22.08 375	48.32 371	14.64 312	50.28 376	59.78 379	43.17 360	46.34 347	55.50 377	24.49 307	39.03 363	23.55 295	25.75 384	3.76 362	47.36 387	33.76 387	28.62 381	19.22 379

G-Net	21.66 333	9.10 320	39.39 347	15.85 342	9.60 338	51.00 375	16.73 324	28.32 225	31.17 250	38.99 350	43.24 336	33.26 309	32.09 346	28.50 322	26.50 321	4.74 347	3.92 363	3.60 344	1.02 308	8.42 347	7.86 346

MFN_U_SF_DS_RVC	24.71 350	14.86 349	32.18 333	26.47 370	10.48 343	40.27 362	22.83 350	36.88 323	44.51 332	42.59 358	47.13 353	40.20 341	28.00 325	36.70 353	28.36 329	4.23 344	4.00 364	6.73 353	16.35 380	5.05 327	6.34 331

BEATNet-Init1	36.29 380	22.72 368	56.79 372	28.53 373	13.41 358	59.81 389	33.49 377	53.72 382	58.64 376	60.78 380	63.63 381	70.42 391	56.59 385	53.93 385	46.48 380	5.63 352	4.14 365	7.49 359	7.45 361	11.35 363	10.88 366

DGSMNet	20.75 330	13.28 343	34.59 339	14.80 334	17.14 367	23.25 292	17.99 338	36.39 315	43.00 325	20.70 225	32.67 262	36.05 323	19.22 280	30.34 330	25.04 308	4.61 345	4.62 366	6.31 351	5.20 357	14.71 370	15.15 374

PVD	34.10 375	19.91 361	39.04 346	27.08 372	18.09 369	35.11 347	44.32 389	52.16 378	66.36 390	53.04 376	64.50 385	52.33 374	56.17 383	52.24 383	42.11 369	4.17 343	4.82 367	9.60 364	4.65 354	11.11 362	25.25 383

MFN_U_SF_RVC	28.91 364	15.44 351	55.12 368	22.00 362	8.49 328	41.39 364	15.36 316	52.74 380	46.70 343	47.83 370	53.87 368	54.97 376	40.50 365	39.54 365	40.77 365	6.09 354	4.92 368	7.08 355	9.02 368	7.68 342	8.69 354

MSC_U_SF_DS_RVC	37.85 382	35.62 379	55.10 367	38.16 379	13.19 357	57.63 383	24.72 361	52.87 381	63.40 387	66.39 390	63.74 382	58.16 378	54.28 380	51.56 380	47.39 382	9.36 363	5.44 369	14.82 371	15.34 379	18.80 375	11.04 368

UDG	22.21 337	15.90 354	16.41 267	21.71 359	20.17 372	32.51 338	13.78 305	36.62 318	35.77 291	26.64 292	31.43 239	37.49 328	32.33 348	22.77 293	21.19 287	11.08 370	5.60 370	23.12 375	7.74 363	17.07 374	14.89 373

MANE	33.27 373	12.69 341	21.10 304	22.10 363	15.09 362	49.75 372	29.51 373	54.10 383	56.36 371	59.73 378	64.93 386	65.43 389	57.34 387	52.70 384	41.02 366	10.52 366	6.09 371	7.35 358	20.29 381	9.66 352	9.65 360

ccnet	24.80 351	17.64 356	24.53 314	12.35 320	18.18 370	38.47 356	17.76 336	46.24 368	32.78 263	37.51 348	46.76 348	38.80 332	30.45 340	38.35 360	41.98 368	9.41 364	6.40 372	9.67 365	8.04 364	11.64 364	9.00 355

Ntro	35.59 379	38.58 382	55.41 369	43.66 384	22.54 377	57.26 380	23.73 358	47.69 371	63.99 388	39.63 351	48.82 355	47.68 367	37.60 358	41.55 370	30.80 344	17.85 378	6.61 373	33.21 383	10.52 373	26.65 380	17.97 377

SAMSARA	35.29 378	19.78 360	33.90 338	55.86 389	36.15 383	76.79 406	94.89 416	49.29 373	51.59 359	38.15 349	37.83 302	53.71 375	39.29 359	40.56 367	40.41 364	4.02 341	6.72 374	2.35 328	4.12 351	9.70 353	10.76 365

otaku	33.83 374	36.87 381	53.81 365	40.41 380	21.58 374	54.54 379	17.45 333	44.01 362	61.47 381	39.63 351	50.06 361	46.76 364	29.76 335	40.64 368	30.07 342	19.17 380	7.09 375	32.34 382	9.92 371	24.17 379	16.94 375

ELAS	34.78 376	20.32 362	38.13 345	21.79 360	14.89 360	57.95 385	37.04 382	51.15 377	51.19 357	60.95 381	64.42 384	59.08 381	54.44 381	51.53 379	46.26 378	12.00 373	7.83 376	10.46 366	8.04 364	14.42 368	13.71 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	34.88 377	20.50 363	37.14 344	22.37 364	15.07 361	54.02 378	38.42 384	50.06 375	56.72 373	61.86 386	63.52 380	58.79 380	54.60 382	54.13 386	43.99 376	12.20 374	7.90 377	10.75 367	7.65 362	14.42 368	13.42 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	23.49 345	20.59 364	17.13 276	24.58 368	22.45 376	24.86 300	17.96 337	31.42 261	31.06 249	29.59 312	37.81 301	37.85 329	26.39 317	25.77 308	18.74 271	18.99 379	8.10 378	26.65 379	11.80 375	19.41 376	18.58 378

LSM	30.92 368	21.18 366	57.13 374	19.98 355	54.02 393	33.70 344	25.92 365	43.87 359	49.18 346	46.43 368	55.59 373	43.44 352	36.70 355	36.70 353	28.75 332	2.94 327	9.77 379	5.07 347	8.20 367	10.77 357	29.00 385

ACVNet_1	42.11 384	50.66 385	66.19 385	45.24 386	25.33 379	50.11 373	25.60 364	55.90 384	65.25 389	60.15 379	59.98 377	63.57 387	50.05 378	50.45 378	38.46 358	20.06 381	11.00 380	38.79 385	14.48 378	31.31 383	19.68 381

Anonymous_2	15.61 284	7.12 299	18.63 290	6.49 132	7.98 317	26.94 316	11.93 289	19.48 133	18.48 145	18.25 190	15.95 78	24.18 248	21.32 295	21.17 282	15.94 247	10.88 368	13.80 381	11.19 368	25.13 383	10.92 360	6.42 334

SDNR	16.80 289	5.88 287	30.01 327	6.39 128	6.53 284	57.67 384	3.15 117	24.30 187	31.49 253	21.50 242	36.56 296	14.69 149	16.76 252	19.14 253	14.45 237	11.12 371	14.00 382	3.11 339	0.51 276	8.86 348	9.92 362

PASM	29.37 365	19.17 359	50.43 362	23.55 366	23.15 378	27.62 319	27.82 369	35.90 307	50.76 352	35.98 343	40.55 320	47.26 366	34.98 351	35.28 345	38.72 360	12.58 376	15.96 383	17.57 374	22.46 382	13.71 367	13.92 372

ACVNet_2	58.13 392	62.74 394	73.58 394	66.59 393	38.77 385	63.23 391	49.56 390	72.12 402	82.24 408	79.37 406	88.96 414	76.25 395	73.29 397	55.14 387	48.05 383	38.17 387	24.21 384	54.92 392	37.94 388	48.23 387	29.29 386

MADNet+	53.97 388	69.36 397	98.79 420	67.30 394	38.52 384	79.97 410	81.50 412	61.38 390	62.53 383	52.01 375	55.50 372	61.22 385	59.61 389	70.25 397	77.26 411	25.21 383	25.07 385	17.40 373	12.69 376	34.21 385	29.70 387

NVStereoNet_ROB	42.81 385	34.00 377	46.84 357	37.40 378	28.64 381	35.65 349	33.88 380	49.95 374	58.27 374	69.65 393	75.69 398	66.36 390	65.66 391	48.37 376	62.04 398	16.50 377	25.07 385	23.61 377	32.35 385	21.58 378	24.72 382
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	54.72 389	46.20 384	75.05 395	51.44 387	47.85 388	76.48 405	62.38 398	64.44 392	62.86 384	63.67 389	65.49 388	78.96 398	68.77 392	68.63 395	75.95 410	37.07 386	25.78 387	29.10 381	29.19 384	29.75 382	35.27 389

Consistency-Raft	41.94 383	35.39 378	45.40 355	33.16 377	41.47 387	45.14 368	33.50 378	56.78 387	55.37 367	32.11 328	65.41 387	30.46 290	49.76 377	40.94 369	48.33 385	27.72 385	35.00 388	43.33 386	51.89 396	39.60 386	28.04 384

PWCK	66.53 397	88.82 415	80.30 402	80.69 408	30.85 382	65.18 394	41.64 386	72.55 404	71.28 396	78.68 405	69.18 393	78.14 397	62.17 390	82.93 412	63.46 400	80.46 409	40.52 389	82.05 407	47.71 391	74.54 408	39.47 392

IMH-64-1	59.89 393	58.89 390	69.08 389	66.46 391	50.96 389	57.48 381	51.18 392	69.03 396	67.25 391	67.90 391	80.31 403	70.42 391	74.30 398	72.66 403	50.07 387	42.88 389	43.00 390	65.88 393	47.48 389	53.41 390	39.15 390

IMH-64	59.89 393	58.89 390	69.08 389	66.46 391	50.96 389	57.48 381	51.18 392	69.03 396	67.25 391	67.90 391	80.31 403	70.42 391	74.30 398	72.66 403	50.07 387	42.88 389	43.00 390	65.88 393	47.48 389	53.41 390	39.15 390

TorneroNet-64	66.18 396	71.37 399	72.19 393	76.80 400	59.54 398	67.82 396	59.56 395	67.83 395	79.98 405	63.09 388	67.00 391	82.98 403	69.97 394	68.02 392	62.78 399	49.03 393	44.17 392	73.23 397	64.19 398	69.14 399	54.83 394

RainbowNet	51.77 386	63.10 395	65.03 384	60.15 390	39.21 386	59.39 388	31.46 375	57.61 388	78.49 404	50.61 372	66.05 390	59.57 382	45.26 371	50.17 377	42.57 370	46.92 392	45.90 393	53.26 391	32.46 386	54.03 392	34.14 388

SPS-STEREO	56.02 391	59.82 392	64.35 381	45.23 385	53.96 392	61.34 390	44.05 388	60.08 389	50.73 351	62.61 387	61.78 379	59.73 383	57.62 388	60.63 389	59.08 393	58.29 397	48.28 394	51.30 390	49.29 392	55.67 393	56.59 395
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
TorneroNet	71.59 399	73.91 402	76.67 398	81.06 409	65.65 402	71.44 399	65.68 400	71.66 401	75.08 399	71.76 395	73.09 397	84.12 407	74.51 400	70.46 398	69.58 403	59.87 398	48.58 395	79.93 401	73.78 404	75.74 409	69.18 408

WAO-6	71.06 398	73.42 401	67.24 386	79.78 407	61.93 401	69.67 397	60.23 396	75.12 407	87.02 411	74.87 399	79.60 402	79.28 399	84.75 409	68.25 394	61.91 397	67.67 401	48.98 396	81.65 405	73.43 403	66.76 397	59.64 398

SGM+DAISY	55.54 390	57.77 388	64.45 382	40.89 381	53.89 391	63.34 392	50.45 391	56.00 385	45.95 339	61.43 384	64.32 383	61.05 384	56.70 386	61.32 390	56.86 392	56.51 396	49.35 397	50.49 388	50.00 393	52.52 389	57.57 397

IMH	63.51 395	61.05 393	69.15 391	69.90 395	54.09 394	65.82 395	55.66 394	72.12 402	72.52 397	72.73 396	81.82 405	73.16 394	79.86 403	77.03 408	52.57 390	44.46 391	50.01 398	68.11 395	51.57 395	56.59 394	41.88 393

anonymity	52.60 387	58.73 389	63.81 379	41.37 382	59.41 397	53.52 376	41.39 385	56.50 386	40.60 315	55.03 377	49.64 357	49.57 369	56.22 384	59.42 388	50.07 387	55.57 395	50.19 399	51.15 389	51.23 394	51.90 388	56.75 396

DPSimNet_ROB	74.86 407	83.75 413	61.14 378	77.51 401	65.78 403	76.04 404	75.86 408	74.62 406	77.61 402	82.20 408	75.97 399	80.50 402	72.45 395	68.06 393	84.65 413	81.90 412	52.11 400	79.97 402	76.71 407	70.85 402	79.47 413

UNDER WATER	76.36 408	79.65 408	88.23 407	84.62 410	67.01 404	77.90 407	78.03 410	67.43 394	72.64 398	75.52 400	71.49 396	85.52 408	82.57 407	70.68 399	75.48 409	79.61 408	54.01 401	86.59 413	84.76 412	72.44 405	72.94 410

WAO-8	77.20 409	78.94 405	67.39 387	86.73 412	72.82 410	79.98 411	69.63 404	77.88 409	88.66 413	83.17 410	86.77 410	85.56 409	85.20 411	72.63 401	69.82 404	75.00 405	55.65 402	87.92 415	83.63 410	71.60 403	64.97 403

Venus	77.20 409	78.94 405	67.39 387	86.73 412	72.82 410	79.98 411	69.63 404	77.88 409	88.66 413	83.17 410	86.77 410	85.56 409	85.20 411	72.63 401	69.82 404	75.00 405	55.65 402	87.92 415	83.63 410	71.61 404	64.97 403

UNDER WATER-64	73.59 405	75.19 403	88.26 408	74.50 397	55.55 395	78.94 409	76.55 409	65.86 393	68.37 395	75.79 401	69.24 394	84.00 406	77.49 402	69.01 396	73.11 406	81.39 410	57.22 404	82.69 409	80.62 408	69.53 400	68.45 407

LVE	71.96 400	73.19 400	84.13 405	75.60 398	55.78 396	75.59 402	63.60 399	77.67 408	83.64 409	82.16 407	87.25 413	83.54 405	82.79 408	76.17 406	65.22 401	49.11 394	57.71 405	74.86 399	62.93 397	66.84 398	61.36 399

SPstereo	83.66 414	69.17 396	79.52 400	76.33 399	67.79 405	88.06 414	91.78 415	100.00 424	100.00 424	99.12 420	99.11 420	100.00 427	98.10 419	98.44 420	89.22 415	65.98 400	60.50 406	82.46 408	81.00 409	62.47 395	64.12 402

notaker	72.59 403	79.99 409	79.75 401	79.06 404	68.60 406	63.66 393	62.15 397	69.61 399	75.78 400	77.77 403	79.16 401	79.92 401	84.80 410	77.69 409	59.73 394	70.15 404	61.03 407	77.65 400	68.69 400	70.81 401	65.81 405

ktn	72.86 404	80.20 410	70.88 392	79.38 406	69.76 409	75.01 400	70.17 406	69.27 398	77.21 401	73.05 397	77.79 400	77.79 396	77.01 401	73.04 405	56.44 391	79.36 407	66.31 408	80.24 404	68.37 399	72.53 406	63.45 401

Dean	80.94 413	86.19 414	83.94 404	85.03 411	60.07 399	75.42 401	67.27 401	81.85 413	88.36 412	92.35 415	87.09 412	92.14 414	93.19 415	83.37 413	74.06 407	68.69 402	66.48 409	94.89 418	84.90 413	83.86 414	69.69 409

HanzoNet	77.99 411	81.45 412	83.64 403	78.05 403	69.26 407	75.78 403	69.09 402	73.99 405	78.09 403	82.39 409	83.06 406	85.66 411	87.00 413	86.11 414	74.40 408	85.46 416	68.53 410	81.84 406	75.61 406	73.07 407	67.26 406

WAO-7	72.48 402	78.58 404	55.84 370	79.20 405	69.56 408	71.30 398	73.06 407	78.20 411	84.37 410	77.52 402	85.78 409	79.44 400	80.26 404	65.93 391	66.47 402	62.13 399	69.81 411	70.46 396	73.18 402	66.66 396	61.95 400

LRCNet_RVC	73.95 406	70.63 398	75.65 396	77.92 402	60.69 400	41.66 365	16.24 321	71.26 400	48.66 345	88.23 414	93.84 416	90.11 412	82.18 406	80.69 411	61.88 396	97.09 420	72.20 412	96.71 419	97.62 420	77.99 410	77.70 412

MFMNet_re	72.11 401	79.45 407	64.79 383	52.91 388	84.26 413	78.00 408	69.47 403	64.08 391	67.45 394	61.33 383	71.28 395	64.22 388	69.42 393	72.45 400	61.54 395	81.63 411	73.93 413	80.19 403	74.21 405	83.02 413	88.49 415

JetRed	79.80 412	80.33 411	91.79 410	71.25 396	75.71 412	91.85 415	80.84 411	79.41 412	80.84 406	84.48 412	84.47 408	83.34 404	72.72 396	79.51 410	85.74 414	69.66 403	81.68 414	73.70 398	72.68 401	82.42 412	73.53 411

xxxxx1	91.89 417	95.36 418	98.42 417	87.40 414	89.37 414	98.54 418	98.20 420	92.95 415	93.30 416	93.53 416	95.30 417	97.01 416	96.36 416	94.68 415	94.93 416	83.39 413	84.31 415	82.86 410	88.15 415	84.30 415	89.46 416

tt_ll	91.89 417	95.36 418	98.42 417	87.40 414	89.37 414	98.54 418	98.20 420	92.95 415	93.30 416	93.53 416	95.30 417	97.01 416	96.36 416	94.68 415	94.93 416	83.39 413	84.31 415	82.86 410	88.15 415	84.30 415	89.46 416

ff	91.89 417	95.36 418	98.42 417	87.40 414	89.37 414	98.54 418	98.20 420	92.95 415	93.30 416	93.53 416	95.30 417	97.01 416	96.36 416	94.68 415	94.93 416	83.39 413	84.31 415	82.86 410	88.15 415	84.30 415	89.46 416

MADNet++	94.07 420	93.58 417	90.62 409	96.24 418	96.57 418	97.26 417	90.52 414	94.64 418	91.89 415	97.09 419	93.64 415	94.65 415	92.81 414	96.06 418	95.06 419	95.31 418	95.85 418	92.44 417	92.08 418	91.00 418	94.17 421

KSHMR	88.63 415	93.05 416	84.15 406	95.59 417	91.74 417	82.94 413	83.28 413	84.59 414	81.87 407	87.85 413	83.96 407	91.71 413	81.49 405	76.73 407	82.12 412	96.47 419	96.06 419	96.71 419	97.16 419	92.74 419	92.47 419

PML	99.07 421	100.00 426	98.17 416	99.22 421	99.21 421	99.98 424	99.74 423	98.27 420	98.10 419	100.00 426	99.37 421	98.77 420	99.85 422	100.00 426	98.07 421	100.00 424	99.54 420	100.00 423	99.51 422	99.87 423	93.65 420

MEDIAN_ROB	99.20 422	99.85 421	99.64 422	98.51 420	98.53 420	98.60 421	97.88 419	98.83 421	98.59 420	99.35 423	99.47 422	99.57 421	99.05 421	98.38 419	98.37 422	99.99 422	99.63 421	100.00 423	100.00 424	99.82 422	99.92 423

Anonymous_1	99.63 424	99.96 422	99.94 424	99.77 423	99.59 422	100.00 425	100.00 425	99.81 423	99.98 421	99.63 424	99.94 423	99.75 422	100.00 424	99.67 422	99.89 423	98.37 421	99.84 422	98.70 421	99.26 421	99.29 421	99.24 422

tt	89.84 416	1.21 7	99.99 425	99.29 422	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 424	99.99 422	78.46 404	68.51 392	99.99 425	100.00 424	100.00 426	100.00 427	95.27 417	99.93 423	87.33 414	86.20 414	94.13 420	86.50 414

test_example2	99.67 425	99.99 423	99.99 425	100.00 425	99.99 423	99.87 423	99.99 424	98.01 419	100.00 424	100.00 426	100.00 424	98.18 419	98.43 420	99.98 423	99.98 424	100.00 424	99.99 424	99.40 422	99.52 423	100.00 424	100.00 425

MyStereo03	100.00 429	100.00 426	100.00 427	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 424	100.00 424	100.00 426	100.00 424	100.00 427	100.00 424	100.00 426	100.00 427	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

MyStereo02	100.00 429	100.00 426	100.00 427	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 424	100.00 424	100.00 426	100.00 424	100.00 427	100.00 424	100.00 426	100.00 427	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

MyStereo	100.00 429	100.00 426	100.00 427	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 424	100.00 424	100.00 426	100.00 424	100.00 427	100.00 424	100.00 426	100.00 427	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

HaxPig	99.40 423	99.99 423	97.53 415	99.99 424	99.99 423	96.91 416	97.19 417	99.57 422	99.99 422	99.98 425	100.00 424	99.99 425	99.96 423	99.06 421	97.86 420	99.99 422	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	99.98 424

Selective-RAFT-Error	100.00 429	100.00 426	100.00 427	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 424	100.00 424	100.00 426	100.00 424	100.00 427	100.00 424	100.00 426	100.00 427	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

CasAABBNet	100.00 429	100.00 426	100.00 427	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 424	100.00 424	100.00 426	100.00 424	100.00 427	100.00 424	100.00 426	100.00 427	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

LSM0	100.00 429	100.00 426	100.00 427	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 424	100.00 424	100.00 426	100.00 424	100.00 427	100.00 424	100.00 426	100.00 427	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

DPSMNet_ROB	99.95 427	100.00 426	100.00 427	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 424	100.00 424	99.16 421	100.00 424	99.95 423	100.00 424	99.98 423	99.99 425	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

DGTPSM_ROB	99.95 427	100.00 426	100.00 427	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 424	100.00 424	99.16 421	100.00 424	99.95 423	100.00 424	99.98 423	99.99 425	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

DPSM_ROB	100.00 429	100.00 426	100.00 427	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 424	100.00 424	100.00 426	100.00 424	100.00 427	100.00 424	100.00 426	100.00 427	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

DPSM	100.00 429	100.00 426	100.00 427	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 424	100.00 424	100.00 426	100.00 424	100.00 427	100.00 424	100.00 426	100.00 427	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

AVERAGE_ROB	99.81 426	99.99 423	99.44 421	100.00 425	100.00 425	99.02 422	97.81 418	100.00 424	100.00 424	100.00 426	100.00 424	100.00 427	100.00 424	100.00 426	100.00 427	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

Low-res two-view benchmark