Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CAS	0.34 36	0.13 1	0.25 6	1.28 388	0.30 225	0.46 134	0.38 186	0.48 11	0.47 60	0.34 15	0.52 43	0.24 1	0.19 2	0.29 1	0.27 33	0.69 380	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.15 107

CES	0.28 9	0.14 2	0.23 1	0.30 4	0.70 372	0.37 87	0.27 44	0.48 11	0.46 57	0.34 15	0.48 31	0.27 2	0.22 6	0.39 15	0.23 4	0.13 12	0.11 58	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.17 163

LoS	0.29 13	0.15 3	0.30 11	0.29 2	0.18 7	0.33 68	0.29 58	0.51 17	0.72 133	0.34 15	0.52 43	0.41 44	0.28 33	0.47 45	0.28 43	0.15 80	0.11 58	0.13 9	0.09 6	0.11 1	0.11 9

CREStereo++_RVC	0.32 29	0.15 3	0.23 1	0.31 6	0.24 87	0.27 26	0.22 8	0.46 8	0.88 212	0.46 47	0.80 125	0.30 5	0.26 18	0.36 6	0.33 87	0.13 12	0.09 2	0.13 9	0.51 375	0.13 20	0.09 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 66	0.15 3	0.24 3	0.34 11	0.15 1	0.77 258	0.29 58	0.80 167	0.83 184	0.56 69	0.57 55	0.43 56	0.40 110	0.57 90	0.33 87	0.12 4	0.10 9	0.14 17	0.09 6	0.14 46	0.09 1

TANstereo	0.30 25	0.15 3	0.31 13	0.30 4	0.17 3	0.55 165	0.23 19	0.44 6	0.55 78	0.59 74	0.68 81	0.37 34	0.26 18	0.35 5	0.27 33	0.15 80	0.16 230	0.12 2	0.10 10	0.13 20	0.14 88

CREStereo	0.28 9	0.15 3	0.24 3	0.27 1	0.17 3	0.37 87	0.25 32	0.51 17	0.72 133	0.42 38	0.51 39	0.32 11	0.26 18	0.38 13	0.25 9	0.16 111	0.11 58	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Any-RAFT	0.35 48	0.16 8	0.30 11	0.34 11	0.21 29	0.52 150	0.22 8	0.88 192	0.73 138	0.53 63	0.73 90	0.64 147	0.28 33	0.46 38	0.24 6	0.15 80	0.10 9	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.12 33

LoS_RVC	0.27 6	0.16 8	0.27 8	0.32 8	0.30 225	0.44 127	0.34 119	0.41 4	0.33 9	0.31 9	0.51 39	0.29 4	0.32 62	0.36 6	0.28 43	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 206

EGLCR-Stereo	0.25 3	0.16 8	0.33 21	0.34 11	0.20 20	0.35 79	0.20 1	0.52 20	0.36 22	0.28 4	0.27 4	0.41 44	0.18 1	0.45 31	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.16 61	0.14 73	0.13 20	0.11 9

fff	0.37 81	0.16 8	0.41 82	0.34 11	0.19 9	0.29 37	0.30 71	0.69 110	1.06 299	0.69 130	0.78 114	0.42 50	0.63 219	0.46 38	0.34 97	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

ADStereo(finetuned)	0.37 81	0.16 8	0.49 183	0.34 11	0.19 9	0.30 44	0.30 71	0.68 101	0.91 229	0.70 136	0.77 106	0.43 56	0.69 254	0.45 31	0.33 87	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.13 20	0.12 33

test-3	0.34 36	0.16 8	0.43 110	0.39 86	0.21 29	0.43 123	0.22 8	0.63 62	0.78 164	0.71 142	0.45 22	0.64 147	0.27 24	0.43 25	0.31 67	0.12 4	0.09 2	0.17 86	0.13 51	0.12 8	0.10 3

test_1	0.34 36	0.16 8	0.43 110	0.39 86	0.21 29	0.43 123	0.23 19	0.63 62	0.78 164	0.68 125	0.45 22	0.64 147	0.27 24	0.43 25	0.31 67	0.12 4	0.09 2	0.17 86	0.13 51	0.12 8	0.10 3

DCANet	0.36 66	0.16 8	0.41 82	0.34 11	0.19 9	0.30 44	0.30 71	0.68 101	0.91 229	0.70 136	0.77 106	0.43 56	0.57 186	0.45 31	0.34 97	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.13 20	0.12 33

csc	0.37 81	0.16 8	0.41 82	0.34 11	0.19 9	0.29 37	0.30 71	0.69 110	1.06 299	0.69 130	0.78 114	0.42 50	0.63 219	0.46 38	0.34 97	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

cscssc	0.37 81	0.16 8	0.41 82	0.34 11	0.19 9	0.29 37	0.30 71	0.69 110	1.06 299	0.69 130	0.78 114	0.42 50	0.63 219	0.46 38	0.34 97	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

PMTNet	0.32 29	0.16 8	0.24 3	0.29 2	0.18 7	0.45 132	0.22 8	0.56 29	0.63 99	0.46 47	0.54 47	0.39 39	0.34 76	0.48 50	0.24 6	0.75 382	0.10 9	0.12 2	0.08 1	0.12 8	0.11 9

IGEV+	0.24 1	0.17 19	0.31 13	0.38 66	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.50 16	0.23 1	0.28 4	0.35 17	0.30 5	0.22 6	0.31 3	0.28 43	0.14 32	0.10 9	0.13 9	0.10 10	0.13 20	0.13 58

MSKI-zero shot	0.32 29	0.17 19	0.34 27	0.39 86	0.21 29	0.32 64	0.22 8	0.61 53	0.43 49	0.52 60	0.64 69	0.61 133	0.20 4	0.74 215	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.10 10	0.12 8	0.12 33

MIF-Stereo	0.27 6	0.17 19	0.37 45	0.40 109	0.27 173	0.30 44	0.28 51	0.39 2	0.31 6	0.29 7	0.46 25	0.27 2	0.25 12	0.47 45	0.34 97	0.17 144	0.13 153	0.13 9	0.12 30	0.14 46	0.12 33

MIM_Stereo	0.38 95	0.17 19	0.53 213	0.37 45	0.24 87	0.27 26	0.24 25	0.70 124	0.54 74	0.72 153	1.00 218	0.63 140	0.29 43	0.64 157	0.38 148	0.13 12	0.14 179	0.17 86	0.16 124	0.14 46	0.11 9

AEACV	0.27 6	0.17 19	0.31 13	0.34 11	0.45 331	0.26 18	0.28 51	0.37 1	0.32 8	0.30 8	0.46 25	0.31 9	0.37 90	0.36 6	0.24 6	0.14 32	0.10 9	0.15 43	0.12 30	0.13 20	0.11 9

MC-Stereo	0.28 9	0.17 19	0.32 18	0.38 66	0.20 20	0.26 18	0.26 38	0.49 13	0.37 32	0.37 18	0.61 64	0.41 44	0.31 58	0.55 72	0.25 9	0.13 12	0.09 2	0.14 17	0.12 30	0.12 8	0.11 9

RCA-Stereo	0.35 48	0.17 19	0.34 27	0.38 66	0.22 42	0.31 54	0.34 119	0.68 101	1.24 333	0.45 45	0.65 71	0.47 70	0.43 124	0.38 13	0.27 33	0.13 12	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.11 9

HHNet	0.41 132	0.17 19	0.41 82	0.34 11	0.37 284	0.33 68	0.34 119	0.69 110	0.75 145	0.86 228	1.30 305	0.52 84	0.32 62	0.52 62	0.35 112	0.15 80	0.11 58	0.19 156	0.15 95	0.15 78	0.24 265

DEmStereo	0.48 183	0.17 19	0.50 195	0.38 66	0.25 113	0.59 196	0.34 119	0.63 62	0.74 143	0.89 247	1.66 346	0.58 110	1.06 339	0.60 127	0.42 166	0.14 32	0.11 58	0.16 61	0.16 124	0.14 46	0.15 107

DRaft	0.49 199	0.17 19	0.47 157	0.37 45	0.25 113	0.58 187	0.40 211	0.65 73	0.85 194	1.02 302	1.75 354	0.50 79	0.82 299	0.63 150	0.40 159	0.13 12	0.11 58	0.16 61	0.16 124	0.14 46	0.15 107

RAFT-RH_RVC	0.56 254	0.17 19	0.41 82	0.37 45	0.23 70	0.57 185	0.24 25	0.60 47	0.70 122	1.19 335	3.94 401	0.56 97	0.38 93	0.65 164	0.36 128	0.13 12	0.11 58	0.20 180	0.14 73	0.12 8	0.13 58

XX-Stereo	0.37 81	0.17 19	0.45 131	0.55 324	0.36 279	0.38 99	0.20 1	0.60 47	0.30 4	0.46 47	1.30 305	0.73 197	0.26 18	0.56 80	0.26 25	0.16 111	0.11 58	0.17 86	0.16 124	0.14 46	0.10 3

111	0.40 121	0.17 19	0.41 82	0.34 11	0.19 9	0.52 150	0.28 51	0.74 142	1.16 320	0.50 55	0.91 177	0.63 140	0.48 146	0.61 134	0.35 112	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.12 30	0.13 20	0.13 58

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 66	0.17 19	0.41 82	0.35 29	0.19 9	0.33 68	0.29 58	0.65 73	0.73 138	0.68 125	1.01 221	0.56 97	0.40 110	0.42 22	0.30 60	0.11 1	0.09 2	0.15 43	0.14 73	0.13 20	0.10 3

CFNet-RSSM	0.34 36	0.17 19	0.45 131	0.39 86	0.22 42	0.35 79	0.23 19	0.73 140	0.84 187	0.65 107	0.54 47	0.57 102	0.28 33	0.46 38	0.26 25	0.13 12	0.10 9	0.14 17	0.12 30	0.13 20	0.11 9

Gwc-CoAtRS	0.34 36	0.17 19	0.44 120	0.39 86	0.23 70	0.34 74	0.22 8	0.70 124	0.75 145	0.60 78	0.59 60	0.58 110	0.29 43	0.45 31	0.26 25	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.12 30	0.12 8	0.12 33

StereoIM	0.26 4	0.18 35	0.36 35	0.36 37	0.26 149	0.27 26	0.27 44	0.43 5	0.35 17	0.27 2	0.26 3	0.41 44	0.28 33	0.40 17	0.28 43	0.16 111	0.14 179	0.16 61	0.13 51	0.14 46	0.12 33

IGEV_Zeroshot_test	0.34 36	0.18 35	0.67 272	0.39 86	0.28 192	0.30 44	0.25 32	0.74 142	0.31 6	0.62 84	0.57 55	0.54 92	0.25 12	0.53 67	0.27 33	0.14 32	0.10 9	0.15 43	0.14 73	0.14 46	0.12 33

MIF-Stereo (partial)	0.31 27	0.18 35	0.37 45	0.41 133	0.31 243	0.28 33	0.23 19	0.47 9	0.42 47	0.31 9	0.63 66	0.36 32	0.35 78	0.57 90	0.31 67	0.17 144	0.13 153	0.19 156	0.17 165	0.18 158	0.14 88

RAFT-Test	0.34 36	0.18 35	0.37 45	0.38 66	0.23 70	0.50 143	0.23 19	0.69 110	0.40 40	0.60 78	0.85 153	0.61 133	0.28 33	0.46 38	0.27 33	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.11 16	0.13 20	0.12 33

4D-IteraStereo	0.33 35	0.18 35	0.40 78	0.40 109	0.24 87	0.32 64	0.27 44	0.58 36	0.72 133	0.65 107	0.54 47	0.42 50	0.23 8	0.45 31	0.28 43	0.14 32	0.09 2	0.19 156	0.16 124	0.16 109	0.11 9

Selective-IGEV	0.24 1	0.18 35	0.35 30	0.35 29	0.19 9	0.27 26	0.25 32	0.55 28	0.23 1	0.27 2	0.25 2	0.34 22	0.19 2	0.58 107	0.22 1	0.12 4	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.12 8	0.10 3

DCRE	0.37 81	0.18 35	0.46 147	0.45 224	0.32 255	0.42 121	0.37 166	0.63 62	0.51 64	0.47 50	0.94 185	0.56 97	0.36 87	0.52 62	0.32 75	0.14 32	0.13 153	0.15 43	0.14 73	0.14 46	0.13 58

test_4	0.36 66	0.18 35	0.31 13	0.44 203	0.25 113	0.20 1	0.34 119	0.56 29	0.41 43	0.59 74	1.45 331	0.43 56	0.25 12	0.63 150	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.17 86	0.19 211	0.15 78	0.11 9

CrosDoStereo	0.50 212	0.18 35	0.45 131	0.38 66	0.24 87	0.40 103	1.18 375	0.67 92	0.86 199	0.94 271	1.37 314	0.63 140	0.77 284	0.65 164	0.45 189	0.15 80	0.12 99	0.17 86	0.18 187	0.14 46	0.14 88

DeepStereo_LL	0.50 212	0.18 35	0.45 131	0.38 66	0.24 87	0.40 103	1.18 375	0.67 92	0.86 199	0.94 271	1.37 314	0.63 140	0.77 284	0.65 164	0.45 189	0.15 80	0.12 99	0.17 86	0.18 187	0.14 46	0.14 88

THIR-Stereo	0.50 212	0.18 35	0.45 131	0.38 66	0.23 70	0.75 255	0.67 318	0.66 82	0.87 208	1.02 302	1.40 320	0.72 188	0.76 280	0.62 140	0.42 166	0.15 80	0.11 58	0.17 86	0.18 187	0.14 46	0.15 107

PFNet	0.42 138	0.18 35	0.58 234	0.43 188	0.24 87	0.43 123	0.32 103	0.74 142	0.78 164	1.00 295	0.74 99	0.68 168	0.39 105	0.72 203	0.37 140	0.16 111	0.10 9	0.20 180	0.15 95	0.16 109	0.13 58

RAFT-345	0.40 121	0.18 35	0.40 78	0.38 66	0.22 42	0.33 68	0.26 38	0.61 53	0.51 64	0.74 167	1.79 355	0.45 62	0.33 70	0.66 169	0.36 128	0.14 32	0.11 58	0.18 120	0.14 73	0.13 20	0.13 58

R-Stereo Train	0.39 109	0.18 35	0.42 101	0.42 170	0.26 149	0.40 103	0.32 103	0.72 133	0.34 10	0.89 247	1.28 301	0.57 102	0.35 78	0.42 22	0.32 75	0.15 80	0.12 99	0.14 17	0.12 30	0.14 46	0.13 58

RAFT-Stereo	0.39 109	0.18 35	0.42 101	0.42 170	0.26 149	0.40 103	0.32 103	0.72 133	0.34 10	0.89 247	1.28 301	0.57 102	0.35 78	0.42 22	0.32 75	0.15 80	0.12 99	0.14 17	0.12 30	0.14 46	0.13 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DisPM	0.39 109	0.19 50	0.44 120	0.41 133	0.27 173	0.24 7	0.31 87	0.65 73	0.57 83	0.87 235	0.87 160	0.60 129	0.32 62	0.76 222	0.32 75	0.18 172	0.12 99	0.19 156	0.17 165	0.15 78	0.20 226

iRaft-Stereo_20w	0.39 109	0.19 50	0.57 230	0.37 45	0.27 173	0.31 54	0.24 25	1.44 358	0.29 3	0.69 130	0.53 45	0.60 129	0.42 117	0.83 249	0.27 33	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.13 51	0.15 78	0.13 58

GLC_STEREO	0.29 13	0.19 50	0.27 8	0.44 203	0.19 9	0.31 54	0.26 38	0.47 9	0.43 49	0.37 18	0.47 30	0.41 44	0.23 8	0.50 53	0.34 97	0.14 32	0.18 256	0.19 156	0.16 124	0.16 109	0.13 58

GMOStereo	0.37 81	0.19 50	0.38 54	0.43 188	0.24 87	0.37 87	0.38 186	0.52 20	0.62 89	0.87 235	0.84 145	0.64 147	0.35 78	0.37 9	0.28 43	0.13 12	0.11 58	0.20 180	0.18 187	0.15 78	0.11 9

error version	0.37 81	0.19 50	0.38 54	0.43 188	0.24 87	0.37 87	0.38 186	0.52 20	0.62 89	0.87 235	0.84 145	0.64 147	0.35 78	0.37 9	0.28 43	0.13 12	0.11 58	0.20 180	0.18 187	0.15 78	0.11 9

test-v	0.37 81	0.19 50	0.38 54	0.43 188	0.24 87	0.37 87	0.38 186	0.52 20	0.62 89	0.87 235	0.84 145	0.64 147	0.35 78	0.37 9	0.28 43	0.13 12	0.11 58	0.20 180	0.18 187	0.15 78	0.11 9

test_3	0.36 66	0.19 50	0.44 120	0.44 203	0.23 70	0.48 138	0.36 154	0.66 82	0.82 179	0.64 100	0.45 22	0.68 168	0.25 12	0.41 20	0.31 67	0.12 4	0.10 9	0.18 120	0.16 124	0.15 78	0.11 9

PFNet+	0.40 121	0.19 50	0.49 183	0.39 86	0.25 113	0.28 33	0.23 19	0.64 72	0.70 122	0.85 223	0.79 123	0.64 147	0.35 78	0.72 203	0.34 97	0.19 201	0.14 179	0.23 246	0.20 233	0.16 109	0.20 226

ASMatch	0.48 183	0.19 50	0.45 131	0.39 86	0.28 192	0.37 87	0.26 38	0.74 142	0.68 117	0.76 174	2.34 370	0.61 133	0.52 164	0.62 140	0.37 140	0.14 32	0.12 99	0.17 86	0.15 95	0.14 46	0.21 239

SST-Stereo	0.40 121	0.19 50	0.45 131	0.42 170	0.25 113	0.25 16	0.21 4	0.66 82	0.47 60	1.08 322	0.79 123	0.72 188	0.43 124	0.77 229	0.35 112	0.16 111	0.11 58	0.20 180	0.16 124	0.19 193	0.15 107

RAFT_R40	0.40 121	0.19 50	0.44 120	0.43 188	0.25 113	0.23 5	0.26 38	0.67 92	0.67 116	0.98 288	0.78 114	0.72 188	0.43 124	0.76 222	0.35 112	0.16 111	0.11 58	0.20 180	0.16 124	0.18 158	0.14 88

GrayStereo	0.49 199	0.19 50	0.42 101	0.46 243	0.28 192	0.53 156	0.67 318	0.69 110	0.63 99	1.02 302	1.47 334	0.78 217	0.76 280	0.56 80	0.33 87	0.14 32	0.12 99	0.17 86	0.17 165	0.15 78	0.29 295

test-2	0.37 81	0.19 50	0.38 54	0.43 188	0.24 87	0.37 87	0.38 186	0.52 20	0.62 89	0.87 235	0.84 145	0.64 147	0.35 78	0.37 9	0.28 43	0.13 12	0.11 58	0.20 180	0.18 187	0.15 78	0.11 9

test-1	0.36 66	0.19 50	0.71 288	0.46 243	0.26 149	0.44 127	0.36 154	0.60 47	0.59 85	0.48 51	0.67 79	0.53 88	0.36 87	0.40 17	0.29 55	0.14 32	0.11 58	0.16 61	0.14 73	0.15 78	0.16 146

GMM-Stereo	0.44 150	0.19 50	0.36 35	0.42 170	0.25 113	0.51 147	0.47 247	0.71 129	0.53 70	0.76 174	1.37 314	0.76 210	0.38 93	0.60 127	0.33 87	0.15 80	0.10 9	0.20 180	0.19 211	0.16 109	0.27 282

Prome-Stereo	0.46 166	0.19 50	0.35 30	0.44 203	0.26 149	0.40 103	0.45 239	0.68 101	0.44 53	0.96 279	1.84 357	0.59 124	0.67 244	0.61 134	0.32 75	0.14 32	0.11 58	0.16 61	0.14 73	0.16 109	0.29 295

iRaftStereo_RVC	0.32 29	0.19 50	0.37 45	0.39 86	0.22 42	0.31 54	0.29 58	0.68 101	0.51 64	0.49 52	0.66 75	0.37 34	0.23 8	0.45 31	0.33 87	0.14 32	0.10 9	0.18 120	0.17 165	0.15 78	0.12 33

raft+_RVC	0.38 95	0.19 50	0.35 30	0.37 45	0.25 113	0.45 132	0.37 166	0.78 161	0.89 222	0.51 57	0.78 114	0.50 79	0.29 43	0.53 67	0.40 159	0.15 80	0.12 99	0.17 86	0.15 95	0.14 46	0.12 33

raftrobust	0.34 36	0.19 50	0.36 35	0.41 133	0.27 173	0.30 44	0.25 32	0.71 129	0.63 99	0.58 72	0.55 52	0.45 62	0.46 139	0.51 57	0.29 55	0.16 111	0.12 99	0.14 17	0.12 30	0.12 8	0.13 58

AFF-stereo	0.38 95	0.19 50	0.39 71	0.37 45	0.21 29	0.27 26	0.31 87	0.65 73	0.66 114	0.64 100	1.13 268	0.76 210	0.39 105	0.55 72	0.33 87	0.11 1	0.09 2	0.16 61	0.16 124	0.13 20	0.11 9

EAI-Stereo	0.34 36	0.19 50	0.44 120	0.39 86	0.21 29	0.31 54	0.30 71	1.15 284	0.30 4	0.49 52	0.75 100	0.36 32	0.28 33	0.62 140	0.27 33	0.14 32	0.11 58	0.14 17	0.13 51	0.13 20	0.12 33

MyStereo8	0.40 121	0.20 71	0.54 216	0.41 133	0.29 215	0.53 156	0.29 58	0.65 73	0.49 62	0.71 142	0.98 211	0.58 110	0.43 124	0.50 53	0.51 217	0.15 80	0.12 99	0.16 61	0.14 73	0.19 193	0.19 206

CoDeX	0.47 176	0.20 71	0.49 183	0.42 170	0.25 113	0.75 255	0.36 154	1.27 328	0.80 172	0.82 203	0.96 196	0.62 139	0.57 186	0.60 127	0.36 128	0.17 144	0.12 99	0.17 86	0.15 95	0.16 109	0.14 88

test croco	0.31 27	0.20 71	0.50 195	0.39 86	0.29 215	0.27 26	0.30 71	0.44 6	0.35 17	0.31 9	0.66 75	0.30 5	0.31 58	0.65 164	0.31 67	0.17 144	0.13 153	0.20 180	0.15 95	0.17 140	0.12 33

CASnet	0.30 25	0.20 71	0.33 21	0.41 133	0.16 2	0.26 18	0.24 25	0.52 20	0.53 70	0.52 60	0.54 47	0.39 39	0.24 11	0.40 17	0.26 25	0.14 32	0.10 9	0.22 232	0.18 187	0.18 158	0.11 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.35 48	0.20 71	0.47 157	0.40 109	0.25 113	0.33 68	0.31 87	0.76 153	0.38 36	0.43 40	0.57 55	0.79 218	0.44 132	0.71 198	0.25 9	0.15 80	0.11 58	0.15 43	0.14 73	0.14 46	0.12 33

HanStereo	0.35 48	0.20 71	0.47 157	0.40 109	0.25 113	0.33 68	0.31 87	0.76 153	0.38 36	0.43 40	0.57 55	0.79 218	0.44 132	0.71 198	0.25 9	0.15 80	0.11 58	0.15 43	0.14 73	0.14 46	0.12 33

anonymousdsp2	0.35 48	0.20 71	0.43 110	0.37 45	0.24 87	0.48 138	0.31 87	0.86 181	0.65 111	0.55 67	0.50 34	0.50 79	0.34 76	0.56 80	0.31 67	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.10 10	0.16 109	0.14 88

knoymous	0.36 66	0.20 71	0.31 13	0.31 6	0.22 42	0.36 85	0.29 58	0.61 53	0.64 106	0.67 119	0.70 84	0.60 129	0.40 110	0.58 107	0.34 97	0.17 144	0.11 58	0.20 180	0.11 16	0.17 140	0.18 178

anonymousa	0.49 199	0.20 71	0.42 101	0.38 66	0.23 70	0.91 293	0.35 136	0.75 148	0.62 89	0.85 223	1.54 339	1.06 293	0.66 241	0.51 57	0.43 171	0.16 111	0.13 153	0.19 156	0.21 250	0.16 109	0.14 88

riskmin	0.38 95	0.20 71	0.39 71	0.32 8	0.23 70	0.53 156	0.30 71	0.63 62	0.80 172	0.49 52	0.56 54	0.73 197	0.58 193	0.55 72	0.36 128	0.17 144	0.11 58	0.19 156	0.13 51	0.19 193	0.20 226

DCANet-4	0.36 66	0.20 71	0.48 173	0.34 11	0.19 9	0.29 37	0.30 71	0.66 82	0.92 234	0.69 130	0.78 114	0.40 42	0.47 142	0.45 31	0.34 97	0.14 32	0.10 9	0.14 17	0.11 16	0.11 1	0.13 58

tt	6.20 412	0.20 71	5.89 404	3.55 415	2.07 404	11.26 417	19.21 418	11.74 418	5.46 405	2.69 392	2.04 366	4.87 404	6.25 412	3.70 403	7.09 409	8.32 420	11.17 424	4.93 417	5.41 419	5.74 417	2.37 412

RAFT_CTSACE	0.45 160	0.20 71	0.44 120	0.45 224	0.27 173	0.34 74	0.39 205	0.60 47	0.73 138	0.76 174	1.44 328	0.83 230	0.38 93	1.08 317	0.26 25	0.12 4	0.13 153	0.18 120	0.16 124	0.15 78	0.11 9

IPLG	0.39 109	0.20 71	0.59 235	0.40 109	0.24 87	0.54 160	0.27 44	0.75 148	0.63 99	0.84 222	0.81 132	0.32 11	0.32 62	0.60 127	0.45 189	0.13 12	0.11 58	0.16 61	0.13 51	0.13 20	0.12 33

LCNet	0.41 132	0.20 71	0.32 18	0.44 203	0.24 87	0.47 136	0.29 58	0.67 92	0.53 70	0.72 153	1.03 233	0.66 162	0.60 203	0.58 107	0.34 97	0.14 32	0.10 9	0.19 156	0.19 211	0.21 224	0.36 327

AAGNet	1.43 374	0.20 71	0.48 173	0.44 203	0.25 113	0.29 37	0.31 87	0.65 73	0.68 117	0.97 284	0.86 156	0.67 167	0.62 213	0.64 157	20.63 419	0.16 111	0.11 58	0.19 156	0.15 95	0.19 193	0.12 33

STrans-v2	0.46 166	0.20 71	0.48 173	0.40 109	0.24 87	0.55 165	0.50 263	1.07 256	0.73 138	0.65 107	1.05 241	0.72 188	0.69 254	0.72 203	0.33 87	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.14 73	0.13 20	0.12 33

TransformOpticalFlow	0.44 150	0.20 71	0.47 157	0.41 133	0.23 70	0.37 87	0.47 247	0.94 210	0.76 151	0.65 107	1.14 270	0.73 197	0.56 185	0.76 222	0.32 75	0.15 80	0.10 9	0.17 86	0.15 95	0.14 46	0.13 58

NF-Stereo	0.38 95	0.20 71	0.45 131	0.41 133	0.25 113	0.26 18	0.31 87	0.69 110	0.70 122	0.65 107	0.77 106	0.57 102	0.30 54	0.67 179	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.16 109	0.27 282

OCTAStereo	0.38 95	0.20 71	0.46 147	0.41 133	0.25 113	0.26 18	0.31 87	0.69 110	0.70 122	0.65 107	0.77 106	0.58 110	0.30 54	0.67 179	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.16 109	0.27 282

PSM-softLoss	0.38 95	0.20 71	0.48 173	0.41 133	0.26 149	0.30 44	0.35 136	0.69 110	0.46 57	0.62 84	0.82 135	0.59 124	0.33 70	0.70 193	0.39 154	0.19 201	0.12 99	0.20 180	0.18 187	0.16 109	0.22 252

KMStereo	0.38 95	0.20 71	0.48 173	0.41 133	0.26 149	0.30 44	0.35 136	0.69 110	0.46 57	0.62 84	0.82 135	0.59 124	0.33 70	0.70 193	0.39 154	0.19 201	0.12 99	0.20 180	0.18 187	0.16 109	0.22 252

NRIStereo	0.36 66	0.20 71	0.45 131	0.41 133	0.23 70	0.34 74	0.26 38	0.65 73	0.55 78	0.64 100	0.63 66	0.56 97	0.37 90	0.65 164	0.37 140	0.15 80	0.11 58	0.18 120	0.15 95	0.17 140	0.14 88

PSM-AAD	0.48 183	0.20 71	0.37 45	0.43 188	0.23 70	0.56 181	0.50 263	0.65 73	0.70 122	1.07 319	1.12 262	0.58 110	0.92 320	0.61 134	0.32 75	0.15 80	0.11 58	0.25 271	0.26 308	0.18 158	0.43 353

FTStereo	0.56 254	0.20 71	0.37 45	0.41 133	0.25 113	0.40 103	0.79 345	0.66 82	0.43 49	1.09 324	3.27 390	0.70 174	0.73 273	0.55 72	0.33 87	0.14 32	0.13 153	0.19 156	0.17 165	0.15 78	0.30 302

KYRaft	0.48 183	0.20 71	0.38 54	0.44 203	0.23 70	0.44 127	0.37 166	0.66 82	0.41 43	0.94 271	1.73 350	0.79 218	0.41 116	0.63 150	0.31 67	0.16 111	0.11 58	0.18 120	0.22 265	0.16 109	0.78 380

RE-Stereo	0.38 95	0.20 71	0.46 147	0.41 133	0.25 113	0.26 18	0.31 87	0.69 110	0.70 122	0.65 107	0.77 106	0.58 110	0.30 54	0.67 179	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.16 109	0.27 282

Pruner-Stereo	0.38 95	0.20 71	0.45 131	0.40 109	0.25 113	0.22 4	0.24 25	0.67 92	0.55 78	0.89 247	0.76 102	0.68 168	0.29 43	0.62 140	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.17 165	0.17 140	0.18 178

TVStereo	0.38 95	0.20 71	0.46 147	0.41 133	0.25 113	0.26 18	0.31 87	0.69 110	0.70 122	0.65 107	0.77 106	0.58 110	0.30 54	0.67 179	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.16 109	0.27 282

IRAFT_RVC	0.42 138	0.20 71	0.48 173	0.44 203	0.24 87	0.27 26	0.54 288	0.74 142	0.77 158	0.76 174	0.80 125	0.73 197	0.51 162	0.70 193	0.36 128	0.17 144	0.10 9	0.21 220	0.16 124	0.16 109	0.14 88

cross-raft	0.34 36	0.20 71	0.37 45	0.44 203	0.23 70	0.32 64	0.35 136	0.74 142	0.40 40	0.60 78	0.77 106	0.57 102	0.27 24	0.43 25	0.28 43	0.12 4	0.10 9	0.15 43	0.13 51	0.15 78	0.11 9

MyStereo06	0.38 95	0.21 102	0.61 242	0.41 133	0.28 192	0.41 116	0.50 263	0.95 216	0.35 17	0.62 84	0.54 47	0.76 210	0.27 24	0.50 53	0.29 55	0.14 32	0.13 153	0.18 120	0.17 165	0.17 140	0.15 107

MyStereo05	0.44 150	0.21 102	0.45 131	0.41 133	0.28 192	0.41 116	0.50 263	0.93 206	1.09 311	0.76 174	0.61 64	0.51 82	0.57 186	0.73 209	0.42 166	0.14 32	0.13 153	0.18 120	0.17 165	0.17 140	0.15 107

AE-Stereo	0.34 36	0.21 102	0.42 101	0.48 258	0.31 243	0.48 138	0.35 136	0.61 53	0.62 89	0.32 13	0.55 52	0.52 84	0.27 24	0.47 45	0.29 55	0.13 12	0.13 153	0.18 120	0.16 124	0.15 78	0.12 33

11t1	0.36 66	0.21 102	0.42 101	0.35 29	0.22 42	0.62 209	0.29 58	0.69 110	0.43 49	0.60 78	0.53 45	0.53 88	0.48 146	0.56 80	0.40 159	0.18 172	0.14 179	0.16 61	0.13 51	0.17 140	0.17 163

ff7	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.36 37	0.26 149	0.31 54	0.35 136	0.62 57	0.34 10	0.38 22	0.33 10	0.32 11	0.29 43	0.58 107	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.12 30	0.14 46	0.15 107

ffff	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.36 37	0.26 149	0.31 54	0.35 136	0.62 57	0.34 10	0.38 22	0.33 10	0.32 11	0.29 43	0.58 107	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.12 30	0.14 46	0.15 107

11t	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.36 37	0.26 149	0.31 54	0.35 136	0.62 57	0.34 10	0.38 22	0.33 10	0.32 11	0.29 43	0.58 107	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.12 30	0.14 46	0.15 107

anonymousdsp	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.37 45	0.25 113	0.30 44	0.35 136	0.63 62	0.35 17	0.39 30	0.33 10	0.33 19	0.28 33	0.59 121	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.12 30	0.14 46	0.15 107

ProNet	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.35 29	0.24 87	0.32 64	0.43 231	0.57 32	0.37 32	0.33 14	0.30 6	0.32 11	0.28 33	0.57 90	0.26 25	0.13 12	0.11 58	0.16 61	0.13 51	0.13 20	0.13 58

ccc-4	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.36 37	0.26 149	0.31 54	0.35 136	0.62 57	0.34 10	0.38 22	0.33 10	0.32 11	0.29 43	0.58 107	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.12 30	0.14 46	0.15 107

IGEV-Stereo	0.29 13	0.21 102	0.38 54	0.37 45	0.25 113	0.30 44	0.35 136	0.63 62	0.35 17	0.39 30	0.33 10	0.33 19	0.28 33	0.59 121	0.25 9	0.14 32	0.10 9	0.17 86	0.12 30	0.14 46	0.15 107
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 160	0.21 102	0.48 173	0.42 170	0.28 192	0.31 54	0.54 288	0.63 62	0.62 89	0.62 84	0.89 171	1.01 279	0.69 254	0.75 219	0.66 256	0.13 12	0.12 99	0.17 86	0.15 95	0.14 46	0.15 107

CIPLG	0.41 132	0.21 102	0.63 253	0.45 224	0.33 264	0.52 150	0.33 112	0.65 73	0.60 87	0.82 203	0.96 196	0.46 68	0.32 62	0.55 72	0.44 183	0.16 111	0.12 99	0.15 43	0.14 73	0.13 20	0.14 88

IPLGR_C	0.40 121	0.21 102	0.64 258	0.45 224	0.33 264	0.52 150	0.34 119	0.66 82	0.62 89	0.82 203	0.92 181	0.45 62	0.32 62	0.52 62	0.46 199	0.17 144	0.12 99	0.15 43	0.14 73	0.13 20	0.14 88

MIPNet	0.37 81	0.21 102	0.59 235	0.39 86	0.25 113	0.50 143	0.28 51	0.77 156	0.70 122	0.65 107	0.60 61	0.40 42	0.49 149	0.44 30	0.37 140	0.14 32	0.11 58	0.16 61	0.13 51	0.14 46	0.13 58

IPLGR	0.39 109	0.21 102	0.63 253	0.39 86	0.22 42	0.49 142	0.29 58	0.76 153	0.74 143	0.78 182	0.77 106	0.44 61	0.42 117	0.47 45	0.38 148	0.13 12	0.12 99	0.16 61	0.14 73	0.15 78	0.13 58

ACRE	0.40 121	0.21 102	0.65 263	0.45 224	0.33 264	0.51 147	0.33 112	0.66 82	0.63 99	0.80 186	0.92 181	0.45 62	0.32 62	0.52 62	0.45 189	0.16 111	0.12 99	0.15 43	0.14 73	0.13 20	0.14 88

IIG-Stereo	0.43 144	0.21 102	0.44 120	0.50 287	0.25 113	0.44 127	0.21 4	0.71 129	0.76 151	0.83 215	0.95 192	0.83 230	0.43 124	0.90 274	0.35 112	0.15 80	0.12 99	0.19 156	0.14 73	0.15 78	0.11 9

DeepStereo_RVC	0.36 66	0.21 102	0.47 157	0.40 109	0.24 87	0.26 18	0.22 8	0.60 47	0.38 36	0.69 130	0.67 79	0.57 102	0.51 162	0.56 80	0.39 154	0.16 111	0.12 99	0.18 120	0.15 95	0.19 193	0.18 178

rafts_anoy	0.37 81	0.21 102	0.36 35	0.41 133	0.26 149	0.30 44	0.33 112	0.67 92	0.90 224	0.58 72	0.66 75	0.45 62	0.33 70	0.47 45	0.39 154	0.16 111	0.11 58	0.21 220	0.23 276	0.17 140	0.14 88

RALCasStereoNet	0.36 66	0.21 102	0.37 45	0.42 170	0.26 149	0.35 79	0.38 186	0.63 62	0.64 106	0.50 55	0.72 86	0.51 82	0.29 43	0.59 121	0.36 128	0.16 111	0.14 179	0.15 43	0.13 51	0.17 140	0.16 146

test_xeample3	0.29 13	0.21 102	0.41 82	0.35 29	0.26 149	0.35 79	0.32 103	0.56 29	0.36 22	0.43 40	0.32 9	0.34 22	0.28 33	0.54 70	0.23 4	0.14 32	0.11 58	0.16 61	0.12 30	0.14 46	0.13 58

test_xeample	1.01 342	0.21 102	0.42 101	0.35 29	0.21 29	0.71 247	0.39 205	1.23 315	0.86 199	0.81 194	1.04 237	0.69 172	0.61 208	0.69 190	10.93 412	0.19 201	0.15 203	0.18 120	0.17 165	0.18 158	0.17 163

SFCPSM	0.47 176	0.21 102	0.55 221	0.40 109	0.27 173	0.87 291	0.37 166	1.33 338	0.77 158	0.80 186	0.84 145	0.54 92	0.49 149	0.57 90	0.37 140	0.18 172	0.13 153	0.18 120	0.20 233	0.16 109	0.15 107

GANet-RSSM	0.47 176	0.21 102	0.37 45	0.38 66	0.25 113	0.58 187	0.36 154	1.07 256	0.78 164	0.68 125	1.01 221	0.86 238	0.67 244	0.62 140	0.44 183	0.21 237	0.15 203	0.18 120	0.18 187	0.18 158	0.17 163

DIP-Stereo	0.39 109	0.21 102	0.50 195	0.41 133	0.28 192	0.62 209	0.27 44	0.77 156	0.40 40	0.64 100	0.86 156	0.52 84	0.33 70	0.66 169	0.42 166	0.15 80	0.13 153	0.17 86	0.14 73	0.15 78	0.15 107
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNet_ROB	0.52 229	0.21 102	0.53 213	0.37 45	0.21 29	0.61 202	0.29 58	1.51 367	1.32 345	0.90 254	1.02 229	0.80 226	0.62 213	0.76 222	0.43 171	0.16 111	0.12 99	0.13 9	0.09 6	0.15 78	0.18 178

MyStereo07	0.32 29	0.22 129	0.34 27	0.42 170	0.28 192	0.40 103	0.50 263	0.72 133	0.37 32	0.37 18	0.34 16	0.32 11	0.31 58	0.59 121	0.27 33	0.14 32	0.13 153	0.18 120	0.17 165	0.17 140	0.16 146

MyStereo04	0.44 150	0.22 129	0.44 120	0.42 170	0.28 192	0.40 103	0.50 263	1.00 230	1.08 308	0.62 84	0.58 59	0.55 95	0.57 186	0.71 198	0.44 183	0.14 32	0.13 153	0.18 120	0.17 165	0.17 140	0.16 146

IGEVStereo-DCA	0.29 13	0.22 129	0.38 54	0.35 29	0.27 173	0.37 87	0.35 136	0.62 57	0.34 10	0.38 22	0.30 6	0.35 27	0.27 24	0.51 57	0.22 1	0.15 80	0.12 99	0.16 61	0.12 30	0.13 20	0.15 107

rrr	0.29 13	0.22 129	0.41 82	0.35 29	0.27 173	0.37 87	0.32 103	0.52 20	0.42 47	0.38 22	0.30 6	0.35 27	0.27 24	0.51 57	0.22 1	0.15 80	0.12 99	0.16 61	0.13 51	0.13 20	0.14 88

1111x	0.55 243	0.22 129	0.46 147	0.38 66	0.20 20	0.66 232	0.43 231	1.23 315	0.99 264	0.71 142	0.99 216	0.95 265	0.69 254	0.90 274	1.08 340	0.18 172	0.17 244	0.18 120	0.19 211	0.20 206	0.18 178

CBFPSM	0.59 272	0.22 129	1.31 360	0.38 66	0.27 173	1.12 331	0.65 315	0.79 163	0.82 179	0.80 186	0.81 132	1.35 339	0.87 311	0.67 179	0.76 278	0.16 111	0.15 203	0.15 43	0.16 124	0.17 140	0.22 252

GwcNet-ADL	0.44 150	0.22 129	0.48 173	0.45 224	0.30 225	0.40 103	0.37 166	0.92 203	0.97 255	0.71 142	0.78 114	0.61 133	0.42 117	0.62 140	0.50 209	0.19 201	0.14 179	0.15 43	0.14 73	0.18 158	0.18 178

OMP-Stereo	0.42 138	0.22 129	0.46 147	0.52 310	0.24 87	0.36 85	0.25 32	0.71 129	0.78 164	0.77 179	0.64 69	0.89 252	0.39 105	0.91 281	0.35 112	0.15 80	0.12 99	0.20 180	0.15 95	0.15 78	0.12 33

CroCo-Stereo	0.26 4	0.22 129	0.36 35	0.48 258	0.22 42	0.20 1	0.29 58	0.51 17	0.44 53	0.28 4	0.23 1	0.42 50	0.26 18	0.29 1	0.26 25	0.15 80	0.13 153	0.13 9	0.11 16	0.16 109	0.12 33
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 160	0.22 129	0.45 131	0.47 253	0.26 149	0.54 160	0.47 247	0.66 82	0.58 84	0.80 186	0.82 135	0.94 263	0.57 186	0.75 219	0.34 97	0.17 144	0.15 203	0.22 232	0.20 233	0.16 109	0.12 33

222	1.18 361	0.22 129	0.44 120	0.37 45	0.22 42	0.79 265	0.37 166	1.31 335	0.89 222	0.92 267	1.08 253	0.72 188	0.71 268	0.66 169	13.89 415	0.20 222	0.15 203	0.17 86	0.16 124	0.18 158	0.19 206

xxxx	1.01 342	0.22 129	0.43 110	0.36 37	0.21 29	0.82 281	0.36 154	1.32 336	0.88 212	0.71 142	0.94 185	0.97 269	0.63 219	0.64 157	10.58 411	0.20 222	0.16 230	0.18 120	0.17 165	0.19 193	0.19 206

FENet	0.42 138	0.22 129	0.38 54	0.39 86	0.24 87	0.55 165	0.32 103	0.79 163	0.70 122	0.71 142	0.72 86	0.63 140	0.57 186	0.62 140	0.44 183	0.19 201	0.13 153	0.19 156	0.17 165	0.18 158	0.19 206

ac_64	0.52 229	0.22 129	0.50 195	0.45 224	0.28 192	0.80 268	0.45 239	1.02 240	0.61 88	0.91 259	0.83 140	1.07 298	0.68 250	0.74 215	0.70 266	0.21 237	0.18 256	0.20 180	0.19 211	0.18 158	0.15 107

PSMNet-RSSM	0.48 183	0.22 129	0.38 54	0.42 170	0.25 113	0.50 143	0.37 166	1.10 265	0.77 158	0.70 136	1.06 247	0.84 234	0.64 230	0.62 140	0.47 203	0.23 260	0.15 203	0.23 246	0.25 298	0.20 206	0.19 206

RASNet	0.53 232	0.22 129	0.52 207	0.38 66	0.22 42	0.68 238	0.38 186	0.97 222	0.88 212	0.73 160	1.04 237	1.03 286	0.92 320	0.90 274	0.86 297	0.16 111	0.14 179	0.14 17	0.17 165	0.15 78	0.13 58

HSM-Net_RVC	0.53 232	0.22 129	0.35 30	0.37 45	0.21 29	0.85 287	0.37 166	1.23 315	0.93 239	0.90 254	1.15 275	1.26 319	0.63 219	0.72 203	0.48 206	0.17 144	0.13 153	0.16 61	0.15 95	0.17 140	0.15 107
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SMFormer	0.51 219	0.23 146	0.62 245	0.34 11	0.20 20	0.62 209	0.34 119	1.21 303	1.02 278	0.81 194	1.01 221	0.71 178	0.65 236	0.84 254	0.55 235	0.19 201	0.15 203	0.18 120	0.16 124	0.18 158	0.18 178

tta	0.51 219	0.23 146	0.62 245	0.34 11	0.20 20	0.62 209	0.34 119	1.21 303	1.02 278	0.81 194	1.01 221	0.71 178	0.65 236	0.84 254	0.55 235	0.19 201	0.15 203	0.18 120	0.16 124	0.15 78	0.14 88

qqq1	0.49 199	0.23 146	0.62 245	0.34 11	0.20 20	0.62 209	0.34 119	1.21 303	1.02 278	0.81 194	1.01 221	0.71 178	0.65 236	0.84 254	0.34 97	0.19 201	0.15 203	0.14 17	0.12 30	0.15 78	0.14 88

fff1	0.49 199	0.23 146	0.62 245	0.34 11	0.20 20	0.62 209	0.34 119	1.21 303	1.02 278	0.81 194	1.01 221	0.71 178	0.65 236	0.84 254	0.34 97	0.19 201	0.15 203	0.14 17	0.12 30	0.15 78	0.14 88

ACVNet-DCA	0.35 48	0.23 146	0.33 21	0.41 133	0.22 42	0.55 165	0.38 186	0.85 178	0.54 74	0.41 33	0.50 34	0.34 22	0.49 149	0.57 90	0.25 9	0.16 111	0.10 9	0.19 156	0.13 51	0.18 158	0.17 163

xx1	0.39 109	0.23 146	0.33 21	0.41 133	0.22 42	0.55 165	0.38 186	0.67 92	1.06 299	0.41 33	0.50 34	0.65 157	0.53 167	0.57 90	0.25 9	0.16 111	0.10 9	0.20 180	0.19 211	0.18 158	0.17 163

1test111	0.36 66	0.23 146	0.33 21	0.41 133	0.22 42	0.55 165	0.38 186	0.85 178	0.54 74	0.41 33	0.50 34	0.34 22	0.49 149	0.55 72	0.45 189	0.16 111	0.10 9	0.19 156	0.13 51	0.18 158	0.17 163

cc1	0.37 81	0.23 146	0.33 21	0.41 133	0.22 42	0.55 165	0.38 186	0.67 92	1.06 299	0.41 33	0.50 34	0.34 22	0.49 149	0.57 90	0.25 9	0.16 111	0.10 9	0.19 156	0.13 51	0.16 109	0.15 107

EKT-Stereo	0.35 48	0.23 146	0.39 71	0.43 188	0.29 215	0.38 99	0.31 87	0.69 110	0.64 106	0.45 45	0.63 66	0.49 78	0.27 24	0.56 80	0.33 87	0.18 172	0.14 179	0.18 120	0.15 95	0.16 109	0.16 146

gwcnet-sp	0.48 183	0.23 146	0.70 285	0.40 109	0.26 149	0.81 273	0.41 223	0.89 194	0.84 187	0.91 259	0.76 102	0.66 162	0.61 208	0.66 169	0.50 209	0.18 172	0.17 244	0.18 120	0.18 187	0.18 158	0.18 178

scenet	0.48 183	0.23 146	0.70 285	0.40 109	0.26 149	0.81 273	0.41 223	0.89 194	0.84 187	0.91 259	0.76 102	0.66 162	0.61 208	0.66 169	0.50 209	0.18 172	0.17 244	0.18 120	0.18 187	0.18 158	0.18 178

Selective-RAFT	0.35 48	0.23 146	0.51 202	0.44 203	0.21 29	0.64 224	0.27 44	0.59 38	0.63 99	0.40 32	0.38 19	0.55 95	0.40 110	0.57 90	0.35 112	0.13 12	0.11 58	0.14 17	0.12 30	0.16 109	0.13 58

ssnet	0.48 183	0.23 146	0.70 285	0.40 109	0.26 149	0.81 273	0.41 223	0.89 194	0.84 187	0.91 259	0.76 102	0.66 162	0.61 208	0.66 169	0.50 209	0.18 172	0.17 244	0.18 120	0.18 187	0.18 158	0.18 178

TestStereo1	0.43 144	0.23 146	0.41 82	0.51 299	0.24 87	0.34 74	0.40 211	0.77 156	0.90 224	0.68 125	0.96 196	0.48 74	0.46 139	0.91 281	0.32 75	0.16 111	0.13 153	0.18 120	0.15 95	0.14 46	0.13 58

IER	0.46 166	0.23 146	0.50 195	0.38 66	0.28 192	0.69 240	0.35 136	0.80 167	0.66 114	0.83 215	0.94 185	0.75 204	0.77 284	0.60 127	0.42 166	0.17 144	0.14 179	0.17 86	0.17 165	0.17 140	0.15 107

raft_robust	0.41 132	0.23 146	0.36 35	0.42 170	0.21 29	0.40 103	0.33 112	0.79 163	0.98 259	0.79 184	0.87 160	0.39 39	0.33 70	0.84 254	0.29 55	0.13 12	0.12 99	0.16 61	0.17 165	0.15 78	0.12 33

RAFT+CT+SA	0.39 109	0.23 146	0.36 35	0.51 299	0.27 173	0.29 37	0.46 242	0.75 148	0.80 172	0.51 57	0.89 171	0.41 44	0.40 110	0.78 233	0.32 75	0.14 32	0.11 58	0.18 120	0.18 187	0.15 78	0.14 88

SA-5K	0.43 144	0.23 146	0.41 82	0.51 299	0.24 87	0.34 74	0.40 211	0.77 156	0.90 224	0.68 125	0.96 196	0.48 74	0.46 139	0.91 281	0.32 75	0.16 111	0.13 153	0.18 120	0.15 95	0.14 46	0.13 58

AACVNet	0.50 212	0.23 146	0.49 183	0.46 243	0.29 215	0.52 150	0.38 186	0.90 198	0.55 78	0.81 194	1.03 233	1.00 276	0.70 264	0.83 249	0.54 231	0.21 237	0.18 256	0.24 260	0.18 187	0.23 249	0.20 226

Patchmatch Stereo++	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.58 110	0.38 93	0.58 107	0.36 128	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.31 87	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.58 110	0.38 93	0.56 80	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

ROB_FTStereo_v2	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.31 87	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.57 102	0.38 93	0.57 90	0.36 128	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

ROB_FTStereo	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.25 16	0.21 4	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.58 110	0.38 93	0.57 90	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

HUI-Stereo	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.60 47	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.58 110	0.38 93	0.50 53	0.35 112	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

iGMRVC	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.30 71	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.58 110	0.38 93	0.58 107	0.36 128	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

iRAFT	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.22 8	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.58 110	0.38 93	0.58 107	0.36 128	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

CRE-IMP	0.36 66	0.23 146	0.49 183	0.42 170	0.24 87	0.41 116	0.21 4	0.57 32	0.41 43	0.65 107	0.72 86	0.53 88	0.37 90	0.61 134	0.38 148	0.17 144	0.11 58	0.19 156	0.15 95	0.21 224	0.18 178

RAFT-IKP	0.35 48	0.23 146	0.47 157	0.41 133	0.22 42	0.24 7	0.28 51	0.59 38	0.36 22	0.63 91	0.73 90	0.57 102	0.38 93	0.58 107	0.36 128	0.18 172	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.20 206	0.15 107

RALAANet	0.38 95	0.23 146	0.48 173	0.42 170	0.29 215	0.35 79	0.25 32	0.86 181	0.64 106	0.67 119	0.65 71	0.60 129	0.29 43	0.60 127	0.34 97	0.15 80	0.12 99	0.17 86	0.15 95	0.21 224	0.13 58

GES	0.44 150	0.23 146	0.57 230	0.40 109	0.30 225	0.59 196	0.36 154	0.96 218	0.68 117	0.74 167	0.83 140	0.47 70	0.48 146	0.67 179	0.43 171	0.22 255	0.16 230	0.17 86	0.16 124	0.18 158	0.23 259

ACVNet	0.46 166	0.23 146	0.36 35	0.39 86	0.28 192	0.58 187	0.40 211	0.87 188	0.80 172	0.64 100	0.96 196	0.79 218	0.60 203	0.63 150	0.67 259	0.17 144	0.15 203	0.16 61	0.15 95	0.18 158	0.15 107

acv_ft	0.51 219	0.23 146	0.56 227	0.44 203	0.28 192	0.86 290	0.39 205	0.91 202	0.80 172	0.97 284	0.96 196	0.79 218	0.59 199	0.63 150	0.87 301	0.17 144	0.15 203	0.16 61	0.15 95	0.17 140	0.15 107

cf-r	0.47 176	0.23 146	0.41 82	0.39 86	0.23 70	0.59 196	0.37 166	0.88 192	0.85 194	0.72 153	1.05 241	0.94 263	0.62 213	0.56 80	0.54 231	0.21 237	0.14 179	0.17 86	0.19 211	0.15 78	0.15 107

CFNet-ft	0.48 183	0.23 146	0.36 35	0.40 109	0.26 149	0.64 224	0.37 166	0.87 188	0.85 194	0.64 100	1.00 218	1.01 279	0.64 230	0.61 134	0.53 228	0.23 260	0.15 203	0.24 260	0.21 250	0.23 249	0.18 178

CFNet_RVC	0.48 183	0.23 146	0.36 35	0.40 109	0.26 149	0.64 224	0.37 166	0.87 188	0.85 194	0.64 100	1.00 218	1.01 279	0.64 230	0.61 134	0.53 228	0.23 260	0.15 203	0.24 260	0.21 250	0.23 249	0.18 178

tt1	0.36 66	0.24 181	0.32 18	0.41 133	0.22 42	0.54 160	0.38 186	0.68 101	1.04 287	0.41 33	0.46 25	0.35 27	0.45 136	0.57 90	0.25 9	0.16 111	0.10 9	0.19 156	0.13 51	0.16 109	0.16 146

PCWNet_CMD	0.48 183	0.24 181	0.52 207	0.39 86	0.27 173	0.63 218	0.30 71	0.95 216	0.96 252	0.86 228	1.07 250	0.79 218	0.44 132	0.57 90	0.43 171	0.17 144	0.12 99	0.21 220	0.16 124	0.24 259	0.19 206

CFNet_ucs	0.50 212	0.24 181	0.55 221	0.38 66	0.31 243	0.58 187	0.33 112	0.98 225	0.93 239	0.88 243	1.19 288	0.80 226	0.49 149	0.63 150	0.43 171	0.21 237	0.15 203	0.26 285	0.18 187	0.26 271	0.22 252

LL-Strereo2	0.35 48	0.24 181	0.48 173	0.41 133	0.26 149	0.35 79	0.24 25	0.67 92	0.44 53	0.54 65	0.51 39	0.66 162	0.25 12	0.66 169	0.30 60	0.14 32	0.12 99	0.23 246	0.20 233	0.18 158	0.13 58

CroCo-Stereo Lap2	0.28 9	0.24 181	0.39 71	0.50 287	0.29 215	0.20 1	0.31 87	0.49 13	0.38 36	0.24 1	0.27 4	0.46 68	0.31 58	0.39 15	0.30 60	0.14 32	0.15 203	0.16 61	0.13 51	0.16 109	0.15 107

x	0.39 109	0.24 181	0.41 82	0.34 11	0.23 70	0.52 150	0.32 103	0.86 181	0.52 67	0.57 71	0.70 84	0.59 124	0.50 159	0.49 51	0.46 199	0.17 144	0.15 203	0.17 86	0.15 95	0.17 140	0.16 146

test_5	0.43 144	0.24 181	0.43 110	0.52 310	0.28 192	0.28 33	0.42 230	0.72 133	0.82 179	0.62 84	0.91 177	0.72 188	0.55 180	0.79 236	0.35 112	0.14 32	0.11 58	0.18 120	0.18 187	0.18 158	0.16 146

Sa-1000	0.48 183	0.24 181	0.41 82	0.45 224	0.25 113	0.59 196	0.34 119	0.81 170	0.93 239	0.82 203	1.50 335	0.53 88	0.45 136	0.92 284	0.30 60	0.15 80	0.12 99	0.21 220	0.19 211	0.15 78	0.13 58

CFNet_pseudo	0.46 166	0.24 181	0.52 207	0.37 45	0.27 173	0.58 187	0.30 71	0.86 181	0.88 212	0.82 203	1.03 233	0.75 204	0.47 142	0.58 107	0.44 183	0.17 144	0.12 99	0.24 260	0.16 124	0.24 259	0.19 206

ARAFT	0.47 176	0.24 181	0.79 308	0.42 170	0.25 113	0.55 165	0.55 292	0.75 148	0.81 178	0.89 247	0.75 100	0.73 197	0.47 142	0.88 267	0.37 140	0.15 80	0.12 99	0.23 246	0.22 265	0.14 46	0.13 58

delet	0.55 243	0.24 181	0.55 221	0.44 203	0.33 264	1.07 323	0.50 263	1.00 230	0.86 199	0.85 223	0.96 196	0.90 256	0.63 219	0.83 249	0.74 276	0.18 172	0.18 256	0.20 180	0.21 250	0.16 109	0.15 107

UPFNet	0.53 232	0.24 181	0.51 202	0.45 224	0.38 292	0.84 286	0.49 259	0.99 227	0.75 145	0.87 235	0.88 167	0.86 238	0.64 230	0.80 237	0.71 270	0.20 222	0.20 278	0.20 180	0.20 233	0.19 193	0.15 107

GwcNet-RSSM	0.49 199	0.24 181	0.42 101	0.40 109	0.23 70	0.55 165	0.38 186	0.93 206	0.93 239	0.71 142	1.16 280	0.86 238	0.60 203	0.62 140	0.66 256	0.21 237	0.14 179	0.19 156	0.20 233	0.16 109	0.15 107

MSMDNet	0.48 183	0.24 181	0.52 207	0.39 86	0.27 173	0.63 218	0.30 71	0.96 218	0.96 252	0.86 228	1.07 250	0.79 218	0.44 132	0.57 90	0.43 171	0.17 144	0.12 99	0.20 180	0.16 124	0.23 249	0.19 206

ccs_rob	0.46 166	0.24 181	0.52 207	0.37 45	0.27 173	0.58 187	0.31 87	0.86 181	0.88 212	0.82 203	1.02 229	0.75 204	0.47 142	0.58 107	0.44 183	0.17 144	0.12 99	0.24 260	0.16 124	0.24 259	0.19 206

MLCV	0.47 176	0.24 181	0.61 242	0.37 45	0.17 3	0.61 202	0.33 112	0.80 167	0.87 208	0.94 271	1.13 268	0.72 188	0.43 124	0.89 272	0.51 217	0.13 12	0.10 9	0.13 9	0.11 16	0.14 46	0.12 33

HSM	0.51 219	0.24 181	0.41 82	0.39 86	0.24 87	0.75 255	0.40 211	1.22 311	0.75 145	0.81 194	0.91 177	1.21 315	0.69 254	0.87 264	0.46 199	0.17 144	0.13 153	0.17 86	0.14 73	0.17 140	0.17 163

LE_ROB	4.42 408	0.24 181	2.75 392	0.42 170	0.23 70	1.57 367	0.90 358	1.71 381	17.88 422	16.56 424	4.88 409	5.17 405	18.85 424	1.63 367	14.62 416	0.17 144	0.14 179	0.16 61	0.16 124	0.19 193	0.17 163

ttt	0.51 219	0.25 199	0.43 110	0.38 66	0.24 87	0.65 229	0.38 186	1.18 295	1.05 292	0.72 153	1.08 253	0.63 140	0.49 149	0.84 254	0.59 242	0.24 269	0.21 285	0.22 232	0.20 233	0.24 259	0.24 265

BUS	0.45 160	0.25 199	0.43 110	0.45 224	0.28 192	0.70 242	0.34 119	0.94 210	0.76 151	0.75 169	0.80 125	0.65 157	0.49 149	0.64 157	0.51 217	0.20 222	0.14 179	0.22 232	0.19 211	0.18 158	0.18 178

BSDual-CNN	0.46 166	0.25 199	0.43 110	0.45 224	0.28 192	0.77 258	0.40 211	0.94 210	0.76 151	0.75 169	0.80 125	0.76 210	0.54 178	0.64 157	0.43 171	0.20 222	0.14 179	0.22 232	0.19 211	0.18 158	0.18 178

hknet	0.49 199	0.25 199	0.51 202	0.45 224	0.29 215	0.77 258	0.40 211	0.94 210	0.83 184	0.75 169	0.80 125	0.97 269	0.61 208	0.73 209	0.45 189	0.18 172	0.14 179	0.22 232	0.19 211	0.18 158	0.18 178

SA	0.44 150	0.25 199	0.46 147	0.46 243	0.24 87	0.43 123	0.36 154	0.75 148	0.96 252	0.59 74	1.03 233	0.48 74	0.52 164	0.94 296	0.32 75	0.16 111	0.12 99	0.21 220	0.19 211	0.15 78	0.13 58

psmg	0.49 199	0.25 199	0.43 110	0.41 133	0.28 192	0.85 287	0.43 231	0.99 227	0.76 151	0.91 259	0.94 185	0.76 210	0.54 178	0.64 157	0.43 171	0.20 222	0.15 203	0.20 180	0.20 233	0.18 158	0.18 178

DAS	0.51 219	0.25 199	0.60 240	0.48 258	0.31 243	0.58 187	0.41 223	0.83 172	0.97 255	0.89 247	1.12 262	0.70 174	0.75 277	0.82 242	0.43 171	0.17 144	0.13 153	0.18 120	0.15 95	0.20 206	0.18 178

SepStereo	0.51 219	0.25 199	0.60 240	0.48 258	0.31 243	0.58 187	0.41 223	0.83 172	0.97 255	0.89 247	1.12 262	0.70 174	0.75 277	0.93 289	0.43 171	0.17 144	0.13 153	0.18 120	0.15 95	0.20 206	0.18 178

AASNet	0.53 232	0.25 199	0.52 207	0.49 273	0.32 255	0.74 252	0.40 211	1.50 364	0.86 199	0.86 228	0.92 181	0.64 147	0.59 199	0.59 121	0.79 283	0.23 260	0.19 270	0.20 180	0.16 124	0.21 224	0.19 206

GANet-ADL	0.42 138	0.25 199	0.45 131	0.43 188	0.29 215	0.54 160	0.35 136	0.89 194	0.86 199	0.63 91	0.72 86	0.68 168	0.42 117	0.52 62	0.41 162	0.21 237	0.14 179	0.15 43	0.13 51	0.18 158	0.19 206

ADLNet2	0.55 243	0.25 199	0.65 263	0.47 253	0.30 225	0.83 283	0.50 263	1.05 252	0.95 251	0.80 186	0.98 211	0.99 273	0.69 254	0.77 229	0.73 273	0.20 222	0.16 230	0.17 86	0.18 187	0.21 224	0.21 239

ICVP	0.46 166	0.25 199	0.38 54	0.48 258	0.28 192	0.58 187	0.43 231	1.00 230	0.70 122	0.67 119	0.95 192	0.75 204	0.55 180	0.53 67	0.54 231	0.23 260	0.17 244	0.19 156	0.17 165	0.19 193	0.20 226
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.55 243	0.25 199	0.61 242	0.43 188	0.34 271	1.07 323	0.39 205	0.87 188	0.91 229	0.91 259	0.93 184	0.86 238	0.76 280	0.81 240	0.76 278	0.15 80	0.14 179	0.18 120	0.19 211	0.20 206	0.16 146

DSFCA	0.55 243	0.25 199	0.62 245	0.40 109	0.36 279	0.74 252	0.52 280	1.04 247	0.82 179	1.06 316	0.84 145	0.89 252	0.63 219	0.99 299	0.58 238	0.25 279	0.21 285	0.21 220	0.21 250	0.21 224	0.19 206

DualNet	0.47 176	0.26 213	0.49 183	0.37 45	0.25 113	0.55 165	0.37 166	0.68 101	1.04 287	0.73 160	0.96 196	0.71 178	0.53 167	0.57 90	0.88 303	0.16 111	0.10 9	0.25 271	0.21 250	0.16 109	0.16 146

ffm	0.44 150	0.26 213	0.49 183	0.37 45	0.25 113	0.55 165	0.37 166	0.68 101	1.04 287	0.73 160	0.96 196	0.71 178	0.53 167	0.57 90	0.25 9	0.16 111	0.10 9	0.25 271	0.21 250	0.16 109	0.16 146

ff1	0.49 199	0.26 213	0.49 183	0.37 45	0.25 113	0.55 165	0.37 166	0.68 101	1.04 287	0.73 160	0.96 196	0.71 178	0.53 167	1.01 302	0.88 303	0.16 111	0.10 9	0.25 271	0.21 250	0.16 109	0.16 146

mmx	0.53 232	0.26 213	0.49 183	0.37 45	0.25 113	0.55 165	0.37 166	1.16 287	1.03 283	0.73 160	0.96 196	0.71 178	0.53 167	1.01 302	0.88 303	0.20 222	0.15 203	0.25 271	0.21 250	0.22 240	0.20 226

xxx	0.53 232	0.26 213	0.49 183	0.37 45	0.25 113	0.55 165	0.37 166	1.16 287	1.03 283	0.73 160	0.96 196	0.71 178	0.53 167	1.01 302	0.88 303	0.20 222	0.15 203	0.25 271	0.21 250	0.22 240	0.20 226

iinet-f	0.67 285	0.26 213	2.15 388	0.39 86	0.31 243	1.19 341	0.56 297	0.84 175	0.84 187	0.80 186	1.17 282	1.05 292	0.84 305	0.71 198	1.21 350	0.20 222	0.18 256	0.17 86	0.15 95	0.20 206	0.20 226

qqq	0.40 121	0.26 213	0.44 120	0.36 37	0.22 42	0.46 134	0.36 154	0.85 178	0.54 74	0.56 69	0.69 82	0.65 157	0.53 167	0.55 72	0.45 189	0.17 144	0.16 230	0.20 180	0.19 211	0.18 158	0.17 163

psm_up	0.55 243	0.26 213	0.47 157	0.49 273	0.32 255	0.65 229	0.56 297	1.04 247	0.82 179	0.82 203	0.88 167	1.01 279	0.94 326	0.74 215	0.61 246	0.21 237	0.25 316	0.26 285	0.23 276	0.21 224	0.20 226

UNet	0.54 242	0.26 213	0.66 268	0.44 203	0.40 302	0.99 310	0.41 223	0.98 225	0.75 145	0.83 215	0.89 171	1.04 288	0.72 272	0.73 209	0.62 248	0.19 201	0.14 179	0.20 180	0.17 165	0.20 206	0.17 163

DMCA	0.45 160	0.26 213	0.50 195	0.38 66	0.28 192	0.51 147	0.34 119	0.93 206	0.68 117	0.75 169	0.83 140	0.79 218	0.53 167	0.51 57	0.54 231	0.21 237	0.16 230	0.21 220	0.16 124	0.19 193	0.21 239

UCFNet_RVC	0.49 199	0.26 213	0.35 30	0.39 86	0.26 149	0.64 224	0.36 154	1.15 284	0.84 187	0.67 119	0.88 167	0.88 248	0.59 199	0.58 107	0.45 189	0.24 269	0.17 244	0.27 297	0.27 313	0.25 267	0.23 259

HITNet	0.41 132	0.26 213	0.45 131	0.33 10	0.17 3	0.63 218	0.30 71	0.93 206	0.64 106	0.71 142	0.82 135	0.64 147	0.52 164	0.59 121	0.43 171	0.14 32	0.10 9	0.15 43	0.13 51	0.19 193	0.12 33
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DISCO	0.70 292	0.26 213	0.68 275	0.44 203	0.31 243	1.14 333	0.51 277	1.23 315	1.23 331	0.81 194	1.05 241	1.50 353	0.85 306	1.82 376	1.03 334	0.19 201	0.15 203	0.18 120	0.16 124	0.24 259	0.23 259

DN-CSS_ROB	0.43 144	0.26 213	0.62 245	0.40 109	0.29 215	0.44 127	0.27 44	0.77 156	0.75 145	0.72 153	1.09 257	0.48 74	0.43 124	0.69 190	0.37 140	0.15 80	0.12 99	0.21 220	0.19 211	0.18 158	0.16 146

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 36	0.27 227	0.45 131	0.36 37	0.25 113	0.48 138	0.30 71	0.58 36	0.90 224	0.42 38	0.36 18	0.30 5	0.29 43	0.49 51	0.30 60	0.16 111	0.14 179	0.18 120	0.15 95	0.18 158	0.15 107

mmm	0.44 150	0.27 227	0.46 147	0.38 66	0.24 87	0.61 202	0.35 136	0.94 210	0.53 70	0.72 153	1.05 241	0.63 140	0.50 159	0.57 90	0.45 189	0.18 172	0.15 203	0.23 246	0.20 233	0.20 206	0.18 178

LL-Strereo	0.57 259	0.27 227	0.68 275	0.48 258	0.34 271	0.39 102	0.48 253	0.94 210	0.97 255	0.83 215	0.78 114	1.10 303	1.18 351	1.33 346	0.49 208	0.17 144	0.14 179	0.22 232	0.19 211	0.16 109	0.17 163

CASS	0.45 160	0.27 227	0.42 101	0.48 258	0.22 42	0.61 202	0.34 119	0.97 222	0.62 89	0.71 142	0.85 153	0.61 133	0.55 180	0.57 90	0.41 162	0.29 308	0.16 230	0.22 232	0.18 187	0.22 240	0.28 289
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.49 199	0.27 227	0.75 298	0.40 109	0.27 173	0.64 224	0.49 259	0.84 175	0.77 158	0.60 78	0.83 140	0.88 248	0.66 241	0.70 193	0.56 237	0.16 111	0.17 244	0.21 220	0.20 233	0.21 224	0.19 206

CRFU-Net	0.57 259	0.27 227	0.57 230	0.46 243	0.30 225	1.20 342	0.52 280	1.10 265	0.56 82	1.00 295	0.98 211	1.06 293	0.79 291	0.81 240	0.71 270	0.21 237	0.19 270	0.18 120	0.16 124	0.18 158	0.19 206

CSP-Net	0.56 254	0.27 227	0.49 183	0.41 133	0.28 192	1.22 343	0.50 263	1.23 315	0.72 133	0.95 278	0.95 192	0.89 252	0.62 213	0.83 249	0.62 248	0.26 289	0.17 244	0.17 86	0.17 165	0.18 158	0.17 163

PSMNet-ADL	0.48 183	0.27 227	0.40 78	0.48 258	0.30 225	0.68 238	0.37 166	0.90 198	0.80 172	0.61 83	0.80 125	0.92 260	0.62 213	0.72 203	0.63 251	0.23 260	0.18 256	0.18 120	0.20 233	0.22 240	0.20 226

TRStereo	0.37 81	0.27 227	0.59 235	0.47 253	0.41 309	0.29 37	0.30 71	0.84 175	0.59 85	0.52 60	0.41 20	0.52 84	0.26 18	0.73 209	0.27 33	0.17 144	0.12 99	0.19 156	0.19 211	0.13 20	0.11 9

Anonymous	0.39 109	0.27 227	0.66 268	0.53 315	0.43 320	0.55 165	0.49 259	0.63 62	0.50 63	0.37 18	0.42 21	0.33 19	0.42 117	0.56 80	0.38 148	0.20 222	0.19 270	0.17 86	0.18 187	0.30 295	0.24 265

ADLNet	0.55 243	0.27 227	0.51 202	0.44 203	0.35 277	0.78 262	0.46 242	1.08 260	0.86 199	0.99 290	0.98 211	0.92 260	0.63 219	0.69 190	0.81 288	0.22 255	0.16 230	0.22 232	0.22 265	0.21 224	0.21 239

hitnet-ft	0.55 243	0.27 227	0.39 71	0.41 133	0.28 192	0.78 262	0.40 211	0.92 203	0.90 224	0.82 203	1.01 221	1.13 310	0.70 264	0.78 233	0.67 259	0.28 302	0.20 278	0.28 304	0.22 265	0.29 286	0.26 275

iResNetv2_ROB	0.52 229	0.27 227	0.69 281	0.38 66	0.25 113	0.62 209	0.35 136	1.17 292	1.01 275	0.99 290	1.06 247	0.88 248	0.67 244	0.66 169	0.39 154	0.19 201	0.13 153	0.15 43	0.11 16	0.18 158	0.16 146

MDST_ROB	0.91 334	0.27 227	0.85 313	0.63 348	0.41 309	2.53 386	0.71 336	1.60 374	1.13 316	2.83 395	1.73 350	0.97 269	0.69 254	1.61 364	0.73 273	0.25 279	0.22 291	0.32 325	0.28 318	0.25 267	0.24 265

DispNO	0.51 219	0.28 241	0.87 320	0.46 243	0.30 225	0.55 165	0.52 280	0.92 203	1.08 308	0.73 160	0.89 171	0.73 197	0.63 219	0.72 203	0.52 224	0.20 222	0.17 244	0.20 180	0.16 124	0.18 158	0.17 163

StereoVision	0.42 138	0.28 241	0.45 131	0.49 273	0.28 192	0.38 99	0.38 186	0.72 133	0.62 89	0.44 43	1.14 270	0.54 92	0.39 105	0.56 80	0.34 97	0.21 237	0.24 308	0.25 271	0.24 289	0.26 271	0.16 146

ssnet_v2	0.58 265	0.28 241	0.56 227	0.43 188	0.29 215	0.95 301	0.59 303	1.13 275	0.99 264	0.93 268	0.80 125	0.99 273	0.64 230	0.82 242	0.94 320	0.25 279	0.22 291	0.23 246	0.24 289	0.20 206	0.19 206

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 279	0.28 241	0.99 330	0.40 109	0.30 225	1.03 317	0.56 297	1.10 265	0.99 264	0.97 284	1.22 290	1.06 293	0.69 254	1.07 315	0.95 323	0.19 201	0.11 58	0.16 61	0.13 51	0.22 240	0.21 239

pcwnet_v2	0.58 265	0.28 241	0.84 312	0.45 224	0.35 277	0.61 202	0.35 136	1.27 328	1.21 328	0.99 290	1.27 299	0.72 188	0.58 193	0.67 179	0.48 206	0.27 296	0.21 285	0.24 260	0.23 276	0.29 286	0.29 295

sCroCo_RVC	0.35 48	0.28 241	0.69 281	0.51 299	0.39 297	0.41 116	0.31 87	0.49 13	0.45 56	0.31 9	0.48 31	0.38 38	0.32 62	0.46 38	0.32 75	0.21 237	0.22 291	0.19 156	0.19 211	0.21 224	0.20 226

HGLStereo	0.56 254	0.28 241	0.57 230	0.50 287	0.37 284	0.80 268	0.45 239	1.02 240	0.78 164	0.86 228	1.14 270	0.89 252	0.82 299	0.76 222	0.73 273	0.21 237	0.20 278	0.19 156	0.18 187	0.19 193	0.21 239

DLCB_ROB	0.58 265	0.28 241	0.47 157	0.49 273	0.32 255	0.77 258	0.50 263	0.99 227	0.92 234	1.04 311	1.14 270	1.21 315	0.69 254	0.88 267	0.69 263	0.20 222	0.20 278	0.22 232	0.22 265	0.21 224	0.18 178

SGM_RVC	0.97 339	0.28 241	0.41 82	0.39 86	0.22 42	1.55 365	0.73 338	1.51 367	1.25 337	2.25 385	1.92 360	2.58 383	1.56 372	2.02 383	1.19 349	0.27 296	0.27 325	0.27 297	0.25 298	0.25 267	0.25 271
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NINENet	0.50 212	0.29 250	0.51 202	0.45 224	0.32 255	0.70 242	0.34 119	1.10 265	0.88 212	0.80 186	0.94 185	0.65 157	0.49 149	0.73 209	0.51 217	0.22 255	0.20 278	0.25 271	0.18 187	0.22 240	0.21 239

GEStereo_RVC	0.55 243	0.29 250	0.63 253	0.49 273	0.31 243	0.70 242	0.54 288	1.22 311	0.92 234	0.82 203	0.85 153	0.85 236	0.63 219	0.90 274	0.65 254	0.24 269	0.16 230	0.19 156	0.16 124	0.21 224	0.22 252

RAFT + AFF	0.53 232	0.29 250	0.75 298	0.51 299	0.32 255	0.63 218	0.60 305	1.00 230	0.91 229	0.78 182	0.87 160	0.83 230	0.58 193	0.80 237	0.47 203	0.17 144	0.20 278	0.23 246	0.22 265	0.18 158	0.18 178

CFNet	0.51 219	0.29 250	0.46 147	0.41 133	0.27 173	0.70 242	0.32 103	1.13 275	1.00 271	0.72 153	1.07 250	0.85 236	0.60 203	0.76 222	0.52 224	0.19 201	0.14 179	0.23 246	0.23 276	0.21 224	0.16 146

iResNet	0.49 199	0.29 250	0.79 308	0.42 170	0.21 29	0.61 202	0.40 211	0.82 171	0.99 264	0.87 235	1.12 262	0.69 172	0.53 167	0.78 233	0.51 217	0.15 80	0.11 58	0.14 17	0.12 30	0.17 140	0.15 107

pmcnn	1.23 364	0.29 250	0.96 327	0.40 109	0.23 70	0.95 301	0.69 327	1.16 287	1.28 341	1.67 367	2.33 369	11.15 416	0.86 308	0.93 289	0.88 303	0.15 80	0.12 99	0.12 2	0.10 10	0.15 78	0.15 107

whm_eth	0.48 183	0.30 256	0.74 295	0.46 243	0.38 292	0.37 87	0.37 166	0.79 163	0.78 164	0.82 203	1.74 352	0.37 34	0.38 93	0.60 127	0.38 148	0.18 172	0.16 230	0.20 180	0.20 233	0.19 193	0.22 252

fast-acv-ft	0.64 280	0.30 256	0.73 291	0.45 224	0.34 271	1.17 338	0.49 259	0.86 181	0.98 259	1.02 302	1.36 311	1.29 323	0.85 306	0.76 222	0.81 288	0.21 237	0.23 301	0.23 246	0.23 276	0.21 224	0.20 226

LMCR-Stereo	0.53 232	0.30 256	0.53 213	0.58 334	0.30 225	0.83 283	0.36 154	1.19 297	0.76 151	0.88 243	1.04 237	0.56 97	0.62 213	0.82 242	0.67 259	0.19 201	0.15 203	0.19 156	0.14 73	0.23 249	0.17 163

DMCA-RVC	0.51 219	0.30 256	0.59 235	0.50 287	0.32 255	0.54 160	0.38 186	0.86 181	0.68 117	0.94 271	0.86 156	0.91 258	0.68 250	0.70 193	0.59 242	0.23 260	0.18 256	0.31 320	0.23 276	0.26 271	0.19 206

NVstereo2D	0.60 275	0.30 256	0.75 298	0.48 258	0.43 320	0.89 292	0.48 253	1.05 252	1.15 319	0.66 118	0.86 156	0.88 248	0.70 264	0.99 299	0.65 254	0.32 329	0.15 203	0.28 304	0.20 233	0.40 334	0.36 327

TestStereo	0.38 95	0.31 261	0.40 78	0.45 224	0.20 20	0.40 103	0.37 166	0.66 82	0.65 111	0.53 63	0.78 114	0.47 70	0.40 110	0.55 72	0.37 140	0.18 172	0.13 153	0.20 180	0.15 95	0.22 240	0.13 58

stereogan	0.80 314	0.31 261	0.71 288	0.59 337	0.50 342	1.72 375	0.48 253	1.35 343	1.37 348	1.00 295	1.46 333	1.56 359	0.95 329	1.29 342	0.84 292	0.28 302	0.29 332	0.29 312	0.25 298	0.38 331	0.38 339

BEATNet_4x	0.46 166	0.32 263	0.56 227	0.37 45	0.19 9	0.63 218	0.35 136	1.01 237	0.72 133	0.77 179	0.83 140	0.70 174	0.59 199	0.68 187	0.53 228	0.16 111	0.12 99	0.16 61	0.14 73	0.24 259	0.16 146

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 232	0.32 263	0.64 258	0.44 203	0.30 225	0.66 232	0.44 237	1.04 247	0.88 212	0.91 259	0.91 177	0.99 273	0.60 203	0.68 187	0.60 245	0.21 237	0.17 244	0.22 232	0.22 265	0.21 224	0.21 239
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.57 259	0.32 263	0.54 216	0.45 224	0.27 173	0.57 185	0.48 253	1.00 230	1.28 341	0.86 228	1.33 309	0.87 243	0.58 193	1.07 315	0.75 277	0.18 172	0.12 99	0.15 43	0.13 51	0.18 158	0.18 178

AdaStereo	0.50 212	0.32 263	0.47 157	0.48 258	0.25 113	0.67 236	0.32 103	1.17 292	0.88 212	0.75 169	0.99 216	0.75 204	0.49 149	0.67 179	0.46 199	0.27 296	0.12 99	0.28 304	0.18 187	0.23 249	0.18 178
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SGM-ForestM	4.04 406	0.32 263	0.46 147	0.43 188	0.27 173	7.50 413	1.45 396	3.84 406	4.24 404	8.19 415	6.76 413	19.00 422	9.08 413	10.74 417	6.62 407	0.31 317	0.33 354	0.32 325	0.32 337	0.29 286	0.29 295

StereoDRNet-Refined	0.58 265	0.32 263	0.54 216	0.46 243	0.30 225	0.96 304	0.40 211	1.00 230	0.94 246	1.12 328	1.08 253	0.96 267	0.67 244	0.90 274	0.89 314	0.17 144	0.13 153	0.22 232	0.21 250	0.20 206	0.19 206
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.66 284	0.32 263	0.66 268	0.50 287	0.39 297	1.15 335	0.61 310	1.49 363	1.01 275	1.12 328	1.08 253	1.06 293	0.69 254	0.77 229	0.94 320	0.23 260	0.17 244	0.26 285	0.25 298	0.25 267	0.21 239

SGM-Forest	0.62 278	0.32 263	0.39 71	0.43 188	0.30 225	1.02 314	0.55 292	1.09 264	1.05 292	1.06 316	1.18 284	1.10 303	0.67 244	0.88 267	0.62 248	0.31 317	0.33 354	0.33 330	0.30 324	0.30 295	0.28 289
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.73 302	0.33 271	0.75 298	0.49 273	0.37 284	0.71 247	0.59 303	1.36 346	1.30 343	1.03 310	1.40 320	1.59 362	1.15 347	0.87 264	0.86 297	0.28 302	0.28 327	0.28 304	0.23 276	0.28 283	0.38 339

FADNet-RVC-Resample	0.56 254	0.33 271	1.16 344	0.49 273	0.34 271	0.71 247	0.43 231	1.01 237	0.93 239	0.82 203	0.87 160	0.74 203	0.67 244	0.73 209	0.45 189	0.18 172	0.18 256	0.26 285	0.27 313	0.26 271	0.27 282

TDLM	0.57 259	0.33 271	0.49 183	0.51 299	0.30 225	0.66 232	0.73 338	1.03 244	1.01 275	0.82 203	1.10 259	0.84 234	0.70 264	0.86 263	0.58 238	0.28 302	0.17 244	0.25 271	0.22 265	0.26 271	0.19 206

CVANet_RVC	0.57 259	0.33 271	0.44 120	0.47 253	0.32 255	0.67 236	0.61 310	1.05 252	0.93 239	0.85 223	1.04 237	1.01 279	0.73 273	0.83 249	0.52 224	0.29 308	0.19 270	0.27 297	0.25 298	0.31 300	0.21 239

StereoDRNet	0.64 280	0.33 271	0.68 275	0.51 299	0.43 320	1.03 317	0.53 284	1.47 360	0.99 264	1.10 326	0.87 160	1.07 298	0.71 268	0.82 242	0.88 303	0.23 260	0.19 270	0.25 271	0.23 276	0.27 281	0.19 206

SACVNet	0.58 265	0.34 276	0.55 221	0.55 324	0.36 279	0.63 218	0.48 253	1.13 275	0.77 158	1.02 302	1.06 247	1.02 284	0.74 275	0.90 274	0.51 217	0.27 296	0.21 285	0.25 271	0.24 289	0.29 286	0.36 327

Anonymous3	0.46 166	0.34 276	0.86 318	0.50 287	0.37 284	0.81 273	0.50 263	0.72 133	0.65 111	0.51 57	0.65 71	0.45 62	0.45 136	0.64 157	0.38 148	0.24 269	0.24 308	0.22 232	0.21 250	0.23 249	0.23 259

HCRNet	0.44 150	0.34 276	0.41 82	0.53 315	0.26 149	0.53 156	0.29 58	0.83 172	0.63 99	0.71 142	0.81 132	0.77 216	0.50 159	0.66 169	0.36 128	0.24 269	0.16 230	0.24 260	0.20 233	0.21 224	0.18 178

DeepPruner_ROB	0.53 232	0.34 276	0.59 235	0.41 133	0.30 225	0.50 143	0.43 231	1.19 297	0.70 122	0.85 223	1.05 241	0.86 238	0.55 180	0.84 254	0.51 217	0.29 308	0.23 301	0.22 232	0.22 265	0.26 271	0.25 271

S-Stereo	0.74 303	0.35 280	0.96 327	0.56 327	0.45 331	0.82 281	0.60 305	1.24 322	1.60 369	0.96 279	1.41 322	1.12 307	0.94 326	0.80 237	1.04 337	0.26 289	0.31 345	0.28 304	0.25 298	0.32 305	0.47 363

ADCP+	1.06 350	0.35 280	1.51 375	0.49 273	0.51 345	1.45 360	0.55 292	1.25 325	1.03 283	1.16 332	1.15 275	1.10 303	1.07 341	1.56 361	6.75 408	0.19 201	0.16 230	0.23 246	0.21 250	0.28 283	0.21 239

RYNet	0.72 300	0.35 280	0.64 258	0.53 315	0.67 368	1.31 350	0.67 318	1.20 301	1.18 323	1.05 313	0.87 160	1.27 320	0.93 325	0.93 289	1.27 356	0.22 255	0.16 230	0.26 285	0.23 276	0.40 334	0.39 341

XPNet_ROB	0.70 292	0.35 280	0.68 275	0.52 310	0.40 302	0.79 265	0.85 354	1.16 287	0.94 246	1.33 349	1.15 275	1.38 341	0.83 303	1.03 309	0.90 316	0.32 329	0.25 316	0.26 285	0.24 289	0.31 300	0.28 289

CBMV	0.64 280	0.35 280	0.41 82	0.42 170	0.25 113	1.01 312	0.77 342	1.13 275	1.09 311	1.17 333	1.22 290	1.04 288	0.75 277	0.88 267	0.63 251	0.28 302	0.30 335	0.34 332	0.30 324	0.26 271	0.26 275
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GwcNet	0.69 290	0.36 285	1.10 338	0.51 299	0.42 315	1.08 327	0.50 263	1.21 303	1.16 320	1.00 295	1.37 314	1.06 293	0.79 291	0.92 284	0.94 320	0.25 279	0.24 308	0.24 260	0.22 265	0.23 249	0.26 275

RP	0.76 306	0.36 285	0.63 253	0.66 357	0.58 362	0.80 268	0.55 292	1.14 281	1.22 330	0.97 284	1.65 344	1.43 346	1.32 361	1.01 302	0.84 292	0.33 335	0.30 335	0.36 337	0.30 324	0.34 317	0.34 320

WCMA_ROB	1.14 356	0.36 285	0.76 303	0.49 273	0.44 327	1.23 345	0.67 318	1.11 270	1.23 331	2.84 396	3.95 402	3.28 392	1.83 383	1.25 337	0.99 330	0.44 360	0.34 356	0.34 332	0.37 346	0.41 340	0.40 344

SDNR	0.86 325	0.37 288	1.47 373	0.40 109	0.38 292	3.38 402	0.33 112	0.90 198	0.98 259	0.99 290	2.09 367	0.59 124	0.71 268	1.29 342	0.70 266	0.51 370	0.56 384	0.36 337	0.26 308	0.43 344	0.46 359

GMStereo	0.39 109	0.37 288	0.54 216	0.40 109	0.26 149	0.42 121	0.36 154	0.59 38	1.04 287	0.55 67	0.51 39	0.37 34	0.35 78	0.54 70	0.41 162	0.19 201	0.13 153	0.16 61	0.17 165	0.24 259	0.18 178
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.71 296	0.37 288	0.89 322	0.56 327	0.45 331	1.18 340	0.68 323	1.41 354	0.85 194	0.81 194	1.15 275	1.04 288	0.81 295	1.10 320	1.17 347	0.26 289	0.28 327	0.32 325	0.31 331	0.29 286	0.30 302

FADNet_RVC	0.55 243	0.37 288	1.17 348	0.44 203	0.31 243	0.56 181	0.34 119	1.06 255	0.88 212	0.67 119	0.90 175	0.61 133	0.65 236	0.93 289	0.70 266	0.21 237	0.18 256	0.26 285	0.23 276	0.31 300	0.28 289

STTStereo	0.55 243	0.37 288	0.76 303	0.44 203	0.31 243	0.60 201	0.44 237	0.96 218	0.86 199	0.99 290	0.90 175	0.96 267	0.58 193	0.71 198	0.61 246	0.25 279	0.23 301	0.26 285	0.32 337	0.24 259	0.23 259

SuperB	1.04 347	0.37 288	4.81 403	0.43 188	0.31 243	0.99 310	0.46 242	1.02 240	2.09 380	1.09 324	1.09 257	0.75 204	0.81 295	1.06 312	1.76 368	0.19 201	0.15 203	0.17 86	0.15 95	2.82 410	0.26 275

GANet	0.70 292	0.37 288	0.55 221	0.51 299	0.34 271	0.94 298	0.96 362	1.08 260	0.94 246	1.04 311	1.98 363	1.13 310	0.88 314	1.12 323	0.66 256	0.25 279	0.26 321	0.27 297	0.22 265	0.31 300	0.22 252

CBMV_ROB	0.59 272	0.37 288	0.38 54	0.39 86	0.28 192	0.74 252	0.28 51	1.00 230	0.98 259	0.94 271	1.25 297	0.81 228	0.78 289	0.87 264	0.50 209	0.36 348	0.37 361	0.43 352	0.40 355	0.33 310	0.30 302

PSMNet_ROB	0.64 280	0.37 288	0.65 263	0.56 327	0.42 315	0.97 305	0.83 348	1.21 303	0.92 234	0.79 184	1.02 229	1.08 300	0.63 219	0.82 242	0.91 318	0.29 308	0.20 278	0.31 320	0.31 331	0.26 271	0.23 259

dd	0.43 144	0.38 297	0.55 221	0.44 203	0.25 113	0.47 136	0.38 186	0.70 124	1.05 292	0.59 74	0.65 71	0.42 50	0.39 105	0.66 169	0.50 209	0.24 269	0.15 203	0.21 220	0.15 95	0.22 240	0.18 178

edge stereo	0.76 306	0.38 297	0.74 295	0.52 310	0.43 320	0.80 268	0.53 284	1.28 330	1.06 299	1.28 345	1.38 319	1.81 366	1.11 344	1.08 317	0.85 296	0.33 335	0.32 348	0.41 350	0.28 318	0.32 305	0.36 327

Nwc_Net	0.78 310	0.38 297	0.73 291	0.60 342	0.55 353	1.05 322	0.55 292	1.67 379	1.05 292	0.88 243	1.86 359	1.40 344	1.09 342	1.10 320	0.87 301	0.30 314	0.25 316	0.36 337	0.38 349	0.29 286	0.29 295

ADCL	1.04 347	0.38 297	1.35 364	0.50 287	0.39 297	1.61 369	0.89 356	1.29 331	1.39 351	1.29 346	1.50 335	1.24 318	1.24 356	1.37 354	4.87 401	0.21 237	0.19 270	0.25 271	0.25 298	0.29 286	0.27 282

sAnonymous2	0.40 121	0.39 301	0.85 313	0.48 258	0.37 284	0.40 103	0.46 242	0.57 32	0.52 67	0.38 22	0.46 25	0.35 27	0.42 117	0.43 25	0.30 60	0.19 201	0.14 179	0.18 120	0.17 165	0.57 370	0.44 354

CroCo_RVC	0.40 121	0.39 301	0.85 313	0.48 258	0.37 284	0.40 103	0.46 242	0.57 32	0.52 67	0.38 22	0.46 25	0.35 27	0.42 117	0.43 25	0.30 60	0.19 201	0.14 179	0.18 120	0.17 165	0.57 370	0.44 354

AF-Net	0.81 317	0.39 301	0.68 275	0.64 349	0.54 351	0.91 293	0.51 277	1.61 375	1.31 344	0.96 279	2.02 364	1.46 347	1.26 359	1.11 322	0.99 330	0.32 329	0.24 308	0.39 346	0.27 313	0.30 295	0.25 271

NOSS_ROB	0.57 259	0.39 301	0.39 71	0.44 203	0.30 225	0.73 251	0.54 288	1.03 244	1.08 308	0.67 119	0.87 160	0.76 210	0.57 186	0.77 229	0.47 203	0.38 352	0.38 363	0.44 354	0.42 361	0.37 327	0.34 320

Wz-Net-MNSev	0.76 306	0.40 305	1.34 363	0.50 287	0.40 302	1.44 359	0.83 348	1.15 284	1.16 320	1.25 344	1.20 289	1.13 310	0.81 295	1.16 326	1.00 333	0.22 255	0.19 270	0.24 260	0.23 276	0.28 283	0.26 275

NCC-stereo	0.78 310	0.40 305	0.76 303	0.61 344	0.67 368	0.81 273	0.69 327	1.54 371	1.11 313	0.90 254	1.36 311	1.33 333	1.16 348	1.19 329	0.88 303	0.31 317	0.30 335	0.37 341	0.48 368	0.33 310	0.33 316

Abc-Net	0.78 310	0.40 305	0.76 303	0.61 344	0.67 368	0.81 273	0.69 327	1.54 371	1.11 313	0.90 254	1.36 311	1.33 333	1.16 348	1.19 329	0.88 303	0.31 317	0.30 335	0.37 341	0.48 368	0.33 310	0.33 316
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.72 300	0.41 308	0.65 263	0.64 349	0.44 327	0.98 309	1.20 377	1.11 270	1.00 271	0.98 288	0.96 196	1.49 352	0.87 311	0.90 274	0.79 283	0.31 317	0.26 321	0.39 346	0.39 353	0.32 305	0.32 312

SANet	1.07 352	0.41 308	1.06 335	0.48 258	0.30 225	1.41 356	0.94 360	1.42 355	3.36 398	1.58 358	2.43 373	2.33 379	1.70 378	1.34 348	1.07 339	0.28 302	0.24 308	0.26 285	0.23 276	0.34 317	0.30 302

FINET	0.67 285	0.42 310	1.00 331	0.46 243	0.43 320	0.83 283	0.89 356	1.08 260	1.50 360	0.87 235	1.14 270	0.71 178	0.68 250	0.92 284	0.70 266	0.36 348	0.30 335	0.26 285	0.24 289	0.35 321	0.33 316

DPSNet	0.99 341	0.42 310	1.88 384	0.53 315	0.41 309	1.59 368	1.26 384	2.21 389	1.43 354	1.10 326	1.11 260	1.46 347	1.95 387	1.34 348	1.26 354	0.34 341	0.25 316	0.25 271	0.21 250	0.46 352	0.37 333

ADCRef	0.80 314	0.43 312	1.32 362	0.50 287	0.45 331	1.07 323	0.51 277	1.07 256	0.98 259	1.17 333	1.42 323	0.87 243	0.91 317	0.85 261	3.19 389	0.18 172	0.16 230	0.23 246	0.23 276	0.22 240	0.21 239

PA-Net	0.67 285	0.43 312	0.83 311	0.50 287	0.53 349	0.94 298	0.68 323	1.10 265	1.14 318	0.80 186	0.88 167	0.87 243	0.77 284	1.02 307	0.88 303	0.24 269	0.41 370	0.29 312	0.44 362	0.26 271	0.34 320
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.74 303	0.43 312	0.69 281	0.54 321	0.40 302	1.01 312	0.95 361	1.21 303	1.07 305	1.22 340	1.12 262	1.56 359	0.79 291	1.04 311	0.86 297	0.33 335	0.22 291	0.35 334	0.30 324	0.35 321	0.31 308

MeshStereo	1.34 368	0.43 312	0.54 216	0.44 203	0.34 271	1.66 371	0.60 305	1.94 383	1.37 348	4.47 409	3.25 388	4.71 400	1.94 386	1.92 379	1.17 347	0.35 345	0.35 358	0.37 341	0.31 331	0.32 305	0.32 312
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GMStereo_Zeroshot	0.49 199	0.44 316	0.74 295	0.49 273	0.27 173	0.56 181	0.29 58	0.73 140	0.76 151	0.86 228	0.94 185	0.91 258	0.36 87	0.74 215	0.43 171	0.26 289	0.14 179	0.26 285	0.15 95	0.36 325	0.18 178

Anonymous_2	0.82 318	0.44 316	0.63 253	0.40 109	0.43 320	0.80 268	0.52 280	0.72 133	0.77 158	0.71 142	0.60 61	0.87 243	0.76 280	0.75 219	0.58 238	0.52 371	0.54 383	0.54 370	4.82 418	0.56 368	0.40 344

PS-NSSS	0.58 265	0.44 316	0.62 245	0.42 170	0.33 264	0.66 232	0.58 301	1.02 240	0.86 199	0.77 179	1.28 301	0.72 188	0.64 230	0.82 242	0.59 242	0.31 317	0.26 321	0.40 349	0.27 313	0.33 310	0.26 275

NaN_ROB	0.69 290	0.44 316	0.69 281	0.51 299	0.33 264	0.97 305	1.06 369	1.22 311	1.19 325	1.24 343	0.96 196	1.08 300	0.78 289	1.20 331	0.67 259	0.24 269	0.30 335	0.23 246	0.24 289	0.23 249	0.25 271

HBP-ISP	0.59 272	0.45 320	0.43 110	0.45 224	0.33 264	0.70 242	0.28 51	1.11 270	1.00 271	0.83 215	1.18 284	0.65 157	0.68 250	0.88 267	0.52 224	0.35 345	0.38 363	0.47 359	0.41 360	0.38 331	0.31 308

DANet	0.71 296	0.45 320	0.91 323	0.59 337	0.40 302	0.81 273	0.40 211	0.97 222	0.84 187	1.20 338	1.22 290	1.33 333	0.88 314	1.16 326	1.24 352	0.27 296	0.23 301	0.31 320	0.25 298	0.35 321	0.32 312
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	0.95 338	0.46 322	1.04 333	0.64 349	0.48 339	2.12 382	0.64 314	1.01 237	0.87 208	1.75 369	2.82 386	1.30 325	1.64 377	1.06 312	0.96 325	0.36 348	0.29 332	0.35 334	0.25 298	0.45 349	0.42 348

RTSC	0.87 326	0.48 323	1.23 354	0.52 310	0.37 284	1.13 332	0.50 263	1.34 340	1.79 374	1.51 355	1.24 295	1.12 307	0.81 295	1.62 365	2.16 378	0.25 279	0.19 270	0.23 246	0.24 289	0.30 295	0.31 308

ADCPNet	1.03 346	0.48 323	2.70 391	0.54 321	0.42 315	1.40 354	0.75 340	1.13 275	1.07 305	1.22 340	1.42 323	1.68 364	1.09 342	1.36 353	3.45 393	0.30 314	0.28 327	0.29 312	0.32 337	0.37 327	0.35 325

PDISCO_ROB	0.91 334	0.48 323	1.06 335	0.99 378	0.97 380	1.67 373	0.63 312	1.64 377	1.59 366	1.06 316	1.18 284	1.31 326	0.79 291	1.55 359	0.97 326	0.49 367	0.22 291	0.45 355	0.40 355	0.45 349	0.37 333

CSAN	0.83 323	0.49 326	0.77 307	0.60 342	0.41 309	1.14 333	1.06 369	1.19 297	1.46 358	1.32 347	1.43 326	1.37 340	1.19 353	1.27 340	0.86 297	0.39 354	0.31 345	0.36 337	0.37 346	0.35 321	0.34 320

ETE_ROB	0.70 292	0.49 326	0.73 291	0.56 327	0.36 279	0.79 265	0.87 355	1.14 281	0.93 239	1.19 335	1.18 284	1.39 342	0.82 299	0.99 299	0.80 285	0.26 289	0.21 285	0.31 320	0.26 308	0.33 310	0.34 320

MSMD_ROB	1.21 363	0.49 326	0.62 245	0.59 337	0.50 342	1.62 370	0.67 318	1.23 315	1.24 333	2.45 389	3.77 396	3.09 389	2.98 402	1.32 345	0.81 288	0.45 361	0.41 370	0.49 365	0.51 375	0.47 354	0.44 354

PWCDC_ROB	0.89 330	0.49 326	0.80 310	0.74 370	0.40 302	1.03 317	0.39 205	1.33 338	2.35 387	1.02 302	3.77 396	0.81 228	0.92 320	1.20 331	0.90 316	0.34 341	0.22 291	0.24 260	0.20 233	0.34 317	0.29 295

dad	0.58 265	0.50 330	0.64 258	0.43 188	0.30 225	0.59 196	0.36 154	0.78 161	1.25 337	1.01 300	1.17 282	1.15 313	0.53 167	0.68 187	0.50 209	0.35 345	0.23 301	0.37 341	0.21 250	0.29 286	0.20 226

SHD	0.93 337	0.50 330	1.18 349	0.59 337	0.46 338	0.97 305	0.48 253	1.70 380	2.15 381	1.58 358	1.37 314	1.42 345	1.19 353	1.31 344	1.60 363	0.31 317	0.26 321	0.32 325	0.33 340	0.40 334	0.42 348

FBW_ROB	0.88 328	0.50 330	0.85 313	0.55 324	0.40 302	1.17 338	0.78 344	1.50 364	1.37 348	1.33 349	1.27 299	1.48 351	1.00 335	2.57 395	0.98 329	0.25 279	0.32 348	0.45 355	0.30 324	0.34 317	0.28 289

Wz-Net-LNSev	0.71 296	0.51 333	1.36 368	0.50 287	0.41 309	1.15 335	0.69 327	1.21 303	1.07 305	1.02 302	1.12 262	1.08 300	0.87 311	0.89 272	0.89 314	0.24 269	0.22 291	0.21 220	0.19 211	0.26 271	0.26 275

Syn2CoEx	0.71 296	0.51 333	0.95 325	0.64 349	0.45 331	0.91 293	0.53 284	1.48 361	1.13 316	0.93 268	1.35 310	1.02 284	0.99 333	0.92 284	0.80 285	0.30 314	0.27 325	0.28 304	0.24 289	0.23 249	0.24 265

psmorigin	0.82 318	0.51 333	2.09 386	0.49 273	0.41 309	0.85 287	0.50 263	1.04 247	0.88 212	1.45 353	1.43 326	1.50 353	1.06 339	1.22 334	0.97 326	0.31 317	0.32 348	0.27 297	0.27 313	0.33 310	0.42 348

FADNet	0.61 277	0.51 333	1.10 338	0.45 224	0.44 327	0.65 229	0.41 223	1.19 297	1.05 292	0.70 136	0.84 145	0.98 272	0.66 241	0.82 242	0.50 209	0.29 308	0.30 335	0.27 297	0.30 324	0.46 352	0.35 325

MANE	4.13 407	0.51 333	0.64 258	0.66 357	0.56 356	6.89 412	0.99 365	7.55 414	12.04 411	6.68 414	8.57 415	10.69 415	9.45 414	7.59 414	6.39 406	0.49 367	0.43 375	0.48 362	0.98 395	0.49 356	0.48 365

FC-DCNN	1.59 379	0.51 333	0.66 268	0.61 344	0.49 341	1.56 366	0.70 332	1.66 378	1.53 362	4.64 410	4.62 408	5.85 407	3.34 405	1.84 377	1.11 342	0.46 362	0.42 372	0.47 359	0.46 363	0.48 355	0.46 359

ADCMid	1.14 356	0.52 339	2.23 389	0.53 315	0.43 320	1.07 323	0.75 340	1.23 315	1.05 292	2.15 382	1.44 328	1.50 353	1.43 367	1.56 361	5.01 402	0.26 289	0.24 308	0.29 312	0.31 331	0.37 327	0.33 316

DeepPrunerF	0.89 330	0.52 339	3.43 396	0.68 363	0.81 373	0.72 250	0.72 337	1.22 311	1.99 379	0.93 268	1.01 221	0.87 243	0.86 308	1.08 317	0.95 323	0.34 341	0.28 327	0.43 352	0.39 353	0.30 295	0.32 312

PWC_ROB	0.87 326	0.52 339	1.28 357	0.50 287	0.32 255	0.91 293	0.37 166	1.36 346	1.46 358	1.61 361	2.59 379	1.16 314	1.01 336	1.34 348	1.40 361	0.25 279	0.18 256	0.28 304	0.20 233	0.29 286	0.28 289

XX-TBD	0.32 29	0.53 342	0.26 7	0.51 299	0.20 20	0.37 87	0.24 25	0.40 3	0.73 138	0.54 65	0.69 82	0.31 9	0.25 12	0.32 4	0.27 33	0.16 111	0.10 9	0.12 2	0.09 6	0.13 20	0.11 9

FADNet-RVC	0.60 275	0.53 342	1.14 343	0.46 243	0.39 297	0.61 202	0.39 205	1.12 274	0.87 208	0.70 136	0.84 145	1.04 288	0.55 180	0.94 296	0.69 263	0.26 289	0.25 316	0.28 304	0.28 318	0.31 300	0.31 308

Anonymous Stereo	0.75 305	0.54 344	1.78 381	0.57 332	0.56 356	0.62 209	1.25 383	0.96 218	0.99 264	0.96 279	0.95 192	0.83 230	0.58 193	1.27 340	1.21 350	0.31 317	0.30 335	0.31 320	0.33 340	0.33 310	0.36 327

DGSMNet	0.76 306	0.55 345	1.29 359	0.58 334	0.62 365	0.94 298	0.70 332	1.26 326	1.11 313	0.83 215	1.24 295	1.00 276	0.71 268	1.03 309	0.81 288	0.34 341	0.29 332	0.41 350	0.40 355	0.57 370	0.55 374

FCDSN-DC	1.39 373	0.56 346	0.65 263	0.74 370	0.59 363	1.38 353	0.63 312	1.35 343	1.39 351	3.26 403	4.50 407	4.61 398	2.63 397	1.58 363	1.03 334	0.46 362	0.42 372	0.48 362	0.47 366	0.50 358	0.50 369
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
aanetorigin	0.83 323	0.56 346	1.87 383	0.49 273	0.38 292	0.56 181	0.66 316	0.70 124	1.00 271	2.42 388	2.02 364	1.31 326	1.18 351	0.93 289	1.13 346	0.20 222	0.18 256	0.20 180	0.19 211	0.27 281	0.30 302

ccnet	0.82 318	0.57 348	0.75 298	0.54 321	0.59 363	1.09 328	0.66 316	1.38 349	0.94 246	1.12 328	1.44 328	1.29 323	0.92 320	0.95 298	1.24 352	0.49 367	0.42 372	0.50 367	0.47 366	0.51 359	0.46 359

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 345	0.57 348	1.51 375	0.67 360	0.50 342	2.57 387	1.66 399	1.20 301	1.43 354	1.38 351	1.57 341	1.33 333	0.92 320	1.64 368	0.88 303	0.37 351	0.39 367	0.46 358	0.60 380	0.41 340	0.40 344

WZ-Net	1.19 362	0.59 350	4.07 400	0.62 347	0.51 345	1.34 351	1.31 388	1.32 336	1.74 373	1.53 357	1.65 344	1.74 365	1.28 360	2.25 389	2.01 375	0.27 296	0.21 285	0.23 246	0.25 298	0.40 334	0.39 341

MFN_U_SF_RVC	1.09 354	0.59 350	1.97 385	0.67 360	0.44 327	1.93 379	0.60 305	1.85 382	1.36 346	1.61 361	1.54 339	1.95 372	1.37 363	1.64 368	1.73 366	0.40 358	0.37 361	0.45 355	0.48 368	0.44 345	0.44 354

RGC	0.79 313	0.59 350	0.71 288	0.65 354	0.65 367	0.92 297	0.58 301	1.29 331	1.05 292	1.07 319	1.45 331	1.47 350	1.03 337	1.21 333	0.88 303	0.32 329	0.30 335	0.48 362	0.40 355	0.37 327	0.37 333

ADCS	1.51 377	0.61 353	3.42 395	0.59 337	0.51 345	1.27 348	1.08 372	1.59 373	1.81 375	1.91 376	1.66 346	1.51 356	1.42 366	1.94 381	8.60 410	0.33 335	0.32 348	0.33 330	0.36 345	0.44 345	0.42 348

ELAS_RVC	1.60 380	0.61 353	1.01 332	0.70 366	0.56 356	2.00 381	1.89 406	1.96 384	2.65 390	3.33 404	3.26 389	3.03 386	3.41 406	2.49 393	2.09 377	0.52 371	0.45 378	0.50 367	0.48 368	0.54 366	0.52 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 382	0.61 353	0.95 325	0.68 363	0.55 353	3.01 400	1.55 397	2.39 391	2.33 386	3.64 406	3.89 400	2.75 384	2.90 401	2.15 387	2.27 384	0.52 371	0.45 378	0.50 367	0.48 368	0.54 366	0.52 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.16 360	0.62 356	2.40 390	0.57 332	0.55 353	1.41 356	1.34 389	1.18 295	1.24 333	1.49 354	1.42 323	1.39 342	1.20 355	1.55 359	4.82 400	0.29 308	0.28 327	0.29 312	0.34 342	0.38 331	0.42 348

PASM	0.90 333	0.64 357	1.69 377	0.69 365	0.69 371	0.78 262	0.84 351	1.03 244	1.26 340	1.19 335	1.15 275	1.31 326	0.98 332	1.24 336	1.03 334	0.52 371	0.56 384	0.59 375	0.66 382	0.56 368	0.54 373

SAMSARA	1.07 352	0.65 358	1.19 350	1.06 382	0.90 375	1.76 376	1.76 403	1.46 359	1.44 356	1.51 355	1.16 280	2.00 373	1.14 346	1.48 357	1.31 358	0.39 354	0.44 377	0.35 334	0.38 349	0.49 356	0.49 368

XQC	0.89 330	0.65 358	1.31 360	0.67 360	0.52 348	1.22 343	0.68 323	1.26 326	1.52 361	1.14 331	1.11 260	1.28 322	1.04 338	1.40 356	1.77 369	0.38 352	0.24 308	0.37 341	0.31 331	0.53 364	0.47 363

PVD	1.28 367	0.67 360	1.28 357	0.74 370	0.62 365	1.50 362	0.84 351	1.99 385	2.96 393	2.18 383	2.36 372	1.85 369	1.95 387	1.92 379	1.94 373	0.39 354	0.36 360	0.49 365	0.37 346	0.51 359	0.64 376

GASNet	0.67 285	0.72 361	0.96 327	0.70 366	0.48 339	0.62 209	0.47 247	1.08 260	1.03 283	0.94 271	0.82 135	0.93 262	0.83 303	1.33 346	0.80 285	0.31 317	0.22 291	0.29 312	0.28 318	0.44 345	0.24 265

Wz-Net-SNSev	0.91 334	0.73 362	2.13 387	0.56 327	0.45 331	0.95 301	1.13 374	1.34 340	1.24 333	1.02 302	1.30 305	1.46 347	0.86 308	1.81 375	1.50 362	0.25 279	0.23 301	0.25 271	0.26 308	0.32 305	0.29 295

SQANet	0.82 318	0.74 363	0.67 272	1.13 383	0.98 382	1.11 329	0.47 247	1.07 256	0.83 184	0.91 259	1.05 241	1.03 286	0.74 275	1.01 302	0.64 253	0.61 377	0.24 308	1.03 384	0.35 344	1.18 387	0.58 375

GANetREF_RVC	0.80 314	0.75 364	0.86 318	0.66 357	0.42 315	1.15 335	0.98 363	1.14 281	1.19 325	1.01 300	1.02 229	1.10 303	0.90 316	1.15 325	0.76 278	0.48 365	0.39 367	0.57 372	0.38 349	0.63 374	0.46 359
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
UDGNet	0.48 183	0.77 365	0.50 195	0.48 258	0.31 243	0.41 116	0.34 119	0.70 124	0.92 234	0.65 107	0.60 61	0.58 110	0.43 124	0.63 150	0.41 162	0.32 329	0.15 203	0.66 376	0.19 211	0.36 325	0.21 239

LSM	4.74 410	0.77 365	10.16 410	0.70 366	56.56 432	1.02 314	1.00 367	1.24 322	1.62 370	2.04 378	2.34 370	1.33 333	1.17 350	1.38 355	1.09 341	0.33 335	0.49 381	0.39 346	0.46 363	0.51 359	10.09 419

EDNetEfficient	1.46 375	0.80 367	6.12 405	0.47 253	0.39 297	0.69 240	0.83 348	0.90 198	2.77 392	3.50 405	1.96 362	1.66 363	2.03 389	1.26 338	4.18 398	0.21 237	0.18 256	0.21 220	0.20 233	0.41 340	0.39 341

Consistency-Raft	1.01 342	0.81 368	1.24 355	0.84 373	0.97 380	0.81 273	0.84 351	1.30 334	1.59 366	1.05 313	1.68 349	1.12 307	0.91 317	0.92 284	1.11 342	0.65 378	0.74 391	0.79 379	0.90 391	1.06 385	0.79 382

AnonymousM	0.41 132	0.81 368	0.29 10	0.34 11	0.22 42	0.28 33	0.38 186	0.53 27	0.41 43	0.70 136	0.49 33	0.47 70	0.27 24	0.41 20	0.31 67	0.15 80	0.12 99	1.51 388	0.26 308	0.12 8	0.10 3

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 285	0.81 368	0.73 291	0.53 315	0.37 284	1.40 354	0.53 284	1.04 247	0.79 171	0.88 243	0.94 185	0.95 265	0.53 167	0.93 289	0.58 238	0.39 354	0.30 335	0.57 372	0.31 331	0.53 364	0.30 302

UDG	0.88 328	0.82 371	0.67 272	1.00 380	0.96 379	1.02 314	0.57 300	1.13 275	0.99 264	0.90 254	0.97 210	1.31 326	0.99 333	0.85 261	0.84 292	0.54 375	0.32 348	1.77 391	0.40 355	0.94 380	0.66 377

BEATNet-Init1	15.13 418	0.82 371	50.86 435	0.72 369	0.53 349	38.10 429	7.03 416	11.83 419	14.25 416	29.78 433	30.17 433	48.21 436	22.64 426	26.78 427	18.11 418	0.42 359	0.38 363	0.47 359	0.46 363	0.51 359	0.48 365

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 368	0.87 373	1.76 380	0.86 374	0.56 356	4.29 406	1.79 404	1.50 364	1.98 378	1.61 361	1.85 358	1.84 367	1.41 365	1.89 378	1.36 359	0.48 365	0.40 369	0.56 371	0.57 378	0.69 375	0.48 365

anonymity	0.97 339	0.89 374	1.05 334	0.92 376	1.03 384	0.97 305	0.81 347	1.29 331	0.91 229	1.07 319	0.98 211	1.00 276	0.95 329	1.02 307	0.92 319	0.96 388	0.95 406	0.90 381	0.91 394	0.92 379	0.94 387

NVStereoNet_ROB	1.24 365	0.90 375	1.13 342	0.86 374	0.88 374	1.11 329	0.99 365	1.42 355	1.53 362	1.59 360	2.48 374	2.24 376	1.53 369	1.96 382	1.30 357	0.76 383	0.70 388	0.78 378	1.00 396	0.71 376	0.88 385
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	1.04 347	0.93 376	0.88 321	1.33 389	1.05 386	1.66 371	0.70 332	1.40 353	1.18 323	1.08 322	1.32 308	1.33 333	0.91 317	1.23 335	0.76 278	0.72 381	0.46 380	1.24 386	0.50 373	1.40 388	0.75 378

SPS-STEREO	1.25 366	0.93 376	1.06 335	1.04 381	1.03 384	1.41 356	0.91 359	1.51 367	1.19 325	2.09 380	1.83 356	1.94 371	1.39 364	1.62 365	1.39 360	0.97 389	0.94 405	0.90 381	0.89 390	0.96 382	0.96 390
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 370	0.94 378	1.25 356	0.96 377	1.00 383	1.52 364	1.02 368	1.34 340	1.21 328	2.64 391	2.65 381	2.44 380	1.56 372	1.64 368	1.26 354	0.97 389	0.95 406	0.90 381	0.90 391	0.94 380	0.96 390

RTS	1.98 388	0.96 379	11.36 412	0.65 354	0.57 360	2.77 392	1.40 392	1.39 350	2.26 382	1.89 373	2.56 376	1.32 331	1.25 357	5.20 408	4.05 396	0.31 317	0.22 291	0.29 312	0.29 322	0.40 334	0.37 333

RTSA	1.98 388	0.96 379	11.36 412	0.65 354	0.57 360	2.77 392	1.40 392	1.39 350	2.26 382	1.89 373	2.56 376	1.32 331	1.25 357	5.20 408	4.05 396	0.31 317	0.22 291	0.29 312	0.29 322	0.40 334	0.37 333

CC-Net-ROB	0.82 318	0.96 379	0.85 313	0.58 334	0.45 331	1.27 348	0.70 332	1.17 292	1.02 278	0.83 215	1.23 294	0.90 256	0.77 284	1.06 312	0.69 263	0.46 362	0.34 356	1.71 390	0.38 349	0.59 373	0.36 327

Ntro	1.09 354	0.97 382	0.91 323	1.44 390	1.19 388	1.69 374	0.80 346	1.35 343	1.25 337	1.00 295	1.29 304	1.31 326	0.97 331	1.26 338	0.84 292	0.84 385	0.43 375	1.36 387	0.50 373	1.56 389	0.78 380

MFMNet_re	1.14 356	0.97 382	1.19 350	0.99 378	0.95 378	1.25 347	1.22 380	1.39 350	1.55 364	1.69 368	1.67 348	1.21 315	1.53 369	1.12 323	0.99 330	0.87 387	0.75 395	0.79 379	0.75 386	0.90 378	0.94 387

AnyNet_C01	1.56 378	1.05 384	7.45 408	0.64 349	0.54 351	1.99 380	1.38 391	1.43 357	1.36 346	1.63 364	1.92 360	1.84 367	1.33 362	2.40 391	4.03 395	0.33 335	0.32 348	0.32 325	0.34 342	0.44 345	0.45 358

Wz-Net-TNSev	1.14 356	1.06 385	4.32 402	0.49 273	0.42 315	1.51 363	1.11 373	1.48 361	1.40 353	1.22 340	1.26 298	1.58 361	1.43 367	1.76 373	1.70 365	0.32 329	0.31 345	0.26 285	0.30 324	0.41 340	0.41 347

EDNetEfficientorigin	9.93 415	1.15 386	175.16 437	0.48 258	0.36 279	1.04 321	0.68 323	1.24 322	2.69 391	3.17 402	2.50 375	2.30 377	2.07 390	1.76 373	2.21 379	0.20 222	0.18 256	0.24 260	0.19 211	0.51 359	0.50 369

WAO-7	1.90 386	1.20 387	1.35 364	1.27 387	1.06 387	2.84 394	1.56 398	3.23 399	3.06 396	2.23 384	3.33 393	3.17 390	2.28 392	3.12 396	2.21 379	1.02 391	0.91 401	1.06 385	1.03 399	1.04 384	0.97 393

JetBlue	2.78 397	1.26 388	7.04 407	1.16 384	1.48 391	8.00 414	6.02 415	2.60 392	1.92 377	2.12 381	2.64 380	3.34 393	3.05 403	6.49 411	3.39 391	0.78 384	0.76 396	0.75 377	0.76 387	0.97 383	1.18 401

ACVNet_2	1.65 383	1.27 389	1.41 371	1.75 393	1.62 393	2.22 383	1.20 377	2.30 390	2.62 389	1.78 370	2.56 376	3.03 386	1.61 374	1.54 358	1.12 345	1.06 392	0.58 386	1.82 392	0.70 385	1.82 393	0.96 390

ACVNet-4b	1.35 370	1.31 390	1.10 338	1.90 397	1.59 392	1.92 378	0.77 342	1.52 370	1.62 370	1.05 313	1.60 343	2.11 374	0.94 326	1.64 368	0.77 282	1.30 396	0.35 358	2.03 398	0.67 383	1.88 397	0.84 383

ACVNet_1	1.46 375	1.33 391	1.12 341	1.91 398	1.62 393	1.83 377	0.98 363	2.00 386	1.85 376	1.39 352	1.53 338	2.32 378	1.53 369	1.34 348	1.11 342	1.30 396	0.50 382	2.06 400	0.58 379	1.93 399	0.95 389

Dean	1.98 388	1.36 392	1.36 368	2.12 400	1.81 400	2.74 389	1.36 390	3.37 403	3.80 402	2.08 379	3.32 392	3.21 391	1.82 381	1.71 372	1.67 364	1.27 393	0.77 397	1.99 394	0.90 391	1.86 394	1.03 394

LVE	2.12 393	1.44 393	1.36 368	1.99 399	1.78 398	2.75 390	1.79 404	2.82 393	3.95 403	1.90 375	4.33 406	3.52 395	1.81 380	2.24 388	1.74 367	1.74 404	0.87 400	2.06 400	1.13 402	1.91 398	1.35 404

RainbowNet	1.35 370	1.49 394	1.19 350	1.88 396	1.45 390	1.48 361	1.07 371	1.61 375	1.55 364	1.20 338	1.59 342	1.54 357	1.13 345	1.34 348	0.97 326	1.36 399	0.70 388	1.82 392	0.79 388	1.71 391	1.07 395

WAO-6	2.04 391	1.50 395	1.16 344	1.70 392	1.67 397	2.69 388	1.44 395	3.06 396	3.63 401	1.98 377	3.27 390	3.54 396	2.07 390	2.36 390	2.22 381	1.31 398	0.91 401	2.04 399	1.22 406	1.73 392	1.27 403

coex-ft	6.43 413	1.51 396	87.33 436	0.49 273	0.38 292	1.34 351	1.21 379	1.16 287	8.09 409	12.12 416	2.79 383	2.77 385	3.31 404	1.16 326	3.15 388	0.24 269	0.23 301	0.27 297	0.24 289	0.45 349	0.37 333

WAO-8	2.92 398	1.55 397	1.35 364	1.79 394	1.63 395	5.23 408	1.22 380	4.58 409	12.56 413	2.84 396	4.07 404	4.83 401	2.72 399	3.49 400	2.25 382	1.27 393	0.91 401	1.99 394	1.15 404	1.86 394	1.15 397

Venus	2.92 398	1.55 397	1.35 364	1.79 394	1.63 395	5.23 408	1.22 380	4.58 409	12.56 413	2.84 396	4.06 403	4.83 401	2.72 399	3.49 400	2.25 382	1.27 393	0.91 401	1.99 394	1.15 404	1.86 394	1.15 397

IMH-64-1	1.86 384	1.62 399	1.16 344	2.20 401	1.89 401	2.33 384	1.30 385	2.89 394	2.29 384	1.66 365	2.80 384	2.49 381	1.61 374	2.10 385	1.78 370	1.60 400	0.74 391	2.43 404	1.02 397	2.12 400	1.17 399

IMH-64	1.86 384	1.62 399	1.16 344	2.20 401	1.89 401	2.33 384	1.30 385	2.89 394	2.29 384	1.66 365	2.80 384	2.49 381	1.61 374	2.10 385	1.78 370	1.60 400	0.74 391	2.43 404	1.02 397	2.12 400	1.17 399

IMH	2.04 391	1.62 399	1.20 353	2.20 401	1.89 401	2.91 399	1.30 385	3.11 397	3.03 394	1.81 371	3.35 394	3.03 386	1.90 384	2.48 392	1.80 372	1.66 403	0.77 397	2.45 406	1.04 400	2.15 402	1.19 402

PWCK	1.92 387	1.66 402	3.12 394	1.65 391	0.91 376	2.84 394	2.26 409	2.10 387	2.41 388	2.36 387	2.31 368	2.22 375	1.82 381	3.43 399	2.03 376	1.61 402	0.71 390	1.51 388	0.82 389	1.69 390	0.91 386

TorneroNet-64	3.44 401	1.86 403	1.42 372	2.58 408	2.28 406	6.87 411	1.68 400	4.70 411	12.03 410	2.31 386	5.59 412	8.25 412	2.55 396	3.97 405	2.73 386	1.81 405	0.74 391	2.57 408	1.07 401	2.35 404	1.44 405

TorneroNet	4.53 409	1.89 404	1.48 374	2.55 406	2.27 405	13.78 419	1.69 401	4.84 413	23.73 427	2.89 399	7.70 414	7.06 411	2.69 398	4.26 407	3.42 392	1.84 406	0.77 397	2.68 410	1.13 402	2.42 405	1.47 406

KSHMR	2.57 395	1.93 405	1.69 377	2.63 409	2.42 408	2.86 396	2.07 407	3.27 401	6.50 407	2.49 390	3.36 395	3.41 394	1.92 385	2.49 393	1.94 373	2.13 409	1.40 411	2.79 413	1.50 409	2.73 408	1.77 407

UNDER WATER-64	3.53 403	2.01 406	3.94 399	3.22 414	2.49 410	5.41 410	2.60 412	3.43 404	12.41 412	3.03 401	2.68 382	6.07 409	4.04 408	3.79 404	3.33 390	2.02 407	1.24 410	2.63 409	1.46 408	2.78 409	2.08 411

UNDER WATER	3.46 402	2.07 407	3.64 398	3.09 412	2.48 409	3.75 404	2.42 411	3.31 402	13.77 415	2.90 400	2.95 387	5.84 406	3.69 407	3.69 402	3.48 394	2.07 408	1.11 408	2.70 411	1.40 407	2.84 411	1.98 409

ktn	2.98 400	2.25 408	1.73 379	2.84 410	2.53 411	3.76 405	2.15 408	3.70 405	5.47 406	2.75 393	5.17 411	5.94 408	2.48 394	3.23 397	2.46 385	2.34 413	1.44 412	2.78 412	2.03 412	2.45 406	2.01 410

notaker	2.76 396	2.29 409	1.80 382	2.96 411	2.58 412	2.90 398	1.75 402	3.24 400	3.05 395	2.78 394	4.24 405	6.15 410	2.51 395	3.34 398	2.75 387	2.31 411	1.18 409	3.00 414	1.65 410	2.84 411	1.97 408

MADNet+	2.23 394	2.43 410	10.85 411	1.22 386	0.91 376	2.76 391	1.40 392	2.12 388	1.67 372	1.32 347	1.74 352	1.86 370	1.74 379	6.25 410	4.41 399	0.65 378	0.64 387	0.58 374	0.54 377	0.80 377	0.76 379

HanzoNet	6.76 414	2.45 411	4.22 401	3.19 413	2.94 414	3.62 403	2.28 410	4.79 412	7.20 408	14.00 420	13.19 419	17.49 420	22.30 425	13.25 418	6.19 405	4.20 416	1.93 413	3.10 415	2.56 414	3.35 414	2.88 415

DPSimNet_ROB	3.58 404	2.45 411	8.57 409	2.53 405	2.37 407	2.88 397	3.77 414	3.14 398	3.23 397	4.71 411	3.86 399	4.68 399	4.87 411	4.07 406	5.62 403	2.33 412	2.33 414	2.47 407	2.52 413	2.51 407	2.64 413

DDUNet	1.06 350	2.56 413	0.68 275	1.21 385	1.26 389	1.03 317	0.69 327	1.11 270	0.94 246	0.96 279	1.22 290	1.27 320	0.82 299	0.93 289	0.72 272	0.84 385	0.38 363	1.99 394	0.60 380	1.10 386	0.85 384

DispFullNet	1.60 380	2.63 414	2.75 392	2.56 407	1.79 399	1.24 346	0.47 247	1.37 348	1.45 357	1.87 372	1.50 335	1.55 358	2.46 393	2.04 384	1.04 337	0.59 376	0.18 256	2.32 403	0.68 384	2.29 403	1.14 396

MADNet++	4.03 405	2.70 415	3.44 397	3.72 416	3.44 415	4.44 407	3.52 413	3.95 407	3.61 400	4.46 408	4.98 410	4.10 397	4.58 410	7.00 413	5.89 404	3.74 414	3.67 417	3.27 416	2.71 415	3.70 416	3.66 417

SPstereo	24.26 423	4.19 416	6.66 406	4.29 417	3.79 416	45.68 430	78.09 436	63.52 437	33.36 436	27.50 432	26.65 425	39.53 435	33.55 435	42.77 437	51.02 431	3.90 415	3.72 418	5.95 420	4.66 417	3.15 413	3.30 416

JetRed	5.27 411	5.84 417	12.81 415	2.36 404	2.83 413	12.23 418	10.50 417	4.46 408	3.60 399	3.86 407	3.83 398	4.85 403	4.18 409	6.78 412	11.96 413	2.17 410	2.96 416	2.18 402	1.97 411	3.38 415	2.68 414

DPSMNet_ROB	12.08 417	8.00 418	21.00 417	8.97 420	16.79 419	10.67 415	30.89 423	9.02 417	15.17 418	6.51 413	15.41 423	9.04 413	14.85 416	9.27 416	21.67 420	4.58 418	8.57 419	5.09 419	9.29 421	5.90 418	10.95 420

DGTPSM_ROB	12.07 416	8.00 418	20.99 416	8.93 419	16.78 418	10.67 415	30.87 422	9.01 416	15.16 417	6.50 412	15.41 423	9.04 413	14.85 416	9.25 415	21.67 420	4.57 417	8.57 419	5.08 418	9.28 420	5.90 418	10.95 420

ASD4		8.86 420

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

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

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

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

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

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

PML	40.80 437	29.24 427	11.87 414	7.20 418	14.47 417	92.13 437	213.69 438	7.63 415	23.35 426	74.72 437	190.14 438	50.17 437	26.15 427	21.39 422	12.70 414	8.76 421	2.92 415	8.45 421	3.25 416	13.26 420	4.42 418

LRCNet_RVC	21.24 422	31.15 428	21.41 418	28.98 425	23.82 423	3.13 401	0.60 305	20.96 425	1.59 366	25.58 425	28.15 428	21.99 425	14.79 415	21.94 426	16.41 417	28.89 434	14.87 425	33.53 430	31.28 430	29.51 432	26.16 430

DLNR_Zeroshot_test	20.09 421	36.28 429	38.04 426	169.85 437	61.80 433	0.23 5	0.20 1	13.88 420	0.37 32	0.44 43	0.66 75	0.43 56	0.21 5	0.62 140	0.28 43	5.46 419	0.10 9	0.15 43	0.11 16	72.60 436	0.11 9

HaxPig	31.96 424	37.24 430	34.27 425	24.37 424	24.88 424	18.26 420	19.86 419	20.64 424	28.52 428	35.97 434	38.75 434	25.57 426	28.72 428	33.88 428	34.39 428	35.94 435	38.87 435	37.80 431	40.48 431	39.68 433	41.15 435

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

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

MyStereo03	35.77 427	37.55 433	48.75 431	42.19 428	39.18 427	52.27 432	73.13 433	42.32 431	32.61 429	27.03 429	28.40 430	38.50 429	32.89 430	41.62 431	51.63 433	18.78 429	18.59 432	19.11 424	19.80 426	27.18 423	23.95 425

MyStereo02	35.77 427	37.55 433	48.75 431	42.19 428	39.18 427	52.27 432	73.13 433	42.32 431	32.61 429	27.03 429	28.40 430	38.50 429	32.89 430	41.62 431	51.63 433	18.78 429	18.59 432	19.11 424	19.80 426	27.18 423	23.95 425

MyStereo	35.77 427	37.55 433	48.75 431	42.19 428	39.18 427	52.27 432	73.13 433	42.32 431	32.61 429	27.03 429	28.40 430	38.50 429	32.89 430	41.62 431	51.63 433	18.78 429	18.59 432	19.11 424	19.80 426	27.18 423	23.95 425

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

AVERAGE_ROB	37.58 435	40.13 437	40.15 427	34.81 427	33.82 426	28.55 428	25.10 421	32.02 430	34.06 437	41.28 435	40.66 435	34.46 428	34.81 437	39.18 429	37.57 430	42.78 436	43.44 436	43.82 432	43.03 432	40.47 434	41.51 436

MEDIAN_ROB	37.38 434	40.85 438	40.60 428	32.31 426	31.85 425	27.20 424	24.55 420	29.10 429	33.19 435	42.09 436	41.76 436	33.35 427	34.39 436	39.78 430	37.07 429	43.64 437	44.10 437	44.12 433	43.40 433	41.51 435	42.76 437

test_example2	176.61 438	205.14 439	198.86 438	188.60 438	190.98 438	152.67 438	170.61 437	94.86 438	123.55 438	178.88 438	179.48 437	158.94 438	141.34 438	192.61 438	198.96 438	203.76 438	236.37 438	164.13 438	173.55 438	218.58 438	160.41 438

Low-res two-view benchmark